Arhive Cazuri de Utilizare - GeoPard - Software de cartografiere pentru agricultură de precizie

VitAgro, lider ucrainean în domeniul agriculturii, implementează software-ul de agricultură de precizie GeoPard pentru gestionarea integrată a fermei pe o suprafață de 85 000 de hectare

Postat pe ianuarie 19, 2026ianuarie 19, 2026 de dementievgeopard

COLOGNE, GERMANIA și KYIV, UCRAINA, iulie 2025

VitAgro, unul dintre cei mai importanți producători agricoli din Ucraina 85.000 de hectare (210.000 de acri), a implementat GeoPard software pentru agricultura de precizie ca un sistem complet de suport decizional pentru întregul sezon de vegetație. Platforma sprijină fluxurile de lucru de la pregătirea de dinaintea sezonului, inclusiv planificarea și analiza solului, până la operațiunile din câmp pe întreaga perioadă de vegetație.

VitAgro, una dintre primele 15 companii agricole din Ucraina, a integrat GeoPard în operațiunile sale pentru a îmbunătăți gestionarea solului, a implementa strategii de fertilizare cu rată variabilă (VRA) și a cuantifica impactul financiar al practicilor agricole de precizie prin teste de teren bazate pe date.

“GeoPard a transformat modul în care sunt gestionate terenurile, transformând datele complexe în recomandări practice, acționabile. Platforma ajută la elaborarea unor strategii de eșantionare a solului direcționate, care identifică zonele specifice ale câmpului care necesită atenție, permițând gestionarea specifică a zonei în loc de aplicarea uniformă pe întregul câmp.” Oleh Bilan, tehnolog șef la VitAgro.

Карта потенціалу зон на основі глибоких історичних даних, які демонструють неоднорідність у межах поля

Harta de zonare a potențialului câmpului, bazată pe date istorice de adâncime, care arată variabilitatea în interiorul câmpului

Cu GeoPard în funcțiune, VitAgro poate sistematic:

Creați cu precizie planuri de eșantionare a solului pe baza variabilității pe teren
Generați hărți de aplicare specifice zonei pentru îngrășăminte și produse de protecție a culturilor
Monitorizarea ratelor reale aplicate față de prescripțiile planificate
Calculați indicatori ROI clari pentru inițiativele privind agricultura de precizie
Luați decizii bazate pe date pentru strategiile viitoare de gestionare a randamentului și a inputurilor

“GeoPard continuă să fie un instrument important pentru producătorii agricoli din Ucraina”, a declarat Dmitri Dementiev, CEO al GeoPard. “Agricultura de precizie nu mai este opțională pentru întreprinderile care planifică pentru viitor. Aceasta permite producția de cereale de calitate superioară, cu costuri optimizate și practici mai durabile, consolidând securitatea alimentară.”

Punerea în aplicare a fost sprijinită în colaborare cu Agrismart, o companie de consultanță agricolă care colaborează atât cu VitAgro, cât și cu GeoPard pentru alinierea metodologiei agronomice și implementarea acesteia în cadrul operațiunilor.

Parteneriatul evidențiază modul în care agronomia digitală poate îmbunătăți productivitatea, susținând în același timp responsabilitatea față de mediu. Prin elaborarea recomandărilor VRA pornind de la zonele potențiale ale câmpului, VitAgro aplică inputurile numai acolo unde este necesar și la dozele adecvate, reducând pierderile și impactul asupra mediului.

DE CE SĂ MĂSURAȚI VARIABILITATEA ÎN INTERIORUL CÂMPULUI

Zonele de productivitate create în GeoPard facilitează observarea diferențelor de performanță în cadrul unui singur câmp, adesea determinate de variabilitatea tipului de sol. GeoPard generează automat atât zone de gestionare, cât și puncte de eșantionare pentru un plan agrochimic.

План відбору проб ґрунту, що показує точки відбору проб на основі зон поля

Planul de eșantionare a solului care prezintă punctele de eșantionare în funcție de zonele de teren

Відбор проб ґрунту на основі на основі рекомендацій GeoPard

Eșantionarea solului pe baza recomandărilor GeoPard

PRELEVAREA DE PROBE DE SOL ȘI RECOMANDĂRI BAZATE PE ZONE

VitAgro colectează probe de sol în punctele recomandate și le trimite la laboratoare. Pe baza analizei pe mai multe straturi și a formulelor științifice validate, echipa generează apoi hărți VRA pentru însămânțarea variabilă și aplicarea de îngrășăminte per zonă.

După analizarea fiecărei zone, devin vizibili indicatori agronomici distincți, permițând o utilizare mai precisă și mai rentabilă a inputurilor, care reflectă eterogenitatea reală a câmpului.

Зоны продуктивности от GeoPard - При візуальному огляду ділянок одного поля з різними зонами в основі якого лежать різни Типи грунтів - Після проведення Аналізу в кожній зоні продуктивності отримуємо різні показники.

Zonele de productivitate din GeoPard - La inspectarea vizuală a secțiunilor aceluiași câmp cu zone diferite bazate pe tipuri diferite de sol - După efectuarea analizei în fiecare zonă de productivitate, obținem indicatori diferiți.

“Datorită gamei largi de opțiuni din GeoPard, care răspunde pe deplin nevoilor noastre, activitatea de agrochimie a solului din cadrul companiei noastre a devenit mult mai eficientă, iar rezultatele sunt mai precise”, a declarat Oleksandr Perederiy, agrochimist la VitAgro. “Tehnologia avansează rapid și este important să ținem pasul. Credința rămâne că efortul de a avansa și de a se îmbunătăți, chiar și într-o perioadă dificilă pentru țară, va aduce rezultate bune. Cei care seamănă prin greutăți vor recolta mai târziu cu bucurie”. (Psalmul 126:5-6)

INTEGRARE CU CENTRUL JOHN DEERE OPS

O integrare automată cu John Deere Ops Center permite VitAgro să:

Construiți recomandări VRA inteligente în GeoPard utilizând hărți ale potențialului de teren, analize de laborator ale solului și calcule bazate pe ecuații
Trimiteți prescripțiile către John Deere sub formă de planuri de lucru, inclusiv diferite geometrii ale zonelor pentru însămânțare și aplicarea îngrășămintelor
Trageți datele reale aplicate înapoi în GeoPard pentru analizarea performanțelor sezoniere

După fiecare operațiune pe teren, datele se întorc automat la GeoPard, făcând posibilă evaluarea preciziei execuției și a eficienței fiecărei acțiuni agronomice.

EXECUTAREA PRACTICĂ A RATEI VARIABILE PE TEREN

Execuția pe teren este susținută prin integrarea perfectă a echipamentelor. Operatorii au acces la hărțile de prescripție generate de GeoPard direct în afișajele cabinei, permițând implementarea precisă a planurilor agronomice.

VitAgro își construiește, de asemenea, propriul laborator de prelevare a probelor de sol și intenționează să își extindă serviciile prin furnizarea de instrumente de sprijin pentru decizii și recomandări privind îngrășămintele către alți producători agricoli din Ucraina. Această extindere este un pas important către adoptarea pe scară mai largă a practicilor de agricultură de precizie în țară.

Planificarea ratelor VRA utilizând instrumentul Smart Doses, sistemul alocă automat ratele și arată imediat economiile pe produs.

Вигляд із кабіни машини, де показано карту VRA, що відображається на моніторі. Розкидач: Amazone ZA-TS 4200. Розкидач, яким проводилось диференційоване внесення.

Vedere în cabină a unei hărți VRA pe ecran. Distribuitor: Amazone ZA-TS 4200, utilizat pentru aplicarea ratelor variabile.

IMPACTUL INTEGRĂRII

Conform estimărilor preliminare, modelul de gestionare digitală integrată permite VitAgro să obțină deja rezultate în sezonul 2025:

15-25% reducerea costurilor cu îngrășămintele minerale
5-8% creșterea randamentului la principalele culturi
Reducerea amprentei de carbon a operațiunilor

Datele rezultate vor servi drept bază pentru extinderea practicilor de agricultură de precizie pe toate suprafețele și consolidarea expertizei interne a VitAgro.

DESPRE COMPANII

VitAgro este unul dintre principalii producători agricoli din Ucraina, cultivând 85 000 de hectare (210 000 de acri). VitAgro, unul dintre primii 15 producători din Ucraina, se concentrează pe practici agricole durabile, inovare tehnologică și eficiență operațională. Compania cultivă o gamă largă de culturi, inclusiv cereale și semințe oleaginoase, combinând obiectivele de productivitate cu responsabilitatea față de mediu. În februarie 2025, VitAgro a finalizat și primul export de biometan ucrainean către UE, livrând un lot de 68 000 m³ (720 MWh) în Germania, devenind primul furnizor de biometan din Ucraina pe piața europeană. vitagro.com.ua

GeoPard oferă software avansat pentru agricultura de precizie, conceput pentru a optimiza gestionarea fermei și operațiunile agricole. Platforma integrează date despre sol, imagini din satelit, date despre utilaje și expertiză agronomică pentru a oferi recomandări utile fermierilor și întreprinderilor agricole. geopard.tech

Український аграрний лідер Вітагро впроваджує програмне забезпечення точного земтледро земтледро комплексного управління фермою

Postat pe iulie 22, 2025iulie 23, 2025 de dementievgeopard

Кельн, Німеччина, Київ, Україна – 22 липня 2025 року – Vitagro, одне з провідних сільськогосподарських підприємств України, яке обробляє 85 000 ге0021тар акрів), впровадило програмне забезпечення точного землеробства GeoPard як комплексну систему підтримки прийняття рішень для всіх етапів аграрного сезону – від дотон підзонь включаючи планування та аналіз ґрунтів, до безпосередньо польових робіт протяготом усюготом усючаючи планування та аналіз ґрунтів періоду.

VitAgro входить до топ-15 в Україні, інтегрував технологію GeoPard у свої операції для оптимії праїні ґрунтами, впровадження диференційованого внесення добрив та кількісної оцінки фінансоги фінансогпираного добрив та кількісної точного землеробства через обґрунтовані даними польові viprobuvannya.

“GeoPard трансформував наш підхід до управління полями, надаючи практичні рекомендації на віосно на полями аналізу даних”, – сказав Білан Олег Миколайович, Головний технолог компанії. “Платформа дозволяє нам створювати цільові стратегії відбору проб ґрунту, які визнтначратегії зони поля, що потребують уваги, що дозволяє здійснювати індивідуальну обробку, а номірне застосування на всіх полях”.

Карта потенціалу зон на основі глибоких історичних даних, які демонструють неоднорідність у межах поля

Впровадження дозволило Вітагро систематично:

Розробляти точні плани відбору проб ґрунту на основі варіабельності полів
Генерувати зонально-специфічні карти внесення добрив та засобів захисту рослин
Моніторити фактичні норми внесення у порівнянні з плановими призначеннями
Розраховувати точні показники рентабельності для ініціатив точного землеробства
Приймати обґрунтовані даними рішення для майбутніх стратегій управління врожаями

“GeoPard продовжує бути важливим для виробників сільськогосподарських культур в Україких в Україких Дементьєв, генеральний директор GeoPard. ”Впровадження точного землеробства є необхідністю для будь-якого бізнесу, який дивить дивидністю виробляючи не лише більше, але й якісні зернові з оптимізованими витратами та сталикми сталикми забезпечуючи продовольчу безпеку“.

Партнерство демонструє, як цифрові аграрні рішення можуть підвищити продуктивніструє, осдуктивніструь, осдиноь продуктивніструє екологічній відповідальності. Створюючи карти диференційованого внесення на основі потенційних зон поля, Вітагро засурє Створюючи карти диференційованого внесення на основі потенційних лише там, де це необхідно, та у відповідних нормах, зменшуючи втрати та вплив на на відповідних нормах.

Чому визначаємо неоднорідність?

Зони продуктивності, створені за допомогою GeoPard, дозволяють візуально оцінити відмогою відмогою відмогою поля, що зумовлені різними типами ґрунтів. GeoPard автоматично формує зони та точки для агрохімічного плану.

План відбору проб ґрунту, що показує точки відбору проб на основі зон поля

Відбор проб ґрунту на основі на основі рекомендацій GeoPard

Відбір ґрунтових зразків

Vitagro здійснює відбір ґрунтових зразків у цих точках, передає їх до лаборатових зразків у цих точках, передає їх до лабораторій, a багатошарового аналізу та валідованих наукових формул ‒ формує VRA-карти для диференцорових формул насіння й внесення добрив у кожній зоні. Після детального аналізу кожної зони виявляються специфічні показники, що дозники, що дозчьшоля економніше застосовувати ресурси, враховуючи неоднорідність полів.

