Categorie: Randament

Cum se calculează consumul de îngrășăminte pentru un câmp de porumb pe baza valorii uscate a randamentului?

Postat pe de dementievgeopard

Gestionarea îngrășămintelor este un aspect crucial al producției de porumb de succes. Calcularea corectă a consumului de îngrășăminte pe baza valorii uscate a randamentului asigură că culturile primesc nutrienții necesari pentru a maximiza randamentul, reducând în același timp costurile și impactul asupra mediului.

Ce este absorbția îngrășămintelor?

Absorbția îngrășămintelor implică absorbția nutrienților din sol de către rădăcinile plantelor. Acești nutrienți includ macronutrienți precum azot (N), fosfor (P) și potasiu (K), precum și micronutrienți precum zinc, fier și mangan.

Între timp, eficiența acestui proces depinde de mai mulți factori, inclusiv sănătatea solului, tipul de îngrășământ, metodele de aplicare și condițiile de mediu. Porumbul, fiind o cultură cu cerere mare, necesită cantități substanțiale de nutrienți pentru a-și atinge potențialul maxim de randament. Absorbția eficientă a îngrășămintelor asigură că planta de porumb primește o nutriție adecvată pe parcursul etapelor sale de creștere, de la germinare până la maturitate.

Totuși, este important de reținut că utilizarea excesivă sau necorespunzătoare a îngrășămintelor poate avea efecte negative atât asupra culturilor, cât și asupra mediului. Suprafertilizarea poate duce la scurgerea nutrienților în apele, provocând poluare și eutrofizare. De asemenea, poate duce la dezechilibre ale nutrienților în sol, având un impact negativ asupra sănătății solului și a ciclurilor viitoare ale culturilor.

De ce este atât de important?

Absorbția adecvată a nutrienților promovează o creștere viguroasă a plantelor, asigurându-se că azotul susține dezvoltarea frunzelor și a tulpinii, fosforul ajută la creșterea rădăcinilor și la transferul de energie, iar potasiul întărește rezistența plantei la boli și stres.

Ce este absorbția îngrășămintelor

În plus, absorbția eficientă a nutrienților se corelează direct cu randamente mai mari, permițând plantei de porumb să producă mai multe boabe pe știulete și mai mulți știuleți pe plantă. Acest lucru este deosebit de important pentru porumbul utilizat pentru consumul uman, deoarece afectează direct conținutul caloric și nutrițional al alimentului. Studiile au arătat că utilizarea optimizată a îngrășămintelor poate crește randamentele de porumb cu 20-30%.

Mai mult, disponibilitatea nutrienților afectează și calitatea generală a culturii de porumb. Nivelurile suficiente de potasiu sporesc dimensiunea și greutatea boabelor, în timp ce un nivel adecvat de azot contribuie la conținutul de proteine, care este vital atât pentru hrana animalelor, cât și pentru consumul uman. Plantele de porumb cu acces la nutrienți echilibrați pot fotosinteza mai eficient, ceea ce duce la o creștere mai bună și la o producție mai mare de biomasă.

Care este randamentul porumbului și conținutul de materie uscată?

Porumbul, o cultură de bază în multe părți ale lumii, este esențial pentru alimente, furaje și produse industriale. Două aspecte critice ale producției de porumb sunt randamentul și conținutul de substanță uscată. Aceste valori sunt vitale pentru evaluarea performanței culturilor și determinarea valorii economice a recoltei.

1. Randamentul porumbului

Randamentul de porumb se referă la cantitatea de cultură recoltată produsă pe unitatea de suprafață de teren. Este o metrică crucială pentru fermieri, agronomi și sectorul agricol, deoarece se corelează direct cu eficiența și profitabilitatea producției de porumb.

Unitatea de măsură tipică pentru randamentul porumbului în Statele Unite este bushels per acru (bu/acru). Un bushel de porumb este echivalent cu 56 de livre (aproximativ 25,4 kilograme) de porumb decojit la un conținut standard de umiditate (15,5%).

Ce este randamentul porumbului și conținutul de materie uscată

Procesul de estimare a randamentului de porumb este metodic și implică mai multe componente, inclusiv numărul de plante pe acru, știfle pe plantă, rânduri pe știfle, boabe pe rând și greutatea boabelor. Aceste componente sunt măsurate în timpul sezonului de creștere folosind Metoda Componentelor Randamentului, care oferă o abordare sistematică pentru a prezice recolta potențială.

2. Substanță uscată

Conținutul de substanță uscată din porumb se referă la porțiunea de porumb care rămâne după ce a fost îndepărtată toată apa din conținut. Este un indicator vital al calității și valorii nutritive a porumbului, în special atunci când este utilizat pentru siloz. Conținutul de substanță uscată este semnificativ deoarece afectează depozitarea, procesarea și valoarea nutritivă a porumbului.

De exemplu, cercetările au arătat că o creștere a digestibilității totale a amidonului din tractul alimentar are loc atunci când silozul de porumb are între 32 și 40% materie uscată, comparativ cu silozul de porumb neprocesat.

Conținutul de substanță uscată joacă, de asemenea, un rol esențial în creșterea și dezvoltarea generală a plantei de porumb. Acesta este implicat în acumularea și repartizarea nutrienților, care sunt esențiale pentru productivitatea plantei. Înțelegerea dinamicii acumulării de substanță uscată poate ajuta fermierii și agronomii să ia decizii informate cu privire la irigații, fertilizare și perioadele de recoltare.

Cum se calculează consumul de îngrășăminte pentru un câmp de porumb? Ghid pas cu pas

Porumbul, una dintre cele mai cultivate culturi, este un aliment de bază în aprovizionarea cu alimente la nivel mondial. Pentru a obține randamente optime, este esențială înțelegerea cerințelor precise de îngrășăminte pe baza valorii uscate a randamentului.

Prin determinarea necesarului de nutrienți, fermierii pot aplica cantitatea potrivită de îngrășăminte. Cu toate acestea, calcularea consumului de îngrășăminte pentru un câmp de porumb pe baza valorii uscate a randamentului implică înțelegerea ratelor de eliminare a nutrienților de către cultură.

Iată un ghid pas cu pas pentru calcularea consumului de îngrășăminte pentru câmpurile de porumb, pe baza valorii uscate a randamentului.

Pasul 1: Determinarea randamentului de porumb

În primul rând, trebuie să cunoașteți randamentul de porumb. Acesta este de obicei măsurat în bușeli pe acru (bu/acru). Pentru porumbul uscat, randamentul este adesea ajustat la un conținut standard de umiditate de 15,5%.

Pasul 2: Conversia randamentului în substanță uscată

Boabele de porumb sunt de obicei considerate a avea 85% materie uscată. Dacă aveți randamentul în bushels pe acru, îl puteți converti în livre de materie uscată pe acru.

  • Substanță uscată (lb/acru) = Randament (bu/acru) × 56 lb/bu × 0,85

Pasul 3: Ratele de eliminare a nutrienților

Plantele de porumb necesită nutrienți esențiali precum azotul (N), fosforul (P) și potasiul (K) pentru creștere. Ratele de eliminare a nutrienților pe unitatea de producție uscată pot fi găsite în ghidurile agronomice sau în publicațiile de cercetare. Valorile tipice sunt:

  • Azot (N): 0,4 kg per bushel
  • Fosfor (P2O5): 0,44 lbs per bushel
  • Potasiu (K2O): 0,29 livre pe bushel

Ghid pentru calcularea consumului de îngrășăminte pentru câmpurile de porumb pe baza valorii uscate a randamentului

Pasul 4: Calculați absorbția totală de nutrienți

Folosind randamentul și ratele de eliminare a nutrienților, calculați absorbția totală de nutrienți pentru fiecare nutrient.

