Utilização de dados raster recortados para o agronegócio

Recortar dados raster com base nos limites dos campos parece muito simples. Algumas fontes de dados são rasters com pixels e resolução de 3m/10m/30m, outras são vetores com polígonos ou multipolígonos.

Determinar com precisão os limites dos dados raster recortados é complexo. A maioria dos softwares de SIG e agricultura de precisão gera, por padrão, um raster pixelizado. A avaliação precisa dos dados próximos aos limites da área cultivada permite compreender melhor, por exemplo, as condições da cobertura vegetal e o valor da declividade. 

Exemplos de imagens rasterizadas pixelizadas:

Raster pixelizado no infravermelho próximo
Raster pixelizado no infravermelho próximo
Raster pixelizado de elevação
Raster pixelizado de elevação

É possível aprimorá-lo e torná-lo mais preciso?

Sim, o GeoPard faz isso e até disponibiliza dados para integração adicional via API. Alguns exemplos:

  • Recorte de imagens de satélite brutas (visualizações em vermelho, verde e azul e infravermelho próximo) com base nos limites do campo:
Raster RGB recortado
GeoPard Agricultura RGB raster recortado
Raster recortado no infravermelho próximo
GeoPard Agricultura Raster recortado por infravermelho próximo

 

  • Recorte de imagem de satélite com índice de vegetação como o WDRVI baseado no limite do campo:

 

Raster WDRVI recortado
GeoPard Agricultura WDRVI raster recortado

 

  • Recorte do conjunto de dados de topografia digital (elevação e rugosidade) com base no limite do campo:

 

Raster recortado de elevação
GeoPard Agricultura Elevação rasterizada
Raster recortado de rugosidade
GeoPard Agricultura Rugosidade raster recortado

Como aparece na interface do GeoPard e como pode ser integrado à sua solução de tecnologia agrícola:

Raster recortado GeoPard Agriculture NIR
Raster recortado GeoPard Agriculture NIR
Posição de apoio agrícola da GeoPard
Posição de apoio agrícola da GeoPard
GeoPard Agricultura WDRVI
GeoPard Agricultura WDRVI

Nós da GeoPard entendemos o valor desses detalhes e trabalhamos constantemente para aprimorar a solução.

O que são dados raster?

Os dados raster são um tipo de dado de imagem digital representado por uma grade de pixels ou células, onde cada célula corresponde a uma localização específica na superfície da Terra. A cada pixel em uma imagem raster é atribuído um valor que representa um atributo ou característica particular daquela localização, como altitude, temperatura ou cobertura do solo.

É comumente utilizado em sistemas de informação geográfica (SIG) e aplicações de sensoriamento remoto para representar e analisar diversos tipos de dados espaciais. Pode ser coletado de várias fontes, incluindo imagens de satélite e aéreas, câmeras digitais e sensores terrestres.

Geralmente, os dados são armazenados em diversos formatos, como GeoTIFF, JPEG e PNG, projetados para comprimir e armazenar os dados de forma eficiente. Softwares de SIG (Sistemas de Informação Geográfica) e ferramentas de processamento de imagens podem ser usados para manipular e analisar os dados, por exemplo, realizando cálculos com os valores dos pixels ou aplicando filtros para realçar determinadas características.

Exemplos de aplicações incluem o mapeamento do uso e cobertura da terra, a análise de mudanças na vegetação ao longo do tempo e a previsão da produção agrícola com base em fatores ambientais.

Como os dados raster são usados na agricultura de precisão?

É um componente essencial da agricultura de precisão, pois fornece informações detalhadas sobre a saúde das culturas, as propriedades do solo e os fatores ambientais, que podem ser usados para tomar decisões mais informadas sobre o manejo das culturas. Aqui estão alguns exemplos de como os dados raster são usados na agricultura de precisão:

  • Análise da saúde das culturas: Dados de sensoriamento remoto, como imagens de satélite ou de drones, podem ser usados para gerar camadas de dados que mostram índices de vegetação, como o NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) ou o NDRE (Índice de Borda Vermelha por Diferença Normalizada). Esses índices ajudam a identificar áreas da lavoura com vegetação saudável, bem como áreas onde as culturas podem estar sob estresse devido a doenças, pragas ou deficiências nutricionais.
  • Análise do solo: Dados do solo, como teor de umidade ou textura, podem ser coletados por meio de sensores que geram camadas de dados. Essas camadas podem ajudar a identificar áreas da lavoura com características de solo variadas, o que pode orientar decisões sobre fertilização, irrigação e outras práticas de manejo do solo.
  • Análise ambiental: Camadas de dados que mostram fatores ambientais como temperatura, precipitação e velocidade do vento podem ser usadas para modelar o crescimento das culturas e prever a produtividade. Essas camadas também podem ajudar a identificar áreas da lavoura propensas à erosão, inundações ou outros problemas ambientais.
  • Aplicação de taxa variável: Pode ser usado para gerar mapas de prescrição para aplicação de insumos em taxas variáveis, como fertilizantes ou pesticidas. Ao aplicar os insumos em taxas variáveis de acordo com as necessidades de diferentes áreas da lavoura, os agricultores podem reduzir o desperdício e otimizar o crescimento das culturas.

