Kategorija: Prinos

Kako izračunati unos gnojiva za polje kukuruza na temelju suhe vrijednosti prinosa?

Objavljeno od Muhammad Farjad

Upravljanje gnojivom ključni je aspekt uspješne proizvodnje kukuruza. Pravilan izračun unosa gnojiva na temelju suhe vrijednosti prinosa osigurava da usjevi dobiju potrebne hranjive tvari za maksimiziranje prinosa uz minimiziranje troškova i utjecaja na okoliš.

Što je apsorpcija gnojiva?

Apsorpcija gnojiva uključuje apsorpciju hranjivih tvari iz tla pomoću korijenja biljaka. Ove hranjive tvari uključuju makronutrijente poput dušika (N), fosfora (P) i kalija (K), kao i mikronutrijente poput cinka, željeza i mangana.

U međuvremenu, učinkovitost ovog procesa ovisi o nekoliko čimbenika, uključujući zdravlje tla, vrstu gnojiva, metode primjene i uvjete okoliša. Kukuruz, kao kultura visoke potražnje, zahtijeva znatne količine hranjivih tvari kako bi ostvario svoj puni potencijal prinosa. Učinkovita apsorpcija gnojiva osigurava da biljka kukuruza prima odgovarajuću prehranu tijekom svih faza rasta, od klijanja do zrelosti.

Međutim, važno je napomenuti da pretjerana ili nepravilna upotreba gnojiva može imati štetne učinke i na usjev i na okoliš. Prekomjerna gnojidba može dovesti do ispiranja hranjivih tvari u vodene površine, uzrokujući onečišćenje i eutrofikaciju. Također može rezultirati neravnotežom hranjivih tvari u tlu, što negativno utječe na zdravlje tla i buduće cikluse usjeva.

Zašto je to toliko važno?

Adekvatan unos hranjivih tvari potiče snažan rast biljaka osiguravajući da dušik podržava razvoj listova i stabljike, fosfor pomaže u rastu korijena i prijenosu energije, a kalij jača otpornost biljke na bolesti i stres.

Što je apsorpcija gnojiva

Nadalje, učinkovita apsorpcija hranjivih tvari izravno je povezana s većim prinosima, omogućujući biljci kukuruza da proizvede više zrna po klipu i više klipova po biljci. To je posebno važno za kukuruz koji se koristi za ljudsku prehranu, jer izravno utječe na kalorijski i nutritivni sadržaj hrane. Studije su pokazale da optimizirana upotreba gnojiva može povećati prinos kukuruza za 20-30%.

Štoviše, dostupnost hranjivih tvari također utječe na ukupnu kvalitetu uroda kukuruza. Dovoljna razina kalija povećava veličinu i težinu zrna, dok odgovarajuća količina dušika doprinosi sadržaju proteina, što je ključno i za stočnu hranu i za ljudsku prehranu. Biljke kukuruza s pristupom uravnoteženim hranjivim tvarima mogu učinkovitije fotosintetizirati, što dovodi do boljeg rasta i veće proizvodnje biomase.

Koliki je prinos kukuruza i sadržaj suhe tvari?

Kukuruz, osnovna kultura u mnogim dijelovima svijeta, neophodan je za hranu, stočnu hranu i industrijske proizvode. Dva ključna aspekta proizvodnje kukuruza su prinos i sadržaj suhe tvari. Ove metrike su ključne za procjenu performansi usjeva i određivanje ekonomske vrijednosti žetve.

1. Prinos kukuruza

Prinos kukuruza odnosi se na količinu požnjevenog usjeva proizvedenog po jedinici površine. To je ključna metrika za poljoprivrednike, agronome i poljoprivredni sektor jer je izravno povezan s učinkovitošću i profitabilnošću proizvodnje kukuruza.

Tipična mjerna jedinica za prinos kukuruza u Sjedinjenim Državama je bušel po akru (bu/akr). Jedan bušel kukuruza jednak je 56 funti (otprilike 25,4 kilograma) oljuštenog kukuruza pri standardnom sadržaju vlage (15,51 TP3T).

Što je prinos kukuruza i sadržaj suhe tvari

Proces procjene prinosa kukuruza je metodičan i uključuje nekoliko komponenti, uključujući broj biljaka po hektaru, klipove po biljci, redove po klipu, zrna po redu i težinu zrna. Ove komponente se mjere tijekom vegetacijske sezone korištenjem Metode komponenti prinosa, koja pruža sustavan pristup predviđanju potencijalne žetve.

2. Suha tvar

Sadržaj suhe tvari u kukuruzu odnosi se na dio kukuruza koji ostaje nakon što se ukloni sva voda. To je vitalni pokazatelj kvalitete i nutritivne vrijednosti kukuruza, posebno kada se koristi za silažu. Sadržaj suhe tvari je značajan jer utječe na skladištenje, preradu i hranjivu vrijednost kukuruza.

Na primjer, istraživanja su pokazala da se povećanje ukupne probavljivosti škroba u traktu događa kada kukuruzna silaža sadrži između 32 i 40 posto suhe tvari, u usporedbi s neprerađenom kukuruznom silažom.

Sadržaj suhe tvari također igra ključnu ulogu u ukupnom rastu i razvoju biljke kukuruza. Uključen je u akumulaciju i raspodjelu hranjivih tvari, što je ključno za produktivnost biljke. Razumijevanje dinamike akumulacije suhe tvari može pomoći poljoprivrednicima i agronomima da donose informirane odluke o navodnjavanju, gnojidbi i vremenu žetve.

Kako izračunati unos gnojiva za kukuruzno polje? Korak-po-korak vodič

Kukuruz, jedna od najčešće uzgajanih usjeva, osnovna je namirnica u globalnoj opskrbi hranom. Za postizanje optimalnih prinosa ključno je razumjeti točne potrebe za gnojivom na temelju suhe vrijednosti prinosa.

Određivanjem potreba za hranjivim tvarima, poljoprivrednici mogu primijeniti pravu količinu gnojiva. Međutim, izračunavanje unosa gnojiva za polje kukuruza na temelju suhe vrijednosti prinosa uključuje razumijevanje brzine uklanjanja hranjivih tvari od strane usjeva.

Evo detaljnog vodiča za izračun unosa gnojiva za kukuruzna polja na temelju suhe vrijednosti prinosa.

Korak 1: Određivanje prinosa kukuruza

Prvo, morate znati prinos kukuruza. To se obično mjeri u bušelima po hektaru (bu/acre). Za suhi kukuruz, prinos se često prilagođava standardnom sadržaju vlage od 15,51 TP3T.

Korak 2: Pretvorite prinos u suhu tvar

Kukuruzno zrno se obično smatra suhom tvari od 85%. Ako imate prinos u bušelima po hektaru, možete ga pretvoriti u funte suhe tvari po hektaru.

  • Suha tvar (lb/akr) = Prinos (bu/akr) × 56 lb/bu × 0,85

Korak 3: Brzine uklanjanja hranjivih tvari

Kukuruzu su za rast potrebne esencijalne hranjive tvari poput dušika (N), fosfora (P) i kalija (K). Stope uklanjanja hranjivih tvari po jedinici suhog prinosa mogu se pronaći u agronomskim smjernicama ili istraživačkim publikacijama. Tipične vrijednosti su:

  • Dušik (N): 1,2 funte po bušelu
  • Fosfor (P2O5): 0,44 funte po bušelu
  • Kalij (K2O): 0,29 funti po bušelu

Vodič za izračun unosa gnojiva za kukuruzna polja na temelju suhe vrijednosti prinosa

Korak 4: Izračunajte ukupni unos hranjivih tvari

Koristeći prinos i brzinu uklanjanja hranjivih tvari, izračunajte ukupnu apsorpciju hranjivih tvari za svaku hranjivu tvar.

  • Ukupna apsorpcija dušika (lb/akr) = Prinos (bu/akr) × 1,2
  • Ukupna apsorpcija fosfora (lb/akr) = Prinos (bu/akr) × 0,44
  • Ukupna apsorpcija kalija (lb/akr) = Prinos (bu/akr) × 0,29

Korak 5: Određivanje potrebe za gnojivom

Ovisno o učinkovitosti primjene gnojiva i dostupnosti hranjivih tvari u tlu, možda ćete trebati prilagoditi ove vrijednosti. Ispitivanja tla mogu pomoći u određivanju postojećih razina hranjivih tvari i odgovarajućih količina gnojiva.

Ako pretpostavite učinkovitost od 100% (što je rijetko slučaj), potreba za gnojivom bila bi jednaka unosu hranjivih tvari. Međutim, zbog gubitaka i drugih čimbenika, obično primjenjujete više od izračunatog unosa.

