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.

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.

Normalizirani indeks vlage

Objavljeno od dementievgeopard

Broj Vegetacijski indeksi koje podržava GeoPard neprestano raste. GeoPard tim predstavlja Indeks normaliziranih razlika vlage (NDMI). Indeks određuje sadržaj vode u vegetaciji i Indeks normaliziranih razlika vode (NDWI). Koristan je za pronalaženje mjesta s postojećim vodni stres u biljkama.

Niže NDMI vrijednosti označavaju mjesta na kojima su biljke pod stresom zbog nedovoljne vlage.
S druge strane, niže normalizirane vrijednosti indeksa razlike vode nakon vegetacijskog vrhunca ističu mjesta koja postaju Spremno za berbu prvo.

Razlika u sadržaju vode u vegetaciji između dviju satelitskih snimaka (u ovom slučaju, konstelacija Sentinel-2)

Razlika u sadržaju vode u vegetaciji između dviju satelitskih snimaka (u ovom slučaju, konstelacija Sentinel-2)

Na sljedećim snimkama zaslona možete pronaći NDMI zone generirane na temelju satelitskih snimaka od 19. lipnja (vrhunac vegetacije) i 6. srpnja te kartu jednadžbi koja prikazuje razliku NDMI-ja.

Normalizirani indeks vlage izračunat na Planet / Sentinel-2 / Landsat sliciNDMI izračunat na Planet / Sentinel-2 / Landsat slici

Indeks vlage

To je mjera ili izračun koji se koristi za procjenu sadržaja ili dostupnosti vlage u određenom području ili regiji. Obično se izvodi iz raznih faktora okoliša kao što su oborine, evapotranspiracija, svojstva tla i pokrovnost vegetacije.

Pruža relativnu naznaku vlažnosti ili suhoće nekog područja, pomažući u prepoznavanju potencijalnog stresa zbog nedostatka vode ili suše.

Predstavlja vrijedan alat za nadzor i upravljanje vodnim resursima, poljoprivredno planiranje i razumijevanje ekoloških uvjeta određenog područja.

Indeks normaliziranih razlika vlage

Indeks vlažnosti (NDMI) normaliziran razlikom je biljni indeks izveden iz podataka daljinskih istraživanja za procjenu i praćenje sadržaja vlage u vegetaciji. Kao i drugi biljni indeksi, izračunava se pomoću vrijednosti spektralnog odraza sa satelitskih ili zračnih snimaka.

Posebno je korisno u praćenju vodnog stresa biljaka, procjeni uvjeta suše, predviđanju rizika od požara i proučavanju utjecaja klimatskih promjena na vegetaciju.

Izračunava se pomoću blisko-infracrvenih (NIR) i kratkovalnih infracrvenih (SWIR) pojaseva, koji su osjetljivi na sadržaj vlage u vegetaciji. Formula za NDMI je:

NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

NDWI vrijednosti se obično kreću od -1 do 1, pri čemu više vrijednosti ukazuju na veći sadržaj vlage u vegetaciji, a niže vrijednosti ukazuju na niži sadržaj vlage ili vodeni stres u vegetaciji. Negativne NDMI vrijednosti mogu se povezati s područjima bez vegetacije ili područjima s vrlo niskim sadržajem vlage.

Što je NDWI?

NDWI, ili Indeks normalizirane razlike vode, indeks je daljinskog istraživanja koji se koristi za kvantificiranje i procjenu sadržaja vode ili značajki povezanih s vodom u vegetaciji ili krajoliku.

Izračunava se analizom refleksije bliskog infracrvenog i zelenog svjetlosnog pojasa sa satelitskih ili zračnih snimaka. Posebno je korisna za identificiranje vodenih površina, praćenje promjena u dostupnosti vode i procjenu zdravlja vegetacije.

Uspoređujući apsorpciju i refleksiju različitih valnih duljina, pruža vrijedne informacije za primjene poput praćenja suše, hidrološke analize i upravljanja ekosustavom.

Vizualizacija NDMI za određivanje indeksa normalizirane razlike vlage

Vizualizacija NDMI-ja uključuje obradu satelitskih ili zračnih snimaka, izračunavanje NDMI vrijednosti, a zatim prikazivanje rezultata kao zemljovid ili sliku kodiranu bojama. Evo općih koraka za vizualizaciju NDMI-ja:

  • Nabavite satelitske ili aerofotografske snimke Nabavite multispektralne snimke sa satelitske ili zračne platforme, kao što su Landsat, Sentinel ili MODIS. Pazite da snimke uključuju potrebne pojaseve: bliski infracrveni (NIR) i kratkovalni infracrveni (SWIR).
  • Predobrada slika: Ovisno o izvoru podataka, možda ćete morati predobraditi snimke kako biste ispravili atmosferska, geometrijska i radiometrijska izobličenja. Pretvorite digitalne brojeve (DN) u slici u vrijednosti spektralnog odraza.
  • Izračunaj NDMI: Za svaki piksel u slici, koristite NIR i SWIR vrijednosti refleksije za izračunavanje NDMI prema formuli: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Mapiranje boja: Dodijelite paletu boja vrijednostima NDMI. Tipično se koristi kontinuirana skala boja, koja se kreće od jedne boje (npr. crvene) za niske vrijednosti NDMI (što ukazuje na nizak sadržaj vlage) do druge boje (npr. zelene) za visoke vrijednosti NDMI (što ukazuje na visok sadržaj vlage). Možete koristiti softver kao što su QGIS, ArcGIS ili programske biblioteke poput Pythonovih Rasterio i Matplotlib za izradu karte boja.
  • Vizualiziraj NDMI kartu: Prikažite NDMI kartu ili sliku pomoću GIS softvera, programske knjižnice ili online platforme. To će vam omogućiti analizu prostorne raspodjele vlažnosti vegetacije i identificiranje područja s vodenim stresom ili visokom vlagom.
  • Interpretacija i analiza Upotrijebite NDWI vizualizaciju za procjenu zdravlja vegetacije, praćenje uvjeta suše ili procjenu rizika od požara. Također možete usporediti normalizirane razlike indeksa vodnih karti iz različitih vremenskih razdoblja kako biste analizirali promjene u sadržaju vlage u vegetaciji tijekom vremena.

Zapamtite da različiti softverski alati ili programerske biblioteke mogu imati malo drugačije radne procese, ali cjelokupni proces će biti sličan. Dodatno, možete prekriti druge sloje podataka, kao što su korištenje zemljišta, nadmorska visina ili administrativne granice, kako biste poboljšali svoju analizu i bolje razumjeli odnose između vlažnosti vegetacije i drugih faktora. 

Automatizirano izviđanje usjeva presjekom podatkovnih slojeva

Objavljeno od dementievgeopard

U GeoPardu imamo modul za Stvorite zone za izviđanje usjeva automatski koristeći fleksibilnu konfiguraciju poslovne i agronomske logike.

Omogućuje kontrolu ogromne količine polja i izviđanje samo u slučaju nužde.

Poslovna/agronomska logika može biti fleksibilna. U ovom primjeru – Zadaci se stvaraju u područjima gdje imamo Zone visokog povijesnog potencijala polja i nisku vegetaciju na najnovijim satelitskim snimkama.

Primjer druge uporabe: Nisko rodna zona (iz datoteke prinosa) Presječena s zonama niske pH – za prilagodbu razina vapnenca i plodnosti.

 

Automatizirano izviđanje podataka usjeva zona presjekom slojeva podataka
Zone visoke produktivnosti povijesnih polja presječene s najnovijim Planet slikama niskog zelenila -> Zadaci izviđanja automatski se stvaraju u GeoPard

Za trgovačka društva za usjeve i modelare podataka, presjek između povijesno najstabilnijih i zona s visokim prinosom mogao bi biti dobar pokazatelj za ekstrapolaciju predviđanja prinosa.

Ako ste poljoprivrednik, agronom ili stručnjak za preciznu poljoprivredu, znate važnost prikupljanja podataka o usjevima. Ključno je za praćenje zdravlja vaših usjeva i prepoznavanje potencijalnih problema prije nego što postanu ozbiljni problemi.

Međutim, tradicionalno izviđanje usjeva može biti dugotrajno i zahtjevno. Tu nastupaju automatizirani zadaci izviđanja.