  • Absorbția totală de azot (lb/acru) = Randament (bu/acru) × 1,2
  • Absorbția totală de fosfor (lb/acru) = Randament (bu/acru) × 0,44
  • Absorbția totală de potasiu (lb/acru) = Randament (bu/acru) × 0,29

Pasul 5: Determinați necesarul de îngrășăminte

În funcție de eficiența aplicării îngrășămintelor și de disponibilitatea nutrienților din sol, este posibil să fie nevoie să ajustați aceste valori. Testele de sol pot ajuta la determinarea nivelurilor de nutrienți existenți și a cantităților adecvate de îngrășământ.

Dacă presupunem o eficiență de 100% (ceea ce este rar cazul), necesarul de îngrășământ ar fi egal cu absorbția nutrienților. Cu toate acestea, din cauza pierderilor și a altor factori, de obicei se aplică o cantitate mai mare decât absorbția calculată.

Exemplu de calcul

Să presupunem o producție de porumb de 200 bu/acru:

Conversia randamentului în materie uscată (opțional pentru calculele nutrienților):

  • 200 bu/acru × 56 lb/bu × 0,85 = 9520 lb/acru de materie uscată

Calculați absorbția nutrienților:

  • Azot200 bu/acru × 1,2 = 240 lb N/acru
  • Fosfor200 barili/acru × 0,44 = 88 livre P2O5/acru
  • Potasiu200 barili/acru × 0,29 = 58 livre K2O/acru

Cum îmbunătățește ajustarea aplicării îngrășămintelor randamentul?

Pe baza absorbției de nutrienți calculate și a răspunsului culturilor, fermierii își pot ajusta ratele de aplicare a îngrășămintelor pentru a satisface nevoile specifice ale culturilor lor. Cu toate acestea, în acest proces trebuie luați în considerare câțiva factori critici:

1. Nivelurile de nutrienți din sol

Efectuarea regulată a testelor de sol este esențială pentru determinarea nivelurilor existente de nutrienți și a sănătății solului. Testele de sol oferă o imagine de ansamblu asupra disponibilității nutrienților, care poate influența ratele de aplicare a îngrășămintelor. De exemplu, dacă testele de sol relevă niveluri ridicate de fosfor, fermierii pot reduce sau elimina îngrășămintele cu fosfor, concentrându-se pe alți nutrienți care lipsesc în sol. Pașii cheie includ:

  • Testarea inițială: Stabiliți o bază de referință efectuând teste ale solului înainte de plantare. Acest lucru ajută la determinarea nivelurilor inițiale de nutrienți și identifică orice deficiențe care trebuie remediate.
  • Testare sezonieră: Efectuați teste de sol în diferite etape ale sezonului de creștere pentru a monitoriza modificările nivelurilor de nutrienți și a ajusta aplicările de îngrășăminte în consecință.

Nivelurile de nutrienți din sol. Efectuarea regulată a testelor de sol este esențială.

2. Eficiența îngrășămintelor

Nu toate îngrășămintele aplicate sunt utilizate de culturi; o parte din ele se pot pierde în mediu prin procese precum levigarea, scurgerea sau volatilizarea. Pentru a spori eficiența îngrășămintelor:

  • Aplicație de precizie: Utilizați tehnologiile agriculturii de precizie, cum ar fi echipamentele ghidate prin GPS și tehnologia cu rată variabilă (VRT), pentru a aplica îngrășămintele mai precis și mai eficient. Acest lucru reduce risipa și asigură livrarea nutrienților acolo unde este cea mai mare nevoie de ei.
  • Îngrășăminte cu eliberare lentă: Luați în considerare utilizarea îngrășămintelor cu eliberare lentă sau controlată, care asigură un aport constant de nutrienți în timp, îmbunătățind eficiența absorbției nutrienților.

3. Impactul asupra mediului

Practicile durabile de aplicare a îngrășămintelor sunt cruciale pentru protejarea mediului. Aplicarea necorespunzătoare poate duce la scurgerea și levigarea nutrienților, care pot contamina corpurile de apă și pot dăuna ecosistemelor. Pentru a minimiza impactul asupra mediului:

  • Zone tampon: Stabiliți zone tampon în jurul corpurilor de apă pentru a reduce riscul de scurgere a nutrienților. Zonele tampon vegetate pot ajuta la absorbția excesului de nutrienți înainte ca aceștia să ajungă la sursele de apă.
  • Considerații privind momentul și vremea: Aplicați îngrășăminte în perioadele cu precipitații scăzute și evitați aplicarea înainte de ploi abundente pentru a reduce riscul de scurgere a nutrienților. De asemenea, trebuie luate în considerare condițiile de umiditate a solului pentru a optimiza absorbția nutrienților.

4. Nevoi nutriționale specifice culturilor

Diferite culturi au cerințe variate de nutrienți. Înțelegerea acestor nevoi este esențială pentru formularea unei strategii adecvate de îngrășăminte.

Nevoi nutriționale specifice culturilor Diferite culturi au cerințe variate în materie de nutrienți

De exemplu, porumbul necesită de obicei aporturi mari de azot, în timp ce leguminoasele precum soia pot fixa azotul atmosferic și, prin urmare, necesită mai puțin îngrășământ cu azot. Adaptarea planurilor de îngrășăminte la nevoile specifice ale fiecărei culturi asigură o creștere și o productivitate optime, prevenind în același timp dezechilibrele nutrienților din sol.

5. Monitorizarea răspunsului culturilor

După aplicarea îngrășămintelor, este esențial să se monitorizeze răspunsul culturii prin observații regulate pe teren și colectarea de date. Aceasta poate include evaluări vizuale ale sănătății plantelor, măsurători ale creșterii și metode mai sofisticate, cum ar fi teledetecția și testarea țesuturilor.

De exemplu, aparatele de măsurare a clorofilei pot măsura verdeața frunzelor, indicând nivelurile de azot din plante. În mod similar, imaginile cu drone sau din satelit pot detecta variații ale sănătății culturilor pe un câmp, permițând ajustări la timp.

6. Management adaptiv

Condițiile agricole sunt dinamice, influențate de modelele meteorologice, presiunile dăunătorilor și evoluția stării solului. Prin urmare, strategiile de fertilizare trebuie să fie adaptabile. Prin evaluarea continuă a performanței culturilor și a condițiilor de mediu, fermierii pot face ajustări informate ale planurilor lor de fertilizare. Această abordare adaptivă a managementului asigură că culturile primesc cantitatea potrivită de nutrienți la momentul potrivit, sporind potențialul de randament și eficiența utilizării resurselor.

Concluzie

Calcularea precisă a absorbției de îngrășăminte pe baza valorii uscate a randamentului este fundamentală pentru producția eficientă de porumb. Prin înțelegerea ratelor de eliminare a nutrienților, efectuarea testelor de sol și luarea în considerare a eficienței aplicării, fermierii pot optimiza utilizarea îngrășămintelor, pot spori randamentul culturilor și pot promova sustenabilitatea mediului. Adoptarea celor mai bune practici și menținerea la curent cu progresele în agricultura de precizie și gestionarea nutrienților pot îmbunătăți și mai mult rezultatele în cultivarea porumbului.

Pentru a vedea dacă ratele de îngrășământ calculate au fost într-adevăr plătite, rulați Raport automat de randament după recoltare: compară randamentul cu rata prescrisă sau aplicată pentru fiecare zonă și arată prețul pragului de rentabilitate al culturii pentru fiecare treaptă de rată.

Ce este pierderea fantomă de randament la porumb? Cum o putem reduce?

Postat pe de dementievgeopard

În domeniul agriculturii, urmărirea randamentului optim al culturilor este o provocare perpetuă pentru fermierii din întreaga lume. Deși înțelepciunea convențională atribuie adesea pierderile de randament unor factori evidenti și condițiilor meteorologice nefavorabile, există un fenomen mai subtil și mai evaziv, cunoscut sub numele de Pierdere Fantomă a Randamentului.