Зоны продуктивности от GeoPard – При візуальному огляду ділянок одного поля з різними зонами в іосному огляду лежать різни Типи грунтів – Після проведення Аналізу в кожній зоні продуктивності отровності отроимруь показники.

“Завдяки широкій опційності програми Geopard, що цілком задовольняє наші потреби, ми мастємо вольняє працювати у сфері агрохімічного дослідження ґрунту нашої компанії набагато ефетшости гнатчного нашої компанії кращих та більш точних результатів Це обумовлено нашим бажанням. йти в ногу з часом,який швидко йде,і технології лише пришвидшують цей незворотний пришвидшують цей незворотний протний пришвидшують. Віримо, що наші зусилля та зусилля тих, хто не залишився байдужим в такий не леїнкий длїнкий тих жити мирно, рухатися вперед, розвиватися та вдосконалюватися у сфері дослідження ґрунту при переведенні холдингу на повну диференціацію, принесуть добрі плодингу. “Ті, що сіють зі сльозами, пожнуть з радістю. веселий, несучи снопи свої.” (Псалом 126:5-6)” – Олександр Передерій, Агрохімік VitAgro

Інтеграція з John Deere Ops Center

Автоматизована інтеграція з John Deere Ops Center дає змогу Vitagro створювати в GeoPard розумні VRA-рекомендації срекомендації потенціалу поля, агрохімічного аналізу та розрахункових рівнянь), надсилати їмічного аналізу та розрахункових рівнянь), надсилати їмх до John Deere зник геометріями зон для посіву та внесення добрив, а також підтягувати фактичні карти для сезонної аналітики продуктивності. Після завершення кожної операції дані автоматично повертаються до GeoPard, що дозвотціє дозвотціє виконання та ефективність кожної агротехнічної дії.

Практична реалізація VRA в полі

Практична реалізація в полі забезпечується через безперебійну інтеграцію забезпечується через безперебійну інтеграцію з фсерез фсерез обладнанням. Оператори отримують доступ до призначених GeoPard карт безпосередньо в кабінах своїшох своїх на, машох вя точно виконувати агрономічні плани.

Примітно, що Вітагро наразі будує власну лабораторію для відбору проб ґрунту та плабораторію послуги, надаючи інструменти підтримки прийняття рішень та рекомендації щодо добрив іншень сільськогосподарським виробникам по всій Україні. Це розширення є значним кроком до більш широкого впровадження практик точного зерного зерного секторі країни.

Планування диференційованих норм (VRA) через інструмент Smart Дози: система автоматично розподічно розпод відразу показує економію для кожного продукту.

Вигляд із кабіни машини, де показано карту VRA, що відображається на моніторі. Розкидач: Amazone ZA-TS 4200. Розкидач, яким проводилось диференційоване внесення.

Таким чином, за попередніми розрахунками, інтегрована цифрова модель управління дозрахунками, інтегрована цифрова модель управління дозрахунками сезоні-2025 скоротити витрати на мінеральні добрива на 15–25%, підвищити врожайність основних культур на 5-8% та зменшити вуглецевий слід господарства. Отримані дані стануть базою для подальшого масштабування практик точного землерого землероб ствання зміцнення внутрішньої експертизи компанії.

Pentru companii:

Vitagro – одне з провідних сільськогосподарських підприємств України, яке обробляє 85 000 ге00ктарі ве0210кра сільськогосподарських угідь. Як виробник, що входить до топ-15 у країні, Вітагро зосереджується на сталих сільсьсььсх сільсьсьсп практиках, технологічних інноваціях та операційній ефективності. Компанія виробляє різноманітні культури, включаючи зернові, олійні та інші сільросьпкокогіросьськогірось товари, впроваджуючи передові методи ведення сільського господарства для забезпечетння сільського господарства для забезпечетння сільського і екологічної відповідальності. У лютому 2025 року Вітагро також здійснила перший експорт українського біометану до Є3000 720 МВт·год до Німеччини), ставши першим постачальником біометану на європейсьнкий ринок. vitagro.com.ua

GeoPard – постачальник передових програмних рішень для точного землеробства, призначених для причених для точного управління фермерськими господарствами та сільськогосподарськими операціями. Платформа компанії інтегрує дані про ґрунт, супутникові зображення, дані машин та машин та дчонід агро никові щоб надавати практичні рекомендації для фермерів. geopard.tech

5G-Enabled Real-time Learning in Sustainable Farming: Un studiu privind sfecla de zahăr

Postat pe iulie 13, 2024iulie 13, 2024 de dementievgeopard

Suntem încântați să anunțăm finalizarea cu succes a proiectului “Rețelele 5G ca facilitator al învățării în timp real în agricultura durabilă”, susținut parțial prin finanțare din partea Ministerului Afacerilor Economice, Industriei, Acțiunii Climatice și Energiei din landul Renania de Nord-Westfalia.

Această inițiativă reprezintă un pas semnificativ înainte în explorarea potențialului transformator al tehnologiei 5G în agricultură, vizând în special îmbunătățirea aspectelor ecologice, economice și sustenabile ale cultivării sfeclei de zahăr.

A valorificat latența redusă a 5G pentru a integra sisteme avansate de tehnologie informațională în timp real, permițând răspunsuri imediate la datele senzorilor și poziționale în intervale de timp predefinite.

Fotografie de la evenimentul final de prezentare a proiectului la Hochschule Hamm-Lippstadt (HSHL)

Focalizarea proiectului și parteneriatul

În colaborare cu partenerii de la HSHL și cu sprijinul Pfeifer & Langen, proiectul s-a concentrat pe studierea întregului ciclu de viață al cultivării sfeclei de zahăr pe câmpurile aparținând partenerilor. Acesta a urmărit să demonstreze modul în care 5G ar putea servi drept catalizator tehnologic esențial în sectorul agricol din Renania de Nord-Westfalia, demonstrându-și potențialul de factor de inovare și eficiență.

Rolul GeoPard Agriculture

GeoPard Agriculture a jucat un rol crucial în definirea și implementarea aspectelor cheie ale proiectului, inclusiv scenarii pentru detectarea, monitorizarea și predicția producției plantelor. Am dezvoltat un prototip de sistem de inteligență artificială adaptat pentru mediul agricol 5G, am executat modele într-o infrastructură cloud și am creat o aplicație mobilă pentru interacțiunea în timp real cu modele bazate pe cloud.

Integrare tehnologică

Metodele de inteligență artificială (IA) au fost implementate prin intermediul unei infrastructuri cloud robuste, cu capacități de calcul ridicate. Algoritmii de IA au clasificat plantele în timp real în timpul fiecărei încrucișări și au monitorizat creșterea acestora pe parcursul întregului ciclu de viață, eliminând necesitatea vizitelor inutile pe teren, exclusiv în scopuri de colectare a datelor.

Această avansare a permis aplicarea precisă a îngrășămintelor și a produselor de protecție a culturilor, ajustând dinamic ratele de aplicare în timpul traversărilor prin intermediul algoritmilor de învățare automată.

Implementarea vehiculelor fără pilot

În plus, proiectul a utilizat latența redusă a 5G pentru a implementa vehicule fără pilot pentru monitorizarea plantelor și colectarea de date. Aceste vehicule au jucat un rol crucial în colectarea de informații în timp real și optimizarea practicilor agricole.

Rezultatele proiectului: Îmbunătățirea producției de sfeclă de zahăr cu ajutorul tehnologiei 5G

Proiectul a demonstrat modul în care tehnologia 5G ar putea servi drept factor transformator în sectorul agricol din Renania de Nord-Westfalia, analizând întregul ciclu de viață al cultivării sfeclei de zahăr, evidențiind îmbunătățirile substanțiale facilitate de tehnologia 5G. Cu toate acestea, pentru a demonstra eficient rezultatele proiectului, cercetătorii au folosit pachete de lucru care conțin diferite scenarii și infrastructuri.

Definirea scenariului luând în considerare infrastructura existentă de geodatele și ML

Proiectul a demonstrat modul în care procesele tradiționale din cadrul ciclului de viață al producției de sfeclă de zahăr ar putea fi îmbunătățite prin integrarea tehnologiei 5G. Obiectivele cheie au inclus:

Am dezvoltat scenarii gata de implementare pentru recunoașterea, monitorizarea și predicția producției plantelor.
A stabilit cerințele tehnice necesare pentru implementarea cu succes a acestor scenarii.
A identificat și evaluat indicatori ecologici și economici relevanți pentru a evalua valoarea adăugată adusă de rețeaua 5G.

Această fază a subliniat angajamentul proiectului de a integra tehnologia de ultimă generație cu practicile agricole existente. Această arhitectură a valorificat conectivitatea de mare viteză a rețelei 5G pentru a facilita colectarea și procesarea datelor în timp real între dispozitivele edge și cloud. Infrastructura cloud a furnizat resurse esențiale pentru antrenarea și implementarea modelelor de inteligență artificială la scară largă, în timp ce platforma de inteligență artificială a oferit instrumente robuste pentru dezvoltarea și implementarea modelelor. Nivelul de aplicație a prezentat utilizatorilor finali informații concrete derivate din modelele de inteligență artificială, sporind capacitățile de luare a deciziilor.

Învățarea automată și inteligența artificială în contextul 5G

Obiectivul acestei părți a fost adaptarea sistemelor existente de învățare automată și inteligență artificială pentru a se alinia scenariilor descrise mai sus, optimizându-le în consecință. Obiectivele cheie au inclus:

Definiți obiectivele sistemului și dezvoltați arhitectura acestuia
Am colectat date concrete pentru antrenarea și validarea modelelor de IA.
A creat și adnotat o bază de date adecvată, adaptată pentru identificarea și monitorizarea plantelor.
Modele de inteligență artificială integrate perfect în infrastructura rețelei 5G.

În această fază, dispozitivele edge echipate cu cartele SIM de telefoane mobile care utilizează tehnologia 5G au jucat un rol crucial. Indicatorii cheie de performanță (KPI), cum ar fi latența sau latența end-to-end (E2E), au fost monitorizați îndeaproape. Măsurătorile au inclus evaluarea fiabilității și disponibilității pachetelor de date recepționate cu precizie, împreună cu analiza ratelor de date ale utilizatorilor și a ratelor de date maxime.

În plus, s-au făcut presupuneri bazate pe streamingul video cu rezoluție UHD în format MP4, transmis prin Transmission Control Protocol (TCP). Printre soluțiile potențiale explorate s-au numărat optimizarea cu imagini individuale în loc de fluxuri video continue, efectuarea optimizărilor de bază direct pe dispozitivele de la marginea dispozitivului și implementarea tehnicilor de cuantizare a modelului pentru a spori eficiența.

Infrastructură cloud și servicii AWS

Proiectul s-a bazat în mare măsură pe infrastructura cloud care valorifică servicii AWS precum Lambda, SageMaker, S3, CloudWatch și RDS, care au jucat un rol esențial în furnizarea resurselor necesare pentru antrenarea și implementarea modelelor de inteligență artificială.

AWS Lambda a fost utilizat pentru gestionarea eficientă a instanțelor și servirea aplicațiilor, în timp ce AWS SageMaker a facilitat construirea unor conducte robuste de învățare automată. Soluțiile de stocare precum S3, CloudWatch și RDS au fost esențiale pentru stocarea seturilor de date și a jurnalelor cruciale pentru funcționarea modelelor de învățare automată și a rețelelor neuronale.

Prin urmare, această infrastructură a suportat capacitățile de procesare a datelor în timp real oferite de rețeaua 5G.

Latența rețelei 5G

Rețelele 5G au fost proiectate pentru a obține o latență extrem de scăzută, de obicei între 1 și 10 milisecunde. Această latență reflectă timpul necesar pentru ca datele să circule între dispozitivele mobile și serverele AWS prin intermediul rețelei 5G. Capacitățile de procesare specifice dispozitivului, cum ar fi viteza de captare și procesare a fotografiilor pe smartphone-uri cu procesoare de înaltă performanță, au influențat, de asemenea, latența.

Vitezele de încărcare a datelor în rețeaua 5G și dimensiunea fotografiei au influențat timpii de transfer a datelor către AWS. AWS a contribuit în continuare la latență prin timpii de procesare pentru sarcini precum detectarea și segmentarea bazate pe rețele neuronale, care au variat în funcție de complexitatea algoritmului și de eficiența serviciilor AWS. După procesare, rezultatele au fost descărcate înapoi pe dispozitivele mobile, influențate de viteza de descărcare a 5G și de dimensiunea datelor rezultate.

Recunoașterea plantelor folosind inteligența artificială

În domeniul recunoașterii plantelor, procesele bazate pe inteligență artificială au implicat crearea unei baze de date cuprinzătoare de imagini ale plantelor pentru antrenarea algoritmilor bazați pe rețele neuronale. Acești algoritmi au fost antrenați să distingă speciile de sfeclă de zahăr de alte plante prin recunoașterea caracteristicilor specifice acelui tip de plantă, cum ar fi forma frunzelor, culorile florilor etc.

Dezvoltarea fenologică a plantelor de sfeclă de zahăr. Sursa: https://www.mdpi.com/2073-4395/11/7/1277

Aici, prin recunoașterea plantelor înțelegem sarcina de detectare a buruienilor și segmentare a plantelor de sfeclă de zahăr.

Detectarea buruienilor

Pentru detectarea buruienilor, proiectul a utilizat MobileNet-v3, care a fost antrenat cu augmentări extinse de date și eșantionare ponderată. Acest model a atins o precizie impresionantă de 0,984 și o ASC de 0,998.

Segmentarea sfeclei de zahăr

Pentru sarcinile de segmentare, s-au folosit modele precum YOLACT, ResNeSt, SOLO și U-net pentru a delimita cu precizie mostrele individuale de sfeclă de zahăr în cadrul imaginilor. Apoi, a fost ales cel mai eficient model pe baza diferitelor criterii: viteză, timp de inferență etc. Datele pentru segmentare au provenit din imagini RGB capturate cu drone, care au fost redimensionate și adnotate în scopuri de antrenament și validare.

Sarcinile de segmentare au implicat crearea de măști care delimitau cu precizie limitele plantelor. Această metodă a redus eforturile umane de adnotare, optimizând în același timp eficiența. Prin prioritizarea etichetării probelor dificile, performanța modelului a fost îmbunătățită semnificativ. Strategiile iterative de reantrenare și eșantionare incertă s-au dovedit eficiente, atingând rate de precizie a segmentării care depășesc 98% în diferite stadii de creștere.

Evaluarea modelului

Modelul a fost antrenat cu augmentări riguroase ale datelor. Modelul a fost evaluat folosind diferite metrici, inclusiv Intersection over Union (IoU). Analiza inferenței pentru modelul construit, efectuată pe un subset din setul de date ‘plant reseats v2’, a demonstrat o precizie de 81%. Timpul de inferență a fost de aproximativ 320 de milisecunde pentru a fi calculat după o perioadă de inițializare de 7 secunde, necesară o singură dată pe sesiune.

În monitorizarea plantelor bazată pe inteligență artificială (IA), camerele și senzorii au captat date vitale despre plante, analizate prin învățare automată și algoritmi de inteligență artificială. Această analiză a jucat un rol crucial în evaluarea sănătății plantelor, identificarea stresului, a bolilor sau a altor factori care afectează creșterea.

Aplicațiile s-au extins de la optimizarea productivității agricole la monitorizarea ecosistemelor naturale precum pădurile, sprijinirea eforturilor de conservare și îmbunătățirea înțelegerii impactului asupra mediului.

Detectarea obiectelor în monitorizarea instalațiilor

Următoarea fază după segmentarea plantelor de sfeclă de zahăr este detectarea obiectelor, menită să înțeleagă specificul fiecărei plante în ceea ce privește sănătatea, creșterea și alți factori. Pentru detectarea obiectelor în monitorizarea plantelor, au fost utilizate modele avansate precum YOLOv4, MobileNetV2 și VGG-19 cu mecanisme de atenție. Aceste modele au analizat imagini segmentate ale sfeclei de zahăr pentru a detecta zone specifice de stres și boli, permițând intervenții precise și țintite.

Proiectul a atins etape semnificative în detectarea bolilor, antrenând modelele ResNet-18 și ResNet-34 pre-antrenate pe ImageNet. Aceste modele au demonstrat o precizie impresionantă de 0,88 în identificarea bolilor care afectează plantele de sfeclă de zahăr, cu o Arie de Sub Curba ROC (AUC) de 0,898. Modelele au demonstrat o încredere ridicată în predicție, distingând cu precizie între plantele bolnave și cele sănătoase.

Exemplu de intrare-ieșire a detectării obiectelor

Proiectul a utilizat o abordare sistematică pentru detectarea bolilor, segmentând imaginile în zone standardizate. Aceste zone au fost adnotate meticulos folosind instrumente interactive pentru a identifica zonele afectate de boli. Detectarea obiectelor a îmbunătățit și mai mult precizia prin conturarea unor căsuțe de delimitare în jurul plantelor, facilitând monitorizarea precisă a sănătății plantelor.

Predicția producției vegetale

În domeniul predicției producției vegetale, modelele de inteligență artificială au utilizat date de mediu, cum ar fi condițiile meteorologice și parametrii solului, pentru a prognoza randamentele culturilor. Au fost utilizate modele de regresie precum Pădurea de Izolare, Regresia Liniară și Regresia Ridge.

Aceste modele au integrat caracteristici numerice extrase din regiunile delimitatoare împreună cu date despre sol pentru a optimiza aplicarea îngrășămintelor.

Considerații privind implementarea modelului

Strategiile de implementare pentru modelele dezvoltate au fost evaluate atât pentru dispozitivele edge, cât și pentru platformele cloud. Implementarea modelelor pe dispozitive edge a oferit avantaje precum costuri reduse și latență mai mică.

Totuși, această abordare ar putea compromite precizia potențială din cauza constrângerilor hardware. Pe de altă parte, implementarea în cloud a oferit timpi de inferență mai rapizi folosind GPU-uri de înaltă performanță, dar ar putea genera costuri suplimentare și se baza pe conectivitatea la internet, ceea ce ar putea introduce latență în comunicare.

Analiză comparativă cu rețeaua 5G

O analiză comparativă a demonstrat că utilizarea unei rețele 5G a îmbunătățit semnificativ segmentarea sfeclei de zahăr în comparație cu configurațiile tradiționale 4G/WiFi. Această îmbunătățire a fost evidențiată de reducerea timpilor medii de configurare și de conectare la rețea, evidențiind câștigurile de eficiență obținute prin tehnologia 5G.

Procesul de pregătire a datelor

Procesul de pregătire a datelor a implicat colectarea seturilor de date ale plantelor sănătoase și bolnave, detectarea buruienilor, identificarea etapelor de creștere și extragerea imaginilor din videoclipuri brute 4K. Tehnici precum egalizarea histogramei, filtrarea imaginilor și transformarea spațiului de culoare HSV au fost utilizate pentru a pregăti datele pentru analiză.

Au fost colectate probe de frunze sănătoase de sfeclă de zahăr și probe bolnave, cum ar fi frunzele de porumb cu pătare cenușie a frunzelor. Extragerea caracteristicilor bolii a implicat separarea frunzei de fundal, redimensionarea, transformarea și îmbinarea imaginilor pentru a crea probe realiste pentru analiză.

Bucla de învățare activă

O buclă de învățare activă a fost inițiată cu date neetichetate, utilizate pentru antrenarea modelelor de detecție. Aceste modele au generat interogări de adnotare care au fost abordate de adnotatori umani, rafinând continuu acuratețea modelului prin cicluri iterative de antrenament și adnotare.

Adnotarea datelor prin intermediul modelului de fundație multimodal

Abordând provocarea reprezentată de datele etichetate limitate, proiectul a valorificat modele de fundație robuste pentru a genera adnotări bazate pe date concrete. În special, CLIP, un model bazat pe transformatoare dezvoltat de OpenAI, antrenat pe un set vast de date de peste 400 de milioane de perechi imagine-text, a jucat un rol esențial.

Utilizând Vision Transformers ca bază, CLIP a obținut o precizie remarcabilă 95% pe seturile de validare, clasificând eficient imaginile în clase distincte, cum ar fi sfecla de zahăr și buruienile, cu o precizie ridicată.

Tehnologia dronelor pentru colectarea datelor

Una dintre tehnologiile critice utilizate în cadrul proiectului a fost utilizarea dronelor echipate cu camere RGB care au captat videoclipuri 4K. Aceste drone au furnizat imagini detaliate (rezoluție 3840×2160) pentru analiză.

Preprocesarea acestor imagini a sporit semnificativ acuratețea modelului, cu îmbunătățiri notabile observate în modele precum VGGNet (+38.52%), ResNet50 (+21.14%), DenseNet121 (+7.53%) și MobileNet (+6.6%).

Tehnici precum egalizarea histogramei au fost utilizate pentru a îmbunătăți contrastul imaginii, în timp ce transformarea în spațiul de culoare HSV a ajutat la accentuarea zonelor plantelor și la evidențierea caracteristicilor relevante.

Generarea de date sintetice

Pentru a aborda provocarea reprezentată de datele limitate de imagini, au fost generate seturi de date sintetice prin învățare automată și inteligență artificială. Colectarea datelor a fost efectuată folosind drone care zburau la înălțimi cuprinse între 1 m și 4 m și viteze de 2 m/s sau mai mult, utilizând camere RGB.

Alte vehicule, cum ar fi tractoarele, au fost folosite și pentru colectarea datelor. Această generare de date sintetice s-a dovedit deosebit de benefică pentru detectarea bolilor sfeclei de zahăr.

Concluzie

Proiectul “Rețelele 5G ca facilitator al învățării în timp real în agricultura durabilă” a demonstrat cu succes modul în care tehnologia 5G poate îmbunătăți aspectele ecologice, economice și durabile ale cultivării sfeclei de zahăr. Prin colaborarea cu HSHL și Pfeifer & Langen, proiectul a integrat colectarea de date în timp real și analiza bazată pe inteligență artificială, îmbunătățind eficiența și reducând vizitele inutile pe teren.

O rețea dedicată de campus 5G a permis aplicări precise de îngrășăminte și produse de protecție a culturilor. Geopard Agriculture a jucat un rol crucial în dezvoltarea scenariilor de detectare și monitorizare a plantelor și în crearea unui prototip de sistem de învățare automată pentru mediul agricol 5G. Succesul proiectului a subliniat importanța tehnologiilor avansate în agricultura durabilă, evidențiind potențialul 5G de a stimula inovația și eficiența.

Vizualizarea Impacturilor Economice ale Agriculturii Durabile Folosind GeoPard în Agricultura de Precizie

Postat pe iunie 6, 2024iunie 17, 2024 de dementievgeopard

Cercetători de la Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL) și GeoPard Agriculture au colaborat pentru a analiza economiile sistemelor de culturi intercalate în benzi, pentru o agricultură sustenabilă. Ei și-au prezentat constatările la evenimentul Universității din Hohenheim, dedicat “Promovării biodiversității prin agricultura digitală”, concentrându-se pe practicile agricole ecologice și impactul lor financiar.

Proiectul lor, “Future Crop Farming”, a avut ca scop explorarea unor noi moduri de agricultură, cu un accent deosebit pe culturile intercalate în benzi. Această tehnică implică cultivarea unor culturi diferite una lângă alta, în benzi, pe același teren, ceea ce ar putea reduce necesitatea substanțelor chimice și ar crește biodiversitatea. Cercetătorii și-au dorit să găsească modalități de a face agricultura mai ecologică, rămânând în același timp profitabilă pentru fermieri.

Condusă de Olivia Spykman și Markus Gandorfer de la LfL, alături de Victoria Sorokina de la GeoPard, această colaborare a început în timpul programului EIT Food Accelerator. Folosindu-și cunoștințele în agricultură, instrumente digitale și analiza datelor, ei și-au propus să studieze latura economică a practicilor agricole sustenabile.

În timp ce abordând reducerea inputurilor sintetice și creșterea biodiversității, ei au constatat că potențialul ecologic al interculturilor în benzi este bine cercetat. Cu toate acestea, mecanizarea și economia muncii, în special cu echipamente autonome, necesită o evaluare suplimentară.

Au descoperit că fermierii erau nesiguri cu privire la practicitatea sa, în special odată cu noile tehnologii. Pentru a aborda acest aspect, au discutat cu fermierii la un laborator de câmp pentru culturi intercalate pentru a înțelege preocupările acestora și pentru a comunica mai bine.

În plus, schimbările în peisaj îi pot face pe fermieri reticenți, așa că este importantă furnizarea de informații clare în prealabil. Prin urmare, instrumentele digitale, cum ar fi vizualizările, pot facilita comunicarea între fermieri și comunitățile lor, generând acceptare și apreciere pentru transformările benefice din peisaj din punct de vedere ecologic.

De exemplu, în Noua Zeelandă, fermierii au folosit ochelari de realitate virtuală (VR) pentru a vizualiza zone potrivite pentru împădurire, ajutând la planificarea la scară de fermă prin ilustrarea impactului asupra profitabilității fermei, a esteticii peisajului și a comunităților rurale. Astfel de vizualizări pot spori înțelegerea și interesul fermierilor față de schimbările peisajului, deși implementarea cu succes depinde și de încrederea fermierilor în sine.

Similar, în această cercetare, programul bazat pe cloud GeoPard a fost utilizat pentru a analiza un sistem de producție cu culturi intercalate pe benzi din multiple perspective. Ecuațiile GeoPard au fost parametrizate cu date empirice din proiectul Future Crop Farming. Rezultatele inițiale includ vizualizări ale intrărilor de erbicide și azot, precum și ale producției obținute, cu calcule mai complexe planificate.

În plus, sistemul a integrat diverse surse de date, inclusiv:

Seturi de date privind randamentul și inputurile aplicate
Informații despre prețurile pentru culturi și protecția plantelor (furnizate de utilizator)
Imagini satelitare (Sentinel-2, Landsat, Planet)
Date topografice
Hărți de zone cu date istorice disponibile în GeoPard

Între timp, principalele tehnici utilizate au implicat analiza spațială și gestionarea eficientă a datelor spațiale folosind framework-ul NumPy. Datele au fost obținute din fișiere .xlsx și .shp. Cu toate acestea, fișierul shape a lipsit de detalii specifice despre fâșiile individuale, necesitând integrarea de diverse formate de date.

GeoPard a facilitat organizarea datelor spațial pentru a lega detaliile specifice fiecărei benzi cu locațiile respective pe teren. Prin urmare, setul de date integrat, afișând benzile, a stat la baza analizei descriptive a încercărilor în GeoPard.

Deși cercetarea nu a examinat aplicarea variabilă a inputurilor, cartografierea de înaltă rezoluție a GeoPard (dimensiunea pixelului: 3x3 metri) a permis o vizualizare detaliată la nivel de pixel, adăugând complexitate. Această cartografiere detaliată este valoroasă pentru aplicații viitoare, cum ar fi combinarea mai multor straturi sau integrarea de informații mai variabile spațial, cum ar fi ‘profile de producție’ bazate pe date de producție la scară mică colectate de combinele de parcelă din proiectul de cercetare.

Cercetătorii au descoperit, de asemenea, că, deși GeoPard a îndeplinit în principal funcții descriptive, acesta posedă potențialul pentru vizualizări mai complexe. De exemplu, încorporarea datelor despre randamentul la nivel de sub-bandă și a informațiilor despre prețuri ar putea ajuta la crearea de hărți de profit, care să arate efectele de margine dintre fâșiile de culturi vecine.

Mai mult, integrarea datelor economice referitoare la muncă ar putea dezvălui impactul reducerii economiilor de scară în vederea promovării biodiversității. Astfel de date pot sprijini modelarea scenariilor, permițând explorarea diferitelor rotații ale culturilor, lățimi ale fâșiilor și tipuri de mecanizare, concentrându-se pe rezultate specifice la nivel de câmp pentru a îmbunătăți managementul agricol și luarea deciziilor.

Prin urmare, configurația ar putea funcționa ca un geamăn digital, cu transfer de date în timp real de la mașinile de pe teren și senzori către GeoPard, o capacitate deja realizabilă cu unele tehnologii comerciale și date din satelit. Cu toate acestea, preocupările fermierilor cu privire la compatibilitatea tehnologică subliniază necesitatea de a integra surse suplimentare de date pentru o aplicabilitate mai largă.

GeoPard stimulează agricultura de precizie pentru MHP, cea mai importantă exploatație agricolă din Ucraina

Postat pe decembrie 12, 2023februarie 28, 2024 de dementievgeopard

Introducere

Într-o mișcare istorică pentru agricultura din Ucraina, MHP, un important producător de cereale care supraveghează o impresionantă 350.000 de hectare (aproape 900.000 de acri) a încheiat un parteneriat cu GeoPard. Această colaborare semnifică un progres major în agricultura de precizie, încorporând analizele geospațiale sofisticate ale GeoPard în operațiunile agricole extensive ale MHP.

Angajamentul MHP față de inovația tehnologică în agricultura de precizie

Dedicarea MHP față de inovația tehnologică, în special în domeniul agriculturii de precizie, este profund exemplificată în parteneriatul său cu GeoPard Agriculture. Această colaborare este esențială pentru strategia MHP de integrare a tehnologiilor de ultimă generație pentru practici agricole mai eficiente și mai sustenabile.

Pavlo Nesterenko, Șeful Grupului de Servicii pentru Agricultura de Precizie de la MHP analizează natura transformatoare a parteneriatului lor cu GeoPard Agriculture: “Colaborarea cu GeoPard a schimbat complet regulile jocului. Ne-a schimbat abordarea de la a ne baza pe intuiție la a lua decizii bazate pe date concrete. Prin tehnologia sofisticată a GeoPard, implementăm recomandări agronomice precise, la nivel de teren, adaptate special cerințelor unice ale fiecărei parcele.”

Această schimbare de paradigmă, facilitată de integrarea cu GeoPard Agriculture, a permis MHP să valorifice întregul potențial al analizei datelor și al învățării automate.

“Această trecere către o agricultura centrată pe date este crucială pentru MHP, menținându-ne în avangarda sectorului agricol. Suntem pionieri în noi standarde de eficiență, sustenabilitate și productivitate, bazate pe luarea deciziilor cuantificabile, bazate pe cifre”, conchide Nesterenko.

Adoptarea de către MHP a acestei metodologii avansate, bazate pe date, marchează un progres semnificativ în practicile agricole, subliniind importanța tot mai mare a datelor empirice și a preciziei în agricultura modernă. Această abordare inovatoare poziționează MHP ca lider în domeniu, stabilind noi standarde în ceea ce privește eficiența și succesul agricol.

Rolul integral al GeoPard în strategia agricolă a MHP

Integrarea GeoPard Agriculture cu MHP merge dincolo de furnizarea de instrumente avansate; este vorba despre integrarea preciziei și eficienței bazate pe date geospațiale în practicile agricole ale MHP. Prin colaborarea strânsă cu echipele MHP, GeoPard garantează o gamă largă de calcul agronomic geospațial sofisticat opțiuni pentru sănătatea mintală, aliniindu-se îndeaproape cu cadrul lor operațional. Acest parteneriat se concentrează pe măsurarea agronomiei aplicate, asigurându-se că deciziile MHP sunt bazate pe date și adaptate cu precizie nevoilor lor agricole. Fluxul continuu de date dintre MHP, GeoPard și alte platforme precum John Deere și FieldView creează o ecosistem conectat, optimizând operațiunile agricole ale MHP pentru viitor.

Asigurarea preciziei agronomice și a calității

În domeniul agriculturii de precizie, instrumentul de comparare a hărților RX vs. VRA de la GeoPard Agriculture reprezintă o dovadă a angajamentului lor față de precizia agronomică și asigurarea calității. Acest instrument evidențiază eficacitatea algoritmilor GeoPard în identificarea și abordarea discrepanțelor din diverse operațiuni agronomice, cum ar fi semănatul, fertilizarea sau pulverizarea. Prin identificarea precisă a problemelor atât la nivel de subcâmp, cât și la nivel de mașină, GeoPard se asigură că fiecare operațiune agronomică respectă cele mai înalte standarde de calitate și precizie.

Această comparație a hărților nu se rezumă doar la identificarea diferențelor dintre aplicațiile planificate și cele reale; este o componentă crucială în procesul de asigurare a calității operațiunilor agronomice. Prin furnizarea unei evaluări detaliate și precise a fiecărui aspect al managementului pe teren, tehnologia GeoPard asigură că practicile operaționale îndeplinesc rezultatele scontate, menținând cel mai înalt nivel de eficiență și precizie.

Analiza recoltării

Pentru recoltare, sistemul GeoPard segmentează seturile de date privind recolta în funcție de zi și de mașină, segmentând datele în Masă umedă, Umiditate și Viteză. Acest lucru facilitează o analiză detaliată a performanței fiecărei combine de recoltat, oferind informații valoroase despre eficiența procesului de recoltare.

Set de date Yield îmbinat, colectat de mai multe mașini în zile diferite

Calcule de precizie pentru aplicarea după aplicare și după plantare

În operațiuni precum stropirea, semănatul și fertilizarea, Tehnologia GeoPard segmentează seturile de date după zi, mașină și doză de aplicare. Apoi compară dozele aplicate țintă cu cele reale și grupează rezultatele pentru a determina acuratețea aplicării. Această caracteristică este esențială pentru înțelegerea și îmbunătățirea preciziei acestor sarcini agricole critice.

Un aspect cheie al acestei tehnologii este capacitatea sa de a îmbină automat datele despre utilaje și operațiuni agronomice din diverse activități agronomice, cum ar fi semănatul, fertilizarea sau stropirea. Această integrare automată a datelor este crucială pentru identificarea cu precizie a discrepanțelor dintre aplicările planificate și cele reale, atât la nivel de subcâmp, cât și la nivel de mașină.

Îmbunătățiri operaționale conduse de tehnologia GeoPard

Platforma GeoPard Agriculture este renumită pentru capacitatea sa de a traduce cunoștințele agronomice în calcule precise folosind Harta ecuațiilor motor și un abordare a datelor multistratificate. Această sinergie tehnică a îmbunătățit considerabil calitatea și sustenabilitatea culturilor, în special pentru grâu, porumb și floarea-soarelui.

Oleksii Leontiev, manager de proiect pentru agricultura de precizie la MHP, subliniază natura dinamică a acestei integrări: “Implementarea API-ului GeoPard în sistemele noastre ne-a transformat operațiunile agricole, permițându-ne să luăm decizii bazate pe date în timp real, prin convertirea fiecărei operațiuni agronomice executate în cifre măsurabile, de la nivel de mașină până la nivel de corporație.”

GeoPard – MHP – analiză de teren la 360°: Potențialul terenului, Recoltare, sol și topografie GPS

Directorul tehnic GeoPard despre colaborare

Dzmitry Yablonski, Directorul tehnic al GeoPard Agriculture reflectă asupra amplorii proiectului: “Această colaborare cu MHP este una dintre cele mai semnificative și complexe din punct de vedere tehnic din istoria agriculturii de precizie. Împărtășesc viziunea MHP de a digitaliza fiecare operațiune și de a automatiza procesul decizional în domeniul agronomiei cu o abordare bazată exclusiv pe date. Suntem onorați să contribuim la succesul agroindustriei la scară largă din Ucraina.”

Integrarea Centrului Operațional John Deere

Colaborarea dintre GeoPard Agriculture și MHP este evidențiată de integrarea GeoPard ca motor principal de analiză cu Centrul de Operațiuni John Deere și utilajele MHP. Acest lucru sincronizare bidirecțională permite procesarea eficientă și automatizată a unor seturi de date complete, care acoperă datele privind aplicarea, plantarea și recoltarea. Această integrare joacă un rol vital în modificarea datelor, creșterea caracterului complet al datelor și furnizarea de informații cu valoare adăugată, avansând semnificativ practicile agriculturii de precizie.

Tablou de bord pentru agricultură digitală, Business Intelligence 360° Agro

Harta potențialului terenului oferă o imagine cuprinzătoare a unui teren agricol, prezentând zone cu potențiale variate de cultură. Aceasta reflectă diferențele în ceea ce privește nivelurile de calitate a solului și sănătatea generală a culturilor, subliniind topografia terenului și variabilitatea spațială. Această hartă este esențială în demonstrarea modului în care analizele GeoPard pot gestiona și optimiza în mod eficient diverse condiții agricole.

Prin intermediul tabloului de bord Digital Agro 360° Business Intelligence Farming, MHP are o vizibilitate fără precedent asupra operațiunilor sale. Această platformă robustă permite MHP să urmărească toate datele agregate din activitățile agricole extensive, filtrate pe mașini, culturi sau zile.

