Vizualizacija ekonomskih učinaka održive poljoprivrede pomoću GeoParda u preciznoj poljoprivredi

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

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

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

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

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

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

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

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

Nadalje, sustav je integrirao različite izvore podataka, uključujući:

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

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

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

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

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

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

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