Kategorija: Upravljačke zone

Dobrodošli u odjeljak “Zone upravljanja u poljoprivredi” na našoj web stranici! Ovdje ćete pronaći mnoštvo informacija o jednom od najvažnijih koncepata u modernoj poljoprivredi.

Odnosi se na praksu podjele farme ili polja na manja područja na temelju čimbenika kao što su vrsta tla, topografija i druge karakteristike.

Na taj način, poljoprivrednici i upravitelji zemljišta mogu učinkovitije prilagoditi svoje poljoprivredne prakse specifičnim potrebama svake zone, što rezultira boljim prinosima usjeva, smanjenim troškovima ulaganja i poboljšanim utjecajem na okoliš.

U ovom odjeljku pronaći ćete članke, vodiče i resurse koji istražuju brojne prednosti zona upravljanja u poljoprivredi. Saznat ćete više o najnovijim istraživanjima i najboljim praksama te otkriti praktične savjete i alate za provedbu strategija zona upravljanja na vlastitom poljoprivrednom gospodarstvu ili imanju.

Bilo da ste iskusni poljoprivrednik koji želi optimizirati svoje poslovanje ili vlasnik zemljišta zainteresiran za održive prakse korištenja zemljišta, ovaj dio naše web stranice ima nešto za vas.

Vodič i ažuriranja za zone upravljanja

Zato zaronite, istražite i otkrijte mnoge načine na koje vam to može pomoći u postizanju vaših poljoprivrednih ciljeva, a istovremeno zaštititi naše prirodne resurse za buduće generacije.

Vizualizacija ekonomskih učinaka održive poljoprivrede pomoću GeoParda u preciznoj poljoprivredi

Objavljeno od Muhammad Farjad

Istraživači iz Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL) i GeoPard Agriculture udružili su se kako bi istražili ekonomičnost sustava strip-interkroppinga za održivu poljoprivredu. Svoja su otkrića podijelili na događanju Sveučilišta Hohenheim pod nazivom “Promicanje bioraznolikosti digitalnom poljoprivredom”, fokusirajući se na ekološki prihvatljive poljoprivredne prakse i njihove financijske učinke.

Njihov projekt, “Buduće ratarstvo”, imao je za cilj istražiti nove načine poljoprivrede, s posebnim naglaskom na usjevno-zaštitne trake. Ova tehnika uključuje uzgoj različitih usjeva jedan pored drugog u trakama unutar istog polja, što bi moglo smanjiti potrebu za kemikalijama i povećati bioraznolikost. Istraživači su željeli pronaći načine kako poljoprivredu učiniti ekološki prihvatljivijom, a istovremeno profitabilnom za poljoprivrednike.

Predvođeni Olivijom Spykman i Markusom Gandorferom iz LfL-a, uz Victoriju Sorokinu iz GeoParda, ova je suradnja započela tijekom programa EIT Food Accelerator. Koristeći svoje znanje u poljoprivredi, digitalnim alatima i analizi podataka, krenuli su u proučavanje ekonomske strane održivih poljoprivrednih praksi.

Dok Pritom se osvrćući na smanjenje sintetičkih unosa i povećanje bioraznolikosti, utvrdili su da je ekološki potencijal međuusjevne sadnje dobro istražen. Međutim, njezina mehanizacija i ekonomika rada, osobito s autonomnom opremom, zahtijevaju daljnju procjenu.

Ustanovili su da poljoprivrednici nisu sigurni u njegovu praktičnost, osobito s novom tehnologijom. Kako bi to riješili, razgovarali su s poljoprivrednicima u poljskom laboratoriju za usjevne trake kako bi razumjeli njihove brige i bolje komunicirali.

Nadalje, promjene u krajoliku mogu poljoprivrednike učiniti nevoljkima, stoga je važno pružiti jasne informacije unaprijed. Stoga digitalni alati, poput vizualizacija, mogu olakšati komunikaciju između poljoprivrednika i njihovih zajednica, potičući prihvaćanje i uvažavanje ekološki korisnih transformacija krajolika.

Na primjer, na Novom Zelandu poljoprivrednici su koristili naočale za virtualnu stvarnost (VR) kako bi vizualizirali prikladna područja za pošumljavanje, pomažući u planiranju na razini farme ilustrirajući utjecaje na profitabilnost farme, estetske značajke krajolika i ruralne zajednice. Takve vizualizacije mogu poboljšati razumijevanje i interes poljoprivrednika za promjene krajolika, iako uspješna provedba također ovisi o samopouzdanju poljoprivrednika.

