Žyma: Augalininkystės stebėsena

Pasiruošimas sėkmei antrojo ketvirčio metu: esminiai žingsniai iš „Q1 Precision Insights“

Paskelbta pagal dementievgeopard

Pasiruošimas sėkmei antrojo ketvirčio metu: esminiai žingsniai iš „Q1 Precision Insights“

Mėnesius rinkote pirmojo ketvirčio įžvalgas iš savo laukų, tačiau šių duomenų pavertimas aiškiu antrojo ketvirčio planu gali atrodyti sudėtingas. „GeoPard Agriculture“ tai supaprastina, sujungdama derliaus duomenų analizę, dirvožemio sluoksnius ir palydovinius vaizdus į veiksmingus veiksmus. Šiame įraše sužinosite, kaip naudoti valdymo zonas ir kintamos normos taikymo įrankius, kad patobulintumėte antrojo ketvirčio planavimą ir sklandžiai prisijungtumėte prie „John Deere“ operacijų centro. Norėdami gauti daugiau įžvalgų apie tikslųjį ūkininkavimą, apsilankykite šis išteklius.

1 ketvirčio įžvalgų panaudojimas 2 ketvirčio planavimui

Žengiant į antrąjį ketvirtį, labai svarbu kuo geriau išnaudoti pirmojo ketvirčio duomenis. Šių įžvalgų pavertimas veiksmingomis strategijomis gali padėti pasiekti sėkmės.

Derlingumo duomenų ir dirvožemio sluoksnių analizė

Pirmas žingsnis – atskleisti derliaus duomenų tendencijas. Šie duomenys kartu su išsamiais dirvožemio sluoksniais atskleidžia unikalias jūsų laukų savybes. Nagrinėdami modelius, galite nustatyti, kurios sritys nuolat gerai veikia, o kurioms reikia skirti dėmesio. Pavyzdžiui, laukas, kuriame derlius padidėja 15%, gali rodyti optimalias dirvožemio sąlygas.

Toliau integruokite dirvožemio duomenis, kad suprastumėte jų poveikį pasėlių derliui. Tai gali apimti pH lygio arba maistinių medžiagų kiekio analizę. Taip galite nustatyti konkrečias sritis, kuriose reikia koreguoti maistinių medžiagų kiekį. Įsivaizduokite, kad tiksliai žinote, kur tręšti, kad poveikis būtų maksimalus. Toks tikslumas ne tik taupo išteklius, bet ir padidina bendrą derlių.

Valdymo zonų ir VRA žemėlapių sudarymas

Sukūrus valdymo zonas, galima taikyti individualiai pritaikytas strategijas kiekvienoje srityje. Žinodami lauko kintamumą, galite konkrečiai atsižvelgti į kiekvienos zonos poreikius. Pavyzdžiui, didelio derlingumo zonai gali prireikti mažiau intervencijos, o mažo derlingumo vietovei būtų naudingesnės tikslinės pastangos.

Kintamo kiekio purškimo (VRA) žemėlapiai yra jūsų sąjungininkai šiame procese. Jie padeda jums pritaikyti tinkamą išteklių kiekį ten, kur reikia. Toks metodas ne tik optimizuoja sąnaudų panaudojimą, bet ir padidina pelningumą. Šių žemėlapių sudarymas gali atrodyti sudėtingas, tačiau naudojant tinkamus įrankius tai tampa nesudėtinga užduotimi.

NDVI ir palydovinių vaizdų panaudojimas

NDVI ir palydoviniai vaizdai suteikia galimybę iš paukščio skrydžio matyti jūsų laukus. Šie įrankiai realiuoju laiku atskleidžia pasėlių sveikatą ir augimo modelius. Reguliariai stebėdami šiuos vaizdus, galite greitai reaguoti į bet kokius pokyčius. Ši įžvalga leidžia imtis aktyvių veiksmų ir spręsti problemas, kol jos nepaūmėjo.

Įsivaizduokite, kad kenkėjų protrūkį galite pastebėti anksti per palydovinius vaizdus. Galite nedelsdami įsikišti ir apsaugoti savo pasėlius. Toks proaktyvus valdymas užtikrina sveikesnius laukus ir geresnį derlių. Pasinaudodami šiais įrankiais, jūs iškeliate save į priekį ir užtikrinate, kad jūsų pasėliai klestės visą sezoną.

„GeoPard“ įrankiai sėkmei antrojo ketvirčio metu

„GeoPard“ įrankių rinkinys suteikia jums galimybę sklandžiai įgyvendinti šias strategijas. Šie įrankiai skirti pagerinti jūsų sprendimų priėmimą ir supaprastinti operacijas.

„John Deere“ operacijų centro integracijos supaprastinimas

Integracija su „John Deere“ operacijų centru suteikia naują efektyvumo lygį. Tai leidžia sklandžiai keisti duomenis tarp jūsų sistemų. Ši integracija reiškia mažiau rankinio įvedimo ir daugiau laiko strategijai. Duomenų sinchronizavimas užtikrina, kad jūsų sprendimai būtų pagrįsti naujausiomis įžvalgomis.

Sujungdami „GeoPard“ duomenis su „John Deere“, užtikrinate nuoseklumą skirtingose platformose. Šis vieningas požiūris supaprastina jūsų darbo eigą ir sumažina klaidų tikimybę. Kalbama apie sistemos, kurioje kiekvienas sprendimas būtų pagrįstas duomenimis ir būtų tikslus, kūrimą.

Išmaniųjų rekomendacijų ir agronominių darbo eigų kūrimas

Išmaniųjų rekomendacijų rengimas reiškia jūsų laukų niuansų supratimą. „GeoPard“ leidžia jums kurti agronominius darbo eigą, pritaikytą kiekvienos zonos poreikiams. Šis pritaikymas užtikrina, kad kiekvienas jūsų veiksmas būtų optimizuotas rezultatams pasiekti.

Nesvarbu, ar koreguojate trąšų normas, ar planuojate laistymo grafikus, šie darbo eigos jums padės. Jos suteikia aiškų kelią, kuriuo galite eiti, užtikrindamos, kad visada būtumėte teisingame kelyje. Galiausiai svarbiausia yra maksimaliai padidinti savo lauko potencialą priimant pagrįstus sprendimus.

Pasėlių stebėjimas naudojant istorinius vaizdus

Istoriniai vaizdai suteikia daug informacijos. Jie leidžia stebėti pokyčius ir tendencijas laikui bėgant. Analizuodami šiuos duomenis, galite numatyti būsimus iššūkius ir galimybes. Ši įžvalga padeda planuoti ir paskirstyti išteklius.

Įsivaizduokite, kad tiksliai žinote, kaip laukas bėgant metams reaguoja į tam tikras priemones. Šios žinios leidžia efektyviau planuoti ateitį. Jūs ne tik reaguojate į pokyčius, bet ir juos numatote, užtikrindami, kad jūsų laukai išliktų produktyvūs.

Tikslūs vairavimo bandymai ir demonstracijos

Tikslumas yra labai svarbus atliekant bandymus ir demonstracijas. Svarbu pademonstruoti savo strategijų ir įrankių efektyvumą.

Dvipusio duomenų sinchronizavimo įdiegimas

Dvipusis duomenų sinchronizavimas užtikrina sklandų informacijos srautą tarp sistemų. Ši funkcija užtikrina, kad jūsų duomenys būtų naujausi ir nuoseklūs. Tai labai svarbu priimant sprendimus realiuoju laiku bandymų metu.

Išlaikydami duomenų tikslumą, galite pasitikėti savo bandymų rezultatais. Šis patikimumas didina pasitikėjimą jūsų strategijomis ir parodo jų veiksmingumą. Suinteresuotosios šalys gali matyti tikrąjį duomenimis pagrįstų sprendimų poveikį.

