Рубрика: Қашықтықтан зондтау

Біздің веб-сайттың “Ауыл шаруашылығындағы қашықтықтан зондтау” бөліміне қош келдіңіздер! Мұнда біз бұл технологияның ауыл шаруашылығы саласында қалай төңкеріс жасап жатқаны туралы жан-жақты нұсқаулық ұсынамыз.

Бұл технология Жер беті туралы деректерді физикалық түрде тигізбей жинау үшін сенсорлар мен кескіндерді пайдалануды қамтиды. Ауыл шаруашылығында бұл технология дақылдардың денсаулығы, топырақтың ылғалдылығы және өнімділік туралы дәл және уақтылы ақпарат беруде маңызды бола бастады.

Біздің “Ауыл шаруашылығындағы қашықтықтан зондтау” бөлімінде сіз оның ауыл шаруашылығында қолданылатын әртүрлі түрлері, мысалы, спутниктер, дрондар және жердегі сенсорлар туралы көптеген ақпарат таба аласыз. Сондай-ақ, біз оның әртүрлі қолданылуын, соның ішінде дақылдарды картаға түсіруді, ауруларды анықтауды және дәл егіншілікті талқылаймыз.

Біздің сарапшылар тобы ауыл шаруашылығында қашықтықтан зондтау технологиясын қолданудың артықшылықтары мен қиындықтарын көрсететін мақалалар, кейс-стадилер және зерттеу жұмыстары жинағын мұқият таңдады. Біз сондай-ақ жаңа сенсорлық технологиялар мен деректерді талдау әдістерін қоса алғанда, осы саладағы соңғы үрдістер мен әзірлемелер туралы түсінік береміз.

Қашықтықтан зондтау бойынша нұсқаулық және жаңартулар

Сіз фермер, зерттеуші немесе сала маманы болсаңыз да, бұл бөлім осы қызықты және тез дамып келе жатқан сала туралы көбірек білуге тамаша орын. Қашықтықтан зондтау технологиясының ауыл шаруашылығының болашағын қалай өзгертіп жатқанын зерттейтін осы сапарға бізге қосылыңыз.

Қашықтықтан зондтау темекі жапырақтарындағы никотинді бақылауды төңкеріске айналдырады

-де жарияланды Muhammad Farjad арқылы

Сигар жапырақтарындағы никотин деңгейін дәл бағалау үшін ұшқышсыз ұшу аппараттарының гиперспектрлік бейнелеуін және машиналық оқытуды пайдаланатын инновациялық зерттеу жүргізілді.

Әуе гиперспектрлік бейнелеудегі соңғы жетістіктер машиналық оқытумен бірге темекі жапырақтарындағы никотинді бақылауда төңкеріс жасады. Бұл озық тәсіл бағалау дәлдігін арттыра отырып, химиялық құрамы сапаға маңызды темекі өнеркәсібі үшін құнды түсініктер береді.

Сычуань ауылшаруашылық университетіндегі Тиан және т.б. жетекшілігімен зерттеушілер көбінесе дәлдік пен тиімділік жетіспейтін дәстүрлі қолмен сапаны тексерудің шектеулерін жеңуге тырысты. Олардың 2025 жылдың 2 ақпанында жарияланған зерттеуі азот тыңайтқыштарын пайдалану, ылғалдылық деңгейі және никотин концентрациясы арасындағы күшті корреляцияны анықтайды, бұл уақтылы және дәл бақылау әдістерінің маңыздылығын атап көрсетеді.

Зерттеу 2022 жылдың мамыр айынан қыркүйек айына дейін университеттің Заманауи ауылшаруашылық зерттеу базасында жүргізілді, онда зерттеушілер әртүрлі азот өңдеулері кезінде 15 түрлі темекі жапырағы сорттарынан жапырақ шағылысу спектрлерін түсіру үшін гиперспектрлік камералармен жабдықталған пилотсыз ұшу аппараттарын (ПҰА) пайдаланды.

Олардың зерттеу нәтижелері азот тыңайтқыштарын қолдану мен темекі жапырақтарындағы никотин деңгейі арасында тікелей корреляция бар екенін көрсетті. “Азот тыңайтқыштарын қолдану қарқынының артуымен темекі жапырақтарындағы никотин мөлшері артты”, - деп мәлімдеді авторлар, ауылшаруашылық тәжірибелерінің өнім сапасына әсерін атап өтті.

Ұшқышсыз ұшу аппараттары жинаған гиперспектрлік кескін деректерінің сапасын жақсарту үшін зерттеуде көп айнымалы шашырауды түзету, стандартты қалыпты түрлендіру және Савицкий-Голай конволюциясын тегістеу сияқты алдын ала өңдеу әдістері қолданылды. Содан кейін никотин мөлшерін дәл бағалауға қабілетті болжамды модельдерді әзірлеу үшін ішінара ең кіші квадраттар регрессиясы (PLSR) және кері таралу нейрон желілерін қоса алғанда, озық машиналық оқыту алгоритмдері қолданылды.

Анықталған ең тиімді модель MSC-SNV-SG-CARS-BP моделі болды, ол R² мәндері шамамен 0,797 және RMSE 0,078 болатын сынақ дәлдігіне қол жеткізді. “MSC-SNV-SG-CARS-BP моделі никотин құрамы бойынша ең жақсы болжамдық дәлдікке ие”, - деп атап өтті авторлар, оны болашақ зерттеулер мен дәл ауыл шаруашылығын қолдану үшін перспективалы құрал ретінде белгіледі.

Сигар жапырақтарының спектрлік қасиеттерін талдау үшін қашықтықтан зондтауды пайдалану арқылы фермерлер мен өндірушілер дақыл сапасын тез және бұзбай бағалай алады, бұл өндіріс пен жеткізу тізбегіндегі шешімдерді неғұрлым хабардар етуге мүмкіндік береді. Бұл тәсіл адами факторларға тәуелділікті азайту арқылы деректердің бірізділігін қамтамасыз ете отырып, төмен пайдалану шығындарымен кең қамтуды ұсынады.

Гиперспектрлік бейнелеу мен машиналық оқытудың интеграциясы дәстүрлі темекі өсіруді түбегейлі өзгертуге мүмкіндік береді, бұл никотин сапасын арттырып қана қоймай, сонымен қатар тұрақты және тиімді ауылшаруашылық тәжірибелерін дамытуға ықпал етеді. Зерттеушілер бұл технологияларды жетілдіру және оларды әртүрлі темекі сорттары мен басқа да дақылдарға бейімдеу үшін үздіксіз жетілдіру қажеттілігін атап өтеді.

Болашақ зерттеулер ұшу биіктігі, жарықтандыру жағдайлары және шуды азайту сияқты айнымалыларды ескере отырып, ең жоғары сапалы спектрлік деректерді алу үшін ұшқышсыз ұшу аппараттарының пайдалану жағдайларын оңтайландыруға бағытталады. Ауыл шаруашылығы тәжірибелері қоршаған ортаның тұрақтылығына басымдық бере отырып, нарықтық сұраныстарды қанағаттандыру үшін дамып келе жатқандықтан, осы факторларды ескеру өте маңызды.

Бұл зерттеу технология мен ауылшаруашылық ғылымы арасындағы синергияны көрсетеді, өнім сапасын жақсарту үшін инновациялық әдістердің кеңінен қолданылуын атап көрсетеді. Зерттеушілер ауыл шаруашылығында гиперспектрлік зондтауды кеңінен қолдануды жақтайды, технологияның өнімділікті, тиімділікті және қоршаған ортаға жауапкершілікті арттырудағы рөлін күшейтеді.

Дереккөздер: https://www.nature.com/articles/s41598-025-88091-4

Орманның деградациясын бақылау үшін қашықтықтан зондтау деректерін біріктіру тәсілі: жаңа зерттеу

-де жарияланды Muhammad Farjad арқылы

Әлемдік климаттың өзгеруі және адам қызметінің артуы жағдайында бүкіл әлемдегі ормандар әртүрлі зиянкестерден, патогендерден және аурулардан қауіп төндіруде. Бұл қауіптер табиғи ормандардың да, орман плантацияларының да денсаулығына, төзімділігіне және өнімділігіне қауіп төндіреді.

Бұл мәселелерді тиімді басқару ерте анықтауды және шаралар қабылдауды талап етеді, бұл үлкен аумақтарда қиындық тудырады. Мұның маңыздылығын мойындай отырып, зерттеушілер ормандардың деградациясын бақылау және басқару үшін Жерді бақылау деректеріне негізделген жаңа технологияларды әзірледі.

Жақында жүргізілген зерттеу Google Earth деректерімен қолдау тапқан Sentinel-2-ден алынған ашық бастапқы кодты қашықтықтан зондтау кескіндерін пайдаланып, зақымдалған ормандарды анықтауға арналған машиналық оқытуға негізделген тәсілді енгізді. Бұл тәсіл, әсіресе, қабық қоңызы Polygraphus proximus Blandford зардап шеккен бореальды ормандарға бағытталған.

Зерттеу орманға келтірілген залалды анықтау және бағалау үшін қашықтықтан зондтау кескіндері мен машиналық оқыту алгоритмдерінің үйлесімін пайдаланды. Олардың әдіснамасы мен нәтижелерінің қысқаша мазмұны:

  • Сурет аннотациясы және алгоритмді әзірлеу: Зерттеушілер Google Earth-те қолжетімді табиғи түс қабылдауына (қызыл, жасыл және көк) сәйкес келетін арналардағы кескіндерге аннотациялар жасаудан бастады. Содан кейін олар терең нейрондық желілерді екі мәселенің тұжырымдамасында қолданды: семантикалық сегменттеу және анықтау.
  • Тәжірибелік нәтижелер: Зерттеушілер өз тәжірибелері арқылы нысана нысандарындағы өзгерістерді жоғары дәлдікпен сандық тұрғыдан бағалайтын модель жасады. Модель зақымдалған ағаштар санын тиімді анықтап, қураған ағаштар алып жатқан аумақтарды бағалап, 84.56% F1 баллына қол жеткізді.
  • Sentinel-2 кескіндерімен интеграция: Жоғары ажыратымдылықтағы кескіндерден алынған зақымдану маскалары орташа ажыратымдылықтағы Sentinel-2 кескіндерімен біріктірілді. Бұл интеграция 81.26% дәлдігіне қол жеткізді, бұл шешімді операциялық бақылау жүйелеріне жарамды етті. Бұл жетістік аймақтағы зақымдалған ормандарды танудың жылдам және үнемді әдісін ұсынады.
  • Бірегей аннотацияланған деректер жиынтығы: Сонымен қатар, зерттеушілер зерттеу аймағындағы полиграф қоңызының зақымдаған орман алқаптарын анықтау үшін бірегей аннотацияланған деректер жиынтығын құрастырды. Бұл деректер жиынтығы болашақ зерттеулер мен мониторинг жұмыстары үшін баға жетпес.

Қашықтан зондтау деректерін біріктіру тәсілін қолдана отырып, орманның деградациясын ерте анықтау және сандық бағалау орманды басқару және қорғау стратегиялары үшін айтарлықтай перспективалы. Уақтылы шаралар қабылдау арқылы мұндай технологиялар залалдың таралуын шектеуге және орманды басқарудың тұрақты тәжірибелерін қолдауға көмектеседі.

Бұл зерттеуді егжей-тегжейлі сипаттайтын толық мақала әлі жарияланбағанымен, бұл алғашқы аннотация ормандардың деградациясының өзекті мәселесін шешу үшін қашықтықтан зондтау деректерін озық машиналық оқыту әдістерімен біріктіру әлеуетін көрсетеді. Бұл технологиялар дамып келе жатқандықтан, олар климаттың өзгеруі мен адам қызметінің салдарынан туындайтын өсіп келе жатқан қауіптерден ормандарымызды қорғауда маңызды рөл атқаратын болады.

Орман шаруашылығы саласында қосымша түсініктер мен қолданбаларды қамтамасыз ететін осы жаңашыл зерттеудің толық жарияланымын күтіңіз.

Дереккөз: https://www.frontiersin.org/journals/environmental-science/articles/10.3389/fenvs.2024.1412870/abstract

Қашықтықтан зондтау технологияларын пайдалана отырып әлемнің тұзды топырақтарын картаға түсіру

-де жарияланды Muhammad Farjad арқылы

Зерттеушілер тобы бүкіл әлем бойынша топырақ тұзының мөлшерін 10 метрге дейін әсерлі дәлдікпен өлшейтін әдіс жасады. Бұл жетілдіру бүкіл әлемде ауыл шаруашылығы өнімділігі мен топырақтың денсаулығына әсер ететін маңызды мәселе болып табылатын топырақ тұздылығын дәл бағалаудың маңызды қажеттілігін қанағаттандырады.

