Categorie: Caracteristicile produsului

Prezentarea Hărților de Profit GeoPard: Un Pas Înainte în Agricultura de Precizie

Postat pe de Muhammad Farjad

Harta profitului din exemplul din captură ecran ia în considerare seturile de date aplicate ale fertilizării, semănării, a două aplicări de protecție a culturilor și recoltării. Alte cheltuieli pot fi adăugate la calcul, cum ar fi pregătirea terenului, activități diverse, de asemenea.

Agricultura de precizie este o abordare bazată pe date care caută să crească eficiența și profitabilitatea. GeoPard, un furnizor de top de soluții pentru agricultura de precizie, își îmbunătățește capabilitățile de analiză a datelor prin introducerea Hărților de Profit.

Această funcționalitate oferă o reprezentare vizuală a profitabilității la nivel de subsolutile, permițând o luare a deciziilor și o alocare a resurselor mai informate. Veți putea vedea dintr-o privire unde culturile vă aduc profit și unde costurile intrărilor și schimbările nu își dau roade.

Hărțile de profit sunt generate prin integrarea diferitelor straturi de date, incluzând datele de semănat aplicate, aplicarea protecției culturilor, utilizarea fertilizatorilor și datele de recoltare. Aceste informații sunt obținute direct de la echipamentele agricole și de la John Deere Operations Center.

GeoPard aplică apoi o ecuație personalizată, luând în considerare costul fiecărui input, pentru a calcula profitabilitatea la nivel de zonă. Aceste hărți de profit oferă o imagine cuprinzătoare a distribuției profitului pe diferite zone ale terenului.

Una dintre caracteristicile cheie ale Hărților de Profit GeoPard este capacitatea de a afișa distribuția profitului pe diferite zone ale unui teren. Acesta este calculat în dolari/euro/orice monedă și oferă o indicație clară a profitului pe care un fermier îl realizează în fiecare zonă specifică.

Având aceste informații la îndemână, fermierii pot lua decizii mai informate cu privire la unde și cum să își folosească inputurile agricole.

De exemplu, aceștia ar putea alege să investească mai mult în zone cu profitabilitate mai mare sau să își reconsidere strategiile în zone cu randamente mai scăzute. Acest nivel de granularitate în analiza datelor diferențiază Hărțile de Profit ale GeoPard.

Vladimir Klinkov, Director General al GeoPard, subliniază potențialul transformator al acestui instrument, precizând: “Aceste hărți permit fermierilor să ia decizii mai informate cu privire la distribuția resurselor și costurilor pe fiecare hectar de teren și să-și planifice afacerea mai eficient.”

Aplicația practică a Hărților de Profit este deja demonstrată în scenarii din lumea reală. Eurasia Group Kazakhstan, dealer oficial John Deere, a utilizat această funcție pentru a-și optimiza operațiunile.

Evgeniy Chesnokov, Director of Agricultural Management la Eurasia Group Kazakhstan LLP, împărtășește experiența sa: “Cu ajutorul Hărții Profitului de la GeoPard Agriculture, am reușit să înțelegem mai bine profitabilitatea terenurilor partenerilor noștri.’.

Acest lucru a permis fermierilor noștri să ia decizii mai strategice privind alocarea resurselor, ceea ce, în cele din urmă, a crescut eficiența operațională și a îmbunătățit indicatorii de performanță.”

Hărțile de profit ale GeoPard reprezintă un avans semnificativ în agricultura de precizie, oferind fermierilor informațiile necesare pentru a-și optimiza operațiunile și a maximiza profitabilitatea. Pe măsură ce industria continuă să evolueze, instrumente precum acestea vor juca un rol tot mai important în modelarea viitorului agriculturii.

Pentru mai multe informații despre dezvoltarea și aplicarea hărților de profitabilitate în agricultura de precizie, puteți explora următoarele resurse: Universitatea de Stat din Kansas, ASPEXIT, Jurnalul Chilian de Cercetare Agricolă, USDA, și ResearchGate.

Rămâneți pe fază pentru mai multe actualizări, pe măsură ce GeoPard continuă să inoveze și să împingă limitele a ceea ce este posibil în agricultura de precizie.

Despre companii:

GeoPard este un furnizor de top de software pentru agricultură de precizie. Compania a fost fondată în 2019 în Köln, Germania, și este reprezentată la nivel global. Compania oferă o gamă de soluții care ajută fermierii să își optimizeze operațiunile și să crească producția.

Cu accent pe sustenabilitate și economie regenerativă, GeoPard își propune să promoveze practicile de agricultură de precizie la nivel mondial.

Partenerii companiei includ branduri renumite precum John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth și multe altele.

Eurasia Group Kazahstan reprezentanța kazahă a companiei elvețiene Eurasia Group AG, dealer oficial al John Deere în Republica Kazahstan și Kârgâzstan din 2002. Compania livrează soluții pentru agricultură de la producători de renume mondial precum JCB, Väderstad, GRIMME și Lindsay, acoperind toate domeniile culturilor agricole și horticole.

Eurasia Group Kazakhstan acordă o mare atenție pe parcursul întregii sale activități tehnologiilor agriculturii de precizie, completând linia de utilaje cu produse de digitalizare a agriculturii.

Eurasia Group Kazakhstan dispune de o rețea regională extinsă – 14 oficii regionale în Kazahstan și unul în Kârgâzstan, peste 550 de angajați, dintre care aproape jumătate sunt angajați în servicii post-vânzare, propriul departament de management agricol și digitalizare.

De-a lungul anilor, peste 13.000 de unități de echipamente au fost furnizate Kazahstanului și 4,4 milioane de hectare de teren au fost digitalizate. Anul acesta compania aniversează 25 de ani de existență.

Calcularea diferenței dintre Rx-ul țintă și hărțile așa cum au fost aplicate

Postat pe de Muhammad Farjad

În agricultura de precizie, una dintre provocările comune este asigurarea aplicării semințelor, îngrășămintelor sau agenților de protecție a culturilor conform dozei prescrise (Target Rx).

Variațiile dintre prescripția țintă și ceea ce se aplică efectiv pe câmp (așa cum se aplică) ar putea duce la utilizarea ineficientă a resurselor și ar putea afecta performanța culturilor.

Prin valorificarea analizelor puternice ale GeoPard, puteți calcula și vizualiza diferențele dintre hărțile Target Rx și hărțile așa cum au fost aplicate.

Această analiză a diferențelor poate servi ca un instrument important pentru identificarea rapidă a problemelor legate de echipament, de momentul aplicării sau de aplicarea în sine.

Să aruncăm o privire mai profundă asupra acestui lucru:

  • Vizualizarea diferențelorPlatforma GeoPard vă permite să generați o “hartă a diferențelor”, suprapunând datele Target Rx și cele din faza de aplicare. Această reprezentare vizuală a varianței oferă o modalitate rapidă și intuitivă de a identifica zonele în care aplicarea reală nu a corespuns țintei.
  • Identificarea problemelorPrin compararea hărții diferențelor cu hărțile originale Rx și cele aplicate, puteți identifica zone sau tendințe specifice care ar putea indica o defecțiune a echipamentului, un moment de aplicare suboptim sau probleme cu produsul aplicat în sine.
  • Îmbunătățirea eficiențeiAceastă analiză vă poate ajuta să optimizați utilizarea resurselor prin abordarea problemelor identificate, aliniind astfel ratele aplicate mai aproape de prescripția țintă pentru aplicațiile viitoare.
  • Îmbunătățirea performanței culturilorAsigurându-vă că terenul dumneavoastră primește cantitatea potrivită de inputuri la momentul potrivit, puteți îmbunătăți sănătatea culturilor și, eventual, puteți crește randamentul.