Investicijų grąžos analizės ir pelningumo žemėlapių sudarymas

Investicijų grąžos analizė yra labai svarbi norint suprasti savo strategijų finansinį poveikį. Naudodamiesi „GeoPard“, galite sudaryti pelningumo žemėlapį skirtingose zonose. Ši analizė parodo, kurios sritys duoda didžiausią grąžą.

Pelningumo žemėlapis padeda priimti investicinius sprendimus. Jis parodo, kur sutelkti išteklius siekiant maksimalios naudos. Turėdami aiškias įžvalgas, galite priimti pagrįstus finansinius sprendimus, kurie padidina bendrą pelningumą.

Nemokamų bandomųjų laikotarpių ir prenumeratų naudojimas

Nemokami bandomieji laikotarpiai ir prenumeratos siūlo mažos rizikos būdą išbandyti „GeoPard“ galimybes. Jos suteikia praktinės patirties su įrankiais ir funkcijomis. Šis bandymas padeda jums patiems pamatyti, kaip „GeoPard“ gali pakeisti jūsų veiklą.

Išbandę šiuos įrankius, įgysite pasitikėjimo jų teikiama nauda. Svarbu suprasti, kaip „GeoPard“ dera prie jūsų darbo eigos ir pagerina sprendimų priėmimą. Pasinaudokite šiomis galimybėmis, kad visapusiškai išnaudotumėte tiksliosios žemdirbystės potencialą.

Pasinaudodami šiomis įžvalgomis ir įrankiais, jūs ne tik planuojate antrąjį ketvirtį, bet ir klojate pamatus nuolatinei sėkmei.

Šiais metais pasiruoškite protingesniems sprendimams dėl ūkininkavimo

Kaip integruota ūkių duomenų analitika pagerina agronominius sprendimus

Paskelbta pagal dementievgeopard

Kaip integruota ūkių duomenų analitika pagerina agronominius sprendimus

Valandų valandas žongliruojate dirvožemio tyrimais, derlingumo žemėlapiais, palydoviniais vaizdais ir technikos duomenimis, tačiau jūsų agronominiai sprendimai vis tiek atrodo kaip spėlionės. Ūkio duomenų integravimas į vieną platformą viską pakeičia. Su „GeoPard Agriculture“ gaunate dirbtinio intelekto valdomą analizę, kuri paverčia išsklaidytą informaciją aiškiomis valdymo zonomis ir tiksliais VRA žemėlapiais. Skaitykite toliau ir sužinokite, kaip šis vieningas požiūris pagerina jūsų agronominių sprendimų priėmimą ir padidina investicijų grąžą. https://www.morningagclips.com/agriculture-data-analytics/

Integruotų ūkio duomenų galia

Išnaudojant visą ūkio duomenų spektrą, galima pakeisti jūsų požiūrį į žemės ūkį. Panagrinėkime, kaip skirtingų duomenų tipų derinimas gali pagerinti sprendimų priėmimą ūkyje.

Derliaus duomenų analizės įžvalgos

Labai svarbu suprasti savo derliaus duomenis. Jie atskleidžia jūsų ūkio produktyvumo istoriją. Atlikdami išsamią analizę, galite pastebėti modelius ir nustatyti tobulintinas sritis. Įsivaizduokite, kad tiksliai žinote, kurios jūsų lauko dalys duoda didžiausią derlių. Tai slypi analizės, skirtos derliaus duomenims analizuoti, galioje. Galite padidinti našumą ten, kur to labiausiai reikia, ir sumažinti sąnaudas ten, kur jų nereikia. Sutelkdami dėmesį į derliaus duomenis, galite priimti pagrįstus sprendimus, kurie tiesiogiai veikia jūsų pelną.

Dirvožemio bandymų žemėlapių sudarymo metodai

Dirvožemis yra bet kurio ūkio pagrindas. Žinoti jo sudėtį ir būklę yra labai svarbu. Dirvožemio tyrimų žemėlapiai leidžia vizualizuoti maistinių medžiagų kiekį visuose laukuose. Tai padeda naudoti tinkamą trąšų kiekį tinkamose vietose. Sudarydami dirvožemio kokybės žemėlapį, galite išvengti išteklių švaistymo tose vietose, kur jų nereikia. Toks tikslumas taupo pinigus ir padeda auginti sveikesnius pasėlius.

Topografijos ir palydovinių vaizdų analizė

Žemės reljefas turi įtakos vandens srautui ir maistinių medžiagų pasiskirstymui. Topografinė analizė suteikia įžvalgų apie šiuos veiksnius. Kartu su palydoviniais vaizdais galite matyti savo laukus iš paukščio skrydžio. Palydoviniai duomenys rodo pokyčius laikui bėgant, atskleisdami tendencijas, kurių nematyti žemės lygyje. Ši informacija padeda planuoti drėkinimą ir užkirsti kelią erozijai, taip didinant ūkio efektyvumą.

Agronominių sprendimų priėmimo gerinimas

Integravus įvairius duomenų šaltinius, jūsų agronominiai sprendimai tampa strategiškesni. Panagrinėkime, kaip ši integracija gali patobulinti jūsų ūkininkavimo praktiką.

Stabilių valdymo zonų kūrimas

Stabilios valdymo zonos yra raktas į efektyvų ūkininkavimą. Šios zonos yra lauko plotai, kurie reaguoja panašiai į valdymo praktiką. Nustatydami šias zonas, galite pritaikyti savo požiūrį kiekvienai iš jų. Tai reiškia, kad tiksliau naudojamas vanduo ir trąšos. Stabilios zonos lemia nuoseklius rezultatus, sumažina spėliones ir padidina produktyvumą.

Kintamo kiekio taikymo žemėlapių paaiškinimas

Kintamo kiekio tręšimo (VRA) žemėlapiai keičia žaidimo taisykles. Jie leidžia tiksliai naudoti tokias medžiagas kaip sėklos ir trąšos ten, kur reikia. VRA žemėlapiai kuriami naudojant dirvožemio tyrimų, derliaus ir topografijos duomenis. Toks tikslumas užtikrina, kad kiekviena lauko dalis gautų būtent tai, ko jai reikia. Rezultatas – mažiau atliekų ir geresnis derlius.

Dirbtiniu intelektu paremtos analizės privalumai

Dirbtinis intelektas neapdorotus duomenis paverčia į praktines įžvalgas. Naudodami dirbtinį intelektą galite greitai ir tiksliai apdoroti sudėtingus duomenų rinkinius. Ši technologija nustato tendencijas ir anomalijas, kurių galite nepastebėti. Naudodami dirbtinį intelektą, optimizuojate kiekvieną sprendimą – nuo sodinimo iki derliaus nuėmimo. Kuo ilgiau delsite pritaikyti dirbtinį intelektą, tuo daugiau galimybių prarasite, kad pagerintumėte efektyvumą ir padidintumėte investicijų grąžą.

„GeoPard Agriculture“: Jūsų žemės ūkio technologijų sprendimas

„GeoPard Agriculture“ siūlo išsamią platformą, kuri sujungia visas šias galimybes. Pažiūrėkime, kaip ji palaiko jūsų ūkininkavimo veiklą.

John Deere operacijų centro integracija

„GeoPard“ sklandžiai integruojasi su „John Deere“ operacijų centru, patobulindama jūsų esamą sistemą. Ši integracija leidžia lengvai keistis duomenimis tarp platformų. Jūsų technikos duomenys sujungiami su „GeoPard“ analitika, kad būtų gautas išsamus jūsų ūkio našumo vaizdas. Ši sinergija supaprastina operacijas ir pagerina sprendimų priėmimą.

Investicijų grąžos analizė žemės ūkyje

Labai svarbu suprasti investicijų grąžą. „GeoPard“ teikia įrankius, skirtus analizuoti investicijų grąžą skirtingose ūkio operacijose. Išnagrinėję sąnaudas ir rezultatus, galite nustatyti sritis, kuriose galima sumažinti išlaidas ir padidinti pelną. Ši analizė yra būtina ilgalaikiam ūkio tvarumui.

