Прецизионды ауыл шаруашылығында GeoPard-ты пайдалана отырып, тұрақты егіншіліктің экономикалық әсерлерін визуализациялау

Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL) және GeoPard Agriculture зерттеушілері тұрақты егіншілік үшін жолақты аралық егіс жүйелерінің экономикасын зерттеу үшін бірікті. Олар өз зерттеулерінің нәтижелерімен Хоэнхайм университетінің “Цифрлық ауыл шаруашылығы арқылы биоәртүрлілікті дамыту” атты іс-шарасында бөлісті, онда экологиялық таза егіншілік тәжірибелері мен олардың қаржылық әсеріне баса назар аударылды.

Олардың “Болашақ дақыл шаруашылығы” жобасы егіншіліктің жаңа жолдарын зерттеуге бағытталған, әсіресе жолақаралық егістікке баса назар аударылған. Бұл әдіс бір егістіктегі жолақтарда әртүрлі дақылдарды қатар өсіруді қамтиды, бұл химиялық заттардың қажеттілігін азайтып, биоәртүрлілікті арттыра алады. Зерттеушілер егіншілікті фермерлер үшін тиімді бола отырып, экологиялық таза ету жолдарын тапқысы келді.

LfL компаниясынан Оливия Спикман мен Маркус Гандорфердің, сондай-ақ GeoPard компаниясынан Виктория Сорокина бастаған бұл ынтымақтастық EIT Food Accelerator бағдарламасы кезінде басталды. Ауыл шаруашылығы, цифрлық құралдар және деректерді талдау саласындағы білімдерін пайдалана отырып, олар тұрақты ауыл шаруашылығы тәжірибелерінің экономикалық жағын зерттеуге кірісті.

Әзірге Синтетикалық материалдарды азайту және биоәртүрліліктің артуы мәселелерін қарастыра отырып, олар жолақты аралық егістіктің экологиялық әлеуеті жақсы зерттелгенін анықтады. Дегенмен, оның механикаландырылуы және еңбек экономикасы, әсіресе автономды жабдықтармен, қосымша бағалауды қажет етеді.

Олар фермерлердің, әсіресе жаңа технологиямен оның тиімділігіне сенімді емес екенін анықтады. Бұл мәселені шешу үшін олар фермерлердің алаңдаушылығын түсіну және жақсырақ қарым-қатынас жасау үшін жолақаралық егістік далалық зертханасында олармен сөйлесті.

Сонымен қатар, ландшафттағы өзгерістер фермерлерді күмәндандырады, сондықтан алдын ала анық ақпарат беру маңызды. Сондықтан, визуализация сияқты сандық құралдар фермерлер мен олардың қауымдастықтары арасындағы байланысты жеңілдете алады, экологиялық тұрғыдан пайдалы ландшафттық өзгерістерді қабылдау мен бағалауды тудырады.

Мысалы, Жаңа Зеландияда фермерлер орман өсіруге қолайлы аумақтарды визуализациялау үшін виртуалды шындық (VR) көзілдіріктерін пайдаланды, бұл ферманың кірістілігіне, ландшафт эстетикасына және ауылдық қауымдастықтарға әсерін көрсету арқылы ферма масштабындағы жоспарлауға көмектеседі. Мұндай визуализациялар фермерлердің ландшафт өзгерістерін түсінуі мен қызығушылығын арттыра алады, дегенмен сәтті енгізу фермерлердің өзіне деген сеніміне де байланысты.

Сол сияқты, бұл зерттеуде жолақаралық егістік жүйесін бірнеше тұрғыдан талдау үшін бұлтқа негізделген GeoPard бағдарламасы пайдаланылды. GeoPard теңдеулері Future Crop Farming жобасының эмпирикалық деректерімен параметрлендірілген. Бастапқы нәтижелерге гербицидтер мен азоттың енгізілуі мен өнімділігінің визуализациясы кіреді, күрделі есептеулер жоспарланады.

Сонымен қатар, жүйе әртүрлі деректер көздерін біріктірді, соның ішінде:

• Өнімділік және қолданылған енгізу деректер жиынтықтары
• Дақылдар мен өсімдіктерді қорғаудың бағасы туралы ақпарат (пайдаланушы ұсынады)
• Спутниктік суреттер (Sentinel-2, Landsat, Planet)
• Топографиялық деректер
• GeoPard сайтында қолжетімді тарихи деректердің аймақтық карталары

Сонымен қатар, қолданылған негізгі әдістер кеңістіктік талдау және NumPy құрылымын пайдаланып кеңістіктік деректерді тиімді өңдеуді қамтыды. Деректер .xlsx және .shp файлдарынан алынды. Дегенмен, пішін файлында жеке жолақтар туралы нақты мәліметтер болмады, бұл әртүрлі деректер форматтарын біріктіруді қажет етті.

GeoPard жолаққа тән мәліметтерді олардың даладағы тиісті орындарымен байланыстыру үшін деректерді кеңістіктік түрде ұйымдастыруды жеңілдетті. Осылайша, жолақтарды көрсететін интеграцияланған деректер жиынтығы GeoPard-тағы сипаттамалық сынақ талдауының негізін қалады.

Зерттеу кірістердің айнымалы жылдамдықпен қолданылуын зерттемегенімен, GeoPard жоғары ажыратымдылықтағы картаға түсіруі (пиксель өлшемі: 3×3 метр) пиксель деңгейінде егжей-тегжейлі визуализациялауға мүмкіндік берді, бұл күрделілікті арттырды. Бұл егжей-тегжейлі картаға түсіру болашақ қолданбалар үшін, мысалы, бірнеше қабаттарды біріктіру немесе зерттеу жобасында графиктер біріктіру арқылы жиналған шағын көлемді өнімділік деректеріне негізделген ‘өнімділік профильдері’ сияқты кеңістіктік айнымалы ақпаратты біріктіру үшін құнды.

Зерттеушілер сонымен қатар GeoPard негізінен сипаттамалық функцияларды атқарғанымен, оның күрделі визуализациялау мүмкіндігі бар екенін анықтады. Мысалы, жолақ деңгейіндегі өнімділік деректері мен баға туралы ақпаратты қосу көршілес дақыл жолақтары арасындағы шекаралық әсерлерді көрсететін пайда карталарын жасауға көмектеседі.

Сонымен қатар, еңбек экономикалық деректерін біріктіру биоәртүрлілікті дамыту үшін масштабты үнемдеуді азайтудың әсерін анықтауы мүмкін. Мұндай деректер сценарийлерді модельдеуге көмектеседі, бұл әртүрлі дақылдардың ауыспалы егістерін, жолақтардың енін және механикаландыру түрлерін зерттеуге мүмкіндік береді, ауыл шаруашылығын басқаруды және шешім қабылдауды жақсарту үшін егістікке тән нәтижелерге назар аударады.

Демек, қондырғы далалық машиналар мен сенсорлардан GeoPard-қа нақты уақыт режимінде деректерді беру мүмкіндігімен цифрлық егіз ретінде жұмыс істей алады, бұл мүмкіндік кейбір коммерциялық технологиялар мен спутниктік деректер арқылы қазірдің өзінде қол жеткізуге болады. Дегенмен, фермерлердің технологиялық үйлесімділікке қатысты алаңдаушылығы кеңірек қолдану үшін қосымша деректер көздерін біріктіру қажеттілігін көрсетеді.