Рубрика: Өнімнің сипаттамалары

GeoPard пайда карталарын таныстыру: дәл ауыл шаруашылығындағы алға жылжу қадамы

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Скриншоттағы мысалдағы пайда картасы тыңайтқыштарды қолдану, тұқым себу, екі рет дақылдарды қорғау және егін жинау сияқты қолданылған деректер жиынтығын ескереді. Есептеуге жерді дайындау, әртүрлі іс-шаралар сияқты басқа да шығындарды қосуға болады.

Дәл ауыл шаруашылығы - тиімділік пен кірістілікті арттыруға бағытталған деректерге негізделген тәсіл. Дәл ауыл шаруашылығы шешімдерінің жетекші жеткізушісі GeoPard компаниясы Profit Maps жүйесін енгізу арқылы деректерді талдау мүмкіндіктерін кеңейтуде.

Бұл мүмкіндік қосалқы сала деңгейіндегі кірістіліктің көрнекі көрінісін қамтамасыз етеді, бұл шешім қабылдауды және ресурстарды бөлуді неғұрлым хабардар етуге мүмкіндік береді. Сіз өз салаларыңыздың қай жерде сізге ақша әкеліп жатқанын және енгізулер мен өзгерістердің шығындары қай жерде өзін ақтамайтынын бірден көре аласыз.

Пайда карталары әртүрлі деректер қабаттарын, соның ішінде қолданылатын егу, дақылдарды қорғау, тыңайтқыштарды пайдалану және жинау деректерін біріктіру арқылы жасалады. Бұл ақпарат тікелей ауылшаруашылық техникасынан және John Deere операциялар орталығынан алынады.

Содан кейін GeoPard аймақ деңгейіндегі кірістілікті есептеу үшін әрбір кірістің құнын ескере отырып, арнайы теңдеуді қолданады. Бұл пайда карталары әртүрлі өріс аймақтары бойынша пайданың таралуының жан-жақты көрінісін береді.

GeoPard пайда карталарының негізгі ерекшеліктерінің бірі - егістіктің әртүрлі аймақтары бойынша пайданың спредін көрсету мүмкіндігі. Бұл доллармен/еуромен/кез келген валютамен есептеледі және фермердің әрбір нақты аймақта қанша пайда табатынын анық көрсетеді.

Бұл ақпаратты қолдарында ұстау арқылы фермерлер ауылшаруашылық өнімдерін қайда және қалай пайдалану керектігі туралы неғұрлым хабардар шешім қабылдай алады.

Мысалы, олар кірістілігі жоғары аймақтарға көбірек инвестиция салуды немесе кірістілігі төмен аймақтардағы стратегияларын қайта қарауды таңдауы мүмкін. Деректерді талдаудағы бұл түйіршіктілік деңгейі GeoPard пайда карталарын ерекшелендіреді.

GeoPard басқарушы директоры Владимир Клинков бұл құралдың трансформациялық әлеуетін атап өтіп, былай деді: “Бұл карталар фермерлерге егістіктің әр гектарындағы ресурстарды бөлу және шығындар туралы неғұрлым хабардар шешім қабылдауға және өз бизнесін тиімдірек жоспарлауға мүмкіндік береді”.”

Profit Maps-тің практикалық қолданылуы нақты әлемдегі жағдайларда көрсетілуде. John Deere компаниясының ресми дилері Eurasia Group Kazakhstan өз қызметін оңтайландыру үшін осы мүмкіндікті пайдаланып келеді.

“Eurasia Group Kazakhstan’ ЖШС ауыл шаруашылығын басқару жөніндегі директоры Евгений Чесноков өз тәжірибесімен бөліседі: «GeoPard Agriculture компаниясының пайда картасының көмегімен біз серіктестеріміздің егістіктерінің пайдалылығын тереңірек түсіне алдық.

Бұл біздің фермерлерге ресурстарды бөлу бойынша стратегиялық шешімдер қабылдауға мүмкіндік берді, бұл сайып келгенде операциялық тиімділікті арттырып, кіріс көрсеткіштерін жақсартты”.”

GeoPard компаниясының пайда карталары дәл ауыл шаруашылығындағы айтарлықтай жетістік болып табылады, фермерлерге өз операцияларын оңтайландыру және кірістілікті барынша арттыру үшін қажетті түсініктерді береді. Сала дамып келе жатқандықтан, осындай құралдар ауыл шаруашылығының болашағын қалыптастыруда маңызды рөл атқара береді.

Дәл ауыл шаруашылығында пайдалылық карталарын әзірлеу және қолдану туралы қосымша ақпарат алу үшін сіз келесі ресурстарды зерттей аласыз: Канзас штатының университеті, АСПЕКСИТ, Чили ауылшаруашылық зерттеулерінің журналы, АҚШ Ауыл шаруашылығы министрлігі, және ResearchGate.

GeoPard дәл ауыл шаруашылығындағы мүмкін болатын мүмкіндіктердің шекараларын кеңейтіп, инновацияларды енгізуді жалғастырып жатқандықтан, жаңалықтардан хабардар болып отырыңыз.

Компаниялар туралы:

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

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

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

Еуразия тобы Қазақстанда – швейцариялық Eurasia Group AG компаниясының Қазақстандағы өкілдігі, 2002 жылдан бері Қазақстан Республикасы мен Қырғызстандағы John Deere компаниясының ресми дилері. Компания JCB, Väderstad, GRIMME және Lindsay сияқты жетекші әлемдік өндірушілерден ауыл шаруашылығына арналған шешімдерді ұсынады, бұл егіншілік пен бау-бақша шаруашылығының барлық салаларын қамтиды.

Eurasia Group Kazakhstan компаниясы өзінің барлық қызметінде дәл ауыл шаруашылығы технологияларына үлкен көңіл бөледі, ауыл шаруашылығын цифрландыру өнімдерімен жабдықтау желісін толықтырады.

Eurasia Group Kazakhstan компаниясының кең аймақтық желісі бар – Қазақстанда 14 және Қырғызстанда бір аймақтық кеңсесі, 550-ден астам қызметкері бар, олардың жартысына жуығы – сатудан кейінгі қызмет көрсету қызметкерлері, ауыл шаруашылығын басқару және цифрландыру бойынша өзіндік бөлімі.

Осы жылдар ішінде Қазақстанға 13 000-нан астам жабдық жеткізілді және 4,4 миллион гектар жер цифрландырылды. Биыл компания өзінің 25 жылдық мерейтойын атап өтуде.

Мақсатты рецепт және қолданбалы карталар арасындағы айырмашылықты есептеу

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Дәл егіншілікте жиі кездесетін қиындықтардың бірі - тұқымдарды, тыңайтқыштарды немесе дақылдарды қорғау құралдарын белгіленген мөлшерлеме бойынша (Target Rx) қолдануды қамтамасыз ету.

Мақсатты рецепт пен егістікте іс жүзінде қолданылатын әдіс (қолданылғандай) арасындағы ауытқулар ресурстарды тиімсіз пайдалануға және дақылдардың өнімділігіне әсер етуі мүмкін.

GeoPard-тың қуатты аналитикасын пайдалану арқылы сіз Target Rx және As-Applied карталарыңыздың арасындағы айырмашылықтарды есептеп, көрнекі түрде көрсете аласыз.

Бұл айырмашылықты талдау жабдықпен, қолдану уақытымен немесе нақты қолданбаның өзімен байланысты мәселелерді тез анықтаудың маңызды құралы бола алады.

Мұны тереңірек қарастырайық:

  • Айырмашылықтарды визуализациялауGeoPard платформасы сізге мақсатты рецепт және қолданылған деректеріңізді қабаттастырып, “айырмашылық картасын” жасауға мүмкіндік береді. Дисперсияның бұл көрнекі көрінісі нақты қолданба мақсатқа сәйкес келмейтін аймақтарды анықтаудың жылдам және интуитивті тәсілін ұсынады.
  • Мәселелерді анықтауАйырмашылық картасын бастапқы рецепт бойынша және қолданылғандай карталармен салыстыру арқылы жабдықтың дұрыс жұмыс істемеуін, қолдану уақытының оңтайлы еместігін немесе қолданылған өнімнің өзіндегі мәселелерді көрсетуі мүмкін нақты аймақтарды немесе үрдістерді анықтай аласыз.
  • Тиімділікті арттыруБұл талдау анықталған мәселелерді шешу арқылы ресурстарды пайдалануды оңтайландыруға көмектеседі, осылайша болашақта қолданылатын As-As тарифтеріңізді мақсатты рецептіңізге жақындатады.
  • Егін өнімділігін арттыруЕгістігіңізге қажетті мөлшердегі материалдарды уақытында алуды қамтамасыз ету арқылы сіз дақылдың денсаулығын жақсартып, өнімділікті арттыра аласыз.

Есіңізде болсын, дәл ауыл шаруашылығы - бұл неғұрлым хабардар және дәл шешімдер қабылдау. Бұл мүмкіндікті ферманы басқарудың әдеттегі тәжірибеңізге біріктіру арқылы сіз өз үлесіңізді барынша пайдаланып, фермаңызды өнімділік пен кірістілікті арттыруға бағыттай аласыз.

Қолданба Префикс қолданбалы қолданбаға қатысты операцияларды қамтиды, олардың кейбіреулері:

1. Қолданылатын өтінім мөлшерлемесі – машинадан алынған түпнұсқа қолданылған карта (өнім қалай қолданылды)

Application_AppliedRate.png - машинадан алынған түпнұсқа қолданылған карта (өнім қалай қолданылды)

2. Қолданбаның мақсатты көрсеткіші – машинадан алынған бастапқы нысана (өнім қалай қолданылуы керек)

Application_TargetRate.png - машинадан алынған бастапқы нысана (өнім қалай қолданылуы керек)

3. Қолданба дәлдігін кластерлеу – нәтижелерді кластерлеу: 0 – деректер жоқ (машина бұл нүктелерге бармады), 1 – нысанадан төмен қолданылды және қолайлы диапазонда емес (нысанадан +-5%)t, 2 – қолайлы диапазонда қолданылды (нысанадан +-5%), 3 – нысанадан жоғары қолданылды және қолайлы диапазонда емес (нысанадан +-5%)

Application_AccuracyClusterization.png - нәтижелерді кластерлеу: 0 - деректер жоқ (машина бұл нүктелерге бармады), 1 - нысанадан төмен қолданылды және қолайлы диапазонда емес (нысанадан +-5%), 2 - қолайлы диапазонда қолданылды (нысанадан +-5%), 3 - нысанадан жоғары қолданылды және қолайлы диапазонда емес (нысанадан +-5%)

4. Өтінім беру пайызының айырмашылығы – абсолютті сандардағы қолданылған және мақсатты мөлшерлемелер арасындағы айырмашылық (л/га бірлік)

Application_RateDifference.png - абсолютті сандардағы қолданылған және мақсатты көрсеткіштер арасындағы айырмашылық (л/га бірліктері)

 

Егу префикс егумен байланысты операцияларды қамтиды, олардың кейбіреулері:

1. Егу мөлшерлемесі – отырғызғыштан алынған түпнұсқа (қанша тұқым себілген)

Seeding_AppliedRate.png - отырғызғыштан қолданылған түпнұсқа (қанша тұқым себілген)

2. Мақсатты себу жылдамдығы – отырғызғыштан алынған бастапқы нысана (қанша тұқым себу керек)

Seeding_TargetRate.png - отырғызғыштан алынған бастапқы нысана (қанша тұқым себу керек)

3. Егіс дәлдігін кластерлеу – кластерлеу ережелері бірдей, БІРАҚ қолайлы диапазон нысанадан +-1%

Seeding_AccuracyClusterization.png - кластерлеу ережелері бірдей, БІРАҚ мақсатты диапазоннан +-1% құрайды

4. Егіс дәлдігін кластерлеу масштабталған – егу дәлдігін кластерлеумен бірдей, бірақ егу мақсатты жылдамдығы мен егу қолданбалы жылдамдығымен бірдей аумақты көрсету үшін масштабталған

Seeding_AccuracyClusterizationZoomed.png - Seeding_AccuracyClusterization.png файлымен бірдей, бірақ Seeding_TargetRate.png және Seeding_AppliedRate.png файлымен бірдей аумақты көрсету үшін масштабталған.

5. Егу жылдамдығының айырмашылығы – қолданылған және мақсатты мөлшерлемелер арасындағы абсолютті сандардағы айырмашылық (тұқым/га бірлік)

5. Егу мөлшерлемесінің айырмашылығы - қолданылған және мақсатты мөлшерлемелердің абсолютті сандардағы айырмашылығы (тұқым/га бірлік)

Ауыл шаруашылығында мақсатты рецепт (Target Rx) дегеніміз не?

Ауыл шаруашылығында мақсатты рецепт оңтайлы дақылдардың өсуі, денсаулығы және өнімділігі үшін белгіленген ұсынылған немесе қажетті тәжірибелер жиынтығын немесе енгізулерді білдіреді. Ол фермерлерге нақты ауыл шаруашылығы мақсаттарына жету үшін ұстануға тиіс нұсқаулық немесе жоспар ретінде қызмет етеді.

Мақсатты рецепт дақыл түрі, өсу кезеңі, топырақ жағдайлары, климат, зиянкестер мен аурулардың қысымы және қоректік заттарға деген қажеттілік сияқты әртүрлі факторларды ескереді.

Онда тыңайтқыштарды, пестицидтерді қолдану, суару, ауыспалы егіс, тұқым таңдау, отырғызу тығыздығы және басқа да маңызды ауылшаруашылық тәжірибелері бойынша нұсқаулар берілген.

Мақсатты рецепттің мақсаты - фермерлерге зерттеулерге, агрономиялық білімге және жергілікті жағдайларға негізделген ғылыми негізделген ұсыныстар беру. Ол ресурстарды пайдалануды оңтайландыруға, дақылдардың шығынын азайтуға және жалпы ауыл шаруашылығы өнімділігін арттыруға бағытталған.

Мақсатты рецепттерді көбінесе ауыл шаруашылығы мамандары, агрономдар, ауыл шаруашылығын кеңейту қызметтері немесе ғылыми-зерттеу институттары әзірлейді.

Олар әр егіншілік жағдайының ерекше сипаттамалары мен қиындықтарын ескере отырып, әртүрлі дақылдарға, аймақтарға немесе тіпті жеке егістіктерге тән болуы мүмкін.

Фермерлер мақсатты рецепттерді шешім қабылдау және басқару тәжірибелерін басшылыққа алу үшін анықтамалық нүкте ретінде пайдаланады.

Ұсынылған нұсқауларды орындау арқылы фермерлер қоршаған ортаға теріс әсерді азайта отырып, дақылдардың денсаулығын, өнімділігін және сапасын барынша арттыруға тырысады.

Мақсатты рецепттер жергілікті жағдайлардағы өзгерістерді және тұрақты ауыл шаруашылығы тәжірибелерінің қажеттілігін ескере отырып икемді және бейімделгіш болуы керек екенін атап өткен жөн.

Фермерлер нақты ауылшаруашылық операциялары үшін ең жақсы нәтижелерге қол жеткізу үшін нақты уақыт режиміндегі бақылауларға, фермадағы тәжірибелерге және үздіксіз мониторингке негізделген түзетулер енгізуі қажет болуы мүмкін.

Алаңға не қолданылады (As-Applied)?

Қолданылатын ауыл шаруашылығы нақты уақыт режиміндегі деректер мен учаскеге тән жағдайларға негізделген тыңайтқыштар, пестицидтер және суару сияқты материалдарды дақылдарға дәл және дәл қолдану процесін қамтиды.

Ол GPS (Ғаламдық позициялау жүйесі), GIS (Географиялық ақпараттық жүйе), сенсорлар және айнымалы жылдамдықты қолданбалы жабдықтарды қоса алғанда, әртүрлі технологияларды біріктіруді қамтиды.

Олардың арасындағы вариациялар дегеніміз не?

Ауыл шаруашылығында мақсатты рецепт пен даладағы нақты қолдану арасындағы айырмашылықтар ұсынылған немесе қалаған ауыл шаруашылығы тәжірибелері мен нақты әлемдегі енгізу арасындағы айырмашылықтарды немесе ауытқуларды білдіреді.

Бұл ауытқулар тыңайтқыштарды, пестицидтерді, суаруды, өсіру әдістерін және тағы басқаларды пайдалануды қоса алғанда, әртүрлі аспектілерде көрінуі мүмкін.

Өзгерістерге әсер ететін факторлар

Ауыл шаруашылығындағы мақсатты рецепт пен нақты егістік қолдану арасындағы айырмашылықтарға бірнеше факторлар әсер етеді:

  • Қоршаған орта факторларыАуыл шаруашылығы тәжірибелеріне топырақ құрамы, климаттық ерекшеліктер және судың қолжетімділігі сияқты динамикалық қоршаған орта жағдайлары әсер етеді. Осы факторлардың күтпеген өзгерістеріне байланысты ауытқулар пайда болуы мүмкін, бұл белгіленген тәжірибелердің орындылығы мен тиімділігіне әсер етеді.
  • Адами факторлар: Фермерлердің білімі, дағдылары және тәжірибесі белгіленген тәжірибелерді дәл енгізуде шешуші рөл атқарады. Фермерлер белгіленген нұсқауларды түсінуде немесе түсіндіруде қиындықтарға тап болған кезде ауытқулар болуы мүмкін, бұл қолдану кезінде ауытқуларға әкеледі.
  • Технологиялық шектеулерАуыл шаруашылығы технологиясы озық болғанымен, барлық фермерлер үшін әрқашан қолжетімді немесе қолжетімді бола бермеуі мүмкін. Фермерлер ең жаңа жабдықтарға, дәл егіншілік құралдарына немесе нақты уақыт режиміндегі деректерге қол жеткізе алмаған кезде ауытқулар пайда болуы мүмкін, бұл егістік алқаптарды қолданудың дәлдігіне әсер етеді.
  • Уақыт және логистика: Ауыл шаруашылығы уақытқа сезімтал, егу, жинау және агрохимикаттарды қолдану үшін белгілі бір мерзімдер бар. Егер фермерлер материалдық ресурстарды сатып алудағы кідірістер немесе белгіленген тәжірибелерді уақтылы қолдануға кедергі келтіретін қолайсыз ауа райы жағдайлары сияқты логистикалық шектеулерге тап болса, ауытқулар болуы мүмкін.

Қорытынды

Ауыл шаруашылығындағы мақсатты рецепт пен нақты егістік қолдану арасындағы айырмашылықтар тұрақты және тиімді егіншілік тәжірибесі үшін шешілуі қажет қиындықтар туғызады. Бұл айырмашылықтарға ықпал ететін факторларды және олардың ауыл шаруашылығы нәтижелеріне әсерін түсіну өте маңызды.

GeoPard компаниясының дәл ауыл шаруашылығына арналған автоматтандырылған далалық шекараларды анықтау моделі

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

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

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

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

1 - Шикі Sentinel-2 кескіні

1 – Шикі Sentinel-2 кескіні

3 - Сегменттелген өріс шекаралары

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

2 - GeoPard арқылы жасалған аса ажыратымды Sentinel-2 кескіні

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

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

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

 

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

 

Өріс шекараларын белгілеу дегеніміз не?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Ол қалай пайдалы?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

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

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

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

 

Басқару аймақтарын жасауға арналған планеталық кескіндер

 

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

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

Толығырақ оқыңыз GeoPard / Planet серіктестігі.

Планета бейнесі дегеніміз не және оны басқару аймақтарын құруда пайдалану?

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

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

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

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

Жиі қойылатын сұрақтар

1. Бейнелеуді пайдалану нені анықтауға көмектеседі?

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

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

Дәл ауыл шаруашылығында теңдеуге негізделген аналитика

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

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

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

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

 

Өнімділік деректеріне негізделген калийді кетіру

Өнімділік деректеріне негізделген калийді кетіру

 

Қолдану жағдайлары (төмендегі мысалдарды қараңыз):

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

 

Екі өнімділік мақсатына негізделген калий ұсыныстары (өнімділік аймақтары)

Екі өнімділік мақсатына негізделген калий ұсыныстары (өнімділік аймақтары)

 

 

 

 

Тыңайтқыш: Ұсыныстар бойынша нұсқаулық. Калий / Жүгері.

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

 

Калийді пайдалану тиімділігі (кг/га)

Калийді пайдалану тиімділігі (кг/га)

 

 

 

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

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

 

 

Азот: Мақсатты рецепт бойынша және қолданылғандай

Азот: Мақсатты рецепт бойынша және қолданылғандай

 

Екі спутниктік суреттегі хлорофилл айырмашылығы

Екі спутниктік суреттегі хлорофилл айырмашылығы

 

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

GeoPard теңдеулері үлгісінің мысалдары

GeoPard теңдеулері үлгісінің мысалдары

 

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

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

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

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

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

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

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

Жиі қойылатын сұрақтар

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

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

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

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.

Егістік әлеуетті аймақтарды олар өндірген өніммен салыстыру үшін, ашыңыз Автоматтандырылған кірістілік туралы есеп: ол кірістілікті аймақтар картасының жанына қояды, әрбір аймақты өрістің орташа мәнімен салыстырады және әрбір тариф қадамын бағалайды.

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. 

Машина жасау деректеріне негізделген топография

-де жарияланды dementievgeopard арқылы

Егістіктерден жиналған көптеген деректерді фермерлер мен агрономдар пайдаланбайды. Мысал ретінде, кез келген заманауи техникада биіктік деректерін жинай алатын GPS қабылдағышы бар, көбінесе дәлдік жақсарады Нақты уақыттағы кинематикалық (RTK). 

Машина жасау деректеріне негізделген топографиялық карта
Машина жасау деректері мен өсімдіктерден алынған топография

Бұл деректердің көпшілігі белсенді түрде пайдаланылмайды, себебі бұл ақпаратты нақты құндылық алу үшін алу, тазалау және өңдеу көп уақытты алады. GeoPard негізгі идеяларының бірі - дәл ауыл шаруашылығында деректерді пайдаланудың күрделілігін азайту. 

GeoPard келесі деректерден жоғары дәлдіктегі биіктік деректерін автоматты түрде ала алады:

  • Деректер жиынтығын кірістілік
  • EC/басқа сенсорлар деректер жиынтықтары

GeoPard қолжетімді ең жақсы мүмкіндіктерді пайдаланды топографиялық деректер жиынтығы әрбір сала үшін, бірақ, өкінішке орай, әлемнің әрбір жері үшін жоғары дәлдіктегі лидар деректері қолжетімді емес. Сондықтан, машиналық деректерге негізделген сандық биіктік моделі тамаша нұсқа болады және сала туралы білімді айтарлықтай жақсартады. 

Енді, GeoPard-тағы кез келген деректер қабаты сияқты, Zones Creator көмегімен машинаның биіктігі туралы деректерден аймақтар жасай аласыз, бұл деректерді мына жерде пайдалана аласыз: Zones Ops модулі (әртүрлі деректер жиынтықтары арасындағы қабаттасуларды табу) және оны пайдалану Көпқабатты аналитика.

Сондай-ақ мүмкін екенін ескеріңіз салыстыру қашықтықтан зондтау негізіндегі VS машиналары/RTK негізіндегі топографиялық модельдер.

Топографиялық жабдықтар дегеніміз не?

Топографиялық жабдық дегеніміз - топография саласында қолданылатын арнайы құралдар мен құралдар, яғни Жер бетінің ерекшеліктерін зерттеу және картаға түсіру.

Топографиялық жабдықтар дегеніміз не

Бұл құралдар жер бедерінің әртүрлі аспектілерін, соның ішінде биіктікті, көлбеуді және контурларды өлшеуге және тіркеуге арналған. Міне, жиі қолданылатын топографиялық жабдықтардың кейбірі:

  • Жалпы станция: Толық станция - қашықтықты өлшеу үшін теодолиттің (көлденең және тік бұрыштарды өлшеу үшін қолданылады) және электрондық қашықтық өлшегіштің (ЭҚӨ) функцияларын біріктіретін электрондық геодезиялық құрал. Ол топографиялық түсірілімдерде бұрыштар мен қашықтықтарды дәл орналастыру және өлшеу үшін қолданылады.
  • GPS (ғаламдық позициялау жүйесі) қабылдағышы: GPS қабылдағыштары Жер бетіндегі дәл позицияларды анықтау үшін спутниктерден келетін сигналдарды пайдаланады. Топографияда GPS қабылдағыштары дәл топографиялық карталарды жасау үшін өте маңызды болып табылатын басқару нүктелерін орнату және координаттарды өлшеу үшін қолданылады.
  • Тегістеу құралы: Жер бетіндегі әртүрлі нүктелер арасындағы биіктік айырмашылықтарын немесе биіктіктерді өлшеу үшін тегістеуіш немесе сандық деңгей сияқты нивелирлеу құралдары қолданылады. Олар жердің контурлары мен беткейлерін анықтауға көмектеседі.
  • LiDAR (Жарықты анықтау және қашықтықты өлшеу): LiDAR – қашықтықты өлшеу және егжей-тегжейлі үш өлшемді карталарды жасау үшін лазерлік сәулені пайдаланатын қашықтықтан зондтау технологиясы. Ол жоғары ажыратымдылықтағы биіктік деректерін алу үшін әуеден немесе жердегі түсірілімдерде жиі қолданылады.
  • Фотограмметриялық жабдықтар: Фотограмметрия фотосуреттерден өлшемдер алуды қамтиды. Аэрофотосуреттер түсіру үшін жоғары ажыратымдылықтағы камералармен жабдықталған мамандандырылған камералар, топограф аппараты, дрондар немесе пилотсыз ұшу аппараттары (ПҰА) қолданылады. Содан кейін фотограмметриялық бағдарламалық жасақтама бұл суреттерді өңдеу және топографиялық ақпаратты алу үшін қолданылады.
  • Қолға ұсталатын GPS құрылғылары: Қолға ұсталатын GPS құрылғылары нақты уақыт режимінде дәл орналасқан жер туралы деректерді береді. Олар портативті және навигация, картаға түсіру және далалық жағдайларда деректер жинау үшін қолданылады.
  • Далалық кітаптар және өлшеу құралдары: Далалық кітаптарды топографиялық түсірілімдер кезінде өлшеулерді, эскиздерді және жазбаларды жазу үшін геодезистер пайдаланады. Өлшеу таспалары, қашықтықты өлшеу бағандары және белгілеу таспасы сияқты өлшеу құралдары қашықтықты өлшеу және қызықты жерлерді белгілеу үшін қолданылады.

Бұл салада қолданылатын маңызды топографиялық жабдықтардың кейбірі. Технологиялық жетістіктер жаңа құралдарды немесе қолданыстағы жабдықтардың вариацияларын енгізуі мүмкін екенін ескеру маңызды, сондықтан соңғы жаңалықтардан хабардар болып отыру ұсынылады.

Не? топограф машинасы?

Топограф машинасы, сондай-ақ топографиялық геодезиялық машина немесе топографиялық картаға түсіру жүйесі деп те аталады, ауыл шаруашылығында егістіктің немесе ауылшаруашылық жерінің физикалық ерекшеліктерін дәл өлшеу және картаға түсіру үшін қолданылатын мамандандырылған құрал.

Ауыл шаруашылығындағы топограф машинасы дегеніміз не?

Ол жер бедерінің контурларын, беткейлерін және басқа да маңызды сипаттамаларын көрсететін дәл биіктік деректерін жинауға және егжей-тегжейлі топографиялық карталарды жасауға арналған.

Топограф машинасы әдетте жаһандық позициялау жүйесінің (GPS) қабылдағыштарын, лазерлік сканерлерді, LiDAR (жарықты анықтау және қашықтықты анықтау) сенсорларын және борттық компьютерлерді қоса алғанда, кеңейтілген геодезиялық жабдықтардан тұрады.

Бұл компоненттер нақты орналасқан жер туралы деректерді жинау және ауылшаруашылық жерлеріндегі әртүрлі нүктелердің биіктігін өлшеу үшін бірге жұмыс істейді.

Машинаны ауыл шаруашылығы мамандары немесе оны далаға орналастыратын білікті техниктер басқарады. Топограф машинасы аймақ арқылы қозғалған кезде, ол өз орнын анықтау үшін GPS сигналдарын және жер бедерінің биіктігін өлшеу үшін лазерлік немесе LiDAR технологиясын пайдаланады. Содан кейін жиналған деректер дәл топографиялық карталарды жасау үшін өңделеді және талданады.

Жасалған топографиялық карталар фермерлер мен жер басқарушыларға құнды ақпарат береді. Олар суару, дренаж және жерді тегістеу сияқты ауылшаруашылық жұмыстарын жақсы жоспарлауға және басқаруға мүмкіндік береді.

Жердің топографиясын түсіну арқылы фермерлер өздерінің егіншілік тәжірибелерін оңтайландыра алады, топырақ эрозиясын азайта алады және жалпы дақыл өнімділігін арттыра алады.

Қорытындылай келе, топографиялық жабдықтар топография саласында Жер бетінің ерекшеліктерін дәл өлшеуде және картаға түсіруде маңызды рөл атқарады. Бұл құралдарды пайдаланып жиналған ақпарат егжей-тегжейлі топографиялық карталарды жасау үшін өте маңызды, бұл өз кезегінде жерді тиімді басқаруға, ауыл шаруашылығы жұмыстарын жоспарлауға және егіншілік тәжірибелерін оңтайландыруға көмектеседі. 

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