Pradėkite nemokamą bandomąją versiją šiandien

„GeoPard Agriculture“ suteikia jums galimybę užtikrintai priimti duomenimis pagrįstus sprendimus. Išbandykite „GeoPard“ jau šiandien ir atskleiskite savo laukų potencialą. Turėdami prieigą prie pažangių analizės ir integravimo galimybių, supaprastinsite savo ūkininkavimo operacijas ir pagerinsite agronominių sprendimų priėmimo procesą. Nelaukite – pradėkite nemokamą bandomąją versiją dabar ir ženkite pirmąjį žingsnį tiksliosios žemdirbystės link.

Nustatykite didžiausius tiksliosios žemdirbystės iššūkius ir pradėkite kurti sprendimus.

Suplanuokite, taikykite, analizuokite: GeoPard naudojimo atvejai VRA ir pelno po sezono analizei

Paskelbta pagal dementievgeopard

Suplanuokite, taikykite, analizuokite: GeoPard naudojimo atvejai VRA ir pelno po sezono analizei

Dauguma tiksliosios žemdirbystės įrankių nesugeba susieti priešsezoninio planavimo su posezoniniais rezultatais. Jums reikia platformos, kuri tiesiogiai susieja jūsų valdymo zonas ir VRA žemėlapius su derliaus ir investicijų grąžos analize. „GeoPard Agriculture“ daro būtent tai – sujungia dirvožemio, palydovų ir technikos duomenis, kad galėtumėte planuoti išmaniau, tiksliai taikyti ir užtikrintai matuoti grąžą. Panagrinėkime darbo eigas, kurios leidžia jūsų duomenims veikti visą sezoną. Norėdami gauti daugiau įžvalgų, apsilankykite mūsų... lauko potencialo ir derliaus duomenų analizės puslapis.

„GeoPard“ agronominiam planavimui

GeoPard laukų potencialo žemėlapiai prieš derliaus duomenis

„GeoPard Field Potential“ – jūsų pradžia tiksliosios žemdirbystės srityje

Žengdama į agronominio planavimo pasaulį, „GeoPard“ siūlo daugiau nei vien duomenis. Jūsų lauko įžvalgas ji paverčia veiksmingomis strategijomis.

Amatų valdymo zonos

Kuriant valdymo zonos yra labai svarbus. Naudodami „GeoPard“, galite naudoti įvairius duomenų sluoksnius, kad nubrėžtumėte tikslias zonas. Tai reiškia, kad galite sutelkti savo išteklius ten, kur jų reikia. Pavyzdžiui, naudodami dirvožemio tipo ir pasėlių sveikatos duomenis, tiksliai žinosite, kur padidinti arba sumažinti sąnaudas. Tokiu būdu ne tik sutaupysite lėšų, bet ir padidinsite produktyvumą.

Įsivaizduokite ūkininką, kuris, naudodamas palydovinius ir dirvožemio duomenis, zonoms kurti. Jis pastebi, kad plotui reikia daugiau maistinių medžiagų. Naudodami „GeoPard“, jis pakoreguoja savo planą, išberia reikiamą kiekį ir stebi, kaip pasėliai klesti. Tikslus naudojimas – tai būdas, kuriuo duomenis paverčiate derliumi. Norite sužinoti daugiau apie valdymo zonų kūrimą? Peržiūrėkite mūsų... išsamus vadovas.

Tiksliosios žemdirbystės programinės įrangos įrankiai

„GeoPard“ įrankiai siūlo daugiau nei vien tik duomenų rinkimą. Jie suteikia išsamią informaciją apie jūsų ūkio būklę. Nuo palydovinių vaizdų iki dirvožemio tyrimų – viskas yra po ranka. Šie įrankiai padeda efektyviai planuoti, užtikrinant, kad kiekviena sėkla, vandens lašas ir trąšų uncija būtų naudojama išmintingai.

Apsvarstykite poveikį: vartotojas gali sumažinti sąnaudų švaistymą iki 30%. Tai realios santaupos ir realus poveikis jūsų pelnui. Be to, jūs padedate aplinkai, sumažindami nuotėkį ir per didelį naudojimą. Pasiruošę kitam žingsniui? Sužinokite, kaip šios priemonės gali pakeisti jūsų ūkio valdymą mūsų... programinės įrangos įrankių apžvalga.

Sezono stebėjimas naudojant „GeoPard“

Kai jūsų planas bus parengtas, sezono metu vykdoma stebėsena padės užtikrinti, kad viskas vyktų pagal planą. „GeoPard“ siūlo intuityvius įrankius, leidžiančius gauti įžvalgų realiuoju laiku.

NDVI palydovinių vaizdų panaudojimas

NDVI palydoviniai vaizdai keičia žaidimo taisykles. Įvertinę augmenijos sveikatą, galite pastebėti problemas, kol jos netapo brangiomis. Įsivaizduokite: pastebite lauko ruožą su mažėjančiomis NDVI vertėmis. Naudodami „GeoPard“, nustatote kenkėjų problemą ir nedelsdami ją sprendžiate, taip išsaugodami savo derlių.

Šie vaizdai atnaujinami kas kelias dienas, suteikdami naujų įžvalgų apie jūsų laukus. Toks dažnumas reiškia, kad niekada nežinote, kas vyksta jūsų ūkyje. Būdami informuoti, laiku priimate sprendimus, kurie gali padėti sutaupyti pinigų ir padidinti derlių. Norėdami sužinoti daugiau apie NDVI, pasinerkite į mūsų... palydovinio stebėjimo pamokos.

Pasėlių stebėjimas naudojant derliaus duomenis

Stebėjimas neapsiriboja vien palydovais. Derliaus duomenys siūlo dar vieną įžvalgos lygmenį. Naudokite jį našumui stebėti ir atlikti pakeitimus. Įsivaizduokite, kad atrandate, jog tam tikra sėklų veislė pranoksta kitas. Galite pakeisti savo strategiją, kad sutelktumėte dėmesį į tai, kas veikia geriausiai.

Su „GeoPard“ galite palyginti derlių pagal metus, nustatyti ilgalaikes tendencijas ir priimti pagrįstus sprendimus. Toks detalumo lygis išskiria sėkmingus ūkius. Norite padidinti derliaus duomenis? Apsilankykite mūsų svetainėje analizės vadovėliai.

Po sezono investicijų grąžos analizė

Galiausiai, posezoninė analizė sujungia viską į visumą. Tai vieta, kur strategija susitinka su rezultatais, o „GeoPard“ pasižymi aiškių įžvalgų pateikimu.

Kintamo tarifo paraiškų nagrinėjimas

Vertinant jūsų kintamo tarifo taikymas (VRA) padeda suprasti, kas veikė, o kas ne. „GeoPard“ teikia išsamius žemėlapius ir ataskaitas, skirtas peržiūrėti naudojimo efektyvumą. Ar skirtingos trąšų normos paveikė derlių taip, kaip tikėtasi? Turėsite duomenis, kad galėtumėte tuo būti tikri.

Ši analizė skirta ne tik mokymuisi; ji skirta geresniam augimui kitą sezoną. Suprasdami savo VRA sprendimų poveikį, pagerinsite būsimus rezultatus. Norėdami sužinoti, kaip tai padėjo kitiems, peržiūrėkite tai. VRA naudojimo atvejis.

„John Deere“ operacijų centro integravimas

„GeoPard“ integracija su John Deere operacijų centras siūlo sklandų duomenų srautą. Ši integracija reiškia, kad galite pasiekti visus savo ūkio duomenis vienoje vietoje, taip supaprastindami valdymo užduotis. Įsivaizduokite, kaip lengva valdyti savo veiklą sinchronizuotų duomenų dėka.

Integracija palaiko duomenimis pagrįstus sprendimus, gerina efektyvumą ir didina investicijų grąžą. Kai viskas sujungta, esate geriau pasirengę įveikti iššūkius ir pasinaudoti galimybėmis. Sužinokite daugiau apie šią galingą integraciją mūsų John Deere operacijų centro apžvalga.

Pasinaudodami išsamiu „GeoPard“ įrankių rinkiniu, pakeisite savo požiūrį į ūkininkavimą. Nuo planavimo iki po sezono atliktos analizės kiekvienas etapas yra patobulintas, užtikrinant, kad iš savo laukų gautumėte kuo daugiau naudos. Nedelskite, kad maksimaliai padidintumėte savo ūkio potencialą – pradėkite naudoti „GeoPard“ jau šiandien!

Sužinokite, kaip tikslūs duomenys gali atskleisti jūsų ūkio paslėptus iššūkius.

„GeoPard“ automatizuotas lauko ribų aptikimo modelis tiksliajai žemdirbystei

Paskelbta pagal Muhammad Farjad

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

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

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

1 – Neapdorotas „Sentinel-2“ vaizdas

1 – Neapdorotas „Sentinel-2“ vaizdas

3 – Segmentuotos lauko ribos

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

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

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

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

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

 

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

 

Kas yra lauko ribų nustatymas?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Kaip tai naudinga?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Augalijos indeksai ir chlorofilo kiekis

Paskelbta pagal dementievgeopard

„GeoPard“ plečia palaikomų chlorofilo susietų augmenijos indeksų šeimą

  • Augalų lajos chlorofilo kiekio indeksas (CCCI)
  • Modifikuotas chlorofilo absorbcijos santykio indeksas (MCARI)
  • Transformuoto chlorofilo absorbcijos atspindžio indeksas (TCARI)
  • MCARI/OSAVI santykis
  • TCARI/OSAVI santykis

Jie padeda suprasti dabartinį pasėlių vystymosi etapą, įskaitant

  • maistinių medžiagų poreikio turinčių sričių nustatymas,
  • azoto pašalinimo įvertinimas,
  • potencialaus derliaus įvertinimas,

O įžvalgos naudojamos tiksliam azoto kintamo kiekio taikymo žemėlapių kūrimui.

Skaityti daugiauKuris indeksas yra geriausia naudoti „PrecisionAg“

Skaityti daugiau: GeoPard augmenijos indeksai

Augalijos indeksai ir chlorofilo kiekisAugalų lajos chlorofilo kiekio indeksas (CCCI), palyginti su modifikuotu chlorofilo absorbcijos santykio indeksu (MCARI), palyginti su transformuoto chlorofilo absorbcijos atspindžio indeksu (TCARI), palyginti su MCARI/OSAVI santykiu

Kas yra augmenijos indeksai?

Augalijos indeksai yra skaitinės vertės, gautos iš nuotoliniu būdu gautų spektrinių duomenų, tokių kaip palydovinės arba aerofotonuotraukos, siekiant kiekybiškai įvertinti augalijos tankumą, sveikatą ir pasiskirstymą Žemės paviršiuje.

Jie dažniausiai naudojami nuotolinio stebėjimo, žemės ūkio, aplinkos monitoringo ir žemės valdymo srityse, siekiant įvertinti ir stebėti augmenijos augimą, produktyvumą ir sveikatą.

Šie indeksai apskaičiuojami naudojant skirtingų šviesos bangos ilgių, ypač raudonos, artimojo infraraudonųjų spindulių (NIR) ir kartais kitų diapazonų, atspindžio vertes.

Augalijos atspindžio savybės kinta priklausomai nuo skirtingo šviesos bangos ilgio, todėl galima atskirti augmeniją nuo kitų žemės dangos tipų.

Augalija paprastai pasižymi stipria absorbcija raudoname diapazone ir dideliu atspindžiu artimojo infraraudonojo spektro srityje dėl chlorofilo ir ląstelių struktūros ypatybių.

Kai kurie plačiai naudojami augmenijos indeksai apima:

  • Normalizuotas diferencinis vegetacijos indeksas (NDVI)Tai populiariausias ir plačiausiai naudojamas augmenijos indeksas, apskaičiuojamas kaip (NIR – raudonas) / (NIR + raudonas). NDVI vertės svyruoja nuo -1 iki 1, o didesnės vertės rodo sveikesnę ir tankesnę augmeniją.
  • Pagerintas augmenijos indeksas (EVI)Šis indeksas pagerina NDVI, nes sumažina atmosferos ir dirvožemio triukšmą, taip pat koreguoja medžių lajos foninius signalus. Jis naudoja papildomas juostas, pvz., mėlyną, ir įtraukia koeficientus, kad sumažintų šiuos efektus.
  • Dirvožemio pakoreguotas augmenijos indeksas (SAVI): SAVI sistema sukurta siekiant sumažinti dirvožemio ryškumo įtaką augmenijos indeksui. Ji įdiegia dirvožemio ryškumo korekcijos koeficientą, kuris leidžia tiksliau įvertinti augmeniją vietovėse, kuriose augalija reta arba maža.
  • Žalia-raudona augmenijos indeksas (GRVI)GRVI yra dar vienas paprastas santykio indeksas, kuris naudoja žalią ir raudoną juostas augmenijos sveikatai įvertinti. Jis apskaičiuojamas taip: (žalia – raudona) / (žalia + raudona).

Šiuos indeksus, be kita ko, naudoja tyrėjai, žemės valdytojai ir politikos formuotojai, kad priimtų pagrįstus sprendimus dėl žemės naudojimo, žemės ūkio, miškininkystės, gamtos išteklių valdymo ir aplinkos monitoringo.

NormalizuotoSkirtumoDrėgmėsIndeksas

Paskelbta pagal dementievgeopard

Skaičius „GeoPard“ palaikomi augmenijos indeksai nuolat auga. „GeoPard“ komanda pristato normalizuotą skirtuminį drėgmės indeksą (NDMI). Šis indeksas nustato augalijos vandens kiekį ir normalizuotą skirtuminį vandens indeksą (NDWI). Jis naudingas ieškant vietų su esamais augalais. vandens stresas augaluose.

Mažesnės NDMI vertės žymi vietas, kuriose augalai patiria stresą dėl nepakankamos drėgmės.
Kita vertus, mažesnės normalizuotos vandens indekso vertės, sekančios augmenijos piką, išryškina vietas, kurios tampa vis labiau pažeidžiamos. paruoštas derliaus nuėmimui pirmas.

Augalijos santykinio vandens kiekio skirtumas dviejuose palydoviniuose vaizduose (šiuo atveju – „Sentinel-2“ žvaigždyne).

Augalijos santykinio vandens kiekio skirtumas dviejuose palydoviniuose vaizduose (šiuo atveju – „Sentinel-2“ žvaigždyne).

Šiuose ekrano kopijose galite rasti NDMI zonas, sugeneruotas pagal birželio 19 d. (augalijos piko) ir liepos 6 d. palydovinius vaizdus, ir lygčių žemėlapį, vaizduojantį NDMI skirtumą.

Normalizuotas drėgmės skirtumo indeksas, apskaičiuotas ant planetos / „Sentinel-2“ / „Landsat“ vaizdoNDMI apskaičiuotas ant planetos viršaus / Sentinel-2 / Landsat vaizdas

Kas yra drėgmės indeksas?

Tai matas arba skaičiavimas, naudojamas drėgmės kiekiui arba prieinamumui konkrečioje vietovėje arba regione įvertinti. Paprastai jis apskaičiuojamas pagal įvairius aplinkos veiksnius, tokius kaip krituliai, garavimas, dirvožemio savybės ir augmenijos danga.