GeoPard je revolucionarni automatizirani softver za preciznu poljoprivredu koji koristi napredne algoritme i satelitske snimke za automatsko praćenje vaših usjeva. Pomoću GeoParda možete jednostavno postaviti automatizirane zadatke izviđanja koji će vas upozoriti na sve potencijalne probleme, kao što su štetnici, bolesti ili nedostatak hranjivih tvari.

Jedna od ključnih prednosti korištenja automatiziranih zadataka skautinga je mogućnost brzog i točnog identificiranja problema na vašim usjevima. GeoPard koristi napredne algoritme za analizu satelitskih snimaka vaših polja, otkrivajući čak i najmanje promjene na vašim usjevima.

To znači da možete brzo identificirati sve potencijalne probleme i poduzeti korake kako biste ih riješili prije nego što postanu ozbiljniji.

Još jedna prednost automatiziranih zadataka izviđanja je mogućnost redovitog praćenja vaših usjeva. Kod tradicionalnog izviđanja može biti teško redovito posjećivati ​​vaša polja i provjeravati potencijalne probleme.

Ali s GeoPardom možete postaviti automatizirane zadatke koji će pratiti vaše usjeve dnevno ili tjedno, pružajući vam sveobuhvatniji pogled na njihovo zdravlje.

GeoPardovi automatizirani zadaci izviđanja također su prilagodljivi, omogućujući vam da ih prilagodite svojim specifičnim potrebama. Možete postaviti zadatke za praćenje određenih problema, poput štetnika ili bolesti, ili postaviti zadatke za praćenje određenih područja vašeg polja. To znači da možete dobiti informacije koje su vam potrebne za donošenje informiranih odluka o svojim usjevima.

Osim automatiziranih zadataka izviđanja, GeoPard također nudi niz drugih značajki koje vam mogu pomoći u upravljanju vašim preciznim poljoprivrednim operacijama. GeoPard možete koristiti za planiranje sadnje i gnojidbe, praćenje razine vlage u tlu i praćenje vašeg prinosa.

Sve u svemu, automatizirani zadaci izviđanja GeoParda moćan su alat za poljoprivrednike, agronome i stručnjake za preciznu poljoprivredu. Uz GeoPard, možete brzo i lako pratiti svoje usjeve i identificirati potencijalne probleme, pomažući vam u donošenju boljih odluka o svojim operacijama.

Što je izviđanje usjeva?

Osposobljavanje usjeva je praksa u poljoprivredi koja uključuje sustavno pregledavanje i praćenje usjeva kako bi se procijenilo njihovo zdravlje, rast i potencijalni problemi. Obično uključuje fizičko hodanje kroz polja ili korištenje tehnologije kao što su dronovi ili senzori za prikupljanje podataka.

Izvidnici usjeva promatraju i prikupljaju informacije o čimbenicima kao što su zaraza štetnicima, izbijanje bolesti, nedostatak hranjivih tvari i pritisak korova.

Ovi podaci pomažu poljoprivrednicima u donošenju informiranih odluka u vezi s upravljanjem usjevima, poput primjene ciljanih tretmana, prilagodbe primjene gnojiva ili implementacije strategija suzbijanja štetnika. Ima ključnu ulogu u maksimiziranju prinosa usjeva i osiguravanju cjelokupnog zdravlja usjeva.

Automatsko izviđanje podataka o usjevima

Automatizirano praćenje usjeva odnosi se na primjenu vrhunskih tehnologija, uključujući robotiku, bespilotne letjelice (UAV), razne senzore i umjetnu inteligenciju (AI), za promatranje i procjenu zdravlja i razvoja usjeva u poljoprivrednom okruženju.

Cilj je poboljšati učinkovitost, smanjiti troškove i pojednostaviti upravljanje usjevima automatizacijom zadataka koje tradicionalno obavljaju ljudski izvidnici usjeva.

Proces automatiziranog izviđanja podataka o usjevima obuhvaća nekoliko faza, kao što su:

  • Sakupljanje podataka: Besposadne zračne letjelice (UAV) ili zemaljski roboti opremljeni nizom senzora (npr. kamere, multispektralni senzori, LIDAR) prikupljaju informacije o stanju usjeva, uključujući zdravlje biljaka, pojavu štetnika i bolesti, svojstva tla te koncentracije hranjivih tvari.
  • Analiziranje podatakaPrikupljeni podaci se naknadno obrađuju i analiziraju pomoću algoritama umjetne inteligencije i strojnog učenja kako bi se otkrili obrasci, nepravilnosti i tendencije povezane sa zdravljem i razvojem usjeva.
  • Donošenje odluka Rezultati analize podataka mogu se iskoristiti za donošenje informiranih odluka o upravljanju usjevima, uključujući optimizaciju navodnjavanja, gnojidbe, suzbijanja štetočina i drugih intervencija.
  • Poduzimanje akcije: Poljoprivrednici mogu primijeniti ciljane mjere na temelju znanja stečenog automatiziranim praćenjem usjeva kako bi riješili specifične probleme na terenu, poput primjene pesticida ili hranjivih sastojaka samo tamo gdje je potrebno, čime se smanjuje otpad i utjecaj na okoliš.

Pružanjem poljoprivrednicima točnih podataka u stvarnom vremenu, mogu se značajno povećati poljoprivredna produktivnost i održivost, omogućavajući bolje donošenje odluka i implementaciju preciznijih tehnika upravljanja.

Kako identificirati zonu skautiranja?

Određivanje zona za izviđanje podataka o usjevima uključuje podjelu poljoprivrednog polja na manje, upravljive sekcije na temelju aspekata kao što su sastav tla, teren, povijesni rezultati usjeva ili drugi relevantni čimbenici.

Cilj je uspostaviti jedinstvena područja koja predstavljaju slične uvjete, omogućujući fokusiranije izviđanje, promatranje i upravljanje. Evo koraka za određivanje zone za izviđanje usjeva:

  • Prikupi povijesne informacije Prikupljajte podatke o prijašnjim prinosima usjeva, rezultatima analize tla, pojavi štetnika i bolesti te bilo kojim drugim značajnim informacijama za polje. Ti podaci mogu pomoći u prepoznavanju područja sa sličnim uvjetima ili performansama.
  • Ispitajte sastav tla i teren: Istražite tip tla i teren vašeg polja kako biste razumjeli prirodne varijacije. Različiti sastavi tla i nadmorske visine mogu utjecati na rast usjeva, apsorpciju hranjivih tvari i dostupnost vode, što zauzvrat utječe na zdravlje usjeva.
  • Koristite tehnologiju daljinskog istraživanja: Upotrijebite satelitske ili bespilotne snimke kako biste dobili dodatne detalje o stanju polja, kao što su indeksi vegetacije, razina vlažnosti tla i temperaturne varijacije. Te informacije mogu pomoći u finom podešavanju zona izviđanja pružajući sveobuhvatniji pogled na polje.
  • Implementirajte tehnike precizne poljoprivrede: Koristite softver za preciznu poljoprivredu za obradu i analizu prikupljenih podataka. Ovi alati mogu pomoći u identifikaciji obrazaca i uspostavljanju područja za izviđanje temeljenih na podacima, uzimajući u obzir čimbenike poput zdravlja usjeva, varijabilnosti tla i terena.
  • Uspostavite područja za skautiranjeNa temelju analize podataka, segmentirajte polje na manje, ujednačene površine koje pokazuju slične karakteristike. Te bi površine trebale biti upravljive veličine i prilagođene specifičnim potrebama vašeg poslovanja.
  • Redovito ažurirajte i prilagodite: Kako se okolnosti mijenjaju i postaju dostupni novi podaci, ponovno procijenite i izmijenite područja izviđanja kako biste osigurali da ostanu relevantna i precizna. To može uključivati ​​ažuriranje područja na temelju novih podataka o prinosu, pojave štetnika i bolesti ili drugih čimbenika koji utječu na rast usjeva.

Stoga, preciznim određivanjem i stvaranjem zona za izvid usjeva, poljoprivrednici mogu učinkovitije usredotočiti svoje napore na praćenje i primijeniti ciljane upravljačke prakse, što rezultira boljim korištenjem resursa i poboljšanim zdravljem usjeva.

Indeks vegetacije normalizirane razlike (NDVI) Olakšava život poljoprivrednicima

Objavljeno od dementievgeopard

Indeks vegetacije normalizirane razlike (NDVI) je često korištena metrika za kvantificiranje gustoće i zdravlja vegetacije. Njegove vrijednosti kreću se od -1 do 1, pri čemu negativne vrijednosti ukazuju na vodu ili golo tlo, vrijednosti blizu nule ukazuju na rijetku vegetaciju, a više vrijednosti ukazuju na gušću i zdraviju vegetaciju.

