Метка: Егінді бақылау

Интеграцияланған ферма деректері аналитикасы агрономиялық шешімдерді қалай жақсартады

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Интеграцияланған ферма деректері аналитикасы агрономиялық шешімдерді қалай жақсартады

Сіз топырақ сынақтары, өнімділік карталары, спутниктік суреттер мен техника деректерін сағаттап үйлестіріп, агрономиялық шешімдеріңіз әлі де болжамға ұқсайды. Ферма деректерін бір платформада біріктіру бәрін өзгертеді. GeoPard Agriculture көмегімен жасанды интеллект негізіндегі аналитика шашыраңқы ақпаратты айқын басқару аймақтарына және дәл VRA карталарына айналдырады. Осы біріктірілген тәсіл агрономиялық шешім қабылдауды қалай жетілдіріп, инвестициялық қайтарымыңызды арттыратынын білу үшін оқуды жалғастырыңыз. https://www.morningagclips.com/agriculture-data-analytics/

Интеграцияланған ферма деректерінің күші

Ферма деректерінің толық спектрін пайдалану ауыл шаруашылығына деген тәсіліңізді түбегейлі өзгерте алады. Әртүрлі деректер түрлерін біріктіру фермадағы шешім қабылдауды қалай жақсарта алатынына тереңірек үңілейік.

Өнімділік деректерін талдау бойынша түсініктер

Өнімділік деректеріңізді түсіну өте маңызды. Бұл сіздің фермаңыздың өнімділігінің тарихын баяндайды. Егжей-тегжейлі талдау арқылы сіз үлгілерді анықтап, жақсартуға қажетті аймақтарды таба аласыз. Егіс алқабыңыздың қай бөлігінде ең жоғары өнім алынатынын дәл білетініңізді елестетіңіз. Бұл – өнімділік деректерін талдаудың күші. Сіз ең қажет жерлерде өнімділікті арттырып, қажетсіз жерлерде шығындарды азайта аласыз. Өнімділік деректеріне назар аудара отырып, сіз түпкі нәтижеге тікелей әсер ететін ақпаратқа негізделген шешімдер қабылдай аласыз.

Топырақ сынау карталау әдістері

Топырақ – кез келген шаруашылықтың іргетасы. Оның құрамы мен саулығын білу өте маңызды. Топырақ талдауының картасы далалардағы қоректік заттар деңгейін көзбен көруге мүмкіндік береді. Бұл тыңайтқышты дұрыс мөлшерде және қажетті жерлерге қолдануға көмектеседі. Топырақ сапасын картаға түсіру арқылы қажеті жоқ аймақтарға ресурстарды ысырап етуден аулақ боласыз. Бұл дәлдік ақшаны үнемдеуге және өнімнің сау өсуіне ықпал етеді.

Топография және спутниктік бейнелерді талдау

Жер бедері су ағысы мен қоректік заттардың таралуына әсер етеді. Топографиялық талдау осы факторлар туралы түсінік береді. Спутниктік суреттермен бірге пайдаланғанда, егістеріңізді жоғарыдан көзбен шолуға мүмкіндік туады. Спутниктік деректер уақыт өте келе болатын өзгерістерді көрсетіп, жер деңгейінде байқалмайтын тенденцияларды анықтайды. Бұл ақпарат суаруды жоспарлауға және эрозияны болдырмауға көмектесіп, ферманың тиімділігін арттырады.

Агрономиялық шешім қабылдауды жетілдіру

Әртүрлі дереккөздерді біріктіргенде агрономиялық шешімдеріңіз стратегиялық сипатқа ие болады. Осы интеграцияның шаруашылық тәжірибеңізді қалай жетілдіре алатынын қарастырайық.

Тұрақты басқару аймақтарын құру

Тұрақты басқару аймақтары тиімді егіншіліктің негізі болып табылады. Бұл аймақтар – алқап ішіндегі басқару тәсілдеріне бірдей жауап беретін учаскелер. Осы аймақтарды анықтау арқылы әрқайсысына жекеленген тәсілді қолдануға болады. Бұл су мен тыңайтқыш сияқты ресурстарды дәлірек қолдануды білдіреді. Тұрақты аймақтар тұрақты нәтижелерге әкеліп, болжауды азайтып, өнімділікті арттырады.

