Eșantionarea Solului pe Grid și Teledetecția: Tranziție bazată pe date în Agricultura de Precizie

Agricultura tradițională tratează adesea un întreg câmp în mod uniform – aplicând aceeași rată de semințe, îngrășăminte sau var peste tot. În realitate, culturile conțin de obicei tipuri de sol și niveluri de fertilitate foarte diferite în diferite locuri. Cu toate acestea, în ultimii ani, tot mai mulți fermieri folosesc eșantionarea solului prin grilă și testarea precisă a solului ca parte a agriculturii digitale.

Într-un studiu privind terenurile arabile din SUA, testarea miezurilor de sol este acum utilizată pe aproximativ 27% din suprafețele cultivate cu porumb și 14% din suprafețele cultivate cu grâu, în creștere față de cifre mult mai mici acum câțiva ani. Adoptarea acestor teste este în creștere pe măsură ce costurile analizelor de laborator scad și pe măsură ce fermierii văd un randament mai clar din aplicațiile țintite de nutrienți. Între timp, cheltuielile globale pentru hardware-ul de agricultură de precizie (care susține eșantionarea solului pe grilă, printre alte instrumente) alimentează o creștere a pieței estimată la 10,5 miliarde USD în 2024, cu proiecții de dublare în următorii câțiva ani.

Studiile arată că aplicarea îngrășământului pe baza valorilor medii ale câmpului “tratează tot solul ca egal” – o practică care tinde să “facă fermierii să piardă recolte și bani”. De exemplu, un studiu a constatat că bazarea fertilizării pe medii ale câmpului irosește adesea intrări în unele zone și subnutrește altele, reducând recolta potențială.

Totuși, solurile sunt natural variabile: eroziunea anterioară, topografia și istoricul culturilor creează o “variabilitate extremă la scară de câmp” în pH-ul solului, nutrienți, umiditate și materie organică chiar și în cadrul unui singur câmp. Zonele înalte pot avea stratul superior al solului epuizat, în timp ce zonele joase pot reține mai multă umiditate și nutrienți. Tratarea tuturor acestor zone în același mod ignoră aceste diferențe.

Ce este eșantionarea solului pe bază de grilă?

Eșantionarea solului pe grid este o metodă sistematică de prelevare a probelor de sol pe un teren întreg. În loc să se preleveze una sau două probe aleatorii, terenul este acoperit cu o grilă imaginară de celule mici, de dimensiuni egale (de exemplu, 0.4–1 hectar pe celulă). Un dispozitiv GPS ghidează prelevatorul spre centrul fiecărei celule. La fiecare punct de grid, prelevatorul ia mai multe carote (de obicei 10–15 carote) din jurul acelui punct și le amestecă într-o singură probă compozită.

Fiecare celulă oferă astfel o probă de sol care reprezintă acea mică zonă a câmpului. Dimensiunea grilei (aria celulei) este aleasă pentru a echilibra detaliul versus costul – celulele mai mici (mai multe puncte) oferă o rezoluție mai fină, dar costă mai mult pentru prelevare. Cercetările sugerează că grilele de 1 acru captează mai mult de 80% din variabilitatea câmpului, în timp ce grilele de 2,5 acri captează ceva mai puțin. Câteva puncte cheie sunt:

• Împarte terenul în celule egale (de exemplu, 1-2,5 acri fiecare)
• Utilizează GPS pentru a selecta puncte în locații fixe (puncte negre în figură).
• Colectează 10–15 carote de sol per punct și trimite compozitul la laborator

1. Planificarea rețelei: Înainte de prelevare, fermierii aleg o dimensiune a grilei în funcție de dimensiunea terenului, variabilitate și buget. O alegere comună este de aproximativ 1 hectar per probă; lucrările de înaltă rezoluție pot folosi celule de 0,4 hectare. Coordonatele GPS pentru fiecare punct de grilă sunt generate într-o hartă sau un plan de eșantionare.

2. Colectarea probelor: La fiecare punct marcat, carotierul colectează eșantioane de sol dintr-o zonă de câțiva metri în jurul localizării respective. Toate eșantioanele pentru un punct sunt combinate într-o singură pungă. Utilizarea unei sonde sau a unui burghiu curat din oțel inoxidabil și a unui GPS asigură acuratețea. Adâncimea de prelevare și numărul de eșantioane per punct respectă cele mai bune practici (de exemplu, 10–15 eșantioane per punct pentru a media variabilitatea la microscară).

3. Analiza de laborator: Mostrele compozite sunt trimise la un laborator de sol. Laboratorul măsoară proprietățile cheie ale solului: pH, nutrienți disponibili (fosfor, potasiu, azot etc.), materie organică și, uneori, micronutrienți sau capacitatea de aprovizionare cu micronutrienți. Aceste date nutriționale sunt apoi legate de coordonatele GPS ale fiecărui punct de pe grilă.

4. Rezultatul – Hărți ale Nutrienților din Sol: Odată ce toate rezultatele de laborator sunt disponibile, punctele de date sunt interpolate pentru a crea hărți continue de sol pentru câmp. Software-ul poate genera hărți cu curbe de nivel sau zone umbrite pentru fiecare parametru – arătând, de exemplu, regiuni “mari”, “medii” și “mici” de fosfor sau pH în sol.

Aceste hărți de variabilitate a solului permit fermierului să vadă exact ce părți ale câmpului sunt bogate sau sărace în fiecare nutrient. De exemplu, un studiu menționează că hărțile de eșantionare pe grilă “dezvăluie diferențe de fertilitate pe care testarea tradițională a câmpului… le poate trece cu vederea”, permițând ca nutrienți precum îngrășământul P și K, sau varul, să fie aplicați doar acolo unde vor da roade.

Eșantionarea prin grilă produce o imagine foarte detaliată asupra fertilității solului. În harta de agricultură de precizie de mai sus, fiecare punct corespunde unei locații eșantionate. Hărțile rezultate (neafișate) pot evidenția modele, cum ar fi o bandă cu pH scăzut sau o zonă cu conținut scăzut de azot. De exemplu, un studiu din SUA a constatat că atunci când fermierii au adoptat managementul nutrienților bazat pe eșantionarea solului, 67% au raportat recolte mai mari și au economisit aproximativ $24 pe acru la costurile de cultivare a porumbului.

Aceste câștiguri provin din aplicarea nutrienților potriviți în locurile potrivite – o decizie posibilă doar cu hărți detaliate pe unități de suprafață ale chimiei solului. În timp, repetarea eșantionării pe unități de suprafață la câțiva ani ajută, de asemenea, la urmărirea dacă fertilitatea se îmbunătățește în cadrul managementului nou.

Rolul teledetecției în eșantionarea solului prin rețea

Teledetecția înseamnă colectarea de informații despre un teren de la distanță, fără a atinge fizic solul sau culturile. În agricultură, aceasta implică, de obicei, sateliți, avioane cu pilot sau drone echipate cu camere sau senzori. Acești senzori detectează lumina solară reflectată (adesea în benzile vizibile și infraroșii) sau alte semnale de la suprafață. Cel mai frecvent rezultat este un strat de imagine care reflectă sănătatea plantelor sau umiditatea solului.

De exemplu, sateliți precum Sentinel-2 sau Landsat capturează în mod regulat imagini multispectrale ale fiecărui câmp din lume. Zborurile aeriene (avioane cu aripă fixă) pot face fotografii de rezoluție mai mare pe suprafețe extinse. Dronele fără pilot (UAV-uri) pot zbura chiar și sub nori pentru a obține imagini de rezoluție foarte mare, la cerere, pe câteva câmpuri.

Cel mai faimos rezultat al teledetecției pentru culturi este Indexul de Vegetatie Normalizat Diferențial (NDVI). NDVI compară câtă lumină reflectă plantele în lungimile de undă roșii față de cele în infraroșu apropiat. Deoarece plantele verzi sănătoase absorb lumina roșie (pentru fotosinteză) și reflectă infraroșu apropiat (NIR). Solul gol și apa dau valori NDVI apropiate de 0 sau negative. În termeni simpli, un NDVI mai mare înseamnă plante mai verzi și mai sănătoase; un NDVI mai mic înseamnă vegetație mai rară sau stresată.

Cum ajută teledetecția: Teledetecția nu înlocuiește prelevarea de probe de sol, dar oferă un complement crucial. Imaginile pot dezvălui modele spațiale ale sănătății culturilor, care adesea oglindesc variabilitatea solului. De exemplu, zonele afectate de secetă sau deficiențe nutritive pot apărea ca pete cu NDVI scăzut.

După cum notează o platformă de agricultură de precizie, sateliții “arată tipare de creștere a plantelor care, de obicei, oglindesc variabilitatea solului”, ajutând la planificarea eșantionării și a managementului. În timp, hărțile satelitare NDVI permit fermierilor să urmărească tendințele: de exemplu, dacă un anumit colț al terenului are în mod constant un NDVI mai scăzut an de an, acest lucru semnalează o problemă cronică (drenaj deficitar, pH scăzut etc.).

Teledetecția este, de asemenea, temporală. Spre deosebire de o prelevare de mostre de sol efectuată o singură dată, putem obține o imagine a câmpului săptămânal sau chiar zilnic. Acest lucru permite fermierilor să vadă cum se schimbă sănătatea plantelor pe parcursul sezonului. Dacă o zonă devine brusc roșie (NDVI scăzut) între două imagini, acest lucru indică un nou stres (focar de dăunători, zonă afectată de secetă etc.). Această vizualizare temporală ghidează când și unde să se inspecteze culturile sau să se ajusteze managementul la jumătatea sezonului.

În cele din urmă, imaginile istorice pot ghida strategia de eșantionare. Dacă teledetecția arată că doar o parte a unui câmp prezintă probleme, un fermier ar putea alege o rețea de eșantionare mai fină în acea zonă și o rețea mai grosieră în altă parte. Cu alte cuvinte, hărțile satelitare/drone pot ajuta la direcționarea eșantionării solului acolo unde contează cel mai mult, făcând procesul mai eficient.

Integrarea Eșantionării pe Grilă și a Teledetecției

Integrarea eșantionării granulare și a teledetecției este adoptată acum pe scară mai largă: în SUA, mai mult de jumătate din suprafața agricolă utilizează acum instrumente precum controlerele de secțiune pentru pulverizatoare, controlerele de rând pentru semănători și eșantionări precise ale solului. De asemenea, monitorizarea recoltei este utilizată pe aproximativ 70% din suprafața cultivată cu porumb, iar previziunile pieței arată că piața combinată de agricultură de precizie (hardware + software + servicii) va crește de la aproximativ 10,5 miliarde USD în 2024 la peste 21 miliarde USD până în 2032.

Aceste cifre arată că fuziunea datelor de sol reale cu cele obținute prin senzori aerieni și satelit devine fundamentul multor practici agricole. Adevărata putere apare atunci când fuzionăm probele din grilă cu imaginile de la distanță într-un buclă continuă de feedback. Fiecare metodă compensează slăbiciunile celeilalte.

1. Aterizare în teren (Calibrarea imaginilor): Mostrările de sol pe grilă oferă “adevărul ”terenului” care ajută la interpretarea datelor de la distanță. De exemplu, dacă o hartă NDVI arată o zonă cu vigilență scăzută, o mostră de sol din acel loc poate dezvălui că este scăzută în potasiu. Pe multiple culturi, cercetătorii au găsit corelații puternice între măsurătorile solului și indicii spectrali (de exemplu, legând pH-ul solului sau nutrienții de datele satelitare). Prin construirea unui model care leagă NDVI (sau alte benzi spectrale) de valorile măsurate în laborator, putem folosi sensarea de la distanță pentru a prezice fertilitatea solului în locații nesamplate.

2. Extrapolare și Interpolare: Deoarece sateliții acoperă întregul domeniu dintr-odată, ei umplu golurile dintre punctele de eșantionare. De exemplu, să presupunem că am eșantionat la fiecare 2,5 acri, dar dorim o hartă mai detaliată. Dacă NDVI se corelează cu nivelurile de nutrienți, putem interpola între punctele de grilă folosind gradientele NDVI. Acest lucru crește dramatic rezoluția efectivă. Într-un studiu de caz, cercetătorii au folosit date satelitare corelate cu pH-ul solului pentru a proiecta o eșantionare optimă și apoi pentru a crea hărți precise de pH de înaltă rezoluție cu mult mai puține eșantioane.

3. Crearea hărților de prescripție pentru VRT: Combinația dintre hărțile detaliate ale solului și imaginile satelitare reprezintă baza Tehnologiei cu Rate Variabile (VRT). De exemplu, pentru aplicarea îngrășămintelor, software-ul poate suprapune o hartă NDVI cu o hartă a nutrienților din sol și poate genera o hartă de prescripție care variază ratele de input pe întreaga suprafață a câmpului. Un scenariu este următorul: harta NDVI arată că un colț sudic al câmpului rămâne în urmă în ceea ce privește creșterea, iar probele prelevate acolo confirmă că nivelul de fosfor este scăzut.

Fermierul poate apoi crea o prescripție cu un conținut ridicat de fosfor specific pentru acea zonă, economisind în același timp îngrășăminte în zonele sănătoase. În practică, managementul îngrășămintelor bazat pe NDVI a dus la îmbunătățiri dramatice. De exemplu, un cultivator de porumb thailandez a găsit imagini NDVI la mijlocul sezonului care au izolat zonele de stres.

Testele de sol au confirmat că aceste zone sunt deficitare în azot, prin urmare, a aplicat îngrășământ doar acolo. Culturile s-au refăcut în câteva săptămâni. Această abordare țintită a crescut randamentul și uniformitatea, demonstrând cum imaginile și probele, împreună, conduc la VRT eficient.

4. Delimitarea Zonelor de Management: În loc să folosească orbește o grilă fixă pentru totdeauna, fermierii pot evolua către zone de management – zone mai mari în care condițiile sunt aproximativ uniforme. Zonele sunt adesea definite prin combinarea mai multor straturi: rezultate ale solului pe grilă, hărți de producție, altitudine și imagini istorice.

De exemplu, câmpurile pot fi împărțite în “zone” cu tip de sol similar sau model NDVI. Eșantionarea viitoare a solului se poate face apoi pe zonă, în loc de pe punct de rețea. Acest lucru poate reduce costurile: un studiu notează că terenurile pre-planificate în zone pot atinge o eficiență a utilizării îngrășămintelor cu până la 25% mai mare. În esență, imaginile satelitare și datele privind recolta ajută la rafinarea acelor zone în timp.

5. Beneficii de mediu și economice: Prin aplicarea variabilă a inputurilor, fermierii folosesc doar cât este necesar acolo unde este necesar, îmbunătățind eficiența utilizării nutrienților. Hărțile bazate pe eșantionarea în grilă au demonstrat că reduce riscul de scurgeri de nutrienți, deoarece zonele cu fertilizatori mari sunt restricționate. O creștere mai uniformă a culturilor stabilizează, de asemenea, recoltele.

Pe termen lung, aceste instrumente ajută la menținerea fertilității solului și la reducerea costurilor. De exemplu, aplicarea de var de precizie, ghidată de aceste date, evită supra-aplicarea în unele zone și ignorarea altora, economisind bani la var și prevenind acidificarea solului.

6. Feedback în timp: Un alt avantaj cheie este că acesta este un proces continuu, nu unul singur. În fiecare sezon, fermierii colectează date despre recolte, imagini realizate cu drona și noi analize ale solului. O platformă poate suprapune aceste date pentru a înțelege de ce anumite zone se comportă diferit. Cu alte cuvinte, eșantionarea pe grid vă spune ce se află în sol acum; teledetecția arată cum au răspuns culturile.

Combinarea acestora an după an creează un ciclu de învățare. Un studiu EOSDA explică faptul că, după primul ciclu de testare a solului, știi “unde te afli”, iar pe măsură ce repeți eșantionarea și suprapui datele satelitare/randamentului, vezi cum se schimbă terenul în funcție de inputurile tale, rafinând continuu managementul.

Aplicații cheie ale eșantionării solului prin rețea în agricultura de precizie

Cu piața globală a agriculturii de precizie proiectată să atingă $16,35 miliarde până în 2030 (cu o creștere anuală compusă de aproape 13%), instrumentele digitale de agricultură devin centrale în agricultura modernă. Fermierii se confruntă astăzi cu creșterea costurilor de producție, incertitudinea climatică și presiunile legate de sustenabilitate, făcând aplicarea datelor privind inputurile mai crucială ca niciodată.

Prin integrarea hărților de analiză a solului din rețea, a imaginilor satelitare și a datelor mașinilor, fermierii pot crește producția reducând în același timp risipa. Cu aceste date integrate, fermierii creează prescripții precise de input. De exemplu:

Hărți de Tehnologie cu Rată Variabilă (VRT)Folosind hărți de nutrienți din sol și modele NDVI, software-ul creează hărți pentru împrăștiatoare controlate prin GPS. Camioanele de var folosesc o hartă cu var pentru a neutraliza aciditatea doar acolo unde pH-ul este scăzut. Împrăștiatoarele de îngrășăminte folosesc o hartă P sau K din rezultatele de laborator. Sistemele moderne pot chiar descărca hărți NDVI direct în împrăștiatoare, astfel încât zonele cu NDVI ridicat (viguroase) ar putea primi mai mult îngrășământ, în timp ce zonele cu NDVI scăzut primesc mai puțin.

În soia, un fermier brazilian a făcut exact acest lucru: mașina sa a aplicat aproape deloc îngrășământ în zonele cu răspuns slab și doze mai bogate în zonele cu răspuns ridicat, crescând producția în părțile bune și eliminând risipa în părțile proaste.

Zone de managementLa nivel mondial, aproximativ 70% dintre fermierii care adoptă agricultura de precizie folosesc acum zone de management pentru a optimiza intrările. Această abordare le permite să concentreze resursele acolo unde contează cel mai mult, în loc să trateze câmpurile în mod uniform. Cercetările arată că fermierii pot reduce utilizarea îngrășămintelor cu până la 20%, menținând în același timp producția sau chiar îmbunătățind-o.

Așa cum este descris, combinarea tuturor datelor poate identifica 3-10 zone per câmp cu nevoi similare. Rețelele viitoare sau eșantionarea țintită au loc în cadrul fiecărei zone, mai degrabă decât pe întregul câmp. Acest lucru economisește timp și bani, captând în același timp variabilitatea principală. Zonele simplifică, de asemenea, managementul – în loc de zeci de dreptunghiuri din rețea, un fermier ar putea gestiona 4 zone cu o rată de fertilitate fiecare.

SustenabilitateAgricultura reprezintă peste 30%din emisiile globale de gaze cu efect de seră, suprautilizarea îngrășămintelor fiind un contributor major. Managementul de precizie al nutrienților este recunoscut din ce în ce mai mult ca o soluție, ajutând fermierii să reducă emisiile, protejând în același timp calitatea apei. De fapt, aplicările țintite de îngrășăminte pot reduce scurgerile de azot cu 15–25% , îmbunătățind în același timp eficiența utilizării nutrienților.

Aplicarea țintită înseamnă mai puțin îngrășământ în exces în mediu. Fermierii aplică nutrienți doar în zonele cu niveluri scăzute de sol sau răspuns slab al culturilor, reducând astfel levigarea și scurgerea. Acest lucru nu numai că reduce costurile, dar protejează și cursurile de apă. Mai mult, monitorizarea tendințelor (prin eșantionare repetată și imagini) ajută la evitarea acumulării de săruri sau nutrienți în “puncte fierbinți”. Rezultatul final este o eficiență mai mare în utilizarea nutrienților și, adesea, profituri mai mari.

Utilizarea GeoPard pentru a Îmbunătăți Eficiența și Practicitatea Eșantionării Solului Bazată pe Grilă

GeoPard îmbunătățește eficiența și practicitatea eșantionării bazate pe rețea, introducând instrumente digitale avansate care automatizează și optimizează întregul proces. Prin intermediul său Platformă de Eșantionare Inteligentă, GeoPard permite utilizatorilor să genereze grile de eșantionare cu dimensiuni personalizabile ale celulelor, adaptate la dimensiunea câmpului, tipul culturii sau preferințele fermierului. Sistemul atribuie apoi coordonate GPS precise fiecărui punct de eșantionare, eliminând presupunerile și asigurând repetabilitatea pe mai multe sezoane.

• Crearea Rețelei Inteligente: Generează automat grile personalizabile cu coordonate GPS precise pentru fiecare punct.
• Optimizarea planificării traseului: Calculează cel mai eficient traseu de mers pe jos/cu mașina între toate punctele, economisind timp și combustibil.
• Navigare în timp real Integrarea pe mobil ghidează direct operatorii către fiecare punct de eșantionare pe teren.
• Etichetare inteligentă și gestionarea datelor: Fiecare eșantion este etichetat unic cu locația sa GPS, reducând erorile și simplificând fluxurile de lucru de laborator.
• Integrare ușoară a datelor: Rezultatele analizelor de laborator pot fi importate direct în GeoPard pentru a crea hărți de nutrienți pentru fiecare celulă din grilă.
• Recomandări Acționabile Permite crearea de aplicări de îngrășăminte sau var cu rată variabilă, adaptate la datele de tip grilă.

Prin combinarea punctelor forte tradiționale ale eșantionării solului pe grilă cu tehnologia digitală modernă, GeoPard transformă ceea ce a fost odată un proces intensiv din punct de vedere al muncii într-un flux de lucru extrem de eficient, bazat pe date. Acest lucru asigură că fermierii nu numai că obțin o înțelegere precisă a solurilor lor, dar și construiesc o bază solidă pentru practicile continue de agricultură de precizie.

Provocări și Considerații

Deși puternice, atât eșantionarea pe grilă, cât și teledetecția au limite și niciuna nu este o “soluție magică” de una singură.

1. Limitări ale eșantionării pe grid: Colectarea multor probe de sol este costisitoare și lucrează împotriva lui. Conducerea peste teren pentru a lua 10–15 nuclee la fiecare punct de rețea (adesea sute de puncte pe o fermă mare) poate dura ore. Fiecare probă costă analize de laborator. Acesta este motivul pentru care spațierea rețelei este adesea un compromis.

De asemenea, eșantionarea pe grilă este doar o instantanee în timp – îți spune situația solului la momentul eșantionării, dar nu cum se va schimba pe parcursul sezonului. În cele din urmă, transformarea datelor brute de eșantionare în recomandări acționabile necesită software specializat sau consultanță agronomică. (În unele cazuri, ar putea fi necesară o simplă mediere sau zonare a datelor pentru a le face utilizabile.)

2. Limitările teledetecției: Imaginile din satelit sau cele realizate cu drone pot arăta unde este ceva în neregulă, dar nu și de ce. O zonă cu NDVI scăzut poate fi cauzată de secetă, boli, dăunători sau deficiență de nutrienți în sol – imaginile în sine nu diagnostichează cauza. Acoperirea noroasă poate întârzia obținerea unei imagini clare.

Imaginile de înaltă rezoluție (de exemplu, pixeli <10 m) pot costa bani sau pot necesita acces special. Senzorii termici și radar există pentru a acoperi unele lacune (de exemplu, imagini de umiditate sau vederi zi/noapte), dar acestea adaugă complexitate. În rezumat, NDVI este un indicator puternic al sănătății plantelor, dar de unul singur nu îi spune fermierului ce fertilizant sau tratament este necesar.

3. Integrarea este esențială: Din cauza acestor limite, adevărata forță constă în utilizarea combinată a ambelor instrumente. Mostrele de sol fără imagini lasă multe zone nesampletate în dubiu, iar imaginile fără mostre îl fac pe fermier să ghicească cauza stresului. Prin verificarea încrucișată a datelor (de exemplu, verificarea zonelor cu NDVI scăzut cu rezultatele analizelor de laborator ale solului), fermierii capătă încredere în semnificația hărților lor.

În practică, experții subliniază că o gestionare adecvată combină ambele seturi de date. Cu alte cuvinte, eșantionarea pe grilă îți oferă hărți precise ale nutrienților, dar pe o grilă fixă; teledetecția îți oferă o viziune de ansamblu, dar necesită calibrare. Împreună, ele depășesc punctele lor oarbe.

Tehnologia avansează rapid. Utilizarea dronelor în agricultură este în plină expansiune – unele estimări prevăd că 80% din toate dronele comerciale vor fi folosite pe ferme. Dronele pot transporta camere multispectrale din ce în ce mai ieftine, permițând fermierilor să capteze hărți NDVI cu rezoluție ultra-înaltă la cerere. Între timp, constelațiile de sateliți cresc; noi mini-sateliți pot revizita zilnic câmpurile la o rezoluție de 5-10 m.

O altă tendință importantă este inteligența artificială și învățarea automată. Sunt dezvoltați algoritmi pentru a detecta automat modele în datele combinate: de exemplu, gruparea imaginilor și a analizelor de sol pentru a sugera zone optime, sau utilizarea seriilor temporale istorice din satelit și a randamentelor anterioare pentru a prezice zone problematice. Platformele inteligente pot genera acum automat prescripții VRT din straturi de sol și imagini încărcate.

Ne așteptăm, de asemenea, la mai multă integrare a senzorilor: de exemplu, senzori ieftini din tractoare ar putea măsura conductivitatea electrică a solului sau umiditatea din mers, adăugând un alt strat la hărți. Aceste date pot fi, de asemenea, integrate cu datele din satelit. Toate acestea indică un viitor în care sateliții, dronele, senzorii și inteligența artificială livrează împreună informații despre sol și culturi aproape în timp real. După cum notează un raport de piață, disponibilitatea imaginilor de înaltă rezoluție și a tehnologiei UAV “indică faptul că utilizarea surselor de date de teledetecție în agricultura de precizie este de așteptat să crească în următorii zece ani”

Concluzie

În rezumat, eșantionarea solului în grilă oferă informațiile esențiale despre nutrienții și chimia solului, în timp ce teledetecția oferă contextul spațial și temporal al modului în care cresc culturile. Eșantioanele în grilă răspund la “ce se află în sol aici?”; imaginile de la distanță răspund la “cum se descurcă cultura acolo (și când)?”. Împreună, ele formează infrastructura de date a agriculturii de precizie. Cu aceste date fuzionate, fermierii pot crea hărți de aplicare cu rată variabilă și zone de management semnificative. Acest lucru permite aplicarea exactă a cantității potrivite de îngrășământ sau var în fiecare parte a câmpului – reducând risipa, crescând uniformitatea culturilor și îmbunătățind producția.