Топырақтың тұздануы, жердің деградациясының бір түрі, бүкіл әлем бойынша 1 миллиард гектардан астам жерге әсер етіп, ауыл шаруашылығы өнімділігіне және қоршаған ортаның денсаулығына зиян келтіреді. Топырақтың тұздануын картаға түсіру бойынша бұрынғы күш-жігер қолжетімді деректер жиынтығының аз егжей-тегжейлілігіне және топырақтың тұздану деңгейінің үздіксіз өзгерістерін көрсетудегі қиындықтарға тап болды.

Осы қиындықтарды мойындай отырып, зерттеу тобы Sentinel-1/2 кескіндерін, климаттық деректерді, жер бедері туралы ақпаратты және озық машиналық оқыту алгоритмдерін пайдаланатын модель жасауға кірісті. Олардың мақсаты бес климаттық аймақтағы топырақ тұзының мөлшерін бағалау болды.

Нәтижелер Journal of Remote Zonding журналында 2024 жылдың 28 наурызында жарияланған мақалада жарияланды. Бұл зерттеу бұрышты спиральды арналарды периодты жиырылу-кеңейту массивтерімен тиімді түрде біріктіретін инновацияны енгізеді.

Көп көзді қашықтықтан зондтауды қолдану арқылы 10 м тереңдіктегі топырақтың тұздылығын жаһандық бағалау

Бұл күш-жігердің негізінде әртүрлі қашықтықтан зондтау технологияларынан, атап айтқанда, күрделі Sentinel-1/2 спутниктерінен алынған деректерді интеграциялау және машиналық оқыту алгоритмдерін стратегиялық пайдалану жатыр. Бұл тәсіл топырақтың тұздылығын ерекше дәлдікпен дәл картаға түсіруге қабілетті озық модельді жасауға әкелді - тіпті әртүрлі климаттық жағдайларда да 10 метрлік ажыратымдылық.

Бұл жаңашыл әдіс бізді бұрынғы күш-жігердің шектеулерінен әлдеқайда асып түседі, олар төмен ажыратымдылықпен және топырақтың тұздылығын талдауға бағытталған тар бағытталуымен шектелген. Біздің адал зерттеу тобымыз жаһандық климаттық үлгілерді, жер деңгейіндегі топырақ тұздылығының дәл өлшемдерін және геокеңістіктік айнымалылардың кешенді жиынтығын қамтитын кең ауқымды деректер жиынтығын құрастырды.

Random Forest алгоритмін қолдану арқылы модель топырақтың тұздылығын ерекше дәлдікпен болжауда ғана емес, сонымен қатар климаттың, жер асты суларының деңгейінің және тұздылық индекстерінің топырақтың тұзды ландшафттарының қалыптасуындағы маңызды рөлін де көрсетеді. Бұл жетістік топырақтың денсаулығын жаһандық деңгейде бақылау және басқару мүмкіндігіміздегі алға жылжу болып табылады.

Бас зерттеуші профессор Чжоу Ши былай деді: “Бұл зерттеу топырақтың тұздылығын жаһандық деңгейде бағалау және шешу мүмкіндігіміздегі айтарлықтай ілгерілеуді білдіреді. Спутниктік суреттерді машиналық оқытумен біріктіру арқылы біз енді тұзды топырақтарды теңдессіз дәлдікпен және түйіршіктілікпен анықтай аламыз, бұл тұрақты жер және ауыл шаруашылығы тәжірибелері үшін баға жетпес түсініктер береді”.”

Соңғы зерттеулер жоғары ажыратымдылықтағы жаһандық топырақ тұздылығы картасын жасады. Бұл карта ғалымдар, саясаткерлер және фермерлер үшін құнды құрал болып табылады. Бұл оларға топырақ тұздылығы мәселелерін тиімді шешуге көмектеседі. Тұздылығы жоғары аймақтарды анықтау арқылы олар топырақтың денсаулығын қалпына келтіру үшін мақсатты шаралар қабылдай алады.

Сонымен қатар, ол тұрақты ауыл шаруашылығы тәжірибелерін енгізуді қолдайды және ресурстарды басқару стратегияларын жоспарлауға көмектеседі. Сонымен қатар, осы зерттеуде қолданылатын әдіснама қоршаған ортаны бақылау үшін жаңа стандарт белгілейді, оны жердің деградациясын басқа бағалауларда қолдану мүмкіндігі бар.

Қосымша ақпарат: Нан Ван және т.б., Көп көзді қашықтықтан зондтауды қолдану арқылы 10 м тереңдіктегі топырақтың тұздылығын жаһандық бағалау, Қашықтан зондтау журналы (2024). DOI: 10.34133/remotesensing.0130

Өнімділік деректерін автоматтандырылған тазалау және калибрлеу

-де жарияланды Muhammad Farjad арқылы

Автоматтандырылған өнімділік деректерін тазалау және калибрлеу (AYDCC) - өнімділік деректеріндегі қателерді, мысалы, ауытқуларды, олқылықтарды немесе қателіктерді анықтау және түзету үшін алгоритмдер мен модельдерді пайдаланатын процесс. AYDCC өнімділік деректерінің сапасы мен сенімділігін жақсарта алады, бұл фермерлер үшін жақсы түсініктер мен ұсыныстарға әкелуі мүмкін.

Өнімділік деректеріне кіріспе

Өнімділік туралы деректер ХХІ ғасырдағы фермерлер үшін ең маңызды ақпарат көздерінің бірі болып табылады. Ол белгілі бір егістікте немесе аумақта өндірілген дақылдардың саны мен сапасын өлшейтін комбайндар, сепкіштер және жинайтын комбайндар сияқты әртүрлі ауылшаруашылық техникаларынан жиналған деректерге қатысты.

Бұл бірнеше себептерге байланысты өте маңызды. Біріншіден, ол фермерлерге ақпараттандырылған шешімдер қабылдауға көмектеседі. Егжей-тегжейлі өнімділік туралы деректермен қаруланған фермерлер өнімділікті барынша арттыру үшін өз тәжірибелерін жетілдіре алады.

Мысалы, егер белгілі бір егістік үнемі төмен өнім берсе, фермерлер топырақтың денсаулығы немесе суару мәселелері сияқты негізгі себептерді зерттеп, түзету шараларын қолдана алады.

Сонымен қатар, бұл дәл ауыл шаруашылығын жүргізуге мүмкіндік береді. Фермерлер өз егістіктеріндегі дақыл өнімділігінің ауытқуларын картаға түсіру арқылы тыңайтқыштар мен пестицидтер сияқты өздерінің енгізулерін белгілі бір аумақтарға бейімдей алады. Бұл мақсатты тәсіл ресурстарды пайдалануды оңтайландырып қана қоймай, сонымен қатар қоршаған ортаға әсерді азайтады.

Азық-түлік және ауыл шаруашылығы ұйымының (ФАО) мәліметтері бойынша, азық-түлікке деген өсіп келе жатқан сұранысты қанағаттандыру үшін жаһандық ауыл шаруашылығы өндірісі 2050 жылға қарай 60%-ге өсуі керек. Өнімділік туралы деректер, дақылдардың өнімділігін арттырудағы рөлі арқылы, бұл мақсатқа жетуде маңызды рөл атқарады.

Сонымен қатар, Бразилияда соя өсіруші өз егістіктері үшін өзгермелі мөлшерлемелі тыңайтқыш карталарын жасау үшін өнімділік деректерін топырақ сынамалары деректерімен бірге пайдаланды. Ол әр аймақтың топырақ құнарлылығы мен өнімділік әлеуетіне байланысты тыңайтқыштардың әртүрлі мөлшерлемелерін қолданды.

Ол сондай-ақ әртүрлі соя сорттарын салыстыру және өз жағдайларына ең жақсысын таңдау үшін өнімділік деректерін пайдаланды. Нәтижесінде ол орташа өнімділігін 12%-ге арттырды және тыңайтқыш шығындарын 15%-ге азайтты.

Сол сияқты, Үндістанда күріш өсіруші өз егістіктерінің суару кестесін түзету үшін ауа райы деректерімен қатар өнімділік деректер жиынтығын да пайдаланды. Ол сенсорлар мен спутниктік суреттерді пайдаланып, топырақтың ылғалдылық деңгейі мен жауын-шашын үлгілерін бақылады.

өнімділік туралы деректерді түсіну және пайдалану

Ол сондай-ақ оны әртүрлі күріш сорттарын салыстыру және өз жағдайларына ең жақсысын таңдау үшін пайдаланды. Нәтижесінде, ол орташа өнімділігін 10%-ге арттырып, суды пайдалануды 20%-ге азайтты.

Пайдасына қарамастан, өнімділік деректері оны әзірлеу және енгізу тұрғысынан әлі де кейбір қиындықтарға тап болады. Бұл қиындықтардың кейбіреулері:

  • Деректер сапасы: Оның дәлдігі мен сенімділігі сенсорлардың сапасына, жабдықты калибрлеуге, деректерді жинау әдістеріне және деректерді өңдеу және талдау әдістеріне байланысты. Деректердің сапасының төмендігі деректердің жарамдылығы мен пайдалылығына әсер етуі мүмкін қателіктерге, бұрмалануларға немесе сәйкессіздіктерге әкелуі мүмкін.
  • Деректерге қол жеткізу: Өнімділік туралы деректердің қолжетімділігі мен қолжетімділігі ауылшаруашылық техникасына, сенсорларға, деректерді сақтау құрылғыларына және деректер платформаларына қол жеткізуге және олардың меншігіне байланысты. Қолжетімділіктің немесе меншік құқығының болмауы фермерлердің өз деректерін жинау, сақтау, бөлісу немесе пайдалану мүмкіндігін шектеуі мүмкін.
  • Деректер құпиялылығы: Оның қауіпсіздігі мен құпиялылығы фермерлердің, техника өндірушілерінің, деректер жеткізушілерінің және деректерді пайдаланушылардың деректерді қорғауы мен реттеуіне байланысты. Қорғаудың немесе реттеудің болмауы деректерді ұрлау, манипуляциялау немесе пайдалану сияқты рұқсатсыз немесе этикалық емес пайдалануға ұшыратуы мүмкін.
  • Деректер сауаттылығы: Өнімділік туралы деректерді түсіну және пайдалану фермерлердің, кеңейту агенттерінің, кеңесшілердің және зерттеушілердің дағдылары мен біліміне байланысты. Дағдылардың немесе білімнің жетіспеушілігі бұл субъектілердің деректерді тиімді түсіндіру, жеткізу немесе қолдану қабілетіне кедергі келтіруі мүмкін.
комбайндар сияқты ауылшаруашылық машиналарын пайдаланып деректер жиынтығын жинау

Сондықтан, осы қиындықтарды жеңу және өнімділік деректерінің толық әлеуетін жүзеге асыру үшін өнімділік деректерін тазалау және калибрлеу маңызды.

Шығару деректерін тазалау және калибрлеуге кіріспе

Өнімділік туралы деректер дақылдардың өнімділігін талдағысы келетін, басқару аймақтарын анықтағысы келетін және шешім қабылдауды оңтайландырғысы келетін фермерлер мен зерттеушілер үшін құнды ақпарат көзі болып табылады. Дегенмен, олардың сенімділігі мен дәлдігін қамтамасыз ету үшін көбінесе тазалау және калибрлеу қажет.

“YieldDataset” калибрлеу - бұл мәндердің таралуын математикалық принциптерге сәйкес түзететін, деректердің жалпы тұтастығын жақсартатын функция. Бұл шешім қабылдау сапасын арттырады және деректер жиынтығын одан әрі терең талдау үшін құнды етеді.

GeoPard таза калибрлеу модулі

GeoPard өзінің Yield Clean-Calibration модулін пайдаланып, кірістілік деректер жиынтығын тазалауға және түзетуге мүмкіндік берді.

Біз сіздің өнім деректеріңіздің сапасын жақсартуды бұрынғыдан да оңайлаттық, фермерлерге сіз сенім арта алатын деректерге негізделген шешімдер қабылдауға мүмкіндік бердік.

GeoPard - өнімділікті тазалау және калибрлеу, далалық әлеуетті аймақтарға ұқсас

Калибрлеуден және тазалаудан кейін алынған өнімділік деректер жиынтығы біртекті болады, ауытқуларсыз немесе көршілес геометриялар арасында кенеттен өзгерістер болмайды.

