Arquivo de casos de uso - GeoPard - Software de mapeamento para agricultura de precisão

A VitAgro, líder ucraniana no setor agrícola, implementa o software de agricultura de precisão GeoPard para gestão integrada de fazendas em 85.000 hectares.

Postado em janeiro 19, 2026janeiro 19, 2026 por dementievgeopard

COLÔNIA, ALEMANHA e Kyiv, UCRÂNIA, julho de 2025

VitAgro, um dos principais produtores agrícolas da Ucrânia 85.000 hectares (210.000 acres), implementou GeoPard O software de agricultura de precisão funciona como um sistema de apoio à decisão completo para toda a safra. A plataforma suporta fluxos de trabalho desde a preparação pré-safra, incluindo planejamento e análise do solo, até as operações em campo durante todo o período vegetativo.

Como uma das 15 maiores empresas agrícolas da Ucrânia, a VitAgro integrou o GeoPard em suas operações para aprimorar o manejo do solo, implementar estratégias de fertilização com taxa variável (VRA) e quantificar o impacto financeiro das práticas de agricultura de precisão por meio de ensaios de campo baseados em dados.

“A GeoPard transformou a forma como os campos são gerenciados, convertendo dados complexos em recomendações práticas e acionáveis. A plataforma ajuda a desenvolver estratégias de amostragem de solo direcionadas que identificam zonas específicas do campo que necessitam de atenção, permitindo o manejo específico por zona em vez da aplicação uniforme em todo o campo”, disse. Oleh Bilan, tecnólogo-chefe na VitAgro.

O mapa pode ser encontrado em nosso site de notícias dinamarquesas, para que você possa demonstrar a necessidade de novas políticas

Mapa de zoneamento do potencial do campo baseado em dados históricos detalhados, mostrando a variabilidade dentro do campo.

Com o GeoPard instalado, a VitAgro pode sistematicamente:

Criar precisão planos de amostragem de solo com base na variabilidade do campo
Gerar mapas de aplicação específicos da zona para fertilizantes e produtos fitossanitários
Monitorar as taxas reais aplicadas em comparação com as prescrições planejadas.
Calcule métricas claras de ROI para iniciativas de agricultura de precisão.
Tome decisões baseadas em dados para estratégias futuras de gestão de rendimento e insumos.

“O GeoPard continua sendo uma ferramenta importante para os produtores agrícolas na Ucrânia”, disse. Dmitri Dementiev, CEO da GeoPard. “A agricultura de precisão deixou de ser opcional para as empresas que planejam o futuro.. Isso possibilita a produção de grãos de maior qualidade com custos otimizados e práticas mais sustentáveis, fortalecendo a segurança alimentar.”

A implementação contou com o apoio da colaboração de Agrismart, uma empresa de consultoria agrícola que trabalha com a VitAgro e a GeoPard para alinhar a metodologia agronômica e sua implementação em todas as operações.

A parceria destaca como a agronomia digital pode melhorar a produtividade e, ao mesmo tempo, promover a responsabilidade ambiental. Ao gerar recomendações de Análise de Risco de Insumos (VRA, na sigla em inglês) a partir de zonas de potencial de campo, a VitAgro aplica insumos somente onde necessário e nas doses adequadas, reduzindo perdas e o impacto ambiental.

POR QUE MEDIR A VARIABILIDADE DENTRO DO CAMPO?

As zonas de produtividade criadas no GeoPard facilitam a visualização das diferenças de desempenho dentro de um mesmo campo, frequentemente influenciadas pela variabilidade do tipo de solo. O GeoPard gera automaticamente tanto as zonas de manejo quanto os pontos de amostragem para um plano de agroquímicos.

Planeje a visualização do problema, para que você possa visualizar o problema em cada área

Plano de amostragem do solo mostrando os pontos de amostragem com base nas zonas do campo.

Veja o problema de cada recomendação do GeoPard

Amostragem de solo com base nas recomendações do GeoPard

AMOSTRAGEM DE SOLO E RECOMENDAÇÕES BASEADAS EM ZONAS

A VitAgro coleta amostras de solo nos pontos recomendados e as envia para laboratórios. Com base em análises multicamadas e fórmulas científicas validadas, a equipe gera mapas VRA para o planejamento de semeadura e aplicação de fertilizantes em diferentes zonas.

Após a análise de cada zona, tornam-se visíveis indicadores agronômicos distintos, permitindo uma utilização de insumos mais precisa e econômica, que reflete a heterogeneidade real do campo.

Seus produtos do GeoPard - Por que você visualiza o dia de trabalho do GeoPard com uma zona de distribuição em todos os lugares лежать різни Типи грунтів - Після проведення Аналізу в кожній зоні продуктивності отримуємо різні показники.

Zonas de produtividade do GeoPard – Ao inspecionar visualmente seções do mesmo campo com diferentes zonas baseadas em diferentes tipos de solo – Após realizar a análise em cada zona de produtividade, obtemos diferentes indicadores.

“Graças à ampla gama de opções do GeoPard, que atende plenamente às nossas necessidades, o trabalho com agroquímicos no solo em nossa empresa tornou-se muito mais eficiente e os resultados mais precisos”, disse Oleksandr Perederiy, agroquímico da VitAgro. “A tecnologia está avançando rapidamente e é importante acompanhar o ritmo. Permanece a convicção de que o esforço para seguir em frente e melhorar, mesmo em um momento difícil para o país, trará bons resultados. Aqueles que semeiam em meio à adversidade colherão com alegria.” (Salmo 126:5-6)

INTEGRAÇÃO COM O CENTRO DE OPERAÇÕES DA JOHN DEERE

A integração automatizada com o John Deere Ops Center permite que a VitAgro:

Crie recomendações inteligentes de VRA no GeoPard usando mapas de potencial de campo, análises de laboratório de solo e cálculos baseados em equações.
Envie as prescrições para a John Deere como Planos de Trabalho, incluindo diferentes geometrias de zonas para semeadura e aplicação de fertilizantes.
Importe dados reais de aplicação para o GeoPard para análises de desempenho sazonal.

Após cada operação de campo, os dados retornam automaticamente ao GeoPard, possibilitando avaliar a precisão da execução e a eficácia de cada ação agronômica.

EXECUÇÃO PRÁTICA DE TAXA VARIÁVEL EM CAMPO

A execução em campo é facilitada pela integração perfeita dos equipamentos. Os operadores acessam os mapas de prescrição gerados pelo GeoPard diretamente nos displays da cabine, permitindo a implementação precisa dos planos agronômicos.

A VitAgro também está construindo seu próprio laboratório de amostragem de solo e planeja expandir seus serviços, fornecendo ferramentas de apoio à decisão e recomendações de fertilizantes para outros produtores agrícolas em toda a Ucrânia. Essa expansão representa um passo significativo rumo à adoção mais ampla de práticas de agricultura de precisão no país.

Ao planejar as taxas de VRA usando a ferramenta Smart Doses, o sistema aloca as taxas automaticamente e mostra imediatamente a economia por produto.

Vigie a cabine da máquina, coloque o cartão VRA e veja-o no monitor. Versão: Amazone ZA-TS 4200. Resolva, яким проводилось диференційоване внесення.

Visão da cabine com um mapa VRA no visor. Espalhador: Amazone ZA-TS 4200, usado para aplicação em taxa variável.

IMPACTO DA INTEGRAÇÃO

Segundo estimativas preliminares, o modelo integrado de gestão digital permitirá à VitAgro alcançar já na temporada de 2025:

15-25% redução nos custos de fertilizantes minerais
Aumento da produtividade em culturas importantes com a cepa 5-8%
Redução da pegada de carbono das operações

Os dados resultantes servirão de base para Ampliar as práticas de agricultura de precisão em todas as áreas cultivadas. e fortalecendo a expertise interna da VitAgro.

SOBRE AS EMPRESAS

VitAgro A VitAgro é uma das principais produtoras agrícolas da Ucrânia, cultivando 85.000 hectares (210.000 acres). Como uma das 15 maiores produtoras da Ucrânia, a VitAgro concentra-se em práticas agrícolas sustentáveis, inovação tecnológica e eficiência operacional. A empresa cultiva uma variedade de culturas, incluindo grãos e oleaginosas, combinando metas de produtividade com responsabilidade ambiental. Em fevereiro de 2025, a VitAgro também concluiu a primeira exportação de biometano ucraniano para a UE, entregando um lote de 68.000 m³ (720 MWh) para a Alemanha. o primeiro fornecedor de biometano da Ucrânia para o mercado europeu. vitagro.com.ua

GeoPard Oferece software avançado de agricultura de precisão, projetado para otimizar a gestão agrícola e as operações na fazenda. A plataforma integra dados do solo, imagens de satélite, dados de máquinas e conhecimento agronômico para fornecer recomendações práticas para agricultores e empresas agropecuárias. geopard.tech

Український аграрний лідер Вітагро впроваджує програмне забезпечення точного землеробства GeoPard para frase de atualização completa

Postado em julho 22, 2025julho 23, 2025 por dementievgeopard

Kelьн, Німеччина, Київ, Ucrânia – 22 de julho de 2025 – Vitagro, одне з провідних сільськогосподарських підприємств України, яке обробляє 85 000 гектарів (210 000 акрів), programa de atualização забезпечення точного землеробства GeoPard як комплексну систему підтримки прийняття рішень для всіх етапів аграрного сезону – від підготовки до сезону, включаючи планування та аналіз ґрунтів, para que o melhor trabalho possível seja realizado durante o período vegetal.

VitAgro chega ao 15º lugar na Ucrânia, integrando a tecnologia GeoPard na sua operação para otimização ґрунтами, впровадження diferentes benefícios financeiros e práticos para o negócio через обґрунтовані даними польові випробування.

“GeoPard transfere a informação necessária para o uso de software, que é uma recomendação prática para cada análise possível даних”, – сказав Білан Olhe para Mikolайович, empresa de tecnologia global. “Platформа дозволяє нам створювати цільові стратегії відбору проб ґрунту, які визначають конкретні зони então, você pode, você pode дозволяє здійснювати індивідуальну обробку, а не рівномірне застосування на всіх полях”.

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Впровадження дозволило Вітагро систематично:

Розробляти точні плани відбору проб ґрунту на основі варіабельності полів
Генерувати зонально-специфічні карти внесення добрив та засобів захисту рослин
Monitore as normas factuais de acordo com o plano de negócios
Розраховувати точні показники рентабельності para ініціатив точного землеробства
Приймати обґрунтовані даними рішення para майбутніх стратегій управління врожаями

“GeoPard fornece o que você precisa para o cultivo de áudio na Ucrânia”, – сказав Дмитро Дементьєв, diretor geral GeoPard. “É uma tarefa muito fácil e necessária para o negócio de Bud, виробляючи не лише більше, mas sim якісні зернові оптимізованими витратами та сталими практиками, забезпечуючи продовольчу безпеку”.

Партнерство демонструє, як цифрові аграрні рішення можуть підвищити продуктивність, одночасно сприяючи ecológico відповідальності. Створюючи карти диференційованого внесення на основі потенційних зон поля, Вітагро застосовує ресурси лише там, де це необхідно, та у відповідних нормах, зменшуючи втрати та вплив на навколишнє середовище.

O que você quer dizer com isso?

Um produto de alta qualidade que oferece suporte ao GeoPard, fornece visualização de vídeos em muitos lugares поля, що зумовлені різними типами ґрунтів. O GeoPard fornece um formato automático para o plano agrícola.

Planeje a visualização do problema, para que você possa visualizar o problema em cada área

Veja o problema de cada recomendação do GeoPard

Відбір ґрунтових зразків

Vitagro é uma ótima opção para o seu laboratório, e até mesmo para o seu trabalho багатошарового аналізу валідованих наукових формул ‒ формує VRA-карти for диференційованого висіву насіння й внесення добрив у кожній зоні. A análise detalhada da área de segurança permite que você use um local específico para usá-lo економніше застосовувати ресурси, враховуючи неоднорідність полів.

Quais produtos são produzidos pelo GeoPard – Por que você pode ver o valor do dia antes da localização do seu nome лежать різни Типи грунтів – Після проведення Аналізу в кожній зоні продуктивності отримуємо різні показники.

“Você pode usar o programa Geopard, que é o melhor para você, meu filho pode працювати у сфері агрохімічного A vantagem de sua empresa permite que você tenha uma experiência eficaz e poderosa результатів. Este é o lugar certo para você Isso é algo que você precisa saber, e a tecnologia está fornecendo seu novo processo. Sim, o que você fez para você, isso não залишився байдужим в такий не легкий para країни час, жити мирно, рухатися вперед, розвиватися та вдосконалюватися у сфері дослідження ґрунту при переведенні холдингу на повну диференціацію, принесуть добрі плоди. “Isso é o que você está fazendo, por favor радістю. Este é o lugar onde você está, para que você possa ver, não há nada para você.” (Salmos 126:5-6)” – Олександр Передерій, Agroхімік VitAgro

Integração com o John Deere Ops Center

Integração automática no John Deere Ops Center para a Vitagro trabalhando no GeoPard VRA-рекомендації (no próximo mapa potencial, agroхімічного analisando a situação atual), escolha a John Deere para o WorkPlan para planejar a área geométrica para o futuro добрив, e também підтягувати Cartões detalhados para análise de produção sazonal. Ao iniciar a operação automática do GeoPard, você pode usar o recurso de configuração виконання та ефективність кожної агротехнічної дії.

Realização prática do VRA na polícia

Realização prática na política de segurança da integração sem problemas обладнанням. Operador de entrega para o cartão GeoPard é usado na cabine de sua máquina, para que você possa usá-lo точно виконувати агрономічні plano.