Primjer izračuna

Pretpostavimo prinos kukuruza od 200 bu/akru:

Pretvori prinos u suhu tvar (neobavezno za izračune hranjivih tvari):

  • 200 bu/akru × 56 lb/bu × 0,85 = 9520 lb/akru suhe tvari

Izračunajte unos hranjivih tvari:

  • Dušik: 200 bu/akru × 1,2 = 240 lb N/akru
  • Fosfor: 200 bu/akru × 0,44 = 88 lb P2O5/akru
  • Kalij: 200 bu/akru × 0,29 = 58 lb K2O/akru

Kako prilagođavanje primjene gnojiva poboljšava prinos?

Na temelju izračunate apsorpcije hranjivih tvari i odgovora usjeva, poljoprivrednici mogu prilagoditi svoje stope primjene gnojiva kako bi zadovoljili specifične potrebe svojih usjeva. Međutim, u tom procesu potrebno je uzeti u obzir nekoliko ključnih čimbenika:

1. Razina hranjivih tvari u tlu

Provođenje redovitih ispitivanja tla ključno je za određivanje postojećih razina hranjivih tvari i zdravlja tla. Ispitivanja tla pružaju uvid u dostupnost hranjivih tvari, što može utjecati na stope primjene gnojiva. Na primjer, ako ispitivanja tla pokažu visoke razine fosfora, poljoprivrednici mogu smanjiti ili ukinuti fosforna gnojiva, usredotočujući se na druge hranjive tvari koje nedostaju tlu. Ključni koraci uključuju:

  • Osnovno testiranje: Utvrdite osnovnu liniju provođenjem testova tla prije sadnje. To pomaže u određivanju početnih razina hranjivih tvari i identificiranju svih nedostataka koje treba riješiti.
  • Sezonsko testiranje: Provedite ispitivanja tla u različitim fazama vegetacije kako biste pratili promjene u razinama hranjivih tvari i prilagodili primjenu gnojiva u skladu s tim.

Razina hranjivih tvari u tlu Provođenje redovitih ispitivanja tla je ključno

2. Učinkovitost gnojiva

Ne iskorištavaju sva primijenjena gnojiva usjevi; neka se mogu izgubiti u okolišu procesima poput ispiranja, otjecanja ili isparavanja. Za povećanje učinkovitosti gnojiva:

  • Precizna primjena: Koristite tehnologije precizne poljoprivrede, kao što su GPS-vođena oprema i tehnologija promjenjive doze (VRT), za precizniju i učinkovitiju primjenu gnojiva. To smanjuje otpad i osigurava da se hranjive tvari dostavljaju tamo gdje su najpotrebnije.
  • Gnojiva s postupnim oslobađanjem: Razmislite o korištenju gnojiva s postupnim ili kontroliranim oslobađanjem koja osiguravaju stalnu opskrbu hranjivim tvarima tijekom vremena, poboljšavajući učinkovitost apsorpcije hranjivih tvari.

3. Utjecaj na okoliš

Održive prakse primjene gnojiva ključne su za zaštitu okoliša. Nepravilna primjena može dovesti do otjecanja i ispiranja hranjivih tvari, što može onečistiti vodene površine i oštetiti ekosustave. Kako biste smanjili utjecaj na okoliš:

  • Zaštitne zone: Uspostavite zaštitne zone oko vodenih tijela kako biste smanjili rizik od otjecanja hranjivih tvari. Zeleni zaštitne zone mogu pomoći u apsorpciji viška hranjivih tvari prije nego što dođu do izvora vode.
  • Vremenski i vremenski aspekti: Gnojiva primjenjujte tijekom razdoblja s niskom količinom oborina i izbjegavajte primjenu prije obilnih kiša kako biste smanjili rizik od otjecanja hranjivih tvari. Također treba uzeti u obzir uvjete vlažnosti tla kako bi se optimizirala apsorpcija hranjivih tvari.

4. Potrebe usjeva za specifičnim hranjivim tvarima

Različite kulture imaju različite potrebe za hranjivim tvarima. Razumijevanje tih potreba ključno je za formuliranje odgovarajuće strategije gnojidbe.

Specifične potrebe usjeva za hranjivim tvarima Različite kulture imaju različite potrebe za hranjivim tvarima

Na primjer, kukuruz obično zahtijeva visok unos dušika, dok mahunarke poput soje mogu vezati atmosferski dušik i stoga im je potrebno manje dušičnih gnojiva. Prilagođavanje planova gnojidbe specifičnim potrebama svake kulture osigurava optimalan rast i produktivnost, a istovremeno sprječava neravnotežu hranjivih tvari u tlu.

5. Praćenje odgovora usjeva

Nakon primjene gnojiva, ključno je pratiti odgovor usjeva redovitim promatranjem na terenu i prikupljanjem podataka. To može uključivati vizualne procjene zdravlja biljaka, mjerenja rasta i sofisticiranije metode poput daljinskog istraživanja i testiranja tkiva.

Na primjer, mjerači klorofila mogu mjeriti zelenilo lišća, što ukazuje na razinu dušika u biljkama. Slično tome, snimke dronom ili satelitom mogu otkriti varijacije u zdravlju usjeva na polju, omogućujući pravovremene prilagodbe.

6. Adaptivno upravljanje

Poljoprivredni uvjeti su dinamični, pod utjecajem vremenskih obrazaca, pritiska štetnika i promjenjivog zdravlja tla. Stoga strategije gnojidbe moraju biti prilagodljive. Kontinuiranom procjenom uspješnosti usjeva i uvjeta okoliša, poljoprivrednici mogu unositi informirane prilagodbe u svoje planove gnojidbe. Ovaj adaptivni pristup upravljanju osigurava da usjevi prime pravu količinu hranjivih tvari u pravo vrijeme, povećavajući potencijal prinosa i učinkovitost korištenja resursa.

Zaključak

Točan izračun unosa gnojiva na temelju suhe vrijednosti prinosa ključan je za učinkovitu proizvodnju kukuruza. Razumijevanjem stopa uklanjanja hranjivih tvari, provođenjem ispitivanja tla i uzimajući u obzir učinkovitost primjene, poljoprivrednici mogu optimizirati upotrebu gnojiva, povećati prinos usjeva i promovirati održivost okoliša. Usvajanje najboljih praksi i praćenje napretka u preciznoj poljoprivredi i upravljanju hranjivim tvarima može dodatno poboljšati rezultate u uzgoju kukuruza.

Što je fantomski gubitak prinosa kod kukuruza? Kako ga smanjiti?

Objavljeno od Muhammad Farjad

U području poljoprivrede, težnja za optimalnim prinosom usjeva predstavlja stalni izazov za poljoprivrednike diljem svijeta. Dok se općeprihvaćeno mišljenje često pripisuje gubitku prinosa lako očitim čimbenicima i nepovoljnim vremenskim uvjetima, postoji suptilniji i neuhvatljiviji fenomen poznat kao fantomski gubitak prinosa.

Odnosi se na neobjašnjivo smanjenje prinosa usjeva koje se ne može izravno pripisati konvencionalnim čimbenicima poput štetnika, bolesti ili nepovoljnih vremenskih uvjeta. Za razliku od otvorenih prijetnji koje se vidljivo manifestiraju, djeluje ispod površine, često izmičući otkrivanju sve dok njegov utjecaj ne postane očit tijekom žetve.

Prema izvješću Organizacije za hranu i poljoprivredu (FAO), procjenjuje se da se 30% globalne proizvodnje usjeva gubi svake godine zbog različitih čimbenika, uključujući i to.

Ovaj fenomen dovodi u pitanje konvencionalno shvaćanje ograničenja prinosa i potiče nijansiranije ispitivanje poljoprivrednog ekosustava. Stoga je njegovo razumijevanje ključno za poljoprivrednike i agronome jer osvjetljava čimbenike koji mogu proći nezapaženo, ali imaju značajan utjecaj na prinose usjeva.

Priznavanjem i rješavanjem ovih skrivenih elemenata, poljoprivredne prakse mogu se usavršiti, a ukupna produktivnost povećati.

Fantomski gubitak prinosa kod kukuruza

Kukuruz, jedna od najvažnijih svjetskih usjeva, igra ključnu ulogu u globalnoj proizvodnji hrane. Međutim, poljoprivrednici se suočavaju s brojnim izazovima u optimizaciji prinosa kukuruza, a jedan značajan čimbenik je fantomski gubitak prinosa.

