Kategorija: Derlius

Kaip apskaičiuoti trąšų pasisavinimą kukurūzų lauke pagal derliaus sausąją vertę?

Paskelbta pagal Muhammad Farjad

Trąšų valdymas yra labai svarbus sėkmingo kukurūzų auginimo aspektas. Tinkamai apskaičiuojant trąšų suvartojimą pagal sausosios medžiagos kiekį, užtikrinama, kad pasėliai gautų reikiamų maistinių medžiagų, kad būtų padidintas derlius, kartu sumažinant išlaidas ir poveikį aplinkai.

Kas yra trąšų įsisavinimas?

Trąšų įsisavinimas apima augalų šaknų absorbciją iš dirvožemio per maistines medžiagas. Šios maistinės medžiagos apima makroelementus, tokius kaip azotas (N), fosforas (P) ir kalis (K), taip pat mikroelementus, tokius kaip cinkas, geležis ir manganas.

Tuo tarpu šio proceso efektyvumas priklauso nuo kelių veiksnių, įskaitant dirvožemio sveikatą, trąšų rūšį, naudojimo būdus ir aplinkos sąlygas. Kukurūzai, būdami labai paklausiu pasėliu, reikalauja daug maistinių medžiagų, kad pasiektų visą derliaus potencialą. Efektyvus trąšų įsisavinimas užtikrina, kad kukurūzų augalas gautų pakankamai maistinių medžiagų visais augimo etapais – nuo dygimo iki brandos.

Tačiau svarbu atkreipti dėmesį, kad per didelis arba netinkamas trąšų naudojimas gali turėti neigiamos įtakos tiek pasėliams, tiek aplinkai. Per didelis tręšimas gali lemti maistinių medžiagų išplovimą į vandens telkinius, sukeldamas taršą ir eutrofikaciją. Tai taip pat gali sukelti maistinių medžiagų disbalansą dirvožemyje, neigiamai paveikdama dirvožemio sveikatą ir būsimus pasėlių ciklus.

Kodėl tai taip svarbu?

Pakankamas maistinių medžiagų pasisavinimas skatina energingą augalų augimą, užtikrinant, kad azotas palaikytų lapų ir stiebų vystymąsi, fosforas padėtų šaknų augimui ir energijos perdavimui, o kalis stiprintų augalo atsparumą ligoms ir stresui.

Kas yra trąšų įsisavinimas

Be to, efektyvus maistinių medžiagų įsisavinimas tiesiogiai koreliuoja su didesniu derliumi, todėl kukurūzų augalas gali išauginti daugiau grūdų iš vienos burbuolės ir daugiau burbuolių iš vieno augalo. Tai ypač svarbu kukurūzams, kurie naudojami žmonių maistui, nes tai tiesiogiai veikia maisto kalorijų ir maistinę vertę. Tyrimai parodė, kad optimizuotas trąšų naudojimas gali padidinti kukurūzų derlių 20–30%.

Be to, maistinių medžiagų prieinamumas taip pat turi įtakos bendrai kukurūzų derliaus kokybei. Pakankamas kalio kiekis padidina grūdų dydį ir svorį, o tinkamas azoto kiekis prisideda prie baltymų kiekio, kuris yra gyvybiškai svarbus tiek gyvulių pašarams, tiek žmonių maistui. Kukurūzų augalai, turintys subalansuotą maistinių medžiagų kiekį, gali efektyviau fotosintezuoti, todėl geriau auga ir padidėja biomasės gamyba.

Kas yra kukurūzų derlius ir sausųjų medžiagų kiekis?

Kukurūzai, pagrindinis augalas daugelyje pasaulio šalių, yra būtini maistui, pašarams ir pramonės produktams. Du svarbiausi kukurūzų auginimo aspektai yra derlius ir sausųjų medžiagų kiekis. Šie rodikliai yra gyvybiškai svarbūs vertinant pasėlių našumą ir nustatant derliaus ekonominę vertę.

1. Kukurūzų derlius

Kukurūzų derlius reiškia nuimto derliaus kiekį, pagamintą iš žemės ploto vieneto. Tai labai svarbus rodiklis ūkininkams, agronomams ir žemės ūkio sektoriui, nes jis tiesiogiai koreliuoja su kukurūzų auginimo efektyvumu ir pelningumu.

Jungtinėse Valstijose tipiškas kukurūzų derliaus matavimo vienetas yra bušeliai akrui (bu/akras). Vienas kukurūzų bušelis atitinka 56 svarus (maždaug 25,4 kilogramo) gliaudytų kukurūzų, kurių drėgmės kiekis yra standartinis (15,5%).

Kas yra kukurūzų derlius ir sausųjų medžiagų kiekis

Kukurūzų derliaus įvertinimo procesas yra metodiškas ir apima kelis komponentus, įskaitant augalų skaičių viename akre, burbuolių skaičių viename augale, eilių skaičių burbuolėse, grūdų skaičių vienoje eilėje ir grūdų svorį. Šie komponentai matuojami auginimo sezono metu naudojant derliaus komponentų metodą, kuris suteikia sistemingą požiūrį į galimo derliaus prognozavimą.

2. Sausosios medžiagos

Sausųjų medžiagų kiekis kukurūzuose – tai kukurūzų dalis, kuri lieka pašalinus visą vandenį. Tai gyvybiškai svarbus kukurūzų kokybės ir maistinės vertės rodiklis, ypač kai jie naudojami silosui. Sausųjų medžiagų kiekis yra svarbus, nes jis turi įtakos kukurūzų laikymui, perdirbimui ir pašarinei vertei.

Pavyzdžiui, tyrimai parodė, kad bendras trakto krakmolo virškinamumas padidėja, kai kukurūzų siloso sausosios medžiagos kiekis yra nuo 32 iki 40 procentų, palyginti su neapdorotu kukurūzų silosu.

Sausosios medžiagos kiekis taip pat vaidina lemiamą vaidmenį bendrame kukurūzų augalo augime ir vystymesi. Jis dalyvauja maistinių medžiagų kaupime ir paskirstyme, o tai yra labai svarbu augalo produktyvumui. Sausosios medžiagos kaupimosi dinamikos supratimas gali padėti ūkininkams ir agronomams priimti pagrįstus sprendimus dėl drėkinimo, tręšimo ir derliaus nuėmimo laiko.

Kaip apskaičiuoti trąšų suvartojimą kukurūzų lauke? Žingsnis po žingsnio vadovas

Kukurūzai, vienas iš plačiausiai auginamų augalų, yra pagrindinis pasaulinio maisto tiekimo elementas. Norint pasiekti optimalų derlių, labai svarbu suprasti tikslius trąšų poreikius, pagrįstus sausosios medžiagos kiekiu derliaus atžvilgiu.

