Kaip apskaičiuoti trąšų pasisavinimą kukurūzų lauke pagal derliaus sausąją vertę?

Fertilizer management is a crucial aspect of successful corn production. Properly calculating fertilizer uptake based on yield dry value ensures that crops receive the necessary nutrients to maximize yield while minimizing costs and environmental impacts.

What is Fertilizer Uptake?

Fertilizer uptake involves the absorption of nutrients by plant roots from the soil. These nutrients include macronutrients such as nitrogen (N), phosphorus (P), and potassium (K), as well as micronutrients like zinc, iron, and manganese.

Meanwhile, the efficiency of this process depends on several factors, including soil health, fertilizer type, application methods, and environmental conditions. Corn, being a high-demand crop, requires substantial amounts of nutrients to achieve its full yield potential. Efficient fertilizer uptake ensures that the corn plant receives adequate nutrition throughout its growth stages, from germination to maturity.

However, it’s important to note that excessive or improper use of fertilizers can have detrimental effects on both the crop and the environment. Over-fertilization can lead to nutrient leaching into water bodies, causing pollution and eutrophication. It can also result in nutrient imbalances in the soil, negatively impacting soil health and future crop cycles.

Why It’s So Important?

Adequate nutrient uptake promotes vigorous plant growth by ensuring that nitrogen supports leaf and stalk development, phosphorus aids in root growth and energy transfer, and potassium strengthens the plant’s resistance to disease and stress.

What is Fertilizer Uptake

Furthermore, efficient nutrient absorption directly correlates with higher yields, enabling the corn plant to produce more kernels per cob and more cobs per plant. This is particularly important for corn that is used for human consumption, as it directly affects the food’s caloric and nutritional content. Studies have shown that optimized fertilizer use can increase corn yields by 20-30%.

Moreover, nutrient availability also affects the overall quality of the corn crop. Sufficient potassium levels enhance the size and weight of the kernels, while adequate nitrogen contributes to protein content, which is vital for both animal feed and human consumption. Corn plants with access to balanced nutrients can photosynthesize more effectively, leading to better growth and higher biomass production.

What Is Corn Yield and Dry Matter Content?

Corn, a staple crop in many parts of the world, is essential for food, feed, and industrial products. Two critical aspects of corn production are yield and dry matter content. These metrics are vital for evaluating crop performance and determining the economic value of the harvest.

1. Corn Yield

Corn yield refers to the amount of harvested crop produced per unit of land area. It is a crucial metric for farmers, agronomists, and the agricultural sector as it directly correlates with the efficiency and profitability of corn production.

The typical measurement unit for corn yield in the United States is bushels per acre (bu/acre). One bushel of corn is equivalent to 56 pounds (approximately 25.4 kilograms) of shelled corn at standard moisture content (15.5%).

What Is Corn Yield and Dry Matter Content

The process of estimating corn yield is methodical and involves several components, including the number of plants per acre, ears per plant, rows per ear, kernels per row, and kernel weight. These components are measured during the growing season using the Yield Component Method, which provides a systematic approach to predict the potential harvest.

2. Dry Matter

Dry matter content in corn refers to the portion of the corn that remains after all the water content has been removed. It is a vital indicator of the quality and nutritional value of the corn, especially when used for silage. The dry matter content is significant because it affects the storage, processing, and feeding value of the corn.

For instance, research has shown that an increase in total tract starch digestibility occurs when corn silage is between 32 and 40 percent dry matter, compared to unprocessed corn silage.

The dry matter content also plays a pivotal role in the overall growth and development of the corn plant. It is involved in nutrient accumulation and partitioning, which are essential for the plant’s productivity. Understanding the dynamics of dry matter accumulation can help farmers and agronomists make informed decisions about irrigation, fertilization, and harvesting times.

How To Calculate Fertilizer Uptake For Corn Field? Step by Step Guide

Corn, one of the most widely cultivated crops, is a staple in the global food supply. To achieve optimal yields, understanding the precise fertilizer requirements based on the yield’s dry value is crucial.

By determining the nutrient requirements, farmers can apply the right amount of fertilizers. However, calculating fertilizer uptake for a corn field based on yield dry value involves understanding the nutrient removal rates by the crop.

Here is a step-by-step guide to calculating fertilizer uptake for corn fields based on yield dry value.

Step 1: Determine the Corn Yield

First, you need to know the corn yield. This is typically measured in bushels per acre (bu/acre). For dry corn, the yield is often adjusted to a standard moisture content of 15.5%.

Step 2: Convert Yield to Dry Matter

Corn grain is typically considered to be 85% dry matter. If you have the yield in bushels per acre, you can convert it to pounds of dry matter per acre.

  • Dry Matter (lb/acre) = Yield (bu/acre) × 56 lb/bu × 0.85

Step 3: Nutrient Removal Rates

Corn plants require essential nutrients like nitrogen (N), phosphorus (P), and potassium (K) for growth. The nutrient removal rates per unit of dry yield can be found in agronomic guidelines or research publications. Typical values are:

  • Nitrogen (N): 1.2 lbs per bushel
  • Phosphorus (P2O5): 0.44 lbs per bushel
  • Potassium (K2O): 0.29 lbs per bushel

guide to calculating fertilizer uptake for corn fields based on yield dry value

Step 4: Calculate Total Nutrient Uptake

Using the yield and the nutrient removal rates, calculate the total nutrient uptake for each nutrient.

  • Total Nitrogen Uptake (lb/acre) = Yield (bu/acre) × 1.2
  • Total Phosphorus Uptake (lb/acre) = Yield (bu/acre) × 0.44
  • Total Potassium Uptake (lb/acre) = Yield (bu/acre) × 0.29

Step 5: Determine Fertilizer Requirement

Depending on the efficiency of your fertilizer application and the nutrient availability in your soil, you might need to adjust these values. Soil tests can help determine the existing nutrient levels and the appropriate fertilizer amounts.

If you assume 100% efficiency (which is rarely the case), the fertilizer requirement would be equal to the nutrient uptake. However, due to losses and other factors, you typically apply more than the calculated uptake.

Example Calculation

Let’s assume a corn yield of 200 bu/acre:

Convert Yield to Dry Matter (optional for nutrient calculations):

  • 200 bu/acre × 56 lb/bu × 0.85 = 9520 lb /acre of dry matter

Calculate Nutrient Uptake:

  • Azotas: 200bu/acre × 1.2 = 240 lb N/acre
  • Fosforas: 200bu/acre × 0.44 = 88 lb P2O5/acre
  • Kalis: 200bu/acre × 0.29 = 58 lb K2O/acre

How Adjusting Fertilizer Application Improve Yield?

Based on the calculated nutrient uptake and crop response, farmers can adjust their fertilizer application rates to meet the specific needs of their crops. However, several critical factors must be considered in this process:

1. Soil Nutrient Levels

Conducting regular soil tests is essential for determining existing nutrient levels and soil health. Soil tests provide a snapshot of nutrient availability, which can inform fertilizer application rates. For instance, if soil tests reveal high phosphorus levels, farmers can reduce or eliminate phosphorus fertilizers, focusing on other nutrients the soil lacks. Key steps include:

  • Baseline Testing: Establish a baseline by conducting soil tests before planting. This helps determine the initial nutrient levels and identifies any deficiencies that need to be addressed.
  • Seasonal Testing: Perform soil tests at various stages of the growing season to monitor changes in nutrient levels and adjust fertilizer applications accordingly.

Soil Nutrient Levels Conducting regular soil tests is essential

2. Fertilizer Efficiency

Not all applied fertilizer is utilized by crops; some may be lost to the environment through processes like leaching, runoff, or volatilization. To enhance fertilizer efficiency:

  • Precision Application: Utilize precision agriculture technologies, such as GPS-guided equipment and variable rate technology (VRT), to apply fertilizers more accurately and efficiently. This reduces waste and ensures nutrients are delivered where they are needed most.
  • Slow-Release Fertilizers: Consider using slow-release or controlled-release fertilizers that provide a steady supply of nutrients over time, improving nutrient uptake efficiency.

3. Environmental Impact

Sustainable fertilizer application practices are crucial for protecting the environment. Improper application can lead to nutrient runoff and leaching, which can contaminate water bodies and harm ecosystems. To minimize environmental impact:

  • Buffer Zones: Establish buffer zones around water bodies to reduce the risk of nutrient runoff. Vegetated buffers can help absorb excess nutrients before they reach water sources.
  • Timing and Weather Considerations: Apply fertilizers during periods of low rainfall and avoid application before heavy rains to reduce the risk of nutrient runoff. Soil moisture conditions should also be considered to optimize nutrient uptake.

4. Crop-Specific Nutrient Needs

Different crops have varying nutrient requirements. Understanding these needs is essential for formulating an appropriate fertilizer strategy.

Crop-Specific Nutrient Needs Different crops have varying nutrient requirements

For example, corn typically requires high nitrogen inputs, while legumes like soybeans can fix atmospheric nitrogen and therefore need less nitrogen fertilizer. Tailoring fertilizer plans to the specific needs of each crop ensures optimal growth and productivity while preventing nutrient imbalances in the soil.

5. Monitoring Crop Response

After applying fertilizers, it’s crucial to monitor the crop’s response through regular field observations and data collection. This can include visual assessments of plant health, growth measurements, and more sophisticated methods such as remote sensing and tissue testing.