Por exemplo, o que você precisa saber sobre o trabalho do seu laboratório para visualizar o problema do plano de privacidade послуги, надаючи інструменти підтримки прийняття рішень та рекомендації щодо добрив іншим сільськогосподарським виробникам по всій Україні. Qual é o valor de um crocodilo para uma maior prática de seguro de vida útil do seu negócio? setor criativo.

Plano de norma diferente (VRA) para o instrumento Smart Dozos: sistema de configuração automática de norma відразу показує економію для produto coeso.

Vigie a cabine da máquina, coloque o cartão VRA e veja-o no monitor. Versão: Amazone ZA-TS 4200. Resolva, яким проводилось диференційоване внесення.

Então, para uma configuração adequada, o modelo de criptografia integrado está disponível para você. temporada-2025 escoriação de minerais em minerais 15–25%, підвищити врожайність основних культур на 5-8% та зменшити вуглецевий слід господарства. A configuração de uma determinada situação é necessária para que você possa praticar o máximo possível em sua instalação. зміцнення внутрішньої empresa especializada.

Sobre a companhia:

VitaAgro – одне з провідних сільськогосподарських підприємств України, яке обробляє 85 000 гектарів (210 000 акрів) сільськогосподарських угідь. Eu sei, você vai para o TOP-15 no Kraїні, você precisa de uma versão estável do silício prático, tecnológico inovações para uma operação eficaz. Компанія виробляє різноманітні культури, включаючи зернові, олійні та інші сільськогосподарські товари, впроваджуючи передові métodos adequados para a produção de produtos, como e ecologicamente corretos відповідальності. Em 2025, no final de 2025, Vitагро також здійснила перший ексport українського біометану до ЄС (parte 68 000 м³ / 720 МВт·год para Німеччини), ставши verifique o uso de biometano em uma região europeia. vitagro.com.ua

GeoPard – definindo o período de programação para o desempenho ideal, fornecendo informações para otimização управління фермерськими господарствами та сільськогосподарськими операціями. A plataforma de integração da empresa está disponível para o cliente, fornecendo suporte, da máquina para a agronomia, sua prática prática recomendado para finais. geopard.tech

Aprendizagem em tempo real habilitada para 5G na agricultura sustentável: Um estudo sobre a beterraba sacarina

Postado em julho 13, 2024julho 13, 2024 por dementievgeopard

Temos o prazer de anunciar a conclusão bem-sucedida do projeto “Redes 5G como facilitadoras da aprendizagem em tempo real na agricultura sustentável”, apoiado por financiamento parcial do Ministério de Assuntos Econômicos, Indústria, Ação Climática e Energia do Estado da Renânia do Norte-Vestfália.

Esta iniciativa representa um avanço significativo na exploração do potencial transformador da tecnologia 5G na agricultura, com o objetivo específico de aprimorar os aspectos ecológicos, econômicos e sustentáveis do cultivo da beterraba sacarina.

A tecnologia aproveitou a baixa latência do 5G para integrar sistemas avançados de tecnologia da informação em tempo real, permitindo respostas imediatas a dados de sensores e de posicionamento dentro de prazos predefinidos.

Foto do evento final da apresentação do projeto na Hochschule Hamm-Lippstadt (HSHL).

Foco do projeto e parceria

Em colaboração com parceiros da HSHL e com o apoio da Pfeifer & Langen, o projeto focou no estudo de todo o ciclo de vida do cultivo da beterraba sacarina em campos pertencentes aos parceiros. O objetivo era demonstrar como o 5G poderia servir como um catalisador tecnológico fundamental no setor agrícola da Renânia do Norte-Vestfália, evidenciando seu potencial como facilitador da inovação e da eficiência.

Papel da GeoPard Agricultura

A GeoPard Agriculture desempenhou um papel crucial na definição e implementação de aspectos-chave do projeto, incluindo cenários para detecção de plantas, monitoramento e previsão de produção. Desenvolvemos um protótipo de sistema de IA adaptado ao ambiente agrícola 5G, executamos modelos em uma infraestrutura de nuvem e criamos um aplicativo móvel para interação em tempo real com os modelos baseados em nuvem.

Integração Tecnológica

Métodos de inteligência artificial (IA) foram implementados por meio de uma infraestrutura robusta em nuvem com alta capacidade de processamento. Os algoritmos de IA categorizaram as plantas em tempo real durante cada cruzamento e monitoraram seu crescimento ao longo de todo o seu ciclo de vida, eliminando a necessidade de visitas desnecessárias ao campo apenas para coleta de dados.

Esse avanço possibilitou a aplicação precisa de fertilizantes e produtos fitossanitários, ajustando dinamicamente as taxas de aplicação durante as travessias por meio de algoritmos de aprendizado de máquina.

Implantação de veículos não tripulados

Além disso, o projeto utilizou a latência reduzida do 5G para implantar veículos não tripulados para monitoramento de plantas e coleta de dados. Esses veículos desempenharam um papel crucial na obtenção de informações em tempo real e na otimização das práticas agrícolas.

Resultados do projeto: Aprimorando a produção de beterraba sacarina com a tecnologia 5G

O projeto demonstrou como a tecnologia 5G pode servir como um facilitador transformador no setor agrícola da Renânia do Norte-Vestfália, analisando todo o ciclo de vida do cultivo da beterraba sacarina e destacando melhorias substanciais proporcionadas pela tecnologia 5G. No entanto, para demonstrar os resultados do projeto de forma eficiente, os pesquisadores utilizaram pacotes de trabalho contendo diferentes cenários e infraestruturas.

campo experimental de beterraba sacarina

Definição de cenário considerando a infraestrutura existente de geodados e aprendizado de máquina.

O projeto demonstrou como os processos tradicionais dentro do ciclo de produção da beterraba sacarina podem ser aprimorados por meio da integração da tecnologia 5G. Os principais objetivos incluíam:

Desenvolvemos cenários prontos para implementação para reconhecimento, monitoramento e previsão de produção em plantas.
Estabeleceram-se os requisitos técnicos necessários para a implementação bem-sucedida desses cenários.
Identificamos e avaliamos indicadores ecológicos e econômicos relevantes para mensurar o valor agregado trazido pela rede 5G.

Esta fase reforçou o compromisso do projeto em integrar tecnologia de ponta às práticas agrícolas existentes. Essa arquitetura aproveitou a conectividade de alta velocidade da rede 5G para facilitar a coleta e o processamento de dados em tempo real entre dispositivos de borda e a nuvem. A infraestrutura em nuvem forneceu recursos essenciais para o treinamento e a implantação de modelos de IA em larga escala, enquanto a plataforma de IA ofereceu ferramentas robustas para o desenvolvimento e a implantação de modelos. A camada de aplicação apresentou insights acionáveis derivados de modelos de IA aos usuários finais, aprimorando suas capacidades de tomada de decisão.

Aprendizado de máquina e IA no contexto do 5G

O foco desta etapa foi adaptar os sistemas de aprendizado de máquina e IA existentes para se alinharem aos cenários descritos acima, otimizando-os de acordo. Os principais objetivos incluíam:

Defina os objetivos do sistema e desenvolva a arquitetura do sistema.
Coletamos dados de referência para treinar e validar modelos de IA.
Criou-se e anotou-se uma base de dados adequada, concebida para a identificação e monitorização de plantas.
Modelos de IA integrados perfeitamente na infraestrutura de rede 5G.

Nesta fase, os dispositivos de borda equipados com SIMs de telefonia móvel que utilizam a tecnologia 5G desempenharam um papel crucial. Os principais indicadores de desempenho (KPIs), como latência ou latência de ponta a ponta (E2E), foram monitorados de perto. As medições incluíram a avaliação da confiabilidade e disponibilidade dos pacotes de dados recebidos com precisão, juntamente com a análise das taxas de dados do usuário e das taxas de dados de pico.

Além disso, foram feitas suposições com base na transmissão de vídeo em resolução UHD no formato MP4, via Protocolo de Controle de Transmissão (TCP). As soluções potenciais exploradas incluíram a otimização com imagens individuais em vez de fluxos de vídeo contínuos, a execução de otimizações básicas diretamente em dispositivos de borda e a implementação de técnicas de quantização de modelos para aumentar a eficiência.

Infraestrutura em nuvem e serviços da AWS

O projeto dependeu fortemente da infraestrutura em nuvem, aproveitando serviços da AWS como Lambda, SageMaker, S3, CloudWatch e RDS, que desempenharam um papel fundamental no fornecimento dos recursos necessários para o treinamento e a implantação de modelos de IA.

O AWS Lambda foi utilizado para o gerenciamento eficiente de instâncias e para o fornecimento de aplicações, enquanto o AWS SageMaker facilitou a construção de pipelines robustos de aprendizado de máquina. Soluções de armazenamento como S3, CloudWatch e RDS foram essenciais para o armazenamento de conjuntos de dados e logs cruciais para a operação de modelos de aprendizado de máquina e redes neurais.

Portanto, essa infraestrutura suportava os recursos de processamento de dados em tempo real possibilitados pela rede 5G.

Latência da rede 5G

As redes 5G foram projetadas para atingir latência ultrabaixa, geralmente variando de 1 a 10 milissegundos. Essa latência refletia o tempo necessário para os dados viajarem entre dispositivos móveis e servidores da AWS por meio da rede 5G. As capacidades de processamento específicas do dispositivo, como a velocidade de captura e processamento de fotos em smartphones com processadores de alto desempenho, também influenciavam a latência.

A velocidade de upload de dados na rede 5G e o tamanho da foto impactaram os tempos de transferência de dados para a AWS. A AWS também contribuiu para a latência com os tempos de processamento para tarefas como detecção e segmentação baseadas em redes neurais, que variaram de acordo com a complexidade do algoritmo e a eficiência do serviço da AWS. Após o processamento, os resultados foram baixados de volta para os dispositivos móveis, influenciados pela velocidade de download do 5G e pelo tamanho dos dados resultantes.

Reconhecimento de plantas usando IA

No campo do reconhecimento de plantas, os processos baseados em IA envolveram a criação de um banco de dados abrangente de imagens de plantas para o treinamento de algoritmos baseados em redes neurais. Esses algoritmos foram treinados para distinguir espécies de beterraba sacarina de outras plantas, reconhecendo características específicas para aquele tipo de planta, como formatos de folhas, cores de flores, etc.

Desenvolvimento fenológico de plantas de beterraba sacarina. Fonte: https://www.mdpi.com/2073-4395/11/7/1277

Aqui, por reconhecimento de plantas, entendemos a tarefa de detecção de ervas daninhas e segmentação de plantas de beterraba sacarina.

Detecção de ervas daninhas

Para a detecção de ervas daninhas, o projeto utilizou o MobileNet-v3, que foi treinado com extensos aumentos de dados e amostragem ponderada. Este modelo alcançou uma precisão impressionante de 0,984 e uma AUC de 0,998.

Segmentação da beterraba sacarina

Para as tarefas de segmentação, foram utilizados modelos como YOLACT, ResNeSt, SOLO e U-net para delimitar com precisão amostras individuais de beterraba sacarina nas imagens. Em seguida, o modelo mais eficiente foi selecionado com base em diferentes critérios: velocidade, tempo de inferência, etc. Os dados para segmentação foram obtidos a partir de imagens RGB capturadas por drones, que foram redimensionadas e anotadas para fins de treinamento e validação.

As tarefas de segmentação envolviam a criação de máscaras que delineavam com precisão os limites das plantas. Esse método reduziu o esforço de anotação humana e otimizou a eficiência. Ao priorizar a rotulagem de amostras complexas, o desempenho do modelo foi significativamente aprimorado. Estratégias de re-treinamento iterativo e amostragem por incerteza se mostraram eficazes, alcançando taxas de precisão de segmentação superiores a 98% em vários estágios de crescimento.

Exemplo de entrada e saída de segmentação

Avaliação do modelo

O modelo foi treinado com aumentos de dados rigorosos. O modelo foi avaliado usando diferentes métricas, incluindo Interseção sobre União (IoU). A análise de inferência para o modelo construído, conduzida em um subconjunto do conjunto de dados 'plant seedlings v2', demonstrou uma precisão de 81%. O tempo de inferência foi de aproximadamente 320 milissegundos após um período de inicialização de 7 segundos, necessário apenas uma vez por sessão.

No monitoramento de plantas com inteligência artificial (IA), câmeras e sensores capturam dados vitais das plantas, que são analisados por algoritmos de aprendizado de máquina e IA. Essa análise desempenha um papel crucial na avaliação da saúde das plantas, identificando estresse, doenças ou outros fatores que afetam o crescimento.

As aplicações variam desde a otimização da produtividade agrícola até o monitoramento de ecossistemas naturais, como florestas, auxiliando em esforços de conservação e aprimorando a compreensão dos impactos ambientais.

Detecção de objetos no monitoramento de plantas

A próxima fase após a segmentação das plantas de beterraba sacarina é a detecção de objetos, com o objetivo de compreender as especificidades de cada planta em termos de saúde, crescimento e outros fatores. Para a detecção de objetos no monitoramento de plantas, foram utilizados modelos avançados como YOLOv4, MobileNetV2 e VGG-19 com mecanismos de atenção. Esses modelos analisaram imagens segmentadas de beterraba sacarina para detectar áreas específicas de estresse e doenças, possibilitando intervenções precisas e direcionadas.

O projeto alcançou marcos significativos na detecção de doenças, treinando os modelos ResNet-18 e ResNet-34 pré-treinados no ImageNet. Esses modelos demonstraram uma precisão impressionante de 0,88 na identificação de doenças que afetam plantas de beterraba sacarina, com uma Área Sob a Curva ROC (AUC) de 0,898. Os modelos exibiram alta confiança de previsão, distinguindo com precisão entre plantas doentes e saudáveis.

