Kategorija: Praćenje usjeva

Odjeljak za praćenje usjeva na našoj web stranici posvećen je pružanju poljoprivrednicima i poljoprivrednim stručnjacima najnovijih informacija i alata koji će im pomoći u praćenju i optimizaciji njihovih usjeva. Uz pomoć napredne tehnologije i analize podataka, to je postala bitna praksa u modernoj poljoprivredi, omogućujući poljoprivrednicima da identificiraju potencijalne probleme i riješe ih prije nego što postanu veliki problemi.

Ovaj odjeljak nudi niz resursa i informacija koje će pomoći poljoprivrednicima da donose informirane odluke o svojim usjevima. Od članaka o najboljim praksama i novim tehnologijama do pregleda najsuvremenijih alata i softvera za praćenje, cilj nam je pružiti sveobuhvatan i ažuran pregled područja praćenja usjeva.

Bez obzira jeste li mali poljoprivrednik ili veliko poljoprivredno poduzeće, ovaj odjeljak ima što ponuditi. Pokrivamo širok raspon usjeva, uključujući voće, povrće, žitarice i još mnogo toga, a naš sadržaj prilagođen je potrebama poljoprivrednika svih razina stručnosti.

U središtu našeg odjeljka za praćenje usjeva je predanost pomaganju poljoprivrednicima da postignu veću učinkovitost i održivost u svom poslovanju. Pružanjem najnovijih informacija i alata, cilj nam je pomoći poljoprivrednicima da poboljšaju prinose, smanje otpad i povećaju profitabilnost, a sve to uz minimiziranje njihovog utjecaja na okoliš.

Vodič i ažuriranja za praćenje usjeva

Dakle, bez obzira jeste li tek počeli s ovim ili ste iskusni profesionalac koji želi biti u tijeku s najnovijim trendovima i tehnologijama, ovaj odjeljak ima sve što vam je potrebno za uspjeh.

LfL koristi platformu GeoPard za svoj budući projekt uzgoja usjeva

Objavljeno od Muhammad Farjad

Poljoprivreda se danas suočava s velikim izazovima. Mora proizvoditi visokokvalitetnu hranu i sirovine, ali sve više mora uzimati u obzir i zahtjeve za zaštitu tla, vode, klime i bioraznolikosti.

Bavarski državni istraživački centar za poljoprivredu (LfL) već dugo provodi istraživanja o ovim izazovima i sada testira platformu za preciznu poljoprivredu GeoPard za svoj projekt Future Crop Farming.

Dmitrij Dementiev, izvršni direktor i suosnivač tvrtke GeoPard: “Tradicionalne metode uzgoja usjeva često se suočavaju s izazovima poput neučinkovitog upravljanja resursima i ograničenog pristupa podacima u stvarnom vremenu. Ti čimbenici mogu dovesti do neoptimalnih prinosa usjeva, povećanih troškova i opterećenja okoliša.”

GeoPardova platforma pruža LfL-u centraliziranu platformu za vizualizaciju i analizu ključnih poljoprivrednih podataka. Korisnički prilagođeno sučelje platforme omogućuje kombiniranje satelitskih podataka i eksperimentalnih podataka s terenskog ispitivanja, pojednostavljujući složenu interpretaciju podataka i osnažujući korisnike da donose informirane odluke koje optimiziraju produktivnost i održivost.

Polje je podijeljeno na dijelove kako bi se prikazala specifična postavka za pokus: LfL je implementirao sustav međuusjeva u trakama, tj. istovremeni uzgoj više usjeva u paralelnim trakama na istom polju.

Ove trake se potom mogu zasebno koristiti u jednadžbama za ulazne podatke (kao što su gnojivo i zaštita bilja) i rezultate prinosa, što omogućuje izračun ukupnog polja.

profit. Štoviše, mogu se procijeniti profiti koje ostvaruju pojedinačni usjevi i mogući utjecaji na rubovima između traka.

Suradnja između LfL-a i GeoParda kroz projekt Future Crop Farming može unaprijediti alate za analizu nekonvencionalnih struktura polja.

Korištenjem napredne GeoPardove platforme, može nadopuniti rezultate istraživanja i stvoriti vrijedne vizualizacije za prenošenje uvida iz projekta javnosti.

S naglaskom na preciznu poljoprivredu, produktivnost i zaštitu okoliša, inovativni projekt LfL pokazuje potencijal za održiviju budućnost u uzgoju usjeva.

Dr. Markus Gandorfer, voditelj digitalizacije i voditelj projekta u LfL-u: “Zadovoljstvo nam je surađivati s entuzijastičnim GeoPard timom. Dublji uvidi u naše podatke o međuusjevima koje omogućuje GeoPard alat vrlo su nam vrijedni.”

Oko

Bavarski državni istraživački centar za poljoprivredu (LfL) Bavarski državni istraživački centar za poljoprivredu (LfL) je centar znanja i usluga za poljoprivredu u Bavarskoj. Primijenjena istraživanja LfL-a bave se pitanjima poljoprivredne prakse i pružaju primjenjiva rješenja za poljoprivredna poduzeća na različite načine.

Interdisciplinarni projekt Future Crop Farming nalazi se u Ruhstorfu ad Rottu u jugoistočnoj Bavarskoj. Više informacija o projektu možete pronaći na mrežnoj stranici projekta: http://www.future-crop-farming.de

GeoPard Poljoprivreda je vodeći pružatelj softvera za preciznu poljoprivredu. Tvrtka je osnovana 2019. u Kölnu u Njemačkoj i zastupljena je globalno. Tvrtka nudi niz rješenja koja pomažu poljoprivrednicima da optimiziraju svoje poslovanje i povećaju prinose.

S fokusom na održivost i regenerativnu ekonomiju, GeoPard Agriculture ima za cilj promovirati prakse precizne poljoprivrede diljem svijeta.

Partneri tvrtke uključuju poznate marke kao što su John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth i mnoge druge.

Korištenje GPS tehnologije za optimizaciju uzgoja pokrovnog usjeva

Objavljeno od Muhammad Farjad

Poljoprivredna industrija prolazi kroz veliku promjenu, uz sve češće usvajanje modernih tehnologija poput GPS sustava.

Ovo je posebno vidljivo u načinu na koji poljoprivrednici uzgajaju pokrovne usjeve. GPS tehnologija revolucionalizira način na koji upravljaju svojim poljima, pomažući im da postanu učinkovitiji i održiviji u svojim poljoprivrednim praksama.

Pokrovne kulture, ponekad zvane zelena gnojiva, su biljke koje se uzgajaju prvenstveno radi poboljšanja zdravlja tla, a ne radi žetve. Obično se uzgajaju izvan sezone i nude prednosti kao što su suzbijanje korova, povećanje bioraznolikosti i poboljšanje plodnosti tla.

Ipak, uzgoj popratnih usjeva može biti naporan i dugotrajan. Tu na scenu stupa GPS tehnologija.

Uključivanje GPS tehnologije u poljoprivredu donosi brojne prednosti. Prvo, omogućava precizno ratarstvo, gdje poljoprivrednici mogu koristiti GPS koordinate za stvaranje preciznih karata svojih polja.

