Categorie: Teledetecție

Bine ați venit în secțiunea “Teledetecție în Agricultură” a site-ului nostru! Aici, vă oferim un ghid cuprinzător despre cum această tehnologie revoluționează industria agricolă.

Această tehnologie implică utilizarea senzorilor și a imaginilor pentru a colecta date despre suprafața Pământului fără a o atinge fizic. În agricultură, această tehnologie a devenit din ce în ce mai importantă în furnizarea de informații precise și în timp util despre sănătatea culturilor, umiditatea solului și estimările recoltei.

În secțiunea noastră “Teledetecție în Agricultură”, veți găsi o multitudine de informații despre diferitele sale tipuri utilizate în agricultură, precum sateliții, dronele și senzorii terestri. De asemenea, vom discuta despre diferitele sale aplicații, inclusiv cartografierea culturilor, detectarea bolilor și agricultura de precizie.

Echipa noastră de experți a selectat cu atenție o colecție de articole, studii de caz și lucrări de cercetare care subliniază beneficiile și provocările utilizării tehnologiei de teledetecție în agricultură. De asemenea, oferim perspective asupra celor mai recente tendințe și evoluții din domeniu, inclusiv noi tehnologii de senzori și tehnici de analiză a datelor.

Ghid și actualizări de teledetecție

Fie că sunteți fermier, cercetător sau profesionist în industrie, această secțiune este locul perfect pentru a afla mai multe despre acest domeniu fascinant și în continuă evoluție. Alăturați-vă nouă în această călătorie în timp ce explorăm modurile în care tehnologia de teledetecție transformă viitorul agriculturii.

Integrarea GeoPard cu UP42

Postat pe de dementievgeopard

GeoPard și UP42 sunt mândri să anunțe parteneriatul tehnic dintre platforme.

 

Blocurile analitice GeoPard sunt acum disponibile pe piața GIS UP42 și includ următoarele capabilități:

  • Constelații de sateliți integrate: Pleiade, Pleiadele NEO, SPOT
  • Vegetație susținută indici: NDVI, EVI, SAVI, NDWI
  • Rezultatul în Formatul COG (GeoTIFF optimizat pentru cloud)

 

Integrarea va permite clienților Up42 să acceseze monitorizarea avansată a culturilor (fără limitare doar la acestea) folosind algoritmi de procesare a imaginilor satelitare GeoPard.

Blocul analitic GeoPard este utilizat pentru a calcula NDWI pe baza Pleiades NEO cu o rezoluție de 30 cm.
Blocul analitic GeoPard este utilizat pentru a calcula NDWI pe baza Pleiades NEO cu o rezoluție de 30 cm.

 

 

Dmitry Dementiev, CEO al GeoPard: “Parteneriatul tehnic cu UP42 permite clienților UP42 să utilizeze analizele geospațiale inovatoare ale GeoPard, inclusiv procesarea imaginilor din satelit la scară largă și la o viteză fără precedent pentru seturi de date atât de mari. Derivatele analitice ar putea fi utilizate pentru agricultura de precizie prescriptivă, agricultura regenerativă/cu carbon și monitorizarea culturilor cu emisii ridicate de timp și spațial.”.
De asemenea, indică ambiția GeoPard de a se integra cu cele mai avansate platforme tehnologice din lume.”

 

Echipa GeoPard a anunțat anterior integrare cu JohnDeere (cel mai mare producător de utilaje și echipamente agricole) prin intermediul platformei MyJohnDeere Operation Center (cea mai mare platformă digitală agricolă din lume, ca suprafață) și Planetă – o companie de imagini satelitare cu cel mai mare număr de sateliți.

 

Hărți GeoPard Field Potential vs. date de recoltă

Postat pe de dementievgeopard

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

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

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

 

Hărți GeoPard Field Potential vs. date de recoltă

Poate fi folosit ca bază pentru:

Ce sunt hărțile de potențial de câmp?

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

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

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

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

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

Diferența dintre hărțile de potențial de câmp și datele de randament

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

Surse de date:

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

Aspect temporal:

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

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

Indici de vegetație și conținut de clorofilă

Postat pe de dementievgeopard

GeoPard extinde familia de indici de vegetație legați de clorofilă cu

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

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

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

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

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

Citeşte mai mult: Indicii de vegetație GeoPard

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

Ce sunt indicii de vegetație?

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

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

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

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

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

Printre indicii de vegetație utilizați pe scară largă se numără:

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

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

Indicele de umiditate al diferenței normalizate

Postat pe de dementievgeopard

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

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

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

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

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

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

Ce este indicele de umiditate?

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

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

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

Ce este indicele de umiditate diferențială normalizată?

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

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

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

NDMI = (IRN – IRN) / (IRN + IRN)

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

Ce este NDWI?

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

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

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

Vizualizarea NDMI pentru a determina indicele de apă cu diferență normalizată

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

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

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

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.

Predicția randamentului culturilor cu ajutorul datelor de teledetecție în agricultura de precizie

Postat pe de dementievgeopard

Pentru a prezice randamentul culturilor, trebuie să înțelegem câtă lumină solară primesc plantele și câtă apă au nevoie. Creșterea plantelor depinde de acești doi factori, dar mulți alți factori afectează creșterea plantelor, cum ar fi temperatura, umiditatea și tipul de sol.

Cantitatea și calitatea culturilor produse în lume reprezintă un factor major care afectează securitatea alimentară. Acest lucru este deosebit de important în țările în curs de dezvoltare, unde agricultura este încă o parte importantă a economiei.

Teledetecție Datele pot fi utilizate pentru a estima cantitățile de lumină primite de plante și, prin urmare, pentru a prezice randamentul culturilor. Datele de teledetecție reprezintă un instrument puternic pentru estimarea randamentului culturilor. Acestea oferă informații despre culturile în creștere și despre mediul lor, permițându-vă să estimați producția agricolă.

Datele de teledetecție reprezintă o formă de analiză a datelor în agricultură care poate fi utilizată pentru a prezice randamentul înainte de recoltare. Acest articol explorează tot ce trebuie să știți despre datele de teledetecție.

Care sunt datele privind randamentul culturilor în agricultură?

Datele privind randamentul culturilor sunt informații despre cantitatea de cultură produsă de un fermier sau un grup de fermieri. Acestea includ cantitatea de cultură recoltată pe hectar de teren. Aceasta poate fi măsurată în tone, bushels sau orice altă unitate de măsură, în funcție de cultură.

Datele privind randamentul fermelor sunt importante în agricultură, deoarece îi pot ajuta pe fermieri să determine cât ar trebui să planteze în sezonul următor. În plus, datele privind randamentul le permit să determine dacă există o problemă cu culturile lor care trebuie abordată.

Datele privind randamentul pot fi utilizate și pentru a monitoriza progresul în atingerea obiectivelor globale stabilite de guverne, organizații neguvernamentale și alte părți interesate.

În plus, datele privind randamentul sunt utilizate pentru a identifica punctele forte și punctele slabe ale practicilor agricole și pentru a formula recomandări pe baza acestor informații. Datele privind randamentul sunt utile în luarea unor decizii informate cu privire la multe aspecte ale agriculturii, cum ar fi:

Analiza datelor în agricultura de precizie

Selecția semințelor: Alegerea soiurilor și hibrizilor pe baza datelor privind randamentul poate ajuta la asigurarea faptului că pe câmpuri sunt plantate cele mai profitabile semințe disponibile.

Gestionarea dăunătorilor: Prin monitorizarea creșterii plantelor, datele privind randamentul pot ajuta fermierii să determine când să introducă combaterea dăunătorilor măsuri. Acest lucru poate reduce utilizarea pesticidelor și poate crește profiturile.

Programarea irigațiilor: Utilizarea informațiilor de la monitorii de randament permite fermierilor să ajusteze fin programarea irigațiilor, ceea ce ajută la conservarea apei și a banilor, menținând în același timp randamente ridicate.

Ce sunt datele de teledetecție?

Teledetecția este știința de a obține informații despre un obiect sau fenomen fără a intra în contact direct cu obiectul și, prin urmare, într-un mod neintruziv. Este utilizată în agricultură pentru a monitoriza culturile, solul și condițiile de umiditate.

Teledetecția utilizează emisii de radiații electromagnetice (EMR), cum ar fi cele emise de undele radio, microunde, infraroșu, lumină vizibilă și lumină ultravioletă.

Teledetecția culturilor oferă o modalitate de a măsura condițiile de creștere a culturilor în timp. De asemenea, oferă informații despre starea culturilor în anumite momente în timp și spațiu. Aceste informații pot fi utilizate pentru a estima randamentele culturilor și pentru a oferi estimări privind momentul în care ar trebui să aibă loc recoltarea.

Datele de teledetecție pot fi utilizate pentru a măsura schimbările în utilizarea terenurilor, a monitoriza creșterea culturilor și randamentul fermelor, a detecta umiditatea solului și nivelurile de salinitate, a determina nivelurile de infestare cu dăunători, a monitoriza nivelurile de poluare a mediului etc.

De exemplu, dacă te plimbi printr-un câmp și privești plantele, colectezi date despre ele. Dacă te deplasezi cu un elicopter sau un avion și privești plantele de sus, colectezi date de teledetecție.