Tai suteikia santykinį rodiklį apie vietovės drėgnumą arba sausumą, padėdamas nustatyti galimą vandens trūkumą arba sausros sąlygas.

Tai vertinga priemonė vandens ištekliams stebėti ir valdyti, žemės ūkio planavimui ir konkretaus regiono ekologinėms sąlygoms suprasti.

Kas yra normalizuotas drėgmės skirtumo indeksas?

Normalizuotas skirtuminis drėgmės indeksas (NDMI) yra augmenijos indeksas, gautas iš nuotolinio stebėjimo duomenų, skirtas augmenijos drėgmės kiekiui įvertinti ir stebėti. Kaip ir kiti augmenijos indeksai, jis apskaičiuojamas naudojant spektrinio atspindžio vertes iš palydovinių arba aerofotonuotraukų.

Tai ypač naudinga stebint augalų vandens stresą, vertinant sausros sąlygas, gaisrų riziką ir tiriant klimato kaitos poveikį augmenijai.

Jis apskaičiuojamas naudojant artimojo infraraudonojo spektro (NIR) ir trumpųjų bangų infraraudonųjų spindulių (SWIR) diapazonus, kurie yra jautrūs augalijos drėgmės kiekiui. NDMI formulė yra:

NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

NDWI vertės paprastai svyruoja nuo -1 iki 1, kai didesnės vertės rodo didesnį augalijos drėgmės kiekį, o mažesnės – mažesnį drėgmės kiekį arba vandens stresą augmenijoje. Neigiamos NDMI vertės gali būti siejamos su neapaugusiomis sritimis arba sritimis, kuriose drėgmės kiekis yra labai mažas.

Kas yra NDWI?

NDWI, arba normalizuotas skirtuminis vandens indeksas, yra nuotolinio stebėjimo indeksas, naudojamas vandens kiekiui ar su vandeniu susijusioms savybėms augmenijoje ar kraštovaizdyje kiekybiškai įvertinti.

Jis apskaičiuojamas analizuojant artimojo infraraudonojo spektro ir žalios šviesos juostų atspindį iš palydovinių arba aerofotonuotraukų. Tai ypač naudinga vandens telkinių identifikavimui, vandens prieinamumo pokyčių stebėjimui ir augmenijos sveikatos vertinimui.

Lyginant skirtingų bangos ilgių absorbciją ir atspindį, gaunama vertingos informacijos tokioms reikmėms kaip sausros stebėsena, hidrologinė analizė ir ekosistemų valdymas.

NDMI vizualizavimas normalizuoto skirtuminio vandens indekso nustatymui

NDMI vizualizavimas apima palydovinių arba aerofotonuotraukų apdorojimą, NDMI verčių apskaičiavimą ir rezultatų pateikimą spalvomis koduotame žemėlapyje arba paveikslėlyje. Štai bendrieji NDMI vizualizavimo veiksmai:

  • Gaukite palydovinius arba aerofotonuotraukas: Gaukite daugiaspektrinius vaizdus iš palydovo ar oro platformos, tokios kaip „Landsat“, „Sentinel“ arba „MODIS“. Įsitikinkite, kad vaizduose yra reikiamos juostos: artimoji infraraudonoji spinduliuotė (NIR) ir trumpųjų bangų infraraudonoji spinduliuotė (SWIR).
  • Iš anksto apdorokite vaizdus: Priklausomai nuo duomenų šaltinio, gali tekti iš anksto apdoroti vaizdus, kad būtų ištaisyti atmosferos, geometriniai ir radiometriniai iškraipymai. Konvertuokite vaizdo skaitmeninius skaičius (DN) į spektrinio atspindžio vertes.
  • Apskaičiuokite NDMI: Kiekvienam vaizdo pikseliui, naudodami artimojo infraraudonųjų spindulių (NIR) ir šviesiųjų spindulių (SWIR) atspindžio vertes, apskaičiuokite NDMI pagal formulę: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Spalvų atvaizdavimas: Priskirkite spalvų paletę NDMI reikšmėms. Paprastai naudojama ištisinė spalvų skalė – nuo vienos spalvos (pvz., raudonos) mažoms NDMI reikšmėms (rodančioms mažą drėgmės kiekį) iki kitos spalvos (pvz., žalios) didelėms NDMI reikšmėms (rodančioms didelį drėgmės kiekį). Spalvų žemėlapiui sukurti galite naudoti tokią programinę įrangą kaip QGIS, ArcGIS arba programavimo bibliotekas, tokias kaip Python „Rasterio“ ir „Matplotlib“.
  • Vizualizuokite NDMI žemėlapį: Parodykite NDMI žemėlapį arba vaizdą naudodami GIS programinę įrangą, programavimo biblioteką arba internetinę platformą. Tai leis jums analizuoti augmenijos drėgmės kiekio erdvinį pasiskirstymą ir nustatyti vandens trūkumo arba didelės drėgmės zonas.
  • Interpretacija ir analizė: Naudokite NDWI vizualizaciją augmenijos sveikatai įvertinti, sausros sąlygoms stebėti arba gaisrų rizikai įvertinti. Taip pat galite palyginti normalizuotus skirtingų laikotarpių vandens indekso žemėlapius, kad analizuotumėte augmenijos drėgmės kiekio pokyčius laikui bėgant.

Atminkite, kad skirtingos programinės įrangos priemonės ar programavimo bibliotekos gali turėti šiek tiek skirtingus darbo eigą, tačiau bendras procesas bus panašus. Be to, galite perdengti kitus duomenų sluoksnius, pvz., žemės naudojimo, aukščio ar administracines ribas, kad patobulintumėte analizę ir geriau suprastumėte augmenijos drėgmės kiekio ir kitų veiksnių ryšius. 

Automatizuotas pasėlių stebėjimas, derinant duomenų sluoksnius

Paskelbta pagal dementievgeopard

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

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

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

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

 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Kas yra pasėlių žvalgyba?

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

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

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

Kas yra automatinė pasėlių duomenų žvalgyba?

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

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

Automatizuotos pasėlių duomenų žvalgybos procesas apima kelis etapus, pvz:

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

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

Kaip nustatyti žvalgybos zoną?

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

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

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

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

Normalizuotas skirtumo augmenijos indeksas (NDVI) palengvina ūkininko gyvenimą

Paskelbta pagal dementievgeopard

Normalizuotas diferencinis augmenijos indeksas (NDVI) yra dažnai naudojamas rodiklis augmenijos tankumui ir sveikatai kiekybiškai įvertinti. Jo vertės svyruoja nuo -1 iki 1, kur neigiamos vertės rodo vandenį arba pliką dirvožemį, vertės, artimos nuliui, rodo retą augmeniją, o didesnės vertės rodo tankesnę ir sveikesnę augmeniją.

Kas yra normalizuotas diferencinis vegetacijos indeksas (NDVI)?

Tai metodas, kuris apskaičiuoja skirtumą tarp raudonos šviesos kiekio, kurį gauna augmenija, ir artimojo infraraudonojo spektro šviesos kiekio, kurį stipriai atspindi augmenija.

Šio metodo tikslas – pateikti kiekybinę augalijos būklės analizę. Nėra situacijos, kai jos vertė nepatektų į spektrą nuo -1 iki +1. Tačiau nėra aiškios ribos tarp daugelio galimų žemės dangos tipų.

Jei skaičių suma yra mažesnė už nulį, gana tikėtina, kad nagrinėjama medžiaga yra vanduo. Jei NDVI balas yra gana artimas teigiamam, yra didelė tikimybė, kad tai tiesiog tankiai supakuotų žalių lapų krūva. Tai ypač pasakytina, jei lapai yra tankiai supakuoti.

Žali lapai turi didesnę vertę nei raudoni lapai, todėl taip yra. Įsivaizduokite akimirką, kad ji yra labai artima nuliui.

Tokioje situacijoje vargu ar yra bent menkiausia tikimybė, kad ten vis dar bus kokių nors lapų, ir regionas iki šio momento gali būti net urbanizuotas. Normalizuoto skirtumo augmenijos rodiklis yra indeksas, kurį analitikai naudoja šioje srityje. tolimoji žvalgyba didžiąją laiko dalį.

Kodėl normalizuotas diferencinės augmenijos indeksas yra naudingas?

Yra daug skirtingų augmenijos indeksų, ir didžioji dauguma jų yra palyginami tarpusavyje. Tačiau būtent šis naudojamas dažniausiai ir plačiausiai, be to, jis turi esminį privalumą – didelę iš jų gautų nuotraukų raišką. palydoviniai duomenys.

Tokiomis aplinkybėmis NDVI nustatymui gali būti naudojami dešimties metrų skiriamosios gebos kanalai. Atminkite, kad vienas pikselis yra lygus dešimčiai kartų per dešimt metrų. Kita vertus, indekso skiriamoji geba, kuri naudoja papildomus šviesos kanalus, būtent raudonojo amžiaus kanalus, gali būti dvidešimt metrų, kur vienas pikselis yra lygus dvidešimčiai kartų per dvidešimčiai metrų.

Kaip apskaičiuojamas NDVI?

Tai galima nustatyti naudojant šią paprastą matematinę procedūrą, kuri neapdorotą palydovinę informaciją paverčia augmenijos indeksais.

Normalizuoto skirtumo augmenijos indekso formulė

Lygtis sukuria vieną reprezentatyvų skaičių ir integruoja informaciją, prieinamą raudonojoje ir NIR (artimojo infraraudonojo spektro) juostose.

Tam reikia atimti raudonosios spektro juostos atspindžio koeficientą iš artimojo infraraudonojo spektro juostos atspindžio koeficiento. Po to rezultatas padalijamas iš bendro artimojo infraraudonojo spektro ir raudonųjų bangų ilgių atspindžio koeficiento.

NDVI įvertinimas niekada nebus didesnis nei teigiamas ir mažesnis nei neigiamas. Be to, skaičius nuo -1 iki 0 žymi negyvą augalą ir neorganinius objektus, tokius kaip akmenys, keliai ir pastatai.

Tuo pačiu metu, gyvų augalų vertės gali svyruoti nuo 0 iki 1, kur 1 reiškia sveikiausią augalą, o 0 – nesveikiausią. Kiekvienam paveikslėlio pikseliui galima priskirti vieną vertę, nesvarbu, ar tas pikselis žymi vieną lapą, ar 500 akrų kviečių lauką.

Kaip naudoti normalizuotą skirtuminį vegetacijos indeksą?

Pagrįstai, jis dabar naudojamas įvairiose tyrimų srityse. Pavyzdžiui, žemės ūkio srityje jis naudojamas tiksliojo ūkininkavimo ir biomasės vertinimo tikslais. Jį taip pat naudoja miškininkai miško ištekliams ir lapų ploto indeksui (LAI) įvertinti.

Be to, NASA mano, kad tai patikimas sausros sąlygų buvimo rodiklis. Proporcingas NDVI ir augmenijos koncentracija yra mažesni tose vietose, kur vanduo yra kliūtis augmenijai įsitvirtinti.

Taip yra todėl, kad vanduo neleidžia augalų šaknims giliau įsiskverbti į dirvą. Jis, įskaitant ir kitų rūšių tolimoji žvalgyba, turi galimybę būti panaudotas įvairiais būdais realybėje.

Ką NDVI gali mums pasakyti apie augalus?

Svarbu tvirtai suprasti, kad normalizuotas skirtumas Augalijos indeksas yra tik augalo sveikumo rodiklis ir nesuteikia jokios informacijos apie tam tikros būklės priežastis.

Augalijos indeksas yra labiau išraiška nei tiesioginis lauko pokyčių atspindys. Panagrinėkime tris NDVI taikymo lauko analizei būdus:

Kai prasideda naujas sezonas

Tai naudinga norint suprasti augalo atsparumą žiemai ir kaip jam pavyko išgyventi.

  • Jei jo vertė yra mažesnė nei 0,15, yra gana didelė tikimybė, kad visi šio lauko ruožo augalai žuvo. Paprastai šie skaičiai taikomi įdirbtai dirvai be jokių augalų.
  • Kitas mažo skaičiaus pavyzdys yra 0,15–0,2. Tai gali reikšti, kad augalai pradėjo ruoštis žiemai ankstyvuoju fenologiniu laikotarpiu, prieš arimo etapą.
  • Rezultatas nuo 0,2 iki 0,3 yra patenkinamas. Augalai greičiausiai pasiekė arimo stadiją ir atgavo vegetatyvinę būseną. 0,3−
  • 0,5 yra tinkama vertė. Tačiau svarbu nepamiršti, kad didesni NDVI rodmenys rodo, jog augalai žiemojo vėlesniame fenologiniame etape. Tarkime, kad palydovinė nuotrauka buvo užfiksuota prieš augmenijai grįžtant į normalią būseną. Tokiu atveju svarbu išanalizuoti plotą po to, kai augmenija tęsė normalią formą.
  • Skaičius, didesnis nei 0,5, rodo anomaliją po žiemojimo fazėje. Rekomenduojama patikrinti šią lauko zoną.

Apibendrinant, jei pastebite, kad gautos vertės gerokai skiriasi nuo normos, turite patikrinti atitinkamą lauko dalį. Kad vertės tam tikroje srityje būtų priskirtos nenormalioms, jos turi labai nukrypti nuo normos.

Kai sezonas įpusėjo

Indekso naudojimas gali padėti geriau suprasti, kaip vystosi augalai. Įsivaizduokite, kad rodmenys yra tarp švelnaus ir aukšto (0,5–0,85). Labai tikėtina, kad šiuo metu ši konkreti vietovės dalis nesusiduria su jokiais dideliais iššūkiais.

Jei indeksas išlieka mažesnis nei turėtų būti, gali būti problemų, pavyzdžiui, dirvožemio vandens ar maistinių medžiagų trūkumas. Tačiau jums reikia atlikti savo tyrimą šioje konkrečioje srityje.

Mes generuojame kintamo kiekio purškimo (VRA) žemėlapiai azoto kiekį naudojant normalizuotą skirtuminį vegetacijos indeksą. Mes nustatome regionus, kurių vegetacijos indeksai svyruoja nuo žemo iki aukšto.

Po to kiekvienas ūkininkas pats nustato reikalingą trąšų kiekį. Toliau pateikiamas efektyviausias azoto naudojimo būdas:

  • Tarkime, kad regiono vegetacijos indeksas yra aukštas. Tokiu atveju rekomenduojamą trąšų dozę reikėtų sumažinti iki 10 ir 30 procentų įprastos normos.
  • Jei vegetacijos indeksas yra maždaug vidutinis, rekomenduojamą trąšų dozę reikėtų padidinti iki 20–25 procentų įprastos dozės.
  • Jei augmenijos indeksas yra žemas, pirmiausia reikia išsiaiškinti, kodėl taip yra.

Norint rekonstruoti lauką. žemės ūkio derlius, mes taip pat naudojame šį indeksą. Remdamiesi šiais duomenimis, sudarome žemėlapius, kurie gali būti naudojami kintamos normos kalio ir fosfato trąšoms naudoti.

Kai sezonas baigiasi

NDVI indeksas yra naudinga priemonė nustatyti, ar laukai yra paruošti derliaus nuėmimui; kuo mažesnis indeksas, tuo labiau dalis ploto artėja prie derliaus nuėmimo etapo. Tokiu atveju ideali indekso vertė būtų mažesnė nei 0,25.

NDVI indeksas yra naudinga priemonė nustatant, ar laukai yra paruošti derliaus nuėmimui.

Pirmiausia, tai matematinis skaičiavimas, atliekamas pikseliu po pikselio vaizde, naudojant GIS (geografinės informacijos sistemos) įrankius. Apskaičiuojant pagal augalo sugeriamos ir atspindėtos raudonos ir artimosios infraraudonosios šviesos kiekius, matuojama bendra augalo sveikatos būklė.

Normalizuotas diferencinės augmenijos indeksas gali būti naudojamas tiriant žemę visame pasaulyje, todėl jis idealiai tinka tiksliniams lauko tyrimams ir nacionaliniam ar pasauliniam augmenijos monitoringui.

Naudodami NDVI, galime gauti tiesioginę laukų analizę, kuri leis žemdirbiams optimizuoti plotų gamybos potencialą, apriboti jų poveikį aplinkai ir modifikuoti tiksliosios žemdirbystės operacijas.

Be to, nagrinėjant jį kartu su kitais duomenų srautais, pavyzdžiui, apie orus, galima geriau suprasti pasikartojančius sausrų, užšalimų ar potvynių modelius ir jų poveikį augmenijai.

Dažnai užduodami klausimai

1. Kam nustatyti daugiausia naudojamas NDVI?

Jis pirmiausia naudojamas augmenijos sveikatai ir tankumui tam tikroje vietovėje nustatyti. Šis indeksas plačiai naudojamas žemės ūkyje, miškininkystėje ir ekologijoje, siekiant stebėti augmenijos augimą, įvertinti augalų streso lygį, nustatyti sausros ar ligų paveiktas zonas ir padėti priimti sprendimus dėl pasėlių valdymo.

2. Kaip skaityti NDVI vaizdus?

Norėdami perskaityti NDVI vaizdus, galite interpretuoti su indekso reikšmėmis susietą spalvų skalę. Paprastai sveika augmenija atrodo žalia, o mažiau sveika arba reta augmenija – geltona arba raudona.

Tamsesni atspalviai gali rodyti vietoves, kuriose yra didelė biomasė, o šviesesni atspalviai – mažesnį augmenijos tankumą arba plikos dirvos buvimą.

Analizuojamos srities konteksto, pavyzdžiui, konkretaus pasėlių tipo ar aplinkos sąlygų, supratimas gali dar labiau padėti interpretuoti NDVI vaizdus ir priimti pagrįstus sprendimus dėl žemės ūkio praktikos.

Ūkių ir (arba) pasėlių derliaus duomenų stebėjimas ir skaičiavimas žemės ūkyje

Paskelbta pagal dementievgeopard

Žemės ūkyje derliaus žemėlapių sudarymas yra metodas, kai GPS duomenys naudojami vertinant veiksnius, įskaitant ūkio / pasėlių derlių ir drėgmės lygį konkrečiame lauke. Jis taip pat gali būti vadinamas derliaus stebėsena.

Jis buvo sukurtas 1990-aisiais ir naudojo GPS bei apčiuopiamų jutiklių, tokių kaip spidometrai, derinį, kad vienu metu būtų galima stebėti ūkio derlių, grūdų elevatoriaus našumą ir kombaino greitį.

Tuo tarpu derliaus monitoriai yra gyvybiškai svarbi daugelio skirtingų konkrečioms vietovėms skirtų valdymo strategijų sudedamoji dalis. Derliaus žemėlapiai, dar vadinami derliaus monitorių vizualiniais ir analitiniais rezultatais, įkvepia novatoriškus tyrimus ir gali suteikti patikimus atsakymus į tinkamai atliktus ūkyje atliktus eksperimentus.

Derliaus matuokliai (dar vadinami derliaus matuokliais) matuoja užauginto derliaus kiekį. Derliaus žemėlapių pateiktas grįžtamasis ryšys leidžia nustatyti kontroliuojamų sąnaudų, tokių kaip trąšos ir kalkės, sėklos ir pesticidai, bei meninių metodų, tokių kaip žemės dirbimas, drėkinimas ir drenažas, poveikį.

Derliaus stebėjimo įrenginys efektyviausias, kai naudojamas kartu su kombainu, kuriame taip pat sumontuotas diferencialiniu būdu koreguojamas pasaulinės padėties nustatymo sistemos (DGPS) imtuvas.

Derliaus stebėjimo duomenų sistema vienu metu registruoja derliaus, grūdų drėgmės ir padėties duomenis. Tai yra pagrindiniai pasėlių derliaus duomenys, reikalingi derliaus žemėlapiams sudaryti.

Derlingumo žemėlapyje bus įvairių spalvų ir atspalvių, ir kiekvienas iš jų atspindės įvairų produktyvumo ar pasėlių gamybos diapazoną. Derlingumo žemėlapiai padeda geriau suprasti derlingumo kintamumo dydį ir vietą lauke.

Reikėtų ištirti dirvožemio savybes ir kitus lauko aspektus, nes yra kintamumo dėsningumų. “Derliaus žemėlapiai patvirtina prisiminimus, kuriuos turėjote turėti” – tai frazė, kuri jau buvo pakartota kelis kartus.

Kas yra derlius žemės ūkyje?

Sėklų arba grūdų kiekis, kurį galima nuimti iš konkretaus žemės ploto, vadinamas derliumi. Dažniausiai naudojami jo matavimo vienetai yra kilogramai hektarui arba bušeliai akrui.

Naudojant tokį rodiklį kaip vidutinis ūkio derlius iš akro, galima ištirti ūkininko žemės ūkio produkciją konkrečiame lauke per tam tikrą laikotarpį.

Kadangi tai atspindi visą agrarininkų darbo ir išteklių, skirtų augalų auginimui savo laukuose, rezultatą, jis laikomas bene svarbiausiu kiekvieno ūkininko kompetencijos matu.

Nuolatinį ir matomą nuimto derliaus įrašą galima gauti naudojant derliaus žemėlapius. Kita vertus, vienerių metų derliaus kintamumas nesuteikia pakankamai informacijos, kad būtų galima nustatyti ilgalaikius produktyvumo modelius.

Analizės metu būtina atsižvelgti į tokius kintamuosius kaip dirvožemio derlingumas, kritulių kiekis ir piktžolių slėgis.

Įsitikinkite, kad neapdorotus pasėlių derliaus duomenis, naudojamus žemėlapiams kurti, išsaugote bent dviejose skirtingose saugiose vietose.

Nors anksčiau sukūrėte žemėlapį, diegiant naują valdymo ir sprendimų priėmimo programinę įrangą arba atnaujinant kompiuterines sistemas, jums gali vėl prireikti originalių duomenų.

Kadangi bus prieinami daugiau metų duomenys, bus labiau pasitikima kintamumą lemiančiais veiksniais, o istorinių duomenų vertė smarkiai išaugs.

Ilgalaikių gamybos įrašų tyrimas gali padėti įvertinti dirvožemio produktyvumą ir gyvybingumą bei taikomų kultūrinių metodų tinkamumą augalui auginti.

Nors dirvožemio tipų ar savybių skirtumai dažnai lemia derliaus skirtumus lauke, oro sąlygos paprastai daro didelę įtaką kintamumui.

Pirmieji treji–penkeri derliaus duomenų rinkimo metai turėtų būti laikomi ribotos reikšmės, nes nebus surinkta pakankamai informacijos, kad būtų galima atsižvelgti į oro sąlygų sukeltą derliaus kintamumą.

Kaip žemės ūkyje apskaičiuojamas ūkio / pasėlių derlius?

Paprastai ūkininkai, prieš įvertindami pasėlių derlių, suskaičiuotų, kiek konkretaus derliaus buvo nuimta iš konkretaus ploto. Po to surinktam derliui suteikiamas svoris, o iš šio imties prognozuojamas viso ūkio pasėlių derlius.

Tarkime, kad kviečių augintojas užfiksavo 30 grūdų gūžes vienoje kvadratinėje pėdoje, o kiekvienoje gūžėje buvo 24 sėklos. Jei jie darytų prielaidą, kad 1000 grūdų sveria 35 gramus, tai derlius, apskaičiuotas naudojant paprastąjį metodą, būtų 30 kartų 24 kartus 35 kartus 0,04356, tai yra 1097 kilogramai iš akro.

Dar kartą atminkite, kad šis įvertinimas pagrįstas prielaida, jog 1000 grūdų svoris yra 35 gramai. Be to, kadangi vienas kviečių bušelis sveria 27,215 kilogramo, apskaičiavome, kad tikėtinas derlius būtų 40 bušelių iš akro (1097 padalinta iš 27,215).

Terminas “pasėlių derlius” taip pat gali reikšti augalo išauginamų sėklų skaičių. Pavyzdžiui, jei iš vieno kviečio grūdo išaugėtų trys kiti kviečio grūdai, derlius būtų 1:3. “Žemės ūkio produkcija” taip pat kartais vartojama kaip “ūkio / pasėlių derlius”.”

Pastaba: pasaulinėje ekonomikoje šie duomenys yra būtini norint nustatyti, ar auginami pasėliai pakankamai aprūpins valstybę maistu, pašarais gyvūnams ir energijos šaltiniais.

Ūkio / pasėlių derliaus duomenų funkcijos

Čia aptarsime kai kuriuos svarbius ūkių derliaus duomenų elementus.

Išsamesnės analizės

Norint atlikti daugiasluoksnę analizę, pirmiausia reikia surinkti daugybę duomenų sluoksnių į vieną žemėlapį ir tada ieškoti ryšių tarp įvairių duomenų sluoksnių.

Turėtų būti įmanoma sukurti bendras produktyvumo zonas naudojant iš palydovinių vaizdų gautus vegetacijos indeksus, topografija, ir įrangos duomenis, įskaitant derlių, elektrines savybes, drėgmės lygį ir kt., taip pat agrocheminės analizės rezultatus ir 3D žemėlapiai.

Automatinis vizualizavimas

Siekiant geriau suprasti srities kintamumą ir vystymąsi valdymo zonos, žaliava pasėlių derliaus duomenys turėjo būti transformuotas į tolygiai paskirstytą gradientinį paveikslėlį.

Kiekvieną iš derliaus failo charakteristikų galima matyti grafine forma, įskaitant drėgmę, derliaus masę, derliaus tūrį (šlapią ir sausą), prispaudimo jėgą, degalų sąnaudas ir kt.

Kaip žemės ūkyje apskaičiuojamas ūkio ir pasėlių derlius?

Neapdorotų duomenų taisymas

Unikalus lauko taškas gali būti išlygintas (pavyzdžiui, apdorojant kombinuotos pjaunamosios dalį, kuri yra mažesnė už visą jos plotį). Turėtumėte galėti koreguoti izoliuotas zonas ir poligonus, tuo pačiu metu rengdami ūkio derliaus duomenis pagal zonas.

Receptinių žemėlapių sudarymas

Receptiniuose žemėlapiuose pateikiamos įvesties normos konkrečioms lauko zonoms. Šie žemėlapiai sudaromi naudojant įvairius erdvinius duomenis, pvz., dirvožemio maistinių medžiagų koncentracijas ir istorinį derlių.

Baigiamosios pastabos

Derliaus kintamumą galima iliustruoti tik derliaus žemėlapiais. Jų tikslumas priklauso nuo duomenų, naudojamų jiems sukurti. Norint rinkti patikimus duomenis, monitorių nustatymai turi būti tinkamai sukonfigūruoti ir dažnai peržiūrimi.

Norint suprasti veiksnius, darančius įtaką kintamumui, reikia naudoti žemėlapių ir dirvožemio tyrimų duomenis., skautavimas Reikėtų naudoti užrašus ir kitus pastebėjimus.

Ūkininkai turi informacijos, reikalingos priimti geresnius valdymo sprendimus, kurie daro teigiamą poveikį aplinkai ir padidina gamybą bei pelningumą. Šių žinių galima įgyti taikant konkrečiai vietai pritaikytą pasėlių valdymą.

Duomenų sluoksnių palyginimas sprendimams dėl pasėlių priėmimo

Paskelbta pagal dementievgeopard

Norint vizualizuoti lauko duomenis ir priimti pagrįstus sprendimus, dažnai reikia palyginti sluoksnius keliuose sinchronizuotuose vaizduose.

„GeoPard“ galite vizualiai palyginti iki keturių duomenų sluoksnių viename ekrane. Visi sluoksniai veikia sinchroniškai, kai priartinate/nutolinate arba judinate žemėlapį, kad būtų patogiau.

Kaip įjungti padalinto ekrano režimą? Pasirinkite lauką ir viršutiniame dešiniajame ekrano kampe spustelėkite sluoksnių palyginimo piktogramą. Tada pasirinkite bet kokius momentinius vaizdus, lauko valdymo sritis ar kitus sluoksnius, kuriuos norite matyti tuo pačiu metu tame pačiame ekrane. Spustelėkite "Palystraukite sluoksnius". 

Sluoksnių palyginimo funkcija sinchronizuoja žemėlapius, žymeklius, mastelio lygius. Taip pat turite galimybę pridėti/pašalinti sluoksnius. Šiuo metu palaikome iki 4 duomenų sluoksnių.

Kas yra duomenų sluoksniai tiksliame ūkininkavime?

Tiksliojoje žemdirbystėje duomenų sluoksniai reiškia skirtingus duomenų tipus, kurie renkami ir analizuojami, siekiant priimti pagrįstus sprendimus dėl pasėlių priežiūros. Šie sluoksniai gali apimti:

  • Dirvožemio duomenysInformacija apie dirvožemio savybes, tokias kaip maistingųjų medžiagų kiekis, pH ir tekstūra, kuri gali padėti apsispręsti dėl tręšimo ir kitų dirvožemio valdymo praktikų.
  • Orų duomenys: Duomenys apie dabartinius ir istorinius orų modelius, įskaitant temperatūrą, kritulius ir vėją, gali padėti ūkininkams priimti sprendimus dėl sėjos, drėkinimo ir kitų praktikų.
  • Atidarykite duomenis: Duomenys apie augalų augimą ir sveikatą, įskaitant augalų aukštį, lapų plotą ir chlorofilo lygį, gali padėti priimti sprendimus dėl tręšimo, drėkinimo ir kenkėjų kontrolės.
  • Derliaus duomenys: Informacija apie pasėlių derlių ir kokybę gali padėti ūkininkams priimti sprendimus dėl savo pasėlių nuėmimo ir pardavimo.
  • Topografiniai duomenysInformacija apie žemės paviršiaus formą ir aukštį gali padėti priimti sprendimus dėl sodinimo ir drėkinimo bei nustatyti vietas, kurioms gali grėsti erozija ar kitos aplinkos problemos.
  • Nuotolinio zondavimo duomenys: Duomenys, surinkti iš palydovų, dronų ar kitų nuotolinių jutiklių, gali suteikti informacijos apie pasėlių būklę, dirvožemio drėgmę ir kitus veiksnius, kurie gali padėti priimti sprendimus dėl pasėlių valdymo.

Analizuodami ir integruodami šiuos skirtingus duomenų sluoksnius, ūkininkai gali priimti labiau pagrįstus sprendimus dėl pasėlių valdymo, o tai lemia efektyvesnę ir tvaresnę žemės ūkio praktiką.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Prašyti nemokamos „GeoPard“ demonstracijos / konsultacijos








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

      Prenumeruoti


      Spustelėdami mygtuką sutinkate su mūsų Privatumo Politika

        Atsiųskite mums informaciją


        Spustelėdami mygtuką sutinkate su mūsų Privatumo Politika

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

        Priimti viską