Análise baseada em equações na agricultura de precisão

Com o lançamento do módulo de análise baseado em equações, a equipe do GeoPard deu um grande passo em direção ao fornecimento de informações práticas para agricultores, agrônomos e analistas de dados espaciais, oferecendo insights valiosos para cada metro quadrado. O módulo inclui um catálogo com mais de 50 fórmulas de precisão predefinidas do GeoPard, que abrangem uma ampla gama de análises relacionadas à agricultura.

As fórmulas de precisão foram desenvolvidas com base em pesquisa independente plurianual em agronomia universitária e industrial e foram rigorosamente testados para garantir sua precisão e utilidade. Eles podem ser facilmente configurados para serem executado automaticamente Para qualquer setor, oferecendo aos usuários informações valiosas e confiáveis que podem ajudá-los a otimizar a produtividade das colheitas e reduzir os custos de insumos.

O módulo de análise baseado em equações é um recurso essencial da plataforma GeoPard, fornecendo aos usuários uma ferramenta poderosa para obter uma compreensão mais profunda de suas operações e tomar decisões baseadas em dados sobre suas práticas agrícolas. Com um catálogo de fórmulas em constante expansão e a capacidade de personalizar fórmulas para diferentes cenários de campo, o GeoPard pode atender às necessidades específicas de qualquer operação agrícola.

Remoção de potássio com base em dados de rendimento

Casos de uso (veja exemplos abaixo):

• Absorção de nitrogênio em números absolutos usando dados de rendimento e proteína
• Eficiência de Utilização de Nitrogênio (EUN) e cálculos de excesso com camadas de dados de rendimento e proteína
• Recomendações de calagem baseadas em dados de pH obtidos por amostragem do solo ou scanners de solo
• Subcampo (zonas ou nível de pixel) Mapas de ROI)
• Recomendações de fertilização com micro e macronutrientes com base em amostragem de solo, potencial de campo, topografia e dados de produtividade.
• Modelagem de carbono
• Detecção e alerta de mudanças (cálculo da diferença entre imagens Sentinel-2, Landsat 8-9 ou Planet)
• Modelagem da umidade do solo e dos grãos
• Cálculo da produtividade seca a partir de dados de produtividade úmida.
• Cálculo da diferença entre os mapas de Rx alvo e os mapas aplicados

Recomendações de potássio com base em duas metas de rendimento (zonas de produtividade)

Fertilizante: Guia de Recomendações (Universidade Estadual de Dakota do Sul): Potássio / Milho. Revisão e Atualização: Jason Clark | Professor Assistente e Especialista em Fertilidade do Solo da Extensão da SDSU

Eficiência de utilização do potássio em kg/ha

Eficiência do uso de nitrogênio em porcentagem. O cálculo é baseado nos dados de rendimento, proteína e umidade dos grãos.

Nitrogênio: Prescrição Alvo vs. Aplicação Prática

Diferença de clorofila entre duas imagens de satélite.

Um usuário do GeoPard pode ajustar projetos existentes e criar os seus próprios. fórmulas privadas Com base em imagens, solo, produtividade, topografia ou quaisquer outras camadas de dados compatíveis com o GeoPard. 

Exemplos do modelo de equações GeoPard

A análise baseada em fórmulas ajuda agricultores, agrônomos e cientistas de dados a automatizar seus fluxos de trabalho e a tomar decisões com base em múltiplos dados e pesquisas científicas, permitindo uma implementação mais fácil da agricultura sustentável e de precisão.

O que é análise baseada em equações na agricultura de precisão? O uso de fórmulas de precisão.

A análise baseada em equações na agricultura de precisão refere-se ao uso de modelos matemáticos, equações, fórmulas de precisão e algoritmos para analisar dados agrícolas e obter informações que podem ajudar os agricultores a tomar melhores decisões sobre o manejo das culturas.

Esses métodos analíticos incorporam diversos fatores, como condições climáticas, propriedades do solo, crescimento das culturas e necessidades nutricionais, para otimizar as práticas agrícolas e melhorar a produtividade das colheitas, minimizando o desperdício de recursos e o impacto ambiental.

Alguns dos principais componentes da análise baseada em equações na agricultura de precisão incluem:

• Modelos de crescimento de culturas: Esses modelos descrevem a relação entre diversos fatores, como clima, propriedades do solo e práticas de manejo de culturas, para prever o crescimento e a produtividade das lavouras. Exemplos desses modelos incluem o CERES (Crop Environment Resource Synthesis) e o APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator). Esses modelos podem auxiliar os agricultores a tomar decisões mais embasadas sobre datas de plantio, variedades de culturas e programação da irrigação.
• Modelos de água no solo: Esses modelos estimam o teor de água no perfil do solo com base em fatores como precipitação, evaporação e consumo de água pelas culturas. Eles podem ajudar os agricultores a otimizar as práticas de irrigação, garantindo que a água seja aplicada de forma eficiente e no momento certo para maximizar a produtividade das culturas.
• Modelos de gestão de nutrientes: Esses modelos preveem as necessidades nutricionais das culturas e ajudam os agricultores a determinar as taxas e o momento ideais para a aplicação de fertilizantes. Ao utilizar esses modelos, os agricultores podem garantir que as culturas recebam a quantidade correta de nutrientes, minimizando o risco de escoamento de nutrientes e poluição ambiental.
• Modelos de pragas e doenças: Esses modelos preveem a probabilidade de surtos de pragas e doenças com base em fatores como condições climáticas, estágios de crescimento da cultura e práticas de manejo. Ao usar esses modelos, os agricultores podem tomar decisões proativas sobre o manejo de pragas e doenças, como ajustar as datas de plantio ou aplicar pesticidas no momento certo.
• Modelos baseados em sensoriamento remoto: Esses modelos utilizam imagens de satélite e outros dados de sensoriamento remoto para monitorar a saúde das plantações, detectar fatores de estresse e estimar a produtividade. Ao integrar essas informações com outras fontes de dados, os agricultores podem tomar decisões mais acertadas sobre o manejo das culturas e otimizar o uso de recursos.

Em resumo, a análise baseada em equações na agricultura de precisão utiliza modelos matemáticos e algoritmos para analisar interações complexas entre diversos fatores que afetam o crescimento e o manejo das culturas. Ao aproveitar essas análises, os agricultores podem tomar decisões baseadas em dados para otimizar as práticas agrícolas, melhorar a produtividade e minimizar o impacto ambiental.

Perguntas frequentes

1. Como a agricultura de precisão pode ajudar a resolver problemas relacionados ao uso de recursos e à poluição na agricultura?

Pode ajudar a solucionar problemas de uso de recursos e poluição na agricultura por meio da aplicação direcionada de recursos, gestão eficiente dos mesmos, monitoramento aprimorado e adoção de práticas de conservação. Ao aplicar insumos como fertilizantes e pesticidas somente onde necessário, os agricultores podem reduzir o desperdício e minimizar a poluição.

A tomada de decisões baseada em dados permite a gestão otimizada de recursos, enquanto o monitoramento em tempo real possibilita intervenções oportunas para prevenir incidentes de poluição. Além disso, a implementação de práticas de conservação promove a agricultura sustentável e reduz os impactos ambientais.