Oznaka: Daljinska istraživanja

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. 

Kako satelitske snimke pomažu u praćenju usjeva

Objavljeno od dementievgeopard

Satare snimke jedna su od najsvestranijih funkcija koje se mogu implementirati u poljoprivrednoj proizvodnji radi poboljšanja procesa donošenja odluka. Donošenje odluka, temeljenih na velikoj količini podataka, može pomoći poljoprivrednicima, agronomima ili savjetnicima u razumijevanju situacije i procesa koji se odvijaju na poljoprivrednim površinama koje su predmet praćenja.

Što je satelitska snimka?

Satellitsko snimanje, poznato i kao satelitsko daljinsko istraživanje, proces je korištenja satelitskih snimaka za prikupljanje informacija o Zemljinoj površini, atmosferi i oceanima. Ova tehnologija uključuje korištenje sateliti opremljene specijaliziranim senzorima i kamerama koje mogu snimiti slike Zemlje visoke rezolucije iz svemira.

Snimke dobivene satelitima mogu se koristiti za razne primjene, uključujući praćenje vremenskih obrazaca, praćenje promjena u okolišu, mapiranje korištenja zemljišta i vegetacije te procjenu utjecaja prirodnih katastrofa. Također se mogu koristiti u vojne svrhe i za obavještajne potrebe.

Satellitsko snimanje sa svojim prednostima može prikazati situacije koje se ne mogu vidjeti redovnim promatranjem. Redovita promatranja mogu biti vrlo zahtjevna u smislu količine uloženog rada, financija i vremena.

Čak i uz redovita promatranja tijekom razdoblja rasta usjeva, postoji nekoliko stvari koje se ne mogu vidjeti golim okom, poput rane pojave bolest i oštećenja uzrokovanih štetočinama koja na kraju rezultiraju degradacijom klorofila na staničnoj razini.

Integracijom i izračunom spektralnih pojaseva nevidljivih ljudskom oku, uzgajivači i savjetnici mogu lako vizualizirati razgradnju klorofila prije vidljivih simptoma bolesti ili oštećenja od štetnika na biljkama.

Multispektralne satelitske snimke

Ove prednosti u nadzoru usjeva povoljne su s obzirom na današnje tehnologije, omogućujući implementaciju takvih informacija u geografske informacijske sustave, što rezultira stvaranjem pravodobnog i kvalitetnog skupa podataka spremnih za korištenje u procesima donošenja odluka u vezi sa sustavima poljoprivredne proizvodnje.

Osim donošenja odluka temeljenih na informacijama, satelitske snimke mogu se koristiti za izvještavanje, vođenje evidencije i integraciju s različitim skupovima podataka (modeli bolesti i štetnika, atlasi prinosa, praćenje štetnika, karte gnojidbe i sl. ) kako bi se stvorio još funkcionalniji sustav praćenja usjeva i način na koji poljoprivrednik ili drugi stručnjaci vide napredak usjeva tijekom razdoblja rasta.

Satellitske snimke koriste se u poljoprivredi za praćenje usjeva, procjenu zdravlja biljaka, identificiranje problema kao što su bolesti ili nedostatak hranjivih tvari, te za precizno određivanje količine vode i gnojiva potrebne u različitim dijelovima polja.

Slike se mogu koristiti za modeliranje i izračunavanje spektralnih indeksa koji se kasnije izjednačuju za vizualizaciju u obliku kolorne sinteze, bilo u vidljivom dijelu spektra ili uključivanjem drugih val erozija prikazano različitim bojama.

Spektralni indeksi su kombinacije spektralne refleksije dviju ili više valnih duljina za prikaz značajki od interesa. Indeksi usjeva najčešće se koriste u poljoprivredi, ali indeksi se koriste za identifikaciju spaljenih područja, drugih umjetnih značajki, vode i drugih geoloških značajki.

Hiperspektralna satelitska snimka

Korisni spektralni indeksi u proizvodnji usjeva uključuju:

  • NDVI Vegetacijski indeks normalizirane razlike.
  • EVI (Indeks poboljšane vegetacije).
  • NDVI s crvenim rubom (Red Edge Normalized Difference Vegetation Index).
  • GNDVI (Zeleni normalizirani indeks razlike vegetacije).
  • MSI ili NDWI (Indeks vlažnog stresa).
  • LAI (Indeks lisne površine).

NDVI je jedan od najčešće korištenih indeksa i često se koristi za pregled početnog stanja usjeva. Drugi indeksi rade s određenim značajkama, tako da su rezultati specifični za određena poljoprivredna mjesta, važno je raditi s poviješću zemljišne vegetacije.

NDVI (Indeks Vegetacije Pojačanih Razlika)

Ovaj indeks je mjera zelenila vegetacije i općenito je najčešće korišteni indeks. Lišće reflektira infracrveno svjetlo (NIR) i koristi samo vidljivo svjetlo za fotosintezu. To znači da se zdrava biljka s dobrom stopom fotosinteze može analizirati usporedbom NIR-a s vidljivim crvenim svjetlom.

Bolesna vegetacija će reflektirati više vidljive svjetlosti i manje NIR-a. Zdrava vegetacija će smanjiti dio vidljive svjetlosti koja pada na nju. Međutim, NDVI je osjetljiv na efekte tla (svjetlost i boja), oblačnog pokrivača i sjene. Također, NDVI vrijednosti mogu biti netočne u situaciji guste vegetacije.

Indeks poboljšane vegetacije

Ovaj indeks je standard za spektre umjerene rezolucije – instrument koji se koristi na satelitima Terra i Aqua. EVI predstavlja alternativu NDVI-u koja se odnosi na neke od njegovih nedostataka, npr. ograničenja tla i atmosfere, optimizacijom refleksije vegetacije lišća.

Koristi plavi dio vidljivog spektra za ispravak signala, smanjujući učinke spomenutih ograničenja uključujući raspršenje elektromagnetskog zračenja aerosolima.

RENDVI ili NDRE (Red Edge Normalized Difference Vegetation Index)

Ovaj indeks temelji se na standardnom NDVI indeksu, ali s modifikacijama. RENDVI je vrlo koristan u preciznoj poljoprivredi, praćenju šuma i otkrivanju stresa usjeva.

Njegova učinkovitost proizlazi iz uključivanja valnih duljina koje pripadaju crvenom dijelu spektra, a ne valnih duljina koje odgovaraju vrijednosti refleksije i apsorpcije. Posebno je pogodan za otkrivanje malih promjena u stanju vegetacije.

GNDVI (Indeks zelenila normalizirane razlike)

Ovaj indeks je sličan NDVI indeksu i mjeri refleksiju svjetlosti u zelenom dijelu spektra u rasponu valnih duljina od 540 do 570 nanometara, umjesto u crvenom dijelu spektra. Ovo čini indeks osjetljivijim na sadržaj klorofila u zelenim dijelovima usjeva.

MSI (Indeks Stresa Vlage)

Ovaj indeks je osjetljiv na povećanje sadržaja vode u lišću. MSI indeks se koristi za otkrivanje stresa uzrokovanog nestašicom vode i dobar je pokazatelj stanja usjeva koji se često koristi za modeliranje usjeva, analizu požara i fiziologiju ekosustava. Visoke vrijednosti ukazuju na stres vode i niži sadržaj vode.

LAI (Indeks lisne površine)

Ovaj indeks se koristi za procjenu površine lišća te za predviđanje rasta i prinosa biljaka.

Vrste satelitskih snimaka usjeva

Sateliti i pružatelji tehnologija Vrsta satelitske snimke Ponovi ciklus Prostorna rezolucija
Landsat4-9 RGB, MULTISPEKTRALNI, PANROMATSKI 8 dana 15, 30, 100 m
Sentinel-2, RGB, MULTISPEKTRALNI 5 dana 10 m
Planet Opseg RGB, MULTISPEKTRALNI Svakodnevno 3-4 m
Planet SkySat PANHROMATSKE, MULTISPEKTRALNE Svakodnevno 0,5, 0,71-0,82 m
Airbus Plejade VIŠESPEKTRALNI Svakodnevno 0,5 m
Pleade NEO PANHROMATSKE, MULTISPEKTRALNE 40 minuta nakon zahtjeva 0,3 m
LEDENOOKO SINTETIČKI RADAR OTVERA Svakodnevno 0,25 m
Hiperion HIPERSPEKTRALNO Ne primjenjivo 30 m
Prizma HIPERSPEKTRALNO Ne primjenjivo 0,3 m

Primjene satelitskog snimanja

Evo nekoliko važnih upotreba satelitskih snimaka u praćenju usjeva:

Termalna snimka

Toplina koju emitiraju objekti na razini tla može se vidjeti na termalnoj fotografiji snimljenoj iz zraka, koja također otkriva varijacije temperature koje odgovaraju stresu usjeva. Uklanjanje nepotrebnih elemenata, poput pivot opreme, sa slike kalibracijom i ispravcima slike sprječava iskrivljenje podataka.

Hladnija područja prikazuju se ljubičastom bojom, a toplija područja žutom na konačnoj slici. Termalno snimanje korisno je za pronalaženje propuštanja, začepljenja i drugih problema s navodnjavanjem jer voda hladi vegetaciju. Termalno snimanje pomaže uzgajivačima u prepoznavanju pret-simptomatskih bolesti i pritisaka štetnika te u reagiranju pravodobnijim i usmjerenijim intervencijama otkrivanjem sitnih promjena u temperaturi površine lišća.