Өзгермелі мөлшерлеме қосымша карталары түсіндірілді

Өзгермелі норма карталары (VRA) ойынның ережесін түбегейлі өзгертеді. Олар тұқым мен тыңайтқыш сияқты ресурстарды дәл қажет жерге қолдануға мүмкіндік береді. VRA карталары топырақ сынақтары, өнімділік деректері және топография мәліметтері негізінде жасалады. Бұл дәлдік алқабыңыздың әрбір бөлігіне дәл қажетті мөлшерде ресурс жеткізуді қамтамасыз етеді. Нәтижесінде қалдық азайып, дақылдардың өнімділігі жақсарады.

ЖИ негізіндегі аналитиканың артықшылықтары

Жасанды интеллект шикі деректерді іс-қимылға жарамды түсініктерге айналдырады. Жасанды интеллекттің көмегімен сіз күрделі деректер жиынтығын жылдам әрі дәл өңдей аласыз. Бұл технология сіз байқамай қалуы мүмкін трендтер мен аномалияларды анықтайды. Жасанды интеллектіні пайдалана отырып, егуден жинауға дейінгі әрбір шешімді оңтайландырасыз. Жасанды интеллектіні енгізуге кешіккен сайын тиімділікті арттыру және инвестициялардың қайтарымын (ROI) жақсарту мүмкіндіктерінен айырыласыз.

GeoPard Agriculture: Сіздің агротехнологиялық шешіміңіз

GeoPard Agriculture осы барлық мүмкіндіктерді біріктіретін жан-жақты платформаны ұсынады. Ендеше, ол сіздің ауылшаруашылық операцияларыңызды қалай қолдағанын көрейік.

John Deere операциялар орталығын интеграциялау

GeoPard John Deere Operations Center жүйесімен мінсіз үйлесіп, сіздің қолданыстағы жүйеңізді жетілдіреді. Бұл интеграция платформалар арасындағы деректер ағынын жеңілдетеді. Сіздің техникаңыз туралы деректер GeoPard аналитикасымен бірігіп, фермаңыздың жұмыс көрсеткіштерінің толық көрінісін береді. Бұл синергия операцияларды оңтайландырып, шешім қабылдауды жақсартады.

Ауыл шаруашылығындағы инвестициялардың қайтарымын талдау

Инвестициядан қайтарымыңызды түсіну өте маңызды. GeoPard әртүрлі ферма операциялары бойынша инвестициядан қайтарымын талдауға арналған құралдар ұсынады. Кірістер мен шығыстарды зерттей отырып, шығындарды қысқартып, пайданы барынша арттыруға болатын салаларды анықтай аласыз. Бұл талдау ұзақ мерзімді ферма тұрақтылығы үшін аса маңызды.

Бүгін тегін сынақ мерзіміңізді бастаңыз

GeoPard Agriculture сізге деректерге негізделген шешімдерді сенімді түрде қабылдауға мүмкіндік береді. GeoPard-ты бүгін сынап көріп, егіс алқаптарыңыздың әлеуетін ашыңыз. Көшпелі аналитика мен интеграция мүмкіндіктеріне қол жеткізу арқылы сіз егін шаруашылығы операцияларыңызды оңтайландырып, агрономиялық шешім қабылдау деңгейін көтере аласыз. Күтпеңіз — тегін сынақ мерзіміңізді қазір бастап, дәл ауыл шаруашылығына алғашқы қадамды жасаңыз.

Прецизионды ауыл шаруашылығындағы ең үлкен қиындықтарыңызды анықтап, шешімдер әзірлеуді бастаңыз.

Plan, Apply, Analyze: GeoPard Use Cases for VRA and Post Season ROI

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Plan, Apply, Analyze: GeoPard Use Cases for VRA and Post Season ROI

Most precision agriculture tools stop short when it comes to linking pre-season planning with post-season results. You need a platform that ties your management zones and VRA maps directly to yield and ROI analysis. GeoPard Agriculture does exactly that—combining soil, satellite, and machinery data so you can plan smarter, apply precisely, and measure returns with confidence. Let’s explore workflows that put your data to work all season long. For more insights, visit our field potential and yield data analysis page.

