Naudojimo atvejų archyvas - „GeoPard“ - tiksliosios žemdirbystės žemėlapių sudarymo programinė įranga

Ukrainos žemės ūkio lyderė „VitAgro“ diegia „GeoPard“ tiksliojo ūkininkavimo programinę įrangą, skirtą integruotam 85 000 hektarų ūkių valdymui.

Paskelbta sausio 19, 2026sausio 19, 2026 pagal dementievgeopard

Kelnas, Vokietija ir Kijevas, Ukraina, 2025 m. liepa

VitAgro, vienas iš pirmaujančių Ukrainos žemės ūkio produktų gamintojų, ūkininkaujančių 85 000 hektarų (210 000 akrų), įgyvendino GeoPard Tiksliosios žemdirbystės programinė įranga kaip visapusiška sprendimų palaikymo sistema visam vegetacijos sezonui. Platforma palaiko darbo eigą nuo pasiruošimo sezonui, įskaitant planavimą ir dirvožemio analizę, iki operacijų lauke per visą vegetacijos laikotarpį.

Būdama viena iš 15 geriausių Ukrainos žemės ūkio bendrovių, „VitAgro“ integravo „GeoPard“ į savo veiklą, siekdama pagerinti dirvožemio tvarkymą, įdiegti kintamo kiekio (VRA) tręšimo strategijas ir kiekybiškai įvertinti tiksliosios žemdirbystės praktikos finansinį poveikį, atlikdama duomenimis pagrįstus lauko bandymus.

“GeoPard“ pakeitė laukų tvarkymo būdą, sudėtingus duomenis paversdama praktiškomis, įgyvendinamomis rekomendacijomis. ”Platforma padeda kurti tikslines dirvožemio mėginių ėmimo strategijas, kurios nustato konkrečias lauko zonas, kurioms reikia dėmesio, ir leidžia valdyti konkrečiai zonai, o ne vienodai taikyti visus laukus“, – teigė jis. Olehas Bilanas, vyriausiasis technologas „VitAgro“ įmonėje.

Карта потенціалу зон на основі глибоких історичних даних, які демонструють неоднорідність олхмолуя

Lauko potencialaus zonavimo žemėlapis, pagrįstas išsamiais istoriniais duomenimis, rodantis kintamumą lauko viduje

Įdiegus „GeoPard“, „VitAgro“ gali sistemingai:

Sukurkite tikslius dirvožemio mėginių ėmimo planai remiantis lauko kintamumu
Generuoti zonai būdingi taikymo žemėlapiai trąšoms ir augalų apsaugos produktams
Stebėkite faktinius taikomus kiekius, palyginti su planuotais receptais
Apskaičiuokite aiškius tiksliosios žemdirbystės iniciatyvų investicijų grąžos rodiklius
Priimkite duomenimis pagrįstus sprendimus dėl būsimų derliaus ir sąnaudų valdymo strategijų

“GeoPard” ir toliau išlieka svarbia priemone Ukrainos augalininkystės augintojams“, – teigė jis. Dmitrijus Dementjevas, “GeoPard“ generalinis direktorius.“Tikslioji žemdirbystė nebėra pasirinkimas įmonėms, planuojančioms ateitį. Tai leidžia auginti aukštesnės kokybės grūdus optimizuojant sąnaudas ir taikant tvaresnius metodus, taip stiprinant aprūpinimą maistu.”

Įgyvendinimas buvo remiamas bendradarbiaujant su Agrismart, – žemės ūkio konsultavimo įmonė, bendradarbiaujanti su „VitAgro“ ir „GeoPard“, siekdama suderinti agronominę metodiką ir diegimą visose veiklose.

Partnerystė pabrėžia, kaip skaitmeninė agronomija gali padidinti produktyvumą ir kartu užtikrinti aplinkosauginę atsakomybę. Remdamasi VRA rekomendacijomis iš lauko potencialių zonų, „VitAgro“ naudoja medžiagas tik ten, kur reikia, ir tinkamomis normomis, taip sumažindama nuostolius ir poveikį aplinkai.

KODĖL REIKIA MATUOTI KINTAMUMĄ LAUKE

„GeoPard“ sukurtos produktyvumo zonos leidžia lengvai matyti našumo skirtumus viename lauke, dažnai nulemtus dirvožemio tipo kintamumo. „GeoPard“ automatiškai generuoja tiek valdymo zonas, tiek mėginių ėmimo vietas agrocheminiam planui.

План відбору проб ґрунту, що показує точки відбору проб на основі зон поля

Dirvožemio mėginių ėmimo planas, kuriame nurodytos mėginių ėmimo vietos pagal lauko zonas

Відбор проб ґрунту на основі на основі рекомендацій GeoPard

Dirvožemio mėginių ėmimas pagal „GeoPard“ rekomendacijas

DIRVOŽEMIO MĖGINIŲ ĖMIMAS IR REKOMENDACIJOS PAGAL ZONĄ

„VitAgro“ renka dirvožemio mėginius rekomenduojamuose taškuose ir siunčia juos į laboratorijas. Remdamasi daugiasluoksne analize ir patvirtintomis mokslinėmis formulėmis, komanda sukuria VRA žemėlapius, skirtus kintamam sėjos ir trąšų naudojimui kiekvienoje zonoje.

Išanalizavus kiekvieną zoną, tampa matomi skirtingi agronominiai rodikliai, leidžiantys tiksliau ir ekonomiškiau naudoti žaliavas, atspindinčias tikrąjį lauko nevienalytiškumą.

Зоны продуктивности от GeoPard - При візуальному огляду ділянок одного поля з різними зорнами в основі якоть грунтів - Після проведення Аналізу в кожній зоні продуктивності отримуємо різні показники.

Produktyvumo zonos iš „GeoPard“ – vizualiai apžiūrint to paties lauko dalis su skirtingomis zonomis, pagrįstomis skirtingais dirvožemio tipais – atlikus analizę kiekvienoje produktyvumo zonoje, gauname skirtingus rodiklius.

“Dėl plataus ”GeoPard“ siūlomų variantų spektro, kuris visiškai atitinka mūsų poreikius, dirvožemio agrocheminis darbas mūsų įmonėje tapo daug efektyvesnis, o rezultatai tikslesni”, – teigė Oleksandras Perederijus, „VitAgro“ agrochemikas. „Technologijos sparčiai tobulėja, todėl svarbu neatsilikti. Tikima, kad pastangos judėti į priekį ir tobulėti, net ir sunkiu šaliai metu, duos gerų rezultatų. Kas sėja per sunkumus, tas vėliau su džiaugsmu nuims derlių.“ (Psalmyno 126:5-6)

INTEGRAVIMAS SU JOHN DEERE OPERACIJŲ CENTRU

Automatizuota integracija su „John Deere Ops Center“ leidžia „VitAgro“:

Kurkite išmaniąsias VRA rekomendacijas „GeoPard“ programoje, naudodami lauko potencialo žemėlapius, dirvožemio laboratorijos analizę ir lygtimis pagrįstus skaičiavimus.
Siųskite nurodymus „John Deere“ kaip darbo planus, įskaitant skirtingas sėjos ir trąšų naudojimo zonų geometrijas.
Įkelkite faktinius panaudotus duomenis atgal į „GeoPard“ sezoninei našumo analizei

Po kiekvieno lauko darbo duomenys automatiškai grįžta į „GeoPard“, todėl galima įvertinti kiekvieno agronominio veiksmo vykdymo tikslumą ir efektyvumą.

PRAKTINIS KINTAMŲJŲ PALŪKIŲ VYKDYMAS LAUKE

Lauko darbų atlikimas užtikrinamas sklandžiai integruojant įrangą. Operatoriai gali pasiekti „GeoPard“ sugeneruotus receptinius žemėlapius tiesiai kabinos ekranuose, o tai leidžia tiksliai įgyvendinti agronominius planus.

„VitAgro“ taip pat stato savo dirvožemio mėginių ėmimo laboratoriją ir planuoja plėsti paslaugas, teikdama sprendimų priėmimo įrankius ir trąšų rekomendacijas kitiems žemės ūkio produktų gamintojams visoje Ukrainoje. Ši plėtra yra reikšmingas žingsnis siekiant platesnio tiksliosios žemdirbystės praktikos diegimo šalyje.

Planuojant VRA tarifus naudojant „Smart Dose“ įrankį, sistema automatiškai paskirsto tarifus ir iš karto parodo sutaupytas lėšas pagal produktą.

Вигляд із кабіни машини, де показано карту VRA, що відображається на моніторі. Розкидач: Amazone ZA-TS 4200. Розкидач, яким проводилось диференційоване внесення.

VRA žemėlapio vaizdas ekrane iš kabinos. Trąšų barstytuvas: „Amazone ZA-TS 4200“, naudojamas kintamo kiekio trąšoms barstyti.

INTEGRACIJOS POVEIKIS

Preliminariais skaičiavimais, integruotas skaitmeninio valdymo modelis leidžia „VitAgro“ jau 2025 m. sezone pasiekti:

15-25% mineralinių trąšų sąnaudų sumažinimas
5-8% derliaus padidėjimas pagrindinėse kultūrose
Sumažintas veiklos anglies pėdsakas

Gauti duomenys bus pagrindas tiksliosios žemdirbystės praktikos taikymas visuose plotuose ir stiprinant „VitAgro“ vidinę kompetenciją.

APIE ĮMONES

VitAgro yra viena iš pirmaujančių Ukrainos žemės ūkio produktų gamintojų, ūkininkaujanti 85 000 hektarų (210 000 akrų) plote. Būdama viena iš 15 geriausių Ukrainos gamintojų, „VitAgro“ daugiausia dėmesio skiria tvariai ūkininkavimo praktikai, technologijų inovacijoms ir veiklos efektyvumui. Bendrovė augina įvairius augalus, įskaitant grūdus ir aliejines sėklas, derindama produktyvumo tikslus su aplinkosaugine atsakomybe. 2025 m. vasarį „VitAgro“ taip pat baigė pirmąjį Ukrainos biometano eksportą į ES, pristatydama 68 000 m³ (720 MWh) partiją į Vokietiją ir tapdama... Pirmasis biometano tiekėjas iš Ukrainos į Europos rinką. vitagro.com.ua

GeoPard teikia pažangią tiksliosios žemdirbystės programinę įrangą, skirtą optimizuoti ūkių valdymą ir žemės ūkio operacijas. Platforma integruoja dirvožemio duomenis, palydovinius vaizdus, mašinų duomenis ir agronominę patirtį, kad ūkininkams ir žemės ūkio verslui būtų teikiamos praktinės rekomendacijos. geopard.tech

Ukrainos agrarinė lyderė „Vitagro“ diegia tiksliosios žemdirbystės programinę įrangą „GeoPard“ visapusiškam ūkininkavimo valdymui

Paskelbta liepos 22, 2025liepos 23, 2025 pagal dementievgeopard

Кельн, Німеччина, Київ, Україна – 2025 m. liepos 22 d. – Vitagro, одне з провідних сільськогосподарських підприємств України, яке обробляє 85 000 гектаріавров, гектарі0), 210 підприємств програмне забезпечення точного землеробства GeoPard як комплексну систему підтримки прийняття рішень для всіх етапів аграрного сезону – від піздгону, від піздгону, включаючи планування та аналіз ґрунтів, до безпосередньо польових робіт протяго. усього вегетів

VitAgro входить до топ-15 в Україні, інтегрував технологію GeoPard у свої операції для оптиміїлінпраца оптиміі ґрунтами, впровадження диференційованого внесення добрив та кількісної оцінки фількісної оцінки фількісної перачнокоренсових землеробства через обґрунтовані даними польові випробування.

“GeoPard трансформував наш підхід до управління полями, надаючи практичні рекомендації на осноевіії на осноевіі аналізу даних”, – сказав Білан Олег Миколайович, Головний технолог компанії. "Платформа дозволяє нам створювати цільові стратегії відбору проб ґрунту, які визначають поі визначають понту потребують уваги, що дозволяє здійснювати індивідуальну обробку, а не рівномірне застосування pusė“.

Карта потенціалу зон на основі глибоких історичних даних, які демонструють неоднорідність олхмолуя

Впровадження дозволило Вітагро систематично:

Розробляти точні плани відбору проб ґрунту на основі варіабельності полів
Генерувати зонально-специфічні карти внесення добрив та засобів захисту рослин
Моніторити фактичні норми внесення у порівнянні з плановими призначеннями
Розраховувати точні показники рентабельності для ініціатив точного землеробства
Приймати обґрунтовані даними рішення для майбутніх стратегій управління врожаями

“GeoPard продовжує бути важливим для виробників сільськогосподарських культур в Україні”, – сказав Дмєєвитро генеральний директор GeoPard. “Впровадження точного землеробства є необхідністю для будь-якого бізнесу, який дивиться в майбя, в майбутніства лише більше, але й якісні зернові з оптимізованими витратами та сталими практиками, забезпечуюююч продовольчу безпеку”.

Партнерство демонструє, як цифрові аграрні рішення можуть підвищити продуктивність, одношночаяючасночрия екологічній відповідальності. Створюючи карти диференційованого внесення на основі потенційних зон поля, Вітагро застосовура, Вітагро застосову де це необхідно, та у відповідних нормах, зменшуючи втрати та вплив на навколишнє середовищ.

Чому визначаємо неоднорідність?

Зони продуктивності, створені за допомогою GeoPard, дозволяють візуально оцінити відмінності нохолоя, охності в межа зумовлені різними типами ґрунтів. GeoPard автоматично формує зони та точки для агрохімічного плану.

План відбору проб ґрунту, що показує точки відбору проб на основі зон поля

Відбор проб ґрунту на основі на основі рекомендацій GeoPard

Відбір ґрунтових зразків

Vitagro здійснює відбір ґрунтових зразків у цих точках, передає їх до лабораторій, а даліосновіо багатошарового аналізу та валідованих наукових формул ‒ формує VRA-карти для диференційовасного виняіійовасного внесення добрив у кожній зоні. Після детального аналізу кожної зони виявляються специфічні показники, що дозволяють тоіішекое точнчні застосовувати ресурси, враховуючи неоднорідність полів.