Vlažnost tla

Poljoprivreda mora uzeti u obzir vlažnost tla. Za potrebe precizne poljoprivrede (u mjerilu pojedinačnih polja) i s ciljem poboljšanja modeliranja prinosa usjeva, dostupnost mapa vlažnosti tla visoke rezolucije posebno je ključna.

Zbog loše prostorne rezolucije i male dubine promatranja, satelitski proizvodi vlažnosti tla do sada su se rijetko koristili u sustavima potpore poljoprivrednom odlučivanju na razini farmi ili polja. Međutim, ako može pružiti relevantne podatke u prihvatljivim vremenskim i prostornim dimenzijama, od satelitski izvedene vlažnosti tla očekuje se veliki potencijal.

Rezolucija

Visokodjelovanje satelitsko snimanje sa satelita u niskoj orbiti nedavno je postalo razvijenije i dostupnije, pružajući još jedan potencijal za primjenu fenotipizacije. Ovaj rad ilustrira kako se satelitska fotografija koristi u fenotipizaciji usjeva i poljoprivrednoj proizvodnji, te identificira biljne značajke koje se mogu procijeniti pomoću satelitskih podataka visoke razlučivosti.

Rad pokriva prednosti korištenja fenotipizacije temeljene na satelitu u programima oplemenjivanja usjeva, kao i nedostatke, poput blokade oblaka. Također istražuje potencijalnu primjenu satelitskog snimanja visoke rezolucije kao alata za fenotipizaciju u budućnosti.

Kako bi se uzgajivačima biljaka pomoglo u odabiru visokoprinosnih sorti otpornih na stres koje mogu pomoći u zadovoljavanju globalne potražnje za hranom, uz istovremeno suočavanje s klimatskim promjenama, satelitske snimke visoke rezolucije mogu se koristiti kao fenotipski alat za procjenu sorti usjeva.

Satellitsko praćenje

Primjene satelitskih snimaka

GeoPard mogućnosti i primjene satelitskog snimanja nude korisnicima da vizualiziraju, normaliziraju, analiziraju i izvuku uvide izravno iz poljoprivrednih parcela kako bi poboljšali proizvodnju usjeva. Ova se upotreba podataka može obaviti uz pomoć gotovih GeoPard algoritama ili izradom vlastitih algoritama kako bi oni bili korisni za agronomiju.

Ovi algoritmi omogućuju procjenu rasta usjeva, stresa, itd. (vidi fotografiju) ili čak stvaranje receptnih mapa: na primjer, mape primjene dušika VR, mape primjene zaštite usjeva prskanjem.

Često postavljana pitanja

1. Kako dobiti satelitske snimke za farmu?

Da biste ga dobili za svoju farmu, istražite pružatelje usluga, prijavite se i pristupite njihovoj bazi podataka ili portalu. Navedite lokaciju vaše farme i željene parametre kako biste dobili relevantne slike za poljoprivredno praćenje.

2. Zašto je satelitska snimka korisna za razumijevanje prehrambenih mreža?

Od pomoći je u razumijevanju prehrambenih mreža zbog svoje sposobnosti pružanja širokog i sveobuhvatnog prikaza ekosustava. Snimajući slike kopnenih i vodenih površina velikih razmjera, znanstvenicima omogućuje promatranje i analizu prostorne raspodjele različitih staništa i resursa.

Ovo, pak, pomaže u proučavanju interakcija između različitih vrsta, identificiranju ključnih prehrambenih odnosa i razumijevanju protoka energije kroz prehrambene mreže.

Pomaže u razotkrivanju složenih ekoloških dinamika, doprinoseći dubljem razumijevanju funkcioniranja ekosustava i napora u očuvanju.

3. Koliko su skupe satelitske snimke?

Njegova cijena varira ovisno o nekoliko čimbenika. To uključuje davatelja usluge, rezoluciju, učestalost prikupljanja podataka i potreban opseg pokrivenosti. Cijene se mogu kretati od pristupačnih opcija za slike niske rezolucije do skupljih opcija za nadzor visoke rezolucije i u stvarnom vremenu.

Dodatno, specijalizirane usluge ili prilagođeni zahtjevi za podacima mogu uzrokovati dodatne troškove. Savjetuje se istražiti različite pružatelje usluga i njihove cjenovne modele kako biste pronašli rješenje za satelitsku snimku koje odgovara vašim specifičnim zahtjevima i proračunu.

4. Što je infracrvena satelitska snimka? Kako je pročitati?

Hvata infracrveno zračenje koje emitiraju objekti i površine na Zemljinoj površini. Pruža vrijedan uvid u varijacije temperature i toplinske obrasce.

Za čitanje infracrvenih satelitskih snimaka, mora se razumjeti da topliji objekti na slici izgledaju svjetlije, dok hladniji objekti izgledaju tamnije. Analizom ovih temperaturnih varijacija, mogu se procijeniti formacije oblaka, identificirati razlike u temperaturi kopna i vode, otkriti šumski požari, pa čak i pratiti oceanske struje.

Razumijevanje ljestvice boja i tumačenje razina svjetline na snimkama pomaže u izvlačenju značajnih informacija iz satelitskih snimki u infracrvenom spektru.

Predviđanje prinosa usjeva pomoću podataka daljinskog istraživanja u preciznoj poljoprivredi

Objavljeno od dementievgeopard

Za predviđanje prinosa usjeva moramo razumjeti koliko sunčeve svjetlosti biljke primaju i koliko im je vode potrebno. Rast biljaka ovisi o ova dva čimbenika, ali mnogi drugi čimbenici utječu na rast biljaka poput temperature, vlažnosti i vrsta tla.

Količina i kvaliteta usjeva proizvedenih u svijetu glavni je čimbenik koji utječe na sigurnost hrane. To je posebno važno u zemljama u razvoju gdje je poljoprivreda još uvijek važan dio gospodarstva.

Daljinsko istraživanje Podaci se mogu koristiti za procjenu količine svjetlosti koju biljke primaju i time predviđanje prinosa usjeva. Podaci daljinskog istraživanja moćan su alat za procjenu prinosa usjeva. Pružaju informacije o usjevima koji rastu i njihovom okruženju, omogućujući vam procjenu proizvodnje usjeva.

Podaci daljinskog istraživanja oblik su analize podataka u poljoprivredi koji se može koristiti za predviđanje prinosa prije žetve. Ovaj članak istražuje sve što trebate znati o podacima daljinskog istraživanja.

Što su podaci o prinosu usjeva u poljoprivredi?

Podaci o prinosu usjeva su informacije o količini usjeva koje proizvodi poljoprivrednik ili skupina poljoprivrednika. Uključuju količinu ubranog usjeva po hektaru zemljišta. To se može mjeriti u tonama, bušelima ili bilo kojoj drugoj mjernoj jedinici ovisno o usjevu.

Podaci o prinosu na poljoprivrednim gospodarstvima važni su kada je u pitanju poljoprivreda jer mogu pomoći poljoprivrednicima da odrede koliko bi trebali posijati sljedeće sezone. Osim toga, podaci o prinosu omogućuju im da utvrde postoji li problem s njihovim usjevima koji treba riješiti.

Podaci o prinosu mogu se koristiti i za praćenje napretka prema globalnim ciljevima koje su postavile vlade, nevladine organizacije i druge zainteresirane strane.

Osim toga, podaci o prinosu koriste se za utvrđivanje snaga i slabosti u poljoprivrednim praksama i davanje preporuka na temelju tih informacija. Podaci o prinosu korisni su za donošenje informiranih odluka o mnogim aspektima poljoprivrede, kao što su:

Analiza podataka u preciznoj poljoprivredi

Odabir sjemena: Odabir sorti i hibrida na temelju podataka o prinosu može pomoći u osiguravanju da su polja zasađena najprofitabilnijim dostupnim sjemenom.

Suzbijanje štetočina: Praćenjem rasta biljaka, podaci o prinosu mogu pomoći poljoprivrednicima da odrede kada uvesti suzbijanje štetočina mjere. To može smanjiti upotrebu pesticida i povećati profit.

Raspored navodnjavanja: Korištenje informacija s monitora prinosa omogućuje poljoprivrednicima fino podešavanje rasporeda navodnjavanja, što pomaže u uštedi vode i novca uz održavanje visokih prinosa.

Što su podaci daljinskog istraživanja?

Daljinsko istraživanje je znanost prikupljanja informacija o objektu ili pojavi bez izravnog kontakta s objektom, odnosno na neinvazivan način. Koristi se u poljoprivredi za praćenje usjeva, tla i uvjeta vlažnosti.

Daljinsko istraživanje koristi elektromagnetsko zračenje (EMR) kao što su one koje emitiraju radiovalovi, mikrovalovi, infracrveno zračenje, vidljiva svjetlost i ultraljubičasto svjetlo.

Daljinsko istraživanje usjeva omogućuje mjerenje uvjeta rasta usjeva tijekom vremena. Također pruža informacije o stanju usjeva u određenim točkama vremena i prostora. Ove se informacije mogu koristiti za procjenu prinosa usjeva i procjenu kada bi se trebala dogoditi žetva.