Što je Indeks razlike normaliziranih vegetacija (NDVI)?

To je metoda koja izračunava varijaciju između količine crvenog svjetla koju prima vegetacija i količine infracrvenog svjetla u blizini koje snažno reflektira vegetacija.

Cilj ove metode je pružiti kvantitativnu analizu stanja biljnog pokrova. Ne postoji situacija u kojoj njegova vrijednost izlazi izvan spektra od -1 do +1. Međutim, ne postoji jasna razgraničenost između mnogih tipova zemljišnog pokrova koji se mogu pronaći.

Ako zbroj znamenki ispadne manji od nule, prilično je vjerojatno da je dotična tvar voda. Ako dobijete NDVI rezultat koji je prilično blizu pozitivnom, velika je vjerojatnost da je to samo hrpa gusto zbijenog zelenog lišća. To je posebno istinito ako je lišće gusto zbijeno jedno uz drugo.

Zeleno lišće ima veću vrijednost od crvenog, zbog čega je to tako. Zamislite na trenutak da je jednako nuli.

U takvoj situaciji, male su šanse da su listovi bilo koje vrste još uvijek tamo, a regija je možda čak i urbanizirana do tada. Indeks normalizirane razlike vegetacije je indeks koji koriste analitičari u području Daljinska istraživanja većinu vremena.

Zašto je Indeks normalizirane razlike vegetacije koristan?

Postoji mnogo različitih vegetacijskih indeksa, a velika većina je usporediva jedna s drugom. Međutim, upravo je onaj koji se najčešće i najšire koristi, te također ima ključnu prednost, a to je visoka razlučivost slika koje proizlaze iz satelitski podaci.

U okolnostima poput ovih, kanali s rezolucijom od deset metara mogu se koristiti za određivanje NDVI-a. Zapamtite da jedan piksel odgovara deset puta deset metara. S druge strane, rezolucija indeksa koja koristi dodatne svjetlosne kanale, naime crveno doba, može biti dvadeset metara, gdje jedan piksel odgovara dvadeset puta dvadeset metara.

NDVI se računa pomoću sljedeće formule: NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red) Gdje je: * NIR je vrijednost bliske infracrvene refleksije (near-infrared reflectance). * Red je vrijednost crvene refleksije (red reflectance).

To se može odrediti sljedećim jednostavnim matematičkim postupkom, koji pretvara sirove satelitske podatke u indekse vegetacije.

Formula za Indeks Vegetacije Pomoću Normaliziranog Odbijanja

Jednadžba stvara jedinstveni broj koji je reprezentativan i integrira informacije dostupne u crvenom i NIR (blisko infracrvenom) pojasu.

Za to se uzima refleksija kroz crveni spektralni pojas i oduzima se od refleksije kroz NIR pojas. Nakon toga, rezultat se dijeli s ukupnom refleksijom NIR i crvenih valnih duljina.

Procjena NDVI-a nikada neće biti pozitivnija od pozitivne i negativnija od negativne. Osim toga, broj između -1 i 0 označava uginulu biljku i anorganske predmete poput kamenja, cesta i zgrada.

Istovremeno, njegove vrijednosti za žive biljke mogu varirati od 0 do 1, pri čemu 1 predstavlja najzdraviju biljku, a 0 nezdravu biljku. Moguće je dodijeliti jedinstvenu vrijednost svakom pikselu na slici, bez obzira predstavlja li taj piksel pojedinačni list ili pšenično polje površine 500 jutara.

Kako koristimo indeks normalizirane razlike vegetacije?

S opravdanjem se sada koristi u nizu različitih istraživačkih područja. Na primjer, primjenjuje se u poljoprivredi u svrhu precizne poljoprivrede i procjene biomase. Također je koriste šumari u svrhu procjene šumskih resursa, kao i indeksa lisne površine (LAI).

Nadalje, NASA to smatra pouzdanim pokazateljem postojanja sušnih uvjeta. Proporcionalni NDVI i koncentracija vegetacije niži su u područjima gdje voda služi kao prepreka za uspostavu vegetacije.

Ovo je zato što voda sprječava korijenje biljaka da dublje uraste u tlo. Ona, kao i druge vrste Daljinska istraživanja, ima mogućnost da se u stvarnosti koristi na širok spektar različitih načina.

Što nam NDVI može reći o biljkama?

Neophodno je imati čvrsto razumijevanje da normalizirana razlika Vegetacijski indeks je samo pokazatelj zdravlja biljke i ne daje nikakve informacije o razlozima određenog stanja.

Indeks vegetacije više je izraz negoli izravan odraz onoga što se događa na terenu. Pogledajmo tri primjene NDVI-a za analizu polja:

Kada počne nova sezona

Korisno je za razumijevanje otpornosti biljke na zimu i načina na koji je uspjela preživjeti.

  • Ako je njegova vrijednost manja od 0,15, donekle je vjerojatno da su sve biljke u ovom dijelu polja uginule. Obično se te brojke odnose na obrađeno tlo bez ikakvih biljaka.
  • Druga niska vrijednost je 0.15-0.2. To bi moglo sugerirati da su se biljke počele pripremati za zimu tijekom ranog fenološkog razdoblja, prije faze obrade tla.
  • Rezultat u rasponu od 0,2 do 0,3 je zadovoljavajući. Biljke su najvjerojatnije prešle u fazu okopavanja i vratile su se u vegetativno stanje.0,3−
  • 0.5 je pristojna vrijednost. Međutim, važno je zapamtiti da viša očitanja NDVI sugeriraju da su biljke prezimile u kasnijoj fenološkoj fazi. Pretpostavimo da je satelitska snimka snimljena prije nego što je vegetacija nastavila svoje normalno stanje. U tom slučaju, važno je analizirati područje nakon što je vegetacija nastavila svoj normalni oblik.
  • Broj veći od 0.5 ukazuje na anomaliju tijekom post-zimovanja. Preporučuje se da provjerite ovu poljsku zonu.

Da rezimiramo, ako primijetite da se dobivene vrijednosti značajno razlikuju od uobičajenih, potrebno je izvršiti inspekciju odgovarajućeg dijela terena. Potreban je velik odmak od uobičajenih vrijednosti da bi se one mogle kategorizirati kao abnormalne u određenom području.

Kada je sezona na polovici

Korištenje indeksa moglo bi biti korisno za bolje razumijevanje razvoja biljaka. Zamislite da očitanja padaju između blagog i visokog (0,5-0,85). Vrlo je vjerojatno da ovaj konkretni dio područja trenutno ne predstavlja veće probleme.

Ako indeks ostane niži nego što bi trebao biti, mogući su problemi poput nedostatka vode ili hranjivih tvari u tlu. Međutim, potrebno je provesti vlastito istraživanje na ovom konkretnom području.

Mi generiramo mape za primjenu varijabilne stope (VRA) dušika pomoću normaliziranog indeksa razlike vegetacije. Identificiramo regije s indeksima vegetacije u rasponu od niskih do visokih.

Nakon toga, na pojedinom poljoprivredniku je da utvrdi količinu potrebnog gnojiva. Slijedi najučinkovitiji način primjene dušika:

  • Pretpostavimo da je vegetacijski indeks za regiju visok. U tom slučaju, preporučena doza gnojiva trebala bi se smanjiti na 10 i 30 posto tipične stope.
  • Ako je indeks vegetacije oko prosjeka, preporučena doza gnojiva trebala bi se povećati na između 20 i 25 posto uobičajene količine.
  • Ako je indeks vegetacije nizak, prvo morate otkriti zašto je tako.

Za rekonstrukciju polja poljoprivredni prinos, također koristimo ovaj indeks. Tim podacima izrađujemo karte koje se mogu koristiti za promjenjivu primjenu kalijevih i fosfatnih gnojiva.

Kad sezona završi

NDVI indeks je koristan alat za utvrđivanje je li zelena masa spremna za žetvu; što je niži indeks, to se više dio površine približava fazi spremnosti za žetvu. U ovom scenariju, idealna vrijednost indeksa bila bi niža od 0,25.

