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.

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.

GeoPard UP42-мен интеграциялануы

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

GeoPard және UP42 платформалар арасындағы техникалық серіктестік туралы хабарлауға мақтанады.

 

GeoPard аналитикалық блоктары енді UP42 GIS нарығында қолжетімді және келесі мүмкіндіктерді қамтиды:

  • Интеграцияланған спутниктік шоқжұлдыздар: Плеядалар, Үлектер NEO, ОРЫН
  • Қолдау көрсетілетін өсімдіктер индекстер: NDVI, EVI, SAVI, NDWI
  • Шығыс COG форматы (Бұлтқа оңтайландырылған GeoTIFF)

 

Интеграция Up42 клиенттеріне GeoPard спутниктік кескіндерді өңдеу алгоритмдерін қолдана отырып, кеңейтілген дақылдарды (тек дақылдармен шектелмей) бақылауға қол жеткізуге мүмкіндік береді.

GeoPard аналитикалық блогы 30 см ажыратымдылықтағы Pleiades NEO үстінде NDWI есептеу үшін қолданылады.
GeoPard аналитикалық блогы 30 см ажыратымдылықтағы Pleiades NEO үстінде NDWI есептеу үшін қолданылады.

 

 

Дмитрий Дементьев, GeoPard компаниясының бас директоры: “UP42 компаниясымен техникалық серіктестік UP42 клиенттеріне GeoPard компаниясының жаңа геокеңістіктік аналитикасын, соның ішінде спутниктік суреттерді осындай үлкен деректер жиынтығы үшін жоғары масштабта және бұрын-соңды болмаған жылдамдықта өңдеуді пайдалануға мүмкіндік береді. Аналитикалық туындыларды рецепт бойынша дәл ауыл шаруашылығы, регенеративті/көміртекті егіншілік және жоғары уақыттық және кеңістіктік дақылдарды бақылау үшін пайдалануға болады».
Бұл сондай-ақ GeoPard-тың әлемдегі ең озық технологиялық платформалармен интеграциялану амбициясын көрсетеді.”

 

Бұған дейін GeoPard командасы хабарлаған болатын JohnDeere-мен интеграция (ауыл шаруашылығы техникасы мен жабдықтарының ең ірі өндірушісі) MyJohnDeere операциялық орталығы платформасы арқылы (әлемдегі акр бойынша ең үлкен цифрлық ауыл шаруашылығы платформасы) және Планета – ең көп спутниктері бар спутниктік бейнелеу компаниясы.

 

GeoPard далалық потенциал карталары мен өнімділік деректері

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

GeoPard Field Potential карталары өте жиі ұқсайды дәл сондай, түсім сияқты деректер.

Біз оларды қолдана отырып жасаймыз Көпқабатты аналитика Тарихи ақпараттың, топографияның және жалаңаш топырақты талдаудың.

Осындай процестің Синтетикалық өнімділік карталары автоматтандырылған. (және патенттелген) және оны әлемдегі кез келген өріс шамамен 1 минут ішінде жасай алады.

 

GeoPard далалық потенциал карталары мен өнімділік деректері

Негіз ретінде қолдануға болады:

Алаңдық потенциал карталары дегеніміз не?

Алаңдық потенциал карталары, сондай-ақ өнім потенциалы карталары немесе өнімділік потенциалы карталары деп те аталады, дала ішіндегі өнімнің потенциалды түсімі немесе өнімділіктің кеңістіктік өзгергіштігін көрнекі түрде бейнелейді. Бұл карталар топырақтың қасиеттері, рельеф және тарихи өнім деректері сияқты дақылдардың өсуіне әсер ететін әртүрлі факторларды талдау арқылы жасалады.

Бұл карталарды дәл ауыл шаруашылығында басқару шешімдерін қабылдауға, мысалы, тыңайтқыштарды өзгермелі мөлшерде қолдану, суару және басқа да ресурстарды енгізуді бағыттауға, сондай-ақ арнайы назар аударуды немесе басқару тәсілдерін қажет ететін аймақтарды анықтауға пайдалануға болады.

Алаң потенциалы карталарын жасау кезінде әдетте ескерілетін кейбір негізгі факторларға мыналар жатады:

  1. Топырақтың қасиеттері: Топырақтың құрылымы, құрылыстылығы, органикалық заттардың мөлшері және қоректік заттардың қолжетімділігі сияқты қасиеттері дақылдардың өнім әлеуетін анықтауда маңызды рөл атқарады. Дала бойындағы топырақ қасиеттерін картаға түсіру арқылы фермерлер жоғары немесе төмен өнімділік әлеуеті бар аймақтарды анықтай алады.
  2. ТопографияБиіктік, беткейдің қисайы және бағыты сияқты факторлар дақылдардың өсуіне және өнім әлеуетіне әсер етуі мүмкін. Мысалы, төменгі аймақтар су басуға бейім немесе аяз қаупі жоғары болуы мүмкін, ал тік беткейлер эрозияға көбірек ұшырауы мүмкін. Осы топографиялық ерекшеліктерді картаға түсіру фермерлерге олардың өнімділік әлеуетіне қалай әсер ететінін түсінуге және басқару тәжірибелерін тиісінше түзетуге көмектеседі.
  3. Тарихи өнімділік деректері: Өткен жылдар немесе маусымдар бойынша тарихи өнімділік деректерін талдау арқылы фермерлер өз алқаптары бойынша өнімділіктің үрдістері мен үлгілерін анықтай алады. Бұл ақпаратты тұрақты түрде жоғары немесе төмен өнім әлеуеті бар аймақтарды көрсететін карталарды жасау үшін пайдалануға болады.
  4. Қашықтық зондтау деректері: Спутниктік суреттер, әуе фотосуреттері және басқа да қашықтықтан зондтау деректері дақылдардың денсаулығын, өміршеңдігін және өсу кезеңін бағалау үшін қолданылуы мүмкін. Бұл ақпарат дақылдардың өнімділік әлеуетіндегі кеңістіктік өзгергіштікті көрсететін карталарды жасау үшін пайдаланылуы мүмкін.
  5. Климаттық деректер: Температура, жауын-шашын және күн радиациясы сияқты климаттық өзгермелілер дақылдардың өсуіне және өнім әлеуетіне де әсер етуі мүмкін. Осы карталарға климаттық деректерді енгізу арқылы фермерлер қоршаған орта факторларының өз алқаптарының өнімділік әлеуетіне қалай әсер ететінін жақсырақ түсіне алады.

Олар дәл ауыл шаруашылығында құнды құрал болып табылады, себебі олар фермерлерге өз алқаптарының өнімділік әлеуетіндегі кеңістіктік өзгергіштікті көзбен көруге мүмкіндік береді. Осы карталарды басқару шешімдерін қабылдауда пайдалана отырып, фермерлер ресурстарды оңтайлы пайдаланып, жалпы егін өнімділігін арттырып, ауыл шаруашылық қызметінің экологиялық әсерін азайта алады.

Алаңдық потенциал карталары мен өнімділік деректерінің арасындағы айырмашылық

Алаңдық потенциал карталары мен өнім деректері дәл ауыл шаруашылығында фермерлерге өз алқаптарының кеңістіктік өзгергіштігін түсінуге және ақпаратқа негізделген басқару шешімдерін қабылдауға көмектеседі. Алайда, олардың арасында бірнеше негізгі айырмашылықтар бар:

Дереккөздер:

Бұл карталар топырақтың қасиеттері, топография, тарихи өнімділік деректері, қашықтықтан зондтау деректері және климаттық деректер сияқты әртүрлі дереккөздердің мәліметтерін біріктіру арқылы жасалады. Алайда бұл деректер жинау өнімділік мониторлары арқылы жүзеге асырылады, олар өнімді жинау кезінде дақылдың өнімділігін тіркейді.