GeoPard for Agronomic Planning

GeoPard далалық потенциал карталары мен өнімділік деректері

GeoPard Field Potential is your start into Precision Agriculture

Stepping into the world of agronomic planning, GeoPard offers more than just data. It turns your field insights into actionable strategies.

Crafting Management Zones

Creating басқару аймақтары is crucial. With GeoPard, you can use varied data layers to draw precise zones. This means you can focus your resources exactly where they’re needed. For example, using soil type and crop health data, you’ll know precisely where to increase or reduce inputs. This way, not only do you save costs, but you also boost productivity.

Imagine a farmer using satellite and soil data to craft zones. They notice a patch needing more nutrients. With GeoPard, they adjust their plan, apply the right amount, and watch the crops thrive. This precise application is how you turn data into yield. Want to learn more about creating management zones? Check out our detailed guide.

Precision Agriculture Software Tools

GeoPard’s tools offer more than just data aggregation. They provide a comprehensive look at your farm’s health. From satellite images to soil tests, you have everything at your fingertips. These tools help you plan efficiently, ensuring every seed, drop of water, and ounce of fertilizer is used wisely.

Consider the impact: A user can reduce input wastage by up to 30%. That’s real savings and real impact on your bottom line. Plus, you’re helping the environment by minimizing runoff and over-application. Ready for the next step? Explore how these tools can revolutionize your farm management in our software tools overview.

In-Season Monitoring with GeoPard

Once your plan is in place, in-season monitoring helps ensure everything stays on track. GeoPard offers intuitive tools for real-time insights.

Leveraging NDVI Satellite Imagery

NDVI satellite imagery is a game-changer. By assessing vegetation health, you can spot issues before they become costly problems. Picture this: you notice a field section with declining NDVI values. With GeoPard, you identify a pest issue and address it promptly, saving your crop.

These images update every few days, providing fresh insights into your fields. This frequency means you’re never in the dark about what’s happening on your farm. By staying informed, you make timely decisions that can save you money and maximize yield. For more on NDVI, dive into our satellite monitoring tutorials.

Crop Monitoring with Yield Data

Monitoring doesn’t stop with satellites. Өнім деректері offers another layer of insight. Use it to track performance and make adjustments. Imagine discovering a particular seed variety outperforms others. You can pivot your strategy to focus on what works best.

With GeoPard, you can compare yields year-on-year, identifying long-term trends and making informed decisions. This level of detail is what sets successful farms apart. Curious about maximizing yield data? Visit our analytics tutorials.

Post-Season ROI Analysis

Finally, post-season analysis ties everything together. It’s where strategy meets results, and GeoPard excels in delivering clear insights.

Examining Variable Rate Applications

Evaluating your variable rate applications (VRA) helps you understand what worked and what didn’t. GeoPard provides detailed maps and reports to review application efficiency. Did varying fertilizer rates impact yield as expected? You’ll have the data to know for sure.

This analysis is not just about learning; it’s about growing better next season. By understanding the impact of your VRA decisions, you enhance future outcomes. To see how others have benefited, check out this VRA use case.

Integrating John Deere Operations Center

GeoPard’s integration with the John Deere Operations Center offers seamless data flow. This integration means you can access all your farm data in one place, simplifying management tasks. Picture managing your operations with ease, thanks to synchronized data.

The integration supports data-driven decisions, improving efficiency and boosting your ROI. With everything connected, you’re better equipped to handle challenges and seize opportunities. Learn more about this powerful integration in our John Deere Operations Center overview.

By leveraging GeoPard’s comprehensive suite of tools, you transform your approach to farming. From planning to post-season analysis, each stage is enhanced, ensuring you get the most from your fields. Don’t wait to maximize your farm’s potential—start using GeoPard today!

Learn how precise data can reveal your farm’s hidden challenges.

Automated Field Boundaries Detection Model for Precision Agriculture by GeoPard

-де жарияланды Muhammad Farjad арқылы

GeoPard have completed a successful development of an automated field boundaries detection model using mutli-year satellite imagery, accurate cloud and shadow detection, and advanced proprietary algorithms, including deep neural networks.

The GeoPard field detection model has achieved a state-of-the-art accuracy of 0.975 on the Intersection over Union (IoU) metric, validated across diverse regions and crop types globally.

Check out these images to see the results in Germany (average field size is 7 hectares):

1 - Raw Sentinel-2 image

1 – Raw Sentinel-2 image

3 - Segmented field boundaries

2 – Super-resolution Sentinel-2 image by GeoPard (1 meter resolution)

2 - Super-resolution Sentinel-2 image by GeoPard

3 – Segmented field boundaries, 0.975 Intersection over union (IoU) accuracy metric, across multiple international regions and crop types.

Integration into our API and GeoPard application is coming soon. This automated and cost-effective method helps predict yields, benefits governmental organizations, and assists large landowners who often need to update field boundaries between seasons.

GeoPard’s approach utilizes multi-year crop vegetation trends using multi-factor analysis and crop rotation.

 

The model is accessible via the GeoPard API on a pay-as-you-go basis, offering flexibility without the need for costly subscriptions.

 

What is Field Boundaries Delineation?

Field boundaries delineation refers to the process of identifying and mapping the boundary of agricultural fields or parcels of land. It involves using various techniques and data sources to demarcate the limits of individual fields or agricultural plots.

Traditionally, field boundaries were delineated manually by farmers or landowners based on their knowledge and observations.

However, with advancements in technology, particularly in remote sensing and geographic information systems (GIS), automated and semi-automated methods have become increasingly prevalent.

One common approach is the analysis of satellite or aerial imagery. High-resolution images captured by satellites or aircraft can provide detailed information about the landscape, including the boundaries between different land parcels.

Image processing algorithms can be applied to these images to detect distinct features such as changes in vegetation type, color, texture, or patterns that indicate the presence of field boundaries.

Another technique involves using LiDAR (Light Detection and Ranging) data, which uses laser beams to measure the distance between the sensor and the Earth’s surface.

LiDAR data can provide detailed elevation and topographic information, allowing for the identification of subtle variations in terrain that may correspond to field boundaries.

Additionally, geographic information systems (GIS) play a crucial role in delineation of field boundaries.

GIS software allows for the integration and analysis of various data layers, including satellite imagery, topographic maps, land ownership records, and other relevant information. By combining these data sources, GIS can aid in the interpretation and identification of field boundaries.

The accurate delineation of field is essential for several reasons. It facilitates better management of agricultural resources, enables precision farming techniques, and supports the planning and implementation of agricultural practices such as irrigation, fertilization, and pest control.

Accurate field boundary data also assists in land administration, land-use planning, and compliance with agricultural regulations.

How it is useful?

It plays a crucial role in agriculture and land management, providing several benefits and importance supported by evidence and global figures. Here are some key points:

1. Precision Agriculture: Accurate field boundaries help in implementing precision agriculture techniques, where resources such as water, fertilizers, and pesticides are precisely targeted to specific areas within fields.

According to a report by the World Bank, precision agriculture technologies have the potential to increase crop yields by 20% and reduce input costs by 10-20%.

2. Efficient Resource Management: It enables farmers to better manage resources by optimizing irrigation systems, adjusting fertilization practices, and monitoring crop health. This precision reduces resource wastage and environmental impact.

The Food and Agriculture Organization (FAO) estimates that precision agriculture practices can reduce water usage by 20-50%, decrease fertilizer consumption by 10-20%, and reduce pesticide usage by 20-30%.

3. Land Use Planning: Accurate field boundary data is essential for land use planning, ensuring efficient utilization of available agricultural land. It allows policymakers and land managers to make informed decisions regarding land allocation, crop rotation, and zoning.

This can lead to increased agricultural productivity and improved food security. A study published in the Journal of Soil and Water Conservation found that effective land use planning could increase global food production by 20-67%.

4. Farm Subsidies and Insurance: Many countries provide agricultural subsidies and insurance programs based on field boundaries. Accurate delineation helps in determining eligible land areas, ensuring fair distribution of subsidies, and calculating insurance premiums accurately.

For instance, the European Union’s Common Agricultural Policy (CAP) relies on accurate field boundaries for subsidy calculations and compliance monitoring.

5. Land Administration and Legal Boundaries: Field boundaries delineation in agriculture is crucial for land administration, property rights, and resolving land disputes. Accurate maps of field boundaries help establish legal ownership, support land registration systems, and facilitate transparent land transactions.

The World Bank estimates that only 30% of the world’s population has legally documented rights to their land, highlighting the importance of reliable field boundary data for secure land tenure.

6. Compliance and Environmental Sustainability: Accurate field boundaries aid in compliance monitoring, ensuring adherence to environmental regulations and sustainable farming practices.

It helps identify buffer zones, protected areas, and areas prone to erosion or water contamination, enabling farmers to take appropriate measures. Compliance with environmental standards enhances sustainability and reduces negative impacts on ecosystems.

According to the FAO, sustainable farming practices can mitigate up to 6 billion tons of greenhouse gas emissions annually.

These points illustrate its usefulness and importance in agriculture and land management. The evidence and global figures presented support the positive impacts it can have on resource efficiency, land use planning, legal frameworks, environmental sustainability, and overall agricultural productivity.

In summary, field boundaries delineation in agriculture is the process of identifying and mapping the boundary of agricultural fields or parcels of land. It relies on various techniques such as satellite imagery analysis, LiDAR data, and GIS to accurately define and demarcate these boundaries, enabling effective land management and agricultural practices.

Vegetation Indices and Chlorophyll Content

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

GeoPard extends the family of supported chlorophyll-linked vegetation indices with

  • Canopy Chlorophyll Content Index (CCCI)
  • Modified Chlorophyll Absorption Ratio Index (MCARI)
  • Transformed Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (TCARI)
  • ratio MCARI/OSAVI
  • ratio TCARI/OSAVI

They help to understand the current crop development stage including

  • identification of the areas with nutrient demand,
  • estimation of the nitrogen removal,
  • potential yield evaluation,

And the insights are used for precise Nitrogen Variable Rate Application maps creation.

Read More: Which index is the best to use in the precisionAg

Read More: GeoPard vegetation indices

Vegetation Indices and Chlorophyll ContentCanopy Chlorophyll Content Index (CCCI) vs Modified Chlorophyll Absorption Ratio Index (MCARI) vs Transformed Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (TCARI) vs Ratio MCARI/OSAVI

What is Vegetation Indices?

Vegetation indices are numerical values derived from remotely sensed spectral data, such as satellite or aerial imagery, to quantify the density, health, and distribution of plant life on the Earth’s surface.

They are commonly used in remote sensing, agriculture, environmental monitoring, and land management applications to assess and monitor vegetation growth, productivity, and health.

These indices are calculated using the reflectance values of different wavelengths of light, particularly in the red, near-infrared (NIR), and sometimes other bands.

The reflectance properties of vegetation vary with different wavelengths of light, allowing for the differentiation between vegetation and other land cover types.

Vegetation typically has strong absorption in the red region and high reflectance in the NIR region due to chlorophyll and cell structure characteristics.

Some widely used vegetation indices include:

  • Normalized Difference Vegetation Index (NDVI): It is the most popular and widely used vegetation index, calculated as (NIR – Red) / (NIR + Red). NDVI values range from -1 to 1, with higher values indicating healthier and denser vegetation.
  • Enhanced Vegetation Index (EVI): This index improves upon NDVI by reducing atmospheric and soil noise, as well as correcting for canopy background signals. It uses additional bands, such as blue, and incorporates coefficients to minimize these effects.
  • Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI): SAVI is designed to minimize the influence of soil brightness on the vegetation index. It introduces a soil brightness correction factor, enabling more accurate vegetation assessments in areas with sparse or low vegetation cover.
  • Green-Red Vegetation Index (GRVI): GRVI is another simple ratio index that uses the green and red bands to assess vegetation health. It is calculated as (Green – Red) / (Green + Red).

These indices, among others, are used by researchers, land managers, and policymakers to make informed decisions regarding land use, agriculture, forestry, natural resource management, and environmental monitoring.

