Analityka oparta na równaniach w rolnictwie precyzyjnym

Dzięki udostępnieniu modułu analityki opartej na równaniach, zespół GeoPard poczynił duży krok naprzód w dostarczaniu rolnikom, agronomom i analitykom danych przestrzennych praktycznych informacji dla każdego metra kwadratowego. Moduł zawiera katalog ponad 50 predefiniowanych formuł precyzyjnych GeoPard, które obejmują szeroki zakres analiz związanych z rolnictwem.

Formuły precyzji opracowano na podstawie wieloletni niezależny uniwersytet agronomiczny i badania przemysłowe i zostały rygorystycznie przetestowane, aby zapewnić ich dokładność i użyteczność. Można je łatwo skonfigurować tak, aby wykonywane automatycznie dla każdej dziedziny, zapewniając użytkownikom kompleksowe i wiarygodne informacje, które mogą pomóc im zoptymalizować plony i obniżyć koszty nakładów.

Moduł analityki opartej na równaniach to kluczowa funkcja platformy GeoPard, zapewniająca użytkownikom potężne narzędzie do głębszego zrozumienia ich działalności i podejmowania decyzji dotyczących praktyk rolniczych w oparciu o dane. Dzięki stale rosnącemu katalogowi formuł i możliwości dostosowywania formuł do różnych scenariuszy polowych, GeoPard może sprostać specyficznym potrzebom każdego gospodarstwa rolnego.

Usuwanie potasu na podstawie danych o plonach

Przykłady zastosowań (zobacz przykłady poniżej):

• Pobieranie azotu w liczbach bezwzględnych, wykorzystując dane dotyczące wydajności i białka
• Efektywność wykorzystania azotu (NUE) i obliczenia nadmiarowe z warstwami danych dotyczących wydajności i białka
• Zalecenia dotyczące wapnowania oparte na danych o pH z próbek gleby lub skanery gleby
• Podpole (strefy lub poziom pikseli) Mapy ROI)
• Zalecenia dotyczące nawożenia mikro- i makroskładnikami na podstawie próbek gleby, potencjału pola, topografii i danych dotyczących plonów
• Modelowanie węgla
• Wykrywanie zmian i powiadamianie (obliczanie różnic między obrazami Sentinel-2, Landsat8-9 lub Planet)
• Modelowanie wilgotności gleby i ziarna
• Obliczanie plonu suchego na podstawie zbiorów danych plonu mokrego
• Obliczanie różnic pomiędzy mapami docelowymi Rx i mapami as-appused

Zalecenia dotyczące potasu w oparciu o dwa cele plonowania (strefy produktywności)

Nawóz: Przewodnik po zaleceniach (Uniwersytet Stanowy Dakoty Południowej): Potas / Kukurydza. Przegląd i korekta: Jason Clark | Adiunkt i Specjalista ds. Żyzności Gleby w SDSU Extension

Efektywność wykorzystania potasu w kg/ha

Efektywność wykorzystania azotu w procentach. Obliczenia oparte na warstwach danych dotyczących plonu, białka i wilgotności ziarna.

Azot: Docelowy Rx a stosowany w stanie surowym

Różnica w chlorofilu na dwóch zdjęciach satelitarnych

Użytkownik GeoPard może dostosować istniejące i utworzyć własne prywatne formuły na podstawie obrazów, gleby, plonów, topografii lub innych warstw danych obsługiwanych przez GeoPard. 

Przykłady szablonu GeoPard Equations

Analityka oparta na formułach pomaga rolnikom, agronomom i naukowcom zajmującym się danymi automatyzować przepływy pracy i podejmować decyzje w oparciu o różnorodne dane i badania naukowe, co ułatwia wdrażanie zrównoważonego i precyzyjnego rolnictwa.

Czym jest analityka równaniowa w rolnictwie precyzyjnym? Wykorzystanie formuły precyzji

Analityka oparta na równaniach w rolnictwie precyzyjnym polega na stosowaniu modeli matematycznych, równań, wzorów precyzyjnych i algorytmów w celu analizowania danych rolniczych i wyciągania wniosków, które mogą pomóc rolnikom podejmować lepsze decyzje dotyczące zarządzania uprawami.

Metody analityczne uwzględniają różne czynniki, takie jak warunki pogodowe, właściwości gleby, wzrost upraw i zapotrzebowanie na składniki odżywcze, co ma na celu optymalizację praktyk rolniczych i zwiększenie plonów, przy jednoczesnym ograniczeniu marnotrawstwa zasobów i wpływu na środowisko.

Niektóre z kluczowych elementów analityki opartej na równaniach w rolnictwie precyzyjnym obejmują:

• Modele wzrostu upraw: Modele te opisują zależności między różnymi czynnikami, takimi jak pogoda, właściwości gleby i metody zarządzania uprawami, aby prognozować wzrost i plony roślin. Przykładami takich modeli są modele CERES (Crop Environment Resource Synthesis) i APSIM (Agricultural Production Systems SIMulator). Modele te mogą pomóc rolnikom w podejmowaniu świadomych decyzji dotyczących terminów sadzenia, odmian roślin i harmonogramu nawadniania.
• Modele wody glebowej: Modele te szacują zawartość wody w profilu glebowym na podstawie takich czynników, jak opady deszczu, parowanie i zużycie wody przez rośliny. Mogą pomóc rolnikom zoptymalizować praktyki nawadniania, zapewniając efektywne i odpowiednie nawadnianie we właściwym czasie, aby zmaksymalizować plony.
• Modele zarządzania składnikami odżywczymi: Modele te prognozują zapotrzebowanie upraw na składniki odżywcze i pomagają rolnikom określić optymalne dawki i terminy stosowania nawozów. Dzięki tym modelom rolnicy mogą zapewnić uprawom odpowiednią ilość składników odżywczych, minimalizując jednocześnie ryzyko ich spływu i zanieczyszczenia środowiska.
• Modele szkodników i chorób: Modele te prognozują prawdopodobieństwo wystąpienia szkodników i chorób na podstawie takich czynników, jak warunki pogodowe, fazy wzrostu upraw i praktyki rolnicze. Korzystając z tych modeli, rolnicy mogą podejmować proaktywne decyzje dotyczące zwalczania szkodników i chorób, takie jak dostosowywanie terminów sadzenia lub stosowanie pestycydów we właściwym czasie.
• Modele oparte na teledetekcji: Modele te wykorzystują zdjęcia satelitarne i inne dane teledetekcyjne do monitorowania stanu upraw, wykrywania czynników stresogennych i szacowania plonów. Integrując te informacje z innymi źródłami danych, rolnicy mogą podejmować lepsze decyzje dotyczące zarządzania uprawami i optymalizować wykorzystanie zasobów.

Podsumowując, analityka równaniowa w rolnictwie precyzyjnym wykorzystuje modele matematyczne i algorytmy do analizy złożonych interakcji między różnymi czynnikami wpływającymi na wzrost i zarządzanie uprawami. Wykorzystując tę analitykę, rolnicy mogą podejmować decyzje oparte na danych, aby optymalizować praktyki rolnicze, zwiększać plony i minimalizować wpływ na środowisko.

Często zadawane pytania

1. W jaki sposób rolnictwo precyzyjne może pomóc w rozwiązaniu problemów związanych z wykorzystaniem zasobów i zanieczyszczeniem w rolnictwie?

Może pomóc w rozwiązaniu problemów związanych z wykorzystaniem zasobów i zanieczyszczeniem w rolnictwie poprzez ukierunkowane wykorzystanie zasobów, efektywne zarządzanie zasobami, ulepszony monitoring i wdrażanie praktyk ochrony środowiska. Stosując środki produkcji, takie jak nawozy i pestycydy, tylko tam, gdzie jest to konieczne, rolnicy mogą zmniejszyć ilość odpadów i zminimalizować zanieczyszczenie.

Podejmowanie decyzji w oparciu o dane umożliwia optymalne zarządzanie zasobami, a monitoring w czasie rzeczywistym pozwala na szybką interwencję w celu zapobiegania zanieczyszczeniom. Ponadto wdrażanie praktyk ochrony środowiska promuje zrównoważone rolnictwo i ogranicza wpływ na środowisko.