For instance, chlorophyll meters can measure the greenness of leaves, indicating nitrogen levels in the plants. Similarly, drone or satellite imagery can detect variations in crop health across a field, allowing for timely adjustments.

6. Adaptive Management

Agricultural conditions are dynamic, influenced by weather patterns, pest pressures, and evolving soil health. Therefore, fertilizer strategies must be adaptable. By continually assessing crop performance and environmental conditions, farmers can make informed adjustments to their fertilizer plans. This adaptive management approach ensures that crops receive the right amount of nutrients at the right time, enhancing yield potential and resource use efficiency.

Išvada

Accurately calculating fertilizer uptake based on yield dry value is fundamental for effective corn production. By understanding nutrient removal rates, conducting soil tests, and considering application efficiency, farmers can optimize fertilizer use, enhance crop yield, and promote environmental sustainability. Adopting best practices and staying informed about advances in precision agriculture and nutrient management can further improve outcomes in corn farming.

Kas yra fantominis derliaus nuostolis kukurūzuose? Kaip jį sumažinti?

In the realm of agriculture, the pursuit of optimal crop yield is a perpetual challenge for farmers worldwide. While conventional wisdom often attributes yield losses to readily apparent factors and adverse weather conditions, there exists a more subtle and elusive phenomenon known as Phantom Yield Loss.

It refers to the unexplained reduction in crop yield that cannot be directly attributed to conventional factors like pests, diseases, or adverse weather conditions. Unlike overt threats that manifest visibly, it operates beneath the surface, often eluding detection until its impact becomes evident during harvest.

According to a report by the Food and Agriculture Organization (FAO), an estimated 30% of global crop production is lost each year due to various factors, including it.

This phenomenon challenges the conventional understanding of yield limitations and prompts a more nuanced examination of the agricultural ecosystem. Therefore, its understanding is crucial for farmers and agronomists as it sheds light on factors that may go unnoticed but exert a substantial influence on crop yields.

By acknowledging and addressing these hidden elements, agricultural practices can be refined, and overall productivity improved.

Phantom Yield Loss In Corn

Corn, one of the world’s most essential crops, plays a pivotal role in global food production. However, farmers face numerous challenges in optimizing corn yields, with one significant factor being phantom yield loss.

It is the loss of potential yield that occurs when corn is left to dry down naturally in the field beyond a certain point. It happens because the corn kernels continue to respire and lose weight as they dry, reducing their mass and quality. It is not visible to the eye, but it can have a significant impact on your profits.

Phantom Yield Loss In Corn

According to Eric Frank, a Channel Seedsman based in Frankfort, Indiana, it is “a yield hit that happens to corn when you don’t start harvest earlier. It occurs because you allow the crop to naturally dry down to a certain point before harvest. When it loses that much moisture in the field, it basically cannibalizes itself a little bit.”

How kernel respiration contribute to it?

It happens because the kernels are still alive after reaching black layer, and they continue to respire and use up their stored sugars and starches. This metabolic activity reduces the mass of the kernels and lowers their test weight and quality.

Kernel respiration is the process by which kernels use oxygen and glucose to produce energy, carbon dioxide, and water. It is a normal metabolic activity that occurs throughout the kernel development and maturation stages.

How kernel respiration contribute to Phantom Yield Loss

However, kernel respiration does not stop at physiological maturity, when the black layer forms at the tip of the kernel. The kernel remains alive until it is dried down to a low enough moisture level (around 15%) to kill it. During this period, the kernel continues to respire and lose dry matter.

How much yield can you lose due to it?

That depends on several factors, such as the hybrid, the weather, the soil type, and the harvest timing. However, some studies have shown that it can range from 5 to 15 bushels per acre or more.

For example, in 2020, Farm Journal Field Agronomist Missy Bauer conducted a test plot in an irrigated field with one hybrid. She harvested part of the field on September 23, when the moisture level was 27.9%, and the rest of the field on October 30, when the moisture level was 18.4%. She found that the early harvest yielded 15.6 bushels per acre more than the late harvest, at 214.2 versus 198.6 bushels per acre.

How much yield can you lose due to it?

However, a general rule of thumb is that it starts to occur when corn moisture drops below 13% to 16%. According to some studies, it can range from 0.5% to 1.6% per point of moisture below 15%. This means that a farmer who harvests corn at 12% moisture instead of 15% could lose up to 4.8% of yield due to it alone.

Some further studies have reported yield losses ranging from 5 to 15 bushels per acre with later harvest dates. For example, a five-year study in Nebraska found that yield declined by an average of 9.1 bushels per acre with later harvest, regardless of the change in grain moisture or the duration of time between harvest dates. Similarly, a study in Michigan showed an average yield advantage of 8.9 bushels per acre for earlier harvest.

How to measure it?

The best way to measure it is to compare the yields of corn harvested at different moisture levels in the same field. This can be done by harvesting a portion of the field early, when the corn is still wet (around 25% to 30% moisture), and another portion later, when the corn is dry (around 15% or lower).

The difference in yields between the two portions represents the amount of loss that occurred in the field. For example, if the early-harvested corn yielded 200 bu/acre and the late-harvested corn yielded 190 bu/acre, then the yield loss will be 10 bu/acre or 5%.

Factors that contribute to phantom yield loss

Here are some of the hidden or less apparent factors that contribute to yield loss:

1. Kernel size and shape: Modern corn hybrids have larger and deeper kernels than older ones, which means they have more mass to lose during respiration.

According to Farm Journal Field Agronomist Missy Bauer, today’s kernels average 70,000 to 76,000 per bushel, compared to 90,000 in the past. This means that each kernel has more impact on the final yield and that it can be more significant with newer genetics.

2. Kernel moisture content: The moisture content of the kernels determines how much water they can lose during respiration. The higher the moisture content, the higher the respiration rate and the potential for yield loss.

According to Channel Seedsman Eric Frank, it starts to occur when the kernel moisture drops below 16%. He recommends harvesting corn between 20% and 25% moisture to avoid losing too much weight and quality in the field.

3. Weather conditions: The weather conditions during the dry down period can affect the rate of respiration and yield loss. High temperatures, low humidity, wind and sunlight can increase the evaporation of water from the kernels and accelerate the weight loss.

Factors that contribute to phantom yield loss

Conversely, low temperatures, high humidity, rain and cloud cover can slow down the evaporation and respiration processes and reduce the yield loss. However, these conditions can also increase the risk of mold, disease and insect damage, which can also lower the yield and quality of corn.

4. Harvest timing: The harvest timing is a crucial factor that determines how much it occurs in a corn crop. Harvesting too early can result in high drying costs and lower test weight, while harvesting too late can result in excessive loss and lower grain quality.

The optimal harvest timing depends on several factors, such as hybrid maturity, grain elevator discounts, weather forecast, field conditions and equipment availability. Frank advises farmers to monitor their fields closely and adjust their harvest plans accordingly.

Meanwhile, farmers may face unfavorable conditions that delay or interrupt their harvest plans, such as rain, hail, frost, or snow. These events can damage the stalk integrity and increase the risk of lodging, ear drop, or mold infection, which can further reduce the yield and quality of corn.

How to avoid or reduce it? The early harvesting!

The best way to avoid loss is to harvest corn at the optimal moisture level and use controlled drying methods. Harvesting corn at a higher moisture level (around 20% to 25%) can help preserve kernel weight and quality, as well as reduce field losses due to ear drop, stalk lodging, insect damage, mold growth, and mycotoxin contamination.

However, harvesting wet corn also requires proper drying and storage facilities to prevent spoilage and quality deterioration. Controlled drying methods, such as natural air drying or low-temperature drying, can help reduce kernel damage and shrinkage during the drying process.

How to avoid or reduce Phantom Yield Loss The early harvesting!

Additionally, farmers should consider the economic factors involved in harvesting wet corn versus dry corn. These include grain elevator discounts or premiums for moisture content, drying costs or savings, storage costs or savings, and potential yield or quality losses or gains.

By weighing these factors and using reliable data from their own fields or local sources, farmers can make informed decisions about when to harvest their corn and how to dry it efficiently and effectively.

Another way is to choose hybrids that have good standability and resistance to diseases and pests that can affect stalk strength and ear retention. You can also use agronomic practices that promote healthy plant growth and development, such as proper fertilization, weed control, irrigation, and pest management.

Does PYL can affect other crops?

Yes, it can affect different crops, but not all in the same way. It can harm crops with a lot of moisture content when they are fully grown and take a while to dry out in the field. However, some crops are more at risk than others, based on their seeds, how they respire, and the environment.

Take soybeans, for instance. They’re less likely to have a big PYL problem compared to corn. This is because soybeans have less moisture content when they’re ready to be harvested (about 50% compared to corn’s 70%) and they dry out faster in the field (about 10 days compared to 30 days for corn).

Yet, if soybeans aren’t harvested until they have more than 13% moisture content, they can still lose weight and quality due to breathing, breaking apart, or getting infected by fungi.

Wheat, on the other side, is more at risk than soybeans. This is because wheat has more moisture content when it’s time to harvest (about 60% compared to soybeans’ 50%) and it takes longer to dry out in the field (about 20 days compared to 10 days for soybeans).

Wheat can lose up to 10% of its weight if it’s not harvested until it has more than 14% moisture content, thanks to breathing, breaking apart, sprouting, or diseases.

