Категория: ВРА

Добро пожаловать в раздел «Внесение удобрений с переменной нормой (VRA)» на нашем сайте! Здесь мы предоставляем вам всю необходимую информацию о технологии VRA и о том, как она может помочь вам улучшить ваши сельскохозяйственные операции.

Это технология точного земледелия, позволяющая фермерам вносить ресурсы, такие как удобрения, гербициды и пестициды, с различной интенсивностью по всему полю. Эта технология позволяет фермерам оптимизировать использование ресурсов, снизить затраты и увеличить урожайность.

В этом разделе вы найдете множество ресурсов, которые помогут вам понять и внедрить эту технологию. Мы предлагаем информативные статьи и публикации в блоге, охватывающие все аспекты, от основ до последних достижений в этой области.

Мы также предоставляем вам примеры из практики и истории успеха фермеров, которые уже внедрили эту технологию в свою деятельность. Эти истории демонстрируют преимущества данной технологии и то, как она помогла фермерам повысить прибыльность, эффективность и устойчивость своего хозяйства.

Кроме того, мы предлагаем обзоры и сравнения новейшего оборудования и программного обеспечения для внесения удобрений с переменной нормой внесения. Наши экспертные обзоры и рекомендации помогут вам найти лучшие инструменты, соответствующие вашим потребностям и бюджету.

Руководство по применению и обновления для дифференцированной ставки оплаты

В целом, этот раздел — ваш главный источник информации по всем вопросам, связанным с технологиями внесения удобрений с переменной нормой. Мы стремимся предоставлять вам точную, надежную и актуальную информацию, которая поможет вам принимать обоснованные решения в вашей сельскохозяйственной деятельности.

Как создать карту рецептов с переменной ставкой оплаты

Опубликовано dementievgeopard

Карта с переменной нормой внесения удобрений и зон позволяет вашей машине рассчитывать необходимое количество удобрений и пайков в каждой части поля, вместо единой нормы везде. Создание такой карты состоит из пяти шагов: сбор слоев, описывающих поле, преобразование их в зоны, установка нормы внесения для каждой зоны, экспорт файла, отображаемого на дисплее, и проверка карты перед началом работы. Ниже описан каждый шаг и решения, которые фактически влияют на результат.

Что такое карта рецептов с переменной ставкой?

Это файл карты, содержащий целевую норму внесения для каждой части поля. Машина считывает свое местоположение, находит там необходимую норму и корректирует аппликатор на ходу. Тот же принцип применяется к посеву, внесению удобрений, извести и защите растений. Изменяется только столбец с нормой внесения.

Суть не в том, чтобы применять меньше ресурсов. Суть в том, чтобы направлять входные данные туда, где они дают результат, и удалять их оттуда, где они не дают результата.

Что вам понадобится перед началом работы

Единственное, что нельзя упускать из виду, — это точные границы поля. Всё остальное — лишь слой, объясняющий, почему одна часть поля ведёт себя иначе, чем другая.

Полезные слои, примерно в порядке частоты передачи реального сигнала:

  • История урожайности. Несколько сезонов превосходят один. Один сезон в основном фиксирует погоду за этот год.
  • Результаты анализа проб почвы. Лабораторные показатели pH, фосфора, калия и органических веществ позволяют принимать решения о содержании питательных веществ, основываясь на измерениях, а не на выводах.
  • История спутниковых наблюдений. Многолетние закономерности изменения растительности показывают, какие участки демонстрируют стабильные показатели, и что гораздо ближе к потенциалу, чем любое отдельное изображение.
  • Топография. Уклон местности и скорость течения воды во многом объясняют колебания урожайности, особенно в дождливые или засушливые годы.
  • Сканирование почвы. Электрическая проводимость позволяет недорого и с высокой плотностью отображать текстуру.

Честный минимум — это границы плюс один хороший слой. Два или три слоя, которые согласуются друг с другом, — это то, с чего начинается уверенность.

Шаг 1: выберите слои, которые описывают эту область.

Большее количество слоев не означает автоматически лучшее качество. Слой заслуживает своего места, когда он разделяет части поля, которые действительно ведут себя по-разному.

Практический тест прост. Наведите слой на экран и спросите себя, совпадает ли рисунок с чем-то уже известным: влажным углом, песчаным хребтом, мысом, который всегда отстает. Если совпадает, значит, сигнал передается. Если выглядит как шум или как погода прошлого сезона, лучше не трогать.

Ты можешь изучите собственные полевые данные Послойно в браузере, прежде чем что-либо подтвердить. (Пост на тему) почему выгодно комбинировать слои В статье рассматриваются причины выбора целого набора карт, а не одной конкретной карты.

Шаг 2: преобразуйте слои в зоны.

Зоны — это единицы измерения, в которых работает рецепт. Обычно для поля используют от трех до пяти зон, и не случайно это число не равно двадцати.

Каждая дополнительная зона делает карту более точной, но при этом уменьшает размер каждой зоны и снижает надежность ее среднего значения. Кроме того, это заставляет оператора чаще менять скорость нанесения, чем он физически может. Карта из двадцати зон, нанесенная машиной, которой требуются секунды для стабилизации на новой скорости, превращается в карту из трех зон с худшими краями.

Перед тем как идти дальше, проверьте карту зон. Две проверки, которые займут минуту:

  • Соответствует ли схема расположения зон тому, что вам известно о состоянии поля?
  • Сохраняется ли эта зона в разные сезоны, или же она сформировалась в результате одного необычного года?

Если карта зон имеет смысл только в год её создания, перестройте её, опираясь на более исторические данные.

Шаг 3: установите тариф для каждой зоны.

Существует два честных пути, и они подходят для разных ситуаций.

Перераспределить фиксированный бюджет. Вы решили потратить определенное количество азота по всему полю. В соответствии с предписанием, это же количество азота перемещается в зоны, которые реагируют на обработку, и отдаляется от тех, которые не реагируют. Расходы остаются неизменными, а отдача меняется.

Рассчитайте норму внесения агрономическим методом. Для каждой зоны рассчитывается норма выноса удобрений или коэффициент эффективности с учетом характеристик почвы и целевого показателя урожайности. Ваши расходы меняются в зависимости от агротехники.

Пример расчета по первому маршруту. Допустим, площадь поля составляет 100 гектаров, план внесения азота — 150 кг на гектар, следовательно, бюджет составляет 15 000 кг. Получаются зоны площадью 30, 45 и 25 гектаров, обладающие высоким, средним и низким потенциалом урожайности. Перенесем примерно 15 процентов азота из зоны с низкой урожайностью в зону с высокой урожайностью:

  • Высокий потенциал, 30 га при урожайности 168 кг на гектар.
  • Средний потенциал, 45 га при 150 кг на гектар
  • Низкий потенциал, 25 га при 128 кг на гектар

В сумме это составляет 15 000 кг. Тот же самый азот, но в другом положении.

На первом этапе следует придерживаться умеренных шагов. Независимые многолетние исследования по внесению азота с переменной нормой внесения показывают, что выгода достигается за счет умеренного перераспределения, а не резких колебаний, и консервативные первоначальные рекомендации легче использовать для обучения. Программа расширения деятельности Университета штата Айова Публикует практические рекомендации по принятию решений о нормах внесения азотных удобрений и проведению полевых испытаний.

Перед началом работ обязательно уточните нормы внесения у своего агронома, изучите план посевов, результаты текущих анализов почвы, этикетки препаратов и местные правила. Расчеты по зонам не отменяют ни один из этих факторов.

Шаг 4: экспортируйте файл, прочитанный вашим устройством.

В отрасли используются два формата. Shapefile широко распространен. ISO-XML — это стандарт ISOBUS, который предпочитают большинство современных терминалов. Некоторые дисплеи требуют собственный формат, поэтому платформы хранят список ожидаемых форматов. GeoPard разрабатывает распространенные форматы, а форматы, в которых работает GeoPard показывает, что к какому дисплею относится.

Если ваши данные уже находятся в Операционный центр John Deere, Таким образом, рецепт может быть перенесен туда, а не храниться на флешке.

