Análise de dados multicamadas (integrada) na agricultura de precisão

A agricultura de precisão é capaz de gerar vastas quantidades de dados na forma de dados de produtividade, imagens de satélite e fertilidade do solo, entre outros.

A falta de ferramentas de software em nuvem fáceis de usar, que auxiliem os produtores agrícolas na conversão de dados de campo em conhecimento útil e recomendações práticas, limita a aplicação de tecnologias de agricultura de precisão.

Na agricultura de precisão, as zonas de manejo são áreas dentro de um campo que possuem potencial de rendimento semelhante com base no tipo de solo, posição na encosta, química do solo, microclima e/ou outros fatores que influenciam a produção agrícola.

O conhecimento do produtor sobre um campo é uma parte muito importante do processo. As zonas de gestão são consideradas um mecanismo para otimizar os insumos agrícolas e o potencial de rendimento.

Mapas gerados com uma única camada de dados e com várias camadas de dados.

O grande desafio é construir zonas de manejo que reflitam perfeitamente a variabilidade do campo. Uma combinação de diferentes camadas, como imagens de satélite, fertilidade do solo, derivados topográficos e dados de monitoramento de produtividade, é o próximo passo lógico para gerar... zonas de gestão mais responsivas.

Análise multicamadas (também conhecida como análise integrada) está se tornando parte do mecanismo de análise geoespacial GeoPard.

Combinações clássicas de parâmetros de análise integrada incluem um ou mais dados de produtividade, mapa NDVI, elevação e características físico-químicas do solo obtidas por sensores. 

O GeoPard suporta esses parâmetros e, além disso, permite a inclusão de outras camadas de dados de campo, sejam elas já disponíveis no sistema ou carregadas diretamente pelo usuário (amostragem de solo, conjuntos de dados de produtividade, etc.).

Como resultado, você está livre para operar com o conjunto completo de parâmetros Realizando análises integradas:

Análise de dados de rendimento em múltiplas camadas

Dados de sensoriamento remoto:

• Mapa de produtividade potencial (ano único e vários anos)
• Mapa de estabilidade/variação
• Índices de vegetação NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI

Topografia:

• Elevação digital
• Declive
• Curvatura
• Índice de umidade
• Sombreamentos de colinas

Dados do solo:

• pH
• CEC (capacidade de troca catiônica)
• SOM (matéria orgânica do solo)
• K (potássio)
• Camada superficial do solo fina, menor capacidade de retenção de água disponível (solo propenso à seca)
• CE (condutividade elétrica)
• e outros atributos químicos disponíveis no conjunto de dados carregado.

É importante ressaltar que os fatores personalizados são configurados acima de cada camada de dados para atribuir o valor desejado. peso da camada.Você é muito bem-vindo(a) a compartilhar seus casos de uso de análises integradas e a criar mapas de zonas de gestão com base no seu conhecimento da área, selecionando as fontes de dados e seus respectivos pesos no GeoPard.

As imagens neste blog contêm um campo de exemplo com camadas de dados (como um mapa de produtividade abrangendo 18 anos, modelo digital de elevação, declividade, sombreamento, dados de rendimento de 2019) e várias combinações de mapas de análise integrada. 

Você pode acompanhar as etapas da evolução das zonas de gerenciamento enquanto amplia a análise de integração com uma camada de dados adicional.

Perguntas frequentes

1. O que são camadas de dados?

Camadas de dados referem-se aos componentes ou elementos individuais de dados que são organizados e empilhados para criar uma representação abrangente de uma área ou assunto específico.

Cada camada representa um aspecto específico dos dados, como características geográficas, uso do solo, densidade populacional ou fatores ambientais. Essas camadas podem ser combinadas e analisadas em conjunto para obter insights, visualizar padrões e tomar decisões informadas.

As camadas de dados são comumente usadas em sistemas de informação geográfica (SIG) e análises espaciais para melhor compreender e representar dados complexos de forma visual e interpretável.

2. O que é análise integrada?

A análise integrada refere-se ao processo de combinar e analisar dados de múltiplas fontes ou disciplinas para obter uma compreensão mais abrangente e holística de um determinado problema ou fenômeno.

Envolve a fusão de conjuntos de dados, a aplicação de técnicas estatísticas e a exploração de relações entre diferentes variáveis ou domínios.

A análise integrada permite uma visão mais matizada e interconectada de sistemas complexos, facilitando a identificação de padrões, tendências e relações causais que podem não ser evidentes ao analisar os dados isoladamente.

Essa abordagem permite que pesquisadores e tomadores de decisão façam escolhas mais informadas e eficazes com base em uma gama mais ampla de informações.