Ovo im pomaže u pažljivom praćenju rasta usjeva i stanja tla. Oslanjajući se na podatke, mogu preciznije primjenjivati gnojiva i pesticide, smanjujući otpad i minimizirajući štetu za okoliš.

Nadalje, GPS tehnologija uvelike povećava učinkovitost sadnje pokrovnih kultura. Konvencionalne metode mogu dovesti do neravnomjerne raspodjele sjemena, ostavljajući neka područja slabo pokrivena.

Korištenjem strojeva vođenih GPS-om, poljoprivrednici mogu osigurati ravnomjernu raspodjelu po cijelom polju, potičući bolji rast i pokrivenost tla. Time se ne samo povećava učinkovitost pokrovnih usjeva, već se smanjuje i potreba za radnom snagom i resursima.

Dodatno, GPS tehnologija poljoprivrednicima omogućuje implementaciju učinkovitijih strategija plodorevrsnosti. Preciznim mapiranjem polja i praćenjem rasta usjeva, oni mogu optimizirati zdravlje tla i produktivnost kroz dobro planirane rotacije. Ovo s vremenom može rezultirati većim prinosima, dodatno poboljšavajući poljoprivrednu učinkovitost.

Nadalje, GPS tehnologija igra ključnu ulogu u praćenju i upravljanju štetnicima i bolestima. Omogućuje poljoprivrednicima praćenje lokacije i širenja tih problema, što im omogućuje poduzimanje ciljanih akcija za suzbijanje. Kao rezultat toga, može se smanjiti upotreba širokospektralnih pesticida, promičući zdraviji i održiviji poljoprivredni sustav.

GPS tehnologija nudi prednosti izvan samo individualnih poljoprivrednika kada je riječ o uzgoju pokrovnih kultura. Ima potencijal potaknuti održive i učinkovite poljoprivredne prakse u globalnim razmjerima.

Smanjenjem otpada i najboljim korištenjem resursa, GPS tehnologija može igrati značajnu ulogu u zadovoljavanju rastuće globalne potražnje za hranom na ekološki prihvatljiv način.

Međutim, korištenje GPS tehnologije u poljoprivredi postavlja izazove za mnoge poljoprivrednike, poput visokih početnih troškova i nedostatka tehničkog znanja. Kako bismo premostili te prepreke, ključno je ponuditi podršku poljoprivrednicima.

Ovo se može postići financijskim poticajima, programima obuke te razvojem softvera i opreme prilagođenih korisniku, čime im se omogućuje da na najučinkovitiji način iskoriste ovu tehnologiju.

Zaključno, korištenje GPS tehnologije u uzgoju pokrovnih usjeva ima potencijal značajno poboljšati poljoprivrednu učinkovitost. Omogućuje preciznu poljoprivredu, bolje prakse sjetve, učinkoviti plodored i poboljšano upravljanje štetnicima i bolestima. Pružanjem odgovarajuće potpore i resursa, poljoprivrednici mogu iskoristiti GPS tehnologiju za stvaranje održivijeg i produktivnijeg poljoprivrednog sektora.

Predstavljamo GeoPard-ove Profitabilne Karta: Korak Naprijed u Preciznoj Poljoprivredi

Objavljeno od Muhammad Farjad

Karta profita iz primjera na snimci zaslona uzima u obzir primijenjene skupove podataka o gnojidbi, sjetvi, dvostrukoj primjeni zaštitnih sredstava za usjeve i žetvi. Izračunu se mogu dodati i drugi troškovi, poput pripreme zemljišta i raznih aktivnosti.

Precizna poljoprivreda je pristup utemeljen na podacima koji nastoji povećati učinkovitost i profitabilnost. GeoPard, vodeći pružatelj rješenja za preciznu poljoprivredu, poboljšava svoje mogućnosti analize podataka uvođenjem Profit Maps.

Ova značajka pruža vizualni prikaz profitabilnosti na razini podoblasti, omogućujući informiranije donošenje odluka i raspodjelu resursa. Moći ćete na prvi pogled vidjeti gdje vam vaša polja donose novac, a gdje se troškovi ulaganja i promjena ne isplate.

Karte profita generiraju se integracijom različitih slojeva podataka, uključujući podatke o primijenjenoj sjetvi, primjeni zaštite usjeva, upotrebi gnojiva i žetvi. Ove informacije dobivaju se izravno iz poljoprivredne opreme i operativnog centra John Deere.

GeoPard zatim primjenjuje prilagođenu jednadžbu, uzimajući u obzir trošak svakog ulaza, kako bi izračunao profitabilnost na razini zone. Ove karte profita pružaju sveobuhvatan prikaz raspodjele profita po različitim zonama polja.

Jedna od ključnih značajki GeoPardovih mapa profita je mogućnost prikaza raspodjele profita u različitim zonama polja. To se izračunava u dolarima/eurima/bilo kojoj valuti i pruža jasan pokazatelj koliki profit poljoprivrednik ostvaruje u svakom određenom području.

Imajući ove informacije na dohvat ruke, poljoprivrednici mogu donositi informiranije odluke o tome gdje i kako koristiti svoje poljoprivredne resurse.

Na primjer, mogli bi odlučiti više ulagati u područja s većom profitabilnošću ili preispitati svoje strategije u zonama s nižim prinosima. Ova razina granulacije u analizi podataka izdvaja GeoPardove karte profita.

Vladimir Klinkov, generalni direktor tvrtke GeoPard, naglašava transformativni potencijal ovog alata, izjavivši: “Ove karte omogućuju poljoprivrednicima donošenje informiranijih odluka o raspodjeli resursa i troškovima na svakom hektaru polja te učinkovitije planiranje poslovanja.”

Praktična primjena Profitnih mapa već se demonstrira u stvarnim scenarijima. Eurasia Group Kazakhstan, službeni zastupnik tvrtke John Deere, koristi ovu značajku za optimizaciju svog poslovanja.

Evgeniy Chesnokov, direktor za upravljanje poljoprivredom u Eurasia Group Kazakhstan LLP, dijeli svoje iskustvo: “Uz pomoć GeoPard Agriculture Profit Map, uspjeli smo steći dublji uvid u profitabilnost polja naših partnera.’.

To je omogućilo našim poljoprivrednicima donošenje strateškijih odluka o raspodjeli resursa, što je u konačnici povećalo operativnu učinkovitost i poboljšalo pokazatelje neto dobiti.”

GeoPardove karte profita predstavljaju značajan napredak u preciznoj poljoprivredi, pružajući poljoprivrednicima uvide potrebne za optimizaciju poslovanja i maksimiziranje profitabilnosti. Kako se industrija nastavlja razvijati, alati poput ovih igrat će sve važniju ulogu u oblikovanju budućnosti poljoprivrede.

Za više uvida u razvoj i primjenu mapa profitabilnosti u preciznoj poljoprivredi, možete istražiti ove resurse: Državno sveučilište u Kansasu, IZLAZ, Čileanski časopis za poljoprivredna istraživanja, Ministarstvo poljoprivrede SAD-a, i ResearchGate.

Pratite nas za daljnja ažuriranja jer GeoPard nastavlja s inovacijama i pomicanjem granica mogućeg u preciznoj poljoprivredi.

O tvrtkama:

GeoPard je vodeći pružatelj softvera za preciznu poljoprivredu. Tvrtka je osnovana 2019. u Kölnu u Njemačkoj i zastupljena je globalno. Tvrtka nudi niz rješenja koja pomažu poljoprivrednicima da optimiziraju svoje poslovanje i povećaju prinose.

S fokusom na održivost i regenerativnu ekonomiju, GeoPard ima za cilj promovirati prakse precizne poljoprivrede diljem svijeta.

Partneri tvrtke uključuju poznate marke kao što su John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth i mnoge druge.

Eurasia Group Kazahstan je kazahstansko predstavništvo švicarske tvrtke Eurasia Group AG, službenog distributera tvrtke John Deere u Republici Kazahstan i Kirgistanu od 2002. godine. Tvrtka nudi rješenja za poljoprivredu vodećih svjetskih proizvođača poput JCB-a, Väderstada, GRIMME-a i Lindsayja, pokrivajući sva područja usjeva i hortikulture.

Eurasia Group Kazahstan u svim svojim aktivnostima posvećuje veliku pozornost tehnologijama precizne poljoprivrede, upotpunjujući liniju strojeva proizvodima digitalizacije poljoprivrede.

Eurasia Group Kazahstan ima opsežnu regionalnu mrežu – 14 regionalnih ureda u Kazahstanu i jedan u Kirgistanu, više od 550 zaposlenika, od kojih je gotovo polovica zaposlenika postprodajne službe, vlastiti odjel za upravljanje poljoprivredom i digitalizaciju.

Tijekom godina, Kazahstanu je isporučeno više od 13.000 jedinica opreme i digitalizirano je 4,4 milijuna hektara zemljišta. Ove godine tvrtka slavi 25. obljetnicu.

GeoPardovi grafovi razvoja usjeva za preciznu poljoprivredu

Objavljeno od Muhammad Farjad

Današnja poljoprivredna industrija zahtijeva ne samo naporan rad i razumijevanje zemlje, već i pametnu primjenu tehnologije. Oduševljen sam što mogu podijeliti uvid u jedan od alata koji značajno utječu na održive poljoprivredne prakse: GeoPardove grafikone razvoja usjeva.

Naši grafovi razvoja usjeva nude sveobuhvatan i jednostavan prikaz podataka o rastu usjeva od 1988. godine. Automatski generirani za bilo koje polje, ovi grafovi osmišljeni su kako bi se osigurala preciznost i točnost.

Podaci se izračunavaju isključivo za područje polja bez oblaka i sjene. Jednostavnim zadržavanjem pokazivača miša iznad polja otkriva se prosječna vrijednost NDVI-ja (indeks normalizirane razlike vegetacije), pružajući trenutni pregled zdravlja usjeva.

Ali što izdvaja naš alat? Mogućnost prebacivanja prikaza. GeoPardovo sučelje omogućuje korisnicima prebacivanje između godišnjeg i mjesečnog prikaza. Ova razina detalja osigurava da ste opremljeni bitnim podacima za donošenje informiranih odluka o upravljanju usjevima, vremenu žetve i predviđanju prinosa.

U rukama poljoprivrednika, ovaj precizan uvid može voditi strategije upravljanja poljem, pomažući u određivanju optimalnog vremena žetve, praćenju usjeva u velikim razmjerima i općenito optimizaciji produktivnosti i održivosti.

Ovo je uzbudljiv korak naprijed u preciznoj poljoprivredi, put koji vodi ne samo do poboljšanih prinosa već i do održivijih praksi koje uzimaju u obzir naš utjecaj na okoliš.

Pratite nas za daljnja ažuriranja dok nastavljamo razvijati i usavršavati naše alate kako bismo bolje služili poljoprivrednoj zajednici. Na putu smo da preciznu poljoprivredu učinimo pristupačnijom i učinkovitijom i oduševljeni smo što nam se pridružujete. Zajedno, redefinirajmo budućnost poljoprivrede!

Izračun razlike između ciljnih Rx i primijenjenih mapa

Objavljeno od Muhammad Farjad

U preciznoj poljoprivredi, jedan od uobičajenih izazova je osigurati primjenu sjemena, gnojiva ili sredstava za zaštitu usjeva prema propisanoj dozi (Target Rx).

Razlike između ciljane propisane količine i onoga što se stvarno primjenjuje na polju (kako se primjenjuje) mogle bi dovesti do neučinkovitog korištenja resursa i utjecati na prinos usjeva.

Korištenjem GeoPardove moćne analitike možete izračunati i vizualizirati razlike između vaših Target Rx i As-Applied mapa.

Ova analiza razlika može poslužiti kao važan alat za brzo prepoznavanje problema s opremom, vremenom primjene ili samom primjenom.

Pogledajmo ovo detaljnije:

  • Vizualizacija razlikaGeoPardova platforma omogućuje vam generiranje “karte razlika”, preklapajući vaše podatke o ciljanom receptu i podacima o primjeni. Ovaj vizualni prikaz varijance pruža brz i intuitivan način uočavanja područja gdje stvarna primjena nije odgovarala cilju.
  • Identificiranje problemaUsporedbom karte razlika s vašim originalnim kartama Rx i A-Applied, možete odrediti specifična područja ili trendove koji bi mogli ukazivati na kvar opreme, neoptimalno vrijeme primjene ili probleme sa samim primijenjenim proizvodom.
  • Poboljšanje učinkovitostiOva analiza vam može pomoći u optimizaciji korištenja resursa rješavanjem utvrđenih problema, čime se vaše primijenjene doze usklađuju s vašim ciljanim receptom za buduće primjene.
  • Poboljšanje performansi usjevaOsiguravanjem da vaše polje primi pravu količinu gnojiva u pravo vrijeme, možete poboljšati zdravlje usjeva i potencijalno povećati prinos.

Zapamtite, precizna poljoprivreda se svodi na donošenje informiranijih i točnijih odluka. Integracijom ove značajke u vaše redovite prakse upravljanja poljoprivredom možete osigurati da maksimalno iskoristite svoje unose i usmjerite svoju farmu prema većoj produktivnosti i profitabilnosti.

Primjena Prefiks sadrži operacije povezane s primijenjenom aplikacijom, neke od njih su:

1. Primjena Primijenjena stopa – originalna karta nanošenja sa stroja (kako je proizvod nanošen)

Application_AppliedRate.png - originalna karta primijenjenih površina sa stroja (kako je proizvod primijenjen)

2. Ciljana stopa primjene – izvorni cilj iz stroja (kako se proizvod treba primijeniti)

Application_TargetRate.png - izvorni cilj iz stroja (kako se proizvod treba primijeniti)

3. Klasterizacija točnosti aplikacije – klasterizacija rezultata: 0 – nema podataka (stroj nije posjetio te točke), 1 – primijenjeno ispod cilja i nije u prihvatljivom rasponu (+-5% od cilja), 2 – primijenjeno u prihvatljivom rasponu (+-5% od cilja), 3 – primijenjeno iznad cilja i nije u prihvatljivom rasponu (+-5% od cilja)

Application_AccuracyClusterization.png - klasterizacija rezultata: 0 - nema podataka (stroj nije posjetio ta mjesta), 1 - primijenjeno ispod cilja i nije u prihvatljivom rasponu (+-5% od cilja), 2 - primijenjeno u prihvatljivom rasponu (+-5% od cilja), 3 - primijenjeno iznad cilja i nije u prihvatljivom rasponu (+-5% od cilja)

4. Razlika u stopi primjene – razlika između primijenjenih i ciljanih količina u apsolutnim brojkama (jedinice l/ha)

Application_RateDifference.png - razlika između primijenjenih i ciljanih doza u apsolutnim brojevima (jedinice l/ha)

 

Sjetba Prefiks sadrži operacije vezane uz zasijavanje, neke od njih su:

1. Primijenjena stopa sjetve – originalno primijenjeno iz sijačice (koliko je sjemenki posijano)

Seeding_AppliedRate.png - originalno primijenjeno iz sijačice (koliko je sjemenki posijano)

2. Ciljana stopa sjetve – izvorni cilj sijačice (koliko sjemenki treba posijati)

Seeding_TargetRate.png - izvorni cilj iz sijačice (koliko sjemenki treba posijati)

3. Klasterizacija točnosti sjemena – ista pravila klasterizacije, ALI prihvatljivi raspon je +-1% od cilja

Seeding_AccuracyClusterization.png - ista pravila klasterizacije, ALI prihvatljivi raspon je +-1% od cilja

4. Klasterizacija točnosti sjetve - uvećano – isto kao i klasterizacija točnosti sjetve, ali zumirano kako bi se prikazalo isto područje kao i ciljana stopa sjetve i primijenjena stopa sjetve

Seeding_AccuracyClusterizationZoomed.png - isto kao Seeding_AccuracyClusterization.png, ali zumirano kako bi se prikazalo isto područje kao Seeding_TargetRate.png i Seeding_AppliedRate.png

5. Razlika u sjetvenoj stopi – razlika između primijenjenih i ciljanih količina u apsolutnim brojkama (sjeme/ha jedinica)

5. Razlika u sjetvenoj stopi - razlika između primijenjene i ciljane sjetvene stope u apsolutnim brojevima (sjemenke/ha jedinice)

Što je ciljani recept (Target Rx) u poljoprivredi?

U poljoprivredi, ciljni recept odnosi se na preporučeni ili željeni skup praksi ili inputa propisanih za optimalni rast, zdravlje i prinos usjeva. Služi kao smjernica ili plan kojeg se poljoprivrednici trebaju pridržavati kako bi postigli određene poljoprivredne ciljeve.

Ciljani recept uzima u obzir različite čimbenike kao što su vrsta usjeva, faza rasta, uvjeti tla, klima, pritisak štetnika i bolesti te potrebe za hranjivim tvarima.

Pruža upute o primjeni gnojiva, pesticida, navodnjavanju, plodoredu, odabiru sjemena, gustoći sadnje i drugim bitnim poljoprivrednim praksama.

Svrha ciljanog recepta je pružiti poljoprivrednicima znanstveno utemeljene preporuke temeljene na istraživanjima, agronomskom znanju i lokalnim uvjetima. Cilj mu je optimizirati korištenje resursa, smanjiti gubitke usjeva i povećati ukupnu poljoprivrednu produktivnost.

Ciljane recepte često razvijaju poljoprivredni stručnjaci, agronomi, poljoprivredne savjetodavne službe ili istraživačke institucije.

Mogu biti specifični za različite usjeve, regije ili čak pojedinačna polja, uzimajući u obzir jedinstvene karakteristike i izazove svakog poljoprivrednog konteksta.

Poljoprivrednici koriste propisane ciljeve kao referentnu točku za usmjeravanje svojih praksi donošenja odluka i upravljanja.

Slijedeći preporučene smjernice, poljoprivrednici nastoje maksimizirati zdravlje usjeva, prinos i kvalitetu, a istovremeno smanjiti negativan utjecaj na okoliš.

Važno je napomenuti da bi propisani ciljevi trebali biti fleksibilni i prilagodljivi kako bi se uzele u obzir razlike u lokalnim uvjetima i potreba za održivim poljoprivrednim praksama.

Poljoprivrednici će možda morati napraviti prilagodbe na temelju promatranja u stvarnom vremenu, iskustava na farmama i kontinuiranog praćenja kako bi osigurali najbolje moguće rezultate za svoje specifične poljoprivredne operacije.

Što se primjenjuje na terenu (kako se primjenjuje)?

Primijenjena poljoprivreda obuhvaća proces točne i precizne primjene inputa, poput gnojiva, pesticida i navodnjavanja, na usjeve na temelju podataka u stvarnom vremenu i uvjeta specifičnih za lokaciju.

To uključuje integraciju različitih tehnologija, uključujući GPS (Globalni sustav pozicioniranja), GIS (Geografski informacijski sustav), senzore i opremu za primjenu promjenjive doze.

Koje su varijacije među njima?

U poljoprivredi, varijacije između ciljanog propisanog gnojiva i stvarne primjene na terenu odnose se na razlike ili odstupanja između preporučenih ili željenih poljoprivrednih praksi i njihove provedbe u stvarnom svijetu.

Te se varijacije mogu manifestirati u različitim aspektima, uključujući upotrebu gnojiva, pesticida, navodnjavanje, tehnike uzgoja i drugo.

Čimbenici koji utječu na varijacije

Nekoliko čimbenika doprinosi razlikama između ciljanog propisanog doziranja i stvarne primjene na terenu u poljoprivredi:

  • Čimbenici okolišaPoljoprivredne prakse su pod utjecajem dinamičnih uvjeta okoliša, uključujući sastav tla, klimatske obrasce i dostupnost vode. Varijacije mogu nastati zbog neočekivanih promjena tih čimbenika, što utječe na izvedivost i učinkovitost propisanih praksi.
  • Ljudski faktori: Znanje, vještine i stručnost poljoprivrednika igraju ključnu ulogu u točnoj provedbi propisanih praksi. Do varijacija može doći kada poljoprivrednici naiđu na izazove u razumijevanju ili tumačenju propisanih uputa, što dovodi do odstupanja tijekom primjene.
  • Tehnološka ograničenjaPoljoprivredna tehnologija, iako napredna, možda nije uvijek dostupna ili priuštiva svim poljoprivrednicima. Razlike se mogu pojaviti kada poljoprivrednici nemaju pristup najnovijoj opremi, alatima za preciznu poljoprivredu ili podacima u stvarnom vremenu, što utječe na točnost primjene na polju.
  • Vremenski raspored i logistika: Poljoprivreda je vremenski osjetljiva, s određenim vremenskim okvirima za sadnju, žetvu i primjenu agrokemikalija. Do varijacija može doći ako se poljoprivrednici suočavaju s logističkim ograničenjima, poput kašnjenja u nabavi inputa ili nepovoljnih vremenskih uvjeta koji ometaju pravovremenu primjenu propisanih praksi.

Zaključak

Razlike između propisanih ciljanih količina i stvarne primjene na terenu predstavljaju izazove koje je potrebno riješiti za održive i učinkovite poljoprivredne prakse. Razumijevanje čimbenika koji doprinose tim varijacijama i njihov utjecaj na poljoprivredne rezultate ključno je.

Model za automatsko otkrivanje granica polja za preciznu poljoprivredu tvrtke GeoPard

Objavljeno od Muhammad Farjad

GeoPard je uspješno razvio model za automatsko prepoznavanje granica polja koristeći višegodišnje satelitske snimke, precizno prepoznavanje oblaka i sjena te napredne vlasničke algoritme, uključujući duboke neuronske mreže.

GeoPard model za detekciju polja postigao je vrhunsku točnost od 0,975 na meti Intersection over Union (IoU), validirana diljem raznolikih regija i vrsta usjeva na globalnoj razini.

Pogledajte ove slike kako biste vidjeli rezultate u Njemačkoj (prosječna veličina polja je 7 hektara):

1 - Sirova Sentinel-2 slika

1 – Sirova Sentinel-2 snimka

3 - Segmentirane granice polja

2 – Super-rezolucijska slika Sentinel-2 tvrtke GeoPard (rezolucija 1 metar)

2 - Super-rezolucijska Sentinel-2 slika tvrtke GeoPard

3 – Segmentirane granice polja, 0.975 Metrika točnosti Intersekcija nad unijom (IoU), diljem više međunarodnih regija i vrsta usjeva.

Integracija u naš API i GeoPard aplikaciju dolazi uskoro. Ova automatizirana i isplativa metoda pomaže u predviđanju prinosa, koristi vladinim organizacijama i pomaže velikim zemljoposjednicima kojima je često potrebno ažurirati granice parcela između sezona.

GeoPardov pristup koristi višegodišnji trendovi vegetacije usjeva korištenjem višefaktorske analize i plodoreda.

 

Modelu se pristupa putem GeoPard API na osnovi plaćanja po korištenju, nudeći fleksibilnost bez potrebe za skupim pretplatama.

 

Definiranje granica polja

Razgraničenje poljoprivrednih čestica odnosi se na proces identificiranja i mapiranja granica poljoprivrednih polja ili zemljišnih parcela. Uključuje korištenje različitih tehnika i izvora podataka za određivanje granica pojedinačnih polja ili poljoprivrednih parcela.

Tradicionalno, granice polja su ručno određivali poljoprivrednici ili zemljoposjednici na temelju svog znanja i zapažanja.

Međutim, s napretkom u tehnologiji, posebno u daljinskom istraživanju i geografskim informacijskim sustavima (GIS), automatizirane i poluautomatizirane metode postale su sve raširenije.

Jedan uobičajeni pristup je analiza satelitskih ili zračnih snimaka. Snimke visoke rezolucije snimljene satelitima ili zrakoplovima mogu pružiti detaljne informacije o krajoliku, uključujući granice između različitih zemljišnih čestica.

Algoritmi za obradu slika mogu se primijeniti na ove slike kako bi se otkrili različiti značajke poput promjena u vrsti vegetacije, boji, teksturi ili uzorcima koji ukazuju na prisutnost granica polja.

Druga tehnika uključuje korištenje LiDAR (Light Detection and Ranging) podataka, koji pomoću laserskih zraka mjeri udaljenost između senzora i Zemljine površine.

LiDAR podaci mogu pružiti detaljne podatke o nadmorskoj visini i topografiji, omogućujući prepoznavanje suptilnih varijacija u terenu koje mogu odgovarati granicama polja.

Dodatno, geografski informacijski sustavi (GIS) igraju ključnu ulogu u određivanju granica polja.

GIS softver omogućuje integraciju i analizu različitih slojeva podataka, uključujući satelitske snimke, topografske karte, evidenciju vlasništva zemljišta i druge relevantne informacije. Kombiniranjem ovih izvora podataka, GIS može pomoći u interpretaciji i identifikaciji granica polja.

Točno razgraničenje polja ključno je iz nekoliko razloga. Omogućuje bolje upravljanje poljoprivrednim resursima, omogućuje tehnike precizne poljoprivrede te podupire planiranje i provedbu poljoprivrednih praksi poput navodnjavanja, gnojidbe i suzbijanja štetnika.

Točni podaci o granicama parcela također pomažu u upravljanju zemljištem, planiranju korištenja zemljišta i usklađenosti s poljoprivrednim propisima.

Kako je to korisno?

Igra ključnu ulogu u poljoprivredi i upravljanju zemljištem, pružajući nekoliko prednosti i važnosti potkrijepljenih dokazima i globalnim podacima. Evo nekih ključnih točaka:

1. Precizna poljoprivreda: Precizne granice polja pomažu u implementaciji tehnika precizne poljoprivrede, gdje se resursi poput vode, gnojiva i pesticida precizno usmjeravaju na određena područja unutar polja.

Prema izvješću Svjetske banke, tehnologije precizne poljoprivrede imaju potencijal povećati prinose usjeva za 20%i smanjiti troškove ulaznih sirovina za 10-20% .

2. Učinkovito upravljanje resursima: Omogućuje poljoprivrednicima bolje upravljanje resursima optimizacijom sustava navodnjavanja, prilagodbom praksi gnojenja i praćenjem zdravlja usjeva. Ova preciznost smanjuje rasipanje resursa i utjecaj na okoliš.

Organizacija za hranu i poljoprivredu (FAO) procjenjuje da prakse precizne poljoprivrede mogu smanjiti potrošnju vode za 20-50%, smanjiti potrošnju gnojiva za 10-20%i smanjiti korištenje pesticida za 20-30%.

3. Prostorno planiranje: Točni podaci o granicama poljoprivrednih parcela ključni su za planiranje korištenja zemljišta, osiguravajući učinkovito korištenje dostupnog poljoprivrednog zemljišta. Omogućuje kreatorima politika i upraviteljima zemljišta donošenje informiranih odluka u vezi s raspodjelom zemljišta, plodoredom i zoniranjem.

Ovo može dovesti do povećane poljoprivredne produktivnosti i poboljšane sigurnosti hrane. Studija objavljena u Journal of Soil and Water Conservation otkrila je da bi učinkovito planiranje korištenja zemljišta moglo povećati globalnu proizvodnju hrane za 20-67%.

4. Poljoprivredne subvencije i osiguranje: Mnoge zemlje pružaju poljoprivredne subvencije i programe osiguranja temeljene na granicama parcela. Precizno razgraničenje pomaže u utvrđivanju podobnih površina, osiguravanju pravedne raspodjele subvencija i točnom izračunu premija osiguranja.

Na primjer, Zajednička poljoprivredna politika (ZPP) Europske unije oslanja se na točne granice parcela za izračun subvencija i praćenje usklađenosti.

5. Upravljanje zemljištem i pravne granice: Određivanje granica poljoprivrednih parcela ključno je za upravljanje zemljištem, imovinska prava i rješavanje zemljišnih sporova. Točne karte granica parcela pomažu u utvrđivanju pravnog vlasništva, podupiru sustave zemljišnih knjiga i olakšavaju transparentne zemljišne transakcije.

Svjetska banka procjenjuje da samo 30% svjetske populacije ima zakonski dokumentirana prava na svoju zemlju, što naglašava važnost pouzdanih podataka o granicama zemljišta za sigurno vlasništvo nad zemljom.

6. Usklađenost i ekološka održivost: Precizne granice polja pomažu u praćenju usklađenosti, osiguravajući pridržavanje ekoloških propisa i održivih poljoprivrednih praksi.

Pomaže u identificiranju tampon zona, zaštićenih područja te područja sklonih eroziji ili zagađenju vode, omogućujući poljoprivrednicima da poduzmu odgovarajuće mjere. Usklađenost s ekološkim standardima pospješuje održivost i smanjuje negativne učinke na ekosustave.

Prema FAO-u, održive poljoprivredne prakse mogu smanjiti emisije stakleničkih plinova do 6 milijardi tona godišnje.

Ove točke ilustriraju njegovu korisnost i važnost u poljoprivredi i upravljanju zemljištem. Predočeni dokazi i globalni podaci podupiru pozitivne učinke koje može imati na učinkovitost resursa, planiranje korištenja zemljišta, pravne okvire, održivost okoliša i ukupnu poljoprivrednu produktivnost.

Ukratko, određivanje granica poljoprivrednih površina je proces identifikacije i mapiranja granica poljoprivrednih polja ili parcela. Oslanja se na razne tehnike poput analize satelitskih snimaka, LiDAR podataka i GIS-a za točno definiranje i razgraničenje tih granica, omogućavajući učinkovito upravljanje zemljištem i poljoprivredne prakse.

Koje su glavne komponente precizne poljoprivrede?

Objavljeno od Muhammad Farjad

Precizna poljoprivreda, također poznata kao precizna poljoprivreda (PA), moderan je pristup poljoprivrednom upravljanju koji koristi napredne tehnologije i primarne komponente precizne poljoprivrede za optimizaciju poljoprivredne proizvodnje i smanjenje otpada.

Posljednjih godina dobio je značajan zamah zbog svog potencijala za poboljšanje poljoprivredne produktivnosti, smanjenje otpada i promicanje održivosti.

Prema izvješću tvrtke Grand View Research, globalno tržište precizne poljoprivrede procijenjeno je na 5,44 milijarde USD u 2020. godini, a očekuje se da će rasti složenom godišnjom stopom rasta (CAGR) od 12,7% od 2021. do 2028. godine.

Ovaj rast pripisuje se sve većem prihvaćanju tehnologija precizne poljoprivrede od strane poljoprivrednika diljem svijeta.

Komponente precizne poljoprivrede

Glavne komponente uključuju informacije, tehnologiju i upravljanje, koje su integrirane radi optimizacije proizvodnje.

Informacija:

Informacije su ključna komponenta precizne poljoprivrede. Ova komponenta uključuje prikupljanje podataka o tlu, vremenu, usjevima i drugim čimbenicima koji utječu na poljoprivrednu proizvodnju. Ove se informacije prikupljaju putem različitih izvora kao što su senzori, dronovi, sateliti i zemaljska oprema.

Nakon što se podaci prikupe, analiziraju se pomoću naprednog softvera i algoritama kako bi se generirali korisni uvidi. Ti uvidi pomažu poljoprivrednicima da donose informirane odluke o sadnji, gnojidbi, navodnjavanju i žetvi usjeva.

Na primjer, senzori tla mogu se koristiti za mjerenje vlažnosti tla, temperature i razine hranjivih tvari, što može pomoći poljoprivrednicima da odrede optimalno vrijeme za sadnju i gnojidbu usjeva.

Slično tome, vremenski podaci mogu se koristiti za predviđanje vjerojatnosti pojave štetnika i bolesti, što može pomoći poljoprivrednicima da poduzmu preventivne mjere prije nego što usjevi budu pogođeni.

komponente precizne poljoprivrede uključuju informacije

Tehnologija:

Tehnologija je još jedna važna komponenta. Ova komponenta uključuje širok raspon tehnologija kao što su GPS, dronovi, robotika i napredni strojevi.

Ove se tehnologije koriste za automatizaciju raznih poljoprivrednih procesa, smanjenje troškova rada i poboljšanje učinkovitosti.

Na primjer, GPS tehnologija može se koristiti za navođenje traktora i druge poljoprivredne opreme, što može smanjiti preklapanje u operacijama i smanjiti potrošnju goriva.

Slično tome, dronovi se mogu koristiti za praćenje zdravlja usjeva i otkrivanje štetnika i bolesti, što može pomoći poljoprivrednicima da pravovremeno poduzmu mjere kako bi spriječili štetu na usjevima.

Upravljanje:

Upravljanje je treća glavna komponenta precizne poljoprivrede. Ova komponenta uključuje korištenje naprednog softvera i alata za upravljanje poljoprivrednim operacijama, optimizaciju korištenja resursa i smanjenje otpada. Ova komponenta također uključuje usvajanje održivih poljoprivrednih praksi radi zaštite okoliša i promicanja dugoročne održivosti.

Na primjer, softver za preciznu poljoprivredu može se koristiti za planiranje plodoreda, optimizaciju navodnjavanja i praćenje rasta usjeva, što može pomoći poljoprivrednicima da maksimiziraju prinose i minimiziraju otpad.

Slično tome, održive poljoprivredne prakse poput konzervacijske obrade tla, pokrovnih usjeva i integriranog suzbijanja štetnika mogu pomoći poljoprivrednicima da smanje eroziju tla, očuvaju vodu i minimiziraju upotrebu pesticida.

Kako se mogu implementirati komponente precizne poljoprivrede?

Postoji nekoliko sustava i procesa koje poljoprivrednici mogu slijediti. Ti su sustavi osmišljeni kako bi pomogli poljoprivrednicima u prikupljanju i analizi podataka, automatizaciji poljoprivrednih procesa i donošenju informiranih odluka o korištenju resursa i upravljanju usjevima.

Evo nekih sustava i procesa koje poljoprivrednici mogu usvojiti za implementaciju komponenti precizne poljoprivrede:

Softver za upravljanje farmom:

Softver za upravljanje poljoprivrednim gospodarstvima ključni je alat za provedbu upravljačke komponente. Ovaj softver može pomoći poljoprivrednicima u planiranju i upravljanju svojim poljoprivrednim operacijama, praćenju korištenja i troškova ulaganja te praćenju rasta i prinosa usjeva.

Kako se mogu implementirati komponente precizne poljoprivrede

Softver za upravljanje poljoprivrednim gospodarstvima također se može koristiti za integraciju podataka iz različitih izvora, kao što su senzori tla i meteorološke stanice, kako bi se pružili uvidi u stvarnom vremenu koji mogu informirati donošenje odluka.

GPS i automatsko upravljanje:

GPS tehnologija je ključna za implementaciju tehnologije. Korištenjem poljoprivredne opreme s GPS-om, poljoprivrednici mogu osigurati da rade s maksimalnom učinkovitošću, smanjujući preklapanja u operacijama i minimizirajući potrošnju goriva.

Tehnologija automatskog upravljanja također se može koristiti za navođenje poljoprivredne opreme, što može poboljšati točnost i smanjiti umor operatera.

Senzori i dronovi:

Senzori i dronovi su ključni za primjenu informacija. Ovi alati mogu se koristiti za prikupljanje podataka o vlažnosti tla, temperaturi i razinama hranjivih tvari, kao i za praćenje rasta usjeva i otkrivanje štetnika i bolesti.

Ti se podaci zatim mogu analizirati kako bi se dobili uvidi koji mogu informirati odluke o upravljanju usjevima, poput toga kada saditi i gnojiti usjeve te kada poduzeti preventivne mjere protiv štetnika i bolesti.

Upravljanje navodnjavanjem:

Upravljanje navodnjavanjem ključna je komponenta. Korištenjem senzora vlažnosti tla i vremenskih podataka, poljoprivrednici mogu optimizirati rasporede navodnjavanja kako bi osigurali da usjevi dobiju pravu količinu vode u pravo vrijeme.

To može pomoći u smanjenju rasipanja vode, minimiziranju rizika od oštećenja usjeva zbog prekomjernog ili nedovoljnog zalijevanja i poboljšanju prinosa.

Praćenje usjeva:

Praćenje usjeva još je jedna važna komponenta. Korištenjem dronova ili satelitskih snimaka, poljoprivrednici mogu pratiti rast usjeva i otkriti potencijalne probleme poput nedostatka hranjivih tvari ili najezde štetnika.

To može pomoći poljoprivrednicima da pravovremeno poduzmu mjere za rješavanje ovih problema, poboljšavajući zdravlje usjeva i maksimizirajući prinose.

Zaključno, za implementaciju komponenti, poljoprivrednici mogu usvojiti niz sustava i procesa koji im omogućuju prikupljanje i analizu podataka, automatizaciju poljoprivrednih procesa i donošenje informiranih odluka o korištenju resursa i upravljanju usjevima. Iskorištavanjem snage tehnologije, podataka i upravljanja, precizna poljoprivreda može pomoći poljoprivrednicima da postignu veću učinkovitost, održivost i profitabilnost u svojim poljoprivrednim operacijama.

GeoPard integracija s UP42

Objavljeno od dementievgeopard

GeoPard i UP42 s ponosom objavljujemo tehničko partnerstvo između platformi.

 

GeoPard analitički blokovi sada su dostupni na UP42 GIS tržištu i uključuju sljedeće mogućnosti:

  • Integrirane satelitske konstelacije: Plejade, Plejade NEO, MJESTO
  • Podržana vegetacija indeksiNDVI, EVI, SAVI, NDWI
  • Izlaz u COG format (GeoTIFF optimiziran za oblak)

 

Integracija će omogućiti Up42 klijentima pristup naprednom praćenju usjeva (bez ograničenja samo na usjeve) pomoću GeoPard algoritama za obradu satelitskih snimaka.

GeoPard analitički blok se koristi za izračun NDWI-a na Pleiades NEO-u rezolucije 30 cm.
GeoPard analitički blok se koristi za izračun NDWI-a na Pleiades NEO-u rezolucije 30 cm.

 

 

Dmitrij Dementiev, izvršni direktor tvrtke GeoPard: “Tehničko partnerstvo s UP42 omogućuje klijentima UP42 korištenje nove GeoPardove geoprostorne analitike, uključujući obradu satelitskih snimaka u velikoj mjeri i neviđenom brzinom za tako ogromne skupove podataka. Analitički derivati mogli bi se koristiti za preskriptivnu preciznu poljoprivredu, regenerativnu/ugljičnu poljoprivredu i visoko vremensko i prostorno praćenje usjeva.“.
To također ukazuje na ambiciju GeoParda da se integrira s najnaprednijim tehnološkim platformama na svijetu.”

 

Ranije je GeoPard tim najavio integracija s JohnDeereom (najveći proizvođač poljoprivrednih strojeva i opreme) putem platforme MyJohnDeere Operation center (najveća digitalna poljoprivredna platforma po hektarima na svijetu) i Planeta – tvrtka za satelitske snimke s najvećim brojem satelita.

 

GeoPard karte potencijala polja prema podacima o prinosu

Objavljeno od dementievgeopard

GeoPardove karte potencijala polja vrlo često izgledaju točno kao prinos podaci.

Stvaramo ih koristeći višeslojna analitika povijesnih informacija, topografije i analize golog tla.

Proces takvog sintetičke karte prinosa su automatizirane (i patentiran) i potrebno je oko 1 minute da ga bilo koje polje na svijetu generira.

 

GeoPard karte potencijala polja prema podacima o prinosu

Može se koristiti kao osnova za:

Što su mape potencijala polja?

Karte potencijala polja, poznate i kao karte potencijala prinosa ili karte potencijala produktivnosti, vizualni su prikazi prostorne varijabilnosti potencijalnog prinosa usjeva ili produktivnosti unutar polja. Ove se karte stvaraju analizom različitih čimbenika koji utječu na rast usjeva, kao što su svojstva tla, topografija i povijesni podaci o prinosu.

Ove se karte mogu koristiti u preciznoj poljoprivredi za usmjeravanje upravljačkih odluka, kao što su primjena gnojiva s promjenjivim stopama, navodnjavanje i drugi inputi, kao i za identifikaciju područja koja zahtijevaju posebnu pozornost ili upravljačke prakse.

Neki ključni čimbenici koji se obično uzimaju u obzir prilikom izrade mapa potencijala polja uključuju:

  1. Svojstva tla: Karakteristike tla poput teksture, strukture, sadržaja organske tvari i dostupnosti hranjivih tvari igraju značajnu ulogu u određivanju potencijala prinosa usjeva. Mapiranjem svojstava tla na polju, poljoprivrednici mogu identificirati područja visokog ili niskog potencijala produktivnosti.
  2. TopografijaČimbenici poput nadmorske visine, nagiba i orijentacije mogu utjecati na rast usjeva i potencijal prinosa. Na primjer, nizinska područja mogu biti sklona preplavljivanju ili imati veći rizik od mraza, dok strme padine mogu biti podložnije eroziji. Mapiranje ovih topografskih značajki može pomoći poljoprivrednicima da razumiju kako utječu na potencijal produktivnosti i u skladu s tim prilagode svoje upravljačke prakse.
  3. Podaci o povijesnom prinosu: Analizom povijesnih podataka o prinosima iz prethodnih godina ili sezona, poljoprivrednici mogu prepoznati trendove i obrasce produktivnosti na svojim poljima. Ove informacije mogu se koristiti za izradu karata koje ističu područja s dosljedno visokim ili niskim potencijalom prinosa.
  4. Podatci daljinskog istraživanja Satelitske snimke, zračne snimke i drugi podaci daljinskog istraživanja mogu se koristiti za procjenu zdravlja, vitalnosti i faze rasta usjeva. Ove informacije mogu se koristiti za izradu karata koje odražavaju prostornu varijabilnost u potencijalu produktivnosti usjeva.
  5. Klimatski podaci: Klimatske varijable poput temperature, oborina i sunčevog zračenja također mogu utjecati na rast usjeva i potencijal prinosa. Uključivanjem klimatskih podataka u ove karte, poljoprivrednici mogu bolje razumjeti kako okolišni čimbenici utječu na potencijal produktivnosti na njihovim poljima.

Oni su vrijedni alati u preciznoj poljoprivredi jer pomažu poljoprivrednicima da vizualiziraju prostornu varijabilnost u potencijalu produktivnosti unutar svojih polja. Korištenjem ovih karata za vođenje upravljačkih odluka, poljoprivrednici mogu optimizirati korištenje resursa, poboljšati ukupne prinose usjeva i smanjiti utjecaj svojih poljoprivrednih operacija na okoliš.

Razlika između karata potencijala polja i podataka o prinosu

Karte potencijala polja i podaci o prinosu koriste se u preciznoj poljoprivredi kako bi se poljoprivrednicima pomoglo da razumiju prostornu varijabilnost na svojim poljima i donose bolje informirane upravljačke odluke. Međutim, postoje neke ključne razlike između njih dvoje:

Izvori podataka:

Ove karte se izrađuju integriranjem podataka iz različitih izvora, kao što su svojstva tla, topografija, povijesni podaci o prinosu, podaci daljinskog istraživanja i klimatski podaci. Međutim, ovi se podaci prikupljaju pomoću monitora prinosa instaliranih na opremi za žetvu, koji bilježe prinos usjeva tijekom žetve.

Vremenski aspekt:

Ove karte predstavljaju procjenu potencijalne produktivnosti polja, koja je općenito statična ili se sporo mijenja tijekom vremena, osim ako ne dođe do značajnih promjena u svojstvima tla ili drugim utjecajnim čimbenicima. Međutim, podaci o prinosu specifični su za određenu vegetacijsku sezonu ili više sezona i mogu se značajno razlikovati iz godine u godinu na temelju čimbenika poput vremenskih uvjeta, pritiska štetnika i praksi upravljanja.

Ukratko, karte potencijala polja i podaci o prinosu komplementarni su alati u preciznoj poljoprivredi. Ove karte pružaju procjenu potencijalne produktivnosti polja, pomažući poljoprivrednicima da identificiraju područja koja mogu zahtijevati različite prakse upravljanja. S druge strane, podaci o prinosu dokumentiraju stvarni prinos usjeva i mogu se koristiti za procjenu učinkovitosti praksi upravljanja i informiranje budućeg donošenja odluka.

Vegetacijski indeksi i sadržaj klorofila

Objavljeno od dementievgeopard

GeoPard proširuje obitelj podržanih indeksa vegetacije povezanih s klorofilom s

  • Indeks klorofila nadstrešnice (CCCI)
  • Modificirani indeks omjera apsorpcije klorofila (MCARI)
  • Transformirani indeks apsorpcije klorofila u odrazu (TCARI)
  • Omjer MCARI/OSAVI
  • omjer TCARI/OSAVI

Pomažu u razumijevanju trenutne faze razvoja usjeva, uključujući

  • identifikacija područja s potrebama za hranjivim tvarima,
  • procjena uklanjanja dušika,
  • procjena potencijalnog prinosa,

I uvidi se koriste za izradu preciznih karata za primjenu dušika promjenjivom brzinom.

Pročitajte višeKoji je indeks najbolje za korištenje u precisionAg

Pročitajte više: GeoPard indeksi vegetacije

Vegetacijski indeksi i sadržaj klorofilaIndeks sadržaja klorofila nadstrešnice (CCCI) u odnosu na modificirani indeks omjera apsorpcije klorofila (MCARI) u odnosu na transformirani indeks apsorpcije klorofila u odrazu (TCARI) u odnosu na omjer MCARI/OSAVI

Što su Indeksi Vegetacije?

Vegetacijski indeksi su brojčane vrijednosti izvedene iz daljinski sondiranih spektralnih podataka, poput satelitskih ili zračnih snimaka, kako bi se kvantificirala gustoća, zdravlje i distribucija biljnog pokrova na Zemljinoj površini.

Često se koriste u daljinskom istraživanju, poljoprivredi, praćenju okoliša i aplikacijama upravljanja zemljištem za procjenu i praćenje rasta, produktivnosti i zdravlja vegetacije.

Ovi indeksi izračunavaju se pomoću vrijednosti refleksije različitih valnih duljina svjetlosti, osobito u crvenom, bliskom infracrvenom (NIR) i ponekad drugim pojasevima.

Reflektivna svojstva vegetacije variraju s različitim valnim duljinama svjetlosti, dopuštajući razlikovanje između vegetacije i drugih tipova zemljišnog pokrova.

Vegetacija tipično ima snažnu apsorpciju u crvenom području i visoko reflektiranje u NIR području zbog karakteristika klorofila i stanične strukture.

Neki široko korišteni indeksi vegetacije uključuju:

  • Normalizirani indeks razlike vegetacije (NDVI)Najpopularniji je i najčešće korišten indeks vegetacije, izračunat kao (NIR – Red) / (NIR + Red). Vrijednosti NDVI kreću se od -1 do 1, pri čemu više vrijednosti ukazuju na zdraviju i gušću vegetaciju.
  • Poboljšani indeks vegetacije (EVI): Ovaj indeks poboljšava NDVI smanjenjem atmosferskog i tlačkog šuma, kao i ispravkom signala pozadine krošanja. Koristi dodatne pojaseve, poput plavog, te uključuje koeficijente za minimiziranje tih učinaka.
  • Indeks prilagođen tlu za vegetaciju SAVI je dizajniran da umanji utjecaj svjetline tla na indeks vegetacije. Uvodi faktor korekcije svjetline tla, omogućujući točniju procjenu vegetacije u područjima s rijetkim ili slabim pokrovom vegetacije.
  • Zeleno-crveni vegetacijski indeks (GRVI): GRVI je još jedan jednostavan omjerni pokazatelj koji koristi zeleni i crveni pojas za procjenu zdravlja vegetacije. Izračunava se kao (Zeleni – Crveni) / (Zeleni + Crveni).

Ovi indeksi, između ostalih, koriste istraživači, upravitelji zemljišta i kreatori politika kako bi donosili informirane odluke u vezi s korištenjem zemljišta, poljoprivredom, šumarstvom, upravljanjem prirodnim resursima i nadzorom okoliša.

wpChatIkona
wpChatIkona

    Zatražite besplatnu GeoPard demo / konzultaciju








    Klikom na gumb prihvaćate naše Pravila o privatnosti. Treba nam kako bismo odgovorili na vaš zahtjev.

      Pretplati se


      Klikom na gumb prihvaćate naše Pravila o privatnosti

        Pošaljite nam informacije


        Klikom na gumb prihvaćate naše Pravila o privatnosti

        Koristimo kolačiće kako bismo vam pružili najbolje korisničko iskustvo, personalizirali sadržaj naše stranice, analizirali njezin promet i prikazali vam relevantne oglase.
        Vidite naš Pravila o privatnosti za više informacija.

        Prihvati sve