Уақыттық аспект:

Бұл карталар даланың әлеуетті өнімділігін бағалауды көрсетеді, ол топырақтың қасиеттеріндегі немесе басқа да әсер ететін факторлардағы елеулі өзгерістер болмаса, әдетте статикалық немесе уақыт өте баяу өзгереді. Алайда өнім деректері нақты бір өсіру маусымына немесе бірнеше маусымға тән болып келеді және ауа райы жағдайы, зиянкестердің қысымы мен басқару тәсілдері сияқты факторларға байланысты жыл сайын айтарлықтай өзгеруі мүмкін.

Қорытындылай келе, дала потенциал карталары мен өнім деректері дәл ауыл шаруашылығында бір-бірін толықтыратын құралдар болып табылады. Бұл карталар даланың әлеуетті өнімділігін бағалауға мүмкіндік беріп, фермерлерге әртүрлі басқару тәсілдерін қажет етуі мүмкін аймақтарды анықтауға көмектеседі. Ал өнім деректері нақты өнім көлемін тіркеп, басқару тәсілдерінің тиімділігін бағалау және болашақ шешімдер қабылдау үшін пайдаланылуы мүмкін.

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.

Дәл ауыл шаруашылығында қашықтықтан зондтау деректерімен дақыл өнімділігін болжау

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Егін өнімділігін болжау үшін өсімдіктердің қанша күн сәулесін алатынын және қанша су қажет екенін түсінуіміз керек. Өсімдіктердің өсуі осы екі факторға байланысты, бірақ өсімдіктердің өсуіне температура, ылғалдылық және т.б. сияқты басқа да көптеген факторлар әсер етеді. топырақ түрі.

Әлемде өндірілетін дақылдардың саны мен сапасы азық-түлік қауіпсіздігіне әсер ететін негізгі фактор болып табылады. Бұл әсіресе ауыл шаруашылығы әлі де экономиканың маңызды бөлігі болып табылатын дамушы елдер үшін маңызды.

Қашықтықтан зондтау Деректерді өсімдіктер алатын жарық мөлшерін бағалау және осылайша дақыл өнімділігін болжау үшін пайдалануға болады. Қашықтықтан зондтау деректері дақыл өнімділігін бағалаудың қуатты құралы болып табылады. Ол өсіп келе жатқан дақылдар мен олардың қоршаған ортасы туралы ақпарат береді, бұл сізге дақыл өнімділігін бағалауға мүмкіндік береді.

Қашықтықтан зондтау деректері - ауыл шаруашылығындағы деректерді талдаудың бір түрі, оны егін жинау алдында өнімділікті болжау үшін пайдалануға болады. Бұл мақалада қашықтықтан зондтау деректері туралы білуіңіз керек барлық нәрсе қарастырылады.

Ауыл шаруашылығындағы дақылдардың өнімділігі туралы қандай деректер бар?

Егін өнімділігі туралы деректер - фермер немесе фермерлер тобы өндірген өнім мөлшері туралы ақпарат. Оған гектардан жиналған өнім мөлшері кіреді. Мұны тоннамен, бушельмен немесе өнім түріне байланысты кез келген басқа өлшем бірлігімен өлшеуге болады.

Ауыл шаруашылығында ауыл шаруашылығының өнімділігі туралы деректер маңызды, себебі ол фермерлерге келесі маусымда қанша егіс отырғызу керектігін анықтауға көмектеседі. Сонымен қатар, өнімділік туралы деректер оларға дақылдарында шешілуі қажет мәселе бар-жоғын анықтауға мүмкіндік береді.

Өнімділік туралы деректерді үкіметтер, үкіметтік емес ұйымдар және басқа да мүдделі тараптар белгілеген жаһандық мақсаттарға жетудегі ілгерілеуді бақылау үшін де пайдалануға болады.

Сонымен қатар, өнімділік туралы деректер егіншілік тәжірибесіндегі күшті және әлсіз жақтарды анықтау және осы ақпаратқа негізделген ұсыныстар жасау үшін пайдаланылады. Өнімділік туралы деректер егіншіліктің көптеген аспектілері бойынша, мысалы, мыналар бойынша хабардар шешімдер қабылдауда пайдалы:

Дәл ауыл шаруашылығындағы деректерді талдау

Тұқым таңдау: Өнімділік деректеріне негізделген сорттар мен будандарды таңдау егістіктерге ең тиімді тұқымдар себілуін қамтамасыз етуге көмектеседі.

Зиянкестермен күрес: Өсімдіктердің өсуін бақылау арқылы өнімділік туралы деректер фермерлерге қашан отырғызу керектігін анықтауға көмектеседі зиянкестермен күрес шаралар. Бұл пестицидтерді пайдалануды азайтып, пайданы арттыра алады.

Суару кестесі: Өнімділік мониторларынан алынған ақпаратты пайдалану фермерлерге суару кестесін дәл реттеуге мүмкіндік береді, бұл су мен ақшаны үнемдеуге көмектеседі, сонымен бірге жоғары өнімділікті сақтайды.

Қашықтықтан зондтау деректері дегеніміз не?

Қашықтықтан зондтау - бұл объектімен тікелей байланыста болмай және кедергісіз түрде объект немесе құбылыс туралы ақпарат алу ғылымы. Ол ауыл шаруашылығында дақылдарды, топырақты және ылғалдылық жағдайларын бақылау үшін қолданылады.

Қашықтықтан зондтау радиотолқындар, микротолқындар, инфрақызыл, көрінетін жарық және ультракүлгін сәулелер сияқты электромагниттік сәулеленуді (ЭСР) пайдаланады.

Дәнді дақылдарды қашықтықтан зондтау уақыт өте келе дақылдардың өсу жағдайларын өлшеуге мүмкіндік береді. Сондай-ақ, ол уақыт пен кеңістіктегі белгілі бір нүктелердегі дақылдардың жағдайы туралы ақпарат береді. Бұл ақпаратты дақылдардың өнімділігін бағалау және егін жинау қашан басталуы керектігін бағалау үшін пайдалануға болады.

Қашықтан зондтау деректерін жерді пайдалану өзгерістерін өлшеу, дақылдардың өсуін және шаруашылық өнімділігін бақылау, топырақтың ылғалдылығы мен тұздылық деңгейін анықтау, зиянкестердің жұқтыру деңгейін анықтау, қоршаған ортаның ластану деңгейін бақылау және т.б. үшін пайдалануға болады.

Мысалы, егер сіз егістікті аралап жүріп, өсімдіктерді бақылап отырсаңыз, олар туралы деректер жинайсыз. Егер сіз тікұшақпен немесе ұшақпен көлікпен жүріп, өсімдіктерді жоғарыдан бақылап отырсаңыз, сіз қашықтықтан зондтау деректерін жинайсыз.

Бұл деректерді жинау үшін қолданылатын қашықтықтан зондтау әдістері мен құрылғыларының көптеген түрлері бар: спутниктік суреттер, әуеден түсірілген фотосуреттер, радарлық жүйелер, лидар және т.б.

Ауыл шаруашылығы дақылдарының өнімділігін болжау дегеніміз не?

Дақылдардың өнімділігін болжау - белгілі бір аумақ пен өсу маусымы үшін белгілі бір дақылдың әлеуетті немесе күтілетін өнімділігін бағалау процесі.

Бұл ауа райы жағдайлары, топырақ сипаттамалары, дақыл генетикасы және басқару тәжірибелері сияқты әртүрлі факторларды талдауды қамтиды, бұл өнімнің ықтималдығы туралы негізделген болжамдар жасауды қамтиды.

Ауыл шаруашылығы жүйелерінің күрделілігіне және зиянкестер, аурулар және ауа райының қолайсыз жағдайлары сияқты болжанбайтын факторлардың әсеріне байланысты дақылдардың өнімділігін болжау белгісіздікке ұшырайтынын атап өту маңызды.

Болжау модельдері құнды түсініктер бергенімен, олар абсолютті сенімділік берудің орнына шешім қабылдауға көмектесетін құрал ретінде қызмет етеді.

Ол қалай жұмыс істейді?

Төмендегі деректер көздері әртүрлі аймақтардағы қазіргі егін маусымының жағдайларына негізделген өнімділік болжамының сандары бойынша әртүрлі салмақты жасау үшін біріктірілген.