NDVI indeks je koristan alat za utvrđivanje je li polja spremna za žetvu

Za početak, to je matematičko izračunavanje koje se vrši piksel po piksel na slici pomoću alata iz GIS-a (Geografski informacijski sustav). Izračunava se uspoređivanjem količine crvene i bliske infracrvene svjetlosti koju biljka apsorbira i reflektira, a mjeri opće stanje zdravlja biljke.

Normalizirani razdjelni indeks vegetacije (NDVI) može se koristiti za proučavanje kopna diljem svijeta, što ga čini idealnim za fokusirana terenska istraživanja i nacionalno ili globalno praćenje vegetacije.

Korištenjem NDVI-a možemo dobiti neposrednu analizu polja, omogućujući poljoprivrednicima da optimiziraju proizvodni potencijal područja, ograniče svoj utjecaj na okoliš i prilagode svoje precizne poljoprivredne operacije.

Nadalje, ispitivanjem u kombinaciji s drugim podatkovnim tokovima, poput podataka o vremenu, moglo bi se dobiti dublji uvid u ponavljajuće obrasce suša, mraza ili poplava te kako oni utječu na vegetaciju.

Često postavljana pitanja

1. Čemu NDVI primarno služi za određivanje?

Prvenstveno se koristi za određivanje zdravlja i gustoće vegetacije na određenom području. Ovaj indeks se široko koristi u poljoprivredi, šumarstvu i ekologiji za praćenje rasta vegetacije, procjenu razine stresa biljaka, identifikaciju područja suše ili bolesti te pomoć u donošenju odluka o upravljanju usjevima.

2. Kako čitati NDVI snimke?

Za čitanje NDVI snimaka, možete interpretirati ljestvicu boja povezanu s vrijednostima indeksa. Obično, zdrava vegetacija izgleda zeleno, dok manje zdrava ili oskudna vegetacija izgleda žuto ili crveno.

Tamnije nijanse mogu ukazivati na područja s visokom biomasom, dok svjetlije nijanse mogu sugerirati nižu gustoću vegetacije ili prisutnost golog tla.

Razumijevanje konteksta područja koje se analizira, poput specifične vrste usjeva ili uvjeta okoliša, može dodatno pomoći u interpretaciji NDVI snimaka i donošenju informiranih odluka o poljoprivrednim praksama.

Praćenje i izračun podataka o prinosu usjeva na farmi u poljoprivredi

Objavljeno od dementievgeopard

U poljoprivredi, mapiranje prinosa je metoda koja koristi GPS podatke za procjenu čimbenika, uključujući količinu prinosa na farmi/usjevima i razinu vlage na određenom polju. Također se može nazivati i praćenje prinosa.

Izvorno je stvoreno 1990-ih i koristilo je kombinaciju GPS-a i opipljivih senzora, poput brzinomjera, za istovremeno praćenje prinosa na farmama, performansi silosa za žito i brzine kombajna.

U međuvremenu, monitori prinosa su ključna komponenta mnogih različitih strategija upravljanja specifičnih za lokaciju. Mape prinosa, poznate i kao vizualni i analitički rezultati monitora prinosa, potiču inovativna istraživanja i mogu ponuditi pouzdane odgovore na pravilno izvedene pokuse na farmi.

Mjernici prinosa (poznati i kao mjernici prinosa) mjere količinu proizvedenog usjeva. Povratne informacije koje pružaju karte prinosa omogućuju utvrđivanje utjecaja kontroliranih unosa poput gnojiva i vapna, sjemenki i pesticida, te umjetničkih tehnika poput obrade tla, navodnjavanja i odvodnje.

Kada se koristi u kombinaciji s kombajnom koji je također opremljen prijamnikom globalnog pozicionog sustava s diferencijalnom korekcijom (DGPS), mjerač prinosa je najučinkovitiji.

Sustav pokazatelja prinosa istovremeno bilježi prinos, vlagu zrna i podatke o položaju. Ovo su temeljni podaci o prinosu usjeva koji su potrebni za izradu karata prinosa.

Karta prinosa će uključivati ​​različite boje i nijanse, a svaka će odražavati raznolik raspon produktivnosti ili proizvodnje usjeva. Karte prinosa pomažu steći bolje znanje o veličini i položaju varijabilnosti prinosa unutar polja.

Istraživanje kakvoće tla i ostalih aspekata polja trebalo bi se provesti jer postoje obrasci promjenjivosti. “Mape prinosa potvrđuju sjećanja koja ste trebali imati”, fraza je koja se više puta ponovila.

Što je prinos u poljoprivredi?

Količina sjemenja ili žitarica koja se može ubrati s određenog područja zemlje naziva se prinos. Najčešće mjerne jedinice za to su kilogrami po hektaru ili bušeli po jutru.

Upotreba pokazatelja poput prosječnog prinosa po hektaru pomaže u ispitivanju poljoprivredne proizvodnje poljoprivrednika na određenom polju tijekom određenog vremenskog razdoblja.

Budući da predstavlja ishod cjelokupnog rada i resursa koje su poljoprivrednici uložili u rast biljaka na svojim poljima, smatra se možda najvažnijim pokazateljem sposobnosti svakog farmera.

Trajan i vidljiv zapis o požetim prinosima može se osigurati putem mapa prinosa. S druge strane, varijabilnost prinosa iz jedne godine ne daje dovoljno informacija za identifikaciju dugoročnih obrazaca u produktivnosti.

Tijekom procesa analize nužno je razmotriti varijable kao što su plodnost tla, količina oborina i pritisak korova.

Osigurajte da sirove podatke o prinosu usjeva korištene za izradu zemljovida pohranite na najmanje dvije različite sigurne lokacije.

Iako ste prethodno izradili kartu, možda će vam originalni podaci ponovno zatrebati prilikom implementacije novog softvera za upravljanje i odlučivanje ili prilikom ažuriranja računalnih sustava.

Kako više godina podataka postane dostupno, porast će povjerenje u razumijevanje čimbenika koji uzrokuju varijabilnost, a vrijednost povijesnih podataka će skočiti u nebo.

Pregled dugogodišnjih proizvodnih zapisa može pomoći u procjeni plodnosti i održivosti tla te prikladnosti primijenjenih agrotehničkih metoda za uzgoj usjeva.

Čak i dok su varijacije u tipovima tla ili kvalitetama tla često uzrok varijacije prinosa unutar polja, vremenski obrasci tipično značajno utječu na varijabilnost.

Prve tri do pet godina prikupljanja podataka o prinosu trebalo bi smatrati ograničeno značajnim jer neće biti prikupljeno dovoljno informacija koje bi objasnile varijabilnost prinosa uzrokovanu vremenskim uvjetima.

Kako se izračunava prinos usjeva u poljoprivredi?

Obično bi poljoprivrednici brojali koliko je određene usjeve požnjeveno s određenog područja prije procjene prinosa usjeva. Nakon toga, prikupljenom usjevu daje se težina, a iz tog uzorka projicira se prinos cijele farme.

Pretpostavimo da je poljoprivrednik pšenice zabilježio 30 klasova po kvadratnom metru, a svaki klas uključivao je 24 sjemenke. Sada, ako su pretpostavili da 1000 zrna teži 35 grama, tada bi prinos približno dobiven jednostavnom metodom bio 30 puta 24 puta 35 puta 0,04356, što iznosi 1097 kilograma po jutru.

Opet, zapamtite da se ova procjena temelji na pretpostavci da težina od 1.000 zrna iznosi 35 grama. Dodatno, budući da jedna vreća pšenice teži 27.215 kilograma, izračunali smo da bi očekivani prinos bio 40 vreća po jutru (1097 podijeljeno s 27.215).

Pojam “prinos” također se može odnositi na broj sjemenki koje proizvede biljka. Na primjer, ako bi jedno zrno pšenice rezultiralo s tri druga zrna pšenice, prinos bi bio 1:3. “Poljoprivredna proizvodnja” također se ponekad koristi zamjenjivo s “prinosom imanja/usjeva”.”

U globalnom gospodarstvu, ovi su podaci ključni za utvrđivanje hoće li uzgojeni usjevi biti dovoljni za opskrbu hranom, stočnom hranom i izvorima energije za neku državu.

Značajke podataka o prinosu farme/usjeva

Ovdje raspravljamo o nekim značajkama podataka o prinosu usjeva.

Sveobuhvatnije analize

Za provođenje višeslojne analize, prvo morate prikupiti brojne slojeve podataka u jedinstvenu kartu, a zatim potražiti veze između različitih slojeva podataka.

