GeoPard және Корнелл университетінің CAST пен NMSP мәліметтерге негізделген ауыл шаруашылығы саласындағы ынтымақтастығы

Корнелл университетінің «Болашақ ферма» ауылшаруашылық жүйелерін сынау және көрсету алаңы (CAST) мен Корнеллдың қоректік заттарды басқару Spear бағдарламасы (NMSP) GeoPard Agriculture дәл ауылшаруашылық платформасымен бірігіп, шикі өнімділік деректерін іс-қимылға жарамды ауылшаруашылық ұсыныстарына айналдырды.

CAST – Нью-Йорк штатындағы үш нақты фермадан тұратын кластер – “Болашақ ферма” технологияларын сынақтан өткізетін алаң болып табылады және дақыл мен сүт өндіру саласындағы деректерге негізделген шешімдерді дамытады. NMSP командасы зерттеулер жүргізеді, технология мен білімді беруді жеңілдетеді және дала дақылдарының қоректік заттарды басқару бойынша тиімді стратегияларды фермаларда енгізуге көмектеседі, бұл Нью-Йорк штатындағы фермалардың тұрақтылығын арттыруға ықпал етеді.

GeoPard CAST және NMSP-пен бірлесіп деректерді өңдеуді жетілдірілген сандық агрономиялық құралдарға айналдыру үстінде – ғылым, технология және фермерлердің тәжірибелік сынақтарының үйлесімі, бұл дәл егіншіліктің болашағын көрсетеді.

Корнеллдің CAST және NMSP

CAST – АҚШ Ауыл шаруашылығы департаментінің (USDA) NIFA “Болашақ ферма” бастамасының құрамдас бөлігі және Корнелл цифрлық ауыл шаруашылығы институтының қарамағында жұмыс істейді. CAST үш коммерциялық ауқымдағы (егіс және сүт) ферманы бірыңғай ғылыми-зерттеу және әзірлеу экожүйесі аясында біріктіреді. Оның миссиясы – нақты ауыл шаруашылығы жағдайларында интеграцияланған дәл ауыл шаруашылығы технологияларын (робототехникадан деректерді талдауға дейін) сынау және көрсету.

Сонымен қатар, доктор Кирин Кеттерингс жетекшілік ететін Қоректік заттарды басқару бойынша жетекші бағдарлама (Nutrient Management Spear Program, NMSP) топырақ пен дақылдарға қатысты қолданбалы зерттеулер мен кеңейту жұмыстарына бағытталған. NMSP командасы шаруашылықтардағы қоректік заттардың пайдаланылуын және өнімділіктің өзгергіштігін бағалайды; мысалы, ол “өнім тұрақтылығы аймақтарын” енгізді, онда үш жылдан немесе одан да көп жылғы өнім деректерін біріктіріп, тұрақты жоғары өнімді және төмен өнімді аймақтарды, сондай-ақ өзгергіш учаскелерді картаға түсіреді.

Бұл тұрақтылық аймақтарының карталары (Q1–Q4 аймақтары – жоғары/төмен өнімділіктің тұрақтылығын көрсетеді) және біржолақты кеңістіктік бағалау тәсілі (Single-strip Spatial Evaluation Approach, SSEA) сияқты жаңа тәжірибе жобалары фермерлерге алқаптағы ішкі өзгергіштікті ескере отырып, басқару шараларының тиімділігін тәжірибелік зерттеулер арқылы тексеруге көмектеседі.

GeoPard ауыл шаруашылығы платформасы

GeoPard Agriculture кез келген геокеңістік ауылшаруашылық деректерін өңдейтін бұлттық аналитика қозғалтқышын ұсынады. GeoPard-тың айтуынша, бұл платформа “дәл ауылшаруашылығы үшін бейтарап бұлттық аналитика қуат орталығы” болып табылады және көпқабатты, көпжылдық деректерді өңдей алады. Іс жүзінде GeoPard өнімділік мониторы файлдарын, топырақ карталарын, спутниктік суреттерді және тағы басқаларды қабылдап, қолдануға дайын карталар мен рецепттер жасайды. Негізгі мүмкіндіктерге бірнеше жылдық басқару аймақтарын және өзгермелі мөлшерлемелі рецепт (VRA) карталарын құру, егін өнімділігі деректерінің егжей-тегжейлі талдауы және дақылдарды бақылау құралдары кіреді.

Мысалы, GeoPard шикі комбайндағы өнім деректерін тазалап, калибрлей алады және тіпті синтетикалық өнім карталарын (саттелит/дрондан алынған мәліметтер негізінде өнімді бағалау) жасап, тарихи деректер жетіспейтін жерлерді толтыра алады. Сонымен қатар, платформа топография мен топырақ деректерін талдауды, 3D алаңды визуализациялауды, қолданылған деректерді салыстыруды және тағы басқаларды қолдайды.

• Басқару аймағы және VRA карталау: GeoPard өнімділік/топырақ қабаттарын пайдалана отырып, дала аймақтарын анықтайды және дәл енгізу үшін рецептілік карталар жасайды.
• Өнім деректерін өңдеу: Жүйе орақ жинау құрылғысының өнімділік жазбаларын автоматты түрде тазалап, калибрлейді және көпжылдық пен қашықтықтан зондтау деректері негізінде синтетикалық өнімділік карталарын жасай алады.
• Егін мен дала мониторингі: Спутниктік негізделген құралдар мен көпиндекстік талдау дақылдардың өнімділігі мен шектеуші факторлардың жыл сайынғы кеңістіктік тенденцияларын анықтауға көмектеседі.

Ынтымақтастық зерттеулер және дала сынақтары

Осы ынтымақтастық аясында CAST пен NMSP GeoPard Agriculture платформасын шикі жүгері силосы мен дән өнімділігі мониторы деректерін таза өнімділік карталарына және өнімділіктің тұрақтылық аймақтарына өңдеу, сондай-ақ синтетикалық өнімділік деректерін жасаудың дәлдігін бағалау үшін зерттеп жатыр.

Quirine Ketterings және оның NMSP командасы CAST алаңдарынан алынған деректерді пайдалана отырып, GeoPard алгоритмдерінің өнімді картаға түсіру дәлдігін бағалап, жақсартумен қатар бүкіл алаң бойынша және тәжірибелер үшін синтетикалық өнімді анықтайды. GeoPard-пен бірге Ketterings және оның командасы деректер сапасы мен протоколдарды бағалап, бірнеше жылғы деректері бар алаңдар үшін өнім тұрақтылығы аймақтарының карталарын жасауды жүзеге асырады.

Фото: Мэделин Хэнском/NMSP

Олардың мақсаты – дәстүрлі фермадағы зерттеу сынақтарын да, алқаптағы өнімділіктің өзгергіштігі туралы білімді пайдаланатын жаңа әзірленген біржолақты кеңістіктік бағалау тәсілі (SSEA) сынақтарын да талдауға қабілетті болу. Ынтымақтастықтың негізгі аспектілері мыналарды қамтиды:

1. Деректерді интеграциялау: CAST-тың өнім жинау және дәлдік деректері GeoPard жүйесінде өңделіп, шикі файлдарды геокоординатталған өнімділік карталары мен көрсеткіш қабаттарына айналдырады.
2. Алгоритмді растау: GeoPard-тың өнімді карталау және синтетикалық өнімділік алгоритмдері CAST/NMSP-нің қатаң фермалық сынақ деректеріне сүйене отырып тексеріліп, нақты өлшеулер негізінде технологияны жетілдіреді.
3. Кеңістіктік талдау: Команда бірнеше жылғы деректер негізінде өнімділіктің тұрақтылық аймақтарының карталарын жасап, GeoPard модельдерінің нақты дала үлгілерін қаншалықты дәл көрсететінін бағалайды.
4. Инновациялық сынақ жобасы: SSEA сияқты жаңа әдістер GeoPard-тың кеңістіктік талдауымен қолдау көрсетіле отырып, өңдеулерді тиімді салыстыру үшін алқап ішіндегі өнім үлгілерін пайдаланады.

Корнелл мен GeoPard бірлесіп жұмыс істей отырып, платформаның нәтижелерінің ауылшаруашылық шындығына негізделуін қамтамасыз етеді. GeoPard озық модельдеуді (соның ішінде спутниктік өнімділік есептеуді) пайдаланса да, осы деректерге бай Корнелл фермаларында жүргізілетін тексеру оның ұсыныстарын сенімдірек етеді. Ғылым, технология және нақты дала тәжірибесінің бұл үйлесімі кері байланыс циклін қалыптастырады: дақыл өсірушілер мен зерттеушілер дәлірек ауылшаруашылық құралдарынан бірдей пайда көреді.

Практикалық әсер: Тұрақты дәл ауыл шаруашылығына қарай

Негізгі мақсат – зерттеу нәтижелерін фермерлерге практикалық нұсқаулыққа айналдыру. Өнімді бақылау мен карталау фермерлерге алқап ішіндегі өзгергіштікті көруге мүмкіндік беріп, жалпылама өңдеулердің орнына мақсатты іс-шаралар жүргізуге жағдай жасайды. Шын мәнінде, зерттеулер көрсеткендей, тұрақты өнім карталары фермерлерге “қай алқап аймақтарының жақсы өнім беретінін және қайсыларына жақсарту қажет екенін көріп, дәлірек әрекеттерді жоспарлауға” көмектеседі.

Мысалы, фермер GeoPard карталарын дақылдардың өнімділігі алаңның орташа көрсеткішімен салыстырғанда төмен болған жерлерге ғана тыңайтқыш жағу үшін немесе тұрақты түрде төмен өнім беретін аймақтарда қоршаған ортаны қорғау шараларын қолдану үшін пайдалана алады. Тазаланған деректерді, өнім тұрақтылығын талдау карталарын және синтетикалық эталондық көрсеткіштерді ұсынып, Cornell–GeoPard серіктестігі шығын жағынан тиімді әрі экологиялық ақылды шешімдер қабылдауға қолдау көрсетеді.