Рубрика: Егінді бақылау

Біздің веб-сайттағы «Дәнді дақылдарды бақылау» бөлімі фермерлер мен ауыл шаруашылығы мамандарына дақылдарын бақылауға және оңтайландыруға көмектесетін ең жаңа ақпарат пен құралдарды ұсынуға арналған. Озық технологиялар мен деректерді талдаудың көмегімен бұл қазіргі заманғы егіншілікте маңызды тәжірибеге айналды, бұл фермерлерге ықтимал мәселелерді анықтап, олар үлкен мәселелерге айналмас бұрын оларды шешуге мүмкіндік береді.

Бұл бөлім фермерлерге өз дақылдары туралы хабардар шешім қабылдауға көмектесетін бірқатар ресурстар мен ақпаратты ұсынады. Ең үздік тәжірибелер мен жаңа технологиялар туралы мақалалардан бастап, заманауи мониторинг құралдары мен бағдарламалық жасақтамаға шолуларға дейін, біз дақылдарды бақылау ландшафтын жан-жақты және заманауи түрде қамтуды қамтамасыз етуге тырысамыз.

Сіз шағын фермер болсаңыз да, ірі агробизнес субъектісі болсаңыз да, бұл бөлімде ұсынар нәрсе бар. Біз жемістер, көкөністер, дәнді дақылдар және басқа да көптеген дақылдарды қамтимыз және біздің мазмұнымыз барлық деңгейдегі фермерлердің қажеттіліктерін қанағаттандыру үшін жасалған.

Біздің «Дәнді дақылдарды бақылау» бөлімінің негізінде фермерлерге өз жұмыстарында тиімділік пен тұрақтылықты арттыруға көмектесу міндеттемесі жатыр. Ең соңғы ақпарат пен құралдарды ұсыну арқылы біз фермерлерге қоршаған ортаға әсерін азайта отырып, өнімділікті арттыруға, қалдықтарды азайтуға және кірістілікті арттыруға көмектесуді мақсат етеміз.

Егістік мониторингі бойынша нұсқаулық және жаңартулар

Сонымен, сіз мұны енді ғана бастап жатсаңыз да, немесе соңғы трендтер мен технологиялардан хабардар болуға тырысатын тәжірибелі маман болсаңыз да, бұл бөлімде табысқа жету үшін қажеттінің бәрі бар.

Өсімдік индекстері және хлорофилл мөлшері

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

GeoPard хлорофиллмен байланысты өсімдіктер индекстерінің қолдау көрсетілетін тұқымдасын кеңейтеді

  • Шатырлы хлорофилл құрамының индексі (CCCI)
  • Модификацияланған хлорофиллдің сіңіру коэффициентінің индексі (MCARI)
  • Шағылысу индексіндегі трансформацияланған хлорофиллдің сіңуі (TCARI)
  • MCARI/OSAVI қатынасы
  • TCARI/OSAVI қатынасы

Олар қазіргі дақылдардың даму кезеңін, соның ішінде

  • қоректік заттарға сұранысы бар аймақтарды анықтау,
  • азотты кетіруді бағалау,
  • әлеуетті өнімділікті бағалау,

Алынған мәліметтер азоттың айнымалы жылдамдығын қолданудың дәл карталарын жасау үшін қолданылады.

Толығырақ оқу: Қай индекс precisionAg жүйесінде қолданған дұрыс

Толығырақ оқу: GeoPard өсімдіктерінің индекстері

Өсімдік индекстері және хлорофилл мөлшеріШатырлы хлорофилл мөлшерінің индексі (CCCI) және модификацияланған хлорофиллдің сіңіру коэффициентінің индексі (MCARI) және трансформацияланған хлорофиллдің шағылысу индексіндегі сіңіру индексі (TCARI) және MCARI/OSAVI қатынасы

Өсімдік индекстері дегеніміз не?

Өсімдік индекстері - Жер бетіндегі өсімдіктер тіршілігінің тығыздығын, денсаулығын және таралуын сандық бағалау үшін спутниктік немесе әуеден түсірілген суреттер сияқты қашықтықтан зондтау арқылы алынған спектрлік деректерден алынған сандық мәндер.

Олар өсімдіктердің өсуін, өнімділігін және денсаулығын бағалау және бақылау үшін қашықтықтан зондтау, ауыл шаруашылығы, қоршаған ортаны бақылау және жерді басқару қолданбаларында кеңінен қолданылады.

Бұл индекстер жарықтың әртүрлі толқын ұзындықтарының, әсіресе қызыл, жақын инфрақызыл (NIR) және кейде басқа диапазондардағы шағылысу мәндерін пайдаланып есептеледі.

Өсімдіктердің шағылысу қасиеттері жарықтың толқын ұзындығының әртүрлілігіне байланысты өзгереді, бұл өсімдіктер мен басқа жер жамылғысы түрлерін ажыратуға мүмкіндік береді.

Хлорофилл мен жасуша құрылымының ерекшеліктеріне байланысты өсімдік жамылғысы әдетте қызыл аймақта күшті сіңіру қабілетіне және NIR аймағында жоғары шағылысу қабілетіне ие.

Кеңінен қолданылатын өсімдік индекстерінің кейбіріне мыналар жатады:

  • Қалыптастырылған айырмашылықты өсімдік индексі (NDVI)Бұл (NIR – Қызыл) / (NIR + Қызыл) ретінде есептелетін ең танымал және кеңінен қолданылатын өсімдік индексі. NDVI мәндері -1-ден 1-ге дейін, ал жоғары мәндер өсімдіктердің сау және тығыз екенін көрсетеді.
  • Өсімдік жамылғысының жақсартылған индексі (EVI)Бұл индекс атмосфералық және топырақ шуын азайту, сондай-ақ шатырлы фондық сигналдарды түзету арқылы NDVI-ді жақсартады. Ол көк сияқты қосымша жолақтарды пайдаланады және осы әсерлерді азайту үшін коэффициенттерді қамтиды.
  • Топыраққа бейімделген өсімдік жамылғысының индексі (SAVI): SAVI топырақ жарықтығының өсімдік жамылғысы индексіне әсерін азайту үшін жасалған. Ол топырақ жарықтығын түзету коэффициентін енгізеді, бұл сирек немесе өсімдік жамылғысы аз аймақтарда өсімдіктерді дәлірек бағалауға мүмкіндік береді.
  • Жасыл-қызыл өсімдік индексі (GRVI)GRVI – өсімдіктердің денсаулығын бағалау үшін жасыл және қызыл жолақтарды пайдаланатын тағы бір қарапайым қатынас индексі. Ол (Жасыл – Қызыл) / (Жасыл + Қызыл) ретінде есептеледі.

Бұл индекстерді, басқалармен қатар, зерттеушілер, жер ресурстарын басқарушылар және саясаткерлер жерді пайдалану, ауыл шаруашылығы, орман шаруашылығы, табиғи ресурстарды басқару және қоршаған ортаны бақылауға қатысты негізделген шешімдер қабылдау үшін пайдаланады.

Нормаланған айырмашылық ылғалдылық индексі

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Саны GeoPard қолдайтын өсімдік индекстері үздіксіз өсіп келеді. GeoPard командасы Қалыпқа келтірілген ылғалдылық айырмашылығы индексін (NDMI) енгізеді. Индекс өсімдіктердің су құрамын және қалыпты су айырмашылығы индексін (NDWI) анықтайды. Ол бар жерлерді табу үшін пайдалы. өсімдіктердегі су стрессі.

Төмен NDMI мәндері өсімдіктердің ылғалдың жеткіліксіздігінен стресске ұшырайтын жерлерін белгілейді.
Екінші жағынан, өсімдік шыңынан кейін қалыпты су индексінің төмендеуі өзгеріп жатқан жерлерді көрсетеді. егін жинауға дайын бірінші.

Екі спутниктік суреттегі (бұл жағдайда Sentinel-2 шоқжұлдызы) өсімдіктердің салыстырмалы су мөлшерінің айырмашылығы

Екі спутниктік суреттегі (бұл жағдайда Sentinel-2 шоқжұлдызы) өсімдіктердің салыстырмалы су мөлшерінің айырмашылығы

Келесі скриншоттардан 19 маусымдағы (өсімдік шыңы) және 6 шілдедегі спутниктік суреттер мен NDMI айырмашылығын білдіретін теңдеу картасы негізінде жасалған NDMI аймақтарын таба аласыз.

Planet / Sentinel-2 / Landsat кескінінің үстінен есептелген нормаланған айырмашылық ылғалдылық индексіNDMI Planet / Sentinel-2 / Landsat кескінінің үстінен есептелді

Ылғалдылық индексі дегеніміз не?

Бұл белгілі бір аумақтағы немесе аймақтағы ылғалдылықты немесе қолжетімділікті бағалау үшін қолданылатын өлшем немесе есептеу. Ол әдетте жауын-шашын, булану, топырақ қасиеттері және өсімдік жамылғысы сияқты әртүрлі қоршаған орта факторларынан алынады.

Ол аймақтың ылғалдылығының немесе құрғақтығының салыстырмалы көрсеткішін береді, су тапшылығын немесе құрғақшылық жағдайларын анықтауға көмектеседі.

Бұл су ресурстарын бақылау және басқару, ауыл шаруашылығын жоспарлау және белгілі бір аймақтың экологиялық жағдайларын түсіну үшін құнды құрал.

Қалыптастырылған ылғалдылық индексі айырмашылығы дегеніміз не?

Қалыптастырылған ылғалдылық айырмашылығы индексі (ҚЫЫ) - өсімдіктердің ылғалдылығын бағалау және бақылау үшін қашықтықтан зондтау деректерінен алынған өсімдік индексі. Басқа өсімдік индекстері сияқты, ол спутниктік немесе әуеден түсірілген суреттерден алынған спектрлік шағылысу мәндерін пайдаланып есептеледі.

Бұл әсіресе өсімдіктердің су тапшылығын бақылауда, құрғақшылық жағдайларын бағалауда, өрт қаупін бағалауда және климаттың өзгеруінің өсімдіктерге әсерін зерттеуде пайдалы.

Ол өсімдіктердегі ылғалдылыққа сезімтал жақын инфрақызыл (NIR) және қысқа толқынды инфрақызыл (SWIR) жолақтарын пайдаланып есептеледі. NDMI формуласы:

NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

NDWI мәндері әдетте -1-ден 1-ге дейін ауытқиды, жоғары мәндер өсімдіктердің ылғалдылығының жоғары екенін, ал төмен мәндер өсімдіктердегі ылғалдылықтың төмен екенін немесе су стрессін көрсетеді. Теріс NDMI мәндері өсімдік жамылғысы жоқ немесе ылғалдылығы өте төмен аймақтармен байланысты болуы мүмкін.

NDWI дегеніміз не?

NDWI немесе нормаланған айырмашылық су индексі - өсімдіктердегі немесе ландшафттардағы судың мөлшерін немесе сумен байланысты ерекшеліктерді сандық бағалау және бағалау үшін қолданылатын қашықтықтан зондтау индексі.