Există multe tipuri diferite de tehnici și dispozitive de teledetecție utilizate pentru colectarea acestor date: imagini din satelit, fotografii aeriene, sisteme radar, lidar și multe altele.

Ce este predicția randamentului culturilor?

Predicția randamentului culturilor este procesul de estimare a randamentului potențial sau așteptat al unei anumite culturi pentru o anumită zonă și un anumit sezon de creștere.

Implică analizarea diferiților factori, cum ar fi condițiile meteorologice, caracteristicile solului, genetica culturilor și practicile de gestionare, pentru a face predicții informate despre recolta probabilă.

Este important de menționat că predicțiile privind randamentul culturilor sunt supuse incertitudinii din cauza complexității sistemelor agricole și a influenței factorilor imprevizibili, cum ar fi dăunătorii, bolile și fenomenele meteorologice extreme.

Deși modelele de predicție oferă informații valoroase, ele servesc ca instrument de ajutor în luarea deciziilor, mai degrabă decât să ofere certitudine absolută.

Cum funcționează?

Următoarele surse de date sunt combinate pentru a crea o ponderare variată a cifrelor de proiecție a randamentului, pe baza circumstanțelor actuale ale sezonului de cultură din diferite regiuni.

Specialiștii în date de la Farmers Edge combină aceste surse de date cu cele mai recente progrese în învățarea automată pentru a actualiza estimările privind randamentul ori de câte ori o componentă majoră a randamentului este perturbată.

1. Date presezon

Datele dinaintea sezonului trebuie să fie precise pentru a pune bazele predicției randamentului culturilor. Aceste informații sunt disponibile înainte de plantarea culturii și pregătesc terenul pentru primele citiri ale predicției randamentului.

Date precum locația unui câmp, culturile actuale și anterioare, lunile meteorologice specifice câmpului înainte de plantare sau semănat, informații și date despre testele de sol și tendințele meteorologice regionale din ultimul deceniu sunt toate combinate pentru a oferi informații despre cum să începeți sezonul cu cifre precise despre randament pe care să le anticipați.

2. Date din timpul sezonului

Datele din timpul sezonului oferă informații despre variabilele care afectează randamentul fermei pe parcursul sezonului de creștere, după ce au fost puse bazele.

Stațiile meteo Farmers Edge de la fermă oferă date centrate pe teren care îmbunătățesc aceste seturi de date prin furnizarea de valori așteptate și prezise care sunt stocate și apoi resetate atunci când datele sosesc în fiecare zi, avansând modelele.

Alte date din timpul sezonului, cum ar fi aplicarea îngrășămintelor, sunt, de asemenea, luate în considerare în timpul sezonului, indiferent dacă este planificată sau nu, pentru a îmbunătăți diagnosticarea pe teren și a oferi valori prognozate ale randamentului.

3. Date specifice culturilor

Rețeaua vastă de agronomi locali a Farmers Edge poate furniza, de asemenea, date specifice culturilor în timpul sezonului de creștere.

Agronomii de la Farmers Edge au identificat date specifice culturilor care au impact asupra randamentului în timpul unui sezon de creștere, inclusiv conținutul de apă în timpul etapelor majore de creștere sau ore peste temperaturile cardinale pentru culturi în perioadele cheie care determină randamentul, pentru cele cinci culturi principale care sunt evaluate în predicția randamentului (porumb, rapiță, linte, soia și grâu).

4. Imagini din culturi și câmpuri

Imaginile satelitare de înaltă rezoluție sunt utilizate pentru a stabili rapid și precis valorile NDVI pentru sănătatea culturilor pe câmpuri, permițând cercetătorilor să caute rezultate eronate sau probleme regionale legate de culturi care ar putea afecta randamentul.

Aceste tendințe regionale pot fi utilizate pentru a determina dacă zonele sunt pe drumul cel bun pentru prognoză sau dacă factorii de mediu au distorsionat valorile de predicție a randamentului culturilor.

5. Date histogramă

Modelele de predicție a randamentului Farmers Edge utilizează statistici ample pentru a găsi diferite distribuții în imaginile de câmp în timp, ceea ce oferă apoi claritate unei rețele neuronale convoluționale care poate utiliza aceste modificări pentru a prognoza randamentul pe zone extinse, cum ar fi Statele Unite sau Canada, pe măsură ce imaginile se schimbă în timp.

Ce sunt datele de teledetecție în agricultură?

Nu este simplu să anticipezi producția înainte ca secerătoarea să treacă prin câmp, dar echipa Farmers Edge este încântată să ofere producătorilor predicții privind randamentul agricol bazate pe statistici complete și precise.

Fiecare sursă de date are o pondere în predicția randamentului culturilor, care poate fi modificată în funcție de parametrii modelului.

Cum să crești randamentul fermei cu tehnologii de precizie?

Proprietarii de ferme au dezbătut și au lucrat la creșterea randamentelor agricole timp de generații. Unele dintre metodele descoperite au fost eficiente, în timp ce altele au fost ineficiente.

Pe lângă experiența neprețuită a generațiilor anterioare de fermieri, industria agricolă poate beneficia acum de progresele științifice și tehnologice moderne.

Să aruncăm o privire asupra celor mai comune modalități prin care fermierii pot crește randamentele și asupra modului în care experiența anterioară și noile tehnologii pot fi utilizate pentru a stimula productivitatea agricolă.

1. Irigare adecvată

Fermierii care doresc să își sporească producția medie de culturi pe acru în fermele lor au nevoie de un sistem de irigații bine conceput. Furnizarea cantității potrivite de apă plantelor are un impact direct asupra dezvoltării acestora și, prin urmare, asupra randamentelor agricole.

Prognozele meteo sunt cruciale pentru irigarea eficientă a terenurilor agricole. Prognoza meteo hiperlocală este acum posibilă datorită tehnologiilor actuale, care includ programe și software personalizate pentru fermieri.

Face irigare de precizie posibil permițând fermierilor să se pregătească din timp și să programeze irigarea culturilor lor cât mai exact și eficient posibil.

2. Testarea solului și calitatea acestuia

Unul dintre cei mai importanți factori care afectează randamentul culturilor este calitatea solului sau fertilitatea acestuia. Pe lângă producția agricolă, calitatea solului are un impact asupra costului cultivării unei anumite plante de către un fermier, deoarece unele dintre ele necesită anumite proporții de elemente specifice în sol, cum ar fi particulele minerale, materia organică, apa și aerul.

Fermierii trebuie să monitorizeze periodic condițiile solului de pe parcelele lor pentru a obține randamente agricole mai mari. Rotația culturilor este una dintre cele mai eficiente tehnici pentru a menține solul sănătos, printre altele.

Rotația plantelor pe o anumită parcelă evită oboseala solului și întrerupe ciclurile insectelor, rezultând o producție agricolă mai mare și, prin urmare, un randament mediu agricol pe acru mai mare.

3. Calitatea semințelor

Calitatea semințelor folosite de fermieri pentru semănatul câmpurilor lor are un impact asupra producției agricole. Prin urmare, agricultorilor li se recomandă să semene doar semințe certificate care au trecut toate controalele de calitate necesare pe terenurile lor agricole pentru a crește randamentul agricol.

Semințele certificate pot fi mai scumpe decât semințele necertificate, dar rezultatul va merita efortul, deoarece calitatea semințelor este unul dintre cele mai importante elemente care afectează productivitatea culturilor.

În afară de asta, utilizarea exclusivă a semințelor de înaltă calitate este una dintre cele mai responsabile modalități de a crește productivitatea culturilor. Un fermier poate examina calitatea anumitor semințe contactând o companie producătoare de semințe relevantă și aranjând teste personalizate pe o anumită parcelă de teren, dacă este necesar.

În afară de asta, este esențial să înțelegem că calitatea semințelor nu este permanentă sau neafectată. Din momentul în care sunt semănate în pământ, boabele de semințe necesită protecție. Una dintre strategiile de tratare a semințelor utilizate pentru a realiza acest lucru este acoperirea semințelor.

Este tehnica de încapsulare a boabelor de semințe în materiale exterioare pentru a le îmbunătăți proprietățile (greutate, dimensiune) și/sau pentru a le furniza substanțe chimice active (micronutrienți, inoculanți microbieni, regulatori de creștere etc.) pentru a le proteja de bolile plantelor și a le stimula creșterea.

4. Aplicarea inteligentă a îngrășămintelor

Îngrășăminte sunt concepute pentru a hrăni diferite tipuri de sol, a stimula creșterea plantelor și a spori recoltele, dar utilizarea lor trebuie să fie echilibrată și judicioasă. Utilizarea excesivă a îngrășămintelor poate avea un impact sever asupra calității solului și, prin urmare, asupra productivității agricole.

Diverse regiuni ale unui câmp pot necesita niveluri diferite de fertilizare a solului, așa că cea mai bună abordare este utilizarea selectivă a îngrășămintelor, în funcție de cerințele diferitelor zone ale câmpului. Această abordare precisă a fertilizării câmpului menține solul sănătos, rezultând randamente medii mai mari pe acru.

A Software de monitorizare a culturilor este una dintre opțiunile tehnologice în acest context. Conține un instrument de zonare a terenurilor care separă terenurile agricole în 2-7 zone pe baza fotografiilor din satelit, identificând locurile care necesită mai multă atenție decât altele.