Podaci daljinskog istraživanja mogu se koristiti za mjerenje promjena u korištenju zemljišta, praćenje rasta usjeva i prinosa poljoprivrednih gospodarstava, otkrivanje razine vlažnosti i slanosti tla, određivanje razine zaraze štetnicima, praćenje razine onečišćenja okoliša itd.

Dakle, na primjer, ako hodate poljem i promatrate biljke, prikupljate podatke o njima. Ako se vozite helikopterom ili avionom i promatrate biljke odozgo, prikupljate podatke daljinskog istraživanja.

Postoji mnogo različitih vrsta tehnika i uređaja daljinskog istraživanja koji se koriste za prikupljanje ovih podataka: satelitske snimke, zračne fotografije, radarski sustavi, lidar i drugi.

Što je predviđanje prinosa usjeva?

Predviđanje prinosa usjeva je proces procjene potencijalnog ili očekivanog prinosa određene kulture za određeno područje i vegetacijsku sezonu.

To uključuje analizu različitih čimbenika poput vremenskih uvjeta, karakteristika tla, genetike usjeva i praksi upravljanja kako bi se dala informirana predviđanja o vjerojatnoj žetvi.

Važno je napomenuti da su predviđanja prinosa usjeva podložna nesigurnosti zbog složenosti poljoprivrednih sustava i utjecaja nepredvidivih čimbenika poput štetnika, bolesti i ekstremnih vremenskih uvjeta.

Iako modeli predviđanja pružaju vrijedne uvide, oni služe kao alat za pomoć u donošenju odluka, a ne pružaju apsolutnu sigurnost.

Kako to funkcionira?

Sljedeći izvori podataka kombiniraju se kako bi se stvorila raznolika težina za projekcije prinosa na temelju trenutnih okolnosti vegetacijske sezone u različitim regijama.

Znanstvenici podataka tvrtke Farmers Edge kombiniraju ove izvore podataka s najnovijim dostignućima u strojnom učenju kako bi ažurirali procjene prognoza prinosa kad god je glavna komponenta prinosa poremećena.

1. Podaci iz predsezone

Predsezonski podaci moraju biti točni kako bi se postavili temelji za predviđanje prinosa usjeva. Ove informacije su dostupne prije sadnje usjeva i postavljaju temelje za prva očitanja predviđanja prinosa.

Podaci poput lokacije polja, trenutnih i prethodnih usjeva, vremenskih uvjeta specifičnih za polje u mjesecima prije sadnje ili sjetve, informacija i podataka o ispitivanju tla te regionalnih vremenskih trendova tijekom posljednjeg desetljeća kombiniraju se kako bi se pružio uvid u to kako započeti sezonu s točnim brojkama prinosa koje treba predvidjeti.

2. Podaci tijekom sezone

Podaci tijekom sezone pružaju uvid u varijable koje utječu na prinos poljoprivrede tijekom vegetacijske sezone nakon što su postavljeni temelji.

Meteorološke stanice na farmama Farmers Edge daju podatke usmjerene na teren koji poboljšavaju te skupove podataka isporukom očekivanih i predviđenih vrijednosti koje se pohranjuju, a zatim resetiraju kada podaci pristignu svaki dan, unapređujući modele.

Drugi podaci tijekom sezone, poput primjene gnojiva, također se uzimaju u obzir tijekom sezone, bilo planirano ili ne, kako bi se poboljšala dijagnostika na terenu i ponudile predviđene vrijednosti prinosa.

3. Podaci specifični za usjev

Široka mreža lokalnih agronoma tvrtke Farmers Edge također može pružiti podatke specifične za usjeve tijekom vegetacijske sezone.

Agronomi Farmers Edgea identificirali su podatke specifične za usjeve koji utječu na prinos tijekom vegetacijske sezone, uključujući sadržaj vode tijekom glavnih faza rasta ili sate iznad kardinalnih temperatura za usjeve tijekom ključnih razdoblja koja određuju prinos, za pet glavnih usjeva u predviđanju prinosa (kukuruz, uljana repica, leća, soja i pšenica).

4. Slike usjeva i polja

Satelitske snimke visoke rezolucije koriste se za brzo i precizno određivanje NDVI vrijednosti zdravlja usjeva na poljima, što istraživačima omogućuje traženje pogrešnih rezultata ili regionalnih problema s usjevima koji bi mogli utjecati na prinos.

Ovi regionalni trendovi mogu se koristiti za utvrđivanje jesu li područja na pravom putu za prognozu ili su okolišni čimbenici iskrivili vrijednosti predviđenih prinosa usjeva.

5. Podaci histograma

Modeli predviđanja prinosa Farmers Edge koriste velike statističke podatke kako bi pronašli različite distribucije na slikama polja tijekom vremena, što zatim pruža jasnoću konvolucijskoj neuronskoj mreži koja može koristiti te modifikacije za predviđanje prinosa na velikim područjima, poput Sjedinjenih Država ili Kanade, kako se slike mijenjaju tijekom vremena.

Što su podaci daljinskog istraživanja u poljoprivredi?

Nije jednostavno predvidjeti proizvodnju prije nego što kombajn prođe kroz polje, ali tim Farmers Edgea s oduševljenjem pruža proizvođačima predviđanja prinosa na temelju potpune i točne statistike.

Svaki izvor podataka ima težinu u predviđanju prinosa usjeva, koja se može mijenjati na temelju parametara modela.

Kako povećati prinos na poljoprivredi preciznim tehnologijama?

Vlasnici farmi generacijama raspravljaju i rade na povećanju poljoprivrednih prinosa. Neke od otkrivenih metoda bile su učinkovite, dok su druge bile neučinkovite.

Osim neprocjenjivog iskustva ranijih generacija poljoprivrednika, poljoprivredna industrija sada može imati koristi od modernog znanstvenog i tehnološkog napretka.

Pogledajmo najčešće načine na koje poljoprivrednici mogu povećati prinose i kako se prethodna iskustva i nove tehnologije mogu iskoristiti za povećanje poljoprivredne produktivnosti.

1. Pravilno navodnjavanje

Poljoprivrednici koji žele povećati prosječni prinos usjeva po hektaru na svojim farmama trebaju dobro osmišljen sustav navodnjavanja. Osiguravanje prave količine vode biljkama izravno utječe na njihov razvoj i, posljedično, na poljoprivredne prinose.

Vremenske prognoze ključne su za učinkovito navodnjavanje poljoprivrednih zemljišta. Hiperlokalna vremenska prognoza sada je moguća zahvaljujući današnjim tehnologijama, koje uključuju prilagođene programe i softver za poljoprivrednike.

To čini precizno navodnjavanje moguće tako što će poljoprivrednicima omogućiti da se unaprijed pripreme i najtočnije i najučinkovitije zakažu navodnjavanje svojih usjeva.

2. Ispitivanje tla i njegova kvaliteta

Jedan od najvažnijih čimbenika koji utječu na prinos usjeva je kvaliteta tla ili plodnost. Osim poljoprivredne proizvodnje, kvaliteta tla utječe na to koliko poljoprivrednika košta uzgoj određene biljke, budući da neke od njih zahtijevaju specifične omjere određenih elemenata u tlu, poput mineralnih čestica, organske tvari, vode i zraka.

Poljoprivrednici moraju redovito pratiti stanje tla na svojim parcelama kako bi postigli veće poljoprivredne prinose. Plodored jedna je od najučinkovitijih tehnika za održavanje zdravlja tla, između ostalog.

Plodored na određenoj parceli izbjegava zamor tla i prekida cikluse insekata, što rezultira većim poljoprivrednim prinosom i, kao rezultat toga, većim prosječnim prinosom po hektaru.

3. Kvaliteta sjemena

Kvaliteta sjemena koju poljoprivrednici koriste za sjetvu utječe na poljoprivrednu proizvodnju. Stoga se poljoprivrednicima savjetuje da na svojim poljoprivrednim zemljištima siju samo certificirano sjeme koje je prošlo sve potrebne kontrole kvalitete kako bi povećali poljoprivredni prinos.

Certificirano sjeme može biti skuplje od necertificiranog sjemena, ali rezultat će se isplatiti jer je kvaliteta sjemena jedan od najvažnijih elemenata koji utječu na produktivnost usjeva.

Osim toga, korištenje samo visokokvalitetnog sjemena jedan je od ekološki najodgovornijih načina za povećanje produktivnosti usjeva. Poljoprivrednik može ispitati kvalitetu određenog sjemena kontaktiranjem relevantne tvrtke za sjeme i po potrebi dogovoriti prilagođena ispitivanja na određenoj parceli.

Osim toga, ključno je razumjeti da kvaliteta sjemena nije trajna ili nepromijenjena. Od trenutka kada se posije u zemlju, sjeme zahtijeva zaštitu. Jedna od strategija tretiranja sjemena koja se koristi za postizanje toga je premazivanje sjemena.

To je tehnika oblaganja sjemenskih zrna u vanjske materijale kako bi se poboljšala njihova svojstva (težina, veličina) i/ili opskrbila aktivnim kemikalijama (mikronutrijenti, mikrobni inokulanti, regulatori rasta itd.) radi zaštite od biljnih bolesti i poboljšanja rasta.