Nustatydami maistinių medžiagų poreikį, ūkininkai gali naudoti tinkamą trąšų kiekį. Tačiau norint apskaičiuoti trąšų įsisavinimą kukurūzų lauke pagal sausųjų medžiagų vertę, reikia suprasti, kiek maistinių medžiagų pašalina pasėliai.

Čia pateikiamas nuoseklus vadovas, kaip apskaičiuoti trąšų suvartojimą kukurūzų laukuose pagal sausųjų medžiagų vertę.

1 veiksmas: nustatykite kukurūzų derlių

Pirmiausia reikia žinoti kukurūzų derlių. Jis paprastai matuojamas bušeliais iš akro (bu/akras). Sausų kukurūzų derlius dažnai koreguojamas pagal standartinį 15,5% drėgmės kiekį.

2 veiksmas: derliaus konvertavimas į sausąsias medžiagas

Kukurūzų grūdai paprastai laikomi 85% sausosios medžiagos kiekiu. Jei turite derlių bušeliais iš akro, galite jį konvertuoti į svarus sausosios medžiagos iš akro.

  • Sausosios medžiagos (lb/akras) = Derlius (bu/akras) × 56 lb/bu × 0,85

3 veiksmas: maistinių medžiagų šalinimo rodikliai

Kukurūzų augalams augimui reikalingos būtinos maistinės medžiagos, tokios kaip azotas (N), fosforas (P) ir kalis (K). Maistinių medžiagų pašalinimo rodiklius, tenkančius vienam sausojo derliaus vienetui, galima rasti agronomijos gairėse arba mokslinių tyrimų leidiniuose. Tipinės vertės yra šios:

  • Azotas (N): 1,2 svaro bušelyje
  • Fosforas (P2O5): 0,44 svaro bušelyje
  • Kalis (K2O): 0,29 svaro bušelyje

Kukurūzų laukų trąšų suvartojimo apskaičiavimo vadovas pagal sausojo derliaus vertę

4 veiksmas: apskaičiuokite bendrą maistinių medžiagų įsisavinimą

Naudodami derlių ir maistinių medžiagų pašalinimo greičius, apskaičiuokite bendrą kiekvienos maistinės medžiagos įsisavinimą.

  • Bendras azoto įsisavinimas (lb/akras) = Derlius (bu/akras) × 1,2
  • Bendras fosforo įsisavinimas (lb/akras) = Derlius (bu/akras) × 0,44
  • Bendras kalio įsisavinimas (lb/akras) = derlius (bu/akras) × 0,29

5 veiksmas: nustatykite trąšų poreikį

Priklausomai nuo trąšų naudojimo efektyvumo ir maistinių medžiagų prieinamumo dirvožemyje, gali tekti koreguoti šias vertes. Dirvožemio tyrimai gali padėti nustatyti esamus maistinių medžiagų lygius ir tinkamus trąšų kiekius.

Jei darytumėte prielaidą apie 100% efektyvumą (kas retai pasitaiko), trąšų poreikis būtų lygus maistinių medžiagų įsisavinimui. Tačiau dėl nuostolių ir kitų veiksnių paprastai naudojate daugiau nei apskaičiuotas įsisavinimas.

Skaičiavimo pavyzdys

Tarkime, kad kukurūzų derlius yra 200 bu/akras:

Konvertuoti derlių į sausąsias medžiagas (nebūtina apskaičiuojant maistines medžiagas):

  • 200 bu/akras × 56 svarai/bu × 0,85 = 9520 svarų/akras sausosios medžiagos

Apskaičiuokite maistinių medžiagų įsisavinimą:

  • Azotas: 200 bu/akras × 1,2 = 240 svarų N/akras
  • Fosforas: 200 bu/akras × 0,44 = 88 svarai P2O5/akras
  • Kalis: 200 bu/akras × 0,29 = 58 svarai K2O/akras

Kaip trąšų naudojimo reguliavimas pagerina derlių?

Remdamiesi apskaičiuotu maistinių medžiagų įsisavinimu ir pasėlių reakcija, ūkininkai gali koreguoti trąšų normas, kad jos atitiktų konkrečius savo pasėlių poreikius. Tačiau šiame procese reikia atsižvelgti į keletą svarbių veiksnių:

1. Dirvožemio maistinių medžiagų lygiai

Reguliariai atlikti dirvožemio tyrimus yra būtina norint nustatyti esamą maistinių medžiagų kiekį ir dirvožemio būklę. Dirvožemio tyrimai suteikia momentinį vaizdą apie maistinių medžiagų prieinamumą, kuris gali padėti nustatyti trąšų naudojimo normas. Pavyzdžiui, jei dirvožemio tyrimai rodo didelį fosforo kiekį, ūkininkai gali sumažinti arba visiškai atsisakyti fosforo trąšų, sutelkdami dėmesį į kitas maistines medžiagas, kurių dirvožemyje trūksta. Pagrindiniai žingsniai:

  • Pradinis testavimas: Prieš sodinimą nustatykite pradinį lygį atlikdami dirvožemio tyrimus. Tai padeda nustatyti pradinius maistinių medžiagų lygius ir trūkumus, kuriuos reikia pašalinti.
  • Sezoninis testavimas: Įvairiais vegetacijos etapais atlikite dirvožemio tyrimus, kad stebėtumėte maistinių medžiagų kiekio pokyčius ir atitinkamai pakoreguotumėte trąšų naudojimą.

Dirvožemio maistinių medžiagų lygiai. Būtina reguliariai atlikti dirvožemio tyrimus.

2. Trąšų efektyvumas

Ne visas panaudotas trąšas panaudoja pasėliai; kai kurios gali patekti į aplinką dėl tokių procesų kaip išplovimas, nuotėkis ar garavimas. Siekiant padidinti trąšų efektyvumą:

  • Tikslus taikymas: Naudokite tiksliosios žemdirbystės technologijas, tokias kaip GPS valdoma įranga ir kintamo kiekio technologija (VRT), kad trąšos būtų paskleistos tiksliau ir efektyviau. Tai sumažina atliekas ir užtikrina, kad maistinės medžiagos būtų tiekiamos ten, kur jų labiausiai reikia.
  • Lėtai atpalaiduojančios trąšos: Apsvarstykite galimybę naudoti lėtai arba kontroliuojamai išskiriančias trąšas, kurios laikui bėgant užtikrina nuolatinį maistinių medžiagų tiekimą, pagerindamos maistinių medžiagų įsisavinimo efektyvumą.

3. Poveikis aplinkai

Tvarus tręšimo būdas yra labai svarbus aplinkos apsaugai. Netinkamas tręšimas gali sukelti maistinių medžiagų nuotėkį ir išplovimą, o tai gali užteršti vandens telkinius ir pakenkti ekosistemoms. Siekiant sumažinti poveikį aplinkai:

  • Buferinės zonos: Įrenkite buferines zonas aplink vandens telkinius, kad sumažintumėte maistinių medžiagų nuotėkio riziką. Augalinės buferinės zonos gali padėti absorbuoti maistinių medžiagų perteklių, kol jos nepasiekia vandens šaltinių.
  • Laiko ir oro sąlygų aspektai: Trąšas naudokite nedidelio kritulių kiekio laikotarpiu ir venkite jų naudoti prieš smarkias liūtis, kad sumažintumėte maistinių medžiagų nuotėkio riziką. Taip pat reikėtų atsižvelgti į dirvožemio drėgmės sąlygas, siekiant optimizuoti maistinių medžiagų įsisavinimą.

4. Konkretiems augalams būdingi maistinių medžiagų poreikiai

Skirtingiems augalams reikalingi skirtingi maistinių medžiagų poreikiai. Šių poreikių supratimas yra būtinas norint parengti tinkamą tręšimo strategiją.

Konkrečių augalų maistinių medžiagų poreikiai Skirtingiems augalams reikia skirtingų maistinių medžiagų

Pavyzdžiui, kukurūzams paprastai reikia daug azoto, o ankštiniai augalai, pavyzdžiui, sojų pupelės, gali fiksuoti atmosferos azotą, todėl jiems reikia mažiau azoto trąšų. Trąšų planų pritaikymas konkretiems kiekvieno augalo poreikiams užtikrina optimalų augimą ir produktyvumą, kartu užkertant kelią maistinių medžiagų disbalansui dirvožemyje.

5. Pasėlių reakcijos stebėjimas

Po trąšų panaudojimo labai svarbu stebėti pasėlių reakciją reguliariai stebint lauką ir renkant duomenis. Tai gali apimti vizualinį augalų sveikatos vertinimą, augimo matavimus ir sudėtingesnius metodus, tokius kaip nuotolinis stebėjimas ir audinių tyrimai.

Pavyzdžiui, chlorofilo matuokliai gali matuoti lapų žalumą, nurodydami azoto kiekį augaluose. Panašiai dronų ar palydovų vaizdai gali aptikti pasėlių sveikatos pokyčius lauke, todėl galima laiku atlikti korekcijas.

6. Adaptyvus valdymas

Žemės ūkio sąlygos yra dinamiškos, joms įtakos turi oro sąlygos, kenkėjų plitimas ir kintanti dirvožemio būklė. Todėl tręšimo strategijos turi būti pritaikomos. Nuolat vertindami pasėlių derlių ir aplinkos sąlygas, ūkininkai gali pagrįstai koreguoti savo tręšimo planus. Šis adaptyvus valdymo metodas užtikrina, kad pasėliai laiku gautų reikiamą maistinių medžiagų kiekį, padidindami derliaus potencialą ir išteklių naudojimo efektyvumą.

Išvada

Tikslus trąšų suvartojimo apskaičiavimas pagal sausųjų medžiagų kiekį yra esminis veiksnys, lemiantis veiksmingą kukurūzų auginimą. Suprasdami maistinių medžiagų pašalinimo greitį, atlikdami dirvožemio tyrimus ir atsižvelgdami į naudojimo efektyvumą, ūkininkai gali optimizuoti trąšų naudojimą, padidinti pasėlių derlių ir skatinti aplinkos tvarumą. Geriausios praktikos taikymas ir nuolatinis domėjimasis tiksliosios žemdirbystės ir maistinių medžiagų valdymo pažanga gali dar labiau pagerinti kukurūzų auginimo rezultatus.

Kas yra fantominis derliaus nuostolis kukurūzuose? Kaip jį sumažinti?

Paskelbta pagal Muhammad Farjad

Žemės ūkio srityje optimalaus pasėlių derliaus siekimas yra nuolatinis iššūkis ūkininkams visame pasaulyje. Nors įprasta manyti, kad derliaus nuostoliai dažnai siejami su akivaizdžiais veiksniais ir nepalankiomis oro sąlygomis, egzistuoja subtilesnis ir sunkiau aptinkamas reiškinys, vadinamas fantominiu derliaus praradimu.

Tai reiškia nepaaiškinamą pasėlių derliaus sumažėjimą, kurio negalima tiesiogiai priskirti įprastiems veiksniams, tokiems kaip kenkėjai, ligos ar nepalankios oro sąlygos. Skirtingai nuo akivaizdžių grėsmių, kurios pasireiškia matomumu, jis veikia po paviršiumi ir dažnai lieka nepastebėtas, kol jo poveikis nepasireiškia derliaus nuėmimo metu.

Maisto ir žemės ūkio organizacijos (FAO) ataskaitoje teigiama, kad dėl įvairių veiksnių, įskaitant ir jį, kasmet prarandama apie 301 TP3 t pasaulinės pasėlių produkcijos.

Šis reiškinys meta iššūkį įprastam derliaus apribojimų supratimui ir skatina atidžiau ištirti žemės ūkio ekosistemą. Todėl jo supratimas yra labai svarbus ūkininkams ir agronomams, nes jis padeda suprasti veiksnius, kurie gali likti nepastebėti, bet daro didelę įtaką pasėlių derliui.

Pripažįstant ir sprendžiant šiuos paslėptus elementus, galima patobulinti žemės ūkio praktiką ir pagerinti bendrą produktyvumą.

Fantominis derliaus praradimas kukurūzuose

Kukurūzai, vienas iš svarbiausių pasaulio augalų, vaidina lemiamą vaidmenį pasaulinėje maisto gamyboje. Tačiau ūkininkai susiduria su daugybe iššūkių optimizuodami kukurūzų derlių, o vienas iš svarbių veiksnių yra tariamo derliaus nuostoliai.

Tai potencialaus derliaus praradimas, atsirandantis, kai kukurūzai paliekami natūraliai išdžiūti lauke ilgiau nei tam tikras taškas. Taip atsitinka todėl, kad kukurūzų grūdai toliau kvėpuoja ir džiūdami praranda svorį, taip sumažindami savo masę ir kokybę. Tai nematoma akimi, tačiau gali turėti didelės įtakos jūsų pelnui.

Fantominis derliaus praradimas kukurūzuose

Pasak Erico Franko, “Channel Seedsman” atstovo iš Frankforto, Indianos valstijoje, „kukurūzų derlius sumažėja, kai derlius nepradedamas anksčiau. Taip atsitinka todėl, kad prieš derliaus nuėmimą leidžiama pasėliui natūraliai išdžiūti iki tam tikro taško. Kai lauke jis praranda tiek daug drėgmės, jis iš esmės šiek tiek save kanibalizuoja“.”

Kaip prie to prisideda branduolio kvėpavimas?

Taip atsitinka todėl, kad branduoliai, pasiekę juodąjį sluoksnį, vis dar yra gyvi ir toliau kvėpuoja bei naudoja sukauptą cukrų ir krakmolą. Dėl šios medžiagų apykaitos sumažėja branduolių masė, sumažėja jų svoris ir kokybė.

Branduolio kvėpavimas yra procesas, kurio metu branduoliai naudoja deguonį ir gliukozę energijai, anglies dioksidui ir vandeniui gaminti. Tai normalus medžiagų apykaitos procesas, vykstantis per visus branduolio vystymosi ir brendimo etapus.

Kaip branduolių kvėpavimas prisideda prie fantominio derliaus praradimo

Tačiau branduolio kvėpavimas nesibaigia fiziologiškai subrendus, kai branduolio viršūnėje susidaro juodas sluoksnis. Branduolys išlieka gyvas tol, kol jo drėgmės lygis sumažėja iki pakankamai žemo (apie 15%), kad jis žūtų. Šiuo laikotarpiu branduolys toliau kvėpuoja ir netenka sausųjų medžiagų.

Kiek derliaus galite dėl to prarasti?

Tai priklauso nuo kelių veiksnių, tokių kaip hibridas, orai, dirvožemio tipas ir derliaus nuėmimo laikas. Tačiau kai kurie tyrimai parodė, kad jis gali svyruoti nuo 5 iki 15 bušelių iš akro ar daugiau.

Pavyzdžiui, 2020 m. „Farm Journal“ lauko agronoma Missy Bauer atliko bandomąjį sklypą drėkinamame lauke su vienu hibridu. Dalį lauko ji nuėmė rugsėjo 23 d., kai drėgmės lygis buvo 27,91 TP3T, o likusią lauko dalį – spalio 30 d., kai drėgmės lygis buvo 18,41 TP3T. Ji nustatė, kad ankstyvojo derliaus metu iš akro gauta 15,6 bušelio daugiau derliaus nei vėlyvojo derliaus atveju – 214,2, palyginti su 198,6 bušelio iš akro.

Kiek derliaus galite dėl to prarasti?

Tačiau bendra taisyklė yra ta, kad tai pradeda darytis, kai kukurūzų drėgmės lygis nukrenta žemiau 13% iki 16%. Remiantis kai kuriais tyrimais, jis gali svyruoti nuo 0,5% iki 1,6% kiekvienam drėgmės taškui, mažesniam nei 15%. Tai reiškia, kad ūkininkas, nuimantis kukurūzų derlių esant 12%, o ne 15%, vien dėl to gali prarasti iki 4,8% derliaus.

Kai kuriuose tolesniuose tyrimuose nurodomi derliaus nuostoliai, svyruojantys nuo 5 iki 15 bušelių iš akro, nuėmus vėlesnį derlių. Pavyzdžiui, penkerius metus trukęs tyrimas Nebraskoje parodė, kad nuėmus vėlesnį derlių, derlius sumažėjo vidutiniškai 9,1 bušelio iš akro, nepriklausomai nuo grūdų drėgmės pokyčio ar laiko tarpo tarp derliaus nuėmimo datų. Panašiai ir tyrimas Mičigane parodė, kad ankstesnio derliaus atveju vidutinis derliaus padidėjimas buvo 8,9 bušelio iš akro.

Kaip tai išmatuoti?

Geriausias būdas tai išmatuoti – palyginti tame pačiame lauke skirtingo drėgmės lygio kukurūzų derlių. Tai galima padaryti nuimant dalį lauko anksti, kai kukurūzai dar drėgni (apie 25%–30% drėgmės), o kitą dalį vėliau, kai kukurūzai sausi (apie 15% arba mažiau).

Dviejų dalių derliaus skirtumas rodo lauke patirtų nuostolių dydį. Pavyzdžiui, jei anksti nuimti kukurūzai davė 200 bu/akro derlių, o vėlai nuimti kukurūzai – 190 bu/akro, tai derliaus nuostoliai bus 10 bu/akro arba 5%.

Veiksniai, prisidedantys prie fantominio derliaus praradimo

Štai keletas paslėptų arba mažiau akivaizdžių veiksnių, kurie prisideda prie derliaus nuostolių:

1. Branduolio dydis ir forma: Šiuolaikiniai kukurūzų hibridai turi didesnius ir gilesnius grūdus nei senesni, o tai reiškia, kad jie turi daugiau masės prarasti kvėpavimo metu.

Pasak „Farm Journal“ lauko agronomės Missy Bauer, šiandien vidutiniškai iš vieno bušelio gaunama 70 000–76 000 grūdų, palyginti su 90 000 anksčiau. Tai reiškia, kad kiekvienas grūdas turi didesnę įtaką galutiniam derliui ir kad tai gali būti reikšmingiau naudojant naujesnę genetiką.

2. Branduolio drėgmės kiekis: Grūdų drėgmės kiekis lemia, kiek vandens jie gali prarasti kvėpavimo metu. Kuo didesnis drėgmės kiekis, tuo didesnis kvėpavimo dažnis ir didesnė galimybė prarasti derlių.

Pasak „Channel Seedsman“ atstovo Erico Franko, tai pradeda vykti, kai branduolio drėgmė nukrenta žemiau 16%. Jis rekomenduoja nuimti kukurūzų derlių tarp 20% ir 25% drėgmės, kad lauke neprarastumėte per daug svorio ir kokybės.

3. Oro sąlygos: Oro sąlygos džiovinimo laikotarpiu gali turėti įtakos kvėpavimo greičiui ir derliaus nuostoliams. Aukšta temperatūra, maža drėgmė, vėjas ir saulės šviesa gali padidinti vandens garavimą iš grūdų ir pagreitinti svorio kritimą.

Veiksniai, prisidedantys prie fantominio derliaus praradimo

Ir atvirkščiai, žema temperatūra, didelė drėgmė, lietus ir debesuotumas gali sulėtinti garavimo ir kvėpavimo procesus bei sumažinti derliaus nuostolius. Tačiau šios sąlygos taip pat gali padidinti pelėsio, ligų ir vabzdžių daromos žalos riziką, o tai taip pat gali sumažinti kukurūzų derlių ir kokybę.

4. Derliaus nuėmimo laikas: Derliaus nuėmimo laikas yra labai svarbus veiksnys, lemiantis, kiek jo pasitaiko kukurūzų pasėlyje. Per ankstyvas derliaus nuėmimas gali lemti dideles džiovinimo išlaidas ir mažesnį bandinio svorį, o per vėlyvas derliaus nuėmimas gali lemti didelius nuostolius ir prastesnę grūdų kokybę.

Optimalus derliaus nuėmimo laikas priklauso nuo kelių veiksnių, tokių kaip hibrido branda, grūdų elevatorių nuolaidos, orų prognozė, lauko sąlygos ir įrangos prieinamumas. Frankas pataria ūkininkams atidžiai stebėti savo laukus ir atitinkamai koreguoti derliaus nuėmimo planus.

Tuo tarpu ūkininkai gali susidurti su nepalankiomis sąlygomis, tokiomis kaip lietus, kruša, šalna ar sniegas, kurios gali atidėti arba sutrikdyti jų derliaus nuėmimo planus. Šie įvykiai gali pažeisti stiebų vientisumą ir padidinti išgulimo, burbuolių nukritimo ar pelėsio infekcijos riziką, o tai gali dar labiau sumažinti kukurūzų derlių ir kokybę.

Kaip to išvengti arba sumažinti? Ankstyvas derliaus nuėmimas!

Geriausias būdas išvengti nuostolių – nuimti kukurūzų derlių esant optimaliam drėgmės lygiui ir naudoti kontroliuojamus džiovinimo metodus. Kukurūzų derliaus nuėmimas esant didesniam drėgmės lygiui (apie 20%–25%) gali padėti išsaugoti grūdų svorį ir kokybę, taip pat sumažinti lauko nuostolius dėl burbuolių kritimo, stiebų išgulimo, vabzdžių pažeidimų, pelėsių augimo ir mikotoksinų užterštumo.

Tačiau norint nuimti šlapius kukurūzus, taip pat reikalingos tinkamos džiovinimo ir laikymo patalpos, kad būtų išvengta gedimo ir kokybės pablogėjimo. Kontroliuojami džiovinimo metodai, pavyzdžiui, džiovinimas natūraliu oru arba džiovinimas žemoje temperatūroje, gali padėti sumažinti branduolių pažeidimus ir susitraukimą džiovinimo proceso metu.

Kaip išvengti arba sumažinti fantoominio derliaus nuostolius. Ankstyvas derliaus nuėmimas!

Be to, ūkininkai turėtų atsižvelgti į ekonominius veiksnius, susijusius su šlapių ir sausų kukurūzų derliaus nuėmimu. Tai apima grūdų elevatorių nuolaidas arba priemokas už drėgmės kiekį, džiovinimo išlaidas arba sutaupymus, sandėliavimo išlaidas arba sutaupymus ir galimus derliaus ar kokybės nuostolius arba padidėjimą.

Įvertinę šiuos veiksnius ir naudodami patikimus duomenis iš savo laukų ar vietinių šaltinių, ūkininkai gali priimti pagrįstus sprendimus, kada nuimti kukurūzų derlių ir kaip juos efektyviai bei veiksmingai džiovinti.

Kitas būdas – rinktis hibridus, kurie pasižymi geru stabilumu ir atsparumu ligoms bei kenkėjams, galintiems paveikti stiebų stiprumą ir burbuolių išsilaikymą. Taip pat galite taikyti agrotechnikos metodus, skatinančius sveiką augalų augimą ir vystymąsi, pavyzdžiui, tinkamą tręšimą, piktžolių kontrolę, laistymą ir kenkėjų kontrolę.

Ar PYL gali paveikti kitus pasėlius?

Taip, tai gali paveikti skirtingus pasėlius, bet ne visus vienodai. Tai gali pakenkti augalams, kuriuose yra daug drėgmės, kai jie visiškai suauga ir jiems prireikia laiko išdžiūti lauke. Tačiau kai kuriems augalams kyla didesnė rizika nei kitiems, atsižvelgiant į jų sėklas, kaip jos... kvėpuoti, ir aplinka.

Pavyzdžiui, sojų pupelės. Jos, palyginti su kukurūzais, rečiau turi didelę drėgmės (PYL) problemą. Taip yra todėl, kad sojų pupelės, kai yra paruoštos derliui, turi mažiau drėgmės (apie 50%, palyginti su kukurūzų 70%), ir jos lauke greičiau išdžiūsta (apie 10 dienų, palyginti su 30 dienų kukurūzams).

Vis dėlto, jei sojų pupelės nebus nuimtos, kol jų drėgmės kiekis neviršys 13%, jos vis tiek gali prarasti svorį ir kokybę dėl kvėpavimo, skilimo ar grybelinės infekcijos.

Kita vertus, kviečiai yra labiau pažeidžiami nei sojų pupelės. Taip yra todėl, kad kviečiai derliaus nuėmimo metu turi daugiau drėgmės (apie 60%, palyginti su sojų pupelių 50%), ir lauke jiems išdžiūti reikia daugiau laiko (apie 20 dienų, palyginti su 10 dienų sojų pupelėms).

Kviečiai gali prarasti iki 10% savo svorio, jei jie nebus nuimti, kol jų drėgmės kiekis neviršys 14% dėl kvėpavimo, lūžio, dygimo ar ligų.

Kiti pasėliai, pavyzdžiui, miežiai, avižos, rugiai, sorgai, saulėgrąžos, rapsai ir liucerna, taip pat gali nukentėti nuo PYL. Kiek jie paveikti, priklauso nuo pasėlio sudėties, genų, priežiūros ir oro sąlygų. Štai kodėl ūkininkams labai svarbu stebėti savo pasėlių drėgmės lygį ir nuimti derlių tinkamu laiku, kad būtų išvengta nereikalingų nuostolių.

Kaip „GeoPard“ automatinis derliaus valymas ir kalibravimas gali padėti su PYL?

„GeoPard“ sprendimo pagrindas – funkcijų rinkinys, skirtas automatizuoti derliaus duomenų valymą ir kalibravimą. Ši technologija sistemingai identifikuoja derliaus duomenų rinkinio spragas ar praleidimus, užtikrindama patikimesnį faktinio derliaus atvaizdavimą.

Kaip „GeoPard“ automatinis derliaus valymas ir kalibravimas gali padėti su PYL?

Pasitelkus pažangius algoritmus, padidėja stebėjimo tikslumas ir ūkininkams suteikiamas patikimas pagrindas sprendimams priimti. Viena iš išskirtinių „GeoPard“ technologijos savybių yra jos gebėjimas trūkstamus duomenis užpildyti sintetiniais derliaus žemėlapiais.

Tais atvejais, kai yra duomenų spragų, sistema sukuria sintetinius derliaus žemėlapius, kurie sklandžiai integruojasi su esamu duomenų rinkiniu. Šis novatoriškas metodas ne tik užtikrina išsamų derliaus įrašą, bet ir padeda tiksliau suprasti pasėlių našumą.

Taikymas „GeoPard“ automatinis valymas ir kalibravimas Technologija tiesiogiai sumažina tariamo derliaus nuostolius. Tiksliau vaizduodami pasėlių derlių, ūkininkai gali priimti geriau pagrįstus sprendimus dėl pasėlių valdymo, išteklių paskirstymo ir derliaus nuėmimo terminų. Ji suteikia žemės ūkio suinteresuotosioms šalims galimybę įveikti su netiksliais duomenimis susijusius iššūkius, o tai galiausiai padidina bendrą produktyvumą.

Išvada

Tai subtilus, tačiau reikšmingas žemės ūkio iššūkis, reikalaujantis visapusiško požiūrio į pasėlių valdymą. Pripažindami mažiau akivaizdžius veiksnius, darančius įtaką derliui, ūkininkai gali imtis aktyvių priemonių. Tikslusis ūkininkavimas, dirvožemio sveikatos valdymas, mikrobų sąveika, klimatui draugiška praktika ir pasėlių genetikos pažanga sudaro veiksmų planą šiam iššūkiui spręsti. Šios holistinės perspektyvos taikymas leidžia žemės ūkio bendruomenei skatinti tvarias ir atsparias maisto gamybos sistemas kintančių iššūkių akivaizdoje.

Automatizuotas derliaus duomenų valymas ir kalibravimas

Paskelbta pagal Muhammad Farjad

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.
Automatinis_derliaus_duomenų_valymo_kalibravimas_naudojant_GeoPard (1)
Automatinis_derliaus_duomenų_valymo_kalibravimas_naudojant_GeoPard (2)
Automatinis_derliaus_duomenų_valymo_kalibravimas_naudojant_GeoPard (3)
Automatinis_derliaus_duomenų_valymo_kalibravimas_naudojant_GeoPard (4)
Automatinis_derliaus_duomenų_valymo_kalibravimas_naudojant_GeoPard (5)
Automatinis_derliaus_duomenų_valymo_kalibravimas_naudojant_GeoPard (6)
Automatinis_derliaus_duomenų_valymo_kalibravimas_naudojant_GeoPard (7)

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

Paskelbta pagal Muhammad Farjad

„GeoPard“ sėkmingai sukūrė automatizuotą lauko ribų aptikimo modelį, naudodama daugiamečius palydovinius vaizdus, tikslų debesų ir šešėlių aptikimą bei pažangius patentuotus algoritmus, įskaitant giliuosius neuroninius tinklus.

„GeoPard“ lauko aptikimo modelis pasiekė pažangiausią tikslumą 0,975 pagal sankirtos virš sąjungos (IoU) metriką, patvirtinta įvairiuose regionuose ir pasėlių rūšyse visame pasaulyje.

Peržiūrėkite šiuos vaizdus, kad pamatytumėte rezultatus Vokietijoje (vidutinis lauko dydis yra 7 hektarai):

1 – Neapdorotas „Sentinel-2“ vaizdas

1 – Neapdorotas „Sentinel-2“ vaizdas

3 – Segmentuotos lauko ribos

2 – itin didelės raiškos „Sentinel-2“ vaizdas, sukurtas „GeoPard“ (1 metro raiška)

2 – itin didelės raiškos „Sentinel-2“ vaizdas, gautas „GeoPard“

3 – Segmentuotos lauko ribos, 0.975 Sankirtos virš sąjungos (IoU) tikslumo metrika, įvairiuose tarptautiniuose regionuose ir pasėlių rūšyse.

Integracija į mūsų API ir „GeoPard“ programą bus netrukus pasiekiama. Šis automatizuotas ir ekonomiškas metodas padeda prognozuoti derlių, yra naudingas vyriausybinėms organizacijoms ir padeda dideliems žemės savininkams, kuriems dažnai reikia atnaujinti laukų ribas tarp sezonų.

„GeoPard“ metodas naudoja Daugiamečių pasėlių vegetacijos tendencijos naudojant daugiafaktorinę analizę ir sėjomainą.

 

Modelis pasiekiamas per „GeoPard“ API mokėjimo pagal poreikį principą, suteikiant lankstumo be brangių prenumeratų.

 

Kas yra lauko ribų nustatymas?

Laukų ribų nustatymas – tai žemės ūkio laukų arba žemės sklypų ribų nustatymo ir kartografavimo procesas. Tai apima įvairių metodų ir duomenų šaltinių naudojimą atskirų laukų arba žemės ūkio sklypų riboms nustatyti.

Tradiciškai laukų ribas rankiniu būdu nubrėždavo ūkininkai arba žemės savininkai, remdamiesi savo žiniomis ir stebėjimais.

Tačiau tobulėjant technologijoms, ypač nuotolinio stebėjimo ir geografinių informacinių sistemų (GIS) srityse, vis labiau paplito automatizuoti ir pusiau automatizuoti metodai.

Vienas įprastas metodas yra palydovinių arba aerofotonuotraukų analizė. Didelės skiriamosios gebos vaizdai, užfiksuoti palydovų arba orlaivių, gali suteikti išsamios informacijos apie kraštovaizdį, įskaitant skirtingų žemės sklypų ribas.

Šiems vaizdams galima taikyti vaizdo apdorojimo algoritmus, kad būtų galima aptikti skirtingus požymius, tokius kaip augmenijos tipo, spalvos, tekstūros ar raštų pokyčiai, rodantys lauko ribų buvimą.

Kita technika apima LiDAR (šviesos aptikimo ir diapazono nustatymo) duomenų naudojimą, kai lazerio spinduliai matuoja atstumą tarp jutiklio ir Žemės paviršiaus.

LiDAR duomenys gali suteikti išsamią aukščio ir topografinę informaciją, leidžiančią nustatyti nedidelius reljefo skirtumus, kurie gali atitikti lauko ribas.

Be to, geografinės informacinės sistemos (GIS) atlieka lemiamą vaidmenį nustatant laukų ribas.

GIS programinė įranga leidžia integruoti ir analizuoti įvairius duomenų sluoksnius, įskaitant palydovinius vaizdus, topografinius žemėlapius, žemės nuosavybės įrašus ir kitą svarbią informaciją. Sujungdama šiuos duomenų šaltinius, GIS gali padėti interpretuoti ir identifikuoti laukų ribas.

Tikslus lauko ribų nustatymas yra būtinas dėl kelių priežasčių. Tai palengvina geresnį žemės ūkio išteklių valdymą, leidžia taikyti tiksliojo ūkininkavimo metodus ir padeda planuoti bei įgyvendinti žemės ūkio praktiką, tokią kaip drėkinimas, tręšimas ir kenkėjų kontrolė.

Tikslūs lauko ribų duomenys taip pat padeda administruoti žemę, planuoti žemės naudojimą ir laikytis žemės ūkio reglamentų.

Kaip tai naudinga?

Jis atlieka labai svarbų vaidmenį žemės ūkyje ir žemės valdyme, teikdamas daug naudos ir svarbos, kurią patvirtina įrodymai ir pasauliniai skaičiai. Štai keletas pagrindinių punktų:

1. Tikslusis žemės ūkis: Tikslios lauko ribos padeda įgyvendinti tiksliosios žemdirbystės metodus, kai tokie ištekliai kaip vanduo, trąšos ir pesticidai yra tiksliai paskirstomi konkrečioms lauko sritims.

Pasaulio banko ataskaitoje teigiama, kad tiksliosios žemdirbystės technologijos gali padidinti pasėlių derlių 20% ir sumažinti sąnaudas 10–20%.

2. Efektyvus išteklių valdymas: Tai leidžia ūkininkams geriau valdyti išteklius optimizuojant drėkinimo sistemas, koreguojant tręšimo praktiką ir stebint pasėlių sveikatą. Toks tikslumas sumažina išteklių švaistymą ir poveikį aplinkai.

Maisto ir žemės ūkio organizacija (FAO) apskaičiavo, kad tiksliojo ūkininkavimo praktika gali sumažinti vandens sunaudojimą 20–501 TP3 T, trąšų sunaudojimą – 10–201 TP3 T ir pesticidų sunaudojimą 20–301 TP3 T.

3. Žemės naudojimo planavimas: Tikslūs lauko ribų duomenys yra būtini žemės naudojimo planavimui, užtikrinant efektyvų turimos žemės ūkio paskirties žemės naudojimą. Tai leidžia politikos formuotojams ir žemės valdytojams priimti pagrįstus sprendimus dėl žemės paskirstymo, sėjomainos ir zonavimo.

Tai gali padidinti žemės ūkio produktyvumą ir pagerinti aprūpinimą maistu. Tyrime, paskelbtame „Journal of Soil and Water Conservation“, nustatyta, kad veiksmingas žemės naudojimo planavimas galėtų padidinti pasaulinę maisto gamybą 20-67%.

4. Ūkių subsidijos ir draudimas: Daugelyje šalių žemės ūkio subsidijos ir draudimo programos teikiamos atsižvelgiant į laukų ribas. Tikslus ribų nustatymas padeda nustatyti tinkamus žemės plotus, užtikrinti teisingą subsidijų paskirstymą ir tiksliai apskaičiuoti draudimo įmokas.

Pavyzdžiui, Europos Sąjungos bendroji žemės ūkio politika (BŽŪP) remiasi tiksliomis laukų ribomis, skirtomis subsidijoms apskaičiuoti ir atitikties reikalavimams stebėti.

5. Žemės administravimas ir teisinės ribos: Laukų ribų nustatymas žemės ūkyje yra labai svarbus žemės administravimui, nuosavybės teisėms ir žemės ginčų sprendimui. Tikslūs laukų ribų žemėlapiai padeda nustatyti teisėtą nuosavybę, palaiko žemės registravimo sistemas ir palengvina skaidrius žemės sandorius.

Pasaulio bankas apskaičiavo, kad tik 30% pasaulio gyventojų turi teisiškai dokumentuotas teises į savo žemę, todėl patikimų lauko ribų duomenų svarba saugiai žemės valdai.

6. Atitiktis reikalavimams ir aplinkos tvarumas: Tikslios lauko ribos padeda stebėti atitiktį reikalavimams, užtikrinant aplinkosaugos taisyklių ir tvaraus ūkininkavimo praktikos laikymąsi.

Tai padeda nustatyti buferines zonas, saugomas teritorijas ir erozijos ar vandens užterštumo paveiktas teritorijas, suteikiant ūkininkams galimybę imtis tinkamų priemonių. Aplinkosaugos standartų laikymasis didina tvarumą ir mažina neigiamą poveikį ekosistemoms.

Pasak FAO, tvarios žemdirbystės praktikos gali sumažinti iki 6 milijardų tonų šiltnamio efektą sukeliančių dujų išmetimą per metus.

Šie teiginiai iliustruoja jo naudingumą ir svarbą žemės ūkyje ir žemės valdyme. Pateikti įrodymai ir pasauliniai skaičiai patvirtina teigiamą poveikį, kurį jis gali turėti išteklių naudojimo efektyvumui, žemės naudojimo planavimui, teisinėms sistemoms, aplinkos tvarumui ir bendram žemės ūkio produktyvumui.

Apibendrinant, laukų ribų nustatymas žemės ūkyje yra žemės ūkio laukų arba žemės sklypų ribų nustatymo ir kartografavimo procesas. Jis remiasi įvairiais metodais, tokiais kaip palydovinių vaizdų analizė, LiDAR duomenys ir GIS, siekiant tiksliai apibrėžti ir pažymėti šias ribas, taip sudarant sąlygas veiksmingam žemės valdymui ir žemės ūkio praktikai.

Lygtimis pagrįsta analizė tiksliojoje žemdirbystėje

Paskelbta pagal dementievgeopard

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

Paskelbta pagal dementievgeopard

„GeoPard Field Potential“ žemėlapiai labai dažnai atrodo lygiai toks pat derlius duomenys.

Mes juos kuriame naudodami Daugiasluoksnė analizė istorinės informacijos, topografijos ir pliko dirvožemio analizės.

Tokio proceso sintetiniai derlingumo žemėlapiai yra automatizuoti (ir patentuotas), ir jam sukurti bet kuris pasaulio laukas užtrunka apie 1 minutę.

 

GeoPard laukų potencialo žemėlapiai prieš derliaus duomenis

Gali būti naudojamas kaip pagrindas:

Kas yra lauko potencialo žemėlapiai?

Lauko potencialo žemėlapiai, dar vadinami derliaus potencialo žemėlapiais arba produktyvumo potencialo žemėlapiais, yra vizualiniai lauko potencialaus pasėlių derliaus ar produktyvumo erdvinio kintamumo vaizdai. Šie žemėlapiai sudaromi analizuojant įvairius veiksnius, turinčius įtakos pasėlių augimui, tokius kaip dirvožemio savybės, topografija ir istoriniai derliaus duomenys.

Šie žemėlapiai gali būti naudojami tiksliojoje žemdirbystėje, siekiant pagrįsti valdymo sprendimus, tokius kaip kintamos trąšų normos, drėkinimas ir kitos sąnaudos, taip pat nustatyti sritis, kurioms reikia skirti ypatingą dėmesį ar taikyti valdymo praktiką.

Kuriant lauko potencialo žemėlapius, paprastai atsižvelgiama į kai kuriuos pagrindinius veiksnius:

  1. Dirvožemio savybės: Dirvožemio savybės, tokios kaip tekstūra, struktūra, organinių medžiagų kiekis ir maistinių medžiagų prieinamumas, vaidina svarbų vaidmenį nustatant pasėlių derliaus potencialą. Sudarydami dirvožemio savybių žemėlapį visame lauke, ūkininkai gali nustatyti didelio arba mažo produktyvumo potencialo sritis.
  2. TopografijaTokie veiksniai kaip aukštis, nuolydis ir kryptis gali turėti įtakos pasėlių augimui ir derliaus potencialui. Pavyzdžiui, žemumose esančios vietovės gali būti linkusios užmirkti arba turėti didesnę šalnų riziką, o statūs šlaitai gali būti labiau jautrūs erozijai. Šių topografinių ypatybių kartografavimas gali padėti ūkininkams suprasti, kaip jos veikia produktyvumo potencialą, ir atitinkamai pritaikyti savo valdymo praktiką.
  3. Istoriniai pajamingumo duomenys: Analizuodami ankstesnių metų ar sezonų istorinius derliaus duomenis, ūkininkai gali nustatyti savo laukų produktyvumo tendencijas ir modelius. Ši informacija gali būti naudojama kuriant žemėlapius, kuriuose paryškinamos nuolat didelio arba mažo derliaus potencialo sritys.
  4. Nuotolinio zondavimo duomenys: Palydoviniai vaizdai, aerofotografija ir kiti nuotolinio stebėjimo duomenys gali būti naudojami pasėlių sveikatai, gyvybingumui ir augimo stadijai įvertinti. Ši informacija gali būti naudojama kuriant žemėlapius, atspindinčius pasėlių produktyvumo potencialo erdvinį kintamumą.
  5. Klimato duomenys: Klimato kintamieji, tokie kaip temperatūra, krituliai ir saulės spinduliuotė, taip pat gali turėti įtakos pasėlių augimui ir derliaus potencialui. Įtraukdami klimato duomenis į šiuos žemėlapius, ūkininkai gali geriau suprasti, kaip aplinkos veiksniai veikia produktyvumo potencialą jų laukuose.

Jie yra vertingi tikslaus ūkininkavimo įrankiai, nes padeda ūkininkams vizualizuoti produktyvumo potencialo erdvinį kintamumą savo laukuose. Naudodami šiuos žemėlapius valdymo sprendimams priimti, ūkininkai gali optimizuoti išteklių naudojimą, pagerinti bendrą pasėlių derlių ir sumažinti savo žemės ūkio veiklos poveikį aplinkai.

Lauko potencialo žemėlapių ir derlingumo duomenų skirtumas

Tiksliojoje žemdirbystėje naudojami ir lauko potencialo žemėlapiai, ir derliaus duomenys, siekiant padėti ūkininkams suprasti savo laukų erdvinį kintamumą ir priimti geriau pagrįstus valdymo sprendimus. Tačiau tarp jų yra keletas esminių skirtumų:

Duomenų šaltiniai:

Šie žemėlapiai kuriami integruojant duomenis iš įvairių šaltinių, tokių kaip dirvožemio savybės, topografija, istoriniai derliaus duomenys, nuotolinio stebėjimo duomenys ir klimato duomenys. Tačiau šie duomenys renkami naudojant derliaus nuėmimo įrangoje įrengtus derliaus monitorius, kurie registruoja derlių nuėmimo metu.

Laikinas aspektas:

Šie žemėlapiai atspindi lauko potencialaus produktyvumo įvertinimą, kuris paprastai yra statiškas arba laikui bėgant kinta lėtai, išskyrus reikšmingus dirvožemio savybių ar kitų įtakos veiksnių pokyčius. Tačiau derliaus duomenys yra būdingi konkrečiam auginimo sezonui arba keliems sezonams ir gali labai skirtis kiekvienais metais dėl tokių veiksnių kaip oro sąlygos, kenkėjų plitimas ir valdymo praktika.

Apibendrinant, lauko potencialo žemėlapiai ir derlingumo duomenys yra viena kitą papildančios tiksliosios žemdirbystės priemonės. Šie žemėlapiai pateikia lauko potencialaus produktyvumo įvertinimą, padėdami ūkininkams nustatyti sritis, kuriose gali reikėti skirtingų valdymo praktikų. Kita vertus, derlingumo duomenys dokumentuoja faktinį pasėlių derlių ir gali būti naudojami valdymo praktikų efektyvumui įvertinti bei būsimiems sprendimams pagrįsti.

Automatizuotas pasėlių stebėjimas, derinant duomenų sluoksnius

Paskelbta pagal dementievgeopard

"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“

Paskelbta pagal dementievgeopard

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

Paskelbta pagal dementievgeopard

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

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

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

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

18 metų istorijos zonos žemėlapis: istorinis žemėlapis su potencialiai produktyviomis vietomis
Kombinuotas aukščio ir kalvų šešėlių žemėlapis: žemėlapyje rodomos aukščiausios ir žemiausios vietos
Kombinuotas istorinis 18 metų žemėlapis: 18 metų, 1989–2019 m. žemėlapis su kalvų šešėliavimu
Kombinuotas istorinis ir DEM žemėlapis: DEM žemėlapyje rodomos aukščiausios ir žemiausios vietos
Pataisytas 2019 m. pasėlių derliaus duomenų žemėlapis
2019 m. zonų derliaus duomenų žemėlapis
kombinuotas istorinis žemėlapis DEM ir kalvos atspalvis
žemėlapiai su paryškintais aukštais šlaitais
Kombinuotas istorinis, DEM ir šlaitų žemėlapis
kartu su 18 metų, DEM, šlaitų ir kalvų šešėlių žemės ūkio laukų žemėlapis

Žemėlapiai, generuojami naudojant vieną ir kelis duomenų sluoksnius.

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

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

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

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

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

Daugiasluoksnė derliaus duomenų analizė

Nuotolinio zondavimo duomenys:

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

Topografija:

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

Dirvožemio duomenys:

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

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

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

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

Dažnai užduodami klausimai

1. Kas yra duomenų sluoksniai?

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

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

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

2. Kas yra integruota analizė?

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

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

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

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

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

        Slapukus naudojame, kad suteiktume jums geriausią naršymo patirtį, personalizuotume mūsų svetainės turinį, analizuotume jos srautą ir rodytume jums aktualią reklamą.
        Žiūrėkite mūsų Privatumo politika daugiau informacijos.

        Priimti viską