Kategorija: Značajke proizvoda

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

Objavljeno od Muhammad Farjad

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

O tvrtkama:

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

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

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

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

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

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

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

Izračun razlike između ciljnih Rx i primijenjenih mapa

Objavljeno od Muhammad Farjad

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

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

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

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

Pogledajmo ovo detaljnije:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Što je ciljani recept (Target Rx) u poljoprivredi?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Što se primjenjuje na terenu (kako se primjenjuje)?

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

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

Koje su varijacije među njima?

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

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

Čimbenici koji utječu na varijacije

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

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

Zaključak

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

Model za automatsko otkrivanje granica polja za preciznu poljoprivredu tvrtke GeoPard

Objavljeno od Muhammad Farjad

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

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

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

1 - Sirova Sentinel-2 slika

1 – Sirova Sentinel-2 snimka

3 - Segmentirane granice polja

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

2 - Super-rezolucijska Sentinel-2 slika tvrtke GeoPard

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

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

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

 

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

 

Definiranje granica polja

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Kako je to korisno?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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. 

Topografija temeljena na podacima strojeva

Objavljeno od dementievgeopard

Mnogo podataka prikupljenih s polja ne koriste poljoprivrednici i agronomi. Na primjer, gotovo svaki moderni stroj ima GPS prijemnik koji je sposoban prikupljati podatke o nadmorskoj visini, a točnost se često poboljšava pomoću Kinematika u stvarnom vremenu (RTK). 

Topografska karta temeljena na podacima o strojevima
Topografija iz podataka o strojevima i vegetaciji

Većina ovih podataka se ne koristi aktivno jer je prilično dugotrajno izdvajanje, čišćenje i obrada tih informacija kako bi se iz njih dobila stvarna vrijednost. Jedna od glavnih ideja GeoParda je smanjenje složenosti korištenja podataka u preciznoj poljoprivredi. 

GeoPard je sposoban automatski izdvojiti podatke o nadmorskoj visini visoke točnosti iz:

  • Skupovi podataka o prinosu
  • Skupovi podataka EC/drugih senzora

GeoPard je koristio najbolje dostupno skup podataka o topografiji za svako polje, ali, nažalost, visokoprecizni lidar podaci nisu dostupni za svaku lokaciju u svijetu. Stoga će digitalni model elevacije temeljen na podacima o strojevima biti savršena opcija i značajno će poboljšati znanje o tom polju. 

Stoga, kao i u bilo kojem podatkovnom sloju u GeoPardu, možete stvoriti zone iz podataka o elevaciji strojeva pomoću Zones Creatora, koristiti te podatke u Modul Zone Ops (pronalaženje preklapanja među različitim skupovima podataka) i koristiti ga u višeslojna analitika.

Imajte na umu da je također moguće usporediti modeli topografije temeljeni na daljinskom istraživanju VS strojevima/RTK-u.

Što je topografska oprema?

Topografska oprema odnosi se na specijalizirane alate i instrumente koji se koriste u području topografije, što je proučavanje i mapiranje površinskih značajki Zemlje.

Što je topografska oprema

Ovi alati su dizajnirani za mjerenje i bilježenje različitih aspekata topografije zemljišta, uključujući nadmorsku visinu, nagib i konture. Evo neke od uobičajeno korištenih topografskih uređaja:

  • Totalna stanica: Totalna stanica je elektronički geodetski instrument koji kombinira funkcije teodolita (koristi se za mjerenje horizontalnih i vertikalnih kutova) i elektroničkog mjerača udaljenosti (EDM) za mjerenje udaljenosti. Koristi se za precizno pozicioniranje i mjerenje kutova i udaljenosti u topografskim istraživanjima.
  • GPS (Globalni sustav za pozicioniranje) prijemnik: GPS prijemnici koriste signale sa satelita za određivanje točnih položaja na Zemljinoj površini. U topografiji se GPS prijemnici koriste za uspostavljanje kontrolnih točaka i mjerenje koordinata, što je ključno za izradu točnih topografskih karata.
  • Instrument za niveliranje: Instrumenti za niveliranje, poput nivelmana ili digitalnog nivelmana, koriste se za mjerenje visinskih razlika ili elevacija između različitih točaka na tlu. Pomažu u određivanju kontura i nagiba terena.
  • LiDAR (detekcija i određivanje udaljenosti svjetlosti): LiDAR je tehnologija daljinskog istraživanja koja koristi lasersku svjetlost za mjerenje udaljenosti i stvaranje detaljnih trodimenzionalnih karata. Obično se koristi u zračnim ili zemaljskim istraživanjima za snimanje podataka o nadmorskoj visini visoke rezolucije.
  • Fotogrametrijska oprema: Fotogrametrija uključuje dobivanje mjerenja s fotografija. Za snimanje zračnih slika koriste se specijalizirane kamere, topografski strojevi, dronovi ili bespilotne letjelice (UAV) opremljene kamerama visoke rezolucije. Fotogrametrijski softver zatim se koristi za obradu tih slika i izdvajanje topografskih informacija.
  • Ručni GPS uređaji: Ručni GPS uređaji pružaju točne podatke o položaju u stvarnom vremenu. Prenosivi su i koriste se za navigaciju, mapiranje i prikupljanje podataka na terenu.
  • Terenske knjige i mjerni alati: Terenske knjige geodeti koriste za bilježenje mjerenja, skica i bilješki tijekom topografskih snimanja. Mjerni alati poput mjernih vrpci, mjernih motki i vrpci za označavanje udaljenosti koriste se za mjerenje udaljenosti i označavanje točaka interesa.

Ovo je neka od bitne topografske opreme koja se koristi na terenu. Važno je napomenuti da tehnološki napredak može uvesti nove alate ili varijacije postojeće opreme, stoga se preporučuje praćenje najnovijih dostignuća.

Što je topografski stroj?

Topografski stroj, također poznat kao topografski geodetski stroj ili topografski kartografski sustav, specijalizirani je alat koji se koristi u poljoprivredi za precizno mjerenje i kartiranje fizičkih značajki polja ili poljoprivrednog zemljišta.

Što je topografski stroj u poljoprivredi?

Dizajniran je za prikupljanje točnih podataka o nadmorskoj visini i stvaranje detaljnih topografskih karata koje predstavljaju konture terena, nagibe i druge bitne karakteristike.

Topografski stroj obično se sastoji od napredne geodetske opreme, uključujući GPS (Global Positioning System) prijemnike, laserske skenere, LiDAR (Light Detection and Ranging) senzore i ugrađena računala.

Ove komponente rade zajedno kako bi prikupile precizne podatke o lokaciji i izmjerile nadmorsku visinu različitih točaka na poljoprivrednom zemljištu.

Strojem upravljaju poljoprivredni stručnjaci ili obučeni tehničari koji ga raspoređuju na terenu. Dok se topografski stroj kreće kroz područje, koristi GPS signale za određivanje svog položaja i lasersku ili LiDAR tehnologiju za mjerenje visine terena. Prikupljeni podaci se zatim obrađuju i analiziraju kako bi se stvorile točne topografske karte.

Generirane topografske karte pružaju vrijedne informacije poljoprivrednicima i upraviteljima zemljišta. Omogućuju bolje planiranje i upravljanje poljoprivrednim aktivnostima, kao što su navodnjavanje, odvodnja i nivelacija zemljišta.

Razumijevanjem topografije zemljišta, poljoprivrednici mogu optimizirati svoje poljoprivredne prakse, smanjiti eroziju tla i povećati ukupnu produktivnost usjeva.

Zaključno, topografska oprema igra vitalnu ulogu u točnom mjerenju i mapiranju površinskih značajki Zemlje u području topografije. Informacije prikupljene pomoću ovih alata ključne su za izradu detaljnih topografskih karata, što zauzvrat pomaže u učinkovitom upravljanju zemljištem, planiranju poljoprivrednih aktivnosti i optimizaciji poljoprivrednih praksi. 

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