Kombinirane zone produktivnosti trebalo bi biti moguće proizvesti korištenjem indeksa vegetacije dobivenih satelitskim snimkama, topografija, kao i podaci s opreme, uključujući prinos, električna svojstva, razine vlage i dr., kao i rezultate agrokemijske analize i 3D karte.

Automatsko vizualizacija

Kako bi se pružilo bolje razumijevanje varijabilnosti polja i razvoja upravljačke zone, sirovi podaci o prinosu usjeva trebala se pretvoriti u sliku jednoliko raspoređenog gradijenta.

Svaka od karakteristika prinosa usjeva može se vidjeti u grafičkom obliku, uključujući vlažnost, masu prinosa, volumen prinosa (mokro i suho), silu prema dolje, potrošnju goriva itd.

Kako se izračunava prinos farme i usjeva u poljoprivredi?

Ispravak sirovih podataka

Jedinstvena točka na polju može se izgladiti (na primjer, radom preko dijela kombiniranog zaglavlja koji je manji od njegove pune širine). Trebali biste moći prilagoditi izolirane zone i poligone dok proizvodite podatke o prinosu usjeva na temelju zona.

Izrada receptnih mapa

Karta prinosa daje ulazne stope za specifične zone polja. Ove karte nastaju korištenjem raznih prostornih podataka, poput koncentracija hranjiva u tlu i povijesnih prinosa.

Završne napomene

Varijabilnost prinosa moguće je prikazati jedino putem karti prinosa. Njihova točnost jednaka je točnosti podataka korištenih za njihovo kreiranje. Za prikupljanje pouzdanih podataka, nadzorne jedinice moraju imati ispravno konfigurirane postavke i moraju se često pregledavati.

Da bi se razumjeli faktori koji doprinose varijabilnosti, podaci o prinosu usjeva s karti, uz one iz analiza tla, izviđaštvo bilješke i druga zapažanja, trebaju biti iskorišteni.

Poljoprivrednici su opremljeni informacijama potrebnim za donošenje boljih upravljačkih odluka, koje imaju dobar utjecaj na okoliš i rezultiraju povećanjem proizvodnje i profitabilnosti. Ovo se znanje može postići upravljanjem usjevima specifičnim za lokaciju.

Sustav za daljinsko praćenje usjeva: Kako funkcionira?

Objavljeno od dementievgeopard

Daljinski sustav za praćenje usjeva u preciznoj poljoprivredi odnosi se na korištenje različitih tehnologija i alata za praćenje i upravljanje usjevima na daljinu. Ovaj pristup koristi tehnologije prikupljanja, analize i komunikacije podataka za donošenje informiranih odluka o zdravlju usjeva, navodnjavanju, gnojidbi i cjelokupnom upravljanju poljoprivrednim gospodarstvom.

Poljoprivreda nije zaostala ni u 21. stoljeću gdje sve postaje digitalizirano. Dok čitate ovaj članak, nekoliko poljoprivrednika diljem svijeta već koristi tehnologiju za obavljanje raznih zadataka na svojim poljima, kao što su praćenje vlažnosti biljaka, stanja tla, općeg zdravlja, temperature, pa čak i mnogih drugih, korištenje senzora.

Prihvaćanjem tehnologije, poljoprivrednici uživaju u prednostima točne statistike u usporedbi sa starim vremenima kada su koristili nagađanja i intuiciju za donošenje odluka. To im pomaže u donošenju boljih odluka koje rezultiraju većim urodima.

Što je sustav praćenja usjeva?

Praćenje usjeva odnosi se na proces sustavnog promatranja, procjene i prikupljanja podataka o usjevima tijekom njihovog ciklusa rasta.

To uključuje redovito i sustavno promatranje usjeva kako bi se prikupile informacije o njihovom zdravlju, rastu i razvoju.

Njegov je cilj donositi informirane odluke u vezi s praksama gospodarenja usjevima, optimizirati korištenje resursa i maksimizirati prinose. Obično uključuje sljedeće aktivnosti:

  • Vizualni pregled
  • Fenološka opažanja
  • Praćenje tla
  • Praćenje vremena
  • Praćenje temeljeno na senzorima
  • Analiza podataka

Praćenjem usjeva, poljoprivrednici mogu proaktivno rješavati probleme, optimizirati raspodjelu resursa i donositi informirane odluke za poboljšanje ukupnog zdravlja usjeva, prinosa i profitabilnosti. To je bitna komponenta precizne poljoprivrede, koja omogućuje poljoprivrednicima da prakticiraju ciljano i održivo upravljanje usjevima.

Pametni sustav za praćenje usjeva: Kako funkcionira?

Njegov glavni cilj je osigurati da poljoprivreda postane lakša i profitabilnija u usporedbi s tradicionalnim metodama. Od prikaza podataka o poljima pa sve do vremenskih prognoza, u nastavku je sve što biste mogli željeti znati o daljinskom praćenju usjeva i srodnim temama.

Pametni sustav za praćenje usjeva uključuje različite tehnologije za prikupljanje, analizu i korištenje podataka za učinkovito upravljanje usjevima. Evo kako obično funkcionira:

1. Raspoređivanje senzora

Sustav započinje postavljanjem senzora na terenu. Ti senzori mogu mjeriti parametre poput vlažnosti tla, temperature, vlažnosti zraka, razine hranjivih tvari i intenziteta svjetlosti.

Također mogu uključivati vremenske senzore za prikupljanje podataka o oborinama, brzini vjetra i sunčevom zračenju. Senzori su strateški postavljeni po terenu kako bi prikupili reprezentativne podatke.

2. Prikupljanje podataka

Raspoređeni senzori kontinuirano prikupljaju podatke s terena. To se može učiniti putem žičanih ili bežičnih veza.

Bežični senzori se često koriste jer pružaju fleksibilnost i jednostavnost implementacije. Prikupljeni podaci šalju se u središnji sustav na daljnju obradu i analizu.

3. Prijenos podataka

Bežični senzori prenose prikupljene podatke u središnje čvorište ili pristupnik. To se može učiniti korištenjem različitih bežičnih komunikacijskih tehnologija kao što su mobilne mreže, Wi-Fi ili namjenski radio sustavi. Prijenos podataka može se odvijati u stvarnom vremenu ili u redovitim intervalima, ovisno o konfiguraciji sustava.

4. Pohrana i obrada podataka

Prikupljeni podaci pohranjuju se u bazu podataka za daljnju analizu. Na podatke se primjenjuju napredne tehnike obrade podataka, uključujući algoritme strojnog učenja i statističke modele, kako bi se izvukli značajni uvidi i obrasci. Ova analiza pomaže u prepoznavanju korelacija, trendova i anomalija u uvjetima usjeva.

5. Podrška odlučivanju i upozorenja

Na temelju analiziranih podataka, sustav pruža podršku u donošenju odluka poljoprivrednicima ili agronomima. Generira upozorenja i obavijesti o kritičnim događajima, poput pada razine vlažnosti tla ispod praga ili prisutnosti štetnika ili bolesti.

Ova upozorenja se dostavljaju putem web-nadzornih ploča, mobilnih aplikacija ili obavijesti putem e-pošte/SMS-a, što omogućuje pravovremene intervencije.

6. Vizualizacija i izvještavanje

Sustav prikazuje analizirane podatke na korisniku prilagođen način putem vizualizacija i izvješća. Grafovi, dijagrami i karte često se koriste za prenošenje informacija o zdravlju usjeva, obrascima rasta i uvjetima okoliša. To pomaže poljoprivrednicima da lako interpretiraju podatke i donose informirane odluke.

7. Automatizacija i upravljanje

U nekim slučajevima može se integrirati s automatiziranim sustavima za navodnjavanje, sustavima za fertirigaciju ili strojevima.

Na temelju prikupljenih podataka i analize, sustav može automatski kontrolirati rasporede navodnjavanja, prilagođavati doze hranjivih tvari ili aktivirati mjere suzbijanja štetočina.

Ova integracija omogućuje donošenje odluka u stvarnom vremenu, temeljeno na podacima, i preciznu kontrolu nad praksama upravljanja usjevima.

Krajnji cilj pametnog sustava za praćenje usjeva je optimizirati korištenje resursa, poboljšati produktivnost usjeva i smanjiti troškove pružajući poljoprivrednicima točne i pravovremene informacije za donošenje odluka. Korištenjem tehnologije, takvi sustavi omogućuju učinkovitije i održivije prakse upravljanja usjevima u modernoj poljoprivredi.