Нормаланған айырмашылық ылғалдылық индексі

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

The number of vegetation indices supported by GeoPard is continuously growing. GeoPard team introduces the Normalized Difference Moisture Index (NDMI). The index determines vegetation water content and normalized difference water index (NDWI). It is useful for finding the spots with existing water stress in plants.

Lower NDMI values mark the spots where the plants are under stress from insufficient moisture.
On the other side, lower normalized difference water index values following the vegetation peak highlight the spots that are becoming ready for harvesting first.

The difference of the vegetation relative water content between two satellite images (Sentinel-2 constellation in this case)

The difference of the vegetation relative water content between two satellite images (Sentinel-2 constellation in this case)

In the following screenshots, you can find the NDMI zones generated based on June 19 (vegetation peak) and July 6 satellite images and the equation map representing the NDMI difference.

Normalized Difference Moisture Index calculated on top of Planet / Sentinel-2 / Landsat imageNDMI calculated on top of Planet / Sentinel-2 / Landsat image

What is Moisture Index?

It is a measure or calculation used to assess the moisture content or availability in a specific area or region. It is typically derived from various environmental factors such as precipitation, evapotranspiration, soil properties, and vegetation cover.

It provides a relative indication of the wetness or dryness of an area, helping to identify potential water stress or drought conditions.

It is a valuable tool for monitoring and managing water resources, agricultural planning, and understanding the ecological conditions of a particular region.

What is Normalized Difference Moisture Index?

Normalized Difference Moisture Index (NDMI) is a vegetation index derived from remote sensing data to assess and monitor the moisture content of vegetation. Like other vegetation indices, it is computed using spectral reflectance values from satellite or aerial imagery.

It is particularly useful in monitoring plant water stress, assessing drought conditions, estimating fire risk, and studying the impacts of climate change on vegetation.

It is calculated using the Near-Infrared (NIR) and Shortwave Infrared (SWIR) bands, which are sensitive to the moisture content in vegetation. The formula for NDMI is:

NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

NDWI values typically range from -1 to 1, with higher values indicating higher vegetation moisture content and lower values indicating lower moisture content or water stress in the vegetation. Negative NDMI values can be associated with non-vegetated areas or areas with very low moisture content.

What is NDWI?

NDWI, or Normalized Difference Water Index, is a remote sensing index used to quantify and assess water content or water-related features in vegetation or landscapes.

It is calculated by analyzing the reflectance of near-infrared and green light bands from satellite or aerial imagery. It is particularly useful for identifying water bodies, monitoring changes in water availability, and assessing vegetation health.

By comparing the absorption and reflection of different wavelengths, it provides valuable information for applications such as drought monitoring, hydrological analysis, and ecosystem management.

Visualization of NDMI to Determine Normalized Difference Water Index

Visualizing the NDMI involves processing satellite or aerial imagery, calculating the NDMI values, and then displaying the results as a color-coded map or image. Here are the general steps to visualize NDMI:

  • Acquire satellite or aerial imagery: Obtain multispectral imagery from a satellite or aerial platform, such as Landsat, Sentinel, or MODIS. Ensure that the imagery includes the necessary bands: Near-Infrared (NIR) and Shortwave Infrared (SWIR).
  • Pre-process the imagery: Depending on the data source, you may need to preprocess the imagery to correct for atmospheric, geometric, and radiometric distortions. Convert the digital numbers (DN) in the image to spectral reflectance values.
  • Calculate NDMI: For each pixel in the image, use the NIR and SWIR reflectance values to compute the NDMI using the formula: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Color mapping: Assign a color palette to the NDMI values. Typically, a continuous color scale is used, ranging from one color (e.g., red) for low NDMI values (indicating low moisture content) to another color (e.g., green) for high NDMI values (indicating high moisture content). You can use software like QGIS, ArcGIS, or programming libraries like Python’s Rasterio and Matplotlib to create a color map.
  • Visualize the NDMI map: Display the NDMI map or image using GIS software, a programming library, or an online platform. This will allow you to analyze the spatial distribution of vegetation moisture content and identify areas of water stress or high moisture.
  • Interpretation and analysis: Use the NDWI visualization to assess vegetation health, monitor drought conditions, or evaluate fire risk. You can also compare normalized difference water index maps from different time periods to analyze changes in vegetation moisture content over time.