Tabloul de bord servește drept centru nervos pentru operațiunile de agricultură de precizie ale MHP, prezentând o imagine unificată a diferitelor fluxuri de date care provin de pe câmpuri. Acesta permite un nivel de supraveghere care simplifică seturile de date complexe în informații utile, oferind MHP capacitatea de a lua rapid decizii strategice. Tabloul de bord pentru recoltare, de exemplu, oferă date aproape în timp real despre randament, conținutul de umiditate și ritmul de funcționare al echipamentelor de recoltare pentru fiecare zonă de productivitate.

Tablou de bord pentru agricultură digitală, Business Intelligence 360° Agro

Calea de urmat: Integrarea datelor complete pentru agricultura de precizie pe ciclu complet

Privind spre viitor, MHP, în colaborare cu GeoPard Agriculture, promovează digitalizarea și managementul bazat pe date în producția agricolă cu agricultură de precizie, punând accent pe inovație și practici sustenabile. Această abordare inovatoare se bazează pe integrarea unor straturi de date complete, care cuprind toate operațiunile agricole, informații despre eșantionarea solului și analize detaliate.

MHP utilizează tehnologia GeoPard pentru a încorpora o gamă largă de date în modelele sale agricole. Aceasta include informații detaliate despre fiecare operațiune agricolă, rezultând analize avansate, cum ar fi hărți ale profitului subcâmpurilor și evaluări ale eficienței inputurilor agricole. Această abordare holistică nu numai că îmbunătățește eficiența operațională, dar asigură și practici agricole sustenabile.

Viktor Marțeniuk, directorul Centrului Științific și de Inovație de la MHP, articulează viziunea companiei: “La MHP, angajamentul nostru față de inovație în agricultură merge mână în mână cu dedicarea noastră față de sustenabilitate. Prin integrarea unor date complete, inclusiv analize ale solului și operațiuni agricole, putem lua decizii mai informate care au un impact pozitiv atât asupra productivității, cât și asupra amprentei noastre de mediu.”

Această strategie integrată, care combină abordarea inovatoare a MHP cu analizele avansate ale GeoPard, este menită să redefiniască agricultura de precizie. Promite o sustenabilitate sporită, maximizând în același timp randamentele economice, consolidând astfel poziția MHP și GeoPard Agriculture ca lideri în arena globală a agriculturii de precizie.

Aplicație universală a motorului GeoPard

Dmitri Dementiev, CEO al GeoPard Agriculture, subliniază aplicabilitatea largă a tehnologiei lor: “Motorul GeoPard este conceput pentru a aduce beneficii tangibile oricărei ferme agricole. Platforma noastră este versatilă și adaptabilă, capabilă să ofere analize avansate și soluții agricole de precizie într-o gamă largă de contexte agricole. Fie că este vorba de o fermă familială mică sau de o agroindustrie mare precum MHP, GeoPard este pregătită să aibă un impact semnificativ, stimulând eficiența, sustenabilitatea și profitabilitatea în sectorul agricol la nivel global.”

Această declarație a lui Dementiev subliniază angajamentul GeoPard de a oferi soluții universale în agricultura de precizie, răspunzând diverselor nevoi și scări agricole din întreaga lume.

Concluzie

Colaborarea dintre GeoPard Agriculture și MHP marchează un progres semnificativ în domeniul agriculturii de precizie. Prin valorificarea analizelor geospațiale avansate, acest parteneriat stabilește un nou standard în eficiența și sustenabilitatea agricolă, deschizând calea pentru un viitor bazat pe date în practicile agricole. Acest parteneriat dintre GeoPard Agriculture și MHP combină tehnologia de ultimă generație cu o vastă expertiză agricolă, stabilind un nou standard în agricultura de precizie și demonstrând potențialul soluțiilor agricole bazate pe tehnologie.

Despre companii

MHPMHP este una dintre cele mai importante companii agroalimentare din Ucraina, administrând o suprafață extinsă de peste 350.000 de hectare. Renumită pentru producția sa de cereale, MHP integrează practici și tehnologii agricole inovatoare, punând accent pe agricultura durabilă și eficientă. Angajamentul lor față de modernizarea agriculturii se aliniază cu obiectivul lor de a spori productivitatea, menținând în același timp responsabilitatea pentru mediu.

GeoPardGeoPard Agriculture se află în avangarda tehnologiei agriculturii de precizie. Specializată în analize geospațiale, GeoPard oferă soluții care transformă datele agricole complexe în informații utile. Tehnologia lor se concentrează pe optimizarea diverselor aspecte ale agriculturii, de la analiza solului la hărți VRA, teledetecție și analiza datelor echipamentelor agricole, contribuind semnificativ la avansarea practicilor agricole inteligente.

Referințe:

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

Postat pe octombrie 18, 2023noiembrie 8, 2023 de dementievgeopard

In der dynamischen Welt der modernen 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) und Stickstoffaufnahme (NU). NUE und NU bieten ein neues Paradigma in landwirtschaftlichen Praktiken und wandeln Herausforderungen in Chancen für nachhaltige und effiziente Landwirtschaft um.

John Deere, ein führender Hersteller von Landmaschinen, spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen. După HarvestLab GrainSensing System, a fost considerată o dată cu Rohprotein, nuancierteres Verständnis der Stickstoffdynamik în Pflanzen ermöglicht. Darüber hinaus unterstützt John Deere die Integration moderner Technologien, um die Landwirtschaft nachhaltiger zu gestalten.

In diesem Bestrebungen stehen John Deere-Händler wie LVA als entscheidende Partner zur Verfügung. LVA, un inovator John Deere-Händler din Deutschland, arbeitet eng mit Landwirten zusammen, um neue Technologien zu integrieren und fortgeschrittene agronomische Strategien umzusetzen.

Ihre Rolle ist wesentlich, um Landwirte dabei zu unterstützen, die Komplexität der modernen Landwirtschaft zu bewältigen und sicherzustellen, dass sie die verfügbaren Technologien optimal nutzen, um ihre Praktiken zu optimieren.

În 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: Es ist ein Engagement für nachhaltige Landwirtschaft angesichts globaler Umweltprobleme.

GeoPard, als führender Anbieter von Präzisionslandwirtschaftssoftware, fungiert als Bindeglied, das diese Säulen – John Deere, LVA und Landwirte, wie die Baumgärtel GbR – verbindet. GeoPard vereinfacht das Datenmanagement und automatisiert analytische Prozesse, indem es Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse verwandelt.

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

Stickstoffmanagement auf dem 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 agronomis zu verfeinerntiken.

Zentral für ihre Strategie ist das Stickstoffmanagement. Das Jahr 2023 brachte einen nassen Frühling und einen trockenen Frühsommer in die Magdeburger Börde, was zu durchschnittlichen Erträgen führte. Um diese Bedingungen zu bewältigen, nutzte die Familie Baumgärtel teilflächenspezifisch die Green Seeker-Technologie, um ihre Stickstoffanwendungen präzise anzupassen.

Zusätzlich setzten sie das HarvestLab GrainSensing System ein, um den Rohproteingehalt im geernteten Getreide zu messen. 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 Maßstab geworden. Es identifiziert Bereiche, in denen Anpassungen in ihrer Stickstoffanwendungsstrategie notwendig sind. În Zonen, în denen die NUE unter 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 & GeoPard Agriculture

Im Jahr 2022 wurde eine strategische Allianz zwischen GeoPard und dem Landmaschinenunternehmen LVA Altenweddingen GmbH, dem innovativen John Deere-Händler in Deutschland, geschmiedet. Diese Zusammenarbeit entstand aus einer gemeinsamen Vision heraus, die umfangreichen Daten von John Deere in handlungsrelevante Felderkenntnisse umzusetzen.

Seitdem hat sich die Partnerschaft weiterentwickelt und konzentriert sich auf innovative Wege, die landwirtschaftlichen Praktiken durch datengesteuerte Entscheidungen zu verbessern. În den folgenden Abschnitten werden wir hervorheben, wie Landwirte ihren Stickstoffeinsatz optim nutzen.

Michael Eckhardt, Leiter des Precision Ag Departments bei LVA, äußerte: “Die Synergie zwischen GeoPard und LVA ist mehr als nur eine Geschäftspartnerschaft; este ist ein Engagement, angewandte agronomische Praktiken durch datengesteuerte Entscheidungen zu revolutionieren. agronomische Einsichten zu ermöglichen.

LVA nutzt mit seinen erweiterten agronomischen Dienstleistungen die Stärke von John Deere-Geräten, wie dem HarvestLab GrainSensor System, um entscheidende Daten zu sammeln. Auf der anderen Seite verarbeitet GeoPards Analyse-Engine diese Daten und liefert handlungsrelevante Erkenntnisse.

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

Datenerfassung und -aufbereitung

Im Zentrum dieser datengetriebenen landwirtschaftlichen Entwicklung steht die nuhtlose Integration zwischen GeoPard und dem John Deere Operations Center. Diese Zusammenarbeit veranschaulicht die zentrale Rolle von John Deere bei der Bereitstellung von Datenzugang über ihre API, eine Maßnahme, die den Datenfluss aus den landwirtschaftlichen Feldern erheblich bereichert.

Die Integration stellt sicher, dass sobald Operationen im John Deere Operations Center dokumentiert werden, diese umgehend an GeoPard übertragen werden. Dieser sofortige Datenabrufprozess umfasst Erntevorgänge (mit Details wie Rohprotein- und Kraftstoffverbrauchsdaten) sowie Anwendungen wie Spritzen, Düngen, Säen und Bodenbearbeitung.

Diese reibungslose Verbindung ist nicht ausschließlich auf John Deere beschränkt; das grundlegende Prinzip der GeoPard-Plattform ist ihre Kompatibilität mit verschiedenen Anbietern von Maschinendaten, die über API-Anbindungen ermöglicht wird.

Durch einem nahtlosen Datenfluss in GeoPards System sind die Landwirte mit nahezu Echtzeitanalysen ausgestattet. Diese prompte Datenübertragung ist der Eckpfeiler für die Initiierung automatisierter Analyse-Suiten, wie der Analyse der Stickstoffnutzungseffizienz, und stellt sicher, dass die Landwirte zeitnahe und handlungsrelevante Hand habencke.

Feld

Im Jahr 2023 stand die Baumgärtel GbR vor der Herausforderung, das Wachstum auf dem Feld zu optimieren. Dafür wurde viermal Stickstoff ausgebracht, beginnend mit SSA im Februar, gefolgt von drei Anwendungen von AHL im Frühjahr.

Um diese Anwendungen auf dem Feld teilflächenspezifisch fein abzustimmen, wurde die entsprechende Technologie eingesetzt. Zudem spielte das HarvestLab GrainSensing System eine entscheidende Rolle bei der Aufdeckung der Verteilung von Rohprotein im geernteten Getreide.

Ernte

Entdecken Sie die Feinheiten der neuesten Ernte vom 2023-08-08 anhand der folgenden Capturi de ecran. Dieser entscheidende Datensatz, der nahtlos und automatisiert vom John Deere Operations Center din GeoPard abgerufen wurde, zeigt das feine Gleichgewicht zwischen den Datenebenen Rohprotein und feuchter Masse, die während der Ernte erfasst wurden.

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

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

Düngungsmaßnahmen mit angewendeten Stickstoffprodukten

Während der Saison 2023 wurde der Weizenbestand mit einem sorgfältig geplanten Stickstoffapplikationsregime 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 und 2023-05-13. Die genauen in jeder Behandlung angewendeten Mengen sind in den bereitgestellten Capturi de ecran dokumentiert.

GeoPard spielte in diesem Prozess eine entscheidende Rolle, indem es nahtlos diese Datensätze vom John Deere Operations Center deschis. Diese effiziente Datenbeschaffung bereitete den Weg für eine umfassende Analyse der Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) und der Stickstoffaufnahme (NU). Indem wir uns in diese Daten vertiefen, 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) quantifiziert die kumulative Menge an Stickstoff, die auf das Feld aufgebracht wurde, dargestellt in absoluten Zahlen als kg/ha. Dieser Wert ergibt sich aus der Summe der tatsächlich während der Anbausaison aufgebrachten Stickstoffprodukte.

Um die höchste Genauigkeit in der Bewertung zu gewährleisten, wurden nur tatsächlich angewendete Daten verwendet und Ziel- und Planwerte ausgeschlossen. 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. Die Karte unten fasst die Informationen aus allen vier Stickstoffanwendungen zusammen und bietet einen einheitlichen Überblick über die Verteilung des während der Saison aufgebrachten Stickstoffs.

Alle präsentierten statistischen Daten sind in absoluten Zahlen angegeben, gemessen in kg/ha. Die farbkodierte Darstellung erleichtert die Interpretare: 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) die Rohproteinmessung, wie sie vom John Deere GrainSensing System erfasst wird, und (2) die gesamte geerntete Ertragsmasse.

Bei Weizen wird die NU-Verteilung in absoluten Werten angegeben, gemessen in kg/ha. Eine detaillierte geografische and statistische Darstellung der NU im gesamten Feld ist im beigefügten Screenshot zu sehen.

*Statistische Verteilung des Stickstoffaufnahmens*

Eficiență pentru aderență la bețișoare

Die Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) quantifiziert das Verhältnis des verbrauchten Stickstoffs zum insgesamt aufgetragenen Stickstoff, ausgedrückt in Prozent. Abgeleitet von der zuvor beschriebenen Stickstoffaufnahme (NU) und dem gesamten angewendeten Stickstoff (TAN), ist ein NUE-Wert nahe 100% ideal. Dies zeigt, dass die Pflanzen fast den gesamten aufgetragenen Stickstoff verbraucht haben, was den Ertrag optimiert.

Jedoch deuten NUE-Werte um 50% auf eine Überanwendung mit übrig gebliebenem Stickstoff im Boden hin, während Werte über 100% eine Unteranwendung anzeigen, wobei die Pflanzen Stickstfrützenen nuoffre.

Beide Szenarien sind unerwünscht: Ersteres birgt das Risiko einer Überdüngung, während letzteres den Boden erschöpft. Diese Balance wird in der Karte unten visuell dargestellt, wobei Bereiche nahe 50% NUE in Rot und solche nahe 100% in Grün gefärbt sind.

*Clusterisierung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023*

*Verteilung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023*

Stickstoffüberschuss

Der Stickstoffüberschuss (NS) misst die Differenz zwischen dem gesamten angewendeten Stickstoff (TAN) und der Stickstoffaufnahme (NU), die Pflanzen während einer Saison verbrauchen, ausgedrückt in absoluten Werten als 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. Die geografische und statistische Verteilung dieses ungenutzten Stickstoffs, verteilt über das Feld, kann in der unten bereitgestellten Karte eingesehen werden.

Vergleich von Erntemasse und Rohprotein

Das Verständnis von Rohproteindaten ist wesentlich bei der Messung der Ernte, da es Einblicke in die ernährungsphysiologische Qualität und den potenziellen Marktwert der Ernte bietet. Das HarvestLab GrainSensing System wird zur Messung von Rohprotein verwendet, und ein entsprechender Screenshot, der seine Verbindung zur Ernte zeigt, ist als Referenz angehängt.

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

Um die Daten zu kategorisieren und zu verstehen, haben wir spezifische Schwellenwerte festgelegt: einen Proteinschwellenwert von 12,5% und einen Schwellenwert für die Nassmasse der Ernte von 7,9 t/ha. Basierend auf diesen Schwellenwerten verwenden wir die Begriffe “höher” und “niedriger”, um zu beschreiben, wie die beobachteten Daten in Bezug auf diese festgelegten Standards stehen.

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

Durch die Combination der Kennzahlen auf einer einzigen Karte wird die Beziehung zwischen Rohprotein und Nassmasse visualisiert. Diese umfassende Darstellung identifiziert vier unterschiedliche Szenarien:

Ertrag höher als 7,9 t/ha mit Protein höher als 12,5%
Ertrag höher als 7,9 t/ha mit Protein niedriger als 12,5%
Ertrag niedriger als 7,9 t/ha cu proteine höher als 12,5%
Ertrag niedriger als 7,9 t/ha cu Protein niedriger als 12,5%

Scurgere de etanșare

Daten: Durch die nahtlose Integration mit dem John Deere Operations Center stellt GeoPard eine Echtzeit- und genaue Datenerfassung sicher, die die Grundlage für all nachfolgenden Analysen bildet. Die Einbeziehung von tatsächlich gemessenen Daten aus dem HarvestLab GrainSensing System und den tatsächlichen Anwendungsdaten ist von entscheidender Bedeutung. Zusammen gewährleisten sie eine beispiellose Genauigkeit bei den Berechnungen.
Stickstoffaufnahme (NU) und gesamter angewendeter Stickstoff (TAN): Diese beiden Kennzahlen sind für Landwirte von größter 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.
Pâine de patiserie cu adeziv (NS): NS liefert entscheidende Erkenntnisse, die Strategien für die Variabil Rate Application (VRA) für die kommende Saison beeinflussen können. Durch die Berücksichtigung des nicht genutzten Stickstoffs können Landwirte informierte Entscheidungen treffen, um ihre Anwendungspläne 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.

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

Despre afaceri

GeoPard ist ein führender Anbieter von Software für die Präzisionslandwirtschaft. Das Unternehmen wurde 2019 în Köln, Deutschland, gegründet und ist weltweit vertreten. GeoPard bietet eine 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.

Zu den Partnern des Unternehmens gehören bekannte Marken wie John Deere, Corteva Agriscience, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association und viele andere.

LVA, Landmaschinen Vertrieb Altenweddingen, ist ein langjähriges mittelständisches Unternehmen mit Niederlassungen în Sachsen-Anhalt, Brandenburg und Niedersachsen. Der Schwerpunkt liegt auf Verkauf, Export, Vermietung, Händlerwerkstatt- und Ersatzteilservice für Landmaschinen sowie agronomischen Dienstleistungen. Seit über 30 Jahren gehört LVA zu den erfolgreichsten John Deere-Händlern in Europa.

Die agronomische Abteilung von LVA bietet Dienstleistungen wie Beratung im Bereich Präzisionslandwirtschaft, Bodenscannen und Datenanalyse sowie ein RTK-Netzwerk für GPS-Korrekturen an.

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

Eficiența utilizării azotului. Caz de utilizare de la LVA - dealer John Deere din Germania

Postat pe octombrie 18, 2023noiembrie 9, 2023 de dementievgeopard

În lumea dinamică a agriculturii moderne, fermierii se confruntă cu multiple provocări, inclusiv impactul schimbărilor climatice, creșterea costurilor îngrășămintelor și nevoia stringentă de practici sustenabile din punct de vedere ecologic. Gestionarea azotului este esențială, un nutrient esențial care, dacă este gestionat greșit, poate duce la consecințe semnificative asupra mediului.

Totuși, în mijlocul acestor complexități, două indicatori apar ca soluții și schimbări radicale: Eficiența utilizării azotului (NUE) și Absorbția azotului (NU). NUE și NU oferă o nouă paradigmă în practicile agricole, transformând provocările în oportunități pentru o agricultură durabilă și eficientă.

John Deere, un producător important de echipamente agricole, joacă un rol esențial în abordarea acestor provocări. Prin intermediul sistemului lor HarvestLab GrainSensing, oferă date cruciale despre proteina brută, permițând o înțelegere mai nuanțată a dinamicii azotului din culturi. În plus, John Deere susține integrarea tehnologiilor moderne pentru a face agricultura mai sustenabilă.

În această misiune, reprezentanțele John Deere precum LVA reprezintă aliați cruciali. LVA, o reprezentanță John Deere inovatoare din Germania, lucrează îndeaproape cu fermierii pentru a integra noi tehnologii și a implementa strategii agronomice avansate. Rolul lor este esențial în a ajuta fermierii să navigheze prin complexitățile agriculturii moderne, asigurându-se că aceștia profită la maximum de tehnologiile disponibile pentru a-și optimiza practicile.

În solul fertil al Magdeburger Börde se află povestea Baumgärtel GbR, o fermă de familie cu 30 de ani de tradiție agricolă, unde grâul este una dintre principalele culturi. La această fermă, gestionarea precisă a azotului merge dincolo de optimizarea randamentului culturilor: este vorba despre un angajament față de o agricultură durabilă în fața provocărilor globale de mediu.

GeoPard, în calitate de furnizor important de software pentru agricultura de precizie, acționează ca liantul care conectează acești piloni – John Deere, LVA și fermieri precum cei de la Baumgärtel GbR. GeoPard simplifică gestionarea datelor și automatizează procesele analitice, transformând datele în informații utile. În acest caz, concentrarea lor pe eficiența utilizării azotului oferă o perspectivă prin care fermierii își pot vizualiza și îmbunătăți practicile, asigurând sustenabilitatea și eficiența în fiecare aspect al operațiunilor lor.

Managementul azotului la Ferma Baumgärtel

Familia Baumgärtel, sub conducerea lui Friedrich Baumgärtel, îmbrățișează potențialul agriculturii bazate pe date pentru a-și rafina strategiile de fertilizare și a introduce noi tehnici, toate cu scopul de a-și îmbunătăți practicile agronomice.

Elementul central al strategiei lor este gestionarea azotului. Anul 2023 a adus o primăvară ploioasă și un început de vară uscat la Magdeburger Börde, rezultând randamente medii. Pentru a face față acestor condiții, familia Baumgärtel a utilizat metode specifice amplasamentului pentru a ajusta cu precizie aplicările de azot.

În plus, au folosit sistemul HarvestLab GrainSensing pentru a măsura proteina brută din cerealele recoltate. Ulterior, folosind GeoPard, a fost estimat consumul de azot al culturii, permițând calcularea eficienței utilizării azotului (NUE) cu o precizie ridicată.

Pentru familia Baumgärtel, NUE a devenit o metrică esențială. Aceasta identifică zonele care necesită ajustări în strategiile lor de aplicare a azotului. În zonele în care NUE scade sub 80%, aceștia intenționează să reducă aplicarea azotului în sezonul următor. În schimb, zonele în care NUE depășește 100% necesită analize aprofundate, o provocare pe care o prevăd că va necesita mai multe sezoane de observare atentă și învățare.

Cooperarea dintre LVA și GeoPard Agriculture

În 2022, s-a format o alianță strategică între GeoPard și compania de utilaje agricole LVA Altenweddingen, dealerul inovator John Deere din Germania. Această colaborare s-a născut dintr-o viziune comună de a valorifica datele extinse ale John Deere în informații concrete pe teren.

De atunci, parteneriatul a crescut, concentrându-se pe modalități inovatoare de îmbunătățire a practicilor agricole prin decizii bazate pe date. În secțiunile următoare, vom evidenția modul în care fermierii profită la maximum de utilizarea azotului.

Michael Eckhardt, șeful departamentului de agricultură de precizie de la LVA, a menționat: “Sinergia dintre GeoPard și LVA este mai mult decât un simplu parteneriat de afaceri; este un angajament de a revoluționa practicile agronomice aplicate prin decizii bazate pe date.”.

Această colaborare este dedicată oferirii fermierilor de informații agronomice îmbunătățite. LVA, cu serviciile sale agronomice extinse, valorifică puterea echipamentelor John Deere, cum ar fi sistemul HarvestLab GrainSensor, pentru a colecta date cruciale.

Pe de altă parte, motorul analitic al GeoPard procesează aceste date, oferind informații utile. Împreună, acest parteneriat formează o alianță, concentrându-se pe îmbunătățirea practicilor fermierilor (cum ar fi în ceea ce privește gestionarea azotului) prin combinarea celor mai bune tehnologii din domeniul utilajelor și al software-ului.’

Capturarea și pregătirea datelor

În centrul acestei evoluții agricole bazate pe date se află integrarea perfectă dintre GeoPard și Centrul de Operațiuni John Deere. Această colaborare exemplifică rolul esențial al John Deere în furnizarea accesului la date prin intermediul API-ului lor, o mișcare care îmbogățește semnificativ fluxul de date primite de pe câmpurile agricole.

Integrarea asigură că, imediat ce operațiunile sunt documentate în Centrul de Operațiuni John Deere, GeoPard le colectează rapid. Acest proces imediat de recuperare a datelor acoperă recoltarea (cu detalii precum datele privind proteina brută și consumul de combustibil) și aplicații precum pulverizarea, fertilizarea, semănatul și aratul solului.

Această conexiune simplificată nu este exclusivă John Deere; principiul de bază al platformei GeoPard este compatibilitatea sa cu diverși furnizori de date despre utilaje, facilitând conexiunile prin API.

Odată cu fluxul perfect de date în sistemul GeoPard, cultivatorii beneficiază de informații analitice aproape în timp real. Acest transfer prompt de date este piatra de temelie a inițierii unor suite analitice automatizate, cum ar fi analiza eficienței utilizării azotului, asigurându-se că cultivatorii au la dispoziție informații concrete și concrete.

Domeniu

În 2023, Baumgärtel GbR s-a confruntat cu provocarea de a optimiza creșterea pe câmp. Pentru a realiza acest lucru, azotul a fost aplicat de patru ori, începând cu SSA în februarie, urmat de trei aplicări de AHL în primăvară. Aceste aplicări pe câmp au fost ajustate fin folosind o metodă specifică amplasamentului. În plus, sistemul HarvestLab GrainSensing a jucat un rol crucial în dezvăluirea distribuției proteinelor brute în boabele recoltate.

Recolta

Explorați complexitatea celei mai recente recolte din 08.08.2023 prin intermediul următoarelor capturi de ecran furnizate. Acest set de date crucial, preluat fără probleme de la Centrul de Operațiuni John Deere de către GeoPard într-un mod automat, prezintă echilibrul delicat dintre straturile de date privind proteina brută și masa umedă captate în timpul recoltei.

*Date privind masa umedă: Recolta 2023-08-08*

Deși datele privind recoltarea pot prezenta ocazional variații, implementarea Calibrarea randamentului îmbunătățește semnificativ precizia analitică. Acest lucru asigură informații fiabile, chiar și în cazul unor valori excepționale, cum ar fi 19 t/ha pentru grâu. Masa umedă calibrată este prezentată mai jos.

*Date calibrate privind masa umedă: Recolta 2023-08-08*

Operațiuni de fertilizare cu produse azotate aplicate

Pe parcursul sezonului 2023, cultura de grâu a fost tratată cu un regim de aplicare a azotului atent planificat, care a implicat patru tratamente distincte. Aceasta a inclus o aplicare a produselor SSA pe 23.02.2023, urmată de trei aplicări de azot AHL în primăvară, pe 18.03.2023, 06.04.2023 și 13.05.2023. Cantitățile exacte aplicate în fiecare tratament sunt documentate în capturile de ecran furnizate.

GeoPard a jucat un rol crucial în acest proces prin preluarea fără probleme a acestor seturi de date de la Centrul de Operațiuni John Deere. Această recuperare eficientă a datelor a pregătit scena pentru o analiză cuprinzătoare a Eficienței Utilizării Azotului (NUE) și a Absorbției Azotului (NU). Prin analizarea acestor date, transformăm informațiile brute în perspective valoroase, deschizând calea pentru operațiuni și strategii agronomice îmbunătățite.

Azot total aplicat

Azotul total aplicat (TAN) cuantifică cantitatea cumulată de azot aplicată pe câmp, prezentată în numere absolute, în kg/ha. Această metrică este derivată din suma produselor de azot aplicate efectiv pe parcursul sezonului de cultură.

Pentru a asigura cea mai mare acuratețe a evaluării, au fost utilizate doar datele efective aplicate, excluzând cifrele țintă și planificate. O astfel de abordare ia în considerare și zonele cu azot aplicat în exces și în exces.

Aprofundând analiza, am examinat fiecare metru pătrat pentru a oferi cultivatorilor o înțelegere detaliată a cantităților de azot aplicate pe hectar. Harta de mai jos consolidează informațiile din toate cele patru aplicări de azot, oferind o imagine unificată a distribuției azotului aplicat în timpul sezonului.

Toate datele statistice prezentate sunt în termeni absoluți, măsurate în kg/ha. Reprezentarea prin culori ajută la o interpretare ușoară: roșu indică zonele cu cel mai puțin azot aplicat, în timp ce verde indică regiunile cu cel mai mult azot aplicat.

Absorbția de azot

Absorbția de azot (UN) reprezintă cantitatea totală de azot consumată de plante pe parcursul sezonului lor de creștere. Pentru a calcula cu precizie UN, sunt luate în considerare două componente critice: (1) măsurarea proteinei brute, așa cum este captată de sistemul HarvestLab GrainSensing și (2) masa totală a randamentului recoltat.

Pentru grâu, distribuția NU este prezentată în termeni absoluți, măsurată în kg/ha. O reprezentare geospațială și statistică detaliată a NU pe întregul câmp poate fi văzută în captura de ecran alăturată.

*Distribuția statistică a absorbției de azot în 2023*

Eficiența utilizării azotului

Eficiența utilizării azotului (NUE) cuantifică raportul dintre azotul consumat și azotul total aplicat, exprimat în procente. Derivată din absorbția azotului (NU) și azotul total aplicat (TAN) descrise anterior, o NUE apropiată de 100% este ideală, indicând faptul că plantele au consumat aproape tot azotul aplicat, optimizând randamentul.

Cu toate acestea, valorile NUE în jur de 50% sugerează o supraaplicare cu azot rezidual în sol, în timp ce valorile care depășesc 100% indică o subaplicare, plantele consumând azot din rezervele de azot din anii precedenți.

Ambele scenarii sunt nedorite: primul riscă fertilizarea excesivă, în timp ce cel de-al doilea epuizează solul. Acest echilibru este reprezentat vizual pe harta de mai jos, cu zone apropiate de 50% NUE colorate în roșu, iar cele apropiate de 100% colorate în verde.

*Clusterizarea eficienței utilizării azotului 2023*

*Distribuția eficienței utilizării azotului în 2023*

Surplus de azot

Surplusul de azot (NS) măsoară diferența dintre azotul total aplicat (TAN) și absorbția de azot (UN) pe care plantele o consumă în timpul unui sezon, exprimată în termeni absoluți în kg/ha. În esență, indică cantitatea de azot neutilizată de plante, care joacă un rol esențial în planificarea aplicării azotului pentru sezonul următor.

Distribuția geospațială și statistică a acestui azot neutilizat, răspândit pe teren, poate fi vizualizată pe harta de mai jos.

Comparație dintre masa randamentului și proteina brută

Înțelegerea datelor privind proteina brută este esențială atunci când se măsoară randamentul, deoarece oferă informații despre calitatea nutrițională și valoarea potențială de piață a culturii. Sistemul HarvestLab GrainSensing este utilizat pentru a măsura proteina brută, iar o captură de ecran corespunzătoare care prezintă legătura sa cu randamentul este atașată pentru referință.

Pentru a clasifica și înțelege datele, am stabilit praguri specifice: un prag de proteine la 12,51 t/ha și un prag de masă umedă pentru randament la 7,9 t/ha. Pe baza acestor praguri, folosim termenii “mai mare” și “mai mic” pentru a delimita modul în care datele observate se raportează la aceste standarde stabilite. Prin compararea și contrastarea acestor valori, putem extrage idei valoroase pentru a rafina și îmbunătăți operațiunile agronomice pentru sezoanele ulterioare.

Prin combinarea indicatorilor pe o singură hartă, este vizualizată relația dintre Proteine brute și Masa umedă. Această reprezentare cuprinzătoare identifică patru scenarii distincte:

Randament mai mare de 7,9 t/ha cu o cantitate mai mare de proteine de 12,51 t/ha
Randament mai mare de 7,9 t/ha cu proteine mai mici de 12,51 t/ha
Randament mai mic de 7,9 t/ha cu o cantitate mai mare de proteine de 12,51 t/ha
Randament mai mic de 7,9 t/ha cu proteină mai mică de 12,51 t/ha

*Randament vs. Distribuția Proteinelor 2023*

Concluzie

1. Date: Prin integrarea perfectă cu Centrul de Operațiuni John Deere, GeoPard asigură capturarea precisă și în timp real a datelor, formând baza tuturor analizelor ulterioare. Integrarea datelor măsurate efectiv de la sistemul HarvestLab GrainSensing și a datelor aplicate efective este vitală. Împreună, acestea asigură o precizie de neegalat în calcule.
2. Absorbția de azot (NU) și azotul total aplicat (TAN)Aceste două valori sunt esențiale pentru cultivatorii care doresc să înțeleagă echilibrul și dinamica azotului în câmpurile lor. Împreună, ele oferă o imagine completă a ciclului de viață al azotului pe parcursul unui sezon.
3. Eficiența utilizării azotului (NUE): Indicele de eficiență energetică naturală (NUE) servește ca indicator cheie pentru evaluarea eficacității generale a utilizării azotului într-un câmp. Prin identificarea zonelor cu valori NUE variabile, cultivatorii pot identifica oportunități de a-și rafina strategiile de aplicare a azotului și de a îmbunătăți practicile agronomice generale.
4. Surplus de azot (NS): NS oferă informații esențiale care pot influența strategiile de aplicare cu rată variabilă (VRA) pentru sezonul următor. Prin abordarea azotului rămas neutilizat, fermierii pot lua decizii informate pentru a-și ajusta planurile de aplicare.

Din perspectiva unui fermier, îmbinarea colectării precise a datelor cu analize aprofundate schimbă regulile jocului. Nu este vorba doar despre atingerea unui echilibru în aplicarea azotului. Este vorba despre înțelegerea complexității cultivării durabile a culturilor, asigurarea celor mai bune randamente posibile și menținerea sănătății terenului pentru sezoanele viitoare.

Despre companii

GeoPard este un furnizor important de software pentru agricultura de precizie. Compania a fost fondată în 2019 la Köln, Germania, și este reprezentată la nivel global. Compania oferă o gamă de soluții care ajută fermierii să își optimizeze operațiunile și să crească randamentele. Concentrându-se pe sustenabilitate și economie regenerativă, GeoPard își propune să promoveze practicile agricole de precizie în întreaga lume.

Printre partenerii companiei se numără mărci renumite precum John Deere, Corteva Agriscience, Pfeifer & Langen, Asociația de Soia din IOWA și multe altele.

LVA, LVA, întreprinderea de utilaje agricole Altenweddingen, este o companie mijlocie cu o vastă experiență în domeniu, cu filiale în Saxonia-Anhalt, Brandenburg și Saxonia Inferioară. Se concentrează pe vânzări, export, închiriere, service pentru ateliere și piese de schimb pentru utilaje agricole, precum și servicii agronomice. LVA este unul dintre cei mai de succes dealeri John Deere din Europa de peste 30 de ani.

Departamentul agronomic al LVA oferă servicii precum consultanță în agricultura de precizie, scanare a solului și analiză de date, rețea RTK pentru corecție GPS.

Astăzi, la locația din Altenweddingen lucrează 100 de angajați și alți 220 de colegi la celelalte locații din Saxonia Inferioară, Brandenburg și Saxonia-Anhalt. Printre aceștia se numără aproximativ 40 de stagiari.

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

Postat pe iulie 21, 2023noiembrie 8, 2023 de dementievgeopard

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.

Hărți GeoPard Field Potential vs. date de recoltă

Postat pe octombrie 10, 2022septembrie 13, 2026 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:

Zonal sau hibrid Prelevarea de probe de sol (reducere de cost la mostre ±50%)
Planificarea Eșantionare de carbon (și după verificare)
Fertilizare cu rată variabilă (P, K)
Plantare VR aplicații (este mai bine să se utilizeze cu topografie, date despre sol sau randament) cu Hărți VRA multistrat

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:

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.
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.
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.
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.
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.

Pentru a compara zonele potențiale de câmp cu recolta produsă, deschideți Raport automat de randamentplasează randamentul lângă harta zonelor, afișează fiecare zonă în raport cu media pe câmp și prețuiește fiecare treaptă de preț.

Cercetarea automatizată a culturilor prin intersectarea straturilor de date

Postat pe octombrie 7, 2022mai 27, 2023 de dementievgeopard

În GeoPard avem un modul pentru crearea automată a zonelor de cercetare a datelor privind culturile prin configurarea flexibilă a logicii comerciale și agronomice.

Acesta permite controlul unei cantități uriașe de câmpuri și efectuarea de cercetări doar în caz de urgență.

Logica comercială/agronomică ar putea fi flexibilă. În acest exemplu - sarcinile sunt create în zonele în care avem zone istorice cu potențial de câmp ridicat și vegetație redusă pe cele mai recente imagini prin satelit.

Un exemplu de alt caz de utilizare: Zonă cu randament scăzut (din fișierul de randament) intersectată cu zone cu pH scăzut - pentru a ajusta nivelurile de fertilitate cu var.