De modo geral, os dados raster são uma ferramenta crucial na agricultura de precisão, pois fornecem informações detalhadas sobre as condições das culturas e do solo, que podem ser usadas para tomar decisões mais informadas sobre o manejo das culturas.

Operações de Zonas Agrícolas para Tomada de Decisão Baseada em Dados

OPERAÇÕES DE ZONAS EM DIFERENTES CAMADAS

Na agricultura de precisão, a coleta de dados de campo e a tomada de decisões baseadas em dados são absolutamente essenciais. Como próximo passo no desenvolvimento de análises multicamadas e na identificação de dependências entre as camadas, apresentamos o novo módulo Operações por Zonas. 

Ali você pode pesquisar dependências entre diferentes mapas de zonas agrícolas, como vegetação histórica, topografia (incluindo seus derivados), dados de monitores de produtividade, dados de solo, scanners, mapas de estabilidade e assim por diante. Isso representa um avanço na definição das áreas mais influenciadas e na compreensão das razões para a heterogeneidade do campo. 

Como você pode identificar as áreas? 

Primeiramente, selecione os mapas de campo que deseja analisar em conjunto. Uma visualização de comparação de camadas é uma boa abordagem para definir zonas agrícolas específicas para análise.

Você pode querer comparar o baixo potencial de rendimento e áreas com terrenos acidentados, as zonas mais instáveis e a vegetação rasteira, a baixa condutividade elétrica e o rendimento, bem como o mapa de fertilização aplicada e a vegetação atual, entre outros.

Em segundo lugar, marque zonas agrícolas específicas em cada mapa que deseja comparar no módulo Operações de Zonas. E, por fim, obtenha uma zona de interesse. Observe que é possível usar mais de dois mapas nas análises. 

Como você pode aplicar esse conhecimento? 

Além de identificar relações que possam ajudar a explicar a produtividade, é possível definir metas de produtividade para zonas agrícolas específicas; prospectar áreas promissoras; reduzir investimentos nessas zonas localizadas ou elaborar um plano para mitigar fatores limitantes e recuperar áreas de baixo desempenho, conhecendo as causas subjacentes; e construir um plano agronômico utilizando práticas de VRA (Análise de Risco de Produção). 

Existem vários exemplos de insights de campo em capturas de tela. Observe que cada campo é único e os casos mencionados abaixo não garantem o mesmo resultado para o seu campo, mas são um bom ponto de partida para a investigação. 

Você é muito bem-vindo(a) a compartilhar suas práticas agronômicas comentando nesta publicação ou entrando em contato diretamente com a equipe da GeoPard Agriculture. Estamos abertos a feedbacks, pois desenvolvemos a solução para que você compreenda melhor a variabilidade do campo e a gerencie.

Qualidade das Zonas

Quase todos As zonas de gestão são ajustadas. antes de se tornar um mapa de Aplicação de Taxa Variável. Isso pode incluir a fusão de algumas zonas, correções manuais em pontos conhecidos, a adição de áreas de amortecimento extras, compatibilidade com equipamentos agrícolas, etc.

Nós, da equipe GeoPard, entendemos que zonas de gestão ambiental precisas, com polígonos válidos, economizarão muito tempo durante os processos de verificação e correção de zonas.

O motor GeoPard faz o seguinte:

  • Remove automaticamente o ruído,
  • mescla automaticamente pequenos polígonos na zona maior mais próxima.,
  • Mantém apenas a quantidade mínima necessária de pontos em cada polígono de zona.,
  • Torna os mapas VRA compatíveis com qualquer equipamento e maquinário agrícola.

Além da correção automática, a ferramenta para mesclar e dividir zonas É possível ajustar o mapa de acordo com seu conhecimento de campo e práticas agronômicas. 

Existem muitos mapas diferentes de vários fornecedores no mercado, mas você certamente reconhecerá os mapas da GeoPard.