4. Pametna primjena gnojiva

Gnojiva su osmišljena za hranjenje različitih vrsta tla, poboljšanje rasta biljaka i povećanje prinosa, ali njihova upotreba treba biti uravnotežena i razumna. Prekomjerna upotreba gnojiva može imati ozbiljan utjecaj na kvalitetu tla i, posljedično, na poljoprivrednu produktivnost.

Različita područja polja mogu zahtijevati različite razine gnojidbe tla, stoga je najbolji pristup selektivna upotreba gnojiva, prema zahtjevima različitih zona polja. Ovaj precizan pristup gnojidbi polja održava tlo zdravim, što rezultira većim prosječnim prinosima po hektaru.

A Softver za praćenje usjeva je jedna od tehnoloških opcija u ovom kontekstu. Sadrži alat za zoniranje polja koji dijeli poljoprivredno zemljište u 2-7 zona na temelju satelitske fotografije, identificirajući mjesta koja zahtijevaju više pažnje od drugih.

Uzgajivači često koriste preciznu tehnologiju kao jedan od ekološki najprihvatljivijih načina za njezino poboljšanje.

5. Metode zaštite usjeva

Poljoprivrednici koji žele povećati prinose moraju se brinuti za svoje biljke tijekom cijelog rasta i do kraja vegetacijske sezone. Poljoprivrednici koriste razne spojeve kako bi smanjili utjecaj korova, štetnika i bolesti na produktivnost usjeva, ovisno o situaciji.

Herbicidi, insekticidi, desikanti, regulatori rasta biljaka, fungicidi, adjuvansi i druge kemikalije su uobičajeni primjeri. Zaštita usjeva može se provesti na različite načine. Suzbijanje korova/štetočina i suzbijanje biljnih bolesti su dva najvažnija.

6. Sprječavanje i upravljanje biljnim bolestima

Biljne infekcije još su jedna značajna opasnost za poljoprivredne performanse uzgajivača. Poljoprivrednici mogu koristiti razne metode sprječavanja i suzbijanja biljnih bolesti, poput odabira sorti otpornih na bolesti ili tolerantnih na bolesti, tretiranja sjemena fungicidima i primjene pesticida i drugih sličnih tvari na biljke u razvoju, ovisno o vrsti biljaka koje će se uzgajati na polju.

Poljoprivrednici bi trebali obratiti posebnu pozornost na to kada koriste ove ili druge taktike kako bi imale najveći učinak. Potrebno je imati na umu da je pravovremena zaštita bilja ključna za pokazatelj prinosa po hektaru - što se problem ranije prepozna, brže će se i lakše riješiti, a manje površine polja će biti pogođene.

7. Suzbijanje korova i štetočina

Tijekom vegetacijske sezone, glavni izazovi za poljoprivrednike su suzbijanje korova i štetočina. Jedan korov, na primjer, može proizvesti preko 10 milijuna sjemenki korova, koje, ako se ne suzbiju odmah, mogu značajno smanjiti prinose na određenom polju i uzrokovati poteškoće godinama. Poljoprivrednici također moraju poduzeti holistički odgovor na najezde štetočina.

Poljoprivrednici moraju stalno biti spremni brzo reagirati na probleme s najezdom štetnika jer su štetnici vrlo prilagodljivi i brzo se razmnožavajući organizmi koji mogu ugroziti proizvode na određenom poljoprivrednom zemljištu.

Predviđanje prinosa usjeva glavna je briga poljoprivrednika jer izravno utječe na njihovu profitnu maržu. Ako poljoprivrednik zna koliki prinos može očekivati od svog zemljišta, može u skladu s tim planirati svoje usjeve i povećati profitnu maržu. Zato je važno točno predvidjeti prinos poljoprivrednika prije sadnje bilo koje kulture na određenom zemljištu.

Predviđanje prinosa usjeva pomoću GeoPard Agricultural Tools

To je važno pitanje u agronomiji od davnina. Ključno je za sigurnost hrane, posebno u vrijeme suše, poplava ili drugih prirodnih katastrofa.

Predviđanje prinosa usjeva poljoprivrednici također koriste za donošenje odluka o tome kada saditi i žeti usjeve na temelju sadržaja vlage u tlu, zaraze štetnicima i drugih čimbenika poput vremenskih uvjeta i potreba za gnojivom.

Kako biste donosili informiranije odluke i poboljšali učinkovitost uzgoja uz pomoć podataka o prinosu s farmi, kliknite ovdje zatražite demo sada.

Često postavljana pitanja

1. Kako poljoprivrednici povećavaju prinos usjeva?

Poljoprivrednici povećavaju prinos usjeva upravljanjem tlom, učinkovitim navodnjavanjem, plodoredom te suzbijanjem štetnika i korova. Ove prakse optimiziraju plodnost tla, dostupnost vode i smanjuju štetnike i bolesti, što rezultira većom produktivnošću usjeva.

2. Kako izračunati prinos usjeva po hektaru/parceli?

Može se mjeriti raznim metodama i čimbenicima. Jedan uobičajeni pristup je fizički ubrati reprezentativni uzorak usjeva s određenog područja i vagati ga. Ta se težina zatim ekstrapolira kako bi se procijenio ukupni prinos cijelog polja ili farme.

Na primjer, ako uzorak teži 100 kilograma, a površina polja je 2 hektara, prinos usjeva po hektaru bio bi 50 kilograma.

Osim toga, napredne tehnologije poput daljinskog istraživanja i satelitskih snimaka mogu se koristiti za procjenu zdravlja usjeva, vegetacijskih indeksa i biomase, pružajući vrijedne uvide.

Prilikom mjerenja uzimaju se u obzir i drugi čimbenici poput kvalitete zrna, veličine i tržišne vrijednosti. Na primjer, ako uzorak teži 100 kilograma, a površina polja je 2 hektara, prinos usjeva po hektaru bio bi 50 kilograma.

3. Kako procjenjujete prinos usjeva prije žetve?

Procjena prinosa usjeva prije žetve može se provesti kombinacijom metoda.

Jedan pristup je korištenje modela rasta specifičnih za usjeve koji uzimaju u obzir čimbenike poput datuma sadnje, vremenskih uvjeta i zdravlja usjeva kako bi se predvidio potencijalni prinos.

Druga metoda je korištenje tehnika daljinskog istraživanja, poput satelitskih snimaka ili dronova, za procjenu vitalnosti i biomase usjeva.

4. Koji tip poljoprivrednog sustava daje zdravije žitarice?

Organski poljoprivredni sustavi često se povezuju sa zdravijim žitaricama. Organska poljoprivreda izbjegava upotrebu sintetičkih pesticida, herbicida i genetski modificiranih organizama (GMO). Umjesto toga, organski poljoprivrednici oslanjaju se na prirodna gnojiva, plodored i biološke metode suzbijanja štetočina.

Ove prakse doprinose proizvodnji žitarica bez kemijskih ostataka, potencijalno bogatijih esencijalnim hranjivim tvarima i s nižim razinama kontaminacije pesticidima.

Međutim, važno je napomenuti da specifične zdravstvene prednosti žitarica mogu varirati ovisno o čimbenicima kao što su kvaliteta tla, sorta usjeva i postupci rukovanja nakon žetve.

5. Kako pesticidi povećavaju prinos usjeva?

Pesticidi ga mogu povećati štiteći biljke od raznih štetnika, bolesti i korova. Pomažu u kontroli ili uklanjanju štetnih insekata, gljivica, bakterija i drugih organizama koji mogu oštetiti ili uništiti usjeve.

Smanjenjem utjecaja štetnika, pesticidi omogućuju biljkama da snažnije rastu, učinkovito koriste hranjive tvari i usmjeravaju više resursa prema produktivnom rastu.

Hiper-spektralno snimanje za poljoprivredu. Potpora države Sjeverne Rajne-Vestfalije.

Objavljeno od vladimirklinkov

Drago nam je objaviti da je projekt “Okvir umjetne inteligencije za kvantitativnu procjenu svojstava tla korištenjem hiperspektralnih satelitskih snimaka” odabran za djelomično financiranje od strane Ministarstva zaštite okoliša Sjeverne Rajne-Vestfalije i Europske unije u okviru REACT-EU InnovationUmweltwirtschaft.NRW program. Bespovratna sredstva financira Europski fond za regionalni razvoj / Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).

Europski fond za regionalni razvoj

Korištenje umjetne inteligencije i statistike u ovom projektu omogućilo je određivanje korelacije između hiperspektralnih i podataka o tlu (npr. N, pH), što je omogućilo precizniji i skalabilniji pristup analizi tla. Predstojeće lansiranje hiperspektralnih satelita s čestim intervalima ponovnih posjeta i nesmetanim pristupom novim snimkama bez kašnjenja predstavlja nekoliko prednosti, posebno u upravljanju hranjivim tvarima za održivu poljoprivredu. Tehnologija pomaže u procjeni sadržaja i dostupnosti hranjivih tvari u tlu, omogućujući poljoprivrednicima da prilagode strategije gnojidbe. To dovodi do boljeg unosa hranjivih tvari u biljke, smanjenog utjecaja na okoliš i uštede troškova.

Što je hiperspektralna slika?

Hiperspektralno snimanje je moćna tehnika daljinskog istraživanja koja snima elektromagnetski spektar s visokom spektralnom rezolucijom.

Za razliku od tradicionalnih satelitskih snimaka, koji se obično sastoje od tri do četiri pojasa (crvenog, zelenog, plavog i ponekad bliskog infracrvenog), hiperspektralni snimci prikupljaju stotine do tisuće uskih spektralnih pojaseva u vidljivom, bliskom infracrvenom i kratkovalnom infracrvenom području. Svaki pojas pruža jedinstvene informacije o površinskim svojstvima snimljenog područja.

Prikuplja se pomoću senzora postavljenih na zračnim ili svemirskim platformama. Ovi senzori koriste spektrometre za mjerenje intenziteta reflektiranog ili emitiranog zračenja u više uskih pojaseva.

Prikupljanjem širokog raspona spektralnih podataka, hiperspektralni senzori mogu otkriti suptilne razlike u spektralnim potpisima različitih materijala, što omogućuje vrlo detaljnu i preciznu analizu.

Primjena hiperspektralnog snimanja

  • Praćenje okoliša: Igra vitalnu ulogu u praćenju i procjeni zdravlja ekosustava. Pomaže u identificiranju stresa vegetacije, praćenju promjena pokrova zemljišta, otkrivanju invazivnih vrsta i mjerenju parametara kvalitete vode poput koncentracije klorofila ili mutnoće u jezerima i rijekama.
  • Poljoprivreda: Pomaže u preciznoj poljoprivredi pružajući detaljne informacije o zdravlju usjeva, sadržaju hranjivih tvari, razini vlage i otkrivanju bolesti. Poljoprivrednici mogu donositi odluke temeljene na podacima u vezi s navodnjavanjem, gnojidbom i suzbijanjem štetnika, što rezultira optimiziranim prinosima usjeva i smanjenim utjecajem na okoliš.
  • Geologija i istraživanje mineralaKljučna je za mapiranje geoloških formacija, identificiranje mineralnih ležišta i karakterizaciju vrsta stijena. Pomaže geolozima da otkriju promjene u sastavu minerala i mapiraju potencijalna područja za istraživanje, doprinoseći učinkovitijim i ciljanijim rudarskim aktivnostima.
  • ŠumarstvoPomaže u gospodarenju i praćenju šuma. Omogućuje identifikaciju vrsta drveća, kvantifikaciju šumske biomase, otkrivanje stresa drveća i procjenu štete od šumskih požara. Ove informacije pomažu u održivom gospodarenju šumama, očuvanju bioraznolikosti i sustavima ranog upozoravanja na šumske požare.

Prednosti hiperspektralnog snimanja

Njegova glavna prednost leži u sposobnosti pružanja detaljnih spektralnih informacija, što omogućuje razlikovanje materijala s visokom točnošću.

To dovodi do poboljšane klasifikacije i mapiranja tipova pokrova zemljišta, poboljšane identifikacije specifičnih tvari i boljeg razumijevanja procesa u okolišu.

Hiperspektralni podaci također se mogu analizirati korištenjem naprednih algoritama i tehnika strojnog učenja kako bi se izvukli vrijedni uvidi i automatizirala interpretacija slike.

Sustav za daljinsko praćenje usjeva: Kako funkcionira?

Objavljeno od dementievgeopard

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

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

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

Što je sustav praćenja usjeva?

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

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

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

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

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

Pametni sustav za praćenje usjeva: Kako funkcionira?

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

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

1. Raspoređivanje senzora

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

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

2. Prikupljanje podataka

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

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

3. Prijenos podataka

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

4. Pohrana i obrada podataka

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

5. Podrška odlučivanju i upozorenja

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

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

6. Vizualizacija i izvještavanje

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

7. Automatizacija i upravljanje

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

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

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

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

Važnost sustava za daljinsko praćenje usjeva

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

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

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

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

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

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

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

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

Klima i štetnici

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

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

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

Praćenje blokovskih usjeva

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

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

važnost sustava za daljinsko praćenje usjeva

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

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

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

Temperatura usjeva

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

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

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

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

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

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

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

Zaključak

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

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

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

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

Vrste daljinskih istraživanja u poljoprivredi

Objavljeno od dementievgeopard

U posljednje vrijeme došlo je do porasta korištenja naprednih tehnoloških sustava poput daljinskog istraživanja u poljoprivredi. Poljoprivredne prakse danas su znatno učinkovitije, koherentnije i pojednostavljenije u usporedbi s konvencionalnim agrarnim praksama.

Korištenje naprednih metoda, na primjer, procjena prinosa usjeva u svim aspektima procesa uzgoja, može rezultirati idealnim prinosom i boljom žetvom.

Kako bi zajamčili veći prinos, poljoprivrednici moraju osigurati najbolje zdravlje svojih usjeva. Dok je korištenje uobičajenih sustava ograničavaloočuvanje većih regija, budući da se od poljoprivrednika očekivalo da fizički posjete sve dijelove zemlje.

Najnovija inovacija pružila je niz načina kojima poljoprivrednici mogu bez puno napora pratiti kvalitetu usjeva u većim regijama.

Što je daljinsko istraživanje?

DefiniratiDaljinsko istraživanje je područje istraživanja i tehnologije koje uključuje prikupljanje informacija o Zemljinoj površini ili drugim objektima s udaljenosti. Koristi razne uređaje i senzore, poput satelita, zrakoplova i dronova, za prikupljanje podataka bez fizičkog kontakta s ciljem.

Jednostavno rečeno, radi se o provjeri zemljišta naprednom opremom s velikih udaljenosti. Provjera uključuje fizičke karakteristike komada zemlje.

Proces funkcionira procjenom proizvedenog i reflektiranog zračenja s tla, što pomaže u strukturiranju slike tla i pomaže stručnjacima u donošenju procjena o određenim dijelovima tla.

Ti elektromagnetski valovi uključuju vidljivu svjetlost, infracrveno i mikrovalno zračenje. Analizom karakteristika zračenja znanstvenici mogu izvući vrijedne informacije o Zemljinim značajkama i procesima.

Ima širok raspon primjena u raznim disciplinama, uključujući praćenje okoliša, poljoprivredu, urbano planiranje i upravljanje katastrofama. Pruža sredstva za promatranje i proučavanje velikih područja Zemljine površine, kojima bi izravan pristup bio teško ili nemoguće pristupiti.

Za što se koristi daljinsko istraživanje?

Za povećanje razvoj usjeva i povećati prinos na teškom tržištu, proizvođači nastoje iskoristiti najnoviju dostupnu tehnologiju. Kako bi osigurali najveći prinos, poljoprivrednicima je potrebno da berba ostane u najboljem mogućem stanju.

Promatranje jačine žetve na ogromnom području postaje znatno jednostavnije korištenjem daljinskog istraživanja u poljoprivredi.

Podaci prikupljeni procesom podržavaju precizni uzgoj, osnažujući poljoprivrednike da postignu veće prinose od svojih berbi. Neke uobičajene primjene daljinskog istraživanja uključuju:

  • Kartiranje pokrova i korištenja zemljišta: Može identificirati i klasificirati različite vrste pokrova zemljišta, kao što su šume, usjevi, vodena tijela i urbana područja. Ove informacije pomažu u praćenju promjena u korištenju zemljišta, procjeni deforestacije, upravljanju prirodnim resursima i planiranju urbanog razvoja.
  • Praćenje okoliša: Omogućuje promatranje i analizu parametara okoliša poput zdravlja vegetacije, kvalitete vode, onečišćenja zraka i pokazatelja klimatskih promjena. Pomaže u praćenju i razumijevanju prirodnih pojava, poput šumskih požara, suša i topljenja polarnih ledenih kapa.
  • Poljoprivreda i gospodarenje usjevima: Poljoprivredno daljinsko istraživanje može procijeniti zdravlje usjeva, procijeniti prinose usjeva i identificirati područja pogođena štetnicima ili bolestima. Ove informacije pomažu poljoprivrednicima u donošenju informiranih odluka o navodnjavanju, gnojidbi i suzbijanju štetnika, što dovodi do poboljšane produktivnosti usjeva i upravljanja resursima.
  • Upravljanje katastrofama: Igra ključnu ulogu u odgovoru na katastrofe i naporima za oporavak. Pomaže u mapiranju opsega prirodnih katastrofa poput uragana, poplava i potresa, omogućujući učinkovitu raspodjelu resursa i distribuciju pomoći. Također pomaže u procjeni štete nakon katastrofe i planiranju aktivnosti obnove.
  • Geologija i istraživanje minerala: Njegove tehnike, poput hiperspektralnog snimanja i radara, mogu otkriti i karakterizirati geološke značajke i mineralna nalazišta. Ove informacije podržavaju geološko mapiranje, istraživanje minerala i procjenu resursa.

Tehnike daljinskog istraživanja nastavljaju se razvijati s napretkom u tehnologiji senzora, algoritmima za obradu slika i metodama analize podataka.