Remember that different software tools or programming libraries may have slightly different workflows, but the overall process will be similar. Additionally, you can overlay other data layers, such as land use, elevation, or administrative boundaries, to enhance your analysis and better understand the relationships between vegetation moisture content and other factors. 

Деректер қабаттарының қиылысуымен автоматтандырылған дақылдарды бақылау

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

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

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

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

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

 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Егін бақылау деген не?

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

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

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

Автоматтандырылған дақылдар деректері бойынша скаутинг дегеніміз не?

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

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

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

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

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

Байқау аймағын қалай анықтауға болады?

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

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

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

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

Нормаланған айырмашылық өсімдік индексi (NDVI) фермерлердің өмірін жеңілдетеді

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

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

Нормаланған айырмашылық өсімдік индексі (NDVI) дегеніміз не?

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

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

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

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

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

Нормаланған айырмашылық бойынша өсімдік индексі неге пайдалы?

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

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

NDVI қалай есептеледі?

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

Нормаланған айырмашылық бойынша өсімдік индекс формуласы

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

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

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

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

Нормаланған айырмашылық бойынша өсімдік индексін қалай қолданамыз?

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

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

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

NDVI бізге өсімдіктер туралы не айта алады?

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

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

Жаңа маусым басталғанда

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

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

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

Маусым ортасында

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

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

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

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

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

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

Маусым аяқталғанда

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

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

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

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

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

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

Жиі қойылатын сұрақтар

1. NDVI негізінен нені анықтау үшін қолданылады?

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

2. NDVI кескіндерін қалай оқуға болады?

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

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

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

Ауыл шаруашылығындағы дақылдардың өнімділігін мониторингтеу және есептеу

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

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

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

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

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

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

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

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

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

Ауыл шаруашылығындағы өнімділік дегеніміз не?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Ауыл шаруашылығында ферма мен дақылдардың өнімділігі қалай есептеледі?

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

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

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

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

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

Ферма/егін өнімділігі деректерінің ерекшеліктері

Мұнда біз маңызды егін өнімділігі деректерінің кейбір ерекшеліктерін талқылаймыз.

Кеңейтілген талдаулар

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

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

Автоматты визуализация

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

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

Ауыл шаруашылығында ферма мен дақылдардың өнімділігі қалай есептеледі?

Шикі деректерді түзету

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

Рецепт карталарын құру

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

Қорытынды сөздер

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

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

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

Егіншілік дақылдар бойынша шешім қабылдау үшін деректер қабаттарын салыстыру

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

To visualize field data and make informed decisions it is often necessary to compare layers on multiple synchronized views.

In GeoPard, you can visually compare up to four layers of data on one screen. All layers work synchronously when you zoom in/out or move the map for your convenience.

How do I enter split-screen mode? Select a field and click the layer comparison icon in the upper right corner of the screen. Then select any snapshots, field control areas, or other layers that you want to see on the same screen at the same time. Click Compare Layers. 

The layer comparison feature synchronizes maps, cursors, zoom levels. Also you have the ability to add/remove layers. Currently we support up to 4 data layers.

What are data layers in precision agriculture?

In precision agriculture, data layers refer to the different types of data that are collected and analyzed to make informed decisions about crop management. These layers may include:

  • Топырақ деректері: Information about soil characteristics, such as nutrient levels, pH, and texture, which can inform decisions about fertilization and other soil management practices.
  • Weather data: Data on current and historical weather patterns, including temperature, precipitation, and wind, can help farmers make decisions about planting, irrigation, and other practices.
  • Crop data: Data on crop growth and health, including plant height, leaf area, and chlorophyll levels, can inform decisions about fertilization, irrigation, and pest management.
  • Өнім деректері: Information on crop yield and quality can help farmers make decisions about harvesting and marketing their crops.
  • Topographic data: Information about the shape and elevation of the land can inform decisions about planting and irrigation, and can help identify areas that may be prone to erosion or other environmental problems.
  • Қашықтық зондтау деректері: Data collected from satellites, drones, or other remote sensors can provide information on crop health, soil moisture, and other factors that can inform decisions about crop management.