Mesclar e Dividir Zonas para gerenciamento em Agricultura

Ninguém conhece sua área melhor do que um agricultor ou agrônomo que trabalha nela há muitos anos. É por isso que qualquer análise baseada em algoritmos geralmente precisa ser validada e ajustada por um profissional que utilize seu profundo conhecimento da área.

O recurso de mesclar e dividir zonas permite que um profissional faça algumas coisas importantes: 

  • Polígonos divididos
  • Unir polígonos
  • Atribua um polígono ou uma zona completa a outra classe.

Esses ajustes podem ser aplicados a qualquer camada de dados e são um recurso muito útil para preparar suas zonas ideais para operações de agricultura de precisão, como semeadura em realidade virtual, fertilização ou pulverização.

O que são divisões na agricultura?

Na agricultura, o termo "dividir" refere-se à divisão ou fragmentação de um campo em diferentes seções para diversas práticas de manejo.

Essa divisão permite que os agricultores apliquem diferentes tratamentos ou técnicas a cada seção, com base em necessidades específicas.

Por exemplo, os agricultores podem dividir um campo para aplicar diferentes fertilizantes, herbicidas ou métodos de irrigação, com base nas condições do solo ou nas necessidades da cultura.

O parcelamento permite a aplicação direcionada e eficiente de recursos, otimizando o crescimento da cultura e minimizando custos, ao mesmo tempo que aborda desafios específicos em diferentes áreas do campo.

Controle de colheita com análise de estabilidade e desempenho

 

Detectar mudanças que ocorreram no campo durante as últimas 1-2 semanas, 1-2 meses ou até mesmo alguns anos ajuda a obter informações sobre o desenvolvimento da cultura.

Pode ser usado para:

  • Identificar locais com desempenho semelhante ao longo de 5, 10 e 20 anos e realizar os testes em áreas com condições similares para reduzir a probabilidade de erros.,
  • Acompanhar as mudanças durante a estação e avaliar o desempenho da cultura durante o crescimento.,
  • Reconhecer as áreas danificadas após um desastre climático, uma doença ou um ataque de pragas e calcular as áreas danificadas.,
  • Detectar a diferença entre as duas últimas imagens e controlar o desempenho do recorte.
Zonas de estabilidade do campo

E tudo isso e muito mais é abordado com as Zonas de Estabilidade de Campo do GeoPard. Em especial, a combinação com as zonas de gestão da temporada e do histórico proporciona uma visão mais completa.

Basta selecionar seu campo e as imagens de satélite para acompanhar as mudanças, controlar as plantações e obter informações sobre cada ponto da sua lavoura.

seleção de zonas de estabilidade de campo

Comparação de camadas

Não é segredo que estamos constantemente aprimorando a solução GeoPard Agriculture e aumentando seu valor para os usuários. Basta conferir a seção "em breve" do nosso site. https://geopard.tech Para ter uma ideia de algumas funcionalidades que estão a caminho.

A priorização pode ser um desafio. É aí que o feedback e as demonstrações do produto entram em ação. Dessa forma, apresentamos nossa solução a muitos participantes do evento. Tecnologia Agrícola Mundial Durante a Summit em Londres, conseguimos ajustar o plano de entrega e lançar um novo recurso de comparação de camadas em apenas alguns dias.

Do que se trata? Você pode comparar visualmente análises de campo lado a lado em uma visualização dividida. É possível selecionar qualquer tipo de camada para comparação: imagens com cores naturais ou infravermelhas, imagens com vistas da vegetação, zonas de manejo sazonais ou históricas. As duas camadas se comportam de forma síncrona ao ampliar/reduzir o zoom ou ao mover o mapa para sua conveniência.

Como entrar no modo de visualização dividida? Selecione o campo desejado e clique no ícone "Comparar camadas" no menu superior. Na tela de visualização dividida, selecione a camada de análise usando a lista suspensa pesquisável localizada na parte superior.

entrar no modo de visualização dividida
escolha de analistas de campo
comparação de analistas de campo

Zonas Plurianuais

O que isso significa? As zonas de gestão históricas (multianuais) são construídas com base em um arquivo de imagens de satélite com mais de 30 anos.

Imagens com vegetação em seu pico durante cada estação são selecionadas automaticamente como entradas para análise. Caso contrário, cada imagem desse tipo representa um arquivo de rendimento potencial para o ano correspondente.

 

As zonas de gestão histórica (multianual) fornecem informações sobre cada ponto do campo.

Como você pode usá-lo? O padrão de desenvolvimento das culturas agrícolas ajuda a conhecer melhor a área agrícola e a tomar as decisões corretas, com as doses adequadas de insumos, nos locais certos.

As zonas de gestão histórica podem ser usadas como um modelo para arquivos de prescrição (Rx) para semeadura, fertilização e amostragem de solo baseada em zonas.

Oferecemos suporte a todas as regiões mediante solicitação.

O que são Zonas Multianuais?

Em agricultura de precisão, as Zonas Multianuais referem-se a áreas específicas dentro de um campo que exibem padrões consistentes e distintos de crescimento e produtividade da cultura ao longo de várias safras.

Essas zonas são identificadas utilizando diversas tecnologias, como sensoriamento remoto, mapeamento por GPS e amostragem de solo.

Ao analisar os dados coletados por essas tecnologias, agricultores e agrônomos podem identificar padrões de variabilidade dentro de uma lavoura e criar mapas que distinguem áreas de alta produtividade daquelas com rendimentos mais baixos.

Essas informações podem então ser usadas para otimizar as práticas de manejo de culturas, como variar a densidade de plantio, ajustar as taxas de irrigação e fertilização e até mesmo implementar técnicas de colheita de precisão.

Elas fornecem uma ferramenta valiosa para a agricultura de precisão, pois permitem que os agricultores tomem decisões informadas sobre a alocação de recursos e o manejo das culturas, resultando em maior eficiência, custos reduzidos e aumento da produtividade.

Ao compreender a variabilidade dentro de um campo e adaptar as práticas de gestão a cada zona específica, os agricultores podem maximizar o potencial da sua terra e dos seus recursos.

 

Monitoramento agrícola por satélite para análises de campo

O que isso significaO GeoPard oferece acesso a mais de 30 anos de um arquivo de dados de imagens de satélite processados, calibrados e limpos, com conjuntos abrangentes de visualizações. As visualizações são calculadas para cada imagem de satélite num piscar de olhos. 

A análise detalhada do desempenho em campo, tanto durante a temporada quanto em períodos históricos, é a base da solução GeoPard.

O que é monitoramento agrícola por satélite?

O monitoramento agrícola por satélite refere-se ao uso de tecnologias de sensoriamento remoto baseadas em satélite para coletar informações sobre as culturas agrícolas e o solo em que são cultivadas.

Essa tecnologia permite que agricultores e pesquisadores acompanhem o crescimento das plantações, detectem mudanças na saúde da vegetação, meçam a extensão do uso da terra e monitorem as condições ambientais à distância.

Ao analisar imagens de satélite, os agricultores podem detectar problemas precocemente, como deficiências nutricionais, pragas e doenças, e tomar medidas corretivas antes que causem danos significativos às plantações.

Os dados obtidos por meio de imagens de satélite também podem ser usados para otimizar os cronogramas de irrigação, prever a produtividade e estimar a produção agrícola.

O monitoramento agrícola por satélite pode fornecer informações valiosas para a gestão agrícola, permitindo que os agricultores tomem decisões mais bem fundamentadas e melhorem sua produtividade e rentabilidade.

Desempenha também um papel importante na segurança alimentar e na sustentabilidade, permitindo uma utilização mais eficiente dos recursos naturais e reduzindo o impacto ambiental da agricultura.

Como você pode usar o monitoramento agrícola por satélite?

Em tempo quase real, você pode monitorar o desenvolvimento das plantações, incluindo análises retrospectivas e avaliação das condições, identificar áreas com diferentes níveis de crescimento, detectar anomalias e, certamente, comparar sua fazenda com os campos e áreas vizinhas.

Além disso, pode ser utilizado de diversas maneiras para beneficiar agricultores e pesquisadores. Aqui estão alguns exemplos:

  • Monitoramento de culturas: Imagens de satélite podem ser usadas para monitorar o crescimento e o desenvolvimento das culturas ao longo do tempo. Ao analisar imagens de satélite, os agricultores podem acompanhar a saúde de suas plantações, identificar áreas de estresse ou doenças e ajustar suas práticas de manejo de acordo.
  • Previsão de rendimento: Os dados de satélite podem ser usados para estimar a produtividade agrícola com base em índices de vegetação, umidade do solo e outros parâmetros. Essas informações podem ajudar os agricultores a tomar decisões mais embasadas sobre o cronograma de colheita e as estratégias de comercialização.
  • Gestão da irrigação: Imagens de satélite podem ser usadas para monitorar os níveis de umidade do solo e o consumo de água pelas culturas, permitindo que os agricultores otimizem seus cronogramas de irrigação e reduzam o desperdício de água.
  • Mapeamento do solo: Imagens de satélite podem ser usadas para mapear propriedades do solo, como textura, teor de matéria orgânica e disponibilidade de nutrientes. Essas informações podem ajudar os agricultores a tomar decisões mais embasadas sobre fertilização e outras práticas de manejo do solo.
  • Monitoramento de pragas e doenças: Imagens de satélite podem ser usadas para detectar áreas infestadas por pragas e doenças, permitindo que os agricultores tomem medidas preventivas antes que ocorram danos significativos.
  • Mapeamento do uso do solo: Imagens de satélite podem ser usadas para mapear padrões de uso da terra e mudanças ao longo do tempo. Essas informações podem ajudar formuladores de políticas e pesquisadores a compreender melhor a dinâmica do uso da terra e a desenvolver políticas de uso da terra mais eficazes.

De modo geral, o monitoramento agrícola por satélite fornece uma grande quantidade de informações que podem ajudar agricultores e pesquisadores a tomar decisões mais bem fundamentadas e a melhorar a produtividade e a sustentabilidade agrícola.

Utilização do fator de heterogeneidade na agricultura de precisão

Uma das informações exclusivas que o GeoPard pode fornecer é o Fator de Heterogeneidade dos seus campos.

O que isso significa? Este número mostra o nível de heterogeneidade/variabilidade dos seus campos. Quanto maior a variabilidade do campo, maior a necessidade de... precisãoag tecnologias. Em especial, é muito útil em conjunto com a análise plurianual do GeoPard (histórico de 30 anos). 

O que é o fator de heterogeneidade?

O fator de heterogeneidade na agricultura de precisão refere-se à variação nas características do solo e da cultura dentro de uma determinada área. Pode ser causado por diferenças na topografia, tipo de solo, disponibilidade de nutrientes, teor de água, pressão de pragas e outros fatores que afetam o crescimento das plantas.

Na agricultura de precisão, o objetivo é gerenciar isso usando informações específicas do local para aplicar insumos como água, fertilizantes e pesticidas no momento certo e na quantidade certa para maximizar a produtividade e a qualidade da colheita, minimizando o impacto ambiental.

Isso requer o uso de sensores, tecnologias de mapeamento e ferramentas de análise de dados para criar mapas detalhados do terreno que possam orientar as decisões de gestão.

Compreendê-lo é importante porque pode ajudar os agricultores a otimizar suas estratégias de gestão e aumentar sua rentabilidade.

Ao adequar os insumos às necessidades específicas de cada área dentro de um campo, os agricultores podem reduzir os custos de produção, aumentar a produtividade e melhorar a saúde geral das culturas.

Como você pode usá-lo?

Se você tiver muitos campos, isso pode ajudá-lo a entender quais campos priorizar com aplicações de taxa variável (semeadura, fertilização, pulverização). 

Ao mapear as variações nas características do solo e das culturas dentro de um campo, os agricultores podem identificar áreas com necessidades diferentes e aplicar insumos em taxas variáveis, de acordo com essas necessidades.

Por exemplo, áreas de um campo com alta disponibilidade de nutrientes podem não precisar de tanto fertilizante quanto áreas com baixa disponibilidade de nutrientes. Da mesma forma, áreas de um campo com alta densidade de ervas daninhas podem exigir mais herbicida do que áreas com menos ervas daninhas.

Ao utilizar a VRA (Área de Redução de Insumos), os agricultores podem reduzir os custos de insumos, aplicando-os somente onde são necessários e evitando a aplicação excessiva que pode levar à degradação ambiental.

Essa abordagem também pode levar a maiores rendimentos agrícolas e colheitas de melhor qualidade, já que os insumos são adaptados às necessidades específicas de cada área dentro do campo.

Portanto, compreender o fator de heterogeneidade na agricultura de precisão é crucial para tomar decisões informadas sobre onde aplicar os insumos e em que doses, o que, em última análise, leva a melhores práticas de gestão e maior rentabilidade.

Você economiza mais em produtos químicos nos campos mais heterogêneos!

O que é um serviço de heterogeneidade?

Na agricultura, refere-se ao reconhecimento e à utilização da variação ou heterogeneidade natural dentro de um campo ou paisagem. Envolve a compreensão e o aproveitamento das diversas características de diferentes áreas para otimizar as práticas agrícolas.

Os serviços podem incluir técnicas de agricultura de precisão, como aplicações em taxa variável, manejo específico do local e intervenções direcionadas com base nas necessidades específicas de diferentes zonas ou áreas dentro de um campo.

Ao aproveitá-la, os agricultores podem aumentar a eficiência dos recursos, melhorar a produtividade das colheitas e minimizar os impactos ambientais.

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