Upotreba obrezanih rasterskih podataka za poljoprivredno poslovanje

Obrezani rasterski podaci temeljeni na granicama polja zvuče vrlo jednostavno. Neki izvori podataka su rasterske slike s pikselima i rezolucijom od 3m/10m/30m, drugi su vektori s poligonima ili multipoligonima.

Točna granica obrađenih rasterskih podataka je škakljiva. Zadani izlaz koji većina GIS i softvera za preciznu poljoprivredu ima je pikselizirani raster. Precizna evaluacija podataka blizu granice polja pomaže vam bolje razumjeti, na primjer, stanje krošanja, vrijednost nagiba. 

Primjeri pikseliziranih rasterskih slika:

Je li moguće poboljšati i učiniti ga točnijim?

Da, GeoPard to radi i čak pruža podatke za daljnju integraciju putem API-ja. Nekoliko primjera:

• Isek s sirovih (pogledi crveno-zeleno-plavo i bliskog infracrvenog zračenja) satelitskih snimaka na temelju granice parcele:

• Izrez satelitske snimke s indeksom vegetacije poput WDRVI temeljen na granicama parcele:

• Urez digitalnog topografskog skupa podataka (nadmorska visina i hrapavost) na temelju granice parcele:

Kako to izgleda u GeoPard sučelju i kako se može integrirati u vaše agrotehnološko rješenje:

U GeoPardu razumijemo vrijednost takvih detalja i neprestano radimo na poboljšanju rješenja.

Što je rasterski podatak?

Rasterski podaci su vrsta podataka digitalne slike koja je predstavljena mrežom piksela ili ćelija, gdje svaka ćelija odgovara određenoj lokaciji na Zemljinoj površini. Svakom pikselu u rasterskoj slici dodijeljena je vrijednost koja predstavlja određeni atribut ili karakteristiku te lokacije, kao što su nadmorska visina, temperatura ili pokrovnost tla.

Često se koristi u geografskim informacijskim sustavima (GIS) i primjenama daljinskih istraživanja za predstavljanje i analizu raznih vrsta prostornih podataka. Može se prikupljati iz različitih izvora, uključujući satelitske i zračne snimke, digitalne kamere i senzore temeljene na zemlji.

Često se pohranjuje u raznim formatima, kao što su GeoTIFF, JPEG i PNG, koji su dizajnirani za učinkovito komprimiranje i pohranu podataka. GIS softver i alati za obradu slika mogu se koristiti za manipulaciju i analizu podataka, na primjer izvođenjem izračuna na vrijednostima piksela ili primjenom filtara za poboljšanje određenih značajki.

Primjeri primjene uključuju mapiranje korištenja i pokrivenosti zemljišta, analizu promjena u vegetaciji tijekom vremena te predviđanje prinosa usjeva na temelju okolišnih čimbenika.

Kako se rasterski podaci koriste u preciznom poljoprivredi?

Ključna je komponenta preciznog poljodjelstva, jer pruža detaljne informacije o zdravlju usjeva, svojstvima tla i čimbenicima okoliša koji se mogu koristiti za donošenje informiranijih odluka o upravljanju usjevima. Evo nekoliko primjera kako se rasterski podaci koriste u preciznom poljodjelstvu:

• Analiza zdravlja usjeva: Podatci daljinskih istraživanja u obliku satelitskih snimaka ili snimaka iz bespilotnih letjelica mogu se koristiti za generiranje slojeva podataka koji prikazuju indekse vegetacije kao što su NDVI (Normalizirani razdijeljeni indeks vegetacije) ili NDRE (Normalizirani razdijeljeni indeks crvenog ruba). Ovi indeksi pomažu u identificiranju područja polja sa zdravom vegetacijom, kao i područja gdje usjevi mogu biti pod stresom zbog bolesti, štetnika ili nedostatka hranjivih tvari.
• Analiza tla: Podaci o tlu, kao što su sadržaj vlage ili tekstura tla, mogu se prikupljati pomoću senzora koji generiraju podatkovne slojeve. Ti slojevi mogu pomoći u identificiranju područja polja s različitim karakteristikama tla, što može poslužiti kao osnova za donošenje odluka o gnojidbi, navodnjavanju i drugim praksama upravljanja tlom.
• Analiza okoliša: Slojevi podataka koji prikazuju faktore okoliša poput temperature, oborina i brzine vjetra mogu se koristiti za modeliranje rasta usjeva i predviđanje prinosa. Ovi slojevi također mogu pomoći u identificiranju područja polja koja su sklona eroziji, poplavama ili drugim ekološkim problemima.
• Primjena promjenjivom brzinom: Može se koristiti za generiranje receptnih karata za primjenu unosa poput gnojiva ili pesticida promjenjivim normama. Primjenom unosa promjenjivim normama prema potrebama različitih dijelova polja, poljoprivrednici mogu smanjiti otpad i optimizirati rast usjeva.

Sveukupno, rasterski podaci su ključni alat u preciznoj poljoprivredi, jer pružaju detaljne informacije o stanju usjeva i tla koje se mogu koristiti za donošenje informiranijih odluka o upravljanju usjevima.