Біздің жаңа модульмен сіз:

Жалғастыру үшін опцияны таңдаңыз
Жалғастыру үшін опцияны таңдаңыз
  • Зақымдалған, қабаттасқан және қалыпты емес деректер нүктелерін алып тастаңыз
  • Бірнеше машинадағы өнімділік мәндерін калибрлеу
  • Калибрлеуді бірнеше рет басу арқылы бастаңыз (пайдаланушы тәжірибесін жеңілдетеді) немесе байланысты GeoPad API соңғы нүктесін орындаңыз
GeoPard көмегімен автоматтандырылған деректер_тазалау_калибрлеуі (1)
GeoPard көмегімен автоматтандырылған деректер_тазалау_калибрлеуі (2)
GeoPard көмегімен автоматтандырылған деректер_тазалау_калибрлеуі (3)
GeoPard көмегімен автоматтандырылған деректер_шығысын_тазалау_калибрлеу (4)
GeoPard көмегімен автоматтандырылған деректер_шығысын_тазалау_калибрлеуі (5)
GeoPard көмегімен автоматтандырылған деректер_тазалау_калибрлеуі (6)
GeoPard көмегімен автоматтандырылған деректер_тазалау_калибрлеуі (7)

Автоматтандырылған өнімділік деректерін тазалау және калибрлеуді қолданудың ең көп таралған жағдайларына мыналар жатады:

  • Бірнеше комбайн бір мезгілде немесе бірнеше күн бойы жұмыс істеген кезде деректерді синхрондау, бірізділікті қамтамасыз ету.
  • Деректер жиынтығын вариацияларды тегістеу арқылы біртекті және дәл ету.
  • Деректер шуын және түсініктерді бұлыңғыр етуі мүмкін артық ақпаратты жою.
  • Далалық нақты үлгілер мен үрдістерді бұрмалауы мүмкін бұрылыстарды немесе қалыптан тыс геометрияларды жою.

Төмендегі суретте бір уақытта 15 комбайн жұмыс істеген алқапты көруге болады. Онда бастапқы өнімділік деректер жиынтығы мен GeoPard өнімділікті тазалау калибрлеу модулімен калибрленгеннен кейінгі жақсартылған деректер жиынтығының бір-бірінен мүлдем өзгеше және түсінікті болып көрінетіні көрсетілген.

GeoPard калибрлеу модулімен бастапқы және жақсартылған өнімділік деректер жиынтықтары арасындағы айырмашылық

Неліктен тазалау және калибрлеу маңызды?

Өнімділік туралы деректер комбайндарға бекітілген өнімділік мониторлары мен сенсорлары арқылы жиналады. Бұл құрылғылар жиналған өнімнің массалық ағын жылдамдығы мен ылғалдылығын өлшейді және деректерді геореференциялау үшін GPS координаттарын пайдаланады.

Дегенмен, бұл өлшемдер жабдықтың жұмысына немесе дақыл жағдайына әсер етуі мүмкін әртүрлі факторларға байланысты әрқашан дәл немесе сәйкес келе бермейді. Осы факторлардың кейбіреулері:

1. Жабдықтың нұсқалары: Ауыл шаруашылығы техникасының, мысалы, комбайндар мен астық жинау машиналарының, деректер жинаудағы сәйкессіздіктерге әкелуі мүмкін ішкі ауытқулары жиі болады. Бұл ауытқуларға сенсор сезімталдығының немесе техниканы калибрлеудегі айырмашылықтар кіруі мүмкін.

Мысалы, кейбір өнімділік мониторлары кернеу мен массалық ағын жылдамдығы арасындағы сызықтық байланысты, ал басқалары сызықтық емес байланысты пайдалануы мүмкін. Кейбір сенсорлар басқаларына қарағанда шаңға немесе кірге сезімтал болуы мүмкін. Бұл ауытқулар әртүрлі машиналар немесе өрістер бойынша өнімділік деректерінде сәйкессіздіктерді тудыруы мүмкін.

1-мысал: U-бұрылыстар, аялдамалар, пайдаланылған жабдық енінің жартысы
1-мысал: U-бұрылыстар, аялдамалар, пайдаланылған жабдық енінің жартысы
2-мысал: U-бұрылыстар, аялдамалар, пайдаланылған жабдық енінің жартысы
2-мысал: U-бұрылыстар, аялдамалар, пайдаланылған жабдық енінің жартысы

2. Қоршаған орта факторлары: Ауа райы жағдайлары, топырақ түрлері және жер бедері дақылдардың өнімділігінде маңызды рөл атқарады. Егер бұл қоршаған орта факторлары ескерілмесе, өнім туралы деректерге шу мен дәлсіздіктер әкелуі мүмкін.

Мысалы, құмды топырақтар немесе тік беткейлер сазды топырақтарға немесе жазық жерлерге қарағанда өнімділіктің төмендеуіне әкелуі мүмкін. Сол сияқты, дақыл тығыздығы жоғары жерлерде тығыздығы төмен жерлерге қарағанда өнімділік жоғары болуы мүмкін.

3. Сенсордың дәлсіздігі: Сенсорлар, дәлдігіне қарамастан, мінсіз емес. Олар уақыт өте келе ауытқып, үнемі калибрленбесе, дәл емес көрсеткіштерді көрсетуі мүмкін.

Мысалы, ақаулы жүктеме элементі немесе бос сымдар масса ағынының дәл емес көрсеткіштеріне әкелуі мүмкін. Лас немесе зақымдалған ылғал сенсоры қате ылғалдылық мәндерін беруі мүмкін. Оператор енгізген қате өріс атауы немесе идентификатор өнімділік деректерін қате өріс файлына тағайындауы мүмкін.

Бұл факторлар шулы, қате немесе сәйкессіз деректер жиынтығының пайда болуына әкелуі мүмкін. Егер бұл деректер дұрыс тазаланбаса және калибрленбесе, олар жаңылыстыратын қорытындыларға немесе шешімдерге әкелуі мүмкін.

Мысалы, өнімділік карталарын жасау үшін тазартылмаған өнімділік деректерін пайдалану егістіктегі жоғары немесе төмен өнімділіктегі алқаптарды жалған анықтауға әкелуі мүмкін.

Неліктен кірістілік деректер жиынтығын тазалау және калибрлеу маңызды?

Егістіктер немесе жылдар бойынша өнімділікті салыстыру үшін калибрленбеген өнімділік деректер жиынтығын пайдалану әділетсіз немесе дәл емес салыстыруларға әкелуі мүмкін. Қоректік заттардың балансын немесе дақылдардың кірісін есептеу үшін тазартылмаған немесе калибрленбеген өнімділік деректерін пайдалану тыңайтқыштарды немесе пестицидтерді шамадан тыс немесе жеткіліксіз қолдануға әкелуі мүмкін.

Сондықтан, өнімділік деректерін кез келген талдау немесе шешім қабылдау мақсатында пайдаланбас бұрын тазалау және калибрлеу өте маңызды. Өнімділік деректер жиынтығын тазалау - өнімділік мониторлары мен сенсорлары жинаған шикі өнімділік деректеріндегі кез келген қателерді немесе шуды жою немесе түзету процесі.

Өнімділік деректерін тазалау және калибрлеудің автоматтандырылған әдістері

Міне, осы жерде автоматтандырылған деректерді тазалау әдістері пайдалы болады. Автоматтандырылған деректерді тазалау әдістері - бұл деректерді тазалау тапсырмаларын адамның араласуынсыз немесе минималды түрде орындай алатын әдістер.

Калибрлеу қадамын конфигурациялау
Тазалау және калибрлеудің автоматтандырылған әдістері

Деректерді тазалаудың автоматтандырылған әдістері уақыт пен ресурстарды үнемдеуге, адами қателіктерді азайтуға және деректерді тазалаудың масштабталуы мен тиімділігін арттыруға мүмкіндік береді. Деректерді шығаруға арналған кең таралған автоматтандырылған деректерді тазалау әдістерінің кейбірі:

1. Ауытқуды анықтау: Ауытқулар - бұл нормадан айтарлықтай ауытқып кететін деректер нүктелері. Автоматтандырылған алгоритмдер бұл ауытқуларды деректер нүктелерін орташа, медиана және стандартты ауытқу сияқты статистикалық өлшемдермен салыстыру арқылы анықтай алады.

Мысалы, егер өнімділік деректер жиынтығы белгілі бір егістік үшін ерекше жоғары өнімділікті көрсетсе, ауытқуларды анықтау алгоритмі оны одан әрі зерттеу үшін белгілей алады.

2. Шуды азайту: Шуылдың шығу деректеріндегі шу қоршаған орта факторлары мен сенсорлардың дәлсіздігін қоса алғанда, әртүрлі көздерден туындауы мүмкін.

Тегістеу алгоритмдері сияқты автоматтандырылған шуды азайту әдістері тұрақсыз ауытқуларды сүзгіден өткізіп, деректерді тұрақты және сенімді етеді. Бұл деректердегі шынайы үрдістер мен заңдылықтарды анықтауға көмектеседі.

3. Деректерді импутациялауДеректердің жетіспеушілігі кірістілік деректер жиынтықтарында жиі кездесетін мәселе болып табылады. Деректерді енгізу әдістері деректердегі үлгілер мен қатынастарға негізделген жетіспейтін мәндерді автоматты түрде бағалайды және толтырады.

Мысалы, егер сенсор белгілі бір уақыт аралығында деректерді жаза алмаса, импутация әдістері көршілес деректер нүктелеріне негізделген жетіспейтін мәндерді бағалай алады.

Демек, деректерді тазартудың автоматтандырылған әдістері деректер сапасының кепілі болып табылады, бұл өнім деректерінің бүкіл әлемдегі фермерлер үшін сенімді және құнды актив болып қалуын қамтамасыз етеді.

Сонымен қатар, өнімділік деректерін автоматты түрде тазалап, реттей алатын көптеген ыңғайлы құралдар мен компьютерлік бағдарламалар бар, және GeoPard солардың бірі. GeoPard өнімділігін тазалау-калибрлеу модулі, ұқсас шешімдермен қатар, деректердің дәлдігі мен сенімділігін қамтамасыз ету үшін өте маңызды.

GeoPard - Өнімді тазалау және калибрлеу - 3 комбайн

Қорытынды

Автоматтандырылған өнімділік деректерін тазалау және калибрлеу (AYDCC) дәл ауыл шаруашылығында өте маңызды. Ол қателерді жою және сапаны жақсарту арқылы дақыл деректерінің дәлдігін қамтамасыз етеді, бұл фермерлерге ақпараттандырылған шешімдер қабылдауға мүмкіндік береді. AYDCC деректерге қатысты мәселелерді шешеді және сенімді нәтижелерге қол жеткізу үшін автоматтандырылған әдістерді пайдаланады. GeoPard компаниясының өнімділікті тазалау модулі сияқты құралдар фермерлер үшін бұл процесті жеңілдетеді, тиімді және өнімді егіншілік тәжірибесіне ықпал етеді.

Ауыл шаруашылығындағы ГИС (геоақпараттық жүйелер) қолданылуы

-де жарияланды Muhammad Farjad арқылы

Геоақпараттық жүйе (ГАЖ) кеңістіктік деректер мен ауыл шаруашылығындағы шешім қабылдау арасындағы алшақтықты жояды, фермерлерге ресурстарды тиімді пайдалануды оңтайландырып, экологиялық әсерді азайтуға мүмкіндік береді. Бұл технологиялық тәсіл дәл ауыл шаруашылығы әдістерін нақты алқап жағдайларына бейімдеуге көмектеседі, осылайша өнімділік пен тиімділікті арттырады.

Ауыл шаруашылығындағы геоақпараттық технологиялар

Топырақтың өзгергіштігі, ылғалдылық деңгейі және зиянкестердің таралуы сияқты дәл кеңістіктік ақпаратты талдау арқылы фермерлер жан-жақты ақпаратқа негізделген шешім қабылдап, жерлерінің әрбір учаскесіне қажетті нақты өңдеуді қамтамасыз ете алады.

Соңғы деректер көрсеткендей, бұл технология кеңінен қолданылады: оны фермер шаруашылықтарының 70,1 %-ы қандай да бір түрде пайдаланады. Геокеңістік деректерді біріктіру шағын ауқымды өзін-өзі қамтамасыз ету фермерлік шаруашылықтарынан бастап ірі коммерциялық операцияларға дейінгі әртүрлі салаларда шешім қабылдау процестерінде стандартты тәжірибеге айналуда.

Шаруалар спутниктік фотосуреттер мен жер үсті сенсорларының көмегімен өз дақылдарын нақты уақыт режимінде бақылай алады. Қалдықтар азайып, қоршаған ортаға тигізілетін теріс әсері төмендейтіндіктен, олар суды, тыңайтқышты және пестицидтерді дәл қажет жерге және қажет уақытта қолдана алады.