S rastućom dostupnošću satelitskih snimaka visoke rezolucije i integracijom podataka daljinskog istraživanja s geografskim informacijskim sustavima (GIS), njegove primjene i potencijal se šire, doprinoseći boljem razumijevanju našeg planeta i olakšavajući procese donošenja informiranih odluka.

Kako funkcionira daljinsko istraživanje?

Djeluje tako što hvata i analizira elektromagnetsko zračenje koje emitiraju ili reflektiraju objekti ili površine na Zemlji s udaljenosti. Evo pojednostavljenog objašnjenja kako daljinsko istraživanje funkcionira:

Kako funkcionira daljinsko istraživanje?

  • Izvor energije: Počinje s izvorom energije, koji može biti prirodan (npr. sunčeva svjetlost) ili umjetni (npr. aktivni senzori poput radara). Izvor energije emitira elektromagnetsko zračenje prema Zemljinoj površini.
  • Interakcija s ciljem: Emitirana energija interagira s ciljanim objektima ili površinama. Dio energije se apsorbira, dio se reflektira, a dio se može pronijeti kroz metu. Interakcija ovisi o svojstvima mete, kao što su njezin sastav, tekstura i sadržaj vlage.
  • Detekcija senzoraSenzori, obično smješteni na satelitima, zrakoplovima ili dronovima, detektiraju energiju koju meta reflektira ili emitira. Ovi senzori mogu uhvatiti širok raspon valnih duljina, uključujući vidljivo, infracrveno i mikrovalno zračenje.
  • Prikupljanje podataka: Senzori prikupljaju podatke u obliku digitalnih slika ili mjerenja. Prikupljeni podaci mogu uključivati intenzitet reflektirane ili emitirane energije na različitim valnim duljinama.
  • Prijenos i pohrana podataka: Nakon prikupljanja, podaci se prenose na zemaljske stanice ili pohranjuju na senzorskoj platformi. Zatim se obrađuju i stavljaju na raspolaganje za daljnju analizu.
  • Obrada i analiza podataka: Podaci daljinskog istraživanja obrađuju se pomoću specijaliziranih algoritama i tehnika. To uključuje korekcije za atmosferske smetnje, geometrijska izobličenja i radiometrijsku kalibraciju. Obrađeni podaci se zatim analiziraju kako bi se izvukle značajne informacije o Zemljinoj površini.
  • Tumačenje i primjena: Analizirane podatke interpretiraju stručnjaci, poput znanstvenika, geografa ili agronoma. Oni identificiraju i klasificiraju objekte, mapiraju tipove pokrova zemljišta, prate promjene i izdvajaju relevantne informacije za različite primjene.
  • Vizualizacija i komunikacija: Konačni rezultati često se vizualiziraju putem karata, slika ili drugih grafičkih prikaza. Ovi vizualni rezultati olakšavaju donositeljima odluka, znanstvenicima i javnosti razumijevanje i tumačenje informacija.

Važno je napomenuti da može koristiti i pasivne i aktivne tehnike očitavanja. Pasivni senzori detektiraju prirodnu energiju (npr. sunčevu svjetlost) koju Zemljina površina reflektira ili emitira. Aktivni senzori, s druge strane, emitiraju vlastitu energiju (npr. radarske impulse) i mjere energiju koja se reflektira natrag.

Kako to funkcionira u poljoprivredi?

Proces daljinskog istraživanja u poljoprivredi funkcionira na temelju informacija prikupljenih različitim uređajima tijekom određenog razdoblja. Prikupljeni podaci zatim se mogu koristiti za analizu različitih aspekata usjeva i prinosa.

Ova se analiza koristi za uvođenje promjena na usjevima kako bi se osigurao maksimalni prinos. Proces se može koristiti za provođenje raznih analiza i provedbu mjera u skladu s tim. Uobičajene prijetnje s kojima se suočavaju poljoprivrednici su najezda štetnika i korov u usjevima.

U poljoprivredi može pomoći u ranom otkrivanju i upozoriti poljoprivrednike da poduzmu potrebne protumjere kako bi osigurali zdravlje usjeva. Za provođenje procesa na različitim područjima zemlje koja variraju u veličini i vrsti žetve koriste se razne vrste uređaja i senzora.

Vrste daljinskih istraživanja u poljoprivredi

U poljoprivredi, tehnike daljinskog istraživanja obuhvaćaju različite metode za prikupljanje i analizu podataka o usjevima i poljoprivrednim krajolicima. Evo nekih uobičajenih vrsta daljinskog istraživanja koje se koriste u poljoprivredi:

1. Optičko očitavanje: Optički senzori hvataju elektromagnetsko zračenje u vidljivom, bliskom infracrvenom (NIR) i toplinskom infracrvenom (TIR) području elektromagnetskog spektra. Pružaju vrijedne informacije o zdravlju usjeva, indeksima vegetacije i pokrovu zemljišta. Podaci optičkih senzora obično se prikupljaju putem satelitskih snimaka ili zračnog snimanja.

2. Multispektralno očitavanje: Multispektralni senzori bilježe podatke u nekoliko diskretnih pojaseva unutar elektromagnetskog spektra. Omogućuju analizu specifičnih valnih duljina relevantnih za zdravlje vegetacije i praćenje usjeva. Multispektralni podaci se obično koriste za izračun indeksa vegetacije poput NDVI (Normalizirani diferencijalni indeks vegetacije) i EVI (Poboljšani indeks vegetacije) za procjenu stanja usjeva.

3. Hiperspektralno očitavanje: Hiperspektralni senzori bilježe podatke u stotinama uskih i susjednih spektralnih pojaseva diljem elektromagnetskog spektra. Ova visoka spektralna rezolucija omogućuje detaljnu analizu i identifikaciju specifičnih materijala i karakteristika vegetacije. Hiperspektralni podaci vrijedni su za otkrivanje bolesti, procjenu hranjivih tvari i detaljnu klasifikaciju usjeva.

4. Toplinsko očitavanje: Termalni senzori bilježe podatke u TIR području elektromagnetskog spektra. Mjere emitirano zračenje objekata, uključujući usjeve i tlo, što je povezano s njihovom temperaturom. Termalni senzori korisni su za procjenu vodnog stresa, otkrivanje učinkovitosti navodnjavanja i praćenje zdravlja usjeva na temelju temperaturnih varijacija.

5. Radarsko očitavanje: Radarski senzori koriste mikrovalno zračenje za prodiranje kroz oblake, vegetaciju i tlo, omogućujući prikupljanje podataka bez obzira na vremenske uvjete. Radarski senzori mjere povratno raspršeni signal, koji pruža informacije o strukturi i sadržaju vlage u usjevima i terenu. Radarski podaci vrijedni su za mapiranje topografije, praćenje vlažnosti tla i procjenu faza rasta usjeva.

6. LiDAR senzoriLiDAR (Light Detection and Ranging) senzori emitiraju laserske impulse i mjere vrijeme potrebno da se reflektirana svjetlost vrati. LiDAR podaci pružaju vrlo točne trodimenzionalne informacije o visini usjeva, strukturi krošnje i nadmorskoj visini terena. Korisni su za primjene precizne poljoprivrede, uključujući procjenu visine usjeva, modeliranje terena i karakterizaciju krošnje.

7. Bespilotne letjelice (UAV)Bespilotne letjelice opremljene raznim senzorima, kao što su RGB kamere, multispektralni senzori ili toplinski senzori, omogućuju prikupljanje podataka visoke rezolucije i fleksibilnosti na lokalnoj razini. Bespilotne letjelice pružaju detaljne i pravovremene informacije za praćenje usjeva, otkrivanje bolesti i preciznu poljoprivredu.

Ove različite vrste tehnika daljinskog istraživanja nude komplementarne izvore podataka i mogućnosti, omogućujući sveobuhvatno razumijevanje poljoprivrednih sustava.

Integracijom i analizom podataka iz više izvora, poljoprivrednici, agronomi i istraživači mogu dobiti uvid u zdravlje usjeva, rast, status hranjivih tvari, upravljanje vodom i druge bitne čimbenike koji doprinose učinkovitom upravljanju poljoprivredom.

Vrste senzora

Senzori različitih vrsta koriste se zajedno za prikupljanje različitih vrsta informacija na promjenjivim veličinama terena. Senzori se u osnovi kategoriziraju u svoje logističke tipove. Postoje satelitski senzori, zračni senzori i zemaljski senzori.

Ovi senzori mogu se dalje kategorizirati kao što su senzori za tlo i mogu dolaziti u različitim konfiguracijama. Postoje ručni senzori za tlo, postoje senzori za tlo montirani na vozila, poput onih montiranih na traktore, i postoje samostojeći senzori za tlo koji se obično montiraju na stupove i veća stabla.

Senzori na tlu se obično koriste za provjeru razine hranjivih tvari, sadržaja vlage u tlu i vremenskih uvjeta. Korištenjem ovih brojnih promjena u vezi s upotrebom gnojiva i navodnjavanjem može se održati visok prinos.

Sljedeća kategorija senzora su zračni senzori. Zbog dostupnosti dronova, zračni senzori postali su prilično pristupačni i dostupni.

Ovi zračni senzori može snimati slike zemlje visoke rezolucije, kao i prikupljati druge podatke senzora krstareći na malim visinama dulje vrijeme iznad usjeva. Podaci prikupljeni putem ovih senzora mogu pomoći u otkrivanju korova, procjeni prinosa i drugim detaljnim analizama poput mjerenja slanosti tla i sadržaja klorofila.

Iako su postali dostupni i pristupačni, još uvijek su neupotrebljivi pri jakom vjetru i oblačnom vremenu, što je nedostatak njihove upotrebe.

Najudaljenija od svih senzorskih platformi za snimanje je satelitski senzor. Korištenje satelita za bilo kakvu vrstu snimanja tradicionalno je bilo namijenjeno vladama i vojskama. Korištenje satelitskog snimanja u poljoprivredi pomaže u pokrivanju velikog područja zemlje i može pomoći u provjeri stanja usjeva.

Nakon prirodne katastrofe, može pomoći u izračunu gubitka i procjeni prinosa usjeva. Iako postoje mnoge prednosti korištenja podataka satelitskih senzora, postoje i mnoga ograničenja. Za početak, skupo je i čak i ako se troškovi zanemare, snimanje se mora zatražiti za određeno vrijeme, obično mjesecima unaprijed.

Što bi sve moglo biti uzalud ako u traženom području u traženo vrijeme postoji naoblaka. Vlade diljem svijeta počele su otvarati satelitske snimke za javnost, što bi u budućnosti moglo uvelike olakšati proces.

Rad senzora

Identificiranjem boja u polju usjeva, senzori prenose informacije koje mogu biti korisne u utvrđivanju zdravstvenog stanja biljke. Promatrajući boju biljke putem preciznih podataka koje pružaju senzori, mogu se izmjeriti razine klorofila u biljci pomoću kojih poljoprivrednik može utvrditi bilo kakav nedostatak hranjivih tvari ili problem sa zdravljem biljke.

Jednostavni podaci mogu se izvući pomoću uobičajenih senzora boje, ali za dobivanje složenih informacija koriste se infracrveni i kratkovalni senzori.

Rad senzora u poljoprivredi

Refleksija svjetlosti s lišća mijenja se u infracrvenom spektru ako je list oštećen iznutra, što također može pokazati ako nema dovoljno vode. Jedan od najpouzdanijih modela u poljoprivrednom daljinskom istraživanju poznat je kao normalizirani diferencijalni vegetacijski indeks ili NDVI..

Pomoću infracrvenih i Red-Edge senzora, NDVI model može lako identificirati oštećene usjeve, što poljoprivrednicima daje više vremena za reakciju kako bi poduzeli učinkovite protumjere za spašavanje usjeva.

Ovi senzori se također mogu koristiti za provjeru zdravlja tla i mjerenje slanosti tla. Tlo s nepotrebnim solima općenito će biti svjetlije u infracrvenom rasponu, što može pomoći u identificiranju tla kojem je potrebno više navodnjavanja i tretmana.

Korištenje toplinskih senzora može pomoći u optimizaciji sustava navodnjavanja. Toplina koja se emitira iz bilo kojeg izvora prikazuje se kao svjetliji ton u infracrvenom rasponu.

Nakon navodnjavanja, poljoprivrednik može poslati zračni dugofrekventni infracrveni senzor ili LWIR iznad svojih polja kako bi provjerio koja područja zrače toplinu zbog loših vodnih sustava, te tako riješiti probleme s sustavom za navodnjavanje.

Satelitski senzori mogu pokriti širok raspon kapaciteta. Budući da mogu zaobići klimatske uvjete, idealni su za hortikulturno promatranje. Osim radara i mikrovalnih senzora, GPS sa satelita daje točne informacije o lokaciji, što je ključno u novim poljoprivrednim inovacijama poput samoupravljajuće poljoprivredne opreme i samovozećih poljoprivrednih vozila.

Uloga i prednosti daljinskog istraživanja i GIS-a u poljoprivredi

Igra vitalnu ulogu u poljoprivredi pružajući vrijedne informacije i uvide koji doprinose poboljšanom upravljanju usjevima, povećanoj produktivnosti i održivim poljoprivrednim praksama. Evo nekoliko ključnih načina na koje je daljinsko istraživanje važno u poljoprivredi:

Procjena zasijane površine

Jedna od ključnih primjena daljinskog istraživanja u hortikulturi je procjena područja zasijanog usjevima. Podaci iz zračnih i satelitskih senzora daju preciznu analizu zasađenih područja i pomažu u procjeni rizika u slučaju katastrofe ili nepogode.

Uloga i prednosti daljinskog istraživanja i GIS-a u poljoprivredi

Procjena zdravlja usjeva

Omogućuje poljoprivrednicima i agronomima praćenje zdravlja i vitalnosti usjeva na velikim površinama. Analizom satelitskih ili zračnih snimaka mogu otkriti rane znakove stresa, nedostatka hranjivih tvari, izbijanja bolesti ili najezde štetnika. Ovaj sustav ranog upozorenja omogućuje pravovremene intervencije i ciljane tretmane, smanjujući gubitke usjeva i optimizirajući raspodjelu resursa.

Procjena i predviđanje prinosa

Podaci, u kombinaciji sa statističkim modelima, mogu pomoći u procjeni i predviđanju prinosa usjeva. Analizom indeksa vegetacije i praćenjem čimbenika poput pokrova krošnje i biomase, poljoprivrednici mogu predvidjeti potencijalne varijacije prinosa i donositi informirane odluke u vezi s žetvom, skladištenjem i marketingom svojih proizvoda.

Identifikacija bolesti usjeva

GIS daljinsko istraživanje u poljoprivredi olakšava prepoznavanje kontaminacija i napada štetnika na usjevima na velikim površinama u početnim fazama. To proizvođačima daje odgovarajuću priliku da primijene bilo kakve protumjere kako bi zaštitili urod od bilo kakvih velikih gubitaka. To postaje moguće putem satelitskog snimanja i istraživanja.

Svojstva tla

Možda je primarni element u osiguravanju dobrog prinosa odgovarajuća potpora tla. To izravno utječe na žetvu. Bilo kakav napredak u upravljanje farmom ili poljoprivredni sustav uzrokuju promjene u tlu, što zauzvrat utječe na proizvodni kapacitet tla.

Karakteristike, na primjer, slanost tla, pH tla, razina organske tvari i tekstura tla mogu se prepoznati pomoću daljinskog otkrivanja, a ti se podaci mogu analizirati za provođenje bilo kakve značajne obrade tla.

Kartiranje vlažnosti tla daje preciznu procjenu sadržaja vode u tlu što može pomoći u provođenju bilo kakvih nadogradnji u strukturi sustava navodnjavanja.

Upravljanje navodnjavanjem

Voda je ključni resurs u poljoprivredi i igra ključnu ulogu u optimizaciji njezine upotrebe. Procjenom razine vlage u vegetaciji i stope evapotranspiracije, pomaže poljoprivrednicima da odrede točne potrebe svojih usjeva za vodom.

Ove informacije im omogućuju provedbu učinkovitih strategija navodnjavanja, smanjenje rasipanja vode i osiguravanje da usjevi dobiju odgovarajuću vlagu za optimalan rast.

Utjecaj poplave

Pomoću satelitskih senzora i podataka prikupljenih putem zemaljskih senzora, može se dobiti mnoštvo konkretnih informacija za donošenje točne procjene gubitka.

U slučaju poplava zbog prekomjernih oborina, područja zemljišta sa slabim drenažnim sustavima su u opasnosti od preplavljivanja što uzrokuje značajan gubitak usjeva i prinosa.

Procjena gubitka može pomoći u daljnjem planiranju kontrole štete i protumjera za svođenje gubitaka na minimum.

NATCAT modeliranje

Daljinsko istraživanje u poljoprivredi može pomoći u procjeni trenutnih i predviđanju opasnosti od prirodnih katastrofa. Korištenje informacija koje prenose senzori i ponašanje redovnih rizika.

TTo zahtijeva mapiranje rizika i izračunavanje opasnosti procjenom opasnosti koja se dovršava pomoću PC simuliranih modela katastrofa.

Karte daljinskog istraživanja pripremljene uz pomoć povijesnih podataka i trenutnih informacija prikupljenih s različitih senzora pomažu u određivanju područja s visokim potencijalom poplave s visokim stupnjevima opasnosti.

To pomaže u poljoprivredi jer se regije s višim ocjenama rizika ne zasađuju i tretiraju se za bolju zaštitu od poplava za sljedeću sezonu.

Analiza snimaka drona za procjenu štete na usjevima

Analiza snimaka dronom koristi se u procjeni štete na usjevima uzrokovane tučom, brojanjem drveća i invazijama. Snimke dronom su točne kao i ulazna prostorna rezolucija, koja se može povećati prema potrebi.

Upravljanje hranjivim tvarima

Može pomoći u procjeni nedostatka hranjivih tvari i upravljanju praksama gnojidbe. Analizom obrazaca spektralne refleksije, poljoprivrednici mogu identificirati područja polja s različitim razinama hranjivih tvari.

To omogućuje ciljanu primjenu gnojiva, minimizirajući prekomjernu upotrebu i potencijalno onečišćenje okoliša, a istovremeno maksimizirajući unos hranjivih tvari i produktivnost usjeva.

Procjena utjecaja na okoliš

Pruža sredstva za procjenu utjecaja poljoprivrednih praksi na okoliš. Pomaže u praćenju erozije tla, procjeni učinkovitosti mjera očuvanja i identificiranju područja potencijalnog onečišćenja, poput prekomjernog otjecanja gnojiva ili zanošenja pesticida.

Ove informacije podržavaju provedbu održivih poljoprivrednih praksi, minimizirajući negativne učinke na okoliš i promičući dugoročnu poljoprivrednu održivost.

Iskorištavanjem snage tehnologija daljinskog istraživanja, poljoprivrednici i poljoprivredni stručnjaci mogu donositi informiranije odluke, optimizirati raspodjelu resursa i provoditi održive prakse. To dovodi do povećane produktivnosti, smanjenog utjecaja na okoliš i poboljšane sigurnosti hrane, što u konačnici koristi i poljoprivrednicima i potrošačima.

Detekcija oblaka i sjene u poljoprivredi

Objavljeno od dementievgeopard

Detekcija oblaka i sjena jedan je od najvažnijih zadataka u analitičkim rješenjima daljinskog istraživanja.

Ako je cijela satelitska snimka čista, još uvijek postoji vjerojatnost da će vaše polje biti pod oblacima/sjenama. Vrijedi i obrnuto – mnogi sustavi ne obrađuju slike s oblacima iznad 70% – iako preostalih 30% može pomoći agronomu ili poljoprivredniku da donese pravu odluku tijekom sezone.

U GeoPardu rješavamo ovaj problem uz pomoć nekoliko algoritama strojnog učenja koji rade s vrlo visokom točnošću.

Određivanje oblaka i sjena oblaka

 

Definiramo masku oblaka i masku sjene na razini cijele slike, a za svaki par polja i slike uzimamo u obzir koji je postotak polja prekriven oblacima ili sjenama od oblaka.

U automatskoj analitici uzimamo samo potpuno bezoblačne slike za određeno polje, što korisniku omogućuje da bude siguran u donošenju odluka na temelju višegodišnje analitike.

Korisnik GeoParda ima mogućnost pregledati, pa čak i sam pokrenuti analitiku, čak i na djelomično oblačnim slikama.

definirajte masku oblaka i masku sjene

 

To i dalje može biti vrlo korisno, na primjer, tijekom sezone za primjenu varijabilnog prskanja sredstvima za zaštitu usjeva na temelju najnovije satelitske snimke, na kojoj se 10% površine polja nalazi pod oblacima. To znači da će se za 90% površine polja odluka temeljiti na provjerenim podacima.

Također, korisnici GeoParda mogu jednostavno provjeriti izvorne slike na regionalnoj razini u bliskom infracrvenom prikazu, što pomaže u razlikovanju čistog tla od oblaka i sjena (vidi sliku u prilogu).

Na korisničkom sučelju filter oblaka nalazi se u gornjem izborniku modula "Nadzor satelita", pogledajte priložene snimke zaslona.

Geopard je otkrio da se polje djelomično nalazi ispod oblaka i sjena

 

Imajte na umu da tvrtke u digitalnoj poljoprivredi i dalje mogu imati poteškoća s ispravnim otkrivanjem oblaka i sjena. Na priloženoj snimci zaslona jedna takva tvrtka stvara VR kartu gnojiva na temelju podataka o oblacima i sjenama. Dakle, pogrešna karta dovodi do pogrešnih agronomskih odluka i na kraju pogrešnih ishoda.

GeoPard detektira oblake i sjene s visokom razinom točnosti i ne predlaže donošenje odluke o varijabilnoj brzini na temelju oblaka. Izvorne slike uvijek možete pogledati u različitim prikazima i indeksima te ih zumirati kako biste vidjeli sliku oko sebe.

kreirana VR karta gnojiva na temelju podataka o oblacima i sjenama

 

Nije svako rješenje isto, odaberite najbolje opcije dostupne na tržištu!

 

različiti spektralni indeksi

Što je detekcija oblaka u preciznoj poljoprivredi?

Detekcija oblaka u preciznoj poljoprivredi odnosi se na proces identificiranja i praćenja oblačnosti u poljoprivrednim područjima korištenjem tehnologija daljinskog istraživanja. Oblaci mogu značajno utjecati na poljoprivredne prakse i produktivnost usjeva, što njihovo otkrivanje i analizu čini ključnima za učinkovito upravljanje poljoprivredom.

Uključuje korištenje raznih senzora, poput satelita, dronova ili zemaljskih instrumenata, za snimanje slika poljoprivrednih polja. Ovi senzori bilježe podatke u obliku vidljive i infracrvene svjetlosti, koja se može analizirati kako bi se utvrdila prisutnost i karakteristike oblaka.

Njegova primarna svrha u preciznoj poljoprivredi je procjena prostorne i vremenske raspodjele oblaka iznad poljoprivrednih područja.

Ove informacije pomažu poljoprivrednicima i agronomima da donose informirane odluke u vezi s navodnjavanjem, gnojidbom, suzbijanjem štetočina i drugim poljoprivrednim praksama. Razumijevanjem obrazaca naoblake, poljoprivrednici mogu optimizirati raspodjelu resursa i smanjiti rizik od oštećenja usjeva ili smanjenja prinosa.

Algoritmi za detekciju oblaka analiziraju snimljene slike kako bi razlikovali piksele oblaka od piksela koji nisu oblak.

Ovi algoritmi koriste različite tehnike, poput određivanja pragova, spektralne analize i strojnog učenja, kako bi točno identificirali i klasificirali formacije oblaka.

Izlazni podaci algoritama obično uključuju postotak pokrivenosti oblakom, klasifikaciju tipa oblaka i obrasce kretanja oblaka.

Nakon što se otkriju oblaci i odrede njihove karakteristike, poljoprivrednici mogu koristiti te informacije za primjenu tehnika precizne poljoprivrede.

Na primjer, ako se oblak otkrije nad određenim područjem polja, poljoprivrednici mogu odgoditi navodnjavanje ili primjenu pesticida u toj regiji dok oblak ne prođe. Sinkroniziranjem poljoprivrednih aktivnosti s kretanjem oblaka, poljoprivrednici mogu optimizirati korištenje resursa i smanjiti nepotrebne unose.

Posebno je korisno u regijama s visokom naoblakom ili gdje se vremenski obrasci brzo mijenjaju. Kontinuiranim praćenjem naoblake, poljoprivrednici mogu prilagoditi svoje poljoprivredne prakse u stvarnom vremenu, prilagođavajući se na temelju trenutnih vremenskih uvjeta.

Ukratko, detekcija oblaka u preciznoj poljoprivredi igra ključnu ulogu u optimizaciji poljoprivrednih praksi i upravljanju resursima. Točnim identificiranjem i praćenjem oblaka, poljoprivrednici mogu donositi informirane odluke kako bi povećali produktivnost usjeva, smanjili rasipanje usjeva i ublažili rizike povezane s promjenjivim vremenskim uvjetima.

Analitika rasterskih podataka

Objavljeno od dementievgeopard
NDVI s rezolucijom od 10 m
NDVI s rezolucijom od 30 m
zone upravljanja s rezolucijom povećanom na 3 m
zone upravljanja s rezolucijom od 3 m
NDVI s rezolucijom od 3 m
NDVI s povećanom rezolucijom od 3 m

Rezolucija satelitskih snimaka može varirati, a najpopularniji besplatni pružatelji usluga imaju 10 m (Sentinel2) i 30 m (Landsat). S vremena na vrijeme takva kvaliteta nije dovoljna.

Stoga GeoPardov tim prilagođava sveobuhvatne znanstvene algoritme (npr. koji se koriste i u medicinskoj dijagnostici) za poljoprivredna polja kako bi poboljšao kvalitetu GeoPardove rasterske i vektorske analitike.

Pomaže povećati točnost GeoPard karata za 3-10 puta u usporedbi s izvornom rezolucijom izvorne satelitske snimke. Na primjer, prostorna rezolucija GeoPard karte zona upravljanja je ~3 m.

Ako ste uzgajivač usjeva ili poljoprivredni savjetnik, počnite koristiti https://geopard.tech/ vrhunska analitika za vaša područja po pristupačnoj cijeni.

Ako ste pružatelj usluga, integrirajte https://geopard.tech/ analitiku putem API-ja u vašu platformu i odmah počnite pružati vrijednost svojim kupcima.

Kako čitati NDVI slike?

Čitanje NDVI slika uključuje nekoliko ključnih koraka. Prvo, shvatite da NDVI mjeri zdravlje i snagu vegetacije. Visoke vrijednosti NDVI-ja ukazuju na zdravu i gustu vegetaciju, dok niske vrijednosti ukazuju na stresnu ili rijetku vegetaciju.

Za interpretaciju NDVI slika, usporedite ljestvicu boja koja je priložena uz sliku, gdje zelena ili tamnozelena predstavlja zdravu vegetaciju, a žuta ili crvena označavaju stresna ili neobrasla područja.

Analizom obrazaca i varijacija vrijednosti NDVI-ja na nekom području možete dobiti uvid u zdravlje i rasprostranjenost vegetacije, što pomaže u zadacima poput praćenja usjeva i upravljanja zemljištem.

GeoPard Poljoprivreda

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