Other crops like barley, oats, rye, sorghum, sunflower, canola, and alfalfa can also suffer from PYL. How much they’re affected depends on the crop’s makeup, genes, how they’re taken care of, and the weather. That’s why it’s crucial for farmers to keep an eye on their crops’ moisture levels and harvest them at the best time to avoid unnecessary losses.

How GeoPard’s Automated Yield Cleaning and Calibration Can Help with PYL?

At the heart of GeoPard’s solution lies a suite of features designed to automate the cleaning and calibration of yield data. The technology systematically identifies gaps or skips in the yield dataset, ensuring a more reliable representation of actual yields.

How GeoPard's Automated Yield Cleaning and Calibration Can Help with PYL?

By leveraging advanced algorithms, it enhances the precision of monitoring, providing farmers with a trustworthy foundation for decision-making. One of the standout features of GeoPard’s technology is its ability to fill lacked data with synthetic yield maps.

In situations where data gaps exist, it generates synthetic yield maps that seamlessly integrate with the existing dataset. This innovative approach not only ensures a comprehensive yield record but also contributes to a more accurate understanding of crop performance.

The application of GeoPard’s automated cleaning and calibration technology directly translates to a reduction in phantom yield loss. With a more accurate representation of crop yields, farmers can make better-informed decisions regarding crop management, resource allocation, and harvesting timelines. It empowers agricultural stakeholders to overcome the challenges associated with inaccurate data, ultimately leading to improved overall productivity.

Išvada

It is a subtle yet significant challenge in agriculture, requiring a comprehensive approach to crop management. By recognizing less apparent factors impacting yield, farmers can take proactive measures. Precision farming, soil health management, microbial interactions, climate-smart practices, and crop genetics advancements form a roadmap to address it. Embracing this holistic perspective enables the agricultural community to foster sustainable and resilient food production systems amidst evolving challenges.

Automatizuotas derliaus duomenų valymas ir kalibravimas

Automatinis derliaus duomenų valymas ir kalibravimas (AYDCC) – tai procesas, kurio metu naudojami algoritmai ir modeliai, siekiant aptikti ir ištaisyti derliaus duomenų klaidas, pvz., išskirtis, spragas ar paklaidas. AYDCC gali pagerinti derliaus duomenų kokybę ir patikimumą, o tai gali padėti ūkininkams gauti geresnių įžvalgų ir rekomendacijų.

Įvadas į derliaus duomenis

Derlingumo duomenys yra vienas svarbiausių informacijos šaltinių XXI amžiaus ūkininkams. Tai duomenys, surinkti iš įvairios žemės ūkio technikos, tokios kaip kombainai, sodinamosios ir derliaus nuėmimo mašinos, kurie matuoja tam tikrame lauke ar vietovėje užauginto derliaus kiekį ir kokybę.

Tai nepaprastai svarbu dėl kelių priežasčių. Pirma, tai padeda ūkininkams priimti pagrįstus sprendimus. Turėdami išsamius derliaus duomenis, ūkininkai gali tiksliai suderinti savo praktiką, kad padidintų produktyvumą.

Pavyzdžiui, jei konkrečiame lauke nuolat duodamas mažesnis derlius, ūkininkai gali ištirti pagrindines priežastis, tokias kaip dirvožemio sveikata ar drėkinimo problemos, ir imtis taisomųjų priemonių.

Be to, tai įgalina tiksliąją žemdirbystę. Žemėlapyje nustatydami pasėlių derlingumo skirtumus savo laukuose, ūkininkai gali pritaikyti savo naudojamas medžiagas, tokias kaip trąšos ir pesticidai, konkrečioms sritims. Toks tikslingas požiūris ne tik optimizuoja išteklių naudojimą, bet ir sumažina poveikį aplinkai.

Pasak Maisto ir žemės ūkio organizacijos (FAO), iki 2050 m. pasaulinė žemės ūkio gamyba turi padidėti 60%, kad būtų patenkinta auganti maisto paklausa. Derliaus duomenys, atliekantys savo vaidmenį didinant pasėlių produktyvumą, yra labai svarbūs siekiant šio tikslo.

Be to, Brazilijoje sojų pupelių augintojas, naudodamas derliaus duomenis kartu su dirvožemio mėginių duomenimis, sukūrė kintamų trąšų normų žemėlapius savo laukams. Jis naudojo skirtingas trąšų normas, atsižvelgdamas į dirvožemio derlingumą ir kiekvienos zonos derliaus potencialą.

Jis taip pat naudojo derliaus duomenis, kad palygintų skirtingas sojų pupelių veisles ir pasirinktų geriausias savo sąlygoms. Dėl to jis padidino vidutinį derlių 12% ir sumažino trąšų sąnaudas 15%.

Panašiai Indijoje ryžių augintojas derliaus duomenų rinkinius ir orų duomenis naudojo savo laukų drėkinimo grafikui koreguoti. Jis stebėjo dirvožemio drėgmės lygį ir kritulių kiekį naudodamas jutiklius ir palydovinius vaizdus.

derliaus duomenų supratimas ir panaudojimas

Jis taip pat naudojo jį skirtingoms ryžių veislėms palyginti ir geriausioms savo sąlygoms pasirinkti. Dėl to jis padidino vidutinį derlių 10% ir sumažino vandens sunaudojimą 20%.

Nepaisant privalumų, derliaus duomenų kūrimas ir diegimas vis dar susiduria su tam tikrais iššūkiais. Kai kurie iš šių iššūkių yra šie:

  • Duomenų kokybė: Jo tikslumas ir patikimumas priklauso nuo jutiklių kokybės, įrangos kalibravimo, duomenų rinkimo metodų ir duomenų apdorojimo bei analizės metodų. Prasta duomenų kokybė gali sukelti klaidų, šališkumo ar neatitikimų, kurie gali turėti įtakos duomenų pagrįstumui ir naudingumui.
  • Prieiga prie duomenų: Derliaus duomenų prieinamumas ir įperkamumas priklauso nuo prieigos prie žemės ūkio technikos, jutiklių, duomenų saugojimo įrenginių ir duomenų platformų bei jų nuosavybės. Prieigos ar nuosavybės stoka gali apriboti ūkininkų galimybes rinkti, saugoti, bendrinti ar naudoti savo duomenis.
  • Duomenų privatumas: Duomenų saugumas ir konfidencialumas priklauso nuo ūkininkų, technikos gamintojų, duomenų teikėjų ir duomenų naudotojų vykdomos duomenų apsaugos ir reguliavimo. Dėl apsaugos ar reguliavimo stokos duomenys gali būti naudojami neteisėtai arba neetiškai, pavyzdžiui, vagystės, manipuliavimo ar išnaudojimo tikslais.
  • Duomenų raštingumas: Derliaus duomenų supratimas ir panaudojimas priklauso nuo ūkininkų, žemės ūkio konsultantų, konsultantų ir tyrėjų įgūdžių bei žinių. Įgūdžių ar žinių trūkumas gali trukdyti šiems subjektams veiksmingai interpretuoti, perduoti ar taikyti duomenis.
duomenų rinkinių rinkimas naudojant žemės ūkio mašinas, tokias kaip kombainai

Todėl norint įveikti šiuos iššūkius ir išnaudoti visą derliaus duomenų potencialą, svarbu juos išvalyti ir sukalibruoti.

Įvadas į derliaus duomenų valymą ir kalibravimą

Derliaus duomenys yra vertingas informacijos šaltinis ūkininkams ir tyrėjams, norintiems analizuoti pasėlių našumą, nustatyti valdymo zonas ir optimizuoti sprendimų priėmimą. Tačiau norint užtikrinti jų patikimumą ir tikslumą, juos dažnai reikia valyti ir kalibruoti.

“YieldDataset” kalibravimas yra funkcija, kuri koreguoja reikšmių pasiskirstymą pagal matematinius principus, pagerindama bendrą duomenų vientisumą. Tai sustiprina sprendimų priėmimo kokybę ir suteikia duomenų rinkiniui vertingą pagrindą tolesnei išsamiai analizei.

„GeoPard Yield“ valymo kalibravimo modulis

„GeoPard“ leido išvalyti ir pataisyti derliaus duomenų rinkinius naudodama „Yield Clean-Calibration“ modulį.

Mes padarėme jūsų derliaus duomenų rinkinių kokybės gerinimą lengvesnį nei bet kada anksčiau, suteikdami ūkininkams galimybę priimti duomenimis pagrįstus sprendimus, kuriais galite pasikliauti.

„GeoPard“ – derliaus valymas ir kalibravimas, panašus į lauko potencialo zonas

Po kalibravimo ir valymo gautas derliaus duomenų rinkinys tampa homogeniškas, be išskirtų verčių ar staigių pokyčių tarp gretimų geometrijų.

Su mūsų naujuoju moduliu galite:

Pasirinkite parinktį, kad tęstumėte
Pasirinkite parinktį, kad tęstumėte
  • Pašalinkite sugadintus, persidengiančius ir nenormalius duomenų taškus
  • Kalibruokite derliaus vertes keliose mašinose
  • Pradėkite kalibravimą vos keliais paspaudimais (supaprastindami naudotojo patirtį) arba paleiskite susietą „GeoPad“ API galinį tašką.

Kai kurie dažniausiai pasitaikantys automatinio derliaus duomenų valymo ir kalibravimo naudojimo atvejai:

  • Duomenų sinchronizavimas, kai keli derliaus nuėmimo kombainai dirbo vienu metu arba kelias dienas, užtikrinant nuoseklumą.
  • Duomenų rinkinio homogenizavimas ir tikslumas, išlyginant variacijas.
  • Duomenų triukšmo ir pašalinės informacijos, galinčios užgožti įžvalgas, pašalinimas.
  • Pašalinti apsisukimus ar nenormalias geometrines figūras, kurios gali iškreipti tikruosius lauko modelius ir tendencijas.

Žemiau esančioje nuotraukoje galite matyti lauką, kuriame vienu metu dirbo 15 kombainų. Jame parodyta, kaip originalus derliaus duomenų rinkinys ir patobulintas duomenų rinkinys po kalibravimo naudojant „GeoPard“ derliaus išvalymo kalibravimo modulį atrodo gana skirtingai ir yra lengvai suprantami.

Skirtumas tarp originalių ir patobulintų derliaus duomenų rinkinių naudojant „GeoPard“ kalibravimo modulį

Kodėl svarbu valyti ir kalibruoti?

Derliaus duomenis renka prie kombainų pritvirtinti derliaus monitoriai ir jutikliai. Šie prietaisai matuoja nuimto derliaus masės srautą ir drėgmės kiekį, o duomenis georeferenciniais tikslais naudoja GPS koordinates.

Tačiau šie matavimai ne visada tikslūs ar nuoseklūs dėl įvairių veiksnių, galinčių turėti įtakos įrangos veikimui ar pasėlių sąlygoms. Kai kurie iš šių veiksnių yra šie:

1. Įrangos variantai: Žemės ūkio technika, pavyzdžiui, kombainai ir derliaus nuėmimo kombainai, dažnai turi būdingų skirtumų, dėl kurių gali atsirasti duomenų rinkimo neatitikimų. Šie skirtumai gali būti jutiklių jautrumo arba technikos kalibravimo skirtumai.

Pavyzdžiui, kai kurie derliaus monitoriai gali naudoti tiesinį įtampos ir masės srauto santykį, o kiti – netiesinį. Kai kurie jutikliai gali būti jautresni dulkėms ar nešvarumams nei kiti. Šie skirtumai gali sukelti derliaus duomenų neatitikimus skirtingose mašinose ar laukuose.

1 pavyzdys. Apsisukimai, sustojimai, naudojama pusė įrangos pločio.
1 pavyzdys. Apsisukimai, sustojimai, naudojama pusė įrangos pločio.
2 pavyzdys. Apsisukimai, sustojimai, naudojama pusė įrangos pločio.
2 pavyzdys. Apsisukimai, sustojimai, naudojama pusė įrangos pločio.

2. Aplinkos veiksniai: Oro sąlygos, dirvožemio tipai ir topografija vaidina svarbų vaidmenį pasėlių derliui. Jei į šiuos aplinkos veiksnius neatsižvelgiama, jie gali sukelti triukšmą ir netikslumus derliaus duomenyse.

Pavyzdžiui, smėlinguose dirvožemiuose arba statuose šlaituose derlius gali būti mažesnis nei priemolio dirvožemiuose arba lygiuose reljefuose. Taip pat vietovėse, kuriose pasėlių tankumas didesnis, derlius gali būti didesnis nei vietovėse, kuriose tankumas mažesnis.

3. Jutiklio netikslumai: Jutikliai, nepaisant jų tikslumo, nėra neklystantys. Laikui bėgant jie gali dreifuoti ir pateikti netikslius rodmenis, jei nėra reguliariai kalibruojami.

Pavyzdžiui, sugedęs dinamometro elementas arba atsilaisvinę laidai gali lemti netikslius masės srauto rodmenis. Nešvarus arba pažeistas drėgmės jutiklis gali pateikti klaidingas drėgmės kiekio vertes. Operatoriaus įvestas neteisingas lauko pavadinimas arba ID gali priskirti derliaus duomenis neteisingam lauko failui.

Dėl šių veiksnių derliaus duomenų rinkiniai gali būti triukšmingi, klaidingi arba nenuoseklūs. Jei šie duomenys nėra tinkamai išvalyti ir kalibruoti, jie gali lemti klaidingas išvadas arba sprendimus.

Pavyzdžiui, naudojant neišvalytus derliaus duomenis derliaus žemėlapiams sudaryti, lauke gali būti klaidingai identifikuoti didelio arba mažo derlingumo plotai.

Kodėl svarbu išvalyti ir kalibruoti derliaus duomenų rinkinį?

Naudojant nekalibruotus derliaus duomenų rinkinius derliui lyginti skirtinguose laukuose ar skirtinguose metais, palyginimai gali būti neteisingi arba netikslūs. Naudojant nevalytus arba nekalibruotus derliaus duomenis maistinių medžiagų balansui arba pasėlių sąnaudoms apskaičiuoti, gali būti naudojama per daug arba per mažai trąšų ar pesticidų.

Todėl prieš naudojant derliaus duomenis bet kokiai analizei ar sprendimų priėmimui, būtina atlikti jų valymą ir kalibravimą. Derliaus duomenų rinkinių valymas – tai procesas, kurio metu pašalinamos arba ištaisomos bet kokios klaidos ar triukšmai neapdorotuose derliaus duomenyse, surinktuose derliaus monitorių ir jutiklių.

Automatiniai derliaus duomenų valymo ir kalibravimo metodai

Čia praverčia automatinio duomenų valymo metodai. Automatinio duomenų valymo metodai – tai metodai, kurie gali atlikti duomenų valymo užduotis be žmogaus įsikišimo arba su minimaliu žmogaus įsikišimu.

Konfigūruokite kalibravimo etapą
Automatiniai valymo ir kalibravimo metodai

Automatiniai duomenų valymo metodai gali sutaupyti laiko ir išteklių, sumažinti žmogiškųjų klaidų skaičių ir padidinti duomenų valymo mastelį bei efektyvumą. Kai kurie iš įprastų automatinių duomenų valymo metodų, skirtų derliaus duomenims, yra šie:

1. Išskirtinių verčių aptikimas: Išskirtiniai duomenys yra duomenų taškai, kurie reikšmingai nukrypsta nuo normos. Automatiniai algoritmai gali nustatyti šiuos nukrypimus, palygindami duomenų taškus su statistiniais rodikliais, tokiais kaip vidurkis, mediana ir standartinis nuokrypis.

Pavyzdžiui, jei derliaus duomenų rinkinys rodo išskirtinai didelį derlių konkrečiame lauke, išskirtinių verčių aptikimo algoritmas gali jį pažymėti tolesniam tyrimui.

2. Triukšmo mažinimas: Derliaus duomenų triukšmas gali kilti dėl įvairių šaltinių, įskaitant aplinkos veiksnius ir jutiklių netikslumus.

Automatiniai triukšmo mažinimo metodai, tokie kaip išlyginimo algoritmai, išfiltruoja nepastovius svyravimus, todėl duomenys tampa stabilesni ir patikimesni. Tai padeda nustatyti tikrąsias duomenų tendencijas ir modelius.

3. Duomenų imputacijaTrūkstami duomenys yra dažna derliaus duomenų rinkinių problema. Duomenų priskyrimo metodai automatiškai įvertina ir užpildo trūkstamas vertes, remdamiesi duomenų modeliais ir ryšiais.

Pavyzdžiui, jei jutiklis neįrašo duomenų tam tikrą laikotarpį, imputacijos metodai gali įvertinti trūkstamas vertes pagal gretimus duomenų taškus.

Todėl automatizuoti duomenų valymo metodai yra duomenų kokybės sargai, užtikrinantys, kad derliaus duomenų rinkiniai išliktų patikimu ir vertingu turtu ūkininkams visame pasaulyje.

Be to, yra daug patogių įrankių ir kompiuterinių programų, kurios gali automatiškai išvalyti ir koreguoti derliaus duomenis, ir „GeoPard“ yra viena iš jų. „GeoPard Yield Clean-Calibration“ modulis kartu su panašiais sprendimais yra labai svarbus siekiant užtikrinti duomenų tikslumą ir patikimumą.

„GeoPard“ – derliaus valymas ir kalibravimas – 3 kombainai

Išvada

Automatinis derliaus duomenų valymas ir kalibravimas (AYDCC) yra būtinas tiksliojoje žemdirbystėje. Jis užtikrina pasėlių duomenų tikslumą pašalindamas klaidas ir gerindamas kokybę, suteikdamas ūkininkams galimybę priimti pagrįstus sprendimus. AYDCC sprendžia duomenų iššūkius ir naudoja automatizuotus metodus, kad gautų patikimus rezultatus. Tokios priemonės kaip „GeoPard“ derliaus valymo ir kalibravimo modulis supaprastina šį procesą ūkininkams, prisidėdamas prie efektyvios ir produktyvios ūkininkavimo praktikos.

„GeoPard“ automatizuotas lauko ribų aptikimo modelis tiksliajai žemdirbystei

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.

Lygtimis pagrįsta analizė tiksliojoje žemdirbystėje

Išleidusi lygtimis pagrįstą analizės modulį, „GeoPard“ komanda žengė didelį žingsnį į priekį suteikdama ūkininkams, agronomams ir erdvinių duomenų analitikams praktinių įžvalgų apie kiekvieną kvadratinį metrą. Modulyje yra daugiau nei 50 iš anksto nustatytų „GeoPard“ tikslumo formulių katalogas, apimantis platų su žemės ūkiu susijusios analizės spektrą.

Tikslumo formulės buvo sukurtos remiantis daugiametis nepriklausomas agronominis universitetas ir pramonės tyrimai ir buvo griežtai išbandyti, siekiant užtikrinti jų tikslumą ir naudingumą. Juos galima lengvai sukonfigūruoti taip, kad būtų vykdomas automatiškai bet kokiam laukui, suteikdama vartotojams galingų ir patikimų įžvalgų, kurios gali padėti jiems optimizuoti pasėlių derlių ir sumažinti sąnaudas.

Lygtimis pagrįstas analizės modulis yra pagrindinė „GeoPard“ platformos funkcija, suteikianti vartotojams galingą įrankį, leidžiantį geriau suprasti savo veiklą ir priimti duomenimis pagrįstus sprendimus dėl ūkininkavimo praktikos. Turėdamas nuolat augantį formulių katalogą ir galimybę pritaikyti formules skirtingiems lauko scenarijams, „GeoPard“ gali patenkinti konkrečius bet kokio ūkininkavimo poreikius.

 

Kalio pašalinimas pagal derliaus duomenis

Kalio pašalinimas pagal derliaus duomenis

 

Naudojimo atvejai (žr. pavyzdžius žemiau):

  • Azoto įsisavinimas absoliučiais skaičiais, naudojant išeigos ir baltymų duomenis
  • Azoto panaudojimo efektyvumas (NŽE) ir pertekliaus skaičiavimai naudojant išeigos ir baltymų duomenų sluoksnius
  • Kalkių rekomendacijos, pagrįstos dirvožemio mėginių pH duomenimis arba dirvožemio skeneriai
  • Polaukis (zonos arba pikselių lygis IG žemėlapiai)
  • Mikro ir makro maistinių medžiagų tręšimo rekomendacijos, pagrįstos dirvožemio mėginių ėmimu, lauko potencialu, topografija ir derlingumo duomenimis
  • Anglies modeliavimas
  • Pokyčių aptikimas ir įspėjimai (skirtumo tarp „Sentinel-2“, „Landsat8-9“ arba „Planet“ vaizdų apskaičiavimas)
  • Dirvožemio ir grūdų drėgmės modeliavimas
  • Sausojo derliaus apskaičiavimas iš drėgnojo derliaus duomenų rinkinių
  • Tikslinio Rx ir As-Addition žemėlapių skirtumo skaičiavimas

 

Kalio rekomendacijos, pagrįstos dviem derliaus tikslais (produktyvumo zonos)

Kalio rekomendacijos, pagrįstos dviem derliaus tikslais (produktyvumo zonos)

 

 

 

 

Trąšos: rekomendacijų vadovas. Kalis / Kukurūzai.

Trąšų rekomendacijų vadovas (Pietų Dakotos valstijos universitetas): kalis / kukurūzai. Peržiūra ir pataisymas: Jasonas Clarkas | docentas ir SDSU išplėstinio mokymo dirvožemio derlingumo specialistas

 

Kalio panaudojimo efektyvumas kg/ha

Kalio panaudojimo efektyvumas kg/ha

 

 

 

Azoto panaudojimo efektyvumas procentais. Skaičiavimas pagrįstas derliaus, baltymų ir grūdų drėgmės duomenų sluoksniais.

Azoto panaudojimo efektyvumas procentais. Skaičiavimas pagrįstas derliaus, baltymų ir grūdų drėgmės duomenų sluoksniais.

 

 

Azotas: tikslinis pagal receptą, palyginti su naudojimu pagal paskirtį

Azotas: tikslinis pagal receptą, palyginti su naudojimu pagal paskirtį

 

Chlorofilo skirtumas tarp dviejų palydovinių vaizdų

Chlorofilo skirtumas tarp dviejų palydovinių vaizdų

 

„GeoPard“ naudotojas gali koreguoti esamus ir kurti savo privačios formulės remiantis vaizdais, dirvožemiu, derlingumu, topografija ar bet kokiais kitais „GeoPard“ palaikomais duomenų sluoksniais. 

Šablono „GeoPard“ lygtys pavyzdžiai

Šablono „GeoPard“ lygtys pavyzdžiai

 

Formulėmis pagrįsta analizė padeda ūkininkams, agronomams ir duomenų mokslininkams automatizuoti savo darbo eigą ir priimti sprendimus, pagrįstus daugybe duomenų ir mokslinių tyrimų, kad būtų lengviau įgyvendinti tvarų ir tikslųjį ūkininkavimą.

Kas yra lygtimis pagrįsta analizė tiksliojoje žemdirbystėje? Tiksliosios formulės naudojimas

Lygtimis pagrįsta analizė tiksliojoje žemdirbystėje reiškia matematinių modelių, lygčių, tikslumo formulių ir algoritmų naudojimą žemės ūkio duomenims analizuoti ir įžvalgoms gauti, kurios gali padėti ūkininkams priimti geresnius sprendimus dėl pasėlių valdymo.

Šie analizės metodai apima įvairius veiksnius, tokius kaip oro sąlygos, dirvožemio savybės, pasėlių augimas ir maistinių medžiagų poreikis, siekiant optimizuoti žemės ūkio praktiką ir pagerinti pasėlių derlių, kartu sumažinant išteklių švaistymą ir poveikį aplinkai.

Kai kurie pagrindiniai lygtimis pagrįstos analizės komponentai tiksliojoje žemdirbystėje yra šie:

  • Pasėlių augimo modeliai: Šie modeliai apibūdina įvairių veiksnių, tokių kaip orai, dirvožemio savybės ir pasėlių valdymo praktika, ryšį, siekiant prognozuoti pasėlių augimą ir derlių. Tokių modelių pavyzdžiai yra CERES (pasėlių aplinkos išteklių sintezės) ir APSIM (žemės ūkio gamybos sistemų sIMulator) modeliai. Šie modeliai gali padėti ūkininkams priimti pagrįstus sprendimus dėl sodinimo datų, pasėlių veislių ir drėkinimo planavimo.
  • Dirvožemio vandens modeliai: Šie modeliai įvertina vandens kiekį dirvožemio profilyje, remdamiesi tokiais veiksniais kaip krituliai, garavimas ir pasėlių vandens naudojimas. Jie gali padėti ūkininkams optimizuoti drėkinimo praktiką, užtikrinant, kad vanduo būtų naudojamas efektyviai ir tinkamu laiku, siekiant maksimaliai padidinti pasėlių derlių.
  • Maistinių medžiagų valdymo modeliai: Šie modeliai prognozuoja pasėlių maistinių medžiagų poreikį ir padeda ūkininkams nustatyti optimalų trąšų kiekį ir naudojimo laiką. Naudodami šiuos modelius, ūkininkai gali užtikrinti, kad pasėliai gautų reikiamą maistinių medžiagų kiekį, tuo pačiu sumažindami maistinių medžiagų nuotėkio ir aplinkos taršos riziką.
  • Kenkėjų ir ligų modeliai: Šie modeliai prognozuoja kenkėjų ir ligų protrūkių tikimybę, remdamiesi tokiais veiksniais kaip oro sąlygos, pasėlių augimo etapai ir valdymo praktika. Naudodami šiuos modelius, ūkininkai gali priimti iniciatyvius sprendimus dėl kenkėjų ir ligų kontrolės, pavyzdžiui, koreguoti sodinimo datas arba tinkamu laiku naudoti pesticidus.
  • Nuotolinio stebėjimo modeliai: Šie modeliai naudoja palydovinius vaizdus ir kitus nuotolinio stebėjimo duomenis, kad stebėtų pasėlių sveikatą, nustatytų streso veiksnius ir įvertintų derlių. Integruodami šią informaciją su kitais duomenų šaltiniais, ūkininkai gali priimti geresnius sprendimus dėl pasėlių valdymo ir optimizuoti išteklių naudojimą.

Apibendrinant, lygtimis pagrįsta analizė tiksliojoje žemdirbystėje naudoja matematinius modelius ir algoritmus, kad analizuotų sudėtingą įvairių veiksnių, turinčių įtakos pasėlių augimui ir valdymui, sąveiką. Naudodamiesi šia analize, ūkininkai gali priimti duomenimis pagrįstus sprendimus, siekdami optimizuoti žemės ūkio praktiką, pagerinti pasėlių derlių ir sumažinti poveikį aplinkai.


Dažnai užduodami klausimai


1. Kaip tikslioji žemdirbystė gali padėti spręsti išteklių naudojimo ir taršos problemas žemės ūkyje?

Tai gali padėti spręsti išteklių naudojimo ir taršos problemas žemės ūkyje, taikant tikslingą išteklių naudojimą, efektyvų išteklių valdymą, geresnę stebėseną ir gamtosaugos praktikų taikymą. Ūkininkai, naudodami tokias medžiagas kaip trąšos ir pesticidai, tik ten, kur jų reikia, gali sumažinti atliekas ir taršą.

Duomenimis pagrįstas sprendimų priėmimas leidžia optimaliai valdyti išteklius, o stebėjimas realiuoju laiku leidžia laiku imtis veiksmų, kad būtų išvengta taršos incidentų. Be to, gamtosaugos praktikų įgyvendinimas skatina tvarų žemės ūkį ir mažina poveikį aplinkai.

GeoPard laukų potencialo žemėlapiai prieš derliaus duomenis

GeoPard Field Potential maps very often look exactly like yield data.

We create them using Daugiasluoksnė analizė of historical information, topography, and bare soil analysis.

The process of such synthetic Yield maps is automated (and patented) and it takes about 1 minute for any field in the world to generate it.

 

GeoPard laukų potencialo žemėlapiai prieš derliaus duomenis

Can be used as the basis for:

What are Field Potential maps?

Field potential maps, also known as yield potential maps or productivity potential maps, are visual representations of the spatial variability in potential crop yield or productivity within a field. These maps are created by analyzing various factors that influence crop growth, such as soil properties, topography, and historical yield data.

These maps can be used in precision agriculture to guide management decisions, such as variable-rate application of fertilizers, irrigation, and other inputs, as well as to identify areas that require specific attention or management practices.

Some key factors that are typically considered when creating field potential maps include:

  1. Soil properties: Soil characteristics such as texture, structure, organic matter content, and nutrient availability play a significant role in determining crop yield potential. By mapping soil properties across a field, farmers can identify areas of high or low productivity potential.
  2. Topografija: Factors like elevation, slope, and aspect can influence crop growth and yield potential. For example, low-lying areas may be prone to waterlogging or have a higher risk of frost, while steep slopes may be more susceptible to erosion. Mapping these topographical features can help farmers understand how they affect productivity potential and adjust their management practices accordingly.
  3. Historical yield data: By analyzing historical yield data from previous years or seasons, farmers can identify trends and patterns in productivity across their fields. This information can be used to create these maps that highlight areas of consistently high or low yield potential.
  4. Nuotolinio zondavimo duomenys: Satellite imagery, aerial photography, and other remote sensing data can be used to assess crop health, vigor, and growth stage. This information can be used to create these maps that reflect the spatial variability in crop productivity potential.
  5. Climate data: Climate variables such as temperature, precipitation, and solar radiation can also influence crop growth and yield potential. By incorporating climate data into these maps, farmers can better understand how environmental factors affect productivity potential in their fields.

They are valuable tools in precision agriculture, as they help farmers visualize the spatial variability in productivity potential within their fields. By using these maps to guide management decisions, farmers can optimize the use of resources, improve overall crop yields, and reduce the environmental impact of their agricultural operations.

Difference between Field Potential maps vs Yield data

Field potential maps and yield data are both used in precision agriculture to help farmers understand the spatial variability in their fields and make better-informed management decisions. However, there are some key differences between the two:

Data sources:

These maps are created by integrating data from various sources, such as soil properties, topography, historical yield data, remote sensing data, and climate data. However, this data is collected using yield monitors installed on harvesting equipment, which record the crop yield as it is harvested.

Temporal aspect:

These maps represent an estimation of the potential productivity of a field, which is generally static or changes slowly over time, barring significant changes in soil properties or other influencing factors. However, yield data is specific to a particular growing season or multiple seasons and can vary significantly from year to year based on factors like weather conditions, pest pressure, and management practices.

In summary, field potential maps and yield data are complementary tools in precision agriculture. These maps provide an estimate of the potential productivity of a field, helping farmers identify areas that may require different management practices. Yield data, on the other hand, documents the actual crop output and can be used to assess the effectiveness of management practices and inform future decision-making.

Automatizuotas pasėlių stebėjimas, derinant duomenų sluoksnius

"GeoPard" turime modulį Automatiškai sukurti pasėlių duomenų žvalgybos zonas naudojant lanksčią verslo ir agronominės logikos konfigūraciją.

Ji leidžia kontroliuoti daugybę laukų ir atlikti žvalgybą tik įvykus avarinei situacijai.

Verslo ir (arba) agronominė logika gali būti lanksti. Šiame pavyzdyje - užduotys kuriamos tose vietovėse, kuriose naujausiose palydovinėse nuotraukose matome didelio istorinio lauko potencialo zonas ir mažą augmenijos kiekį.

Kito naudojimo atvejo pavyzdys: Mažo derliaus zona (iš derliaus failo) susikerta su žemo pH zonomis - kad būtų galima koreguoti kalkių derlingumo lygį.

 

Automatizuotos pasėlių duomenų žvalgymo zonos, kuriose susikerta duomenų sluoksniai
Didelio istorinio lauko našumo zonos susikerta su naujausiu planetos vaizdu, kuriame yra maža augmenijos zona -> žvalgymo užduotys automatiškai sukuriamos "GeoPard" programoje.

Pasėlių prekybos bendrovėms ir duomenų modeliuotojams istoriškai stabiliausių ir didelio derlingumo zonų sankirta gali būti geras rodiklis derliaus prognozėms ekstrapoliuoti.

Jei esate ūkininkas, agronomas ar tiksliosios žemdirbystės specialistas, žinote, kokia svarbi yra pasėlių duomenų žvalgyba. Ji labai svarbi stebint pasėlių būklę ir nustatant bet kokias galimas problemas, kol jos netapo didelėmis.

Tačiau tradicinė pasėlių žvalgyba gali pareikalauti daug laiko ir darbo sąnaudų. Štai kur ateina automatizuotos žvalgybos užduotys.

"GeoPard" yra revoliucinė automatizuota tiksliosios žemdirbystės programinė įranga, kuri naudoja pažangius algoritmus ir palydovinius vaizdus, kad automatiškai stebėtų jūsų pasėlius. Naudodamiesi "GeoPard" galite lengvai nustatyti automatines žvalgymo užduotis, kurios įspės jus apie galimas problemas, pavyzdžiui, kenkėjus, ligas ar maistinių medžiagų trūkumą.

Vienas iš pagrindinių automatinės žvalgybos užduočių privalumų - galimybė greitai ir tiksliai nustatyti pasėlių problemas. Programa "GeoPard" naudoja pažangius algoritmus, kad išanalizuotų jūsų laukų palydovines nuotraukas ir aptiktų net mažiausius pasėlių pokyčius.

Tai reiškia, kad galite greitai nustatyti visas galimas problemas ir imtis veiksmų joms spręsti, kol jos netapo rimtesnės.

Dar vienas automatinės žvalgybos užduočių privalumas - galimybė reguliariai stebėti pasėlius. Atliekant tradicinę žvalgybą, gali būti sunku reguliariai lankytis laukuose ir tikrinti galimas problemas.

Tačiau naudodami programą "GeoPard" galite nustatyti automatines užduotis, kurios kasdien arba kas savaitę stebės jūsų pasėlius ir suteiks išsamesnį jų būklės vaizdą.

"GeoPard" automatinės žvalgybos užduotys taip pat gali būti pritaikomos, todėl galite jas pritaikyti pagal savo konkrečius poreikius. Galite nustatyti užduotis, skirtas konkrečioms problemoms, pavyzdžiui, kenkėjams ar ligoms, stebėti, arba nustatyti užduotis, skirtas konkrečioms lauko sritims stebėti. Tai reiškia, kad galite gauti informaciją, kurios jums reikia, kad galėtumėte priimti pagrįstus sprendimus dėl savo pasėlių.

"GeoPard" siūlo ne tik automatizuotas žvalgymo užduotis, bet ir daugybę kitų funkcijų, kurios gali padėti valdyti tiksliosios žemdirbystės operacijas. Naudodamiesi GeoPard galite planuoti sėją ir tręšimą, stebėti dirvožemio drėgmės lygį ir stebėti derlių.

Apskritai "GeoPard" automatizuotos žvalgymo užduotys yra galingas įrankis ūkininkams, agronomams ir tiksliosios žemdirbystės specialistams. Naudodami "GeoPard" galite greitai ir lengvai stebėti savo pasėlius ir nustatyti galimas problemas, o tai padeda priimti geresnius sprendimus dėl savo veiklos.

Kas yra pasėlių žvalgyba?

Pasėlių žvalgyba - tai žemės ūkio praktika, kai sistemingai tikrinami ir stebimi pasėliai, siekiant įvertinti jų sveikatą, augimą ir galimas problemas. Paprastai fiziškai vaikštoma po laukus arba duomenims rinkti naudojamos tokios technologijos kaip dronai ar jutikliai.

Pasėlių žvalgai stebi ir renka informaciją apie tokius veiksnius kaip kenkėjų antplūdis, ligų protrūkiai, maistinių medžiagų trūkumas ir piktžolių plitimas.

Šie duomenys padeda ūkininkams priimti pagrįstus sprendimus, susijusius su pasėlių valdymu, pvz., taikyti tikslinį apdorojimą, koreguoti trąšų naudojimą arba įgyvendinti kenkėjų kontrolės strategijas. Tai labai svarbu siekiant padidinti derlių ir užtikrinti bendrą pasėlių būklę.

Kas yra automatinė pasėlių duomenų žvalgyba?

Automatizuota pasėlių žvalgyba - tai pažangiausių technologijų, įskaitant robotiką, bepilotes skraidykles, įvairius jutiklius ir dirbtinį intelektą, taikymas siekiant stebėti ir vertinti pasėlių būklę ir vystymąsi žemės ūkio aplinkoje.

Tikslas - padidinti efektyvumą, sumažinti išlaidas ir supaprastinti pasėlių valdymą, automatizuojant užduotis, kurias tradiciškai atlieka žmonės - pasėlių žvalgai.

Automatizuotos pasėlių duomenų žvalgybos procesas apima kelis etapus, pvz:

  • Duomenų rinkimas: Bepiločiai orlaiviai arba antžeminiai robotai su įvairiais jutikliais (pvz., kameromis, daugiaspektriais jutikliais, LIDAR) renka informaciją apie pasėlių būklę, įskaitant augalų sveikatą, kenkėjų ir ligų paplitimą, dirvožemio savybes ir maistinių medžiagų koncentraciją.
  • Duomenų analizė: Vėliau surinkti duomenys apdorojami ir tikrinami naudojant dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi algoritmus, kad būtų galima aptikti su pasėlių sveikata ir vystymusi susijusius dėsningumus, pažeidimus ir tendencijas.
  • Sprendimų priėmimas: Duomenų analizės rezultatai gali būti naudojami priimant pagrįstus sprendimus dėl pasėlių valdymo, įskaitant laistymo, tręšimo, kenkėjų kontrolės ir kitų intervencinių priemonių optimizavimą.
  • Imkitės veiksmų: Ūkininkai, remdamiesi automatinės pasėlių stebėsenos metu gautomis žiniomis, gali įgyvendinti tikslines priemones, skirtas konkrečioms lauko problemoms spręsti, pavyzdžiui, naudoti pesticidus ar maistingąsias medžiagas tik ten, kur reikia, taip sumažinant atliekų kiekį ir poveikį aplinkai.

Ūkininkams realiuoju laiku teikiant tikslius duomenis, galima gerokai padidinti žemės ūkio produktyvumą ir tvarumą, priimti geresnius sprendimus ir taikyti tikslesnius valdymo metodus.

Kaip nustatyti žvalgybos zoną?

Nustatant pasėlių duomenų žvalgybos zonas, ūkio laukas padalijamas į mažesnes, lengvai valdomas dalis, atsižvelgiant į tokius aspektus kaip dirvožemio sudėtis, reljefas, ankstesni pasėlių rezultatai ar kiti svarbūs veiksniai.

Tikslas - nustatyti vienodas panašias sąlygas atitinkančias teritorijas, kad būtų galima tikslingiau atlikti žvalgybą, stebėjimus ir valdymo praktiką. Toliau pateikiamas žingsnis po žingsnio metodas, kaip nustatyti pasėlių žvalgymo zoną:

  • Surinkite istorinę informaciją: Surinkite duomenis apie ankstesnių pasėlių derlių, dirvožemio analizės rezultatus, kenkėjus ir ligas bei kitą svarbią informaciją apie lauką. Šie duomenys gali padėti atpažinti vietoves, kuriose yra panašios sąlygos ar našumas.
  • Išnagrinėkite dirvožemio sudėtį ir reljefą: Ištirkite savo lauko dirvožemio tipus ir reljefą, kad suprastumėte natūralius skirtumus. Skirtinga dirvožemio sudėtis ir aukštis virš jūros lygio gali turėti įtakos pasėlių augimui, maisto medžiagų įsisavinimui ir vandens prieinamumui, o tai savo ruožtu daro įtaką pasėlių sveikatai.
  • Pasinaudokite nuotolinio stebėjimo technologijomis: Naudokite palydovinius arba dronais gautus vaizdus, kad gautumėte papildomos informacijos apie lauko sąlygas, pvz., augmenijos rodiklius, dirvožemio drėgmės lygį ir temperatūros svyravimus. Ši informacija gali padėti patikslinti žvalgymo zonas, nes suteikia išsamesnį lauko vaizdą.
  • Įdiegti tiksliosios žemdirbystės metodus: Naudokite tiksliosios žemdirbystės programinę įrangą surinktiems duomenims apdoroti ir analizuoti. Šios priemonės gali padėti nustatyti dėsningumus ir nustatyti duomenimis pagrįstas žvalgymo sritis, atsižvelgiant į tokius veiksnius kaip pasėlių sveikata, dirvožemio kintamumas ir reljefas.
  • Nustatyti žvalgybos zonas: Remdamiesi duomenų analize, suskirstykite lauką į mažesnius vienodus plotus, kuriems būdingi panašūs požymiai. Šie plotai turėtų būti lengvai valdomi ir pritaikyti konkretiems jūsų veiklos reikalavimams.
  • Reguliariai atnaujinkite ir koreguokite: Pasikeitus aplinkybėms ir gavus naujų duomenų, iš naujo įvertinkite ir pakeiskite žvalgybos rajonus, kad jie išliktų aktualūs ir tikslūs. Tai gali būti susiję su plotų atnaujinimu, atsižvelgiant į naujus derliaus duomenis, kenkėjų ir ligų paplitimą ar kitus pasėlių našumui įtakos turinčius veiksnius.

Taigi, nustatę ir sukūrę pasėlių žvalgymo zoną, ūkininkai gali veiksmingiau sutelkti stebėsenos pastangas ir taikyti tikslingą valdymo praktiką, todėl geriau panaudojami ištekliai ir pagerėja pasėlių būklė.

Išeigos duomenys ir analizė „GeoPard“

Šiame straipsnyje:

  • Derliaus analizės naudojimas tiksliojoje žemdirbystėje
  • Išsami derliaus duomenų analizė „GeoPard Agriculture“ sistemoje 
  • Kiekvieno atributo vizualizacija „Yield“ failuose
  • Neapdorotų derliaus duomenų korekcija 
  • 5 Praktiniai derlingumo žemėlapių naudojimo pavyzdžiai
Neapdoroti ir išvalyti derliaus duomenys „GeoPard“ programoje
Neapdoroti ir išvalyti derliaus duomenys „GeoPard“ programoje

Derliaus duomenys leidžia priimti labiau pagrįstus sprendimus ir didinti efektyvumą.
Lauko tvarkymo zonos, sudarytos iš kelių metų derliaus duomenų, tinka pradiniam potencialaus derliaus ir dirvožemio maistinių medžiagų kintamumo įvertinimui, kad būtų galima priimti būsimus pasėlių tvarkymo sprendimus.

Derliaus duomenų analizę galima konvertuoti į kintamos normos naudojimo žemėlapį ir naudoti, pavyzdžiui, trąšų naudojimui. Jo kalibravimas yra dar viena tema, į kurią reikia atsižvelgti, ją aptarsime atskirame tinklaraščio įraše.

Pažangi „GeoPard“ analizė yra tai, kad galite atlikti daugiasluoksnę analizę, sujungdami kelis duomenų sluoksnius į vieną žemėlapį ir ieškodami ryšių tarp duomenų sluoksnių. 

Kombinuotos produktyvumo zonos gali būti generuojamos remiantis palydovinių vaizdų augmenijos indeksais, topografija, technikos duomenimis, tokiais kaip derlius, elektrinis laidumas, dirvožemio drėgmė ir kt., taip pat agrocheminės analizės rezultatais.

Derliaus failų vizualizacija atliekamas automatiškai atsisiuntus failą, jis apdorojamas ir išvalomas automatiškai. Žemiau pateikiamos dvi žemėlapių versijos – originalus vaizdas su įrangos monitoriaus duomenimis ir „GeoPard“ vizualizacija.

Neapdoroti duomenys buvo konvertuoti į gradientinį ištisinį paviršiaus vaizdą, kad būtų lengviau suprasti lauko heterogeniškumą ir sukurti valdymo zonas.

Kiekvienas derliaus failo atributas yra prieinamas vizualizacijai, pvz., drėgmė, derliaus masė, derliaus tūris (šlapias ir sausas), prispaudimo jėga, degalų sąnaudos, mašinos greitis ir kt.

Neapdorotų duomenų korekcija reiškia, kad jei lauko taškas yra nenatūralus, jis bus išlygintas (pavyzdžiui, apdorojant ne visą kombaino pjaunamosios plotį). Kuriant zonomis pagrįstus derliaus duomenis, galima koreguoti atskiras zonas ir poligonus. 

Pažvelkime į keletą praktinių derlingumo žemėlapių ir kitų „GeoPard“ duomenų sluoksnių naudojimo pavyzdžių.

1. Valdymo zonos pagal derliaus duomenis. Valdymo zonos gali būti sudaromos remiantis vienerių metų arba kelių metų derliaus duomenimis. Svarbu atkreipti dėmesį, kad negalima tiesiogiai sujungti skirtingų metų derliaus, nes bus palankesnis vieniems iš metų.

Siekdama sumažinti šį efektą, „GeoPard“ taiko kelis algoritmus, kad kiekvienų metų svoris būtų vienodas. Kurdami daugiasluoksnį žemėlapį, galite nustatyti vienų metų svarbą naudodami svorio įrankį.

Tokios lauko valdymo zonos gali būti naudojamos sudarant naudojimo / receptų / Rx (VRA) žemėlapius, apskaičiuojant potencialų derlių kiekvienoje zonoje.

Daugiametis ir daugiasluoksnis potencialaus derliaus žemėlapis
Daugiametis ir daugiasluoksnis potencialaus derliaus žemėlapis

2. Daugiasluoksnės zonos su derliaus duomenimis ir kitais duomenų šaltiniais (topografija, dirvožemis, jutikliai, palydovai). Jį galima pridėti prie daugiasluoksnė analizė ir nustatykite svorį, kurį jis turės galutinėms zonoms.

Šiame pavyzdyje prie žemėlapio pridedami trys duomenų sluoksniai: derlius, palydoviniai vaizdai ir topografija. Galite sujungti bet kokius duomenų sluoksnius, kuriuos laikote svarbiais analizei. Daugiasluoksnį žemėlapį galima naudoti tolesnei derliaus analizei ir VRA žemėlapiams kurti. 

Derlius, topografija ir palydoviniai vaizdai
Daugiasluoksnės zonos: derlius, topografija ir palydoviniai vaizdai

3. Derliaus skaičiavimas zonos ir lauko lygmeniu. Norėdami išanalizuoti skirtingus apdorojimo būdus, sėklų veisles ir agronominę praktiką, tikriausiai norėsite palyginti vidutinį ir bendrą derlių kiekvienoje zonoje, juostoje arba tarp laukų.

„GeoPard“ automatiškai tai apskaičiuoja, kad būtų lengviau palyginti derlių absoliučiais skaičiais. 

„GeoPard“ apskaičiuoja derlių absoliučiais skaičiais pagal derliaus failus. Bendras ir vidutinis lauko ir kiekvienos zonos rodiklis.
„GeoPard“ apskaičiuoja derlių absoliučiais skaičiais pagal derliaus failus. Bendras ir vidutinis lauko ir kiekvienos zonos rodiklis.

4. Priklausomybės zonos, pagrįstos Derliaus duomenys. Derliaus duomenimis pagrįstos zonos gali būti uždengtos kitomis duomenų zonomis ir galite ieškoti priklausomybių tarp duomenų sluoksnių. Šiame pavyzdyje parodytas skirtingų kviečių veislių didelio derliaus ir vidutinio baltymų kiekio (1) bei mažo derliaus ir didelio baltymų kiekio (2) perdengimas lauke.

Kiti pavyzdžiai apima topografijos įtakos derliui ryšį, mažo derliaus sankirtą ir makro bei mikroelementų trūkumą dirvožemyje, dirvožemio drėgmės ir elektrinio laidumo (ES) sluoksnius.

Skirtingų derlių ir baltymų lygių sankirtos
Skirtingų derlių ir baltymų lygių sankirtos

5. Kintamo kiekio purškimo (VRA) žemėlapiai remiantis derliaus duomenimis. Galite kurti paskirtuosius žemėlapius įvairioms operacijoms – tręšimui, sėjai, purškimui, drėkinimui ir dirvožemio mėginių ėmimo planavimui. Galite redaguoti zonų skaičių ir formą.

Taip pat galite sukurti kintamo kiekio purškimo paskirties žemėlapį, derindami derliaus duomenis su kitais duomenų šaltiniais (dirvožemio, EC, palydovų, topografijos). 

Kintama sėjos norma kiekvienoje zonoje
Kintamos sėjos normos kiekvienoje zonoje

Net jei neturite derliaus duomenų, galite naudoti „GeoPard“ daugiametės zonos (iki 33 metų) remiantis palydoviniais vaizdais arba derinkite jį su kitais duomenų sluoksniais, tokiais kaip topografija pradėti savo tiksliosios žemdirbystės kelionę. Šios analizės dažnai koreliuoja su derliaus analizės duomenimis, bet tai jau kita istorija.


Dažnai užduodami klausimai


1. Kaip atlikti pajamingumo analizę?

Derliaus analizė yra procesas, naudojamas pasėlių ar žemės ūkio sistemos produktyvumui ir našumui įvertinti. Štai pagrindinės derliaus analizės atlikimo žingsniai:

  • Išmatuokite bendrą nuimtą derliųSurinkite visą nuimtą derlių iš konkrečios vietovės ir jį pasverkite.
  • Nustatykite plotąIšmatuokite arba apskaičiuokite bendrą žemės plotą, iš kurio buvo gautas derlius.
  • Apskaičiuokite derlių ploto vienetui: Bendrą nuimtą derlių padalykite iš ploto, kad gautumėte derlių ploto vienetui (pvz., derlių iš hektaro).
  • Palyginkite ir išanalizuokite: Palyginkite gautą derlių su ankstesnių metų duomenimis arba regioniniais vidurkiais, kad įvertintumėte rezultatus ir nustatytumėte bet kokius skirtumus ar tendencijas.

Derliaus analizė padeda ūkininkams priimti pagrįstus sprendimus, stebėti pasėlių produktyvumą ir nustatyti sritis, kurias reikia tobulinti ūkininkavimo praktikoje.

2. Kas yra derliaus duomenys?

Derliaus duomenys – tai surinkta ir užregistruota informacija apie pasėlių ar žemės ūkio produkcijos kiekį, gautą iš konkretaus žemės ploto. Tai apima nuimto derliaus kiekio matavimus arba įvertinimus, paprastai išreiškiamus svoriu arba tūriu.

Tai suteikia vertingų įžvalgų apie pasėlių produktyvumą ir našumą, padeda ūkininkams priimti pagrįstus sprendimus dėl savo ūkininkavimo praktikos, įvertinti skirtingų metodų ar sąnaudų efektyvumą ir stebėti pasėlių derliaus tendencijas ar pokyčius laikui bėgant.

3. Kas yra potencialus pajamingumas?

Derlingumo potencialas reiškia maksimalų pasiekiamą pasėlio derlių arba gamybos lygį idealiomis auginimo sąlygomis. Tai rodo viršutinę ribą, kurią konkreti pasėlių veislė arba augalų rūšis gali duoti kiekio ir kokybės požiūriu.

Derliaus potencialui įtakos turi įvairūs veiksniai, tokie kaip genetika, aplinkos sąlygos, maistinių medžiagų prieinamumas ir valdymo praktika. Tai yra atskaitos taškas ūkininkams ir agronomams, siekiant įvertinti skirtingų augalų veislių našumą ir produktyvumą bei nustatyti sritis, kuriose galima patobulinti derliaus lygį.

Daugiasluoksnė (integruota) duomenų analizė tiksliojoje agronomijoje

Precision agriculture is capable of generating vast amounts of data in the form of yield data, satellite imagery, and soil fertility, among others.

The lack of easy-to-use cloud precision software toolkits that assist crop producers in converting field data layers into useful knowledge and actionable recommendations limits the application of precision agricultural technologies.

In precision agriculture, management zones are areas within a field that have similar yield potential based on soil type, slope position, soil chemistry, microclimate, and/or other factors that influence crop production.

Svetainė producer’s knowledge of a field is a very important piece of the process. Management zones are thought of as a mechanism to optimize crop inputs and yield potential.

Maps generated with a single data layer and several data layers.

The big challenge is to build management zones that perfectly reflect field variability. A combination of different layers like satellite imagery, soil fertility, topography derivatives, and yield monitor data is the next logical step to generating more responsive management zones.

Multi layer analytics (also known as integrated analysis) is becoming a part of the GeoPard geospatial analytics engine.

Classic combinations of integrated analysis parameters include one or more yield data, NDVI map, elevation, and soil sensor physicochemical characteristics. 

GeoPard supports these parameters and in addition, allows the inclusion of other field data layers either already available in the system or uploaded directly by the user (soil sampling, yield datasets, etc.).

As a result, you are free to operate with the complete set of parameters doing integrated analytics:

Multi layer yield data analytics

Nuotolinio zondavimo duomenys:

  • Potential productivity map (single-year and multi-year)
  • Stability/variation map
  • Vegetation indices NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI

Topography:

  • Digital elevation
  • Slope
  • Curvature
  • Wetness index
  • Hillshades

Soil data:

  • pH
  • CEC (cation exchange capacity)
  • SOM (soil organic matter)
  • K (potassium)
  • Thin topsoil depth, lower available water holding capacity (drought-prone soil)
  • EC (electrical conductivity)
  • and other chemical attributes available in the uploaded dataset

It’s important to emphasize that custom factors are configured on top of every data layer to assign the desired layer weight. You are very welcome to share your integrated analytics use cases, and build management zone maps based on your knowledge of the field while selecting data sources and their weights in GeoPard.

Pictures in this blog contain a sample field with data layers (like a productivity map covering 18 years, digital elevation model, slope, hillshade, 2019 yield data) and various combinations of integration analytics maps. 

You can follow the steps of the evolution of management zones while extending integration analytics with an additional data layer.


Dažnai užduodami klausimai


1. What is data layers?

Data layers refer to the individual components or elements of data that are organized and stacked together to create a comprehensive representation of a specific area or subject.

Each layer represents a specific aspect of the data, such as geographical features, land use, population density, or environmental factors. These layers can be combined and analyzed collectively to gain insights, visualize patterns, and make informed decisions.

Data layers are commonly used in geographic information systems (GIS) and spatial analysis to better understand and represent complex data in a visual and interpretable manner.

2. What is integrated analysis?

Integrated analysis refers to the process of combining and analyzing data from multiple sources or disciplines to gain a more comprehensive and holistic understanding of a particular problem or phenomenon.

It involves merging data sets, applying statistical techniques, and exploring relationships across different variables or domains.

Integrated analysis allows for a more nuanced and interconnected view of complex systems, facilitating the identification of patterns, trends, and causal relationships that may not be evident when analyzing data in isolation.

This approach enables researchers and decision-makers to make more informed and effective decisions based on a broader range of information.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Prašyti nemokamos „GeoPard“ demonstracijos / konsultacijos








    Spustelėdami mygtuką sutinkate su mūsų Privatumo Politika. Mums to reikia, kad galėtume atsakyti į jūsų užklausą.

      Prenumeruoti


      Spustelėdami mygtuką sutinkate su mūsų Privatumo Politika

        Atsiųskite mums informaciją


        Spustelėdami mygtuką sutinkate su mūsų Privatumo Politika