Se referă la reducerea inexplicabilă a randamentului culturilor, care nu poate fi atribuită direct factorilor convenționali precum dăunătorii, bolile sau condițiile meteorologice nefavorabile. Spre deosebire de amenințările evidente care se manifestă vizibil, aceasta operează sub suprafață, adesea scăpând de la detectare până când impactul său devine evident în timpul recoltării.

Conform unui raport al Organizației pentru Alimentație și Agricultură (FAO), se estimează că 30% din producția agricolă globală se pierd în fiecare an din cauza diverșilor factori, inclusiv acesta.

Acest fenomen pune la îndoială înțelegerea convențională a limitelor de randament și impune o examinare mai nuanțată a ecosistemului agricol. Prin urmare, înțelegerea sa este crucială pentru fermieri și agronomi, deoarece scoate la iveală factori care pot trece neobservați, dar exercită o influență substanțială asupra randamentelor culturilor.

Prin recunoașterea și abordarea acestor elemente ascunse, practicile agricole pot fi rafinate, iar productivitatea generală poate fi îmbunătățită.

Pierderea fantomă a randamentului la porumb

Porumbul, una dintre cele mai importante culturi din lume, joacă un rol esențial în producția alimentară globală. Cu toate acestea, fermierii se confruntă cu numeroase provocări în optimizarea randamentelor de porumb, un factor semnificativ fiind pierderea necontrolată a randamentului.

Este vorba despre pierderea randamentului potențial care apare atunci când porumbul este lăsat să se usuce natural pe câmp după un anumit punct. Se întâmplă deoarece boabele de porumb continuă să respire și să piardă în greutate pe măsură ce se usucă, reducându-și masa și calitatea. Nu este vizibil cu ochiul liber, dar poate avea un impact semnificativ asupra profiturilor dumneavoastră.

Pierderea fantomă a randamentului la porumb

Potrivit lui Eric Frank, un seedman de la Channel Seedman din Frankfort, Indiana, este vorba de “o scădere a randamentului care se întâmplă la porumb atunci când nu începeți recoltarea mai devreme. Se întâmplă deoarece permiteți culturii să se usuce în mod natural până la un anumit punct înainte de recoltare. Când pierde atât de multă umiditate în câmp, practic se canibalizează puțin.”

Cum contribuie respirația nucleului la aceasta?

Acest lucru se întâmplă deoarece boabele sunt încă vii după ce au atins stratul negru și continuă să respire și să consume zaharurile și amidonul stocate. Această activitate metabolică reduce masa boabelor și scade greutatea lor specifică și calitatea.

Respirația boabelor este procesul prin care boabele folosesc oxigen și glucoză pentru a produce energie, dioxid de carbon și apă. Este o activitate metabolică normală care are loc pe parcursul etapelor de dezvoltare și maturare a boabelor.

Cum contribuie respirația boabelor la pierderea fantomă a randamentului

Totuși, respirația bobului nu se oprește la maturitatea fiziologică, când se formează stratul negru la vârful bobului. Boabele rămân vii până când sunt uscate până la un nivel de umiditate suficient de scăzut (în jur de 15%) pentru a fi ucise. În această perioadă, bobul continuă să respire și să piardă substanță uscată.

Cât randament poți pierde din cauza asta?

Aceasta depinde de mai mulți factori, cum ar fi hibridul, vremea, tipul de sol și momentul recoltării. Cu toate acestea, unele studii au arătat că poate varia de la 5 la 15 bușeli pe acru sau mai mult.

De exemplu, în 2020, agronomul de teren Missy Bauer de la Farm Journal a efectuat o parcelă de testare într-un câmp irigat cu un hibrid. Ea a recoltat o parte din câmp pe 23 septembrie, când nivelul de umiditate era de 27,9%, iar restul câmpului pe 30 octombrie, când nivelul de umiditate era de 18,4%. Ea a constatat că recolta timpurie a produs cu 15,6 bushels pe acru mai mult decât recolta târzie, la 214,2 față de 198,6 bushels pe acru.

Cât randament poți pierde din cauza asta?

Totuși, o regulă generală este că începe să apară atunci când umiditatea porumbului scade sub 13% - 16%. Conform unor studii, poate varia de la 0,5% la 1,6% per punct de umiditate sub 15%. Aceasta înseamnă că un fermier care recoltează porumb la o umiditate de 12% în loc de 15% ar putea pierde până la 4,8% de randament doar din această cauză.

Unele studii ulterioare au raportat pierderi de randament cuprinse între 5 și 15 bușeli pe acru, cu date de recoltare mai târzii. De exemplu, un studiu de cinci ani realizat în Nebraska a constatat că randamentul a scăzut în medie cu 9,1 bușeli pe acru odată cu recoltarea mai târzie, indiferent de modificarea umidității boabelor sau de durata de timp dintre datele de recoltare. În mod similar, un studiu realizat în Michigan a arătat un avantaj mediu de randament de 8,9 bușeli pe acru pentru o recoltare mai timpurie.

Cum să o măsori?

Cea mai bună metodă de a măsura acest lucru este de a compara randamentele porumbului recoltat la diferite niveluri de umiditate în același câmp. Acest lucru se poate face prin recoltarea unei porțiuni din câmp devreme, când porumbul este încă umed (în jur de 25% până la 30% umiditate), și a unei alte porțiuni mai târziu, când porumbul este uscat (în jur de 15% sau mai puțin).

Diferența de randament dintre cele două porții reprezintă pierderea care a avut loc pe câmp. De exemplu, dacă porumbul recoltat timpuriu a produs 200 bu/acru, iar porumbul recoltat târziu a produs 190 bu/acru, atunci pierderea de randament va fi de 10 bu/acru sau 5%.

Factorii care contribuie la pierderea randamentului fantomă

Iată câțiva dintre factorii ascunși sau mai puțin evidenti care contribuie la pierderea randamentului:

1. Dimensiunea și forma miezului: Hibrizii moderni de porumb au boabe mai mari și mai adânci decât cei mai vechi, ceea ce înseamnă că au mai multă masă de pierdut în timpul respirației.

Potrivit agronomului de teren Missy Bauer de la Farm Journal, boabele de astăzi au în medie între 70.000 și 76.000 pe bushel, comparativ cu 90.000 în trecut. Aceasta înseamnă că fiecare boabă are un impact mai mare asupra randamentului final și că acesta poate fi mai semnificativ cu genetica mai nouă.

2. Conținutul de umiditate al boabelor: Conținutul de umiditate al boabelor determină câtă apă pot pierde în timpul respirației. Cu cât conținutul de umiditate este mai mare, cu atât rata de respirație este mai mare și potențialul de pierdere a randamentului.

Potrivit specialistului în semințe de la Channel 3, Eric Frank, problema începe să apară atunci când umiditatea boabelor scade sub 16%. El recomandă recoltarea porumbului cu o umiditate cuprinsă între 20% și 25% pentru a evita pierderea excesivă în greutate și calitate pe câmp.

3. Condiții meteorologice: Condițiile meteorologice din perioada de uscare pot afecta rata de respirație și pierderile de randament. Temperaturile ridicate, umiditatea scăzută, vântul și lumina soarelui pot crește evaporarea apei din boabe și pot accelera pierderea în greutate.

Factorii care contribuie la pierderea randamentului fantomă

În schimb, temperaturile scăzute, umiditatea ridicată, ploaia și norii pot încetini procesele de evaporare și respirație și pot reduce pierderile de randament. Cu toate acestea, aceste condiții pot crește și riscul de mucegai, boli și daune provocate de insecte, ceea ce poate reduce și randamentul și calitatea porumbului.

4. Momentul recoltării: Momentul recoltării este un factor crucial care determină cât de mult apare într-o cultură de porumb. Recoltarea prea devreme poate duce la costuri ridicate de uscare și la o greutate specifică mai mică, în timp ce recoltarea prea târzie poate duce la pierderi excesive și la o calitate mai scăzută a boabelor.

Momentul optim de recoltare depinde de mai mulți factori, cum ar fi maturitatea hibridelor, reducerile la silozurile de cereale, prognoza meteo, condițiile de pe teren și disponibilitatea echipamentelor. Frank îi sfătuiește pe fermieri să își monitorizeze îndeaproape terenurile și să își ajusteze planurile de recoltare în consecință.

Între timp, fermierii se pot confrunta cu condiții nefavorabile care le întârzie sau le întrerup planurile de recoltare, cum ar fi ploaia, grindina, înghețul sau zăpada. Aceste evenimente pot deteriora integritatea tulpinii și pot crește riscul de cădere a știftului, cădere a știftului sau infecție cu mucegai, ceea ce poate reduce și mai mult randamentul și calitatea porumbului.

Cum să o evităm sau să o reducem? Recoltarea timpurie!

Cea mai bună modalitate de a evita pierderile este recoltarea porumbului la nivelul optim de umiditate și utilizarea metodelor de uscare controlată. Recoltarea porumbului la un nivel de umiditate mai ridicat (în jur de 20% - 25%) poate ajuta la păstrarea greutății și calității boabelor, precum și la reducerea pierderilor pe câmp cauzate de căderea știuleților, căderea tulpinilor, deteriorarea insectelor, creșterea mucegaiului și contaminarea cu micotoxine.

Cu toate acestea, recoltarea porumbului umed necesită și instalații adecvate de uscare și depozitare pentru a preveni alterarea și deteriorarea calității. Metodele de uscare controlată, cum ar fi uscarea naturală cu aer sau uscarea la temperatură scăzută, pot ajuta la reducerea deteriorării și contracției boabelor în timpul procesului de uscare.

Cum să evitați sau să reduceți pierderile fantomă de randament - recoltarea timpurie!

În plus, fermierii ar trebui să ia în considerare factorii economici implicați în recoltarea porumbului umed față de porumbul uscat. Aceștia includ reduceri sau prime la silozurile de cereale pentru conținutul de umiditate, costurile sau economiile de uscare, costurile sau economiile de depozitare și potențialele pierderi sau câștiguri de randament sau calitate.

Prin evaluarea acestor factori și utilizând date fiabile din propriile câmpuri sau din surse locale, fermierii pot lua decizii informate cu privire la momentul recoltării porumbului și la modul de uscare eficientă și efectivă.

O altă modalitate este alegerea hibrizilor care au o bună rezistență la boli și dăunători care pot afecta rezistența tulpinii și retenția știuleților. De asemenea, puteți utiliza practici agronomice care promovează creșterea și dezvoltarea sănătoasă a plantelor, cum ar fi fertilizarea adecvată, controlul buruienilor, irigarea și gestionarea dăunătorilor.

Poate PYL afecta și alte culturi?

Da, poate afecta diferite culturi, dar nu pe toate în același mod. Poate dăuna culturilor cu un conținut ridicat de umiditate atunci când sunt complet dezvoltate și au nevoie de ceva timp pentru a se usca pe câmp. Cu toate acestea, unele culturi sunt mai expuse riscului decât altele, în funcție de semințele lor, de modul în care sunt... respira, și mediul înconjurător.

Luați soia, de exemplu. Este mai puțin probabil să aibă o problemă majoră de PYL în comparație cu porumbul. Acest lucru se datorează faptului că soia are un conținut de umiditate mai mic atunci când este gata de recoltare (aproximativ 50% comparativ cu 70% pentru porumb) și se usucă mai repede pe câmp (aproximativ 10 zile comparativ cu 30 de zile pentru porumb).

Totuși, dacă soia nu este recoltată până când nu are un conținut de umiditate mai mare de 13%, aceasta poate totuși pierde în greutate și calitate din cauza respirației, destrămării sau infectării cu ciuperci.

Grâul, pe de altă parte, este mai expus riscului decât soia. Acest lucru se datorează faptului că grâul are un conținut de umiditate mai mare la momentul recoltării (aproximativ 60% comparativ cu 50% pentru soia) și durează mai mult să se usuce pe câmp (aproximativ 20 de zile comparativ cu 10 zile pentru soia).

Grâul poate pierde până la 10% din greutatea sa dacă nu este recoltat până când nu are un conținut de umiditate mai mare de 14%, din cauza respirației, destrămării, încolțirii sau bolilor.

Alte culturi precum orzul, ovăzul, secara, sorgul, floarea-soarelui, canola și lucerna pot suferi, de asemenea, de PYL. Cât de mult sunt afectate depinde de compoziția culturii, de gene, de modul în care este îngrijită și de vreme. De aceea este esențial ca fermierii să urmărească nivelul de umiditate al culturilor lor și să le recolteze în cel mai bun moment pentru a evita pierderile inutile.

Cum vă poate ajuta curățarea și calibrarea automată a randamentului de la GeoPard cu PYL?

În centrul soluției GeoPard se află o suită de funcții concepute pentru a automatiza curățarea și calibrarea datelor privind randamentul. Tehnologia identifică sistematic lacunele sau omisiunile din setul de date privind randamentul, asigurând o reprezentare mai fiabilă a randamentelor reale.

Cum vă poate ajuta curățarea și calibrarea automată a randamentului de la GeoPard cu PYL?

Prin utilizarea unor algoritmi avansați, aceasta sporește precizia monitorizării, oferind fermierilor o bază de încredere pentru luarea deciziilor. Una dintre caracteristicile remarcabile ale tehnologiei GeoPard este capacitatea sa de a completa datele lipsă cu hărți sintetice ale randamentului.

În situațiile în care există lacune în date, generează hărți sintetice ale randamentului care se integrează perfect cu setul de date existent. Această abordare inovatoare nu numai că asigură o evidență cuprinzătoare a randamentului, dar contribuie și la o înțelegere mai precisă a performanței culturilor.

Aplicarea Curățarea și calibrarea automată a GeoPard Tehnologia se traduce direct printr-o reducere a pierderilor de randament fantomă. Cu o reprezentare mai precisă a randamentelor culturilor, fermierii pot lua decizii mai bine informate cu privire la gestionarea culturilor, alocarea resurselor și termenele de recoltare. Aceasta permite părților interesate din agricultură să depășească provocările asociate cu datele inexacte, ducând în cele din urmă la o productivitate generală îmbunătățită.

Concluzie

Este o provocare subtilă, dar semnificativă, în agricultură, care necesită o abordare cuprinzătoare a gestionării culturilor. Prin recunoașterea factorilor mai puțin evidenti care au impact asupra randamentului, fermierii pot lua măsuri proactive. Agricultura de precizie, gestionarea sănătății solului, interacțiunile microbiene, practicile inteligente din punct de vedere climatic și progresele în genetica culturilor formează o foaie de parcurs pentru a o aborda. Adoptarea acestei perspective holistice permite comunității agricole să promoveze sisteme de producție alimentară durabile și rezistente în mijlocul provocărilor în continuă evoluție.

Curățarea și Calibrarea Automată a Datelor de Recoltă

Postat pe de dementievgeopard

Curățarea și calibrarea automată a datelor de recoltă (CCADR) este un proces care utilizează algoritmi și modele pentru a detecta și corecta erorile din datele de recoltă, cum ar fi valorile aberante, discontinuitățile sau biasurile. CCADR poate îmbunătăți calitatea și fiabilitatea datelor de recoltă, ceea ce poate duce la perspective și recomandări mai bune pentru ferme.