Exemplo de entrada e saída de detecção de objetos

O projeto empregou uma abordagem sistemática para a detecção de doenças, segmentando imagens em áreas padronizadas. Essas áreas foram meticulosamente anotadas utilizando ferramentas interativas para identificar os locais afetados por doenças. A detecção de objetos aprimorou ainda mais a precisão, delimitando as plantas com caixas delimitadoras e facilitando o monitoramento preciso da saúde vegetal.

Previsão da produção vegetal

No domínio da previsão da produção vegetal, os modelos de IA aproveitaram dados ambientais, como condições meteorológicas e parâmetros do solo, para prever a produtividade das culturas. Foram empregados modelos de regressão como Isolation Forest, Regressão Linear e Regressão Ridge.

Esses modelos integraram características numéricas extraídas de regiões delimitadas por caixas, juntamente com dados do solo, para otimizar a aplicação de fertilizantes.

Beterraba sacarina em campo experimental

Considerações sobre a Implantação do Modelo

As estratégias de implantação dos modelos desenvolvidos foram avaliadas tanto para dispositivos de borda quanto para plataformas em nuvem. A implantação dos modelos em dispositivos de borda ofereceu vantagens como custos reduzidos e menor latência.

No entanto, essa abordagem pode comprometer a precisão potencial devido a limitações de hardware. Por outro lado, a implantação em nuvem oferece tempos de inferência mais rápidos usando GPUs de alto desempenho, mas pode acarretar custos adicionais e depende da conectividade com a internet, o que pode introduzir latência de comunicação.

Análise comparativa com a rede 5G

Uma análise comparativa demonstrou que a utilização de uma rede 5G melhorou significativamente a segmentação da beterraba sacarina em comparação com as configurações tradicionais de 4G/Wi-Fi. Essa melhoria foi evidenciada pela redução nos tempos médios de configuração e de rede, destacando os ganhos de eficiência obtidos com a tecnologia 5G.

Processo de preparação de dados

O processo de preparação dos dados envolveu a coleta de conjuntos de dados de plantas saudáveis e doentes, a detecção de ervas daninhas, a identificação de estágios de crescimento e a extração de imagens de vídeos brutos em 4K. Técnicas como equalização de histograma, filtragem de imagem e transformação do espaço de cores HSV foram utilizadas para preparar os dados para análise.

Foram coletadas amostras de folhas saudáveis de beterraba sacarina e amostras doentes, como folhas de milho com mancha foliar cinzenta. A extração de características da doença envolveu a separação da folha do fundo, redimensionamento, transformação e fusão de imagens para criar amostras realistas para análise.

Ciclo de Aprendizagem Ativa

Um ciclo de aprendizado ativo foi iniciado com dados não rotulados, utilizados para treinar modelos de detecção. Esses modelos geraram consultas de anotação que foram respondidas por anotadores humanos, refinando continuamente a precisão do modelo por meio de ciclos iterativos de treinamento e anotação.

Anotação de dados por meio de modelo de fundação multimodal

Para superar o desafio da escassez de dados rotulados, o projeto utilizou modelos robustos de base para gerar anotações de referência. Em particular, o CLIP, um modelo baseado em Transformers desenvolvido pela OpenAI e treinado em um vasto conjunto de dados com mais de 400 milhões de pares de imagem e texto, desempenhou um papel fundamental.

Utilizando Vision Transformers como base, o CLIP alcançou uma notável precisão de 95% em conjuntos de validação, categorizando imagens em classes distintas, como beterraba sacarina e erva daninha, com alta precisão.

Tecnologia de drones para coleta de dados

Uma das tecnologias essenciais empregadas no projeto foi o uso de drones equipados com câmeras RGB que capturaram vídeos em 4K. Esses drones forneceram imagens detalhadas (resolução de 3840×2160) para análise.

O pré-processamento dessas imagens aumentou significativamente a precisão do modelo, com melhorias notáveis observadas em modelos como VGGNet (+38,52%), ResNet50 (+21,14%), DenseNet121 (+7,53%) e MobileNet (+6,6%).

Técnicas como a equalização de histograma foram utilizadas para melhorar o contraste da imagem, enquanto a transformação para o espaço de cores HSV ajudou a enfatizar as áreas das plantas e destacar características relevantes.

Geração de Dados Sintéticos

Para lidar com o desafio da quantidade limitada de dados de imagem, conjuntos de dados sintéticos foram gerados por meio de aprendizado de máquina e IA. A coleta de dados foi realizada utilizando drones voando a alturas entre 1m e 4m e velocidades de 2m/s ou mais, com câmeras RGB.

Outros veículos, como tratores, também foram utilizados para a coleta de dados. Essa geração de dados sintéticos mostrou-se particularmente benéfica para a detecção de doenças da beterraba sacarina.

Conclusão

O projeto “Redes 5G como facilitadoras da aprendizagem em tempo real na agricultura sustentável” demonstrou com sucesso como a tecnologia 5G pode aprimorar os aspectos ecológicos, econômicos e sustentáveis do cultivo da beterraba sacarina. Por meio da colaboração com a HSHL e a Pfeifer & Langen, o projeto integrou a coleta de dados em tempo real e a análise orientada por inteligência artificial, aumentando a eficiência e reduzindo visitas desnecessárias ao campo.

Uma rede 5G dedicada no campus permitiu a aplicação precisa de fertilizantes e produtos fitossanitários. A Geopard Agriculture desempenhou um papel crucial no desenvolvimento de cenários de detecção e monitoramento de plantas, além de criar um protótipo de sistema de aprendizado de máquina para o ambiente agrícola 5G. O sucesso do projeto ressaltou a importância das tecnologias avançadas na agricultura sustentável, destacando o potencial do 5G para impulsionar a inovação e a eficiência.

Visualizando os impactos econômicos da agricultura sustentável usando o GeoPard na agricultura de precisão.

Postado em junho 6, 2024junho 17, 2024 por dementievgeopard

Pesquisadores da Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL) e da GeoPard Agriculture uniram forças para analisar a viabilidade econômica de sistemas de cultivo consorciado em faixas para a agricultura sustentável. Eles compartilharam suas descobertas no evento da Universidade de Hohenheim sobre “Promover a Biodiversidade por meio da Agricultura Digital”, com foco em práticas agrícolas ecologicamente corretas e seus impactos financeiros.

O projeto deles, “Agricultura do Futuro”, teve como objetivo explorar novas formas de cultivo, com foco especial no cultivo consorciado em faixas. Essa técnica consiste em cultivar diferentes culturas lado a lado em faixas dentro do mesmo campo, o que pode reduzir a necessidade de produtos químicos e aumentar a biodiversidade. Os pesquisadores buscavam maneiras de tornar a agricultura mais ecológica, sem deixar de ser lucrativa para os agricultores.

Liderada por Olivia Spykman e Markus Gandorfer da LfL, juntamente com Victoria Sorokina da GeoPard, esta colaboração teve início durante o programa EIT Food Accelerator. Utilizando seus conhecimentos em agricultura, ferramentas digitais e análise de dados, eles se propuseram a estudar o lado econômico das práticas agrícolas sustentáveis.

Enquanto Ao abordar a redução de insumos sintéticos e o aumento da biodiversidade, constataram que o potencial ecológico do cultivo em faixas é bem pesquisado. No entanto, sua mecanização e a economia de mão de obra, especialmente com equipamentos autônomos, requerem avaliação adicional.

Eles descobriram que os agricultores não tinham certeza sobre a praticidade do sistema, especialmente com a nova tecnologia. Para solucionar isso, conversaram com os agricultores em um laboratório de cultivo consorciado em faixas para entender suas preocupações e se comunicar melhor.

Além disso, as mudanças na paisagem podem gerar hesitação entre os agricultores, por isso é importante fornecer informações claras antecipadamente. Nesse sentido, ferramentas digitais, como visualizações, podem facilitar a comunicação entre os agricultores e suas comunidades, gerando aceitação e valorização das transformações da paisagem que beneficiam o meio ambiente.

Por exemplo, na Nova Zelândia, os agricultores usaram óculos de realidade virtual (RV) para visualizar áreas adequadas para reflorestamento, auxiliando no planejamento em escala agrícola ao ilustrar os impactos na rentabilidade da fazenda, na estética da paisagem e nas comunidades rurais. Essas visualizações podem aumentar a compreensão e o interesse dos agricultores pelas mudanças na paisagem, embora a implementação bem-sucedida também dependa da autoconfiança dos agricultores.

De forma semelhante, nesta pesquisa, o programa baseado em nuvem GeoPard foi utilizado para analisar um sistema de produção de cultivo consorciado em faixas sob múltiplas perspectivas. As equações do GeoPard foram parametrizadas com dados empíricos do projeto Future Crop Farming. Os resultados iniciais incluem visualizações da aplicação de herbicidas e nitrogênio e da produtividade, com cálculos mais complexos planejados.

Além disso, o sistema integrou diversas fontes de dados, incluindo:

Conjuntos de dados de rendimento e insumos aplicados
Informações sobre preços de culturas e proteção de plantas (fornecidas pelo usuário)
Imagens de satélite (Sentinel-2, Landsat, Planet)
Dados topográficos
Mapas de zonas com dados históricos disponíveis no GeoPard.

Entretanto, as principais técnicas utilizadas envolveram análise espacial e manipulação eficiente de dados espaciais usando o framework NumPy. Os dados foram obtidos de arquivos .xlsx e .shp. Contudo, o arquivo shapefile carecia de detalhes específicos sobre as faixas individuais, o que tornou necessária a integração de diversos formatos de dados.

O GeoPard facilitou a organização espacial dos dados para vincular detalhes específicos de cada faixa com suas respectivas localizações no campo. Assim, o conjunto de dados integrado, que exibe as faixas, formou a base para a análise descritiva dos ensaios no GeoPard.

Embora a pesquisa não tenha examinado a aplicação de insumos em taxas variáveis, o mapeamento de alta resolução do GeoPard (tamanho do pixel: 3×3 metros) permitiu a visualização detalhada em nível de pixel, adicionando complexidade. Esse mapeamento detalhado é valioso para aplicações futuras, como a combinação de múltiplas camadas ou a integração de informações espacialmente variáveis, como "perfis de produtividade" baseados em dados de produtividade em pequena escala coletados por colheitadeiras de parcelas no projeto de pesquisa.

Os pesquisadores também descobriram que, embora o GeoPard tenha servido principalmente a funções descritivas, ele possui potencial para visualizações mais complexas. Por exemplo, a incorporação de dados de produtividade e informações de preços em nível de subfaixa poderia ajudar a criar mapas de lucro, mostrando os efeitos de borda entre faixas de cultivo vizinhas.

Além disso, a integração de dados econômicos sobre mão de obra pode revelar os impactos da redução das economias de escala para promover a biodiversidade. Esses dados podem auxiliar na modelagem de cenários, permitindo a exploração de diferentes rotações de culturas, larguras de faixas e tipos de mecanização, com foco em resultados específicos para cada campo, visando aprimorar a gestão agrícola e a tomada de decisões.

Assim, a configuração poderia funcionar como um gêmeo digital, com transferência de dados em tempo real de máquinas e sensores agrícolas para o GeoPard, uma capacidade já alcançável com algumas tecnologias comerciais e dados de satélite. No entanto, as preocupações dos agricultores com a compatibilidade da tecnologia enfatizam a necessidade de integrar fontes de dados adicionais para uma aplicabilidade mais ampla.

GeoPard impulsiona a agricultura de precisão para a MHP, principal holding agrícola da Ucrânia.

Postado em dezembro 12, 2023fevereiro 28, 2024 por dementievgeopard

Introdução

Numa iniciativa histórica para a agricultura na Ucrânia, MHP, um importante produtor de grãos que supervisiona um impressionante 350.000 hectares (quase 900.000 acres), firmou parceria com a GeoPard. Essa colaboração representa um grande avanço na agricultura de precisão, incorporando as sofisticadas análises geoespaciais da GeoPard às extensas operações agrícolas da MHP.

O compromisso da MHP com a inovação tecnológica na agricultura de precisão.

A dedicação da MHP à inovação tecnológica, especialmente na área da agricultura de precisão, é profundamente exemplificada em sua parceria com a GeoPard Agriculture. Essa colaboração é fundamental para a estratégia da MHP de integrar tecnologias de ponta para práticas agrícolas mais eficientes e sustentáveis.

Pavlo Nesterenko, O chefe do Grupo de Serviços de Agricultura de Precisão da MHP explica o impacto transformador da parceria com a GeoPard Agriculture: “Trabalhar com a GeoPard mudou completamente o jogo. Mudou nossa abordagem, passando de confiar na intuição para tomar decisões baseadas em dados concretos. Através da tecnologia sofisticada da GeoPard, estamos implementando recomendações agronômicas precisas e específicas para cada parcela, adaptadas às necessidades exclusivas de cada terreno.”

Essa mudança de paradigma, facilitada pela integração com a GeoPard Agriculture, permitiu à MHP aproveitar todo o potencial da análise de dados e do aprendizado de máquina.

“Essa mudança para uma agricultura centrada em dados é crucial para a MHP, mantendo-nos na vanguarda do setor agrícola. Estamos criando novos padrões de eficiência, sustentabilidade e produtividade, fundamentados em tomadas de decisão quantificáveis e baseadas em números”, conclui Nesterenko.

A adoção dessa metodologia avançada e baseada em dados pela MHP representa um avanço significativo nas práticas agrícolas, ressaltando a crescente importância dos dados empíricos e da precisão na agricultura moderna. Essa abordagem inovadora posiciona a MHP como líder no setor, estabelecendo novos padrões de referência em eficiência e sucesso agrícola.

O papel fundamental da GeoPard na estratégia agrícola da MHP.

A integração da GeoPard Agriculture com a MHP vai além do fornecimento de ferramentas avançadas; trata-se de incorporar precisão e eficiência baseadas em dados geoespaciais nas práticas agrícolas da MHP. Ao colaborar estreitamente com as equipes da MHP, a GeoPard garante uma ampla gama de soluções. cálculo agronômico geoespacial sofisticado opções para MHP, alinhando-se estreitamente com sua estrutura operacional. Essa parceria se concentra em medição da agronomia aplicada, garantindo que as decisões da MHP sejam baseadas em dados e precisamente adaptadas às suas necessidades agrícolas. O fluxo contínuo de dados entre a MHP, a GeoPard e outras plataformas como a John Deere e a FieldView cria uma ecossistema conectado, otimizando as operações agrícolas da MHP para o futuro.

Garantir a precisão agronômica e o controle de qualidade.

No âmbito da agricultura de precisão, a comparação de mapas RX vs. VRA da GeoPard Agriculture demonstra seu compromisso com a precisão agronômica e a garantia da qualidade. Essa ferramenta destaca a eficácia dos algoritmos da GeoPard na identificação e resolução de discrepâncias em diversas operações agronômicas, como semeadura, fertilização e pulverização. Ao identificar com precisão os problemas tanto em nível de subcampo quanto de máquina, a GeoPard garante que cada operação agronômica atenda aos mais altos padrões de qualidade e precisão.

Essa comparação de mapas não se limita a identificar diferenças entre as aplicações planejadas e as reais; ela é um componente crucial no processo de garantia da qualidade das operações agronômicas. Ao fornecer uma avaliação detalhada e precisa de todos os aspectos do manejo do campo, a tecnologia da GeoPard assegura que as práticas operacionais alcancem os resultados esperados, mantendo o mais alto nível de eficiência e precisão.

Análise de colheita

Para a colheita, o sistema da GeoPard divide os conjuntos de dados de produção por dia e por máquina, segmentando os dados em Massa Úmida, Umidade e Velocidade. Isso facilita uma análise detalhada do desempenho de cada colhedora, fornecendo informações valiosas sobre a eficiência do processo de colheita.

Conjunto de dados de rendimento combinado, coletado por várias máquinas em dias diferentes.

Cálculos de precisão de aplicação, tanto após a aplicação quanto após o plantio.

Em operações como pulverização, semeadura e fertilização, A tecnologia da GeoPard segmenta conjuntos de dados por dia, máquina e taxa de aplicação. Em seguida, compara as taxas de aplicação previstas com as taxas reais e agrupa os resultados para determinar a precisão da aplicação. Esse recurso é essencial para entender e aprimorar a precisão dessas tarefas agrícolas críticas.

Um aspecto fundamental dessa tecnologia é sua capacidade de mesclar automaticamente dados de operação agronômica e de máquinas provenientes de diversas atividades agronômicas, como semeadura, fertilização ou pulverização. Essa integração automatizada de dados é crucial para identificar com precisão as discrepâncias entre as aplicações planejadas e as reais, tanto em nível de subcampo quanto de máquina.

Melhorias operacionais impulsionadas pela tecnologia da GeoPard

A plataforma da GeoPard Agriculture é reconhecida pela sua capacidade de traduzir conhecimento agronômico em cálculos precisos utilizando a Mapa de Equações motor e um abordagem de dados multicamadas. Essa sinergia técnica melhorou notavelmente a qualidade e a sustentabilidade das colheitas, particularmente para trigo, milho e girassol.

Oleksii Leontyev, Gerente de Projetos de Agricultura de Precisão da MHP, enfatiza a natureza dinâmica dessa integração: “A implementação da API da GeoPard em nossos sistemas transformou nossas operações agrícolas, permitindo-nos tomar decisões baseadas em dados em tempo real, convertendo cada operação agronômica executada em números mensuráveis, desde o nível da máquina até o nível corporativo.”

GeoPard – MHP – Análise de campo em 360°: Potencial de campo, Colheita, Solo e Topografia GPS

Diretor de Tecnologia da GeoPard fala sobre a colaboração.

Dzmitry Yablonski, O diretor de tecnologia da GeoPard Agriculture reflete sobre a dimensão do projeto: “Esta colaboração com a MHP é uma das mais significativas e tecnicamente complexas da história da agricultura de precisão. Compartilho da visão da MHP de digitalizar todas as operações e automatizar a tomada de decisões agronômicas com uma abordagem puramente baseada em dados. É uma honra contribuir para o sucesso do agronegócio em larga escala da Ucrânia.”

Integração do Centro de Operações John Deere

A colaboração entre a GeoPard Agriculture e a MHP destaca-se pela integração da GeoPard como principal motor de análise com Centro de Operações John Deere e as máquinas da MHP. Isto sincronização bidirecional Permite o processamento eficiente e automatizado de conjuntos de dados abrangentes, incluindo dados de aplicação, plantio e colheita. Essa integração desempenha um papel vital na correção de dados, aumentando sua completude e fornecendo insights valiosos, aprimorando significativamente as práticas de agricultura de precisão.

Painel de Inteligência de Negócios Agro 360° da Digital Agro

O mapa de potencial de campo oferece uma visão abrangente de uma área agrícola, mostrando zonas com diferentes potenciais de cultivo. Ele reflete as diferenças nos níveis de qualidade do solo e na saúde geral da lavoura, enfatizando a topografia e a variabilidade espacial do campo. Este mapa é fundamental para demonstrar como as análises do GeoPard podem gerenciar e otimizar com eficiência diversas condições agrícolas.

Por meio do painel de Business Intelligence para Agricultura Digital Agro 360°, a MHP obtém uma visibilidade sem precedentes de suas operações. Essa plataforma robusta permite que a MHP acompanhe todos os dados agregados de suas extensas atividades agrícolas, filtrados por máquina, cultura ou dia.

O painel de controle funciona como um centro nevrálgico para as operações de agricultura de precisão da MHP, apresentando uma visão unificada dos diversos fluxos de dados provenientes dos campos. Ele permite um nível de supervisão que simplifica conjuntos de dados complexos em insights acionáveis, capacitando a MHP a tomar decisões estratégicas rapidamente. O painel de controle da colheita, por exemplo, fornece dados quase em tempo real sobre produtividade, teor de umidade e ritmo operacional dos equipamentos de colheita por zona de produtividade.

Painel de Inteligência de Negócios Agro 360° da Digital Agro

O Caminho a Seguir: Integrando Dados Abrangentes para a Agricultura de Precisão em Todo o seu Ciclo

Olhando para o futuro, a MHP, em colaboração com a GeoPard Agriculture, está a promover a digitalização e a gestão orientada por dados na produção agrícola com agricultura de precisão, enfatizando a inovação e as práticas sustentáveis. Esta abordagem inovadora baseia-se na integração de camadas de dados abrangentes, que englobam todas as operações agrícolas, informações de amostragem do solo e análises detalhadas.

A MHP está utilizando a tecnologia da GeoPard para incorporar uma ampla gama de dados em seus modelos agrícolas. Isso inclui informações detalhadas de cada operação agrícola, resultando em análises avançadas, como mapas de lucro por subcampo e avaliações de eficiência de insumos agrícolas. Essa abordagem holística não apenas aprimora a eficiência operacional, mas também garante práticas agrícolas sustentáveis.

Viktor Martseniuk, Chefe do Centro Científico e de Inovação da MHP, articula a visão da empresa: “Na MHP, nosso compromisso com a inovação na agricultura caminha lado a lado com nossa dedicação à sustentabilidade. Ao integrar dados abrangentes, incluindo análises de solo e operações agrícolas, podemos tomar decisões mais informadas que impactam positivamente tanto nossa produtividade quanto nossa pegada ambiental.”

Essa estratégia integrada, que combina a abordagem inovadora da MHP com a análise avançada da GeoPard, está destinada a redefinir a agricultura de precisão. Ela promete maior sustentabilidade e, ao mesmo tempo, maximizar o retorno econômico, consolidando a MHP e a GeoPard Agriculture como líderes no cenário global da agricultura de precisão.

Aplicação universal do motor GeoPard

Dmitri Dementiev, CEO da GeoPard Agriculture, enfatiza a ampla aplicabilidade de sua tecnologia: “O mecanismo da GeoPard foi projetado para trazer benefícios tangíveis a qualquer negócio agrícola. Nossa plataforma é versátil e adaptável, capaz de fornecer análises avançadas e soluções de agricultura de precisão para uma ampla gama de contextos agrícolas. Seja uma pequena propriedade familiar ou uma grande empresa agropecuária como a MHP, a GeoPard está preparada para causar um impacto significativo, impulsionando a eficiência, a sustentabilidade e a lucratividade no setor agrícola globalmente.”

Esta declaração de Dementiev reforça o compromisso da GeoPard em fornecer soluções universais em agricultura de precisão, atendendo às diversas necessidades e escalas da agricultura em todo o mundo.

Conclusão

A colaboração entre a GeoPard Agriculture e a MHP representa um avanço significativo no campo da agricultura de precisão. Ao aproveitar análises geoespaciais avançadas, essa parceria estabelece um novo padrão em eficiência e sustentabilidade agrícola, abrindo caminho para um futuro orientado por dados nas práticas agrícolas. Essa parceria entre a GeoPard Agriculture e a MHP combina tecnologia de ponta com vasta experiência agrícola, estabelecendo um novo padrão na agricultura de precisão e demonstrando o potencial das soluções agrícolas baseadas em tecnologia.

Sobre as empresas

MHPA MHP é uma das principais empresas agroindustriais da Ucrânia, administrando uma extensa área de mais de 350.000 hectares. Reconhecida pela sua produção de grãos, a MHP integra práticas e tecnologias agrícolas inovadoras, com ênfase na agricultura sustentável e eficiente. Seu compromisso com a modernização da agricultura está alinhado ao seu objetivo de aumentar a produtividade, mantendo a responsabilidade ambiental.

GeoPardA GeoPard Agriculture está na vanguarda da tecnologia de agricultura de precisão. Especializada em análises geoespaciais, a GeoPard oferece soluções que transformam dados agrícolas complexos em informações práticas. Sua tecnologia concentra-se na otimização de diversos aspectos da agricultura, desde análises de solo até mapas VRA, sensoriamento remoto e análise de dados de equipamentos agrícolas, contribuindo significativamente para o avanço das práticas de agricultura inteligente.

Referências:

Stickstoff-Effizienz. Anwendungsfall von LVA – John Deere Händler aus Deutschland

Postado em outubro 18, 2023novembro 8, 2023 por dementievgeopard

No mundo dinâmico da moderna Landwirtschaft stehen Landwirte vor zahlreichen Herausforderungen, darunter die Auswirkungen des Klimawandels, steigende Düngemittelkosten und die dringende Notwendigkeit umweltverträglicher Praktiken. Im Zentrum dieser Herausforderungen steht das Management von Stickstoff, einem entscheidenden Nährstoff, der bei falschem Umgang zu erheblichen Umweltfolgen führen kann.

Inmitten dieser Komplexität treten jedoch zwei Massstäbe als Lösungen und Spielveränderer hervor: Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) e Stickstoffaufnahme (NU). NUE und NU bieten ein neues Paradigma in landwirtschaftlichen Praktiken wandeln Herausforderungen in Chancen für nachhaltige und effiziente Landwirtschaft um.

John Deere, um líder Hersteller von Landmaschinen, pronunciou um Rolle entscheidende bei der Bewältigung thiser Herausforderungen. Durante o HarvestLab GrainSensing System, que possui dados sobre Rohprotein, foi uma nova versão do Stickstoffdynamik em Pflanzen ermöglicht. Darüber hinaus unterstützt John Deere a Integração Moderna Tecnologia, um Landwirtschaft nachhaltiger zu gestalten.

Nestes Bestrebungen stehen John Deere-Händler wie LVA como parceiro entscheidende zur Verfügung. LVA, um inovador John Deere-Händler na Alemanha, trabalhou com o Landwirten zusammen, uma nova tecnologia para integrar e fortificar estratégias agronômicas umzusetzen.

Seu rolo é importante, um país deve ser construído, a complexidade do país moderno é melhorado e seguro, para que você possa obter a melhor tecnologia possível, um de seus práticos para ser otimizado.

In den fruchtbaren Böden der Magdeburger Börde liegt die Baumgärtel GbR, ein Familienbetrieb mit 30 Jahren landwirtschaftlicher Tradition, wo Weizen eine der Hauptkulturen ist. Auf diesem Hof geht das präzise Stickstoffmanagement über die Optimierung des Ertrags hinaus: É um envolvimento para nachhaltige Landwirtschaft angesichts globaler Umweltprobleme.

GeoPard, o líder Anbieter von Präzisionslandwirtschaftssoftware, fundado em Bindeglied, desses Säulen – John Deere, LVA und Landwirte, wie die Baumgärtel GbR – verbindet. O GeoPard verifica o gerenciamento de dados e analisa automaticamente os processos, sendo que os dados são gerenciados de forma relevante.

In diesem Fall bietet ihr Fokus auf Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) Landwirten eine Perspektive, durch die sie ihre Praktiken berachten und verbessern können, und gewährleistet Nachhaltigkeit und Effizienz in jedem Aspekt ihrer Tätigkeit.

Stickstoffmanagement no Hof Baumgärtel

Die Baumgärtel GbR unter der leitung von Friedrich Baumgärtel nutzt das Potenzial der datengesteuerten Landwirtschaft, um ihre Düngestrategien zu verfeinern und neue Techniken einzuführen, alles mit dem Ziel, ihre agronomischen Praktiken zu verbessern.

Zentral para sua estratégia é o gerenciamento de Stickstoff. O ano de 2023 marcou uma Frühling nassen e uma Frühsommer trockenen na Börde de Magdeburg, foi zu durchschnittlichen Erträgen führte. Para que essas condições sejam garantidas, você precisa da família Baumgärtel especializada na Green Seeker-Technologie, para que seus stickstoffanwendungen sejam apreciados.

Certifique-se de que o sistema HarvestLab GrainSensing System seja um produto seguro para a sua higiene. Anschließend wurde mit GeoPard der Stickstoffverbrauch der Pflanzen geschätzt, was die Berechnung der Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) mit hoher Präzision ermöglichte.

Für die Familie Baumgärtel ist NUE zu einem wesentlichen Masßstab geworden. É identificado Bereiche, nesta Anpassungen em sua Stickstoffanwendungsstrategie notwendig sind. Em Zonen, em denen die NUE sob 80 % liegt, planen sie, die Stickstoffanwendung in der folgenden Saison zu reduzieren.

Im Gegensatz dazu erfordern Bereiche, in denen die NUE 100 % übersteigt, eine eingehende Analyse. Eine Herausforderung, von der sie erwarten, dass sie mehrere Saisons sorgfältiger Beobachtung und Lernens erfordern wird.

Zusammenarbeit zwischen LVA e GeoPard Agricultura

Em 2022, tivemos uma estratégia estratégica da Allianz zwischen GeoPard e da Landmaschinenunternehmen LVA Altenweddingen GmbH, a inovadora John Deere-Händler na Alemanha, geschmiedet. Estes Zusammenarbeit entstand aus einer gemeinsamen Vision heraus, die umfangreichen Daten von John Deere em handlungsrelevante Felderkenntnisse umzusetzen.

Seitdem hat sich die Partnerschaft weiterentwickelt und konzentriert sich auf inovadora Wege, die landwirtschaftlichen Praktiken durch datenggesteuerte Entscheidungen zu verbessern. No seguinte Abschnitten werden wir hervorheben, como Landwirte ihren Stickstoffeinsatz ideal nutzen.

Michael Eckhardt, Leiter des Precision Ag Departments bei LVA, äußerte: “A sinergia entre GeoPard e LVA é mais do que uma parceria de gestão; é um envolvimento, uma prática agrônoma angewandte durante a data da realização de uma revolução. verbesserte agronomische Einsichten zu ermöglichen.

O LVA é usado com os melhores padrões agrícolas dos equipamentos da John Deere-Geräten, como o HarvestLab GrainSensor System, e os dados necessários para a coleta. Na outra página, verifique o GeoPards Analyse-Engine estes dados e verifique as instruções relevantes.

Gemeinsam bildet diese Partnerschaft eine Allianz, die darauf fokussiert ist, die Praktiken der Landwirte (wie im Bereich des Stickstoffmanagements) zu verbessern, durch die Kombination des Besten aus Maschinen- und Softwarewelten.”

Datenerfassung e -aufbereitung

Im Zentrum este datagengetriebenen landwirtschaftlichen Entwicklung steht die integração completa entre GeoPard e o Centro de Operações John Deere. Estes Zusammenarbeit veranschaulicht die zentrale Rolle von John Deere bei der Bereitstellung von Datenzugang über ihre API, eine Maßnahme, die den Datenfluss aus denlandwirtschaftlichen Feldern ereblich bereichert.

A integração foi mais segura, pois as operações do Centro de Operações John Deere foram documentadas e foram superadas pela GeoPard. Este processo de aplicação de dados confiável é um passo rápido (com detalhes como proteínas de proteína e dados de proteção Kraftstoff) e resultados como Spritzen, Düngen, Säen e Bodenbearbeitung.

Esta ligação não foi autorizada pela John Deere; O princípio básico da plataforma GeoPard é sua compatibilidade com vários relatórios de máquinas, o que é mais importante do que a API-Anbindungen.

Durch einem nahtlosen Datenfluss in GeoPards System sind die Landwirte mit nahezu Echtzeitanalysen ausgestattet. Este aviso de data é o Eckpfeiler para o processo de análise automática de inicialização, como a análise da verificação de segurança de stickstoff, e é mais seguro, desde que o Landwirte zeitnahe e handlungsrelevante Einblicke zur Hand haben.

Campo

Em Jahr 2023, o Baumgärtel GbR vor der Herausforderung, das Wachstum auf dem Feld zu optimieren. Dafür wurde viermal Stickstoff ausgebracht, começando com SSA em fevereiro, gefolgt von drei Anwendungen von AHL im Frühjahr.

Um destes anwendungen auf dem Feld teilflächenspezifisch fein abzustimmen, wurde die entsprechende Technologie eingesetzt. Zudem jogou o HarvestLab GrainSensing System eine entscheidende Rolle bei der Aufdeckung der Verteilung von Rohprotein im geernteten Getreide.

Ernte

Obtenha o sucesso do novo Ernte de 2023-08-08 e veja as seguintes capturas de tela. Esses dados de alta qualidade, entregues e automatizados pelo Centro de Operações John Deere durante o GeoPard, foram apreendidos, o tempo necessário para o gerenciamento de energia da proteína de data e o volume em massa, onde o valor de Ernte é mais rápido.

Obwohl Erntedaten gelegentlich Variationen aufweisen können, erhöht die Implementierung der Ertragskalibrierung die analytische Genauigkeit erheblich. Dies gewährleistet zuverlässige Erkenntnisse, auch bei außergewöhnlichen Werten wie 19 t/ha für Weizen. Die kalibrierte feuchte Masse is unten dargestellt.

*Kalibrierte Daten zur Feuchtmasse: Ernte 2023-08-08*

Düngungsmaßnahmen mit angewendeten Stickstoffprodukten

Während der Saison 2023 wurde der Weizenbestand mit einem fältig geplanten Stickstoffaplikationsregime behandelt, das vier unterschiedliche Behandlungen umfasste. Dazu gehörte eine Anwendung von SSA-Produkten am 2023-02-23, gefolgt von drei Stickstoffanwendungen im Frühjahr mit AHL am 2023-03-18, 2023-04-06 and 2023-05-13. Os genauen in jeder Behandlung angewendeten Mengen sind in the bereitgestellten Screenshots documentados.

GeoPard jogou neste processo um rolo de dados, e nahtlos estes dados do resumo do Centro de Operações John Deere. Este effiziente Datenbeschaffung bereitete den Weg für eine umfassende Analise a Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) e o Stickstoffaufnahme (NU). Indem-nos nestes dados, verwandeln wir rohe Informationen in wertvolle Erkenntnisse und ebnen den Weg für verbesserte agronomische Operationen und Strategien.

Gesamter angewendeter Stickstoff

Der gesamte angewendete Stickstoff (TAN) quantifica o valor cumulativo de Stickstoff, o campo aufgebracht wurde, dado em quantidade absoluta como kg/ha. Este produto foi adicionado ao produto em questão no final da embalagem.

Um dos valores mais elevados do equipamento é necessário para que os dados sejam alterados e o tempo e o plano sejam alterados. Ein solcher Ansatz berücksichtigt auch Stellen mit über- und unterdosiertem Stickstoff.

Um tiefer einzusteigen, haben wir jeden Quadratmeter untersucht, um den Landwirten ein detailliertes Verständnis für die pro Hektar aufgebrachten Stickstoffmengen zu bieten. O cartão até as informações mais rápidas de todos os Stickstoffanwendungen zusammen und bietet einen einheitlichen überblick über the Verteilung des während der Saison aufgebrachten Stickstoffs.

Todos os dados estatísticos apresentados são em termos absolutos de valor, medidos em kg/ha. Die farbkodierte Darstellung erleichtert die Interpretação: Rot kennzeichnet Bereiche mit dem geringsten aufgebrachten Stickstoff, während Grün Regionen mit dem höchsten aufgebrachten Stickstoff anzeigt.

Stickstoffaufnahme

Stickstoffaufnahme (NU) gibt die Gesamtmenge an Stickstoff an, die Pflanzen während ihrer Wachstumsperiode aufnehmen. Um NU genau zu berechnen, werden zwei kritische Komponenten berücksichtigt: (1) a Rohproteinmessung, wie sie vom John Deere GrainSensing System erfasst wird, und (2) die gesamte geerntete Ertragsmasse.

Bei Weizen wird die NU-Verteilung in absoluto Werten angegeben, gemessen in kg/ha. Uma imagem geográfica e estatística detalhada do campo NU im gesamten é uma captura de tela bege para ser vista.

*Verificação estatística dos Stickstoffaufnahmens*

Stickstoffnutzungseffizienz

Os Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) quantificam a quantidade de Stickstoffs usados para serem injetados Stickstoff, aumentado em Prozent. Abgeleitet von der zuvor beschriebenen Stickstoffaufnahme (NU) und dem gesamten angewendeten Stickstoff (TAN), é um NUE-Wert nahe 100% ideal. Dies zeigt, dass die Pflanzen fast an gesamten aufgetragenen Stickstoff verbraucht haben, foi o Ertrag otimizado.

Jedoch deuten NUE-Werte um 50% auf eine Überanwendung mit übrig gebliebenem Stickstoff im Boden hin, quando Werte Werte über 100% eine Unteranwendung anzeigen, wobei die Pflanzen Stickstoffreserven aus früheren Jahren nutzen.

Beide Szenarien sind unerwünscht: Ersteres birgt das Risiko einer Überdüngung, während letzteres den Boden erschöpft. Este equilíbrio foi inserido no cartão com um visual mais atraente, onde o 50% NUE está em Rot e o 100% está em verde.

*Clusterisierung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023*

*Verteilung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023*

Stickstoffüberschuss

O Stickstoffüberschuss (NS) mistura a diferença entre a quantidade de Stickstoff (TAN) e o Stickstoffaufnahme (NU), a plantação com uma temporada de crescimento, aumentada em peso absoluto em kg/ha. Im Wesentlichen zeigt er die Menge an Stickstoff an, die von den Pflanzen nicht genutzt wurde.

Dies spielt eine entscheidende Rolle bei der Planung der Stickstoffanwendung für die nachfolgende Saison. A verteilung geográfica e estatística desses Stickstoffs não genuinamente, colocados sobre o campo, pode ser usada em um cartão reeitgestellten.

Vergleich von Erntemasse e Rohprotein

A versão da proteína Roh é fornecida perto da bagunça do Ernte, pois é uma referência na qualidade fisiológica ernährung e no mercado potencial do Ernte. O sistema HarvestLab GrainSensing foi usado para mensagens de Rohprotein e uma captura de tela, sua conexão com o tempo atual, é também referência.

*Kalibrierte Feuchtmasse-Daten: Ernte 2023-08-08*

Um dos dados para classificação e classificação, foi festgelegt de uma fonte de proteína específica: uma proteína de proteína de 12,5% e uma fonte de proteína para a massa de erva de 7,9 t/ha. Baseados nestes valores de aviso serão usados os valores “mais altos” e “menores”, para serem especificados, como os dados definidos em Bezug nestes padrões estabelecidos.

Durch den Vergleich und die Gegenüberstellung dieser Kennzahlen können wir wertvolle Ideen gewinnen, um agrônomo Maßnahmen für die folgenden Saisons zu verfeinern zu verbessern.

Durante a combinação de Kennzahlen em um cartão único, você verá uma grande quantidade de proteína Roh e uma grande quantidade de visualização. Este é um nome de identificação identificado para o estado de Szenarien:

Ertrag maior que 7,9 t/ha com proteína maior que 12,5%
Ertrag mais alto como 7,9 t/ha com proteína menor como 12,5%
Ertrag niedriger como 7,9 t/ha com proteína maior como 12,5%
Ertrag menor como 7,9 t/ha com proteína menor como 12,5%

Schlussfolgerung

Data: Durante a integração nahtlose com o Centro de Operações John Deere, o GeoPard estabeleceu um Echtzeit- und genaue Datenerfassung sicher, die die Grundlage für alle nachfolgenden Analysen bildet. Os dados de dados pessoais do HarvestLab GrainSensing System e os dados de dados de dados são válidos. Zusammen gewährleisten sie um beispiellose Genauigkeit bei den Berechnungen.
Stickstoffaufnahme (NU) und gesamter angewendeter Stickstoff (TAN): Diese beiden Kennzahlen sind für Landwirte von großter Bedeutung, die das Gleichgewicht und die Dynamik von Stickstoff in ihren Feldern verstehen möchten. Gemeinsam bieten sie ein vollständiges Bild des Stickstoffkreislaufs über eine Saison hinweg.
Stickstoffnutzungseffizienz (NUE): NUE dient als Schlüsselkennzahl zur Bewertung der Gesamteffizienz der Stickstoffnutzung auf einem Feld. Indem Bereiche mit unterschiedlichen NUE-Werten identifiziert werden, können Landwirte Möglichkeiten zur Verfeinerung ihrer Stickstoffanwendungsstrategien erkennen und die gesamten agronomischen Praktiken verbessern.
Stickstoffüberschuss (NS): NS são entscheidende Erkenntnisse, a estratégia para a aplicação de taxa variável (VRA) para a temporada de sucesso pode ser alcançada. Durante a avaliação de nenhum Stickstoffs genuinamente, o Landwirte informa os dados de entrada, um plano de consulta anzupassen.

Aus der Perspektive eines Landwirts ist die Verknüpfung von präziser Datenerfassung mit aufschlussreichen Analysen ein Wendepunkt. Es geht nicht nur darum, ein Gleichgewicht bei der Stickstoffanwendung zu erreichen.

É geht darum, Feinheiten zu verstehen, uma Kulturen nachhaltig anzubauen, die bestmöglichen Erträge sicherzustellen und die Gesundheit des Bodens für zukünftige Generationen zu erhalten.