Farmers Edge деректер ғалымдары бұл деректер көздерін машиналық оқытудағы ең соңғы жетістіктермен біріктіріп, негізгі өнімділік компоненті бұзылған кезде өнімділік болжамын жаңартады.

1. Маусым алдындағы деректер

Егін шығымдылығын болжауға негіз қалау үшін маусым алдындағы деректер дәл болуы керек. Бұл ақпарат дақыл отырғызылғанға дейін қолжетімді болады және алғашқы өнімділікті болжау көрсеткіштеріне негіз болады.

Егістіктің орналасқан жері, ағымдағы және бұрынғы дақылдар, отырғызу немесе тұқым себу алдындағы егістікке тән ауа райы айлары, топырақты тексеру туралы ақпарат пен деректер, сондай-ақ соңғы онжылдықтағы аймақтық ауа райы үрдістері сияқты деректер маусымды дәл өнім сандарымен қалай бастау керектігін түсіну үшін біріктірілген.

2. Маусымдық деректер

Маусымдық деректер іргетас қаланғаннан кейін өсу кезеңінде шаруашылықтың өнімділігіне әсер ететін айнымалылар туралы түсінік береді.

Farmers Edge ферма ішіндегі метеостанциялары күтілетін және болжамды мәндерді жеткізу арқылы осы деректер жиынтығын жақсартатын далалық деректерді береді, олар сақталады және деректер күн сайын келген кезде қалпына келтіріледі, модельдерді жетілдіреді.

Маусымдық диагностиканы жақсарту және болжамды өнімділік мәндерін ұсыну үшін, тыңайтқыштарды енгізу сияқты басқа да маусымдық деректер, жоспарланған немесе жоспарланбағанына қарамастан, маусым кезінде ескеріледі.

3. Дақылға тән деректер

Farmers Edge компаниясының жергілікті агрономдардың кең желісі өсу кезеңінде дақылдарға қатысты деректерді де бере алады.

Farmers Edge агрономдары өсу кезеңіндегі өнімділікке әсер ететін дақылға тән деректерді анықтады, соның ішінде өнімділікті болжаудағы бес негізгі дақыл (жүгері, рапс, жасымық, соя және бидай) үшін негізгі өсу кезеңдеріндегі немесе күрт температурадан жоғары сағаттардағы су мөлшері.

4. Егін және далалық суреттер

Жоғары ажыратымдылықтағы спутниктік кескіндер егістіктерде NDVI дақылдарының денсаулығының мәндерін тез және дәл орнату үшін пайдаланылады, бұл зерттеушілерге өнімділікке әсер етуі мүмкін дақылдарға қатысты қате нәтижелерді немесе аймақтық мәселелерді іздеуге мүмкіндік береді.

Бұл аймақтық үрдістерді аумақтардың болжамды жолда екенін немесе қоршаған орта факторларының дақылдардың өнімділігінің болжам мәндерін бұрмалағанын анықтау үшін пайдалануға болады.

5. Гистограмма деректері

Фермерлердің шекті өнімділігін болжау модельдері уақыт өте келе далалық кескіндердегі әртүрлі таралуларды табу үшін үлкен статистиканы пайдаланады, содан кейін кескін уақыт өте келе өзгерген сайын Америка Құрама Штаттары немесе Канада сияқты үлкен аумақтардағы өнімділікті болжау үшін осы модификацияларды пайдалана алатын конволюциялық нейрондық желіге анықтық береді.

Ауыл шаруашылығында қашықтықтан зондтау деректері дегеніміз не?

Комбайн егістік алқаптан өтпес бұрын өнімді болжау оңай емес, бірақ Farmers Edge командасы өндірушілерге толық және дәл статистикаға негізделген ауылшаруашылық өнімділігі туралы болжамдарды ұсынуға қуанышты.

Әрбір деректер көзінің дақыл өнімділігін болжауда өзіндік салмағы бар, оны модель параметрлеріне байланысты өзгертуге болады.

Дәл технологияларды қолдана отырып, ауыл шаруашылығының өнімділігін қалай арттыруға болады?

Ферма иелері ұрпақтар бойы ауыл шаруашылығы өнімділігін арттыру бойынша пікірталас жүргізіп, жұмыс істеді. Ашылған әдістердің кейбірі тиімді болды, ал басқалары тиімсіз болды.

Ауыл шаруашылығы саласы фермерлердің алдыңғы буындарының баға жетпес тәжірибесінен басқа, қазіргі заманғы ғылыми және технологиялық жетістіктерден пайда көруі мүмкін.

Фермерлердің өнімділікті арттырудың ең көп таралған жолдарын және ауыл шаруашылығы өнімділігін арттыру үшін бұрынғы тәжірибе мен жаңа технологияларды қалай пайдалануға болатынын қарастырайық.

1. Дұрыс суару

Фермаларындағы бір гектардан орташа өнімділікті арттырғысы келетін фермерлерге жақсы жобаланған суару жүйесі қажет. Өсімдіктерге дұрыс мөлшерде су беру олардың дамуына және нәтижесінде ауыл шаруашылығы өнімділігіне тікелей әсер етеді.

Ауа райы болжамдары ауылшаруашылық жерлерін тиімді суару үшін өте маңызды. Гипержергілікті ауа райын болжау қазіргі кезде фермерлерге арналған арнайы бағдарламалар мен бағдарламалық жасақтаманы қамтитын бүгінгі технологиялардың арқасында мүмкін болып отыр.

Ол жасайды дәл суару фермерлерге алдын ала дайындалуға және дақылдарын суаруды мүмкіндігінше дәл және тиімді жоспарлауға мүмкіндік беру арқылы мүмкін болады.

2. Топырақты сынау және оның сапасы

Егістік өнімділігіне әсер ететін ең маңызды факторлардың бірі - топырақ сапасы немесе құнарлылығы. Ауыл шаруашылығы өндірісінен басқа, топырақ сапасы фермерге белгілі бір өсімдікті өсіру қанша тұратынына әсер етеді, себебі олардың кейбіреулері топырақтағы минералды бөлшектер, органикалық заттар, су және ауа сияқты белгілі бір элементтердің белгілі бір қатынасын қажет етеді.

Ауыл шаруашылығы өнімдерін жоғарылату үшін фермерлер өз жер учаскелеріндегі топырақ жағдайын үнемі бақылап отыруы керек. Егін айналымы топырақтың саулығын сақтаудың ең тиімді әдістерінің бірі болып табылады, басқалармен қатар.

Белгілі бір егістік учаскесінде өсімдіктерді кезектестіріп егу топырақтың шаршауын болдырмайды және жәндіктердің циклын үзеді, бұл ауыл шаруашылығы өнімінің жоғарылауына және нәтижесінде бір акрға шаққандағы орташа өнімділіктің жоғарылауына әкеледі.

3. Тұқым сапасы

Фермерлер өз егістіктерін егу үшін пайдаланатын тұқымдардың сапасы ауыл шаруашылығы өндірісіне әсер етеді. Нәтижесінде, аграрийлерге ауыл шаруашылығы өнімділігін арттыру үшін өз егістік алқаптарына тек барлық қажетті сапа бақылауынан өткен сертификатталған тұқымдарды егу ұсынылады.

Сертификатталған тұқымдар сертификатталмаған тұқымдарға қарағанда қымбатырақ болуы мүмкін, бірақ нәтижесі тұрарлық болады, себебі тұқым сапасы дақыл өнімділігіне әсер ететін ең маңызды элементтердің бірі болып табылады.

Сонымен қатар, тек жоғары сапалы тұқымдарды пайдалану дақылдардың өнімділігін арттырудың ең экологиялық тұрғыдан жауапты тәсілдерінің бірі болып табылады. Фермер тиісті тұқым бизнесіне хабарласып, қажет болған жағдайда белгілі бір жер учаскесінде жеке сынақтар ұйымдастыру арқылы нақты тұқымдардың сапасын тексере алады.