Nu uitați, agricultura de precizie înseamnă luarea unor decizii mai informate și mai precise. Prin integrarea acestei caracteristici în practicile obișnuite de gestionare a fermei, vă puteți asigura că obțineți maximum de la resursele dvs. și că vă puteți orienta ferma către o productivitate și o profitabilitate mai mari.

Aplicație prefixul conține operațiunile legate de aplicația aplicată, printre care se numără:

1. Doza aplicată – harta originală aplicată de pe utilaj (cum a fost aplicat produsul)

Application_AppliedRate.png - harta originală aplicată de la utilaj (cum a fost aplicat produsul)

2. Rata țintă de aplicare – ținta inițială din partea utilajului (cum trebuie aplicat produsul)

Application_TargetRate.png - ținta originală de la mașinărie (cum trebuie aplicat produsul)

3. Clusterizarea preciziei aplicațiilor – gruparea rezultatelor: 0 – fără date (mașina nu a vizitat aceste puncte), 1 – aplicat sub țintă și în afara intervalului acceptabil (+-5% față de țintă)t, 2 – aplicat în intervalul acceptabil (+-5% față de țintă), 3 – aplicat peste țintă și în afara intervalului acceptabil (+-5% față de țintă)

Application_AccuracyClusterization.png - gruparea rezultatelor: 0 - fără date (mașina nu a vizitat aceste puncte), 1 - aplicat sub țintă și în afara intervalului acceptabil (+-5% față de țintă)t, 2 - aplicat în intervalul acceptabil (+-5% față de țintă), 3 - aplicat peste țintă și în afara intervalului acceptabil (+-5% față de țintă)

4. Diferența de rată de aplicare – diferența dintre dozele aplicate și cele țintă în numere absolute (l/ha)

Application_RateDifference.png - diferența dintre dozele aplicate și cele țintă în numere absolute (l/ha unități)

 

Înțepare prefixul conține operațiunile legate de însămânțare, unele dintre ele fiind:

1. Rata de semănat aplicată – original aplicat de la plantator (câte semințe au fost semănate)

Seeding_AppliedRate.png - original aplicat de la semănător (câte semințe au fost semănate)

2. Rata țintă de semănat – ținta inițială de la semănător (câte semințe trebuie semănate)

Seeding_TargetRate.png - ținta originală de la semănător (câte semințe trebuie semănate)

3. Clusterizare a preciziei de însămânțare – aceleași reguli de clusterizare, DAR intervalul acceptabil este +-1% față de țintă

Seeding_AccuracyClusterization.png - aceleași reguli de clusterizare, DAR intervalul acceptabil este +-1% față de țintă

4. Clusterizare cu precizie de seeding, mărită – la fel ca în Clusterizarea Preciziei de Semănare, dar mărită pentru a afișa aceeași zonă ca și Rata Țintă de Semănare și Rata Aplicată de Semănare

Seeding_AccuracyClusterizationZoomed.png - la fel ca Seeding_AccuracyClusterization.png, dar mărit pentru a afișa aceeași zonă ca Seeding_TargetRate.png și Seeding_AppliedRate.png

5. Diferența de rată de semănat – diferența dintre dozele aplicate și cele țintă în numere absolute (semințe/unitate ha)

5. Diferența dintre doza de semănat - diferența dintre dozele aplicate și dozele țintă în numere absolute (semințe/unitate ha)

Ce este prescripția țintă (Target Rx) în agricultură?

În agricultură, prescripția țintă se referă la setul recomandat sau dorit de practici sau inputuri prescrise pentru creșterea, sănătatea și randamentul optime ale culturilor. Aceasta servește drept ghid sau plan pe care fermierii trebuie să îl urmeze pentru a atinge obiective agricole specifice.

Prescripția țintă ia în considerare diverși factori, cum ar fi tipul de cultură, stadiul de creștere, condițiile solului, clima, presiunile dăunătorilor și bolilor și cerințele de nutrienți.

Oferă instrucțiuni privind aplicarea îngrășămintelor, pesticidelor, irigațiilor, rotația culturilor, selecția semințelor, densitatea de plantare și alte practici agricole esențiale.

Scopul unei prescripții țintă este de a oferi fermierilor recomandări susținute științific, bazate pe cercetare, cunoștințe agronomice și condiții locale. Aceasta își propune să optimizeze utilizarea resurselor, să minimizeze pierderile de culturi și să sporească productivitatea agricolă generală.

Prescripțiile țintă sunt adesea elaborate de experți agricoli, agronomi, servicii de extindere agricolă sau instituții de cercetare.

Acestea pot fi specifice diferitelor culturi, regiuni sau chiar câmpuri individuale, ținând cont de caracteristicile și provocările unice ale fiecărui context agricol.

Fermierii folosesc prescripțiile țintă ca punct de referință pentru a-și ghida deciziile și practicile de gestionare.

Prin respectarea instrucțiunilor, fermierii își propun să maximizeze sănătatea, randamentul și calitatea culturilor, reducând în același timp impactul negativ asupra mediului.

Este important de menționat că prescripțiile țintă ar trebui să fie flexibile și adaptabile pentru a ține cont de variațiile condițiilor locale și de necesitatea unor practici agricole durabile.

Fermierii ar putea fi nevoiți să facă ajustări bazate pe observații în timp real, experiențe la fermă și monitorizare continuă pentru a asigura cele mai bune rezultate posibile pentru operațiunile lor agricole specifice.

Ce se aplică pe teren (așa cum a fost aplicat)?

Agricultura așa cum este aplicată cuprinde procesul de aplicare precisă și precisă a inputurilor, cum ar fi îngrășămintele, pesticidele și irigațiile, la culturi, pe baza datelor în timp real și a condițiilor specifice amplasamentului.

Implică integrarea diverselor tehnologii, inclusiv GPS (Sistem de Poziționare Globală), GIS (Sistem de Informații Geografice), senzori și echipamente de aplicare cu rată variabilă.

Care sunt variațiile dintre ele?

În agricultură, variațiile dintre prescripția țintă și aplicarea reală pe teren se referă la diferențele sau abaterile dintre practicile agricole recomandate sau dorite și implementarea în lumea reală.

Aceste variații se pot manifesta în diverse aspecte, inclusiv utilizarea îngrășămintelor, pesticidelor, irigațiilor, tehnicilor de cultivare și multe altele.

Factorii care influențează variațiile

Mai mulți factori contribuie la variațiile dintre prescripția țintă și aplicarea reală pe teren în agricultură:

  • Factorii de mediuPracticile agricole sunt influențate de condițiile dinamice de mediu, inclusiv compoziția solului, modelele climatice și disponibilitatea apei. Pot apărea variații din cauza unor schimbări neașteptate ale acestor factori, afectând fezabilitatea și eficacitatea practicilor prescrise.
  • Factori umani: Cunoștințele, abilitățile și expertiza fermierilor joacă un rol crucial în implementarea corectă a practicilor prescrise. Pot apărea variații atunci când fermierii întâmpină dificultăți în înțelegerea sau interpretarea instrucțiunilor prescrise, ceea ce duce la abateri în timpul aplicării.
  • Limitări tehnologiceTehnologia agricolă, deși avansată, poate să nu fie întotdeauna accesibilă sau la prețuri accesibile tuturor fermierilor. Pot apărea variații atunci când fermierii nu au acces la cele mai noi echipamente, unelte agricole de precizie sau date în timp real, ceea ce afectează acuratețea aplicărilor pe teren.
  • Timpuri și logistică: Agricultura este o zonă cu impact direct asupra timpului, cu intervale orare specifice pentru plantare, recoltare și aplicarea agrochimicalelor. Pot apărea variații dacă fermierii se confruntă cu constrângeri logistice, cum ar fi întârzieri în achiziționarea de materii prime sau condiții meteorologice nefavorabile care perturbă aplicarea la timp a practicilor prescrise.

