Analiză bazată pe ecuații în agricultura de precizie

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

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

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

Eliminarea potasiului pe baza datelor de randament

Cazuri de utilizare (vezi exemplele de mai jos):

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

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

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

Eficiența utilizării potasiului în kg/ha

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

Azot: Țintă Rx vs. așa cum este aplicat

Diferența de clorofilă dintre două imagini din satelit

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

Exemple de ecuații GeoPard din șablon

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

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

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

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

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

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

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

Întrebări frecvente

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

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

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