Taikomojo žemės ūkio tikslumo duomenimis grindžiamas pokytis: tinklinė dirvožemio mėginių ėmimo ir atokaitos nuotoliniai jutikliai

Tradicinis ūkininkavimas dažnai apdoroja visą lauką vienodai – visur naudoja tą pačią sėklų, trąšų ar kalkių normą. Iš tikrųjų laukuose skirtingose vietose dirvožemio tipai ir derlingumo lygis paprastai labai skiriasi. Tačiau pastaraisiais metais vis daugiau ūkininkų naudoja tinklelio dirvožemio mėginių ėmimą ir tikslų dirvožemio tyrimą kaip skaitmeninės žemdirbystės dalį.

Viename JAV pasėlių plotų tyrime dirvožemio šerdies tyrimai dabar atliekami maždaug 271 TP3 T akrų kukurūzų pasėlių ir 141 TP3 T akrų kviečių pasėlių, palyginti su daug mažesniais skaičiais prieš kelerius metus. Šių tyrimų taikymas auga, nes mažėja laboratorinio darbo kaina ir ūkininkai mato aiškesnę grąžą iš maistinių medžiagų tikslinio tręšimo. Tuo tarpu pasaulinės išlaidos tiksliojo ūkininkavimo įrangai (kuri, be kitų įrankių, palaiko dirvožemio mėginių ėmimą iš tinklelio) skatina rinkos augimą, kuris 2024 m. sieks 10,5 mlrd. JAV dolerių, o prognozuojama, kad per ateinančius kelerius metus jis padvigubės.

Tyrimai rodo, kad tręšiant remiantis vidutinėmis lauko vertėmis, “visas dirvožemis traktuojamas kaip lygus” – dėl šios praktikos ūkininkai dažnai “praranda derlių ir pinigus”. Pavyzdžiui, vienoje apžvalgoje nustatyta, kad tręšimas remiantis lauko vidutinėmis vertėmis kai kuriose vietovėse dažnai švaistomas, o kitose – nepakankamai, todėl sumažėja potencialus derlius.

Vis dėlto dirvožemis yra natūraliai kintamas: praeities erozija, topografija ir pasėlių istorija sukuria “kraštutinį lauko masto kintamumą” dirvožemio pH, maistinių medžiagų, drėgmės ir organinių medžiagų atžvilgiu net ir viename lauke. Aukštos vietos galėjo būti nualintos, o žemesnės – sukaupusios daugiau drėgmės ir maistinių medžiagų. Visų šių sričių apdorojimas vienodai ignoruoja šiuos skirtumus.

Kas yra tinklelio dirvožemio mėginių ėmimas?

Tinklelio principu pagrįstas dirvožemio mėginių ėmimas yra sistemingas būdas imti dirvožemio mėginius iš viso lauko. Užuot ėmus vieną ar du atsitiktinius mėginius, laukas uždengiamas įsivaizduojamu mažų, vienodo dydžio langelių tinkleliu (pavyzdžiui, 1–2,5 akro vienai langelio ląstelei). GPS įrenginys nukreipia mėginių ėmiklį į kiekvieno langelio centrą. Kiekviename tinklelio taške mėginių ėmiklis paima kelis kernus (paprastai 10–15 kernų) iš to taško ir sumaišo juos į vieną sudėtinį mėginį.

Taigi kiekviena ląstelė duoda vieną dirvožemio mėginį, kuris reprezentuoja tą mažytį lauko plotą. Tinklelio dydis (langelio plotas) parenkamas siekiant subalansuoti detalumą ir kainą – mažesnės ląstelės (daugiau taškų) suteikia geresnę skiriamąją gebą, bet mėginio ėmimas kainuoja brangiau. Tyrimai rodo, kad 1 akro tinkleliai užfiksuoja daugiau nei 80% lauko kintamumo, o 2,5 akro tinkleliai užfiksuoja šiek tiek mažiau. Keletas svarbiausių punktų:

• Padalija lauką į lygias ląsteles (pvz., 1–2,5 akro kiekvienas)
• Naudoja GPS taškų matavimui fiksuotose vietose (juodi taškai paveikslėlyje).
• Surenka 10–15 dirvožemio kernų iš kiekvieno taško ir siunčia kompozitą į laboratoriją