Австралиядағы CottonMap жобасы геоақпараттық технологияларды пайдаланып су пайдалануды бақылайды, нәтижесінде су тұтыну 40%-ға азайды. Жақсартылған ресурстарды басқару химиялық заттардың ағып кетуін және артық суаруды азайту арқылы экологиялық әсерді минималдайды.

Ауыл шаруашылығындағы геоақпараттық технологиялар

Өнімділікті арттыру жаһандық азық-түлік қауіпсіздігіне септігін тигізеді. Кеңістіктік деректерді пайдалана отырып егіс үлгілерін оңтайландыру арқылы фермерлер ауылшаруашылық жер көлемін ұлғайтпай-ақ өнімділікті арттыра алады.

Геоақпараттық жүйелер дегеніміз не?

Геоақпараттану, сондай-ақ географиялық ақпарат ғылымы (GIScience) деп те аталады, – география, картография, қашықтықтан зондтау, компьютерлік ғылым және ақпараттық технология элементтерін біріктіре отырып, географиялық және кеңістіктік деректерді жинау, талдау, түсіндіру және визуализациялаумен айналысатын көпсалалы сала.

Бұл сандық форматта кеңістіктік ақпаратты түсіруге, сақтауға, басқаруға, талдауға және ұсынуға бағытталған, Жер бетін және әртүрлі географиялық нысандар арасындағы байланыстарды жақсырақ түсінуге ықпал етеді. Бұл әртүрлі мақсаттарда қолдануға болатын қуатты құрал, соның ішінде:

1. Дәл ауыл шаруашылығы: Оны топырақ түрі, дақыл өнімділігі және зиянкестердің шабуылы сияқты әртүрлі факторлар бойынша деректер жинау үшін пайдалануға болады. Осы деректерді егіс алқабындағы өзгергіштік аймақтарын анықтау үшін талдауға болады. Бұл аймақтар анықталғаннан кейін фермерлер әрбір аймаққа арналған жеке басқару жоспарын әзірлеу үшін ГИС-ті пайдалана алады.

2. Экологиялық мониторинг: Оны орманның жойылуы, жерді пайдаланудың өзгеруі және су сапасы сияқты қоршаған ортадағы өзгерістерді бақылау үшін қолдануға болады. Бұл деректерді қоршаған орта саясатының ілгерілеуін қадағалау және қосымша қорғауды қажет ететін аймақтарды анықтау үшін пайдалануға болады.

3. Қалалық жоспарлау: Геоақпараттануды қалалық аймақтарды жоспарлау және басқару үшін қолдануға болады. Бұл деректерді дамуды қажет ететін аймақтарды анықтау, көлік желілерін жоспарлау және инфрақұрылымды басқару үшін пайдалануға болады.

4. Апаттарды басқару: Оны су тасқындары, жер сілкіністері және орман өрттері сияқты апаттарды басқару үшін пайдалануға болады. Бұл деректер апаттың барысын бақылауға, зардап шеккен аймақтарды анықтауға және көмек көрсету шараларын үйлестіруге қолданылуы мүмкін.

Геоақпараттану дегеніміз не? Геоақпараттанудың құрамдас бөліктері

Геоақпараттық жүйенің құрамдас бөліктері

Бұл компоненттер Жер бетінің әртүрлі аспектілері мен олардың өзара байланыстары туралы түсінік алу үшін бірге жұмыс істейді. Геоақпараттық ғылымның негізгі компоненттері мыналар:

  • Географиялық ақпараттық жүйелер (ГАЖ): ГИС географиялық деректерді жинау, сақтау, өңдеу, талдау және визуализациялау үшін бағдарламалық және аппараттық құралдарды пайдалануды қамтиды. Бұл деректер қабаттарға бөлініп ұйымдастырылған, бұл пайдаланушыларға карталар жасауға, кеңістіктік талдау жүргізуге және кеңістіктік қатынастарға негізделген ақпаратты шешімдер қабылдауға мүмкіндік береді.
  • Қашықтықтан зондтау: Қашықтықтан зондтау – әдетте спутниктер, ұшақтар немесе дрондар арқылы Жер беті туралы ақпаратты қашықтықтан жинауды қамтиды. Көбінесе сурет түріндегі қашықтықтан зондтау деректері жер жамылғысы, өсімдіктердің жағдайы, климаттық үлгілер және тағы басқалар туралы түсінік бере алады.
  • Жаһандық орналасу жүйелері (GPS)GPS технологиясы спутниктер желісі арқылы дәл орналасуды анықтауға және навигация жүргізуге мүмкіндік береді. ГИС-те GPS дәл орналасу деректерін жинау үшін қолданылады, бұл карталау, навигация және кеңістіктік талдау үшін өте маңызды.
  • Кеңістіктік талдау: Бұл географиялық деректердегі үлгілерді, байланыстарды және тенденцияларды түсіну үшін әртүрлі кеңістіктік талдау әдістерін қолдануға мүмкіндік береді. Оларға жақындық талдауы, интерполяция, қабатталған талдау және желілік талдау жатады.
  • КартографияКартография – географиялық деректердің карталарын және визуалды бейнелерін жасаумен айналысатын ғылым. Ол кеңістіктік ақпаратты тиімді жеткізетін, ақпараттық әрі көрнекі тартымды карталарды жобалауға арналған құралдар мен әдістерді ұсынады.
  • ГеодерекқорларГеодерекқорлар – географиялық мәліметтерді сақтау және басқаруға арналған құрылымдалған дерекқорлар. Олар кеңістіктік деректерді ұйымдастыруға арналған негізгі құрылымды қамтамасыз етіп, тиімді сақтау, алу және талдауға мүмкіндік береді.
  • Веб-карталау және геокеңістік қосымшаларГеоақпараттану веб-негізделген карталау мен қосымшаларға кеңейіп, пайдаланушыларға географиялық деректерге онлайн платформалар арқылы қол жеткізуге және олармен өзара әрекеттесуге мүмкіндік береді. Бұл түрлі орынға негізделген қызметтер мен құралдардың дамуына әкелді.
  • Геокеңістік модельдеуГеокеңістіктік модельдеу – нақты әлемдегі географиялық процестерді модельдеу үшін есептеу модельдерін құруды қамтиды. Бұл модельдер нәтижелерді болжауға, сценарийлерді модельдеуге және әртүрлі салаларда шешім қабылдауға көмектеседі.

8. Ауыл шаруашылығындағы геоақпараттық жүйелердің қолданбалары мен қолданылуы

Ауыл шаруашылығында ГИС-тің кейбір негізгі қолданбалары мен қолдану салалары:

1. Тұрақты ауыл шаруашылығы

Дәл ауыл шаруашылығы географиялық ақпараттық жүйелердің (ГАЖ) мүмкіндіктерін пайдалана отырып, фермерлерге өз алқаптары туралы егжей-тегжейлі түсінік береді. Бұл түсініктер өсімдік жамылғысы мен өнімділік бойынша егжей-тегжейлі карталардан дақылдарға арналған арнайы ақпаратқа дейінгі мәліметтерді қамтиды.

Осы тәсілдің негізі – деректерге негізделген шешім қабылдау, ол фермерлерге ең жоғары өнімділік пен тиімділікке қол жеткізу үшін өз тәжірибелерін оңтайландыруға мүмкіндік береді.

Ауыл шаруашылығындағы геоақпараттық технологиялардың қолданылуы

Өнімділік карталарын жасау арқылы GeoPard Crop Monitoring дәл егіншілік үшін маңызды шешім ұсынады. Бұл карталар алдыңғы жылдардың тарихи ақпараттарын пайдалана отырып, фермерлерге өз шаруашылықтары бойынша өнімділік үлгілерін анықтауға мүмкіндік береді. Фермерлер осы ақпаратты пайдаланып, өнімді және өнімсіз аймақтарды анықтай алады.

2. Егіннің денсаулығын бақылау

Егіннің денсаулығын бақылаудың маңызы аса зор. Егіннің жай-күйі тікелей өнімділікке, ресурстарды басқаруға және ауыл шаруашылығы экожүйесінің жалпы денсаулығына әсер етеді.

Дәстүрлі түрде кең алқаптардағы дақылдарды қолмен тексеру ауыр әрі көп уақытты талап ететін жұмыс болды. Алайда ГИС пен қашықтықтан зондтау сияқты озық технологиялардың пайда болуымен ауқымды өзгеріс орын алып, бұрын-соңды болмаған көлемде дәл бақылау жүргізуге мүмкіндік туды.

Геоақпараттық технологиялар дақылдардың денсаулығына әсер етуі мүмкін ықтимал мәселелерді ерте анықтауға көмектеседі. Қашықтықтан зондтау деректері мен спутниктік суреттерді талдау арқылы фермерлер қоректік заттардың тапшылығы немесе аурулардың өршуі сияқты стресс факторларын анықтап, мақсатты шаралар қолдана алады.

3. Егін өнімділігін болжау

Тарихи деректерді, топырақ құрамын, ауа райы үлгілерін және басқа да айнымалыларды біріктіре отырып, ол фермерлерге дақылдардың өнімділігін таң қалдырарлық дәлдікпен болжауға мүмкіндік береді. Бұл ақпарат оларға егу, ресурстарды бөлу және маркетинг стратегиялары бойынша ақпаратқа негізделген шешімдер қабылдауға мүмкіндік береді.

2019 жылғы өнімділік деректерінің картасы

Егін өнімділігін болжау саласында GeoPard жетекші жаңашылға айналды. GeoPard спутниктерден алынған тарихи және ағымдағы егін деректерін біріктіре отырып, 90,1 %-дан астам дәлдікке кепілдік беретін сенімді әдісті әзірледі. Бұл инновациялық тәсіл технологияның қазіргі заманғы ауыл шаруашылығын түбегейлі өзгерте алатынын дәлелдейді.

4. Геоақпараттық технологиялармен мал шаруашылығын мониторингтеу

Малға тағылған GPS трекерлерінен алынған кеңістік деректері жануарлардың қозғалысы мен мінез-құлқы туралы түсінік береді. Бұл құралдар фермерлерге ферма ішіндегі малдың нақты орналасқан жерін анықтауға мүмкіндік беріп, тиімді басқару мен күтімді қамтамасыз етеді.

Орналасу орнын бақылаудан басқа, ГИС ауыл шаруашылығы құралдары малдың денсаулығы, өсу үлгілері, көбею циклдері және қоректік заттарға қойылатын талаптар туралы жан-жақты көзқарас ұсынады.

Мал мониторингін қоса алғанда, дәл ауыл шаруашылығының жаһандық нарығы алдағы жылдары айтарлықтай бағалауға жетеді деп болжануда. Бұл үрдіс мал шаруашылығын басқаруды оңтайландыруда ГИС-тің трансформациялық әлеуетін айқындайды.

5. Құрт-құмырсқалар мен зиянкестерге қарсы күрес

Үлкен алқаптарды қолмен бақылау сияқты дәстүрлі әдістер уақытты көп қажет ететін әрі тиімсіз болып шықты. Алайда технологияның, атап айтқанда терең оқыту алгоритмдері мен спутниктік деректердің тоғысуы зиянкестерді анықтау мен басқаруда революция жасады.

Геоақпараттық жүйе зиянкестердің таралу карталарын жасауға көмектеседі, бұл пестицидтерді дәл қолдануға мүмкіндік береді. Белгілі аймақтарды нысанаға ала отырып, фермерлер химиялық заттарды қолдануды азайтып, қоршаған ортаға әсерін төмендетіп, пайдалы жәндіктерді қорғай алады.

GeoPard егінді бақылау – арамшөптердің жаппай таралуы мен дақыл аурулары сияқты әртүрлі қауіп-қатерлерді анықтаудың тиімді әдісі. Мүмкін болатын проблемалық аймақтар даладан жиналған өсімдік индекстерін зерттеу арқылы анықталады.

Мысалы, белгілі бір жердегі өсімдік жамылғысы индексінің төмен болуы мүмкін зиянкестер мен аурулардың белгісі болуы мүмкін. Бұл түсінік рәсімді жеңілдетіп, үлкен алқаптарды қолмен ұзақ уақыт бойы барлау жүргізу қажеттілігін жояды.

6. Суаруды басқару

ГИС негізіндегі деректер топырақтың ылғалдылық деңгейі туралы құнды түсініктер береді, фермерлерге суару кестесін жоспарлау бойынша ақпаратқа негізделген шешім қабылдауға көмектеседі. Бұл судың тиімді пайдаланылуын қамтамасыз етіп, артық суару мен құрғақшылық стрессінің алдын алады.