Два момента, которые необходимо учесть при экспорте:

  • Столбец «Ставка». Назовите значение так, как ожидает дисплей, и убедитесь, что единицы измерения соответствуют настройкам устройства. Карта в килограммах на гектар, загруженная в терминал, настроенный на фунты на акр, будет применяться как корректно, так и некорректно.
  • Геометрия. Зоны должны представлять собой ровные многоугольники без узких участков. Слишком тонкие формы приводят к тому, что аппликатор начинает гнаться за скоростью нанесения, которую он не может поддерживать.

Шаг 5: проверьте карту перед поездкой.

Три проверки, все быстро, и все это того стоит:

  • Диапазон ставок. Максимальная ставка находится в пределах возможностей аппарата, а минимальная — выше?
  • Границы и исключения. Распространяется ли нулевая ставка налога на буферные полосы, водные пути и зоны, не подлежащие применению, вместо того, чтобы быть неопределенными?
  • Совокупный продукт. Умножьте ставку на площадь зоны и сравните с тем, что вы планировали купить. Неожиданность здесь означает, что что-то не так на предыдущем этапе.

Часто задаваемые вопросы

Нужны ли мне данные об урожайности для составления рецепта?

Нет. История урожайности — наиболее полезный отдельный слой данных, но результаты анализа почвы, многолетние спутниковые снимки или сканирование почвы также могут служить основой для создания рабочей карты зон. Данные об урожайности делают результат более достоверным и позволяют проводить проверку после окончания сезона.

Сколько зон должно быть на поле?

Для большинства полей требуется от трех до пяти доз. Увеличивайте дозу только в том случае, если поле действительно имеет столько отдельных участков, и специалист может отслеживать изменения нормы внесения.

В каком формате файла мне следует экспортировать данные?

ISO-XML, если ваш терминал его поддерживает, shapefile в качестве запасного варианта, и формат, специфичный для дисплея, если компьютер его запрашивает. Каждый раз проверяйте единицы измерения и название столбца «Цена».

Подойдет ли это для моего оборудования?

Если аппликатор поддерживает переменную норму внесения и на дисплее отображается стандартный формат предписания, то да. Более старые машины, которые применяют единую норму внесения, не могут выполнять предписание, хотя карта зон по-прежнему помогает при отборе проб почвы и планировании.

Замыкание цикла

Рекомендация — это гипотеза о поле, и сезон проверяет её. После сбора урожая сопоставьте данные об урожайности с фактически примененными нормами и оцените стоимость каждого этапа, чтобы следующая карта строилась на основе доказательств, а не предположений.

Готовы попробовать выполнить эти шаги на настоящем поле? Откройте Зоны управления и карты предписаний В GeoPard начните с уже имеющихся слоев.

Переменная норма обработки почвы на основе данных о уплотнении почвы

Опубликовано dementievgeopard

На протяжении многих лет обработка почвы является одной из наиболее распространенных полевых операций в сельском хозяйстве. Фермеры традиционно подготавливают землю, вспахивая, рыхля или культивируя все поле на одинаковую глубину и с одинаковой интенсивностью. Этот подход, известный как равномерная или обработка всего поля, прост в управлении и планировании. Основное предположение этого метода заключается в том, что состояние почвы одинаково по всему полю.

Введение: Проблема равномерной обработки почвы

Однако современные почвоведческие исследования и полевые данные ясно показывают, что это предположение неверно. Почвенные условия редко бывают однородными, даже в пределах небольших полей. Различия в текстуре почвы, влажности, органическом веществе, уклоне, дренаже и движении техники создают значительные колебания в структуре почвы. Одним из наиболее важных и пагубных последствий этой изменчивости является уплотнение почвы.

Уплотнение почвы происходит неравномерно. Некоторые участки сильно уплотняются из-за многократного движения техники, особенно на разворотных полосах и колеях. Другие участки могут оставаться рыхлыми и хорошо структурированными. Когда фермер применяет одинаковую глубину обработки почвы повсюду, некоторые участки обрабатываются слишком интенсивно, а другие — слишком слабо.

Применение равномерной обработки почвы для решения этой по своей природе изменчивой проблемы обходится дорого как в экономическом, так и в экологическом плане. В районах с естественно хорошей структурой почвы или минимальным уплотнением глубокая обработка представляет собой чистую трату ресурсов: она сжигает дизельное топливо, которое можно было бы сэкономить, потребляет трудозатраты, которые можно было бы использовать в других целях, ускоряет разложение ценного органического вещества почвы за счет чрезмерного окисления, разрушает сложную структуру почвенных агрегатов, формировавшихся годами, и оставляет поверхность почвы голой и уязвимой для эрозионных сил ветра и воды. Исследования показали, что глубокая обработка почвы может потреблять на 30–501 тонн топлива больше, чем поверхностная обработка, что делает ненужную глубокую обработку почвы серьезным экономическим бременем.

Недавние исследования Службы сельскохозяйственных исследований Министерства сельского хозяйства США показывают, что излишняя обработка почвы может ускорить потерю органического вещества в почве на 2-41 тонну в год на уязвимых почвах. И наоборот, на участках с сильным уплотнением подповерхностного слоя — твердых подстилающих слоев, образующихся на глубине 8-16 дюймов — равномерная неглубокая обработка почвы полностью неэффективна. Она лишь слегка затрагивает поверхность, оставляя нетронутым слой, препятствующий росту корней, создавая то, что фермеры называют “ложной рыхлостью”, которая выглядит хорошо на первый взгляд, но никак не решает проблему ограничения роста корней и движения воды.

Это подводит нас к решению для точного земледелия, которое меняет современную философию обработки почвы: вариативная обработка почвы (VRT). VRT представляет собой фундаментальный сдвиг от сплошного внесения удобрений к целенаправленным вмешательствам. Она применяет точный тип, глубину и интенсивность нарушения почвы только там, где это диагностически обосновано данными о состоянии почвы. В основе этого подхода лежит картирование уплотнения почвы — систематическое измерение и пространственный анализ прочности почвы на разных полях.

Что такое уплотнение грунта?

Уплотнение почвы происходит, когда частицы почвы сжимаются, уменьшая пористость. Это делает почву более плотной и затрудняет движение корней, воздуха и воды. Уплотненная почва имеет меньше крупных пор, которые необходимы для перемещения кислорода и инфильтрации воды.

Что такое уплотнение грунта?

Уплотнение почвы часто происходит под поверхностью, образуя плотный слой, невидимый на первый взгляд, но крайне неблагоприятный для роста сельскохозяйственных культур. Основными причинами уплотнения почвы являются:

  1. Движение тяжелой техники, особенно многократные проезды.
  2. Обработка почвы и уборка урожая на влажной почве.
  3. Высокие осевые нагрузки от современного оборудования
  4. В некоторых системах происходит вытаптывание скота.
  5. Низкое содержание органических веществ ослабляет структуру почвы.

Поля с мелкозернистыми почвами (глиной и илом) более склонны к уплотнению, чем песчаные почвы, особенно во влажном состоянии. К распространенным типам уплотнения почвы относятся:

  1. Уплотнение поверхности: Встречается в верхних 5–10 см почвы. Влияет на всхожесть семян и ранний рост корней.
  2. Уплотнение грунта: Поражение происходит на большей глубине (20–40 см) и носит более серьезный характер. Оно ограничивает рост глубоких корней и движение воды и может сохраняться в течение многих лет, если его не лечить.

Фонд: Картирование уплотнения грунта

Основной принцип точного земледелия заключается в том, что невозможно эффективно управлять изменчивостью, которую вы не измерили. Прежде чем принимать какие-либо обоснованные решения по обработке почвы, фермер должен получить подробное и точное представление о том, как изменяется уплотнение почвы на его участке. Это требует перехода от случайных проверок зондированием и субъективных оценок к систематическому, основанному на данных картированию прочности почвы на соответствующих глубинах по всей производственной площади.

А. Методы и технологии сбора данных

Сегодня у фермеров есть множество инструментов, позволяющих “заглянуть” в почвенный профиль, не копая бесконечные ямы.

1. Прямое измерение: Передвижные пенетрометры являются золотым стандартом для измерения уплотнения грунта. Установленные на тракторе, вездеходе или специальных санях, эти приборы вдавливают стандартизированный конус в почву и измеряют сопротивление (называемое конусным индексом) на различной глубине. Современные системы, такие как системы от Veris Technologies или Topcon, записывают тысячи точек данных на акр вместе с координатами GPS, создавая плотную карту прочности грунта с высоким разрешением.

Последние данные за 2024 год от Ассоциации точного земледелия показывают, что картирование с помощью пенетрометра, проводимое при надлежащей влажности почвы (близкой к полевой влагоемкости), обеспечивает точность более 921 TP3T при выявлении уплотненных зон, ограничивающих рост корней.

2. Косвенное/близкое зондирование: Датчики электромагнитной индукции (ЭМИ), которые позволяют картировать электропроводность почвы (ЭП), являются мощными инструментами для косвенного анализа. Хотя на ЭП влияют содержание глины, влажность и соленость, она часто сильно коррелирует с зонами уплотнения. Влажные, уплотненные глинистые участки обычно демонстрируют высокую ЭП. Такие компании, как Geonics, Dualem и Veris, предлагают оборудование, позволяющее быстро создавать карты ЭП, обеспечивая базовый слой данных об изменчивости почвы.

Согласно исследованию Университета Небраски-Линкольна 2023 года, калибровка данных электромагнитной индукции с помощью стратегических измерений пенетрометром и их сочетание с картами текстуры почвы позволяют прогнозировать зоны уплотнения с надежностью 85-90%, что делает их превосходным инструментом разведки.

Методы и технологии сбора данных о уплотнении грунта при картировании

3. Дистанционное зондирование: Спутниковые снимки и снимки с дронов могут выявить симптомы уплотнения почвы. Участки замедленного роста растений, преждевременного старения или повышенной температуры растительного покрова (указывающие на стресс растений) часто связаны с ограниченной корневой системой в уплотненной почве. Анализ снимков за определенный период времени, особенно в начале сезона, может помочь выявить зоны хронических проблем.

Современные аналитические платформы, такие как Solvi, Sentera или See & Spray Premium от John Deere, могут обрабатывать временные ряды изображений для выявления устойчивых проблемных зон, которые тесно коррелируют с уплотнением почвы. Исследование 2024 года, опубликованное в “Journal of Precision Agriculture”, показало, что объединение данных NDVI, собранных с помощью дронов за три года, позволило правильно идентифицировать 871 TP3T зон умеренного и сильного уплотнения, подтвержденных наземными исследованиями.

4. Используйте данные о доходности в качестве прокси: Исторические карты урожайности являются ценным и легкодоступным источником информации. Постоянно низкие урожаи в отдельных участках, особенно в годы с достаточным количеством осадков, часто вызваны недиагностированным уплотнением подпочвы. Эти “хронически неурожайные участки” на картах урожайности служат отличной отправной точкой для целенаправленного исследования уплотнения. В сочетании с другими данными история урожайности помогает отличить последствия уплотнения от дефицита питательных веществ или заболеваний.

Б. Создание карты предписаний по уплотнению грунта

Переход от необработанных данных к практически применимым рекомендациям по обработке почвы требует сложной интеграции данных и агрономической интерпретации. Этот процесс обычно происходит в сельскохозяйственных ГИС-платформах, таких как Geopard, ArcGIS Agribot, или в облачных системах, таких как Climate FieldView или Granular. Наиболее надежные карты рекомендаций создаются путем интеграции нескольких взаимодополняющих слоев данных:

  • Первичный слой, полученный в результате электромагнитной разведки или пенетрометрического исследования.
  • Для контекста использованы исторические данные карты урожайности.
  • Карта типов почв для различения изменений электропроводности, обусловленных текстурой, от изменений, обусловленных уплотнением.
  • Данные о топографии важны, поскольку более низкие участки ландшафта более подвержены уплотнению.

Используя эти интегрированные данные, поле делится на отдельные зоны управления. Простая трехзонная система может выглядеть следующим образом:

  • Зона 1: Зоны сохранения почв, обрабатываемые без вспашки. (30-50% на многих полях): Характеризуются низким сопротивлением проникновению (<300 psi на всей глубине), хорошим дренажем и стабильной структурой. На этих участках применяется нулевая обработка почвы для сохранения ее здоровья и органического вещества.
  • Зона 2: Зоны с неглубокой обработкой почвы (30-401 тонна на поле): Наблюдается умеренное уплотнение поверхности (300-600 фунтов на квадратный дюйм в верхних 6 дюймах), но приемлемые условия подпочвы. Предназначено для вертикальной обработки почвы, дискования или неглубокой культивации (3-6 дюймов) для уменьшения образования поверхностной корки при сохранении структуры подпочвы.
  • Зона 3: Зоны глубокого вмешательства (10-30% полей): Наблюдается сильное уплотнение подпочвы (>600 psi на глубине 8-16 дюймов), часто с видимыми слоями от плуга или следами от движения техники. Предназначено для глубокого рыхления, глубокой вспашки или вспашки с помощью параплуга (8-18 дюймов) для разрушения уплотненных слоев и восстановления вертикальной пористости.

Создание карты предписаний по уплотнению грунта

Критически важным фактором является влажность почвы. Все измерения уплотнения необходимо проводить, когда почва находится в состоянии, близком к полевой влагоемкости (влажная, но не насыщенная), для обеспечения точности. Данные всегда следует проверять вручную с помощью пенетрометра в каждой предполагаемой зоне. Для получения точных и сопоставимых данных измерения следует проводить, когда почва находится в состоянии, близком к полевой влагоемкости (состояние влажности после свободного дренажа, но до значительного высыхания). Многие ведущие консультанты сейчас рекомендуют проводить измерения в “двухсезонный” период — картирование весной (обычно более влажной) и осенью (обычно более сухой), чтобы получить более полное представление о том, как уплотнение проявляется в различных условиях.

Реализация: Технология обработки почвы с переменной нормой высева

Имея на руках утвержденную карту предписаний, следующим этапом является физическая реализация — преобразование цифровых предписаний в точные механические действия на всей территории. Для этого требуются специализированные системы оборудования, сочетающие в себе надежные почвообрабатывающие орудия с современными технологиями управления.

А. Оборудование: “Как” применять вариативную обработку почвы

Обработка почвы с регулируемой глубиной: Это наиболее распространенный вариант применения. Ведущие производители, такие как John Deere (с платформой ExactEmerge, адаптированной для обработки почвы), Case IH (система раннего подъема), Unverferth (Zone Commander) и DuroTech (система Intelliivator), предлагают навесное оборудование, в котором каждая стойка установлена на гидравлическом цилиндре, управляемом гидравлической системой трактора. По мере движения трактора по полю, контроллер в кабине автоматически поднимает или опускает каждую стойку на глубину, указанную в карте предписаний для данного конкретного места.

  • 6 дюймов там, где уплотнение низкое,
  • 10–12 дюймов там, где наблюдается умеренное уплотнение,
  • 14+ дюймов где уплотнение подпочвенного слоя ограничивает рост корней.

На практике это может означать, что в неуплотненных зонах глубина прохода составляет 6 дюймов, автоматически увеличиваясь до 10 дюймов при входе в умеренно уплотненную зону, а затем достигая 16 дюймов в зонах с сильно уплотненным грунтом — и все это плавно за один проход. Усовершенствованные системы оснащены “профильным” управлением, которое не только устанавливает максимальную глубину, но и регулирует кривую глубины в соответствии с конкретными характеристиками уплотненного грунта.

Обработка почвы с переменной интенсивностью: Некоторые системы выходят за рамки простого регулирования глубины обработки. Они могут изменять интенсивность обработки почвы. Это может включать автоматическое включение или выключение отдельных рядов стойл, или переключение между различными типами орудий (например, от глубоко вспаханного сошника до полноширинного подметального инструмента) в зависимости от зоны обработки.

Обработка почвы с переменной интенсивностью

Самые передовые системы, такие как адаптивная система Väderstad или концепция прогрессивной обработки почвы от нескольких европейских производителей, могут автоматически регулировать угол атаки, частоту вибрации или даже переключаться между совершенно разными типами орудий (например, с инверсионного плуга на неинверсионный рыхлитель для подповерхностного слоя) в зависимости от заданных параметров. Хотя в Северной Америке эти системы встречаются реже, они представляют собой передовые достижения в области точной обработки почвы.

Б. Программное обеспечение и управление: “мозг” операции

Управление системой осуществляется из кабины трактора. Карта с предписаниями загружается в программное обеспечение для управления фермой (например, John Deere Operations Center, CNH AFS или Trimble Ag Software) на дисплей в кабине. Используя высокоточный сигнал RTK-GPS для точного позиционирования, контроллер определяет местоположение трактора с точностью до нескольких сантиметров. Навесное оборудование и трактор взаимодействуют по протоколу ISO 11783 (ISOBUS), универсальному языку “подключи и работай” для сельскохозяйственной электроники. Рабочий процесс прост, а эта интегрированная система обеспечивает точность и снижает утомляемость оператора и необходимость гадать.

1. Предварительное планирование операции: Агроном или фермер завершает составление карты предписаний, обеспечивая логичное определение зон с соответствующими буферными зонами между изменениями глубины, чтобы предотвратить чрезмерное использование сельскохозяйственной техники.

2. Настройка и калибровка оборудования: Навесное оборудование калибруется — проверяются датчики глубины, тестируется время отклика гидравлической системы, и система проходит циклы испытаний, чтобы убедиться в правильной реакции стоек на команды изменения глубины.

3. Выполнение работ на местах: Оператор просто выбирает карту предписаний, подтверждает подключение орудия и начинает полевую работу. Система автоматически выполняет все регулировки глубины. Оператор контролирует работу системы, следя за правильной реакцией стойки и внося незначительные корректировки скорости для оптимизации разрыхления грунта в различных условиях.

4. Документация и сопоставление фактических данных: В процессе работы система создает подробную карту “по факту внесения”, точно показывающую, на какую глубину было внесено вещество в каждой точке поля. Эта документация имеет решающее значение для оценки эффективности и планирования дальнейших мероприятий по управлению.

Как GeoPard Agriculture позволяет применять вариативную обработку почвы для уменьшения ее уплотнения

Уплотнение почвы является одним из основных факторов, ограничивающих урожайность сельскохозяйственных культур, влияя на развитие корневой системы, инфильтрацию воды и усвоение питательных веществ. GeoPard Agriculture решает эту проблему, обеспечивая обработку почвы с переменной нормой внесения (VR) на основе данных об измеренном уплотнении почвы на разных глубинах. Рабочий процесс обработки почвы с переменной нормой внесения от GeoPard начинается с набора данных об уплотнении почвы (или эквивалентных данных), собранных по всему полю на разных глубинах.

Эта подробная информация о подповерхностном слое позволяет фермерам и агрономам точно понимать, где и насколько глубоко происходит уплотнение почвы, вместо того чтобы полагаться на предположения или стандартные стратегии обработки почвы. С помощью GeoPard эти данные плавно преобразуются в точные приложения виртуальной реальности для обработки почвы, обеспечивая корректировку глубины обработки только там, где это необходимо.

1. Применение технологии виртуальной обработки почвы на одном поле.

Для отдельных полей GeoPard предоставляет интерактивный многоязычный рабочий процесс, который шаг за шагом направляет пользователей в создании виртуальной карты обработки почвы. Анализируя значения уплотнения почвы на определенной глубине, GeoPard автоматически генерирует рекомендации, оптимизирующие глубину обработки почвы по всему полю, что снижает расход топлива, износ оборудования и нарушение почвенного покрова.

Приложения GeoPard для обработки почвы на одном поле с использованием виртуальной реальности

2. Пакетное создание VR-карт обработки почвы для нескольких полей.

GeoPard также поддерживает пакетную обработку, что позволяет легко создавать карты обработки почвы в виртуальной реальности для нескольких полей одновременно. Всего несколькими щелчками мыши пользователи могут создавать согласованные, масштабируемые рекомендации по обработке почвы в виртуальной реальности для всего хозяйства — идеально подходит для крупных ферм, поставщиков услуг и агрономических групп, управляющих несколькими участками.

GeoPard Batch VR Карты обработки почвы для нескольких полей

3. Интеллектуальный расчет глубины обработки почвы с помощью пользовательских уравнений.

Одним из ключевых преимуществ GeoPard является библиотека пользовательских уравнений, которая позволяет пользователям определять, как глубина обработки почвы реагирует на степень уплотнения. Например, глубину обработки можно рассчитать на основе измерения уплотнения на глубине 25 см, используя простое и понятное правило:

если давление < 15:
tillage_depth = 25
давление elif < 21:
tillage_depth = 27
еще:
tillage_depth = 30

Это уравнение — или любой его вариант — можно сохранить и повторно использовать в GeoPard, обеспечивая согласованность принятия решений и сохраняя при этом полную возможность настройки под местные почвенные условия, оборудование и агрономические стратегии. Интегрируя данные о уплотнении почвы с технологией переменной нормы обработки почвы, GeoPard Agriculture помогает фермерам:

  • Сократите ненужную глубокую обработку почвы.
  • Улучшение структуры почвы и развития корней.
  • Снижение затрат на топливо и эксплуатационные расходы.
  • Защита здоровья почвы и долгосрочной продуктивности.

Преимущества: Зачем внедрять эту систему?

Внедрение технологии VRT на основе уплотнения почвы обеспечивает ощутимые преимущества по многим параметрам эффективности фермерского хозяйства. Эти преимущества накапливаются со временем, создавая то, что экономисты называют “возрастающей отдачей от внедрения”.”

Агрономические и экологические преимущества:

1. Улучшение здоровья почвы: Минимизация нарушений в неуплотненных зонах защищает органическое вещество почвы, микробные сообщества и места обитания дождевых червей. Это способствует долгосрочной устойчивости. Исследование 2024 года, опубликованное в журнале “Soil Biology and Biochemistry”, сравнивающее вертикальную обработку почвы с равномерной обработкой, показало, что колонизация корней кукурузы микоризными грибами была на 40-60% выше в зонах с вертикальной обработкой почвы без вспашки по сравнению с обработанными участками, что привело к соответствующему улучшению эффективности поглощения фосфора.

2. Снижение эрозии: Оставляя нетронутыми примерно 30-501 тонну площади поля с неповрежденными поверхностными остатками, технология VRT значительно снижает риск эрозии. Полевые испытания в Университете Пердью (2022-2024 гг.) показали, что поля, обработанные с использованием технологии VRT, поглощали дождевую воду в 2-3 раза быстрее, чем поля с равномерной обработкой почвы, во время имитации дождевых осадков со скоростью 2,5 см в час. Это уменьшает поверхностный сток, снижает эрозию и увеличивает доступную для растений воду в среднем на 2,3-3,8 см за вегетационный период — что эквивалентно бесплатному поливу во многих регионах.

Кроме того, согласно моделям Службы охраны природных ресурсов Министерства сельского хозяйства США, правильно внедренная технология вертикальной обработки почвы может снизить эрозию почвы на 35-551 тонну на тонну почвы по сравнению с глубокой обработкой всего поля, что приведет к соответствующему снижению стока фосфора на 40-601 тонну на тонну почвы.

Преимущества и внедрение метода обработки почвы с переменной нормой вспашки на основе уплотнения грунта.

3. Оптимизированные корневые зоны: Устранение уплотнения почвы только там, где оно существует, позволяет обеспечить равномерное проникновение корней и воды, что приводит к более равномерному всхожести и развитию урожая. Исследование Университета Иллинойса (2023 г.) показало, что корни кукурузы в зонах, обрабатываемых методом вертикальной вспашки, достигали глубины на 8-12 дюймов больше, чем на равномерно вспаханных полях, что, соответственно, повышало устойчивость к засухе.

Экономические выгоды:

1. Прямая экономия на затратах: Наиболее непосредственная экономическая выгода достигается за счет снижения потребления ресурсов. Глубокая обработка почвы только на той части поля, которая в этом действительно нуждается, позволяет фермерам существенно сэкономить на:

  • Расход топлива: Многочисленные исследования на Среднем Западе (Университет штата Айова, 2023 г.; Университет штата Огайо, 2024 г.) подтверждают экономию топлива в размере 25-451 тонны на три тонны при первичной обработке почвы, что в пересчете на 1 тонну на четыре тонны на акр составляет прямую экономию.
  • Трудовые ресурсы: Снижение интенсивности обработки почвы и площади обрабатываемой площади уменьшает трудозатраты на 20-351 тонну.
  • Техническое обслуживание оборудования: Сокращение времени работы и снижение нагрузки на компоненты оборудования позволяют уменьшить затраты на ремонт и техническое обслуживание примерно на 15-251 тыс. тонн в год.

2. Оптимизация урожайности: Хотя устранение ненужной обработки почвы сохраняет потенциал урожайности на хороших участках, устранение уплотнения почвы на проблемных участках обычно повышает урожайность. Исследования, проведенные Ассоциацией точного земледелия (2024 г.), показывают стабильное повышение урожайности на 8-151 тонну на три грамма в ранее уплотненных зонах после целенаправленной глубокой обработки почвы. Для типичного кукурузного поля Среднего Запада с проблемным участком, где уплотнение почвы составляет 201 тонну на три грамма, это означает общее увеличение урожайности поля на 1,6-3,01 тонны на три грамма. При урожайности 1 тонна на три грамма 5,00 долларов за бушель кукурузы это означает 1 тонну на три грамма 12-22 доллара на акр дополнительного дохода.

Исследование, проведенное в 2024 году Университетом Пердью, показало, что целенаправленная глубокая вспашка в уплотненных зонах увеличила урожайность кукурузы в среднем на 12-18 бушелей с акра в этих зонах, в то время как устранение ненужной обработки почвы на благоприятных участках сохранило их потенциальную урожайность.

3. Рентабельность инвестиций (ROI): Хотя первоначальные затраты на датчики и совместимое оборудование для вертикальной ротации могут составлять от 10 000 до 80 000 долларов США, окупаемость может быть быстрой. Для фермы площадью 1000 акров, выращивающей кукурузу и сою, ежегодная экономия на топливе и рабочей силе в размере 5000–8000 долларов США в сочетании с консервативным увеличением урожайности на 2–31 тонну за счет более эффективного управления уплотнением почвы может обеспечить возврат инвестиций в течение 3–5 лет. Инвестиции также обеспечивают готовность оборудования к эпохе сельского хозяйства, основанного на данных.

Проблемы и практические соображения

Внедрение этой технологии сопряжено с определенными трудностями.

Первоначальные инвестиции: Стоимость датчиков, совместимого оборудования и высокоточной системы навигации RTK-GPS значительна и может стать препятствием для небольших хозяйств. Фермерские кооперативы в таких регионах, как долина Ред-Ривер, успешно объединяют ресурсы для приобретения оборудования VRT для использования членами кооператива.

Сложность данных: Преобразование необработанных данных с датчиков в точную, пригодную для практического применения карту рекомендаций требует агрономической экспертизы. Фермерам может потребоваться сотрудничество с агрономами или консультантами. Кривая обучения реальна, но преодолима. Большинство успешных пользователей подчеркивают важность начала с одного демонстрационного поля в первый год, расширения площади до 20-301 тонны на второй год и полной реализации к третьему или четвертому году.

Важные временные аспекты: Влажность почвы во время обработки, пожалуй, более важна для вертикальной обработки почвы, чем для равномерной. Если почва слишком влажная, глубокая обработка в уплотненных зонах приведет к размазыванию, а не к растрескиванию. Если слишком сухая, потребуется избыточная энергия, и почва может быть измельчена. Оптимальный диапазон влажности — как правило, когда почва находится на уровне или немного ниже полевой влагоемкости — может быть узким. Передовые методы обработки почвы используют датчики влажности и прогнозирование для определения оптимальных периодов обработки, иногда работая ночью или в нетрадиционное время суток, чтобы достичь оптимального уровня влажности.

Ограничения корректирующей обработки почвы: Пожалуй, наиболее важное концептуальное понимание заключается в том, что VRT для уплотнения грунта устраняет симптомы. Самые сложные системы по-прежнему представляют собой скорее корректирующее, чем профилактическое управление. По-настоящему устойчивое управление грунтом требует интеграции VRT с:

  1. Фермерство с контролируемым трафиком (CTF): Постоянное ограничение движения колесного транспорта определенными полосами, что значительно снижает вероятность уплотнения грунта в будущем.
  2. Покровные культуры: Формирование структуры почвы и добавление органических веществ для повышения устойчивости к уплотнению.
  3. Улучшенная логистика сбора урожая: Снижение осевых нагрузок и отказ от полевых работ во влажных условиях.
  4. Управление органическими веществами: Создание “биологического клея”, который помогает почве противостоять уплотнению.

Фермеры, использующие VRT (вертикальное вспашкование) в рамках комплексной системы оздоровления почвы, как правило, отмечают, что со временем им удается сократить частоту глубоких вмешаний по мере повышения общей устойчивости почвы.

Будущее новых технологических тенденций

Будущее обработки почвы с помощью уплотнения — за интеллектуальными и интегрированными системами. К числу новых тенденций относится сочетание датчиков уплотнения в режиме реального времени с навесным оборудованием, мгновенно регулирующим глубину обработки, — создание по-настоящему “системы обнаружения и реагирования” за один проход.

Интегрированное зондирование и реагирование в реальном времени: Главная цель системы VRT — замыкание цикла между обнаружением и действием в реальном времени. Прототипы систем, проходящие сейчас полевые испытания, сочетают в себе георадар или непрерывную пенетрометрию с мгновенно регулируемыми орудиями. Эти системы “обнаружение и действие” создают карты уплотнения почвы за первый проход и выполняют обработку почвы за второй проход, а в некоторых передовых прототипах — одновременно. Такие компании, как AgDNA, и некоторые европейские производители продемонстрировали работающие системы, которые могут быть коммерциализированы в течение 3-5 лет.

Оптимизация с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения: Искусственный интеллект трансформирует разработку рекомендаций по уходу за почвой. Вместо того чтобы полагаться исключительно на человеческую интерпретацию слоев данных, алгоритмы машинного обучения теперь могут выявлять сложные нелинейные взаимосвязи между свойствами почвы, историческим управлением и результатами уплотнения. Такие системы, как IBM Watson for Agriculture и несколько стартап-платформ, могут анализировать данные полевых исследований за десятилетия, чтобы прогнозировать, где, вероятно, произойдет (повторное) уплотнение, что позволяет применять превентивные, а не реактивные методы управления.

Автономные почвообрабатывающие платформы: Сочетание автономности и технологии VRT обещает произвести революцию в экономике и сроках обработки почвы. Небольшие, легкие автономные роботы-погрузчики смогут работать в оптимальных условиях влажности почвы круглосуточно, не утомляя оператора. Европейские испытания с участием таких компаний, как Agrointelli и FarmDroid, показали многообещающие результаты: работающие на солнечной энергии автономные орудия выполняют целенаправленную обработку почвы при точно необходимой влажности.

Интеграция с рынками углеродного земледелия и экосистемных услуг: По мере развития рынков углеродных кредитов, точно задокументированное снижение интенсивности обработки почвы за счет использования технологии VRT (Vehicle-Registered Trace — вертикальная вспашка) создает поддающиеся проверке заявления о поглощении углерода. Данные, полученные на ранних этапах внедрения, показывают, что технология VRT может снизить потери углерода в почве на 0,2–0,4 метрических тонны на акр в год по сравнению с полной обработкой поля. Когда объем углеродных кредитов на рынках достигнет 10–100 0 ...

Заключение

В заключение, дифференцированная обработка почвы, основанная на данных о уплотнении почвы, представляет собой фундаментальный сдвиг парадигмы. Она переводит управление почвой от реактивной, единообразной практики к проактивной, основанной на предписаниях стратегии. Она учитывает присущую земле изменчивость и обрабатывает каждый квадратный метр в соответствии с его специфическими потребностями. Приняв такой подход, фермеры занимают передовые позиции в области ресурсосберегающего земледелия с учетом особенностей конкретного участка, принимая стратегические решения, которые повышают как прибыльность их бизнеса, так и долгосрочную устойчивость их самого ценного актива: почвы. Это мощный шаг к земледелию, которое не только более точное, но и более интеллектуальное.

Оптимизация использования азота в твердых сортах пшеницы с помощью стратегий, основанных на картах NNI и NDVI.

Опубликовано dementievgeopard

Твердые сорта пшеницы, являющиеся краеугольным камнем средиземноморского сельского хозяйства и крайне важной для производства макаронных изделий культурой в глобальном масштабе, сталкиваются с неотложной проблемой: нерациональным использованием азотных (N) удобрений.

Хотя азот необходим для максимизации урожайности, его чрезмерное применение имеет серьезные экологические последствия, включая загрязнение грунтовых вод, выбросы парниковых газов и деградацию почвы.

Новаторское четырехлетнее исследование (2018–2022 гг.), проведенное в Ашиано, Италия, и опубликованное в Европейском журнале агрономии, ставило целью решение этой проблемы путем тщательного сравнения традиционных методов внесения азотных удобрений с передовыми методами точного земледелия.

Исследование было посвящено трем стратегиям, основанным на спутниковых данных: индексу азотного питания (NNI), пропорциональному индексу NDVI (NDVIH) и компенсационному индексу NDVI (NDVIL) – в сравнении с традиционным равномерным внесением азота. Полученные результаты не только указывают путь к устойчивому выращиванию твердой пшеницы, но и позволяют с поразительной точностью количественно оценить экономические и экологические компромиссы каждого метода.

Методология: Точное земледелие и спутниковые технологии.

Эксперимент проводился в течение четырех последовательных вегетационных сезонов на холмистой местности Тосканы, региона, являющегося символом средиземноморского пшеничного земледелия. Исследователи разделили экспериментальные поля на участки, подвергнутые четырем различным стратегиям внесения азотных удобрений.

Традиционный подход с “фиксированной нормой внесения” основывался на региональных агрономических рекомендациях, предусматривающих ежегодное внесение 150 кг азота на гектар. В отличие от этого, методы точного внесения использовали спутниковые снимки Sentinel-2 — миссию Европейского космического агентства, предоставляющую многоспектральные данные высокого разрешения (10 метров), — для пространственного и временного регулирования внесения азота.

Стратегия NNI отличалась тем, что рассчитывала азотный статус урожая в режиме реального времени с использованием проверенного алгоритма, который интегрирует индекс листовой поверхности и оценки биомассы. NDVIH распределяла азот пропорционально плотности растительности (нормализованный разностный индекс растительности), в то время как NDVIL применяла компенсационный подход, направляя дополнительный азот в зоны с низкой растительностью.

NNI превосходит традиционные стратегии и стратегии, основанные на NDVI.

За период исследования метод NNI продемонстрировал беспрецедентную эффективность. Он позволил сократить использование азота на 201 тонну на 3 гектара, внеся всего 120 кг на гектар по сравнению с традиционными 150 кг, при этом сохранив статистически эквивалентную урожайность зерна в 4,8 тонны на гектар против 4,7 тонны при стандартном способе внесения.

Содержание белка — важнейший показатель качества твердой пшеницы, используемой в производстве макаронных изделий, — достигло 13,21 TP3T при использовании метода NNI, что немного превосходит результат 12,51 TP3T, полученный традиционным методом.

Это незначительное увеличение содержания белка привело к существенным промышленным преимуществам: тесто, приготовленное из пшеницы, оптимизированной по показателю NNI, продемонстрировало индекс W (показатель прочности клейковины) 280, что значительно превосходит показатель 240, наблюдаемый в обычной пшенице.

Эти улучшения стали результатом способности NNI синхронизировать доступность азота со стадиями развития культуры, обеспечивая оптимальное распределение питательных веществ во время налива зерна.

Скрытые издержки подходов, основанных на индексе NDVI

Стратегии, основанные на индексе NDVI, хотя и являются инновационными, выявили существенные ограничения. Пропорциональный подход NDVIH, который распределял азот в зависимости от зелени растительного покрова, увеличил содержание белка до 13,81 TP3T, но снизил урожайность до 4,5 тонн на гектар — падение на 61 TP3T по сравнению с NNI.

Этот парадокс возник из-за чрезмерного внесения удобрений в уже богатых азотом зонах, где избыточный вегетативный рост отвлекал энергию от производства зерна.

Компенсационный метод NDVIL, разработанный для улучшения состояния посевов на проблемных участках, позволил достичь наивысшей урожайности (5,1 тонны/га), но ценой значительных экологических издержек: он потребовал 160 кг азота на гектар, что привело к увеличению выбросов закиси азота на 331 тонну (1,4 кг эквивалента CO2 на кг зерна) по сравнению с 0,8 кг при использовании метода NNI.

Эти выбросы имеют огромное значение — закись азота обладает в 265 раз большим потенциалом глобального потепления, чем углекислый газ, в течение столетия.

С экономической точки зрения, метод NNI оказался явным победителем. Фермеры, применившие эту стратегию, получили чистую прибыль в размере 220 евро с гектара, что на 121 TP3T выше, чем при использовании традиционного метода (196 евро). Это преимущество обусловлено двумя факторами: снижением затрат на удобрения (98 евро/га против 123 евро/га) и более высокой ценой на зерно с высоким содержанием белка.

В исследовании был введен новый показатель “социальных издержек” — комплексная оценка ущерба окружающей среде, воздействия загрязнения воды на здоровье населения и долгосрочной деградации почвы. Социальные издержки NNI составили 42 евро на гектар, что значительно меньше, чем 60 евро в традиционном сельском хозяйстве. Промежуточные издержки NDVIH и NDVIL составили 58 и 55 евро соответственно, что отражает несбалансированное распределение азота в их почве.

При более глубоком анализе экологических показателей эффективность использования азотных удобрений (NfUE) — процент внесенного азота, преобразованного в урожайное зерно, — достигла 651 ТБ3Т при использовании NNI, что является значительным улучшением по сравнению с эффективностью 521 ТБ3Т при традиционных методах. Этот скачок привел к снижению выщелачивания нитратов на 181 ТБ3Т, что защитило местные водоносные горизонты от загрязнения.

За четыре года исследования поля, обрабатываемые по программе NNI, теряли всего 12 кг азота на гектар в год из-за вымывания, по сравнению с 22 кг на обычных участках. Для сравнения, Директива ЕС о нитратах устанавливает предельные концентрации нитратов в грунтовых водах ниже 50 мг/л — пороговое значение, превышенное на 301 тыс. тонн на обычных участках, но только на 81 тыс. тонн на участках, обрабатываемых по программе NNI.

Масштабирование NNI: проблемы и политические меры

Исследование также выявило скрытые преимущества для климата. Используя методологию оценки жизненного цикла (LCA), команда подсчитала, что углеродный след NNI составляет 0,8 кг эквивалента CO2 на кг зерна, что на 331 тонну меньше, чем в традиционном сельском хозяйстве (1,2 кг).

Это сокращение в первую очередь обусловлено уменьшением выбросов при производстве удобрений (1,2 кг CO2-экв/кг предотвращенного азота) и снижением выбросов закиси азота из почвы. Если масштабировать внедрение NNI на 2,4 миллиона гектаров пшеничных полей твердых сортов пшеницы в ЕС, это позволит сократить ежегодные выбросы на 960 000 метрических тонн CO2-эквивалента — что эквивалентно выводу из эксплуатации 208 000 автомобилей.

Однако исследование предостерегает от рассмотрения точного земледелия как панацеи. Успех метода NNI зависит от постоянного доступа к высококачественным спутниковым данным и современной технике, способной к внесению удобрений с переменной нормой, — а именно, в развивающихся регионах существуют пробелы в инфраструктуре.

Например, спутники Sentinel-2 повторно посещают каждую точку каждые пять дней, но облачность на критических стадиях роста может нарушить сбор данных. Кроме того, алгоритмы требуют калибровки под местные условия; в этом исследовании пороговые значения NNI были точно настроены для средиземноморского климата, что позволило достичь точности 92% в прогнозировании азотного статуса.

Применение модели к засушливым регионам или тяжелым глинистым почвам без перекалибровки может снизить точность до 70–751 ТТ3Т.

Человеческий фактор также имеет решающее значение. Фермерам, переходящим на NNI (Non Negative Index), необходимо пройти обучение интерпретации спектральных индексов — например, понимать, что значения NDVI выше 0,7 часто указывают на избыточную растительность и требуют снижения уровня азота.

Исследовательская группа подсчитала, что повышение уровня грамотности фермеров в области точного земледелия на 101 процентный пункт может увеличить эффективность использования ресурсов на 4–6 процентных пунктов. Вероятно, решающее значение будут иметь политические меры: субсидирование почвенных датчиков, финансирование семинаров под руководством агрономов и стимулирование кооперативов к совместному использованию техники могут демократизировать доступ к ресурсам.

В перспективе значение этого исследования выходит далеко за рамки твердой пшеницы. Адаптированная к таким культурам, как кукуруза или рис, концепция NNI (Non-National Institutional Unit) может решить проблему 60 миллионов тонн избыточного азота, ежегодно вносимого в мировой сельскохозяйственный оборот, — ключевой задачи Целей устойчивого развития ООН.

Предварительные испытания на ячменных полях Испании показывают аналогичную стабильность урожайности при снижении потребности в азоте на 181 TP3T, что указывает на возможность применения этого метода для разных культур. Для исследователей интеграция машинного обучения со спутниковыми данными представляет собой многообещающее направление: ранние модели теперь могут прогнозировать потребность в азоте с точностью до 951 TP3T за 30 дней до внесения удобрений, что позволяет осуществлять упреждающее, а не реактивное управление.

Заключение

В заключение, данное исследование выходит за рамки академических кругов, предлагая план действий по согласованию сельскохозяйственной производительности и здоровья планеты.

Сократив использование азота на 201 тыс. тонн, увеличив прибыль фермеров на 121 тыс. тонн и сократив выбросы парниковых газов на треть, метод NNI демонстрирует, что устойчивость и прибыльность не являются взаимоисключающими понятиями. Поскольку изменение климата усиливает засухи и дестабилизирует вегетационные периоды, такие стратегии точного земледелия окажутся незаменимыми.

Задача теперь состоит в том, чтобы преобразовать это научное подтверждение в практические действия — посредством реформы политики, демократизации технологий и изменения парадигмы в нашем отношении к удобрениям: не как к грубым инструментам, а как к высокоточным средствам в стремлении к продовольственной безопасности.

СсылкаФаббри, К., Дельгадо, А., Геррини, Л., и Наполи, М. (2025). Стратегии точного азотного удобрения твердой пшеницы: оценка устойчивости подходов, основанных на картах NNI и NDVI. Европейский журнал агрономии, 164, 127502.

Как рассчитать усвоение удобрений кукурузным полем на основе урожайности в сухом виде?

Опубликовано dementievgeopard

Правильное управление внесением удобрений является важнейшим аспектом успешного выращивания кукурузы. Точный расчет усвоения удобрений на основе сухой массы урожая гарантирует, что культуры получат необходимые питательные вещества для максимизации урожая при минимизации затрат и воздействия на окружающую среду.

Что такое поглощение удобрений?

Поглощение удобрений включает в себя усвоение питательных веществ корнями растений из почвы. К этим питательным веществам относятся макроэлементы, такие как азот (N), фосфор (P) и калий (K), а также микроэлементы, такие как цинк, железо и марганец.

Между тем, эффективность этого процесса зависит от нескольких факторов, включая состояние почвы, тип удобрений, методы внесения и условия окружающей среды. Кукуруза, будучи культурой с высокими требованиями к питательным веществам, нуждается в значительном количестве питательных веществ для достижения своего полного урожайного потенциала. Эффективное усвоение удобрений обеспечивает поступление достаточного питания растению кукурузы на всех этапах его роста, от прорастания до созревания.

Однако важно отметить, что чрезмерное или неправильное использование удобрений может иметь пагубные последствия как для урожая, так и для окружающей среды. Переизбыток удобрений может привести к вымыванию питательных веществ в водоемы, вызывая загрязнение и эвтрофикацию. Это также может привести к дисбалансу питательных веществ в почве, негативно влияя на ее здоровье и будущие циклы выращивания сельскохозяйственных культур.

Почему это так важно?

Достаточное усвоение питательных веществ способствует энергичному росту растений, обеспечивая поступление азота для развития листьев и стеблей, фосфора для роста корней и передачи энергии, а также калия, повышающего устойчивость растения к болезням и стрессу.

Что такое поглощение удобрений?

Кроме того, эффективное усвоение питательных веществ напрямую коррелирует с более высокими урожаями, позволяя кукурузному растению производить больше зерен на початке и больше початков на растении. Это особенно важно для кукурузы, используемой в пищу, поскольку напрямую влияет на калорийность и питательную ценность продукта. Исследования показали, что оптимизированное использование удобрений может увеличить урожайность кукурузы на 20-301 тонну на три тонны.

Кроме того, доступность питательных веществ также влияет на общее качество урожая кукурузы. Достаточный уровень калия увеличивает размер и вес зерен, а достаточное количество азота способствует содержанию белка, что жизненно важно как для корма животных, так и для потребления человеком. Кукурузные растения, имеющие доступ к сбалансированному питанию, могут более эффективно фотосинтезировать, что приводит к лучшему росту и увеличению биомассы.

Что такое урожайность кукурузы и содержание сухого вещества?

Кукуруза, основная сельскохозяйственная культура во многих частях мира, необходима для производства продуктов питания, кормов и промышленных товаров. Двумя важнейшими аспектами производства кукурузы являются урожайность и содержание сухого вещества. Эти показатели имеют решающее значение для оценки урожайности и определения экономической ценности урожая.

1. Урожайность кукурузы

Урожайность кукурузы — это количество собранного урожая, произведенного на единицу площади земли. Это важнейший показатель для фермеров, агрономов и сельскохозяйственного сектора, поскольку он напрямую коррелирует с эффективностью и рентабельностью производства кукурузы.

В Соединенных Штатах типичной единицей измерения урожайности кукурузы являются бушели на акр (бушелей/акр). Один бушель кукурузы эквивалентен 56 фунтам (приблизительно 25,4 килограммам) очищенной кукурузы при стандартной влажности (15,51 TP3T).

Что такое урожайность кукурузы и содержание сухого вещества?

Процесс оценки урожайности кукурузы является методичным и включает в себя несколько компонентов, в том числе количество растений на акр, количество початков на растение, количество рядов на початок, количество зерен в ряду и массу зерна. Эти компоненты измеряются в течение вегетационного периода с использованием метода компонентного анализа урожайности, который обеспечивает систематический подход к прогнозированию потенциального урожая.

2. Сухое вещество

Содержание сухого вещества в кукурузе — это та часть зерна, которая остается после удаления всей влаги. Это важный показатель качества и питательной ценности кукурузы, особенно при использовании в качестве силоса. Содержание сухого вещества имеет большое значение, поскольку влияет на хранение, переработку и кормовую ценность кукурузы.

Например, исследования показали, что усвояемость крахмала в пищеварительном тракте повышается, когда содержание сухого вещества в кукурузном силосе составляет от 32 до 40 процентов по сравнению с необработанным кукурузным силосом.

Содержание сухого вещества также играет ключевую роль в общем росте и развитии кукурузного растения. Оно участвует в накоплении и распределении питательных веществ, что имеет важное значение для продуктивности растения. Понимание динамики накопления сухого вещества может помочь фермерам и агрономам принимать обоснованные решения относительно орошения, удобрения и сроков уборки урожая.

Как рассчитать усвоение удобрений кукурузным полем? Пошаговая инструкция.

Кукуруза, одна из наиболее широко культивируемых культур, является основным продуктом питания в мире. Для достижения оптимальных урожаев крайне важно понимать точную потребность в удобрениях в зависимости от сухой массы урожая.

Определив потребности растений в питательных веществах, фермеры могут внести необходимое количество удобрений. Однако расчет усвоения удобрений кукурузным полем на основе сухой урожайности требует понимания скорости выноса питательных веществ культурой.

Вот пошаговое руководство по расчету усвоения удобрений кукурузными полями на основе сухой массы урожая.

Шаг 1: Определите урожайность кукурузы.

Во-первых, необходимо знать урожайность кукурузы. Обычно она измеряется в бушелях на акр (бушелей/акр). Для сухой кукурузы урожайность часто корректируется до стандартного содержания влаги 15,51 TP3T.

Шаг 2: Перевод урожайности в сухое вещество

Обычно считается, что зерно кукурузы содержит 851 ТБ сухого вещества. Если урожайность указана в бушелях на акр, ее можно перевести в фунты сухого вещества на акр.