Važnost sustava za daljinsko praćenje usjeva

Među najvažnijim zadacima koji se uvijek obavljaju za dobre prinose je praćenje usjeva. Budući da se biljke stalno prate, osigurava se da rastu u najboljim uvjetima, a u slučaju bilo kakvih anomalija, one se ispravljaju na vrijeme čime se smanjuje razoran nadolazeći utjecaj.

Kao poljoprivrednik ili entuzijast za poljoprivredu, vrijedi napomenuti da je trenutno nužno očekivati bolje, obilnije i kvalitetnije urode jer se većina nedostataka rješava dovoljno rano.

Od praćenje usjeva Da bi se osigurala dobra žetva, potrebno je proći posebnu obuku. Posebna obuka ne znači da je potrebno imati magisterij ili prvostupničku diplomu, već samo razumjeti kako koordinirati, pratiti, pa čak i vagati dobivene rezultate. Na taj način moći ćete donositi bolje odluke na temelju točne dijagnoze i kasnije postići prinos najbolje kvalitete.

Prilikom odabira praćenja usjeva, morate znati da osim sprječavanja zaraze i širenja štetnika, bolesti, pa čak i korov, uvijek su pod kontrolom, stoga nema razornih učinaka koji smanjuju performanse, pa čak i kvalitetu konačnih proizvoda.

Jeste li svjesni da su usjevi svake godine izloženi čudnim prijetnjama zbog mutacija i transformacija u biološkim komponentama štetnika, stoga odabir jedne slične metode tretiranja obično znači da ste u krivu i morate svaki put mijenjati taktiku?

Zbog toga se praćenje usjeva doživljava kao ozbiljan zadatak koji zahtijeva veću odgovornost i koji se ne smije degradirati.

Kad god se prate voćne kulture poput krušaka, pa čak i jabuka, pri korištenju integriranog programa suzbijanja štetnika, preporučljivo je ne samo pratiti promjene na drveću, već i provjeriti vremenske uvjete u području koje na njih utječe.

To vam omogućuje da imate popis mogućih štetnika koji mogu predstavljati prijetnju rastu drveća. Sustavno vizualno praćenje voćnjaka funkcionirat će kad god želite smanjiti troškove i vrijeme od sezone sadnje do sezone berbe.

Klima i štetnici

Upitan dio pri analizi utjecaja klime je jednostavno to što se neki štetnici mogu hraniti njome i kasnije tako brzo postati otrovni za usjeve. U osnovi, u poljoprivredi mnogi poljoprivrednici uvijek nemaju svijest o tome, pa primjećuju tek kada je prekasno kada su njihovi usjevi već masovno zaraženi štetnicima.

Bolje od svega je što štetnici uvijek predvidljivo reagiraju na klimu, stoga se može osmisliti savršena strategija kako bi se izbjegao novi napad štetnika i spriječio njihov povratak u budućnost.

Unatoč tome što se praćenje provodi češće, uzgajivači povrća i voća uvijek malo kasno saznaju za prisutnost štetnika ili bilo kakvu prijetnju. To pokazuje koliko je važno pratiti klimatske čimbenike koji se na kraju pokažu kao raniji znakovi pojave i zaraze štetnicima.

Praćenje blokovskih usjeva

Mnogo je načina za praćenje usjeva, a jedan od njih je vizualno praćenje pomoću blokova koji omogućuju analizu stabala sličnih karakteristika na temelju njihove sorte, starosti, pa čak i fizičkog stanja.

Ideja vizualnog praćenja je imati blokove koji djeluju kao znakovi i one koji se mogu proučavati kao cjelina, a ne odvojeno, budući da je to način koji koristi nekoliko poljoprivrednika diljem svijeta i da hortikulturni stručnjaci uvijek imaju ograničeno vrijeme za pregled svakog od blokova raspoređenih na polju.

važnost sustava za daljinsko praćenje usjeva

Prilikom odabira najprikladnijeg bloka potrebno je obratiti određenu pozornost. To je zato što odabrani blok mora imati svu povijest štetnika kako bi se mogao primijeniti najbolji tretman i prevencija za zaštitu rasta drugih stabala.

Ne morate imati veliku opremu, alate, pa čak ni složene metode za praćenje usjeva. Jedan od najboljih načina je jednostavno provesti pedantan i opsežan vizualni pregled koji vam omogućuje uočavanje različitih vrsta štetočine prisutne u drveću.

To se uvijek može obaviti pomoću obične leće, međutim, stručnjaci će uvijek koristiti složeniju opremu poput binokularnog mikroskopa. To im omogućuje brojanje, pa čak i identifikaciju grinja i tripsa.

Temperatura usjeva

Za točno mjerenje temperature prilikom praćenja usjeva, osoba može odabrati korištenje jednostavnog termometra nakon što sazna jednostavne informacije. Osim toga, možete odabrati i korištenje termometra s maksimalnim do minimalnim temperaturama koji je vrlo uobičajen među seoskim dobavljačima i zabilježiti dodatne informacije.

Također je vrijedno napomenuti da termometar treba postaviti na voćnjak i osigurati da nije izložen izravnoj sunčevoj svjetlosti. Možete dodati i uređaj za bilježenje podataka kako biste bilježili točnije vremenske podatke.

Za zapisivače podataka možete odabrati i one koji imaju mogućnost mjerenja temperature, kiše, vlažnosti, pa čak i vlažnosti lišća.

Da biste odvojili stabla koja se neće proučavati s onima u blokovima koja će služiti kao indikatori, kako biste ih mogli razlikovati, jednostavno ih trebate označiti akrilnom bojom ili čak ljepljivom trakom.

Primjena integriranog suzbijanja štetočina jamči za nasumično odabiranje i označavanje cvjetova, pupova i plodova kako bi se pratilo svako stablo.

Nakon otprilike jednog do dva tjedna, u vrijeme razvoja ploda, poljoprivrednici trebaju potrošiti deset do dvadeset minuta na svaka dva i pol hektara strogo brinući se o označenim plodovima, cvjetovima i pupoljcima tražeći znakove koji bi mogli ukazivati na prisutnost jednog ili čak više štetnika u usjevu.

Kad god se u usjevima pronađe štetnik, to se mora brzo i detaljno zabilježiti u dnevnik napravljen upravo za tu vrstu podataka.

Zaključak

Svi naši stručni agronomi su profesionalci u nizu grana poljoprivrede i sposobni su pružiti usluge praćenja spajanjem terenskih posjeta s kvantitativnom i kvalitativnom procjenom te sustavom daljinskog praćenja usjeva u poljoprivredi.

Svi ovi inovativni sustavi su procjene usmjerene na širok raspon aktivnosti koje pažljivo prate razvoj usjeva, prikupljajući podatke i informacije vezane uz to područje.

Te podatke zatim pažljivo analizira naš stručni tim, a zatim ih bilježi u završnom izvješću koje im omogućuje da navedu i procijene glavne čimbenike i čimbenike koji mogu utjecati na produktivnost usjeva.

Na temelju tih rezultata GeoPard vam zatim može dati procijenjeno vrijeme žetve, kao i prinos usjeva. To klijentima omogućuje nesmetano praćenje svojih usjeva putem nedavnih satelitskih snimaka. Ponderirajte slojeve podataka na određenom mjestu bez korištenja određenog objekta.

Usporedba podatkovnih slojeva za donošenje odluka o usjevima

Objavljeno od dementievgeopard

Za vizualizaciju podataka polja i donošenje informiranih odluka često je potrebno usporediti slojeve na višestrukim sinkroniziranim prikazima.

U GeoPardu možete vizualno usporediti do četiri sloja podataka na jednom zaslonu. Svi se slojevi sinkroniziraju prilikom zumiranja ili pomicanja karte radi vaše praktičnosti.

Kako ući u način rada podijeljenog zaslona? Odaberite polje i kliknite ikonu za usporedbu slojeva u gornjem desnom kutu zaslona. Zatim odaberite sve snimke, područja upravljanja poljem ili druge slojeve koje želite vidjeti na istom zaslonu istovremeno. Kliknite Usporedi slojeve. 

Značajka usporedbe slojeva sinkronizira karte, pokazivače i razine zumiranja. Također imate mogućnost dodavanja/uklanjanja slojeva. Trenutno podržavamo do 4 sloja podataka.

Sloj podataka u preciznom poljoprivrednom gospodarenju predstavlja zasebnu vrstu geografski referenciranih informacija o poljoprivrednom polju.

U preciznom poljoprivredništvu, slojevi podataka odnose se na različite vrste podataka koji se prikupljaju i analiziraju kako bi se donosile informirane odluke o upravljanju usjevima. Ti slojevi mogu uključivati:

  • Podaci o tluInformacije o karakteristikama tla, kao što su razina hranjivih sastojaka, pH i tekstura, koje mogu poslužiti kao podloga za donošenje odluka o gnojidbi i drugim praksama upravljanja tlom.
  • Podaci o vremenu: Podaci o trenutnim i povijesnim vremenskim obrascima, uključujući temperaturu, oborine i vjetar, mogu pomoći poljoprivrednicima u donošenju odluka o sadnji, navodnjavanju i drugim praksama.
  • Podaci o usjevimaPodaci o rastu i zdravlju usjeva, uključujući visinu biljke, površinu lista i razinu klorofila, mogu informirati odluke o gnojidbi, navodnjavanju i suzbijanju štetnika.
  • Podaci o prinosuInformacije o prinosu i kvaliteti usjeva mogu pomoći poljoprivrednicima u donošenju odluka o žetvi i plasmanu svojih usjeva.
  • Topografski podaciInformacije o obliku i nadmorskoj visini terena mogu pomoći u donošenju odluka o sadnji i navodnjavanju, te identificirati područja koja mogu biti sklona eroziji ili drugim ekološkim problemima.
  • Podatci daljinskog istraživanja Podaci prikupljeni sa satelita, bespilotnih letjelica ili drugih daljinskih senzora mogu pružiti informacije o zdravlju usjeva, vlažnosti tla i drugim čimbenicima koji mogu informirati odluke o upravljanju usjevima.

Analizirajući i integrirajući ove različite slojeve podataka, poljoprivrednici mogu donositi informiranije odluke o upravljanju usjevima, što dovodi do učinkovitijih i održivijih poljoprivrednih praksi.

Upotreba obrezanih rasterskih podataka za poljoprivredno poslovanje

Objavljeno od dementievgeopard

Obrezani rasterski podaci temeljeni na granicama polja zvuče vrlo jednostavno. Neki izvori podataka su rasterske slike s pikselima i rezolucijom od 3m/10m/30m, drugi su vektori s poligonima ili multipoligonima.

WDRVI poljoprivredni podaci iz rasterskih podataka
Blisko-infracrvena izrezana rasterska geopard

Točna granica obrađenih rasterskih podataka je škakljiva. Zadani izlaz koji većina GIS i softvera za preciznu poljoprivredu ima je pikselizirani raster. Precizna evaluacija podataka blizu granice polja pomaže vam bolje razumjeti, na primjer, stanje krošanja, vrijednost nagiba. 

Primjeri pikseliziranih rasterskih slika:

Blisko infracrveni pikselizirani raster
Blisko infracrveni pikselizirani raster
Nadmorska visina pikselizirani raster
Nadmorska visina pikselizirani raster

Je li moguće poboljšati i učiniti ga točnijim?

Da, GeoPard to radi i čak pruža podatke za daljnju integraciju putem API-ja. Nekoliko primjera:

  • Isek s sirovih (pogledi crveno-zeleno-plavo i bliskog infracrvenog zračenja) satelitskih snimaka na temelju granice parcele:
RGB izrezani raster
GeoPard Agriculture RGB izrezani raster
Bliski infracrveni izrezani raster
GeoPard Agriculture Bliski infracrveni usjevni raster

 

  • Izrez satelitske snimke s indeksom vegetacije poput WDRVI temeljen na granicama parcele:

 

WDRVI izrezani raster
GeoPard Poljoprivreda WDRVI izrezani raster

 

  • Urez digitalnog topografskog skupa podataka (nadmorska visina i hrapavost) na temelju granice parcele:

 

Podizanje izrezanog rasterskog sloja
GeoPard Agriculture Nadmorska visina usitnjeno rasterski
Hrapavost izrezanog rastra
GeoPard Agriculture Hrapavost izrezani raster

Kako to izgleda u GeoPard sučelju i kako se može integrirati u vaše agrotehnološko rješenje:

GeoPard Poljoprivreda NIR izrezana raster
GeoPard Poljoprivreda NIR izrezana raster
GeoPard Poljoprivredno Olakšanje Položaj
GeoPard Poljoprivredno Olakšanje Položaj
GeoPard Agriculture WDRVI
GeoPard Agriculture WDRVI

U GeoPardu razumijemo vrijednost takvih detalja i neprestano radimo na poboljšanju rješenja.

Što je rasterski podatak?

Rasterski podaci su vrsta podataka digitalne slike koja je predstavljena mrežom piksela ili ćelija, gdje svaka ćelija odgovara određenoj lokaciji na Zemljinoj površini. Svakom pikselu u rasterskoj slici dodijeljena je vrijednost koja predstavlja određeni atribut ili karakteristiku te lokacije, kao što su nadmorska visina, temperatura ili pokrovnost tla.

Često se koristi u geografskim informacijskim sustavima (GIS) i primjenama daljinskih istraživanja za predstavljanje i analizu raznih vrsta prostornih podataka. Može se prikupljati iz različitih izvora, uključujući satelitske i zračne snimke, digitalne kamere i senzore temeljene na zemlji.

Često se pohranjuje u raznim formatima, kao što su GeoTIFF, JPEG i PNG, koji su dizajnirani za učinkovito komprimiranje i pohranu podataka. GIS softver i alati za obradu slika mogu se koristiti za manipulaciju i analizu podataka, na primjer izvođenjem izračuna na vrijednostima piksela ili primjenom filtara za poboljšanje određenih značajki.

Primjeri primjene uključuju mapiranje korištenja i pokrivenosti zemljišta, analizu promjena u vegetaciji tijekom vremena te predviđanje prinosa usjeva na temelju okolišnih čimbenika.

Kako se rasterski podaci koriste u preciznom poljoprivredi?

Ključna je komponenta preciznog poljodjelstva, jer pruža detaljne informacije o zdravlju usjeva, svojstvima tla i čimbenicima okoliša koji se mogu koristiti za donošenje informiranijih odluka o upravljanju usjevima. Evo nekoliko primjera kako se rasterski podaci koriste u preciznom poljodjelstvu:

  • Analiza zdravlja usjeva: Podatci daljinskih istraživanja u obliku satelitskih snimaka ili snimaka iz bespilotnih letjelica mogu se koristiti za generiranje slojeva podataka koji prikazuju indekse vegetacije kao što su NDVI (Normalizirani razdijeljeni indeks vegetacije) ili NDRE (Normalizirani razdijeljeni indeks crvenog ruba). Ovi indeksi pomažu u identificiranju područja polja sa zdravom vegetacijom, kao i područja gdje usjevi mogu biti pod stresom zbog bolesti, štetnika ili nedostatka hranjivih tvari.
  • Analiza tla: Podaci o tlu, kao što su sadržaj vlage ili tekstura tla, mogu se prikupljati pomoću senzora koji generiraju podatkovne slojeve. Ti slojevi mogu pomoći u identificiranju područja polja s različitim karakteristikama tla, što može poslužiti kao osnova za donošenje odluka o gnojidbi, navodnjavanju i drugim praksama upravljanja tlom.
  • Analiza okoliša: Slojevi podataka koji prikazuju faktore okoliša poput temperature, oborina i brzine vjetra mogu se koristiti za modeliranje rasta usjeva i predviđanje prinosa. Ovi slojevi također mogu pomoći u identificiranju područja polja koja su sklona eroziji, poplavama ili drugim ekološkim problemima.
  • Primjena promjenjivom brzinom: Može se koristiti za generiranje receptnih karata za primjenu unosa poput gnojiva ili pesticida promjenjivim normama. Primjenom unosa promjenjivim normama prema potrebama različitih dijelova polja, poljoprivrednici mogu smanjiti otpad i optimizirati rast usjeva.

Sveukupno, rasterski podaci su ključni alat u preciznoj poljoprivredi, jer pružaju detaljne informacije o stanju usjeva i tla koje se mogu koristiti za donošenje informiranijih odluka o upravljanju usjevima.