Өзгермелі нормамен суарудың маңызы

Ауыл шаруашылығындағы ГИС технологиясы су тапшылығына ұшыраған дақылдарды анықтауға арналған қуатты құралдар жиынтығын ұсынады. Шаруалар дақылдарының су жағдайы туралы көбірек білу үшін Нормаланған айырмашылық су индексі (NDWI) немесе Нормаланған айырмашылық ылғалдылық индексі (NDMI) сияқты индекстерді пайдалана алады.

GeoPard Crop Monitoring жүйесінің әдепкі компоненті – NDMI индексі -1-ден 1-ге дейінгі шкаланы ұсынады. Шамамен -1-ге жақын теріс мәндер су тапшылығын көрсетсе, 1-ге жақын оң мәндер су басуды білдіруі мүмкін.

7. Су басу, эрозия және құрғақшылықты бақылау

Сел, эрозия және құрғақшылық – ауылшаруашылық ландшафттарына айтарлықтай зиян келтіретін қауіпті қарсыластар. Физикалық жойылудан бөлек, бұл мәселелер судың қолжетімділігін, топырақтың саулығын және жалпы дақылдардың өнімділігін бұзады. Осы қауіптерді тиімді басқару азық-түлік қауіпсіздігін қамтамасыз ету, табиғи ресурстарды сақтау және тұрақты ауылшаруашылық тәжірибелерін дамыту үшін шешуші маңызға ие.

Геоақпараттық жүйелер ландшафттың су тасқынына, эрозияға және құрғақшылыққа осалдығын бағалауға көмектеседі. Топографиялық деректерді, жауын-шашын үлгілерін және топырақ қасиеттерін талдау арқылы фермерлер осы тәуекелдерді азайтуға арналған стратегияларды жүзеге асыра алады.

8. Ауыл шаруашылығындағы автоматтандыруда ГИС

Географиялық ақпараттық жүйелер (ГАЖ) дәстүрлі карталау құралдары ретіндегі рөлін артқа тастап, автоматтандырылған техниканы басқаруда маңызды құралға айналды. Бұл технология тракторлар мен дрондар сияқты әртүрлі ауылшаруашылық техникасын кеңістік деректері мен дәл навигация жүйелерімен қамтамасыз етеді.

Нәтижесінде егуден бастап бүрку мен жинауға дейінгі тапсырмалар бұрын-соңды болмаған дәлдікпен және адамның араласуын минималды етіп орындауға болады.

Ауыл шаруашылығындағы автоматтандыруда ГИС

Кең алқапқа дақыл егу тапсырылған тракторды елестетіңіз. GPS жүйесі мен ГИС технологиясымен жабдықталған трактор кеңістік деректерін пайдаланып, алдын ала белгіленген маршруттар бойымен жүріп, тұқымды біркелкі орналастырып, оңтайлы аралықты сақтайды. Бұл дәлдік тек дақыл өнімділігін арттырып қоймай, ресурстардың ысырап болуын да азайтады.

Дәл ауыл шаруашылығында геоақпараттанудың рөлі

Ол дәл егіншілікте маңызды рөл атқарады, фермерлерге дақылдарды басқару туралы ақпаратқа негізделген шешімдер қабылдау үшін қажетті деректер мен құралдарды ұсынады. Оны топырақ түрі, дақыл өнімділігі және зиянкестердің шабуылы сияқты әртүрлі факторлар бойынша деректер жинау үшін пайдалануға болады.

Бұл деректерді кейіннен талдап, даланың ішіндегі өзгергіштік аймақтарын анықтауға болады. Осы аймақтар анықталғаннан кейін фермерлер әрбір аймаққа арналған жеке басқару жоспарын әзірлеу үшін ГИС-ті пайдалана алады.

Дәл ауыл шаруашылығында геоақпараттық технологияларды қолдану бүкіл әлемде қарқынды түрде өсіп келеді. Мысалы, АҚШ-та дәл ауыл шаруашылығын қолдану соңғы бес жылда 50%-дан астамға артты. Ал Қытайда дәл ауыл шаруашылығын қолдану алдағы жылдары жылына 20%-дан астамға өседі деп күтілуде.

Зерттеулер көрсеткендей, геоақпараттық әдістер арқылы ресурстарды дәл қолдану өнімділікті 151 %-ға дейін арттырып, шығындарды 10–30 %-ға төмендетуге мүмкіндік береді.

Сонымен қатар, 2020 жылы Nature журналында жарияланған зерттеу бидай алқабында суаруды басқару үшін ГИС-ті пайдалану егін өнімділігін 201 %-ға арттырғанын анықтады. 2021 жылы Science журналында жарияланған тағы бір зерттеу жүгері алқабында тыңайтқышты дәлірек қолдану үшін ГИС-ті пайдалану егін өнімділігін 151 %-ға арттырғанын анықтады.

Оны дақыл өнімділігінің карталарын жасау үшін де қолдануға болады. Бұл карталар өнімділігі төмен аймақтарды анықтауға мүмкіндік береді, оларды зерттеп, мәселенің себебін анықтауға болады. Мәселенің себебі анықталғаннан кейін фермерлер сол аймақтарда өнімділікті арттыру үшін түзету шараларын қолдана алады.

Дәл ауыл шаруашылығында геоақпараттанудың рөлі

Мысалы, фермерлер оны топырақтың түрі мен құнарлылығын көрсететін карталарды жасау үшін пайдалана алады. Бұл карталар тыңайтқыштарды дәлірек қолдануға мүмкіндік беріп, егін өнімділігін арттыруға және қажетсіз қолданылатын тыңайтқыш мөлшерін азайтуға көмектеседі.

Деректерді жинау және талдаумен қатар, оны кеңістіктік деректерді визуализациялау үшін де қолдануға болады. Бұл фермерлерге топырақ түрі мен дақыл өнімділігі сияқты әртүрлі факторлардың алқап бойынша қалай тарағанын көруге көмектеседі. Сондай-ақ визуализация құралдары фермерлерге өз нәтижелерін дақыл жөніндегі кеңесшілерге немесе мемлекеттік қызметкерлерге түсіндіруге мүмкіндік береді.

Дәл ауыл шаруашылығында геоақпараттық технологиялардың нақты өмірдегі қолданылуы мол. Мысалы, Өзгермелі мөлшер технологиясы (VRT) кеңістік деректерін пайдаланып, дала бойымен су, тыңайтқыштар мен пестицидтерді әртүрлі мөлшерде жеткізеді.

Бұл тәсіл дақылдардың өсуі мен өнімділігін оңтайландыра отырып, оларға қажетті дәл қоректік заттарды алуын қамтамасыз етеді. Тағы бір мысалда, спутниктік суреттер мен дрондар дақылдардың денсаулығы мен ауруларды анықтау туралы құнды ақпарат береді, бұл жедел араласуға мүмкіндік береді.

GeoPard дақылдарды бақылау – ауыл шаруашылығы ГИС бағдарламалық қамтамасыз етуінің мысалы ретінде

Ауыл шаруашылығында қолданылатын ГИС бағдарламалық қамтамасыз ету оның қолдану мақсатына қарай әртүрлі болуы мүмкін екенін есте ұстау маңызды. Кейбір құралдар егуді таңдауға көмектесу үшін топырақтың ылғалдылық деңгейін көрсетсе, басқалары дақыл сорттарын, өнімділік пен таралымды көрсетеді.

Ағаш кесу мен орман шаруашылығының экономикасын салыстыруды да әртүрлі қосымшалар арқылы жүзеге асыруға болады. Сондықтан әрбір фермер немесе ауыл шаруашылығы менеджері жеріне қатысты ақылға қонымды шешім қабылдау үшін қажетті ақпаратты ұсынатын ең қолайлы ГИС шешімін табуы тиіс.

Алаңдық деректерге келгенде GeoPard-тың Crop Monitoring платформасының бірқатар артықшылықтары бар. Ол өсімдік жамылғысы мен топырақ ылғалдылығының динамикасы бойынша қысқаша шолуларды, тарихи өсімдік жамылғысы мен ауа райы деректерін және дәл 14 күндік ауа райы болжамдарын ұсынады.

GeoPard дақылдарды бақылауды автоматты түрде синхрондауды қамтамасыз етеді.

Бұл платформа іс-шараларды ұйымдастыру және нақты уақыттағы ақпарат алмасу үшін скауттық мүмкіндіктерді, сондай-ақ операцияларды жоспарлау және бақылау үшін далалық іс-әрекет журналын ұсынады, сондықтан ол тек ГИС негізіндегі деректерден әлдеқайда артық мүмкіндіктер ұсынады.

Қосымша дереккөздерден алынған мәліметтер де GeoPard-тың Crop Monitoring жүйесіне енгізілген. Мысалы, Data Manager құралы платформаға машиналық деректерді қосады. Ол SHP және ISO-XML сияқты танымал файл форматтарын қолдайды.

Дала техникасының деректерін пайдалана отырып, егін өнімділігін өлшеп, оны тыңайтқыш карталарымен салыстырып, тыңайтқыш қолдану тактикаларын талдап, өнімділікті арттыру жоспарларын жасай аласыз. Аграрлық кәсіпорындар ынтымақтас болатын және өздері де осы барлық функцияларды біріктіретін платформадан зор пайда көреді.

Дәл ауыл шаруашылығы мен геоақпараттанудағы мәселелер

Дәл егін шаруашылығы мен геоақпараттануды интеграциялау көптеген саяси салдарлар мен реттеушілік мәселелерді тудырады. Әлемнің түкпір-түкпіріндегі үкіметтер инновацияны қолдаумен қатар деректердің құпиялылығын, жерді пайдалану мен экологиялық тұрақтылықты қорғауды қамтамасыз ететін құрылымдарды әзірлеу жолдарын іздеумен айналысуда.

Мысалы, реттеуші актілер кеңістіктік деректерді жинау мен бөлісуді, дәл егіншілік технологияларына арналған зияткерлік меншік құқықтарын және ауыл шаруашылығында жасанды интеллектіні этикалық тұрғыдан пайдалануды реттей алады.

Еуропалық Одақтағы Бірлескен ауыл шаруашылығы саясаты (CAP) ауыл шаруашылығы өнімділігін арттыруда геоақпараттық жүйелерді қоса алғанда цифрлық технологиялардың рөлін мойындайды.

Қоршаған орта мен тұрақтылық мақсаттарына сәйкес келетін дәл егіншілік тәжірибелерін енгізуге фермерлерді ынталандыру үшін қаржылық ынталандырулар ұсынылады. Бұл мысал саясаттың технологияны ұжымдық пайда үшін енгізуді қалай ынталандыра алатынын көрсетеді.

Алайда ауыл шаруашылығында геоақпараттық технологияларды енгізу елеулі артықшылықтарға ие, бірақ ол әртүрлі ауқымдағы фермерлер үшін бірқатар қиындықтарды да тудырады. Шағын фермерлер көбіне қаржылық шектеулерге тап болып, технологияларды сатып алу мен оқытуға қажетті ресурстардан айырылады.

Үлкен шаруашылықтар өз қызметінің ауқымына байланысты деректерді басқаруда күрделіліктерге тап болады. Техникалық білімдегі олқылықтар жиі кездеседі, сондықтан геоақпараттық құралдарды тиімді пайдалану үшін шағын да, ірі де фермерлерге оқыту қажет.

Инфрақұрылымның шектеулі болуы мен байланыстың нашарлығы, әсіресе шалғай аймақтарда, қолжетімділікке кедергі келтіреді. Шешімдер шағын фермаларға сай келмеуі немесе ірі операцияларға оңай біріктірілмеуі салдарынан баптау кезінде қиындықтар туындайды.

Өзгерістерге мәдени қарсылық пен деректердің құпиялылығына қатысты алаңдаушылықтар оны кеңінен енгізуге кедергі келтіреді. Үкіметтік саясат, инвестициялық қайтарымының белгісіздігі және өзара үйлесімділік мәселелері прогресті одан әрі тежеп отыр.

Осы мәселелерді шешу үшін геоақпараттық технологиялардың пайдасын шаруашылық көлеміне қарамастан барлық фермерлерге жеткізуді қамтамасыз ететін арнайы әзірленген стратегиялар қажет.

