Kategorija: Tālizpēte

Laipni lūdzam mūsu tīmekļa vietnes sadaļā “Tālizpēte lauksaimniecībā”! Šeit mēs piedāvājam visaptverošu ceļvedi par to, kā šī tehnoloģija revolucionizē lauksaimniecības nozari.

Šī tehnoloģija ietver sensoru un attēlu izmantošanu, lai apkopotu datus par Zemes virsmu, to fiziski nepieskaroties. Lauksaimniecībā šī tehnoloģija ir kļuvusi arvien svarīgāka, sniedzot precīzu un savlaicīgu informāciju par kultūraugu veselību, augsnes mitrumu un ražas aplēsēm.

Mūsu sadaļā “Tālizpēte lauksaimniecībā” atradīsiet daudz informācijas par dažādiem lauksaimniecībā izmantotajiem tālizpētes veidiem, piemēram, satelītiem, droniem un uz zemes bāzētiem sensoriem. Mēs apspriedīsim arī tās dažādos pielietojumus, tostarp kultūraugu kartēšanu, slimību noteikšanu un precīzo lauksaimniecību.

Mūsu ekspertu komanda ir rūpīgi izveidojusi rakstu, gadījumu izpētes un pētījumu krājumu, kurā izcelti tālizpētes tehnoloģiju izmantošanas ieguvumi un izaicinājumi lauksaimniecībā. Mēs arī sniedzam ieskatu jaunākajās tendencēs un attīstībā šajā jomā, tostarp jaunās sensoru tehnoloģijās un datu analīzes metodēs.

Tālizpētes rokasgrāmata un atjauninājumi

Neatkarīgi no tā, vai esat lauksaimnieks, pētnieks vai nozares profesionālis, šī sadaļa ir lieliska vieta, kur uzzināt vairāk par šo aizraujošo un strauji attīstošos jomu. Pievienojieties mums šajā ceļojumā, lai izpētītu veidus, kā tālizpētes tehnoloģijas pārveido lauksaimniecības nākotni.

Pasaules sāļo augsņu kartēšana, izmantojot tālizpētes tehnoloģijas

Publicēts Muhammad Farjad

Pētnieku komanda ir izveidojusi metodi, kas ar iespaidīgu precizitāti līdz 10 metriem mēra augsnes sāļuma saturu visā pasaulē. Šis uzlabojums apmierina kritisko vajadzību pēc precīza augsnes sāļuma novērtējuma, kas ir būtisks jautājums, kas ietekmē lauksaimniecības produktivitāti un augsnes veselību visā pasaulē.

Augsnes sāļums, kas ir zemes degradācijas veids, ietekmē vairāk nekā 1 miljardu hektāru visā pasaulē, kaitējot lauksaimniecības produktivitātei un vides veselībai. Iepriekšējie centieni kartēt augsnes sāļumu saskārās ar grūtībām pieejamo datu kopu zemās detalizācijas un grūtību dēļ parādīt nepārtrauktās augsnes sāļuma līmeņa izmaiņas.

Atzīstot šīs problēmas, pētnieku komanda nolēma izveidot modeli, kas izmanto Sentinel-1/2 attēlus, klimata datus, reljefa informāciju un uzlabotus mašīnmācīšanās algoritmus. Viņu mērķis bija novērtēt augsnes sāļumu piecos klimata reģionos.

Rezultāti tika publicēti rakstā, kas publicēts 2024. gada 28. martā žurnālā Journal of Remote Sensing. Šajā pētījumā tiek ieviests jauninājums, kas efektīvi apvieno leņķiskus spirālveida kanālus ar periodiskiem saraušanās-izplešanās masīviem.

Globāla augsnes sāļuma novērtēšana 10 m attālumā, izmantojot tālizpēti no vairākiem avotiem

Šīs pūles pamatā ir datu integrācija no dažādām tālizpētes tehnoloģijām, jo īpaši sarežģītajiem Sentinel-1/2 satelītiem, apvienojumā ar mašīnmācīšanās algoritmu stratēģisku izmantošanu. Šī pieeja ir novedusi pie uzlabota modeļa izstrādes, kas spēj precīzi kartēt augsnes sāļumu ar ievērojamu precizitāti — 10 metru izšķirtspēju pat dažādos klimatiskajos apstākļos.

Šī revolucionārā metode mūs krietni pārsniedz iepriekšējo centienu ierobežojumus, kurus ierobežoja zemāka izšķirtspēja un šaurāks fokuss uz augsnes sāļuma analīzi. Mūsu pētnieku komanda ir apkopojusi plašu datu kopu, kas aptver globālos klimata modeļus, precīzus augsnes sāļuma mērījumus zemes līmenī un visaptverošu ģeotelpisko mainīgo klāstu.

Izmantojot Random Forest algoritmu, modelis ne tikai izceļas ar ievērojamu precizitāti augsnes sāļuma prognozēšanā, bet arī izgaismo klimata, gruntsūdeņu līmeņa un sāļuma indeksu būtisko lomu augsnes sāļuma ainavu veidošanā. Šis sasniegums iezīmē soli uz priekšu mūsu spējā uzraudzīt un pārvaldīt augsnes veselību globālā mērogā.

Galvenais pētnieks, profesors Džou Ši, sacīja: “Šis pētījums ir ievērojams progress mūsu spējā novērtēt un risināt augsnes sāļuma problēmu globālā mērogā. Integrējot satelītattēlus ar mašīnmācīšanos, mēs tagad varam precīzi un detalizēti noteikt sāļās augsnes, sniedzot nenovērtējamu ieskatu ilgtspējīgā zemes un lauksaimniecības praksē.”

Jaunākie pētījumi ir radījuši augstas izšķirtspējas globālu augsnes sāļuma karti. Šī karte ir vērtīgs instruments gan zinātniekiem, gan politikas veidotājiem, gan lauksaimniekiem. Tā palīdz viņiem efektīvi risināt augsnes sāļuma problēmas. Nosakot apgabalus ar augstu sāļumu, viņi var veikt mērķtiecīgas darbības, lai atjaunotu augsnes veselību.

Turklāt tā atbalsta ilgtspējīgas lauksaimniecības prakses ieviešanu un palīdz plānot resursu pārvaldības stratēģijas. Turklāt šajā pētījumā izmantotā metodoloģija nosaka jaunu standartu vides monitoringam ar potenciālu pielietojumu citos zemes degradācijas novērtējumos.

Vairāk informācijasNan Wang et al., Globālā augsnes sāļuma novērtēšana 10 m attālumā, izmantojot vairāku avotu tālizpēti, Journal of Remote Sensing (2024). DOI: 10.34133/remotesensing.0130

Automatizēta ražas datu tīrīšana un kalibrēšana

Publicēts Muhammad Farjad

Automatizēta ražas datu tīrīšana un kalibrēšana (AYDCC) ir process, kurā tiek izmantoti algoritmi un modeļi, lai atklātu un labotu kļūdas ražas datos, piemēram, novirzes, nepilnības vai neobjektivitāti. AYDCC var uzlabot ražas datu kvalitāti un ticamību, kas var sniegt labāku ieskatu un ieteikumus lauksaimniekiem.

Ievads ražas datos

Ražas dati ir viens no svarīgākajiem informācijas avotiem lauksaimniekiem 21. gadsimtā. Tie attiecas uz datiem, kas apkopoti no dažādām lauksaimniecības mašīnām, piemēram, kombainiem, sējmašīnām un ražas novākšanas mašīnām, kas mēra noteiktā laukā vai apgabalā saražotās ražas daudzumu un kvalitāti.

Tam ir milzīga nozīme vairāku iemeslu dēļ. Pirmkārt, tas palīdz lauksaimniekiem pieņemt pārdomātus lēmumus. Bruņojušies ar detalizētiem ražas datiem, lauksaimnieki var precīzi pielāgot savu praksi, lai maksimāli palielinātu produktivitāti.

Piemēram, ja konkrētā laukā pastāvīgi tiek iegūta zemāka raža, lauksaimnieki var izmeklēt pamatcēloņus, piemēram, augsnes veselības vai apūdeņošanas problēmas, un veikt korektīvus pasākumus.

Turklāt tas ļauj īstenot precīzo lauksaimniecību. Kartējot kultūraugu ražas atšķirības visos laukos, lauksaimnieki var pielāgot savu resursu, piemēram, mēslošanas līdzekļu un pesticīdu, lietojumu konkrētām platībām. Šī mērķtiecīgā pieeja ne tikai optimizē resursu izmantošanu, bet arī samazina ietekmi uz vidi.

Saskaņā ar Pārtikas un lauksaimniecības organizācijas (FAO) datiem, lai apmierinātu pieaugošo pārtikas pieprasījumu, globālā lauksaimniecības produkcija līdz 2050. gadam ir jāpalielina par 60%. Ražas dati, pateicoties to lomai kultūraugu produktivitātes uzlabošanā, ir būtiski šī mērķa sasniegšanai.

Turklāt Brazīlijā kāds sojas pupiņu audzētājs izmantoja ražas datus kopā ar augsnes paraugu datiem, lai saviem laukiem izveidotu mainīgas devas mēslojuma kartes. Viņš pielietoja dažādas mēslojuma devas atkarībā no augsnes auglības un katras zonas ražas potenciāla.

Viņš arī izmantoja ražas datus, lai salīdzinātu dažādas sojas pupiņu šķirnes un izvēlētos saviem apstākļiem labākās. Rezultātā viņš palielināja vidējo ražu par 12% un samazināja mēslošanas līdzekļu izmaksas par 15%.

Līdzīgi Indijā kāds rīsu audzētājs izmantoja ražas datu kopas kopā ar laika apstākļu datiem, lai pielāgotu savu lauku apūdeņošanas grafiku. Viņš uzraudzīja augsnes mitruma līmeni un nokrišņu daudzumu, izmantojot sensorus un satelītattēlus.

ražas datu izpratne un izmantošana

Viņš to izmantoja arī, lai salīdzinātu dažādas rīsu šķirnes un izvēlētos saviem apstākļiem labākās. Rezultātā viņš palielināja vidējo ražu par 10% un samazināja ūdens patēriņu par 20%.

Neskatoties uz ieguvumiem, ražas datu izstrāde un ieviešana joprojām rada zināmas problēmas. Dažas no šīm problēmām ir šādas:

  • Datu kvalitāte: Tās precizitāte un uzticamība ir atkarīga no sensoru kvalitātes, iekārtu kalibrēšanas, datu vākšanas metodēm, kā arī datu apstrādes un analīzes metodēm. Slikta datu kvalitāte var izraisīt kļūdas, neobjektivitāti vai neatbilstības, kas var ietekmēt datu derīgumu un lietderību.
  • Piekļuve datiem: Ražas datu pieejamība un cenas ziņā pieņemama cena ir atkarīga no piekļuves lauksaimniecības tehnikai, sensoriem, datu glabāšanas ierīcēm un datu platformām un to īpašumtiesībām. Piekļuves vai īpašumtiesību trūkums var ierobežot lauksaimnieku iespējas apkopot, uzglabāt, koplietot vai izmantot savus datus.
  • Datu privātums: To drošība un konfidencialitāte ir atkarīga no datu aizsardzības un regulēšanas, ko veic lauksaimnieki, tehnikas ražotāji, datu sniedzēji un datu lietotāji. Aizsardzības vai regulējuma trūkums var pakļaut datus neatļautai vai neētiskai izmantošanai, piemēram, zādzībai, manipulācijai vai ļaunprātīgai izmantošanai.
  • Datu pratība: Izpratne par ražas datiem un to izmantošana ir atkarīga no lauksaimnieku, lauksaimniecības konsultantu, konsultantu un pētnieku prasmēm un zināšanām. Prasmju vai zināšanu trūkums var kavēt šo dalībnieku spēju efektīvi interpretēt, paziņot vai pielietot datus.
datu kopu vākšana, izmantojot lauksaimniecības tehniku, piemēram, kombainus

Tāpēc, lai pārvarētu šīs problēmas un pilnībā izmantotu ražas datu potenciālu, ir svarīgi attīrīt un kalibrēt ražas datus.

Ievads ražas datu tīrīšanā un kalibrēšanā

Ražas dati ir vērtīgi informācijas avoti lauksaimniekiem un pētniekiem, kuri vēlas analizēt kultūraugu produktivitāti, noteikt apsaimniekošanas zonas un optimizēt lēmumu pieņemšanu. Tomēr, lai nodrošinātu to uzticamību un precizitāti, tie bieži vien ir jātīra un kalibrē.

“YieldDataset” kalibrēšana ir funkcionalitāte, kas koriģē vērtību sadalījumu atbilstoši matemātiskajiem principiem, uzlabojot datu kopējo integritāti. Tā uzlabo lēmumu pieņemšanas kvalitāti un padara datu kopu vērtīgu turpmākai padziļinātai analīzei.

GeoPard Yield tīrās kalibrēšanas modulis

GeoPard ļāva tīrīt un labot ražas datu kopas, izmantojot savu Yield Clean-Calibration moduli.

Esam padarījuši jūsu ražas datu kopu kvalitātes uzlabošanu vienkāršāku nekā jebkad agrāk, dodot lauksaimniekiem iespēju pieņemt uz datiem balstītus lēmumus, uz kuriem jūs varat paļauties.

GeoPard — ražas tīrīšana un kalibrēšana, līdzīgi kā lauka potenciāla zonās

Pēc kalibrēšanas un tīrīšanas iegūtais ražas datu kopums kļūst homogēns, bez novirzēm vai pēkšņām izmaiņām starp blakus esošajām ģeometrijām.

Ar mūsu jauno moduli jūs varat:

Izvēlieties opciju, lai turpinātu
Izvēlieties opciju, lai turpinātu
  • Noņemiet bojātus, pārklātus un neatbilstošus datu punktus
  • Kalibrējiet ražas vērtības vairākās iekārtās
  • Sāciet kalibrēšanu tikai ar dažiem klikšķiem (vienkāršojot lietotāja pieredzi) vai palaidiet saistīto GeoPad API galapunktu
Automatizēta_ražas_datu_tīrīšanas_kalibrēšana_ar_GeoPard (1)
Automatizēta_ražas_datu_tīrīšanas_kalibrēšana_ar_GeoPard (2)
Automatizēta_ražas_datu_tīrīšanas_kalibrēšana_ar_GeoPard (3)
Automatizēta_ražas_datu_tīrīšanas_kalibrēšana_ar_GeoPard (4)
Automatizēta_ražas_datu_tīrīšanas_kalibrēšana_ar_GeoPard (5)
Automatizēta_ražas_datu_tīrīšanas_kalibrēšana_ar_GeoPard (6)
Automatizēta_ražas_datu_tīrīšanas_kalibrēšana_ar_GeoPard (7)

Daži no visizplatītākajiem automatizētas ražas datu tīrīšanas un kalibrēšanas lietošanas gadījumiem ir šādi:

  • Datu sinhronizācija, kad vairāki kombaini ir strādājuši vienlaicīgi vai vairāku dienu laikā, nodrošinot konsekvenci.
  • Padarīt datu kopu viendabīgāku un precīzāku, izlīdzinot variācijas.
  • Datu trokšņa un liekas informācijas noņemšana, kas var apgrūtināt ieskatus.
  • Novēršot apgriešanās momentus vai anomālas ģeometrijas, kas var izkropļot faktiskos modeļus un tendences laukā.

Zemāk redzamajā attēlā redzams lauks, kurā vienlaikus strādāja 15 kombaini. Tas parāda, kā sākotnējais ražas datu kopums un uzlabotais datu kopums pēc kalibrēšanas ar GeoPard ražas tīrās kalibrēšanas moduli izskatās diezgan atšķirīgi un viegli saprotami.

atšķirība starp sākotnējiem un uzlabotajiem ražas datu kopumiem, izmantojot GeoPard kalibrēšanas moduli

Kāpēc ir svarīgi tīrīt un kalibrēt?

Ražas datus apkopo ražas monitori un sensori, kas ir piestiprināti kombainiem. Šīs ierīces mēra novāktās ražas masas plūsmas ātrumu un mitruma saturu, un izmanto GPS koordinātas, lai ģeoreferencētu datus.

Tomēr šie mērījumi ne vienmēr ir precīzi vai konsekventi dažādu faktoru dēļ, kas var ietekmēt aprīkojuma veiktspēju vai kultūraugu apstākļus. Daži no šiem faktoriem ir:

1. Aprīkojuma variācijas: Lauksaimniecības tehnikai, piemēram, kombainiem un ražas novākšanas pļaujmašīnām, bieži vien ir raksturīgas atšķirības, kas var izraisīt neatbilstības datu vākšanā. Šīs atšķirības var ietvert atšķirības sensoru jutībā vai tehnikas kalibrēšanā.

Piemēram, daži ražas monitori var izmantot lineāru sakarību starp spriegumu un masas plūsmas ātrumu, bet citi var izmantot nelineāru. Daži sensori var būt jutīgāki pret putekļiem vai netīrumiem nekā citi. Šīs variācijas var izraisīt neatbilstības ražas datos starp dažādām mašīnām vai laukiem.

1. piemērs. Apgriešanās, apstāšanās, puse no aprīkojuma platuma.
1. piemērs. Apgriešanās, apstāšanās, puse no aprīkojuma platuma.
2. piemērs. Apgriešanās, apstāšanās, puse no aprīkojuma platuma.
2. piemērs. Apgriešanās, apstāšanās, puse no aprīkojuma platuma.

2. Vides faktori: Laika apstākļi, augsnes tipi un topogrāfija būtiski ietekmē kultūraugu ražu. Ja šie vides faktori netiek ņemti vērā, tie var radīt troksni un neprecizitātes ražas datos.

Piemēram, smilšainās augsnēs vai stāvās nogāzēs raža var būt zemāka nekā mālainās augsnēs vai līdzenās augsnēs. Tāpat apgabalos ar lielāku kultūraugu blīvumu raža var būt augstāka nekā apgabalos ar mazāku blīvumu.

3. Sensora neprecizitātes: Sensori, neskatoties uz to precizitāti, nav nekļūdīgi. Tie laika gaitā var novirzīties, sniedzot neprecīzus rādījumus, ja tie netiek regulāri kalibrēti.

Piemēram, bojāts slodzes sensors vai vaļīga elektroinstalācija var izraisīt neprecīzus masas plūsmas ātruma rādījumus. Netīrs vai bojāts mitruma sensors var sniegt kļūdainas mitruma satura vērtības. Operatora ievadīts nepareizs lauka nosaukums vai ID var piešķirt ražas datus nepareizajam lauka failam.

Šie faktori var izraisīt trokšņainus, kļūdainus vai nekonsekventus ražas datu kopumus. Ja šie dati netiek pareizi attīrīti un kalibrēti, tie var novest pie maldinošiem secinājumiem vai lēmumiem.

Piemēram, neattīrītu ražas datu izmantošana ražas karšu izveidei var izraisīt kļūdainu augstas vai zemas ražas apgabalu identificēšanu laukā.

Kāpēc ir svarīgi tīrīt un kalibrēt ražas datu kopu?

Izmantojot nekalibrētus ražas datu kopumus, lai salīdzinātu ražu dažādos laukos vai gados, salīdzinājumi var būt negodīgi vai neprecīzi. Izmantojot neattīrītus vai nekalibrētus ražas datus, lai aprēķinātu barības vielu bilances vai kultūraugu ievades datus, var tikt izmantots pārmērīgi vai nepietiekami daudz mēslošanas līdzekļu vai pesticīdu.

Tāpēc ir svarīgi veikt ražas datu tīrīšanu un kalibrēšanu, pirms tos izmanto jebkādai analīzei vai lēmumu pieņemšanai. Ražas datu kopu tīrīšana ir process, kurā tiek noņemtas vai labotas jebkādas kļūdas vai troksnis neapstrādātajos ražas datos, ko apkopojuši ražas monitori un sensori.

Automatizētas metodes ražas datu tīrīšanai un kalibrēšanai

Šeit noder automatizētas datu tīrīšanas metodes. Automatizētas datu tīrīšanas metodes ir metodes, kas var veikt datu tīrīšanas uzdevumus bez vai ar minimālu cilvēka iejaukšanos.