Gubitak potencijalnog prinosa događa se kada se kukuruz ostavi da se prirodno suši na polju nakon određene točke. To se događa jer zrna kukuruza nastavljaju disati i gube na težini dok se suše, smanjujući svoju masu i kvalitetu. To nije vidljivo golim okom, ali može imati značajan utjecaj na vašu zaradu.

Fantomski gubitak prinosa kod kukuruza

Prema Ericu Franku, sjemenarskom stručnjaku iz Frankforta u Indiani, to je “pad prinosa koji se događa kukuruzu kada se žetva ne započne ranije. To se događa jer se dopušta da se usjev prirodno osuši do određene točke prije žetve. Kada izgubi toliko vlage na polju, u osnovi se malo kanibalizira.”

Kako tome doprinosi disanje zrna?

To se događa jer su zrna još uvijek živa nakon što dosegnu crni sloj te nastavljaju disati i trošiti uskladištene šećere i škrob. Ova metabolička aktivnost smanjuje masu zrna i smanjuje njihovu testnu težinu i kvalitetu.

Disanje zrna je proces kojim zrna koriste kisik i glukozu za proizvodnju energije, ugljikovog dioksida i vode. To je normalna metabolička aktivnost koja se odvija tijekom faza razvoja i sazrijevanja zrna.

Kako disanje zrna doprinosi fantomskom gubitku prinosa

Međutim, disanje zrna ne prestaje u fiziološkoj zrelosti, kada se na vrhu zrna formira crni sloj. Zrno ostaje živo sve dok se ne osuši na dovoljno nisku razinu vlage (oko 15%) koja ga ubija. Tijekom tog razdoblja zrno nastavlja disati i gubiti suhu tvar.

Koliki prinos možete izgubiti zbog toga?

To ovisi o nekoliko čimbenika, kao što su hibrid, vrijeme, vrsta tla i vrijeme žetve. Međutim, neke studije su pokazale da se može kretati od 5 do 15 bušela po hektaru ili više.

Na primjer, 2020. godine, Missy Bauer, agronomkinja u Farm Journalu, provela je probnu parcelu na navodnjavanom polju s jednim hibridom. Dio polja požnjela je 23. rujna, kada je razina vlage bila 27,91 TP3T, a ostatak polja 30. listopada, kada je razina vlage bila 18,41 TP3T. Otkrila je da je rana žetva dala 15,6 bušela po hektaru više od kasne žetve, 214,2 u odnosu na 198,6 bušela po hektaru.

Koliki prinos možete izgubiti zbog toga?

Međutim, opće pravilo je da se počinje događati kada vlažnost kukuruza padne ispod 13% do 16%. Prema nekim studijama, može se kretati od 0,5% do 1,6% po točki vlage ispod 15%. To znači da bi poljoprivrednik koji bere kukuruz s vlagom od 12% umjesto 15% mogao izgubiti do 4,8% prinosa samo zbog toga.

Neke daljnje studije izvijestile su o gubicima prinosa u rasponu od 5 do 15 bušela po hektaru s kasnijim datumima žetve. Na primjer, petogodišnja studija u Nebraski otkrila je da je prinos opao u prosjeku za 9,1 bušela po hektaru s kasnijom žetvom, bez obzira na promjenu vlage zrna ili trajanje vremena između datuma žetve. Slično tome, studija u Michiganu pokazala je prosječnu prednost prinosa od 8,9 bušela po hektaru za raniju žetvu.

Kako to izmjeriti?

Najbolji način za mjerenje je usporedba prinosa kukuruza ubranog pri različitim razinama vlage na istom polju. To se može učiniti tako da se dio polja požnje rano, dok je kukuruz još vlažan (oko 251 TP3T do 301 TP3T vlage), a drugi dio kasnije, kada je kukuruz suh (oko 151 TP3T ili niže).

Razlika u prinosima između dva dijela predstavlja količinu gubitka koji se dogodio na polju. Na primjer, ako je rano ubrani kukuruz dao 200 bu/akru, a kasno ubrani kukuruz 190 bu/akru, tada će gubitak prinosa biti 10 bu/akru ili 5%.

Čimbenici koji doprinose fantomskom gubitku prinosa

Evo nekih skrivenih ili manje očitih čimbenika koji doprinose gubitku prinosa:

1. Veličina i oblik zrna: Moderni hibridi kukuruza imaju veća i dublja zrna od starijih, što znači da imaju više mase za izgubiti tijekom disanja.

Prema Missy Bauer, agronomkinji Farm Journala, današnja zrna u prosjeku imaju 70 000 do 76 000 po bušelu, u usporedbi s 90 000 u prošlosti. To znači da svako zrno ima veći utjecaj na konačni prinos i da on može biti značajniji s novijom genetikom.

2. Sadržaj vlage u zrnu: Sadržaj vlage u zrnima određuje koliko vode mogu izgubiti tijekom disanja. Što je veći sadržaj vlage, to je veća stopa disanja i potencijal za gubitak prinosa.

Prema riječima sjemenara Erica Franka, to se počinje događati kada vlažnost zrna padne ispod 16%. Preporučuje žetvu kukuruza s vlagom između 20% i 25% kako bi se izbjegao preveliki gubitak težine i kvalitete u polju.

3. Vremenski uvjeti: Vremenski uvjeti tijekom razdoblja sušenja mogu utjecati na brzinu disanja i gubitak prinosa. Visoke temperature, niska vlažnost, vjetar i sunčeva svjetlost mogu povećati isparavanje vode iz zrna i ubrzati gubitak težine.

Čimbenici koji doprinose fantomskom gubitku prinosa

Suprotno tome, niske temperature, visoka vlažnost zraka, kiša i naoblaka mogu usporiti procese isparavanja i disanja te smanjiti gubitak prinosa. Međutim, ovi uvjeti također mogu povećati rizik od plijesni, bolesti i štete od insekata, što također može smanjiti prinos i kvalitetu kukuruza.

4. Vrijeme žetve: Vrijeme žetve ključni je čimbenik koji određuje koliko se to događa u usjevu kukuruza. Prerana žetva može rezultirati visokim troškovima sušenja i nižom testnom težinom, dok prekasna žetva može rezultirati prekomjernim gubitkom i nižom kvalitetom zrna.

Optimalno vrijeme žetve ovisi o nekoliko čimbenika, kao što su zrelost hibrida, popusti u silosima za žito, vremenska prognoza, uvjeti na terenu i dostupnost opreme. Frank savjetuje poljoprivrednicima da pomno prate svoja polja i u skladu s tim prilagode svoje planove žetve.

U međuvremenu, poljoprivrednici se mogu suočiti s nepovoljnim uvjetima koji odgađaju ili prekidaju njihove planove žetve, poput kiše, tuče, mraza ili snijega. Ovi događaji mogu oštetiti integritet stabljike i povećati rizik od poleganja, pada klasa ili infekcije plijesni, što može dodatno smanjiti prinos i kvalitetu kukuruza.

Kako to izbjeći ili smanjiti? Rana berba!

Najbolji način za izbjegavanje gubitaka je žetva kukuruza na optimalnoj razini vlage i korištenje kontroliranih metoda sušenja. Žetva kukuruza na višoj razini vlage (oko 20% do 25%) može pomoći u očuvanju težine i kvalitete zrna, kao i smanjiti gubitke na polju zbog otpadanja klipova, poleganja stabljike, oštećenja od insekata, rasta plijesni i kontaminacije mikotoksinima.

Međutim, žetva mokrog kukuruza također zahtijeva odgovarajuće prostore za sušenje i skladištenje kako bi se spriječilo kvarenje i pogoršanje kvalitete. Kontrolirane metode sušenja, poput prirodnog sušenja na zraku ili sušenja na niskim temperaturama, mogu pomoći u smanjenju oštećenja zrna i skupljanja tijekom procesa sušenja.

Kako izbjeći ili smanjiti fantomski gubitak prinosa Rana berba!

Osim toga, poljoprivrednici bi trebali uzeti u obzir ekonomske čimbenike uključene u žetvu mokrog kukuruza u odnosu na suhi kukuruz. To uključuje popuste ili premije silosa za sadržaj vlage, troškove ili uštede sušenja, troškove ili uštede skladištenja te potencijalne gubitke ili dobitke u prinosu ili kvaliteti.

Vaganjem ovih čimbenika i korištenjem pouzdanih podataka s vlastitih polja ili lokalnih izvora, poljoprivrednici mogu donositi informirane odluke o tome kada će žeti kukuruz i kako ga učinkovito i djelotvorno sušiti.

Drugi način je odabrati hibride koji imaju dobru otpornost na bolesti i štetnike koji mogu utjecati na čvrstoću stabljike i zadržavanje klipa. Također možete koristiti agronomske prakse koje potiču zdrav rast i razvoj biljaka, kao što su pravilna gnojidba, suzbijanje korova, navodnjavanje i suzbijanje štetnika.

