Daudzslāņu (integrēta) datu analīze precīzajā lauksaimniecībā

Precīzā lauksaimniecība spēj radīt milzīgs datu apjoms. piemēram, dati par ražu, satelītattēli un augsnes auglību.

Precīzās lauksaimniecības tehnoloģiju izmantošanu ierobežo tas, ka trūkst viegli lietojamu mākoņdatošanas programmatūras rīku komplektu, kas palīdzētu lauka datu slāņus pārvērst noderīgās zināšanās un praktiski izmantojamos ieteikumos.

Precīzajā lauksaimniecībā pārvaldības zonas ir lauka apgabali, kuriem ir līdzīgs ražas potenciāls, pamatojoties uz augsnes tipu, nogāzes novietojumu, augsnes ķīmisko sastāvu, mikroklimatu un/vai citiem faktoriem, kas ietekmē kultūraugu ražošanu.

Portāls ražotāja zināšanas attiecīgajā jomā ir ļoti svarīga procesa sastāvdaļa. Apsaimniekošanas zonas tiek uzskatītas par mehānismu, lai optimizētu kultūraugu ieguldījumu un ražas potenciālu.

Kartes, kas ģenerētas ar vienu datu slāni un vairākiem datu slāņiem.

Liels izaicinājums ir izveidot apsaimniekošanas zonas, kas pilnībā atspoguļo lauku mainību. Dažādu slāņu, piemēram, satelītattēlu, augsnes auglības, topogrāfijas atvasinājumu un ražas monitora datu kombinācija ir nākamais loģiskais solis, lai radītu. elastīgākas pārvaldības zonas..

Daudzslāņu analītika (pazīstama arī kā integrēta analīze) kļūst par daļu no GeoPard ģeotelpiskās analītikas dzinēja.

Klasiskās integrētās analīzes parametru kombinācijas ietver vienu vai vairākus ražas datus, NDVI karti, augstumu un augsnes sensora fizikāli ķīmiskās īpašības. 

GeoPard atbalsta šos parametrus un papildus ļauj iekļaut citus lauka datu slāņus, kas jau ir pieejami sistēmā vai ko lietotājs ir augšupielādējis tieši (augsnes paraugu ņemšana, ražas datu kopas u. c.).

Tā rezultātā jūs varat brīvi darboties ar pilns parametru komplekts veikt integrētu analīzi:

Daudzslāņu ražas datu analīze

Attālās izpētes dati:

• Potenciālā produktivitātes karte (viengadīga un daudzgadīga)
• Stabilitātes/variāciju karte
• Veģetācijas indeksi NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI

Topogrāfija:

• Digitālais pacēlums
• Slīpums
• Izliekums
• Mitruma indekss
• Hillshades

Augsnes dati:

• pH
• CEC (katjonu apmaiņas spēja)
• SOM (augsnes organiskā viela)
• K (kālijs)
• Mazs augsnes virskārtas dziļums, mazāka pieejamā ūdens aizturēšanas spēja (augsne, kas ir jutīga pret sausumu).
• EC (elektrovadītspēja)
• un citi augšupielādētajā datu kopā pieejamie ķīmiskie atribūti.

Ir svarīgi uzsvērt, ka pielāgotie faktori tiek konfigurēti virs katra datu slāņa, lai piešķirtu vēlamo. slāņa svars. Esiet laipni aicināti dalīties ar saviem integrētās analītikas izmantošanas gadījumiem un veidot pārvaldības zonu kartes, pamatojoties uz savām zināšanām šajā jomā, vienlaikus izvēloties datu avotus un to svaru programmā GeoPard.

Šajā blogā redzamajos attēlos ir lauka paraugs ar datu slāņiem (piemēram, ražības karte, kas aptver 18 gadus, digitālais reljefa modelis, slīpums, pauguru ēna, 2019. gada ražas dati) un dažādas integrācijas analītikas karšu kombinācijas. 

Varat sekot pārvaldības zonu evolūcijas soļiem, vienlaikus paplašinot integrācijas analītiku ar papildu datu slāni.

Biežāk uzdotie jautājumi

1. Kas ir datu slāņi?

Datu slāņi apzīmē atsevišķas datu sastāvdaļas vai elementus, kas ir sakārtoti un sakārtoti kopā, lai izveidotu visaptverošu konkrētas jomas vai tēmas attēlojumu.

Katrs slānis atspoguļo konkrētu datu aspektu, piemēram, ģeogrāfiskās īpatnības, zemes izmantojumu, iedzīvotāju blīvumu vai vides faktorus. Šos slāņus var apvienot un analizēt kopā, lai gūtu ieskatu, vizualizētu modeļus un pieņemtu pamatotus lēmumus.

Datu slāņus parasti izmanto ģeogrāfiskās informācijas sistēmās (ĢIS) un telpiskajā analīzē, lai labāk izprastu un attēlotu sarežģītus datus vizuālā un interpretējamā veidā.

2. Kas ir integrētā analīze?

Integrētā analīze ir process, kurā tiek apvienoti un analizēti dati no vairākiem avotiem vai disciplīnām, lai iegūtu visaptverošāku un holistiskāku izpratni par konkrētu problēmu vai parādību.

Tas ietver datu kopu apvienošanu, statistikas metožu piemērošanu un attiecību izpēti starp dažādiem mainīgajiem lielumiem vai jomām.

Integrētā analīze ļauj iegūt niansētāku un savstarpēji saistītu skatījumu uz sarežģītām sistēmām, atvieglojot modeļu, tendenču un cēloņsakarību identificēšanu, kas var nebūt redzamas, analizējot datus atsevišķi.

Šāda pieeja ļauj pētniekiem un lēmumu pieņēmējiem pieņemt pamatotākus un efektīvākus lēmumus, pamatojoties uz plašāku informācijas klāstu.