Concluzie

Variațiile dintre prescripția țintă și aplicarea reală pe teren în agricultură prezintă provocări care trebuie abordate pentru practici agricole durabile și eficiente. Înțelegerea factorilor care contribuie la aceste variații și a impactului lor asupra rezultatelor agricole este crucială.

Model automat de detectare a limitelor câmpurilor pentru agricultura de precizie de la GeoPard

Postat pe de Muhammad Farjad

GeoPard a finalizat cu succes dezvoltarea unui model automat de detectare a limitelor câmpurilor folosind imagini satelitare multianuale, detectarea precisă a norilor și a umbrelor și algoritmi avansați proprietari, inclusiv rețele neuronale profunde.

Modelul de detectare pe teren GeoPard a atins o precizie de ultimă generație de 0,975 pe metrica Intersecție peste Uniune (IoU), validate în diverse regiuni și tipuri de culturi la nivel global.

Vedeți aceste imagini pentru a vedea rezultatele din Germania (suprafața medie a terenului este de 7 hectare):

1 - Imagine brută Sentinel-2

1 – Imagine brută Sentinel-2

3 - Limite de câmp segmentate

2 – Imagine Sentinel-2 de super-rezoluție de la GeoPard (rezoluție de 1 metru)

2 - Imagine Sentinel-2 de super-rezoluție de la GeoPard

3 – Limite de câmp segmentate, 0.975 Metrica de precizie a intersecției peste uniune (IoU), în mai multe regiuni internaționale și tipuri de culturi.

Integrarea în API-ul nostru și în aplicația GeoPard va fi disponibilă în curând. Această metodă automatizată și rentabilă ajută la prezicerea randamentelor, aduce beneficii organizațiilor guvernamentale și asistă marii proprietari de terenuri care trebuie adesea să actualizeze limitele câmpurilor între sezoane.

Abordarea GeoPard utilizează tendințele vegetației culturilor multianuale utilizând analiza multifactorială și rotația culturilor.

 

Modelul este accesibil prin intermediul API-ul GeoPard pe bază de plată în funcție de utilizare, oferind flexibilitate fără a fi nevoie de abonamente costisitoare.

 

Ce este Delimitarea Limitelor de Câmp?

Delimitarea limitelor terenurilor se referă la procesul de identificare și cartografiere a limitelor terenurilor agricole sau ale parcelelor de teren. Aceasta implică utilizarea diverselor tehnici și surse de date pentru a demarca limitele terenurilor individuale sau ale parcelelor agricole.

În mod tradițional, limitele câmpurilor erau delimitate manual de către fermieri sau proprietari de terenuri, pe baza cunoștințelor și observațiilor lor.

Cu toate acestea, odată cu progresele tehnologice, în special în teledetecție și sisteme informaționale geografice (GIS), metodele automatizate și semiautomatizate au devenit din ce în ce mai răspândite.

O abordare comună este analiza imaginilor din satelit sau aeriene. Imaginile de înaltă rezoluție captate de sateliți sau aeronave pot oferi informații detaliate despre peisaj, inclusiv limitele dintre diferite parcele de teren.

Algoritmi de procesare a imaginilor pot fi aplicați acestor imagini pentru a detecta caracteristici distincte, cum ar fi modificări ale tipului de vegetație, culorii, texturii sau modelelor care indică prezența limitelor câmpului.

O altă tehnică implică utilizarea datelor LiDAR (Light Detection and Ranging), care utilizează fascicule laser pentru a măsura distanța dintre senzor și suprafața Pământului.

Datele LiDAR pot oferi informații detaliate despre altitudine și topografie, permițând identificarea variațiilor subtile ale terenului care pot corespunde limitelor câmpului.

În plus, sistemele informaționale geografice (GIS) joacă un rol crucial în delimitarea limitelor terenurilor.

Software-ul GIS permite integrarea și analiza diferitelor straturi de date, inclusiv imagini din satelit, hărți topografice, înregistrări ale proprietății funciare și alte informații relevante. Prin combinarea acestor surse de date, GIS poate ajuta la interpretarea și identificarea limitelor terenurilor.

Delimitarea precisă a terenului este esențială din mai multe motive. Aceasta facilitează o mai bună gestionare a resurselor agricole, permite tehnici de agricultură de precizie și sprijină planificarea și implementarea practicilor agricole precum irigarea, fertilizarea și combaterea dăunătorilor.

Datele precise privind limitele terenurilor ajută, de asemenea, la administrarea terenurilor, planificarea utilizării terenurilor și respectarea reglementărilor agricole.

Cum este util?

Joacă un rol crucial în agricultură și gestionarea terenurilor, oferind mai multe beneficii și o importanță susținută de dovezi și cifre globale. Iată câteva puncte cheie:

1. Agricultură de precizie: Limitele precise ale câmpurilor ajută la implementarea tehnicilor de agricultură de precizie, în care resurse precum apa, îngrășămintele și pesticidele sunt direcționate cu precizie către zone specifice din cadrul câmpurilor.

Conform unui raport al Băncii Mondiale, tehnologiile agriculturii de precizie au potențialul de a crește randamentele culturilor cu până în 20% și de a reduce costurile factorilor de producție cu 10-20%.

2. Gestionare eficientă a resurselor: Permite fermierilor să gestioneze mai bine resursele prin optimizarea sistemelor de irigații, ajustarea practicilor de fertilizare și monitorizarea sănătății culturilor. Această precizie reduce risipa de resurse și impactul asupra mediului.

Organizația pentru Alimentație și Agricultură (FAO) estimează că practicile agriculturii de precizie pot reduce consumul de apă cu 20-50%, consumul de îngrășăminte cu 10-20% și utilizarea pesticidelor cu 20-30%.

3. Planificarea utilizării terenurilor: Datele precise privind limitele terenurilor agricole sunt esențiale pentru planificarea utilizării terenurilor, asigurând utilizarea eficientă a terenurilor agricole disponibile. Acestea permit factorilor de decizie și administratorilor de terenuri să ia decizii informate privind alocarea terenurilor, rotația culturilor și zonarea.

Acest lucru poate duce la creșterea productivității agricole și la îmbunătățirea securității alimentare. Un studiu publicat în Journal of Soil and Water Conservation a constatat că o planificare eficientă a utilizării terenurilor ar putea crește producția alimentară globală cu 20-67%.

4. Subvenții și asigurări agricole: Multe țări oferă subvenții agricole și programe de asigurări bazate pe limitele terenurilor. Delimitarea precisă ajută la determinarea suprafețelor de teren eligibile, la asigurarea unei distribuții echitabile a subvențiilor și la calcularea corectă a primelor de asigurare.

De exemplu, Politica Agricolă Comună (PAC) a Uniunii Europene se bazează pe limite precise ale câmpurilor pentru calcularea subvențiilor și monitorizarea conformității.

5. Administrarea terenurilor și limitele legale: Delimitarea limitelor terenurilor în agricultură este crucială pentru administrarea terenurilor, drepturile de proprietate și soluționarea litigiilor funciare. Hărțile precise ale limitelor terenurilor ajută la stabilirea proprietății legale, la susținerea sistemelor de înregistrare funciară și la facilitarea tranzacțiilor funciare transparente.

Banca Mondială estimează că doar 30% din populația lumii deține drepturi documentate legal asupra terenurilor sale, subliniind importanța unor date fiabile privind limitele câmpurilor pentru o proprietate funciară sigură.

6. Conformitate și sustenabilitate de mediu: Limitele precise ale câmpurilor ajută la monitorizarea conformității, asigurând respectarea reglementărilor de mediu și a practicilor agricole durabile.

Acesta ajută la identificarea zonelor tampon, a ariilor protejate și a zonelor predispuse la eroziune sau contaminare a apei, permițând fermierilor să ia măsurile adecvate. Respectarea standardelor de mediu sporește sustenabilitatea și reduce impactul negativ asupra ecosistemelor.

Conform FAO, practicile agricole durabile pot reduce anual până la 6 miliarde de tone de emisii de gaze cu efect de seră.

Aceste aspecte ilustrează utilitatea și importanța sa în agricultură și gestionarea terenurilor. Dovezile și cifrele globale prezentate susțin impactul pozitiv pe care îl poate avea asupra eficienței resurselor, planificării utilizării terenurilor, cadrelor juridice, sustenabilității mediului și productivității agricole generale.

Pe scurt, delimitarea limitelor terenurilor agricole în agricultură este procesul de identificare și cartografiere a limitelor terenurilor agricole sau ale parcelelor de teren. Se bazează pe diverse tehnici, cum ar fi analiza imaginilor din satelit, datele LiDAR și GIS, pentru a defini și demarca cu precizie aceste limite, permițând o gestionare eficientă a terenurilor și practici agricole.

Imagini planetare (zilnic, rezoluție 3m) pentru crearea zonelor de management

Postat pe de dementievgeopard

Accesul la imaginile planetare a devenit mai simplu, mai rapid și mai accesibil cu GeoPard Agriculture. Din august 2022, GeoPard a lansat funcționalitatea de a căuta și analiza doar imaginile planetare solicitate din intervalul de date preferat de utilizator.

Așadar, un utilizator GeoPard solicită doar imaginile preferate ale planetei și le poate utiliza în instrumentele analitice GeoPard.

Imaginile planetelor se extind Sentinel și Landsat acoperiri (furnizate în mod implicit) și pot fi combinate cu alte straturi de date (seturi de date pentru utilaje de recoltare/stropire/semănare, profil topografic) prin intermediul straturilor existente Multistrat, Multianuală, și Instrumente pentru ecuații. 

 

Imagini planetare pentru crearea zonelor de management

 

Planetă este cea mai mare rețea de sateliți de observare a Pământului care furnizează un set de date globale aproape zilnic și permite obținerea de date din imagini satelitare de înaltă rezoluție și de înaltă frecvență.

Zone de gestionare bazate pe imagini Planet Scope (rezoluție 3,5 m).

Citește mai multe despre GeoPard / Parteneriatul Planetar.

Ce sunt imaginile planetare și ce sunt utilizate pentru crearea zonelor de management?

Se referă la imaginile satelitare furnizate de Planet Labs, o companie privată care operează o flotă de sateliți mici numiți Doves. Acești sateliți captează zilnic imagini de înaltă rezoluție ale suprafeței Pământului. Termenul “rezoluție de 3 m” înseamnă că fiecare pixel din imagine reprezintă o suprafață de 3×3 metri pe sol. Acest nivel de detaliu permite analiza detaliată și monitorizarea diferitelor caracteristici și schimbări de pe suprafața Pământului.

Când vine vorba de crearea zonelor de gestionare, imaginile Planet Imagery cu o rezoluție zilnică de 3m pot fi extrem de benefice pentru diverse industrii și aplicații, cum ar fi:

  • AgriculturăImaginile de înaltă rezoluție pot ajuta la crearea unor zone de gestionare în agricultură, unde diferite zone ale unui câmp pot necesita tratamente diferite, cum ar fi irigarea, fertilizarea sau combaterea dăunătorilor. Prin analizarea imaginilor, fermierii pot identifica tipare legate de sănătatea culturilor, umiditatea solului și alți factori, permițându-le să ia decizii mai bune cu privire la alocarea resurselor.
  • Managementul mediului: Imaginile din satelit pot fi utilizate pentru a identifica și monitoriza zonele sensibile din punct de vedere ecologic, cum ar fi zonele umede, pădurile și habitatele faunei sălbatice. Aceste informații pot fi folosite pentru a crea zone de gestionare care protejează aceste zone și asigură practici durabile de utilizare a terenurilor.
  • Planificare urbană: Imaginile de înaltă rezoluție pot ajuta planificatorii urbani să identifice zonele de creștere, modelele de utilizare a terenurilor și dezvoltarea infrastructurii. Aceste informații pot fi utilizate pentru a crea zone de management care să ghideze dezvoltarea viitoare și să asigure utilizarea eficientă a resurselor.
  • Gestionarea dezastrelor: Imaginile din satelit pot ajuta la identificarea și monitorizarea zonelor predispuse la dezastre, cum ar fi zonele inundabile sau focarele de incendii de vegetație. Se pot crea zone de gestionare pentru a stabili rute de evacuare, a aloca resurse pentru răspunsul în caz de dezastre și a fundamenta politicile de utilizare a terenurilor care să minimizeze riscul unor dezastre viitoare.
  • Managementul resurselor naturale: Imaginile de înaltă rezoluție pot ajuta la monitorizarea și gestionarea resurselor precum apa, mineralele și pădurile. Prin identificarea zonelor cu valoare ridicată sau deficitare a resurselor, se pot crea zone de gestionare pentru a asigura utilizarea durabilă și conservarea acestor resurse.

În concluzie, Planet Imagery, cu o rezoluție zilnică de 3m, reprezintă un instrument valoros pentru crearea de zone de management în diverse domenii, oferind informații actualizate și detaliate care pot ajuta factorii de decizie să optimizeze alocarea resurselor și să asigure practici durabile de utilizare a terenurilor.

Întrebări frecvente

1. Ce poate ajuta la stabilirea utilizării imaginilor?

Utilizarea imaginilor poate ajuta la stabilirea unui sistem agricol mai eficient și mai eficace. Prin utilizarea de tehnologii precum dronele sau imaginile din satelit, imaginile pot oferi informații valoroase despre sănătatea culturilor, condițiile solului și nevoile de irigații.

Ajută la identificarea zonelor de interes, cum ar fi infestările cu dăunători sau deficiențele de nutrienți, permițând fermierilor să ia măsuri specifice. În plus, imaginile ajută la monitorizarea creșterii și dezvoltării culturilor, permițând luarea unor decizii precise și maximizarea randamentelor. 

Analiză bazată pe ecuații în agricultura de precizie

Postat pe de dementievgeopard

Odată cu lansarea modulului de analiză bazat pe ecuații, echipa GeoPard a făcut un pas important înainte în a oferi fermierilor, agronomilor și analiștilor de date spațiale informații concrete pentru fiecare metru pătrat. Modulul include un catalog de peste 50 de formule de precizie GeoPard predefinite care acoperă o gamă largă de analize legate de agricultură.

Formulele de precizie au fost elaborate pe baza universitate agronomică independentă multianuală și cercetare industrială și au fost testate riguros pentru a le asigura acuratețea și utilitatea. Pot fi ușor configurate pentru a fi executat automat pentru orice domeniu, oferind utilizatorilor informații puternice și fiabile care îi pot ajuta să își optimizeze randamentele culturilor și să reducă costurile cu factorii de producție.