Cultivatorii folosesc frecvent tehnologia de precizie ca una dintre cele mai ecologice modalități de a o stimula.

5. Metode de protecție a culturilor

Agricultorii care doresc să crească randamentele trebuie să aibă grijă de plantele lor pe tot parcursul creșterii și până la sfârșitul sezonului de creștere. Fermierii folosesc o varietate de compuși pentru a reduce influența buruienilor, dăunătorilor și bolilor asupra productivității culturilor, în funcție de situație.

Erbicidele, insecticidele, desicanții, regulatorii de creștere a plantelor, fungicidele, adjuvanții și alte substanțe chimice sunt exemple comune. Protecția culturilor se poate realiza într-o varietate de moduri. Controlul buruienilor/dăunătorilor și controlul bolilor plantelor sunt două dintre cele mai importante.

6. Prevenirea și gestionarea bolilor plantelor

Infecțiile plantelor reprezintă un alt pericol semnificativ pentru performanța agricolă a unui cultivator. Fermierii pot utiliza o varietate de metode de prevenire și gestionare a bolilor plantelor, cum ar fi alegerea soiurilor rezistente sau tolerante la boli, tratarea semințelor cu fungicide și aplicarea pesticidelor și a altor substanțe similare pe plantele în curs de dezvoltare, în funcție de tipul de plante care urmează să fie cultivate pe câmp.

Agricultorii ar trebui să acorde o atenție sporită momentului în care utilizează aceste tactici sau altele, astfel încât acestea să aibă cel mai mare impact. Este necesar să se țină cont de faptul că protecția la timp a plantelor este esențială pentru indicarea randamentului pe acru al fermei - cu cât o problemă este recunoscută mai devreme, cu atât mai repede și mai ușor va fi rezolvată, iar suprafețele mai mici vor fi afectate.

7. Gestionarea buruienilor și a dăunătorilor

În timpul sezonului de creștere, principalele provocări cu care se confruntă fermierii sunt controlul buruienilor și gestionarea dăunătorilor. O singură buruiană, de exemplu, poate produce peste 10 milioane de semințe de buruieni, care, dacă nu sunt controlate prompt, pot reduce semnificativ randamentele pe un anumit câmp și pot cauza dificultăți ani de zile. Agricultorii trebuie, de asemenea, să adopte un răspuns holistic la infestările cu dăunători.

Fermierii trebuie să fie mereu pregătiți să răspundă prompt problemelor de infestare cu dăunători, deoarece dăunătorii sunt organisme extrem de adaptabile și se reproduc rapid, ceea ce ar putea pune în pericol produsele de pe anumite terenuri agricole.

Predicția randamentului culturilor este o preocupare majoră pentru fermieri, deoarece le afectează în mod direct marja de profit. Dacă un fermier știe cât randament poate aștepta de pe terenul său, își poate planifica culturile în consecință și își poate crește marja de profit. De aceea este important să se prevadă cu exactitate randamentul fermei înainte de a planta orice cultură pe un anumit teren.

Predicția randamentului culturilor cu instrumentele agricole GeoPard

A fost o problemă importantă în agronomie încă din cele mai vechi timpuri. Este esențială pentru securitatea alimentară, în special în perioadele de secetă, inundații sau alte dezastre naturale.

Predicția randamentului culturilor este utilizată și de fermieri pentru a lua decizii cu privire la momentul plantării și recoltării culturilor, pe baza conținutului de umiditate al solului, a infestărilor cu dăunători și a altor factori, cum ar fi condițiile meteorologice și necesarul de îngrășăminte.

Pentru a lua decizii mai informate și a îmbunătăți eficiența crescândă cu ajutorul datelor privind randamentul agricol, click aici pentru a solicita o demonstrație acum.

Întrebări frecvente

1. Cum își măresc fermierii randamentul culturilor?

Fermierii cresc randamentul culturilor prin gestionarea solului, irigații eficiente, rotația culturilor și controlul dăunătorilor și buruienilor. Aceste practici optimizează fertilitatea solului, disponibilitatea apei și reduc la minimum dăunătorii și bolile, rezultând o productivitate mai mare a culturilor.

2. Cum se calculează randamentul culturilor pe hectar/parcelă?

Poate fi măsurată prin diverse metode și factori. O abordare comună este recoltarea fizică a unei mostre reprezentative a culturii dintr-o anumită zonă și cântărirea acesteia. Această greutate este apoi extrapolată pentru a estima randamentul total al întregului câmp sau al fermei.

De exemplu, dacă proba cântărește 100 de kilograme și suprafața câmpului este de 2 hectare, randamentul culturii pe hectar ar fi de 50 de kilograme.

În plus, tehnologiile avansate, cum ar fi teledetecția și imaginile din satelit, pot fi utilizate pentru a evalua sănătatea culturilor, indicii vegetației și biomasa, oferind informații valoroase.

Alți factori precum calitatea boabelor, dimensiunea și valoarea de piață sunt, de asemenea, luați în considerare la măsurare. De exemplu, dacă proba cântărește 100 de kilograme și suprafața câmpului este de 2 hectare, randamentul culturii pe hectar ar fi de 50 de kilograme.

3. Cum estimați randamentul culturii înainte de recoltare?

Estimarea randamentului culturilor înainte de recoltare se poate face printr-o combinație de metode.

O abordare constă în utilizarea unor modele de creștere specifice culturilor, care iau în considerare factori precum data plantării, condițiile meteorologice și sănătatea culturilor pentru a prezice randamentul potențial.

O altă metodă este utilizarea tehnicilor de teledetecție, cum ar fi imaginile din satelit sau dronele, pentru a evalua vigoarea și biomasa culturilor.

4. Ce tip de sistem agricol produce cereale mai sănătoase?

Sistemele de agricultură organică sunt adesea asociate cu cereale mai sănătoase. Agricultura organică evită utilizarea pesticidelor sintetice, a erbicidelor și a organismelor modificate genetic (OMG). În schimb, fermierii organici se bazează pe îngrășăminte naturale, rotația culturilor și metode biologice de combatere a dăunătorilor.

Aceste practici contribuie la producerea de cereale fără reziduuri chimice, potențial mai bogate în nutrienți esențiali și cu niveluri mai scăzute de contaminare cu pesticide.

Cu toate acestea, este important de menționat că beneficiile specifice pentru sănătate ale cerealelor pot varia în funcție de factori precum calitatea solului, soiul culturilor și practicile de manipulare post-recoltare.

5. Cum cresc pesticidele randamentul culturilor?

Pesticidele pot crește acest risc prin protejarea plantelor de diverși dăunători, boli și buruieni. Acestea ajută la controlul sau eliminarea insectelor dăunătoare, a ciupercilor, a bacteriilor și a altor organisme care pot deteriora sau distruge culturile.

Prin reducerea impactului dăunătorilor, pesticidele permit plantelor să crească mai viguros, să utilizeze nutrienții eficient și să aloce mai multe resurse pentru o creștere productivă.

Sistem de monitorizare a culturilor de la distanță: Cum funcționează?

Postat pe de dementievgeopard

Un sistem de monitorizare a culturilor la distanță în agricultura de precizie se referă la utilizarea diverselor tehnologii și instrumente pentru monitorizarea și gestionarea culturilor de la distanță. Această abordare valorifică colectarea datelor, analiza și tehnologiile de comunicare pentru a lua decizii informate cu privire la sănătatea culturilor, irigații, fertilizare și managementul general al fermei.

Agricultura nu este lăsată în urmă în secolul XXI, unde totul devine digital. În timp ce citiți acest articol, mai mulți fermieri din întreaga lume folosesc deja tehnologia pentru a îndeplini diverse sarcini pe câmpurile lor, cum ar fi monitorizarea umidității plantelor, a condițiilor solului, a stării generale de sănătate, a temperaturilor și chiar multe altele prin utilizarea senzorilor.

Prin adoptarea tehnologiei, fermierii se bucură de avantajele unor statistici precise, comparativ cu vremurile vechi, când se bazau pe presupuneri și intuiții pentru a face alegeri. Acest lucru îi ajută să ia decizii mai bune, care duc la creșterea recoltelor.

Ce este un sistem de monitorizare a culturilor?

Monitorizarea culturilor se referă la procesul de observare, evaluare și colectare sistematică a datelor despre culturi pe tot parcursul ciclului lor de creștere.

Implică observarea regulată și sistematică a culturilor pentru a aduna informații despre sănătatea, creșterea și dezvoltarea lor.

Scopul său este de a lua decizii informate cu privire la practicile de gestionare a culturilor, de a optimiza utilizarea resurselor și de a maximiza randamentele. De obicei, implică următoarele activități:

  • Inspecție vizuală
  • Observații fenologice
  • Monitorizarea solului
  • Monitorizarea vremii
  • Monitorizare bazată pe senzori
  • Analiza datelor

Prin monitorizarea culturilor, fermierii pot aborda proactiv problemele, pot optimiza alocarea resurselor și pot lua decizii informate pentru a îmbunătăți sănătatea generală a culturilor, randamentul și profitabilitatea. Este o componentă esențială a agriculturii de precizie, permițând fermierilor să practice o gestionare a culturilor direcționată și durabilă.