Ол спутниктік немесе әуеден түсірілген суреттерден алынған жақын инфрақызыл және жасыл жарық жолақтарының шағылысу коэффициентін талдау арқылы есептеледі. Бұл әсіресе су айдындарын анықтау, судың қолжетімділігіндегі өзгерістерді бақылау және өсімдіктердің денсаулығын бағалау үшін пайдалы.

Әртүрлі толқын ұзындықтарының жұтылуы мен шағылысуын салыстыру арқылы ол құрғақшылықты бақылау, гидрологиялық талдау және экожүйені басқару сияқты қолданбалар үшін құнды ақпарат береді.

Нормаланған айырмашылық су индексін анықтау үшін NDMI визуализациясы

NDMI визуализациясы спутниктік немесе әуеден түсірілген суреттерді өңдеуді, NDMI мәндерін есептеуді және нәтижелерді түрлі-түсті карта немесе сурет ретінде көрсетуді қамтиды. NDMI визуализациясының жалпы қадамдары:

  • Спутниктік немесе әуеден түсірілген суреттерді алу: Landsat, Sentinel немесе MODIS сияқты спутниктік немесе әуе платформаларынан көп спектрлі кескіндерді алыңыз. Кескіндемеде қажетті диапазондардың бар екеніне көз жеткізіңіз: жақын инфрақызыл (NIR) және қысқа толқынды инфрақызыл (SWIR).
  • Суреттерді алдын ала өңдеу: Деректер көзіне байланысты, атмосфералық, геометриялық және радиометриялық бұрмалануларды түзету үшін кескіндерді алдын ала өңдеу қажет болуы мүмкін. Кескіндегі сандық сандарды (СН) спектрлік шағылысу мәндеріне түрлендіріңіз.
  • NDMI есептеңіз: Кескіндегі әрбір пиксель үшін NDMI-ді келесі формуланы пайдаланып есептеу үшін NIR және SWIR шағылысу мәндерін пайдаланыңыз: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Түсті картаға түсіру: NDMI мәндеріне түс палитрасын тағайындаңыз. Әдетте, үздіксіз түс шкаласы қолданылады, ол төмен NDMI мәндері үшін бір түстен (мысалы, қызыл) бастап (төмен ылғалдылықты көрсетеді) жоғары NDMI мәндері үшін басқа түске (мысалы, жасыл) дейін (жоғары ылғалдылықты көрсетеді) өзгереді. Түс картасын жасау үшін QGIS, ArcGIS сияқты бағдарламалық жасақтаманы немесе Python Rasterio және Matplotlib сияқты бағдарламалау кітапханаларын пайдалануға болады.
  • NDMI картасын визуализациялаңыз: GIS бағдарламалық жасақтамасын, бағдарламалау кітапханасын немесе онлайн платформаны пайдаланып, NDMI картасын немесе кескінін көрсетіңіз. Бұл сізге өсімдіктердің ылғалдылығының кеңістіктік таралуын талдауға және су тапшылығы бар немесе ылғалдылығы жоғары аймақтарды анықтауға мүмкіндік береді.
  • Түсіндіру және талдау: Өсімдіктердің денсаулығын бағалау, құрғақшылық жағдайларын бақылау немесе өрт қаупін бағалау үшін NDWI визуализациясын пайдаланыңыз. Сондай-ақ, уақыт өте келе өсімдіктердің ылғалдылығының өзгеруін талдау үшін әртүрлі уақыт кезеңдеріндегі нормаланған айырмашылық су индексі карталарын салыстыра аласыз.

Әртүрлі бағдарламалық құралдардың немесе бағдарламалау кітапханаларының жұмыс процестері сәл өзгеше болуы мүмкін екенін, бірақ жалпы процесс ұқсас болатынын есте сақтаңыз. Сонымен қатар, талдауды жақсарту және өсімдіктердің ылғалдылығы мен басқа факторлар арасындағы байланысты жақсырақ түсіну үшін жерді пайдалану, биіктік немесе әкімшілік шекаралар сияқты басқа деректер қабаттарын қабаттастыруға болады. 

Деректер қабаттарының қиылысуымен автоматтандырылған дақылдарды бақылау

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

GeoPard-та бізде модуль бар Егін дақылдары бойынша барлау аймақтарын автоматты түрде жасау Бизнес және агрономиялық логиканың икемді конфигурациясын пайдалана отырып.

Бұл үлкен көлемдегі далаларды бақылауға және тек төтенше жағдай болған кезде ғана барлау жүргізуге мүмкіндік береді.

Бизнес/агрономиялық логика икемді болуы мүмкін. Бұл мысалда – соңғы спутниктік суреттерде тарихи жоғары дала әлеуеті аймақтары мен төмен өсімдік жамылғысы бар жерлерде тапсырмалар жасалады.

Тағы бір қолдану жағдайының мысалы: өнімділік файлынан алынған төмен өнімділік аймағын төмен pH аймақтарымен қиылыстыру – әктің құнарлылық деңгейін реттеу үшін.

 

Деректер қабаттарының қиылысуы арқылы автоматтандырылған дақылдар бойынша мәліметтерді скауттау аймақтары
Жоғары тарихи дала өнімділігі аймақтары соңғы Planet суретіндегі төмен өсімдіктілік аймақтарымен қиылысқанда -> GeoPard-та барлау тапсырмалары автоматты түрде жасалады

Егін саудасымен айналысатын компаниялар мен деректер модельдеушілер үшін тарихи тұрғыдан ең тұрақты және жоғары өнімді аймақтардың қиылысуы өнім болжамдарын экстраполяциялау үшін жақсы көрсеткіш болуы мүмкін.

Егер сіз фермер, агроном немесе дәл ауылшаруашылығы маманы болсаңыз, дақылдар деректерін бақылаудың маңыздылығын жақсы білесіз. Бұл дақылдарыңыздың денсаулығын қадағалауға және ықтимал мәселелерді ірі ақауларға айналмай тұрып анықтауға өте маңызды.

Дегенмен, дәстүрлі дақылдарды бақылау көп уақытты және еңбекті қажет етеді. Міне, дәл осы жерде автоматтандырылған бақылау тапсырмалары көмектеседі.

GeoPard – бұл озық алгоритмдер мен спутниктік суреттерді пайдалана отырып, дақылдарыңызды автоматты түрде бақылайтын революциялық автоматтандырылған дәл ауылшаруашылық бағдарламасы. GeoPard көмегімен зиянкестер, аурулар немесе қоректік заттардың тапшылығы сияқты кез келген ықтимал мәселелер туралы сізді ескертетін автоматтандырылған бақылау тапсырмаларын оңай орнатуға болады.

Автоматтандырылған барлау тапсырмаларын пайдаланудың негізгі артықшылықтарының бірі – дақылдарыңыздағы мәселелерді жылдам әрі дәл анықтау мүмкіндігі. GeoPard озық алгоритмдерді қолдана отырып, егістеріңіздің спутниктік суреттерін талдап, дақылдарыңыздағы ең ұсақ өзгерістерді де анықтайды.

Бұл сізге кез келген ықтимал мәселелерді тез анықтап, олар ауыр зардаптарға ұрынбай тұрып шешім қабылдауға мүмкіндік береді.

Автоматтандырылған барлау тапсырмаларының тағы бір артықшылығы – дақылдарыңызды үнемі бақылау мүмкіндігі. Дәстүрлі барлау кезінде алқаптарыңызға үнемі барып, ықтимал мәселелерді анықтау қиынға соғуы мүмкін.

Ал GeoPard көмегімен сіз дақылдарыңызды күнделікті немесе апта сайын бақылайтын автоматтандырылған тапсырмаларды орнатып, олардың денсаулығы туралы толық әрі жан-жақты көзқарас ала аласыз.

GeoPard-тың автоматтандырылған барлау тапсырмаларын да өз қажеттіліктеріңізге қарай баптауға болады. Сіз зиянкестер немесе аурулар сияқты нақты мәселелерді бақылауға арналған тапсырмаларды немесе егіс алқабыңыздың белгілі бір аймақтарын бақылауға арналған тапсырмаларды орната аласыз. Бұл сізге дақылдарыңызға қатысты ақпаратқа негізделген шешімдер қабылдауға қажетті мәліметтерді алуға мүмкіндік береді.

Автоматтандырылған барлау тапсырмаларынан басқа, GeoPard дәл ауылшаруашылық операцияларыңызды басқаруға көмектесетін басқа да бірқатар мүмкіндіктерді ұсынады. GeoPard-ты егіс егу мен тыңайтуды жоспарлау, топырақтың ылғалдылық деңгейін бақылау және өнімділікті қадағалау үшін пайдалануға болады.

Жалпы алғанда, GeoPard-тың автоматтандырылған барлау тапсырмалары фермерлерге, агрономдарға және дәл ауыл шаруашылығы мамандарына арналған қуатты құрал болып табылады. GeoPard арқылы өсіріліп жатқан дақылдарыңызды тез әрі оңай бақылап, ықтимал мәселелерді анықтай аласыз, бұл сізге операцияларыңызға қатысты жақсырақ шешім қабылдауға көмектеседі.

Егін бақылау деген не?

Егін бақылау – ауыл шаруашылығында дақылдардың денсаулығын, өсуін және ықтимал мәселелерін бағалау мақсатында жүйелі түрде тексеру мен бақылау жүргізу тәжірибесі. Әдетте бұл дала бойымен жаяу жүріп өтуді немесе ұшқышсыз ұшу аппараттары мен сенсорлар сияқты технологияларды пайдаланып деректер жинауды қамтиды.

Егін бақылаушылары зиянкестердің шабуылдары, аурулардың өршуі, қоректік заттардың тапшылығы және арамшөптердің қысымы сияқты факторларды бақылап, ақпарат жинайды.

Бұл деректер фермерлерге дақылдарды басқару бойынша ақпаратқа негізделген шешімдер қабылдауға көмектеседі, мысалы мақсатты өңдеулер жүргізу, тыңайтқыш қолдануды реттеу немесе зиянкестерге қарсы стратегияларды іске асыру. Ол дақылдардың өнімділігін барынша арттыруда және жалпы дақылдардың денсаулығын қамтамасыз етуде маңызды рөл атқарады.

Автоматтандырылған дақылдар деректері бойынша скаутинг дегеніміз не?

Автоматтандырылған дақылдарды бақылау – ауылшаруашылық ортада дақылдардың денсаулығы мен дамуын бақылау және бағалау үшін робототехника, ұшқышсыз ұшу аппараттары (UAV), әртүрлі сенсорлар және жасанды интеллект (AI) сияқты озық технологияларды қолдануды білдіреді.

Мақсат – адам егін барлаушылары дәстүрлі түрде атқаратын тапсырмаларды автоматтандыру арқылы тиімділікті арттыру, шығындарды азайту және дақылдарды басқаруды оңтайландыру.

Өсімдік дақылдарының деректерін автоматтандырылған бақылау процесі бірнеше кезеңнен тұрады, мысалы:

  • Деректерді жинау: Бейпілоттық ұшу аппараттары немесе жер үсті роботтары әртүрлі сенсорлармен (мысалы, камералар, көпспектрлі сенсорлар, LIDAR) жабдықталып, өсімдіктердің жағдайы туралы ақпарат жинайды: өсімдіктердің денсаулығы, зиянкестер мен аурулардың таралуы, топырақтың қасиеттері және қоректік заттардың концентрациясы.
  • Деректерді талдауЖиналған деректер кейіннен өсімдіктердің денсаулығы мен дамуына қатысты үлгілерді, бұзылуларды және тенденцияларды анықтау үшін жасанды интеллект пен машинамен оқыту алгоритмдері арқылы өңделіп, зерттеледі.
  • Шешім қабылдау: Деректерді талдау нәтижелерін дақылдарды басқару бойынша ақпаратқа негізделген шешімдер қабылдау үшін пайдалануға болады, соның ішінде суаруды, тыңайтуды, зиянкестермен күресті және басқа да шараларды оңтайландыру.
  • Іс-қимыл жасау: Ауыл шаруашылығындағы фермерлер автоматтандырылған дақылдарды бақылаудан алынған білімге сүйене отырып, даладағы нақты мәселелерді шешу үшін мақсатты шараларды жүзеге асыра алады, мысалы пестицидтерді немесе қоректік заттарды тек қажет жерлерге қолдану, қалдықтар мен экологиялық әсерді азайту.

Шаруаларға нақты уақыттағы дәл мәліметтерді ұсыну арқылы ауыл шаруашылығының өнімділігі мен тұрақтылығын айтарлықтай арттыруға, жақсы шешім қабылдауға және дәлірек басқару әдістерін қолдануға мүмкіндік береді.

Байқау аймағын қалай анықтауға болады?

Егін даласын барлау аймақтарына бөлу топырақ құрамы, рельеф, тарихи егін нәтижелері немесе басқа да маңызды факторларға негізделген шағын, басқаруға ыңғайлы бөлімдерге бөлуді қамтиды.

Мақсаты – ұқсас жағдайларды көрсететін біркелкі аймақтарды анықтап, дақылдарды бақылау, байқау және басқару әдістерін дәлірек жүргізуге мүмкіндік беру. Міне, дақылдарды бақылау аймағын дәл анықтауға арналған қадам-қадам әдіс:

  • Тарихи ақпаратты жинаңыз: Алдын ала дақылдардың өнімділігі, топырақ талдау нәтижелері, зиянкестер мен аурулардың кездесуі және алқапқа қатысты кез келген басқа маңызды ақпарат бойынша деректерді жинақтаңыз. Бұл деректер ұқсас жағдайлары немесе көрсеткіштері бар аймақтарды анықтауға көмектеседі.
  • Топырақтың құрамын және рельефін зерттеңіз: Табиғи ауытқуларды түсіну үшін егіс алқабыңыздағы топырақ түрлері мен рельефін зерттеңіз. Әртүрлі топырақ құрамы мен биіктік деңгейлері дақылдардың өсуіне, қоректік заттарды сіңіруіне және су қолжетімділігіне әсер етіп, бұл өз кезегінде дақылдардың денсаулығына ықпал етеді.
  • Қашықтықтан зондтау технологиясын пайдаланыңыз: Жер бедерін, өсімдік индекстерін, топырақтың ылғалдылық деңгейін және температуралық ауытқуларды анықтау үшін спутниктік немесе дрондар арқылы алынған суреттерді пайдаланыңыз. Бұл ақпарат даланың жан-жақты көрінісін қамтамасыз етіп, барлау аймақтарын дәлірек анықтауға көмектеседі.
  • Дәл ауылшаруашылық әдістерін енгізу: Жиналған деректерді өңдеу және талдау үшін дәл ауылшаруашылық бағдарламасын пайдаланыңыз. Бұл құралдар дақылдардың денсаулығы, топырақтың өзгергіштігі және рельеф сияқты факторларды ескере отырып, үлгілерді анықтауға және деректерге негізделген бақылау аймақтарын белгілеуге көмектеседі.
  • Байқау аймақтарын белгілеуДеректерді талдау негізінде өрісті ұқсас сипаттар көрсететін кішігірім, біркелкі аймақтарға бөліңіз. Бұл аймақтар көлемі бойынша басқаруға ыңғайлы және сіздің операцияларыңыздың нақты талаптарына сәйкес бейімделген болуы тиіс.
  • Үнемі жаңартып, түзетіп отырыңыз: Жағдайлар өзгеріп, жаңа деректер қолжетімді болған сайын барлау аймақтарын қайта бағалап, қажетіне қарай түзетіп отырыңыз, олардың өзектілігі мен дәлдігін сақтау үшін. Бұл жаңа өнімділік деректері, зиянкестер мен аурулардың кездесуі немесе дақыл өнімділігіне әсер ететін басқа да факторларға сүйене отырып аймақтарды жаңартуды қамтуы мүмкін.

Сондықтан дақылдарды бақылау аймағын анықтап, құру арқылы фермерлер бақылау шараларын тиімдірек шоғырландырып, мақсатты басқару тәсілдерін қолдана алады, бұл ресурстарды тиімді пайдалануға және дақылдардың денсаулығын жақсартуға мүмкіндік береді.

Нормаланған айырмашылық өсімдік индексi (NDVI) фермерлердің өмірін жеңілдетеді

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Нормаланған айырмалық өсімдік индексі (NDVI) – өсімдіктердің тығыздығы мен денсаулығын сандық түрде бағалау үшін кеңінен қолданылатын көрсеткіш. Оның мәндері -1-ден 1-ге дейін өзгереді: теріс мәндер суды немесе жалаңаш топырақты, нөлге жақын мәндер сирек өсімдіктерді, ал жоғары мәндер тығыз әрі сау өсімдіктерді білдіреді.

Нормаланған айырмашылық өсімдік индексі (NDVI) дегеніміз не?

Бұл өсімдіктердің қабылдаған қызыл жарық мөлшері мен олар қатты шағылыстыратын жақын инфрақызыл жарық мөлшері арасындағы өзгерісті есептейтін әдіс.

Бұл әдістің мақсаты – өсімдік өмірінің жағдайын сандық талдауды қамтамасыз ету. Оның мәні ешқашан -1-ден +1-ге дейінгі аралықтан тыс шықпайды. Алайда кездесетін жер жамылғысының көптеген түрлері арасында айқын шекара жоқ.

Егер сандардың қосындысы нөлден төмен болса, аталған заттың су болуы өте ықтимал. Егер NDVI көрсеткіші оңға өте жақын болса, бұл көбіне тығыз орналасқан жасыл жапырақтар жиынтығы дегенді білдіреді. Бұл әсіресе жапырақтар тығыз орналасқанда рас.

Жасыл жапырақтардың құндылығы қызыл жапырақтарға қарағанда жоғары, сондықтан да олай болып отыр. Бір сәтке елестетіңіз, ол 0-ге өте жақын екен.

Мұндай жағдайда қандай да бір жапырақтардың әлі де сол жерде қалу мүмкіндігі мүлдем жоқ, ал бұл аймақ осы уақытқа дейін тіпті урбанизацияланып кетуі мүмкін. Нормаланған айырмалық өсімдік индексі – өсімдіктер саласындағы талдаушылар қолданатын көрсеткіш. қашықтықтан зондтау көп жағдайда.

Нормаланған айырмашылық бойынша өсімдік индексі неге пайдалы?

Өсімдік индекстерінің көптеген түрлі түрлері бар, және олардың басым көпшілігі бір-біріне ұқсас. Алайда ең жиі және кең қолданылатын индекстің маңызды артықшылығы бар: ол негізінде алынатын суреттердің жоғары ажыратымдылығы. Спутниктік деректер.

Осындай жағдайларда NDVI-ді анықтау үшін он метрлік ажыратымдылықтағы арналарды пайдалануға болады. Есіңізде болсын, бір пиксель он метрге он метрге тең. Екінші жағынан, қосымша жарық арналарын, яғни қызыл арнаны пайдаланатын индекстің ажыратымдылығы жиырма метр болуы мүмкін, мұнда бір пиксель жиырма метрге жиырма метрге тең.

NDVI қалай есептеледі?

Оны келесі қарапайым математикалық рәсімді қолдана отырып анықтауға болады, ол шикі спутниктік ақпаратты өсімдік индекстеріне түрлендіреді.

Нормаланған айырмашылық бойынша өсімдік индекс формуласы

Теңдеу бір ғана санды анықтайды, ол қызыл және жақын инфрақызыл (NIR) диапазондарда қолжетімді ақпаратты біріктіріп көрсетеді.

Осыны орындау үшін қызыл спектрлік белдеудегі шағылысуды алып, оны жақын инфрақызыл (NIR) белдеудегі шағылысудан азайтады. Содан кейін нәтиже NIR және қызыл толқын ұзындықтарының жалпы шағылысуына бөлінеді.

NDVI көрсеткіші ешқашан теріс мәннен төмен, оң мәннен жоғары болмайды. Сонымен қатар, -1 мен 0 аралығындағы мән өсімдіктің өлгенін және тастар, жолдар мен ғимараттар сияқты бейорганикалық заттарды білдіреді.

Сонымен бірге, тірі өсімдіктерге берілетін оның мәндері 0-ден 1-ге дейін өзгеруі мүмкін, мұнда 1 ең сау өсімдікті, ал 0 ең ауру өсімдікті білдіреді. Суреттегі әр пиксельге, ол бір жапырақ болсын немесе 500 акрға созылған бидай даласы болсын, бірдей мән тағайындауға болады.

Нормаланған айырмашылық бойынша өсімдік индексін қалай қолданамыз?

Орынды түрде ол қазір бірнеше түрлі зерттеу салаларында қолданылуда. Мысалы, ауыл шаруашылығы саласында дәл егіншілік жүргізу және биомассаны бағалау мақсатында пайдаланылады. Сондай-ақ орманшылар оны орман ресурстарын және жапырақ алаңы индексін (LAI) бағалау үшін қолданады.

Сонымен қатар, NASA оны құрғақшылық жағдайларының бар екендігінің сенімді көрсеткіші деп санайды. Су өсімдіктердің өсуіне кедергі келтіретін аймақтарда пропорционалды NDVI мен өсімдік жамылғысының тығыздығы төмен.

Бұл судың өсімдіктердің тамырларының топыраққа тереңірек өсуін болдырмайтынына байланысты. Ол, соның ішінде басқа түрлері де қашықтықтан зондтау, шын мәнінде әртүрлі тәсілдердің кең спектрінде қолдануға мүмкіндік береді.

NDVI бізге өсімдіктер туралы не айта алады?

Нормаланған айырмашылықты терең түсіну өте маңызды Өсімдік индексі Бұл тек өсімдіктің саулығының көрсеткіші ғана және белгілі бір күйдің себептері туралы ешқандай ақпарат бермейді.

Өсімдік индексі далаға болып жатқан жағдайды тікелей көрсетуден гөрі, оны бейнелеудің бір тәсілі болып табылады. Даланы талдауда NDVI-дің үш қолданылуын қарастырайық:

Жаңа маусым басталғанда

Бұл өсімдіктің қысқы төзімділігін және оның қалай тірі қалғанын түсінуге пайдалы.