Modulul de analiză bazat pe ecuații este o caracteristică esențială a platformei GeoPard, oferind utilizatorilor un instrument puternic pentru a înțelege mai bine operațiunile lor și a lua decizii bazate pe date cu privire la practicile agricole. Cu catalogul de formule în continuă creștere și posibilitatea de a le personaliza pentru diferite scenarii de teren, GeoPard poate satisface nevoile specifice ale oricărei operațiuni agricole.

 

Eliminarea potasiului pe baza datelor de randament

Eliminarea potasiului pe baza datelor de randament

 

Cazuri de utilizare (vezi exemplele de mai jos):

  • Absorbția de azot în cifre absolute folosind date despre randament și proteine
  • Eficiența utilizării azotului (NUE) și calcule de exces cu straturi de date privind randamentul și proteinele
  • Recomandări privind varul bazate pe datele privind pH-ul din probele de sol sau scanere de sol
  • Sub-câmp (zone sau la nivel de pixel) Hărți ROI)
  • Recomandări de fertilizare cu micro și macronutrienți bazate pe eșantionarea solului, potențialul terenului, topografia și datele privind randamentul
  • Modelarea carbonului
  • Detectarea și alertarea modificărilor (calcularea diferenței dintre imaginile Sentinel-2, Landsat8-9 sau Planet)
  • Modelarea umidității solului și a cerealelor
  • Calcularea randamentului uscat din seturi de date privind randamentul umed
  • Calculul diferenței dintre Target Rx și hărțile aplicate

 

Recomandări privind potasiul bazate pe două obiective de randament (zone de productivitate)

Recomandări privind potasiul bazate pe două obiective de randament (zone de productivitate)

 

 

 

 

Îngrășământ: Ghid de recomandări. Potasiu / Porumb.

Îngrășământ: Ghid de recomandări (Universitatea de Stat din Dakota de Sud): Potasiu / Porumb. Recenzie și revizuire: Jason Clark | Profesor asistent și specialist în fertilitatea solului la Departamentul de Extensie SDSU

 

Eficiența utilizării potasiului în kg/ha

Eficiența utilizării potasiului în kg/ha

 

 

 

Eficiența utilizării azotului în procente. Calculul se bazează pe straturile de date privind randamentul, proteinele și umiditatea cerealelor.

Eficiența utilizării azotului în procente. Calculul se bazează pe straturile de date privind randamentul, proteinele și umiditatea cerealelor.

 

 

Azot: Țintă Rx vs. așa cum este aplicat

Azot: Țintă Rx vs. așa cum este aplicat

 

Diferența de clorofilă dintre două imagini din satelit

Diferența de clorofilă dintre două imagini din satelit

 

Un utilizator GeoPard poate ajusta elementele existente și le poate crea pe ale sale formule private bazat pe imagini, sol, randament, topografie sau orice alte straturi de date acceptate de GeoPard. 

Exemple de ecuații GeoPard din șablon

Exemple de ecuații GeoPard din șablon

 

Analiza bazată pe formule ajută fermierii, agronomii și specialiștii în date să își automatizeze fluxurile de lucru și să ia decizii bazate pe date multiple și cercetări științifice pentru a permite implementarea mai ușoară a agriculturii durabile și de precizie.

Ce este analiza bazată pe ecuații în agricultura de precizie? Utilizarea formulelor de precizie

Analiza bazată pe ecuații în agricultura de precizie se referă la utilizarea modelelor matematice, ecuațiilor, formulelor de precizie și algoritmilor pentru a analiza datele agricole și a obține informații care pot ajuta fermierii să ia decizii mai bune cu privire la gestionarea culturilor.

Aceste metode de analiză încorporează diverși factori, cum ar fi condițiile meteorologice, proprietățile solului, creșterea culturilor și cerințele de nutrienți, pentru a optimiza practicile agricole și a îmbunătăți randamentele culturilor, reducând în același timp risipa de resurse și impactul asupra mediului.

Unele dintre componentele cheie ale analizei bazate pe ecuații în agricultura de precizie includ:

  • Modele de creștere a culturilor: Aceste modele descriu relația dintre diverși factori, cum ar fi vremea, proprietățile solului și practicile de gestionare a culturilor, pentru a prezice creșterea și randamentul culturilor. Exemple de astfel de modele includ modelele CERES (Crop Environment Resource Synthesis) și APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator). Aceste modele pot ajuta fermierii să ia decizii informate cu privire la datele de plantare, soiurile de culturi și programarea irigațiilor.
  • Modele de apă din sol: Aceste modele estimează conținutul de apă din profilul solului pe baza unor factori precum precipitațiile, evaporarea și utilizarea apei pentru culturi. Acestea pot ajuta fermierii să optimizeze practicile de irigare, asigurându-se că apa este aplicată eficient și la momentul potrivit pentru a maximiza randamentele culturilor.
  • Modele de gestionare a nutrienților: Aceste modele prevăd necesarul de nutrienți pentru culturi și îi ajută pe fermieri să determine ratele și momentul optim de aplicare a îngrășămintelor. Prin utilizarea acestor modele, fermierii se pot asigura că culturile primesc cantitatea potrivită de nutrienți, reducând în același timp riscul de scurgere a nutrienților și poluare a mediului.
  • Modele de dăunători și boli: Aceste modele prevăd probabilitatea apariției dăunătorilor și bolilor pe baza unor factori precum condițiile meteorologice, etapele de creștere a culturilor și practicile de gestionare. Prin utilizarea acestor modele, fermierii pot lua decizii proactive cu privire la gestionarea dăunătorilor și bolilor, cum ar fi ajustarea datelor de plantare sau aplicarea pesticidelor la momentul potrivit.
  • Modele bazate pe teledetecție: Aceste modele utilizează imagini din satelit și alte date de teledetecție pentru a monitoriza sănătatea culturilor, a detecta factorii de stres și a estima randamentul. Prin integrarea acestor informații cu alte surse de date, fermierii pot lua decizii mai bune cu privire la gestionarea culturilor și pot optimiza utilizarea resurselor.

În concluzie, analiza bazată pe ecuații în agricultura de precizie utilizează modele matematice și algoritmi pentru a analiza interacțiunile complexe dintre diverși factori care afectează creșterea și gestionarea culturilor. Prin valorificarea acestor analize, fermierii pot lua decizii bazate pe date pentru a optimiza practicile agricole, a îmbunătăți randamentele culturilor și a minimiza impactul asupra mediului.

Întrebări frecvente

1. Cum poate agricultura de precizie să contribuie la abordarea problemelor legate de utilizarea resurselor și poluare în agricultură?

Poate ajuta la abordarea problemelor legate de utilizarea resurselor și poluare în agricultură prin aplicarea specifică a resurselor, gestionarea eficientă a acestora, monitorizarea sporită și adoptarea practicilor de conservare. Prin aplicarea de inputuri precum îngrășămintele și pesticidele doar acolo unde este nevoie, fermierii pot reduce deșeurile și pot minimiza poluarea.

Luarea deciziilor bazate pe date permite o gestionare optimă a resurselor, în timp ce monitorizarea în timp real permite intervenții prompte pentru prevenirea incidentelor de poluare. În plus, implementarea practicilor de conservare promovează agricultura durabilă și reduce impactul asupra mediului.

Hărți GeoPard Field Potential vs. date de recoltă

Postat pe de dementievgeopard

Hărțile GeoPard Field Potential arată foarte des exact ca randamentul date.

Le creăm folosind analiză multistrat a informațiilor istorice, topografiei și analizei solului gol.

Procesul unui astfel de Hărțile sintetice ale randamentului sunt automatizate (și brevetat) și durează aproximativ 1 minut pentru ca orice domeniu din lume să îl genereze.

 

Hărți GeoPard Field Potential vs. date de recoltă

Poate fi folosit ca bază pentru:

Ce sunt hărțile de potențial de câmp?

Hărțile potențialului de cultivare, cunoscute și sub denumirea de hărți ale potențialului de randament sau hărți ale potențialului de productivitate, sunt reprezentări vizuale ale variabilității spațiale a randamentului potențial al culturilor sau a productivității dintr-un câmp. Aceste hărți sunt create prin analizarea diferiților factori care influențează creșterea culturilor, cum ar fi proprietățile solului, topografia și datele istorice privind randamentul.

Aceste hărți pot fi utilizate în agricultura de precizie pentru a ghida deciziile de management, cum ar fi aplicarea în doze variabile a îngrășămintelor, irigațiile și alte resurse, precum și pentru a identifica zonele care necesită o atenție specifică sau practici de management.

Câțiva factori cheie care sunt de obicei luați în considerare la crearea hărților potențiale de teren includ:

  1. Proprietățile solului: Caracteristicile solului, cum ar fi textura, structura, conținutul de materie organică și disponibilitatea nutrienților, joacă un rol semnificativ în determinarea potențialului de randament al culturilor. Prin cartografierea proprietăților solului pe un câmp, fermierii pot identifica zonele cu potențial de productivitate ridicat sau scăzut.
  2. TopografieFactori precum altitudinea, panta și orientarea pot influența creșterea culturilor și potențialul de randament. De exemplu, zonele joase pot fi predispuse la inundații sau pot avea un risc mai mare de îngheț, în timp ce pantele abrupte pot fi mai susceptibile la eroziune. Cartografierea acestor caracteristici topografice poate ajuta fermierii să înțeleagă cum afectează potențialul de productivitate și să își ajusteze practicile de gestionare în consecință.
  3. Date istorice privind randamentul: Prin analizarea datelor istorice privind randamentul din anii sau sezoanele anterioare, fermierii pot identifica tendințe și modele de productivitate pe câmpurile lor. Aceste informații pot fi utilizate pentru a crea aceste hărți care evidențiază zonele cu potențial de randament constant ridicat sau scăzut.
  4. Date de teledetecție: Imaginile din satelit, fotografiile aeriene și alte date de teledetecție pot fi utilizate pentru a evalua sănătatea, vigoarea și stadiul de creștere al culturilor. Aceste informații pot fi folosite pentru a crea aceste hărți care reflectă variabilitatea spațială a potențialului de productivitate a culturilor.
  5. Date climatice: Variabilele climatice precum temperatura, precipitațiile și radiația solară pot influența, de asemenea, creșterea culturilor și potențialul de randament. Prin încorporarea datelor climatice în aceste hărți, fermierii pot înțelege mai bine modul în care factorii de mediu afectează potențialul de productivitate pe câmpurile lor.

Acestea sunt instrumente valoroase în agricultura de precizie, deoarece îi ajută pe fermieri să vizualizeze variabilitatea spațială a potențialului de productivitate din câmpurile lor. Prin utilizarea acestor hărți pentru a ghida deciziile de management, fermierii pot optimiza utilizarea resurselor, pot îmbunătăți randamentele generale ale culturilor și pot reduce impactul asupra mediului al operațiunilor lor agricole.

Diferența dintre hărțile de potențial de câmp și datele de randament

Hărțile potențialului de câmp și datele privind randamentul sunt utilizate în agricultura de precizie pentru a ajuta fermierii să înțeleagă variabilitatea spațială din câmpurile lor și să ia decizii de management mai bine informate. Cu toate acestea, există câteva diferențe cheie între cele două:

Surse de date:

Aceste hărți sunt create prin integrarea datelor din diverse surse, cum ar fi proprietățile solului, topografia, datele istorice privind randamentul, datele de teledetecție și datele climatice. Cu toate acestea, aceste date sunt colectate folosind monitoare de randament instalate pe echipamentele de recoltare, care înregistrează randamentul culturilor pe măsură ce acestea sunt recoltate.

Aspect temporal:

Aceste hărți reprezintă o estimare a productivității potențiale a unui câmp, care este în general statică sau se modifică lent în timp, cu excepția unor modificări semnificative ale proprietăților solului sau a altor factori de influență. Cu toate acestea, datele privind randamentul sunt specifice unui anumit sezon de creștere sau mai multor sezoane și pot varia semnificativ de la an la an, în funcție de factori precum condițiile meteorologice, presiunea dăunătorilor și practicile de gestionare.

În concluzie, hărțile potențialului de teren și datele privind randamentul sunt instrumente complementare în agricultura de precizie. Aceste hărți oferă o estimare a productivității potențiale a unui teren, ajutând fermierii să identifice zonele care pot necesita practici de management diferite. Datele privind randamentul, pe de altă parte, documentează producția reală a culturilor și pot fi utilizate pentru a evalua eficacitatea practicilor de management și pentru a informa luarea deciziilor viitoare.

Indici de vegetație și conținut de clorofilă

Postat pe de dementievgeopard

GeoPard extinde familia de indici de vegetație legați de clorofilă cu

  • Indicele conținutului de clorofilă al coronamentului (CCCI)
  • Indicele modificat al raportului de absorbție a clorofilei (MCARI)
  • Indicele de absorbție a clorofilei transformate în reflectanță (TCARI)
  • raportul MCARI/OSAVI
  • raportul TCARI/OSAVI

Acestea ajută la înțelegerea stadiului actual de dezvoltare a culturilor, inclusiv

  • identificarea zonelor cu nevoie de nutrienți,
  • estimarea eliminării azotului,
  • evaluarea randamentului potențial,

Iar informațiile sunt utilizate pentru crearea unor hărți precise de aplicare a azotului cu rată variabilă.

Citeşte mai multCare indice este cel mai bine de utilizat în Ag de precizie

Citeşte mai mult: Indicii de vegetație GeoPard

Indici de vegetație și conținut de clorofilăIndicele conținutului de clorofilă al coronamentului (CCCI) vs. indicele raportului de absorbție a clorofilei modificat (MCARI) vs. indicele de reflectanță a absorbției clorofilei transformate (TCARI) vs. raportul MCARI/OSAVI

Ce sunt indicii de vegetație?

Indicii de vegetație sunt valori numerice derivate din date spectrale de teledetecție, cum ar fi imagini din satelit sau aeriene, pentru a cuantifica densitatea, sănătatea și distribuția vieții vegetale pe suprafața Pământului.

Acestea sunt utilizate în mod obișnuit în teledetecție, agricultură, monitorizarea mediului și aplicații de gestionare a terenurilor pentru a evalua și monitoriza creșterea, productivitatea și sănătatea vegetației.

Acești indici sunt calculați folosind valorile de reflectanță ale diferitelor lungimi de undă ale luminii, în special în benzile roșu, infraroșu apropiat (NIR) și uneori în alte benzi.

Proprietățile de reflectanță ale vegetației variază în funcție de diferite lungimi de undă ale luminii, permițând diferențierea între vegetație și alte tipuri de acoperire a terenului.

Vegetația are de obicei o absorbție puternică în regiunea roșie și o reflectanță ridicată în regiunea NIR datorită caracteristicilor clorofilei și structurii celulare.

Printre indicii de vegetație utilizați pe scară largă se numără:

  • Indicele de vegetație cu diferență normalizată (NDVI)Este cel mai popular și utilizat indice de vegetație, calculat ca (NIR – Roșu) / (NIR + Roșu). Valorile NDVI variază de la -1 la 1, valorile mai mari indicând o vegetație mai sănătoasă și mai densă.
  • Indicele de vegetație îmbunătățit (EVI)Acest indice îmbunătățește NDVI prin reducerea zgomotului atmosferic și a celui din sol, precum și prin corectarea semnalelor de fundal ale coronamentului. Folosește benzi suplimentare, cum ar fi albastrul, și încorporează coeficienți pentru a minimiza aceste efecte.
  • Indicele de vegetație ajustat în funcție de sol (SAVI): SAVI este conceput pentru a minimiza influența luminozității solului asupra indicelui de vegetație. Introduce un factor de corecție a luminozității solului, permițând evaluări mai precise ale vegetației în zonele cu acoperire vegetală rară sau scăzută.
  • Indicele de vegetație verde-roșu (GRVI)GRVI este un alt indice simplu care utilizează benzile verde și roșie pentru a evalua sănătatea vegetației. Se calculează ca (Verde – Roșu) / (Verde + Roșu).

Acești indici, printre alții, sunt utilizați de cercetători, administratori de terenuri și factori de decizie politică pentru a lua decizii informate privind utilizarea terenurilor, agricultura, silvicultura, gestionarea resurselor naturale și monitorizarea mediului.

Indicele de umiditate al diferenței normalizate

Postat pe de dementievgeopard

Numărul de indici de vegetație susținuți de GeoPard este în continuă creștere. Echipa GeoPard introduce Indicele de Umiditate Diferențială Normalizată (NDMI). Indicele determină conținutul de apă al vegetației și indicele de apă diferențială normalizată (NDWI). Este util pentru a găsi zonele cu vegetație existentă stresul hidric la plante.

Valorile NDMI mai mici marchează locurile în care plantele sunt stresate din cauza umidității insuficiente.
Pe de altă parte, valorile mai mici ale indicelui de apă al diferenței normalizate după vârful de vegetație evidențiază petele care devin gata de recoltare primul.

Diferența dintre conținutul relativ de apă al vegetației și două imagini din satelit (în acest caz, constelația Sentinel-2)

Diferența dintre conținutul relativ de apă al vegetației și două imagini din satelit (în acest caz, constelația Sentinel-2)

În următoarele capturi de ecran, puteți găsi zonele NDMI generate pe baza imaginilor din satelit din 19 iunie (vârf de vegetație) și 6 iulie, precum și harta ecuației care reprezintă diferența NDMI.

Indicele de umiditate diferențială normalizată calculat pe baza imaginii Planet / Sentinel-2 / LandsatNDMI calculat pe baza imaginii Planet / Sentinel-2 / Landsat

Ce este indicele de umiditate?

Este o măsură sau un calcul utilizat pentru a evalua conținutul sau disponibilitatea umidității într-o anumită zonă sau regiune. De obicei, este derivat din diverși factori de mediu, cum ar fi precipitațiile, evapotranspirația, proprietățile solului și acoperirea vegetală.

Oferă o indicație relativă a umidității sau uscăciunii unei zone, ajutând la identificarea potențialelor condiții de stres hidric sau secetă.

Este un instrument valoros pentru monitorizarea și gestionarea resurselor de apă, planificarea agricolă și înțelegerea condițiilor ecologice ale unei anumite regiuni.

Ce este indicele de umiditate diferențială normalizată?

Indicele de umiditate diferențială normalizată (NDMI) este un indice de vegetație derivat din date de teledetecție pentru a evalua și monitoriza conținutul de umiditate al vegetației. La fel ca alți indici de vegetație, acesta este calculat folosind valori de reflectanță spectrală din imagini satelitare sau aeriene.

Este util în special în monitorizarea stresului hidric al plantelor, evaluarea condițiilor de secetă, estimarea riscului de incendiu și studierea impactului schimbărilor climatice asupra vegetației.

Se calculează utilizând benzile de infraroșu apropiat (NIR) și infraroșu cu unde scurte (SWIR), care sunt sensibile la conținutul de umiditate din vegetație. Formula pentru NDMI este:

NDMI = (IRN – IRN) / (IRN + IRN)

Valorile NDWI variază de obicei de la -1 la 1, valorile mai mari indicând un conținut mai mare de umiditate a vegetației, iar valorile mai mici indicând un conținut mai mic de umiditate sau stres hidric în vegetație. Valorile NDMI negative pot fi asociate cu zone fără vegetație sau zone cu un conținut foarte scăzut de umiditate.

Ce este NDWI?

NDWI, sau Indicele de Apă cu Diferență Normalizată, este un indice de teledetecție utilizat pentru a cuantifica și evalua conținutul de apă sau caracteristicile legate de apă din vegetație sau peisaje.

Se calculează prin analizarea reflectanței benzilor de lumină în infraroșu apropiat și verde din imaginile satelitare sau aeriene. Este utilă în special pentru identificarea corpurilor de apă, monitorizarea schimbărilor în disponibilitatea apei și evaluarea stării de sănătate a vegetației.

Prin compararea absorbției și reflexiei diferitelor lungimi de undă, oferă informații valoroase pentru aplicații precum monitorizarea secetei, analiza hidrologică și gestionarea ecosistemului.

Vizualizarea NDMI pentru a determina indicele de apă cu diferență normalizată

Vizualizarea NDMI implică procesarea imaginilor din satelit sau aeriene, calcularea valorilor NDMI și apoi afișarea rezultatelor sub formă de hartă sau imagine codificată prin culori. Iată pașii generali pentru vizualizarea NDMI:

  • Obțineți imagini din satelit sau aeriene: Obțineți imagini multispectrale de la un satelit sau o platformă aeriană, cum ar fi Landsat, Sentinel sau MODIS. Asigurați-vă că imaginile includ benzile necesare: infraroșu apropiat (NIR) și infraroșu cu unde scurte (SWIR).
  • Pre-procesați imaginile: În funcție de sursa de date, este posibil să fie nevoie să preprocesați imaginile pentru a corecta distorsiunile atmosferice, geometrice și radiometrice. Convertiți numerele digitale (DN) din imagine în valori de reflectanță spectrală.
  • Calculați NDMI: Pentru fiecare pixel din imagine, utilizați valorile de reflectanță NIR și SWIR pentru a calcula NDMI folosind formula: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Maparea culorilor: Atribuiți o paletă de culori valorilor NDMI. De obicei, se utilizează o scală continuă de culori, variind de la o culoare (de exemplu, roșu) pentru valori NDMI scăzute (care indică un conținut scăzut de umiditate) la o altă culoare (de exemplu, verde) pentru valori NDMI ridicate (care indică un conținut ridicat de umiditate). Puteți utiliza software precum QGIS, ArcGIS sau biblioteci de programare precum Rasterio și Matplotlib din Python pentru a crea o hartă a culorilor.
  • Vizualizați harta NDMI: Afișați harta sau imaginea NDMI utilizând software GIS, o bibliotecă de programare sau o platformă online. Acest lucru vă va permite să analizați distribuția spațială a conținutului de umiditate al vegetației și să identificați zonele cu stres hidric sau umiditate ridicată.
  • Interpretare și analiză: Utilizați vizualizarea NDWI pentru a evalua starea de sănătate a vegetației, a monitoriza condițiile de secetă sau a evalua riscul de incendiu. De asemenea, puteți compara hărți ale indicelui de apă cu diferență normalizată din diferite perioade de timp pentru a analiza modificările conținutului de umiditate al vegetației în timp.

Rețineți că diferite instrumente software sau biblioteci de programare pot avea fluxuri de lucru ușor diferite, dar procesul general va fi similar. În plus, puteți suprapune alte straturi de date, cum ar fi utilizarea terenului, altitudinea sau limitele administrative, pentru a vă îmbunătăți analiza și a înțelege mai bine relațiile dintre conținutul de umiditate al vegetației și alți factori. 

Topografie bazată pe datele utilajelor

Postat pe de dementievgeopard

O mare parte din datele colectate de pe câmpuri nu sunt utilizate de fermieri și agronomi. De exemplu, aproape orice utilaj modern are un receptor GPS capabil să colecteze date despre altitudine, însă adesea precizia este îmbunătățită cu... Cinematică în timp real (RTK). 

Hartă topografică bazată pe datele utilajelor
Topografie din datele privind utilajele și vegetația

Majoritatea acestor date nu sunt utilizate în mod activ, deoarece extragerea, curățarea și procesarea acestor informații pentru a le obține o valoare reală necesită destul de mult timp. Una dintre ideile principale ale GeoPard este de a reduce complexitatea utilizării datelor în agricultura de precizie. 

GeoPard este capabil să extragă automat date de altitudine de înaltă precizie din:

  • Seturi de date privind randamentul
  • Seturi de date EC/alți senzori

GeoPard a utilizat cele mai bune produse disponibile set de date topografice pentru fiecare câmp, dar, din păcate, datele lidar de înaltă precizie nu sunt disponibile pentru fiecare locație din lume. Prin urmare, un model digital de elevație bazat pe date despre utilaje va fi o opțiune perfectă și va îmbunătăți semnificativ cunoștințele despre câmp. 

De acum înainte, ca în orice strat de date din GeoPard, puteți crea zone din datele privind elevația utilajelor cu Zones Creator, puteți utiliza aceste date în Modulul Zone Ops (găsirea suprapunerilor între diferite seturi de date) și utilizarea acesteia în analiză multistrat.

Rețineți că este posibil și să comparaţie modele topografice bazate pe mașini VS bazate pe teledetecție/RTK.

Ce sunt echipamentele topografice?

Echipamentul topografic se referă la uneltele și instrumentele specializate utilizate în domeniul topografiei, care este studiul și cartografierea caracteristicilor suprafeței Pământului.

Ce sunt echipamentele topografice

Aceste instrumente sunt concepute pentru a măsura și înregistra diverse aspecte ale topografiei terenului, inclusiv altitudinea, panta și contururile. Iată câteva echipamente topografice utilizate în mod obișnuit:

  • Stație totală: O stație totală este un instrument electronic de măsurare topografică care combină funcțiile unui teodolit (folosit pentru măsurarea unghiurilor orizontale și verticale) și ale unui telemetru electronic (EDM) pentru măsurarea distanțelor. Este utilizată pentru poziționarea precisă și măsurarea unghiurilor și distanțelor în studiile topografice.
  • Receptor GPS (Sistem de Poziționare Globală): Receptoarele GPS utilizează semnale de la sateliți pentru a determina poziții precise pe suprafața Pământului. În topografie, receptoarele GPS sunt utilizate pentru a stabili puncte de control și a măsura coordonate, care sunt cruciale pentru crearea unor hărți topografice precise.
  • Instrument de nivelare: Instrumentele de nivelare, cum ar fi nivela basculantă sau nivela digitală, sunt folosite pentru a măsura diferențele de înălțime sau elevațiile dintre diferite puncte de pe teren. Acestea ajută la determinarea contururilor și a pantelor terenului.
  • LiDAR (Detecție și măsurare a distanței prin lumină): LiDAR este o tehnologie de teledetecție care utilizează lumina laser pentru a măsura distanțele și a crea hărți tridimensionale detaliate. Este frecvent utilizată în studii aeriene sau terestre pentru a capta date de altitudine de înaltă rezoluție.
  • Echipament fotogrammetric: Fotogrammetria implică obținerea de măsurători din fotografii. Pentru a captura imagini aeriene se utilizează camere specializate, aparate topografice, drone sau vehicule aeriene fără pilot (UAV) echipate cu camere de înaltă rezoluție. Software-ul fotogrammetric este apoi utilizat pentru a procesa aceste imagini și a extrage informații topografice.
  • Dispozitive GPS portabile: Dispozitivele GPS portabile oferă date precise despre poziționare în timp real. Sunt portabile și utilizate pentru navigare, cartografiere și colectare de date pe teren.
  • Cărți de teren și instrumente de măsurare: Jurnalele de teren sunt folosite de topografi pentru a înregistra măsurători, schițe și notițe în timpul ridicărilor topografice. Instrumente de măsurare precum ruletele, stâlpii de măsurare și banda de semnalizare sunt folosite pentru măsurarea distanțelor și marcarea punctelor de interes.

Acestea sunt câteva dintre echipamentele topografice esențiale utilizate pe teren. Este important de reținut că progresele tehnologice pot introduce instrumente noi sau variații ale echipamentelor existente, așadar este recomandat să fiți la curent cu cele mai recente evoluții.

Ce este mașină topografică?

Un aparat topografic, cunoscut și sub denumirea de mașină de topografie sau sistem de cartografiere topografică, este un instrument specializat utilizat în agricultură pentru măsurarea și cartografierea precisă a caracteristicilor fizice ale unui câmp sau teren agricol.

Ce este un aparat topograf în agricultură?

Este conceput pentru a captura date precise despre altitudine și a crea hărți topografice detaliate care reprezintă contururile terenului, pantele și alte caracteristici esențiale.

Aparatul topograf constă de obicei din echipamente avansate de topografie, inclusiv receptoare GPS (Global Positioning System), scanere laser, senzori LiDAR (Light Detection and Ranging) și computere de bord.

Aceste componente lucrează împreună pentru a colecta date precise despre locație și a măsura altitudinea diferitelor puncte de pe terenul agricol.

Mașina este operată de profesioniști agricoli sau tehnicieni instruiți care o implementează pe teren. Pe măsură ce mașina topografică se deplasează prin zonă, folosește semnale GPS pentru a-și determina poziția și tehnologie laser sau LiDAR pentru a măsura înălțimea terenului. Datele colectate sunt apoi procesate și analizate pentru a crea hărți topografice precise.

Hărțile topografice generate oferă informații valoroase fermierilor și administratorilor de terenuri. Acestea permit o mai bună planificare și gestionare a activităților agricole, cum ar fi irigațiile, drenajul și nivelarea terenurilor.

Prin înțelegerea topografiei terenului, fermierii își pot optimiza practicile agricole, pot minimiza eroziunea solului și pot spori productivitatea generală a culturilor.

În concluzie, echipamentele topografice joacă un rol vital în măsurarea și cartografierea precisă a caracteristicilor suprafeței Pământului în domeniul topografiei. Informațiile colectate folosind aceste instrumente sunt cruciale pentru crearea de hărți topografice detaliate, care, la rândul lor, ajută la gestionarea eficientă a terenurilor, la planificarea activităților agricole și la optimizarea practicilor agricole. 

wpChatIcon
wpChatIcon

    Solicită Demo Gratuit GeoPard / Consultanță








    Prin apăsarea butonului accepți termenii noștri Politica de confidențialitate. Avem nevoie de asta pentru a răspunde solicitării dumneavoastră.

      Abonare


      Prin apăsarea butonului accepți termenii noștri Politica de confidențialitate

        Trimiteți-ne informații


        Prin apăsarea butonului accepți termenii noștri Politica de confidențialitate

        Folosim cookie-uri pentru a vă oferi cea mai bună experiență de navigare, a personaliza conținutul site-ului nostru, a analiza traficul și a vă afișa reclame relevante.
        Vezi-ne Politica de confidențialitate pentru mai multe informații.

        Acceptați toate