Colaborarea GeoPard și CAST și NMSP a Universității Cornell privind agricultura bazată pe date

Platforma de testare și demonstrație a sistemelor agricole Cornell (CAST) pentru Ferma Viitorului și Programul Cornell pentru Managementul Nutrienților (NMSP) au colaborat cu platforma de agricultură de precizie GeoPard Agriculture pentru a transforma datele brute privind randamentul în recomandări agricole concrete.

CAST – un grup de trei ferme din lumea reală din statul New York – servește drept platformă de testare pentru tehnologiile “Ferma Viitorului”, promovând soluții bazate pe date pentru producția de culturi agricole și lactate. Echipa NMSP desfășoară cercetări, facilitează transferul de tehnologie și cunoștințe și ajută la implementarea la nivel de fermă a unor strategii benefice pentru gestionarea nutrienților culturilor de câmp, în vederea creșterii sustenabilității fermelor în tot statul New York.

GeoPard colaborează cu CAST și NMSP pentru a avansa procesarea datelor în instrumente digitale de agronomie îmbunătățite – o combinație de știință, tehnologie și studii conduse de fermieri care exemplifică viitorul agriculturii de precizie.

CAST și NMSP de la Cornell

CAST face parte din inițiativa “Ferma Viitorului” a USDA NIFA și operează sub auspiciile Institutului Cornell pentru Agricultură Digitală. CAST reunește trei ferme la scară comercială (culturi și produse lactate) într-un ecosistem unificat de cercetare și dezvoltare. Misiunea sa este de a testa și demonstra tehnologii integrate de agricultură de precizie (de la robotică la analiza datelor) în condiții agricole reale.

În paralel, Programul Spear pentru Managementul Nutrienților (NMSP), condus de Dr. Quirine Ketterings, se concentrează pe cercetarea și extinderea aplicată a solului și culturilor. Echipa NMSP evaluează utilizarea nutrienților și variabilitatea randamentului în ferme; de exemplu, a fost pionier în “zonele de stabilitate a randamentului”, combinând trei sau mai mulți ani de date privind randamentul pentru a cartografia în mod constant zonele cu randament ridicat și scăzut față de zonele variabile.

Aceste hărți ale zonelor de stabilitate (cu zonele Q1-Q4 pentru consecvența randamentelor ridicate/scăzute) și noile modele de studiu, cum ar fi Abordarea de Evaluare Spațială pe o singură fâșie (SSEA), ajută fermierii să testeze, prin cercetări la nivelul fermei, dacă schimbările de management dau rezultate, având în vedere variabilitatea cunoscută în cadrul câmpului.

Platforma Agricolă GeoPard

GeoPard Agriculture oferă un motor de analiză bazat pe cloud care procesează orice date geospațiale ale fermei. După cum spune GeoPard, platforma este “o centrală analitică imparțială, bazată pe cloud, pentru agricultura de precizie”, capabilă să gestioneze date multi-strat, multianuale. În practică, GeoPard preia fișiere de monitorizare a randamentului, hărți ale solului, imagini din satelit și multe altele pentru a produce hărți și prescripții gata de utilizare. Caracteristicile cheie includ generarea de zone de gestionare multianuale și hărți de prescripții cu rată variabilă (VRA), analize detaliate ale datelor privind randamentul și instrumente de monitorizare a culturilor.

De exemplu, GeoPard poate curăța și calibra datele brute privind randamentul combinelor și chiar poate crea hărți sintetice ale randamentului (estimând randamentele din date de satelit/dronă) pentru a completa golurile în care lipsesc datele istorice. Platforma acceptă, de asemenea, analiza datelor topografice și de sol, vizualizarea 3D pe teren, compararea datelor așa cum au fost aplicate și multe altele.

• Zona de gestionare și cartografierea VRA: GeoPard folosește straturi de sol/randament pentru a delimita zonele de teren și a crea hărți de prescripție pentru o aplicare precisă a inputurilor.
• Prelucrarea datelor privind randamentul: Sistemul implementează curățarea și calibrarea automată a înregistrărilor de randament ale utilajelor de recoltare și poate genera hărți sintetice ale randamentului din date multianuale și de teledetecție.
• Monitorizarea culturilor și a câmpurilor: Instrumentele bazate pe satelit și analizele multi-index ajută la detectarea tendințelor spațiale în performanța culturilor și a factorilor limitativi de la an la an.

Cercetare colaborativă și teste pe teren

În cadrul acestei colaborări, CAST și NMSP explorează platforma GeoPard Agriculture pentru procesarea datelor de monitorizare a randamentului la porumb crud în siloz și cereale, în hărți de randament curățate, zone de stabilitate a randamentului și pentru a evalua acuratețea generării de date sintetice privind randamentul.

Quirine Ketterings și echipa sa de la NMSP utilizează date din câmpurile CAST pentru a evalua și îmbunătăți acuratețea algoritmilor GeoPard pentru cartografierea randamentului, precum și pentru determinarea randamentului sintetic atât pentru evaluările întregului câmp, cât și pentru experimente. Împreună cu GeoPard, Ketterings și echipa sa evaluează calitatea datelor și protocoalele pentru a genera hărți ale zonelor de stabilitate a randamentului pentru câmpurile cu date acumulate pe mai mulți ani.

Fotografie de Madeline Hanscom/NMSP

Scopul lor este de a putea analiza atât studiile convenționale de cercetare la fermă, cât și noile studii dezvoltate prin metoda Single-strip Spatial Evaluation Approach (SSEA), care utilizează cunoștințele despre variabilitatea randamentului în cadrul câmpului. Aspectele cheie ale colaborării includ:

1. Integrarea datelor: Datele de recoltare și precizie ale CAST sunt procesate în GeoPard, transformând fișierele brute în hărți de randament georeferențiate și straturi de performanță.
2. Validarea algoritmului: Algoritmii GeoPard de cartografiere a randamentului și de măsurare sintetică a randamentului sunt testați pe baza datelor riguroase ale testelor la fermă realizate de CAST/NMSP, rafinând tehnologia pe baza măsurătorilor reale.
3. Analiză spațială: Echipa generează hărți ale zonei de stabilitate a randamentului din date acumulate pe mai mulți ani și evaluează cât de bine surprind modelele GeoPard modelele reale ale câmpului.
4. Design inovator al studiului clinic: Noile metode, precum SSEA, utilizează modele de randament în cadrul câmpului pentru a compara eficient tratamentele, susținute de analiza spațială a GeoPard.

Prin colaborare, Cornell și GeoPard se asigură că rezultatele platformei sunt bazate pe realitățile fermelor. Deși GeoPard utilizează modelări avansate (inclusiv estimarea randamentului bazată pe satelit), validarea pe aceste ferme Cornell bogate în date face ca recomandările sale să fie mai fiabile. Această integrare a științei, tehnologiei și practicii reale de teren creează o buclă de feedback: atât cultivatorii, cât și cercetătorii beneficiază de instrumente agricole de precizie mai fiabile.

Impact practic: către o agricultură de precizie durabilă

Scopul final este de a transforma parcelele studiate în îndrumări practice pentru fermieri. Monitorizarea și cartografierea randamentului oferă fermierilor vizibilitate asupra variabilității din cadrul câmpului, permițând acțiuni specifice, mai degrabă decât tratamente generale. Într-adevăr, studiile arată că cartografierea consecventă a randamentului îi ajută pe fermieri “să vadă ce zone de câmp au performanțe bune și care necesită îmbunătățiri, ajutându-i să planifice acțiuni mai precise”.

De exemplu, un fermier ar putea folosi hărțile GeoPard pentru a aplica îngrășăminte doar acolo unde culturile au performanțe sub medie în raport cu media pe teren sau ar putea adopta practici de conservare în zone cu randament constant scăzut. Prin furnizarea de date curate, analize ale stabilității randamentului (hărți) și repere sintetice, parteneriatul Cornell-GeoPard susține luarea unor decizii eficiente din punct de vedere al costurilor și inteligente din punct de vedere ecologic.