  • Егер оның мәні 0,15-тен төмен болса, осы дала учаскесіндегі барлық өсімдіктердің жойылып қалған болуы ықтимал. Әдетте бұл көрсеткіштер өсімдіксіз жыртылған топыраққа қатысты.
  • Төмен көрсеткіштің тағы бір мысалы – 0,15–0,2. Бұл өсімдіктердің ерте фенологиялық кезеңде, жырту сатысынан бұрын қысқа дайындала бастағанын көрсетуі мүмкін.
  • 0,2-ден 0,3-ке дейінгі нәтиже қанағаттанарлық. Өсімдіктер, ең ықтимал, қопалаңдау кезеңіне өтіп, вегетативтік күйін қалпына келтірді. 0,3−
  • 0,5 – қанағаттанарлық мән. Алайда NDVI көрсеткіштерінің жоғары болуы өсімдіктердің қысты кейінгі фенологиялық кезеңде өткергенін білдіретінін есте ұстау маңызды. Егер спутниктік сурет өсімдік жамылғысы қалыпты күйге оралмаған кезде түсірілген болса, өсімдіктер қалыпты күйге келгеннен кейінгі аймақты талдау маңызды.
  • 0,5-тен жоғары көрсеткіш қыстан кейінгі кезеңдегі аномалияны көрсетеді. Осы дала аймағын тексеру ұсынылады.

Қорытындылай келе, егер алынған мәндер қалыптыдан айтарлықтай өзгеше екенін байқасаңыз, тиісті дала бөлігін тексеруіңіз қажет. Белгілі бір аймақта мәндерді қалыптан тыс деп санау үшін олардың қалыптыдан айтарлықтай ауытқуы қажет.

Маусым ортасында

Индексті пайдалану өсімдіктердің қалай дамитынын жақсырақ түсінуге көмектесуі мүмкін. Оқылымдардың жеңіл мен жоғары (0,5–0,85) аралығында орналасқанын елестетіңіз. Бұл аймақтың осы бөлігі қазіргі уақытта елеулі қиындықтарға тап болмайтындығы өте ықтимал.

Егер индексі тиісті деңгейден төмен болып қалса, топырақтағы ылғалдың немесе қоректік заттардың тапшылығы сияқты мәселелер туындауы мүмкін. Алайда, осы нақты аймақ бойынша өз зерттеуіңізді жүргізуіңіз қажет.

Біз жасаймыз Өзгермелі нормамен қолдануға арналған карталар (VRA) Нормаланған айырмашылықты өсімдік индексін пайдалана отырып азотты анықтау. Біз өсімдік индекстері төменнен жоғарыға дейін өзгеретін аймақтарды анықтаймыз.

Одан кейін қажетті тыңайтқыш мөлшерін анықтау әрбір фермердің өз міндеті. Азотты қолданудың ең тиімді әдісі мынадай:

  • Аймақтағы өсімдік жамылғысы индексі жоғары болсын. Осы жағдайда тыңайтқыш мөлшерін әдеттегі мөлшердің тиісінше 10 және 30 пайызына дейін азайту қажет.
  • Егер өсімдік жамылғысы индексі орташа деңгейде болса, ұсынылатын тыңайтқыш мөлшерін әдеттегі мөлшердің 20–25 пайызына дейін арттыру қажет.
  • Егер өсімдік индексі төмен болса, алдымен оның неге олай екенін анықтауыңыз керек.

Алаңды қайта қалпына келтіру үшін ауылшаруашылық өнімділігі, Біз сондай-ақ осы индексті қолданамыз. Осы деректер негізінде калий мен фосфат тыңайтқыштарын өзгермелі мөлшерде қолдануға арналған карталарды дайындаймыз.

Маусым аяқталғанда

NDVI индексі егістердің жинауға дайын екендігін анықтауға арналған пайдалы құрал; индекс неғұрлым төмен болса, ауданның бір бөлігі жинауға дайын кезеңге соғұрлым жақындайды. Бұл жағдайда индекстің 0,25-тен төмен мәні ең қолайлы болар еді.

NDVI индексі далалардың жинауға дайын екендігін анықтауға пайдалы құрал болып табылады.

Бастапқыда бұл – географиялық ақпараттық жүйе (ГАЖ) құралдарын пайдалана отырып, кескін бойынша пиксельден-пиксельге жүргізілетін математикалық есептеу. Өсімдіктің сіңірген және шағылыстырған қызыл мен жақын инфрақызыл сәуле мөлшерінің айырмашылығы негізінде есептеліп, өсімдіктің жалпы денсаулық жағдайын бағалайды.

Нормаланған айырмашылық бойынша өсімдік индексін бүкіл әлем бойынша жерді зерттеу үшін қолдануға болады, бұл оны нақты дала зерттеулері мен ұлттық немесе жаһандық өсімдік мониторингі үшін мінсіз етеді.

NDVI-ді пайдалана отырып, біз егіс алқаптарының жедел талдауын аламыз, бұл ауылшаруашылық мамандарына алқаптардың өндірістік әлеуетін оңтайландыруға, қоршаған ортаға әсерін азайтуға және дәл ауылшаруашылық операцияларын өзгертуге мүмкіндік береді.

Сонымен қатар, оны ауа райы сияқты басқа деректер ағындарымен бірге қарастыру құрғақшылықтардың, аяздардың немесе су тасқындарының қайталанатын үлгілері мен олардың өсімдіктерге әсері туралы қосымша түсінік бере алады.

Жиі қойылатын сұрақтар

1. NDVI негізінен нені анықтау үшін қолданылады?

Бұл көрсеткіш негізінен белгілі бір аумақтағы өсімдік жамылғысының денсаулығы мен тығыздығын анықтау үшін қолданылады. Ауыл шаруашылығында, орман шаруашылығында және экологияда өсімдіктердің өсуін бақылау, өсімдіктердің стресс деңгейін бағалау, құрғақшылық немесе ауру ошақтарын анықтау және дақылдарды басқару шешімдеріне көмек көрсету үшін кеңінен пайдаланылады.

2. NDVI кескіндерін қалай оқуға болады?

NDVI кескіндерін оқу үшін индекстік мәндерге сәйкес түстер шкаласын түсіндіруге болады. Әдетте сау өсімдіктер жасыл түсте көрінеді, ал аз сау немесе сирек өсімдіктер сары немесе қызыл түсте көрінеді.

Қою реңктер жоғары биомассасы бар аймақтарды көрсетеді, ал ашық реңктер өсімдік қабатының төмен тығыздығын немесе жалаңаш топырақтың бар екенін білдіруі мүмкін.

Талданатын аймақтың контекстін, мысалы, нақты дақыл түрін немесе экологиялық жағдайларды түсіну NDVI суреттерін түсіндіруге және ауыл шаруашылығы тәжірибелері туралы ақпаратқа негізделген шешімдер қабылдауға одан әрі көмектеседі.

Ауыл шаруашылығындағы дақылдардың өнімділігін мониторингтеу және есептеу

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Ауыл шаруашылығында өнімділік карталау – GPS деректерін пайдалана отырып, нақты алқаптағы ферма/егін өнімділігі мен ылғалдылық деңгейі сияқты факторларды бағалау әдісі. Оны өнімділік мониторингі деп те атайды.

Ол 1990-жылдары жасалып, GPS пен спидометр сияқты нақты сенсорлардың қоспасын пайдалана отырып, бір уақытта егін өнімділігін, дәнді дақылдарды тиеу-түсіру құрылғысының жұмыс тиімділігін және комбайның жылдамдығын бақылады.

Осы уақытта өнім мониторлары көптеген жерге тән басқару стратегияларының маңызды құрамдас бөлігі болып табылады. Өнім карталары, яғни өнім мониторларының визуалдық және аналитикалық нәтижелері, инновациялық зерттеулерді ынталандырады және дұрыс жүргізілген далалық тәжірибелерге сенімді жауаптар бере алады.

Өнім мониторлары (өнім өлшегіштері деп те аталады) өндірілген дақыл көлемін өлшейді. Өнім карталары арқылы берілетін кері байланыс тыңайтқыштар мен әк, тұқым мен пестицидтер сияқты басқарылатын ресурстардың, сондай-ақ өңдеу, суару және дренаж сияқты агротехникалық әдістердің әсерін анықтауға мүмкіндік береді.

Егер оны дифференциалды түзетілген ғаламдық навигациялық жүйе (DGPS) қабылдағышымен жабдықталған комбайнмен бірге қолданса, өнім мониторы ең тиімді болады.

Өнім мониторы деректер жүйесі өнімділік, дән ылғалдылығы және орналасқан жер деректерін бір уақытта тіркейді. Бұл өнім карталарын жасау үшін қажетті негізгі дақыл өнімділігі деректері болып табылады.

Өнім картасында түрлі-түсті реңктер мен көлеңкелер болады, әрқайсысы өнімділіктің немесе дақыл өнімінің әртүрлі деңгейін көрсетеді. Өнім карталары дала ішіндегі өнімнің өзгергіштігінің мөлшері мен орнын жақсырақ түсінуге көмектеседі.

Топырақтың қасиеттері мен алқаптың басқа да аспектілерін зерттеу қажет, себебі өзгергіштік үлгілері бар. “Өнім карталары сізде болуы тиіс еді естеліктерді растайды” деген сөз тіркесі бірнеше рет қайталанды.

Ауыл шаруашылығындағы өнімділік дегеніміз не?

Белгілі бір жер учаскесінен жиналуы мүмкін тұқымдар мен дәнді дақылдардың мөлшері өнім деп аталады. Оны өлшеудің ең көп тараған бірліктері – гектарына килограмм немесе акрға бушель.

Акрға шаққандағы орташа егін өнімділігі сияқты көрсеткішті пайдалану фермердің белгілі бір алқаптағы ауылшаруашылық өндірісін белгілі бір уақыт аралығында зерттеуге көмектеседі.

Өйткені ол егіншілердің өз далаларындағы өсімдіктердің өсуіне жұмсаған еңбек пен ресурстардың барлығының нәтижесін көрсететіндіктен, оны әрбір фермердің біліктілігінің ең маңызды өлшемі деп есептейді.

Орнықты және көзге көрінетін өнім жинау есебін өнім карталары арқылы жүргізуге болады. Ал бір жылдағы өнімнің өзгергіштігі өнімділіктің ұзақ мерзімді үлгілерін анықтау үшін жеткілікті ақпарат бермейді.

Талдау процесінде топырақтың құнарлылығы, жауын-шашын мөлшері және арамшөптердің қысымы сияқты айнымалыларды ескеру қажет.

Карталарды жасау үшін пайдаланылған шикі дақыл өнімділігі деректерін кем дегенде екі түрлі қауіпсіз орында сақтағаныңызға көз жеткізіңіз.

Бұрын картаны жасаған болсаңыз да, жаңа басқару және шешім қабылдау бағдарламалық қамтамасыз етуді енгізу немесе компьютерлік жүйелерді жаңарту кезінде бастапқы деректерге қайта мұқтаж болуыңыз мүмкін.