Introducere în Datele de Randament

Datele privind producția sunt una dintre cele mai importante surse de informații pentru fermieri în secolul al XXI-lea. Se referă la datele colectate de la diverse utilaje agricole, cum ar fi combinele, semănătorile și recoltatoarele, care măsoară cantitatea și calitatea culturilor produse într-un anumit câmp sau zonă.

Acesta are o importanță imensă din mai multe motive. În primul rând, ajută fermierii să ia decizii informate. Înarmați cu date detaliate despre recoltă, fermierii își pot ajusta practicile pentru a maximiza productivitatea.

De exemplu, dacă un anumit câmp produce constant randamente mai scăzute, fermierii pot investiga cauzele subiacente, cum ar fi sănătatea solului sau problemele de irigații, și pot lua măsuri corective.

Mai mult, permite agricultura de precizie. Cartografind variațiile performanței culturilor în culturile lor, fermierii pot adapta aplicarea inputurilor, cum ar fi fertilizanții și pesticidele, la zone specifice. Această abordare țintită nu numai că optimizează utilizarea resurselor, dar reduce și impactul asupra mediului.

Conform Organizației Națiunilor Unite pentru Alimentație și Agricultură (FAO), producția agricolă globală trebuie să crească cu 60% până în 2050 pentru a satisface cererea crescândă de alimente. Datele privind recoltele, prin rolul lor în îmbunătățirea productivității culturilor, sunt esențiale pentru atingerea acestui obiectiv.

Mai mult, în Brazilia, un fermier de soia a folosit date despre producție, împreună cu date din prelevarea de probe de sol, pentru a crea hărți de fertilizare cu rată variabilă pentru culturile sale. El a aplicat rate diferite de fertilizator în funcție de fertilitatea solului și potențialul de producție al fiecărei zone.

De asemenea, a folosit datele privind recolta pentru a compara diferite soiuri de soia și pentru a le selecta pe cele mai bune pentru condițiile sale. Ca rezultat, și-a mărit recolta medie cu 12%și și-a redus costurile cu fertilizatorii cu 15% .

În mod similar, în India, un cultivator de orez a folosit, de asemenea, seturi de date despre producție, împreună cu date meteorologice, pentru a-și ajusta programul de irigare al culturilor. El a monitorizat nivelurile de umiditate din sol și modelele de ploaie folosind senzori și imagini din satelit.

Înțelegerea și utilizarea datelor privind recolta

El l-a folosit, de asemenea, pentru a compara diferite soiuri de orez și pentru a le alege pe cele mai bune pentru condițiile sale. Ca urmare, și-a crescut producția medie cu 10%și și-a redus consumul de apă cu 20%.

În ciuda beneficiilor sale, datele privind rentabilitatea continuă să se confrunte cu unele provocări în ceea ce privește dezvoltarea și adoptarea lor. Unele dintre aceste provocări includ:

  • Calitatea datelor: Precizia și fiabilitatea sa depind de calitatea senzorilor, de calibrarea utilajelor, de metodele de colectare a datelor și de tehnicile de procesare și analiză a datelor. Calitatea slabă a datelor poate duce la erori, părtiniri sau neconcordanțe care pot afecta validitatea și utilitatea datelor.
  • Acces la date: Disponibilitatea și accesibilitatea datelor privind recolta depind de accesul și deținerea mașinilor agricole, a senzorilor, a dispozitivelor de stocare a datelor și a platformelor de date. Lipsa accesului sau a proprietății poate limita capacitatea fermierilor de a colecta, stoca, partaja sau utiliza propriile date.
  • Confidențialitatea datelor: Securitatea și confidențialitatea acestuia depind de protecția și reglementarea datelor de către fermieri, producători de mașini, furnizori de date și utilizatori de date. Lipsa protecției sau a reglementării poate expune datele la utilizare neautorizată sau neetică, cum ar fi furtul, manipularea sau exploatarea.
  • Alfabetizare cu date Înțelegerea și utilizarea datelor privind randamentul depind de abilitățile și cunoștințele fermierilor, a consilierilor agricoli, a consultanților și a cercetătorilor. Lipsa de abilități sau cunoștințe poate împiedica capacitatea acestor actori de a interpreta, comunica sau aplica datele în mod eficient.
colectarea de seturi de date folosind mașini agricole precum combinele de recoltat

Prin urmare, pentru a depăși aceste provocări și a valorifica întregul potențial al datelor de recoltă, este importantă curățarea și calibrarea datelor de recoltă.

Introducere în curățarea și calibrarea datelor de producție (yield)

Datele privind randamentul sunt surse valoroase de informații pentru fermieri și cercetători care doresc să analizeze performanța culturilor, să identifice zone de management și să optimizeze procesul decizional. Cu toate acestea, ele necesită adesea curățare și calibrare pentru a le asigura fiabilitatea și acuratețea.

Calibrarea “YieldDataset” este o funcționalitate care corectează distribuția valorilor în conformitate cu principii matematice, sporind integritatea de ansamblu a datelor. Aceasta consolidează calitatea luării deciziilor și face setul de date valoros pentru analize ulterioare aprofundate.

Modul de Calibrare Curată GeoPard Yield

GeoPard a făcut posibilă curățarea și corectarea seturilor de date de producție agricolă cu ajutorul modulului său Yield Clean-Calibration.

Am făcut mai ușor ca niciodată să îmbunătățiți calitatea seturilor de date agricole, oferind fermierilor posibilitatea de a lua decizii bazate pe date pe care vă puteți baza.

GeoPard - Curățarea și Calibrarea Randamentului, similar zonelor de potențial ale câmpului

După calibrare și curățare, setul de date rezultat privind randamentul devine omogen, fără valori aberante sau modificări bruște între geometriile vecine.

Cu noul nostru modul, puteți:

Selectați o opțiune pentru a continua
Selectați o opțiune pentru a continua
  • Elimină punctele de date corupte, suprapuse și subnormale
  • Calibrează valorile de randament pe mai multe mașini
  • Inițiați calibrarea cu doar câteva clicuri (simplificând experiența utilizatorului) sau executați punctul final API GeoPad asociat
Curățarea și calibrarea automată a datelor de randament cu GeoPard (1)
Curățarea și Calibrarea Automată a Datelor de Randament cu GeoPard (2)
Curățarea automată a datelor de producție și calibrarea cu GeoPard (3)
Curățarea_automatizată_a_datelor_de_randament_Calibrare_cu_GeoPard (4)
Curățarea automată a datelor privind randamentul și calibrarea cu GeoPard (5)
Curățarea și calibrarea automată a datelor de producție cu GeoPard (6)
Curățarea și Calibrarea Automată a Datelor de Recoltă cu GeoPard (7)

Printre cele mai comune cazuri de utilizare ale curățării și calibrării automate a datelor de producție se numără:

  • Sincronizarea datelor atunci când mai multe echipamente de recoltare au lucrat fie simultan, fie pe parcursul mai multor zile, asigurând consistența.
  • Omogenizarea și acuratețea setului de date prin netezirea variațiilor.
  • Eliminarea zgomotului din date și a informațiilor nerelevante care pot încețoșa perspectivele.
  • Eliminarea punctelor de cotitură sau a geometriilor anormale, care pot distorsiona tiparele și tendințele reale din domeniu.

În imaginea de mai jos, puteți vedea un câmp unde 15 combine au lucrat în același timp. Aceasta arată cât de diferit și ușor de înțeles arată setul de date original al randamentului și setul de date îmbunătățit după calibrare cu modulul de calibrare curată GeoPard.

diferența dintre seturile de date de randament originale și cele îmbunătățite cu Modulul de Calibrare GeoPard

De ce este importantă curățarea și calibrarea?

Datele despre recoltă sunt colectate de monitoare de recoltă și senzori atașați la combine. Aceste dispozitive măsoară rata de curgere a masei și umiditatea culturii recoltate și utilizează coordonate GPS pentru a georeferenția datele.

Cu toate acestea, aceste măsurători nu sunt întotdeauna precise sau consistente, datorită diversilor factori care pot afecta performanța echipamentului sau condițiile culturilor. Unii dintre acești factori sunt:

Variații ale echipamentului: Mașinile agricole, cum ar fi combinele și recoltatoarele, au adesea variații inerente care pot duce la discrepanțe în colectarea datelor. Aceste variații pot include diferențe în sensibilitatea senzorilor sau calibrării mașinilor.

De exemplu, unii monitori de recoltă pot folosi o relație liniară între tensiune și rata de curgere a masei, în timp ce alții pot folosi una neliniară. Anumiți senzori pot fi mai sensibili la praf sau murdărie decât alții. Aceste variații pot cauza discrepanțe în datele de recoltă între diferite mașini sau culturi.

Exemplul 1 U-turn, Opriri, Lățimea jumătate de echipament utilizată
Exemplul 1 U-turn, Opriri, Lățimea jumătate de echipament utilizată
Exemplul 2 Întoarceri, Oprire, Jumătate din lățimea echipamentului utilizată
Exemplul 2 Întoarceri, Oprire, Jumătate din lățimea echipamentului utilizată

2. Factori de mediu: Condițiile meteorologice, tipurile de sol și topografia joacă roluri semnificative în randamentele culturilor. Dacă nu sunt luate în considerare, acești factori de mediu pot introduce zgomot și inexactități în datele privind randamentul.

De exemplu, solurile nisipoase sau pantele abrupte pot cauza randamente mai mici decât solurile lutoase sau terenurile plane. De asemenea, zonele cu densitate mai mare a culturilor pot avea randamente mai mari decât zonele cu densitate mai mică.

3. Inexactități ale senzorilor: Senzorii, în ciuda preciziei lor, nu sunt infailibili. Aceștia pot deriva în timp, oferind citiri inexacte dacă nu sunt calibrați în mod regulat.

De exemplu, o celulă de sarcină defectă sau o conexiune electrică slabă pot cauza citiri inexacte ale debitului masic. Un senzor de umiditate murdar sau deteriorat poate oferi valori eronate ale conținutului de umiditate. Un nume de câmp sau un ID introdus greșit de operator poate atribui datele de producție fișierului greșit al câmpului.

Acești factori pot rezulta în seturi de date despre randament care sunt zgomotoase, eronate sau inconsistente. Dacă aceste date nu sunt curățate și calibrate corespunzător, ele pot duce la concluzii sau decizii înșelătoare.

De exemplu, utilizarea datelor de producție necurățate pentru crearea hărților de producție poate duce la identificarea greșită a zonelor cu producție mare sau mică în cadrul unui câmp.

De ce este important să curățăm și să calibram seturile de date privind recolta

Utilizarea seturilor de date de producție necalibrate pentru a compara producțiile între culturi sau ani poate duce la comparații incorecte sau inexacte. Utilizarea datelor de producție necurățate sau necalibrate pentru a calcula balanțele nutrienților sau inputurile culturilor poate duce la supra- sau sub-aplicarea de îngrășăminte sau pesticide.

Prin urmare, este esențială efectuarea curățării și calibrării datelor despre recoltă înainte de a le utiliza în orice scop de analiză sau de luare a deciziilor. Curățarea seturilor de date despre recoltă este procesul de eliminare sau corectare a oricăror erori sau zgomote din datele brute despre recoltă colectate de monitoarele și senzorii de recoltă.

Metode automate pentru curățarea și calibrarea datelor de producție

Aici intră în joc tehnicile automate de curățare a datelor. Tehnicile automate de curățare a datelor sunt metode care pot efectua sarcini de curățare a datelor fără intervenție umană sau cu minimă intervenție umană.

Configurați pasul de Calibrare
Metode automate pentru curățare și calibrare

Tehnicile automate de curățare a datelor pot economisi timp și resurse, pot reduce erorile umane și pot spori scalabilitatea și eficiența curățării datelor. Unele dintre tehnicile comune de curățare automată a datelor pentru datele privind randamentul sunt:

1. Detecția valorilor aberante: Valorile aberante sunt puncte de date care deviază semnificativ de la normă. Algoritmii automați pot identifica aceste anomalii comparând punctele de date cu măsuri statistice precum media, mediana și deviația standard.

De exemplu, dacă un set de date privind recolta arată o producție excepțional de mare pentru un anumit câmp, un algoritm de detectare a anomaliilor îl poate semnala pentru investigații suplimentare.

2. Reducerea zgomotului: Zgomotul din datele de producție poate proveni din diverse surse, inclusiv factori de mediu și inexactități ale senzorilor.

Tehnicile automate de reducere a zgomotului, cum ar fi algoritmii de netezire, elimină fluctuațiile eronate, făcând datele mai stabile și mai fiabile. Acest lucru ajută la identificarea tendințelor și tiparelor reale din date.

3. Imputarea datelor: Datele lipsă reprezintă o problemă comună în seturile de date referitoare la randament. Tehnicile de imputare a datelor estimează și completează automat valorile lipsă pe baza tiparelor și a relațiilor din cadrul datelor.

De exemplu, dacă un senzor nu reușește să înregistreze date pentru o anumită perioadă de timp, metodele de imputare pot estima valorile lipsă pe baza punctelor de date adiacente.

Prin urmare, tehnicile automate de curățare a datelor servesc drept gardieni ai calității datelor, asigurând că seturile de date despre producție rămân un atu de încredere și valoros pentru fermierii din întreaga lume.

Mai mult, există o mulțime de instrumente utile și programe pe calculator care pot curăța și ajusta automat datele de randament, iar GeoPard este unul dintre ele. Modulul GeoPard Yield Clean-Calibration, alături de soluții similare, este extrem de important pentru a asigura acuratețea și fiabilitatea datelor.

GeoPard - Curățarea și Calibrarea Recoltei - 3 combine

Concluzie

Curățarea și calibrarea automată a datelor de recoltă (AYDCC) este esențială în agricultura de precizie. Aceasta asigură acuratețea datelor despre culturi prin eliminarea erorilor și îmbunătățirea calității, permițând fermierilor să ia decizii informate. AYDCC abordează provocările legate de date și utilizează tehnici automate pentru rezultate de încredere. Instrumente precum Modulul de curățare și calibrare a recoltei GeoPard simplifică acest proces pentru fermieri, contribuind la practici agricole eficiente și productive.

Odată ce datele privind randamentul sunt curate, Raport automat de randament merge mai departe: compară recolta cu zonele sau cu ratele aplicate din sezonul respectiv, stabilește prețul pentru fiecare treaptă de preț și vă spune dacă produsul suplimentar s-a amortizat.

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

Postat pe de dementievgeopard

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

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

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

1 - Imagine brută Sentinel-2

1 – Imagine brută Sentinel-2

3 - Limite de câmp segmentate

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

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

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

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

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

 

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

 

Ce este Delimitarea Limitelor de Câmp?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Cum este util?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Analiză bazată pe ecuații în agricultura de precizie

Postat pe de dementievgeopard

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

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

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

 

Eliminarea potasiului pe baza datelor de randament

Eliminarea potasiului pe baza datelor de randament

 

Cazuri de utilizare (vezi exemplele de mai jos):

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

 

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

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

 

 

 

 

Îngrășământ: Ghid de recomandări. Potasiu / Porumb.

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

 

Eficiența utilizării potasiului în kg/ha

Eficiența utilizării potasiului în kg/ha

 

 

 

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

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

 

 

Azot: Țintă Rx vs. așa cum este aplicat

Azot: Țintă Rx vs. așa cum este aplicat

 

Diferența de clorofilă dintre două imagini din satelit

Diferența de clorofilă dintre două imagini din satelit

 

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

Exemple de ecuații GeoPard din șablon

Exemple de ecuații GeoPard din șablon

 

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

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

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

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

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

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

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

Întrebări frecvente

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

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

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

Hărți GeoPard Field Potential vs. date de recoltă

Postat pe de dementievgeopard

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

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

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

 

Hărți GeoPard Field Potential vs. date de recoltă

Poate fi folosit ca bază pentru:

Ce sunt hărțile de potențial de câmp?

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

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

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

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

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

Diferența dintre hărțile de potențial de câmp și datele de randament

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

Surse de date:

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

Aspect temporal:

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

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

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 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.

Date și analize privind randamentul în GeoPard

Postat pe de dementievgeopard

În acest articol:

  • Utilizarea analizei randamentului în agricultura de precizie
  • Analiză aprofundată a datelor privind randamentul în GeoPard Agriculture 
  • Vizualizarea fiecărui atribut în fișierele Yield
  • Corectarea datelor brute privind randamentul 
  • 5 Exemple practice de utilizare a hărților de randament
Date brute și curățate despre randament în GeoPard
Date brute și curățate despre randament în GeoPard

Date de randament vă permite să luați decizii mai informate și să îmbunătățiți eficiența în creștere.
Zonele de gestionare a terenurilor construite pe baza datelor privind randamentul pe mai mulți ani sunt potrivite pentru o evaluare inițială a randamentului potențial și a variabilității nutrienților din sol, în vederea luării unor decizii viitoare privind gestionarea culturilor.

Analiza datelor privind randamentul poate fi convertită într-o hartă a aplicării cu doză variabilă și utilizată, de exemplu, pentru aplicarea îngrășămintelor. Calibrarea acesteia este un alt subiect pe care trebuie să îl luați în considerare, îl vom acoperi într-o postare separată pe blog.

Analizele avansate din GeoPard constă în faptul că puteți efectua analize multi-strat prin combinarea mai multor straturi de date într-o singură hartă și căutarea relațiilor dintre straturile de date. 

Zonele de productivitate combinate pot fi generate pe baza indicilor de vegetație din imaginile satelitare, topografiei, datelor de la utilaje, cum ar fi randamentul, conductivitatea electrică, umiditatea solului și altele, precum și a rezultatelor analizelor agrochimice.

Vizualizarea fișierelor de randament se face automat după descărcarea fișierului, procesarea și curățarea acestuia sunt automate. Mai jos sunt prezentate două versiuni ale hărților – imaginea originală cu datele de pe monitorul echipamentului așa cum sunt și vizualizarea GeoPard.

Datele brute au fost convertite într-o imagine de suprafață continuă în gradient, pentru o înțelegere mai ușoară a eterogenității câmpului și pentru crearea de zone de gestionare.

Fiecare dintre atributele fișierului de randament este disponibil pentru vizualizare, cum ar fi umiditatea, masa de randament, volumul de randament umed și uscat, forța de apăsare, consumul de combustibil, viteza mașinii și așa mai departe.

Corecția datelor brute înseamnă că, dacă un punct de pe câmp este nenatural, acesta va fi netezit (de exemplu, dacă se lucrează pe o lățime diferită de cea a antetului combinei). Atunci când creați date de randament bazate pe zone, puteți corecta zone și poligoane individuale. 

Să aruncăm o privire la câteva exemple practice de utilizare a hărților de randament și a altor straturi de date GeoPard.

1. Zone de gestionare bazate pe datele privind randamentul. Zonele de gestionare pot fi construite fie pe baza datelor privind randamentul unui an, fie pe baza mai multor ani. Este important de reținut că nu puteți suprapune direct randamentele din diferiți ani, deoarece veți obține o tendință în favoarea unuia dintre ani.

Pentru a reduce acest efect, GeoPard aplică mai mulți algoritmi pentru a uniforma ponderarea fiecărui an. Puteți seta importanța unui singur an prin intermediul instrumentului Ponderare atunci când creați o hartă multistrat.

Astfel de zone de gestionare a câmpului pot fi utilizate pentru a construi hărți de aplicații/prescripții/Rx (VRA), calculând randamentul potențial din fiecare zonă.

Hartă a potențialului de randament multianuală și multistratificată
Hartă a potențialului de randament multianuală și multistratificată

2. Zone multistrat cu date privind randamentul și alte surse de date (topografie, sol, senzori, satelit). Se poate adăuga la analiză multistrat și setați ponderea pe care o va avea asupra zonelor finale.

În acest exemplu, pe hartă sunt adăugate trei straturi de date: Randament, Imagini din satelit și Topografie. Puteți combina orice straturi de date pe care le considerați relevante pentru analiză. Harta multistrat poate fi utilizată pentru analize suplimentare ale randamentului și pentru crearea de hărți VRA. 

Randament, topografie și imagini din satelit
Zone multistrat: Randament, Topografie și Imagini din satelit

3. Calculul randamentului la nivel de zonă și de câmp. Pentru a analiza diferite tratamente, soiuri de semințe și practici agronomice, probabil doriți să comparați randamentul mediu și total în fiecare zonă, fâșie sau între câmpuri.

GeoPard calculează automat acest lucru pentru a facilita compararea randamentului în cifre absolute. 

GeoPard calculează randamentul în numere absolute pe baza fișierelor de randament. Total și medie pentru câmp și pentru fiecare zonă.
GeoPard calculează randamentul în numere absolute pe baza fișierelor de randament. Total și medie pentru câmp și pentru fiecare zonă.

4. Zone de dependență bazate pe date despre randament. Zonele bazate pe datele despre randament pot fi suprapuse peste alte zone de date și puteți căuta dependențe între straturile de date. Acest exemplu prezintă suprapunerea nivelurilor de randament ridicat și proteine medii (1) și a nivelului de randament scăzut și proteine ridicate (2) ale diferitelor soiuri de grâu dintr-un câmp.

Alte exemple includ relația dintre influența topografiei asupra randamentului, intersecția dintre randamentele scăzute și lipsa macro- și micronutrienților din sol, umiditatea solului și straturile de conductivitate electrică (CE).

Intersecții între diferite niveluri de randament și proteine
Intersecții între diferite niveluri de randament și proteine

5. Hărți pentru aplicații cu rată variabilă (VRA) pe baza datelor privind randamentul. Puteți crea hărți de prescripție pentru diferite operațiuni – fertilizare, semănat, pulverizare, irigare și planificarea prelevării de probe de sol. Puteți edita numărul și forma zonelor.

De asemenea, puteți construi o hartă de prescripție pentru o aplicație cu doză variabilă, combinând datele despre randament cu alte surse de date (sol, EC, satelit, topografie). 

Rate de semănat variabile pe zonă
Rate de semănat cu rată variabilă pe zonă

Chiar dacă nu aveți date despre randament, puteți utiliza GeoPard zone multianuale (până la 33 de ani) pe baza imaginilor din satelit sau combinați-l cu alte straturi de date, cum ar fi topografia pentru a începe călătoria ta în agricultura de precizie. Aceste analize se corelează adesea cu datele analitice ale randamentului, dar aceasta este o altă poveste.

Întrebări frecvente

1. Cum se face analiza randamentului?

Analiza randamentului este un proces utilizat pentru a evalua productivitatea și performanța unei culturi sau a unui sistem agricol. Iată pașii pentru a efectua o analiză de bază a randamentului:

  • Măsurați randamentul total recoltatColectați toate produsele recoltate dintr-o anumită zonă și cântăriți-le.
  • Determinați zonaMăsoară sau calculează suprafața totală de teren de pe care s-a obținut randamentul.
  • Calculați randamentul pe unitatea de suprafață: Împărțiți producția totală recoltată la suprafață pentru a obține producția pe unitatea de suprafață (de exemplu, producția pe hectar).
  • Comparați și analizați: Comparați randamentul obținut cu datele din anii precedenți sau cu mediile regionale pentru a evalua performanța și a identifica orice variații sau tendințe.

Analiza randamentului îi ajută pe fermieri să ia decizii informate, să monitorizeze productivitatea culturilor și să identifice domeniile de îmbunătățire a practicilor lor agricole.

2. Ce sunt datele privind randamentul?

Datele privind randamentul se referă la informațiile colectate și înregistrate despre cantitatea de culturi sau produse agricole obținute dintr-o anumită suprafață de teren. Acestea includ măsurători sau estimări ale cantității de recoltă, de obicei exprimate în greutate sau volum.

Acesta oferă informații valoroase despre productivitatea și performanța culturilor, ajutând fermierii să ia decizii informate cu privire la practicile lor agricole, să evalueze eficacitatea diferitelor tehnici sau inputuri și să monitorizeze tendințele sau variațiile randamentelor culturilor în timp.

3. Ce este potențialul de randament?

Potențialul de randament se referă la randamentul maxim realizabil sau la nivelul de producție al unei culturi în condiții ideale de creștere. Reprezintă limita superioară a ceea ce o anumită varietate de cultură sau specie de plante poate produce în termeni cantitativi și calitativi.

Potențialul de randament este influențat de diverși factori, cum ar fi genetica, condițiile de mediu, disponibilitatea nutrienților și practicile de gestionare. Acesta servește drept punct de referință pentru fermieri și agronomi pentru a evalua performanța și productivitatea diferitelor soiuri de culturi și pentru a identifica domeniile în care se pot face îmbunătățiri pentru a optimiza nivelurile de randament.

Analiză multistrat (integrată) a datelor în agricultura de precizie

Postat pe de dementievgeopard

Agricultura de precizie este capabilă să genereze cantități uriașe de date sub formă de date privind randamentul, imagini din satelit și fertilitatea solului, printre altele.

Lipsa unor seturi de instrumente software de precizie în cloud ușor de utilizat, care să ajute producătorii de culturi să transforme straturile de date de teren în cunoștințe utile și recomandări acționabile, limitează aplicarea tehnologiilor agricole de precizie.

În agricultura de precizie, zonele de gestionare sunt zone dintr-un câmp care au un potențial de randament similar în funcție de tipul de sol, poziția pantei, chimia solului, microclimat și/sau alți factori care influențează producția agricolă.

The cunoștințele producătorului despre un domeniu este o parte foarte importantă a procesului. Zonele de gestionare sunt considerate un mecanism de optimizare a inputurilor culturilor și a potențialului de randament.

Hartă a zonei istorice de 18 ani: hartă istorică cu zone potențial productive
Hartă combinată a altitudinii și umbrelor dealurilor: Harta prezintă punctele cele mai înalte și cele mai joase
Hartă istorică combinată pe 18 ani: 18 ani, 1989-2019, hartă cu umbre de deal
Hartă istorică și DEM combinată: harta DEM prezintă punctele cele mai înalte și cele mai joase
Harta corectată a datelor privind randamentul culturilor din 2019
harta datelor de recoltă zone 2019
hartă istorică combinată DEM și hillshade
hărți cu pante mari evidențiate
Hartă istorică, DEM și de pantă combinată
Hartă combinată de 18 ani, DEM, agricultură cu pante și umbrire

Hărți generate cu un singur strat de date și mai multe straturi de date.

Marea provocare este de a construi zone de gestionare care să reflecte perfect variabilitatea câmpului. O combinație de diferite straturi, cum ar fi imagini din satelit, fertilitatea solului, derivate topografice și date de monitorizare a randamentului, este următorul pas logic către generarea de... zone de management mai receptive.

Analiza multistrat (cunoscută și sub numele de analiză integrată) devine parte a motorului de analiză geospațială GeoPard.

Combinațiile clasice de parametri de analiză integrați includ unul sau mai multe date despre randament, harta NDVI, altitudinea și caracteristicile fizico-chimice ale senzorilor de sol. 

GeoPard acceptă acești parametri și, în plus, permite includerea altor straturi de date de teren fie deja disponibile în sistem, fie încărcate direct de utilizator (eșantionare de sol, seturi de date privind randamentul etc.).

Prin urmare, sunteți liber să operați cu set complet de parametri efectuarea de analize integrate:

Analiza datelor privind randamentul pe mai multe straturi

Date de teledetecție:

  • Harta productivității potențiale (pe un an și pe mai mulți ani)
  • Harta de stabilitate/variație
  • Indici de vegetație NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI

Topografie:

  • Elevație digitală
  • Pantă
  • Curbură
  • Indicele de umiditate
  • Umbre de deal

Date despre sol:

  • pH-ul
  • CEC (capacitatea de schimb cationic)
  • Materia organică din sol (MOS)
  • K (potasiu)
  • Adâncime redusă a solului vegetal, capacitate mai mică de reținere a apei disponibile (sol predispus la secetă)
  • CE (conductivitate electrică)
  • și alte atribute chimice disponibile în setul de date încărcat

Este important de subliniat faptul că factorii personalizați sunt configurați deasupra fiecărui strat de date pentru a atribui valoarea dorită greutatea stratului.Sunteți bineveniți să împărtășiți cazurile dumneavoastră de utilizare a analizelor integrate și să construiți hărți ale zonelor de management pe baza cunoștințelor dumneavoastră din domeniu, în timp ce selectați surse de date și ponderile acestora în GeoPard.

Imaginile din acest blog conțin un câmp exemplu cu straturi de date (cum ar fi o hartă a productivității care acoperă 18 ani, model digital de elevație, pantă, umbre de deal, date despre randamentul din 2019) și diverse combinații de hărți de analiză integrativă. 

Puteți urmări pașii evoluției zonelor de gestionare, extinzând în același timp analiza integrării cu un strat suplimentar de date.

Întrebări frecvente

1. Ce sunt straturile de date?

Straturile de date se referă la componentele sau elementele individuale ale datelor care sunt organizate și stivuite împreună pentru a crea o reprezentare cuprinzătoare a unei anumite zone sau subiecte.

Fiecare strat reprezintă un aspect specific al datelor, cum ar fi caracteristicile geografice, utilizarea terenurilor, densitatea populației sau factorii de mediu. Aceste straturi pot fi combinate și analizate colectiv pentru a obține informații, a vizualiza modele și a lua decizii informate.

Straturile de date sunt utilizate în mod obișnuit în sistemele informaționale geografice (GIS) și analiza spațială pentru a înțelege și reprezenta mai bine datele complexe într-un mod vizual și interpretabil.

2. Ce este analiza integrată?

Analiza integrată se referă la procesul de combinare și analiză a datelor din mai multe surse sau discipline pentru a obține o înțelegere mai cuprinzătoare și holistică a unei anumite probleme sau fenomen.

Implică fuzionarea seturilor de date, aplicarea tehnicilor statistice și explorarea relațiilor dintre diferite variabile sau domenii.

Analiza integrată permite o perspectivă mai nuanțată și interconectată asupra sistemelor complexe, facilitând identificarea tiparelor, tendințelor și relațiilor cauzale care pot să nu fie evidente atunci când se analizează datele în mod izolat.

Această abordare permite cercetătorilor și factorilor de decizie să ia decizii mai informate și mai eficiente, bazate pe o gamă mai largă de informații.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Solicită Demo Gratuit GeoPard / Consultanță








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

      Abonare


      Prin apăsarea butonului accepți termenii noștri Politica de confidențialitate

        Trimiteți-ne informații


        Prin apăsarea butonului accepți termenii noștri Politica de confidențialitate

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

        Acceptați toate