1. Tinklelio planavimas: Prieš imdami mėginius, ūkininkai pasirenka tinklelio dydį, atsižvelgdami į lauko dydį, kintamumą ir biudžetą. Įprastas pasirinkimas yra apie 2,5 akro vienam mėginiui; labai didelės skiriamosios gebos darbui gali būti naudojamos 1 akro langeliai. Kiekvieno tinklelio taško GPS koordinatės generuojamos žemėlapyje arba mėginių ėmimo plane.

2. Mėginių rinkimas: Kiekviename pažymėtame taške mėginių ėmimo įrenginys paima dirvožemio kernus iš kelių pėdų atstumu nuo tos vietos. Visi taško kernai sujungiami į vieną mėginių maišelį. Tikslumas užtikrinamas naudojant švarų nerūdijančio plieno zondą arba grąžtą ir GPS. Mėginių ėmimo gylis ir kernų skaičius viename taške atitinka geriausią praktiką (pavyzdžiui, 10–15 kernų viename taške, siekiant vidutinį mikroskalės kintamumą).

3. Laboratorinė analizė: Sudėtiniai mėginiai siunčiami į dirvožemio laboratoriją. Laboratorijoje matuojamos pagrindinės dirvožemio savybės: pH, prieinamos maistinės medžiagos (fosforas, kalis, azotas ir kt.), organinės medžiagos ir kartais mikroelementai arba mikroelementų tiekimo pajėgumas. Šie maistinių medžiagų duomenys vėliau susiejami su kiekvieno tinklelio taško GPS koordinatėmis.

4. Rezultatas – dirvožemio maistinių medžiagų žemėlapiai: Gavę visus laboratorinių tyrimų rezultatus, duomenų taškai interpoliuojami, kad būtų sukurti ištisiniai lauko dirvožemio žemėlapiai. Programinė įranga gali nubrėžti kiekvieno parametro kontūrus arba šešėliuotų zonų žemėlapius, pavyzdžiui, rodydama “aukšto”, “vidutinio” ir “žemo” dirvožemio fosforo ar pH regionus.

Šie dirvožemio kintamumo žemėlapiai leidžia ūkininkui tiksliai matyti, kurios lauko dalys yra turtingos arba neturtingos kiekvienomis maistinėmis medžiagomis. Pavyzdžiui, viename tyrime pažymima, kad tinklelio imčių žemėlapiai “atskleidžia derlingumo skirtumus, kurių tradiciniai lauko bandymai... gali nepastebėti”, todėl tokias maistines medžiagas kaip fosforo ir kalio trąšos arba kalkės galima naudoti tik ten, kur jos atsipirks.

Tinklelio mėginių ėmimas leidžia gauti labai tikslų dirvožemio derlingumo vaizdą. Aukščiau pateiktame tiksliosios žemės ūkio žemėlapyje kiekvienas taškas atitinka imties vietą. Gauti žemėlapiai (neparodyti) gali paryškinti tokius modelius kaip žemo pH juosta arba mažo azoto kiekio kišenė. Pavyzdžiui, vienas JAV tyrimas parodė, kad ūkininkams pradėjus taikyti dirvožemio mėginių ėmimu pagrįstą maistinių medžiagų valdymą, 67% pranešė apie didesnį derlių ir sutaupė apie $24 vienam akrui kukurūzų auginimo išlaidų.

Ši nauda gaunama naudojant tinkamas maistines medžiagas tinkamose vietose – sprendimas įmanomas tik turint išsamius dirvožemio cheminės sudėties tinklelio žemėlapius. Laikui bėgant, kartojant tinklelio mėginių ėmimą kas kelerius metus, taip pat galima stebėti, ar derlingumas gerėja taikant naują valdymą.

Nuotolinio stebėjimo vaidmuo imant dirvožemio mėginius tinkleliu

Nuotolinis stebėjimas reiškia informacijos apie lauką rinkimą per atstumą, fiziškai neliečiant dirvožemio ar pasėlių. Žemės ūkyje tai paprastai atliekami naudojant palydovus, pilotuojamus orlaivius arba dronus su kameromis arba jutikliais. Šie jutikliai aptinka atspindėtą saulės šviesą (dažnai matomoje ir infraraudonųjų spindulių juostose) arba kitus signalus nuo paviršiaus. Dažniausias rezultatas yra vaizdo sluoksnis, atspindintis augalų sveikatą arba dirvožemio drėgmę.

Pavyzdžiui, tokie palydovai kaip „Sentinel-2“ ar „Landsat“ reguliariai fiksuoja daugiaspektrinius kiekvieno pasaulio lauko vaizdus. Oro skrydžiai (fiksuotų sparnų lėktuvai) gali daryti didesnės raiškos nuotraukas dideliuose plotuose. Bepiločiai dronai (UAV) netgi gali skristi po debesimis, kad pagal poreikį gautų labai didelės raiškos vaizdus keliuose laukuose.

Garsiausias nuotolinio stebėjimo rezultatas, gautas tiriant pasėlius, yra normalizuotas skirtuminis augmenijos indeksas (NDVI). NDVI lygina, kiek šviesos augalai atspindi raudonos ir artimojo infraraudonojo spektro bangų ilgiuose. Kadangi sveiki žali augalai sugeria raudoną šviesą (fotosintezei) ir atspindi artimąjį infraraudonąjį spektrą (NIR), plikas dirvožemis ir vanduo suteikia NDVI artimą 0 arba neigiamą. Paprastai tariant, didesnis NDVI reiškia žalesnius, sveikesnius augalus; mažesnis NDVI reiškia retesnę arba patiriančią stresą augmeniją.

Kaip padeda nuotolinis stebėjimas: Nuotolinis stebėjimas nepakeičia dirvožemio mėginių ėmimo, tačiau yra esminis jo papildymas. Vaizdai gali atskleisti erdvinius pasėlių sveikatos modelius, kurie dažnai atspindi dirvožemio kintamumą. Pavyzdžiui, sausros paveiktos arba maistinių medžiagų trūkumo patiriančios vietovės gali būti rodomos kaip mažo NDVI plotai.

Kaip pažymi viena tiksliosios žemdirbystės platforma, palydovai “rodo augalų augimo modelius, kurie paprastai atspindi dirvožemio kintamumą”, o tai padeda planuoti mėginių ėmimą ir tvarkymą. Laikui bėgant, palydoviniai NDVI žemėlapiai leidžia ūkininkams stebėti tendencijas: pavyzdžiui, jei tam tikrame lauko kampe NDVI metai iš metų nuolat yra mažesnis, tai rodo lėtinę problemą (prastą drenažą, žemą pH ir kt.).

Nuotolinis stebėjimas taip pat yra laikinas. Skirtingai nuo vienkartinio dirvožemio mėginio, lauko vaizdą galime gauti kiekvieną savaitę ar net kasdien. Tai leidžia ūkininkams matyti, kaip keičiasi augalų sveikata sezono metu. Jei tarp dviejų vaizdų plotas staiga parausta (mažas NDVI), tai rodo naują stresą (kenkėjų protrūkį, sausros vietą ir pan.). Šis laikinas vaizdas padeda nustatyti, kada ir kur žvalgyti laukus arba koreguoti tvarkymą sezono viduryje.

Galiausiai, istoriniai vaizdai gali padėti imčių ėmimo strategiją pasirinkti. Jei nuotoliniai tyrimai rodo, kad tik dalyje lauko kyla problemų, ūkininkas toje zonoje gali pasirinkti smulkesnį mėginių ėmimo tinklelį, o kitur – grubesnį. Kitaip tariant, palydoviniai / dronų žemėlapiai gali padėti nukreipti dirvožemio mėginių ėmimą ten, kur to labiausiai reikia, todėl procesas tampa efektyvesnis.

Tinklinio mėginių ėmimo ir nuotolinio stebėjimo integravimas

Tinklinio mėginių ėmimo ir nuotolinio stebėjimo integracija dabar taikoma vis plačiau: JAV daugiau nei pusėje ūkių plotų dabar naudojami tokie įrankiai kaip purkštuvų sekcijų valdikliai, sėjamųjų eilių valdikliai ir tikslūs dirvožemio mėginių ėmimai. Be to, derliaus stebėjimas naudojamas apie 701 TP3 t akrų kukurūzų pasėlių, o rinkos prognozės rodo, kad bendra tiksliojo ūkininkavimo rinka (aparatinė įranga + programinė įranga + paslaugos) išaugs nuo maždaug 10,5 mlrd. JAV dolerių 2024 m. iki daugiau nei 21 mlrd. JAV dolerių iki 2032 m.

Šie skaičiai rodo, kad dirvožemio duomenų, gautų iš antžeminių tyrimų, sujungimas su aerofotografiniais ir palydoviniais tyrimais tampa daugelio ūkių praktikos pagrindu. Tikroji galia atsiranda tada, kai tinklelio mėginius sujungiame su nuotoliniais vaizdais nuolatiniame grįžtamojo ryšio cikle. Kiekvienas metodas pašalina kito silpnąsias vietas.

1. Grunto tiesos nustatymas (vaizdų kalibravimas): Tinklelio pagrindu sudaryti dirvožemio mėginiai suteikia “tiesą apie žemės paviršių”, kuri padeda interpretuoti nuotoliniu būdu surinktus duomenis. Pavyzdžiui, jei NDVI žemėlapyje rodoma mažai gyvybinga sritis, dirvožemio mėginys iš tos vietos gali atskleisti, kad jame mažai kalio. Tyrėjai, tyrę kelis laukus, nustatė stiprią koreliaciją tarp dirvožemio matavimų ir spektrinių indeksų (pvz., susiedami dirvožemio pH ar maistines medžiagas su palydoviniais duomenimis). Sukūrę modelį, kuris susieja NDVI (ar kitas spektrines juostas) su laboratorijoje išmatuotomis vertėmis, galime naudoti nuotolinius tyrimus dirvožemio derlingumui prognozuoti nematuotose vietose.

2. Ekstrapoliacija ir interpoliacija: Kadangi palydovai vienu metu apima visą lauką, jie užpildo tarpus tarp mėginių ėmimo taškų. Pavyzdžiui, tarkime, kad imame mėginius kas 2,5 akro, bet norime tikslesnio žemėlapio. Jei NDVI koreliuoja su maistinių medžiagų lygiais, galime interpoliuoti tarp tinklelio taškų naudodami NDVI gradientus. Tai žymiai padidina efektyvią skiriamąją gebą. Vieno atvejo tyrime tyrėjai naudojo palydovinius duomenis, koreliuojamus su dirvožemio pH, kad suplanuotų optimalų mėginių ėmimą ir tada sukurtų tikslius didelės skiriamosios gebos pH žemėlapius su daug mažesniu mėginių skaičiumi.

3. VRT nurodymų žemėlapių kūrimas: Detalių dirvožemio žemėlapių ir vaizdų derinys yra kintamo normos technologijos (VRT) pagrindas. Pavyzdžiui, norint naudoti trąšas, programinė įranga gali sujungti NDVI žemėlapį su dirvožemio maistinių medžiagų žemėlapiu ir sugeneruoti paskirtą žemėlapį, kuriame būtų skirtingos įvesties normos visame lauke. Vienas scenarijus yra toks: NDVI žemėlapyje rodomas pietinis lauko kampas, kuriame atsilieka augimas, o tinklelio pavyzdžiai patvirtina, kad jame mažai fosforo.

Tada ūkininkas gali sukurti didelio fosforo kiekio receptą tiksliai tai zonai, taupydamas trąšas sveikose zonose. Praktiškai NDVI pagrįstas trąšų valdymas lėmė didelius patobulinimus. Pavyzdžiui, Tailando kukurūzų augintojas rado sezono vidurio NDVI vaizdus, kuriuose buvo išskirtos streso zonos.

Dirvožemio tyrimai patvirtino, kad šiose zonose trūksta azoto, todėl jis trąšas naudojo tik ten. Vėliau pasėliai atsigavo per kelias savaites. Toks tikslingas metodas padidino derlių ir vienodumą, parodydamas, kaip vaizdai ir mėginiai kartu lemia veiksmingą VRT.

4. Valdymo zonos ribų nustatymas: Užuot amžinai aklai naudoję fiksuotą tinklelį, ūkininkai gali pereiti prie valdymo zonų – didesnių plotų, kuriuose sąlygos yra maždaug vienodos. Zonos dažnai apibrėžiamos derinant daugelį sluoksnių: tinklelio dirvožemio rezultatus, derlingumo žemėlapius, aukščio matavimus ir istorinius vaizdus.

Pavyzdžiui, laukus galima suskirstyti į panašaus dirvožemio tipo arba NDVI modelio “zonas”. Ateityje dirvožemio mėginiai gali būti imami pagal zoną, o ne pagal tinklelio tašką. Tai gali sumažinti išlaidas: viename tyrime pažymima, kad laukai, iš anksto suplanuoti į zonas, gali pasiekti iki 25% didesnį trąšų naudojimo efektyvumą. Iš esmės, palydoviniai vaizdai ir derliaus duomenys padeda laikui bėgant patikslinti šias zonas.

5. Aplinkosauginė ir ekonominė nauda: Taikydami įvairiai naudojamas medžiagas, ūkininkai naudoja tik tai, ko reikia, ten, kur reikia, taip pagerindami maistinių medžiagų panaudojimo efektyvumą. Įrodyta, kad tinklelio imtimi pagrįsti žemėlapiai sumažinti maistinių medžiagų nuotėkio rizika, nes apribojami plotai, kuriuose gausu trąšų. Vienodesnis pasėlių augimas taip pat stabilizuoja derlių.

Ilgainiui šios priemonės padeda išlaikyti dirvožemio derlingumą ir sumažinti išlaidas. Pavyzdžiui, tikslus kalkių naudojimas, pagrįstas šiais duomenimis, padeda išvengti kai kurių vietų per didelio kalkinimo ir kitų ignoravimo, taip sutaupant pinigų kalkėms ir užkertant kelią dirvožemio rūgštėjimui.

6. Atsiliepimai laikui bėgant: Dar vienas svarbus privalumas yra tai, kad tai yra nuolatinis, o ne vienkartinis procesas. Kiekvieną sezoną ūkininkai renka derliaus duomenis, dronų vaizdus ir naujus dirvožemio tyrimus. Platforma gali sluoksniuoti šiuos duomenis, kad sužinotų, kodėl tam tikros vietovės elgiasi skirtingai. Kitaip tariant, tinklelio mėginių ėmimas parodo, kas dabar yra dirvožemyje; nuotolinis stebėjimas rodo, kaip pasėliai reagavo.

Derinant juos metai iš metų sukuriamas mokymosi ciklas. EOSDA tyrime aiškinama, kad po pirmojo dirvožemio tyrimų ciklo žinote, “kokioje padėtyje esate”, o kartodami mėginių ėmimą ir perdengdami palydovinius / derliaus duomenis matote, kaip keičiasi laukas, veikiant jūsų įvestims, ir taip nuolat tobulinate valdymą.

Pagrindiniai tinklelio dirvožemio mėginių ėmimo taikymai tiksliojoje žemdirbystėje

Prognozuojama, kad iki 2030 m. pasaulinė tiksliosios žemdirbystės rinka pasieks 1 TP4–16,35 mlrd. (tai augimas beveik 1 31 TP3 mlrd. metiniu augimo tempu), todėl skaitmeninio ūkininkavimo įrankiai tampa esminiais šiuolaikinio žemės ūkio elementais. Šiandien ūkininkai susiduria su didėjančiomis sąnaudų sąnaudomis, klimato neapibrėžtumu ir tvarumo spaudimu, todėl duomenimis pagrįstas sąnaudų taikymas yra svarbesnis nei bet kada anksčiau.

Integruodami tinklelio dirvožemio analizės žemėlapius, palydovinius vaizdus ir technikos duomenis, ūkininkai gali padidinti derlių ir kartu sumažinti atliekas. Turėdami šiuos integruotus duomenis, ūkininkai sukuria tikslias įvesties rekomendacijas. Pavyzdžiui:

Kintamo tarifo technologijos (VRT) žemėlapiaiNaudodama dirvožemio maistinių medžiagų žemėlapius ir NDVI modelius, programinė įranga braižo žemėlapius GPS valdomoms trąšų barstytuvams. Kalkių sunkvežimiai naudoja kalkių žemėlapį rūgštingumui neutralizuoti tik ten, kur pH yra žemas. Trąšų barstytuvai naudoja P arba K žemėlapį iš laboratorijos rezultatų. Šiuolaikinės sistemos netgi gali atsisiųsti NDVI žemėlapius tiesiai į trąšų barstytuvą, todėl zonos, kuriose yra didelis NDVI (energingas), gali gauti daugiau trąšų, o zonos, kuriose yra mažas NDVI, – mažiau.

Sojų pupelių auginime vienas Brazilijos ūkininkas padarė būtent tai: jo mašina beveik netręšė prasto atsako zonose ir naudojo didesnes trąšų dozes didelio atsako zonose, padidindama derlių gerose vietovėse ir pašalindama atliekas neturtingose vietovėse.

Valdymo zonosVisame pasaulyje apie 701 TP3 t ūkininkų, kurie taiko tiksliąją žemdirbystę, dabar naudoja valdymo zonas, kad optimizuotų sąnaudas. Toks metodas leidžia jiems sutelkti išteklius ten, kur jie svarbiausi, o ne vienodai apdoroti laukus. Tyrimai rodo, kad ūkininkai gali sumažinti trąšų naudojimą iki 201 TP3 t, išlaikydami arba net padidindami derlių.

Kaip aprašyta, sujungus visus duomenis, galima nustatyti 3–10 zonų kiekviename lauke su panašiais poreikiais. Ateityje tinkleliai arba tikslinis mėginių ėmimas bus atliekamas kiekvienoje zonoje, o ne visame lauke. Tai taupo laiką ir pinigus, tuo pačiu metu fiksuojant pagrindinį kintamumą. Zonos taip pat supaprastina valdymą – vietoj dešimčių tinklelio stačiakampių ūkininkas gali valdyti 4 zonas, kurių kiekvienoje yra po vieną derlingumo rodiklį.

TvarumasŽemės ūkis išmeta daugiau nei 301 TP3 T viso pasaulio šiltnamio efektą sukeliančių dujų, o viena pagrindinių priežasčių yra per didelis trąšų naudojimas. Tikslus maistinių medžiagų valdymas vis labiau pripažįstamas kaip sprendimas, padedantis ūkininkams sumažinti išmetamųjų teršalų kiekį ir kartu apsaugoti vandens kokybę. Iš tiesų, tikslinis trąšų naudojimas gali sumažinti azoto nuotėkį 15–251 TP3 T, kartu pagerinant maistinių medžiagų panaudojimo efektyvumą.

Tikslinis naudojimas reiškia mažesnį trąšų perteklių aplinkoje. Ūkininkai naudoja maistines medžiagas tik tose vietose, kur žemas dirvožemio lygis arba pasėlių reakcija, taip sumažindami išplovimą ir nuotėkį. Tai ne tik sumažina išlaidas, bet ir apsaugo vandens kelius. Be to, tendencijų stebėjimas (pakartotiniu mėginių ėmimu ir vaizdų kūrimu) padeda išvengti druskų ar maistinių medžiagų kaupimosi “karštose vietose”. Esmė – didesnis maistinių medžiagų panaudojimo efektyvumas ir dažnai didesnis pelnas.

GeoPard naudojimas tinklelio dirvožemio mėginių ėmimo efektyvumui ir praktiškumui didinti

„GeoPard“ padidina tinklelio pagrindu atliekamo mėginių ėmimo efektyvumą ir praktiškumą, diegdama pažangius skaitmeninius įrankius, kurie automatizuoja ir optimizuoja visą procesą. Per savo Išmanioji mėginių ėmimo platforma, „GeoPard“ leidžia vartotojams generuoti mėginių ėmimo tinklelius su pritaikomais langelių dydžiais, pritaikytais prie lauko dydžio, pasėlių tipo ar augintojo pageidavimų. Tada sistema kiekvienam mėginių ėmimo taškui priskiria tikslias GPS koordinates, taip pašalindama spėliones ir užtikrindama pakartojamumą kelis sezonus.

• Išmaniojo tinklo kūrimas: Automatiškai generuoja pritaikomus tinklelius su tiksliomis GPS koordinatėmis kiekvienam taškui.
• Optimalus kelio planavimas: Apskaičiuoja efektyviausią pėsčiųjų / važiavimo maršrutą per visus taškus, taupydamas laiką ir degalus.
• Navigacija realiuoju laiku: Mobilioji integracija nukreipia operatorius tiesiai į kiekvieną mėginių ėmimo vietą lauke.
• Išmanusis ženklinimas ir duomenų valdymas: Kiekvienas mėginys yra unikaliai pažymėtas pagal savo GPS vietą, taip sumažinant klaidas ir supaprastinant laboratorijos darbo eigą.
• Paprastas duomenų integravimas: Laboratorinių tyrimų rezultatus galima importuoti tiesiai į „GeoPard“, kad būtų sukurti kiekvieno tinklelio langelio maistinių medžiagų žemėlapiai.
• Veiksmingi receptai: Leidžia kurti kintamo kiekio trąšų ar kalkių naudojimą, pritaikytą prie tinklelio duomenų.

Derindama tradicinius tinklelio dirvožemio mėginių ėmimo privalumus su šiuolaikinėmis skaitmeninėmis technologijomis, „GeoPard“ transformuoja tai, kas kadaise buvo daug darbo reikalaujantis procesas, į labai efektyvų, duomenimis pagrįstą darbo eigą. Tai užtikrina, kad ūkininkai ne tik įgytų tikslų pradinį supratimą apie savo dirvožemius, bet ir sukurtų tvirtą pagrindą nuolatinei tiksliosios žemdirbystės praktikai.

Iššūkiai ir svarstymai

Nors ir galingi, tiek tinklelio atranka, tiek nuotolinis stebėjimas turi apribojimų, ir nė vienas iš jų nėra “stebuklinga priemonė”.

1. Tinklelio imties apribojimai: Daugelio dirvožemio mėginių surinkimas yra brangus ir užima daug laiko. Važiavimas per lauką, norint paimti 10–15 kernų kiekviename tinklelio taške (dideliame ūkyje dažnai tai būna šimtai taškų), gali užtrukti valandas. Kiekvienas mėginys kainuoja laboratorinę analizę. Štai kodėl tinklelio išdėstymas dažnai yra kompromisas.

Be to, tinklelio ėminių ėmimas yra tik momentinė laiko nuotrauka – jis parodo dirvožemio situaciją ėminių ėmimo metu, bet ne tai, kaip ji keisis sezono metu. Galiausiai, norint neapdorotus ėminių duomenis paversti praktinėmis rekomendacijomis, reikia specializuotos programinės įrangos arba agronominių konsultacijų. (Kai kuriais atvejais, norint, kad duomenys būtų naudojami, gali prireikti paprasto vidurkinimo arba zonavimo.)

2. Nuotolinio stebėjimo apribojimai: Palydovinės arba droninės nuotraukos gali parodyti, kur kažkas negerai, bet ne kodėl. Žemo NDVI plotas gali būti dėl sausros, ligos, kenkėjų arba dirvožemio maistinių medžiagų trūkumo – pats vaizdas nenustato priežasties. Debesuotumas gali atidėti aiškaus vaizdo gavimą.

Didesnės skiriamosios gebos vaizdai (pvz., <10 m pikselių) gali kainuoti pinigus arba reikalauti specialios prieigos. Yra terminiai ir radariniai jutikliai, skirti užpildyti kai kurias spragas (pvz., drėgmės vaizdavimas arba dienos / nakties vaizdai), tačiau jie padidina sudėtingumą. Apibendrinant galima teigti, kad NDVI yra galingas augalų sveikatos rodiklis, tačiau pats savaime jis nenurodo ūkininkui, kokių trąšų ar apdorojimo būdų reikia.

3. Integracija yra esminė: Dėl šių apribojimų tikrasis privalumas slypi abiejų įrankių naudojime kartu. Dirvožemio mėginiai be vaizdų palieka abejonių dėl daugelio neištirtų sričių, o vaizdai be mėginių leidžia ūkininkui spėlioti streso priežastį. Kryžminiu būdu sutikrindami duomenis (pavyzdžiui, sutikrindami zonas su mažu NDVI su dirvožemio laboratorijos rezultatais), ūkininkai įgyja pasitikėjimo savo žemėlapių reikšme.

Praktiškai ekspertai pabrėžia, kad tinkamas valdymas apjungia abu duomenų rinkinius. Kitaip tariant, tinklelio atranka leidžia gauti tikslius maistinių medžiagų žemėlapius, bet fiksuotame tinklelyje; nuotolinis stebėjimas suteikia platų matymą, bet jį reikia kalibruoti. Kartu jie įveikia vienas kito akląsias zonas.

Technologijos sparčiai tobulėja. Dronų naudojimas žemės ūkyje sparčiai auga – kai kuriais skaičiavimais, 80% iš visų komercinių dronų bus naudojami ūkiuose. Dronai gali nešiotis vis pigesnes multispektrines kameras, o tai leidžia ūkininkams pagal poreikį fiksuoti itin didelės skiriamosios gebos NDVI žemėlapius. Tuo tarpu palydovų konsteliacijos auga; nauji mini palydovai gali kasdien lankytis laukuose 5–10 m skiriamąja geba.

Kita svarbi tendencija – dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis. Kuriami algoritmai, skirti automatiškai aptikti sujungtų duomenų modelius: pavyzdžiui, vaizdų ir dirvožemio tyrimų grupavimas, siekiant pasiūlyti optimalias zonas, arba istorinių palydovinių laiko eilučių ir ankstesnio derliaus naudojimas probleminėms sritims numatyti. Išmaniosios platformos dabar gali automatiškai generuoti VRT receptus iš įkeltų dirvožemio ir vaizdų sluoksnių.

Taip pat tikimės didesnės jutiklių integracijos: pavyzdžiui, pigūs jutikliai traktoriuose galėtų kelyje išmatuoti dirvožemio elektrinį laidumą ar drėgmę, taip papildydami žemėlapius dar vienu sluoksniu. Šiuos duomenis taip pat galima sujungti su palydovų duomenimis. Visa tai rodo ateitį, kai palydovai, dronai, jutikliai ir dirbtinis intelektas kartu teiks beveik realiuoju laiku informaciją apie dirvožemį ir pasėlius. Kaip pažymima vienoje rinkos ataskaitoje, didelės skiriamosios gebos vaizdų ir bepiločių orlaivių technologijų prieinamumas “rodo, kad per ateinančius dešimt metų nuotolinio stebėjimo duomenų šaltinių naudojimas tiksliojoje žemdirbystėje turėtų išaugti”.”

Išvada

Apibendrinant galima teigti, kad tinklelio pagrindu sudarytas dirvožemio mėginių ėmimas suteikia esminę tiesą apie dirvožemio maistines medžiagas ir cheminę sudėtį, o nuotolinis stebėjimas suteikia erdvinį ir laiko kontekstą, kaip auga pasėliai. Tinklelio mėginiai atsako į klausimą “kas yra dirvožemyje?”; nuotoliniai vaizdai atsako į klausimą “kaip ten auga pasėliai (ir kada)?”. Kartu jie sudaro tiksliojo ūkininkavimo duomenų pagrindą. Turėdami šiuos sujungtus duomenis, ūkininkai gali kurti kintamo kiekio trąšų naudojimo žemėlapius ir prasmingas valdymo zonas. Tai leidžia kiekvienoje lauko dalyje naudoti tiksliai reikiamą trąšų ar kalkių kiekį – taip sumažinant atliekas, padidinant pasėlių vienodumą ir pagerinant derlių.