Қорытынды

Геоақпараттық жүйені қазіргі заманғы ауыл шаруашылығына кедергісіз енгізу трансформациялық әлеуетке ие. Кеңістік деректерінің қуатын пайдалана отырып, фермерлер мен ауыл шаруашылығы мүдделі тараптары ақпаратқа негізделген шешімдер қабылдап, ресурстарды тиімді пайдаланып, тұрақты тәжірибелерді дамыта алады. Егін өнімділігін болжау, су ресурстарын басқару немесе дәл ауыл шаруашылығын жетілдіру болсын, ГИС бағдаршамы ретінде қызмет етіп, ауыл шаруашылығы саласының тиімдірек, төзімді және өнімді болашағын қалыптастырады.

LfL болашақ егіншілік жобасы үшін GeoPard платформасын пайдаланады

-де жарияланды Muhammad Farjad арқылы

Ауыл шаруашылығы бүгінде үлкен қиындықтарға тап болып отыр. Ол жоғары сапалы азық-түлік пен шикізат өндіруі керек, бірақ сонымен бірге топырақты, суды, климатты және биоәртүрлілікті қорғау талаптарын да ескеруі керек.

Бавария мемлекеттік ауыл шаруашылығы ғылыми-зерттеу орталығы (LfL) осы қиындықтар бойынша ұзақ уақыт бойы зерттеулер жүргізіп келеді және қазір GeoPard дәлдіктегі ауыл шаруашылығы платформасын Future Crop Farming жобасы үшін сынақтан өткізуде.

Дмитрий Дементьев, GeoPard компаниясының бас директоры және негізін қалаушының бірі: “Дәстүрлі дақылдарды өсіру әдістері көбінесе ресурстарды тиімсіз басқару және нақты уақыт режиміндегі деректерге шектеулі қол жеткізу сияқты қиындықтарға тап болады. Бұл факторлар дақылдардың өнімділігінің төмендігіне, шығындардың артуына және қоршаған ортаға кері әсер етуіне әкелуі мүмкін”.”

GeoPard платформасы LfL-ге маңызды ауыл шаруашылығы деректерін визуализациялау және талдау үшін орталықтандырылған платформаны ұсынады. Платформаның пайдаланушыға ыңғайлы интерфейсі далалық сынақтан алынған спутниктік деректер мен эксперименттік деректерді біріктіруге мүмкіндік береді, күрделі деректерді түсіндіруді жеңілдетеді және пайдаланушыларға өнімділік пен тұрақтылықты оңтайландыратын хабардар таңдау жасауға мүмкіндік береді.

Сынақ үшін нақты қондырғыны көрсету үшін егістік учаскелерге бөлінді: LfL жолақты аралық егіс жүйесін енгізді, яғни бір егістікте параллель жолақтарда бірнеше дақылдарды бір уақытта өсіру.

Бұл жолақтарды кейіннен кірістер (мысалы, тыңайтқыштар мен өсімдіктерді қорғау) үшін теңдеулерде бөлек пайдалануға болады және нәтиже береді, бұл жалпы егістікті есептеуге мүмкіндік береді.

пайда. Сонымен қатар, жеке дақылдардан алынатын пайданы және жолақтар арасындағы шеттерге тигізетін ықтимал әсерлерді бағалауға болады.

LfL мен GeoPard арасындағы Future Crop Farming жобасы арқылы жасалған ынтымақтастық дәстүрлі емес егістік құрылымдарын талдау құралдарын алға жылжыта алады.

GeoPard-тың озық платформасын пайдалану арқылы ол зерттеу нәтижелерін толықтыра алады және жобадан алынған түсініктерді көпшілікке жеткізу үшін құнды визуализациялар жасай алады.

Дәл егіншілікке, өнімділікке және қоршаған ортаны қорғауға баса назар аудара отырып, инновациялық LfL жобасы дақыл шаруашылығында тұрақты болашақтың әлеуетін көрсетеді.

PD докторы Маркус Гандорфер, LfL компаниясының цифрландыру бөлімінің басшысы және жоба жетекшісі: “Біз үшін GeoPard командасымен жұмыс істеу өте қуанышты. GeoPard құралы арқылы жолақаралық егістік деректерімізді тереңірек түсіну біз үшін өте құнды”.”

Туралы

Бавария мемлекеттік ауыл шаруашылығы ғылыми-зерттеу орталығы (LfL) Бавария мемлекеттік ауыл шаруашылығы ғылыми-зерттеу орталығы (LfL) - Бавариядағы ауыл шаруашылығы саласындағы білім және қызмет көрсету орталығы. LfL қолданбалы зерттеулері ауыл шаруашылығы тәжірибесінің мәселелерін қарастырады және ауыл шаруашылығы кәсіпорындары үшін әртүрлі жолдармен тиісті шешімдер ұсынады.

Болашақ дақылдарды өсіру бойынша пәнаралық жоба Баварияның оңтүстік-шығысындағы Рухсторф-ад-Ротта орналасқан. Жоба туралы қосымша ақпаратты жобаның веб-сайтынан табуға болады: http://www.future-crop-farming.de

GeoPard Ауыл шаруашылығы дәл егіншілік бағдарламалық жасақтамасының жетекші жеткізушісі болып табылады. Компания 2019 жылы Германияның Кельн қаласында құрылған және бүкіл әлемде өкілдік етеді. Компания фермерлерге өз жұмыстарын оңтайландыруға және өнімділікті арттыруға көмектесетін бірқатар шешімдерді ұсынады.

Тұрақтылық пен регенеративті экономикаға баса назар аудара отырып, GeoPard Agriculture бүкіл әлемде дәл егіншілік тәжірибелерін насихаттауға бағытталған.

Компанияның серіктестерінің қатарында John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth және басқа да көптеген танымал брендтер бар.

Жабық дақылдарды өсіруді оңтайландыру үшін GPS технологиясын пайдалану

-де жарияланды Muhammad Farjad арқылы

Ауыл шаруашылығы саласы үлкен өзгерістерді бастан кешіруде, GPS жүйелері сияқты заманауи технологияларды енгізу кең таралуда.

Бұл әсіресе фермерлердің жабын дақылдарын өсіру тәсілінде байқалады. GPS технологиясы олардың егістіктерін басқару тәсілінде төңкеріс жасап, ауылшаруашылық тәжірибелерінде тиімдірек және тұрақты болуға көмектеседі.

Кейде жасыл тыңайтқыш деп аталатын жабын дақылдары - бұл негізінен егін жинау үшін емес, топырақтың денсаулығын жақсарту үшін өсірілетін өсімдіктер. Олар әдетте маусымаралық кезеңде өсіріледі және арамшөптерді бақылау, биоәртүрлілікті жақсарту және топырақ құнарлылығын арттыру сияқты артықшылықтар береді.

Дегенмен, жабық дақылдарды өсіру көп еңбекті және уақытты қажет етуі мүмкін. Міне, осы жерде GPS технологиясы пайдалы болады.

GPS технологиясын егіншілікке енгізу көптеген артықшылықтар береді. Біріншіден, бұл дәл егіншілікке мүмкіндік береді, мұнда фермерлер GPS координаттарын пайдаланып өз егістіктерінің дәл карталарын жасай алады.

Бұл оларға дақылдардың өсуі мен топырақ жағдайын мұқият бақылауға көмектеседі. Деректерге сүйене отырып, олар тыңайтқыштар мен пестицидтерді дәлірек қолдана алады, бұл қалдықтарды азайтып, қоршаған ортаға келтірілетін зиянды азайтады.

Сонымен қатар, GPS технологиясы жабық дақылдарды отырғызу тиімділігін айтарлықтай арттырады. Дәстүрлі әдістер тұқымдардың біркелкі таралмауына әкеліп соғуы мүмкін, бұл кейбір жерлерді нашар жабылған күйінде қалдырады.

GPS арқылы басқарылатын техниканың көмегімен фермерлер бүкіл егістік алқапқа біркелкі таралуын қамтамасыз ете алады, бұл жақсы өсу мен топырақ жамылғысын қамтамасыз етеді. Бұл тек жамылғы дақылдарының тиімділігін арттырып қана қоймай, сонымен қатар еңбек пен ресурстарға деген қажеттілікті азайтады.

Сонымен қатар, GPS технологиясы фермерлерге тиімдірек ауыспалы егіс стратегияларын енгізуге мүмкіндік береді. Дәл егіс даласын картаға түсіру және дақылдардың өсуін бақылау арқылы олар жақсы жоспарланған ауыспалы егіс арқылы топырақтың денсаулығы мен өнімділігін оңтайландыра алады. Бұл уақыт өте келе жоғары өнімділікке әкеліп, ауыл шаруашылығының тиімділігін одан әрі жақсартады.

Сонымен қатар, GPS технологиясы зиянкестер мен ауруларды бақылауда және басқаруда маңызды рөл атқарады. Бұл фермерлерге осы мәселелердің орналасқан жері мен таралуын бақылауға мүмкіндік береді, бұл оларға бақылау үшін мақсатты шаралар қабылдауға мүмкіндік береді. Нәтижесінде кең спектрлі пестицидтерді пайдалануды азайтуға болады, бұл салауатты және тұрақты ауыл шаруашылығы жүйесін дамытуға ықпал етеді.

GPS технологиясы тек жеке фермерлерді ғана емес, сонымен қатар егін өсіруді де қамтуда артықшылықтар ұсынады. Ол жаһандық деңгейде тұрақты және тиімді ауыл шаруашылығы тәжірибелерін ынталандыру әлеуетіне ие.

Қалдықтарды азайту және ресурстарды тиімді пайдалану арқылы GPS технологиясы қоршаған ортаға зиян келтірмейтін жолмен өсіп келе жатқан жаһандық азық-түлік сұранысын қанағаттандыруда маңызды рөл атқара алады.

Дегенмен, ауыл шаруашылығында GPS технологиясын пайдалану көптеген фермерлер үшін қиындықтар туғызады, мысалы, қымбат бастапқы шығындар және техникалық білімнің жетіспеушілігі. Бұл кедергілерді жеңу үшін фермерлерге қолдау көрсету өте маңызды.

Бұған қаржылық ынталандыру, оқыту бағдарламалары және пайдаланушыға ыңғайлы бағдарламалық жасақтама мен жабдықты әзірлеу арқылы қол жеткізуге болады, бұл оларға осы технологияны тиімді пайдалануға мүмкіндік береді.

Қорытындылай келе, GPS технологиясын жабық дақылдарды өсіруде пайдалану ауыл шаруашылығының тиімділігін айтарлықтай арттыруға мүмкіндік береді. Бұл дәл егіншілікті, жақсы тұқым себу тәжірибесін, тиімді ауыспалы егістерді жүргізуді және зиянкестер мен ауруларды басқаруды жақсартуды қамтамасыз етеді. Тиісті қолдау мен ресурстарды ұсыну арқылы фермерлер GPS технологиясын пайдаланып, тұрақты және өнімді ауыл шаруашылығы секторын құра алады.

GeoPard компаниясының дәл ауыл шаруашылығына арналған автоматтандырылған далалық шекараларды анықтау моделі

-де жарияланды Muhammad Farjad арқылы

GeoPard компаниясы бірнеше жылдық спутниктік кескіндерді, дәл бұлт пен көлеңкені анықтауды және терең нейрондық желілерді қоса алғанда, озық меншікті алгоритмдерді пайдалана отырып, өріс шекараларын анықтаудың автоматтандырылған моделін сәтті әзірледі.

GeoPard өрісін анықтау моделі ең заманауи дәлдікке қол жеткізді Одақ (IoU) метрикасы үстіндегі қиылыста 0,975, бүкіл әлем бойынша әртүрлі аймақтарда және дақыл түрлерінде тексерілген.

Германиядағы нәтижелерді көру үшін мына суреттерді қараңыз (орташа егістік көлемі 7 гектар):

1 - Шикі Sentinel-2 кескіні

1 – Шикі Sentinel-2 кескіні

3 - Сегменттелген өріс шекаралары

2 – GeoPard арқылы алынған аса ажыратымды Sentinel-2 кескіні (1 метрлік ажыратымдылық)

2 - GeoPard арқылы жасалған аса ажыратымды Sentinel-2 кескіні

3 – Сегменттелген өріс шекаралары, 0.975 Біріктіру үстіндегі қиылысу (IoU) дәлдік метрикасы, бірнеше халықаралық аймақтар мен дақыл түрлері бойынша.

API және GeoPard қосымшасына интеграция жақын арада қолжетімді болады. Бұл автоматтандырылған және үнемді әдіс өнімділікті болжауға көмектеседі, үкіметтік ұйымдарға пайда әкеледі және маусымдар арасында егістік шекараларын жиі жаңарту қажет болатын ірі жер иелеріне көмектеседі.

GeoPard тәсілі мыналарды пайдаланады көпжылдық дақылдардың өсу үрдістері көп факторлы талдауды және ауыспалы егісті пайдалану.

 

Модельге мына арқылы қол жеткізуге болады GeoPard API қымбат жазылымдарды қажет етпей икемділік ұсына отырып, ақылы негізде.

 

Өріс шекараларын белгілеу дегеніміз не?

Егістік шекараларын белгілеу ауыл шаруашылығы алқаптарының немесе жер учаскелерінің шекараларын анықтау және картаға түсіру процесін білдіреді. Ол жеке егістіктердің немесе ауыл шаруашылығы учаскелерінің шекараларын белгілеу үшін әртүрлі әдістер мен деректер көздерін пайдалануды қамтиды.

Дәстүрлі түрде егістік шекараларын фермерлер немесе жер иелері өздерінің білімі мен бақылауларына сүйене отырып қолмен белгілеген.

Дегенмен, технологияның, әсіресе қашықтықтан зондтау және географиялық ақпараттық жүйелердің (ГАЖ) дамуымен автоматтандырылған және жартылай автоматтандырылған әдістер барған сайын кең тарала бастады.

Бір кең таралған тәсіл - спутниктік немесе әуеден түсірілген суреттерді талдау. Спутниктер немесе ұшақтар түсірген жоғары ажыратымдылықтағы суреттер ландшафт туралы, соның ішінде әртүрлі жер учаскелері арасындағы шекаралар туралы егжей-тегжейлі ақпарат бере алады.

Өсімдік түрінің, түсінің, құрылымының немесе өріс шекараларының бар екенін көрсететін үлгілердің өзгеруі сияқты ерекше белгілерді анықтау үшін кескіндерді өңдеу алгоритмдерін осы кескіндерге қолдануға болады.

Тағы бір әдіс сенсор мен Жер беті арасындағы қашықтықты өлшеу үшін лазер сәулелерін пайдаланатын LiDAR (жарықты анықтау және қашықтық) деректерін пайдалануды қамтиды.

LiDAR деректері егжей-тегжейлі биіктік және топографиялық ақпарат бере алады, бұл жер бедеріндегі дала шекараларына сәйкес келуі мүмкін нәзік ауытқуларды анықтауға мүмкіндік береді.

Сонымен қатар, географиялық ақпараттық жүйелер (ГАЖ) өріс шекараларын анықтауда маңызды рөл атқарады.

ГАЖ бағдарламалық жасақтамасы спутниктік суреттерді, топографиялық карталарды, жерге меншік құқығы туралы жазбаларды және басқа да тиісті ақпаратты қоса алғанда, әртүрлі деректер қабаттарын біріктіруге және талдауға мүмкіндік береді. Осы деректер көздерін біріктіру арқылы ГАЖ өріс шекараларын түсіндіруге және анықтауға көмектесе алады.

Егістікті дәл анықтау бірнеше себептерге байланысты маңызды. Бұл ауыл шаруашылығы ресурстарын жақсы басқаруға ықпал етеді, дәл егіншілік әдістерін қолдануға мүмкіндік береді және суару, тыңайтқыштармен тыңайту және зиянкестермен күрес сияқты ауыл шаруашылығы тәжірибелерін жоспарлау мен енгізуді қолдайды.

Дәл дала шекаралары туралы деректер жерді басқаруға, жерді пайдалануды жоспарлауға және ауылшаруашылық ережелерін сақтауға да көмектеседі.

Ол қалай пайдалы?

Ол ауыл шаруашылығында және жерді басқаруда маңызды рөл атқарады, дәлелдемелер мен әлемдік көрсеткіштермен расталатын бірнеше артықшылықтар мен маңыздылықты қамтамасыз етеді. Міне, кейбір негізгі мәселелер:

1. Дәл ауыл шаруашылығы: Дәл егістік шекаралары су, тыңайтқыштар және пестицидтер сияқты ресурстар егістіктердің нақты аумақтарына дәл бағытталған дәл ауылшаруашылық әдістерін енгізуге көмектеседі.

Дүниежүзілік банктің есебіне сәйкес, дәл ауыл шаруашылығы технологиялары дақылдардың өнімділігін 20%-ге дейін арттыруға және шығындарды 10-20%-ге азайтуға мүмкіндік береді.

2. Тиімді ресурстарды басқару: Бұл фермерлерге суару жүйелерін оңтайландыру, тыңайтқыштарды енгізу тәжірибесін реттеу және дақылдардың денсаулығын бақылау арқылы ресурстарды жақсы басқаруға мүмкіндік береді. Бұл дәлдік ресурстардың ысырап болуын және қоршаған ортаға әсерді азайтады.

Азық-түлік және ауыл шаруашылығы ұйымының (ФАО) бағалауы бойынша, дәл ауыл шаруашылығы тәжірибелері суды пайдалануды 20-50%-ге, тыңайтқыш тұтынуды 10-20%-ге және пестицидтерді пайдалануды 20-30%-ге азайта алады.

3. Жерді пайдалануды жоспарлау: Дәл дала шекаралары туралы деректер жерді пайдалануды жоспарлау үшін, қолжетімді ауылшаруашылық жерлерін тиімді пайдалануды қамтамасыз ету үшін өте маңызды. Бұл саясаткерлер мен жер басқарушыларға жерді бөлу, ауыспалы егіс және аймақтарға бөлу бойынша хабардар шешімдер қабылдауға мүмкіндік береді.

Бұл ауыл шаруашылығы өнімділігінің артуына және азық-түлік қауіпсіздігінің жақсаруына әкелуі мүмкін. Journal of Soil and Water Conservation журналында жарияланған зерттеу жерді тиімді пайдалануды жоспарлау әлемдік азық-түлік өндірісін 20-67%-ге арттыруы мүмкін екенін көрсетті.

4. Ауыл шаруашылығына субсидиялар және сақтандыру: Көптеген елдер ауыл шаруашылығына субсидиялар мен сақтандыру бағдарламаларын егістік шекараларына негізделген түрде ұсынады. Дәл шекаралау жер учаскелерін анықтауға, субсидиялардың әділ бөлінуін қамтамасыз етуге және сақтандыру сыйлықақыларын дәл есептеуге көмектеседі.

Мысалы, Еуропалық Одақтың Бірыңғай ауылшаруашылық саясаты (БАСА) субсидияларды есептеу және сәйкестікті бақылау үшін дәл егістік шекараларына сүйенеді.

5. Жерді басқару және заңды шекаралар: Ауыл шаруашылығында егістік шекараларын белгілеу жерді басқару, меншік құқығы және жер дауларын шешу үшін өте маңызды. Егістік шекараларының дәл карталары заңды меншік құқығын белгілеуге, жерді тіркеу жүйелерін қолдауға және жермен мәмілелердің ашықтығын қамтамасыз етуге көмектеседі.

Дүниежүзілік банктің бағалауы бойынша, әлем халқының тек 30% ғана өз жеріне заңды түрде құжатталған құқықтарға ие, бұл жерді қауіпсіз иелену үшін сенімді далалық шекара деректерінің маңыздылығын көрсетеді.

6. Сәйкестік және қоршаған ортаның тұрақтылығы: Дәл егістік шекаралары қоршаған ортаны қорғау ережелері мен тұрақты ауыл шаруашылығы тәжірибелерінің сақталуын қамтамасыз етуге, сәйкестікті бақылауға көмектеседі.

Бұл буферлік аймақтарды, қорғалатын аумақтарды және эрозияға немесе судың ластануына бейім аумақтарды анықтауға көмектеседі, бұл фермерлерге тиісті шаралар қабылдауға мүмкіндік береді. Қоршаған орта стандарттарын сақтау тұрақтылықты арттырады және экожүйелерге теріс әсерді азайтады.

ФАО мәліметтері бойынша, тұрақты ауыл шаруашылығы тәжірибесі жылына 6 миллиард тоннаға дейін парниктік газдар шығарындыларын азайтуға мүмкіндік береді.

Бұл тармақтар оның ауыл шаруашылығы мен жерді басқарудағы пайдалылығы мен маңыздылығын көрсетеді. Ұсынылған дәлелдер мен жаһандық көрсеткіштер оның ресурстарды тиімді пайдалануға, жерді пайдалануды жоспарлауға, заңнамалық базаға, экологиялық тұрақтылыққа және жалпы ауыл шаруашылығы өнімділігіне оң әсерін растайды.

Қорытындылай келе, ауыл шаруашылығындағы егістік шекараларын белгілеу - бұл ауыл шаруашылығы егістіктерінің немесе жер учаскелерінің шекараларын анықтау және картаға түсіру процесі. Ол жерді тиімді басқару мен ауыл шаруашылығы тәжірибелерін жүргізуге мүмкіндік беретін, бұл шекараларды дәл анықтау және шектеу үшін спутниктік суреттерді талдау, LiDAR деректері және ГАЖ сияқты әртүрлі әдістерге сүйенеді.

Басқару аймақтарын жасау үшін планета бейнелері (күнделікті, 3 м ажыратымдылықта)

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

GeoPard Agriculture компаниясының көмегімен ғаламшар суреттеріне қол жеткізу оңайырақ, жылдамырақ және қолжетімдірек болды. 2022 жылдың тамыз айынан бастап GeoPard пайдаланушының қалаған күндер ауқымынан тек сұралған ғаламшар суреттерін іздеу және талдау мүмкіндіктерін шығарды.

Сонымен, GeoPard пайдаланушысы тек қалаған планета кескіндерін сұрайды және оларды GeoPard аналитикалық құралдар жинағында пайдалана алады.

Планеталардың суреттері кеңейеді Sentinel және Landsat жабындар (әдепкі бойынша қамтамасыз етіледі) және басқа деректер қабаттарымен (жинау/бүрку/себу техникасының деректер жиынтығы, топографиялық профиль) бар деректер арқылы араластырылуы мүмкін Көп қабатты, Көпжылдық, және Теңдеу құралдары. 

 

Басқару аймақтарын жасауға арналған планеталық кескіндер

 

Планета Жерді бақылаудың ең ірі спутниктік желісі болып табылады, ол күнделікті дерлік жаһандық деректер жиынтығын жеткізеді және жоғары ажыратымдылықтағы және жоғары жиілікті спутниктік кескіндер деректерін алуға мүмкіндік береді.

Планета ауқымына негізделген басқару аймақтары (3,5 м ажыратымдылықтағы) кескіндер.

Толығырақ оқыңыз GeoPard / Planet серіктестігі.

Планета бейнесі дегеніміз не және оны басқару аймақтарын құруда пайдалану?

Бұл Doves деп аталатын шағын спутниктер флотын басқаратын жеке компания Planet Labs ұсынған спутниктік суреттерге қатысты. Бұл спутниктер күн сайын Жер бетінің жоғары ажыратымдылықтағы суреттерін түсіреді. “3 м ажыратымдылық” термині суреттегі әрбір пиксель жердегі 3 × 3 метрлік аумақты білдіретінін білдіреді. Бұл егжей-тегжейлілік деңгейі Жер бетіндегі әртүрлі ерекшеліктер мен өзгерістерді егжей-тегжейлі талдауға және бақылауға мүмкіндік береді.

Басқару аймақтарын құруға келгенде, күнделікті 3 м ажыратымдылығы бар Planet Imagery әртүрлі салалар мен қолданбалар үшін өте пайдалы болуы мүмкін, мысалы:

  • Ауыл шаруашылығыЖоғары ажыратымдылықтағы кескіндер ауыл шаруашылығында басқару аймақтарын құруға көмектеседі, мұнда егістіктің әртүрлі аумақтары суару, тыңайтқыштармен тыңайту немесе зиянкестермен күрес сияқты әртүрлі өңдеуді қажет етуі мүмкін. Кескіндерді талдау арқылы фермерлер дақылдардың денсаулығына, топырақтың ылғалдылығына және басқа да факторларға байланысты заңдылықтарды анықтай алады, бұл оларға ресурстарды бөлу туралы жақсы шешім қабылдауға мүмкіндік береді.
  • Қоршаған ортаны басқару: Спутниктік суреттерді батпақты жерлер, ормандар және жабайы табиғат мекендері сияқты экологиялық сезімтал аймақтарды анықтау және бақылау үшін пайдалануға болады. Бұл ақпаратты осы аумақтарды қорғайтын және жерді тұрақты пайдалану тәжірибесін қамтамасыз ететін басқару аймақтарын құру үшін пайдалануға болады.
  • Қала құрылысы: Жоғары ажыратымдылықтағы кескіндер қала құрылысшыларына өсу салаларын, жерді пайдалану үлгілерін және инфрақұрылымды дамытуды анықтауға көмектеседі. Бұл ақпаратты болашақ дамуды бағыттайтын және ресурстарды тиімді пайдалануды қамтамасыз ететін басқару аймақтарын құру үшін пайдалануға болады.
  • Апаттарды басқару: Спутниктік суреттер су тасқыны немесе орман өртінің ошақтары сияқты апатқа ұшыраған аймақтарды анықтауға және бақылауға көмектеседі. Басқару аймақтарын эвакуациялау жолдарын белгілеу, апаттарға жауап ретінде ресурстарды бөлу және болашақ апаттардың қаупін азайтатын жерді пайдалану саясатын қалыптастыру үшін құруға болады.
  • Табиғи ресурстарды басқару: Жоғары ажыратымдылықтағы кескіндер су, минералдар және ормандар сияқты ресурстарды бақылауға және басқаруға көмектеседі. Ресурстардың құндылығы жоғары немесе тапшы аймақтарды анықтау арқылы осы ресурстарды тұрақты пайдалану мен сақтауды қамтамасыз ету үшін басқару аймақтарын құруға болады.

Қорытындылай келе, күнделікті 3 м ажыратымдылығы бар Planet Imagery әртүрлі салаларда басқару аймақтарын құру үшін құнды құрал болып табылады, шешім қабылдаушыларға ресурстарды бөлуді оңтайландыруға және жерді пайдаланудың тұрақты тәжірибесін қамтамасыз етуге көмектесетін жаңартылған және егжей-тегжейлі ақпарат береді.

Жиі қойылатын сұрақтар

1. Бейнелеуді пайдалану нені анықтауға көмектеседі?

Суреттерді пайдалану тиімдірек және нәтижелі егіншілік жүйесін құруға көмектеседі. Дрондар немесе спутниктік түсірілім сияқты технологияларды пайдалану арқылы суреттер дақылдардың денсаулығы, топырақ жағдайы және суару қажеттіліктері туралы құнды түсінік бере алады.

Бұл зиянкестердің шабуылы немесе қоректік заттардың жетіспеушілігі сияқты алаңдаушылық тудыратын салаларды анықтауға көмектеседі, бұл фермерлерге мақсатты шаралар қабылдауға мүмкіндік береді. Сонымен қатар, бейнелеу дақылдардың өсуі мен дамуын бақылауға көмектеседі, дәл шешім қабылдауға және өнімділікті барынша арттыруға мүмкіндік береді. 

Дәл ауыл шаруашылығында теңдеуге негізделген аналитика

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Теңдеуге негізделген аналитика модулінің шығарылуымен GeoPard командасы фермерлерге, агрономдарға және кеңістіктік деректер аналитиктеріне әрбір шаршы метр үшін практикалық түсініктер беруде үлкен қадам жасады. Модуль ауыл шаруашылығына қатысты аналитиканың кең ауқымын қамтитын 50-ден астам алдын ала анықталған GeoPard дәлдік формулаларының каталогын қамтиды.

Дәлдік формулалары мыналарға негізделген көпжылдық тәуелсіз агрономиялық университет және салалық зерттеулер және олардың дәлдігі мен пайдалылығын қамтамасыз ету үшін мұқият тексерілген. Оларды оңай конфигурациялауға болады автоматты түрде орындалады кез келген сала үшін пайдаланушыларға егін өнімділігін оңтайландыруға және кіріс шығындарын азайтуға көмектесетін қуатты және сенімді түсініктер береді.

Теңдеуге негізделген аналитика модулі GeoPard платформасының негізгі ерекшелігі болып табылады, ол пайдаланушыларға өз операцияларын тереңірек түсінуге және егіншілік тәжірибелері туралы деректерге негізделген шешімдер қабылдауға мүмкіндік беретін қуатты құралды ұсынады. Формулалардың үнемі өсіп келе жатқан каталогымен және әртүрлі далалық сценарийлер үшін формулаларды теңшеу мүмкіндігімен. GeoPard кез келген егіншілік операциясының нақты қажеттіліктерін қанағаттандыра алады.

 

Өнімділік деректеріне негізделген калийді кетіру

Өнімділік деректеріне негізделген калийді кетіру

 

Қолдану жағдайлары (төмендегі мысалдарды қараңыз):

  • Азотты сіңіру Өнімділік және ақуыз деректерін пайдалана отырып, абсолютті сандармен
  • Азотты пайдалану тиімділігі (NUE) және Өнімділік және Ақуыз деректер қабаттарымен артық есептеулер
  • Топырақ сынамаларын алудан алынған рН деректеріне негізделген әк бойынша ұсыныстар немесе топырақ сканерлері
  • Ішкі өріс (аймақтар немесе пиксель деңгейі ROI карталары)
  • Топырақ сынамаларын алу, егістік әлеуеті, топография және өнімділік деректеріне негізделген микро және макро қоректік заттарды тыңайту бойынша ұсыныстар
  • Көміртекті модельдеу
  • Өзгерістерді анықтау және ескерту (Sentinel-2, Landsat8-9 немесе Planet кескіндері арасындағы айырмашылықты есептеңіз)
  • Топырақ және дән ылғалдылығын модельдеу
  • Ылғалды өнімділік деректер жиынтығынан құрғақ өнімділікті есептеу
  • Мақсатты рецепт және қолданылған карталар айырмашылығын есептеу

 

Екі өнімділік мақсатына негізделген калий ұсыныстары (өнімділік аймақтары)

Екі өнімділік мақсатына негізделген калий ұсыныстары (өнімділік аймақтары)

 

 

 

 

Тыңайтқыш: Ұсыныстар бойынша нұсқаулық. Калий / Жүгері.

Тыңайтқыш: Ұсыныстар бойынша нұсқаулық (Оңтүстік Дакота мемлекеттік университеті): Калий / Жүгері. Шолу және қайта қарау: Джейсон Кларк | Ассистент профессор және SDSU кеңейту топырақ құнарлылығы бойынша маман

 

Калийді пайдалану тиімділігі (кг/га)

Калийді пайдалану тиімділігі (кг/га)

 

 

 

Азотты пайдалану тиімділігі пайызбен. Есептеу өнімділік, ақуыз және дән ылғалдылығы туралы деректер қабаттарына негізделген.

Азотты пайдалану тиімділігі пайызбен. Есептеу өнімділік, ақуыз және дән ылғалдылығы туралы деректер қабаттарына негізделген.

 

 

Азот: Мақсатты рецепт бойынша және қолданылғандай

Азот: Мақсатты рецепт бойынша және қолданылғандай

 

Екі спутниктік суреттегі хлорофилл айырмашылығы

Екі спутниктік суреттегі хлорофилл айырмашылығы

 

GeoPard пайдаланушысы барларын реттеп, өздерін жасай алады жеке формулалар кескіндерге, топыраққа, өнімділікке, топографияға немесе GeoPard қолдайтын кез келген басқа деректер қабаттарына негізделген. 

GeoPard теңдеулері үлгісінің мысалдары

GeoPard теңдеулері үлгісінің мысалдары

 

Формулаға негізделген аналитика фермерлерге, агрономдарға және деректер ғалымдарына жұмыс процестерін автоматтандыруға және тұрақты және дәл ауыл шаруашылығын оңай енгізуге мүмкіндік беретін бірнеше деректер мен ғылыми зерттеулерге негізделген шешімдер қабылдауға көмектеседі.

Дәл ауыл шаруашылығында теңдеуге негізделген аналитика дегеніміз не? Дәлдік формуласын қолдану

Дәл ауыл шаруашылығындағы теңдеуге негізделген аналитика ауыл шаруашылығы деректерін талдау және фермерлерге дақылдарды басқару туралы жақсы шешім қабылдауға көмектесетін түсініктер алу үшін математикалық модельдерді, теңдеулерді, дәлдік формуласын және алгоритмдерді пайдалануды білдіреді.

Бұл талдау әдістері ауылшаруашылық тәжірибелерін оңтайландыру және дақылдардың өнімділігін арттыру, сонымен қатар ресурстардың қалдықтары мен қоршаған ортаға әсерін азайту үшін ауа райы жағдайлары, топырақ қасиеттері, дақылдардың өсуі және қоректік заттарға деген қажеттілік сияқты әртүрлі факторларды қамтиды.

Дәл ауыл шаруашылығындағы теңдеуге негізделген аналитиканың кейбір негізгі компоненттеріне мыналар жатады:

  • Өсімдіктердің өсу модельдері: Бұл модельдер дақылдардың өсуі мен өнімділігін болжау үшін ауа райы, топырақ қасиеттері және дақылдарды басқару тәжірибелері сияқты әртүрлі факторлар арасындағы байланысты сипаттайды. Мұндай модельдердің мысалдарына CERES (дақыл ортасының ресурстарын синтездеу) және APSIM (ауыл шаруашылығы өндіріс жүйелерінің sIMulator) модельдері жатады. Бұл модельдер фермерлерге отырғызу күндері, дақыл сорттары және суару кестесі туралы хабардар шешім қабылдауға көмектеседі.
  • Топырақ су модельдері: Бұл модельдер топырақ профиліндегі судың мөлшерін жауын-шашын, булану және дақылдардың суды пайдалануы сияқты факторларға негіздеп бағалайды. Олар фермерлерге суару әдістерін оңтайландыруға көмектесе алады, дақылдардың өнімділігін арттыру үшін судың тиімді және дұрыс уақытта пайдаланылуын қамтамасыз етеді.
  • Қоректік заттарды басқару модельдері: Бұл модельдер дақылдардың қоректік заттарға деген қажеттілігін болжайды және фермерлерге тыңайтқыштарды енгізудің оңтайлы мөлшері мен уақытын анықтауға көмектеседі. Бұл модельдерді пайдалану арқылы фермерлер дақылдардың қоректік заттардың дұрыс мөлшерін алуын қамтамасыз ете алады, сонымен бірге қоректік заттардың ағып кетуі мен қоршаған ортаның ластану қаупін азайтады.
  • Зиянкестер мен аурулардың үлгілері: Бұл модельдер ауа райы жағдайлары, дақылдардың өсу кезеңдері және басқару тәжірибелері сияқты факторларға негізделіп, зиянкестер мен аурулардың пайда болу ықтималдығын болжайды. Осы модельдерді пайдалану арқылы фермерлер зиянкестер мен ауруларды басқару туралы алдын ала шешімдер қабылдай алады, мысалы, отырғызу күндерін реттеу немесе пестицидтерді дұрыс уақытта қолдану.
  • Қашықтықтан зондтауға негізделген модельдер: Бұл модельдер дақылдардың денсаулығын бақылау, стресс факторларын анықтау және өнімділікті бағалау үшін спутниктік суреттерді және басқа да қашықтықтан зондтау деректерін пайдаланады. Бұл ақпаратты басқа деректер көздерімен біріктіру арқылы фермерлер дақылдарды басқару туралы жақсырақ шешім қабылдай алады және ресурстарды пайдалануды оңтайландыра алады.

Қорытындылай келе, дәл ауыл шаруашылығындағы теңдеуге негізделген аналитика дақылдардың өсуі мен басқаруына әсер ететін әртүрлі факторлар арасындағы күрделі өзара әрекеттесуді талдау үшін математикалық модельдер мен алгоритмдерді пайдаланады. Осы аналитиканы пайдалану арқылы фермерлер ауыл шаруашылығы тәжірибелерін оңтайландыру, дақылдардың өнімділігін арттыру және қоршаған ортаға әсерді азайту үшін деректерге негізделген шешімдер қабылдай алады.

Жиі қойылатын сұрақтар

1. Дәл ауыл шаруашылығы ауыл шаруашылығындағы ресурстарды пайдалану және ластану мәселелерін шешуге қалай көмектесе алады?

Бұл ауыл шаруашылығындағы ресурстарды мақсатты пайдалану, ресурстарды тиімді басқару, мониторингті күшейту және табиғатты қорғау тәжірибелерін енгізу арқылы ресурстарды пайдалану және ластану мәселелерін шешуге көмектесе алады. Тыңайтқыштар мен пестицидтер сияқты ресурстарды тек қажет болған жағдайда ғана қолдану арқылы фермерлер қалдықтарды азайтып, ластануды азайта алады.

Деректерге негізделген шешім қабылдау ресурстарды оңтайлы басқаруға мүмкіндік береді, ал нақты уақыт режиміндегі мониторинг ластану оқиғаларының алдын алу үшін уақтылы араласуларға мүмкіндік береді. Сонымен қатар, табиғатты қорғау тәжірибелерін енгізу тұрақты ауыл шаруашылығын ілгерілетеді және қоршаған ортаға әсерді азайтады.

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