Сонымен қатар, тұқым сапасының тұрақты немесе өзгеріссіз қалмайтынын түсіну өте маңызды. Жерге себілген сәттен бастап тұқым дәндері қорғауды қажет етеді. Бұған қол жеткізу үшін қолданылатын тұқымды өңдеу стратегияларының бірі - тұқымды жабу.

Бұл тұқым дәндерін өсімдік ауруларынан қорғау және өсуін жақсарту үшін олардың қасиеттерін (салмағы, өлшемі) жақсарту және/немесе оларды белсенді химиялық заттармен (микроэлементтер, микробтық инокулянттар, өсу реттегіштері және т.б.) қамтамасыз ету үшін сыртқы материалдарға орау әдісі.

4. Тыңайтқыштарды ақылды қолдану

Тыңайтқыштар топырақтың әртүрлі түрлерін нәрлендіруге, өсімдіктердің өсуін жақсартуға және өнім көлемін арттыруға арналған, бірақ оларды пайдалану теңгерімді және ақылға қонымды болуы керек. Тыңайтқыштарды шамадан тыс пайдалану топырақ сапасына және нәтижесінде ауыл шаруашылығы өнімділігіне қатты әсер етуі мүмкін.

Егістіктің әртүрлі аймақтарында топыраққа тыңайтқыш енгізудің әртүрлі деңгейлері қажет болуы мүмкін, сондықтан ең жақсы тәсіл - әртүрлі егістік аймақтарының қажеттіліктеріне сәйкес тыңайтқыштарды таңдап қолдану. Егістік тыңайтқыштарын енгізудің бұл дәл тәсілі топырақтың саулығын сақтайды, нәтижесінде гектарына орташа өнімділік жоғары болады.

A Өсімдікті бақылау бағдарламалық жасақтамасы осы контекстегі технологиялық нұсқалардың бірі болып табылады. Онда егістік алқаптарын спутниктік фотосуреттер негізінде 2-7 аймаққа бөлетін, басқаларына қарағанда көбірек назар аударуды қажет ететін жерлерді анықтайтын егістік аймақтарды бөлу құралы бар.

Өсірушілер өнімділікті арттырудың ең экологиялық таза тәсілдерінің бірі ретінде дәлдік технологиясын жиі қолданады.

5. Өсімдіктерді қорғау әдістері

Өнімділікті арттырғысы келетін фермерлер өсімдіктерінің өсуі кезінде және өсу маусымының соңына дейін оларға күтім жасауы керек. Фермерлер жағдайға байланысты арамшөптердің, зиянкестер мен аурулардың дақылдардың өнімділігіне әсерін азайту үшін әртүрлі қосылыстарды пайдаланады.

Гербицидтер, инсектицидтер, құрғатқыштар, өсімдіктердің өсуін реттегіштер, фунгицидтер, адъюванттар және басқа да химиялық заттар кең таралған мысалдар болып табылады. Дақылдарды қорғауды әртүрлі жолдармен жасауға болады. Арамшөптермен/зиянкестермен күрес және өсімдік ауруларымен күрес - ең маңыздыларының екеуі.

6. Өсімдік ауруларының алдын алу және басқару

Өсімдік инфекциялары өсірушінің ауылшаруашылық өнімділігіне тағы бір маңызды қауіп төндіреді. Фермерлер егістікте өсірілетін өсімдіктердің түріне байланысты ауруға төзімді немесе ауруға төзімді сорттарды таңдау, тұқымдарды фунгицидтермен өңдеу және дамып келе жатқан өсімдіктерге пестицидтер мен басқа да ұқсас заттарды қолдану сияқты өсімдік ауруларының алдын алу және басқарудың әртүрлі әдістерін қолдана алады.

Аграршылар осы немесе басқа тактикаларды қашан қолданатынына ерекше назар аударуы керек, сонда олар ең көп әсер етеді. Өсімдіктерді уақтылы қорғау шаруашылықтың бір гектардан алынатын өнімділігі үшін өте маңызды екенін есте ұстаған жөн - мәселе неғұрлым ерте анықталса, соғұрлым тезірек және оңай шешіледі, ал аз егістік алқаптары зардап шегеді.

7. Арамшөптер мен зиянкестермен күрес

Өсіру кезеңінде фермерлердің негізгі қиындықтары - арамшөптермен күресу және зиянкестермен күресу. Мысалы, бір ғана арамшөп 10 миллионнан астам арамшөп тұқымын бере алады, егер олар уақтылы бақыланбаса, белгілі бір егістіктегі өнімділікті айтарлықтай төмендетіп, жылдар бойы қиындықтар тудыруы мүмкін. Аграршылар зиянкестердің таралуына кешенді түрде жауап беруі керек.

Фермерлер зиянкестердің таралу мәселелеріне жедел жауап беруге үнемі дайын болуы керек, себебі зиянкестер белгілі бір ауылшаруашылық жерлеріндегі өнімді қауіп-қатерге ұшыратуы мүмкін жоғары бейімделгіш және тез көбейетін организмдер.

Егін өнімділігін болжау фермерлер үшін үлкен мәселе болып табылады, себебі ол олардың пайда маржасына тікелей әсер етеді. Егер фермер өз жерінен қанша өнім күтуге болатынын білсе, ол егінін соған сәйкес жоспарлап, пайда маржасын арттыра алады. Сондықтан белгілі бір жерге кез келген дақыл отырғызбас бұрын ферма өнімділігін дәл болжау маңызды.

GeoPard ауыл шаруашылығы құралдарымен дақыл өнімділігін болжау

Бұл ежелгі заманнан бері агрономияда маңызды мәселе болып келеді. Бұл азық-түлік қауіпсіздігі үшін, әсіресе құрғақшылық, су тасқыны немесе басқа да табиғи апаттар кезінде өте маңызды.

Ауыл шаруашылығы дақылдарының өнімділігін болжау фермерлер топырақтың ылғалдылығына, зиянкестердің шабуылына және ауа райы жағдайлары мен тыңайтқыштарға деген қажеттілік сияқты басқа факторларға негізделген дақылдарды қашан отырғызу және жинау туралы шешім қабылдау үшін де қолданылады.

Ферманың өнімділік деректерін пайдалана отырып, неғұрлым хабардар шешімдер қабылдау және өсіп келе жатқан тиімділікті арттыру үшін, мында басыңыз қазір демо нұсқасын сұрау үшін.

Жиі қойылатын сұрақтар

1. Фермерлер егін өнімділігін қалай арттырады?

Фермерлер топырақты тиімді пайдалану, тиімді суару, ауыспалы егіс, зиянкестер мен арамшөптермен күресу арқылы дақылдардың өнімділігін арттырады. Бұл тәжірибелер топырақтың құнарлылығын, судың қолжетімділігін оңтайландырады және зиянкестер мен ауруларды азайтады, нәтижесінде дақылдардың өнімділігі артады.

2. Гектар/учаскеден алынатын дақылдың өнімділігін қалай есептеуге болады?

Оны әртүрлі әдістер мен факторлар арқылы өлшеуге болады. Бір кең таралған тәсіл - белгілі бір аумақтан дақылдың репрезентативті үлгісін физикалық түрде жинап, оны өлшеу. Содан кейін бұл салмақ бүкіл егістіктің немесе ферманың жалпы өнімділігін бағалау үшін экстраполяцияланады.

Мысалы, егер үлгінің салмағы 100 килограмм және егістік ауданы 2 гектар болса, гектардан алынатын өнім 50 килограмм болады.

Сонымен қатар, қашықтықтан зондтау және спутниктік түсірілімдер сияқты озық технологияларды дақылдардың денсаулығын, өсімдік жамылғысының индекстерін және биомассаны бағалау үшін пайдалануға болады, бұл құнды ақпарат береді.

Дәннің сапасы, мөлшері және нарықтық құны сияқты басқа факторлар да оны өлшеу кезінде ескеріледі. Мысалы, егер үлгінің салмағы 100 килограмм болса және егістік ауданы 2 гектар болса, гектардан алынатын өнім 50 килограмм болады.

3. Егін жинау алдындағы дақылдың өнімділігін қалай бағалайсыз?

Егін жинау алдындағы өнімділікті бағалау бірнеше әдістердің жиынтығы арқылы жүзеге асырылуы мүмкін.

Бір тәсіл - ықтимал өнімділікті болжау үшін отырғызу күні, ауа райы жағдайлары және дақылдардың денсаулығы сияқты факторларды ескеретін дақылға тән өсу модельдерін пайдалану.

Тағы бір әдіс - дақылдың қуатын және биомассасын бағалау үшін спутниктік суреттер немесе дрондар сияқты қашықтықтан зондтау әдістерін пайдалану.

4. Қандай егіншілік жүйесі пайдалы дәнді дақылдарды береді?

Органикалық егіншілік жүйелері көбінесе пайдалы дәндермен байланысты. Органикалық егіншілік синтетикалық пестицидтерді, гербицидтерді және генетикалық түрлендірілген организмдерді (ГМО) пайдаланудан аулақ болады. Оның орнына органикалық фермерлер табиғи тыңайтқыштарға, ауыспалы егіске және зиянкестермен күресудің биологиялық әдістеріне сүйенеді.

Бұл тәжірибелер химиялық қалдықтардан таза, маңызды қоректік заттарға бай және пестицидтермен ластану деңгейі төмен дәндер өндірісіне ықпал етеді.

Дегенмен, дәнді дақылдардың денсаулыққа тигізетін нақты пайдасы топырақ сапасы, дақылдың алуан түрлілігі және егін жинаудан кейінгі өңдеу әдістері сияқты факторларға байланысты өзгеруі мүмкін екенін ескеру маңызды.

5. Пестицидтер дақылдардың өнімділігін қалай арттырады?

Пестицидтер өсімдіктерді әртүрлі зиянкестерден, аурулардан және арамшөптерден қорғау арқылы оны көбейте алады. Олар зиянды жәндіктерді, саңырауқұлақтарды, бактерияларды және дақылдарға зиян келтіретін немесе жоятын басқа организмдерді бақылауға немесе жоюға көмектеседі.

Зиянкестердің әсерін азайту арқылы пестицидтер өсімдіктердің қарқынды өсуіне, қоректік заттарды тиімді пайдалануға және өнімді өсуге көбірек ресурстар бөлуге мүмкіндік береді.

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.

Ауыл шаруашылығындағы қашықтықтан зондтау түрлері

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Соңғы кездері ауыл шаруашылығында қашықтықтан зондтау сияқты озық технологиялық жүйелерді пайдалану артып келеді. Қазіргі кездегі ауыл шаруашылығы тәжірибелері дәстүрлі ауыл шаруашылығы тәжірибелерімен салыстырғанда айтарлықтай тиімді, үйлесімді және оңтайландырылған.

Өсіру процесінің барлық аспектілерінде, мысалы, дақыл өнімділігін бағалау сияқты озық әдістерді қолдану тамаша өнім мен жақсы өнім алуға мүмкіндік береді.

Жоғары өнімділікке кепілдік беру үшін фермерлер өз дақылдарының денсаулығын сақтауы керек. Әдеттегі жүйелерді пайдалану өнімділікті шектегенімен,фермерлер жердің барлық бөліктеріне физикалық тұрғыдан баруға мәжбүр болғандықтан, ірі аймақтарды бақылау жүргізілді.

Ең соңғы инновация фермерлерге ірі аймақтардағы дақылдардың сапасын еш қиындықсыз тексерудің бірқатар жолдарын ұсынды.

Қашықтықтан зондтау дегеніміз не?

АнықтауҚашықтықтан зондтау - бұл Жер беті немесе басқа нысандар туралы ақпарат жинауды қамтитын зерттеу және технология саласы. Ол нысанамен физикалық байланыс жасамай деректер жинау үшін жер серіктері, ұшақтар және дрондар сияқты әртүрлі құрылғылар мен сенсорларды пайдаланады.

Қарапайым тілмен айтқанда, бұл жерді алыс қашықтықтан озық жабдықтармен тексеруді қамтиды. Тексеру жер учаскесінің физикалық сипаттамаларын қамтиды.

Бұл процесс жерден шығарылған және шағылысқан радиацияны бағалау арқылы жұмыс істейді, бұл жердің көрінісін құруға көмектеседі және мамандарға жердің нақты бөліктері бойынша шешім қабылдауға көмектеседі.

Бұл электромагниттік толқындарға көрінетін жарық, инфрақызыл және микротолқынды сәулелену жатады. Сәулеленудің сипаттамаларын талдау арқылы ғалымдарға Жердің ерекшеліктері мен процестері туралы құнды ақпарат алуға мүмкіндік береді.

Оның қоршаған ортаны бақылау, ауыл шаруашылығы, қала құрылысы және апаттарды басқару сияқты әртүрлі салаларда кең қолданылуы бар. Ол тікелей қол жеткізу қиын немесе мүмкін емес жер бетінің үлкен аумақтарын бақылау және зерттеу құралын ұсынады.

Қашықтықтан зондтау не үшін қолданылады?

Көбейту үшін дақылдарды дамыту Қиын нарықта өнімділікті арттыру үшін өндірушілер ең жаңа технологияларды пайдалануға бейім. Ең жоғары өнімділікті қамтамасыз ету үшін фермерлер өнімнің ең жақсы жағдайда сақталуын қамтамасыз етуі керек.

Ауыл шаруашылығында қашықтықтан зондтауды қолдану арқылы үлкен аймақтағы егіннің көлемін бақылау айтарлықтай оңайырақ болады.

Процесс барысында жиналған деректер дәл өсіруді қолдайды, фермерлерге егіннен жоғары өнім алуға мүмкіндік береді. Қашықтықтан зондтау қолданбаларының кейбір кең таралған түрлеріне мыналар жатады:

  • Жер жамылғысы және жерді пайдалануды картаға түсіру: Ол ормандар, дақылдар, су айдындары және қалалық аумақтар сияқты жер жамылғысының әртүрлі түрлерін анықтап, жіктей алады. Бұл ақпарат жерді пайдаланудағы өзгерістерді бақылауға, ормандардың жойылуын бағалауға, табиғи ресурстарды басқаруға және қала құрылысын жоспарлауға көмектеседі.
  • Қоршаған ортаны бақылау: Бұл өсімдіктердің денсаулығы, су сапасы, ауаның ластануы және климаттың өзгеруі көрсеткіштері сияқты қоршаған орта параметрлерін бақылауға және талдауға мүмкіндік береді. Бұл орман өрттері, құрғақшылық және полярлық мұздықтардың еруі сияқты табиғи құбылыстарды бақылауға және түсінуге көмектеседі.
  • Ауыл шаруашылығы және дақылдарды басқару: Ауыл шаруашылығын қашықтықтан зондтау дақылдардың денсаулығын бағалай алады, дақылдардың өнімділігін бағалай алады және зиянкестер немесе аурулар әсер еткен аумақтарды анықтай алады. Бұл ақпарат фермерлерге суару, тыңайтқыштармен қамтамасыз ету және зиянкестермен күрес туралы хабардар шешімдер қабылдауға көмектеседі, бұл дақылдардың өнімділігі мен ресурстарды басқаруды жақсартуға әкеледі.
  • Апаттарды басқару: Бұл апаттарға жауап беру және қалпына келтіру жұмыстарында маңызды рөл атқарады. Дауыл, су тасқыны және жер сілкінісі сияқты табиғи апаттардың ауқымын картаға түсіруге көмектеседі, ресурстарды тиімді бөлуге және көмекті бөлуге мүмкіндік береді. Сондай-ақ, апаттан кейінгі залалды бағалауға және қалпына келтіру жұмыстарын жоспарлауға көмектеседі.
  • Геология және пайдалы қазбаларды барлау: Гиперспектрлік бейнелеу және радар сияқты оның әдістері геологиялық ерекшеліктер мен пайдалы қазбалар кен орындарын анықтап, сипаттай алады. Бұл ақпарат геологиялық картаға түсіруді, пайдалы қазбаларды барлауды және ресурстарды бағалауды қолдайды.

Қашықтықтан зондтау әдістері сенсорлық технологияның, кескіндерді өңдеу алгоритмдерінің және деректерді талдау әдістерінің дамуымен бірге дамып келеді.

Жоғары ажыратымдылықтағы спутниктік суреттердің қолжетімділігінің артуымен және қашықтықтан зондтау деректерін географиялық ақпараттық жүйелермен (ГАЖ) біріктірумен оның қолданылуы мен әлеуеті кеңейіп, планетамызды жақсырақ түсінуге және ақпараттандырылған шешім қабылдау процестерін жеңілдетуге ықпал етуде.

Қашықтықтан зондтау қалай жұмыс істейді?

Ол Жердегі нысандар немесе беттер шығаратын немесе шағылысатын электромагниттік сәулеленуді қашықтықтан ұстап алу және талдау арқылы жұмыс істейді. Қашықтықтан зондтаудың қалай жұмыс істейтіні туралы жеңілдетілген түсініктеме:

Қашықтықтан зондтау қалай жұмыс істейді?

  • Энергия көзі: Ол табиғи (мысалы, күн сәулесі) немесе жасанды (мысалы, радар сияқты белсенді сенсорлар) болуы мүмкін энергия көзінен басталады. Энергия көзі Жер бетіне қарай электромагниттік сәуле шығарады.
  • Мақсатпен өзара әрекеттесу: Шығарылған энергия нысана нысандарымен немесе беттерімен әрекеттеседі. Энергияның бір бөлігі сіңіріледі, бір бөлігі шағылысады, ал бір бөлігі нысана арқылы берілуі мүмкін. Өзара әрекеттесу нысананың қасиеттеріне, мысалы, құрамына, құрылымына және ылғалдылығына байланысты.
  • Сенсорды анықтауӘдетте жер серіктерінде, ұшақтарда немесе дрондарда орналасқан сенсорлар нысанадан шағылысқан немесе шығарылған энергияны анықтайды. Бұл сенсорлар көрінетін, инфрақызыл және микротолқынды толқындарды қоса алғанда, толқын ұзындықтарының кең ауқымын түсіре алады.
  • Деректерді жинау: Сенсорлар деректерді сандық кескіндер немесе өлшемдер түрінде жинайды. Алынған деректерге әртүрлі толқын ұзындықтарындағы шағылысқан немесе шығарылған энергияның қарқындылығы кіруі мүмкін.
  • Деректерді тасымалдау және сақтау: Жиналған деректер жердегі станцияларға беріледі немесе сенсорлық платформаның бортында сақталады. Содан кейін ол өңделіп, әрі қарай талдау үшін қолжетімді болады.
  • Деректерді өңдеу және талдау: Қашықтықтан зондтау деректері мамандандырылған алгоритмдер мен әдістерді қолдану арқылы өңделеді. Бұған атмосфералық кедергілерді түзету, геометриялық бұрмалаулар және радиометриялық калибрлеу кіреді. Содан кейін өңделген деректер Жер беті туралы маңызды ақпарат алу үшін талданады.
  • Түсіндіру және қолдану: Талданған деректерді ғалымдар, географтар немесе агрономдар сияқты сарапшылар түсіндіреді. Олар нысандарды анықтайды және жіктейді, жер жамылғысының түрлерін картаға түсіреді, өзгерістерді бақылайды және әртүрлі қолданбалар үшін тиісті ақпаратты алады.
  • Визуализация және коммуникация: Соңғы нәтижелер көбінесе карталар, суреттер немесе басқа графикалық көріністер арқылы визуализацияланады. Бұл визуалды нәтижелер шешім қабылдаушыларға, ғалымдарға және көпшілікке ақпаратты түсінуді және түсіндіруді жеңілдетеді.

Оның пассивті және белсенді сенсорлық әдістерді қолдана алатынын ескеру маңызды. Пассивті сенсорлар Жер бетінен шағылысқан немесе шығарылған табиғи энергияны (мысалы, күн сәулесі) анықтайды. Ал белсенді сенсорлар өз энергиясын (мысалы, радар импульстарын) шығарады және кері шағылысқан энергияны өлшейді.

Ауыл шаруашылығында қалай жұмыс істейді?

Ауыл шаруашылығындағы қашықтықтан зондтау процесі белгілі бір кезең ішінде әртүрлі құрылғылар жинаған ақпарат арқылы жүзеге асырылады. Жиналған деректерді дақыл мен өнімділіктің әртүрлі аспектілерін талдау үшін пайдалануға болады.

Бұл талдау өнімділікті барынша арттыру үшін дақылдарға өзгерістер енгізу үшін қолданылады. Бұл процесті әртүрлі талдаулар жүргізу және соған сәйкес шараларды жүзеге асыру үшін пайдалануға болады. Фермерлер кездесетін жалпы қауіптер - дақылдардағы зиянкестердің көбеюі және арамшөптер.

Ауыл шаруашылығында бұл оларды ерте анықтауға көмектеседі және фермерлерді дақылдардың денсаулығын қамтамасыз ету үшін қажетті қарсы шараларды қабылдауға шақырады. Бұл процесті көлемі мен түрі бойынша өзгеретін жердің әртүрлі аумақтарында жүргізу үшін әртүрлі құрылғылар мен сенсорлар қолданылады.

Ауыл шаруашылығындағы қашықтықтан зондтау түрлері

Ауыл шаруашылығында қашықтықтан зондтау әдістері дақылдар мен ауылшаруашылық ландшафттары туралы деректерді жинау және талдаудың әртүрлі әдістерін қамтиды. Ауыл шаруашылығында қолданылатын қашықтықтан зондтаудың кейбір кең таралған түрлері:

1. Оптикалық зондтау: Оптикалық сенсорлар электромагниттік спектрдің көрінетін, жақын инфрақызыл (NIR) және термиялық инфрақызыл (TIR) аймақтарындағы электромагниттік сәулеленуді түсіреді. Олар дақылдардың денсаулығы, өсімдік жамылғысының көрсеткіштері және жер жамылғысы туралы құнды ақпарат береді. Оптикалық сенсорлық деректер әдетте спутниктік суреттер немесе аэрофотосурет арқылы алынады.

2. Көпспектрлі зондтау: Мультиспектральды сенсорлар электромагниттік спектрдегі бірнеше дискретті диапазондардағы деректерді жинайды. Олар өсімдіктердің денсаулығы мен дақылдарды бақылауға қатысты нақты толқын ұзындықтарын талдауға мүмкіндік береді. Мультиспектральды деректер әдетте дақылдардың жағдайын бағалау үшін NDVI (қалыпқа келтірілген айырмашылықты өсімдік индексі) және EVI (жақсартылған өсімдік индексі) сияқты өсімдік индекстерін есептеу үшін қолданылады.

3. Гиперспектрлік зондтау: Гиперспектрлік сенсорлар электромагниттік спектр бойынша жүздеген тар және үздіксіз спектрлік жолақтардағы деректерді жинайды. Бұл жоғары спектрлік ажыратымдылық нақты материалдар мен өсімдіктердің сипаттамаларын егжей-тегжейлі талдауға және анықтауға мүмкіндік береді. Гиперспектрлік деректер ауруларды анықтау, қоректік заттарды бағалау және дақылдарды егжей-тегжейлі жіктеу үшін құнды.

4. Жылулық сенсор: Жылу сенсорлары электромагниттік спектрдің TIR аймағындағы деректерді жинайды. Олар дақылдар мен топырақты қоса алғанда, нысандардан шығарылатын сәулеленуді өлшейді, бұл олардың температурасына байланысты. Жылу сенсорлары су кернеуін бағалау, суару тиімділігін анықтау және температураның өзгеруіне негізделген дақылдардың денсаулығын бақылау үшін пайдалы.

5. Радарлық сенсор: Радарлық сенсорлар бұлт жамылғысына, өсімдіктерге және топыраққа ену үшін микротолқынды сәулеленуді пайдаланады, бұл ауа райы жағдайларына қарамастан деректерді алуға мүмкіндік береді. Радарлық сенсорлар кері шашыраңқы сигналды өлшейді, бұл дақылдардың құрылымы мен ылғалдылығы және жер бедері туралы ақпарат береді. Радарлық деректер топографияны картаға түсіру, топырақ ылғалдылығын бақылау және дақылдардың өсу кезеңдерін бағалау үшін құнды.

6. LiDAR сенсорыLiDAR (жарықты анықтау және қашықтықты өлшеу) сенсорлары лазерлік импульстарды шығарады және шағылысқан жарықтың қайтып оралу уақытын өлшейді. LiDAR деректері дақылдың биіктігі, шатыр құрылымы және жер бедерінің биіктігі туралы өте дәл үш өлшемді ақпарат береді. Ол дақылдың биіктігін бағалау, жер бедерін модельдеу және шатырдың сипаттамасын қоса алғанда, дәл ауыл шаруашылығы қолданбалары үшін пайдалы.

7. Пилотсыз ұшу аппараттары (ПҰА)RGB камералары, мультиспектральды сенсорлар немесе жылу сенсорлары сияқты әртүрлі сенсорлармен жабдықталған ұшқышсыз ұшу аппараттары жергілікті ауқымда жоғары ажыратымдылықтағы және икемді деректерді жинауға мүмкіндік береді. Ұшқышсыз ұшу аппараттары дақылдарды бақылау, ауруларды анықтау және дәл ауыл шаруашылығы тәжірибелері үшін егжей-тегжейлі және уақтылы ақпарат береді.

Қашықтықтан зондтаудың бұл әртүрлі әдістері ауылшаруашылық жүйелерін жан-жақты түсінуге мүмкіндік беретін қосымша деректер көздері мен мүмкіндіктерін ұсынады.

Фермерлер, агрономдар және зерттеушілер бірнеше көздерден алынған деректерді біріктіру және талдау арқылы дақылдардың денсаулығы, өсуі, қоректік заттардың жай-күйі, суды басқару және тиімді ауыл шаруашылығын басқаруға ықпал ететін басқа да маңызды факторлар туралы түсінік ала алады.

Сенсорлардың түрлері

Әртүрлі сенсорлар аумақтың ауытқып отыратын өлшемдері туралы әртүрлі ақпаратты жинау үшін бірге қолданылады. Сенсорлар негізінен логистикалық түрлеріне бөлінеді. Спутниктік сенсорлар, әуе сенсорлары және жердегі сенсорлар бар.

Бұл сенсорларды жер сенсорлары сияқты санаттарға бөлуге болады және олар әртүрлі конфигурацияларда болуы мүмкін. Қолмен ұсталатын жер сенсорлары, тракторларға орнатылған көлікке орнатылған жер сенсорлары және әдетте бағаналар мен үлкен ағаштарға орнатылатын жеке тұрған жер сенсорлары бар.

Жерге орнатылған сенсорлар қоректік заттардың деңгейін, топырақтағы ылғалдылықты және ауа райын тексеру үшін жиі қолданылады. Тыңайтқыштарды пайдалану мен суаруға қатысты осы көптеген өзгерістерді пайдалану өнімділікті жоғары деңгейде ұстап тұру үшін енгізуге болады.

Келесі сенсор санаты - әуе сенсорлары. Дрондардың қолжетімділігінің арқасында әуе сенсорлары айтарлықтай қолжетімді және қолжетімді болды.

Бұлар әуе сенсорлары жердің жоғары ажыратымдылықтағы суреттерін түсіре алады, сондай-ақ дақылдар үстінде ұзақ уақыт бойы төмен биіктікте жүзіп жүрген басқа да сенсорлық деректерді жинай алады. Бұл сенсорлар арқылы жиналған деректер арамшөптерді анықтауға, өнімділікті бағалауға және топырақтың тұздылығы мен хлорофилл мөлшерін өлшеу сияқты басқа да егжей-тегжейлі талдауларға көмектеседі.

Олар қолжетімді және қолжетімді болғанымен, қатты жел мен бұлтты ауа райында әлі де жұмыс істемейді, бұл оларды пайдаланудың кемшілігі болып табылады.

Бейнелеуге арналған барлық сенсорлық платформалардың ішіндегі ең алысы - спутниктік сенсор. Кез келген бейнелеу үшін спутниктерді пайдалану дәстүрлі түрде үкіметтер мен әскерилер үшін болды. Ауыл шаруашылығында спутниктік бейнелеуді пайдалану кең аумақты қамтуға көмектеседі және дақылдардың жай-күйін тексеруге көмектеседі.

Табиғи апат болғаннан кейін, бұл шығынды есептеуге және егін өнімділігін бағалауға көмектеседі. Спутниктік сенсор деректерін пайдаланудың көптеген артықшылықтары болғанымен, оған көптеген ескертулер бар, біріншіден, бұл қымбат және тіпті шығындарды ескермесеңіз де, бейнелеуді белгілі бір уақытқа, әдетте бірнеше ай бұрын сұрау керек.

Егер сұралған уақытта сұралған аумақта бұлттылық болса, мұның бәрі бекер болуы мүмкін. Әлемдегі үкіметтер спутниктік бейнелерді көпшілікке аша бастады, бұл болашақта процесті әлдеқайда жеңілдетуі мүмкін.

Сенсордың жұмыс істеуі

Датчиктер дақылдар алқабындағы түстерді анықтау арқылы өсімдіктің денсаулығының жай-күйін анықтауға көмектесетін ақпаратты жеткізеді. Датчиктер берген нақты деректер арқылы өсімдіктің түсіне қарап, өсімдіктің хлорофилл деңгейін өлшеуге болады, сол арқылы фермер қоректік заттардың жетіспеушілігін немесе өсімдіктің денсаулығындағы мәселені анықтай алады.

Қарапайым деректерді кең таралған түсті сенсорлар арқылы алуға болады, бірақ күрделі ақпаратты алу үшін инфрақызыл және қысқа толқынды сенсорлар қолданылады.

Ауыл шаруашылығындағы сенсорлардың жұмысы

Егер жапырақ ішкі жағынан зақымдалған болса, жапырақтардан түсетін жарықтың шағылуы инфрақызыл спектрде өзгереді, бұл судың жеткілікті мөлшерде емес екенін де көрсетуі мүмкін. Ауыл шаруашылығын қашықтықтан зондтаудағы ең сенімді модельдердің бірі қалыпты айырмашылықты өсімдік индексі немесе NDVI деп аталады..

Инфрақызыл және қызыл жиекті сенсорларды пайдалана отырып, NDVI моделі зақымдалған дақылдарды оңай анықтай алады, бұл фермерлерге дақылдарды сақтау үшін тиімді қарсы шаралар қабылдауға көбірек уақыт береді.

Бұл сенсорларды топырақтың денсаулығын тексеру және топырақтың тұздылығын өлшеу үшін де пайдалануға болады. Қажетсіз тұзды заттары бар топырақ инфрақызыл диапазонда жалпы ашық болады, бұл көбірек суару жүйесі мен тазартуды қажет ететін топырақты анықтауға көмектеседі.

Жылу сенсорларын пайдалану суару жүйесін оңтайландыруға көмектеседі. Кез келген көзден шығатын жылу инфрақызыл диапазонда жеңіл реңк ретінде көрсетіледі.

Суарудан кейін фермер су жүйелерінің нашарлығынан қай аймақтар жылу шығарып жатқанын тексеру үшін өз егістіктеріне әуеден ұзақ жиілікті инфрақызыл сенсорды немесе LWIR жібере алады, осылайша суару жүйесінің мәселелерін шешуге болады.

Спутниктік сенсорлар кең ауқымды сыйымдылықтарды қамти алады. Олар климаттық жағдайларды айналып өте алатындықтан, бау-бақша бақылауы үшін өте қолайлы. Радарлық және микротолқынды сенсорлардан басқа, спутниктерден келетін GPS дәл орналасқан жер туралы ақпаратты береді, бұл өздігінен басқарылатын ауыл шаруашылығы техникасы мен өздігінен жүретін ауыл шаруашылығы көліктері сияқты жаңа ауыл шаруашылығы инновацияларында маңызды рөл атқарады.

Ауыл шаруашылығындағы қашықтықтан зондтау және ГАЖ-ның рөлі мен артықшылықтары

Ол ауыл шаруашылығында маңызды рөл атқарады, себебі ол дақылдарды басқаруды жақсартуға, өнімділікті арттыруға және тұрақты егіншілік тәжірибелеріне ықпал ететін құнды ақпарат пен түсініктер береді. Ауыл шаруашылығында қашықтықтан зондтаудың маңыздылығының кейбір негізгі жолдары:

Егістік алқабын бағалау

Бау-бақша шаруашылығында қашықтықтан зондтаудың маңызды қолданылуының бірі - егістік алқабын бағалау. Әуе және спутниктік сенсорлардан алынған деректер егістік алқаптарын дәл талдауға мүмкіндік береді және апат немесе апат болған жағдайда тәуекелді бағалауға көмектеседі.

Ауыл шаруашылығындағы қашықтықтан зондтау және ГАЖ-ның рөлі мен артықшылықтары

Өсімдіктердің денсаулығын бағалау

Бұл фермерлер мен агрономдарға үлкен аумақтардағы дақылдардың денсаулығы мен күшін бақылауға мүмкіндік береді. Спутниктік немесе әуеден түсірілген суреттерді талдау арқылы олар стресстің, қоректік заттардың жетіспеушілігінің, аурулардың өршуінің немесе зиянкестердің шабуылының алғашқы белгілерін анықтай алады. Бұл ерте ескерту жүйесі уақтылы араласуларды және мақсатты емдеуді қамтамасыз етеді, дақылдардың шығынын азайтады және ресурстарды бөлуді оңтайландырады.

Өнімділікті бағалау және болжау

Деректер статистикалық модельдермен біріктіріліп, дақылдардың өнімділігін бағалауға және болжауға көмектеседі. Өсімдік индекстерін және шатыр жамылғысы мен биомасса сияқты бақылау факторларын талдау арқылы фермерлер өнімділіктің ықтимал ауытқуларын болжай алады және өнімдерін жинау, сақтау және сату бойынша хабардар шешімдер қабылдай алады.

Өсімдік ауруларын анықтау

Ауыл шаруашылығындағы GIS қашықтықтан зондтау бастапқы кезеңде үлкен аумақтардағы дақылдардың ластануы мен зиянкестердің шабуылын анықтауды жеңілдетеді. Бұл өндірушілерге егінді кез келген үлкен шығындардан қорғау үшін кез келген қарсы шараларды қолдануға жеткілікті мүмкіндік береді. Бұл спутниктік бейнелеу және зерттеу арқылы мүмкін болады.

Топырақ қасиеттері

Мүмкін, егіннің мол өнім алуын қамтамасыз етудің негізгі элементі топырақтың тиісті тірегі болуы мүмкін. Бұл егінге тікелей әсер етеді. Кез келген прогрессия ферманы басқару немесе егіншілік жүйесі топырақтың өзгеруіне әкеледі, бұл өз кезегінде топырақтың өндірістік қабілетіне әсер етеді.

Мысалы, топырақтың тұздылығы, топырақтың рН мәні, органикалық заттардың деңгейі және топырақ құрылымы сияқты сипаттамаларды қашықтықтан анықтау арқылы анықтауға болады және кез келген маңызды топырақ өңдеуін жүргізу үшін деректерді талдауға болады.

Топырақ ылғалдылығын картаға түсіру топырақтағы су мөлшерін дәл бағалауға мүмкіндік береді, бұл суару жүйесінің құрылымын жаңартуға көмектеседі.

Суаруды басқару

Су ауыл шаруашылығында маңызды ресурс болып табылады және оны пайдалануды оңтайландыруда маңызды рөл атқарады. Өсімдіктердің ылғалдылық деңгейін және булану жылдамдығын бағалау арқылы фермерлерге өз дақылдарының суға деген нақты қажеттілігін анықтауға көмектеседі.

Бұл ақпарат оларға тиімді суару стратегияларын енгізуге, су шығынын азайтуға және дақылдардың оңтайлы өсу үшін жеткілікті ылғал алуын қамтамасыз етуге мүмкіндік береді.

Су тасқынының әсері

Жер серігіне негізделген сенсорлар және жердегі сенсорлар арқылы жиналған деректер арқылы шығынды дәл бағалау үшін көптеген нақты ақпарат беруге болады.

Жауын-шашынның көптігінен су тасқыны болған жағдайда, дренаждық жүйелері нашар жерлер судың батып кету қаупіне ұшырайды, бұл өнім мен өнімділіктің айтарлықтай жоғалуына әкеледі.

Шығындарды бағалау залалды бақылауды одан әрі жоспарлауға және шығындарды барынша азайту үшін қарсы шаралар қабылдауға көмектеседі..

NATCAT модельдеу

Ауыл шаруашылығындағы қашықтықтан зондтау табиғи апаттардың ағымдағы қауіптерін бағалауға және болжауға көмектеседі. Сенсорлар беретін ақпаратты және тұрақты тәуекелдердің әрекетін пайдалану.

Tол тәуекелдерді картаға түсіруді және компьютерлік модельденген апат модельдері арқылы жасалған қауіптерді бағалау арқылы қауіптерді есептеуді талап етеді.

Тарихи ақпараттың көмегімен дайындалған және әртүрлі сенсорлардан жиналған ақпаратты ұсынатын қашықтықтан зондтау карталары су тасқыны қаупі жоғары және су тасқыны қаупі жоғары аймақтарды анықтауға көмектеседі.

Бұл егіншілікке көмектеседі, себебі қауіп деңгейі жоғары аймақтарға егіс егілмейді және келесі маусымда су тасқынынан жақсы қорғау үшін өңделеді.

Егіндіктердің зақымдануын бағалау үшін дрон кескінін талдау

Дронмен түсірілген суреттерді талдау бұршақ жауу, ағаштарды санау және шапқыншылықтардан болған залалды бағалау үшін дақылдарды бағалауда қолданылады. Дронмен түсірілген суреттер кіріс кеңістіктік ажыратымдылық сияқты дәл. Оны талапқа сәйкес арттыруға болады.

Қоректік заттарды басқару

Бұл қоректік заттардың жетіспеушілігін бағалауға және тыңайтқыштарды енгізу тәжірибелерін басқаруға көмектеседі. Спектрлік шағылысу үлгілерін талдау арқылы фермерлер егістіктің қоректік заттар деңгейі әртүрлі аймақтарын анықтай алады.

Бұл тыңайтқыштарды мақсатты түрде қолдануға, артық пайдалануды және қоршаған ортаның ластануын азайтуға, сонымен бірге дақылдардың қоректік заттардың сіңуін және өнімділігін арттыруға мүмкіндік береді.

Қоршаған ортаға әсерді бағалау

Бұл ауылшаруашылық тәжірибелерінің қоршаған ортаға әсерін бағалау құралын ұсынады. Ол топырақ эрозиясын бақылауға, табиғатты қорғау шараларының тиімділігін бағалауға және тыңайтқыштардың шамадан тыс ағып кетуі немесе пестицидтердің ағып кетуі сияқты ықтимал ластану аймақтарын анықтауға көмектеседі.

Бұл ақпарат тұрақты ауыл шаруашылығы тәжірибелерін енгізуді, қоршаған ортаға теріс әсерлерді азайтуды және ұзақ мерзімді ауыл шаруашылығының тұрақтылығын ілгерілетуді қолдайды.

Қашықтықтан зондтау технологияларының мүмкіндіктерін пайдалану арқылы фермерлер мен ауыл шаруашылығы мамандары неғұрлым хабардар шешімдер қабылдай алады, ресурстарды бөлуді оңтайландыра алады және тұрақты тәжірибелерді енгізе алады. Бұл өнімділіктің артуына, қоршаған ортаға әсердің азаюына және азық-түлік қауіпсіздігінің жақсаруына әкеледі, сайып келгенде фермерлерге де, тұтынушыларға да пайда әкеледі.

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