Sistem inteligent de monitorizare a culturilor: Cum funcționează?

Scopul său principal este de a asigura o agricultură mai ușoară și mai profitabilă în comparație cu metodele tradiționale. De la afișarea datelor despre câmpuri până la prognozele meteo, mai jos găsiți tot ce ați putea dori să știți despre monitorizarea culturilor de la distanță și subiecte conexe.

Un sistem inteligent de monitorizare a culturilor încorporează diverse tehnologii pentru a colecta, analiza și utiliza date pentru o gestionare eficientă a culturilor. Iată o descriere a modului în care funcționează de obicei:

1. Implementarea senzorilor

Sistemul începe prin amplasarea unor senzori pe teren. Acești senzori pot măsura parametri precum umiditatea solului, temperatura, umiditatea, nivelurile de nutrienți și intensitatea luminii.

Acestea pot include, de asemenea, senzori meteorologici pentru a capta date despre precipitații, viteza vântului și radiația solară. Senzorii sunt plasați strategic pe tot terenul pentru a colecta date reprezentative.

2. Colectarea datelor

Senzorii instalați colectează continuu date din teren. Acest lucru se poate face folosind conexiuni cu fir sau fără fir.

Senzorii wireless sunt utilizați în mod obișnuit, deoarece oferă flexibilitate și ușurință în implementare. Datele colectate sunt trimise către un sistem central pentru procesare și analiză ulterioară.

3. Transmiterea datelor

Senzorii wireless transmit datele colectate către un hub central sau o poartă de acces. Acest lucru se poate realiza folosind diverse tehnologii de comunicații wireless, cum ar fi rețele celulare, Wi-Fi sau sisteme radio dedicate. Transmiterea datelor poate fi în timp real sau la intervale regulate, în funcție de configurația sistemului.

4. Stocarea și prelucrarea datelor

Datele colectate sunt stocate într-o bază de date pentru analize ulterioare. Tehnici avansate de procesare a datelor, inclusiv algoritmi de învățare automată și modele statistice, sunt aplicate datelor pentru a extrage informații și modele semnificative. Această analiză ajută la identificarea corelațiilor, tendințelor și anomaliilor în condițiile culturilor.

5. Suport decizional și alerte

Pe baza datelor analizate, sistemul oferă suport decizional fermierilor sau agronomilor. Acesta generează alerte și notificări cu privire la evenimente critice, cum ar fi scăderea nivelului de umiditate a solului sub un anumit prag sau prezența dăunătorilor sau bolilor.

Aceste alerte sunt transmise prin intermediul tablourilor de bord web, aplicațiilor mobile sau notificărilor prin e-mail/SMS, permițând intervenții prompte.

6. Vizualizare și raportare

Sistemul prezintă datele analizate într-o manieră ușor de utilizat prin intermediul vizualizărilor și rapoartelor. Graficele, diagramele și hărțile sunt adesea folosite pentru a transmite informații despre sănătatea culturilor, modelele de creștere și condițiile de mediu. Acest lucru îi ajută pe fermieri să interpreteze datele cu ușurință și să ia decizii informate.

7. Automatizare și control

În unele cazuri, poate fi integrat cu sisteme de irigații automate, sisteme de fertirigare sau utilaje.

Pe baza datelor colectate și a analizelor, sistemul poate controla automat programele de irigare, poate ajusta ratele de aplicare a nutrienților sau poate activa măsuri de gestionare a dăunătorilor.

Această integrare permite luarea deciziilor în timp real, bazate pe date, și un control precis asupra practicilor de gestionare a culturilor.

Scopul final al unui sistem inteligent de monitorizare a culturilor este de a optimiza utilizarea resurselor, de a îmbunătăți productivitatea culturilor și de a reduce costurile, oferind fermierilor informații precise și în timp util pentru luarea deciziilor. Prin valorificarea tehnologiei, astfel de sisteme permit practici de gestionare a culturilor mai eficiente și mai sustenabile în agricultura modernă.

Importanța unui sistem de monitorizare a culturilor de la distanță

Printre cele mai importante sarcini care sunt întotdeauna îndeplinite pentru randamente bune se numără monitorizarea culturilor. Deoarece plantele sunt monitorizate constant, se asigură că acestea cresc în cele mai bune condiții, iar în cazul oricăror anomalii, acestea sunt corectate la timp, reducând astfel impactul devastator iminent.

Ca fermier sau pasionat de agricultură, merită menționat că în prezent este obligatoriu să te aștepți la recolte mai mari și mai calitative, deoarece majoritatea dezavantajelor sunt rezolvate suficient de devreme.

De când monitorizarea culturilor Pentru a obține o recoltă bună, este nevoie de o pregătire specială. Pregătirea specială nu înseamnă că trebuie să deții o diplomă de master sau licență, ci doar să înțelegi cum să coordonezi, să monitorizezi și chiar să evaluezi rezultatele obținute. Prin intermediul acesteia, vei putea lua decizii mai bune bazate pe un diagnostic precis și, ulterior, pe randamente de cea mai bună calitate.

Atunci când alegeți să vă monitorizați culturile, trebuie să știți că, pe lângă prevenirea infestărilor și răspândirea dăunătorilor, bolile și chiar buruienile sunt întotdeauna sub control, prin urmare, nu există efecte devastatoare care să reducă performanța și chiar calitatea produselor finale.

Știați că culturile sunt expuse anual unor amenințări ciudate, din cauza mutațiilor și transformărilor componentelor biologice ale dăunătorilor, prin urmare, alegerea unei metode similare de tratare a acestora înseamnă, de obicei, că vă înșelați și că trebuie să schimbați tactica de fiecare dată?

Din acest motiv, monitorizarea culturilor este percepută ca o sarcină serioasă care necesită mai multă responsabilitate și care nu ar trebui degradată.

Ori de câte ori se monitorizează culturile pomicole, cum ar fi perele și chiar merele, atunci când se utilizează un Program Integrat de Management al Dăunătorilor, este recomandabil nu doar să se urmărească schimbările la pomi, ci și să se verifice vremea din zona care îi afectează.

Acest lucru vă permite să aveți o listă cu posibili dăunători care pot reprezenta o amenințare pentru creșterea pomilor. Utilizarea monitorizării vizuale sistematice a blocului de livezi va funcționa ori de câte ori doriți să reduceți costurile și timpul de la sezonul de plantare până la sezonul de recoltare.

Climă și dăunători

Partea discutabilă atunci când se analizează influența climei este pur și simplu faptul că unii dăunători se pot hrăni cu aceasta și ulterior pot deveni toxici pentru agenții care afectează culturile atât de repede. Practic, în agricultură, mulți fermieri sunt mereu lipsiți de conștientizare, prin urmare, observă când este prea târziu, când culturile lor sunt deja infestate masiv de dăunători.

Partea cea mai bună este că dăunătorii reacționează întotdeauna previzibil la climă, prin urmare, se poate concepe o strategie perfectă pentru a evita un alt atac al dăunătorilor și, de asemenea, pentru a-i preveni în viitor.

Deși monitorizarea se face mai frecvent, cultivatorii de legume și fructe află întotdeauna puțin mai târziu despre prezența dăunătorilor sau a oricărei amenințări. Acest lucru arată cât de important este să se monitorizeze factorii climatici care, în cele din urmă, se dovedesc a fi semne timpurii ale apariției și infestării cu dăunători.

Monitorizarea culturilor în blocuri

Există numeroase metode de monitorizare a culturilor, iar una dintre ele este monitorizarea vizuală cu ajutorul unor blocuri care permit analizarea copacilor cu caracteristici similare în funcție de varietate, vârstă și chiar starea lor fizică.

Ideea din spatele monitorizării vizuale este de a avea blocuri care acționează ca semne și altele care pot fi studiate ca și cum ar fi o unitate și nu separat, deoarece este o metodă utilizată de mai mulți fermieri din întreaga lume, iar experții horticoli au întotdeauna timp limitat pentru a examina fiecare dintre blocurile aranjate pe câmp.

Importanța unui sistem de monitorizare a culturilor la distanță

Trebuie acordată o anumită atenție în timpul selecției celui mai potrivit bloc. Acest lucru se datorează faptului că blocul ales trebuie să aibă tot istoricul dăunătorilor, astfel încât să se poată aplica cel mai bun tratament și prevenție pentru a proteja creșterea altor copaci.

Nu trebuie să aveți echipamente mari, unelte și chiar metode complexe pentru a vă monitoriza culturile. Una dintre cele mai bune metode este pur și simplu să faceți o examinare vizuală meticuloasă și extinsă, care să vă permită să observați diferitele tipuri de... dăunători prezente în copaci.

Acest lucru se poate realiza întotdeauna folosind o lentilă obișnuită, însă experții vor folosi întotdeauna echipamente mai complexe, cum ar fi un microscop binocular. Acest lucru le permite să numere și chiar să identifice acarienii și tripșii.

Temperatura culturilor

Pentru a măsura cu precizie temperatura atunci când se monitorizează culturile, se poate alege utilizarea unui termometru simplu după ce se află la informații simple. În plus, se poate opta și pentru utilizarea unui termometru de maximă și minimă, foarte comun în rândul furnizorilor din mediul rural, și se pot înregistra informații suplimentare.

De asemenea, merită menționat faptul că termometrul trebuie amplasat pe livadă și asigurați-vă că nu este expus la lumina directă a soarelui. De asemenea, puteți adăuga un înregistrator de date pentru a înregistra informații meteo mai precise.

Pentru înregistratoarele de date, puteți alege să le utilizați și pe cele care au potențialul de a măsura temperatura, ploaia, umiditatea și chiar umiditatea frunzelor.

Pentru a pune deoparte copacii care nu vor fi studiați împreună cu cei din blocuri care vor servi drept indicatori, pentru a-i putea diferenția, trebuie doar să-i marcați cu vopsea acrilică sau chiar bandă adezivă.

Aplicarea unei metode integrate de gestionare a dăunătorilor garantează selectarea și marcarea aleatorie a florilor, bobocilor și fructelor pentru a monitoriza fiecare dintre copaci.

După aproximativ una până la două săptămâni, în perioada în care fructele se dezvoltă, fermierii trebuie să petreacă zece până la douăzeci de minute pentru fiecare două acri și jumătate, manipulând cu strictețe fructele, florile și mugurii marcați, căutând orice semne care ar putea indica prezența unuia sau mai multor dăunători în cultură.

Ori de câte ori se găsește un dăunător în culturi, acesta trebuie înregistrat rapid și detaliat în jurnalul întocmit special pentru acest tip de date.

Concluzie

Echipa noastră de agronomi este formată din profesioniști într-o gamă largă de ramuri ale agriculturii și este capabilă să ofere servicii de monitorizare prin combinarea vizitelor pe teren cu evaluări cantitative și calitative și sisteme de monitorizare a culturilor agricole de la distanță.

Toate aceste sisteme inovatoare sunt evaluări axate pe o gamă largă de activități care monitorizează cu atenție evoluția culturilor, colectând date și informații legate de zonă.

Aceste date sunt apoi analizate cu atenție de echipa noastră de profesioniști și apoi consemnate într-un raport final care le permite să menționeze și să evalueze factorii majori și factorii care sunt capabili să afecteze productivitatea culturilor.

Pe baza acestor rezultate, GeoPard vă poate oferi o estimare a timpului de recoltare, precum și a randamentului culturilor. Acest lucru permite clienților să își monitorizeze fără probleme culturile prin intermediul imaginilor satelitare recente. Ponderați straturile de date într-un anumit loc fără a utiliza o anumită instalație.

Tipuri de teledetecție în agricultură

Postat pe de dementievgeopard

Recent, s-a înregistrat o creștere a utilizării sistemelor tehnologice avansate, precum teledetecția, în agricultură. Practicile agricole de astăzi sunt semnificativ mai eficiente, coerente și simplificate în comparație cu practicile agricole convenționale.

Utilizarea metodelor avansate, de exemplu, estimarea randamentului culturilor în toate aspectele procesului de cultivare, poate produce un randament ideal și o recoltă mai bună.

Pentru a garanta un randament mai mare, fermierii trebuie să asigure cea mai bună sănătate a culturilor lor. În timp ce utilizarea sistemelor obișnuite a restricționat...observarea regiunilor mai mari, deoarece fermierii erau nevoiți să viziteze fizic toate părțile terenului.

Cea mai recentă inovație a oferit o varietate de modalități prin care fermierii pot verifica cu ușurință calitatea culturilor din regiunile mai mari.

Ce este teledetecția?

DefiniTeledetecția este un domeniu de studiu și o tehnologie care implică colectarea de informații despre suprafața Pământului sau despre alte obiecte de la distanță. Aceasta utilizează diverse dispozitive și senzori, cum ar fi sateliți, avioane și drone, pentru a colecta date fără a intra în contact fizic cu ținta.

Pur și simplu, implică verificarea terenului cu echipamente avansate de la distanțe mari. Verificarea include caracteristicile fizice ale unei parcele de teren.

Procesul funcționează prin estimarea radiației produse și reflectate de teren, ceea ce ajută la structurarea unei imagini a terenului și îi ajută pe specialiști să emită judecăți asupra anumitor părți ale acestuia.

Aceste unde electromagnetice includ lumina vizibilă, radiațiile infraroșii și microundele. Prin analiza caracteristicilor radiațiilor, oamenii de știință pot extrage informații valoroase despre caracteristicile și procesele Pământului.

Are o gamă largă de aplicații în diverse discipline, inclusiv monitorizarea mediului, agricultura, planificarea urbană și gestionarea dezastrelor. Oferă un mijloc de a observa și studia zone extinse ale suprafeței Pământului, care ar fi dificil sau imposibil de accesat direct.

La ce se folosește teledetecția?

A mări dezvoltarea culturilor și pentru a crește randamentul într-o piață dificilă, producătorii tind să exploateze cea mai recentă tehnologie disponibilă. Pentru a garanta cel mai mare randament, fermierii au nevoie ca recoltele să rămână în stare optimă.

Observarea recoltelor într-o regiune vastă devine semnificativ mai simplă prin utilizarea teledetecției în agricultură.

Datele colectate în urma procesului susțin cultivarea de precizie, permițând fermierilor să obțină randamente mai mari din recoltele lor. Câteva aplicații comune ale teledetecției includ:

  • Cartografierea acoperirii și utilizării terenurilor: Poate identifica și clasifica diferite tipuri de acoperire terestră, cum ar fi pădurile, culturile, corpurile de apă și zonele urbane. Aceste informații ajută la monitorizarea schimbărilor în utilizarea terenurilor, evaluarea defrișărilor, gestionarea resurselor naturale și planificarea dezvoltării urbane.
  • Monitorizarea mediului: Permite observarea și analiza parametrilor de mediu, cum ar fi sănătatea vegetației, calitatea apei, poluarea aerului și indicatorii schimbărilor climatice. Ajută la monitorizarea și înțelegerea fenomenelor naturale, cum ar fi incendiile, secetele și topirea calotelor glaciare polare.
  • Agricultură și managementul culturilor: Teledetecția agricolă poate evalua sănătatea culturilor, poate estima randamentele culturilor și poate identifica zonele afectate de dăunători sau boli. Aceste informații îi ajută pe fermieri să ia decizii informate cu privire la irigații, fertilizare și controlul dăunătorilor, ceea ce duce la îmbunătățirea productivității culturilor și a gestionării resurselor.
  • Gestionarea dezastrelor: Joacă un rol crucial în eforturile de răspuns la dezastre și de recuperare. Ajută la cartografierea amplorii dezastrelor naturale, precum uraganele, inundațiile și cutremurele, permițând alocarea eficientă a resurselor și distribuirea ajutorului. De asemenea, ajută la evaluarea pagubelor post-dezastru și la planificarea activităților de reconstrucție.
  • Geologie și explorare minerală: Tehnicile sale, cum ar fi imagistica hiperspectrală și radarul, pot detecta și caracteriza caracteristicile geologice și zăcămintele minerale. Aceste informații susțin cartografierea geologică, explorarea mineralelor și evaluarea resurselor.

Tehnicile de teledetecție continuă să evolueze odată cu progresele în tehnologia senzorilor, algoritmii de procesare a imaginilor și metodele de analiză a datelor.

Odată cu creșterea disponibilității imaginilor satelitare de înaltă rezoluție și integrarea datelor de teledetecție cu sistemele de informații geografice (GIS), aplicațiile și potențialul acestora se extind, contribuind la o mai bună înțelegere a planetei noastre și facilitând procese decizionale informate.

Cum funcționează teledetecția?

Funcționează prin captarea și analizarea radiațiilor electromagnetice emise sau reflectate de obiecte sau suprafețe de pe Pământ de la distanță. Iată o explicație simplificată a modului în care funcționează teledetecția:

Cum funcționează teledetecția?

  • Sursă de energie: Începe cu o sursă de energie, care poate fi naturală (de exemplu, lumina soarelui) sau artificială (de exemplu, senzori activi precum radarul). Sursa de energie emite radiații electromagnetice către suprafața Pământului.
  • Interacțiunea cu ținta: Energia emisă interacționează cu obiectele sau suprafețele țintă. O parte din energie este absorbită, o parte este reflectată, iar o parte poate fi transmisă prin țintă. Interacțiunea depinde de proprietățile țintei, cum ar fi compoziția, textura și conținutul de umiditate.
  • Detectarea senzorilorSenzorii, de obicei amplasați pe sateliți, aeronave sau drone, detectează energia reflectată sau emisă de țintă. Acești senzori pot capta o gamă largă de lungimi de undă, inclusiv vizibilă, infraroșie și microunde.
  • Achiziția de date: Senzorii colectează date sub formă de imagini digitale sau măsurători. Datele achiziționate pot include intensitatea energiei reflectate sau emise la diferite lungimi de undă.
  • Transmiterea și stocarea datelor: Odată colectate, datele sunt transmise către stațiile terestre sau stocate la bordul platformei de senzori. Apoi sunt procesate și puse la dispoziție pentru analize ulterioare.
  • Prelucrarea și analiza datelor: Datele de teledetecție sunt procesate folosind algoritmi și tehnici specializate. Acestea includ corecții pentru interferențe atmosferice, distorsiuni geometrice și calibrare radiometrică. Datele procesate sunt apoi analizate pentru a extrage informații semnificative despre suprafața Pământului.
  • Interpretare și aplicare: Datele analizate sunt interpretate de experți, cum ar fi oameni de știință, geografi sau agronomi. Aceștia identifică și clasifică obiecte, cartografiază tipurile de acoperire a terenului, monitorizează schimbările și extrag informații relevante pentru diverse aplicații.
  • Vizualizare și comunicare: Rezultatele finale sunt adesea vizualizate prin hărți, imagini sau alte reprezentări grafice. Aceste rezultate vizuale facilitează înțelegerea și interpretarea informațiilor de către factorii de decizie, oamenii de știință și public.

Este important de menționat că poate utiliza atât tehnici de detectare pasivă, cât și active. Senzorii pasivi detectează energia naturală (de exemplu, lumina soarelui) care este reflectată sau emisă de suprafața Pământului. Senzorii activi, pe de altă parte, emit propria energie (de exemplu, impulsuri radar) și măsoară energia reflectată înapoi.

Cum funcționează în agricultură?

Procesul de teledetecție în agricultură funcționează prin intermediul informațiilor colectate de diferite dispozitive pe o perioadă de timp. Datele colectate pot fi apoi utilizate pentru a analiza diferite aspecte ale culturii și randamentului.

Această analiză este utilizată pentru a face modificări la culturi pentru a asigura un randament maxim. Procesul poate fi utilizat pentru a efectua o varietate de analize și a implementa măsuri în consecință. Amenințările comune cu care se confruntă fermierii sunt infestarea cu dăunători și buruienile din culturi.

În agricultură, poate ajuta la detectarea timpurie a acestora și poate avertiza fermierii să ia contramăsurile necesare pentru a asigura sănătatea culturilor. Pentru a desfășura procesul pe diferite suprafețe de teren care fluctuează în ceea ce privește dimensiunile și tipurile de recolte, se utilizează diverse tipuri de dispozitive și senzori.

Tipuri de teledetecție în agricultură

În agricultură, tehnicile de teledetecție cuprind diverse metode de colectare și analiză a datelor despre culturi și peisaje agricole. Iată câteva tipuri comune de teledetecție utilizate în agricultură:

1. Detecție optică: Senzorii optici captează radiațiile electromagnetice în regiunile vizibile, infraroșu apropiat (NIR) și infraroșu termic (TIR) ale spectrului electromagnetic. Aceștia oferă informații valoroase despre sănătatea culturilor, indicii vegetației și acoperirea terenului. Datele de detectare optică sunt de obicei obținute prin imagini din satelit sau fotografii aeriene.

2. Detecție multispectrală: Senzorii multispectrali captează date în mai multe benzi discrete din spectrul electromagnetic. Aceștia permit analiza unor lungimi de undă specifice relevante pentru sănătatea vegetației și monitorizarea culturilor. Datele multispectrale sunt utilizate în mod obișnuit pentru a calcula indici de vegetație precum NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) și EVI (Enhanced Vegetation Index) pentru evaluarea condițiilor culturilor.

3. Detecție hiperspectrală: Senzorii hiperspectrali captează date în sute de benzi spectrale înguste și contigue pe întreg spectrul electromagnetic. Această rezoluție spectrală ridicată permite analiza detaliată și identificarea materialelor specifice și a caracteristicilor vegetației. Datele hiperspectrale sunt valoroase pentru detectarea bolilor, evaluarea nutrienților și clasificarea detaliată a culturilor.

4. Detecție termică: Senzorii termici captează date în regiunea TIR a spectrului electromagnetic. Aceștia măsoară radiația emisă de obiecte, inclusiv culturi și sol, care este legată de temperatura acestora. Detectarea termică este utilă pentru evaluarea stresului hidric, detectarea eficienței irigării și monitorizarea stării de sănătate a culturilor pe baza variațiilor de temperatură.

5. Detecție radar: Senzorii radar utilizează radiații cu microunde pentru a penetra acoperirea norilor, vegetația și solul, permițând achiziția de date indiferent de condițiile meteorologice. Senzorii radar măsoară semnalul retrodifuzat, care oferă informații despre structura și conținutul de umiditate al culturilor și al terenului. Datele radar sunt valoroase pentru cartografierea topografiei, monitorizarea umidității solului și evaluarea etapelor de creștere a culturilor.

6. Detectare LiDARSenzorii LiDAR (Light Detection and Ranging - Detectarea și Telemetria Lumilor) emit impulsuri laser și măsoară timpul necesar pentru ca lumina reflectată să se întoarcă. Datele LiDAR oferă informații tridimensionale extrem de precise despre înălțimea culturilor, structura coronamentului și elevația terenului. Sunt utile pentru aplicațiile din agricultura de precizie, inclusiv estimarea înălțimii culturilor, modelarea terenului și caracterizarea coronamentului.

7. Vehicule aeriene fără pilot (UAV-uri)UAV-urile echipate cu diverși senzori, cum ar fi camere RGB, senzori multispectrali sau senzori termici, permit colectarea de date de înaltă rezoluție și flexibile la scară localizată. UAV-urile oferă informații detaliate și în timp util pentru monitorizarea culturilor, detectarea bolilor și practicile agricole de precizie.

Aceste diferite tipuri de tehnici de teledetecție oferă surse de date și capacități complementare, permițând o înțelegere cuprinzătoare a sistemelor agricole.

Prin integrarea și analizarea datelor din surse multiple, fermierii, agronomii și cercetătorii pot obține informații despre sănătatea culturilor, creșterea, starea nutrienților, gestionarea apei și alți factori esențiali care contribuie la o gestionare agricolă eficientă.

Tipuri de senzori

Senzori de diferite tipuri sunt utilizați împreună pentru a colecta diverse tipuri de informații pe suprafețe de teren cu dimensiuni fluctuante. Senzorii sunt clasificați în mod fundamental în tipurile lor logistice. Există senzori satelitari, senzori aerieni și senzori tereștri.

Acești senzori pot fi clasificați în continuare, cum ar fi senzorii de sol, și pot veni în diverse configurații. Există senzori de sol portabili, senzori de sol montați pe vehicule, cum ar fi cei montați pe tractoare, și senzori de sol independenți, care sunt de obicei montați pe stâlpi și copaci mai mari.

Senzori la sol sunt utilizate în mod obișnuit pentru verificarea nivelurilor de nutrienți, a conținutului de umiditate din sol și a vremii. Folosind aceste numeroase modificări privind utilizarea îngrășămintelor și a irigațiilor, se pot face pentru a menține un randament ridicat.

Următoarea categorie de senzori sunt senzorii aerieni. Prin disponibilitatea dronelor, senzorii aerieni au devenit destul de accesibili și accesibili.

Aceste senzori aerieni poate face imagini de înaltă rezoluție ale terenului, precum și poate colecta alte date de la senzori, navigând la altitudini joase pentru perioade mai lungi de timp deasupra culturilor. Datele colectate prin intermediul acestor senzori pot ajuta la detectarea buruienilor, estimarea randamentului și alte analize detaliate, cum ar fi măsurarea salinității solului și a conținutului de clorofilă.

Deși au devenit accesibile și la prețuri accesibile, sunt încă inoperabile pe vânturi puternice și vreme înnorată, ceea ce reprezintă un dezavantaj al utilizării lor.

Cea mai îndepărtată dintre toate platformele de senzori pentru imagistică este senzor satelit. Utilizarea sateliților pentru orice tip de imagistică a fost în mod tradițional destinată guvernelor și armatei. Utilizarea imaginilor satelitare în agricultură ajută la acoperirea unei suprafețe vaste de teren și poate ajuta la verificarea stării culturilor.

După un dezastru natural, acesta poate ajuta la calcularea pierderilor și la estimarea randamentului culturilor. Deși există multe avantaje ale utilizării datelor de la senzorii satelitari, există și multe avertismente asociate acesteia: pentru început, este scumpă și, chiar dacă punem deoparte costul, imagistica trebuie solicitată pentru o anumită perioadă de timp, de obicei cu câteva luni în avans.

Ceea ce ar putea fi în zadar dacă există acoperire cu nori în zona solicitată la momentul solicitat. Guvernele din întreaga lume au început să pună la dispoziția publicului imaginile din satelit, ceea ce ar putea facilita mult procesul în viitor.

Funcționarea senzorului

Prin identificarea culorilor dintr-un câmp de culturi, senzorii transmit informații care pot fi utile în deducerea stării de sănătate a unei plante. Privind culoarea plantei prin intermediul datelor precise furnizate de senzori, se pot măsura nivelurile de clorofilă ale unei plante, prin care un fermier poate determina orice lipsă de nutrienți sau o problemă cu sănătatea unei plante.

Datele simple pot fi extrase prin intermediul senzorilor de culoare obișnuiți, dar pentru a obține informații complexe se utilizează senzori în infraroșu și cu unde scurte.

Funcționarea senzorilor în agricultură

Reflexia luminii de la frunze se modifică în spectrul infraroșu dacă frunza este deteriorată intern, acest lucru putând arăta și dacă nu există suficient conținut de apă. Unul dintre cele mai fiabile modele în teledetecția agricolă este cunoscut sub numele de indicele de vegetație diferențial normalizat sau NDVI..

Folosind senzori infraroșii și Red-Edge, modelul NDVI poate identifica cu ușurință culturile deteriorate, ceea ce oferă fermierilor mai mult timp de reacție pentru a lua contramăsuri eficiente pentru a salva culturile.

Acești senzori pot fi utilizați și pentru a verifica sănătatea solului și a măsura salinitatea acestuia. Solul cu substanțe sărate inutile va fi, în general, mai luminos în infraroșu, ceea ce poate ajuta la identificarea solului care necesită mai multă udare și tratare.

Utilizarea senzorilor termici poate ajuta la optimizarea sistemului de irigații. Căldura emisă de orice sursă este afișată ca o nuanță mai deschisă în domeniul infraroșu.

După irigații, un fermier poate trimite un senzor aerian cu infraroșu de lungă frecvență sau LWIR peste câmpurile sale pentru a verifica care regiuni radiază căldură din cauza sistemelor de apă deficitare, astfel încât problemele cu sistemul de irigații să poată fi remediate.

Senzorii satelitari pot acoperi o gamă largă de capacități. Deoarece pot ocoli condițiile climatice, sunt ideali pentru observarea horticolă. Pe lângă senzorii radar și microunde, GPS-ul sateliților oferă informații exacte despre locație, ceea ce este fundamental în noile inovații agricole, cum ar fi echipamentele agricole autonome și vehiculele agricole autonome.

Rolul și avantajele teledetecției și GIS în agricultură

Joacă un rol vital în agricultură, oferind informații și perspective valoroase care contribuie la îmbunătățirea gestionării culturilor, la creșterea productivității și la practici agricole durabile. Iată câteva moduri cheie în care teledetecția este importantă în agricultură:

Estimarea suprafeței semănate

Una dintre utilizările critice ale teledetecției în horticultură este evaluarea regiunii cultivate. Datele de la senzorii aerieni și satelitari oferă o analiză precisă a regiunilor cultivate și ajută la evaluarea riscurilor în cazul unui dezastru sau catastrofă.

Rolul și avantajele teledetecției și GIS în agricultură

Evaluarea sănătății culturilor

Permite fermierilor și agronomilor să monitorizeze sănătatea și vigoarea culturilor pe suprafețe extinse. Prin analizarea imaginilor din satelit sau aeriene, aceștia pot detecta semne timpurii de stres, deficiențe de nutrienți, focare de boli sau infestări cu dăunători. Acest sistem de avertizare timpurie permite intervenții la timp și tratamente specifice, reducând pierderile de culturi și optimizând alocarea resurselor.

Estimarea și prognoza randamentului

Datele, combinate cu modele statistice, pot ajuta la estimarea și prezicerea randamentelor culturilor. Prin analiza indicilor de vegetație și monitorizarea factorilor precum acoperirea coronamentului și biomasa, fermierii pot anticipa variațiile potențiale ale randamentului și pot lua decizii informate cu privire la recoltarea, depozitarea și comercializarea produselor lor.

Identificarea bolilor culturilor

Teledetecția GI în agricultură simplifică recunoașterea contaminărilor și a atacurilor dăunătorilor asupra culturilor pe suprafețe vaste încă din etapele inițiale. Acest lucru oferă producătorilor o oportunitate adecvată de a aplica orice contramăsuri pentru a proteja recoltele de pierderi enorme. Acest lucru devine posibil prin intermediul imagisticii și examinării prin satelit.

Proprietățile solului

Poate că elementul principal în asigurarea unui randament solid al recoltelor este suportul adecvat al solului. Acesta influențează direct recolta. Orice progresie în managementul fermei sau sistemul agricol provoacă modificări ale solului, care la rândul lor influențează capacitatea de producție a solului.

Caracteristicile, de exemplu, salinitatea solului, pH-ul solului, nivelul de substanțe organice și textura solului pot fi recunoscute folosind detectarea la distanță, iar datele respective pot fi analizate pentru a efectua orice tratament semnificativ al solului.

Cartografierea umidității solului oferă o evaluare precisă a conținutului de apă din sol, ceea ce poate ajuta la efectuarea oricăror îmbunătățiri ale structurii sistemului de irigații.

Managementul irigațiilor

Apa este o resursă critică în agricultură și joacă un rol crucial în optimizarea utilizării acesteia. Prin evaluarea nivelurilor de umiditate a vegetației și a ratelor de evapotranspirație, aceasta îi ajută pe fermieri să determine nevoile precise de apă ale culturilor lor.

Aceste informații le permit să implementeze strategii eficiente de irigații, reducând risipa de apă și asigurându-se că culturile primesc umiditate adecvată pentru o creștere optimă.

Impactul inundațiilor

Prin intermediul senzorilor satelitari și al datelor colectate de senzorii de la sol, se poate oferi o mulțime de informații concrete pentru a decide o evaluare precisă a pierderilor.

În caz de inundații cauzate de precipitații excesive, zonele de teren cu sisteme de drenaj deficitare sunt expuse riscului de inundații, ceea ce duce la pierderi semnificative de recolte și randament.

Evaluarea pierderilor poate ajuta la planificarea ulterioară a controlului daunelor și a contramăsurilor pentru menținerea pierderilor la minimum..

Modelare NATCAT

Teledetecția în agricultură poate ajuta la evaluarea și prognozarea pericolelor actuale de catastrofă naturală. Utilizând informațiile transmise de senzori și comportamentul riscurilor obișnuite.

TAceasta necesită cartografierea riscurilor și calcularea pericolelor prin estimarea pericolelor, care sunt finalizate prin modele de dezastre simulate pe PC.

Hărțile de teledetecție întocmite cu ajutorul informațiilor istorice și al informațiilor actuale colectate de la diverși senzori ajută la atribuirea zonelor cu risc ridicat de inundații cu indice de pericol ridicat.

Acest lucru ajută la agricultură, deoarece regiunile cu risc mai mare nu sunt plantate și sunt tratate pentru o mai bună protecție împotriva inundațiilor pentru sezonul următor.

Analiza imaginilor cu dronă pentru evaluarea pagubelor la culturi

Analiza imaginilor cu drona este utilizată în evaluarea pagubelor produse de grindină, numărarea copacilor și invazii agricole. Imaginile cu drona sunt la fel de precise ca rezoluția spațială de intrare. Aceasta poate fi mărită în funcție de cerințe.

Gestionarea nutrienților

Poate ajuta la evaluarea deficiențelor de nutrienți și la gestionarea practicilor de fertilizare. Prin analizarea modelelor de reflectanță spectrală, fermierii pot identifica zonele de pe câmp cu niveluri variabile de nutrienți.

Acest lucru permite aplicarea țintită a îngrășămintelor, reducând la minimum utilizarea excesivă și potențiala contaminare a mediului, maximizând în același timp absorbția nutrienților și productivitatea culturilor.

Evaluarea impactului asupra mediului

Oferă un mijloc de evaluare a impactului practicilor agricole asupra mediului. Ajută la monitorizarea eroziunii solului, evaluarea eficacității măsurilor de conservare și identificarea zonelor cu potențială poluare, cum ar fi scurgerea excesivă de îngrășăminte sau derivă de pesticide.

Aceste informații susțin implementarea unor practici agricole durabile, minimizând efectele negative asupra mediului și promovând sustenabilitatea agricolă pe termen lung.

Prin valorificarea puterii tehnologiilor de teledetecție, fermierii și profesioniștii din agricultură pot lua decizii mai informate, pot optimiza alocarea resurselor și pot implementa practici sustenabile. Acest lucru duce la creșterea productivității, la reducerea impactului asupra mediului și la îmbunătățirea securității alimentare, în cele din urmă beneficiind atât fermierii, cât și consumatorii.

Tehnologii bazate pe senzori de densitate în agricultura de precizie

Postat pe de dementievgeopard

GeoPard își îmbunătățește continuu capacitățile de a procesa diverse tipuri de seturi de date de teren. Seturile de date de senzori cu densitate mare sunt susținute de nucleul nostru de analiză pentru cercetări ulterioare și colectarea de informații de pe teren.

date brute superficiale din domeniul agricol
date superficiale prelucrate din domeniul agricol
câmp cu date agricole superficiale

Un utilizator are acces la capabilități de a importa, vizualiza, analiza și cerceta date georeferențiate de înaltă densitate. Aceste operațiuni sunt suportate prin intermediul interfețelor utilizator web/mobile și API.

Capacitățile de analiză acoperă:

  1. Acceptă formate de date, fie puncte, fie poligoane
  2. Prelucrarea datelor senzorilor pentru corectarea datelor și construirea unei suprafețe continue pentru o limită de câmp
  3. Personalizarea schemelor de culori pentru a seta codurile de culori preferate și clasificarea acestora
  4. Generarea de zone de gestionare și crearea ulterioară a Aplicației cu Rată Variabilă
  5. Folosind ca parte a multistraturi și straturi încrucișate analiză

Un exemplu de date privind conductivitatea electrică colectate de partenerii noștri. Tehnologii bazate pe senzori de densitate în agricultura de precizieUn exemplu de date privind conductivitatea electrică colectate de partenerii noștri.

Pentru consultanții agricoli, agronomi și cultivatori, aceasta înseamnă că mai multe date colectate pe teren pot fi stocate, analizate și utilizate în operațiunile zilnice într-o singură soluție și ușor disponibile pentru explorarea datelor.

Pentru companiile locale de senzori, GeoPard este un instrument excelent care susține analiza datelor colectate de astfel de companii și oferă informații contextuale: istoric și satelitul actual analiză, profil topografic al câmpului bazat pe Teledetecție și date despre utilaje. 

Un exemplu al unei astfel de colaborări de succes este integrarea GeoPard cu FarmVU – companie de senzori de umiditate a solului. 

Ce este un senzor de densitate?

Un senzor de densitate este un dispozitiv electronic utilizat pentru a măsura densitatea unei substanțe, care este cantitatea de masă pe unitatea de volum. Funcționează prin detectarea modificărilor presiunii sau frecvenței unei unde care trece prin substanță.

Acestea sunt utilizate într-o varietate de industrii, inclusiv alimente și băuturi, farmaceutice și petrol și gaze, pentru a asigura un control consecvent al calității produselor.

De exemplu, în industria alimentară, acestea pot fi utilizate pentru a măsura densitatea produselor lichide, cum ar fi sucurile, siropurile și sosurile, pentru a se asigura că acestea îndeplinesc standarde specifice de gust și textură.

În industria petrolului și gazelor, acestea sunt utilizate pentru a măsura densitatea fluidelor precum petrolul, gazele și apa, pentru a determina compoziția acestora și a asigura extracția eficientă. Aceste informații sunt importante pentru determinarea volumului și valorii materialului extras.

Rolul senzorului de densitate în agricultură

Aceștia pot juca un rol important în agricultură, furnizând informații valoroase despre calitatea solului și sănătatea culturilor. Acești senzori măsoară densitatea solului sau a țesuturilor vegetale, ceea ce poate indica nivelurile de nutrienți, conținutul de umiditate și alți factori importanți care afectează creșterea și randamentul plantelor.

O aplicație a senzorilor de densitate în agricultură este analiza solului. Prin măsurarea densității solului, fermierii pot determina textura și structura acestuia, ceea ce îi poate ajuta să ia decizii cu privire la fertilizare, irigații și alte practici de gestionare a solului.

De exemplu, solurile nisipoase au o densitate mai mică decât solurile argiloase, ceea ce înseamnă că se drenează mai repede și pot necesita irigații mai frecvente.

De asemenea, pot fi folosite pentru a măsura densitatea țesuturilor vegetale, cum ar fi frunzele sau tulpinile. Aceste informații pot ajuta fermierii să identifice deficiențele de nutrienți sau alte probleme care pot afecta creșterea plantelor. De exemplu, plantele cu niveluri scăzute de azot vor avea o densitate a frunzelor mai mică decât plantele sănătoase.

O altă aplicație a senzorilor de densitate în agricultură este agricultura de precizie. Prin utilizarea lor montate pe tractoare sau drone, fermierii pot crea hărți detaliate ale câmpurilor lor care arată variațiile densității solului, conținutului de umiditate și alți factori.

Aceste informații pot fi utilizate pentru a crea hărți de prescripție care ghidează aplicarea precisă a îngrășămintelor, pesticidelor și a altor inputuri. Acest lucru poate ajuta la reducerea deșeurilor, la îmbunătățirea randamentelor culturilor și la protejarea mediului.

Detectarea norilor și a umbrelor în agricultură

Postat pe de dementievgeopard

Detectarea norilor și a umbrelor este una dintre cele mai importante sarcini în soluțiile analitice de teledetecție.

Dacă întreaga imagine prin satelit este curată 90%, există încă o șansă de 10% ca câmpul dumneavoastră să se afle sub nori/zona de umbră. Inversul este de asemenea valabil - multe sisteme nu procesează imagini cu nori mai mari de 70% - deși restul de 30% poate ajuta agronomul sau fermierul să ia decizia corectă în timpul sezonului.

La GeoPard, rezolvăm această problemă cu ajutorul mai multor algoritmi de învățare automată care funcționează cu o precizie foarte ridicată.

Determinarea norilor și a umbrelor norilor

 

Definim o mască de nori și o mască de umbră la nivelul întregii imagini, iar pentru fiecare pereche câmp-imagine, luăm în considerare procentul din câmp acoperit de nori sau de umbra norilor.

În analizele automate, luăm numai imagini complet lipsite de nori pentru un anumit câmp, ceea ce permite utilizatorului să fie încrezător în luarea deciziilor bazate pe analize multianuale.

Utilizatorul GeoPard are posibilitatea de a vizualiza și chiar de a rula singur analizele, chiar și pe imagini parțial înnorate.

definirea unei măști de nor și a unei măști de umbră

 

Acest lucru poate fi încă foarte util, de exemplu, în timpul sezonului de aplicare a pulverizării cu rată variabilă cu produse de protecție a culturilor pe baza celei mai recente imagini din satelit, în care 10% din suprafața câmpului se află sub nori. Aceasta înseamnă că pentru 90% din suprafața câmpului, decizia se va baza pe date verificate.

De asemenea, utilizatorii GeoPard pot verifica cu ușurință imaginile sursă la nivel regional în vederea infraroșu apropiat, ceea ce ajută la distingerea terenurilor clare de nori și umbre (a se vedea imaginea atașată).

Pe UI, filtrul de cloud este situat în meniul de sus al modulului “Monitorizare satelit”, a se vedea capturile de ecran atașate.

geopard a detectat că câmpul este parțial situat sub nori și umbre

 

Rețineți că societățile din domeniul agriculturii digitale se pot confrunta încă cu probleme legate de detectarea corectă a norilor și a umbrelor. În captura de ecran atașată, o astfel de companie creează o hartă VR a îngrășămintelor pe baza datelor privind norii și umbrele. Astfel, harta greșită duce la decizii agronomice greșite și la rezultate greșite în final.

GeoPard detectează norii și umbrele cu un nivel ridicat de precizie și nu vă propune să luați decizia privind rata variabilă pe baza norilor. Puteți întotdeauna să vă uitați la imaginile sursă în diferite vederi și indici și să faceți zoom out pentru a vedea imaginea din jur.

a creat harta fertilizatorului VR pe baza datelor privind norii și umbrele

 

Nu toate soluțiile sunt la fel, alegeți cele mai bune opțiuni disponibile pe piață!

 

indici spectrali diferiți

Ce este detectarea în cloud în agricultura de precizie?

Detectarea norilor în agricultura de precizie se referă la procesul de identificare și monitorizare a acoperirii noroase în zonele agricole cu ajutorul tehnologiilor de teledetecție. Norii pot avea un impact semnificativ asupra practicilor agricole și a productivității culturilor, ceea ce face ca detectarea și analiza lor să fie cruciale pentru gestionarea eficientă a exploatațiilor agricole.

Aceasta implică utilizarea diferiților senzori, cum ar fi sateliții, dronele sau instrumentele terestre, pentru a capta imagini ale câmpurilor agricole. Acești senzori captează date sub formă de lumină vizibilă și infraroșie, care pot fi analizate pentru a determina prezența și caracteristicile norilor.

Scopul său principal în agricultura de precizie este de a evalua distribuția spațială și temporală a norilor deasupra zonelor agricole.

Aceste informații ajută fermierii și agronomii să ia decizii în cunoștință de cauză privind irigarea, fertilizarea, combaterea dăunătorilor și alte practici agricole. Prin înțelegerea tiparelor de acoperire cu nori, agricultorii pot optimiza alocarea resurselor și pot reduce la minimum riscul de deteriorare a culturilor sau de reducere a randamentului.

Algoritmii de detectare a norilor analizează imaginile capturate pentru a face diferența între pixelii de nor și pixelii fără nor.

Acești algoritmi utilizează diverse tehnici, cum ar fi pragarea, analiza spectrală și învățarea automată, pentru a identifica și clasifica cu exactitate formațiunile de nori.

Rezultatele algoritmilor includ, de obicei, procentul de acoperire cu nori, clasificarea tipurilor de nori și modelele de mișcare a norilor.

Odată ce norii sunt detectați și caracteristicile lor sunt determinate, fermierii pot utiliza aceste informații pentru a implementa tehnici de agricultură de precizie.

De exemplu, dacă un nor este detectat deasupra unei anumite zone a unui câmp, agricultorii pot amâna irigarea sau aplicarea de pesticide în acea regiune până când norul trece. Prin sincronizarea activităților agricole cu mișcările norilor, fermierii pot optimiza utilizarea resurselor și pot minimiza intrările inutile.

Aceasta este deosebit de benefică în regiunile cu acoperire noroasă ridicată sau în care tiparele meteorologice se schimbă rapid. Prin monitorizarea continuă a acoperirii norilor, fermierii își pot adapta practicile agricole în timp real, făcând ajustări în funcție de condițiile meteorologice actuale.

În rezumat, detectarea norilor în agricultura de precizie joacă un rol crucial în optimizarea practicilor agricole și a gestionării resurselor. Prin identificarea și monitorizarea precisă a acoperirii noroase, agricultorii pot lua decizii în cunoștință de cauză pentru a spori productivitatea culturilor, a reduce risipa de inputuri și a atenua riscurile asociate cu schimbarea condițiilor meteorologice.

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