Konfigurējiet kalibrēšanas soli
Automatizētas tīrīšanas un kalibrēšanas metodes

Automatizētas datu tīrīšanas metodes var ietaupīt laiku un resursus, samazināt cilvēciskās kļūdas un uzlabot datu tīrīšanas mērogojamību un efektivitāti. Dažas no izplatītākajām automatizētajām datu tīrīšanas metodēm ražas datiem ir:

1. Noviržu noteikšana: Anomālijas ir datu punkti, kas būtiski atšķiras no normas. Automatizēti algoritmi var identificēt šīs anomālijas, salīdzinot datu punktus ar statistiskiem rādītājiem, piemēram, vidējo vērtību, mediānu un standartnovirzi.

Piemēram, ja ražas datu kopa uzrāda ārkārtīgi augstu ražas apjomu konkrētam laukam, noviržu noteikšanas algoritms var to atzīmēt turpmākai izmeklēšanai.

2. Trokšņa samazināšana: Ražas datu troksni var radīt dažādi avoti, tostarp vides faktori un sensoru neprecizitātes.

Automatizētas trokšņu samazināšanas metodes, piemēram, izlīdzināšanas algoritmi, filtrē neregulāras svārstības, padarot datus stabilākus un uzticamākus. Tas palīdz noteikt patiesas tendences un modeļus datos.

3. Datu imputācijaTrūkstošie dati ir bieži sastopama problēma ražas datu kopās. Datu imputācijas metodes automātiski novērtē un aizpilda trūkstošās vērtības, pamatojoties uz modeļiem un attiecībām datos.

Piemēram, ja sensors nespēj ierakstīt datus noteiktā laika periodā, imputācijas metodes var novērtēt trūkstošās vērtības, pamatojoties uz blakus esošajiem datu punktiem.

Tādējādi automatizētas datu attīrīšanas metodes kalpo kā datu kvalitātes vārtinieki, nodrošinot, ka ražas datu kopas joprojām ir uzticams un vērtīgs resurss lauksaimniekiem visā pasaulē.

Turklāt ir daudz ērtu rīku un datorprogrammu, kas var automātiski attīrīt un pielāgot ražas datus, un GeoPard ir viens no tiem. GeoPard Yield Clean-Calibration modulis kopā ar līdzīgiem risinājumiem ir ļoti svarīgs, lai nodrošinātu datu precizitāti un ticamību.

GeoPard - Ražas tīrīšana un kalibrēšana - 3 kombaini

Secinājums

Automatizēta ražas datu tīrīšana un kalibrēšana (AYDCC) ir būtiska precīzajā lauksaimniecībā. Tā nodrošina kultūraugu datu precizitāti, novēršot kļūdas un uzlabojot kvalitāti, ļaujot lauksaimniekiem pieņemt pārdomātus lēmumus. AYDCC risina datu problēmas un izmanto automatizētas metodes, lai iegūtu uzticamus rezultātus. Tādi rīki kā GeoPard ražas tīrīšanas un kalibrēšanas modulis vienkāršo šo procesu lauksaimniekiem, veicinot efektīvu un produktīvu lauksaimniecības praksi.

Ģeoinformācijas sistēmu (ĢIS) pielietojumi lauksaimniecībā

Publicēts Muhammad Farjad

Ģeoinformātika (ĢIS) savieno telpiskos datus un lauksaimniecības lēmumu pieņemšanu, ļaujot lauksaimniekiem optimizēt resursu izmantošanu, vienlaikus samazinot ietekmi uz vidi. Šī uz tehnoloģijām balstītā pieeja palīdz pielāgot precīzās lauksaimniecības praksi konkrētiem lauka apstākļiem, tādējādi palielinot produktivitāti un efektivitāti.

Ģeoinformātika lauksaimniecībā

Analizējot precīzu telpisko informāciju, piemēram, augsnes mainīgumu, mitruma saturu un kaitēkļu izplatību, lauksaimnieki var pieņemt pārdomātus lēmumus, nodrošinot, ka katra viņu zemes platība saņem tieši tādu apstrādi, kāda tai nepieciešama.

Jaunākie dati liecina, ka šī tehnoloģija tiek plaši izmantota, un vairāk nekā 701 TP3 tūkstoši saimniecību to izmanto kaut kādā veidā. Ģeotelpisko datu integrācija kļūst par standarta praksi lēmumu pieņemšanas procesos dažādās nozarēs, sākot no maza mēroga naturālās saimniecības līdz lieliem komerciāliem uzņēmumiem.

Lauksaimnieki var reāllaikā sekot līdzi saviem kultūraugiem, izmantojot satelītuzņēmumus un zemes sensorus. Ar mazāku atkritumu daudzumu un mazāku negatīvo ietekmi uz vidi viņi to var izmantot, lai precīzi lietotu ūdeni, mēslojumu un pesticīdus tur un tad, kad tie ir nepieciešami.

Austrālijā īstenotajā CottonMap projektā ūdens patēriņa uzraudzībai tiek izmantota ģeoinformātika, kā rezultātā ūdens patēriņš samazinās par 40%. Uzlabota resursu pārvaldība samazina ietekmi uz vidi, samazinot ķīmisko noteci un pārmērīgu apūdeņošanu.

ģeoinformātika lauksaimniecībā

Paaugstināta produktivitāte veicina globālo pārtikas nodrošinājumu. Optimizējot sēšanas modeļus, izmantojot telpiskos datus, lauksaimnieki var sasniegt lielāku ražu, nepaplašinot lauksaimniecības zemes.

Kas ir ģeoinformātika?

Ģeoinformātika, kas pazīstama arī kā ģeogrāfiskās informācijas zinātne (ĢIScience), ir daudznozaru joma, kas apvieno ģeogrāfijas, kartogrāfijas, tālizpētes, datorzinātnes un informācijas tehnoloģiju elementus, lai apkopotu, analizētu, interpretētu un vizualizētu ģeogrāfiskos un telpiskos datus.

Tā koncentrējas uz telpiskās informācijas uztveršanu, glabāšanu, pārvaldību, analīzi un attēlošanu digitālā formātā, veicinot labāku Zemes virsmas un dažādu ģeogrāfisko elementu savstarpējo saistību izpratni. Tas ir spēcīgs rīks, ko var izmantot dažādiem mērķiem, tostarp:

1. Precīzā lauksaimniecība: To var izmantot, lai apkopotu datus par dažādiem faktoriem, piemēram, augsnes tipu, kultūraugu ražu un kaitēkļu invāziju. Pēc tam šos datus var analizēt, lai noteiktu mainīguma zonas laukā. Kad šīs zonas ir identificētas, lauksaimnieki var izmantot ĢIS, lai izstrādātu pielāgotus apsaimniekošanas plānus katrai zonai.

2. Vides monitorings: To var izmantot, lai uzraudzītu izmaiņas vidē, piemēram, mežu izciršanu, zemes izmantošanas izmaiņas un ūdens kvalitāti. Šos datus pēc tam var izmantot, lai izsekotu vides politikas progresu un noteiktu jomas, kurām nepieciešama papildu aizsardzība.

3. Pilsētplānošana: Ģeoinformātiku var izmantot pilsētu plānošanai un pārvaldībai. Šos datus var izmantot, lai identificētu teritorijas, kurām nepieciešama attīstība, plānotu transporta tīklus un pārvaldītu infrastruktūru.

4. Katastrofu pārvaldība: To var izmantot katastrofu, piemēram, plūdu, zemestrīču un meža ugunsgrēku, pārvaldībai. Šos datus var izmantot, lai izsekotu katastrofas progresu, identificētu skartās teritorijas un koordinētu palīdzības sniegšanas centienus.

Kas ir ģeoinformātika? Ģeoinformātikas sastāvdaļas

Ģeoinformātikas komponenti

Šie komponenti darbojas kopā, lai sniegtu ieskatu dažādos Zemes virsmas aspektos un tās attiecībās. Šeit ir galvenie ģeoinformātikas komponenti:

  • Ģeogrāfiskās informācijas sistēmas (ĢIS): ĢIS ietver programmatūras un aparatūras izmantošanu ģeogrāfisko datu vākšanai, glabāšanai, apstrādei, analīzei un vizualizēšanai. Šie dati ir sakārtoti slāņos, ļaujot lietotājiem veidot kartes, veikt telpisko analīzi un pieņemt pamatotus lēmumus, pamatojoties uz telpiskajām attiecībām.
  • Tālizpēte: Tālizpēte ietver informācijas vākšanu par Zemes virsmu no attāluma, parasti izmantojot satelītus, lidmašīnas vai dronus. Tālizpētes dati, bieži vien attēlu veidā, var sniegt ieskatu zemes segumā, veģetācijas stāvoklī, klimata modeļos un citur.
  • Globālās pozicionēšanas sistēmas (GPS)GPS tehnoloģija nodrošina precīzu pozicionēšanu un navigāciju, izmantojot satelītu tīklu. ĢIS GPS tiek izmantots precīzu atrašanās vietas datu apkopošanai, kas ir ļoti svarīgi kartēšanai, navigācijai un telpiskajai analīzei.
  • Telpiskā analīze: Tas ļauj izmantot dažādas telpiskās analīzes metodes, lai izprastu ģeogrāfisko datu modeļus, attiecības un tendences. Šīs metodes ietver tuvuma analīzi, interpolāciju, pārklājuma analīzi un tīkla analīzi.
  • KartogrāfijaKartogrāfija ietver karšu un ģeogrāfisko datu vizuālu attēlojumu izveidi. Tā nodrošina rīkus un metodes informatīvu un vizuāli pievilcīgu karšu izstrādei, kas efektīvi sniedz telpisko informāciju.
  • ĢeodatubāzesĢeodatubāzes ir strukturētas datubāzes, kas paredzētas ģeogrāfisko datu glabāšanai un pārvaldībai. Tās nodrošina sistēmu telpisko datu organizēšanai, ļaujot tos efektīvi uzglabāt, izgūt un analizēt.
  • Tīmekļa kartēšana un ģeotelpiskās lietojumprogrammasĢeoinformātika ir paplašinājusies līdz tīmekļa kartēšanai un lietojumprogrammām, ļaujot lietotājiem piekļūt ģeogrāfiskajiem datiem un mijiedarboties ar tiem, izmantojot tiešsaistes platformas. Tas ir novedis pie dažādu uz atrašanās vietu balstītu pakalpojumu un rīku izstrādes.
  • Ģeotelpiskā modelēšanaĢeotelpiskā modelēšana ietver skaitļošanas modeļu izveidi, lai simulētu reālās pasaules ģeogrāfiskos procesus. Šie modeļi palīdz prognozēt rezultātus, simulēt scenārijus un palīdzēt pieņemt lēmumus dažādās jomās.

8 Ģeoinformātikas pielietojumi un izmantošana lauksaimniecībā

Šeit ir daži no galvenajiem ĢIS pielietojumiem un lietojumiem lauksaimniecībā:

1. Precīzā lauksaimniecība

Precīzā lauksaimniecība izmanto ģeogrāfiskās informācijas sistēmu (ĢIS) jaudu, lai sniegtu lauksaimniekiem detalizētu ieskatu savos laukos. Šī informācija aptver gan detalizētas veģetācijas un produktivitātes kartes, gan informāciju par konkrēto kultūraugu.

Šīs pieejas pamatā ir uz datiem balstīta lēmumu pieņemšana, kas dod iespēju lauksaimniekiem optimizēt savu praksi, lai panāktu maksimālu ražu un efektivitāti.

Ģeoinformātikas pielietojums lauksaimniecībā

Ģenerējot produktivitātes kartes, GeoPard kultūraugu monitorings nodrošina būtisku risinājumu precīzajai lauksaimniecībai. Šīs kartes izmanto vēsturisko informāciju no iepriekšējiem gadiem, ļaujot lauksaimniekiem noteikt produktivitātes modeļus visā savā saimniecībā. Izmantojot šo informāciju, lauksaimnieki var noteikt auglīgas un neproduktīvas vietas.

2. Kultūraugu veselības uzraudzība

Kultūraugu veselības uzraudzības nozīmi nevar pārvērtēt. Kultūraugu labklājība tieši ietekmē ražu, resursu pārvaldību un lauksaimniecības ekosistēmas vispārējo veselību.

Tradicionāli manuāla kultūraugu pārbaude plašos laukos bija sarežģīta un laikietilpīga. Tomēr, pateicoties tādu progresīvu tehnoloģiju kā ĢIS un tālizpētes attīstībai, ir notikušas revolucionāras pārmaiņas, kas ļauj veikt precīzu uzraudzību vēl nepieredzētā mērogā.

Ģeoinformātika palīdz agrīni atklāt potenciālas problēmas, kas ietekmē kultūraugu veselību. Analizējot tālizpētes datus un satelītattēlus, lauksaimnieki var identificēt tādus stresa faktorus kā barības vielu trūkums vai slimību uzliesmojumi, kas ļauj veikt mērķtiecīgas intervences.

3. Ražas prognozēšana

Integrējot vēsturiskos datus, augsnes sastāvu, laika apstākļus un citus mainīgos, tas ļauj lauksaimniekiem prognozēt ražu ar ievērojamu precizitāti. Šī informācija dod viņiem iespēju pieņemt pārdomātus lēmumus par stādīšanu, resursu sadali un mārketinga stratēģijām.

zonas 2019 ražas datu karte

Ražas prognozēšanas jomā GeoPard ir kļuvis par vadošo inovatoru. GeoPard ir izstrādājis uzticamu metodi, kas apgalvo, ka nodrošina izcilu precizitātes līmeni virs 90%, apvienojot no satelītiem iegūtos vēsturiskos un pašreizējos kultūraugu datus. Šī inovatīvā pieeja ir pierādījums tam, kā tehnoloģijas var revolucionizēt mūsdienu lauksaimniecību.

4. Lopkopības uzraudzība, izmantojot ģeoinformātiku

Telpiskie dati no GPS izsekotājiem uz mājlopiem sniedz ieskatu dzīvnieku kustībā un uzvedībā. Šie rīki ļauj lauksaimniekiem precīzi noteikt mājlopu atrašanās vietu saimniecībā, nodrošinot efektīvu pārvaldību un aprūpi.

Papildus atrašanās vietas izsekošanai ĢIS lauksaimniecības rīki sniedz visaptverošu priekšstatu par mājlopu veselību, augšanas modeļiem, auglības cikliem un uztura prasībām.

Paredzams, ka globālais precīzās lauksaimniecības tirgus, kas ietver arī lopkopības uzraudzību, turpmākajos gados sasniegs ievērojamu novērtējumu. Šī tendence uzsver ĢIS pārveidojošo potenciālu lopkopības pārvaldības optimizēšanā.

5. Kukaiņu un kaitēkļu apkarošana

Tradicionālās metodes, piemēram, lielu lauku manuāla izlūkošana, ir izrādījušās gan laikietilpīgas, gan neefektīvas. Tomēr tehnoloģiju konverģence, īpaši dziļās mācīšanās algoritmi un satelītu dati, ir izraisījusi revolūciju kaitēkļu atklāšanā un apkarošanā.

Ģeoinformātika palīdz veidot kaitēkļu izplatības kartes, kas ļauj precīzi lietot pesticīdus. Koncentrējoties uz konkrētām teritorijām, lauksaimnieki var samazināt ķīmisko vielu lietošanu, samazināt ietekmi uz vidi un aizsargāt labvēlīgos kukaiņus.

GeoPard kultūraugu monitorings ir efektīva metode dažādu apdraudējumu, piemēram, nezāļu invāzijas un kultūraugu slimību, atklāšanai. Potenciālās problemātiskās zonas tiek atklātas, pētot uz lauka savāktos veģetācijas indeksus.

Piemēram, zema veģetācijas indeksa vērtība konkrētā vietā var liecināt par potenciāliem kaitēkļiem vai slimībām. Šī realizācija vienkāršo procedūru un novērš nepieciešamību pēc laikietilpīgas manuālas lielu lauku izpētes.

6. Apūdeņošanas kontrole

ĢIS balstītie dati sniedz vērtīgu ieskatu augsnes mitruma līmeņos, palīdzot lauksaimniekiem pieņemt pārdomātus lēmumus par apūdeņošanas plānošanu. Tas nodrošina ūdens efektīvu izmantošanu un novērš pārmērīgu laistīšanu vai sausuma stresu.

Mainīgas likmes apūdeņošanas nozīme

ĢIS tehnoloģija lauksaimniecībā nodrošina spēcīgu rīku komplektu, lai atklātu kultūraugus, kuriem ir ūdens trūkums. Lauksaimnieki var uzzināt vairāk par savu kultūraugu ūdens stāvokli, izmantojot tādus indeksus kā normalizētais ūdens starpības indekss (NDWI) vai normalizētais mitruma starpības indekss (NDMI).

GeoPard kultūraugu monitoringa noklusējuma komponents, NDMI indekss, piedāvā skalu no -1 līdz 1. Ūdens trūkumu norāda negatīvas vērtības ap -1, bet slapjš ūdens daudzums var tikt norādīts ar pozitīvām vērtībām, kas ir tuvu 1.

7. Plūdu, erozijas un sausuma kontrole

Plūdi, erozija un sausums ir nopietni pretinieki, kas var nodarīt ievērojamu kaitējumu lauksaimniecības ainavām. Papildus fiziskai iznīcināšanai šīs problēmas ietekmē ūdens pieejamību, augsnes veselību un kopējo kultūraugu produktivitāti. Šo apdraudējumu efektīva pārvaldība ir ļoti svarīga, lai nodrošinātu pārtikas nodrošinājumu, saglabātu dabas resursus un veicinātu ilgtspējīgu lauksaimniecības praksi.

Ģeoinformātika palīdz novērtēt ainavas ievainojamību pret plūdiem, eroziju un sausumu. Analizējot topogrāfiskos datus, nokrišņu daudzumu un augsnes īpašības, lauksaimnieki var īstenot stratēģijas šo risku mazināšanai.

8. ĢIS lauksaimniecības automatizācijā

Ģeogrāfiskās informācijas sistēmas (ĢIS) ir pārsniegušas savu tradicionālo kartēšanas rīku lomu, kļūstot par kritiski svarīgiem automatizētas tehnikas vadības elementiem. Šī tehnoloģija nodrošina dažādas lauksaimniecības tehnikas, piemēram, traktorus un dronus, ar telpiskajiem datiem un precīzas navigācijas sistēmām.

Tā rezultātā uzdevumus, sākot no stādīšanas līdz miglošanai un ražas novākšanai, var veikt ar nepieredzētu precizitāti un minimālu cilvēka iejaukšanos.

ĢIS lauksaimniecības automatizācijā

Iedomājieties situāciju, kurā traktoram ir jāveic kultūraugu sēšana plašā laukā. Aprīkots ar GPS sistēmu un ĢIS tehnoloģiju, traktors izmanto telpiskos datus, lai pārvietotos pa iepriekš noteiktiem maršrutiem, nodrošinot vienmērīgu sēklu izvietojumu un optimālu atstarpi starp sēklām. Šī precizitāte ne tikai palielina kultūraugu ražu, bet arī samazina resursu izšķērdēšanu.

Ģeoinformātikas loma precīzajā lauksaimniecībā

Tam ir izšķiroša nozīme precīzajā lauksaimniecībā, nodrošinot lauksaimniekus ar datiem un rīkiem, kas nepieciešami, lai pieņemtu pārdomātus lēmumus par kultūraugu apsaimniekošanu. To var izmantot, lai apkopotu datus par dažādiem faktoriem, piemēram, augsnes tipu, kultūraugu ražu un kaitēkļu invāziju.

Šos datus pēc tam var analizēt, lai noteiktu mainīguma zonas laukā. Kad šīs zonas ir identificētas, lauksaimnieki var izmantot ĢIS, lai izstrādātu pielāgotus apsaimniekošanas plānus katrai zonai.

Ģeoinformātikas izmantošana precīzajā lauksaimniecībā strauji pieaug visā pasaulē. Piemēram, Amerikas Savienotajās Valstīs precīzās lauksaimniecības izmantošana pēdējo piecu gadu laikā ir palielinājusies par vairāk nekā 50%. Savukārt Ķīnā precīzās lauksaimniecības izmantošana turpmākajos gados, domājams, pieaugs par vairāk nekā 20% gadā.

Pētījumi ir atklājuši, ka precīza ievades datu pielietošana, izmantojot ģeoinformātikas metodes, var palielināt ražu līdz pat 15%, vienlaikus samazinot ievades izmaksas par 10-30%.

Turklāt pētījumā, kas publicēts žurnālā Nature 2020. gadā, tika atklāts, ka ĢIS izmantošana ūdens apūdeņošanas pārvaldībai kviešu laukā palielināja ražu par 20%. Citā pētījumā, kas publicēts žurnālā Science 2021. gadā, tika atklāts, ka ĢIS izmantošana precīzākai mēslojuma lietošanai kukurūzas laukā palielināja ražu par 15%.

To var izmantot arī, lai izveidotu kultūraugu ražas kartes. Šīs kartes var izmantot, lai identificētu zemas ražas apgabalus, kurus pēc tam var izmeklēt, lai noteiktu problēmas cēloni. Kad problēmas cēlonis ir identificēts, lauksaimnieki var veikt korektīvus pasākumus, lai uzlabotu ražu šajās teritorijās.

Ģeoinformātikas loma precīzajā lauksaimniecībā

Piemēram, lauksaimnieki to var izmantot, lai izveidotu augsnes tipa un auglības kartes. Šīs kartes pēc tam var izmantot, lai precīzāk noteiktu mēslojuma lietošanu, kas var palīdzēt uzlabot ražu un samazināt nevajadzīgi lietotā mēslojuma daudzumu.

Papildus datu vākšanai un analīzei to var izmantot arī telpisko datu vizualizēšanai. Tas var būt noderīgi lauksaimniekiem, lai redzētu, kā dažādi faktori, piemēram, augsnes tips un kultūraugu raža, ir sadalīti pa lauku. Vizualizācijas rīkus var izmantot arī, lai palīdzētu lauksaimniekiem paziņot savus atklājumus citiem, piemēram, kultūraugu konsultantiem vai valdības amatpersonām.

Ģeoinformātikas reālās pielietojuma iespējas precīzajā lauksaimniecībā ir ļoti daudzas. Piemēram, mainīga ātruma tehnoloģija (VRT) izmanto telpiskos datus, lai piegādātu dažādu daudzumu izejvielu, piemēram, ūdeni, mēslošanas līdzekļus un pesticīdus, visā laukā.

Šī pieeja nodrošina, ka kultūraugi saņem tieši nepieciešamās barības vielas, optimizējot augšanu un ražu. Citā gadījumā satelītattēli un droni sniedz vērtīgu ieskatu kultūraugu veselībā un slimību atklāšanā, ļaujot nekavējoties iejaukties.

GeoPard kultūraugu monitorings kā lauksaimniecības ĢIS programmatūras piemērs

Ir svarīgi paturēt prātā, ka lauksaimniecībā izmantotā ĢIS programmatūra var atšķirties atkarībā no tās paredzētā lietojuma. Lai gan daži rīki norāda augsnes mitruma līmeni, lai palīdzētu izvēlēties stādījumus, citi attēlo kultūraugu šķirnes, ražu un sadalījumu.

Pat mežizstrādes un mežsaimniecības ekonomisko aspektu salīdzināšanu var veikt, izmantojot dažādas lietojumprogrammas. Tāpēc katram lauksaimniekam vai lauksaimniecības vadītājam ir jāatrod ideāls ĢIS risinājums, kas sniedz viņam nepieciešamo informāciju, lai pieņemtu gudrus lēmumus par savu zemi.

Runājot par lauka datiem, GeoPard kultūraugu uzraudzības platformai ir vairākas priekšrocības. Tā piedāvā veģetācijas un augsnes mitruma dinamikas kopsavilkumus, vēsturiskos veģetācijas un laika apstākļu datus, kā arī precīzas 14 dienu laika apstākļu prognozes.

GeoPard nodrošina automatizētu kultūraugu uzraudzības sinhronizāciju

Šī platforma nodrošina tādas iespējas kā izlūkošana aktivitāšu organizēšanai un informācijas apmaiņai reāllaikā, kā arī lauka aktivitāšu žurnālu darbību plānošanai un uzraudzībai, tāpēc tā piedāvā vairāk nekā tikai uz ĢIS balstītus datus.

GeoPard kultūraugu uzraudzības sistēmā ir iekļauti arī dati no papildu avotiem. Piemēram, datu pārvaldnieka rīks platformā iekļauj mašīnu datus. Tas atbalsta tādus populārus failu formātus kā SHP un ISO-XML.

Jūs varat izmērīt ražu, izmantojot datus no lauka mašīnām, salīdzināt tos ar mēslošanas kartēm, izpētīt mēslošanas taktiku un izveidot plānus ražas palielināšanai. Organizācijas, ar kurām sadarbojas lauksaimniecības uzņēmumi, un pašas gūst lielu labumu no šīs universālās platformas.

Izaicinājumi precīzajā lauksaimniecībā un ģeoinformātikā

Precīzās lauksaimniecības un ģeoinformātikas integrācija rada virkni politikas ietekmi un regulatīvo apsvērumu. Valdības visā pasaulē cīnās, lai izstrādātu sistēmas, kas veicina inovācijas, vienlaikus aizsargājot datu privātumu, zemes izmantošanu un vides ilgtspējību.

Piemēram, noteikumi var regulēt telpisko datu vākšanu un koplietošanu, intelektuālā īpašuma tiesības uz precīzās lauksaimniecības tehnoloģijām un mākslīgā intelekta ētisku izmantošanu lauksaimniecībā.

Eiropas Savienībā kopējā lauksaimniecības politika (KLP) atzīst digitālo tehnoloģiju, tostarp ģeoinformātikas, lomu lauksaimniecības produktivitātes uzlabošanā.

Lai mudinātu lauksaimniekus ieviest precīzās lauksaimniecības praksi, kas atbilst vides un ilgtspējības mērķiem, tiek sniegti finansiāli stimuli. Šis piemērs ilustrē, kā politika var veicināt tehnoloģiju ieviešanu kolektīva labuma gūšanai.

Tomēr ģeoinformātikas tehnoloģiju ieviešana lauksaimniecībā sniedz ievērojamas priekšrocības, tomēr tai ir arī izaicinājumi, īpaši dažāda mēroga lauksaimniekiem. Mazie lauksaimnieki bieži saskaras ar finansiāliem ierobežojumiem, jo viņiem trūkst resursu tehnoloģiju iegādei un apmācībai.

Lielāki uzņēmumi saskaras ar datu pārvaldības sarežģītību savu darbību mēroga dēļ. Bieži vien trūkst tehnisko zināšanu, un gan maziem, gan lieliem lauksaimniekiem ir nepieciešama apmācība, lai efektīvi izmantotu ģeoinformātikas rīkus.

Ierobežota infrastruktūra un savienojamība apgrūtina piekļuvi, īpaši attālos apgabalos. Rodas pielāgošanas grūtības, jo risinājumi var nebūt piemēroti mazām saimniecībām vai nemanāmi integrēties lielākās darbībās.

Kultūras pretestība pārmaiņām un bažas par datu privātumu ietekmē ieviešanu universāli. Valdības politika, nenoteiktība par ieguldījumu atdevi un sadarbspējas problēmas vēl vairāk kavē progresu.

Lai risinātu šīs problēmas, būs nepieciešamas pielāgotas stratēģijas, lai nodrošinātu, ka ģeoinformātika sniedz labumu visiem lauksaimniekiem neatkarīgi no mēroga.

Secinājums

Ģeoinformātikas nemanāma integrācija mūsdienu lauksaimniecībā sniedz pārveidojošu potenciālu. Izmantojot telpisko datu sniegtās iespējas, lauksaimnieki un lauksaimniecības nozares ieinteresētās personas var pieņemt pamatotus lēmumus, optimizēt resursu izmantošanu un veicināt ilgtspējīgu praksi. Neatkarīgi no tā, vai runa ir par ražas prognozēšanu, ūdens resursu pārvaldību vai precīzās lauksaimniecības uzlabošanu, ĢIS kļūst par vadlīniju, veidojot efektīvāku, noturīgāku un produktīvāku nākotni lauksaimniecības pasaulē.

LfL izmanto GeoPard platformu savam nākotnes lauksaimniecības projektam

Publicēts Muhammad Farjad

Lauksaimniecība mūsdienās saskaras ar lieliem izaicinājumiem. Tai ir jāražo augstas kvalitātes pārtika un izejvielas, taču arvien vairāk jāņem vērā arī prasības attiecībā uz augsnes, ūdens, klimata un bioloģiskās daudzveidības aizsardzību.

Bavārijas Valsts lauksaimniecības pētniecības centrs (LfL) jau sen veic pētījumus par šīm problēmām un tagad testē GeoPard precīzās lauksaimniecības platformu savam projektam “Nākotnes kultūraugu audzēšana”.

Dmitrijs Dementjevs, GeoPard izpilddirektors un līdzdibinātājs: “Tradicionālās kultūraugu audzēšanas metodes bieži saskaras ar tādiem izaicinājumiem kā neefektīva resursu pārvaldība un ierobežota piekļuve reāllaika datiem. Šie faktori var izraisīt nepietiekamu kultūraugu ražu, palielinātas izmaksas un vides slodzi.”

GeoPard platforma nodrošina LfL centralizētu platformu kritiski svarīgu lauksaimniecības datu vizualizēšanai un analīzei. Platformas lietotājam draudzīgais interfeiss ļauj apvienot satelītu datus un eksperimentālos datus no lauka izmēģinājumiem, vienkāršojot sarežģītu datu interpretāciju un dodot lietotājiem iespēju izdarīt apzinātu izvēli, kas optimizē produktivitāti un ilgtspējību.

Lauks tika sadalīts sekcijās, lai demonstrētu īpašu izmēģinājuma iekārtu: LfL ir ieviesis joslu starpkultūru sistēmu, t. i., vairāku kultūraugu vienlaicīgu audzēšanu paralēlās joslās vienā laukā.

Šīs sloksnes pēc tam var atsevišķi izmantot ievades (piemēram, mēslošanas līdzekļu un augu aizsardzības līdzekļu) un ražas rezultātu vienādojumos, ļaujot aprēķināt kopējo lauka ražu.

peļņu. Turklāt var novērtēt atsevišķu kultūraugu gūto peļņu un iespējamo ietekmi uz joslu malām.

Sadarbība starp LfL un GeoPard projekta “Nākotnes kultūraugu audzēšana” ietvaros var veicināt netradicionālu lauka struktūru analīzes rīku izstrādi.

Izmantojot GeoPard uzlaboto platformu, tas var papildināt savus pētījumu rezultātus un radīt vērtīgas vizualizācijas, lai sabiedrībai nodotu ieskatu no projekta.

Koncentrējoties uz precīzo lauksaimniecību, produktivitāti un vides aizsardzību, inovatīvais LfL projekts demonstrē ilgtspējīgākas nākotnes potenciālu kultūraugu audzēšanā.

PD Dr. Markus Gandorfer, LfL digitalizācijas vadītājs un projektu vadītājs: “Mums ir prieks sadarboties ar entuziasma pilno GeoPard komandu. Dziļāka ieskata mūsu joslu starpkultūru datos, ko nodrošina GeoPard rīks, mums ir ļoti vērtīga.”

Par mums

Bavārijas Valsts lauksaimniecības pētniecības centrs (LfL) Bavārijas Valsts lauksaimniecības pētniecības centrs (LfL) ir lauksaimniecības zināšanu un pakalpojumu centrs Bavārijā. LfL lietišķā pētniecība aplūko lauksaimniecības prakses jautājumus un dažādos veidos sniedz piemērojamus risinājumus lauksaimniecības uzņēmumiem.

Starpdisciplinārais projekts “Nākotnes kultūraugu audzēšana” (Future Crop Farming) atrodas Rūstorfā pie Rotas, Bavārijas dienvidaustrumos. Plašāku informāciju par projektu var atrast projekta tīmekļa vietnē: http://www.future-crop-farming.de

GeoPard Lauksaimniecība ir vadošais precīzās lauksaimniecības programmatūras nodrošinātājs. Uzņēmums tika dibināts 2019. gadā Ķelnē, Vācijā, un ir pārstāvēts visā pasaulē. Uzņēmums piedāvā virkni risinājumu, kas palīdz lauksaimniekiem optimizēt savu darbību un palielināt ražu.

Koncentrējoties uz ilgtspējību un reģeneratīvo ekonomiku, GeoPard Agriculture mērķis ir popularizēt precīzās lauksaimniecības praksi visā pasaulē.

Uzņēmuma partneru vidū ir tādi pazīstami zīmoli kā John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth un daudzi citi.

GPS tehnoloģijas izmantošana zaļmēslojuma audzēšanas optimizēšanai

Publicēts Muhammad Farjad

Lauksaimniecības nozarē notiek lielas pārmaiņas, un mūsdienu tehnoloģiju, piemēram, GPS sistēmu izmantošana kļūst arvien izplatītāka.

Tas īpaši pamanāms veidā, kādā zemnieki audzē segsegumus. GPS tehnoloģija maina veidu, kādā viņi pārvalda savus laukus, palīdzot viņiem kļūt efektīvākiem un ilgtspējīgākiem savās lauksaimniecības praksēs.

Auga segums, ko dažreiz sauc arī par zaļo mēslojumu, ir augi, ko galvenokārt audzē augsnes veselības uzlabošanai, nevis ražas novākšanai. Tos parasti audzē ārpus sezonas, un tie nodrošina tādas priekšrocības kā nezāļu apkarošana, bioloģiskās daudzveidības veicināšana un augsnes auglības uzlabošana.

Tomēr zaļmēslojuma audzēšana var būt darbietilpīga un laikietilpīga. Turpmāk noder GPS tehnoloģija.

GPS tehnoloģijas iekļaušana lauksaimniecībā sniedz daudzas priekšrocības. Pirmkārt, tā nodrošina precīzo lauksaimniecību, kurā zemnieki var izmantot GPS koordinātas, lai izveidotu precīzas lauku kartes.

Tas palīdz viņiem rūpīgi uzraudzīt kultūraugu augšanu un augsnes apstākļus. Balstoties uz datiem, viņi var precīzāk uzklāt mēslošanas līdzekļus un pesticīdus, samazinot atkritumu daudzumu un arī kaitējumu videi.

Turklāt GPS tehnoloģija ievērojami palielina seglietu kultūru sēšanas efektivitāti. Konvencionālas metodes var novest pie nevienmērīgas sēklu sadales, atstājot dažas vietas slikti nosegtas.

Izmantojot GPS vadītas iekārtas, lauksaimnieki var nodrošināt vienmērīgu sadalījumu visā lauka teritorijā, veicinot labāku augšanu un augsnes segumu. Tas ne tikai uzlabo segas augu efektivitāti, bet arī samazina darbaspēka un resursu nepieciešamību.

Turklāt GPS tehnoloģija ļauj zemniekiem īstenot efektīvākas augseku stratēģijas. Ar precīzu lauku kartēšanu un kultūraugu augšanas izsekošanu viņi var optimizēt augsnes veselību un produktivitāti, izmantojot pārdomātas augseku. Tas laika gaitā var palielināt ražu, vēl vairāk uzlabojot lauksaimniecības efektivitāti.

Turklāt GPS tehnoloģija ieņem nozīmīgu lomu kaitēkļu un slimību uzraudzībā un pārvaldībā. Tā ļauj lauksaimniekiem izsekot šo problēmu atrašanās vietai un izplatībai, tādējādi nodrošinot iespēju veikt mērķtiecīgus kontroles pasākumus. Rezultātā var samazināt plaša spektra pesticīdu lietošanu, veicinot veselīgāku un ilgtspējīgāku lauksaimniecības sistēmu.

GPS tehnoloģija piedāvā priekšrocības ne tikai atsevišķiem lauksaimniekiem, audzējot segsegli. Tā var veicināt ilgtspējīgu un efektīvu lauksaimniecības praksi globālā mērogā.

Samazinot atkritumu daudzumu un visefektīvāk izmantojot resursus, GPS tehnoloģija var spēlēt nozīmīgu lomu, lai videi draudzīgā veidā apmierinātu pieaugošo globālo pārtikas pieprasījumu.

Tomēr GPS tehnoloģiju izmantošana lauksaimniecībā daudziem zemniekiem rada izaicinājumus, piemēram, augstās sākotnējās izmaksas un tehnisko zināšanu trūkums. Lai pārvarētu šos šķēršļus, ir būtiski sniegt atbalstu zemniekiem.

To var panākt, izmantojot finansiālus stimulus, apmācības programmas un lietotājam draudzīgas programmatūras un aprīkojuma izstrādi, ļaujot viņiem efektīvi pilnvērtīgi izmantot šo tehnoloģiju.

Noslēgumā, izmantojot GPS tehnoloģiju starpaugu audzēšanā, ir potenciāls ievērojami uzlabot lauksaimniecības efektivitāti. Tas ļauj veikt precīzu zemkopību, labākas sēšanas prakses, efektīvu augu maiņu un uzlabotu kaitēkļu un slimību pārvaldību. Sniedzot pienācīgu atbalstu un resursus, zemnieki var izmantot GPS tehnoloģiju, lai radītu ilgtspējīgāku un produktīvāku lauksaimniecības nozari.

Automātiskās lauka robežu noteikšanas modelis precīzijas lauksaimniecībai no GeoPard

Publicēts Muhammad Farjad

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.

Planet attēli (ikdienas, 3m izšķirtspēja) pārvaldības zonu izveidei

Publicēts dementievgeopard

Piekļuve Planet attēliem kļuva vienkāršāka, ātrāka un pieejamāka, pateicoties GeoPard Agriculture. Kopš 2022. gada augusta GeoPard ir laidis klajā iespējas meklēt un analizēt tikai pieprasītos Planet attēlus no lietotāja vēlamā datumu diapazona.

Tātad GeoPard lietotājs pieprasa tikai vēlamos Planet attēlus un var tos izmantot GeoPard analītiskajos rīkos.

Planētu attēli paplašinās Sentinel un Landsat pārklājumi (pēc noklusējuma nodrošināti) un tos var kombinēt ar citiem datu slāņiem (ražas novākšanas/miglošanas/sēšanas tehnikas datu kopām, topogrāfijas profilu), izmantojot esošos Daudzslāņu, Daudzgadu, un Vienādojumu rīki. 

 

Planet attēli vadības zonu izveidošanai

 

Planēta ir lielākais Zemes novērošanas satelītu tīkls, kas gandrīz katru dienu piegādā globālu datu kopu un ļauj iegūt augstas izšķirtspējas un augstas frekvences satelītattēlu datus.

Pārvaldības zonas, kuru pamatā ir Planet Scope (3,5 m izšķirtspēja) attēli.

Lasīt vairāk par GeoPard / Planētas partnerība.

Kas ir planētu attēli un kā tos izmantot pārvaldības zonu izveidē?

Tas attiecas uz satelītattēliem, ko nodrošina privāts uzņēmums Planet Labs, kas pārvalda mazu satelītu floti ar nosaukumu Doves. Šie satelīti katru dienu uzņem augstas izšķirtspējas Zemes virsmas attēlus. Termins "3 m izšķirtspēja" nozīmē, ka katrs attēla pikselis attēlo 3 × 3 metru lielu laukumu uz zemes. Šis detalizācijas līmenis ļauj veikt detalizētu analīzi un uzraudzīt dažādas Zemes virsmas iezīmes un izmaiņas.

Runājot par pārvaldības zonu izveidi, Planet Imagery ar ikdienas 3 m izšķirtspēju var būt ļoti noderīgi dažādām nozarēm un lietojumiem, piemēram:

  • LauksaimniecībaAugstas izšķirtspējas attēli var palīdzēt izveidot apsaimniekošanas zonas lauksaimniecībā, kur dažādām lauka daļām var būt nepieciešama atšķirīga apstrāde, piemēram, apūdeņošana, mēslošana vai kaitēkļu apkarošana. Analizējot attēlus, lauksaimnieki var noteikt modeļus, kas saistīti ar kultūraugu veselību, augsnes mitrumu un citiem faktoriem, ļaujot viņiem pieņemt labākus lēmumus par resursu sadali.
  • Vides pārvaldība: Satelītattēlus var izmantot, lai identificētu un uzraudzītu vides ziņā jutīgas teritorijas, piemēram, mitrājus, mežus un savvaļas dzīvnieku dzīvotnes. Šo informāciju var izmantot, lai izveidotu pārvaldības zonas, kas aizsargā šīs teritorijas un nodrošina ilgtspējīgu zemes izmantošanas praksi.
  • Pilsētplānošana: Augstas izšķirtspējas attēli var palīdzēt pilsētplānotājiem noteikt izaugsmes zonas, zemes izmantošanas modeļus un infrastruktūras attīstību. Šo informāciju var izmantot, lai izveidotu pārvaldības zonas, kas vada turpmāko attīstību un nodrošina efektīvu resursu izmantošanu.
  • Katastrofu pārvaldība: Satelītu attēli var palīdzēt identificēt un uzraudzīt katastrofu apdraudētas teritorijas, piemēram, palienes vai meža ugunsgrēku perēkļus. Var izveidot pārvaldības zonas, lai noteiktu evakuācijas maršrutus, piešķirtu resursus katastrofu seku likvidēšanai un informētu par zemes izmantošanas politiku, kas samazina turpmāku katastrofu risku.
  • Dabas resursu pārvaldība: Augstas izšķirtspējas attēli var palīdzēt uzraudzīt un pārvaldīt tādus resursus kā ūdens, minerāli un meži. Identificējot apgabalus ar augstu resursu vērtību vai trūkumu, var izveidot pārvaldības zonas, lai nodrošinātu šo resursu ilgtspējīgu izmantošanu un saglabāšanu.

Rezumējot, Planet Imagery ar ikdienas 3m izšķirtspēju ir vērtīgs instruments pārvaldības zonu izveidei dažādās jomās, sniedzot aktuālu un detalizētu informāciju, kas var palīdzēt lēmumu pieņēmējiem optimizēt resursu sadali un nodrošināt ilgtspējīgu zemes izmantošanas praksi.

Biežāk uzdotie jautājumi

1. Ko var palīdzēt noteikt tēlainības izmantošana?

Attēlu izmantošana var palīdzēt izveidot efektīvāku un lietderīgāku lauksaimniecības sistēmu. Izmantojot tādas tehnoloģijas kā droni vai satelītattēli, attēli var sniegt vērtīgu ieskatu kultūraugu veselībā, augsnes apstākļos un apūdeņošanas vajadzībās.

Tas palīdz identificēt problemātiskās jomas, piemēram, kaitēkļu invāzijas vai barības vielu trūkumu, ļaujot lauksaimniekiem veikt mērķtiecīgas darbības. Turklāt attēli palīdz uzraudzīt kultūraugu augšanu un attīstību, ļaujot pieņemt precīzus lēmumus un maksimāli palielināt ražu. 

Uz vienādojumiem balstīta analītika precīzijas lauksaimniecībā

Publicēts dementievgeopard

Izlaižot uz vienādojumiem balstīto analītikas moduli, GeoPard komanda ir spērusi lielu soli uz priekšu, sniedzot lauksaimniekiem, agronomiem un telpisko datu analītiķiem praktiski izmantojamas atziņas par katru kvadrātmetru. Modulī ir iekļauts katalogs ar vairāk nekā 50 iepriekš definētām GeoPard precizitātes formulām, kas aptver plašu ar lauksaimniecību saistītas analītikas klāstu.

Precizitātes formulas ir izstrādātas, pamatojoties uz daudzgadīga neatkarīga agronomijas universitāte un nozares pētījumi un ir stingri pārbaudīti, lai nodrošinātu to precizitāti un lietderību. Tos var viegli konfigurēt, lai tie būtu izpildīts automātiski jebkuram laukam, sniedzot lietotājiem spēcīgu un uzticamu ieskatu, kas var palīdzēt optimizēt ražas apjomus un samazināt izejvielu izmaksas.

Uz vienādojumiem balstītais analītikas modulis ir GeoPard platformas pamatfunkcija, kas lietotājiem nodrošina jaudīgu rīku, lai iegūtu dziļāku izpratni par savām darbībām un pieņemtu uz datiem balstītus lēmumus par lauksaimniecības praksi. Ar pastāvīgi augošo formulu katalogu un iespēju pielāgot formulas dažādiem lauka scenārijiem, GeoPard var apmierināt jebkuras lauksaimniecības darbības īpašās vajadzības.

 

Kālija izvadīšana, pamatojoties uz ražas datiem

Kālija izvadīšana, pamatojoties uz ražas datiem

 

Lietošanas gadījumi (skatīt piemērus zemāk):

  • Slāpekļa uzņemšana absolūtos skaitļos, izmantojot ražas un olbaltumvielu datus
  • Slāpekļa izmantošanas efektivitāte (NUE) un pārpalikuma aprēķini ar ražas un olbaltumvielu datu slāņiem
  • Kaļķa ieteikumi, pamatojoties uz pH datiem no augsnes paraugiem vai augsnes skeneri
  • Apakšlauks (zonas vai pikseļu līmenis) ROI kartes)
  • Mikro un makro barības vielu mēslošanas ieteikumi, pamatojoties uz augsnes paraugu ņemšanu, lauka potenciālu, topogrāfiju un ražas datiem
  • Oglekļa modelēšana
  • Izmaiņu noteikšana un brīdināšana (aprēķināt atšķirību starp Sentinel-2, Landsat8-9 vai Planet attēliem)
  • Augsnes un graudu mitruma modelēšana
  • Sausās ražas aprēķināšana no mitrās ražas datu kopām
  • Mērķa Rx un As-applied karšu atšķirības aprēķins

 

Kālija ieteikumi, pamatojoties uz diviem ražas mērķiem (produktivitātes zonām)

Kālija ieteikumi, pamatojoties uz diviem ražas mērķiem (produktivitātes zonām)

 

 

 

 

Mēslojums: ieteikumu ceļvedis. Kālijs / kukurūza.

Mēslojums: ieteikumu ceļvedis (Dienviddakotas štata universitāte): kālijs/kukurūza. Pārskatīšana un labošana: Džeisons Klārks | docents un SDSU paplašinātās izglītības augsnes auglības speciālists

 

Kālija izmantošanas efektivitāte kg/ha

Kālija izmantošanas efektivitāte kg/ha

 

 

 

Slāpekļa izmantošanas efektivitāte procentos. Aprēķins balstīts uz ražas, olbaltumvielu un graudu mitruma datu slāņiem.

Slāpekļa izmantošanas efektivitāte procentos. Aprēķins balstīts uz ražas, olbaltumvielu un graudu mitruma datu slāņiem.

 

 

Slāpeklis: mērķa Rx salīdzinājumā ar pēcapstrādes metodi

Slāpeklis: mērķa Rx salīdzinājumā ar pēcapstrādes metodi

 

Hlorofila atšķirība starp diviem satelītattēliem

Hlorofila atšķirība starp diviem satelītattēliem

 

GeoPard lietotājs var pielāgot esošos un izveidot savus privātas formulas pamatojoties uz attēliem, augsni, ražu, topogrāfiju vai jebkuriem citiem datu slāņiem, ko atbalsta GeoPard. 

GeoPard vienādojumu veidnes piemēri

GeoPard vienādojumu veidnes piemēri

 

Uz formulām balstīta analītika palīdz lauksaimniekiem, agronomiem un datu zinātniekiem automatizēt savas darbplūsmas un pieņemt lēmumus, pamatojoties uz vairākiem datiem un zinātniskiem pētījumiem, lai atvieglotu ilgtspējīgas un precīzas lauksaimniecības ieviešanu.

Kas ir uz vienādojumiem balstīta analītika precīzajā lauksaimniecībā? Precīzijas formulas izmantošana

Precīzās lauksaimniecības analītikā uz vienādojumiem balstīta analīze attiecas uz matemātisku modeļu, vienādojumu, precizitātes formulu un algoritmu izmantošanu, lai analizētu lauksaimniecības datus un iegūtu ieskatu, kas var palīdzēt lauksaimniekiem pieņemt labākus lēmumus par kultūraugu apsaimniekošanu.

Šīs analītiskās metodes ietver dažādus faktorus, piemēram, laika apstākļus, augsnes īpašības, kultūraugu augšanu un barības vielu prasības, lai optimizētu lauksaimniecības praksi un uzlabotu kultūraugu ražu, vienlaikus samazinot resursu izšķērdēšanu un ietekmi uz vidi.

Daži no galvenajiem uz vienādojumiem balstītas analītikas komponentiem precīzajā lauksaimniecībā ir šādi:

  • Kultūraugu augšanas modeļi: Šie modeļi apraksta saistību starp dažādiem faktoriem, piemēram, laikapstākļiem, augsnes īpašībām un kultūraugu apsaimniekošanas praksi, lai prognozētu kultūraugu augšanu un ražu. Šādu modeļu piemēri ir CERES (kultūraugu vides resursu sintēze) un APSIM (lauksaimniecības ražošanas sistēmu sIMulator) modeļi. Šie modeļi var palīdzēt lauksaimniekiem pieņemt pamatotus lēmumus par sēšanas datumiem, kultūraugu šķirnēm un apūdeņošanas grafiku.
  • Augsnes ūdens modeļi: Šie modeļi novērtē ūdens saturu augsnes profilā, pamatojoties uz tādiem faktoriem kā nokrišņi, iztvaikošana un kultūraugu ūdens patēriņš. Tie var palīdzēt lauksaimniekiem optimizēt apūdeņošanas praksi, nodrošinot, ka ūdens tiek izmantots efektīvi un īstajā laikā, lai maksimāli palielinātu ražas apjomu.
  • Barības vielu pārvaldības modeļi: Šie modeļi prognozē kultūraugu barības vielu prasības un palīdz lauksaimniekiem noteikt optimālo mēslošanas līdzekļu lietošanas ātrumu un laiku. Izmantojot šos modeļus, lauksaimnieki var nodrošināt, ka kultūraugi saņem pareizo barības vielu daudzumu, vienlaikus samazinot barības vielu noplūdes un vides piesārņojuma risku.
  • Kaitēkļu un slimību modeļi: Šie modeļi prognozē kaitēkļu un slimību uzliesmojumu iespējamību, pamatojoties uz tādiem faktoriem kā laika apstākļi, kultūraugu augšanas stadijas un apsaimniekošanas prakse. Izmantojot šos modeļus, lauksaimnieki var pieņemt proaktīvus lēmumus par kaitēkļu un slimību apkarošanu, piemēram, pielāgot sēšanas datumus vai lietot pesticīdus īstajā laikā.
  • Uz tālizpēti balstīti modeļi: Šie modeļi izmanto satelītattēlus un citus tālizpētes datus, lai uzraudzītu kultūraugu veselību, noteiktu stresa faktorus un novērtētu ražu. Integrējot šo informāciju ar citiem datu avotiem, lauksaimnieki var pieņemt labākus lēmumus par kultūraugu apsaimniekošanu un optimizēt resursu izmantošanu.

Rezumējot, precīzajā lauksaimniecībā uz vienādojumiem balstīta analītika izmanto matemātiskos modeļus un algoritmus, lai analizētu sarežģītu mijiedarbību starp dažādiem faktoriem, kas ietekmē kultūraugu augšanu un apsaimniekošanu. Izmantojot šo analītiku, lauksaimnieki var pieņemt uz datiem balstītus lēmumus, lai optimizētu lauksaimniecības praksi, uzlabotu kultūraugu ražu un samazinātu ietekmi uz vidi.

Biežāk uzdotie jautājumi

1. Kā precīzā lauksaimniecība var palīdzēt risināt resursu izmantošanas un piesārņojuma problēmas lauksaimniecībā?

Tas var palīdzēt risināt resursu izmantošanas un piesārņojuma problēmas lauksaimniecībā, izmantojot mērķtiecīgu resursu izmantošanu, efektīvu resursu pārvaldību, uzlabotu uzraudzību un dabas aizsardzības prakses ieviešanu. Izmantojot tādus resursus kā mēslošanas līdzekļi un pesticīdi tikai tur, kur tas nepieciešams, lauksaimnieki var samazināt atkritumus un piesārņojumu.

Uz datiem balstīta lēmumu pieņemšana nodrošina optimālu resursu pārvaldību, savukārt reāllaika uzraudzība ļauj savlaicīgi iejaukties, lai novērstu piesārņojuma gadījumus. Turklāt dabas aizsardzības prakses ieviešana veicina ilgtspējīgu lauksaimniecību un samazina ietekmi uz vidi.

GeoPard integrācija ar UP42

Publicēts dementievgeopard

GeoPard un UP42 ar lepnumu paziņo par tehnisko partnerību starp platformām.

 

GeoPard analītiskie bloki tagad ir pieejami UP42 GIS tirgū un ietver šādas iespējas:

  • Integrētas satelītu zvaigznāju sistēmas: Plejādes, Plejādes NEO, VIETAS
  • Atbalstītā veģetācija indeksi: NDVI, EVI, SAVI, NDWI
  • Izeja COG formāts (Mākonī optimizēts GeoTIFF)

 

Integrācija ļaus Up42 klientiem piekļūt uzlabotai kultūraugu (bez ierobežojumiem tikai kultūraugu) uzraudzībai, izmantojot GeoPard satelītattēlu apstrādes algoritmus.

GeoPard analītiskais bloks tiek izmantots, lai aprēķinātu NDWI uz 30 cm izšķirtspējas Plejādu NEO.
GeoPard analītiskais bloks tiek izmantots, lai aprēķinātu NDWI uz 30 cm izšķirtspējas Plejādu NEO.

 

 

Dmitrijs Dementjevs, GeoPard izpilddirektors: “Tehniskā partnerība ar UP42 ļauj UP42 klientiem izmantot GeoPard jauno ģeotelpisko analītiku, tostarp satelītattēlu apstrādi lielā mērogā un nepieredzētā ātrumā tik milzīgiem datu kopumiem. Analītiskie atvasinājumi varētu tikt izmantoti preskriptīvai precīzai lauksaimniecībai, reģeneratīvajai/oglekļa lauksaimniecībai un kultūraugu uzraudzībai ar augstu laika un telpas līmeni.”.
Tas arī norāda uz GeoPard ambīcijām integrēties ar vismodernākajām tehnoloģiju platformām pasaulē.”

 

Iepriekš GeoPard komanda paziņoja integrācija ar JohnDeere (lielākais lauksaimniecības tehnikas un aprīkojuma ražotājs), izmantojot MyJohnDeere Operation Center platformu (lielākā digitālā lauksaimniecības platforma pasaulē pēc akriem), un Planēta – satelītattēlu uzņēmums ar vislielāko satelītu skaitu.

 

GeoPard Lauka potenciāls kartes pret ražas datiem

Publicēts dementievgeopard

GeoPard lauka potenciālās kartes ļoti bieži izskatās tieši tāda pati raža dati.

Mēs tos izveidojam, izmantojot daudzslāņu analītika vēsturiskās informācijas, topogrāfijas un kailas augsnes analīzes.

Šāda procesa sintētiskās ražas kartes ir automatizētas (un patentēts), un jebkuram laukam pasaulē tā ģenerēšana aizņem apmēram 1 minūti.

 

GeoPard Lauka potenciāls kartes pret ražas datiem

Var izmantot kā pamatu:

Kas ir lauka potenciāla kartes?

Lauka potenciāla kartes, kas pazīstamas arī kā ražas potenciāla kartes vai produktivitātes potenciāla kartes, ir vizuāli attēlojumi par potenciālās kultūraugu ražas vai produktivitātes telpisko mainīgumu laukā. Šīs kartes tiek veidotas, analizējot dažādus faktorus, kas ietekmē kultūraugu augšanu, piemēram, augsnes īpašības, topogrāfiju un vēsturiskos ražas datus.

Šīs kartes var izmantot precīzajā lauksaimniecībā, lai vadītu pārvaldības lēmumus, piemēram, mēslošanas līdzekļu mainīgas devas lietošanu, apūdeņošanu un citus resursus, kā arī lai noteiktu jomas, kurām nepieciešama īpaša uzmanība vai pārvaldības prakse.

Veidojot lauka potenciāla kartes, parasti tiek ņemti vērā daži galvenie faktori:

  1. Augsnes īpašības: Augsnes īpašībām, piemēram, tekstūrai, struktūrai, organisko vielu saturam un barības vielu pieejamībai, ir būtiska loma kultūraugu ražas potenciāla noteikšanā. Kartējot augsnes īpašības visā laukā, lauksaimnieki var noteikt apgabalus ar augstu vai zemu produktivitātes potenciālu.
  2. TopogrāfijaFaktori, piemēram, augstums, slīpums un aspekts, var ietekmēt kultūraugu augšanu un ražas potenciālu. Piemēram, zemienes var būt pakļautas ūdens uzsūkšanai vai lielākam sala riskam, savukārt stāvas nogāzes var būt vairāk pakļautas erozijai. Šo topogrāfisko elementu kartēšana var palīdzēt lauksaimniekiem izprast, kā tie ietekmē produktivitātes potenciālu, un attiecīgi pielāgot savu apsaimniekošanas praksi.
  3. Vēsturiskie ienesīguma dati: Analizējot iepriekšējo gadu vai sezonu vēsturiskos ražas datus, lauksaimnieki var noteikt produktivitātes tendences un modeļus visos savos laukos. Šo informāciju var izmantot, lai izveidotu kartes, kurās izceltas teritorijas ar pastāvīgi augstu vai zemu ražas potenciālu.
  4. Attālās izpētes dati: Satelītattēli, aerofotogrāfijas un citi tālizpētes dati var tikt izmantoti, lai novērtētu kultūraugu veselību, sparu un augšanas stadiju. Šo informāciju var izmantot, lai izveidotu kartes, kas atspoguļo kultūraugu produktivitātes potenciāla telpisko mainīgumu.
  5. Klimata dati: Klimata mainīgie, piemēram, temperatūra, nokrišņi un saules starojums, var ietekmēt arī kultūraugu augšanu un ražas potenciālu. Iekļaujot klimata datus šajās kartēs, lauksaimnieki var labāk izprast, kā vides faktori ietekmē ražības potenciālu viņu laukos.

Tie ir vērtīgi rīki precīzajā lauksaimniecībā, jo palīdz lauksaimniekiem vizualizēt produktivitātes potenciāla telpisko mainīgumu savos laukos. Izmantojot šīs kartes, lai vadītu pārvaldības lēmumus, lauksaimnieki var optimizēt resursu izmantošanu, uzlabot kopējo ražu un samazināt savu lauksaimniecības darbību ietekmi uz vidi.

Atšķirība starp lauka potenciāla kartēm un ražas datiem

Precīzajā lauksaimniecībā tiek izmantotas gan lauka potenciāla kartes, gan ražas dati, lai palīdzētu lauksaimniekiem izprast telpisko mainīgumu savos laukos un pieņemt labāk pamatotus lēmumus par pārvaldību. Tomēr starp abiem pastāv dažas būtiskas atšķirības:

Datu avoti:

Šīs kartes tiek veidotas, integrējot datus no dažādiem avotiem, piemēram, augsnes īpašībām, topogrāfijas, vēsturiskajiem ražas datiem, tālizpētes datiem un klimata datiem. Tomēr šie dati tiek apkopoti, izmantojot ražas monitorus, kas uzstādīti ražas novākšanas iekārtās un reģistrē ražu tās novākšanas laikā.

Laika aspekts:

Šīs kartes atspoguļo lauka potenciālās produktivitātes novērtējumu, kas parasti ir statisks vai laika gaitā mainās lēni, izņemot būtiskas izmaiņas augsnes īpašībās vai citos ietekmējošos faktoros. Tomēr ražas dati ir specifiski konkrētai augšanas sezonai vai vairākām sezonām un var ievērojami atšķirties no gada uz gadu, pamatojoties uz tādiem faktoriem kā laika apstākļi, kaitēkļu invāzija un apsaimniekošanas prakse.

Rezumējot, lauka potenciālās kartes un ražas dati ir savstarpēji papildinoši rīki precīzajā lauksaimniecībā. Šīs kartes sniedz lauka potenciālās produktivitātes aplēsi, palīdzot lauksaimniekiem noteikt apgabalus, kuros varētu būt nepieciešama atšķirīga apsaimniekošanas prakse. Savukārt ražas dati dokumentē faktisko ražu un tos var izmantot, lai novērtētu apsaimniekošanas prakses efektivitāti un informētu par turpmāko lēmumu pieņemšanu.

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