By analyzing and integrating these different data layers, farmers can make more informed decisions about crop management, leading to more efficient and sustainable farming practices.

Use of Cropped Raster Data for Agribusiness

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Cropped raster data based on field boundary sounds very simple. Some data sources are rasters with pixels and a resolution of 3m/10m/30m, others – are vectors with polygons or multipolygons.

WDRVI cropped raster data
Near-infrared cropped raster geopard

The accurate boundary of the cropped raster data is tricky. The default output most gis and precision agriculture software have is a pixelated raster. Precise data evaluation close to the field boundary helps you better to understand, for example, canopy conditions, slope value. 

Examples of pixelated rasters:

Near-infrared pixelated raster
Near-infrared pixelated raster
Elevation pixelated raster
Elevation pixelated raster

Is it possible to improve and to make it more accurate?

Yes, GeoPard does that and even makes data available for further integration via API. Some examples:

  • Crop of raw (RedGreenBlue and NearInfrared views) satellite imagery based on field boundary:
RGB cropped raster
GeoPard Agriculture RGB cropped raster
Near-infrared cropped raster
GeoPard Agriculture Near-infrared cropped raster

 

  • Crop of satellite imagery with vegetation index like WDRVI based on the field boundary:

 

WDRVI cropped raster
GeoPard Agriculture WDRVI cropped raster

 

  • Crop of digital topography dataset (elevation and roughness) based on the field boundary:

 

Elevation cropped raster
GeoPard Agriculture Elevation cropped raster
Roughness cropped raster
GeoPard Agriculture Roughness cropped raster

How it looks in GeoPard interface and how it can be integrated in your ag tech solution:

GeoPard Agriculture NIR cropped raster
GeoPard Agriculture NIR cropped raster
GeoPard Agriculture Relief Position
GeoPard Agriculture Relief Position
GeoPard Agriculture WDRVI
GeoPard Agriculture WDRVI

We at GeoPard understand the value of such details and are constantly working to improve the solution.

What is Raster Data?

Raster data is a type of digital image data that is represented by a grid of pixels or cells, where each cell corresponds to a specific location on the earth’s surface. Each pixel in a raster image is assigned a value that represents a particular attribute or characteristic of that location, such as elevation, temperature, or land cover.

It is commonly used in geographic information systems (GIS) and remote sensing applications to represent and analyze various types of spatial data. It can be collected from a variety of sources, including satellite and aerial imagery, digital cameras, and ground-based sensors.

It is often stored in various formats, such as GeoTIFF, JPEG, and PNG, which are designed to compress and store the data efficiently. GIS software and image processing tools can be used to manipulate and analyze data, such as by performing calculations on the pixel values or applying filters to enhance certain features.

Examples of applications include mapping land use and land cover, analyzing changes in vegetation over time, and predicting crop yields based on environmental factors.

How Raster Data Used In Precision Agriculture?

It is an essential component of precision agriculture, as it provides detailed information about crop health, soil properties, and environmental factors that can be used to make more informed decisions about crop management. Here are some examples of how raster data is used in precision agriculture:

  • Crop health analysis: Remote sensing data in the form of satellite imagery or drone imagery can be used to generate data layers that show vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) or NDRE (Normalized Difference Red Edge). These indices help identify areas of the field with healthy vegetation, as well as areas where crops may be under stress due to disease, pests, or nutrient deficiencies.
  • Soil analysis: Soil data, such as soil moisture content or soil texture, can be collected using sensors that generate data layers. These layers can help identify areas of the field with varying soil characteristics, which can inform decisions about fertilization, irrigation, and other soil management practices.
  • Environmental analysis: Data layers that show environmental factors such as temperature, precipitation, and wind speed can be used to model crop growth and predict yield. These layers can also help identify areas of the field that are prone to erosion, flooding, or other environmental problems.
  • Variable rate application: It can be used to generate prescription maps for variable rate application of inputs such as fertilizer or pesticides. By applying inputs at varying rates according to the needs of different areas of the field, farmers can reduce waste and optimize crop growth.

Overall, raster data is a crucial tool in precision agriculture, as it provides detailed information about crop and soil conditions that can be used to make more informed decisions about crop management.

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