Визуализация экономических последствий устойчивого земледелия с использованием GeoPard в точном земледелии.

Исследователи из Баварского государственного сельскохозяйственного института (LfL) и компании GeoPard Agriculture объединили усилия для изучения экономической целесообразности полосных смешанных посевов в устойчивом сельском хозяйстве. Свои выводы они представили на мероприятии Университета Хоэнхайм на тему “Содействие биоразнообразию посредством цифрового сельского хозяйства”, сосредоточив внимание на экологически чистых методах ведения сельского хозяйства и их финансовом влиянии.

Их проект “Сельское хозяйство будущего” был направлен на изучение новых способов ведения сельского хозяйства, с особым акцентом на полосное смешанное земледелие. Эта техника предполагает выращивание различных культур бок о бок полосами на одном поле, что может снизить потребность в химикатах и увеличить биоразнообразие. Исследователи хотели найти способы сделать сельское хозяйство более экологичным, оставаясь при этом прибыльным для фермеров.

Это сотрудничество, возглавляемое Оливией Спикман и Маркусом Гандорфером из LfL, а также Викторией Сорокиной из GeoPard, началось в рамках программы EIT Food Accelerator. Используя свои знания в области сельского хозяйства, цифровых инструментов и анализа данных, они приступили к изучению экономической стороны устойчивых методов ведения сельского хозяйства.

Пока Рассматривая вопросы сокращения использования синтетических удобрений и увеличения биоразнообразия, исследователи пришли к выводу, что экологический потенциал полосного смешанного земледелия хорошо изучен. Однако его механизация и трудовые затраты, особенно при использовании автономного оборудования, требуют дальнейшей оценки.

Они обнаружили, что фермеры не уверены в практической применимости этой технологии, особенно в отношении новых методов. Чтобы решить эту проблему, они пообщались с фермерами в полевой лаборатории по полосному смешанному земледелию, чтобы понять их опасения и улучшить взаимопонимание.

Кроме того, изменения ландшафта могут вызывать у фермеров опасения, поэтому важно предоставлять четкую информацию заранее. Таким образом, цифровые инструменты, такие как визуализация, могут облегчить общение между фермерами и их сообществами, способствуя принятию и признанию экологически полезных преобразований ландшафта.

Например, в Новой Зеландии фермеры использовали очки виртуальной реальности (VR) для визуализации подходящих участков для лесопосадок, что помогало планировать работы на уровне фермерских хозяйств, демонстрируя влияние на рентабельность ферм, эстетику ландшафта и сельские общины. Такие визуализации могут повысить понимание фермерами изменений ландшафта и их интерес к ним, хотя успешная реализация также зависит от уверенности фермеров в себе.

Аналогичным образом, в данном исследовании для анализа системы полосного смешанного земледелия с разных точек зрения использовалась облачная программа GeoPard. Уравнения GeoPard были параметризованы с использованием эмпирических данных из проекта Future Crop Farming. Первые результаты включают визуализацию внесения гербицидов и азота, а также урожайности, в планах более сложные расчеты.

Кроме того, система интегрировала различные источники данных, в том числе:

• Наборы данных по урожайности и применяемым ресурсам
• Информация о ценах на сельскохозяйственные культуры и средства защиты растений (предоставляется пользователем)
• Спутниковые снимки (Sentinel-2, Landsat, Planet)
• топографические данные
• Карты зон исторических данных, доступных в GeoPard.

Между тем, основные использованные методы включали пространственный анализ и эффективную обработку пространственных данных с помощью фреймворка NumPy. Данные были получены из файлов .xlsx и .shp. Однако в файле shapefile отсутствовали подробные сведения об отдельных полосах, что потребовало интеграции различных форматов данных.

GeoPard позволил организовать данные в пространственном отношении, связав детали отдельных полос с их местоположением на местности. Таким образом, интегрированный набор данных, отображающий полосы, послужил основой для описательного анализа испытаний в GeoPard.

Хотя в исследовании не рассматривалось внесение удобрений с переменной нормой, высокоточное картографирование GeoPard (размер пикселя: 3×3 метра) позволило детально визуализировать данные на уровне пикселей, что добавило сложности. Это детальное картографирование ценно для будущих приложений, таких как объединение нескольких слоев или интеграция более пространственно изменчивой информации, например, ‘профилей урожайности’, основанных на данных об урожайности в небольших масштабах, собранных с помощью комбайнов на опытных участках в рамках исследовательского проекта.

Исследователи также обнаружили, что, хотя GeoPard в основном выполнял описательные функции, он обладает потенциалом для более сложных визуализаций. Например, включение данных об урожайности на уровне отдельных участков и информации о ценах может помочь создать карты прибыли, показывающие краевые эффекты между соседними полосами посевов.

Кроме того, интеграция данных об экономике труда может выявить последствия сокращения эффекта масштаба для содействия биоразнообразию. Такие данные могут помочь в моделировании сценариев, позволяя изучать различные севообороты, ширину полос и типы механизации, фокусируясь на результатах, специфичных для конкретного поля, для улучшения управления сельским хозяйством и принятия решений.

Таким образом, система может функционировать как цифровой двойник, обеспечивая передачу данных в реальном времени от полевой техники и датчиков к GeoPard, что уже достижимо с помощью некоторых коммерческих технологий и спутниковых данных. Однако опасения фермеров по поводу совместимости технологий подчеркивают необходимость интеграции дополнительных источников данных для более широкого применения.