Zone automatizate de cercetare a datelor privind culturile prin intersectarea straturilor de date — Zone cu productivitate istorică ridicată intersectate cu cea mai recentă imagine Planet Zone cu vegetație scăzută -> Sarcinile de cercetare sunt create automat în GeoPard

Pentru societățile de comercializare a culturilor și pentru modelatorii de date, intersecția dintre zonele cele mai stabile din punct de vedere istoric și zonele cu randament ridicat ar putea fi un bun indicator pentru extrapolarea previziunilor privind randamentul.

Dacă sunteți fermier, agronom sau specialist în agricultură de precizie, cunoașteți importanța cercetării datelor privind culturile. Aceasta este esențială pentru monitorizarea sănătății culturilor dvs. și pentru identificarea oricăror probleme potențiale înainte ca acestea să devină probleme majore.

Cu toate acestea, cercetarea tradițională a culturilor poate fi consumatoare de timp și de forță de muncă. Aici intervin sarcinile de cercetare automatizate.

GeoPard este un software revoluționar de agricultură de precizie automatizată care utilizează algoritmi avansați și imagini din satelit pentru monitorizarea automată a culturilor dumneavoastră. Cu GeoPard, puteți configura cu ușurință sarcini automate de cercetare care vă vor alerta cu privire la orice probleme potențiale, cum ar fi dăunători, boli sau deficiențe de nutrienți.

Unul dintre principalele beneficii ale utilizării sarcinilor automate de cercetare este capacitatea de a identifica rapid și precis problemele din culturile dvs. GeoPard utilizează algoritmi avansați pentru a analiza imaginile din satelit ale câmpurilor dumneavoastră, detectând chiar și cele mai mici modificări ale culturilor dumneavoastră.

Acest lucru înseamnă că puteți identifica rapid orice probleme potențiale și puteți lua măsuri pentru a le rezolva înainte ca acestea să devină mai grave.

Un alt avantaj al sarcinilor automate de cercetare este capacitatea de a vă monitoriza culturile în mod regulat. În cazul supravegherii tradiționale, poate fi dificil să vizitați în mod regulat câmpurile și să verificați eventualele probleme.

Dar, cu GeoPard, puteți configura sarcini automate care vă vor monitoriza culturile zilnic sau săptămânal, oferindu-vă o imagine mai cuprinzătoare a sănătății acestora.

Sarcinile automate de cercetare ale GeoPard sunt, de asemenea, personalizabile, permițându-vă să le adaptați la nevoile dvs. specifice. Puteți configura sarcini de monitorizare a unor probleme specifice, cum ar fi dăunătorii sau bolile, sau sarcini de monitorizare a anumitor zone ale câmpului. Acest lucru înseamnă că puteți obține informațiile de care aveți nevoie pentru a lua decizii în cunoștință de cauză cu privire la culturile dumneavoastră.

În plus față de sarcinile sale automate de cercetare, GeoPard oferă, de asemenea, o serie de alte caracteristici care vă pot ajuta să vă gestionați operațiunile de agricultură de precizie. Puteți utiliza GeoPard pentru a vă planifica plantarea și fertilizarea, pentru a monitoriza nivelul de umiditate al solului și pentru a vă urmări randamentul.

În general, sarcinile automate de cercetare ale GeoPard sunt un instrument puternic pentru fermieri, agronomi și specialiști în agricultura de precizie. Cu GeoPard, vă puteți monitoriza rapid și ușor culturile și identifica potențialele probleme, ajutându-vă să luați decizii mai bune cu privire la operațiunile dvs.

Ce este Crop Scouting?

Cercetarea culturilor este o practică agricolă care presupune inspectarea și monitorizarea sistematică a culturilor pentru a evalua sănătatea, creșterea și eventualele probleme ale acestora. Aceasta presupune, de obicei, parcurgerea fizică a câmpurilor sau utilizarea unor tehnologii precum dronele sau senzorii pentru a colecta date.

Cercetașii culturilor observă și colectează informații cu privire la factori precum infestarea cu dăunători, focarele de boli, deficiențele nutritive și presiunea buruienilor.

Aceste date îi ajută pe fermieri să ia decizii în cunoștință de cauză cu privire la gestionarea culturilor, cum ar fi punerea în aplicare a tratamentelor specifice, ajustarea aplicațiilor de îngrășăminte sau punerea în aplicare a strategiilor de combatere a dăunătorilor. Ele joacă un rol crucial în maximizarea randamentului culturilor și în asigurarea sănătății globale a acestora.

Ce este analiza automatizată a datelor privind culturile?

Cercetarea automatizată a culturilor se referă la aplicarea tehnologiilor de vârf, inclusiv robotica, vehiculele aeriene fără pilot (UAV), diverși senzori și inteligența artificială (AI), pentru a observa și evalua sănătatea și dezvoltarea culturilor într-un mediu agricol.

Scopul este de a spori eficiența, de a reduce cheltuielile și de a eficientiza gestionarea culturilor prin automatizarea sarcinilor efectuate în mod tradițional de cercetașii umani.

Procesul de cercetare automată a datelor privind culturile implică mai multe etape, cum ar fi:

Colectarea datelor: UAV-urile sau roboții terestre echipați cu o serie de senzori (de exemplu, camere, senzori multispectrali, LIDAR) obțin informații privind starea culturilor, inclusiv sănătatea plantelor, prezența dăunătorilor și a bolilor, proprietățile solului și concentrațiile de nutrienți.
Analizarea datelor: Datele colectate sunt ulterior prelucrate și examinate cu ajutorul AI și al algoritmilor de învățare automată pentru a detecta modele, nereguli și tendințe legate de sănătatea și dezvoltarea culturilor.
Luarea deciziilor: Rezultatele analizei datelor pot fi utilizate pentru a lua decizii în cunoștință de cauză privind gestionarea culturilor, inclusiv optimizarea udării, fertilizării, combaterii dăunătorilor și a altor intervenții.
Luarea de măsuri: Fermierii pot pune în aplicare măsuri specifice bazate pe cunoștințele dobândite în urma monitorizării automatizate a culturilor pentru a rezolva probleme specifice de pe teren, cum ar fi aplicarea de pesticide sau nutrienți numai acolo unde este necesar, minimizând astfel risipa și impactul asupra mediului.

Furnizând fermierilor date exacte în timp real, aceasta poate spori semnificativ productivitatea și durabilitatea agriculturii, permițând luarea unor decizii mai bune și punerea în aplicare a unor tehnici de gestionare mai precise.

Cum se identifică zona de scouting?

Determinarea zonelor de cercetare a datelor privind culturile implică împărțirea unui câmp agricol în secțiuni mai mici, ușor de gestionat, pe baza unor aspecte precum compoziția solului, terenul, rezultatele istorice ale culturilor sau alți factori relevanți.

Obiectivul este de a stabili zone uniforme care să reprezinte condiții similare, permițând o cercetare, o observare și practici de gestionare mai concentrate. Iată o metodă pas cu pas pentru a identifica zona de cercetare a culturilor:

Colectați informații istorice: Compilați date privind randamentele culturilor anterioare, rezultatele analizei solului, apariția dăunătorilor și a bolilor și orice alte informații semnificative pentru teren. Aceste date pot ajuta la recunoașterea zonelor cu condiții sau performanțe comparabile.
Examinați compoziția solului și terenul: Investigați tipurile de sol și terenul din câmpul dvs. pentru a înțelege variațiile naturale. Diferitele compoziții ale solului și nivelurile de altitudine pot influența creșterea culturilor, absorbția nutrienților și accesibilitatea apei, care, la rândul lor, afectează sănătatea culturilor.
Utilizarea tehnologiei de teledetecție: Utilizați imagini prin satelit sau dronă pentru a obține detalii suplimentare privind condițiile de pe teren, cum ar fi indicii de vegetație, nivelul de umiditate din sol și variațiile de temperatură. Aceste informații pot ajuta la ajustarea zonelor de cercetare prin furnizarea unei imagini mai cuprinzătoare a terenului.
Implementarea tehnicilor de agricultură de precizie: Utilizați software pentru agricultura de precizie pentru a procesa și analiza datele colectate. Aceste instrumente pot ajuta la identificarea modelelor și la stabilirea zonelor de cercetare bazate pe date, luând în considerare factori precum sănătatea culturilor, variabilitatea solului și terenul.
Stabilirea zonelor de recunoaștere: Pe baza analizei datelor, segmentați câmpul în zone mai mici, uniforme, care prezintă caracteristici similare. Aceste suprafețe ar trebui să fie de dimensiuni ușor de gestionat și adaptate la cerințele specifice ale exploatației dumneavoastră.
Actualizați și ajustați periodic: Pe măsură ce circumstanțele se schimbă și noi date devin disponibile, reevaluați și modificați zonele de cercetare pentru a vă asigura că acestea rămân relevante și precise. Aceasta poate implica actualizarea zonelor pe baza noilor date privind randamentul, apariția dăunătorilor și a bolilor sau a altor factori care influențează performanța culturilor.

Prin urmare, prin localizarea și crearea unei zone de cercetare a culturilor, agricultorii își pot concentra eforturile de monitorizare mai eficient și pot aplica practici de gestionare specifice, ceea ce duce la o mai bună utilizare a resurselor și la îmbunătățirea sănătății culturilor.

Produse

Asistent de raționament AI NOU

Raport automat de randament NOU

Zone de Management & Hărți VRA

Monitorizarea culturilor

Analiză topografică

Hărți 3D

Cercetașie

Analiza datelor din sol

Benchmarking pe teren

Date aplicate și date plantate

Date ale randamentului

PE ROL

Pentru fermieri

Pentru Consultanți Agricoli și Companii de Servicii

Pentru Cooperative și AgriHoldings

Pentru Producătorii și Dealerii de Inputuri Agricole

Pentru Producătorii și Dealerii de Echipamente Agricole

Pentru companiile AgTech

Pentru Știință și Educație

DUPĂ CAZ DE UTILIZARE

Agricultura cu carbon

Biodiversitate

Produse

După Rol

Prin caz de utilizare

API pentru agricultura de precizie

Soluții White Label

Widget-uri

MyJohndeere Ops Center Conectat

Blog

PDF de o pagină

Sustenabilitate

Distribuitori și Parteneri

Tutorial - Web

Tutorial - Mobil

Compatibilitate date

Documentație API

Lansări de produse

Noutăți

Noutăți

Cu GeoPard în funcțiune, VitAgro poate sistematic:

DE CE SĂ MĂSURAȚI VARIABILITATEA ÎN INTERIORUL CÂMPULUI

PRELEVAREA DE PROBE DE SOL ȘI RECOMANDĂRI BAZATE PE ZONE

INTEGRARE CU CENTRUL JOHN DEERE OPS

EXECUTAREA PRACTICĂ A RATEI VARIABILE PE TEREN

IMPACTUL INTEGRĂRII

DESPRE COMPANII

Впровадження дозволило Вітагро систематично:​

Чому визначаємо неоднорідність?

Відбір ґрунтових зразків

Інтеграція з John Deere Ops Center

Практична реалізація VRA в полі

Pentru companii:

Focalizarea proiectului și parteneriatul

Rolul GeoPard Agriculture

Integrare tehnologică

Implementarea vehiculelor fără pilot

Rezultatele proiectului: Îmbunătățirea producției de sfeclă de zahăr cu ajutorul tehnologiei 5G

Definirea scenariului luând în considerare infrastructura existentă de geodatele și ML

Învățarea automată și inteligența artificială în contextul 5G

Infrastructură cloud și servicii AWS

Latența rețelei 5G

Recunoașterea plantelor folosind inteligența artificială

Detectarea obiectelor în monitorizarea instalațiilor

Predicția producției vegetale

Considerații privind implementarea modelului

Analiză comparativă cu rețeaua 5G

Concluzie

Introducere

Angajamentul MHP față de inovația tehnologică în agricultura de precizie

Rolul integral al GeoPard în strategia agricolă a MHP

Asigurarea preciziei agronomice și a calității

Analiza recoltării

Calcule de precizie pentru aplicarea după aplicare și după plantare

Îmbunătățiri operaționale conduse de tehnologia GeoPard

Directorul tehnic GeoPard despre colaborare

Integrarea Centrului Operațional John Deere

Tablou de bord pentru agricultură digitală, Business Intelligence 360° Agro

Calea de urmat: Integrarea datelor complete pentru agricultura de precizie pe ciclu complet

Впровадження дозволило Вітагро систематично: