Wielowarstwowa (zintegrowana) analiza danych w rolnictwie precyzyjnym

Precyzyjne rolnictwo jest w stanie generować ogromne ilości danych w postaci danych o plonach, zdjęć satelitarnych i żyzności gleby, aby wymienić tylko niektóre.

Brak łatwych w użyciu zestawów narzędzi do precyzyjnego oprogramowania w chmurze, które pomagałyby producentom upraw przekształcać warstwy danych terenowych w użyteczną wiedzę i praktyczne zalecenia, ogranicza zastosowanie precyzyjnych technologii rolniczych.

W rolnictwie precyzyjnym strefy zarządzania to obszary na polu o podobnym potencjale plonowania, w zależności od rodzaju gleby, położenia nachylenia, składu chemicznego gleby, mikroklimatu i/lub innych czynników wpływających na produkcję roślinną.

Ten wiedza producenta na dany temat jest bardzo ważnym elementem procesu. Strefy zarządzania są postrzegane jako mechanizm optymalizacji nakładów uprawowych i potencjału plonowania.

Mapy wygenerowane przy użyciu jednej i kilku warstw danych.

Największym wyzwaniem jest stworzenie stref zarządzania, które idealnie odzwierciedlają zmienność pola. Połączenie różnych warstw, takich jak zdjęcia satelitarne, dane o żyzności gleby, dane topograficzne i dane z monitoringu plonów, to kolejny logiczny krok w kierunku generowania… bardziej responsywne strefy zarządzania.

Analityka wielowarstwowa (znana również jako zintegrowana analiza) staje się częścią modułu geoprzestrzennej analityki GeoPard.

Klasyczne kombinacje parametrów zintegrowanej analizy obejmują jedne lub więcej danych dotyczących plonów, mapę NDVI, wysokość oraz fizykochemiczne charakterystyki czujnika glebowego. 

GeoPard obsługuje te parametry i dodatkowo umożliwia uwzględnienie innych warstw danych terenowych, które są już dostępne w systemie lub zostały przesłane bezpośrednio przez użytkownika (próbkowanie gleby, zbiory danych o plonach itp.).

Dzięki temu możesz swobodnie korzystać z kompletny zestaw parametrów przeprowadzanie zintegrowanej analityki:

Wielowarstwowa analiza danych o wydajności

Dane teledetekcyjne:

• Mapa potencjalnej produktywności (jednoroczna i wieloletnia)
• Mapa stabilności/zmienności
• Wskaźniki roślinności NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI

Topografia:

• Cyfrowy poziom terenu
• Nachylenie
• Krzywizna
• Wskaźnik wilgotności
• Odcienie wzgórz

Dane glebowe:

• pH
• CEC (zdolność wymiany kationów)
• SOM (materia organiczna gleby)
• K (potas)
• Niska grubość wierzchniej warstwy gleby, mniejsza dostępna pojemność wodna (gleba podatna na suszę)
• EC (przewodność elektryczna)
• i inne atrybuty chemiczne dostępne w przesłanym zestawie danych

Ważne jest podkreślenie, że czynniki niestandardowe są konfigurowane na każdej warstwie danych w celu przypisania żądanych waga warstwy.Zachęcamy do dzielenia się przypadkami użycia zintegrowanej analityki i tworzenia map stref zarządzania w oparciu o wiedzę terenową, przy jednoczesnym doborze źródeł danych i ich wag w GeoPard.

Zdjęcia w tym blogu przedstawiają przykładowe pole z warstwami danych (takimi jak mapa produktywności obejmująca 18 lat, numeryczny model terenu, nachylenie, cieniowanie, dane dotyczące plonów z 2019 r.) oraz różne kombinacje map analityki integracyjnej. 

Można śledzić kroki ewolucji stref zarządzania, rozszerzając jednocześnie analizę integracyjną o dodatkową warstwę danych.

Często zadawane pytania

1. Czym są warstwy danych?

Warstwy danych odnoszą się do pojedynczych komponentów lub elementów danych, które są zorganizowane i ułożone razem w celu utworzenia kompleksowej reprezentacji określonego obszaru lub tematu.

Każda warstwa reprezentuje określony aspekt danych, taki jak cechy geograficzne, użytkowanie gruntów, gęstość zaludnienia czy czynniki środowiskowe. Warstwy te można łączyć i analizować zbiorczo, aby uzyskać wgląd, wizualizować wzorce i podejmować świadome decyzje.

Warstwy danych są powszechnie stosowane w systemach informacji geograficznej (GIS) i analizie przestrzennej w celu lepszego zrozumienia i przedstawienia złożonych danych w sposób wizualny i interpretowalny.

2. Czym jest analiza zintegrowana?

Analiza zintegrowana odnosi się do procesu łączenia i analizowania danych z wielu źródeł lub dyscyplin w celu uzyskania bardziej wszechstronnego i holistycznego zrozumienia konkretnego problemu lub zjawiska.

Polega ona na scalaniu zestawów danych, stosowaniu technik statystycznych i badaniu zależności pomiędzy różnymi zmiennymi lub domenami.

Zintegrowana analiza pozwala na uzyskanie bardziej niuansowego i powiązanego obrazu złożonych systemów, ułatwiając identyfikację wzorców, trendów i związków przyczynowo-skutkowych, które mogłyby nie być oczywiste w przypadku analizy danych w izolacji.

Dzięki takiemu podejściu badacze i decydenci mogą podejmować bardziej świadome i skuteczne decyzje w oparciu o szerszy zakres informacji.