Sobre as empresas

GeoPard Este é um relatório de software para a Präzisionslandwirtschaft. Das Unternehmen wurde 2019 em Köln, Deutschland, gegründet und ist weltweit vertreten. O GeoPard possui uma reihe von Lösungen, die Landwirten helfen, ihre Betriebsabläufe zu optimieren und die Erträge zu steigern. Mit einem Fokus auf Nachhaltigkeit und regenerative Wirtschaft strebt GeoPard an, Präzisionslandwirtschaftspraktiken weltweit zu fördern.

Os parceiros dos parceiros abriram marcas como John Deere, Corteva Agriscience, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association e muitos outros.

LVA, Landmaschinen Vertrieb Altenweddingen, é um langjähriges mittelständisches Unternehmen mit Niederlassungen em Sachsen-Anhalt, Brandenburg e Niedersachsen. Der Schwerpunkt liegt auf Verkauf, Export, Vermietung, Händlerwerkstatt- und Ersatzteilservice für Landmaschinen sowie agronomischen Dienstleistungen. Seit über 30 Jahren gehört LVA zun erfolgreichsten John Deere-Händlern na Europa.

A Abteilung Agronômica de LVA contém Dienstleistungen wie Beratung im Bereich Präzisionslandwirtschaft, Bodenscannen und Datenanalyse sowie uma rede RTK para GPS-Korrekturen.

Heute arbeiten 100 Mitarbeiter am Standort Altenweddingen e weitere 220 Kollegen an den anderen Standorten em Niedersachsen, Brandenburg e Sachsen-Anhalt. Darunter befinden sich etwa 40 Auszubildende.

Eficiência no uso de nitrogênio. Estudo de caso da LVA – Concessionária John Deere da Alemanha.

Postado em outubro 18, 2023novembro 9, 2023 por dementievgeopard

No mundo dinâmico da agricultura moderna, os agricultores enfrentam múltiplos desafios, incluindo os impactos das mudanças climáticas, o aumento dos custos dos fertilizantes e a necessidade urgente de práticas ambientalmente sustentáveis. Fundamental para esses desafios é o manejo do nitrogênio, um nutriente essencial que, se mal administrado, pode levar a consequências ambientais significativas.

No entanto, em meio a essas complexidades, duas métricas emergem como soluções e agentes de mudança: a Eficiência do Uso de Nitrogênio (EUN) e a Absorção de Nitrogênio (AN). A EUN e a AN oferecem um novo paradigma nas práticas agrícolas, transformando desafios em oportunidades para uma agricultura sustentável e eficiente.

A John Deere, fabricante líder de equipamentos agrícolas, desempenha um papel fundamental no enfrentamento desses desafios. Por meio do seu sistema HarvestLab GrainSensing, a empresa fornece dados cruciais sobre proteína bruta, permitindo uma compreensão mais precisa da dinâmica do nitrogênio nas culturas. Além disso, a John Deere apoia a integração de tecnologias modernas para tornar a agricultura mais sustentável.

Nessa jornada, as concessionárias John Deere, como a LVA, se destacam como aliadas cruciais. A LVA, uma concessionária John Deere inovadora na Alemanha, trabalha em estreita colaboração com os agricultores para integrar novas tecnologias e implementar estratégias agronômicas avançadas. Seu papel é fundamental para ajudar os agricultores a navegar pelas complexidades da agricultura moderna, garantindo que eles aproveitem ao máximo as tecnologias disponíveis para otimizar suas práticas.

No solo fértil de Magdeburger Börde reside a história da Baumgärtel GbR, uma fazenda familiar com 30 anos de tradição agrícola, onde o trigo é uma das principais culturas. Nesta fazenda, o manejo preciso do nitrogênio vai além da otimização da produtividade: trata-se de um compromisso com a agricultura sustentável diante dos desafios ambientais globais.

A GeoPard, fornecedora líder de software para agricultura de precisão, atua como o elo que conecta esses pilares – John Deere, LVA e agricultores como os da Baumgärtel GbR. A GeoPard simplifica o gerenciamento de dados e automatiza processos analíticos, transformando dados em informações práticas. Nesse caso, seu foco na Eficiência do Uso de Nitrogênio oferece uma perspectiva através da qual os agricultores podem visualizar e aprimorar suas práticas, garantindo sustentabilidade e eficiência em todos os aspectos de suas operações.

Gestão de Nitrogênio na Fazenda Baumgärtel

A família Baumgärtel, sob a liderança de Friedrich Baumgärtel, abraça o potencial da agricultura orientada por dados para refinar suas estratégias de fertilização e introduzir novas técnicas, tudo com o objetivo de aprimorar suas práticas agronômicas.

O manejo de nitrogênio é fundamental para a estratégia da empresa. O ano de 2023 trouxe uma primavera chuvosa e um início de verão seco para Magdeburger Börde, resultando em produtividade média. Para lidar com essas condições, os Baumgärtels utilizaram métodos específicos para cada local, ajustando com precisão a aplicação de nitrogênio.

Além disso, eles utilizaram o sistema HarvestLab GrainSensing para medir a proteína bruta nos grãos colhidos. Posteriormente, usando o GeoPard, o consumo de nitrogênio da cultura foi estimado, permitindo o cálculo da eficiência de uso de nitrogênio (EUN) com alta precisão.

Para os Baumgärtels, a EUN (Eficiência de Uso de Nitrogênio) tornou-se uma métrica essencial. Ela identifica áreas que precisam de ajustes em suas estratégias de aplicação de nitrogênio. Em zonas onde a EUN fica abaixo de 80%, eles planejam reduzir a aplicação de nitrogênio na próxima safra. Em contrapartida, áreas onde a EUN excede 100% exigem uma análise aprofundada, um desafio que eles esperam que requeira várias safras de observação cuidadosa e aprendizado.

Cooperação entre LVA e GeoPard Agricultura

Em 2022, uma aliança estratégica foi firmada entre a GeoPard e a LVA Altenweddingen, empresa de máquinas agrícolas e concessionária inovadora da John Deere na Alemanha. Essa colaboração nasceu de uma visão mútua de aproveitar os extensos dados da John Deere para gerar insights práticos para o campo.

Desde então, a parceria cresceu, focando em maneiras inovadoras de aprimorar as práticas agrícolas por meio de decisões baseadas em dados. Nas seções a seguir, destacaremos como os agricultores aproveitam ao máximo o uso de nitrogênio.

Michael Eckhardt, chefe do Departamento de Agricultura de Precisão da LVA, Como mencionado, “A sinergia entre a GeoPard e a LVA é mais do que apenas uma parceria comercial; é um compromisso com a revolução das práticas agronômicas aplicadas por meio de decisões baseadas em dados.

Esta colaboração tem como objetivo capacitar os agricultores com informações agronômicas aprimoradas. A LVA, com seus serviços agronômicos ampliados, aproveita a força dos equipamentos John Deere, como o sistema HarvestLab GrainSensor, para coletar dados cruciais.

Por outro lado, o mecanismo analítico da GeoPard processa esses dados, fornecendo informações práticas. Juntos, essa parceria forma uma aliança, com foco na melhoria das práticas dos agricultores (como o manejo de nitrogênio) ao combinar o melhor dos mundos das máquinas e do software.’

Captura e preparação de dados

No cerne dessa evolução agrícola orientada por dados está a integração perfeita entre o GeoPard e o Centro de Operações da John Deere. Essa colaboração exemplifica o papel fundamental da John Deere em fornecer acesso a dados por meio de sua API, uma iniciativa que enriquece significativamente o fluxo de dados recebidos dos campos agrícolas.

A integração garante que, assim que as operações são documentadas no Centro de Operações da John Deere, o GeoPard as coleta rapidamente. Esse processo imediato de recuperação de dados abrange a colheita (com detalhes como proteína bruta e dados de consumo de combustível) e aplicações como pulverização, fertilização, semeadura e preparo do solo.

Essa conexão simplificada não é exclusiva da John Deere; o princípio fundamental da plataforma GeoPard é a sua compatibilidade com diversos fornecedores de dados de máquinas, facilitando as conexões via API.

Com os dados fluindo perfeitamente para o sistema da GeoPard, os produtores têm acesso a análises praticamente em tempo real. Essa transferência rápida de dados é a base para a implementação de ferramentas analíticas automatizadas, como a análise de Eficiência do Uso de Nitrogênio, garantindo que os produtores tenham informações oportunas e práticas à sua disposição.

Campo

Em 2023, a Baumgärtel GbR enfrentou o desafio de otimizar o crescimento no campo. Para isso, aplicou nitrogênio quatro vezes, começando com SSA em fevereiro, seguido por três aplicações de AHL na primavera. Essas aplicações no campo foram ajustadas com precisão usando um método específico para cada local. Além disso, o sistema HarvestLab GrainSensing desempenhou um papel crucial na análise da distribuição de proteína bruta nos grãos colhidos.

Colheita

Explore as complexidades da última colheita, datada de 08/08/2023, através das capturas de tela a seguir. Este conjunto de dados crucial, obtido de forma automatizada e sem interrupções do Centro de Operações da John Deere pela GeoPard, demonstra o delicado equilíbrio entre as camadas de dados de Proteína Bruta e Massa Úmida coletadas durante a colheita.

*Dados de massa úmida: Colheita de 08/08/2023*

Embora os dados de colheita possam ocasionalmente apresentar variações, a implementação de Calibração de Rendimento Aumenta significativamente a precisão analítica. Isso garante informações confiáveis, mesmo diante de valores excepcionais, como 19 t/ha para trigo. O WetMass calibrado é apresentado abaixo.

*Dados de massa úmida calibrados: Colheita de 08/2023*

Operações de fertilização com produtos nitrogenados aplicados

Ao longo da safra de 2023, a cultura do trigo foi submetida a um regime de aplicação de nitrogênio cuidadosamente planejado, envolvendo quatro tratamentos distintos. Isso incluiu uma aplicação de produtos SSA em 23/02/2023, seguida por três aplicações de nitrogênio na primavera com AHL em 18/03/2023, 06/04/2023 e 13/05/2023. As quantidades exatas aplicadas em cada tratamento estão documentadas nas capturas de tela fornecidas.

*Aplicação de nitrogênio: 23/02/2023 SSA*

*Aplicação de nitrogênio: 18/03/2023 AHL*

*Aplicação de nitrogênio: 06/04/2023 AHL*

*Aplicação de nitrogênio: 13/05/2023 AHL*

A GeoPard desempenhou um papel crucial nesse processo, obtendo esses conjuntos de dados do Centro de Operações da John Deere de forma integrada. Essa recuperação eficiente de dados preparou o terreno para uma análise abrangente da Eficiência de Uso de Nitrogênio (EUN) e da Absorção de Nitrogênio (AN). Ao analisar esses dados em detalhes, transformamos informações brutas em insights valiosos, abrindo caminho para operações e estratégias agronômicas aprimoradas.

Nitrogênio Total Aplicado

O Nitrogênio Total Aplicado (NTA) quantifica a quantidade cumulativa de nitrogênio aplicada no campo, apresentada em números absolutos de kg/ha. Essa métrica é derivada da soma dos produtos nitrogenados efetivamente aplicados ao longo da safra.

Para garantir a máxima precisão na avaliação, foram utilizados apenas os dados efetivamente aplicados, excluindo os valores de Meta e Planejado. Essa abordagem também considera os pontos com aplicação excessiva e insuficiente de nitrogênio.

Analisando mais detalhadamente, examinamos cada metro quadrado para fornecer aos produtores uma compreensão precisa das quantidades de nitrogênio aplicadas por hectare. O mapa abaixo consolida informações de todas as quatro aplicações de nitrogênio, oferecendo uma visão unificada da distribuição de nitrogênio aplicada na safra.

Todos os dados estatísticos apresentados estão em termos absolutos, medidos em kg/ha. A representação por cores facilita a interpretação: o vermelho indica áreas com menor aplicação de nitrogênio, enquanto o verde indica regiões com maior aplicação.

Absorção de nitrogênio

A Absorção de Nitrogênio (AN) representa a quantidade total de nitrogênio consumida pelas plantas durante seu ciclo de crescimento. Para calcular a AN com precisão, dois componentes críticos são considerados: (1) a medição da proteína bruta, conforme capturada pelo Sistema de Sensoriamento de Grãos da HarvestLab, e (2) a massa total da colheita.

Para o trigo, a distribuição de NU é apresentada em termos absolutos, medida em kg/ha. Uma representação geoespacial e estatística detalhada da NU em toda a área cultivada pode ser vista na captura de tela em anexo.

*Distribuição estatística da absorção de nitrogênio em 2023*

Eficiência do uso de nitrogênio

A Eficiência de Uso de Nitrogênio (EUN) quantifica a proporção entre o nitrogênio consumido e o nitrogênio total aplicado, expressa em porcentagem. Derivada da Absorção de Nitrogênio (AN) e do Nitrogênio Total Aplicado (NTA) descritos anteriormente, uma EUN próxima de 100% é ideal, indicando que as plantas consumiram quase todo o nitrogênio aplicado, otimizando a produtividade.

No entanto, valores de NUE em torno de 50% sugerem aplicação excessiva com nitrogênio residual no solo, enquanto valores acima de 100% indicam aplicação insuficiente, com as plantas utilizando reservas de nitrogênio de anos anteriores.

Ambos os cenários são indesejáveis: o primeiro acarreta o risco de fertilização excessiva, enquanto o segundo esgota o solo. Esse equilíbrio é representado visualmente no mapa abaixo, com as áreas próximas a 50% NUE coloridas em vermelho e as próximas a 100% em verde.

*Agrupamento da Eficiência do Uso de Nitrogênio 2023*

*Distribuição da Eficiência do Uso de Nitrogênio em 2023*

Excesso de nitrogênio

O Excedente de Nitrogênio (EN) mede a diferença entre o Nitrogênio Total Aplicado (NTA) e a Absorção de Nitrogênio (AN) que as plantas consomem durante uma safra, expressa em termos absolutos de kg/ha. Essencialmente, indica a quantidade de nitrogênio não utilizada pelas plantas, o que desempenha um papel fundamental no planejamento da aplicação de nitrogênio para a safra seguinte.

A distribuição geoespacial e estatística desse nitrogênio não utilizado, espalhado pelo campo, pode ser visualizada no mapa fornecido abaixo.

Comparação entre Rendimento em Massa e Proteína Bruta

A compreensão dos dados de proteína bruta é essencial para a medição da produtividade, pois oferece informações sobre a qualidade nutricional e o potencial valor de mercado da safra. O sistema HarvestLab GrainSensing é utilizado para medir a proteína bruta, e uma captura de tela correspondente, mostrando sua relação com a produtividade, está anexada para referência.

Para categorizar e compreender os dados, definimos limites específicos: um Limite de Proteína em 12,51 TP3T e um Limite de Produtividade de Massa Úmida em 7,9 t/ha. Com base nesses limites, utilizamos os termos “superior” e “inferior” para descrever como os dados observados se relacionam com esses padrões estabelecidos. Ao comparar e contrastar essas métricas, podemos extrair informações valiosas para refinar e aprimorar as práticas agronômicas nas safras subsequentes.

Ao combinar as métricas em um único mapa, a relação entre Proteína Bruta e Massa Úmida é visualizada. Essa representação abrangente identifica quatro cenários distintos:

Maior produtividade de 7,9 t/ha com maior teor de proteína 12,5%.
Maior produtividade de 7,9 t/ha com menor teor de proteína TP3T (12,51).
Produtividade mais baixa de 7,9 t/ha com maior teor de proteína 12,5%.
Produtividade reduzida de 7,9 t/ha com menor teor de proteína TP3T (12,51).

*Rendimento vs. Distribuição de Proteínas 2023*

Conclusão

1. Dados: Ao integrar-se perfeitamente com o Centro de Operações da John Deere, o GeoPard garante a captura de dados precisos e em tempo real, formando a base para todas as análises subsequentes. A incorporação de dados reais medidos pelo Sistema de Sensoriamento de Grãos HarvestLab e os dados reais da Applied Data é vital. Juntos, eles garantem uma precisão incomparável nos cálculos.
2. Absorção de Nitrogênio (NU) e Nitrogênio Total Aplicado (TAN)Essas duas métricas são fundamentais para os agricultores que buscam compreender o equilíbrio e a dinâmica do nitrogênio em suas lavouras. Juntas, elas oferecem uma visão completa do ciclo de vida do nitrogênio ao longo de uma safra.
3. Eficiência de Utilização de Nitrogênio (EUN): A eficiência de uso de nitrogênio (EUN) serve como uma métrica fundamental para avaliar a eficácia geral do uso de nitrogênio em uma lavoura. Ao identificar áreas com valores de EUN variáveis, os produtores agrícolas podem encontrar oportunidades para refinar suas estratégias de aplicação de nitrogênio e aprimorar as práticas agronômicas em geral.
4. Excedente de Nitrogênio (EN): A NS fornece informações cruciais que podem influenciar as estratégias de aplicação em taxa variável (VRA) para a próxima safra. Ao abordar o nitrogênio não utilizado, os agricultores podem tomar decisões informadas para ajustar seus planos de aplicação.

Do ponto de vista do agricultor, a combinação da coleta precisa de dados com análises perspicazes é um divisor de águas. Não se trata apenas de alcançar um equilíbrio na aplicação de nitrogênio. Trata-se de compreender as complexidades do cultivo sustentável, garantindo as melhores colheitas possíveis e mantendo a saúde do solo para as próximas safras.

Sobre as empresas

GeoPard A GeoPard é uma fornecedora líder de software para agricultura de precisão. Fundada em 2019 em Colônia, Alemanha, a empresa tem presença global. A GeoPard oferece uma gama de soluções que ajudam os agricultores a otimizar suas operações e aumentar a produtividade. Com foco em sustentabilidade e economia regenerativa, a GeoPard busca promover práticas de agricultura de precisão em todo o mundo.

Entre os parceiros da empresa, encontram-se marcas renomadas como John Deere, Corteva Agriscience, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association e muitas outras.

LVA, A LVA, empresa de máquinas agrícolas sediada em Altenweddingen, é uma empresa de médio porte com longa trajetória e filiais na Saxônia-Anhalt, Brandemburgo e Baixa Saxônia. Seu foco está em vendas, exportação, locação, oficinas para concessionárias e serviços de peças de reposição para máquinas agrícolas e serviços agronômicos. A LVA é uma das concessionárias John Deere de maior sucesso na Europa há mais de 30 anos.

O departamento agronômico da LVA oferece serviços como consultoria em agricultura de precisão, escaneamento de solo e análise de dados, além de rede RTK para correção de GPS.

Atualmente, a unidade de Altenweddingen conta com 100 funcionários e outras 220 pessoas nas demais unidades na Baixa Saxônia, Brandemburgo e Saxônia-Anhalt. Entre elas, há cerca de 40 aprendizes.

Apresentando os Mapas de Lucro da GeoPard: Um Passo Adiante na Agricultura de Precisão

Postado em julho 21, 2023novembro 8, 2023 por dementievgeopard

O mapa de lucros do exemplo na captura de tela leva em consideração os dados reais de fertilização, semeadura, duas aplicações de defensivos agrícolas e colheita. Outras despesas podem ser adicionadas ao cálculo, como preparo do solo e atividades diversas.

A agricultura de precisão é uma abordagem orientada por dados que busca aumentar a eficiência e a lucratividade. A GeoPard, fornecedora líder de soluções para agricultura de precisão, está aprimorando seus recursos de análise de dados com o lançamento do Profit Maps.

Este recurso oferece uma representação visual da rentabilidade em nível de subcampo, permitindo uma tomada de decisão mais informada e uma melhor alocação de recursos. Você poderá ver rapidamente onde seus campos estão gerando lucro e onde os custos de insumos e alterações não estão compensando.

Os mapas de lucratividade são gerados pela integração de diversas camadas de dados, incluindo semeadura, aplicação de defensivos agrícolas, uso de fertilizantes e dados de colheita. Essas informações são obtidas diretamente dos equipamentos agrícolas e do Centro de Operações da John Deere.

Em seguida, o GeoPard aplica uma equação personalizada, que leva em consideração o custo de cada insumo, para calcular a rentabilidade por zona. Esses mapas de lucro fornecem uma visão abrangente da distribuição do lucro entre as diferentes zonas do campo.

Uma das principais funcionalidades dos Mapas de Lucro do GeoPard é a capacidade de exibir a variação do lucro em diferentes zonas de uma propriedade. Esse cálculo é feito em dólares/euros/qualquer moeda e fornece uma indicação clara do lucro que um agricultor está obtendo em cada área específica.

Ao terem essas informações à disposição, os agricultores podem tomar decisões mais bem fundamentadas sobre onde e como utilizar seus insumos agrícolas.

Por exemplo, podem optar por investir mais em áreas com maior rentabilidade ou reconsiderar as suas estratégias em zonas com retornos mais baixos. Este nível de detalhe na análise de dados é o que distingue os Mapas de Lucro da GeoPard.

Vladimir Klinkov, diretor-geral da GeoPard, destaca o potencial transformador dessa ferramenta, afirmando: "Esses mapas permitem que os agricultores tomem decisões mais informadas sobre a distribuição de recursos e os custos em cada hectare da lavoura, planejando seus negócios com mais eficiência."“

A aplicação prática dos Mapas de Lucro já está sendo demonstrada em cenários reais. O Eurasia Group Kazakhstan, um revendedor oficial da John Deere, tem utilizado esse recurso para otimizar suas operações.

Evgeniy Chesnokov, Diretor de Gestão Agrícola do Eurasia Group Kazakhstan LLP, compartilha sua experiência: “Com a ajuda do Mapa de Lucro da GeoPard Agriculture, conseguimos obter uma compreensão mais profunda da rentabilidade dos campos de nossos parceiros.

Isso permitiu que nossos agricultores tomassem decisões mais estratégicas sobre a alocação de recursos, o que, em última análise, aumentou a eficiência operacional e melhorou os indicadores de resultados financeiros.”

Os Mapas de Lucro da GeoPard representam um avanço significativo na agricultura de precisão, fornecendo aos agricultores as informações necessárias para otimizar suas operações e maximizar a lucratividade. À medida que o setor continua a evoluir, ferramentas como essas desempenharão um papel cada vez mais importante na definição do futuro da agricultura.

Para obter mais informações sobre o desenvolvimento e a aplicação de mapas de rentabilidade na agricultura de precisão, você pode explorar estes recursos: Universidade Estadual do Kansas, ASPEXIT, Revista Chilena de Pesquisa Agrícola, USDA, e ResearchGate.

Fique atento para mais novidades, pois a GeoPard continua inovando e expandindo os limites do que é possível na agricultura de precisão.

Sobre as empresas:

GeoPard é uma fornecedora líder de software para agricultura de precisão. A empresa foi fundada em 2019 em Colônia, Alemanha, e está presente em todo o mundo. A empresa oferece uma gama de soluções que ajudam os agricultores a otimizar suas operações e aumentar a produtividade.

Com foco na sustentabilidade e na economia regenerativa, a GeoPard visa promover práticas de agricultura de precisão em todo o mundo.

Entre os parceiros da empresa, encontram-se marcas renomadas como John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth e muitas outras.

Eurasia Group Cazaquistão é o escritório de representação no Cazaquistão da empresa suíça Eurasia Group AG, concessionária oficial da John Deere na República do Cazaquistão e no Quirguistão desde 2002. A empresa oferece soluções para a agricultura de fabricantes líderes mundiais como JCB, Väderstad, GRIMME e Lindsay, abrangendo todas as áreas de cultivo e horticultura.

O Eurasia Group Kazakhstan dedica grande atenção, em todas as suas atividades, às tecnologias de agricultura de precisão, complementando a linha de máquinas com produtos de digitalização da agricultura.

O Eurasia Group Kazakhstan possui uma extensa rede regional – 14 escritórios regionais no Cazaquistão e um no Quirguistão, mais de 550 funcionários, dos quais quase metade trabalha no serviço pós-venda, além de um departamento próprio de gestão agrícola e digitalização.

Ao longo dos anos, mais de 13.000 unidades de equipamentos foram fornecidas ao Cazaquistão e 4,4 milhões de hectares de terra foram digitalizados. Este ano, a empresa comemora seu 25º aniversário.

Mapas de Potencial de Campo GeoPard vs. Dados de Produtividade

Postado em outubro 10, 2022setembro 13, 2026 por dementievgeopard

Os mapas de potencial de campo do GeoPard frequentemente apresentam uma aparência semelhante. exatamente como rendimento dados.

Nós os criamos usando análise multicamadas de informações históricas, topografia e análise de solo exposto.

O processo de tal Os mapas de rendimento sintéticos são automatizados. (e patenteado) e leva cerca de 1 minuto para qualquer campo no mundo gerá-lo.

Mapas de Potencial de Campo GeoPard vs. Dados de Produtividade

Pode ser usado como base para:

Zonal ou híbrido Amostragem de solo (redução de custos nas amostras ±50%)
Planejamento de Amostragem de carbono (e após verificação)
Fertilização com taxa variável (P, K)
Plantio em Realidade Virtual aplicações (melhor usar com dados de topografia, solo ou produtividade) com Mapas VRA multicamadas

O que são mapas de potencial de campo?

Os mapas de potencial de campo, também conhecidos como mapas de potencial de rendimento ou mapas de potencial de produtividade, são representações visuais da variabilidade espacial do potencial de rendimento ou produtividade de uma cultura dentro de um campo. Esses mapas são criados por meio da análise de diversos fatores que influenciam o crescimento da cultura, como propriedades do solo, topografia e dados históricos de rendimento.

Esses mapas podem ser usados na agricultura de precisão para orientar decisões de gestão, como a aplicação de fertilizantes em taxa variável, irrigação e outros insumos, bem como para identificar áreas que requerem atenção específica ou práticas de manejo.

Alguns fatores-chave que são normalmente considerados na criação de mapas de potencial de campo incluem:

Propriedades do solo: As características do solo, como textura, estrutura, teor de matéria orgânica e disponibilidade de nutrientes, desempenham um papel significativo na determinação do potencial de rendimento das culturas. Ao mapear as propriedades do solo em uma área cultivada, os agricultores podem identificar regiões com alto ou baixo potencial de produtividade.
TopografiaFatores como altitude, declive e exposição solar podem influenciar o crescimento das culturas e o potencial de rendimento. Por exemplo, áreas baixas podem ser propensas a alagamentos ou apresentar maior risco de geadas, enquanto declives acentuados podem ser mais suscetíveis à erosão. O mapeamento dessas características topográficas pode ajudar os agricultores a compreender como elas afetam o potencial de produtividade e a ajustar suas práticas de manejo de acordo.
Dados históricos de rendimento: Ao analisar dados históricos de produtividade de anos ou safras anteriores, os agricultores podem identificar tendências e padrões de produtividade em suas lavouras. Essas informações podem ser usadas para criar mapas que destacam áreas com potencial de produtividade consistentemente alto ou baixo.
Dados de sensoriamento remoto: Imagens de satélite, fotografias aéreas e outros dados de sensoriamento remoto podem ser usados para avaliar a saúde, o vigor e o estágio de crescimento das culturas. Essas informações podem ser usadas para criar mapas que refletem a variabilidade espacial do potencial de produtividade das culturas.
Dados climáticos: Variáveis climáticas como temperatura, precipitação e radiação solar também podem influenciar o crescimento das culturas e o potencial de rendimento. Ao incorporar dados climáticos nesses mapas, os agricultores podem compreender melhor como os fatores ambientais afetam o potencial de produtividade em suas lavouras.