Зоны продуктивности от GeoPard – При візуальному огляду ділянок одного поля з різними зорнами в основі якот грунтів – Після проведення Аналізу в кожній зоні продуктивності отримуємо різні показники.

“Завдяки широкій опційності програми Geopard, що цілком задовольняє наші потреби, ми маімо можлиправімо можли сфері агрохімічного дослідження ґрунту нашої компанії набагато ефективніше та досяшатихікльічного точних результатів. Це обумовлено нашим бажанням йти в ногу з часом,який швидко йде,і технології лише пришевийння лише пришевийдшо процес. Віримо, що наші зусилля та зусилля тих, хто не залишився байдужим в такий не легкий для країни час, жити мирно, рухатися вперед, розвиватися та вдосконалюлінія у сферсніся ґрунту при переведенні холдингу на повну диференціацію, принесуть добрі плоди. “Ті, що сіють зі сльозами, пожнуть з радістю. Хто з плачем ніс сіяти зерно своє, той повернеться веселий, несучи снопи свої. (Псалом 126:5-6)” – Олександр Передерій, Агрохімік VitAgro

„John Deere“ operacijų centro keitimas

Автоматизована інтеграція з John Deere Ops Center дає змогу Vitagro створювати в GeoPard розумні VRA-рекомендаціії (на основі основі поля, агрохімічного аналізу та розрахункових рівнянь), надсилати їх до John Deere як WorkPlan із ріознимиргомия посіву та внесення добрив, а також підтягувати фактичні карти для сезонної аналітики продуктивності. Після завершення кожної операції дані автоматично повертаються до GeoPard, що дозволяєнтистнацці та ефективність кожної агротехнічної дії.

Практична реалізація VRA в полі

Практична реалізація в полі забезпечується через безперебійну інтеграцію з фермернбьлким. Оператори отримують доступ до призначених GeoPard карт безпосередньо в кабінах своїх машнованун, що дозточених агрономічні плани.

Pavyzdys надаючи інструменти підтримки прийняття рішень та рекомендації щодо добрив імвшим сільпськогомвшим сільпського всій Україні. Це розширення є значним кроком до більш широкого впровадження практик точного землеробства в аграрночниікрактому се.

Планування диференційованих норм (VRA) через інструмент Smart Дози: система автоматично розподіляє розподіляє розподіляє норміподіляє економію для кожного продукту.

Вигляд із кабіни машини, де показано карту VRA, що відображається на моніторі. Розкидач: Amazone ZA-TS 4200. Розкидач, яким проводилось диференційоване внесення.

Таким чином, за попередніми розрахунками, інтегрована цифрова модель управління дозволяє «Вітагро» 2івсжегро» скоротити витрати на мінеральні добрива на 15–25%, підвищити врожайність основних культур на 5-8% та зменшити вуглецевий слід господарства. Отримані дані стануть базою для подальшого масштабування практик точного землеробства на всі площні площ внутрішньої експертизи компанії.

Mūsų kompanijai:

Vitagro – одне з провідних сільськогосподарських підприємств України, яке обробляє 85 000 гектарі0 гектарі0 (210 рі00) сільськогосподарських угідь. Як виробник, що входить до топ-15 у країні, Вітагро зосереджується на сталих сільськогосподарссхльськогосподарс технологічних інноваціях та операційній ефективності. Компанія виробляє різноманітні культури, включаючи зернові, олійні та іншші сільпосько впроваджуючи передові методи ведення сільського господарства для забезпечення як продуктивності, таіглоіктивності відповідальності. У лютому 2025 m. МВт·год до Німеччини), ставши першим постачальником біометану на європейський ринок. ,vitagro.com.ua

GeoPard – постачальник передових програмних рішень для точного землеробства, призначених для оптимізаціяї упнрамних фермерськими господарствами та сільськогосподарськими операціями. Платформа компанії інтегрує дані про ґрунт, супутникові зображення, дані машин та ачнишомі надавати практичні рекомендації для фермерів. geopard.tech

5G tinklas leidžiantis mokytis realiu laiku tvariajame ūkininkavime: cukrinių runkelių tyrimas

Paskelbta liepos 13, 2024liepos 13, 2024 pagal dementievgeopard

Džiaugiamės galėdami pranešti apie sėkmingą projekto “5G tinklai kaip realaus laiko mokymosi tvarioje žemdirbystėje įgalintojai” užbaigimą, kuriam dalinai finansavimą skyrė Šiaurės Rein menyje-Vestfalijos žemės Ūkio, pramonės, klimato apsaugos ir energetikos ministerija.

Ši iniciatyva žymi reikšmingą žingsnį siekiant ištirti 5G technologijos transformacinį potencialą žemės ūkyje, ypač siekiant pagerinti cukrinių runkelių auginimo ekologinius, ekonominius ir tvarumo aspektus.

Ji pasinaudojo žemu 5G atsilikimu, kad realiuoju laiku integruotų pažangias informacines technologijas, leidžiančias nedelsiant reaguoti į jutiklių ir padėties duomenis per nustatytus laiko intervalus.

Nuotrauka iš galutinio projekto pristatymo renginio Hamm-Lippstadt universitete (HSHL)

Projekto tikslas ir partnerystė

Bendradarbiaujant su HSHL partneriais ir „Pfeifer & Langen“ parama, projektas sutelkė dėmesį į cukrinių runkelių auginimo visą gyvavimo ciklą partneriams priklausančiuose laukuose. Juo siekta parodyti, kaip 5G gali tapti pagrindiniu technologijos katalizatoriumi Šiaurės Reinso-Vestfalijos žemės ūkio sektoriuje, demonstruojant jo potencialą skatinant inovacijas ir efektyvumą.

GeoPard žemės ūkis

„GeoPard Agriculture“ atliko svarbų vaidmenį nustatant ir įgyvendinant pagrindinius projekto aspektus, įskaitant augalų aptikimo, stebėjimo ir produkcijos prognozavimo scenarijus. Sukūrėme bandomąją DI sistemą, pritaikytą 5G žemės ūkio aplinkai, modelius vykdėme debesų infrastruktūroje ir sukūrėme mobiliąją programėlę realiu laiku bendrauti su debesų modeliais.

Technologinė integracija

Dirbtinio intelekto (DI) metodai buvo naudojami per tvirtą debesų infrastruktūrą, pasižyminčią didelėmis skaičiavimo galimybėmis. DI algoritmai kiekvieno kryžminimo metu realiu laiku kategorizavo augalus ir stebėjo jų augimą visą gyvavimo ciklą, taip atsisakant nereikalingų lauko apžiūrų vien tik duomenų rinkimo tikslu.

Šis proveržis leido tiksliai paskirstyti trąšas ir augalų apsaugos produktus, dinamiškai reguliuojant paskirstymo normas mašininio mokymosi algoritmais, kertant laukus.

Belaidžių transporto priemonių dislokavimas

Be to, projekte buvo pasinaudota sumažinta 5G delsa, siekiant dislokuoti nepilotuojamas transporto priemones augalų stebėjimui ir duomenų rinkimui. Šios transporto priemonės suvaidino itin svarbų vaidmenį renkant realaus laiko įžvalgas ir toliau optimizuojant žemės ūkio praktikas.

Projekto rezultatai: Cukrinių runkelių gamybos gerinimas naudojant 5G technologiją

Projektas parodė, kaip 5G technologija galėtų tapti transformuojančiu veiksniu Šiaurės Reino-Vestfalijos žemės ūkio sektoriuje, analizuojant visą cukrinių runkelių auginimo gyvavimo ciklą ir pabrėžiant reikšmingus 5G technologijos suteikiamus patobulinimus. Tačiau, norint efektyviai pademonstruoti projekto rezultatus, mokslininkai naudojo darbo paketus, kuriuose buvo skirtingi scenarijai ir infrastruktūros.

Scenarijaus apibrėžimas, atsižvelgiant į esamus geografinius duomenis ir ML infrastruktūrą

Projekte parodoma, kaip 5G technologijos integravimas gali pagerinti tradicinius cukrinių runkelių gamybos ciklo procesus. Pagrindiniai tikslai apėmė:

Parengti paruošti įgyvendinimui scenarijai augalų atpažinimui, stebėjimui ir gamybos prognozavimui.
Nustatyti techniniai reikalavimai, reikalingi sėkmingam šių scenarijų įgyvendinimui.
Nustatyti ir įvertinti atitinkami ekologiniai ir ekonominiai rodikliai, siekiant įvertinti pridėtinę vertę, kurią suteikia 5G tinklas.

Šis etapas pabrėžė projekto įsipareigojimą integruoti pažangiausias technologijas su esamomis agrarinėmis praktikomis. Ši architektūra pasinaudojo didelio greičio 5G tinklo ryšiu, kad palengvintų duomenų rinkimą ir apdorojimą realiuoju laiku tarp kraštinių įrenginių ir debesies. Debesų infrastruktūra suteikė esminių išteklių didelio masto dirbtinio intelekto modelių mokymui ir diegimui, o dirbtinio intelekto platforma pasiūlė tvirtus įrankius modelių kūrimui ir diegimui. Taikomųjų programų sluoksnis pateikė galutiniams vartotojams veiksmų rekomendacijas, gautas iš dirbtinio intelekto modelių, pagerindamas sprendimų priėmimo galimybes.

Mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas 5G kontekste

Šios dalies tikslas buvo pritaikyti esamas mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto sistemas, kad jos atitiktų pirmiau aprašytus scenarijus, atitinkamai jas optimizuojant. Pagrindiniai tikslai apėmė:

Apibrėžkite sistemos tikslus ir sukurkite sistemos architektūrą
Surinkti duomenys iš realaus pasaulio modeliui mokyti ir tikrinti.
Sukurta ir anotaciuota tinkama duomenų bazė, skirta augalų identifikavimui ir stebėjimui.
Integruoti dirbtinio intelekto modeliai sklandžiai į 5G tinklo infrastruktūrą.

Šiame etape svarbų vaidmenį atliko krašto įrenginiai su 5G technologiją naudojančiomis SIM kortelėmis. Buvo atidžiai stebimi pagrindiniai našumo rodikliai (KPI), tokie kaip delsos arba galutinės (E2E) delsos. Matavimai apėmė gautų duomenų paketų patikimumo ir prieinamumo įvertinimą, taip pat vartotojo duomenų perdavimo spartos ir didžiausios duomenų perdavimo spartos analizę.

Be to, prielaidos buvo daromos remiantis UHD raiškos vaizdo įrašo MP4 formatu, perduodamo Transmission Control Protocol (TCP) protokolu, transliacija. Galimi sprendimai apėmė optimizavimą naudojant atskirus vaizdus vietoj nuolatinių vaizdo transliacijų, pagrindinių optimizacijų atlikimą tiesiogiai briaunos (edge) įrenginiuose ir modelių kvantizavimo technologijų taikymą efektyvumui pagerinti.

Debesų infrastruktūra ir AWS paslaugos

Projektas stipriai rėmėsi debesų infrastruktūra, naudojant AWS paslaugas, tokias kaip Lambda, SageMaker, S3, CloudWatch ir RDS, kurios atliko svarbų vaidmenį teikiant reikiamus išteklius dirbtinio intelekto modelių mokymui ir diegimui.

AWS Lambda buvo naudojama efektyviam instancijų valdymui ir pritaikymų pateikimui, o AWS SageMaker palengvino tvirtų mašininio mokymosi procesų kūrimą. Saugyklos sprendimai, tokie kaip S3, CloudWatch ir RDS, buvo būtini duomenų rinkiniams ir žurnalams saugoti, kurie yra gyvybiškai svarbūs mašininio mokymosi modelių ir neuroninių tinklų veikimui.

Dėl to ši infrastruktūra palaikė 5G tinklo užtikrinamas realaus laiko duomenų apdorojimo galimybes.

5G tinklo vėlavimas

5G tinklai buvo sukurti siekiant pasiekti itin mažą delsą, paprastai nuo 1 iki 10 milisekundžių. Ši delsa atspindėjo laiką, reikalingą duomenims keliauti tarp mobiliųjų įrenginių ir AWS serverių per 5G tinklą. Įrenginių specifinės apdorojimo galimybės, pavyzdžiui, greitis, su kuriuo išmanieji telefonai su didelio našumo procesoriais fiksuoja ir apdoroja nuotraukas, taip pat turėjo įtakos delsai.

5G tinklo duomenų įkėlimo spartos ir nuotraukos dydis turėjo įtakos duomenų perdavimo laikui į AWS. AWS dar labiau prisidėjo prie vėlavimo dėl apdorojimo laikų, tokių kaip neuroninių tinklų pagrindu atliekamas aptikimas ir segmentavimas, kurie skyrėsi priklausomai nuo algoritmo sudėtingumo ir AWS paslaugos efektyvumo. Po apdorojimo rezultatai buvo atsisiunčiami atgal į mobiliuosius įrenginius, tai priklausė nuo 5G atsisiuntimo spartos ir rezultatų duomenų dydžio.

Augalų atpažinimas naudojant DI

Augalų atpažinimo srityje dirbtinio intelekto valdomi procesai apėmė išsamios augalų vaizdų duomenų bazės kūrimą, skirtos mokyti algoritmus, paremtus neuroninių tinklų principais. Šie algoritmai buvo mokomi atskirti cukrinių runkelių rūšis nuo kitų augalų, atpažįstant konkrečiam augalo tipui būdingus požymius, tokius kaip lapų formos, žiedų spalvos ir kt.

Cukrinių runkelių augalų fenologinė raida. Šaltinis: https://www.mdpi.com/2073-4395/11/7/1277

Čia augalų atpažinimu laikome piktžolių aptikimo ir cukrinių runkelių augalų segmentavimo užduotį.

Piktžolių aptikimas

Veiklos nustatymui projekte naudotas "MobileNet-v3" modelis, apmokytas naudojant plačias duomenų augmentacijas ir svertinį parinkimą. Šis modelis pasiekė įspūdingą 0,984 tikslumą ir 0,998 AUC.

Cukrinių runkelių segmentavimas

Segmentavimo užduotims atlikti buvo naudojami tokie modeliai kaip YOLACT, ResNeSt, SOLO ir U-net, siekiant tiksliai nustatyti atskirus cukrinių runkelių pavyzdžius vaizduose. Tada efektyviausias modelis buvo pasirinktas pagal skirtingus kriterijus: greitį, inferencijos laiką ir kt. Segmentavimo duomenys buvo gauti iš orlaivių fiksuotų RGB vaizdų, kurie buvo pakeisto dydžio ir anotacijų apmokymui bei validavimui.

Segmentavimo užduotys apėmė kaukių kūrimą, tiksliai apibrėžiant augalų ribas. Šis metodas sumažino žmogaus anotavimo pastangas ir optimizavo efektyvumą. Pirmenybę teikiant sudėtingų pavyzdžių žymėjimui, modelio našumas buvo žymiai patobulintas. Iteratyvinis pakartotinis apmokymas ir netikrumo mėginių ėmimo strategijos pasirodė esąs veiksmingas, pasiekiant didesnį nei 98% segmentavimo tikslumą įvairiais augimo etapais.

Pavyzdys, kaip atliekamas segmentavimas (įvestis ir išvestis)

Modelio vertinimas

Modelis buvo apmokytas naudojant griežtus duomenų padidinimo metodus. Modelis buvo vertinamas naudojant įvairius metrikus, įskaitant sankirtą per sąjungą (IoU). Sukurtam modeliui atlikta išvadų analizė, remiantis dalimi ‘plant seedlings v2’ duomenų rinkinio, parodė 81%tikslumą. Išvadų laikas užtruko maždaug 320 milisekundžių, po 7 sekundžių inicijavimo laikotarpio, kuris reikalingas tik kartą per sesiją.

Augalų stebėjime, pagrįstame dirbtiniu intelektu (DI), kameros ir jutikliai rinko gyvybiškai svarbius augalų duomenis, kuriuos analizavo mašininio mokymosi ir DI algoritmai. Ši analizė atliko itin svarbų vaidmenį vertinant augalų sveikatą, nustatant stresą, ligas ar kitus augimą veikiančius veiksnius.

Programos, apimančios nuo žemės ūkio produktyvumo optimizavimo iki gamtosaugos ekosistemų, tokių kaip miškai, stebėjimo, gamtosaugos pastangų palaikymo ir poveikio aplinkai supratimo gerinimo.

Objektų aptikimas augalų stebėsenoje

Kitas cukrinių runkelių augalų segmentavimo etapas yra objektų aptikimas, siekiant suprasti kiekvieno augalo ypatybes pagal sveikatą, augimą ir kitus veiksnius. Augalų stebėjimui objektams aptikti buvo naudojami pažangūs modeliai, tokie kaip YOLOv4, MobileNetV2 ir VGG-19 su atidumo mechanizmais. Šie modeliai analizavo segmentuotus cukrinių runkelių vaizdus, kad aptiktų specifines streso ir ligų vietas, leidžiančius atlikti tikslesnius ir kryptingesnius veiksmus.

Projektas pasiekė reikšmingų etapų ligų aptikimo srityje, apmokant „ResNet-18“ ir „ResNet-34“ modelius, iš anksto apmokytus ant „ImageNet“. Šie modeliai pademonstravo įspūdingą 0,88 tikslumą nustatant cukrinių runkelių augalus naikinusias ligas, o ROC kreivės plotas (AUC) siekė 0,898. Modeliai pasižymėjo dideliu prognozavimo pasitikėjimu, tiksliai atskirdami sergančius ir sveikus augalus.

Pavyzdys įėjimo-išėjimo objekto aptikimui

Projekte buvo naudojamas sistemingas ligų aptikimo metodas, vaizdai suskirstyti į standartizuotus fragmentus. Šie fragmentai buvo kruopščiai anotacijami naudojant interaktyvius įrankius ligų paveiktoms sritims nustatyti. Objektų aptikimas dar labiau padidino tikslumą, apibrėžiant ribojančius langelius aplink augalus, taip palengvinant tikslų augalų sveikatos stebėjimą.

Augalų gamybos prognozė

Augalų gamybos prognozavimo srityje dirbtinio intelekto modeliai naudojosi aplinkos duomenimis, tokiais kaip oro sąlygos ir dirvožemio parametrai, siekdami prognozuoti kultūrų derlių. Buvo pasitelkti regresijos modeliai, tokie kaip „Isolation Forest“, „Linear Regression“ ir „Ridge Regression“.

Šie modeliai integravimo skaitines ypatybes, išgautas iš ribojančių stačiakampių sričių, kartu su dirvožemio duomenimis, siekiant optimizuoti trąšų naudojimą.

Modelio diegimo svarstymai

Sukurtų modelių diegimo strategijos buvo vertinamos tiek krašto įrenginiams, tiek debesų platformoms. Modeliai, diegiami krašto įrenginiuose, suteikė privalumų, tokių kaip mažesnės išlaidos ir mažesnė latentija.

Tačiau toks metodas gali lemti galimo tikslumo praradimą dėl techninės įrangos apribojimų. Kita vertus, debesų sprendimai pasiūlė greitesnį išvedimo laiką naudojant didelio našumo GPU, tačiau galėjo pareikalauti papildomų išlaidų ir priklausė nuo interneto ryšio, kuris galėjo sukelti ryšio vėlavimą.

Lyginamoji analizė su 5G tinklu

Lyginamoji analizė parodė, kad naudojant 5G tinklą žymiai pagerėjo cukrinių runkelių segmentavimas, palyginti su tradicinėmis 4G/WiFi sistemomis. Šis patobulinimas pasireiškė trumpesniu vidutiniu sąrankos ir tinklo laiku, pabrėžiant 5G technologijos dėka pasiektą efektyvumą.

Duomenų paruošimo procesas

Duomenų paruošimo procesas apėmė sveikų ir sergančių augalų duomenų rinkinių rinkimą, piktžolių aptikimą, augimo stadijų identifikavimą ir vaizdų išskyrimą iš 4K žaliųjų vaizdo įrašų. Duomenims paruošti analizei buvo naudoti tokie metodai kaip histogramos išlyginimas, vaizdų filtravimas ir HSV spalvų erdvės transformavimas.

Buvo surinkti sveiki cukrinių runkelių lapų ir sergančių mėginių, tokių kaip kukurūzų lapai su pilkąja dėmėtligę, pavyzdžiai. Ligos požymių išskyrimas apėmė lapo atskyrimą nuo fono, vaizdų pakeitimą, transformavimą ir sujungimą, siekiant sukurti realius analizei skirtus pavyzdžius.

Aktyvaus mokymosi ciklas

Buvo inicijuotas aktyvaus mokymosi ciklas su nepažymėtais duomenimis, kurie buvo naudojami atrankos modeliams apmokyti. Šie modeliai generavo anotavimo užklausas, kurias atliko žmonių anotatoriai, nuolat tobulindami modelio tikslumą per iteracinius mokymo ir anotavimo ciklus.

Duomenų anotavimas naudojant daugialypį pamatinį modelį

Sprendžiant riboto paženklintų duomenų iššūkį, projekte buvo pasitelkti patikimi pagrindiniai modeliai, siekiant sugeneruoti tikruosius anotačius. Visų pirma, CLIP, „OpenAI“ sukurtas transformerių modelis, apmokytas naudojant didžiulį, daugiau nei 400 milijonų paveikslėlių-teksto porų, duomenų rinkinį, atliko svarbų vaidmenį.

Naudodamas Vision Transformers kaip savo pagrindą, CLIP pasiekė nuostabų 95% tikslumą validavimo rinkiniuose, įgudusiai su dideliu tikslumu klasifikuodamas vaizdus į skirtingas klases, tokias kaip cukriniai runkeliai ir piktžolės.

Dronų technologijos duomenų rinkimui

Viena iš kritinių technologijų, naudotų projekte, buvo dronų, aprūpintų RGB kameromis, kurios fiksuoja 4K vaizdo įrašus, naudojimas. Šie dronai pateikė detalius vaizdus (3840 × 2160 raiška) analizei.

Šių vaizdų išankstinis apdorojimas žymiai padidino modelio tikslumą, ypač pastebimas pagerėjimas tokiuose modeliuose kaip VGGNet (+38,52%), ResNet50 (+21,14%), DenseNet121 (+7,53%) ir MobileNet (+6,6%).

Vaizdo kontrastui pagerinti naudotos tokios technikos kaip histogramos išlyginimas, o transformacija į HSV spalvų erdvę padėjo paryškinti augalų plotus ir išryškinti reikšmingas ypatybes.

Sintetinių duomenų generavimas

Sprendžiant ribotos vaizdinės informacijos trūkumo problemą, dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi pagalba buvo sukurtos sintetinės duomenų bazės. Duomenys buvo renkami naudojant dronus, skraidančius 1–4 metrų aukštyje ir 2 m/s ar didesniu greičiu, naudojant RGB kameras.

Taip pat buvo naudojamos kitos transporto priemonės, pavyzdžiui, traktoriai, duomenims rinkti. Šis sintetinių duomenų generavimas pasirodė ypač naudingas aptinkant cukrinių runkelių ligas.

Išvada

Projektas “5G tinklai kaip darnaus ūkininkavimo mokymosi realiame laike leidėjai” sėkmingai pademonstravo, kaip 5G technologija gali pagerinti cukrinių runkelių auginimo ekologinį, ekonominį ir tvarumo aspektus. Bendradarbiaujant su HSHL ir Pfeifer & Langen, projekte buvo integruotas duomenų rinkimas realiuoju laiku ir dirbtinio intelekto valdoma analizė, siekiant padidinti efektyvumą ir sumažinti nereikalingus lauko apžiūrėjimų skaičius.

Savaiminio 5G tinklo diegimas leido tiksliai naudoti trąšas ir augalų apsaugos produktus. Bendrovė „Geopard Agriculture“ atliko itin svarbų vaidmenį kuriant augalų aptikimo ir stebėjimo scenarijus bei sukuriant prototipinę mašininio mokymosi sistemą 5G žemės ūkio aplinkai. Projekto sėkmė pabrėžė pažangių technologijų svarbą tvariai žemdirbystei, išryškinant 5G potencialą skatinti inovacijas ir efektyvumą.

Ekonominių tvaraus ūkininkavimo poveikių vizualizavimas naudojant „GeoPard“ tiksliame ūkininkavime

Paskelbta birželio 6, 2024birželio 17, 2024 pagal dementievgeopard

Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL) ir GeoPard Agriculture mokslininkai bendradarbiavo, siekdami išnagrinėti juostinio tarpinio pasėlių auginimo sistemų ekonominę naudą tvariai žemdirbystei. Jie pasidalijo savo atradimais Hohenheimo universiteto renginyje “Skatinkime biologinę įvairovę per skaitmeninę žemdirbystę”, sutelkdami dėmesį į ekologiškas ūkininkavimo praktikas ir jų finansinį poveikį.

Jų projektas “Ateities pasėlių auginimas” siekė tyrinėti naujus ūkininkavimo būdus, ypatingą dėmesį skiriant juostinei tarpueilių auginimo technologijai. Šis metodas apima skirtingų kultūrų auginimą greta, juostomis tame pačiame lauke, o tai galėtų sumažinti cheminių medžiagų poreikį ir padidinti biologinę įvairovę. Tyrėjai norėjo rasti būdų, kaip ūkininkavimą padaryti ekologiškesnį, išlaikant jo pelningumą ūkininkams.

Vadovaujami Olivia Spykman ir Markuso Gandorferio iš LfL, kartu su Victoria Sorokina iš GeoPard, šis bendradarbiavimas prasidėjo EIT Food Accelerator programos metu. Pasinaudodami savo žiniomis žemės ūkyje, skaitmeniniuose įrankiuose ir duomenų analizėje, jie ėmėsi tirti tvarios žemės ūkio praktikos ekonomines puses.

Kol spręsdama dėl sintetinių trąšų naudojimo mažinimo ir biologinės įvairovės didinimo, mokslininkai nustatė, kad ekologinis juostinio tarpueilių auginimo potencialas yra gerai ištirtas. Tačiau jo mechanizacija ir darbo ekonomika, ypač naudojant autonominę įrangą, reikalauja tolesnio vertinimo.

Jie nustatė, kad ūkininkai nebuvo tikri dėl jo praktiškumo, ypač dėl naujų technologijų. Siekdami tai išspręsti, jie kalbėjosi su ūkininkais juostinėje tarpukultūrinėje lauko laboratorijoje, kad suprastų jų rūpesčius ir geriau bendrautų.

Be to, kraštovaizdžio pokyčiai gali sukelti ūkininkų dvejonę, todėl svarbu iš anksto pateikti aiškią informaciją. Todėl skaitmeniniai įrankiai, pvz., vizualizacijos, gali palengvinti ūkininkų ir jų bendruomenių bendravimą, skatindami pripažinimą ir vertinimą dėl ekologiškai naudingų kraštovaizdžio transformacijų.

Pavyzdžiui, Naujojoje Zelandijoje ūkininkai naudojo virtualios realybės (VR) akinius, kad vizualizuotų tinkamas miškų sodinimo vietas, padėdami planuoti ūkyje ir iliustruodami poveikį ūkio pelningumui, kraštovaizdžio estetikai ir kaimo bendruomenėms. Tokios vizualizacijos gali pagerinti ūkininkų supratimą ir susidomėjimą kraštovaizdžio pokyčiais, nors sėkmingas įgyvendinimas taip pat priklauso nuo ūkininkų pasitikėjimo savimi.

Panašiai ir šiame tyrime, debesų kompiuterijoje veikianti programa „GeoPard“ buvo naudojama analizuojant juostinio tarpinio pasėlių auginimo sistemą iš daugelio perspektyvų. „GeoPard“ lygtys buvo parametruotos empiriniais duomenimis iš projekto „Future Crop Farming“. Pradiniai rezultatai apima herbicidų ir azoto sąnaudų bei derliaus išeigos vizualizacijas, planuojami ir sudėtingesni skaičiavimai.

Be to, sistema integavo įvairius duomenų šaltinius, įskaitant:

Derliaus ir panaudotų sąnaudų duomenų rinkiniai
Informacija apie pasėlių ir augalų apsaugos kainas (pateikta vartotojo)
Palydovinės nuotraukos (Sentinel-2, Landsat, Planet)
Topografiniai duomenys
GeoPard galite rasti istorinių duomenų zonavimo žemėlapius

Tuo tarpu pagrindiniai naudojami metodai apėmė erdvinę analizę ir efektyvų erdvinio duomenų tvarkymą naudojant NumPy sistemą. Duomenys buvo gauti iš .xlsx ir .shp failų. Tačiau formos faile trūko specifinių detalių apie atskirus ruožus, todėl reikėjo integruoti įvairius duomenų formatus.

GeoPard padėjo organizuoti duomenis geografiškai, kad būtų galima susieti su lauku susijusias detales su jų buvimo vietomis. Taigi, integruotas duomenų rinkinys, vaizduojantis ruožus, tapo pagrindu aprašomajai bandymų analizei GeoPard.

Nors tyrimas neapėmė kintamojo normų trąšų ar kitų priemonių panaudojimo, ‘GeoPard’ aukštos raiškos žemėlapių sudarymas (pikselio dydis: 3×3 metrai) leido detaliai vizualizuoti duomenis pikselio lygiu, padidindamas sudėtingumą. Toks detalus žemėlapių sudarymas yra vertingas būsimoms reikmėms, pavyzdžiui, derinant kelis sluoksnius ar integruojant daugiau erdvės požiūriu kintamos informacijos, tokios kaip „derliaus profiliai“, pagrįsti mažo masto derliaus duomenimis, surinktais tyrimo projekte naudojant lauko kombainus.

Tyrėjai taip pat nustatė, kad nors „GeoPard“ daugiausia atliko aprašomąsias funkcijas, jis turi potencialą sudėtingesnėms vizualizacijoms. Pavyzdžiui, įtraukus duomenis apie derlių ir kainas sub-juostelės lygiu, būtų galima sukurti pelno žemėlapius, rodančius kraštinius efektus tarp gretimų pasėlių juostelių.

Be to, integruojant darbo ekonomikos duomenis būtų galima atskleisti masto mažinimo poveikį skatinant biologinę įvairovę. Tokie duomenys gali padėti modeliuojant scenarijus, leidžiant tyrinėti įvairias pasėlių rotacijas, juostų plotį ir mechanizacijos tipus, sutelkiant dėmesį į laukui specifinius rezultatus, siekiant pagerinti žemės ūkio valdymą ir sprendimų priėmimą.

Taigi, sistema galėtų veikti kaip skaitmeninis dvynys, realiuoju laiku perduodant duomenis iš lauko mašinų ir jutiklių į ’GeoPard“, o tai jau įmanoma su kai kuriomis komercinėmis technologijomis ir palydoviniais duomenimis. Tačiau ūkininkų susirūpinimas dėl technologijų suderinamumo pabrėžia poreikį integruoti papildomus duomenų šaltinius, siekiant platesnio pritaikomumo.

„GeoPard“ skatina tiksliojo ūkininkavimo plėtrą MHP, pirmaujančioje Ukrainos žemės ūkio bendrovėje

Paskelbta gruodžio 12, 2023vasario 28, 2024 pagal dementievgeopard

Įvadas

Tai buvo svarbus žingsnis Ukrainos žemės ūkiui., MHP, didelis grūdų gamintojas, prižiūrintis įspūdingą 350 000 hektarų (beveik 900 000 akrų) bendradarbiauja su „GeoPard“. Šis bendradarbiavimas žymi didelę pažangą tiksliosios žemdirbystės srityje, integruojant pažangią „GeoPard“ geoprinę analizę į MHP ekstensyvias ūkininkavimo operacijas.

MHP įsipareigojimas technologinėms inovacijoms tiksliojoje žemdirbystėje

MHP atsidavimas technologinėms inovacijoms, ypač tiksliojo ūkininkavimo srityje, yra aiškiai iliustruotas partnerystės su „GeoPard Agriculture“ pavyzdžiu. Šis bendradarbiavimas yra esminis MHP strategijos, kuria siekiama integruoti pažangiausias technologijas, siekiant efektyvesnės ir tvaresnės ūkininkavimo praktikos, elementas.

Pavlo Nesterenko, MHP Tiksliojo ūkininkavimo paslaugų grupės vadovas gilinasi į transformacinį jų partnerystės su “GeoPard Agriculture” pobūdį: „Bendradarbiavimas su „GeoPard“ pakeitė žaidimo taisykles. Tai pakeitė mūsų požiūrį nuo pasikliovimo nuojauta prie sprendimų priėmimo, pagrįsto konkrečiais duomenimis. Naudodamiesi pažangia „GeoPard“ technologija, įgyvendiname tikslias, atskirų lauko dalių agronomijos rekomendacijas, kurios yra specialiai pritaikytos kiekvieno sklypo unikaliems poreikiams.“

Šis paradigmos pokytis, kurį palengvino integracija su „GeoPard Agriculture“, leido MHP išnaudoti visą duomenų analizės ir mašininio mokymosi potencialą.

“Šis perėjimas prie duomenimis pagrįsto ūkininkavimo yra labai svarbus MHP, nes padeda mums išlikti žemės ūkio sektoriaus priešakyje. Mes kuriame naujus efektyvumo, tvarumo ir produktyvumo standartus, pagrįstus kiekybiškai įvertinamu, skaičiais pagrįstu sprendimų priėmimu”, – apibendrina Nesterenko.

MHP pritaikyta ši pažangi, duomenimis pagrįsta metodologija žymi reikšmingą pažangą žemės ūkio praktikoje, pabrėžiant augančią empirinių duomenų ir tikslumo svarbą šiuolaikiniame ūkyje. Šis novatoriškas požiūris leidžia MHP tapti lydere šioje srityje, nustatant naujus žemės ūkio efektyvumo ir sėkmės standartus.

„GeoPard“ vaidmuo MHP žemės ūkio strategijoje

„GeoPard Agriculture“ integracija su MHP neapsiriboja vien pažangių įrankių teikimu; tai geoprinių duomenų pagrįsto tikslumo ir efektyvumo integravimas į MHP ūkininkavimo praktiką. Glaudžiai bendradarbiaudama su MHP komandomis, „GeoPard“ garantuoja platų spektrą... sudėtingi geopriniai agronominiai skaičiavimai MHP galimybės, glaudžiai suderintos su jų veiklos sistema. Ši partnerystė daugiausia dėmesio skiria taikomosios agronomijos matavimas, užtikrinant, kad MHP sprendimai būtų pagrįsti duomenimis ir tiksliai pritaikyti prie jų žemės ūkio poreikių. Sklandus duomenų srautas tarp MHP, „GeoPard“ ir kitų platformų, tokių kaip „John Deere“ ir „FieldView“, sukuria sujungta ekosistema, optimizuojant MHP ūkininkavimo veiklą ateičiai.

Agronominio tikslumo ir kokybės užtikrinimas

Tiksliosios žemdirbystės srityje „GeoPard Agriculture“ RX ir VRA žemėlapių palyginimas liudija jų įsipareigojimą agronominiam tikslumui ir kokybės užtikrinimui. Šis įrankis pabrėžia „GeoPard“ algoritmų efektyvumą nustatant ir šalinant neatitikimus įvairiose agronominėse operacijose, tokiose kaip sėja, tręšimas ar purškimas. Tiksliai nustatydama problemas tiek dalinio lauko, tiek mašinos lygmeniu, „GeoPard“ užtikrina, kad kiekviena agronominė operacija atitiktų aukščiausius kokybės ir tikslumo standartus.

Šis žemėlapių palyginimas skirtas ne tik planuotų ir faktinių panaudojimo skirtumų nustatymui; tai yra labai svarbus agronominių operacijų kokybės užtikrinimo proceso komponentas. Pateikdama išsamų ir tikslų kiekvieno lauko tvarkymo aspekto vertinimą, „GeoPard“ technologija užtikrina, kad veiklos praktika atitiktų numatytus rezultatus, išlaikant aukščiausią efektyvumo ir tikslumo lygį.

Derliaus analizė

Derliaus nuėmimui „GeoPard“ sistema skaido derliaus duomenų rinkinius pagal dieną ir mašiną, segmentuodama duomenis į drėgnąją masę, drėgmę ir greitį. Tai palengvina išsamią kiekvieno derliaus nuėmimo kombaino našumo analizę ir suteikia vertingų įžvalgų apie derliaus nuėmimo proceso efektyvumą.

Sujungtas derliaus duomenų rinkinys, surinktas kelių įrenginių skirtingomis dienomis

Tikslumo skaičiavimai pagal panaudotą ir pasėtą trąšų kiekį

Atliekant tokius darbus kaip purškimas, sėja ir tręšimas, „GeoPard“ technologija segmentuoja duomenų rinkinius pagal dieną, mašiną ir naudojimo normą. Tada ji palygina tikslines ir faktines taikomas normas ir sugrupuoja rezultatus, kad nustatytų taikymo tikslumą. Ši funkcija yra labai svarbi norint suprasti ir pagerinti šių svarbių žemės ūkio užduočių tikslumą.

Svarbiausias šios technologijos aspektas yra jos gebėjimas automatiškai sujungti technikos ir agronominių operacijų duomenis iš įvairios agronominės veiklos, tokios kaip sėja, tręšimas ar purškimas. Šis automatizuotas duomenų integravimas yra labai svarbus norint tiksliai nustatyti neatitikimus tarp suplanuoto ir faktinio naudojimo tiek lauko daliniame lauke, tiek mašinų lygmeniu.

Veiklos patobulinimai, kuriuos lemia „GeoPard“ technologijos

„GeoPard Agriculture“ platforma garsėja gebėjimu agronomines žinias paversti tiksliais skaičiavimais, naudojant Lygčių žemėlapis variklis ir a daugiasluoksnis duomenų metodas. Ši techninė sinergija gerokai pagerino pasėlių kokybę ir tvarumą, ypač kviečių, kukurūzų ir saulėgrąžų.

Aleksijus Leontjevas, MHP tiksliosios žemdirbystės projektų vadovas, pabrėžia šios integracijos dinamiškumą: “Įdiegus ”GeoPard“ API į mūsų sistemas, mūsų žemės ūkio operacijos pasikeitė, nes galėjome priimti duomenimis pagrįstus sprendimus realiuoju laiku, kiekvieną atliktą agronominę operaciją paversdami išmatuojamais skaičiais nuo mašinos iki įmonės lygio.“

„GeoPard“ – MHP – 360° laipsnių lauko analizė: lauko potencialas, Derliaus nuėmimas, dirvožemis ir GPS topografija

„GeoPard“ technologijų direktorius apie bendradarbiavimą

Dzmitry Yablonski, “GeoPard Agriculture” technologijų direktorius apmąsto projekto mastą: „Šis bendradarbiavimas su MHP yra vienas reikšmingiausių ir techniškai sudėtingiausių tiksliosios žemdirbystės istorijoje. Pritariu MHP vizijai suskaitmeninti kiekvieną operaciją ir automatizuoti su agronomija susijusių sprendimų priėmimą taikant vien duomenimis pagrįstą metodą. Mums didelė garbė prisidėti prie didelio masto Ukrainos žemės ūkio verslo sėkmės.“

John Deere operacijų centro integracija

„GeoPard Agriculture“ ir MHP bendradarbiavimą pabrėžia „GeoPard“ integravimas kaip pagrindinio analizės variklio su John Deere operacijų centras ir MHP mašinos. Tai dvikryptis sinchronizavimas leidžia efektyviai ir automatiškai apdoroti išsamius duomenų rinkinius, apimančius duomenis apie pasėtą, pasėtą ir nuimtą derlių. Ši integracija atlieka gyvybiškai svarbų vaidmenį koreguojant duomenis, didinant duomenų išsamumą ir teikiant pridėtinės vertės įžvalgas, o tai žymiai pagerina tiksliojo ūkininkavimo praktiką.

„Digital Agro 360°“ verslo analitikos ūkininkavimo prietaisų skydelis

Lauko potencialo žemėlapis pateikia išsamų žemės ūkio lauko vaizdą, parodydamas zonas su skirtingu pasėlių potencialu. Jame atsispindi dirvožemio kokybės lygio ir bendros pasėlių būklės skirtumai, pabrėžiant lauko topografiją ir erdvinį kintamumą. Šis žemėlapis padeda parodyti, kaip „GeoPard“ analizė gali sumaniai valdyti ir optimizuoti įvairias žemės ūkio sąlygas.

Naudodamasi „Digital Agro 360° Business Intelligence Farming“ ataskaitų suvestine, MHP turi precedento neturintį savo veiklos matomumą. Ši patikima platforma leidžia MHP sekti visus duomenis, surinktus iš jų ekstensyvios ūkininkavimo veiklos, filtruotus pagal mašiną, pasėlį ar dieną.

Prietaisų skydelis yra MHP tiksliojo ūkininkavimo operacijų nervų centras, pateikdamas vieningą įvairių duomenų srautų, gaunamų iš laukų, vaizdą. Jis suteikia priežiūros lygį, kuris supaprastina sudėtingus duomenų rinkinius į praktines įžvalgas, suteikdamas MHP galimybę greitai priimti strateginius sprendimus. Pavyzdžiui, derliaus nuėmimo prietaisų skydelis teikia beveik realiuoju laiku duomenis apie derlių, drėgmės kiekį ir derliaus nuėmimo įrangos veikimo tempą kiekvienoje produktyvumo zonoje.

„Digital Agro 360°“ verslo analitikos ūkininkavimo prietaisų skydelis

Kelias į priekį: išsamių duomenų integravimas į viso ciklo tiksliąją žemdirbystę

Žvelgdama į ateitį, MHP, bendradarbiaudama su „GeoPard Agriculture“, propaguoja skaitmeninimą ir duomenimis pagrįstą valdymą augalininkystėje, taikant tiksliąją žemdirbystę, akcentuodama inovacijas ir tvarią praktiką. Šis į ateitį orientuotas požiūris grindžiamas išsamių duomenų sluoksnių integravimu, apimančiu visas ūkio operacijas, dirvožemio mėginių informaciją ir išsamią analizę.

MHP naudoja „GeoPard“ technologiją, kad į savo žemės ūkio modelius įtrauktų platų duomenų spektrą. Tai apima išsamias įžvalgas iš kiekvieno ūkininkavimo proceso, todėl gaunama pažangi analizė, pvz., pelno žemėlapiai ir žemės ūkio sąnaudų efektyvumo vertinimai. Toks holistinis požiūris ne tik padidina veiklos efektyvumą, bet ir užtikrina tvarią ūkininkavimo praktiką.

Viktoras Marceniukas, MHP Mokslo ir inovacijų centro vadovas, įmonės viziją išreiškia taip: “MHP mūsų įsipareigojimas diegti inovacijas žemės ūkyje yra glaudžiai susijęs su mūsų atsidavimu tvarumui. Integruodami išsamius duomenis, įskaitant dirvožemio analizę ir ūkio veiklą, galime priimti labiau pagrįstus sprendimus, kurie teigiamai veikia tiek mūsų produktyvumą, tiek poveikį aplinkai.”

Ši integruota strategija, kurioje derinamas novatoriškas MHP požiūris su pažangia „GeoPard“ analitika, skirta iš naujo apibrėžti tikslųjį ūkininkavimą. Ji žada didesnį tvarumą ir maksimaliai padidina ekonominę grąžą, taip įtvirtindama MHP ir „GeoPard Agriculture“ kaip pasaulinės tiksliosios žemdirbystės lyderius.

Universalus „GeoPard“ variklio taikymas

Dmitrijus Dementjevas, “GeoPard Agriculture” generalinis direktorius pabrėžia platų jų technologijos pritaikomumą: „GeoPard“ variklis sukurtas tam, kad suteiktų apčiuopiamos naudos bet kuriam augalininkystės verslui. Mūsų platforma yra universali ir pritaikoma, galinti teikti pažangius analizės ir tiksliojo ūkininkavimo sprendimus įvairiems žemės ūkio kontekstams. Nesvarbu, ar tai mažas šeimos ūkis, ar didelis žemės ūkio verslas, pavyzdžiui, MHP, „GeoPard“ yra pasirengusi daryti reikšmingą poveikį, skatindama efektyvumą, tvarumą ir pelningumą žemės ūkio sektoriuje visame pasaulyje.“

Šis Dementievo pareiškimas pabrėžia „GeoPard“ įsipareigojimą teikti universalius tiksliosios žemdirbystės sprendimus, atsižvelgiant į įvairius ūkininkavimo poreikius ir mastą visame pasaulyje.

Išvada

„GeoPard Agriculture“ ir MHP bendradarbiavimas žymi reikšmingą pažangą tiksliosios žemdirbystės srityje. Pasitelkdama pažangią geoprinę analizę, ši partnerystė nustato naują žemės ūkio efektyvumo ir tvarumo standartą, atverdama kelią duomenimis pagrįstai ūkininkavimo praktikai ateityje. Ši „GeoPard Agriculture“ ir MHP partnerystė sujungia pažangiausias technologijas su didele ūkininkavimo patirtimi, nustatydama naują tiksliosios žemdirbystės standartą ir demonstruodama technologijomis pagrįstų ūkininkavimo sprendimų potencialą.

Apie įmones

MHPMHP yra viena iš pirmaujančių Ukrainos žemės ūkio įmonių, valdanti daugiau nei 350 000 hektarų plotą. Garsėjanti grūdų gamyba, MHP integruoja novatoriškas žemės ūkio praktikas ir technologijas, pabrėždama tvarų ir efektyvų ūkininkavimą. Jų įsipareigojimas modernizuoti žemės ūkį atitinka jų tikslą didinti produktyvumą, kartu išlaikant aplinkosaugos tausojimą.

GeoPard„GeoPard Agriculture“ pirmauja tiksliosios žemdirbystės technologijų srityje. Specializuodamasi geoprinės analizės srityje, „GeoPard“ teikia sprendimus, kurie sudėtingus žemės ūkio duomenis paverčia praktinėmis įžvalgomis. Jų technologija orientuota į įvairių ūkininkavimo aspektų optimizavimą – nuo dirvožemio analizės iki VRA žemėlapių, nuotolinio stebėjimo ir žemės ūkio įrangos duomenų analizės, taip svariai prisidedant prie išmaniosios žemdirbystės praktikos tobulinimo.

Nuorodos:

Stickstoff-Effizienz. Anwendungsfall von LVA – John Deere Händler aus Deutschland

Paskelbta spalio 18, 2023lapkričio 8, 2023 pagal dementievgeopard

In der dinamischen Welt der modernen Landwirtschaft stehen Landwirte vor zahlreichen Herausforderungen, darunter die Auswirkungen des Klimawandels, steigende Düngemittelkosten und die dringende Notwendigkeit umweltverträglicher Praktiken. Im Zentrum dieser Herausforderungen steht das Management von Stickstoff, einem entscheidenden Nährstoff, der bei falschem Umgang zu erheblichen Umweltfolgen führen kann.

Inmitten dieser Komplexität treten jedoch zwei Maßstäbe als Lösungen und Spielveränderer hervor: Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) und Stickstoffaufnahme (NU). NUE und NU bieten ein neues Paradigma in landwirtschaftlichen Praktiken und wandeln Herausforderungen in Chancen für nachhaltige und effiziente Landwirtschaft um.

John Deere, ein führender Hersteller von Landmaschinen, spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen. Durch das HarvestLab GrainSensing System liefern sie entscheidende Daten über Rohprotein, buvo ein nuancierteres Verständnis der Stickstoffdynamik in Pflanzen ermöglicht. Darüber hinaus unterstützt John Deere die Integration Moderner Technologien, um die Landwirtschaft nachhaltiger zu gestalten.

Geriausias stehen John Deere-Händler su LVA als entscheidende Partner zur Verfügung. LVA, novatoriškas John Deere-Händler Vokietijoje, arbeitet eng mit Landwirten zusammen, um neue Technologien zu integrieren und fortgeschrittene agronomische Strategien umzusetzen.

Ihre Rolle ist wesentlich, um Landwirte dabei zu unterstützen, die Komplexität der modernen Landwirtschaft zu bewältigen und sicherzustellen, dass sie die verfügbaren Technologien optimal nutzen, um ihre Praktiken zu optimieren.

In den fruchtbaren Böden der Magdeburger Börde liegt die Baumgärtel GbR, ein Familienbetrieb mit 30 Jahren landwirtschaftlicher Tradition, wo Weizen eine der Hauptkulturen ist. Auf diesem Hof geht das präzise Stickstoffmanagement über die Optimierung des Ertrags hinaus: Est ein Engagement für nachhaltige Landwirtschaft angesichts globaler Umweltprobleme.

GeoPard, als führender Anbieter von Präzisionslandwirtschaftssoftware, fungiert als Bindeglied, das diese Säulen – John Deere, LVA und Landwirte, wie die Baumgärtel GbR – verbindet. GeoPard vereinfacht das Datenmanagement und automatisiert analytische Prozesse, indem es Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse verwandelt.

In diesem Fall bietet ihr Fokus auf Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) Landwirten eine Perspektive, durch die sie ihre Praktiken betrachten und verbessern können, und gewährleistet Nachhaltigkeit und Effizienz in ig keiter.

Stickstoffmanagement auf dem Hof Baumgärtel

Die Baumgärtel GbR unter der Leitung von Friedrich Baumgärtel nutzt das Potenzial der datengesteuerten Landwirtschaft, um ihre Düngestrategien zu verfeinern und neue Techniken einzuführen, alles mit dem Ziel, ihrebesser vertiken agronomis.

Zentral für ihre Strategie is das Stickstoffmanagement. Das Jahr 2023 brachte einen nassen Frühling und einen trockenen Frühsommer in die Magdeburger Börde, buvo zu durchschnittlichen Erträgen führte. Um diese Bedingungen zu bewältigen, nutzte die Familie Baumgärtel teilflächenspezifisch die Green Seeker-Technologie, um ihre Stickstoffanwendungen präzise anzupassen.

Zusätzlich setzten sie das HarvestLab GrainSensing System ein, um den Rohproteingehalt im geernteten Getreide zu messen. Anschließend wurde mit GeoPard der Stickstoffverbrauch der Pflanzen geschätzt, buvo die Berechnung der Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) mit hoher Präzision ermöglichte.

Für die Familie Baumgärtel ist NUE zu einem wesentlichen Maßstab geworden. Es identifiziert Bereiche, in denen Anpassungen in ihrer Stickstoffanwendungsstrategie notwendig sind. Zonen, in denen die NUE unter 80 % liegt, planen sie, die Stickstoffanwendung in der folgenden Saison zu reduzieren.

Im Gegensatz dazu erfordern Bereiche, in dennen die NUE 100 % übersteigt, eine eingehende Analysis. Eine Herausforderung, von der sie erwarten, dass sie mehrere Saisons sorgfältiger Beobachtung und Lernens erfordern wird.

Zusammenarbeit zwischen LVA & GeoPard Agriculture

Im Jahr 2022 wurde eine strategische Allianz zwischen GeoPard und dem Landmaschinenunternehmen LVA Altenweddingen GmbH, novatoriškas John Deere-Händler Vokietijoje, geschmiedet. Diese Zusammenarbeit entstand aus einer gemeinsamen Vision heraus, die umfangreichen Daten von John Deere in handlungsrelevante Felderkenntnisse umzusetzen.

Seitdem hat sich die Partnerschaft weiterentwickelt und konzentriert sich auf innovative Wege, die landwirtschaftlichen Praktiken durch datengesteuerte Entscheidungen zu verbessern. In den folgenden Abschnitten werden wir hervorheben, wie Landwirte ihren Stickstoffeinsatz optimalus nutzen.

Michael Eckhardt, Leiter des Precision Ag Departments bei LVA, äußerte: “Die Synergie zwischen GeoPard und LVA ist mehr als nur eine Geschäftspartnerschaft; es ist ein Engagement, angewandte agronomische Praktiken durch datengesteuerte Entscheidungen zu revolucionieren. Diese Zustgemmeteu Landwirten verbesserte agronomische Einsichten zu ermöglichen.

LVA nutzt mit seinen erweiterten agronomischen Dienstleistungen die Stärke von John Deere-Geräten, wie dem HarvestLab GrainSensor System, um entscheidende Daten zu sammeln. Auf der anderen Seite verarbeitet GeoPards Analysis-Engine diese Daten und liefert handlungsrelevante Erkenntnisse.

Gemeinsam bildet diese Partnerschaft eine Allianz, die darauf fokussiert ist, die Praktiken der Landwirte (wie etwa im Bereich des Stickstoffmanagements) zu verbessern, durch die Combination des Besten aus Maschinen- und Softwarewelten.”

Datenerfassung und -aufbereitung

Im Zentrum dieser datengetriebenen landwirtschaftlichen Entwicklung steht die nahtlose Integration zwischen GeoPard ir John Deere operacijų centras. Diese Zusammenarbeit veranschaulicht die zentrale Rolle von John Deere bei der Bereitstellung von Datenzugang über ihre API, eine Maßnahme, die den Datenfluss aus den landwirtschaftlichen Feldern erheblich bereichert.

Integracija yra pažymėta, o tai reiškia, kad operacija yra John Deere operacijų centro dokumentuose, o taip pat GeoPard. Dieser sofortige Datenabrufprozess umfasst Erntevorgänge (mit Details wie Rohprotein- und Kraftstoffverbrauchsdaten) sowie Anwendungen wie Spritzen, Düngen, Säen und Bodenbearbeitung.

Diese reibungslose Verbindung ist nicht ausschließlich auf John Deere beschränkt; das grundlegende Prinzip der GeoPard-Plattform ist ihre Compatibilität mit verschiedenen Anbietern von Maschinendaten, die über API-Anbindungen ermöglicht wird.

Durch einem nahtlosen Datenfluss in GeoPards System sind die Landwirte mit nahezu Echtzeitanalysen ausgestattet. Diese prompte Datenübertragung ist der Eckpfeiler für die Initiierung automatisierter Analyse-Suiten, wie der Analyze der Stickstoffnutzungseffizienz, und stellt sicher, dass die Landwirte zeitnahe und handlungsrelevante zur Einblicke.

Feldas

Im Jahr 2023 stand die Baumgärtel GbR vor der Herausforderung, das Wachstum auf dem Feld zu optimieren. Dafür wurde viermal Stickstoff ausgebracht, beginnend mit SSA im Februar, gefolgt von drei Anwendungen von AHL im Frühjahr.

Um diese Anwendungen auf dem Feld teilflächenspezifisch fein abzustimmen, wurde die entsprechende Technologie eingesetzt. Žaisti HarvestLab GrainSensing System eine entscheidende Rolle bei der Aufdeckung der Verteilung von Rohprotein im geernteten Getreide.

Ernte

Entdecken Sie die Feinheiten der neuesten Ernte vom 2023-08-08 anhand der folgenden Ekrano kopijos. Dieser entscheidende Datensatz, der nahtlos und automatisiert vom John Deere Operations Center durch GeoPard abgerufen wurde, zeigt das feine Gleichgewicht zwischen den Datenebenen Rohprotein und feuchter Masse, die während der Ernte wurdenfa.

Obwohl Erntedaten gelegentlich Variationen aufweisen können, erhöht die Implementierung der Įvairių sričių kalibravimas die analitische Genauigkeit erheblich. Dies gewährleistet zuverlässige Erkenntnisse, auch bei außergewöhnlichen Werten wie 19 t/ha für Weizen. Die kalibrierte feuchte Masse ist unten dargestellt.

*Kalibrierte Daten zur Feuchtmasse: Ernte 2023-08-08*

Düngungsmaßnahmen mit angewendeten Stickstoffprodukten

Während der Seison 2023 wurde der Weizenbestand mit einem sorgfältig geplanten Stickstoffapplikationsregime behandelt, das vier unterschiedliche Behandlungen umfasste. Dazu gehörte eine Anwendung von SSA-Produkten am 2023-02-23, gefolgt von drei Stickstoffanwendungen im Frühjahr mit AHL am 2023-03-18, 2023-04-06 ir 2023-05-13. Die genauen in jeder Behandlung angewendeten Mengen sind in den bereitgestellten Ekrano kopijos dokumentiert.

GeoPard spielte in diesem Prozess eine entscheidende Rolle, indem es nahtlos diese Datensätze vom John Deere Operations Center trumpai. Diese effiziente Datenbeschaffung bereitete den Weg für eine umfassende Analyze der Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) und der Stickstoffaufnahme (NU). Indem wir uns in diese Daten vertiefen, verwandeln wir rohe Informationen in wertvolle Erkenntnisse und ebnen den Weg für verbesserte agronomische Operationen und Strategien.

Gesamter angewendeter Stickstoff

Der gesamte angewendete Stickstoff (TAN) kiekybiškai apskaičiuojamas kaip sumuojantis Menge an Stickstoff, die auf das Feld aufgebracht wurde, dargestellt in the totaln Zahlen als kg/ha. Dieser Wert ergibt sich aus der Summe der tatsächlich während der Anbausaison aufgebrachten Stickstoffprodukte.

Um die höchste Genauigkeit in der Bewertung zu gewährleisten, wurden nur tatsächlich angewendete Daten verwendet und Ziel- und Planwerte ausgeschlossen. Ein solcher Ansatz berücksichtigt auch Stellen mit über- und unterdosiertem Stickstoff.

Um tiefer einzusteigen, haben wir jeden Quadratmeter untersucht, um den Landwirten ein detailliertes Verständnis für die pro Hektar aufgebrachten Stickstoffmengen zu bieten. Die Karte unten Fasst die Informationen aus allen vier Stickstoffanwendungen zusammen und bietet einen einheitlichen Überblick über die Verteilung des während der Saison aufgebrachten Stickstoffs.

Alle präsentierten statistischen Daten sind in absoliuti Zahlen angegeben, gemessen kg/ha. Die farbkodierte Darstellung erleichtert die Interpretation: Rot kennzeichnet Bereiche mit dem geringsten aufgebrachten Stickstoff, während Grün Regionen mit dem höchsten aufgebrachten Stickstoff anzeigt.

Lipnios tvirtinimo detalės

Stickstoffaufnahme (NU) gibt die Gesamtmenge ir Stickstoff, die Pflanzen während ihrer Wachstumsperiode aufnehmen. Um NU genau zu berechnen, werden zwei kritische Komponenten berücksichtigt: (1) die Rohproteinmessung, wie sie vom John Deere GrainSensing System erfasst wird, ir (2) die gesamte geerntete Ertragsmasse.

Bei Weizen wird die NU-Verteilung absoliučiu Werten angegeben, gemessen kg/ha. Eine detaillierte geografische und statistische Darstellung der NU im gesamten Feld is im beigefügten Ekrano kopija zu sehen.

*Statistische Verteilung des Stickstoffaufnahmens*

Lipnios medžiagos įtempimo patikra

Die Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) quantifiziert das Verhältnis des verbrauchten Stickstoffs zum insgesamt aufgetragenen Stickstoff, ausgedrückt in Prozent. „Stickstoffaufnahme“ (NU) ir „Stickstoff“ (TAN) „Stickstoffaufnahme“ (NU) ir „NUE-Wert nahe 100%“ yra idealus. Dies zeigt, dass die Pflanzen fast den gesamten aufgetragenen Stickstoff verbraucht haben, buvo den Ertrag optimiert.

Jedoch deuten NUE-Werte um 50% auf eine Überanwendung mit übrig gebliebenem Stickstoff im Boden hin, während Werte über 100% eine Unteranwendung anzeigen, wobei die Pflanzen Stickstofferserven Jahren Stickstofferserven.

Beide Szenarien sind unerwünscht: Ersteres birgt das Risiko einer Überdüngung, während letzteres den Boden erschöpft. Diese Balance wird in der Karte unten visuell dargestellt, wobei Bereiche nahe 50% NUE in Rot und solche nahe 100% in Grün gefärbt sind.

*Clusterisierung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023*

*Verteilung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023*

Lipnios medžiagos

Der Stickstoffüberschuss (NS) misst die Differenz zwischen dem gesamten angewendeten Stickstoff (TAN) ir der Stickstoffaufnahme (NU), die die Pflanzen während einer Saison verbrauchen, ausgedrückt in totaln Werten als kg/ha. Im Wesentlichen zeigt er die Menge an Stickstoff an, die von den Pflanzen nicht genutzt wurde.

Dies spielt eine entscheidende Rolle bei der Planung der Stickstoffanwendung für die nachfolgende Seison. Die geografische und statistische Verteilung dieses ungenutzten Stickstoffs, verteilt über das Feld, kann in der unten bereitgestellten Karte eingesehen werden.

Vergleich von Erntemasse und Rohprotein

Das Verständnis von Rohproteidaten ist wesentlich bei der Messung der Ernte, da es Einblicke in die ernährungsphysiologische Qualität und den potenziellen Marktwert der Ernte bietet. Das HarvestLab GrainSensing System Wird zur Messung von Rohprotein verwendet, und ein entsprechender Screenshot, der seine Verbindung zur Ernte zeigt, ist als Referenz angehängt.

*Kalibrierte Feuchtmasse-Daten: Ernte 2023-08-08*

Um die Daten zu kategorisieren und zu verstehen, haben wir spezifische Schwellenwerte festgelegt: einen Proteinschwellenwert von 12,5% und einen Schwellenwert für die Nassmasse der Ernte von 7,9 t/ha. Basierend auf diesen Schwellenwerten verwenden wir die Begriffe “höher” ir “niedriger”, um zu beschreiben, wie die beobachteten Daten in Bezug auf diese festgelegten Standards stehen.

Durch den Vergleich und die Gegenüberstellung dieser Kennzahlen können wir wertvolle Ideen gewinnen, um agronomische Maßnahmen für die folgenden Saisons zu verfeinern und zu verbessern.

Durch die Kombination der Kennzahlen auf einer einzigen Karte wird die Beziehung zwischen Rohprotein und Nassmasse visualisiert. Diese umfassende Darstellung identifiziert vier unterschiedliche Szenarien:

Ertrag höher als 7,9 t/ha mit Protein höher als 12,5%
Ertrag höher als 7,9 t/ha mit Protein niedriger als 12,5%
Ertrag niedriger als 7,9 t/ha mit Protein höher als 12,5%
Ertrag niedriger als 7,9 t/ha mit Protein niedriger als 12,5%

Šlapinimosi įspėjimas

Data: Durch die nahtlose Integration mit dem John Deere Operations Center stellt GeoPard eine Echtzeit- und genaue Datenerfassung sicher, die die die Grundlage für all nachfolgenden Analysen bildet. Die Einbeziehung von tatsächlich gemessenen Daten aus dem HarvestLab GrainSensing System und den tatsächlichen Anwendungsdaten ist von entscheidender Bedeutung. Zusammen gewährleisten sie eine beispiellose Genauigkeit bei den Berechnungen.
Lipnios tvirtinimo detalės (NU) und gesamter angewendeter Stickstoff (TAN): Diese beiden Kennzahlen sind für Landwirte von größter Bedeutung, die das Gleichgewicht ir die Dynamik von Stickstoff in ihren Feldern verstehen Möchten. Gemeinsam bieten sie ein vollständiges Bild des Stickstoffkreislaufs über eine Saison hinweg.
Stickstoffnutzungseffizienz (NUE): NUE dient als Schlüsselkennzahl zur Bewertung der Gesamteffizienz der Stickstoffnutzung auf einem Feld. Indem Bereiche mit unterschiedlichen NUE-Werten identifiziert werden, können Landwirte Möglichkeiten zur Verfeinerung ihrer Stickstoffanwendungsstrategien erkennen und die gesamten agronomischen Praktiken verbessern.
Lipni plėvelė (NS): NS liefert entscheidende Erkenntnisse, die die Strategien für die variable Rate Application (VRA) für die kommende Saison beeinflussen können. Durch die Berücksichtigung des nicht genutzten Stickstoffs können Landwirte informierte Entscheidungen treffen, um ihre Anwendungspläne anzupassen.

Aus der Perspektive eines Landwirts ist die Verknüpfung von präziser Datenerfassung mit aufschlussreichen Analysen ein Wendepunkt. Es geht nicht nur darum, ein Gleichgewicht bei der Stickstoffanwendung zu erreichen.

Es geht darum, Feinheiten zu verstehen, um Kulturen nachhaltig anzubauen, die bestmöglichen Erträge sicherzustellen und die Gesundheit des Bodens für zukünftige Generationen zu erhalten.

Apie požemį

GeoPard ist ein führender Anbieter von Software für die Präzisionslandwirtschaft. Das Unternehmen wurde 2019 Köln, Deutschland, gegründet und ist weltweit vertreten. GeoPard bietet eine Reihe von Lösungen, die Landwirten helfen, ihre Betriebsabläufe zu optimieren und die Erträge zu steigern. Mit einem Fokus auf Nachhaltigkeit und regenerative Wirtschaft strebt GeoPard an, Präzisionslandwirtschaftspraktiken weltweit zu fördern.

Zu den Partnern des Unternehmens gehören bekannte Marken wie John Deere, Corteva Agriscience, Pfeifer & Langen, IOWA Soyan Association und viele andere.

LVA, Landmaschinen Vertrieb Altenweddingen, ist ein langjähriges mittelständisches Unternehmen mit Niederlassungen in Sachsen-Anhalt, Brandenburg und Niedersachsen. Der Schwerpunkt liegt auf Verkauf, Export, Vermietung, Händlerwerkstatt- und Ersatzteilservice für Landmaschinen sowie agronomischen Dienstleistungen. Seit über 30 Jahren ghört LVA zu den erfolgreichsten John Deere-Händlern Europoje.

Die agronomische Abteilung von LVA bietet Dienstleistungen wie Beratung im Bereich Präzisionslandwirtschaft, Bodenscannen und Datenanalyse sowie ein RTK-Netzwerk für GPS-Korrekturen an.

Heute arbeiten 100 Mitarbeiter am Standort Altenweddingen und weitere 220 Kollegen an den anderen Standorten in Niedersachsen, Brandenburg ir Sachsen-Anhalt. Darunter befinden sich etwa 40 Auszubildende.

Azoto panaudojimo efektyvumas. Naudojimo atvejis iš LVA – „John Deere“ atstovo iš Vokietijos.

Paskelbta spalio 18, 2023lapkričio 9, 2023 pagal dementievgeopard

Dinamiškame šiuolaikinio žemės ūkio pasaulyje ūkininkai susiduria su daugybe iššūkių, įskaitant klimato kaitos poveikį, didėjančias trąšų kainas ir neatidėliotiną poreikį taikyti aplinkai tvarią praktiką. Svarbiausias iš šių iššūkių yra azoto, svarbios maistinės medžiagos, valdymas, kuri, netinkamai valdoma, gali turėti didelių pasekmių aplinkai.

Tačiau šių sudėtingumų fone iškyla du rodikliai, kurie gali būti sprendimai ir pakeisti žaidimo taisykles: azoto panaudojimo efektyvumas (NEU) ir azoto įsisavinimas (NUS). NEU ir NUS siūlo naują žemės ūkio praktikos paradigmą, iššūkius paversdami tvaraus ir efektyvaus ūkininkavimo galimybėmis.

„John Deere“, pirmaujanti žemės ūkio įrangos gamintoja, atlieka esminį vaidmenį sprendžiant šiuos iššūkius. Naudodama savo „HarvestLab GrainSensing“ sistemą, ji teikia svarbius duomenis apie žalius baltymus, kurie leidžia geriau suprasti azoto dinamiką pasėliuose. Be to, „John Deere“ remia modernių technologijų integravimą, kad žemės ūkis taptų tvaresnis.

Šiose paieškose „John Deere“ atstovybės, tokios kaip LVA, yra svarbiausi sąjungininkai. LVA, novatoriška „John Deere“ atstovybė Vokietijoje, glaudžiai bendradarbiauja su ūkininkais, kad integruotų naujas technologijas ir įgyvendintų pažangias agronomines strategijas. Jų vaidmuo yra labai svarbus padedant ūkininkams įveikti šiuolaikinio žemės ūkio sudėtingumą, užtikrinant, kad jie kuo geriau išnaudotų turimas technologijas savo praktikai optimizuoti.

Derlingoje Magdeburgo Bördės dirvoje slypi „Baumgärtel GbR“ – šeimos ūkio, turinčio 30 metų žemės ūkio paveldą, kuriame kviečiai yra vienas iš pagrindinių augalų, istorija. Šiame ūkyje tikslus azoto valdymas yra daugiau nei vien derliaus optimizavimas: tai įsipareigojimas tvariam žemės ūkiui, susiduriant su pasauliniais aplinkosaugos iššūkiais.

„GeoPard“, kaip pirmaujanti tiksliojo ūkininkavimo programinės įrangos tiekėja, veikia kaip jungiamoji grandis, jungianti šiuos ramsčius – „John Deere“, LVA ir tokius ūkininkus kaip „Baumgärtel GbR“. „GeoPard“ supaprastina duomenų valdymą ir automatizuoja analitinius procesus, paversdama duomenis praktinėmis įžvalgomis. Šiuo atveju jų dėmesys azoto naudojimo efektyvumui suteikia galimybę ūkininkams peržiūrėti ir tobulinti savo praktiką, užtikrinant tvarumą ir efektyvumą kiekviename savo veiklos aspekte.

Azoto valdymas Baumgärtel ūkyje

Baumgärtelių šeima, vadovaujama Friedricho Baumgärtelio, išnaudoja duomenimis pagrįsto žemės ūkio potencialą, siekdama tobulinti savo tręšimo strategijas ir diegti naujus metodus, siekdama pagerinti savo agronominę praktiką.

Svarbiausia jų strategijos dalis – azoto valdymas. 2023 metai Magdeburgo miške atnešė drėgną pavasarį ir sausą vasaros pradžią, todėl derlius buvo vidutinis. Kad prisitaikytų prie tokių sąlygų, Baumgärtel šeima naudojo konkrečiai vietai pritaikytus metodus, kad tiksliai pritaikytų azoto naudojimą.

Be to, jie panaudojo „HarvestLab GrainSensing“ sistemą žalių baltymų kiekiui nuimtuose grūduose matuoti. Vėliau, naudojant „GeoPard“, buvo įvertintas pasėlių azoto sunaudojimas, o tai leido labai tiksliai apskaičiuoti azoto panaudojimo efektyvumą (NEU).

Baumgärteliams azoto naudojimo efektyvumas (NDV) tapo esminiu rodikliu. Jis nustato sritis, kuriose reikia pakoreguoti azoto naudojimo strategijas. Zonose, kuriose NNV nukrenta žemiau 80%, jie planuoja kitą sezoną sumažinti azoto naudojimą. Priešingai, vietovėse, kuriose NNV viršija 100%, reikia atlikti išsamią analizę, ir, jų manymu, šiam iššūkiui įveikti reikės kelių sezonų kruopštaus stebėjimo ir mokymosi.

LVA ir „GeoPard Agriculture“ bendradarbiavimas

2022 m. buvo sudaryta strateginė sąjunga tarp „GeoPard“ ir LVA žemės ūkio technikos įmonės „Altenweddingen“, novatoriškos „John Deere“ atstovybės Vokietijoje. Šis bendradarbiavimas gimė iš bendros vizijos panaudoti išsamius „John Deere“ duomenis į praktines įžvalgas lauke.

Nuo to laiko partnerystė plėtėsi, daugiausia dėmesio skiriant novatoriškiems ūkininkavimo praktikos gerinimo būdams, priimant duomenimis pagrįstus sprendimus. Tolesniuose skyriuose apžvelgsime, kaip ūkininkai maksimaliai išnaudoja azotą.

Michaelas Eckhardtas, Tiksliosios žemdirbystės skyriaus vadovas LVA, minėjo: “Sinergiją tarp „GeoPard“ ir LVA sudaro daugiau nei vien verslo partnerystė; tai įsipareigojimas pakeisti taikomąją agronominę praktiką, priimant duomenimis pagrįstus sprendimus.“.

Šis bendradarbiavimas skirtas suteikti ūkininkams geresnes agronomines įžvalgas. LVA, teikdama išplėstas agronomines paslaugas, naudoja „John Deere“ įrangos, tokios kaip „HarvestLab GrainSensor“ sistema, privalumus svarbiausiems duomenims rinkti.

Kita vertus, ’GeoPard” analitinė sistema apdoroja šiuos duomenis ir teikia praktinę informaciją. Kartu ši partnerystė sudaro aljansą, kurio tikslas – gerinti ūkininkų praktiką (pvz., azoto valdymą), derinant geriausius technikos ir programinės įrangos sprendimus.“

Duomenų rinkimas ir paruošimas

Šios duomenimis pagrįstos žemės ūkio evoliucijos centre yra Sklandi „GeoPard“ ir „John Deere“ operacijų centro integracija. Šis bendradarbiavimas iliustruoja esminį „John Deere“ vaidmenį teikiant prieigą prie duomenų per savo API – tai žingsnis, kuris gerokai praturtina iš žemės ūkio laukų gaunamą duomenų srautą.

Integracija užtikrina, kad vos tik operacijos dokumentuojamos „John Deere“ operacijų centre, „GeoPard“ jas greitai surenka. Šis neatidėliotinas duomenų paieškos procesas apima derliaus nuėmimą (įskaitant žalių baltymų ir degalų sąnaudų duomenis) ir tokias sritis kaip purškimas, tręšimas, sėja ir žemės dirbimas.

Šis supaprastintas ryšys nėra išskirtinis „John Deere“; pagrindinis „GeoPard“ platformos principas yra jos suderinamumas su įvairiais technikos duomenų teikėjais, palengvinantis ryšį per API.

Duomenims sklandžiai tekant į „GeoPard“ sistemą, augintojai gali gauti beveik realiuoju laiku gaunamas analitines įžvalgas. Šis greitas duomenų perdavimas yra automatizuotų analitinių rinkinių, tokių kaip azoto panaudojimo efektyvumo analizė, pagrindas, užtikrinantis, kad augintojai turėtų savalaikes ir veiksmingas įžvalgas.

Laukas

2023 m. „Baumgärtel GbR“ susidūrė su iššūkiu optimizuoti augimą lauke. Siekiant šio tikslo, azotas buvo naudojamas keturis kartus, pradedant nuo kietųjų dalelių azoto (SSA) vasario mėnesį, o vėliau tris kartus pavasarį – nuo dirbtinių trąšų (AHL). Šie panaudojimai lauke buvo tiksliai suderinti naudojant konkrečiai vietai pritaikytą metodą. Be to, „HarvestLab GrainSensing“ sistema atliko lemiamą vaidmenį atskleidžiant žalių baltymų pasiskirstymą nuimtuose grūduose.

Derlius

Ištirkite naujausio, 2023-08-08, derliaus subtilybes per toliau pateiktas ekrano kopijas. Šis svarbus duomenų rinkinys, kurį „GeoPard“ automatiškai ir sklandžiai gavo iš „John Deere“ operacijų centro, iliustruoja subtilią pusiausvyrą tarp žalių baltymų ir drėgnosios masės duomenų sluoksnių, užfiksuotų derliaus nuėmimo metu.

*Drėgmės masės duomenys: derlius 2023-08-08*

Nors derliaus duomenys kartais gali skirtis, jų įgyvendinimas Derliaus kalibravimas žymiai padidina analitinį tikslumą. Tai užtikrina patikimas įžvalgas net ir esant išskirtinėms vertėms, tokioms kaip 19 t/ha kviečių. Kalibruota „WetMass“ (liet. drėgnoji masė) pavaizduota žemiau.

*Kalibruoti drėgnosios masės duomenys: derlius 2023-08-08*

Tręšimo operacijos naudojant azoto produktus

Visą 2023 metų sezoną kviečių pasėliai buvo tręšiami kruopščiai suplanuotu azoto naudojimo režimu, apimančiu keturis skirtingus apdorojimus. Tai apėmė SSA produktų panaudojimą 2023-02-23, po to tris pavasarinius AHL produktų azoto panaudojimus 2023-03-18, 2023-04-06 ir 2023-05-13. Tikslus kiekvieno apdorojimo metu panaudotas kiekis pateiktas pateiktose ekrano kopijose.

„GeoPard“ atliko itin svarbų vaidmenį šiame procese, sklandžiai gaudama šiuos duomenų rinkinius iš „John Deere“ operacijų centro. Šis efektyvus duomenų gavimas sudarė sąlygas atlikti išsamią azoto panaudojimo efektyvumo (NEU) ir azoto įsisavinimo (NU) analizę. Gilindamiesi į šiuos duomenis, mes paverčiame neapdorotą informaciją vertingomis įžvalgomis, atverdami kelią patobulintoms agronominėms operacijoms ir strategijoms.

Bendras panaudotas azotas

Bendras panaudoto azoto kiekis (BAL) apskaičiuoja bendrą lauke panaudoto azoto kiekį, pateikiamą absoliučiais skaičiais kg/ha. Šis rodiklis apskaičiuojamas susumavus faktinį azoto produktų kiekį, panaudotą per visą auginimo sezoną.

Siekiant užtikrinti didžiausią vertinimo tikslumą, buvo naudojami tik faktiniai panaudoti duomenys, neįtraukiant tikslinių ir planuotų skaičių. Toks metodas taip pat atsižvelgia į vietas, kuriose azotas buvo per daug arba per mažai panaudotas.

Atidžiau panagrinėję, ištyrėme kiekvieną kvadratinį metrą, kad augintojai galėtų išsamiau suprasti azoto kiekį, naudojamą vienam hektarui. Žemiau pateiktame žemėlapyje apibendrinta informacija iš visų keturių azoto panaudojimo būdų, pateikiant vieningą sezono panaudoto azoto pasiskirstymo vaizdą.

Visi pateikti statistiniai duomenys yra absoliučiais skaičiais, matuojami kg/ha. Spalvomis koduotas atvaizdavimas padeda lengviau juos interpretuoti: raudona spalva žymi sritis, kuriose azoto panaudota mažiausiai, o žalia – regionus, kuriuose jo panaudota daugiausia.

*Bendras panaudoto azoto kiekis 2023 m.*

Azoto įsisavinimas

Azoto įsisavinimas (NA) rodo bendrą azoto kiekį, kurį augalai suvartoja per visą savo augimo sezoną. Norint tiksliai apskaičiuoti NA, atsižvelgiama į du svarbius komponentus: (1) žalių baltymų matavimą, kurį užfiksuoja „HarvestLab GrainSensing“ sistema, ir (2) bendrą nuimto derliaus masę.

Kviečių NU pasiskirstymas pateikiamas absoliučiais skaičiais, matuojant kg/ha. Išsamų geoprinį ir statistinį NU pasiskirstymą visame lauke galima pamatyti pridėtoje ekrano kopijoje.

*Azoto įsisavinimo statistinis pasiskirstymas 2023 m.*

Azoto naudojimo efektyvumas

Azoto panaudojimo efektyvumas (NEU) išmatuoja sunaudoto azoto ir bendro panaudoto azoto kiekio santykį, išreikštą procentais. Iš anksčiau aprašyto azoto įsisavinimo (NEU) ir bendro panaudoto azoto (TAN) rezultatų išvestinis NEU, artimas 100%, yra idealus rodiklis, rodantis, kad augalai sunaudojo beveik visą panaudotą azotą, taip optimizuodami derlių.

Tačiau NUE vertės, esančios apie 50%, rodo per didelį azoto kiekį dirvožemyje, o vertės, viršijančios 100%, rodo per mažą azoto kiekį, nes augalai semiasi azoto iš ankstesnių metų atsargų.

Abu scenarijai yra nepageidaujami: pirmasis kelia pavojų pertekliniam tręšimui, o antrasis – dirvožemio nualinimui. Ši pusiausvyra vizualiai pavaizduota toliau pateiktame žemėlapyje, kuriame raudonai pažymėtos sritys, esančios netoli 50% NUE, o žaliai – tos, kurios artėja prie 100%.

*Azoto panaudojimo efektyvumo klasterizacija 2023 m.*

*Azoto naudojimo efektyvumo pasiskirstymas 2023 m.*

Azoto perteklius

Azoto perteklius (NS) matuoja skirtumą tarp bendro panaudoto azoto (BNP) ir azoto įsisavinimo (NU), kurį augalai sunaudoja per sezoną, išreiškiant absoliučiais skaičiais kg/ha. Iš esmės tai rodo augalų nepanaudoto azoto kiekį, kuris vaidina lemiamą vaidmenį planuojant azoto naudojimą kitam sezonui.

Šio nepanaudoto azoto, pasklidusio lauke, geoprinį ir statistinį pasiskirstymą galima peržiūrėti toliau pateiktame žemėlapyje.

„YieldMass“ ir „CrudeProtein“ palyginimas

Žalių baltymų duomenų supratimas yra labai svarbus matuojant derlių, nes tai suteikia įžvalgų apie pasėlių maistinę kokybę ir potencialią rinkos vertę. Žalių baltymų kiekiui matuoti naudojama „HarvestLab GrainSensing“ sistema, o atitinkama ekrano kopija, kurioje parodyta jos sąsaja su derliumi, pridedama kaip nuoroda.

Siekdami suskirstyti ir suprasti duomenis, nustatėme konkrečias ribas: baltymų ribą – 12,51 TP3T ir derliaus drėgnosios masės ribą – 7,9 t/ha. Remdamiesi šiomis ribomis, vartojame terminus “aukštesnis” ir “mažesnis”, kad apibrėžtume, kaip stebimi duomenys susiję su šiais nustatytais standartais. Lygindami ir sugretindami šiuos rodiklius, galime išgauti vertingų idėjų, kaip patobulinti ir pagerinti agronomines operacijas vėlesniais sezonais.

Sujungus metrikas viename žemėlapyje, vizualizuojamas ryšys tarp žalių baltymų ir drėgnosios masės. Šis išsamus vaizdas išskiria keturis skirtingus scenarijus:

Didesnis 7,9 t/ha derlius su didesniu 12,5% baltymų kiekiu
Didesnis 7,9 t/ha derlius ir mažesnis 12,51 TP3T baltymų kiekis
Mažesnis 7,9 t/ha derlius su didesniu 12,5% baltymų kiekiu
Mažesnis 7,9 t/ha derlius su mažesniu 12,51 TP3T baltymų kiekiu

*Derlius ir baltymų pasiskirstymas 2023 m.*

Išvada

1. Duomenys: Sklandžiai integruodamasi su „John Deere“ operacijų centru, „GeoPard“ užtikrina tikslų duomenų rinkimą realiuoju laiku ir sudaro pagrindą visai vėlesnei analizei. Labai svarbu integruoti faktinius išmatuotus duomenis iš „HarvestLab GrainSensing“ sistemos ir faktinius taikomuosius duomenis. Kartu jie užtikrina neprilygstamą skaičiavimų tikslumą.
2. Azoto įsisavinimas (NU) ir bendras panaudotas azotas (TAN)Šie du rodikliai yra nepaprastai svarbūs augalų augintojams, norintiems suprasti azoto pusiausvyrą ir dinamiką savo laukuose. Kartu jie suteikia išsamų azoto gyvavimo ciklo vaizdą per visą sezoną.
3. Azoto panaudojimo efektyvumas (NŽE): NUE yra pagrindinis rodiklis, skirtas įvertinti bendrą azoto naudojimo efektyvumą lauke. Nustatydami sritis, kuriose NUE vertės skiriasi, augalų augintojai gali nustatyti galimybes patobulinti azoto naudojimo strategijas ir pagerinti bendrą agronominę praktiką.
4. Azoto perteklius (NS): NS teikia svarbių įžvalgų, kurios gali turėti įtakos kintamo kiekio tręšimo (VRA) strategijoms ateinančiam sezonui. Spręsdami nepanaudoto azoto problemą, ūkininkai gali priimti pagrįstus sprendimus ir koreguoti savo tręšimo planus.

Ūkininko požiūriu, tikslaus duomenų rinkimo sujungimas su įžvalgia analitika yra esminis pokytis. Svarbu ne tik pasiekti azoto naudojimo pusiausvyrą. Svarbu suprasti tvaraus augalų auginimo subtilybes, užtikrinti geriausią įmanomą derlių ir išlaikyti žemės sveikatą ateities sezonams.

Apie įmones

GeoPard yra pirmaujanti tiksliojo ūkininkavimo programinės įrangos tiekėja. Įmonė buvo įkurta 2019 m. Kelne, Vokietijoje, ir yra atstovaujama visame pasaulyje. Įmonė siūlo įvairius sprendimus, kurie padeda ūkininkams optimizuoti savo veiklą ir padidinti derlių. Daugiausia dėmesio skirdama tvarumui ir regeneracinei ekonomikai, „GeoPard“ siekia skatinti tiksliojo ūkininkavimo praktiką visame pasaulyje.

Įmonės partneriai yra tokie žinomi prekių ženklai kaip „John Deere“, „Corteva Agriscience“, „Pfeifer & Langen“, IOWA sojų pupelių asociacija ir daugelis kitų.

LVA, žemės ūkio technikos įmonė Altenweddingen, yra ilgalaikė vidutinio dydžio įmonė, turinti filialus Saksonijoje-Anhalte, Brandenburge ir Žemutinėje Saksonijoje. Pagrindinė veikla – pardavimas, eksportas, nuoma, prekybos atstovų dirbtuvės ir atsarginių dalių paslaugos žemės ūkio technikai bei agronominės paslaugos. LVA yra viena sėkmingiausių „John Deere“ prekybos atstovybių Europoje jau daugiau nei 30 metų.

LVA agronomijos skyrius teikia tokias paslaugas kaip tiksliojo ūkininkavimo konsultacijos, dirvožemio skenavimas ir duomenų analizė, RTK tinklas GPS korekcijai.

Šiandien Altenvedingone dirba 100 darbuotojų, o kitose vietose Žemutinėje Saksonijoje, Brandenburge ir Saksonijoje-Anhalte – dar 220 kolegų. Tarp jų yra apie 40 praktikantų.

Pristatome „GeoPard“ pelno žemėlapius: žingsnis į priekį tiksliojoje žemdirbystėje

Paskelbta liepos 21, 2023lapkričio 8, 2023 pagal dementievgeopard

Ekrano kopijoje pateiktame pavyzdyje pateiktame pelno žemėlapyje atsižvelgiama į panaudotus tręšimo, sėjos, dviejų augalų apsaugos priemonių naudojimo ir derliaus nuėmimo duomenų rinkinius. Į skaičiavimą galima įtraukti ir kitas išlaidas, pvz., žemės paruošimą ir kitą veiklą.

Tikslioji žemdirbystė – tai duomenimis pagrįstas metodas, kuriuo siekiama padidinti efektyvumą ir pelningumą. „GeoPard“, pirmaujanti tiksliosios žemdirbystės sprendimų teikėja, tobulina savo duomenų analizės galimybes, pristatydama pelno žemėlapius.

Ši funkcija vizualiai parodo pelningumą polaukių lygmeniu, suteikdama galimybę priimti labiau pagrįstus sprendimus ir paskirstyti išteklius. Iš pirmo žvilgsnio galėsite matyti, kur jūsų laukai uždirba pinigus, o kur sąnaudos ir pakeitimai neatsiperka.

Pelno žemėlapiai generuojami integruojant įvairius duomenų sluoksnius, įskaitant duomenis apie sėją, augalų apsaugos priemonių naudojimą, trąšų naudojimą ir derliaus nuėmimą. Ši informacija gaunama tiesiogiai iš žemės ūkio įrangos ir „John Deere“ operacijų centro.

Tada „GeoPard“ taiko pasirinktinę lygtį, atsižvelgdama į kiekvieno įvesties veiksnio kainą, kad apskaičiuotų zonos lygio pelningumą. Šie pelno žemėlapiai pateikia išsamų pelno pasiskirstymo skirtingose lauko zonose vaizdą.

Viena iš pagrindinių „GeoPard“ pelno žemėlapių savybių yra galimybė rodyti pelno pasiskirstymą skirtingose lauko zonose. Jis apskaičiuojamas doleriais / eurais / bet kuria valiuta ir aiškiai parodo, kiek pelno ūkininkas gauna kiekvienoje konkrečioje srityje.

Turėdami šią informaciją po ranka, ūkininkai gali priimti labiau pagrįstus sprendimus, kur ir kaip naudoti savo žemės ūkio medžiagas.

Pavyzdžiui, jie gali nuspręsti daugiau investuoti į didesnio pelningumo sritis arba persvarstyti savo strategijas zonose, kuriose grąža mažesnė. Šis duomenų analizės detalumo lygis išskiria „GeoPard“ pelno žemėlapius.

Vladimiras Klinkovas, “GeoPard” generalinis direktorius, pabrėžia šio įrankio transformacinį potencialą, teigdamas: „Šie žemėlapiai leidžia ūkininkams priimti labiau pagrįstus sprendimus dėl išteklių paskirstymo ir sąnaudų kiekviename lauko hektare bei efektyviau planuoti savo verslą.“

Praktinis pelno žemėlapių taikymas jau demonstruojamas realiose situacijose. Oficialus „John Deere“ atstovas „Eurasia Group Kazakhstan“ naudojasi šia funkcija savo veiklai optimizuoti.

Jevgenijus Česnokovas, “Eurasia Group Kazakhstan LLP’ žemės ūkio valdymo direktorius, dalijasi savo patirtimi: „Pasinaudodami „GeoPard Agriculture“ pelno žemėlapiu, galėjome geriau suprasti mūsų partnerių laukų pelningumą.

Tai leido mūsų ūkininkams priimti strategiškesnius sprendimus dėl išteklių paskirstymo, o tai galiausiai padidino veiklos efektyvumą ir pagerino pelno rodiklius.”

„GeoPard“ pelno žemėlapiai yra reikšmingas tiksliosios žemdirbystės žingsnis į priekį, suteikiantis ūkininkams įžvalgų, reikalingų optimizuoti savo veiklą ir maksimaliai padidinti pelningumą. Kadangi pramonė toliau vystosi, tokios priemonės vaidins vis svarbesnį vaidmenį formuojant ūkininkavimo ateitį.

Daugiau įžvalgų apie pelningumo žemėlapių kūrimą ir taikymą tiksliojoje žemdirbystėje galite rasti šiuose šaltiniuose: Kanzaso valstijos universitetas, ASPEXIT, Čilės žemės ūkio tyrimų žurnalas, JAV Žemės ūkio departamentas, ir ResearchGate.

Sekite naujienas, nes „GeoPard“ ir toliau diegia naujoves ir plečia tiksliosios žemdirbystės galimybių ribas.

Apie įmones:

Daugiausia dėmesio skirdama tvarumui ir regeneracinei ekonomikai, „GeoPard“ siekia skatinti tiksliojo ūkininkavimo praktiką visame pasaulyje.

Įmonės partneriai yra tokie žinomi prekių ženklai kaip „John Deere“, „Corteva Agriscience“, ICL, „Pfeifer & Langen“, IOWA sojų pupelių asociacija, „Kernel“, MHP, „SureGrowth“ ir daugelis kitų.

Eurasia Group Kazachstanas yra Šveicarijos bendrovės „Eurasia Group AG“, oficialaus „John Deere“ atstovo Kazachstano Respublikoje ir Kirgizijoje nuo 2002 m., atstovybė Kazachstane. Bendrovė tiekia žemės ūkio sprendimus iš pirmaujančių pasaulio gamintojų, tokių kaip JCB, Väderstad, GRIMME ir Lindsay, apimančius visas augalininkystės ir sodininkystės sritis.

„Eurasia Group Kazachstan“ visoje savo veikloje skiria didelį dėmesį tiksliosios žemdirbystės technologijoms, papildydama technikos asortimentą žemės ūkio skaitmeninimo produktais.

„Eurasia Group Kazakhstan“ turi platų regioninį tinklą – 14 regioninių biurų Kazachstane ir vieną Kirgizijoje, daugiau nei 550 darbuotojų, iš kurių beveik pusė yra aptarnavimo po pardavimo darbuotojai, nuosavą žemės ūkio valdymo ir skaitmeninimo skyrių.

Per daugelį metų į Kazachstaną buvo pristatyta daugiau nei 13 000 įrangos vienetų ir suskaitmeninta 4,4 mln. hektarų žemės. Šiais metais bendrovė švenčia 25-ąsias metines.

GeoPard laukų potencialo žemėlapiai prieš derliaus duomenis

Paskelbta spalio 10, 2022rugsėjo 13, 2026 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:

Zoninis arba hibridinis Dirvožemio mėginių ėmimas (mėginių kainos sumažinimas ±50%)
Planavimas Anglies mėginių ėmimas (ir po patikrinimo)
Kintamo kiekio tręšimas (P, K)
VR sodinimas programos (geriau naudoti su topografijos, dirvožemio ar derlingumo duomenimis) su Daugiasluoksniai VRA žemėlapiai

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:

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.
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.
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.
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.
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.

Norėdami palyginti lauko potencialo zonas su jose užaugintu derliumi, atidarykite Automatinė pelningumo ataskaita: derlius rodomas šalia zonų žemėlapio, kiekviena zona rodoma pagal lauko vidurkį ir įkainojamas kiekvienas normos žingsnis.

Automatizuotas pasėlių stebėjimas, derinant duomenų sluoksnius

Paskelbta spalio 7, 2022gegužės 27, 2023 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.

Produktai

Dirbtinio intelekto samprotavimo asistentas NAUJAS

Automatinė pelningumo ataskaita NAUJAS

Valdymo zonos ir VRA žemėlapiai

Augalininkystės stebėsena

Topografijos analitika

3D Žemėlapiai

Skautingas

Dirvožemio duomenų analitika

Laukų lyginamoji analizė

Duomenys pagal taikymą ir pasėtus augalus

Derliaus duomenys

PAGAL ROLĘ

Augintojams

Agrokonsultams ir paslaugų įmonėms

Kooperatyvams ir agropriemonių holdingams

Agro produktų gamintojams ir platintojams

Žemės ūkio technikos gamintojams ir pardavėjams

Žemės ūkio technologijų įmonėms

Mokslui ir švietimui

PAGAL NAUDOJIMO ATVEJĮ

Anglininkystė

Biologinė įvairovė

Produktai

Pagal vaidmenį

Pagal naudojimo atvejį

Tiksliosios žemdirbystės API

Baltos etiketės sprendimai

Valdikliai

MyJohndeere Ops Center Connected

Tinklaraštis

Vieno puslapio PDF

Tvarumas

Platintojai ir partneriai

Dokumentacija

Vadovas - Žiniatinklis

Vadovas - Mobilus

Duomenų suderinamumas

API dokumentacija

Produktų išleidimai

Naujienlaiškiai

Naujienlaiškiai

Įdiegus „GeoPard“, „VitAgro“ gali sistemingai:

KODĖL REIKIA MATUOTI KINTAMUMĄ LAUKE

DIRVOŽEMIO MĖGINIŲ ĖMIMAS IR REKOMENDACIJOS PAGAL ZONĄ

INTEGRAVIMAS SU JOHN DEERE OPERACIJŲ CENTRU

PRAKTINIS KINTAMŲJŲ PALŪKIŲ VYKDYMAS LAUKE

INTEGRACIJOS POVEIKIS

APIE ĮMONES

Впровадження дозволило Вітагро систематично:​

Чому визначаємо неоднорідність?

Відбір ґрунтових зразків

„John Deere“ operacijų centro keitimas

Практична реалізація VRA в полі

Mūsų kompanijai:

Projekto tikslas ir partnerystė

GeoPard žemės ūkis

Technologinė integracija

Belaidžių transporto priemonių dislokavimas

Projekto rezultatai: Cukrinių runkelių gamybos gerinimas naudojant 5G technologiją

Scenarijaus apibrėžimas, atsižvelgiant į esamus geografinius duomenis ir ML infrastruktūrą

Mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas 5G kontekste

Debesų infrastruktūra ir AWS paslaugos

5G tinklo vėlavimas

Augalų atpažinimas naudojant DI

Objektų aptikimas augalų stebėsenoje

Augalų gamybos prognozė

Modelio diegimo svarstymai

Lyginamoji analizė su 5G tinklu

Išvada

Įvadas

MHP įsipareigojimas technologinėms inovacijoms tiksliojoje žemdirbystėje

„GeoPard“ vaidmuo MHP žemės ūkio strategijoje

Agronominio tikslumo ir kokybės užtikrinimas

Derliaus analizė

Tikslumo skaičiavimai pagal panaudotą ir pasėtą trąšų kiekį

Veiklos patobulinimai, kuriuos lemia „GeoPard“ technologijos

„GeoPard“ technologijų direktorius apie bendradarbiavimą

John Deere operacijų centro integracija

„Digital Agro 360°“ verslo analitikos ūkininkavimo prietaisų skydelis

Впровадження дозволило Вітагро систематично: