Pobieranie próbek gleby metodą siatki i teledetekcja: zmiana w precyzyjnym rolnictwie oparta na danych

Tradycyjne rolnictwo często traktuje całe pole w sposób jednolity – stosując wszędzie tę samą dawkę nasion, nawozu lub wapna. W rzeczywistości pola zazwyczaj charakteryzują się bardzo różnymi rodzajami gleby i poziomami żyzności w różnych miejscach. Jednak w ostatnich latach coraz więcej rolników korzysta z pobierania próbek gleby metodą siatki i precyzyjnego badania gleby w ramach rolnictwa cyfrowego.

W jednym z badań amerykańskich gruntów ornych, badania rdzeni glebowych są obecnie stosowane na około 271 TP3 tonach akrów kukurydzy i 141 TP3 tonach akrów pszenicy, w porównaniu ze znacznie niższymi wartościami sprzed kilku lat. Popularność tych testów rośnie wraz ze spadkiem kosztów badań laboratoryjnych i rosnącymi korzyściami dla rolników z aplikacji ukierunkowanych na składniki odżywcze. Tymczasem globalne wydatki na sprzęt do rolnictwa precyzyjnego (który między innymi obsługuje siatkowe pobieranie próbek gleby) napędzają wzrost rynku szacowany na 10,5 miliarda dolarów w 2024 roku, z prognozami podwojenia go w ciągu najbliższych kilku lat.

Badania pokazują, że stosowanie nawożenia na podstawie średnich wartości polowych “traktuje całą glebę równo” – praktyka, która często “powoduje straty w plonach i pieniądzach rolników”. Na przykład, w jednym z przeglądów stwierdzono, że nawożenie na podstawie średnich wartości polowych często marnuje nakłady na niektórych obszarach, a w innych niewystarczająco odżywia, obniżając potencjalne plony.

Gleby są jednak naturalnie zmienne: erozja, ukształtowanie terenu i historia upraw powodują “ekstremalną zmienność w skali pola” pod względem pH gleby, składników odżywczych, wilgotności i materii organicznej, nawet w obrębie jednego pola. Miejsca o wysokim poziomie nasłonecznienia mogły zubożyć wierzchnią warstwę gleby, podczas gdy miejsca o niskim poziomie nasłonecznienia mogą gromadzić więcej wilgoci i składników odżywczych. Traktowanie wszystkich tych obszarów w ten sam sposób ignoruje te różnice.

Czym jest siatkowe pobieranie próbek gleby?

Pobieranie próbek gleby metodą siatki to systematyczny sposób pobierania próbek gleby z całego pola. Zamiast pobierania jednej lub dwóch losowych próbek, pole pokrywa się wyimaginowaną siatką małych komórek o jednakowej wielkości (na przykład 1–2,5 akra na komórkę). Urządzenie GPS kieruje próbnik do środka każdej komórki. W każdym punkcie siatki próbnik pobiera wiele rdzeni (zwykle 10–15 rdzeni) z tego punktu i łączy je w jedną próbkę zbiorczą.

Każda komórka generuje zatem jedną próbkę gleby, która reprezentuje ten niewielki obszar pola. Rozmiar siatki (obszar komórki) jest dobierany w taki sposób, aby zrównoważyć szczegółowość z kosztami – mniejsze komórki (więcej punktów) zapewniają lepszą rozdzielczość, ale koszt pobrania próbki jest wyższy. Badania sugerują, że siatki o powierzchni 1 akra (0,4 ha) rejestrują ponad 80% zmienności pola, podczas gdy siatki o powierzchni 2,5 akra (1 ha) rejestrują nieco mniej. Oto kilka kluczowych punktów:

• Dzieli pole na równe komórki (np. 1–2,5 akra każda)
• Używa GPS-u do pobierania próbek punktów w ustalonych lokalizacjach (czarne kropki na rysunku).
• Pobiera 10–15 rdzeni glebowych na punkt i wysyła materiał kompozytowy do laboratorium

1. Planowanie siatki: Przed pobraniem próbek rolnicy wybierają rozmiar siatki na podstawie wielkości pola, jego zmienności i budżetu. Typowym wyborem jest obszar około 2,5 akra na próbkę; prace o bardzo wysokiej rozdzielczości mogą wykorzystywać komórki o powierzchni 1 akra. Współrzędne GPS dla każdego punktu siatki są generowane na mapie lub w planie pobierania próbek.

2. Pobieranie próbek: W każdym oznaczonym punkcie próbnik pobiera rdzenie glebowe z odległości kilku stóp od tego miejsca. Wszystkie rdzenie z danego punktu są łączone w jeden woreczek. Użycie czystej sondy lub świdra ze stali nierdzewnej oraz GPS zapewnia dokładność. Głębokość pobierania próbek i liczba rdzeni na punkt są zgodne z najlepszymi praktykami (na przykład 10–15 rdzeni na punkt, aby uśrednić zmienność w skali mikro).

3. Analiza laboratoryjna: Próbki kompozytowe są wysyłane do laboratorium glebowego. Laboratorium mierzy kluczowe właściwości gleby: pH, dostępne składniki odżywcze (fosfor, potas, azot itp.), materię organiczną, a czasem również mikroelementy lub ich zdolność do ich dostarczania. Dane te są następnie łączone ze współrzędnymi GPS każdego punktu siatki.

4. Wynik – mapy składników odżywczych gleby: Po otrzymaniu wszystkich wyników laboratoryjnych, punkty danych są interpolowane w celu utworzenia ciągłych map glebowych dla danego terenu. Oprogramowanie może narysować kontury lub mapy stref cieniowanych dla każdego parametru – na przykład pokazujące obszary “wysokiego”, “średniego” i “niskiego” poziomu fosforu lub pH gleby.

Mapy zmienności gleby pozwalają rolnikowi dokładnie zobaczyć, które części pola są bogate, a które ubogie w poszczególne składniki odżywcze. Na przykład, w jednym z badań zauważono, że mapy próbkowania siatkowego “ujawniają różnice w żyzności, które tradycyjne badania polowe… mogą przeoczyć”, umożliwiając stosowanie składników odżywczych, takich jak nawozy fosforowo-potasowe czy wapno, tylko tam, gdzie przyniosą one oczekiwane efekty.

Pobieranie próbek siatkowych zapewnia bardzo szczegółowy obraz żyzności gleby. Na powyższej mapie rolnictwa precyzyjnego każda kropka odpowiada lokalizacji, w której pobrano próbki. Powstałe mapy (niepokazane na rysunku) mogą uwypuklać wzorce, takie jak pas niskiego pH lub obszar o niskiej zawartości azotu. Na przykład, jedno z badań przeprowadzonych w USA wykazało, że gdy rolnicy wdrożyli zarządzanie składnikami odżywczymi oparte na pobieraniu próbek gleby, 67% odnotowało wyższe plony i pozwoliło zaoszczędzić około $24 na akr na kosztach kukurydzy.

Korzyści te wynikają z zastosowania odpowiednich składników odżywczych w odpowiednich miejscach – decyzja ta jest możliwa tylko dzięki szczegółowym mapom składu chemicznego gleby opartym na siatce. Z czasem, powtarzanie pobierania próbek z siatki co kilka lat pomaga również śledzić, czy żyzność gleby poprawia się pod wpływem nowego sposobu gospodarowania.

Rola teledetekcji w pobieraniu próbek gleby metodą siatki

Teledetekcja oznacza zbieranie informacji o terenie z odległości, bez fizycznego dotykania gleby lub upraw. W rolnictwie zazwyczaj wykorzystuje się satelity, załogowe statki powietrzne lub drony wyposażone w kamery lub czujniki. Czujniki te wykrywają odbite światło słoneczne (często w paśmie widzialnym i podczerwonym) lub inne sygnały z powierzchni. Najczęstszym wynikiem jest warstwa obrazu, która odzwierciedla stan zdrowia roślin lub wilgotność gleby.

Na przykład satelity takie jak Sentinel-2 czy Landsat regularnie rejestrują wielospektralne obrazy każdego pola na świecie. Statki powietrzne (samoloty ze skrzydłami stałymi) mogą wykonywać zdjęcia o wyższej rozdzielczości na dużych obszarach. Bezzałogowe drony (UAV) mogą nawet latać pod chmurami, aby na żądanie uzyskać obrazy o bardzo wysokiej rozdzielczości z kilku pól.

Najbardziej znanym wskaźnikiem teledetekcji dla upraw jest znormalizowany różnicowy wskaźnik roślinności (NDVI). NDVI porównuje ilość światła odbijanego przez rośliny w zakresie fal czerwonych i bliskiej podczerwieni. Ponieważ zdrowe rośliny zielone pochłaniają światło czerwone (w procesie fotosyntezy) i odbijają światło w zakresie bliskiej podczerwieni (NIR), goła gleba i woda powodują, że NDVI jest bliskie 0 lub ujemne. Mówiąc prościej, wyższy NDVI oznacza bardziej zielone, zdrowsze rośliny; niższy NDVI oznacza roślinność rzadszą lub zestresowaną.

W jaki sposób pomaga teledetekcja: Teledetekcja nie zastępuje pobierania próbek gleby, ale stanowi istotne uzupełnienie. Obrazowanie może ujawnić przestrzenne wzorce kondycji upraw, które często odzwierciedlają zmienność gleby. Na przykład obszary dotknięte suszą lub niedoborem składników odżywczych mogą być widoczne jako obszary o niskim wskaźniku NDVI.

Jak zauważa jedna z platform rolnictwa precyzyjnego, satelity “pokazują wzorce wzrostu roślin, które zazwyczaj odzwierciedlają zmienność gleby”, pomagając w planowaniu pobierania próbek i zarządzania. Z biegiem czasu satelitarne mapy NDVI pozwalają rolnikom śledzić trendy: na przykład, jeśli dany fragment pola stale wykazuje niższy NDVI rok po roku, oznacza to chroniczny problem (słabe drenaż, niskie pH itp.).

Teledetekcja ma również charakter czasowy. W przeciwieństwie do jednorazowego pobrania próbki gleby, możemy uzyskać obraz pola co tydzień, a nawet codziennie. Dzięki temu rolnicy mogą obserwować zmiany w kondycji roślin w ciągu sezonu. Jeśli obszar nagle zmieni kolor na czerwony (niski wskaźnik NDVI) pomiędzy dwoma obrazami, oznacza to nowy stres (pojaw szkodnika, suszę itp.). Ten obraz czasowy pozwala określić, kiedy i gdzie należy przeprowadzić rozpoznanie pól lub dostosować metody zarządzania w połowie sezonu.

Wreszcie, historyczne obrazy mogą pomóc w wyborze strategii pobierania próbek. Jeśli teledetekcja wykaże, że tylko część pola wykazuje problemy, rolnik może wybrać drobniejszą siatkę pobierania próbek w tym obszarze i grubszą w innych miejscach. Innymi słowy, mapy satelitarne/z dronów mogą pomóc w ukierunkowaniu pobierania próbek gleby tam, gdzie jest to najbardziej potrzebne, zwiększając wydajność procesu.

Integracja próbkowania siatkowego i teledetekcji

Integracja pobierania próbek z siatki i teledetekcji jest obecnie coraz szerzej stosowana: w Stanach Zjednoczonych ponad połowa powierzchni upraw korzysta obecnie z narzędzi takich jak sterowniki sekcji opryskiwaczy, sterowniki rzędów siewników i precyzyjne pomiary gleby. Monitorowanie plonów jest również stosowane na około 701 TP3 tonach akrów kukurydzy, a prognozy rynkowe wskazują, że łączny rynek rolnictwa precyzyjnego (sprzęt + oprogramowanie + usługi) wzrośnie z około 10,5 mld USD w 2024 roku do ponad 21 mld USD do 2032 roku.

Te liczby pokazują, że połączenie danych glebowych z pomiarów lotniczych i satelitarnych staje się podstawą praktyk wielu gospodarstw rolnych. Prawdziwa siła tkwi w łączeniu próbek siatkowych z obrazami zdalnymi w ciągłej pętli sprzężenia zwrotnego. Każda metoda niweluje słabości pozostałych.

1. Weryfikacja terenowa (kalibracja obrazów): Siatkowe próbki gleby dostarczają “prawdy na miejscu”, która pomaga interpretować dane teledetekcyjne. Na przykład, jeśli mapa NDVI pokazuje obszar o niskiej wigorze, próbka gleby z tego miejsca może ujawnić niski poziom potasu. Na wielu polach badacze zaobserwowali silne korelacje między pomiarami gleby a wskaźnikami spektralnymi (np. powiązanie pH gleby lub składników odżywczych z danymi satelitarnymi). Budując model, który wiąże NDVI (lub inne pasma spektralne) z wartościami mierzonymi laboratoryjnie, możemy wykorzystać teledetekcję do przewidywania żyzności gleby w miejscach, w których nie pobrano próbek.

2. Ekstrapolacja i interpolacja: Ponieważ satelity pokrywają całe pole jednocześnie, wypełniają luki między punktami poboru próbek. Załóżmy na przykład, że pobraliśmy próbki co 2,5 akra, ale chcemy uzyskać dokładniejszą mapę. Jeśli NDVI koreluje z poziomami składników odżywczych, możemy interpolować punkty siatki za pomocą gradientów NDVI. To znacząco zwiększa efektywną rozdzielczość. W jednym ze studiów przypadku naukowcy wykorzystali dane satelitarne skorelowane z pH gleby, aby zaprojektować optymalne pobieranie próbek, a następnie stworzyć dokładne mapy pH o wysokiej rozdzielczości z wykorzystaniem znacznie mniejszej liczby próbek.

3. Tworzenie map preskrypcyjnych VRT: Połączenie szczegółowych map glebowych i obrazów stanowi podstawę technologii zmiennego dawkowania (VRT). Na przykład, aby zastosować nawóz, oprogramowanie może nałożyć mapę NDVI na mapę składników odżywczych w glebie i wygenerować mapę recepturową, która zmienia dawki nawożenia na całym polu. Jeden ze scenariuszy jest następujący: mapa NDVI pokazuje południowy róg pola, w którym wzrost roślin jest opóźniony, a próbki siatki potwierdzają niski poziom fosforu.

Rolnik może następnie opracować recepturę o wysokiej zawartości fosforu dokładnie dla tej strefy, oszczędzając jednocześnie nawóz w strefach zdrowych. W praktyce zarządzanie nawożeniem oparte na wskaźniku NDVI przyniosło znaczące korzyści. Na przykład, tajski plantator kukurydzy znalazł obrazy NDVI w połowie sezonu, które wyodrębniły strefy stresu.

Badania gleby potwierdziły niedobór azotu w tych strefach, dlatego nawożenie zastosowano tylko tam. Uprawy odżyły w ciągu kilku tygodni. To ukierunkowane podejście zwiększyło plony i ich równomierność, pokazując, jak zdjęcia i próbki razem wpływają na skuteczność VRT.

4. Wyznaczenie strefy zarządzania: Zamiast bezmyślnie korzystać z niezmiennej siatki, rolnicy mogą ewoluować w kierunku stref zarządzania – większych obszarów, na których warunki są mniej więcej jednorodne. Strefy są często definiowane poprzez połączenie wielu warstw: siatki wyników glebowych, map plonów, wysokości i zdjęć historycznych.

Na przykład pola można podzielić na “strefy” o podobnym rodzaju gleby lub wzorze NDVI. W przyszłości pobieranie próbek gleby będzie możliwe dla każdej strefy, a nie dla każdego punktu siatki. Może to obniżyć koszty: w jednym z badań zauważono, że pola podzielone na strefy mogą osiągnąć nawet o 251 TP3T wyższą efektywność wykorzystania nawozów. W istocie zdjęcia satelitarne i dane dotyczące plonów pomagają w udoskonalaniu tych stref w czasie.

5. Korzyści dla środowiska i gospodarki: Dzięki zmiennemu stosowaniu nakładów rolnicy wykorzystują tylko tyle, ile potrzeba, tam, gdzie jest to potrzebne, co poprawia efektywność wykorzystania składników odżywczych. Wykazano, że mapy oparte na próbkach siatkowych zmniejszyć Ryzyko spływu składników odżywczych, ponieważ obszary o dużym nawożeniu są ograniczone. Bardziej równomierny wzrost upraw stabilizuje również plony.

W dłuższej perspektywie narzędzia te pomagają utrzymać żyzność gleby i obniżyć koszty. Na przykład, precyzyjne wapnowanie oparte na tych danych pozwala uniknąć nadmiernego wapnowania w niektórych miejscach i ignorowania innych, oszczędzając pieniądze na wapnie i zapobiegając zakwaszaniu gleby.

6. Informacje zwrotne na przestrzeni czasu: Kolejną kluczową zaletą jest to, że jest to proces ciągły, a nie jednorazowy. Każdego sezonu rolnicy zbierają dane o plonach, zdjęcia z dronów i nowe testy gleby. Platforma może nakładać te dane warstwami, aby dowiedzieć się, dlaczego niektóre obszary zachowują się inaczej. Innymi słowy, pobieranie próbek siatkowych pokazuje, co aktualnie znajduje się w glebie; teledetekcja pokazuje, jak zareagowały uprawy.

Łączenie ich rok po roku tworzy cykl uczenia się. Badanie EOSDA wyjaśnia, że po pierwszym cyklu badań gleby wiesz, “na czym stoisz”, a powtarzając próbkowanie i nakładając dane satelitarne/z plonów, widzisz, jak pole zmienia się pod wpływem Twoich danych wejściowych, stale udoskonalając zarządzanie.

Kluczowe zastosowania siatki do pobierania próbek gleby w rolnictwie precyzyjnym

Biorąc pod uwagę prognozy globalnego rynku rolnictwa precyzyjnego, który ma osiągnąć wartość 14 biliardów ton (TP16,35 miliarda ton) do 2030 roku (z rocznym wskaźnikiem wzrostu CAGR na poziomie prawie 131 biliardów ton), narzędzia rolnictwa cyfrowego stają się kluczowe dla nowoczesnego rolnictwa. Rolnicy borykają się dziś z rosnącymi kosztami nakładów, niepewnością klimatyczną i presją zrównoważonego rozwoju, co sprawia, że wykorzystanie danych do produkcji nakładów jest ważniejsze niż kiedykolwiek.

Dzięki integracji map analizy gleby w siatce, zdjęć satelitarnych i danych z maszyn, rolnicy mogą zwiększyć plony, jednocześnie ograniczając straty. Dzięki tym zintegrowanym danym rolnicy tworzą precyzyjne receptury nakładów. Na przykład:

Mapy technologii zmiennej stawki (VRT): Wykorzystując mapy składników odżywczych gleby i wzorce NDVI, oprogramowanie rysuje mapy dla rozsiewaczy sterowanych przez GPS. Wapowóz wykorzystuje mapę wapna do neutralizacji kwasowości tylko tam, gdzie pH jest niskie. Rozsiewacze nawozów wykorzystują mapę P lub K z wyników laboratoryjnych. Nowoczesne systemy mogą nawet pobierać mapy NDVI bezpośrednio do rozsiewacza, dzięki czemu strefy o wysokim NDVI (intensywnej uprawie) mogą otrzymywać więcej nawozu, a strefy o niskim NDVI mniej.

Brazylijski rolnik uprawiający soję postąpił dokładnie w ten sposób: jego maszyna nie stosowała prawie żadnego nawozu w strefach o niskiej reakcji, a większe dawki nawozów stosowała w obszarach o wysokiej reakcji, zwiększając plony w dobrych częściach pola i eliminując straty w słabych częściach pola.

Strefy Zarządzania:Na całym świecie około 70% rolników wdrażających rolnictwo precyzyjne stosuje obecnie strefy zarządzania w celu optymalizacji nakładów. Takie podejście pozwala im skoncentrować zasoby tam, gdzie są najbardziej potrzebne, zamiast stosować równomierne nawożenie pól. Badania pokazują, że rolnicy mogą zmniejszyć zużycie nawozów nawet o 20%, utrzymując, a nawet zwiększając plony.

Jak opisano powyżej, połączenie wszystkich danych pozwala zidentyfikować 3–10 stref na pole o podobnych potrzebach. Przyszłe siatki lub ukierunkowane pobieranie próbek odbywa się w obrębie każdej strefy, a nie całego pola. Oszczędza to czas i pieniądze, a jednocześnie pozwala uchwycić główną zmienność. Strefy upraszczają również zarządzanie – zamiast dziesiątek prostokątów siatki, rolnik może zarządzać 4 strefami, z których każda ma inny wskaźnik płodności.

Zrównoważony rozwójRolnictwo odpowiada za ponad 301 TP3T globalnej emisji gazów cieplarnianych, a nadmierne stosowanie nawozów jest jednym z głównych czynników. Precyzyjne zarządzanie składnikami odżywczymi jest coraz częściej uznawane za rozwiązanie, które pomaga rolnikom zmniejszyć emisje, jednocześnie chroniąc jakość wody. W rzeczywistości, ukierunkowane stosowanie nawozów może zmniejszyć spływ azotu o 15–251 TP3T, jednocześnie poprawiając efektywność wykorzystania składników odżywczych.

Celowe stosowanie oznacza mniej nadmiaru nawozów w środowisku. Rolnicy stosują składniki odżywcze tylko na obszarach o niskim poziomie gleby lub niskiej reakcji upraw, ograniczając wypłukiwanie i spływ. To nie tylko obniża koszty, ale także chroni drogi wodne. Co więcej, monitorowanie trendów (poprzez wielokrotne pobieranie próbek i obrazowanie) pomaga uniknąć gromadzenia się soli lub składników odżywczych w “gorących punktach”. W rezultacie uzyskuje się wyższą efektywność wykorzystania składników odżywczych, a często także wyższe zyski.

Wykorzystanie GeoPard do zwiększenia efektywności i praktyczności pobierania próbek gleby metodą siatki

GeoPard zwiększa wydajność i praktyczność pobierania próbek metodą siatki, wprowadzając zaawansowane narzędzia cyfrowe, które automatyzują i optymalizują cały proces. Dzięki Platforma inteligentnego pobierania próbek, GeoPard umożliwia użytkownikom generowanie siatek próbkowania z konfigurowalnymi rozmiarami komórek, dostosowanymi do wielkości pola, rodzaju upraw lub preferencji plantatora. System następnie przypisuje precyzyjne współrzędne GPS do każdego punktu próbkowania, eliminując domysły i zapewniając powtarzalność w wielu sezonach.

• Tworzenie inteligentnych sieci: Automatycznie generuje konfigurowalne siatki z dokładnymi współrzędnymi GPS dla każdego punktu.
• Optymalne planowanie ścieżki: Oblicza najbardziej efektywną trasę pieszo/samochodem przez wszystkie punkty, oszczędzając czas i paliwo.
• Nawigacja w czasie rzeczywistym: Integracja mobilna pozwala operatorom bezpośrednio dotrzeć do każdego punktu poboru próbek w terenie.
• Inteligentne etykietowanie i zarządzanie danymi: Każda próbka jest jednoznacznie oznaczona lokalizacją GPS, co zmniejsza liczbę błędów i upraszcza pracę w laboratorium.
• Łatwa integracja danych: Wyniki badań laboratoryjnych można importować bezpośrednio do programu GeoPard w celu tworzenia map składników odżywczych dla każdej komórki siatki.
• Recepty do zastosowania w praktyce: Umożliwia planowanie zmiennego dawkowania nawozu lub wapna, dostosowanego do danych siatkowych.

Łącząc tradycyjne zalety pobierania próbek gleby metodą siatki z nowoczesną technologią cyfrową, GeoPard przekształca to, co kiedyś było pracochłonnym procesem, w wysoce wydajny, oparty na danych proces pracy. Dzięki temu rolnicy nie tylko zyskują dokładną wiedzę na temat swoich gleb, ale także budują solidne podstawy dla dalszych praktyk rolnictwa precyzyjnego.

Wyzwania i rozważania

Zarówno pobieranie próbek siatkowych, jak i teledetekcja, choć są bardzo skuteczne, mają swoje ograniczenia i żadna z nich nie jest rozwiązaniem idealnym sama w sobie.

1. Ograniczenia próbkowania siatki: Pobieranie wielu próbek gleby jest kosztowne i czasochłonne. Przejazd przez pole w celu pobrania 10–15 rdzeni w każdym punkcie siatki (często setek punktów w dużym gospodarstwie) może zająć godziny. Każda próbka kosztuje na analizę laboratoryjną. Dlatego rozstaw siatki często stanowi kompromis.

Ponadto pobieranie próbek metodą siatki to jedynie migawka w czasie – informuje o stanie gleby w momencie pobrania, ale nie o tym, jak zmieni się ona w ciągu sezonu. Ostatecznie, przekształcenie surowych danych z próbek w praktyczne zalecenia wymaga specjalistycznego oprogramowania lub doradztwa agronomicznego. (W niektórych przypadkach, aby dane nadawały się do użytku, konieczne może być proste uśrednienie lub podział na strefy).

2. Ograniczenia teledetekcji: Zdjęcia satelitarne lub z drona mogą pokazać, gdzie coś jest nie tak, ale nie jego przyczynę. Niski wskaźnik NDVI może być spowodowany suszą, chorobą, szkodnikami lub niedoborem składników odżywczych w glebie – samo zdjęcie nie określa przyczyny. Zachmurzenie może opóźnić uzyskanie wyraźnego obrazu.

Obrazy o wyższej rozdzielczości (np. <10 m pikseli) mogą być kosztowne lub wymagać specjalnego dostępu. Istnieją czujniki termiczne i radarowe, które uzupełniają pewne luki (np. obrazowanie wilgotności lub widok dzień/noc), ale zwiększają one złożoność. Podsumowując, NDVI jest wiarygodnym wskaźnikiem zdrowia roślin, ale sam w sobie nie podpowiada rolnikowi, jaki nawóz lub zabieg jest potrzebny.

3. Integracja jest niezbędna: Ze względu na te ograniczenia, prawdziwą zaletą jest jednoczesne korzystanie z obu narzędzi. Próbki gleby bez obrazów pozostawiają wiele nieobjętych nimi obszarów w niepewności, a obrazy bez próbek pozostawiają rolnika z domysłem co do przyczyny stresu. Dzięki krzyżowej weryfikacji danych (na przykład weryfikując strefy niskiego NDVI z wynikami badań laboratoryjnych gleby), rolnicy zyskują pewność co do znaczenia swoich map.

W praktyce eksperci podkreślają, że odpowiednie zarządzanie łączy oba zbiory danych. Innymi słowy, próbkowanie siatkowe zapewnia precyzyjne mapy składników odżywczych, ale na stałej siatce; teledetekcja zapewnia szeroki obraz, ale wymaga kalibracji. Razem eliminują one wzajemnie swoje „ślepe punkty”.

Technologia rozwija się w błyskawicznym tempie. Wykorzystanie dronów w rolnictwie gwałtownie rośnie – według niektórych szacunków 80% wszystkich komercyjnych dronów będzie wykorzystywanych w gospodarstwach rolnych. Drony mogą przenosić coraz tańsze kamery multispektralne, umożliwiając rolnikom tworzenie map NDVI o ultrawysokiej rozdzielczości na żądanie. Jednocześnie rosną konstelacje satelitarne; nowe minisatelity mogą codziennie dokonywać rewizji pól z rozdzielczością 5–10 m.

Kolejnym ważnym trendem jest sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe. Opracowywane są algorytmy, które automatycznie wykrywają wzorce w połączonych danych: na przykład klastrowanie obrazów i badań gleby w celu sugerowania optymalnych stref lub wykorzystywanie historycznych szeregów czasowych danych satelitarnych i poprzednich plonów do przewidywania obszarów problemowych. Inteligentne platformy mogą teraz automatycznie generować zalecenia VRT na podstawie przesłanych warstw gleby i obrazów.

Oczekujemy również większej integracji czujników: na przykład niedrogie czujniki w ciągnikach mogłyby mierzyć przewodnictwo elektryczne gleby lub wilgotność w terenie, dodając kolejną warstwę do map. Dane te również można połączyć z danymi satelitarnymi. Wszystko to wskazuje na przyszłość, w której satelity, drony, czujniki i sztuczna inteligencja wspólnie dostarczają informacji o glebie i uprawach niemal w czasie rzeczywistym. Jak zauważono w jednym z raportów rynkowych, dostępność obrazów o wysokiej rozdzielczości i technologii bezzałogowych statków powietrznych (UAV) “wskazuje, że wykorzystanie źródeł danych teledetekcyjnych w rolnictwie precyzyjnym ma gwałtownie wzrosnąć w ciągu najbliższych dziesięciu lat”.”

Wniosek

Podsumowując, pobieranie próbek gleby metodą siatki dostarcza istotnych informacji o składnikach odżywczych i składzie chemicznym gleby, podczas gdy teledetekcja zapewnia przestrzenny i czasowy kontekst wzrostu upraw. Pobieranie próbek siatki daje odpowiedź na pytanie “co znajduje się w glebie?”; zdalne obrazy dają odpowiedź na pytanie “jak tam (i kiedy) radzi sobie uprawa?”. Razem stanowią one podstawę danych dla rolnictwa precyzyjnego. Dzięki tym połączonym danym rolnicy mogą tworzyć mapy aplikacji o zmiennej dawce i sensowne strefy zarządzania. Umożliwia to zastosowanie dokładnie takiej ilości nawozu lub wapna, jaka jest potrzebna w każdej części pola – ograniczając straty, zwiększając równomierność upraw i poprawiając plony.