São ferramentas valiosas na agricultura de precisão, pois ajudam os agricultores a visualizar a variabilidade espacial do potencial de produtividade em suas lavouras. Ao usar esses mapas para orientar as decisões de gestão, os agricultores podem otimizar o uso de recursos, melhorar a produtividade geral das culturas e reduzir o impacto ambiental de suas atividades agrícolas.

Diferença entre mapas de potencial de campo e dados de produtividade

Mapas de potencial de campo e dados de produtividade são usados na agricultura de precisão para ajudar os agricultores a entender a variabilidade espacial em suas lavouras e tomar decisões de manejo mais bem fundamentadas. No entanto, existem algumas diferenças importantes entre os dois:

Fontes de dados:

Esses mapas são criados integrando dados de diversas fontes, como propriedades do solo, topografia, dados históricos de produtividade, dados de sensoriamento remoto e dados climáticos. No entanto, esses dados são coletados por meio de monitores de produtividade instalados em equipamentos de colheita, que registram a produção da safra à medida que ela é colhida.

Aspecto temporal:

Esses mapas representam uma estimativa da produtividade potencial de um campo, que geralmente é estática ou muda lentamente ao longo do tempo, a menos que ocorram mudanças significativas nas propriedades do solo ou em outros fatores de influência. No entanto, os dados de produtividade são específicos para uma determinada safra ou para várias safras e podem variar significativamente de ano para ano com base em fatores como condições climáticas, pressão de pragas e práticas de manejo.

Em resumo, os mapas de potencial de campo e os dados de produtividade são ferramentas complementares na agricultura de precisão. Esses mapas fornecem uma estimativa da produtividade potencial de um campo, ajudando os agricultores a identificar áreas que podem exigir práticas de manejo diferentes. Os dados de produtividade, por sua vez, documentam a produção real da cultura e podem ser usados para avaliar a eficácia das práticas de manejo e orientar a tomada de decisões futuras.

Para comparar as zonas de potencial do campo com a colheita que produziram, abra o Relatório de rendimento automatizadoA ferramenta exibe a produtividade ao lado do mapa de zonas, compara cada zona com a média do campo e precifica cada etapa da taxa de cultivo.

Monitoramento automatizado de culturas com interseção de camadas de dados

Postado em outubro 7, 2022maio 27, 2023 por dementievgeopard

No GeoPard temos um módulo para Criar zonas de monitoramento de dados de cultivo automaticamente Utilizando configuração flexível da lógica de negócios e agronômica.

Isso permite controlar uma grande quantidade de campos e realizar inspeções apenas em casos de emergência.

A lógica comercial/agronômica pode ser flexível. Neste exemplo, as tarefas são criadas nas áreas onde temos Zonas de Alto Potencial Histórico de Campo e Baixa vegetação nas imagens de satélite mais recentes.

Um exemplo de outro caso de uso: Zona de baixo rendimento (do arquivo de rendimento) que se cruza com zonas de baixo pH – para ajustar os níveis de fertilização com calcário.

Zonas de monitoramento automatizado de culturas com a interseção de camadas de dados. — Zonas de alta produtividade histórica do campo que se cruzam com as zonas de baixa vegetação da imagem mais recente do Planet -> Tarefas de reconhecimento são criadas automaticamente no GeoPard.

Para empresas de comercialização de safras e modeladores de dados, a interseção entre as zonas historicamente mais estáveis e as zonas de alto rendimento pode ser um bom indicador para extrapolar as previsões de rendimento.

Se você é agricultor, agrônomo ou especialista em agricultura de precisão, sabe da importância do monitoramento de dados de cultivo. É essencial para acompanhar a saúde das suas plantações e identificar possíveis problemas antes que se tornem grandes transtornos.

No entanto, o monitoramento tradicional de lavouras pode ser demorado e trabalhoso. É aí que entram as tarefas automatizadas de monitoramento.

O GeoPard é um software revolucionário de agricultura de precisão automatizada que utiliza algoritmos avançados e imagens de satélite para monitorar suas plantações automaticamente. Com o GeoPard, você pode configurar facilmente tarefas de monitoramento automatizadas que o alertarão sobre quaisquer problemas potenciais, como pragas, doenças ou deficiências nutricionais.

Um dos principais benefícios de usar tarefas automatizadas de monitoramento é a capacidade de identificar problemas em suas plantações de forma rápida e precisa. O GeoPard utiliza algoritmos avançados para analisar imagens de satélite de seus campos, detectando até mesmo as menores alterações em suas plantações.

Isso significa que você pode identificar rapidamente quaisquer problemas potenciais e tomar medidas para resolvê-los antes que se tornem mais graves.

Outra vantagem das tarefas automatizadas de monitoramento é a capacidade de acompanhar suas plantações regularmente. Com o monitoramento tradicional, pode ser difícil visitar os campos com frequência e verificar possíveis problemas.

Mas com o GeoPard, você pode configurar tarefas automatizadas que monitorarão suas plantações diariamente ou semanalmente, proporcionando uma visão mais abrangente da saúde delas.

As tarefas de monitoramento automatizado do GeoPard também são personalizáveis, permitindo que você as adapte às suas necessidades específicas. Você pode configurar tarefas para monitorar problemas específicos, como pragas ou doenças, ou para monitorar áreas específicas da sua lavoura. Isso significa que você pode obter as informações necessárias para tomar decisões embasadas sobre suas plantações.

Além das tarefas automatizadas de monitoramento, o GeoPard também oferece uma série de outros recursos que podem ajudar você a gerenciar suas operações de agricultura de precisão. Você pode usar o GeoPard para planejar o plantio e a fertilização, monitorar os níveis de umidade do solo e acompanhar sua produtividade.

De modo geral, as tarefas de monitoramento automatizado do GeoPard são uma ferramenta poderosa para agricultores, agrônomos e especialistas em agricultura de precisão. Com o GeoPard, você pode monitorar suas plantações de forma rápida e fácil e identificar possíveis problemas, o que ajuda a tomar decisões mais acertadas sobre suas operações.

O que é o monitoramento de culturas?

O monitoramento de lavouras é uma prática na agricultura que envolve a inspeção e o acompanhamento sistemáticos das plantações para avaliar sua saúde, crescimento e possíveis problemas. Normalmente, envolve caminhadas físicas pelos campos ou a utilização de tecnologias como drones ou sensores para coletar dados.

Os técnicos agrícolas observam e coletam informações sobre fatores como infestações de pragas, surtos de doenças, deficiências nutricionais e pressão de ervas daninhas.

Esses dados ajudam os agricultores a tomar decisões informadas sobre o manejo das culturas, como a implementação de tratamentos direcionados, o ajuste da aplicação de fertilizantes ou a implementação de estratégias de controle de pragas. Eles desempenham um papel crucial na maximização da produtividade e na garantia da saúde geral das culturas.

O que é o monitoramento automatizado de dados de culturas?

O monitoramento automatizado de culturas refere-se à aplicação de tecnologias de ponta, incluindo robótica, veículos aéreos não tripulados (VANTs), diversos sensores e inteligência artificial (IA), para observar e avaliar a saúde e o desenvolvimento das culturas em um ambiente agrícola.

O objetivo é aumentar a eficácia, reduzir as despesas e simplificar a gestão das culturas, automatizando tarefas tradicionalmente realizadas por técnicos agrícolas.

O processo de monitoramento automatizado de dados de culturas envolve diversas etapas, tais como:

Coleta de dados: Os drones ou robôs terrestres equipados com diversos sensores (por exemplo, câmeras, sensores multiespectrais, LIDAR) adquirem informações sobre as condições das plantações, abrangendo a saúde das plantas, a ocorrência de pragas e doenças, as propriedades do solo e as concentrações de nutrientes.
Analisando dadosOs dados coletados são posteriormente processados e examinados usando algoritmos de IA e aprendizado de máquina para detectar padrões, irregularidades e tendências relacionados à saúde e ao desenvolvimento das culturas.
Tomar decisões: Os resultados da análise de dados podem ser utilizados para tomar decisões informadas sobre o manejo das culturas, incluindo a otimização da irrigação, fertilização, controle de pragas e outras intervenções.
Agir: Os agricultores podem implementar medidas direcionadas com base no conhecimento adquirido por meio do monitoramento automatizado das culturas para solucionar problemas específicos no campo, como aplicar pesticidas ou nutrientes somente onde necessário, minimizando o desperdício e o impacto ambiental.

Ao fornecer aos agricultores dados precisos e em tempo real, é possível aumentar significativamente a produtividade e a sustentabilidade agrícola, permitindo uma melhor tomada de decisões e a implementação de técnicas de gestão mais precisas.

Como identificar uma zona de observação?

A definição de zonas de monitoramento de dados de cultivo envolve a divisão de uma área agrícola em seções menores e mais fáceis de gerenciar, com base em aspectos como composição do solo, relevo, histórico de resultados das culturas ou outros fatores relevantes.

O objetivo é estabelecer áreas uniformes que representem condições semelhantes, permitindo práticas de monitoramento, observação e manejo mais direcionadas. Aqui está um método passo a passo para identificar a zona de monitoramento da lavoura:

Coletar informações históricas: Compile dados sobre safras anteriores, resultados de análises de solo, ocorrências de pragas e doenças e quaisquer outras informações relevantes para a área. Esses dados podem ajudar a identificar áreas com condições ou desempenho comparáveis.
Analise a composição do solo e o terreno: Investigue os tipos de solo e o relevo do seu campo para compreender as variações naturais. Diferentes composições de solo e níveis de altitude podem influenciar o crescimento das culturas, a absorção de nutrientes e a disponibilidade de água, o que, por sua vez, afeta a saúde das plantas.
Utilize a tecnologia de sensoriamento remoto: Utilize imagens de satélite ou de drones para obter detalhes adicionais sobre as condições do campo, como índices de vegetação, níveis de umidade do solo e variações de temperatura. Essas informações podem ajudar a refinar as zonas de monitoramento, fornecendo uma visão mais abrangente do campo.
Implementar técnicas de agricultura de precisão: Utilize softwares de agricultura de precisão para processar e analisar os dados coletados. Essas ferramentas podem ajudar a identificar padrões e estabelecer áreas de monitoramento baseadas em dados, considerando fatores como a saúde da cultura, a variabilidade do solo e o terreno.
Estabelecer áreas de reconhecimentoCom base na análise de dados, segmente o campo em áreas menores e uniformes que apresentem características semelhantes. Essas áreas devem ter tamanho gerenciável e serem adaptadas às necessidades específicas da sua operação.
Atualize e ajuste regularmente: À medida que as circunstâncias mudam e novos dados se tornam disponíveis, reavalie e modifique as áreas de monitoramento para garantir que permaneçam relevantes e precisas. Isso pode envolver a atualização das áreas com base em novos dados de produtividade, ocorrências de pragas e doenças ou outros fatores que influenciam o desempenho da cultura.

Assim, ao identificar e criar zonas de monitoramento de culturas, os agricultores podem concentrar seus esforços de monitoramento de forma mais eficiente e aplicar práticas de manejo direcionadas, resultando em melhor aproveitamento dos recursos e melhoria da saúde das culturas.

Produtos

Assistente de Raciocínio de IA NOVO

Relatório de rendimento automatizado NOVO

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AMOSTRAGEM DE SOLO E RECOMENDAÇÕES BASEADAS EM ZONAS

INTEGRAÇÃO COM O CENTRO DE OPERAÇÕES DA JOHN DEERE

EXECUÇÃO PRÁTICA DE TAXA VARIÁVEL EM CAMPO

IMPACTO DA INTEGRAÇÃO

SOBRE AS EMPRESAS

Впровадження дозволило Вітагро систематично:​

O que você quer dizer com isso?

Відбір ґрунтових зразків

Integração com o John Deere Ops Center

Realização prática do VRA na polícia

Sobre a companhia:

Foco do projeto e parceria

Papel da GeoPard Agricultura

Integração Tecnológica

Implantação de veículos não tripulados

Resultados do projeto: Aprimorando a produção de beterraba sacarina com a tecnologia 5G

Definição de cenário considerando a infraestrutura existente de geodados e aprendizado de máquina.

Aprendizado de máquina e IA no contexto do 5G

Infraestrutura em nuvem e serviços da AWS

Latência da rede 5G

Reconhecimento de plantas usando IA

Detecção de objetos no monitoramento de plantas

Previsão da produção vegetal

Considerações sobre a Implantação do Modelo

Análise comparativa com a rede 5G

Conclusão

Introdução

O compromisso da MHP com a inovação tecnológica na agricultura de precisão.

O papel fundamental da GeoPard na estratégia agrícola da MHP.

Garantir a precisão agronômica e o controle de qualidade.

Análise de colheita

Cálculos de precisão de aplicação, tanto após a aplicação quanto após o plantio.

Melhorias operacionais impulsionadas pela tecnologia da GeoPard

Diretor de Tecnologia da GeoPard fala sobre a colaboração.

Integração do Centro de Operações John Deere

Painel de Inteligência de Negócios Agro 360° da Digital Agro

O Caminho a Seguir: Integrando Dados Abrangentes para a Agricultura de Precisão em Todo o seu Ciclo

Впровадження дозволило Вітагро систематично: