GeoPard i Sveučilište Cornell CAST, NMSP suradnja na poljoprivredi potpomognutoj podacima

Cornell Agricultural Systems Testbed and Demonstration Site (CAST) za Farmu budućnosti i Cornell Nutrient Management Spear Program (NMSP) udružili su se s platformom za preciznu poljoprivredu GeoPard Agriculture kako bi pretvorili sirove podatke o prinosima u praktične preporuke za poljoprivredu.

CAST – skupina od tri stvarne farme u državi New York – služi kao poligon za tehnologije “Farme budućnosti”, unapređujući rješenja temeljena na podacima za proizvodnju usjeva i mliječnih proizvoda. Tim NMSP-a provodi istraživanja, olakšava prijenos tehnologije i znanja te pomaže u provedbi korisnih strategija za upravljanje hranjivim tvarima u poljskim usjevima na farmama kako bi se povećala održivost farmi diljem države New York.

GeoPard surađuje s CAST-om i NMSP-om kako bi unaprijedio obradu podataka u poboljšane digitalne agronomske alate – spoj znanosti, tehnologije i pokusa koje vode poljoprivrednici, a koji ilustrira budućnost precizne poljoprivrede.

Cornellov CAST i NMSP

CAST je dio inicijative USDA NIFA “Farma budućnosti” i djeluje pod pokroviteljstvom Cornell instituta za digitalnu poljoprivredu. CAST okuplja tri komercijalne farme (usjeve i mliječne proizvode) u jedinstveni ekosustav istraživanja i razvoja. Njegova je misija testirati i demonstrirati integrirane tehnologije precizne poljoprivrede (od robotike do analize podataka) u stvarnim poljoprivrednim uvjetima.

Paralelno s tim, Program upravljanja hranjivim tvarima Spear (NMSP), koji vodi dr. Quirine Ketterings, usredotočuje se na primijenjena istraživanja tla i usjeva te savjetovanje. Tim NMSP-a procjenjuje upotrebu hranjivih tvari i varijabilnost prinosa na farmama; na primjer, pionirski je uveo “zone stabilnosti prinosa”, kombinirajući podatke o prinosu iz tri ili više godina kako bi mapirao područja s dosljedno visokim i niskim prinosom u odnosu na varijabilna mjesta.

Ove karte zona stabilnosti (sa zonama Q1–Q4 za konzistentnost visokog/niskog prinosa) i novi dizajni pokusa poput pristupa prostorne evaluacije jedne trake (SSEA) pomažu poljoprivrednicima da, putem istraživanja na farmi, testiraju isplate li se promjene u upravljanju, s obzirom na poznatu varijabilnost unutar polja.

GeoPard poljoprivredna platforma

GeoPard Agriculture pruža analitički mehanizam u oblaku koji obrađuje sve geoprostorne podatke o poljoprivredi. Kako GeoPard kaže, platforma je “nepristrani analitički centar u oblaku za preciznu poljoprivredu”, sposoban za obradu višeslojnih, višegodišnjih podataka. U praksi, GeoPard unosi datoteke praćenja prinosa, karte tla, satelitske snimke i još mnogo toga za izradu karata i propisa spremnih za upotrebu. Ključne značajke uključuju generiranje višegodišnjih zona upravljanja i karata propisanih varijabilnim stopama (VRA), detaljnu analitiku podataka o prinosu i alate za praćenje usjeva.

Na primjer, GeoPard može čistiti i kalibrirati sirove podatke o prinosu kombajna, pa čak i stvarati sintetičke karte prinosa (procjenjujući prinose iz satelitskih/dronova) kako bi popunio praznine tamo gdje nedostaju povijesni podaci. Platforma također podržava analizu topografije i podataka o tlu, 3D vizualizaciju polja, usporedbu podataka o primjeni i još mnogo toga.

• Zona upravljanja i mapiranje VRA: GeoPard koristi slojeve prinosa/tla za razgraničenje zona polja i izradu karata propisanih za preciznu primjenu unosa.
• Obrada podataka o prinosu: Sustav provodi automatsko čišćenje i kalibraciju zapisa prinosa kombajna te može generirati sintetičke karte prinosa iz višegodišnjih podataka i podataka daljinskog istraživanja.
• Praćenje usjeva i polja: Satelitski alati i višeindeksna analitika pomažu u otkrivanju prostornih trendova u učinku usjeva i ograničavajućih čimbenika iz godine u godinu.

Suradnička istraživanja i terenska ispitivanja

U ovoj suradnji, CAST i NMSP istražuju GeoPard Agriculture platformu za obradu sirove kukuruzne silaže i podataka o monitoru prinosa zrna u pročišćene karte prinosa, zone stabilnosti prinosa i za procjenu točnosti generiranja sintetičkih podataka o prinosu.

Quirine Ketterings i njezin tim u NMSP-u koriste podatke s CAST polja kako bi procijenili i poboljšali točnost GeoPardovih algoritama za mapiranje prinosa, kao i za određivanje sintetičkog prinosa za procjene cijelog polja i za eksperimente. Zajedno s GeoPardom, Ketterings i njezin tim procjenjuju kvalitetu podataka i protokole za generiranje karata zona stabilnosti prinosa za polja s višegodišnjim podacima.

Fotografija Madeline Hanscom/NMSP

Njihov je cilj analizirati i konvencionalna istraživanja na farmama, kao i novo razvijene pokuse prostorne evaluacije na jednoj traci (SSEA) koji koriste znanje o varijabilnosti prinosa unutar polja. Ključni aspekti suradnje uključuju:

1. Integracija podataka: CAST-ovi podaci o žetvi i preciznosti obrađuju se u GeoPardu, pretvarajući sirove datoteke u georeferencirane karte prinosa i slojeve performansi.
2. Validacija algoritma: GeoPardovi algoritmi za mapiranje prinosa i sintetički prinos testirani su u odnosu na rigorozne podatke CAST/NMSP-ovih pokusa na farmama, usavršavajući tehnologiju na temelju stvarnih mjerenja.
3. Prostorna analiza: Tim generira karte zona stabilnosti prinosa iz višegodišnjih podataka i procjenjuje koliko dobro GeoPardovi modeli prikazuju stvarne obrasce na polju.
4. Inovativni dizajn ispitivanja: Nove metode poput SSEA koriste obrasce prinosa unutar polja kako bi učinkovito usporedile tretmane, uz podršku GeoPardove prostorne analize.

Suradnjom, Cornell i GeoPard osiguravaju da su rezultati platforme utemeljeni na stvarnim poljoprivrednim uvjetima. Iako GeoPard koristi napredno modeliranje (uključujući procjenu prinosa temeljenu na satelitima), validacija na ovim farmama Cornella bogatim podacima čini njegove preporuke pouzdanijima. Ova integracija znanosti, tehnologije i stvarne terenske prakse stvara povratnu petlju: i uzgajivači i istraživači imaju koristi od pouzdanijih alata za preciznu poljoprivredu.

Praktični utjecaj: Prema održivoj preciznoj poljoprivredi

Krajnji je cilj prevesti istraživačke parcele u praktične smjernice za poljoprivrednike. Praćenje i mapiranje prinosa daju poljoprivrednicima uvid u varijabilnost unutar polja, omogućujući ciljane akcije umjesto općenitih tretmana. Doista, studije pokazuju da dosljedno mapiranje prinosa pomaže poljoprivrednicima “vidjeti koja područja polja dobro funkcioniraju, a koja trebaju poboljšanje, pomažući im da planiraju preciznije akcije”.

Na primjer, poljoprivrednik bi mogao koristiti GeoPard karte za primjenu gnojiva samo tamo gdje usjevi ne daju rezultate u odnosu na prosjek polja ili usvojiti prakse očuvanja na zonama s dosljedno niskim prinosom. Pružanjem pročišćenih podataka, analiza stabilnosti prinosa, karata i sintetičkih referentnih vrijednosti, partnerstvo Cornell-GeoPard podržava isplative i ekološki pametne odluke.