Birka: Kultūru uzraudzība

Gatavošanās 2. ceturkšņa panākumiem: svarīgākie soļi no 1. ceturkšņa Precision Insights

Publicēts dementievgeopard

Gatavošanās 2. ceturkšņa panākumiem: svarīgākie soļi no 1. ceturkšņa Precision Insights

Jūs esat pavadījis mēnešus, apkopojot 1. ceturkšņa datus no saviem laukiem, taču šo datu pārvēršana skaidrā 2. ceturkšņa plānā var šķist sarežģīta. GeoPard Agriculture to vienkāršo, apvienojot ražas datu analīzi, augsnes slāņus un satelītattēlus rīcības soļos. Šajā ierakstā jūs uzzināsiet, kā izmantot pārvaldības zonas un mainīgas devas lietošanas rīkus, lai uzlabotu 2. ceturkšņa plānošanu un nemanāmi savienotos ar John Deere Operations Center. Lai iegūtu plašāku informāciju par precīzo lauksaimniecību, skatiet šeit: šis resurss.

1. ceturkšņa ieskatu izmantošana 2. ceturkšņa plānošanā

Ieejot 2. ceturksnī, ir ļoti svarīgi maksimāli izmantot 1. ceturkšņa datus. Šo atziņu pārveidošana par praktiski īstenojamām stratēģijām var likt pamatu panākumiem.

Ražas datu un augsnes slāņu analīze

Pirmais solis ir atklāt tendences ražas datos. Šie dati kopā ar detalizētiem augsnes slāņiem atklāj jūsu lauku unikālās īpašības. Izpētot modeļus, jūs varat noteikt, kuras zonas pastāvīgi darbojas labi un kurām nepieciešama uzmanība. Piemēram, lauks, kurā raža palielinās par 15%, var liecināt par optimāliem augsnes apstākļiem.

Pēc tam integrējiet augsnes datus, lai izprastu to ietekmi uz kultūraugu ražu. Tas varētu ietvert pH līmeņa vai barības vielu satura analīzi. To darot, jūs varat noteikt konkrētas zonas, kurām nepieciešama barības vielu pielāgošana. Iedomājieties, ka precīzi zināt, kur lietot mēslojumu, lai panāktu maksimālu efektu. Šī precizitāte ne tikai ietaupa resursus, bet arī palielina kopējo ražu.

Apsaimniekošanas zonu un VRA karšu kartēšana

Apsaimniekošanas zonu izveide ļauj katrā apgabalā īstenot pielāgotas stratēģijas. Kad esat informēts par lauka mainīgumu, varat īpaši risināt katras zonas vajadzības. Piemēram, augstražīgai zonai var būt nepieciešama mazāka iejaukšanās, savukārt zemražīgai teritorijai varētu būt nepieciešamas mērķtiecīgas investīcijas.

Mainīgas devas pielietojuma (VRA) kartes ir jūsu sabiedrotie šajā procesā. Tās palīdz jums pielietot pareizo resursu daudzumu tur, kur nepieciešams. Šī pieeja ne tikai optimizē izejvielu izmantošanu, bet arī palielina rentabilitāti. Šo karšu izveide var šķist sarežģīta, taču ar pareizajiem rīkiem tas kļūst par vienkāršu uzdevumu.

NDVI un satelītattēlu izmantošana

NDVI un satelītattēli sniedz jūsu lauku skatu no putna lidojuma. Šie rīki reāllaikā atklāj kultūraugu veselību un augšanas modeļus. Regulāri uzraugot šos attēlus, jūs varat ātri reaģēt uz jebkādām izmaiņām. Šī ieskata iegūšana ļauj veikt proaktīvu pārvaldību, risinot problēmas, pirms tās saasinās.

Iedomājieties, ka, izmantojot satelītattēlus, jūs laikus pamanāt kaitēkļu uzliesmojumu. Jūs varat nekavējoties iejaukties, aizsargājot savu kultūraugu. Šī proaktīvā pārvaldība nodrošina veselīgākus laukus un labāku ražu. Izmantojot šos rīkus, jūs dodat priekšroku, nodrošinot, ka jūsu kultūraugi zeļ visas sezonas garumā.

GeoPard rīki 2. ceturkšņa panākumiem

GeoPard rīku komplekts ļauj jums nemanāmi ieviest šīs stratēģijas. Šie rīki ir izstrādāti, lai uzlabotu jūsu lēmumu pieņemšanu un racionalizētu darbības.

John Deere operāciju centra integrācijas racionalizēšana

Integrācija ar John Deere operāciju centru nodrošina jaunu efektivitātes līmeni. Tā nodrošina netraucētu datu plūsmu starp jūsu sistēmām. Šī integrācija nozīmē mazāk manuālas ievades un vairāk laika, kas veltīts stratēģijai. Datu sinhronizācija nodrošina, ka jūsu lēmumus pamato jaunākās atziņas.

Savienojot savus GeoPard datus ar John Deere, jūs nodrošināt konsekvenci visās platformās. Šī vienotā pieeja vienkāršo jūsu darbplūsmu, samazinot kļūdu iespējamību. Runa ir par sistēmas izveidi, kurā katrs lēmums ir balstīts uz datiem un ir precīzs.

Viedu ieteikumu un agronomisko darbplūsmu izstrāde

Viedu ieteikumu izstrāde ir saistīta ar jūsu lauku niansu izpratni. GeoPard ļauj jums izveidot agronomiskās darbplūsmas, kas pielāgotas katras zonas vajadzībām. Šī pielāgošana nodrošina, ka katra jūsu veiktā darbība ir optimizēta rezultātu sasniegšanai.

Neatkarīgi no tā, vai pielāgojat mēslošanas devas vai plānojat apūdeņošanas grafikus, šīs darbplūsmas jūs vada. Tās sniedz skaidru ceļu, pa kuru sekot, nodrošinot, ka jūs vienmēr esat uz pareizā ceļa. Galu galā galvenais ir maksimāli palielināt sava lauka potenciālu, pieņemot pārdomātus lēmumus.

Kultūraugu uzraudzība, izmantojot vēsturiskus attēlus

Vēsturiskie attēli sniedz bagātīgu informāciju. Tie ļauj izsekot izmaiņām un tendencēm laika gaitā. Analizējot šos datus, var paredzēt nākotnes izaicinājumus un iespējas. Šī paredzēšana palīdz plānošanā un resursu sadalē.

Iedomājieties, ka precīzi zināt, kā lauks gadu gaitā reaģē uz noteiktām apstrādes metodēm. Šīs zināšanas padara nākotnes plānošanu efektīvāku. Jūs ne tikai reaģējat uz izmaiņām; jūs tās paredzat, nodrošinot, ka jūsu lauki saglabā savu produktivitāti.

Braukšanas izmēģinājumi un demonstrācijas ar precizitāti

Precizitāte ir galvenais, runājot par izmēģinājumiem un demonstrācijām. Svarīgi ir demonstrēt savu stratēģiju un rīku efektivitāti.

Divvirzienu datu sinhronizācijas ieviešana

Divvirzienu datu sinhronizācija nodrošina netraucētu informācijas plūsmu starp sistēmām. Šī funkcija nodrošina jūsu datu aktualitāti un konsekvenci. Tas ir ļoti svarīgi, lai izmēģinājumu laikā pieņemtu lēmumus reāllaikā.

Saglabājot datu precizitāti, jūs varat uzticēties savu izmēģinājumu rezultātiem. Šī uzticamība vairo pārliecību par jūsu stratēģijām un demonstrē to efektivitāti. Ieinteresētās personas var redzēt uz datiem balstītu lēmumu reālo ietekmi.

Ieguldījumu atdeves analīzes un rentabilitātes kartēšanas veikšana

Ieguldījumu atdeves (ROI) analīze ir būtiska, lai izprastu jūsu stratēģiju finansiālo ietekmi. Ar GeoPard jūs varat kartēt rentabilitāti dažādās zonās. Šī analīze izceļ, kuras jomas nodrošina vislabāko atdevi.

Rentabilitātes kartēšana vada jūsu investīciju lēmumus. Tā parāda, kur koncentrēt resursus, lai gūtu maksimālu peļņu. Ar skaidru ieskatu jūs varat pieņemt pārdomātus finanšu lēmumus, kas uzlabo kopējo rentabilitāti.

Iesaistīšanās ar bezmaksas izmēģinājumiem un abonementiem

Bezmaksas izmēģinājuma versijas un abonementi piedāvā veidu, kā bez riska izpētīt GeoPard iespējas. Tie nodrošina praktisku pieredzi ar rīkiem un funkcijām. Šī pieredze palīdzēs jums pašiem pārliecināties, kā GeoPard var pārveidot jūsu darbību.

Izmēģinot šos rīkus, jūs iegūstat pārliecību par to priekšrocībām. Svarīgi ir saprast, kā GeoPard iederas jūsu darbplūsmā un uzlabo lēmumu pieņemšanu. Izmantojiet šīs iespējas, lai pilnībā realizētu precīzās lauksaimniecības potenciālu.

Izmantojot šīs atziņas un rīkus, jūs ne tikai plānojat 2. ceturksni, bet arī veidojat pamatu nepārtrauktiem panākumiem.

Gatavojieties gudrākiem lēmumiem par lauksaimniecību šogad

Kā integrēta lauksaimniecības datu analītika uzlabo agronomiskos lēmumus

Publicēts dementievgeopard

Kā integrēta lauksaimniecības datu analītika uzlabo agronomiskos lēmumus

Jūs pavadāt stundas, žonglējot ar augsnes testiem, ražas kartēm, satelītattēliem un tehnikas datiem, tomēr jūsu agronomiskie lēmumi joprojām šķiet kā minējumi. Saimniecības datu integrēšana vienā platformā visu maina. Ar GeoPard Agriculture jūs iegūstat mākslīgā intelekta darbinātu analītiku, kas pārvērš izkliedēto informāciju skaidrās pārvaldības zonās un precīzās VRA kartēs. Turpiniet lasīt, lai uzzinātu, kā šī vienotā pieeja uzlabo jūsu agronomisko lēmumu pieņemšanu un palielina jūsu ieguldījumu atdevi. https://www.morningagclips.com/agriculture-data-analytics/

Integrētu lauksaimniecības datu jauda

Izmantojot pilnu lauksaimniecības datu spektru, jūs varat pārveidot savu pieeju lauksaimniecībai. Apskatīsim, kā dažādu datu veidu apvienošana var uzlabot lēmumu pieņemšanu saimniecībā.

Ieskats ražas datu analīzē

Izpratne par ražas datiem ir ļoti svarīga. Tie sniedz ieskatu jūsu saimniecības produktivitātes attīstībā. Ar detalizētas analīzes palīdzību jūs varat pamanīt modeļus un noteikt jomas, kurās nepieciešami uzlabojumi. Iedomājieties, ka precīzi zināt, kuras lauka daļas dod vislabāko ražu. Šī ir analītikas izmantošanas jauda, lai analizētu ražas datus. Jūs varat palielināt ražu tur, kur tas ir visvairāk nepieciešams, un samazināt ieguldījumus tur, kur tas nav nepieciešams. Koncentrējoties uz ražas datiem, jūs varat pieņemt pamatotus lēmumus, kas tieši ietekmē jūsu peļņu.

Augsnes testa kartēšanas metodes

Augsne ir jebkuras saimniecības pamats. Ir svarīgi zināt tās sastāvu un veselību. Augsnes testa kartēšana ļauj vizualizēt barības vielu līmeni visos laukos. Tas palīdz pareizi lietot mēslojumu pareizajās vietās. Kartējot augsnes kvalitāti, jūs varat izvairīties no resursu izšķērdēšanas apgabalos, kur tie nav nepieciešami. Šī precizitāte ietaupa naudu un atbalsta veselīgākas kultūras.

Topogrāfijas un satelītattēlu analīze

Zemes reljefs ietekmē ūdens plūsmu un barības vielu sadalījumu. Topogrāfijas analīze sniedz ieskatu šajos faktoros. Apvienojumā ar satelītattēliem jūs iegūstat skatu uz saviem laukiem no putna lidojuma. Satelītu dati parāda izmaiņas laika gaitā, atklājot tendences, kas nav redzamas zemes līmenī. Šī informācija palīdz plānot apūdeņošanu un novērst eroziju, uzlabojot saimniecības efektivitāti.

Agronomisko lēmumu pieņemšanas uzlabošana

Integrējot dažādus datu avotus, jūsu agronomiskie lēmumi kļūst stratēģiskāki. Izpētīsim, kā šī integrācija var uzlabot jūsu lauksaimniecības praksi.

Stabilu pārvaldības zonu izveide

Stabilas apsaimniekošanas zonas ir efektīvas lauksaimniecības atslēga. Šīs zonas ir lauka daļas, kas reaģē līdzīgi apsaimniekošanas praksei. Izveidojot šīs zonas, jūs varat pielāgot savu pieeju katrai no tām. Tas nozīmē precīzāku tādu resursu kā ūdens un mēslošanas līdzekļu pielietošanu. Stabilas zonas nodrošina konsekventus rezultātus, samazinot minējumus un uzlabojot produktivitāti.

Mainīgas devas pielietojuma karšu skaidrojums

Mainīgas devas pielietojuma (VRA) kartes maina spēles noteikumus. Tās ļauj precīzi lietot tādus mēslošanas līdzekļus kā sēklas un mēslojumu tur, kur tas nepieciešams. VRA kartes tiek veidotas, izmantojot datus no augsnes testiem, ražas datiem un topogrāfiju. Šī precizitāte nodrošina, ka katra jūsu lauka daļa saņem tieši to, kas tai nepieciešams. Rezultātā ir mazāk atkritumu un labāka ražas novākšana.

Mākslīgā intelekta vadītas analītikas priekšrocības

Mākslīgais intelekts (MI) pārveido neapstrādātus datus praktiski izmantojamās atziņās. Ar MI palīdzību jūs varat ātri un precīzi apstrādāt sarežģītas datu kopas. Šī tehnoloģija identificē tendences un anomālijas, kuras jūs varētu nepamanīt. Izmantojot MI, jūs optimizējat katru lēmumu, sākot no sēšanas līdz ražas novākšanai. Jo ilgāk jūs gaidāt ar MI ieviešanu, jo vairāk iespēju jūs palaidīsiet garām, lai uzlabotu efektivitāti un palielinātu ieguldījumu atdevi.

GeoPard Agriculture: Jūsu lauksaimniecības tehnoloģiju risinājums

GeoPard Agriculture piedāvā visaptverošu platformu, kas apvieno visas šīs iespējas. Apskatīsim, kā tā atbalsta jūsu lauksaimniecības darbības.

John Deere operāciju centra integrācija

GeoPard nemanāmi integrējas ar John Deere Operations Center, uzlabojot jūsu esošo sistēmu. Šī integrācija nodrošina ērtu datu plūsmu starp platformām. Jūsu tehnikas dati tiek apvienoti ar GeoPard analītiku, lai iegūtu pilnīgu priekšstatu par jūsu saimniecības sniegumu. Šī sinerģija racionalizē darbību un uzlabo lēmumu pieņemšanu.

ROI analīze lauksaimniecībā

Ir ļoti svarīgi izprast ieguldījumu atdevi. GeoPard nodrošina rīkus ieguldījumu atdeves analīzei dažādās saimniecības darbībās. Izpētot ieguldījumus un rezultātus, jūs varat noteikt jomas, kurās samazināt izmaksas un palielināt peļņu. Šī analīze ir būtiska saimniecības ilgtermiņa ilgtspējībai.

Sāciet savu bezmaksas izmēģinājumu jau šodien

GeoPard Agriculture ļauj jums pieņemt uz datiem balstītus lēmumus ar pārliecību. Atklājiet savu lauku potenciālu, izmēģinot GeoPard jau šodien. Ar piekļuvi uzlabotām analītikas un integrācijas iespējām jūs racionalizējat savas lauksaimniecības darbības un uzlabojat agronomisko lēmumu pieņemšanas efektivitāti. Negaidiet — sāciet bezmaksas izmēģinājuma versiju jau tagad un speriet pirmo soli precīzās lauksaimniecības virzienā.

Identificējiet savas būtiskākās precīzās lauksaimniecības problēmas un sāciet veidot risinājumus.

Plāno, pielieto, analizē: GeoPard praktiskie lietošanas gadījumi VRA un pēc sezonas ROI

Publicēts dementievgeopard

Plāno, pielieto, analizē: GeoPard praktiskie lietošanas gadījumi VRA un pēc sezonas ROI

Lielākā daļa precīzās lauksaimniecības rīku nespēj sasaistīt pirmssezonas plānošanu ar pēcsezonas rezultātiem. Jums ir nepieciešama platforma, kas tieši saista jūsu pārvaldības zonas un VRA kartes ar ražas un ieguldījumu atdeves analīzi. GeoPard Agriculture dara tieši to — apvieno augsnes, satelītu un tehnikas datus, lai jūs varētu plānot gudrāk, precīzi pielietot un pārliecinoši izmērīt atdevi. Izpētīsim darbplūsmas, kas ļauj jūsu datiem darboties visas sezonas garumā. Lai iegūtu vairāk informācijas, apmeklējiet mūsu… lauka potenciāla un ražas datu analīzes lapa.

GeoPard agronomiskajai plānošanai

GeoPard Lauka potenciāls kartes pret ražas datiem

GeoPard Field Potential ir jūsu sākums precīzajā lauksaimniecībā

Ieejot agronomiskās plānošanas pasaulē, GeoPard piedāvā vairāk nekā tikai datus. Tas pārvērš jūsu lauka atziņas par praktiski īstenojamām stratēģijām.

Amatniecības pārvaldības zonas

Radīšana vadības zonas ir ļoti svarīgi. Izmantojot GeoPard, varat izmantot dažādus datu slāņus, lai uzzīmētu precīzas zonas. Tas nozīmē, ka varat koncentrēt savus resursus tieši tur, kur tie ir nepieciešami. Piemēram, izmantojot augsnes tipu un kultūraugu veselības datus, jūs precīzi zināsiet, kur palielināt vai samazināt ieguldījumus. Tādā veidā jūs ne tikai ietaupīsiet izmaksas, bet arī palielināsiet produktivitāti.

Iedomājieties lauksaimnieku, kurš izmanto satelītu un augsnes datus, lai izveidotu zonas. Viņš pamana, ka kādam zemes gabalam nepieciešams vairāk barības vielu. Ar GeoPard palīdzību viņš pielāgo savu plānu, izmanto pareizo daudzumu un vēro, kā kultūraugi plaukst. Šī precīzā pielietošana ir veids, kā datus pārvērst ražā. Vai vēlaties uzzināt vairāk par apsaimniekošanas zonu izveidi? Apskatiet mūsu... detalizēts ceļvedis.

Precīzās lauksaimniecības programmatūras rīki

GeoPard rīki piedāvā vairāk nekā tikai datu apkopošanu. Tie sniedz visaptverošu ieskatu jūsu saimniecības stāvoklī. Sākot ar satelītattēliem un beidzot ar augsnes testiem, viss ir jūsu rīcībā. Šie rīki palīdz efektīvi plānot, nodrošinot, ka katra sēkla, katra ūdens piliens un katra mēslojuma unce tiek izmantota saprātīgi.

Apsveriet ietekmi: lietotājs var samazināt izejvielu izšķērdēšanu līdz pat 30%. Tie ir reāli ietaupījumi un reāla ietekme uz jūsu peļņu. Turklāt jūs palīdzat videi, samazinot noteci un pārmērīgu mēslošanas līdzekļu lietošanu. Vai esat gatavs nākamajam solim? Izpētiet, kā šie rīki var revolucionizēt jūsu saimniecības pārvaldību mūsu… programmatūras rīku pārskats.

Sezonas uzraudzība ar GeoPard

Kad plāns ir izstrādāts, sezonas laikā veiktā uzraudzība palīdz nodrošināt, ka viss notiek pēc plāna. GeoPard piedāvā intuitīvus rīkus ieskatu iegūšanai reāllaikā.

NDVI satelītattēlu izmantošana

NDVI satelītattēli ir revolucionārs risinājums. Novērtējot veģetācijas veselību, jūs varat pamanīt problēmas, pirms tās kļūst par dārgām problēmām. Iztēlojieties: jūs pamanāt lauka daļu ar NDVI vērtību samazināšanos. Ar GeoPard jūs identificējat kaitēkļu problēmu un nekavējoties to novēršat, glābjot savu ražu.

Šie attēli tiek atjaunināti ik pēc dažām dienām, sniedzot svaigu ieskatu jūsu laukos. Šī biežums nozīmē, ka jūs nekad neesat neziņā par to, kas notiek jūsu saimniecībā. Esot informētam, jūs savlaicīgi pieņemat lēmumus, kas var ietaupīt naudu un palielināt ražu. Lai uzzinātu vairāk par NDVI, iedziļinieties mūsu… satelītu novērošanas apmācības.

Ražas uzraudzība ar ražas datiem

Novērošana neapstājas pie satelītiem. Ienesīguma dati piedāvā vēl vienu ieskatu līmeni. Izmantojiet to, lai izsekotu sniegumu un veiktu korekcijas. Iedomājieties, ka atklājat, ka konkrēta sēklu šķirne pārspēj citas. Jūs varat mainīt savu stratēģiju, lai koncentrētos uz to, kas darbojas vislabāk.

Ar GeoPard jūs varat salīdzināt ražu gadu no gada, nosakot ilgtermiņa tendences un pieņemot pamatotus lēmumus. Šis detalizācijas līmenis ir tas, kas atšķir veiksmīgas saimniecības. Vai vēlaties maksimāli palielināt ražas datus? Apmeklējiet mūsu analītikas pamācības.

Pēcsezonas ieguldījumu atdeves analīze

Visbeidzot, pēcsezonas analīze visu sasaista kopā. Tieši šeit stratēģija satiekas ar rezultātiem, un GeoPard izceļas ar skaidru ieskatu sniegšanu.

Mainīgas likmes lietojumprogrammu pārbaude

Jūsu novērtēšana mainīgas likmes pielietojumi (VRA) palīdz saprast, kas izdevās un kas ne. GeoPard nodrošina detalizētas kartes un pārskatus, lai pārskatītu lietošanas efektivitāti. Vai mainīgās mēslojuma devas ietekmēja ražu, kā paredzēts? Jums būs dati, lai par to pārliecinātos.

Šī analīze nav tikai par mācīšanos; tā ir par to, kā nākamajā sezonā pilnveidoties. Izprotot savu VRA lēmumu ietekmi, jūs uzlabojat nākotnes rezultātus. Lai redzētu, kā citi ir guvuši labumu, skatiet šo. VRA lietošanas gadījums.

John Deere operāciju centra integrēšana

GeoPard integrācija ar John Deere operāciju centrs piedāvā netraucētu datu plūsmu. Šī integrācija nozīmē, ka varat piekļūt visiem saimniecības datiem vienuviet, vienkāršojot pārvaldības uzdevumus. Iztēlojieties savu darbību pārvaldību ar vieglumu, pateicoties sinhronizētiem datiem.

Integrācija atbalsta uz datiem balstītus lēmumus, uzlabojot efektivitāti un palielinot jūsu ieguldījumu atdevi (ROI). Kad viss ir savienots, jūs esat labāk sagatavots izaicinājumu risināšanai un iespēju izmantošanai. Uzziniet vairāk par šo jaudīgo integrāciju mūsu… John Deere operāciju centra pārskats.

Izmantojot GeoPard visaptverošo rīku komplektu, jūs pārveidojat savu pieeju lauksaimniecībai. Sākot no plānošanas līdz pēcsezonas analīzei, katrs posms tiek uzlabots, nodrošinot, ka jūs maksimāli izmantojat savus laukus. Negaidiet, lai maksimāli palielinātu savas saimniecības potenciālu — sāciet lietot GeoPard jau šodien!

Uzziniet, kā precīzi dati var atklāt jūsu saimniecības slēptās problēmas.

Automātiskās lauka robežu noteikšanas modelis precīzijas lauksaimniecībai no GeoPard

Publicēts dementievgeopard

GeoPard ir veiksmīgi pabeiguši automatizēta lauka robežu noteikšanas modeļa izstrādi, izmantojot vairāku gadu satelītattēlus, precīzu mākoņu un ēnu noteikšanu, kā arī uzlabotus patentētus algoritmus, tostarp dziļos neironu tīklus.

GeoPard lauka noteikšanas modelis ir sasniedzis vismodernāko precizitāti 0,975 uz krustošanās pār savienību (IoU) metrikas, apstiprināts dažādos reģionos un kultūraugu veidos visā pasaulē.

Apskatiet šos attēlus, lai redzētu rezultātus Vācijā (vidējais lauka lielums ir 7 hektāri):

1. — Neapstrādāts Sentinel-2 attēls

1. — Neapstrādāts Sentinel-2 attēls

3. — Segmentētas lauka robežas

2. — GeoPard īpaši augstas izšķirtspējas Sentinel-2 attēls (1 metra izšķirtspēja)

2 — GeoPard īpaši augstas izšķirtspējas Sentinel-2 attēls

3. — segmentētas lauka robežas, 0.975 Krustpunkta pār savienību (IoU) precizitātes rādītājs, vairākos starptautiskos reģionos un kultūraugu veidos.

Integrācija mūsu API un GeoPard lietojumprogrammā būs pieejama drīzumā. Šī automatizētā un izmaksu ziņā efektīvā metode palīdz prognozēt ražu, sniedz labumu valdības organizācijām un palīdz lieliem zemes īpašniekiem, kuriem bieži vien ir jāatjaunina lauku robežas starp sezonām.

GeoPard pieeja izmanto Daudzgadīgu kultūraugu veģetācijas tendences izmantojot daudzfaktoru analīzi un augseku.

 

Modelis ir pieejams, izmantojot GeoPard API pēc principa “maksā, kad izmanto”, piedāvājot elastību bez nepieciešamības iegādāties dārgus abonementus.

 

Kas ir lauka robežu noteikšana?

Lauku robežu noteikšana attiecas uz lauksaimniecības lauku vai zemes gabalu robežu identificēšanas un kartēšanas procesu. Tas ietver dažādu metožu un datu avotu izmantošanu, lai noteiktu atsevišķu lauku vai lauksaimniecības zemes gabalu robežas.

Tradicionāli lauku robežas manuāli noteica lauksaimnieki vai zemes īpašnieki, pamatojoties uz savām zināšanām un novērojumiem.

Tomēr, attīstoties tehnoloģijām, jo īpaši tālizpētes un ģeogrāfiskās informācijas sistēmu (ĢIS) jomā, automatizētas un daļēji automatizētas metodes ir kļuvušas arvien izplatītākas.

Viena izplatīta pieeja ir satelītu vai aerofotoattēlu analīze. Augstas izšķirtspējas attēli, kas uzņemti ar satelītiem vai lidmašīnām, var sniegt detalizētu informāciju par ainavu, tostarp robežām starp dažādiem zemes gabaliem.

Šiem attēliem var pielietot attēlu apstrādes algoritmus, lai noteiktu atšķirīgas pazīmes, piemēram, izmaiņas veģetācijas tipā, krāsā, tekstūrā vai rakstos, kas norāda uz lauka robežu klātbūtni.

Cita metode ietver LiDAR (gaismas noteikšanas un diapazona) datu izmantošanu, kas izmanto lāzera starus, lai mērītu attālumu starp sensoru un Zemes virsmu.

LiDAR dati var sniegt detalizētu informāciju par augstumu un topogrāfisko informāciju, ļaujot identificēt nelielas reljefa variācijas, kas var atbilst lauka robežām.

Turklāt ģeogrāfiskās informācijas sistēmām (ĢIS) ir izšķiroša loma lauku robežu noteikšanā.

ĢIS programmatūra ļauj integrēt un analizēt dažādus datu slāņus, tostarp satelītattēlus, topogrāfiskās kartes, zemes īpašumtiesību reģistrus un citu atbilstošu informāciju. Apvienojot šos datu avotus, ĢIS var palīdzēt lauku robežu interpretācijā un identificēšanā.

Precīza lauka norobežošana ir būtiska vairāku iemeslu dēļ. Tā atvieglo lauksaimniecības resursu labāku pārvaldību, ļauj izmantot precīzās lauksaimniecības metodes un atbalsta tādu lauksaimniecības prakšu kā apūdeņošana, mēslošana un kaitēkļu apkarošana plānošanu un ieviešanu.

Precīzi lauka robežu dati palīdz arī zemes administrēšanā, zemes izmantošanas plānošanā un lauksaimniecības noteikumu ievērošanā.

Kā tas ir noderīgi?

Tam ir izšķiroša nozīme lauksaimniecībā un zemes apsaimniekošanā, sniedzot vairākas priekšrocības un nozīmi, ko apstiprina pierādījumi un globāli skaitļi. Šeit ir daži galvenie punkti:

1. Precīzā lauksaimniecība: Precīzas lauka robežas palīdz ieviest precīzās lauksaimniecības metodes, kur resursi, piemēram, ūdens, mēslošanas līdzekļi un pesticīdi, tiek precīzi novirzīti konkrētām lauka zonām.

Saskaņā ar Pasaules Bankas ziņojumu, precīzās lauksaimniecības tehnoloģijām ir potenciāls palielināt kultūraugu ražu par 20% un samazināt izejvielu izmaksas par 10–20%.

2. Efektīva resursu pārvaldība: Tas ļauj lauksaimniekiem labāk pārvaldīt resursus, optimizējot apūdeņošanas sistēmas, pielāgojot mēslošanas praksi un uzraugot kultūraugu veselību. Šī precizitāte samazina resursu izšķērdēšanu un ietekmi uz vidi.

Pārtikas un lauksaimniecības organizācija (FAO) lēš, ka precīzās lauksaimniecības prakse var samazināt ūdens patēriņu par 20-50%, mēslošanas līdzekļu patēriņu par 10-20% un pesticīdu lietošanu par 20-30%.

3. Zemes izmantošanas plānošana: Precīzi lauka robežu dati ir būtiski zemes izmantošanas plānošanai, nodrošinot pieejamās lauksaimniecības zemes efektīvu izmantošanu. Tas ļauj politikas veidotājiem un zemes apsaimniekotājiem pieņemt pamatotus lēmumus par zemes piešķiršanu, augseku un zonējumu.

Tas var palielināt lauksaimniecības produktivitāti un uzlabot pārtikas nodrošinājumu. Pētījumā, kas publicēts žurnālā "Soil and Water Conservation", konstatēts, ka efektīva zemes izmantošanas plānošana varētu palielināt globālo pārtikas ražošanu par 20-67%.

4. Lauksaimniecības subsīdijas un apdrošināšana: Daudzas valstis nodrošina lauksaimniecības subsīdijas un apdrošināšanas programmas, kuru pamatā ir lauku robežas. Precīza robežu noteikšana palīdz noteikt atbilstīgās zemes platības, nodrošināt subsīdiju taisnīgu sadali un precīzi aprēķināt apdrošināšanas prēmijas.

Piemēram, Eiropas Savienības kopējā lauksaimniecības politika (KLP) balstās uz precīzām lauku robežām subsīdiju aprēķināšanai un atbilstības uzraudzībai.

5. Zemes pārvalde un juridiskās robežas: Lauku robežu noteikšana lauksaimniecībā ir ļoti svarīga zemes administrēšanai, īpašuma tiesībām un zemes strīdu risināšanai. Precīzas lauku robežu kartes palīdz noteikt juridisko īpašumtiesības, atbalsta zemes reģistrācijas sistēmas un veicina pārredzamus zemes darījumus.

Pasaules Banka lēš, ka tikai 30% pasaules iedzīvotājiem ir juridiski dokumentētas tiesības uz savu zemi, kas uzsver uzticamu lauku robežu datu nozīmi drošas zemes īpašumtiesību nodrošināšanā.

6. Atbilstība un vides ilgtspējība: Precīzas lauka robežas palīdz atbilstības uzraudzībā, nodrošinot vides noteikumu un ilgtspējīgas lauksaimniecības prakses ievērošanu.

Tas palīdz noteikt buferzonas, aizsargājamās teritorijas un teritorijas, kas ir pakļautas erozijai vai ūdens piesārņojumam, ļaujot lauksaimniekiem veikt atbilstošus pasākumus. Atbilstība vides standartiem veicina ilgtspējību un samazina negatīvo ietekmi uz ekosistēmām.

Saskaņā ar FAO datiem, ilgtspējīgas lauksaimniecības prakse var samazināt siltumnīcefekta gāzu emisijas līdz pat 6 miljardiem tonnu gadā.

Šie punkti ilustrē tā lietderību un nozīmi lauksaimniecībā un zemes apsaimniekošanā. Iesniegtie pierādījumi un globālie skaitļi apstiprina tā pozitīvo ietekmi uz resursu efektīvu izmantošanu, zemes izmantošanas plānošanu, tiesisko regulējumu, vides ilgtspējību un kopējo lauksaimniecības produktivitāti.

Rezumējot, lauku robežu noteikšana lauksaimniecībā ir lauksaimniecības lauku vai zemes gabalu robežu noteikšanas un kartēšanas process. Tas balstās uz dažādām metodēm, piemēram, satelītattēlu analīzi, LiDAR datiem un ĢIS, lai precīzi definētu un norobežotu šīs robežas, nodrošinot efektīvu zemes apsaimniekošanu un lauksaimniecības praksi.

Veģetācijas indeksi un hlorofila saturs

Publicēts dementievgeopard

GeoPard paplašina atbalstīto ar hlorofilu saistīto veģetācijas indeksu saimi ar

  • Vainagaugu hlorofila satura indekss (CCCI)
  • Modificētais hlorofila absorbcijas koeficienta indekss (MCARI)
  • Transformētā hlorofila absorbcijas atstarošanas indekss (TCARI)
  • MCARI/OSAVI attiecība
  • TCARI/OSAVI attiecība

Tie palīdz izprast pašreizējo kultūraugu attīstības stadiju, tostarp

  • to apgabalu noteikšana, kuriem ir nepieciešams uzturvielu daudzums,
  • slāpekļa atdalīšanas novērtējums,
  • potenciālās ražas novērtējums,

Un iegūtās atziņas tiek izmantotas precīzu slāpekļa mainīgas devas pielietojuma karšu izveidei.

Lasīt vairākKurš indekss ir vislabāk izmantot precīzās lauksaimniecības tehnikā

Lasīt vairāk: GeoPard veģetācijas indeksi

Veģetācijas indeksi un hlorofila satursLapu lapotnes hlorofila satura indekss (CCCI) salīdzinājumā ar modificētā hlorofila absorbcijas attiecības indeksu (MCARI) salīdzinājumā ar pārveidotā hlorofila absorbcijas atstarošanas indeksu (TCARI) salīdzinājumā ar MCARI/OSAVI attiecību

Kas ir veģetācijas indeksi?

Veģetācijas indeksi ir skaitliskas vērtības, kas iegūtas no attālināti iegūtiem spektrālajiem datiem, piemēram, satelīta vai aerofotoattēliem, lai kvantitatīvi noteiktu augu valsts blīvumu, veselību un izplatību uz Zemes virsmas.

Tos parasti izmanto tālizpētē, lauksaimniecībā, vides monitoringā un zemes apsaimniekošanā, lai novērtētu un uzraudzītu veģetācijas augšanu, produktivitāti un veselību.

Šie indeksi tiek aprēķināti, izmantojot dažādu gaismas viļņu garumu atstarošanas vērtības, jo īpaši sarkanajā, tuvajā infrasarkanajā (NIR) un dažreiz citās joslās.

Veģetācijas atstarošanas īpašības mainās atkarībā no gaismas viļņa garuma, ļaujot atšķirt veģetāciju no citiem zemes seguma veidiem.

Veģetācijai parasti ir spēcīga absorbcija sarkanajā apgabalā un augsta atstarošanas spēja tuvā infrasarkanā (NIR) apgabalā hlorofila un šūnu struktūras īpašību dēļ.

Daži plaši izmantotie veģetācijas indeksi ietver:

  • Normalizēts diferenciālais veģetācijas indekss (NDVI)Tas ir vispopulārākais un visplašāk izmantotais veģetācijas indekss, kas tiek aprēķināts kā (NIR – sarkanais) / (NIR + sarkanais). NDVI vērtības svārstās no -1 līdz 1, un augstākas vērtības norāda uz veselīgāku un blīvāku veģetāciju.
  • Uzlabotais veģetācijas indekss (EVI)Šis indekss uzlabo NDVI, samazinot atmosfēras un augsnes troksni, kā arī koriģējot koku lapotnes fona signālus. Tas izmanto papildu joslas, piemēram, zilo krāsu, un ietver koeficientus, lai mazinātu šos efektus.
  • Augsnes koriģētais veģetācijas indekss (SAVI): SAVI ir izstrādāts, lai samazinātu augsnes spilgtuma ietekmi uz veģetācijas indeksu. Tas ievieš augsnes spilgtuma korekcijas koeficientu, kas ļauj precīzāk novērtēt veģetāciju apgabalos ar skraju vai zemu veģetācijas segumu.
  • Zaļsarkanā veģetācijas indekss (GRVI)GRVI ir vēl viens vienkāršs attiecības indekss, kas izmanto zaļās un sarkanās joslas, lai novērtētu veģetācijas veselību. To aprēķina kā (zaļā – sarkanā) / (zaļā + sarkanā).

Šos indeksus, cita starpā, izmanto pētnieki, zemes apsaimniekotāji un politikas veidotāji, lai pieņemtu pamatotus lēmumus par zemes izmantošanu, lauksaimniecību, mežsaimniecību, dabas resursu pārvaldību un vides monitoringu.

Normalizētais mitruma indekss

Publicēts dementievgeopard

Skaits GeoPard atbalstītie veģetācijas indeksi nepārtraukti aug. GeoPard komanda ievieš normalizēto mitruma starpības indeksu (NDMI). Indekss nosaka veģetācijas ūdens saturu un normalizēto mitruma starpības indeksu (NDWI). Tas ir noderīgi, lai atrastu vietas ar esošiem ūdens stress augos.

Zemākas NDMI vērtības iezīmē vietas, kur augi ir pakļauti stresam nepietiekama mitruma dēļ.
No otras puses, zemākas normalizētās starpības ūdens indeksa vērtības pēc veģetācijas maksimuma izceļ vietas, kas kļūst gatavs ražas novākšanai pirmais.

Veģetācijas relatīvā ūdens satura atšķirība starp diviem satelītattēliem (šajā gadījumā Sentinel-2 zvaigznāju)

Veģetācijas relatīvā ūdens satura atšķirība starp diviem satelītattēliem (šajā gadījumā Sentinel-2 zvaigznāju)

Turpmākajos ekrānuzņēmumos var atrast NDMI zonas, kas ģenerētas, pamatojoties uz 19. jūnija (veģetācijas maksimuma) un 6. jūlija satelītattēliem, un vienādojumu karti, kas attēlo NDMI starpību.

Normalizēts mitruma indeksa starpības aprēķins uz Planet/Sentinel-2/Landsat attēlaNDMI aprēķināts uz planētas virsmas / Sentinel-2 / Landsat attēls

Kas ir mitruma indekss?

Tas ir mērījums vai aprēķins, ko izmanto, lai novērtētu mitruma saturu vai pieejamību noteiktā apgabalā vai reģionā. To parasti iegūst no dažādiem vides faktoriem, piemēram, nokrišņiem, iztvaikošanas, augsnes īpašībām un veģetācijas seguma.

Tas sniedz relatīvu norādi par apgabala mitrumu vai sausumu, palīdzot noteikt iespējamu ūdens trūkumu vai sausuma apstākļus.

Tas ir vērtīgs instruments ūdens resursu uzraudzībai un pārvaldībai, lauksaimniecības plānošanai un konkrēta reģiona ekoloģisko apstākļu izpratnei.

Kas ir normalizētais mitruma indeksa starpība?

Normalizētais mitruma starpības indekss (NDMI) ir veģetācijas indekss, kas iegūts no tālizpētes datiem, lai novērtētu un uzraudzītu veģetācijas mitruma saturu. Tāpat kā citi veģetācijas indeksi, tas tiek aprēķināts, izmantojot spektrālās atstarošanas vērtības no satelīta vai aerofotoattēliem.

Tas ir īpaši noderīgi augu ūdens stresa uzraudzībā, sausuma apstākļu novērtēšanā, ugunsgrēku riska aprēķināšanā un klimata pārmaiņu ietekmes uz veģetāciju izpētē.

To aprēķina, izmantojot tuvā infrasarkanā (NIR) un īsviļņu infrasarkanā (SWIR) diapazona diapazonus, kas ir jutīgi pret mitruma saturu veģetācijā. NDMI formula ir:

NDMI = (tuvākais starojums – SWIR) / (tuvākais starojums + SWIR)

NDWI vērtības parasti svārstās no -1 līdz 1, kur augstākas vērtības norāda uz augstāku veģetācijas mitruma saturu, bet zemākas vērtības - uz zemāku mitruma saturu vai ūdens stresu veģetācijā. Negatīvas NDMI vērtības var būt saistītas ar apgabaliem bez veģetācijas vai apgabaliem ar ļoti zemu mitruma saturu.

Kas ir NDWI?

NDWI jeb normalizēts diferenciālais ūdens indekss ir tālizpētes indekss, ko izmanto, lai kvantitatīvi noteiktu un novērtētu ūdens saturu vai ar ūdeni saistītas iezīmes veģetācijā vai ainavās.

To aprēķina, analizējot tuvā infrasarkanā un zaļās gaismas joslu atstarošanos no satelīta vai aerofotoattēliem. Tas ir īpaši noderīgi ūdenstilpņu identificēšanai, ūdens pieejamības izmaiņu uzraudzībai un veģetācijas veselības novērtēšanai.

Salīdzinot dažādu viļņu garumu absorbciju un atstarošanos, tas sniedz vērtīgu informāciju tādām lietojumprogrammām kā sausuma monitorings, hidroloģiskā analīze un ekosistēmu pārvaldība.

NDMI vizualizācija, lai noteiktu normalizēto ūdens indeksa starpību

NDMI vizualizācija ietver satelīta vai aerofotoattēlu apstrādi, NDMI vērtību aprēķināšanu un rezultātu attēlošanu krāsu kodētā kartē vai attēlā. Tālāk ir norādītas vispārīgās NDMI vizualizācijas darbības.

  • Iegūstiet satelīta vai aerofotoattēlus: Iegūstiet multispektrālus attēlus no satelīta vai gaisa platformas, piemēram, Landsat, Sentinel vai MODIS. Pārliecinieties, vai attēlos ir iekļautas nepieciešamās joslas: tuvais infrasarkanais (NIR) un īsviļņu infrasarkanais (SWIR).
  • Attēlu iepriekšēja apstrāde: Atkarībā no datu avota, iespējams, būs jāveic attēlu iepriekšēja apstrāde, lai labotu atmosfēras, ģeometriskos un radiometriskos kropļojumus. Pārveidojiet attēlā esošos digitālos skaitļus (DN) spektrālās atstarošanas vērtībās.
  • Aprēķiniet NDMI: Katram attēla pikselim izmantojiet NIR un SWIR atstarošanas vērtības, lai aprēķinātu NDMI, izmantojot formulu: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Krāsu kartēšana: Piešķiriet NDMI vērtībām krāsu paleti. Parasti tiek izmantota nepārtraukta krāsu skala, sākot no vienas krāsas (piemēram, sarkanas) zemām NDMI vērtībām (norāda zemu mitruma saturu) līdz citai krāsai (piemēram, zaļai) augstām NDMI vērtībām (norāda augstu mitruma saturu). Krāsu kartes izveidei varat izmantot tādu programmatūru kā QGIS, ArcGIS vai programmēšanas bibliotēkas, piemēram, Python Rasterio un Matplotlib.
  • Vizualizējiet NDMI karti: Izmantojot ĢIS programmatūru, programmēšanas bibliotēku vai tiešsaistes platformu, attēlojiet NDMI karti vai attēlu. Tas ļaus analizēt veģetācijas mitruma satura telpisko sadalījumu un noteikt ūdens stresa vai augsta mitruma zonas.
  • Interpretācija un analīze: Izmantojiet NDWI vizualizāciju, lai novērtētu veģetācijas veselību, uzraudzītu sausuma apstākļus vai novērtētu ugunsgrēku risku. Varat arī salīdzināt normalizētās diferenciālā ūdens indeksa kartes no dažādiem laika periodiem, lai analizētu veģetācijas mitruma satura izmaiņas laika gaitā.

Atcerieties, ka dažādiem programmatūras rīkiem vai programmēšanas bibliotēkām var būt nedaudz atšķirīgas darbplūsmas, taču kopējais process būs līdzīgs. Turklāt varat pārklāt citus datu slāņus, piemēram, zemes izmantošanu, augstumu vai administratīvās robežas, lai uzlabotu analīzi un labāk izprastu attiecības starp veģetācijas mitruma saturu un citiem faktoriem. 

Automatizēta lauku izlūkošana, apvienojot datu slāņus

Publicēts dementievgeopard

GeoPard mums ir modulis, kas paredzēts Automātiski izveidojiet kultūraugu datu izpētes zonas izmantojot elastīgu biznesa un agronomiskās loģikas konfigurāciju.

Tas ļauj kontrolēt milzīgu lauku skaitu un veikt izlūkošanu tikai ārkārtas situācijās.

Biznesa/agronomiskā loģika varētu būt elastīga. Šajā piemērā uzdevumi tiek izveidoti apgabalos, kur jaunākajos satelītattēlos ir redzamas zonas ar augstu vēsturisko lauka potenciālu un zema veģetācija.

Cita lietošanas gadījuma piemērs: Zemas ražas zona (no ražas faila), kas krustojas ar zema pH zonām – lai pielāgotu kaļķa auglības līmeni.

 

Automatizētas kultūraugu datu izpētes zonas ar datu slāņu krustpunktu
Augstas vēsturiskās lauka produktivitātes zonas, kas krustojas ar jaunāko Planet attēla zemas veģetācijas zonām -> Izlūkošanas uzdevumi tiek izveidoti automātiski programmā GeoPard

Ražas tirdzniecības uzņēmumiem un datu modelētājiem vēsturiski stabilāko un augstas ražas zonu krustošanās varētu būt labs rādītājs ražas prognožu ekstrapolēšanai.

Ja esat lauksaimnieks, agronoms vai precīzās lauksaimniecības speciālists, jūs zināt, cik svarīga ir kultūraugu datu izpēte. Tas ir svarīgi, lai uzraudzītu jūsu kultūraugu veselību un identificētu visas iespējamās problēmas, pirms tās kļūst par nopietnām problēmām.

Tomēr tradicionālā kultūraugu izlūkošana var būt laikietilpīga un darbietilpīga. Tieši šeit noder automatizēti izlūkošanas uzdevumi.

GeoPard ir revolucionāra automatizēta precīzās lauksaimniecības programmatūra, kas izmanto uzlabotus algoritmus un satelītattēlus, lai automātiski uzraudzītu jūsu kultūraugus. Ar GeoPard jūs varat viegli iestatīt automatizētus izlūkošanas uzdevumus, kas brīdinās jūs par jebkādām iespējamām problēmām, piemēram, kaitēkļiem, slimībām vai barības vielu trūkumu.

Viena no galvenajām automatizētu izlūkošanas uzdevumu izmantošanas priekšrocībām ir spēja ātri un precīzi identificēt problēmas jūsu kultūraugos. GeoPard izmanto uzlabotus algoritmus, lai analizētu jūsu lauku satelītattēlus, atklājot pat vismazākās izmaiņas jūsu kultūraugos.

Tas nozīmē, ka jūs varat ātri identificēt visas iespējamās problēmas un veikt pasākumus, lai tās novērstu, pirms tās kļūst nopietnākas.

Vēl viena automatizētu izlūkošanas uzdevumu priekšrocība ir iespēja regulāri uzraudzīt kultūraugus. Ar tradicionālo izlūkošanu var būt grūti regulāri apmeklēt laukus un pārbaudīt, vai nav potenciālu problēmu.

Taču ar GeoPard jūs varat iestatīt automatizētus uzdevumus, kas katru dienu vai katru nedēļu uzraudzīs jūsu kultūraugus, sniedzot jums visaptverošāku priekšstatu par to veselību.

GeoPard automatizētie izlūkošanas uzdevumi ir arī pielāgojami, ļaujot tos pielāgot jūsu īpašajām vajadzībām. Varat iestatīt uzdevumus konkrētu problēmu, piemēram, kaitēkļu vai slimību, uzraudzībai vai arī iestatīt uzdevumus konkrētu lauka zonu uzraudzībai. Tas nozīmē, ka varat iegūt nepieciešamo informāciju, lai pieņemtu pamatotus lēmumus par savām kultūrām.

Papildus automatizētajiem izlūkošanas uzdevumiem GeoPard piedāvā arī virkni citu funkciju, kas var palīdzēt pārvaldīt precīzās lauksaimniecības darbības. GeoPard var izmantot, lai plānotu sēšanu un mēslošanu, uzraudzītu augsnes mitruma līmeni un izsekotu ražu.

Kopumā GeoPard automatizētie izlūkošanas uzdevumi ir spēcīgs instruments lauksaimniekiem, agronomiem un precīzās lauksaimniecības speciālistiem. Ar GeoPard jūs varat ātri un vienkārši uzraudzīt savas kultūras un identificēt potenciālas problēmas, palīdzot jums pieņemt labākus lēmumus par savu darbību.

Kas ir kultūraugu izlūkošana?

Kultūraugu izlūkošana ir lauksaimniecības prakse, kas ietver sistemātisku kultūraugu pārbaudi un uzraudzību, lai novērtētu to veselību, augšanu un iespējamās problēmas. Tā parasti ietver fizisku pastaigu pa laukiem vai tādu tehnoloģiju kā dronu vai sensoru izmantošanu datu vākšanai.

Kultūraugu izlūki novēro un vāc informāciju par tādiem faktoriem kā kaitēkļu invāzijas, slimību uzliesmojumi, barības vielu trūkums un nezāļu spiediens.

Šie dati palīdz lauksaimniekiem pieņemt pamatotus lēmumus par kultūraugu apsaimniekošanu, piemēram, mērķtiecīgas apstrādes ieviešanu, mēslošanas līdzekļu lietošanas pielāgošanu vai kaitēkļu apkarošanas stratēģiju ieviešanu. Tam ir izšķiroša nozīme kultūraugu ražas palielināšanā un vispārējās kultūraugu veselības nodrošināšanā.

Kas ir automatizēta kultūraugu datu izpēte?

Automatizēta kultūraugu izlūkošana attiecas uz modernāko tehnoloģiju, tostarp robotikas, bezpilota lidaparātu (UAV), dažādu sensoru un mākslīgā intelekta (MI), izmantošanu, lai novērotu un novērtētu kultūraugu veselību un attīstību lauksaimniecības vidē.

Mērķis ir uzlabot efektivitāti, samazināt izmaksas un racionalizēt kultūraugu apsaimniekošanu, automatizējot uzdevumus, ko tradicionāli veic cilvēku kultūraugu izlūki.

Automatizētas kultūraugu datu izpētes process ietver vairākus posmus, piemēram:

  • Datu vākšana: Bezpilota lidaparāti (UAV) vai sauszemes roboti, kas aprīkoti ar dažādiem sensoriem (piemēram, kamerām, multispektrāliem sensoriem, LIDAR), iegūst informāciju par kultūraugu stāvokli, tostarp augu veselību, kaitēkļu un slimību sastopamību, augsnes īpašībām un barības vielu koncentrāciju.
  • Datu analīzeApkopotie dati pēc tam tiek apstrādāti un pārbaudīti, izmantojot mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanās algoritmus, lai atklātu modeļus, neatbilstības un tendences, kas saistītas ar kultūraugu veselību un attīstību.
  • Lēmumu pieņemšana: Datu analīzes rezultātus var izmantot, lai pieņemtu pamatotus lēmumus par kultūraugu apsaimniekošanu, tostarp optimizējot laistīšanu, mēslošanu, kaitēkļu apkarošanu un citas intervences.
  • Rīcība: Lauksaimnieki var īstenot mērķtiecīgus pasākumus, pamatojoties uz automatizētas kultūraugu uzraudzības rezultātā iegūtajām zināšanām, lai risinātu konkrētas problēmas laukā, piemēram, pesticīdus vai barības vielas lietot tikai tur, kur tas nepieciešams, tādējādi samazinot atkritumus un ietekmi uz vidi.

Nodrošinot lauksaimniekiem precīzus datus reāllaikā, tas var ievērojami uzlabot lauksaimniecības produktivitāti un ilgtspējību, ļaujot pieņemt labākus lēmumus un ieviest precīzākas pārvaldības metodes.

Kā noteikt skautu zonu?

Kultūraugu datu izpētes zonu noteikšana ietver saimniecības lauka sadalīšanu mazākās, pārvaldāmākās daļās, pamatojoties uz tādiem aspektiem kā augsnes sastāvs, reljefs, vēsturiskie kultūraugu rezultāti vai citi būtiski faktori.

Mērķis ir izveidot vienādas zonas, kas pārstāv līdzīgus apstākļus, nodrošinot mērķtiecīgāku izlūkošanu, novērošanu un apsaimniekošanas praksi. Šeit ir soli pa solim sniegta metode, kā precīzi noteikt kultūraugu izlūkošanas zonu:

  • Apkopojiet vēsturisko informāciju: Apkopojiet datus par iepriekšējo kultūraugu ražu, augsnes analīžu rezultātiem, kaitēkļu un slimību sastopamību un jebkādu citu būtisku informāciju par lauku. Šie dati var palīdzēt atpazīt apgabalus ar salīdzināmiem apstākļiem vai sniegumu.
  • Apsveriet augsnes sastāvu un reljefu: Izpētiet lauka augsnes tipus un reljefu, lai izprastu dabiskās atšķirības. Dažāds augsnes sastāvs un augstuma līmeņi var ietekmēt kultūraugu augšanu, barības vielu uzsūkšanos un ūdens pieejamību, kas savukārt ietekmē kultūraugu veselību.
  • Izmantojiet tālizpētes tehnoloģiju: Izmantojiet satelīta vai dronu attēlus, lai iegūtu papildu informāciju par lauka apstākļiem, piemēram, veģetācijas indeksus, augsnes mitruma līmeni un temperatūras svārstības. Šī informācija var palīdzēt precizēt izpētes zonas, sniedzot visaptverošāku lauka ainu.
  • Ieviest precīzās lauksaimniecības metodes: Izmantojiet precīzās lauksaimniecības programmatūru, lai apstrādātu un analizētu apkopotos datus. Šie rīki var palīdzēt noteikt modeļus un izveidot uz datiem balstītas izpētes zonas, ņemot vērā tādus faktorus kā kultūraugu veselība, augsnes mainīgums un reljefs.
  • Izveidot izlūkošanas zonasPamatojoties uz datu analīzi, sadaliet lauku mazākās, vienādās zonās, kurām ir līdzīgas pazīmes. Šīm zonām jābūt pārvaldāmām pēc lieluma un pielāgotām jūsu darbības īpašajām prasībām.
  • Regulāri atjauniniet un pielāgojiet: Mainoties apstākļiem un kļūstot pieejamiem jauniem datiem, atkārtoti novērtējiet un modificējiet izlūkošanas zonas, lai nodrošinātu to atbilstību un precizitāti. Tas var ietvert zonu atjaunināšanu, pamatojoties uz jauniem ražas datiem, kaitēkļu un slimību gadījumiem vai citiem faktoriem, kas ietekmē kultūraugu produktivitāti.

Tādējādi, precīzi nosakot un izveidojot kultūraugu izpētes zonu, lauksaimnieki var efektīvāk koncentrēt savus uzraudzības centienus un piemērot mērķtiecīgas pārvaldības prakses, kā rezultātā tiek labāk izmantota resursu izmantošana un uzlabota kultūraugu veselība.

Normalizēts diferenciālais veģetācijas indekss (NDVI) atvieglo lauksaimnieku dzīvi

Publicēts dementievgeopard
Normalizētais diferenciālais veģetācijas indekss (NDVI) ir bieži izmantots rādītājs, lai kvantitatīvi noteiktu veģetācijas blīvumu un veselību. Tā vērtības svārstās no -1 līdz 1, kur negatīvas vērtības norāda uz ūdeni vai kailu augsni, vērtības, kas ir tuvu nullei, norāda uz retu veģetāciju, bet augstākas vērtības norāda uz blīvāku un veselīgāku veģetāciju.

Kas ir normalizētais diferenciālais veģetācijas indekss (NDVI)?

Tā ir metode, kas aprēķina variāciju starp veģetācijas uztvertās sarkanās gaismas daudzumu un veģetācijas spēcīgi atstaroto tuvās infrasarkanās gaismas daudzumu. Šīs metodes mērķis ir sniegt kvantitatīvu augu valsts stāvokļa analīzi. Nav tādas situācijas, kurā tās vērtība neietilpst spektrā no -1 līdz +1. Tomēr nav skaidras robežas starp daudzajiem zemes seguma veidiem, ko var atrast. Ja skaitļu summa ir mazāka par nulli, ir diezgan iespējams, ka attiecīgā viela ir ūdens. Ja iegūstat NDVI rādītāju, kas ir diezgan tuvu pozitīvam, pastāv liela iespēja, ka tā ir tikai cieši sakrautu zaļu lapu kopa. Tas jo īpaši attiecas uz gadījumiem, kad lapas ir blīvi sakrautas. Zaļām lapām ir lielāka vērtība nekā sarkanajām lapām, tāpēc tas tā ir. Iedomājieties uz brīdi, ka tas ir ļoti tuvu nullei. Šādā situācijā ir maza iespēja, ka tur joprojām ir kādas lapas, un reģions šajā brīdī varētu pat būt urbanizēts. Normalizētais veģetācijas diferenciālās atšķirības indikators ir indekss, ko analītiķi izmanto šādās jomās: attālā izpēte lielāko daļu laika.

Kāpēc normalizētais diferenciālais veģetācijas indekss ir noderīgs?

Ir daudz dažādu veģetācijas indeksu, un lielākā daļa no tiem ir salīdzināmi viens ar otru. Tomēr tieši šis indekss tiek izmantots visbiežāk un visplašāk, un tam ir arī būtiska priekšrocība – augsta attēlu izšķirtspēja, kas iegūti no satelītu dati.Šādos apstākļos NDVI noteikšanai var izmantot kanālus ar desmit metru izšķirtspēju. Atcerieties, ka viens pikselis ir vienāds ar desmit reiz desmit metriem. No otras puses, indeksa izšķirtspēja, kas izmanto papildu gaismas kanālus, proti, sarkano vecumu, var būt divdesmit metri, kur viens pikselis ir vienāds ar divdesmit reiz divdesmit metriem.

Kā tiek aprēķināts NDVI?

To var noteikt, izmantojot šādu vienkāršu matemātisku procedūru, kas neapstrādātu satelīta informāciju pārveido veģetācijas indeksos. Normalizētā diferenciālā veģetācijas indeksa formula Vienādojums rada vienu reprezentatīvu skaitli un integrē informāciju, kas ir pieejama sarkanajā un tuvā infrasarkanā (NIR) joslās. Lai to izdarītu, tas ņem atstarošanos visā sarkanajā spektra joslā un atņem to no atstarošanās visā NIR joslā. Pēc tam rezultāts tiek dalīts ar kopējo NIR un sarkanā viļņu garuma atstarošanos. NDVI novērtējums nekad nebūs lielāks par pozitīvu un mazāks par negatīvu. Turklāt skaitlis no -1 līdz 0 apzīmē mirušu augu un neorganiskus objektus, piemēram, akmeņus, ceļus un ēkas. Vienlaikus tā vērtības dzīviem augiem var mainīties no 0 līdz 1, kur 1 apzīmē veselīgāko augu un 0 - neveselīgāko augu. Katram attēla pikselim ir iespējams piešķirt vienu vērtību neatkarīgi no tā, vai šis pikselis attēlo vienu lapu vai kviešu lauku, kas aptver 500 akrus.

Kā mēs izmantojam normalizēto diferenciālo veģetācijas indeksu?

Pamatoti, to tagad izmanto vairākās dažādās pētniecības jomās. Piemēram, lauksaimniecības jomā to izmanto precīzās lauksaimniecības un biomasas novērtēšanas mērķiem. To izmanto arī mežsaimnieki, lai novērtētu meža resursus, kā arī lapu platības indeksu (LAI). Turklāt NASA uzskata, ka tas ir uzticams sausuma apstākļu esamības rādītājs. Gan proporcionālais NDVI, gan veģetācijas koncentrācija ir zemāka apgabalos, kur ūdens kalpo kā šķērslis veģetācijas izveidošanai. Tas ir tāpēc, ka ūdens neļauj augu saknēm augt dziļāk augsnē. Tas, tostarp cita veida attālā izpēte, realitātē var tikt izmantots ļoti dažādos veidos.

Ko NDVI var pastāstīt par augiem?

Ir svarīgi labi izprast normalizēto starpību. Veģetācijas indekss ir tikai auga veselības stāvokļa rādītājs un nesniedz nekādu informāciju par noteikta stāvokļa cēloņiem. Veģetācijas indekss drīzāk ir izpausme, nevis tiešs lauka apstākļu atspoguļojums. Apskatīsim trīs NDVI pielietojumus lauka analīzē: Kad sākas jauna sezona Tas ir noderīgi, lai izprastu auga ziemcietību un to, kā tam izdevās izdzīvot.
  • Ja tā vērtība ir mazāka par 0,15, ir diezgan ticams, ka visi augi šajā lauka daļā ir gājuši bojā. Parasti šie skaitļi attiecas uz apstrādātu augsni bez augiem.
  • Vēl viens zema skaitļa piemērs ir 0,15–0,2. Tas varētu liecināt, ka augi sāka gatavoties ziemai agrīnā fenoloģiskajā periodā, pirms augsnes apstrādes stadijas.
  • Rezultāts diapazonā no 0,2 līdz 0,3 ir apmierinošs. Augi, visticamāk, ir sasnieguši aršanas stadiju un atguvuši veģetatīvo stāvokli. 0,3−
  • 0,5 ir pieņemama vērtība. Tomēr ir svarīgi atcerēties, ka augstāki NDVI rādījumi liecina, ka augi pārziemoja vēlākā fenoloģiskajā stadijā. Pieņemsim, ka satelītattēls tika uzņemts pirms veģetācijas atgriešanās normālā stāvoklī. Tādā gadījumā ir svarīgi analizēt teritoriju pēc tam, kad veģetācija turpināja savu normālo formu.
  • Skaitlis, kas lielāks par 0,5, norāda uz anomāliju pēcziemošanas fāzē. Ieteicams pārbaudīt šo lauka zonu.
Rezumējot, ja pamanāt, ka iegūtās vērtības būtiski atšķiras no normas, jums jāpārbauda attiecīgā lauka daļa. Lai vērtības konkrētajā apgabalā tiktu klasificētas kā neparastas, ir nepieciešama liela novirze no normas. Kad sezona ir pusceļā Indeksa izmantošana varētu palīdzēt labāk izprast augu attīstību. Iedomājieties, ka rādījumi ir starp mērenu un augstu (0,5–0,85). Ir ļoti iespējams, ka šajā konkrētajā apgabala daļā pašlaik nav lielu problēmu. Ja indekss saglabājas zemāks nekā tam vajadzētu būt, var būt tādas problēmas kā augsnes ūdens vai barības vielu trūkums. Tomēr jums ir jāveic sava izpēte šajā konkrētajā apgabalā. Mēs ģenerējam mainīgas devas lietošanas (VRA) kartes slāpekļa daudzumu, izmantojot normalizēto diferenciālo veģetācijas indeksu. Mēs identificējam reģionus ar veģetācijas indeksiem, kas svārstās no zema līdz augstam. Pēc tam katram lauksaimniekam ir jānosaka nepieciešamā mēslojuma daudzums. Visefektīvākā slāpekļa lietošanas metode ir šāda:
  • Pieņemsim, ka reģiona veģetācijas indekss ir augsts. Tādā gadījumā ieteicamā mēslojuma deva jāsamazina līdz 10 un 30 procentiem no tipiskās devas.
  • Ja veģetācijas indekss ir aptuveni vidējs, ieteicamā mēslojuma deva jāpalielina līdz 20–25 procentiem no tipiskās devas.
  • Ja veģetācijas indekss ir zems, vispirms jānoskaidro, kāpēc tas tā ir.
Lai rekonstruētu lauku lauksaimniecības raža, mēs arī izmantojam šo indeksu. Ar šiem datiem mēs veidojam kartes, kuras var izmantot kālija un fosfātu mēslošanas līdzekļu mainīgas devas lietošanai. Kad sezona ir beigusies NDVI indekss ir noderīgs rīks, lai noteiktu, vai lauki ir gatavi ražas novākšanai; jo zemāks indekss, jo tuvāk daļa platības tuvojas posmam, kad tā ir gatava ražas novākšanai. Šādā gadījumā ideāla būtu indeksa vērtība, kas zemāka par 0,25. NDVI indekss ir noderīgs rīks, lai noteiktu, vai lauki ir gatavi ražas novākšanai. Sākumā tas ir matemātisks aprēķins, kas tiek veikts pikselis pa pikselim uz attēla, izmantojot ĢIS (ģeogrāfiskās informācijas sistēmas) rīkus. Tas tiek aprēķināts, salīdzinot auga absorbētās un atstarotās sarkanās un tuvās infrasarkanās gaismas daudzumu, un tas mēra auga vispārējo veselības stāvokli. Normalizēto diferenciālo veģetācijas indeksu var izmantot, lai pētītu zemi visā pasaulē, padarot to ideāli piemērotu mērķtiecīgiem lauka pētījumiem un valsts vai globālai veģetācijas uzraudzībai. Izmantojot NDVI, mēs varam iegūt tūlītēju lauku analīzi, ļaujot lauksaimniekiem optimizēt platību ražošanas potenciālu, ierobežot to ietekmi uz vidi un modificēt savas precīzās lauksaimniecības darbības. Turklāt, analizējot to kopā ar citām datu plūsmām, piemēram, par laikapstākļiem, varētu sniegt dziļāku ieskatu atkārtotos sausuma, salu vai plūdu modeļos un to ietekmē veģetāciju.

Biežāk uzdotie jautājumi

1. Ko galvenokārt nosaka ar NDVI? To galvenokārt izmanto, lai noteiktu veģetācijas veselību un blīvumu noteiktā apgabalā. Šo indeksu plaši izmanto lauksaimniecībā, mežsaimniecībā un ekoloģijā, lai uzraudzītu veģetācijas augšanu, novērtētu augu stresa līmeni, identificētu sausuma vai slimību skartās zonas un palīdzētu pieņemt lēmumus par kultūraugu apsaimniekošanu. 2. Kā lasīt NDVI attēlus? Lai lasītu NDVI attēlus, var interpretēt ar indeksa vērtībām saistīto krāsu skalu. Parasti veselīga veģetācija izskatās zaļa, savukārt mazāk veselīga vai reta veģetācija izskatās dzeltena vai sarkana. Tumšāki toņi var norādīt uz apgabaliem ar augstu biomasu, savukārt gaišāki toņi var liecināt par zemāku veģetācijas blīvumu vai kailas augsnes klātbūtni. Izpratne par analizējamās teritorijas kontekstu, piemēram, konkrēto kultūraugu veidu vai vides apstākļiem, var vēl vairāk palīdzēt interpretēt NDVI attēlus un pieņemt pamatotus lēmumus par lauksaimniecības praksi.

Iepazīstieties ar GeoPard mākslīgā intelekta palīguJAUNS

Precīzās lauksaimniecības spriešanas mākslīgais intelekts: tas uzdod pareizos agronomiskos jautājumus, parāda savus matemātiskos aprēķinus un no jūsu datiem izveido pārbaudītas receptes. Jūs apstiprināt katru soli.

Vērojiet, kā domā mākslīgais intelekts →

Lauksaimniecības/kultūru ražas datu uzraudzība un aprēķināšana lauksaimniecībā

Publicēts dementievgeopard

Lauksaimniecībā ražas kartēšana ir metode, kas izmanto GPS datus, lai novērtētu faktorus, tostarp saimniecības/kultūraugu ražu un mitruma līmeni konkrētā laukā. To var saukt arī par ražas monitoringu.

Tas tika izveidots 20. gs. deviņdesmitajos gados un izmantoja GPS un taustāmu sensoru, piemēram, spidometru, kombināciju, lai vienlaikus uzraudzītu saimniecības ražu, graudu elevatora veiktspēju un kombaina ātrumu.

Tikmēr ražas monitori ir būtiska daudzu dažādu vietai specifisku apsaimniekošanas stratēģiju sastāvdaļa. Ražas kartes, kas pazīstamas arī kā ražas monitoru vizuālie un analītiskie rezultāti, iedvesmo inovatīvus pētījumus un var sniegt uzticamas atbildes uz pareizi veiktiem eksperimentiem saimniecībā.

Ražas monitori (pazīstami arī kā ražas mērītāji) mēra saražotās ražas daudzumu. Ražas karšu sniegtā atgriezeniskā saite ļauj noteikt kontrolētu resursu, piemēram, mēslojuma un kaļķa, sēklu un pesticīdu, kā arī māksliniecisku metožu, piemēram, augsnes apstrādes, apūdeņošanas un drenāžas, ietekmi.

Ražas monitors ir visefektīvākais, ja to lieto kopā ar kombainu, kas arī ir aprīkots ar diferenciāli koriģētu globālās pozicionēšanas sistēmas (DGPS) uztvērēju.

Ražas monitora datu sistēma vienlaikus reģistrē ražas, graudu mitruma un atrašanās vietas datus. Tie ir pamata kultūraugu ražas dati, kas nepieciešami ražas karšu izveidei.

Ražas kartē būs iekļautas dažādas krāsas un toņi, un katrs no tiem atspoguļos dažādu produktivitātes vai kultūraugu ražošanas diapazonu. Ražas kartes palīdz iegūt labāku izpratni par ražas mainīguma lielumu un pozīciju laukā.

Jāizpēta augsnes īpašības un citi lauka aspekti, jo pastāv mainīguma modeļi. “Ražas kartes apstiprina atmiņas, kas jums vajadzēja būt” ir frāze, kas ir atkārtota vairākas reizes.

Kas ir raža lauksaimniecībā?

Sēklu vai graudu daudzumu, ko var novākt no konkrētas zemes platības, sauc par ražu. Visizplatītākās mērvienības tās noteikšanai ir kilogrami uz hektāru vai bušeļi uz akru.

Izmantojot tādu rādītāju kā vidējā saimniecības raža uz akru, var pārbaudīt lauksaimnieka lauksaimniecisko ražošanu noteiktā laukā noteiktā laika periodā.

Tā kā tas atspoguļo visu agrāro darbinieku ieguldīto darbu un resursu rezultātu augu audzēšanā savos laukos, to uzskata par, iespējams, vissvarīgāko katra lauksaimnieka kompetences rādītāju.

Pastāvīgu un redzamu novāktās ražas uzskaiti var nodrošināt, izmantojot ražas kartes. No otras puses, ražas mainīgums viena gada laikā nesniedz pietiekamu informāciju, lai noteiktu ilgtermiņa produktivitātes modeļus.

Analīzes procesā jāņem vērā tādi mainīgie lielumi kā augsnes auglība, nokrišņu daudzums un nezāļu spiediens.

Pārliecinieties, ka neapstrādātie kultūraugu ražas dati, kas izmantoti karšu izveidei, ir saglabāti vismaz divās dažādās drošās vietās.

Lai gan iepriekš esat izveidojis karti, sākotnējie dati var būt nepieciešami vēlreiz, ieviešot jaunu pārvaldības un lēmumu pieņemšanas programmatūru vai atjauninot datorsistēmas.

Tā kā kļūs pieejami arvien vairāk gadu dati, būs lielāka pārliecība par mainīgumu radošo faktoru izpratni, un vēsturisko datu vērtība strauji pieaugs.

Ilgtermiņa ražošanas uzskaites izpēte var palīdzēt novērtēt augsnes produktivitāti un dzīvotspēju, kā arī kultūraugu audzēšanā izmantoto kultivēšanas metožu piemērotību.

Pat ja augsnes tipu vai augsnes īpašību atšķirības bieži vien ir ražas atšķirību cēlonis laukā, laika apstākļi parasti būtiski ietekmē mainīgumu.

Pirmie trīs līdz pieci ražas datu vākšanas gadi jāuzskata par ierobežotas nozīmes periodu, jo nebūs apkopots pietiekami daudz informācijas, lai ņemtu vērā laikapstākļu izraisīto ražas mainīgumu.

Kā lauksaimniecībā tiek aprēķināta saimniecības/kultūraugu raža?

Parasti lauksaimnieki pirms ražas novērtēšanas saskaita, cik daudz konkrētas ražas ir novākts noteiktā platībā. Pēc tam novāktajai ražai tiek piešķirts svars, un no šī parauga tiek prognozēta visas saimniecības raža.

Pieņemsim, ka kviešu audzētājs uz vienu kvadrātpēdu iekļuva 30 graudu galviņās, un katrā galviņā bija 24 sēklas. Ja viņi pieņemtu, ka 1000 graudu svars ir 35 grami, tad raža, kas aprēķināta, izmantojot vienkāršo metodi, būtu 30 reizes 24 reizes 35 reizes 0,04356, kas ir vienāds ar 1097 kilogramiem uz akru.

Atkal atcerieties, ka šis aprēķins ir balstīts uz pieņēmumu, ka 1000 graudu svars ir 35 grami. Turklāt, tā kā viens kviešu bušelis sver 27,215 kilogramus, mēs aprēķinājām, ka paredzamā raža būs 40 bušeli uz akru (1097 dalīts ar 27,215).

Termins “raža” var attiekties arī uz auga saražoto sēklu skaitu. Piemēram, ja no viena kviešu grauda iegūtu vēl trīs kviešu graudus, raža būtu 1:3. Termins “lauksaimnieciskā ražošana” dažkārt tiek lietots arī kā sinonīms terminam “saimniecības/ražas raža”.”

Piezīme: Globālajā ekonomikā šie dati ir būtiski, lai noteiktu, vai audzētās kultūras nodrošinās pietiekamu pārtikas daudzumu valsts pārtikas apgādei, dzīvnieku barībai un enerģijas avotiem.

Saimniecības/kultūraugu ražas datu funkcijas

Šeit mēs apspriežam dažas no svarīgākajām lauksaimniecības ražas datu iezīmēm.

Visaptverošākas analīzes

Lai veiktu daudzslāņu analīzi, vispirms ir jāapkopo vairāki datu slāņi vienā kartē un pēc tam jāmeklē saiknes starp dažādiem datu slāņiem.

Izmantojot no satelītattēliem iegūtos veģetācijas indeksus, vajadzētu būt iespējai izveidot kombinētas produktivitātes zonas, topogrāfija, un datus no iekārtām, tostarp ražu, elektriskās īpašības, mitruma līmeni un citus, kā arī agroķīmiskās analīzes rezultātus un 3D kartes.

Automātiska vizualizācija

Lai labāk izprastu lauka mainīgumu un attīstību vadības zonas, neapstrādāts ražas dati vajadzēja pārveidot par vienmērīgi sadalītu gradienta attēlu.

Katru ražas faila raksturlielumu var apskatīt grafiskā veidā, tostarp mitrumu, ražas masu, ražas tilpumu (mitru un sausu), piespiedējspēku, degvielas patēriņu utt.

Kā lauksaimniecībā tiek aprēķināta saimniecības un kultūraugu raža?

Neapstrādātu datu labošana

Unikāls punkts laukā var tikt izlīdzināts (piemēram, strādājot pa daļu no kombinētās hedera, kas ir mazāka par visu tā platumu). Jums vajadzētu būt iespējai pielāgot izolētas zonas un daudzstūrus, vienlaikus ģenerējot saimniecības ražas datus, pamatojoties uz zonām.

Recepšu karšu izveide

Recepšu kartēs ir norādītas ievades devas konkrētām lauka zonām. Šīs kartes tiek iegūtas, izmantojot dažādus telpiskos datus, piemēram, augsnes barības vielu koncentrāciju un vēsturisko ražu.

Noslēguma piezīmes

Ražas mainīgumu ir iespējams ilustrēt tikai ar ražas karšu palīdzību. To precizitāte ir tikpat laba, cik dati, kas izmantoti to izveidošanā. Lai apkopotu ticamus datus, monitoru iestatījumiem jābūt pareizi konfigurētiem un bieži pārskatītiem.

Lai izprastu faktorus, kas veicina mainīgumu, jāizmanto kultūraugu ražas dati no kartēm, kā arī dati no augsnes testiem., izlūkošana Jāizmanto piezīmes un citi novērojumi.

Lauksaimnieki ir apgādāti ar nepieciešamo informāciju, lai pieņemtu labākus pārvaldības lēmumus, kam ir pozitīva ietekme uz vidi un kas palielina ražošanu un rentabilitāti. Šīs zināšanas var iegūt, izmantojot konkrētai vietai pielāgotu kultūraugu apsaimniekošanu.

Datu slāņu salīdzināšana lēmumu pieņemšanai par kultūraugiem

Publicēts dementievgeopard

Lai vizualizētu lauka datus un pieņemtu pamatotus lēmumus, bieži vien ir nepieciešams salīdzināt slāņus vairākos sinhronizētos skatos.

GeoPard lietotnē vienā ekrānā var vizuāli salīdzināt līdz pat četriem datu slāņiem. Visi slāņi darbojas sinhroni, kad pietuvināt/attālināt vai pārvietojat karti savas ērtības labad.

Kā pārslēgties uz dalītā ekrāna režīmu? Atlasiet lauku un noklikšķiniet uz slāņu salīdzināšanas ikonas ekrāna augšējā labajā stūrī. Pēc tam atlasiet jebkurus momentuzņēmumus, lauka kontroles apgabalus vai citus slāņus, kurus vēlaties redzēt vienā ekrānā vienlaikus. Noklikšķiniet uz Salīdzināt slāņus. 

Slāņu salīdzināšanas funkcija sinhronizē kartes, kursorus un tālummaiņas līmeņus. Jums ir arī iespēja pievienot/noņemt slāņus. Pašlaik mēs atbalstām līdz 4 datu slāņiem.

Kas ir datu slāņi precīzajā lauksaimniecībā?

Precīzajā lauksaimniecībā datu slāņi attiecas uz dažādiem datu veidiem, kas tiek apkopoti un analizēti, lai pieņemtu pamatotus lēmumus par kultūraugu apsaimniekošanu. Šie slāņi var ietvert:

  • Augsnes datiInformācija par augsnes īpašībām, piemēram, barības vielu līmeni, pH līmeni un tekstūru, kas var palīdzēt pieņemt lēmumus par mēslošanu un citām augsnes apsaimniekošanas praksēm.
  • Laika apstākļu dati: Dati par pašreizējiem un vēsturiskiem laikapstākļiem, tostarp temperatūru, nokrišņiem un vēju, var palīdzēt lauksaimniekiem pieņemt lēmumus par stādīšanu, apūdeņošanu un citām praksēm.
  • Ražas datiDati par kultūraugu augšanu un veselību, tostarp auga augstumu, lapu platību un hlorofila līmeni, var sniegt informāciju lēmumu pieņemšanai par mēslošanu, apūdeņošanu un kaitēkļu apkarošanu.
  • Ienesīguma datiInformācija par kultūraugu ražu un kvalitāti var palīdzēt lauksaimniekiem pieņemt lēmumus par kultūraugu novākšanu un tirdzniecību.
  • Topogrāfiskie datiInformācija par zemes formu un augstumu var palīdzēt pieņemt lēmumus par stādīšanu un apūdeņošanu, kā arī noteikt teritorijas, kuras varētu būt pakļautas erozijai vai citām vides problēmām.
  • Attālās izpētes dati: No satelītiem, droniem vai citiem tālvadības sensoriem iegūtie dati var sniegt informāciju par kultūraugu veselību, augsnes mitrumu un citiem faktoriem, kas var ietekmēt lēmumus par kultūraugu apsaimniekošanu.

Analizējot un integrējot šos dažādos datu slāņus, lauksaimnieki var pieņemt pamatotākus lēmumus par kultūraugu apsaimniekošanu, tādējādi nodrošinot efektīvāku un ilgtspējīgāku lauksaimniecības praksi.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Pieprasīt bezmaksas GeoPard demonstrāciju / konsultāciju








    Noklikšķinot uz pogas, jūs piekrītat mūsu Privātuma politika. Mums tas ir nepieciešams, lai atbildētu uz jūsu pieprasījumu.

      Abonēt


      Noklikšķinot uz pogas, jūs piekrītat mūsu Privātuma politika

        Nosūtiet mums informāciju


        Noklikšķinot uz pogas, jūs piekrītat mūsu Privātuma politika

        Mēs izmantojam sīkdatnes, lai nodrošinātu jums vislabāko pārlūkošanas pieredzi, personalizētu vietnes saturu, analizētu tās datplūsmu un rādītu atbilstošas reklāmas.
        Skaties mūsu Privātuma politika lai uzzinātu vairāk.

        Pieņemt visus