Može li PYL utjecati na druge usjeve?

Da, može utjecati na različite usjeve, ali ne na sve na isti način. Može oštetiti usjeve s puno vlage kada su potpuno uzgojeni i potrebno im je neko vrijeme da se osuše na polju. Međutim, neki su usjevi više izloženi riziku od drugih, na temelju njihovog sjemena, načina na koji se disati, i okoliš.

Uzmimo za primjer soju. Manja je vjerojatnost da će imati veliki problem s PYL-om u usporedbi s kukuruzom. To je zato što soja ima manji sadržaj vlage kada je spremna za žetvu (oko 50% u usporedbi sa 70% kukuruza) i brže se suši na polju (oko 10 dana u usporedbi s 30 dana za kukuruz).

Ipak, ako se soja ne požnje dok ne postigne sadržaj vlage veći od 13%, i dalje može izgubiti na težini i kvaliteti zbog disanja, raspadanja ili zaraze gljivicama.

Pšenica je, s druge strane, izloženija većem riziku od soje. To je zato što pšenica ima veći sadržaj vlage kada je vrijeme za žetvu (oko 60% u usporedbi s 50% soje) i potrebno joj je dulje da se osuši na polju (oko 20 dana u usporedbi s 10 dana za soju).

Pšenica može izgubiti i do 101 TP3T svoje težine ako se ne požnjeve dok ne postigne sadržaj vlage veći od 141 TP3T, zbog disanja, raspadanja, klijanja ili bolesti.

Druge kulture poput ječma, zobi, raži, sirka, suncokreta, uljane repice i lucerne također mogu patiti od PYL-a. Koliko su pogođene ovisi o sastavu usjeva, genima, načinu na koji se o njima brine i vremenskim uvjetima. Zato je ključno da poljoprivrednici prate razinu vlage u svojim usjevima i beru ih u najbolje vrijeme kako bi izbjegli nepotrebne gubitke.

Kako GeoPardovo automatizirano čišćenje i kalibracija prinosa može pomoći s PYL-om?

U središtu GeoPardovog rješenja leži skup značajki osmišljenih za automatizaciju čišćenja i kalibracije podataka o prinosu. Tehnologija sustavno identificira praznine ili preskoke u skupu podataka o prinosu, osiguravajući pouzdaniji prikaz stvarnih prinosa.

Kako GeoPardovo automatizirano čišćenje i kalibracija prinosa može pomoći s PYL-om?

Korištenjem naprednih algoritama poboljšava se preciznost praćenja, pružajući poljoprivrednicima pouzdanu osnovu za donošenje odluka. Jedna od istaknutih značajki GeoPardove tehnologije je njezina sposobnost popunjavanja nedostajućih podataka sintetičkim kartama prinosa.

U situacijama gdje postoje praznine u podacima, generira sintetičke karte prinosa koje se besprijekorno integriraju s postojećim skupom podataka. Ovaj inovativni pristup ne samo da osigurava sveobuhvatnu evidenciju prinosa, već i doprinosi točnijem razumijevanju učinkovitosti usjeva.

Primjena GeoPardovo automatizirano čišćenje i kalibracija Tehnologija izravno dovodi do smanjenja fantomskog gubitka prinosa. S točnijim prikazom prinosa usjeva, poljoprivrednici mogu donositi bolje informirane odluke u vezi s upravljanjem usjevima, raspodjelom resursa i vremenskim okvirom žetve. Osnažuje poljoprivredne dionike da prevladaju izazove povezane s netočnim podacima, što u konačnici dovodi do poboljšane ukupne produktivnosti.

Zaključak

To je suptilan, ali značajan izazov u poljoprivredi koji zahtijeva sveobuhvatan pristup upravljanju usjevima. Prepoznavanjem manje očitih čimbenika koji utječu na prinos, poljoprivrednici mogu poduzeti proaktivne mjere. Precizna poljoprivreda, upravljanje zdravljem tla, mikrobne interakcije, klimatski pametne prakse i napredak u genetici usjeva čine plan za njegovo rješavanje. Prihvaćanje ove holističke perspektive omogućuje poljoprivrednoj zajednici da potiče održive i otporne sustave proizvodnje hrane usred izazova koji se stalno mijenjaju.

Automatsko čišćenje i kalibracija podataka o prinosu

Objavljeno od Muhammad Farjad

Automatizirano čišćenje i kalibracija podataka o prinosu (AYDCC) je proces koji koristi algoritme i modele za otkrivanje i ispravljanje pogrešaka u podacima o prinosu, kao što su odstupanja, praznine ili pristranosti. AYDCC može poboljšati kvalitetu i pouzdanost podataka o prinosu, što može dovesti do boljih uvida i preporuka za poljoprivrednike.

Uvod u podatke o prinosu

Podaci o prinosu jedan su od najvažnijih izvora informacija za poljoprivrednike u 21. stoljeću. Odnose se na podatke prikupljene iz raznih poljoprivrednih strojeva, poput kombajna, sijačica i žetelica, koji mjere količinu i kvalitetu usjeva proizvedenih na određenom polju ili području.

To je od ogromne važnosti iz nekoliko razloga. Prvo, pomaže poljoprivrednicima u donošenju informiranih odluka. Naoružani detaljnim podacima o prinosu, poljoprivrednici mogu prilagoditi svoje prakse kako bi maksimizirali produktivnost.

Na primjer, ako određeno polje stalno daje niže prinose, poljoprivrednici mogu istražiti temeljne uzroke, poput zdravlja tla ili problema s navodnjavanjem, te poduzeti korektivne mjere.

Nadalje, omogućuje preciznu poljoprivredu. Mapiranjem varijacija u performansama usjeva na svojim poljima, poljoprivrednici mogu prilagoditi svoje primjene inputa, poput gnojiva i pesticida, određenim područjima. Ovaj ciljani pristup ne samo da optimizira korištenje resursa već i smanjuje utjecaj na okoliš.

Prema Organizaciji za hranu i poljoprivredu (FAO), globalna poljoprivredna proizvodnja mora se povećati za 60% do 2050. kako bi se zadovoljila rastuća potražnja za hranom. Podaci o prinosima, kroz svoju ulogu u povećanju produktivnosti usjeva, ključni su za postizanje ovog cilja.

Nadalje, u Brazilu je uzgajivač soje koristio podatke o prinosu zajedno s podacima o uzorkovanju tla kako bi stvorio karte promjenjivih stopa gnojidbe za svoja polja. Primijenio je različite stope gnojidbe prema plodnosti tla i potencijalu prinosa svake zone.

Također je koristio podatke o prinosu kako bi usporedio različite sorte soje i odabrao one najbolje za svoje uvjete. Kao rezultat toga, povećao je prosječni prinos za 121 TP3T i smanjio troškove gnojiva za 151 TP3T.

Slično tome, u Indiji je uzgajivač riže također koristio skupove podataka o prinosima zajedno s vremenskim podacima kako bi prilagodio raspored navodnjavanja svojih polja. Pratio je razinu vlažnosti tla i obrasce oborina pomoću senzora i satelitskih snimaka.

razumijevanje i korištenje podataka o prinosu

Također ga je koristio za usporedbu različitih sorti riže i odabir najboljih za svoje uvjete. Kao rezultat toga, povećao je prosječni prinos za 10% i smanjio potrošnju vode za 20%.

Unatoč svojim prednostima, podaci o prinosu i dalje se suočavaju s nekim izazovima u smislu njihovog razvoja i primjene. Neki od tih izazova su:

  • Kvaliteta podataka: Njegova točnost i pouzdanost ovise o kvaliteti senzora, kalibraciji strojeva, metodama prikupljanja podataka te tehnikama obrade i analize podataka. Loša kvaliteta podataka može dovesti do pogrešaka, pristranosti ili nedosljednosti koje mogu utjecati na valjanost i korisnost podataka.
  • Pristup podacima: Dostupnost i priuštivost podataka o prinosu ovise o pristupu i vlasništvu nad poljoprivrednim strojevima, senzorima, uređajima za pohranu podataka i podatkovnim platformama. Nedostatak pristupa ili vlasništva može ograničiti sposobnost poljoprivrednika da prikupljaju, pohranjuju, dijele ili koriste vlastite podatke.
  • Zaštita podataka: Njegova sigurnost i povjerljivost ovise o zaštiti i regulaciji podataka od strane poljoprivrednika, proizvođača strojeva, pružatelja podataka i korisnika podataka. Nedostatak zaštite ili regulacije može izložiti podatke neovlaštenoj ili neetičnoj upotrebi, poput krađe, manipulacije ili iskorištavanja.
  • Podatkovna pismenost: Razumijevanje i korištenje podataka o prinosima ovisi o vještinama i znanju poljoprivrednika, savjetnika za proširenje, savjetnika i istraživača. Nedostatak vještina ili znanja može ometati sposobnost ovih aktera da učinkovito tumače, komuniciraju ili primjenjuju podatke.
prikupljanje skupova podataka pomoću poljoprivrednih strojeva poput kombajna

Stoga je, kako bi se prevladali ovi izazovi i ostvario puni potencijal podataka o prinosu, važno očistiti i kalibrirati podatke o prinosu.

Uvod u čišćenje i kalibraciju podataka o prinosu

Podaci o prinosu vrijedni su izvori informacija za poljoprivrednike i istraživače koji žele analizirati performanse usjeva, identificirati zone upravljanja i optimizirati donošenje odluka. Međutim, često je potrebno čišćenje i kalibracija kako bi se osigurala njihova pouzdanost i točnost.

Kalibriranje “YieldDataseta” je funkcionalnost koja ispravlja raspodjelu vrijednosti u skladu s matematičkim načelima, poboljšavajući ukupni integritet podataka. Povećava kvalitetu donošenja odluka i čini skup podataka vrijednim za daljnju dubinsku analizu.

GeoPard modul za čišćenje i kalibraciju prinosa

GeoPard je omogućio čišćenje i ispravljanje skupova podataka o prinosu pomoću svog modula Yield Clean-Calibration.

Poboljšanje kvalitete vaših skupova podataka o prinosima učinili smo lakšim nego ikad prije, osnažujući poljoprivrednike da donose odluke temeljene na podacima na koje se možete osloniti.

GeoPard - Čišćenje i kalibracija prinosa, slično zonama potencijala polja

Nakon kalibracije i čišćenja, rezultirajući skup podataka o prinosu postaje homogen, bez odstupanja ili naglih promjena između susjednih geometrija.

S našim novim modulom možete:

Odaberite opciju za nastavak
Odaberite opciju za nastavak
  • Uklonite oštećene, preklapajuće i subnormalne podatkovne točke
  • Kalibrirajte vrijednosti prinosa na više strojeva
  • Započnite kalibraciju s nekoliko klikova (pojednostavljujući korisničko iskustvo) ili izvršite povezanu krajnju točku GeoPad API-ja
Automatizirana kalibracija čišćenja podataka o prinosu s GeoPardom (1)
Automatizirana kalibracija čišćenja podataka o prinosu s GeoPardom (2)
Automatizirana kalibracija čišćenja podataka o prinosu s GeoPardom (3)
Automatizirana kalibracija čišćenja podataka o prinosu s GeoPardom (4)
Automatizirana kalibracija čišćenja podataka o prinosu s GeoPardom (5)
Automatizirana kalibracija čišćenja podataka o prinosu s GeoPardom (6)
Automatizirana kalibracija čišćenja podataka o prinosu s GeoPardom (7)

Neki od najčešćih slučajeva upotrebe automatiziranog čišćenja i kalibracije podataka o prinosu uključuju:

  • Sinkronizacija podataka kada više kombajna radi istovremeno ili tijekom nekoliko dana, osiguravajući dosljednost.
  • Čineći skup podataka homogenijim i točnijim izglađivanjem varijacija.
  • Uklanjanje šuma podataka i suvišnih informacija koje mogu zamagliti uvide.
  • Uklanjanje zaokreta ili abnormalnih geometrija, koje mogu iskriviti stvarne obrasce i trendove na terenu.

Na slici ispod možete vidjeti polje na kojem je istovremeno radilo 15 kombajna. Prikazuje kako originalni skup podataka o prinosu i poboljšani skup podataka nakon kalibracije s GeoPard modulom za čistu kalibraciju prinosa izgledaju prilično drugačije i lako ih je razumjeti.

razlika između originalnih i poboljšanih skupova podataka o prinosu s GeoPardovim kalibracijskim modulom

Zašto je važno čistiti i kalibrirati?

Podaci o prinosu prikupljaju se pomoću monitora prinosa i senzora koji su pričvršćeni na kombajne. Ovi uređaji mjere maseni protok i sadržaj vlage u požnjevenom usjevu te koriste GPS koordinate za georeferenciranje podataka.

Međutim, ta mjerenja nisu uvijek točna ili dosljedna zbog različitih čimbenika koji mogu utjecati na performanse opreme ili uvjete usjeva. Neki od tih čimbenika su:

1. Varijacije opreme: Poljoprivredni strojevi, poput kombajna i žetelica, često imaju inherentne varijacije koje mogu dovesti do odstupanja u prikupljanju podataka. Te varijacije mogu uključivati razlike u osjetljivosti senzora ili kalibraciji strojeva.

Na primjer, neki monitori prinosa mogu koristiti linearni odnos između napona i masenog protoka, dok drugi mogu koristiti nelinearni. Neki senzori mogu biti osjetljiviji na prašinu ili prljavštinu od drugih. Ove varijacije mogu uzrokovati odstupanja u podacima o prinosu na različitim strojevima ili poljima.

Primjer 1 Okretanja u obliku slova U, zaustavljanja, korištenje polovice širine opreme
Primjer 1 Okretanja u obliku slova U, zaustavljanja, korištenje polovice širine opreme
Primjer 2 Polukružno okretanje, zaustavljanje, korištenje polovice širine opreme
Primjer 2 Polukružno okretanje, zaustavljanje, korištenje polovice širine opreme

2. Čimbenici okoliša: Vremenski uvjeti, vrste tla i topografija igraju značajnu ulogu u prinosima usjeva. Ako se ne uzmu u obzir, ovi čimbenici okoliša mogu unijeti šum i netočnosti u podatke o prinosu.

Na primjer, pjeskovita tla ili strme padine mogu uzrokovati niže prinose od ilovastih tala ili ravnih terena. Slično tome, područja s većom gustoćom usjeva mogu imati veće prinose od područja s nižom gustoćom.

3. Netočnosti senzora: Senzori, unatoč svojoj preciznosti, nisu nepogrešivi. S vremenom mogu odstupati, dajući netočna očitanja ako se redovito ne kalibriraju.

Na primjer, neispravna mjerna doza ili labavo ožičenje mogu uzrokovati netočna očitanja masenog protoka. Prljav ili oštećen senzor vlage može dati pogrešne vrijednosti sadržaja vlage. Pogrešan naziv polja ili ID koji unese operater može dodijeliti podatke o prinosu pogrešnoj datoteci polja.

Ovi čimbenici mogu rezultirati skupovima podataka koji su šumni, pogrešni ili nekonzistentni. Ako se ti podaci ne očiste i ne kalibriraju pravilno, mogu dovesti do obmanjujućih zaključaka ili odluka.

Na primjer, korištenje neočišćenih podataka o prinosu za izradu karata prinosa može rezultirati lažnom identifikacijom područja s visokim ili niskim prinosom unutar polja.

Zašto je važno čistiti i kalibrirati skup podataka o prinosu

Korištenje nekalibriranih skupova podataka o prinosu za usporedbu prinosa na različitim poljima ili godinama može rezultirati nepoštenim ili netočnim usporedbama. Korištenje nepročišćenih ili nekalibriranih podataka o prinosu za izračun bilance hranjivih tvari ili unosa usjeva može rezultirati prekomjernom ili nedovoljnom primjenom gnojiva ili pesticida.

Stoga je bitno izvršiti čišćenje i kalibraciju podataka o prinosu prije njihove upotrebe za bilo kakvu analizu ili donošenje odluka. Čišćenje skupova podataka o prinosu je proces uklanjanja ili ispravljanja bilo kakvih pogrešaka ili šuma u sirovim podacima o prinosu koje prikupljaju monitori i senzori prinosa.

Automatizirane metode za čišćenje i kalibraciju podataka o prinosu

Tu dobro dođu automatizirane tehnike čišćenja podataka. Automatizirane tehnike čišćenja podataka su metode koje mogu obavljati zadatke čišćenja podataka bez ili uz minimalnu ljudsku intervenciju.

Konfigurirajte korak Kalibriraj
Automatizirane metode čišćenja i kalibracije

Automatizirane tehnike čišćenja podataka mogu uštedjeti vrijeme i resurse, smanjiti ljudske pogreške i poboljšati skalabilnost i učinkovitost čišćenja podataka. Neke od uobičajenih automatiziranih tehnika čišćenja podataka za podatke o prinosu su:

1. Detekcija odstupajućih vrijednosti: Izvanredne vrijednosti su podatkovne točke koje značajno odstupaju od norme. Automatizirani algoritmi mogu identificirati te anomalije uspoređujući podatkovne točke sa statističkim mjerama kao što su srednja vrijednost, medijan i standardna devijacija.

Na primjer, ako skup podataka o prinosu pokazuje iznimno visok prinos žetve za određeno polje, algoritam za otkrivanje odstupajućih vrijednosti može ga označiti za daljnju istragu.

2. Smanjenje buke: Šum u podacima o prinosu može nastati iz različitih izvora, uključujući čimbenike okoliša i netočnosti senzora.

Automatizirane tehnike smanjenja šuma, poput algoritama za izglađivanje, filtriraju nepravilne fluktuacije, čineći podatke stabilnijima i pouzdanijima. To pomaže u prepoznavanju stvarnih trendova i obrazaca u podacima.

3. Imputacija podatakaNedostajući podaci čest su problem u skupovima podataka o prinosu. Tehnike imputacije podataka automatski procjenjuju i popunjavaju nedostajuće vrijednosti na temelju obrazaca i odnosa unutar podataka.

Na primjer, ako senzor ne uspije snimiti podatke za određeno vremensko razdoblje, metode imputacije mogu procijeniti nedostajuće vrijednosti na temelju susjednih podatkovnih točaka.

Stoga automatizirane tehnike čišćenja podataka služe kao čuvari kvalitete podataka, osiguravajući da skupovi podataka o prinosima ostanu pouzdana i vrijedna imovina za poljoprivrednike diljem svijeta.

Nadalje, postoji mnogo praktičnih alata i računalnih programa koji mogu automatski čistiti i prilagođavati podatke o prinosu, a GeoPard je jedan od njih. GeoPardov modul za čišćenje i kalibraciju prinosa, zajedno sa sličnim rješenjima, izuzetno je važan za osiguranje točnosti i pouzdanosti podataka.

GeoPard - Čišćenje i kalibracija prinosa - 3 kombajna

Zaključak

Automatizirano čišćenje i kalibracija podataka o prinosu (AYDCC) ključno je u preciznoj poljoprivredi. Osigurava točnost podataka o usjevima uklanjanjem pogrešaka i poboljšanjem kvalitete, omogućujući poljoprivrednicima donošenje informiranih odluka. AYDCC se bavi izazovima s podacima i koristi automatizirane tehnike za pouzdane rezultate. Alati poput GeoPardovog modula za čišćenje i kalibraciju prinosa pojednostavljuju ovaj proces za poljoprivrednike, doprinoseći učinkovitim i produktivnim poljoprivrednim praksama.

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.

Analitika temeljena na jednadžbama u preciznoj poljoprivredi

Objavljeno od dementievgeopard

Izlaskom modula za analitiku temeljenu na jednadžbama, GeoPardov tim napravio je veliki korak naprijed u osnaživanju poljoprivrednika, agronoma i analitičara prostornih podataka praktičnim uvidima za svaki kvadratni metar. Modul uključuje katalog s preko 50 unaprijed definiranih GeoPardovih preciznih formula koje pokrivaju širok raspon analitike povezane s poljoprivredom.

Precizne formule razvijene su na temelju višegodišnja neovisna agronomska sveučilišna i industrijska istraživanja i rigorozno su testirani kako bi se osigurala njihova točnost i korisnost. Mogu se jednostavno konfigurirati da budu izvršava se automatski za bilo koje polje, pružajući korisnicima snažne i pouzdane uvide koji im mogu pomoći u optimizaciji prinosa usjeva i smanjenju ulaznih troškova.

Modul za analitiku temeljen na jednadžbama ključna je značajka GeoPard platforme, pružajući korisnicima moćan alat za dublje razumijevanje njihovog poslovanja i donošenje odluka temeljenih na podacima o njihovim poljoprivrednim praksama. S stalno rastućim katalogom formula i mogućnošću prilagodbe formula za različite terenske scenarije, GeoPard može zadovoljiti specifične potrebe bilo kojeg poljoprivrednog poslovanja.

 

Uklanjanje kalija na temelju podataka o prinosu

Uklanjanje kalija na temelju podataka o prinosu

 

Primjeri upotrebe (vidi primjere u nastavku):

  • Apsorpcija dušika u apsolutnim brojkama koristeći podatke o prinosu i proteinima
  • Učinkovitost korištenja dušika (NUE) i izračuni viška s podatkovnim slojevima prinosa i proteina
  • Preporuke za vapno temeljene na pH podacima iz uzorkovanja tla ili skeneri tla
  • Podpolje (zone ili razina piksela) Karte ROI-a)
  • Preporuke za gnojidbu mikro i makro hranjivim tvarima temeljene na uzorkovanju tla, potencijalu polja, topografiji i podacima o prinosu
  • Modeliranje ugljika
  • Otkrivanje promjena i upozoravanje (izračunajte razliku između slika Sentinel-2, Landsat8-9 ili Planet)
  • Modeliranje vlažnosti tla i žitarica
  • Izračun suhog prinosa iz skupova podataka o mokrom prinosu
  • Izračun razlike između mapa Target Rx i As-Applyed

 

Preporuke za kalij temeljene na dva cilja prinosa (zone produktivnosti)

Preporuke za kalij temeljene na dva cilja prinosa (zone produktivnosti)

 

 

 

 

Gnojivo: Vodič za preporuke. Kalij / Kukuruz.

Gnojivo: Vodič za preporuke (Sveučilište Južne Dakote): Kalij / Kukuruz. Pregled i revizija: Jason Clark | Docent i stručnjak za plodnost tla pri SDSU-u

 

Učinkovitost korištenja kalija u kg/ha

Učinkovitost korištenja kalija u kg/ha

 

 

 

Učinkovitost korištenja dušika u postocima. Izračun se temelji na slojevima podataka o prinosu, proteinima i vlazi zrna.

Učinkovitost korištenja dušika u postocima. Izračun se temelji na slojevima podataka o prinosu, proteinima i vlazi zrna.

 

 

Dušik: Ciljani recept u odnosu na primijenjeni dušik

Dušik: Ciljani recept u odnosu na primijenjeni dušik

 

Razlika u klorofilu između dvije satelitske snimke

Razlika u klorofilu između dvije satelitske snimke

 

Korisnik GeoPard-a može prilagoditi postojeće i kreirati svoje privatne formule na temelju slika, tla, prinosa, topografije ili bilo kojeg drugog sloja podataka koje GeoPard podržava. 

Primjeri predloška GeoPard jednadžbi

Primjeri predloška GeoPard jednadžbi

 

Analitika temeljena na formulama pomaže poljoprivrednicima, agronomima i znanstvenicima podataka da automatiziraju svoje tijekove rada i donose odluke na temelju više podataka i znanstvenih istraživanja kako bi se omogućila lakša implementacija održive i precizne poljoprivrede.

Što je analitika temeljena na jednadžbama u preciznoj poljoprivredi? Upotreba precizne formule

Analitika temeljena na jednadžbama u preciznoj poljoprivredi odnosi se na korištenje matematičkih modela, jednadžbi, preciznih formula i algoritama za analizu poljoprivrednih podataka i dobivanje uvida koji mogu pomoći poljoprivrednicima u donošenju boljih odluka o upravljanju usjevima.

Ove analitičke metode uključuju različite čimbenike poput vremenskih uvjeta, svojstava tla, rasta usjeva i potreba za hranjivim tvarima kako bi se optimizirale poljoprivredne prakse i poboljšali prinosi usjeva, a istovremeno smanjio otpad resursa i utjecaj na okoliš.

Neke od ključnih komponenti analitike temeljene na jednadžbama u preciznoj poljoprivredi uključuju:

  • Modeli rasta usjeva: Ovi modeli opisuju odnos između različitih čimbenika kao što su vrijeme, svojstva tla i prakse upravljanja usjevima, kako bi se predvidio rast i prinos usjeva. Primjeri takvih modela uključuju modele CERES (Crop Environment Resource Synthesis) i APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator). Ovi modeli mogu pomoći poljoprivrednicima da donose informirane odluke o datumima sadnje, sortama usjeva i rasporedu navodnjavanja.
  • Modeli vode u tlu: Ovi modeli procjenjuju sadržaj vode u profilu tla na temelju čimbenika kao što su oborine, isparavanje i potrošnja vode usjeva. Oni mogu pomoći poljoprivrednicima da optimiziraju prakse navodnjavanja, osiguravajući da se voda primjenjuje učinkovito i u pravo vrijeme kako bi se maksimizirali prinosi usjeva.
  • Modeli upravljanja hranjivim tvarima: Ovi modeli predviđaju potrebe usjeva za hranjivim tvarima i pomažu poljoprivrednicima u određivanju optimalnih stopa i vremena primjene gnojiva. Korištenjem ovih modela, poljoprivrednici mogu osigurati da usjevi prime pravu količinu hranjivih tvari, a istovremeno minimiziraju rizik od otjecanja hranjivih tvari i onečišćenja okoliša.
  • Modeli štetočina i bolesti: Ovi modeli predviđaju vjerojatnost pojave štetnika i bolesti na temelju čimbenika kao što su vremenski uvjeti, faze rasta usjeva i prakse upravljanja. Korištenjem ovih modela, poljoprivrednici mogu donositi proaktivne odluke o suzbijanju štetnika i bolesti, kao što je prilagođavanje datuma sadnje ili primjena pesticida u pravo vrijeme.
  • Modeli temeljeni na daljinskom istraživanju: Ovi modeli koriste satelitske snimke i druge podatke daljinskog istraživanja za praćenje zdravlja usjeva, otkrivanje faktora stresa i procjenu prinosa. Integracijom ovih informacija s drugim izvorima podataka, poljoprivrednici mogu donositi bolje odluke o upravljanju usjevima i optimizirati korištenje resursa.

Ukratko, analitika temeljena na jednadžbama u preciznoj poljoprivredi koristi matematičke modele i algoritme za analizu složenih interakcija između različitih čimbenika koji utječu na rast i upravljanje usjevima. Korištenjem ove analitike, poljoprivrednici mogu donositi odluke temeljene na podacima kako bi optimizirali poljoprivredne prakse, poboljšali prinose usjeva i smanjili utjecaj na okoliš.

Često postavljana pitanja

1. Kako precizna poljoprivreda može pomoći u rješavanju problema korištenja resursa i onečišćenja u poljoprivredi?

Može pomoći u rješavanju problema korištenja resursa i onečišćenja u poljoprivredi kroz ciljanu primjenu resursa, učinkovito upravljanje resursima, poboljšano praćenje i usvajanje praksi očuvanja. Primjenom inputa poput gnojiva i pesticida samo tamo gdje je potrebno, poljoprivrednici mogu smanjiti otpad i minimizirati onečišćenje.

Donošenje odluka temeljenih na podacima omogućuje optimalno upravljanje resursima, dok praćenje u stvarnom vremenu omogućuje pravovremene intervencije kako bi se spriječili incidenti onečišćenja. Osim toga, provedba praksi očuvanja potiče održivu poljoprivredu i smanjuje utjecaj na okoliš.

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.

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.

Podaci o prinosu i analitika u GeoPard

Objavljeno od dementievgeopard

U ovom članku:

  • Korištenje analitike prinosa u preciznoj poljoprivredi
  • Detaljna analiza podataka o prinosima u GeoPard Agriculture 
  • Vizualizacija svakog atributa u datotekama prinosa
  • Ispravak podataka o sirovom prinosu 
  • 5 praktičnih primjera korištenja karata prinosa
Sirovi i pročišćeni podaci o prinosu u GeoPardu
Sirovi i pročišćeni podaci o prinosu u GeoPardu

Podaci o prinosu omogućuje vam donošenje informiranijih odluka i poboljšanje učinkovitosti uzgoja.
Zone upravljanja poljima konstruirane na temelju višegodišnjih podataka o prinosu prikladne su za početnu procjenu potencijalnog prinosa i varijabilnosti hranjivih tvari u tlu kako bi se donijele buduće odluke o gospodarenju usjevima.

Analiza podataka o prinosu može se pretvoriti u kartu primjene varijabilne doze i koristiti, na primjer, za primjenu gnojiva. Njegova kalibracija je još jedna tema koju trebate razmotriti, a obradit ćemo je u zasebnoj objavi na blogu.

Napredna analitika u GeoPardu jest da možete provesti višeslojnu analizu kombiniranjem više slojeva podataka u jednu kartu i traženjem odnosa između slojeva podataka. 

Kombinirane zone produktivnosti mogu se generirati na temelju vegetacijskih indeksa sa satelitskih snimaka, topografije, podataka iz strojeva kao što su prinos, električna vodljivost, vlažnost tla i drugi, kao i rezultata agrokemijske analize.

Vizualizacija datoteka prinosa se vrši automatski nakon preuzimanja datoteke, njezina automatska obrada i čišćenje. U nastavku su prikazane dvije verzije karata - izvorna slika s podacima s monitora opreme kakva jest i GeoPard vizualizacija.

Sirovi podaci pretvoreni su u sliku kontinuirane gradijentne površine, radi lakšeg razumijevanja heterogenosti polja i stvaranja zona upravljanja.

Svaki od atributa datoteke prinosa dostupan je za vizualizaciju, kao što su vlaga, masa prinosa, volumen prinosa u mokrom i suhom stanju, potisna sila, potrošnja goriva, brzina stroja i tako dalje.

Korekcija sirovih podataka znači da ako je točka na polju neprirodna, bit će zaglađena (na primjer, radom preko ne pune širine hedera kombajna). Prilikom stvaranja podataka o prinosu temeljenih na zonama, možete ispraviti pojedinačne zone i poligone. 

Pogledajmo neke praktične primjere korištenja karata prinosa i drugih GeoPard slojeva podataka.

1. Zone upravljanja na temelju podataka o prinosu. Zone upravljanja mogu se konstruirati na temelju podataka o prinosu za jednu godinu ili za više godina. Važno je napomenuti da ne možete izravno slagati prinose iz različitih godina, jer ćete dobiti pristranost u korist jedne od godina.

Kako bi se smanjio ovaj učinak, GeoPard primjenjuje nekoliko algoritama kako bi težina svake godine bila ujednačena. Važnost pojedine godine možete postaviti pomoću alata Težina prilikom izrade višeslojne karte.

Takve zone upravljanja poljima mogu se koristiti za izradu karata primjene/recepta/Rx (VRA), izračunavajući potencijalni prinos u svakoj zoni.

Višegodišnja i višeslojna karta potencijala prinosa
Višegodišnja i višeslojna karta potencijala prinosa

2. Višeslojne zone s podacima o prinosu i drugim izvorima podataka (topografija, tlo, senzori, sateliti). Može se dodati višeslojna analitika i postavite težinu koju će imati na završne zone.

U ovom primjeru, na kartu su dodana tri sloja podataka: Prinos, Satelitske snimke i Topografija. Možete kombinirati bilo koje slojeve podataka koje smatrate relevantnima za analitiku. Višeslojna karta može se koristiti za daljnju analizu prinosa i za izradu VRA karata. 

Prinos, topografija i satelitske snimke
Višeslojne zone: Prinos, topografija i satelitske snimke

3. Izračun prinosa na razini zone i polja. Za analizu različitih tretmana, sorti sjemena i agronomskih praksi vjerojatno želite usporediti prosječni i ukupni prinos u svakoj zoni, traci ili između polja.

GeoPard to automatski izračunava kako bi vam olakšao usporedbu prinosa u apsolutnim brojkama. 

GeoPard izračunava prinos u apsolutnim brojevima na temelju datoteka prinosa. Ukupan i prosječan prinos za polje i svaku zonu
GeoPard izračunava prinos u apsolutnim brojevima na temelju datoteka prinosa. Ukupan i prosječan prinos za polje i svaku zonu

4. Zone ovisnosti temeljene na podaci o prinosu. Zone temeljene na podacima o prinosu mogu se preklopiti preko drugih podatkovnih zona i možete pretraživati ovisnosti između podatkovnih slojeva. Ovaj primjer prikazuje preklapanje visokog prinosa i prosječnog udjela proteina (1) te niskog prinosa i visokog udjela proteina (2) različitih sorti pšenice u polju.

Drugi primjeri uključuju odnos između utjecaja topografije na prinos, presjek niskih prinosa i nedostatka makro i mikronutrijenata u tlu, vlažnosti tla i slojeva električne vodljivosti (EC).

Presjecišta različitih prinosa i razina proteina
Presjecišta različitih prinosa i razina proteina

5. Karte primjene varijabilne stope (VRA) na temelju podataka o prinosu. Možete izraditi karte s receptima za različite operacije – gnojidbu, sjetvu, prskanje, navodnjavanje i planiranje uzorkovanja tla. Možete urediti broj i oblik zona.

Također možete izraditi kartu propisa za primjenu varijabilne doze kombiniranjem podataka o prinosu s drugim izvorima podataka (tlo, EC, satelit, topografija). 

Varijabilna stopa sjetve Stope sjetve po zoni
Varijabilne stope sjetve po zoni

Čak i ako nemate podatke o prinosu, možete koristiti GeoPard višegodišnje zone (do 33 godine) na temelju satelitskih snimaka ili kombinirajte ga s drugim slojevima podataka poput topografije za početak vašeg putovanja preciznom poljoprivredom. Ove analize često su u korelaciji s podacima analize prinosa, ali to je druga priča.

Često postavljana pitanja

1. Kako napraviti analizu prinosa?

Analiza prinosa je proces koji se koristi za procjenu produktivnosti i učinkovitosti usjeva ili poljoprivrednog sustava. Evo koraka za provođenje osnovne analize prinosa:

  • Izmjerite ukupni ubrani prinosPrikupite sve ubrane proizvode s određenog područja i izvažite ih.
  • Odredite područjeIzmjerite ili izračunajte ukupnu površinu zemljišta s kojeg je dobiven prinos.
  • Izračunajte prinos po jedinici površine: Ukupni požnjeveni prinos podijelite s površinom kako biste dobili prinos po jedinici površine (npr. prinos po hektaru).
  • Usporedite i analizirajte: Usporedite dobiveni prinos s podacima iz prethodnih godina ili regionalnim prosjekima kako biste procijenili učinak i utvrdili sve varijacije ili trendove.

Analiza prinosa pomaže poljoprivrednicima da donose informirane odluke, prate produktivnost usjeva i identificiraju područja za poboljšanje svojih poljoprivrednih praksi.

2. Što su podaci o prinosu?

Podaci o prinosu odnose se na prikupljene i zabilježene informacije o količini usjeva ili poljoprivrednih proizvoda dobivenih s određenog područja zemljišta. Uključuju mjerenja ili procjene količine ubranog prinosa, obično izražene u težini ili volumenu.

Pruža vrijedne uvide u produktivnost i učinkovitost usjeva, pomažući poljoprivrednicima da donose informirane odluke o svojim poljoprivrednim praksama, procijene učinkovitost različitih tehnika ili ulaganja te prate trendove ili varijacije u prinosima usjeva tijekom vremena.

3. Što je potencijal prinosa?

Potencijal prinosa odnosi se na maksimalni ostvarivi prinos ili razinu proizvodnje usjeva u idealnim uvjetima uzgoja. Predstavlja gornju granicu onoga što određena sorta usjeva ili biljna vrsta može dati u smislu količine i kvalitete.

Na potencijal prinosa utječu razni čimbenici poput genetike, uvjeta okoliša, dostupnosti hranjivih tvari i praksi upravljanja. Služi kao mjerilo ili referentna točka poljoprivrednicima i agronomima za procjenu učinkovitosti i produktivnosti različitih sorti usjeva te za prepoznavanje područja gdje se mogu napraviti poboljšanja kako bi se optimizirale razine prinosa.

Višeslojna (integrirana) analiza podataka u preciznoj poljoprivredi

Objavljeno od dementievgeopard

Precizna poljoprivreda je sposobna generirati ogromne količine podataka u obliku podataka o prinosu, satelitskih snimaka i plodnosti tla, između ostalog.

Nedostatak jednostavnih alata za preciznu obradu u oblaku koji pomažu proizvođačima usjeva u pretvaranju slojeva podataka s polja u korisno znanje i praktične preporuke ograničava primjenu tehnologija precizne poljoprivrede.

U preciznoj poljoprivredi, zone upravljanja su područja unutar polja koja imaju sličan potencijal prinosa na temelju vrste tla, položaja nagiba, kemije tla, mikroklime i/ili drugih čimbenika koji utječu na proizvodnju usjeva.

The znanje proizvođača o određenom području je vrlo važan dio procesa. Zone upravljanja smatraju se mehanizmom za optimizaciju unosa usjeva i potencijala prinosa.

Karta zone s 18 godina povijesti: povijesna karta s potencijalno produktivnim mjestima
Kombinirana karta nadmorske visine i sjene brda: Karta prikazuje najviše i najniže točke
Kombinirana povijesna karta iz 18 godina: karta iz 18 godina 1989.-2019. sa sjenčanjem brda
Kombinirana povijesna i DEM karta: DEM karta prikazuje najviše i najniže točke
Ispravljena karta podataka o prinosu usjeva za 2019. godinu
zone karta podataka o prinosu za 2019.
kombinirana povijesna karta DEM i hillshade
karte s istaknutim visokim nagibima
Kombinirana povijesna, DEM i karta nagiba
kombinirano 18 godina, DEM, karta poljoprivrednih polja na padinama i u sjeni brda

Karte generirane s jednim podatkovnim slojem i nekoliko podatkovnih slojeva.

Veliki izazov je izgraditi zone upravljanja koje savršeno odražavaju varijabilnost polja. Kombinacija različitih slojeva poput satelitskih snimaka, plodnosti tla, topografskih derivata i podataka monitora prinosa sljedeći je logičan korak u generiranju responzivnije zone upravljanja.

Višeslojna analitika (također poznata kao integrirana analiza) postaje dio GeoPardovog geoprostornog analitičkog sustava.

Klasične kombinacije integriranih parametara analize uključuju jedan ili više podataka o prinosu, NDVI kartu, nadmorsku visinu i fizikalno-kemijske karakteristike senzora tla. 

GeoPard podržava ove parametre i osim toga omogućuje uključivanje drugih slojeva terenskih podataka koji su već dostupni u sustavu ili ih je korisnik izravno učitao (uzorkovanje tla, skupovi podataka o prinosu itd.).

Kao rezultat toga, slobodni ste djelovati s potpuni skup parametara provođenje integrirane analitike:

Višeslojna analiza podataka o prinosu

Podatci daljinskog istraživanja

  • Karta potencijalne produktivnosti (jednogodišnja i višegodišnja)
  • Karta stabilnosti/varijacija
  • Vegetacijski indeksi NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI

Topografija:

  • Digitalna elevacija
  • Nagib
  • Zakrivljenost
  • Indeks vlažnosti
  • Sjene brda

Podaci o tlu:

  • pH
  • KEC (kapacitet izmjene kationa)
  • SOM (organska tvar u tlu)
  • K (kalij)
  • Tanak sloj površinskog tla, niži kapacitet zadržavanja vode (tlo sklono suši)
  • EC (električna vodljivost)
  • i druga kemijska svojstva dostupna u prenesenom skupu podataka

Važno je naglasiti da se prilagođeni faktori konfiguriraju na vrhu svakog podatkovnog sloja kako bi se dodijelili željeni težina sloja.Dobrodošli ste da podijelite svoje slučajeve upotrebe integrirane analitike i izradite karte zona upravljanja na temelju svog znanja o području prilikom odabira izvora podataka i njihovih težina u GeoPardu.

Slike u ovom blogu sadrže uzorak polja sa slojevima podataka (poput karte produktivnosti koja pokriva 18 godina, digitalnog modela elevacije, nagiba, sjene brda, podataka o prinosu iz 2019.) i raznim kombinacijama mapa za integracijsku analitiku. 

Možete pratiti korake evolucije upravljačkih zona dok istovremeno proširujete analitiku integracije dodatnim slojem podataka.

Često postavljana pitanja

1. Što su podatkovni slojevi?

Slojevi podataka odnose se na pojedinačne komponente ili elemente podataka koji su organizirani i složeni zajedno kako bi stvorili sveobuhvatan prikaz određenog područja ili teme.

Svaki sloj predstavlja specifičan aspekt podataka, kao što su geografske značajke, korištenje zemljišta, gustoća naseljenosti ili čimbenici okoliša. Ovi se slojevi mogu kombinirati i analizirati zajedno kako bi se dobili uvidi, vizualizirali obrasci i donosile informirane odluke.

Slojevi podataka se često koriste u geografskim informacijskim sustavima (GIS) i prostornoj analizi kako bi se bolje razumjeli i predstavili složeni podaci na vizualan i interpretativan način.

2. Što je integrirana analiza?

Integrirana analiza odnosi se na proces kombiniranja i analiziranja podataka iz više izvora ili disciplina kako bi se dobilo sveobuhvatnije i holističkije razumijevanje određenog problema ili fenomena.

To uključuje spajanje skupova podataka, primjenu statističkih tehnika i istraživanje odnosa između različitih varijabli ili domena.

Integrirana analiza omogućuje nijansiraniji i međusobno povezani pogled na složene sustave, olakšavajući prepoznavanje obrazaca, trendova i uzročno-posljedičnih odnosa koji možda nisu vidljivi pri analizi podataka izolirano.

Ovaj pristup omogućuje istraživačima i donositeljima odluka donošenje informiranijih i učinkovitijih odluka na temelju šireg raspona informacija.

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