Slično tome, u ovom istraživanju, program GeoPard temeljen na oblaku korišten je za analizu sustava proizvodnje u redovima usjeva iz više perspektiva. Jednadžbe GeoParda parametrizirane su empirijskim podacima iz projekta Future Crop Farming. Početni rezultati uključuju vizualizacije unosa herbicida i dušika te prinosa, s planiranim složenijim izračunima.

Karta primjene herbicida koja prikazuje

Nadalje, sustav je integrirao različite izvore podataka, uključujući:

  • Podaci o prinosu i primijenjenim ulazima
  • Informacije o cijenama usjeva i zaštite bilja (dostupne prema nahođenju korisnika)
  • Satelitske snimke (Sentinel-2, Landsat, Planet)
  • Topografski podaci
  • Zone mape povijesnih podataka dostupne u GeoPardu

U međuvremenu, glavne korištene tehnike uključivale su prostornu analizu i učinkovito rukovanje prostornim podacima pomoću NumPy okvira. Podaci su potjecali iz .xlsx i .shp datoteka. Međutim, shape datoteka nije sadržavala specifične detalje o pojedinačnim trakama, što je zahtijevalo integraciju različitih formata podataka.

GeoPard je olakšao prostorno organiziranje podataka kako bi se detalji specifični za trake povezali s njihovim odgovarajućim lokacijama na terenu. Stoga je integrirani skup podataka, prikazujući trake, poslužio kao osnova za opisnu analizu pokusa u GeoPardu.

Iako istraživanje nije obuhvatilo primjenu inputa po promjenjivoj stopi, GeoPardovo mapiranje visoke rezolucije (veličina piksela: 3x3 metra) omogućilo je detaljiziran prikaz na razini piksela, dodajući složenost. Ovo detaljno mapiranje je vrijedno za buduće primjene, poput kombiniranja više slojeva ili integriranja prostorno varijabilnih informacija kao što su ‘profil uroda’ temeljeni na podacima uroda malih razmjera prikupljenim kombajnima po parcelama u istraživačkom projektu.

Karta prinosa po usjevima u punom prikazu i zumirana za prikaz pojedinosti na razini piksela

Istraživači su također otkrili da, iako je GeoPard primarno služio deskriptivne funkcije, posjeduje potencijal za složenije vizualizacije. Na primjer, uvrštavanje podataka o prinosu na razini pod-traka i informacija o cijenama moglo bi pomoći u stvaranju profitnih mapa, prikazujući rubne efekte između susjednih poljoprivrednih traka.

Nadalje, integracija podataka iz ekonomske analize rada mogla bi otkriti utjecaje smanjenja ekonomija razmjera za promicanje bioraznolikosti. Takvi podaci mogu pomoći u modeliranju scenarija, omogućujući istraživanje različitih plodoreda, širina traka i vrsta mehanizacije, s fokusom na rezultate specifične za polje radi poboljšanja poljoprivrednog upravljanja i donošenja odluka.

Stoga bi se postavka mogla funkcionirati kao digitalni blizanac, s prijenosom podataka u stvarnom vremenu s terenskih strojeva i senzora na GeoPard, što je mogućnost već postignuta s nekim komercijalnim tehnologijama i satelitskim podacima. Međutim, zabrinutost poljoprivrednika o kompatibilnosti tehnologije naglašava potrebu za integracijom dodatnih izvora podataka za širu primjenjivost.

Karte zona upravljanja i uzgajivači kukuruza: Koliko su važni?

Objavljeno od Muhammad Farjad

Tijekom višegodišnje analize, istraživači su testirali mogu li karte zona upravljanja temeljene na uvjetima tla, topografiji ili drugim značajkama krajolika pouzdano predvidjeti koji će dijelovi kukuruzišta imati najviše koristi od povećanih stopa sjetve ili primjene dušika.

Studija je otkrila da, suprotno uvriježenim pretpostavkama, reakcije usjeva na iste čimbenike značajno variraju iz godine u godinu. Čini se da najnepredvidljiviji čimbenik, vrijeme, ima najveći utjecaj na to kako su usjevi reagirali na te čimbenike. Međutim, poljoprivrednici i dalje mogu poduzeti korake za upravljanje utjecajima vremena na svoje usjeve.

Mapiranje zona upravljanja nastalo je zbog porasta interesa za digitalnu poljoprivredu - korištenje novih tehnologija prikupljanja i analize podataka kako bi se bolje razumjelo međudjelovanje čimbenika koji utječu na prinose usjeva, objasnio je profesor znanosti o poljoprivredi sa Sveučilišta Illinois Urbana-Champaign, Nicolas Martin, koji je proveo analizu s bivšim postdoktorskim istraživačem Carlosom Agustinom Alessom.

Ove metode uključuju korištenje senzora na terenu, satelitskih podataka i drugih digitalnih alata za praćenje kako usjevi reagiraju na lokalne uvjete, gnojivo, količine sjemena i druge inpute. Cilj je smanjiti rasipanje ili destruktivne prakse uz istovremeno maksimiziranje prinosa, dodao je Martin.

Nedavna studija koristila je jedinstvenu metodu za validaciju predviđanja karata zona upravljanja.

“Koristili smo naše poljoprivredne strojeve kao pisač, generirajući mozaik ulaza sličan prošivenom pokrivaču s raznim bojama”, objasnio je Martin. “Eksperiment smo proveli na više lokacija, koristeći potpuno randomizirani dizajn.”

Istraživači su proveli svoju studiju na sedam tipičnih nenavodnjavanih lokacija za proizvodnju kukuruza u Illinoisu. Svaka lokacija bila je podijeljena na brojne parcele. Različite stope sjetve kukuruza i primjene dušika nasumično su dodijeljene svakoj parceli.

Osim toga, istraživači su izmjerili sastav tla, topografiju i druge značajke krajolika specifične za svako mjesto. Standardizirali su sve varijable osim vremenskih uvjeta na poljima. Ova studija provedena je od 2016. do 2021. godine.

Istraživači su nekoliko godina mjerili prinos svake parcele u vrijeme žetve. To im je pomoglo da utvrde koje parcele najbolje reagiraju na različite unose svake godine. Koristili su napredni algoritam slučajne šume kako bi utvrdili koji čimbenici - poput vremenskih uvjeta, karakteristika tla ili nagiba - najtočnije predviđaju hoće li povećanje primjene dušika ili korištenje veće sjetvene norme povećati prinose.

Martin je objasnio da su vremenske varijable primarni čimbenici koji utječu na prostorne obrasce odgovora na dušik ili sjetvu, a atributi krajolika i tla usko slijede. Osim toga, napomenuo je da se ti odgovori mijenjaju svake godine zbog vremenskih utjecaja, što rezultira nedosljednošću, barem na poljima koja smo ispitali.

“To znači da parcela koja dobro reagira na veću količinu dušika jedne godine možda neće tako dobro reagirati sljedeći put kada se na njoj zasadi kukuruz”, rekao je. “Zbog toga koncept mapiranja zona upravljanja nije pouzdan prediktor odgovora usjeva na unose.”

“Vjerujemo da ovi nalazi mogu djelomično objasniti zašto poljoprivrednici nisu jednoglasno usvojili tehnologije precizne poljoprivrede”, rekao je Martin.

Istraživači vjeruju da bi prikupljanje više podataka tijekom više godina i korištenje boljih alata za analizu na licu mjesta moglo poboljšati točnost mapiranja zona upravljanja.

Ovo istraživanje podržali su Služba za očuvanje prirodnih resursa Ministarstva poljoprivrede SAD-a i Nacionalni institut za hranu i poljoprivredu.

Zone upravljanja u preciznoj poljoprivredi za optimizaciju prinosa

Objavljeno od Muhammad Farjad

Precizna poljoprivreda je način poljoprivrede koji koristi tehnologiju za optimizaciju korištenja inputa. Primjenom inputa u pravoj količini, vremenu i mjestu može se poboljšati prinos usjeva, kvaliteta, profitabilnost i održivost. Jedan od ključnih koncepata u preciznoj poljoprivredi su zone upravljanja.

Što su zone upravljanja i zašto se koriste?

Zona upravljanja je podregija polja koja ima slične karakteristike i slično reagira na ulazne podatke. Mogu se temeljiti na čimbenicima kao što su vrsta tla, tekstura, organska tvar, električna vodljivost, nadmorska visina, nagib, zdravlje usjeva, povijest prinosa i drugo.

Zone upravljanja koriste se za podjelu polja na manje jedinice kojima se može upravljati različito prema njihovim potrebama i potencijalu. Na primjer, polje može imati područja s različitim teksturama tla, kao što su glina, ilovača i pijesak.

Ta područja mogu imati različit kapacitet zadržavanja vode, dostupnost hranjivih tvari i drenažu. Primjena iste količine vode ili gnojiva na cijelo polje može rezultirati prekomjernim navodnjavanjem ili nedovoljnom gnojidbom u nekim područjima, a obrnuto u drugima.

To može dovesti do rasipanja resursa, smanjenog prinosa usjeva i ekoloških problema. Stvaranjem MZ na temelju teksture tla, poljoprivrednik može prilagoditi stope navodnjavanja i gnojidbe za svaku zonu kako bi odgovarale uvjetima tla i potrebama usjeva. To može povećati učinkovitost korištenja vode, učinkovitost korištenja hranjivih tvari i prinos usjeva.

Razgraničenje zona upravljanja u preciznoj poljoprivredi

Određivanje zona upravljanja u zaštićenom području proces je stvaranja različitih zona na polju na temelju sličnosti u tom području. Ove zone pomažu poljoprivrednicima da odluče kako učinkovitije koristiti stvari poput vode, gnojiva i pesticida.

Što su zone upravljanja i zašto se koriste

Da bi to učinili, poljoprivrednici prikupljaju podatke o tlu, obliku zemljišta ili koliko dobro usjevi rastu na različitim mjestima. Zatim koriste računalne programe za grupiranje područja koja su slična. Na primjer, mjesta sa sličnim tlom ili mjesta gdje usjevi uvijek dobro rastu postaju vlastite zone.

Nakon što uspostave te zone, poljoprivrednici mogu pametnije upravljati resursima. Mogu dati više vode zonama kojima je potrebna ili koristiti manje kemikalija na mjestima kojima nije potrebna toliko. To pomaže uštedjeti novac, zaštititi okoliš i uzgojiti bolje usjeve.

Postoje različite metode i alati za razgraničenje MZ u PA, ali jedna od najčešćih i preporučenih je klaster analiza. Klaster analiza je tehnika rudarenja podataka koja grupira podatkovne točke u klastere na temelju njihove sličnosti ili različitosti.

Klaster analiza može se primijeniti na prostorne podatke, kao što su uzorci tla, karte prinosa ili satelitske snimke, kako bi se identificirala homogena područja unutar polja. Uključuje sljedeće ključne korake:

  • Prikupljanje podataka: Prikupite podatke o polju, kao što su podaci o tlu, zapisi o prinosu i drugo.
  • Analiza podataka: Koristite tehnologiju (poput GIS-a) za proučavanje podataka, pronalaženje obrazaca i razlika na terenu.
  • Grupiranje: Grupirajte slična područja na temelju podataka. Na primjer, područja sa sličnim vrstama tla postaju zone.
  • Definicija granicePostavite jasne granice između ovih zona kako biste izbjegli miješanje resursa.
  • Karakterizacija zoneSvaka zona opisana je svojim jedinstvenim karakteristikama, kao što su vrsta tla ili razina hranjivih tvari.
  • Integracija podatakaKombinirajte podatke iz različitih izvora, poput istraživanja tla i satelitskih snimaka, kako biste zone učinili još točnijima.

Kako se stvaraju zone upravljanja?

Postoje različite metode za stvaranje zona upravljanja u preciznoj poljoprivredi. Neke od uobičajenih metoda su:

  • Korištenje postojećih karata tla ili istraživanja koja pružaju informacije o svojstvima i granicama tla.
  • Korištenje senzora ili sondi za tlo koje mjere parametre tla kao što su električna vodljivost, vlaga, pH i drugo.
  • Korištenje daljinskog istraživanja ili zračnih snimaka koji bilježe pokazatelje zdravlja usjeva kao što su vegetacijski indeksi, biomasa, sadržaj klorofila i drugo.
  • Korištenje monitora prinosa ili karata koje bilježe podatke o prinosu i kvaliteti usjeva tijekom više godina.
  • Korištenje alata za analizu ili modeliranje podataka koji integriraju više izvora podataka i primjenjuju statističke ili prostorne tehnike za identifikaciju obrazaca i klastera.

1. Karte ili istraživanja tla

U preciznoj poljoprivredi, MZ se izrađuju korištenjem postojećih karata tla ili istraživanja, koja pružaju bitne podatke o svojstvima i granicama tla.

metode za stvaranje zona upravljanja u preciznoj poljoprivredi.

Koriste se dvije primarne metode uzorkovanja tla: mrežno uzorkovanje, podjela polja na kvadrate za uzorke tla i zonsko uzorkovanje, grupiranje područja sa sličnim svojstvima tla. Mrežno uzorkovanje nudi detaljan uvid u varijabilnost polja, ali dolazi s većim troškovima zbog povećanog broja uzoraka.

Učinkovitost uzorkovanja po zonama ovisi o metodi i veličini. Integracijom ovih podataka s pristupima uzorkovanja, precizna poljoprivreda optimizira raspodjelu resursa specifičnim uvjetima tla unutar zona, potičući održivost i produktivnost usjeva.

2. Električna vodljivost tla

U preciznoj poljoprivredi, senzori i sonde za tlo mjere bitne parametre tla kao što su električna vodljivost (EC), vlaga i pH. EC tla, izražen u mS/m, mjeri električnu vodljivost tla.

Slanjem kontroliranih struja u tlo i geotagiranjem mjerenja GPS koordinatama, ovi alati pomažu u kvantificiranju varijacija teksture tla i potencijala prinosa. Oni informiraju odluke o upravljanju hranjivim tvarima, normama sjetve, dubinama i rasporedima navodnjavanja.

Podaci o elektroforezi tla također nude brz i isplativ uvid u svojstva tla poput teksture, kapaciteta izmjene kationa (CEC), drenaže, organske tvari i slanosti, omogućujući stvaranje preciznih MZ za optimizirane poljoprivredne prakse.

3. Daljinsko istraživanje ili zračne snimke

Stvaranje zona upravljanja u preciznoj poljoprivredi uključuje korištenje daljinskog istraživanja ili zračnih snimaka za snimanje ključnih pokazatelja zdravlja usjeva kao što su vegetacijski indeksi, biomasa, sadržaj klorofila i drugo.

Kako se koriste MZ-ovi Prednosti

To se postiže korištenjem zrakoplova ili dronova opremljenih tehnologijom snimanja sposobnom za generiranje slika visoke rezolucije. Primjenom sofisticiranih tehnika analize slika, te se slike obrađuju kako bi se razgraničile zone unutar polja.

4. Monitori prinosa

U preciznoj poljoprivredi, zone se uspostavljaju korištenjem monitora prinosa i karata koje prikupljaju vitalne podatke o prinosu i kvaliteti usjeva tijekom nekoliko godina.

Ovaj proces, poznat kao mapiranje prinosa, uključuje praćenje u stvarnom vremenu na kombajnima, bilježenje informacija o masi usjeva, razini vlage i pokrivenoj površini.

Nakon toga, ti se podaci koriste za izradu sveobuhvatnih karata prinosa, što potiče preciznije i učinkovitije poljoprivredne prakse.

5. Alati za analizu ili modeliranje podataka

U preciznoj poljoprivredi pažljivo stvaramo MZ-ove koristeći napredne alate koji analiziraju podatke. Ti alati objedinjuju mnogo različitih informacija i pomažu nam da vidimo obrasce na farmi. Koriste matematiku i karte kako bi otkrili gdje bismo trebali usmjeriti svoju pažnju. To pomaže poljoprivrednicima da donesu pametne odluke o tome gdje koristiti resurse poput vode i gnojiva. To poboljšava poljoprivredu i pomaže usjevima da dobro rastu.

Međutim, izbor metode ovisi o dostupnosti podataka, vrsti unosa koji treba mijenjati, veličini polja, cijeni tehnologije i preferencijama poljoprivrednika. Cilj je stvoriti zone koje su smislene, dosljedne i praktične.

Kako se koriste MZ-ovi? Prednosti

Nakon što se zone stvore, mogu se koristiti za usmjeravanje primjene varijabilnih stopa (VST) inputa kao što su sjeme, gnojiva, voda i pesticidi. VST je tehnika koja omogućuje promjenu stope primjene inputa unutar polja na temelju informacija o zoni upravljanja.

Za provedbu VRA, poljoprivredniku je potrebno:

  • Regulator promjenjive brzine koji može prilagoditi brzinu primjene prema mapi propisa ili povratnoj informaciji senzora.
  • Globalni sustav pozicioniranja (GPS) koji može locirati položaj aplikatora unutar polja.
  • Geografski informacijski sustav (GIS) koji može pohranjivati, prikazivati i analizirati prostorne podatke kao što su MZ i karte s receptima.

Korištenje VRA temeljenog na MZ može pomoći poljoprivredniku da:

  • Primjenjujte sredstva tamo gdje su najučinkovitija i izbjegavajte prekomjernu ili nedovoljnu primjenu.
  • Poboljšati produktivnost tala s ograničenom plodnošću ili ograničenom količinom vode.

Optimizirajte zone upravljanja pomoću GeoParda 

Nadalje, prilagođavanjem stopa primjene unosa, poljoprivrednici mogu smanjiti troškove unosa na tlima koja ne reagiraju ili imaju nizak potencijal produktivnosti. Ovaj isplativ pristup osigurava mudro ulaganje resursa.

Također je vrijedno napomenuti da precizna poljoprivreda, s MZ i primjenom varijabilnih stopa (VRA), koristi okolišu minimiziranjem ispiranja hranjivih tvari, smanjenjem otjecanja kemikalija u vodene površine i sprječavanjem erozije tla.

Optimizirajte zone upravljanja pomoću GeoParda

GeoPard Agriculture pojednostavljuje preciznu poljoprivredu svojim Zone upravljanja i VRA karte, što korisnicima omogućuje stvaranje prilagođenih zona i karata s receptima na temelju različitih slojeva podataka poput satelitskih snimaka, analize tla i još mnogo toga.

Ove su karte kompatibilne s poljoprivrednom opremom i strojevima. Korisnici također mogu provoditi višeslojne analize, identificirati područja s većim ili nižim potencijalom prinosa i otkriti trendove stabilnosti polja. Platforma nudi karte s više slojeva kako bi otkrila ovisnosti između različitih zonskih karata i olakšala jednostavne prilagodbe zona.

Osim toga, GeoPard podržava mapiranje varijabilne doze (VRA) za precizne poljoprivredne operacije i pruža statistiku o točnosti na razini zone. Nudi kompatibilnost podataka za izvoz i omogućuje ručno prilagođavanje zona i recepte temeljene na jednadžbama za izračun troškova.

Zaključak

Precizna poljoprivreda je transformativni pristup poljoprivredi koji koristi tehnologiju i uvide temeljene na podacima kako bi poboljšao proizvodnju usjeva. Bilo da se radi o korištenju podataka sa senzora tla, daljinskog istraživanja, monitora prinosa ili alata za analizu podataka, osnažuje poljoprivrednike da stvore zone upravljanja prilagođene njihovim poljima. Te zone optimiziraju raspodjelu resursa, što dovodi do poboljšanih prinosa usjeva, smanjenih troškova i održivih poljoprivrednih praksi.

LfL koristi platformu GeoPard za svoj budući projekt uzgoja usjeva

Objavljeno od Muhammad Farjad

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Oko

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

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

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

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

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

GeoPardovi grafovi razvoja usjeva za preciznu poljoprivredu

Objavljeno od Muhammad Farjad

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

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

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

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

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

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

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

PlanetImagery (d

Objavljeno od dementievgeopard

Pristup slikama planeta postao je jednostavniji, brži i pristupačniji uz GeoPard Agriculture. Od kolovoza 2022. GeoPard je objavio mogućnosti pretraživanja i analize samo zatraženih slika planeta iz korisnikovog željenog raspona datuma.

Dakle, korisnik GeoParda zahtijeva samo željene slike planeta i može ih koristiti u GeoPard analitičkom alatnom okviru.

Slike planeta se protežu Sentinel i Landsat pokrivenosti (obezbijeđene prema zadanim postavkama) i mogu se miješati s drugim slojevima podataka (skupovi podataka o strojevima za žetvu/prskanje/sijanje, topografski profil) putem postojećih Višeslojni, Višegodišnji, i Alati za jednadžbe. 

 

Planet Imagery za kreiranje menadžment zona

 

Planeta je najveća mreža satelita za promatranje Zemlje koja isporučuje gotovo dnevni globalni skup podataka i omogućuje svoje visokorezolucijske i visokofrekventne satelitske snimke.

Zone upravljanja temeljene na snimkama Planet Scopea (rezolucija 3,5 m).

Pročitajte više o GeoPard / Planet Partnerstvo.

Što je snimanje planeta i njegova upotreba za stvaranje zona upravljanja?

Odnosi se na satelitske snimke koje pruža Planet Labs, privatna tvrtka koja upravlja flotom malih satelita zvanih Doves. Ovi sateliti svakodnevno snimaju slike Zemljine površine visoke rezolucije. Izraz "rezolucija od 3 m" znači da svaki piksel na slici predstavlja područje na tlu veličine 3 × 3 metra. Ova razina detalja omogućuje detaljnu analizu i praćenje različitih značajki i promjena na Zemljinoj površini.

Kada je riječ o stvaranju zona upravljanja, snimke planeta s dnevnom rezolucijom od 3 m mogu biti vrlo korisne za razne industrije i primjene, kao što su:

  • PoljoprivredaSlike visoke rezolucije mogu pomoći u stvaranju zona upravljanja u poljoprivredi, gdje različita područja polja mogu zahtijevati različite tretmane, poput navodnjavanja, gnojidbe ili suzbijanja štetočina. Analizom slika, poljoprivrednici mogu prepoznati obrasce povezane sa zdravljem usjeva, vlagom tla i drugim čimbenicima, što im omogućuje donošenje boljih odluka o raspodjeli resursa.
  • Upravljanje okolišem: Satelitske snimke mogu se koristiti za identifikaciju i praćenje ekološki osjetljivih područja, kao što su močvare, šume i staništa divljih životinja. Ove se informacije mogu koristiti za stvaranje zona upravljanja koje štite ta područja i osiguravaju održive prakse korištenja zemljišta.
  • Urbano planiranje: Slike visoke rezolucije mogu pomoći urbanistima da identificiraju područja rasta, obrasce korištenja zemljišta i razvoj infrastrukture. Ove se informacije mogu koristiti za stvaranje upravljačkih zona koje usmjeravaju budući razvoj i osiguravaju učinkovito korištenje resursa.
  • Upravljanje katastrofama: Satelitske snimke mogu pomoći u identificiranju i praćenju područja sklonih katastrofama, kao što su poplavne ravnice ili žarišta šumskih požara. Zone upravljanja mogu se stvoriti kako bi se uspostavili putovi evakuacije, dodijelili resursi za odgovor na katastrofe i informirale politike korištenja zemljišta koje minimiziraju rizik od budućih katastrofa.
  • Upravljanje prirodnim resursima: Slike visoke rezolucije mogu pomoći u praćenju i upravljanju resursima poput vode, minerala i šuma. Identificiranjem područja visoke vrijednosti resursa ili oskudice mogu se stvoriti zone upravljanja kako bi se osiguralo održivo korištenje i očuvanje tih resursa.

Ukratko, snimke planeta s dnevnom rezolucijom od 3 m vrijedan su alat za stvaranje zona upravljanja u raznim područjima, pružajući ažurne i detaljne informacije koje mogu pomoći donositeljima odluka da optimiziraju raspodjelu resursa i osiguraju održive prakse korištenja zemljišta.

Često postavljana pitanja

1. Što se može utvrditi korištenjem slika?

Korištenje snimaka može pomoći u uspostavljanju učinkovitijeg i djelotvornijeg poljoprivrednog sustava. Korištenjem tehnologija poput dronova ili satelitskog snimanja, snimci mogu pružiti vrijedne uvide u zdravlje usjeva, stanje tla i potrebe za navodnjavanjem.

Pomaže u identificiranju problematičnih područja, poput najezde štetnika ili nedostatka hranjivih tvari, omogućujući poljoprivrednicima da poduzmu ciljane akcije. Nadalje, snimke pomažu u praćenju rasta i razvoja usjeva, omogućujući precizno donošenje odluka i maksimiziranje prinosa. 

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.

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. 

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