Daugiasluoksnė (integruota) duomenų analizė tiksliojoje agronomijoje

Tikslioji žemdirbystė gali generuoti didžiuliai duomenų kiekiai derliaus duomenų, palydovinių vaizdų ir dirvožemio derlingumo duomenų pavidalu, be kita ko.

Paprastų naudoti debesijos tikslumo programinės įrangos rinkinių, kurie padėtų augalų augintojams lauko duomenų sluoksnius paversti naudingomis žiniomis ir praktinėmis rekomendacijomis, trūkumas riboja tiksliosios žemdirbystės technologijų taikymą.

Tiksliojoje žemdirbystėje valdymo zonos yra lauko plotai, kurių derliaus potencialas yra panašus, atsižvelgiant į dirvožemio tipą, šlaito padėtį, dirvožemio cheminę sudėtį, mikroklimatą ir (arba) kitus veiksnius, turinčius įtakos pasėlių gamybai.

Svetainė gamintojo žinios apie sritį yra labai svarbi proceso dalis. Valdymo zonos laikomos mechanizmu, skirtu optimizuoti pasėlių sąnaudas ir derliaus potencialą.

Žemėlapiai, generuojami naudojant vieną ir kelis duomenų sluoksnius.

Didžiausias iššūkis – sukurti valdymo zonas, kurios idealiai atspindėtų lauko kintamumą. Kitas logiškas žingsnis siekiant sukurti… reaguojančios valdymo zonos.

Daugiasluoksnė analizė (dar vadinama integruota analizė) tampa „GeoPard“ geoprinės analizės variklio dalimi.

Klasikiniai integruotos analizės parametrų deriniai apima vieną ar daugiau derlingumo duomenų, NDVI žemėlapį, aukštį ir dirvožemio jutiklio fizikines bei chemines savybes. 

„GeoPard“ palaiko šiuos parametrus ir papildomai leidžia įtraukti kitus lauko duomenų sluoksnius, kurie jau yra sistemoje arba kuriuos tiesiogiai įkėlė vartotojas (dirvožemio mėginių ėmimas, derlingumo duomenų rinkiniai ir kt.).

Dėl to galite laisvai dirbti su visas parametrų rinkinys atlikti integruotą analizę:

Daugiasluoksnė derliaus duomenų analizė

Nuotolinio zondavimo duomenys:

• Potencialaus produktyvumo žemėlapis (vienmetis ir daugiametis)
• Stabilumo / kintamumo žemėlapis
• Augalijos indeksai NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI

Topografija:

• Skaitmeninis aukštis
• Nuolydis
• Kreivumas
• Drėgmės indeksas
• Kalvų šešėliai

Dirvožemio duomenys:

• pH
• Katijonų mainų talpa (KMK)
• Dirvožemio organinė medžiaga (DOM)
• K (kalis)
• Plonas viršutinis dirvožemio sluoksnis, mažesnis vandens sulaikymo pajėgumas (sausrai linkęs dirvožemis)
• EC (elektrinis laidumas)
• ir kiti įkeltame duomenų rinkinyje esantys cheminiai atributai

Svarbu pabrėžti, kad pasirinktiniai veiksniai yra konfigūruojami ant kiekvieno duomenų sluoksnio, kad būtų priskirtas norimas sluoksnio svoris.Mielai kviečiame pasidalinti savo integruotos analizės naudojimo atvejais ir, remdamiesi savo srities žiniomis, kurti valdymo zonų žemėlapius, renkantis duomenų šaltinius ir jų svorius „GeoPard“ programoje.

Šio tinklaraščio nuotraukose pavaizduotas pavyzdinis laukas su duomenų sluoksniais (pvz., 18 metų produktyvumo žemėlapiu, skaitmeniniu aukščio modeliu, nuolydžiu, šlaito šešėliavimu, 2019 m. derliaus duomenimis) ir įvairiais integracijos analizės žemėlapių deriniais. 

Galite sekti valdymo zonų evoliucijos veiksmus, tuo pačiu išplėsdami integracijos analizę papildomu duomenų sluoksniu.

Dažnai užduodami klausimai

1. Kas yra duomenų sluoksniai?

Duomenų sluoksniai – tai atskiri duomenų komponentai arba elementai, kurie yra sutvarkyti ir sukrauti kartu, kad būtų sukurtas išsamus konkrečios srities ar temos vaizdas.

Kiekvienas sluoksnis atspindi konkretų duomenų aspektą, pavyzdžiui, geografines ypatybes, žemės naudojimą, gyventojų tankumą ar aplinkos veiksnius. Šiuos sluoksnius galima sujungti ir analizuoti kartu, siekiant gauti įžvalgų, vizualizuoti modelius ir priimti pagrįstus sprendimus.

Duomenų sluoksniai dažniausiai naudojami geografinėse informacinėse sistemose (GIS) ir erdvinėje analizėje, siekiant geriau suprasti ir pateikti sudėtingus duomenis vizualiai ir interpretuojamai.

2. Kas yra integruota analizė?

Integruota analizė reiškia duomenų iš kelių šaltinių ar disciplinų derinimo ir analizės procesą, siekiant gauti išsamesnį ir holistinį konkrečios problemos ar reiškinio supratimą.

Tai apima duomenų rinkinių sujungimą, statistinių metodų taikymą ir ryšių tarp skirtingų kintamųjų ar sričių tyrimą.

Integruota analizė leidžia susidaryti niuansuotesnį ir tarpusavyje susijusį sudėtingų sistemų vaizdą, palengvindama modelių, tendencijų ir priežastinių ryšių, kurie gali būti neaiškūs analizuojant duomenis atskirai, nustatymą.

Toks požiūris leidžia tyrėjams ir sprendimų priėmėjams priimti labiau pagrįstus ir veiksmingesnius sprendimus, pagrįstus platesniu informacijos spektru.