Деректердің жылдар бойғы көлемі қолжетімді болған сайын өзгергіштікті тудыратын факторларды түсінуге деген сенім арта түседі, ал тарихи деректердің құндылығы аспандап өседі.

Ұзақ мерзімді өндіріс жазбаларын зерттеу топырақтың өнімділігі мен тіршілігін, сондай-ақ дақыл өсіруге қолданылған агротехникалық әдістердің сәйкестігін бағалауға көмектеседі.

Тіпті бір алқаптағы өнімнің ауытқуына топырақ түрлері мен сапасының өзгерістері жиі себеп болса да, ауа райының үлгілері әдетте осы ауытқушылыққа айтарлықтай әсер етеді.

Алғашқы үш-тен бес жылға дейінгі өнімділік деректерін жинаудың маңызы шектеулі деп есептеген жөн, себебі ауа райының әсерінен туындайтын өнімділіктің өзгергіштігін ескеруге жеткілікті ақпарат жиналмайды.

Ауыл шаруашылығында ферма мен дақылдардың өнімділігі қалай есептеледі?

Әдетте фермерлер белгілі бір аумақтан алынған нақты дақылдың мөлшерін санап, оның өнімділігін бағалайды. Содан кейін жиналған дақылдың салмағын өлшеп, осы үлгі негізінде бүкіл ферманың өнімділігін болжайды.

Мысалы, бидай өсіруші бір шаршы футқа 30 басты тіркеді, ал әр басында 24 дән болды. Егер олар 1000 дәннің салмағы 35 грамм деп алса, онда қарапайым әдіспен есептегенде өнім 30 × 24 × 35 × 0,04356 тең, яғни акрға 1097 килограммға жуық болады.

Тағы да еске сала кетейік, бұл бағалау 1000 дәннің салмағы 35 грамм деген болжамға негізделген. Сонымен қатар, бидайдың бір бушелі 27,215 килограмм салмаққа ие болғандықтан, біз күтілетін өнімділікті акрға 40 бушел (1097-ні 27,215-ке бөлу) деп есептедік.

“Егін өнімділігі” термині өсімдіктің өндірген тұқым санына да қатысты болуы мүмкін. Мысалы, егер бір бидай дәнінен үш бидай дәні алынса, өнімділік 1:3 болады. “Ауыл шаруашылығы өнімі” термині кейде “ферма өнімділігі” немесе «егін өнімділігі» терминдерімен синоним ретінде қолданылады.”

Ескерту: Жаһандық экономикада бұл деректер егілген дақылдардың мемлекеттің азық-түлік қоры, мал азығы және энергия көздері үшін жеткілікті азық-түлік, мал азығы мен энергия көздерін қамтамасыз ете алатынын анықтау үшін өте маңызды.

Ферма/егін өнімділігі деректерінің ерекшеліктері

Мұнда біз маңызды егін өнімділігі деректерінің кейбір ерекшеліктерін талқылаймыз.

Кеңейтілген талдаулар

Көпқабатты талдауды жүзеге асыру үшін алдымен көптеген деректер қабаттарын бір картаға жинақтап, содан кейін әртүрлі деректер қабаттары арасындағы байланыстарды іздеуіңіз керек.

Спутниктік суреттерден алынған өсімдік индекстерін пайдалана отырып, біріктірілген өнімділік аймақтарын жасау мүмкін болуы тиіс, топография, сондай-ақ құрал-жабдықтардан алынған деректер, оның ішінде өнімділік, электрлік қасиеттері, ылғалдылық деңгейі және басқа да деректер, сондай-ақ агрохимиялық талдаудың нәтижелері және 3D карталар.

Автоматты визуализация

Алаңның өзгергіштігі мен дамуын жақсырақ түсіну үшін басқару аймақтары, шикі егін өнімділігі деректері градиентті біркелкі таратылған суретке айналдырылуы тиіс еді.

Өнімділік файлының әрбір сипаттамасын графикалық түрде көруге болады, соның ішінде ылғалдылық, өнімділік массасы, өнімділік көлемі (ылғалды және құрғақ), төмен басу күші, жанармай тұтыну және т.б.

Ауыл шаруашылығында ферма мен дақылдардың өнімділігі қалай есептеледі?

Шикі деректерді түзету

Алаңдағы бірегей нүкте тегістелуі мүмкін (мысалы, біріктірілген тақырыпшаның толық енінен кем болатын бөлігінде жұмыс істегенде). Аймақтарға негізделген фермерлік өнімділік деректерін жасау кезінде жеке аймақтар мен полигондарды реттей алуыңыз керек.

Рецепт карталарын құру

Рецепт карталары даланың нақты аймақтары үшін тыңайтқыш енгізу мөлшерлерін көрсетеді. Бұл карталар топырақтағы қоректік заттардың концентрациясы мен тарихи өнімділік сияқты әртүрлі кеңістіктік деректер негізінде жасалады.

Қорытынды сөздер

Өнімділіктің өзгергіштігін тек өнімділік карталары арқылы көрсетуге болады. Олардың дәлдігі оларды жасау үшін пайдаланылған деректердің сапасына ғана тәуелді. Сенімді деректер жинау үшін мониторлардың баптауларын дұрыс орнатып, оларды жиі тексеріп отыру қажет.

Өзгергіштікке әсер ететін факторларды түсіну үшін карталардан алынған дақыл өнімділігі деректері мен топырақ сынақтарының деректері, барлау Ескертпелер мен басқа да бақылаулар пайдаланылуы тиіс.

Шаруалар қоршаған ортаға жақсы әсер етіп, өндіріс көлемі мен рентабельділікті арттыратын тиімді басқару шешімдерін қабылдауға қажетті ақпаратпен қамтамасыз етіледі. Бұл білімді жер учаскесіне сай дақылдарды басқару арқылы алуға болады.

Егістікті қашықтан бақылау жүйесі: ол қалай жұмыс істейді?

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Дәл егіншіліктегі қашықтан дақылдарды бақылау жүйесі дақылдарды қашықтықтан бақылау және басқару үшін әртүрлі технологиялар мен құралдарды пайдалануды білдіреді. Бұл тәсіл дақылдардың денсаулығы, суару, тыңайтқыштар және жалпы шаруашылықты басқару туралы ақпараттандырылған шешімдер қабылдау үшін деректерді жинауды, талдауды және коммуникациялық технологияларды пайдаланады.

Барлығы цифрландырылып жатқан XXI ғасырда ауыл шаруашылығы артта қалған жоқ. Осы мақаланы оқып отырған кезде, бүкіл әлем бойынша таралған бірнеше фермерлер өз егістіктерінде өсімдіктердің ылғалдылығын, топырақ жағдайын, жалпы денсаулықты, температураны және тіпті сенсорларды пайдалану сияқты көптеген тапсырмаларды орындау үшін технологияны пайдаланып жатыр.

Технологияны қолдану арқылы фермерлер таңдау жасау үшін болжам мен интуицияны пайдаланған бұрынғы күндермен салыстырғанда дәл статистиканың артықшылықтарын пайдалануда. Бұл оларға өнімділіктің артуына әкелетін жақсырақ шешім қабылдауға көмектеседі.

Егістік мониторинг жүйесі дегеніміз не?

Дақылдарды бақылау дегеніміз - дақылдардың өсу циклі бойы оларды жүйелі түрде бақылау, бағалау және деректер жинау процесі.

Бұл дақылдардың денсаулығы, өсуі және дамуы туралы ақпарат жинау үшін оларды үнемі және жүйелі түрде бақылауды қамтиды.

Оның мақсаты - дақылдарды басқару тәжірибелеріне қатысты хабардар шешімдер қабылдау, ресурстарды пайдалануды оңтайландыру және өнімділікті барынша арттыру. Әдетте ол келесі іс-шараларды қамтиды:

  • Визуалды тексеру
  • Фенологиялық бақылаулар
  • Топырақ мониторингі
  • Ауа райын бақылау
  • Сенсорға негізделген мониторинг
  • Деректерді талдау

Дәнді дақылдарды бақылау арқылы фермерлер мәселелерді алдын ала шеше алады, ресурстарды бөлуді оңтайландыра алады және жалпы дақылдардың денсаулығын, өнімділігін және кірістілігін жақсарту үшін хабардар шешімдер қабылдай алады. Бұл дәл егіншіліктің маңызды құрамдас бөлігі болып табылады, фермерлерге мақсатты және тұрақты дақылдарды басқаруды жүзеге асыруға мүмкіндік береді.

Ақылды дақылдарды бақылау жүйесі: ол қалай жұмыс істейді?

Оның негізгі мақсаты - егіншіліктің дәстүрлі әдістермен салыстырғанда оңайырақ және тиімдірек болуын қамтамасыз ету. Егістіктер туралы деректерді көрсетуден бастап ауа райы болжамдарына дейін, төменде қашықтан дақылдарды бақылау және онымен байланысты тақырыптар туралы білгіңіз келетін барлық нәрсе берілген.

Ақылды дақылдарды бақылау жүйесі дақылдарды тиімді басқару үшін деректерді жинау, талдау және пайдалану үшін әртүрлі технологияларды қамтиды. Оның әдетте қалай жұмыс істейтіні туралы қысқаша мәлімет:

1. Сенсорды орналастыру

Жүйе далаға сенсорларды орналастырудан басталады. Бұл сенсорлар топырақтың ылғалдылығы, температурасы, ылғалдылығы, қоректік заттар деңгейі және жарық қарқындылығы сияқты параметрлерді өлшей алады.

Олар сондай-ақ жауын-шашын, жел жылдамдығы және күн радиациясы туралы деректерді жинауға арналған ауа райы сенсорларын қамтуы мүмкін. Сенсорлар репрезентативті деректерді жинау үшін барлық жерде стратегиялық тұрғыдан орналастырылған.

2. Деректерді жинау

Орналастырылған сенсорлар өрістен үздіксіз деректерді жинайды. Мұны сымды немесе сымсыз қосылымдар арқылы жасауға болады.

Сымсыз сенсорлар кеңінен қолданылады, себебі олар икемділік пен орналастырудың қарапайымдылығын қамтамасыз етеді. Жиналған деректер одан әрі өңдеу және талдау үшін орталық жүйеге жіберіледі.

3. Деректерді беру

Сымсыз сенсорлар жиналған деректерді орталық хабқа немесе шлюзге жібереді. Мұны ұялы желілер, Wi-Fi немесе арнайы радио жүйелері сияқты әртүрлі сымсыз байланыс технологияларын пайдалану арқылы жасауға болады. Деректерді беру жүйенің конфигурациясына байланысты нақты уақыт режимінде немесе тұрақты аралықта болуы мүмкін.

4. Деректерді сақтау және өңдеу

Жиналған деректер одан әрі талдау үшін дерекқорда сақталады. Маңызды түсініктер мен үлгілерді алу үшін деректерге машиналық оқыту алгоритмдері мен статистикалық модельдерді қоса алғанда, деректерді өңдеудің озық әдістері қолданылады. Бұл талдау дақыл жағдайындағы корреляцияларды, үрдістерді және ауытқуларды анықтауға көмектеседі.

5. Шешім қабылдауды қолдау және ескертулер

Талданған деректерге сүйене отырып, жүйе фермерлерге немесе агрономдарға шешім қабылдауға қолдау көрсетеді. Ол топырақ ылғалдылығының белгілі бір шекті деңгейден төмен түсуі немесе зиянкестер мен аурулардың болуы сияқты маңызды оқиғаларға қатысты ескертулер мен хабарландырулар жасайды.

Бұл ескертулер веб-негізделген басқару тақталары, мобильді қосымшалар немесе электрондық пошта/SMS хабарландырулары арқылы жеткізіледі, бұл уақтылы араласуды қамтамасыз етеді.

6. Визуализация және есеп беру

Жүйе талданған деректерді визуализациялар мен есептер арқылы пайдаланушыға ыңғайлы түрде ұсынады. Графиктер, диаграммалар және карталар көбінесе дақылдардың денсаулығы, өсу үлгілері және қоршаған орта жағдайлары туралы ақпаратты жеткізу үшін қолданылады. Бұл фермерлерге деректерді оңай түсіндіруге және хабардар шешімдер қабылдауға көмектеседі.

7. Автоматтандыру және басқару

Кейбір жағдайларда оны автоматтандырылған суару жүйелерімен, тыңайтқыш жүйелерімен немесе техникамен біріктіруге болады.

Жиналған деректер мен талдау негізінде жүйе суару кестелерін автоматты түрде басқара алады, қоректік заттарды енгізу мөлшерін реттей алады немесе зиянкестермен күрес шараларын белсендіре алады.

Бұл интеграция нақты уақыт режимінде, деректерге негізделген шешім қабылдауға және дақылдарды басқару тәжірибелерін дәл бақылауға мүмкіндік береді.

Ақылды дақылдарды бақылау жүйесінің түпкі мақсаты - фермерлерге шешім қабылдау үшін дәл және уақтылы ақпарат беру арқылы ресурстарды пайдалануды оңтайландыру, дақылдардың өнімділігін арттыру және шығындарды азайту. Технологияны пайдалану арқылы мұндай жүйелер заманауи ауыл шаруашылығында дақылдарды басқарудың тиімдірек және тұрақты тәжірибелерін қамтамасыз етеді.

Егістікті қашықтан бақылау жүйесінің маңыздылығы

Жақсы өнім алу үшін әрқашан атқарылатын ең маңызды міндеттердің бірі - дақылдарды бақылау. Өсімдіктер үнемі бақыланатындықтан, олардың ең жақсы жағдайда өсуін қамтамасыз етеді, ал кез келген ауытқулар болған жағдайда, ол уақытында түзетіледі, осылайша алдағы ауыр зардаптарды азайтады.

Фермер немесе ауыл шаруашылығының жанкүйері ретінде, қазіргі уақытта мол өнім алу және жоғары сапалы өнім алу міндетті екенін атап өткен жөн, себебі кемшіліктердің көпшілігі ертерек шешіледі.

Бастап дақылдарды бақылау Жақсы өнім алудың негізгі талаптарының бірі болып табылатындықтан, арнайы дайындықтан өту қажет. Арнайы дайындық магистр немесе бакалавр дәрежесін алу керек дегенді білдірмейді, тек алынған нәтижелерді қалай үйлестіру, бақылау және тіпті өлшеу керектігін түсіну керек. Осы арқылы сіз дәл диагноз қоюға және кейінірек ең жақсы сапалы өнім алуға негізделген дұрыс шешім қабылдай аласыз.

Егістіктерді бақылауды таңдаған кезде, зиянкестердің таралуы мен зиянкестердің алдын алудан басқа, аурулар мен тіпті арамшөптер әрқашан бақылауда болатынын, сондықтан өнімділікті және тіпті соңғы өнімнің сапасын төмендететін ешқандай зиянды әсерлер болмайтынын білуіңіз керек.

Зиянкестердің биологиялық компоненттеріндегі мутациялар мен трансформацияларға байланысты дақылдар жыл сайын таңқаларлық қауіптерге ұшырайтынын білесіз бе, сондықтан оларды емдеудің бір ұқсас әдісін таңдау сіздің қателесетініңізді және тактиканы әр жолы өзгерту керектігін білдіреді ме?

Осы себепті, дақылдарды бақылау үлкен жауапкершілікті қажет ететін және нашарлатпауы тиіс күрделі міндет ретінде қабылданады.

Алмұрт және тіпті алма сияқты жеміс дақылдарын бақылаған кезде, кешенді зиянкестермен күрес бағдарламасын пайдаланған кезде, ағаштардағы өзгерістерді ғана емес, сонымен қатар оларға әсер ететін аймақтағы ауа райын да тексерген жөн.

Бұл сізге ағаштардың өсуіне қауіп төндіруі мүмкін зиянкестердің тізімін жасауға мүмкіндік береді. Бақша блогын жүйелі түрде визуалды бақылауды пайдалану отырғызу маусымынан бастап жинау маусымына дейінгі шығындар мен уақытты азайту қажет болған кезде жұмыс істейді.

Климат және зиянкестер

Климаттың әсерін талдау кезінде күмәнді тұсы - кейбір зиянкестер онымен қоректеніп, кейіннен дақылдарға тез зиян келтіретін улы заттарға айналуы мүмкін. Негізінен, ауыл шаруашылығында көптеген фермерлер әрқашан хабардар емес, сондықтан дақылдары зиянкестермен жаппай зақымданған кезде тым кеш болғанын байқамайды.

Мұның жақсы жағы - зиянкестер әрқашан климатқа болжамды түрде жауап береді, сондықтан зиянкестердің тағы бір шабуылын болдырмау және болашақта олардың алдын алу үшін тамаша стратегия жасауға болады.

Бақылау жиі жүргізіліп жатқанына қарамастан, көкөніс және жеміс өсірушілер зиянкестердің бар-жоғын немесе кез келген қауіпті сәл кеш біледі. Бұл зиянкестердің пайда болуы мен жұқтыруының ерте белгілері болып табылатын климаттық факторларды бақылаудың қаншалықты маңызды екенін көрсетеді.

Блоктық дақылдарды бақылау

Егістіктерді бақылаудың көптеген жолдарын қолдануға болады, және олардың бірі - әртүрлілігіне, жасына және тіпті физикалық жағдайына байланысты ұқсас сипаттамалары бар ағаштарды талдауға мүмкіндік беретін блоктарды пайдалана отырып, визуалды бақылау.

Көрнекі мониторингтің идеясы - белгілер ретінде әрекет ететін блоктар және оларды бөлек емес, бірлік ретінде зерттеуге болатын блоктар, себебі бұл әдісті бүкіл әлем бойынша бірнеше фермерлер қолданады және бау-бақша мамандарының егістікте орналасқан әрбір блокты қарап шығуға уақыты әрқашан шектеулі.

дақылдарды қашықтан бақылау жүйесінің маңыздылығы

Ең қолайлы блокты таңдау кезінде белгілі бір назар аудару қажет. Себебі таңдалған блок зиянкестердің барлық тарихын қамтуы керек, осылайша басқа ағаштардың өсуін қорғау үшін ең жақсы емдеу және алдын алу шараларын қолдануға болады.

Егіндерді бақылау үшін сізге үлкен жабдықтардың, құралдардың және тіпті күрделі әдістердің қажеті жоқ. Ең жақсы тәсілдердің бірі - әртүрлі түрлерін байқауға мүмкіндік беретін мұқият және кең көлемді визуалды тексеру. зиянкестер ағаштарда кездеседі.

Мұны әрқашан кәдімгі линзаны пайдаланып жасауға болады, дегенмен мамандар әрқашан бинокулярлық микроскоп сияқты күрделі жабдықты пайдаланады. Бұл оларға кенелер мен трипстерді санауға және тіпті анықтауға мүмкіндік береді.

Дақылдардың температурасы

Егістіктерді бақылау кезінде температураны дәл өлшеу үшін қарапайым ақпарат алғаннан кейін қарапайым термометрді пайдалануды таңдай алады. Сонымен қатар, сіз ауылдық жеткізушілер арасында кең таралған максимумнан минимумға дейінгі термометрді пайдаланып, қосымша ақпаратты жазып ала аласыз.

Сондай-ақ, термометрді бақшаға орналастыру және оның тікелей күн сәулесіне ұшырамауын қамтамасыз ету қажет екенін ескеру қажет. Ауа райы туралы дәлірек ақпарат алу үшін деректерді тіркеу құралын қосуға болады.

Деректерді тіркеушілер үшін температураны, жаңбырды, ылғалдылықты және тіпті жапырақтардың ылғалдылығын өлшеу мүмкіндігі барларын да пайдалануды таңдауға болады.

Зерттелмейтін ағаштарды блоктардағы индикаторлар ретінде қызмет ететін ағаштармен бірге алып тастау және оларды ажырата алу үшін оларды акрил бояуымен немесе тіпті жабысқақ таспамен белгілеу жеткілікті.

Әрбір ағашты бақылау үшін гүлдерді, бүршіктерді және жемістерді кездейсоқ таңдау және белгілеу үшін интеграцияланған зиянкестермен күрес ваучерлерін қолдану.

Жеміс пісіп жатқан кезде, шамамен бір-екі аптадан кейін, фермерлер әрбір екі жарым акр сайын оннан жиырма минутқа дейін уақыт бөліп, белгіленген жемістерді, гүлдерді және бүршіктерді мұқият бақылауы керек, дақылда бір немесе одан да көп зиянкестердің бар екенін көрсететін кез келген белгілерді іздеуі керек.

Егістіктерде зиянкестер табылған сайын, оны дәл осы деректер үшін жасалған журналға тез және егжей-тегжейлі жазып алу қажет.

Қорытынды

Біздің агрономдардан тұратын барлық сарапшылар тобымыз ауыл шаруашылығының әртүрлі салаларындағы мамандар болып табылады және сонымен қатар далалық сапарларды сандық және сапалық бағалаумен және ауыл шаруашылығы дақылдарын қашықтықтан бақылау жүйесімен біріктіру арқылы мониторинг қызметтерін ұсына алады.

Осы инновациялық жүйелердің барлығы дақылдардың дамуын мұқият бақылайтын, аймаққа қатысты деректер мен ақпарат жинайтын кең ауқымды іс-шараларға бағытталған бағалаулар болып табылады.

Бұл деректерді біздің кәсіби командамыз мұқият талдап, содан кейін дақылдардың өнімділігіне әсер етуі мүмкін негізгі факторлар мен факторларды атап өтуге және бағалауға мүмкіндік беретін қорытынды есепте белгілейді.

Осы нәтижелерге сүйене отырып, GeoPard сізге егін жинаудың болжамды уақытын және дақыл өнімділігін бере алады. Бұл клиенттерге соңғы спутниктік суреттер арқылы дақылдарын оңай бақылауға мүмкіндік береді. Берілген нысанды пайдаланбай, берілген жердегі деректер қабаттарын өлшеңіз.

Егіншілік дақылдар бойынша шешім қабылдау үшін деректер қабаттарын салыстыру

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Өріс деректерін визуализациялау және ақпараттандырылған шешімдер қабылдау үшін көбінесе бірнеше синхрондалған көріністердегі қабаттарды салыстыру қажет.

GeoPard бағдарламасында бір экранда төрт деңгейге дейінгі деректерді визуалды түрде салыстыруға болады. Картаны үлкейту/кішірейту немесе ыңғайлы болу үшін жылжыту кезінде барлық деңгейлер синхронды түрде жұмыс істейді.

Бөлінген экран режиміне қалай кіруге болады? Өрісті таңдап, экранның жоғарғы оң жақ бұрышындағы қабаттарды салыстыру белгішесін басыңыз. Содан кейін бір экранда бір уақытта көргіңіз келетін кез келген суреттерді, өрістерді басқару аймақтарын немесе басқа қабаттарды таңдаңыз. «Қабаттарды салыстыру» түймесін басыңыз. 

Қабаттарды салыстыру мүмкіндігі карталарды, курсорларды, масштабтау деңгейлерін синхрондайды. Сондай-ақ, сізде қабаттарды қосу/жою мүмкіндігі бар. Қазіргі уақытта біз 4 деректер қабатына дейін қолдаймыз.

Дәл ауыл шаруашылығындағы деректер қабаттары дегеніміз не?

Дәл егіншілікте деректер қабаттары егін шаруашылығы туралы ақпараттандырылған шешімдер қабылдау үшін жиналатын және талданатын әртүрлі деректер түрлерін білдіреді. Бұл қабаттарға мыналар кіруі мүмкін:

  • Топырақ деректеріТопырақтың сипаттамалары, мысалы, қоректік заттар деңгейі, рН және құрылымы туралы ақпарат, ол тыңайтқыштар және топырақты басқарудың басқа да тәжірибелері туралы шешімдер қабылдауға ықпал ете алады.
  • Ауа райы деректері: Температура, жауын-шашын және желді қоса алғанда, ағымдағы және тарихи ауа райы үлгілері туралы деректер фермерлерге егу, суару және басқа да тәжірибелер туралы шешім қабылдауға көмектеседі.
  • Деректерді кесуӨсімдіктің биіктігі, жапырақ ауданы және хлорофилл деңгейі сияқты дақылдардың өсуі мен денсаулығы туралы деректер тыңайтқыштар, суару және зиянкестермен күрес туралы шешімдер қабылдауға негіз бола алады.
  • Өнім деректеріАуыл шаруашылығы дақылдарының өнімділігі мен сапасы туралы ақпарат фермерлерге өз өнімдерін жинау және сату туралы шешім қабылдауға көмектеседі.
  • Топографиялық деректерЖердің пішіні мен биіктігі туралы ақпарат отырғызу және суару туралы шешімдер қабылдауға көмектеседі және эрозияға немесе басқа экологиялық мәселелерге бейім болуы мүмкін аумақтарды анықтауға көмектеседі.
  • Қашықтық зондтау деректері: Жер серіктерінен, дрондардан немесе басқа да қашықтан басқарылатын сенсорлардан жиналған деректер дақылдардың денсаулығы, топырақтың ылғалдылығы және дақылдарды басқару туралы шешімдер қабылдауға әсер ететін басқа да факторлар туралы ақпарат бере алады.

Осы әртүрлі деректер қабаттарын талдау және біріктіру арқылы фермерлер дақылдарды басқару туралы неғұрлым хабардар шешімдер қабылдай алады, бұл тиімдірек және тұрақты егіншілік тәжірибелеріне әкеледі.

Ауыл шаруашылығы үшін қиылған растрлық деректерді пайдалану

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Өріс шекарасына негізделген кесілген растрлық деректер өте қарапайым естіледі. Кейбір деректер көздері пиксельдері және ажыратымдылығы 3 м/10 м/30 м болатын растрлар, ал басқалары көпбұрышты немесе көпбұрышты векторлар болып табылады.

WDRVI кесілген растрлық деректер
Жақын инфрақызыл қиылған растрлық геопард

Кесілген растрлық деректердің дәл шекарасын анықтау қиын. Көптеген GIS және дәл ауылшаруашылық бағдарламалық жасақтамаларының әдепкі шығысы - пикселденген растр. Далалық шекараға жақын деректерді дәл бағалау, мысалы, шатыр жағдайларын, көлбеу мәнін жақсы түсінуге көмектеседі. 

Пикселденген растрлардың мысалдары:

Жақын инфрақызыл пикселденген растр
Жақын инфрақызыл пикселденген растр
Биіктігі пикселденген растр
Биіктігі пикселденген растр

Оны жақсарту және дәлірек ету мүмкін бе?

Иә, GeoPard мұны істейді және тіпті деректерді API арқылы одан әрі интеграциялау үшін қолжетімді етеді. Мысал ретінде:

  • Өріс шекарасына негізделген шикі (RedGreenBlue және NearInfrared көріністері) спутниктік кескіндердің кесіндісі:
RGB кесілген растр
GeoPard Agriculture RGB кесілген растры
Жақын инфрақызыл қиылған растр
GeoPard Agriculture Жақын инфрақызыл кесілген растр

 

  • WDRVI сияқты өсімдік индексі бар спутниктік кескіндердің егістік шекарасына негізделген кесіндісі:

 

WDRVI кесілген растры
GeoPard Agriculture WDRVI кесілген растры

 

  • Өріс шекарасына негізделген сандық топография деректер жинағының қимасы (биіктігі және кедір-бұдырлығы):

 

Биіктік бойынша қиылған растр
GeoPard Agriculture Elevation кесілген растры
Кесілген растрдың кедір-бұдырлығы
GeoPard Agriculture кесілген растрдың кедір-бұдырлығы

GeoPard интерфейсінде қалай көрінеді және оны сіздің ауылшаруашылық технологиялық шешіміңізге қалай біріктіруге болады:

GeoPard Agriculture NIR кесілген растры
GeoPard Agriculture NIR кесілген растры
GeoPard ауыл шаруашылығына көмек көрсету лауазымы
GeoPard ауыл шаруашылығына көмек көрсету лауазымы
GeoPard ауыл шаруашылығы WDRVI
GeoPard ауыл шаруашылығы WDRVI

Біз, GeoPard компаниясында, мұндай мәліметтердің құндылығын түсінеміз және шешімді жақсарту үшін үнемі жұмыс істейміз.

Растрлық деректер дегеніміз не?

Растрлық деректер – пиксельдер немесе ұяшықтар торымен көрсетілетін сандық кескін деректерінің бір түрі, мұндағы әрбір ұяшық жер бетіндегі белгілі бір орынға сәйкес келеді. Растрлық кескіндегі әрбір пиксельге сол орынның белгілі бір атрибутын немесе сипаттамасын, мысалы, биіктік, температура немесе жер жамылғысын білдіретін мән беріледі.

Ол географиялық ақпараттық жүйелерде (ГАЖ) және қашықтықтан зондтау қолданбаларында әртүрлі кеңістіктік деректерді ұсыну және талдау үшін жиі қолданылады. Оны спутниктік және әуеден түсірілген суреттер, сандық камералар және жердегі сенсорлар сияқты әртүрлі көздерден жинауға болады.

Ол көбінесе деректерді тиімді түрде сығымдау және сақтау үшін жасалған GeoTIFF, JPEG және PNG сияқты әртүрлі форматтарда сақталады. ГАЖ бағдарламалық жасақтамасы мен кескіндерді өңдеу құралдарын деректерді өңдеу және талдау үшін пайдалануға болады, мысалы, пиксель мәндері бойынша есептеулер жүргізу немесе белгілі бір мүмкіндіктерді жақсарту үшін сүзгілерді қолдану арқылы.

Қолдану мысалдарына жерді пайдалану мен жер жамылғысын картаға түсіру, өсімдіктердің уақыт өте келе өзгеруін талдау және қоршаған орта факторларына негізделген дақылдардың өнімділігін болжау жатады.

Дәл ауыл шаруашылығында растрлық деректер қалай қолданылады?

Бұл дәл егіншіліктің маңызды құрамдас бөлігі болып табылады, себебі ол дақылдардың денсаулығы, топырақ қасиеттері және қоршаған орта факторлары туралы егжей-тегжейлі ақпарат береді, оларды дақылдарды басқару туралы неғұрлым ақпараттандырылған шешімдер қабылдау үшін пайдалануға болады. Растрлық деректердің дәл егіншілікте қалай қолданылатынының бірнеше мысалдары келтірілген:

  • Өсімдік денсаулығын талдау: Спутниктік немесе дрондық кескіндер түріндегі қашықтықтан зондтау деректері NDVI (Қалыптанған айырмашылықты өсімдік индексі) немесе NDRE (Қалыптанған айырмашылықты қызыл жиек) сияқты өсімдік индекстерін көрсететін деректер қабаттарын жасау үшін пайдаланылуы мүмкін. Бұл индекстер егістіктің сау өсімдіктері бар аймақтарын, сондай-ақ ауруларға, зиянкестерге немесе қоректік заттардың жетіспеушілігіне байланысты дақылдар стресске ұшырауы мүмкін аймақтарын анықтауға көмектеседі.
  • Топырақ талдауы: Топырақ деректерін, мысалы, топырақтың ылғалдылығы немесе құрылымын, деректер қабаттарын жасайтын сенсорларды пайдаланып жинауға болады. Бұл қабаттар топырақтың әртүрлі сипаттамалары бар егістік аймақтарын анықтауға көмектеседі, бұл тыңайтқыштарды енгізу, суару және топырақты басқарудың басқа да тәжірибелері туралы шешімдер қабылдауға ықпал ете алады.
  • Қоршаған ортаны талдау: Температура, жауын-шашын және жел жылдамдығы сияқты қоршаған орта факторларын көрсететін деректер қабаттарын дақылдардың өсуін модельдеу және өнімділікті болжау үшін пайдалануға болады. Бұл қабаттар сонымен қатар эрозияға, су тасқынына немесе басқа да экологиялық мәселелерге бейім егістік алқаптарын анықтауға көмектеседі.
  • Айнымалы мөлшерлеме қолдану: Оны тыңайтқыштар немесе пестицидтер сияқты әртүрлі мөлшердегі енгізуге арналған рецепт карталарын жасау үшін пайдалануға болады. Әр түрлі егістік алқаптарының қажеттіліктеріне сәйкес әртүрлі мөлшерде енгізу арқылы фермерлер қалдықтарды азайтып, дақылдардың өсуін оңтайландыра алады.

Жалпы алғанда, растрлық деректер дәл ауыл шаруашылығында маңызды құрал болып табылады, себебі ол дақылдарды басқару туралы неғұрлым хабардар шешімдер қабылдау үшін пайдаланылуы мүмкін дақылдар мен топырақ жағдайлары туралы егжей-тегжейлі ақпарат береді.

Дәл ауыл шаруашылығында қай өсімдік индексін пайдаланған дұрыс?

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Өсімдік жамылғысының бірнеше индекстері жиі қолданылады, соның ішінде қалыпты айырмашылықты өсімдік жамылғысының индексі (NDVI), кең динамикалық диапазонды өсімдік жамылғысының индексі (WDRVI) және жасыл хлорофилл индексі (GCI).

  • Қай өсімдік индексі көбірек мәліметтерді көрсетеді?
  • Өсімдік индексінің қайсысы өзгергіштікті жақсы көрсетеді?
  • NDVI көп спектрлі өсімдіктер индексі тұқымдасындағы ең жақсысы ма?

Сұрақтар белгілі және олар жиі туындайды. Келіңіздер, зерттеп көрейік.

NDVI ауылшаруашылық аймақтарының картасы
WDRVI ауылшаруашылық аймақтарының картасы
GCI ауылшаруашылық аймақтарының картасы
RCI ауылшаруашылық аймақтарының картасы

Өсімдік индексі дегеніміз не?

Өсімдік индексі - қашықтықтан зондтау деректеріне негізделген белгілі бір аумақтағы өсімдіктердің мөлшері мен жағдайын сандық түрде көрсететін сандық көрсеткіш.

Өсімдік индекстері электромагниттік спектрдің көрінетін және жақын инфрақызыл аймақтарында өсімдіктер сіңіретін және шағылысатын энергия мөлшерін көрсететін спутниктік суреттерден немесе аэрофотосуреттерден алынған әртүрлі спектрлік жолақтарды біріктіру арқылы есептеледі.

Бұл индекстер өсімдіктердің денсаулығы, тығыздығы және өнімділігі туралы ақпарат бере алады, бұл ауыл шаруашылығы, орман шаруашылығы, жерді басқару және климатты бақылау сияқты кең ауқымды қолданбалар үшін пайдалы.

Қалыптастырылған айырмашылықты өсімдік индексі дегеніміз не? (NDVI)?

NDVI (Нормалданған айырмашылықты өсімдік индексі) биомасса және қашықтықтан зондтаумен байланысты салаларда ең танымал және кеңінен қолданылады.

NDVI қанығуы биомасса шыңдарында өсімдіктердің дәл ажыратылуына әсер етеді. NDVI-мен байланысты тағы бір мәселе - топырақ шуының дақылдардың дамуының алғашқы кезеңдеріне әсері.

Ол екі спектрлік диапазонның: жақын инфрақызыл (NIR) және қызыл диапазонның шағылысу айырмашылығына негізделген спутниктік немесе әуелік қашықтықтан зондтау деректерін пайдаланып есептеледі.

NDVI формуласы NDVI = (NIR-Red) / (NIR+Red) болып табылады.

мұндағы NIR - жақын инфрақызыл диапазондағы шағылысу коэффициенті, ал қызыл - қызыл диапазондағы шағылысу коэффициенті.

Нәтижесінде алынған NDVI мәні -1-ден +1-ге дейін ауытқиды, жоғары мәндер өсімдіктердің тығыздығының жоғары екенін көрсетеді. Нөлдік мән өсімдіктің жоқтығын, ал теріс мәндер су айдындарын немесе басқа өсімдіксіз беттерді көрсетеді.

NDVI мәндері +1-ге жақын болса, тығыз және сау өсімдіктер өседі, ал нөлге жақын мәндер сирек өсімдіктерді немесе айтарлықтай күйзеліске ұшыраған немесе зақымдалған аймақтарды көрсетеді.

Ол ауылшаруашылық және экологиялық қолданбаларда өсімдіктердің өсуін бақылау, дақылдардың өнімділігін бағалау және ормандар мен басқа экожүйелердің денсаулығы мен өнімділігін бағалау үшін кеңінен қолданылады.

Оны құрғақшылықты, топырақ эрозиясын және өсімдік жамылғысына әсер ететін басқа да қоршаған орта факторларын анықтау және бақылау үшін де пайдалануға болады.

Мысалы, ол жақын инфрақызыл (NIR) диапазонындағы шағылысу коэффициентін қызыл диапазондағы шағылысу коэффициентінен алып тастап, нәтижені екеуінің қосындысына бөлу арқылы есептеледі. Алынған мән -1-ден +1-ге дейін ауытқиды, ал жоғары мәндер өсімдіктердің жоғары деңгейін көрсетеді.

Сонымен қатар, идеясы WDRVI (Кең динамикалық диапазондағы өсімдіктер индексі) NDVI қанығу мәселелерін шешу үшін жасалған. Бұған математикалық коэффициентті (α) енгізу арқылы мүмкін болатын WDRVI мәндерінің диапазонын кеңейту арқылы қол жеткізілді.

NDVI (Нормалданған айырмашылықты өсімдік индексі) қолдану

NDVI (нормаланған айырмашылық өсімдік индексі) формуласы WDRVI = (α∗NIR-Қызыл) / (α∗NIR+Қызыл) формуласына түрлендірілді.

WDRVI (Кең динамикалық диапазондағы өсімдіктер индексі) және NDVI

WDRVI негізінде құрылған аймақтар NDVI аймақтарымен салыстырғанда жақсырақ. Дегенмен, олар биомассасы тым жоғары болғандықтан әлі де мінсіз емес. 

GCI (Жасыл хлорофилл индексі) өсімдіктердегі жапырақ хлорофиллінің мөлшерін жақын инфрақызыл және жасыл жолақтарға сүйене отырып бағалау үшін қолданылады. Жалпы, хлорофилл мәні өсімдік жамылғысын тікелей көрсетеді.

GCI формуласы GCI = NIR / Жасыл – 1 сияқты көрінеді.

GCI (Жасыл хлорофилл индексі) 

GCI негізінде құрылған аймақтар NDVI және WDRVI аймақтарымен салыстырғанда биомассасы көп аймақтарды жақсы ажыратады. Егістікті дәлірек және тиімді басқаруға егжей-тегжейлі мәліметтер көмектеседі.

Қызыл хлорофилл индексі (RCI) GCI сияқты хлорофилл құрамы туралы білім базасын қамтиды және оны қызыл мультиспектрлі жолақ арқылы көрсетеді.

RCI формуласы RCI = NIR / Red – 1 сияқты көрінеді.

Қызыл хлорофилл индексі (RCI) 

RCI негізіндегі аймақтар GCI аймақтары сияқты дәл.

Егістіктеріңізді бақылап отырыңыз және маусым бойы дұрыс уақытта дұрыс өсімдік индексін пайдаланыңыз. Қазіргі уақытта GeoPard-та өсімдік индекстерінің үлкен тобы қолжетімді.

Деректерге негізделген шешім қабылдау үшін ауылшаруашылық аймақтарының жұмысы

-де жарияланды dementievgeopard арқылы
карталарды салыстыру: ақуыз аз аймақтар мен беткейлер: ақуыз аз аймақтар беткейлермен өзара байланысты
өнімділік EC және топырақ ылғалдылығының екі картасын салыстыру
төмен өнімділік пен биік биіктікті салыстыру
Органикалық заттары көп аймақтардың көлденең карталарының мысалы

Әртүрлі қабаттардағы аймақтардың операциялары

Дәл егіншілікте далалық деректерді жинау және деректерге негізделген шешім қабылдау өте маңызды. Көп қабатты аналитиканы әзірлеудің және қабаттар арасындағы тәуелділіктерді табудың келесі кезеңі ретінде біз жаңа Аймақтар операциялары модулін енгіземіз. 

Онда сіз тарихи өсімдіктер, топография, оның туындыларын қоса алғанда, өнімділік мониторларынан алынған деректер, топырақ деректері, сканерлер, тұрақтылық карталары және т.б. сияқты әртүрлі ауылшаруашылық аймақтарының карталары арасындағы тәуелділіктерді іздей аласыз. Бұл ең көп әсер еткен аумақтарды анықтауда және егістіктердің гетерогенділігінің себептерін түсінуде алға жылжу болып табылады. 

Аймақтарды қалай анықтауға болады? 

Алдымен, өзара зерттеу жүргізу үшін егістік карталарын таңдаңыз. Талдау үшін нақты ауыл шаруашылығы аймақтарын анықтаудың жақсы тәсілі - қабаттарды салыстыру көрінісі.

Сіз төмен өнімділік әлеуеті мен көлбеу аймақтарды, ең тұрақсыз аймақтар мен төмен өсімдіктерді, төмен электр өткізгіштігі мен өнімділігін, қолданылған тыңайтқыштар картасы мен қазіргі өсімдіктерді және басқаларды салыстырғыңыз келуі мүмкін.

Екіншіден, Аймақтар операциялары модулінде салыстырғыңыз келетін әрбір картада нақты ауыл шаруашылығы аймақтарын белгілеңіз. Соңында, қызығушылық аймағын алыңыз. Талдауларда екіден көп картаны пайдалануға болатынын ескеріңіз. 

Бұл білімді қалай қолдануға болады? 

Өнімділікті түсіндіруге көмектесетін байланыстарды табумен қатар, анықталған ауыл шаруашылығы аймақтары үшін өнімділік мақсаттарын белгілеуге; қызықты аймақтарды зерттеуге; осындай жергілікті аймақтарға инвестицияларды азайтуға немесе шектеуші факторларды азайту жоспарын құруға және негізгі себептерді біле отырып, нашар нәтиже көрсетіп жатқан аймақтарды жоюға; VRA тәжірибелерін қолдана отырып, агрономия жоспарын құруға болады. 

Скриншоттардағы өріс түсініктерінің бірнеше мысалы бар. Әрбір өрістің ерекше екенін және төменде аталған жағдайлар сіздің өрісіңіз үшін бірдей нәтижеге кепілдік бермейтінін ескеріңіз, бірақ бұл зерттеуді бастаудың жақсы тәсілі. 

Агротехникалық тәжірибелеріңізбен осы жазбаға түсініктеме қалдыру арқылы бөлісуге қуаныштымыз, GeoPard Agriculture командасына тікелей хабарласыңыз. Біз пікірлерді қабылдауға дайынбыз, себебі біз сіз үшін егістіктердің өзгергіштігін және оны басқаруды жақсырақ түсіну үшін шешім жасаймыз.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Тегін GeoPard демосын/кеңес беруді сұраңыз








    Батырманы басу арқылы сіз біздің келісесіз Жеке деректерді қорғау саясаты. Сіздің өтінішіңізге жауап беру үшін ол қажет.

      Жазылу


      Батырманы басу арқылы сіз біздің келісесіз Жеке деректерді қорғау саясаты

        Бізге ақпарат жіберіңіз


        Батырманы басу арқылы сіз біздің келісесіз Жеке деректерді қорғау саясаты

        Біз сізге ең жақсы шолу тәжірибесін ұсыну, сайтымыздың мазмұнын жекелендіру, оның трафигін талдау және сізге тиісті жарнамаларды көрсету үшін cookie-файлдарды пайдаланамыз.
        Біздің көріңіз Жеке деректерді қорғау саясаты Қосымша ақпарат алу үшін.

        Барлығын қабылдау