Koji je vegetacijski indeks bolji za korištenje u preciznom poljoprivredništvu?

Objavljeno od dementievgeopard

Postoji nekoliko indeksa vegetacije koji se obično koriste, uključujući indeks normalizirane razlike vegetacije (NDVI), indeks vegetacije širokog dinamičkog raspona (WDRVI) i indeks zelenog klorofila (GCI).

  • Koji vegetacijski indeks odražava više detalja?
  • Koji vegetacijski indeks bolje pokazuje varijacije?
  • Je li NDVI najbolji u obitelji multispektralnih vegetacijskih indeksa?

Pitanja su poznata i vrlo često se pojavljuju. Istražimo.

Karta poljoprivrednih zona NDVI-a
Karta poljoprivrednih zona WDRVI-a
Karta poljoprivrednih zona GCI
Karta poljoprivrednih zona RCI-a

Što je vegetacijski indeks?

Vegetacijski indeks je numerička mjera koja kvantificira količinu i stanje vegetacije na određenom području na temelju podataka daljinskog istraživanja.

Vegetacijski indeksi izračunavaju se kombiniranjem različitih spektralnih pojaseva sa satelitskih snimaka ili zračnih fotografija, koji odražavaju količinu energije koju biljke apsorbiraju i reflektiraju u vidljivom i bliskom infracrvenom području elektromagnetskog spektra.

Ovi indeksi mogu pružiti informacije o zdravlju, gustoći i produktivnosti vegetacije, što je korisno za širok raspon primjena, uključujući poljoprivredu, šumarstvo, upravljanje zemljištem i praćenje klime.

Što je normalizirani indeks razlike vegetacije (NDVI)?

NDVI (Indeks Vegetacije Pojačanih Razlika) je najpoznatiji i široko korišten u industrijama vezanim uz biomasu i daljinsko istraživanje.

Zasićenost NDVI-jem utječe na točno razlikovanje vegetacije na vrhuncima biomase. Drugi problem s NDVI-jem je učinak šuma tla na rane faze razvoja usjeva.

Izračunava se pomoću satelitskih ili zračnih podataka daljinskog istraživanja, na temelju razlike u refleksiji dvaju spektralnih pojaseva: bliskog infracrvenog (NIR) i crvenog pojasa.

NDVI formula je NDVI = (NIR-crvena) / (NIR+crvena).

Gdje je NIR refleksija u bliskom infracrvenom pojasu, a Red refleksija u crvenom pojasu.

Rezultirajuća vrijednost NDVI-ja kreće se od -1 do +1, pri čemu više vrijednosti ukazuju na veću gustoću vegetacije. Vrijednost nula označava odsutnost vegetacije, dok negativne vrijednosti označavaju vodene površine ili druge površine bez vegetacije.

Vrijednosti NDVI blizu +1 ukazuju na gustu i zdravu vegetaciju, dok vrijednosti bliže nuli ukazuju na rijetku vegetaciju ili područja sa značajnim stresom ili oštećenjima.

Široko se koristi u poljoprivrednim i ekološkim primjenama za praćenje rasta vegetacije, procjenu prinosa usjeva te procjenu zdravlja i produktivnosti šuma i drugih ekosustava.

Također se može koristiti za otkrivanje i praćenje suše, erozije tla i drugih čimbenika okoliša koji utječu na vegetacijski pokrov.

Na primjer, izračunava se oduzimanjem refleksije u bliskom infracrvenom (NIR) pojasu od refleksije u crvenom pojasu i dijeljenjem rezultata sa zbrojem ta dva. Rezultirajuća vrijednost kreće se od -1 do +1, pri čemu više vrijednosti označavaju višu razinu vegetacije.

Nadalje, ideja o WDRVI (Indeks vegetacije širokog dinamičkog raspona) stvoren je za rješavanje problema zasićenja NDVI-ja. To je postignuto proširenjem raspona mogućih WDRVI vrijednosti uvođenjem matematičkog koeficijenta (α).

Upotreba NDVI-ja (Normaliziranog indeksa razlike vegetacije)

Formula NDVI (normalizirani diferencijalni indeks vegetacije) transformirana je u WDRVI = (α∗NIR-crvena) / (α∗NIR+crvena).

WDRVI (Indeks vegetacije širokog dinamičkog raspona) i NDVI

Zone izgrađene na temelju WDRVI-ja bolje su u usporedbi s NDVI zonama. Ipak, još uvijek nisu idealne zbog previsoke biomase. 

GCI (indeks zelenog klorofila) koristi se za procjenu sadržaja klorofila u listovima biljaka na temelju bliskog infracrvenog i zelenog zračenja. Općenito, vrijednost klorofila izravno odražava vegetaciju.

Formula GCI izgleda ovako: GCI = NIR / Green – 1.

GCI (indeks zelenog klorofila) 

Zone izgrađene na temelju GCI bolje razlikuju mjesta visoke biomase u usporedbi s NDVI i WDRVI. Detalji pomažu u preciznijem i učinkovitijem upravljanju poljem.

RCI (indeks crvenog klorofila) uključuje istu bazu znanja o sadržaju klorofila kao i GCI i odražava je putem crvenog multispektralnog pojasa.

Formula RCI izgleda ovako: RCI = NIR / Red – 1.

RCI (indeks crvenog klorofila) 

Zone temeljene na RCI-ju točne su kao GCI zone.

Pratite svoja polja i koristite pravi vegetacijski indeks u pravom trenutku tijekom sezone. Velika obitelj vegetacijskih indeksa trenutno je dostupna u GeoPardu.

Operacije poljoprivrednih zona za donošenje odluka temeljenih na podacima

Objavljeno od dementievgeopard
usporedba karata: zone s niskim udjelom proteina i nagibi: zone s niskim udjelom proteina koreliraju s nagibima
usporedba dviju karata prinosa EC i vlažnosti tla
usporedba niskog prinosa i velike nadmorske visine
Primjer međuslojnih karata područja s visokim udjelom organske tvari

ZONSKE OPERACIJE NA RAZLIČITIM SLOJEVIMA

U preciznoj poljoprivredi, prikupljanje podataka s polja i donošenje odluka temeljenih na podacima apsolutno su ključni. Kao sljedeću fazu u razvoju višeslojne analitike i pronalaženju ovisnosti među slojevima, uvodimo novi modul Zone Operations. 

Tamo možete pretraživati ovisnosti između različitih karata poljoprivrednih zona kao što su povijesna vegetacija, topografija uključujući njezine derivate, podaci s monitora prinosa, podaci o tlu, skeneri, karte stabilnosti i tako dalje. Ovo je korak naprijed u definiranju područja pod najvećim utjecajem i razumijevanju razloga heterogenosti polja. 

Kako možete identificirati područja? 

Prvo odaberite karte polja koje želite unakrsno istražiti. Usporedni prikaz slojeva dobar je pristup za definiranje specifičnih poljoprivrednih zona za analizu.

Možda biste željeli usporediti područja s niskim potencijalom prinosa i traljava područja, najnestabilnije zone i nisku vegetaciju, nisku električnu vodljivost i prinos, kao i primijenjenu kartu gnojidbe i trenutnu vegetaciju te drugo.

Drugo, označite određene poljoprivredne zone na svakoj karti koju želite usporediti u modulu Zonske operacije. I na kraju, odredite zonu od interesa. Imajte na umu da je u analizama moguće koristiti više od dvije karte. 

Kako možete primijeniti ovo znanje? 

Osim pronalaženja odnosa koji mogu pomoći u objašnjavanju prinosa, moguće je postaviti ciljeve prinosa za definirane poljoprivredne zone; izvidjeti zanimljiva područja; smanjiti ulaganja u takve lokalizirane zone ili izraditi plan ublažavanja ograničavajućih čimbenika i izdvojiti područja s lošijim učinkom poznavajući temeljne uzroke; te izraditi agronomski plan korištenjem VRA praksi. 

Na snimkama zaslona prikazano je nekoliko primjera uvida u teren. Imajte na umu da je svako polje jedinstveno i da dolje navedeni slučajevi ne jamče isti rezultat za vaše polje, ali su dobar način za početak istrage. 

Dobrodošli ste podijeliti svoje agronomske prakse komentiranjem ove objave, izravno kontaktirajte GeoPard Agriculture tim. Otvoreni smo za povratne informacije jer za vas gradimo rješenje za bolje razumijevanje varijabilnosti polja i upravljanje njome.

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