  • Сухое вещество (фунты/акр) = Урожайность (бушели/акр) × 56 фунтов/бушели × 0,85

Шаг 3: Скорость удаления питательных веществ

Для роста растениям кукурузы необходимы такие основные питательные вещества, как азот (N), фосфор (P) и калий (K). Показатели выноса питательных веществ на единицу сухого урожая можно найти в агрономических руководствах или научных публикациях. Типичные значения:

  • Азот (N): 1,2 фунта на бушель
  • Фосфор (P2O5): 0,44 фунта на бушель
  • Калий (K2O): 0,29 фунта на бушель

Руководство по расчету поглощения удобрений кукурузными полями на основе сухой урожайности

Шаг 4: Рассчитайте общее усвоение питательных веществ.

Используя данные об урожайности и скорости удаления питательных веществ, рассчитайте общее поглощение каждого питательного вещества.

  • Общее поглощение азота (фунт/акр) = Урожайность (бушели/акр) × 1,2
  • Общее поглощение фосфора (фунты/акр) = Урожайность (бушели/акр) × 0,44
  • Общее поглощение калия (фунты/акр) = Урожайность (бушели/акр) × 0,29

Шаг 5: Определение потребности в удобрениях

В зависимости от эффективности внесения удобрений и доступности питательных веществ в почве, вам может потребоваться скорректировать эти значения. Анализ почвы поможет определить существующий уровень питательных веществ и соответствующее количество удобрений.

Если предположить эффективность 100% (что редко бывает), то потребность в удобрениях будет равна поглощению питательных веществ. Однако из-за потерь и других факторов обычно вносят больше удобрений, чем рассчитано на их поглощение.

Пример расчета

Предположим, урожайность кукурузы составляет 200 бушелей с акра:

Преобразовать урожайность в сухое вещество (необязательно для расчетов питательных веществ):

  • 200 бушелей/акр × 56 фунтов/бушелей × 0,85 = 9520 фунтов/акр сухого вещества

Рассчитайте усвоение питательных веществ:

  • Азот: 200 бушелей/акр × 1,2 = 240 фунтов азота/акр
  • Фосфор: 200 бушелей/акр × 0,44 = 88 фунтов P2O5/акр
  • Калий: 200 бушелей/акр × 0,29 = 58 фунтов K2O/акр

Как корректировка внесения удобрений повышает урожайность?

На основе рассчитанного поглощения питательных веществ и реакции растений фермеры могут корректировать нормы внесения удобрений в соответствии с конкретными потребностями своих культур. Однако в этом процессе необходимо учитывать несколько важных факторов:

1. Уровень питательных веществ в почве

Регулярный анализ почвы необходим для определения существующего уровня питательных веществ и состояния почвы. Анализ почвы дает представление о доступности питательных веществ, что позволяет корректировать нормы внесения удобрений. Например, если анализ почвы выявляет высокий уровень фосфора, фермеры могут уменьшить или полностью исключить фосфорные удобрения, сосредоточившись на других питательных веществах, которых не хватает почве. Ключевые шаги включают:

  • Базовое тестирование: Перед посадкой определите исходный уровень питательных веществ, проведя анализ почвы. Это поможет установить начальный уровень питательных веществ и выявить любые дефициты, которые необходимо устранить.
  • Сезонное тестирование: Проводите анализ почвы на различных этапах вегетационного периода, чтобы отслеживать изменения уровня питательных веществ и соответствующим образом корректировать внесение удобрений.

Уровень питательных веществ в почве. Регулярный анализ почвы крайне важен.

2. Эффективность удобрений

Не все внесенные удобрения усваиваются растениями; часть из них может попасть в окружающую среду в результате таких процессов, как вымывание, сток или испарение. Для повышения эффективности удобрений:

  • Точное нанесение: Используйте технологии точного земледелия, такие как оборудование с GPS-навигацией и технология переменной нормы внесения удобрений (VRT), для более точного и эффективного внесения удобрений. Это сокращает потери и гарантирует доставку питательных веществ туда, где они наиболее необходимы.
  • Удобрения замедленного действия: Рассмотрите возможность использования удобрений с медленным или контролируемым высвобождением питательных веществ, которые обеспечивают стабильное поступление питательных веществ в течение длительного времени, повышая эффективность их усвоения.

3. Воздействие на окружающую среду

Устойчивые методы внесения удобрений имеют решающее значение для защиты окружающей среды. Неправильное внесение может привести к смыву и вымыванию питательных веществ, что может загрязнить водоемы и нанести вред экосистемам. Для минимизации воздействия на окружающую среду:

  • Буферные зоны: Создайте буферные зоны вокруг водоемов, чтобы снизить риск стока питательных веществ. Растительные буферные зоны могут помочь поглотить избыток питательных веществ до того, как они достигнут источников воды.
  • Учитывайте время и погодные условия: Вносите удобрения в периоды низкого уровня осадков и избегайте внесения перед сильными дождями, чтобы снизить риск смыва питательных веществ. Также следует учитывать влажность почвы для оптимизации усвоения питательных веществ.

4. Специфические потребности культур в питательных веществах

Разные культуры имеют разные потребности в питательных веществах. Понимание этих потребностей имеет важное значение для разработки соответствующей стратегии внесения удобрений.

Потребности различных культур в питательных веществах. Разные культуры имеют разные потребности в питательных веществах.

Например, кукуруза обычно требует больших вложений азота, в то время как бобовые, такие как соя, способны фиксировать атмосферный азот и, следовательно, нуждаются в меньшем количестве азотных удобрений. Разработка планов внесения удобрений с учетом конкретных потребностей каждой культуры обеспечивает оптимальный рост и урожайность, предотвращая при этом дисбаланс питательных веществ в почве.

5. Мониторинг реакции урожая

После внесения удобрений крайне важно отслеживать реакцию культуры посредством регулярных полевых наблюдений и сбора данных. Это может включать визуальную оценку состояния растений, измерения роста, а также более сложные методы, такие как дистанционное зондирование и анализ тканей.

Например, хлорофиллометры могут измерять степень зелени листьев, указывая на уровень азота в растениях. Аналогичным образом, снимки с дронов или спутников могут выявлять изменения в состоянии урожая на поле, что позволяет своевременно вносить корректировки.

6. Адаптивное управление

Сельскохозяйственные условия динамичны и зависят от погодных условий, нашествия вредителей и изменения состояния почвы. Поэтому стратегии внесения удобрений должны быть гибкими. Постоянно оценивая урожайность и условия окружающей среды, фермеры могут вносить обоснованные корректировки в свои планы внесения удобрений. Такой адаптивный подход к управлению гарантирует, что культуры получают необходимое количество питательных веществ в нужное время, повышая потенциал урожайности и эффективность использования ресурсов.

Заключение

Точный расчет усвоения удобрений на основе сухой массы урожая имеет основополагающее значение для эффективного выращивания кукурузы. Понимая скорость выноса питательных веществ, проводя анализ почвы и учитывая эффективность внесения удобрений, фермеры могут оптимизировать их использование, повысить урожайность и способствовать экологической устойчивости. Внедрение передовых методов и постоянное информирование о достижениях в области точного земледелия и управления питательными веществами могут еще больше улучшить результаты в выращивании кукурузы.

Чтобы проверить, действительно ли рассчитанные вами нормы внесения удобрений окупились, запустите программу. Автоматизированный отчет о доходности После сбора урожая: программа сравнивает урожайность с предписанной или примененной нормой внесения удобрений по зонам и показывает цену безубыточности урожая для каждого уровня внесения удобрений.

Планетарные снимки (ежедневно, разрешение 3 м) для создания зон управления.

Опубликовано dementievgeopard

Доступ к изображениям Planet стал проще, быстрее и доступнее благодаря GeoPard Agriculture. С августа 2022 года GeoPard предоставляет возможности поиска и анализа только запрошенных изображений Planet за выбранный пользователем диапазон дат.

Таким образом, пользователь GeoPard запрашивает только предпочитаемые изображения планет и может использовать их в аналитическом инструментарии GeoPard.

Изображения планет простираются Sentinel и Landsat данные о покрытии (предоставляются по умолчанию) могут быть объединены с другими слоями данных (наборы данных о технике для уборки урожая/опрыскивания/посева, топографический профиль) с помощью существующих механизмов. Многослойный, Многолетний, и Инструменты для работы с уравнениями. 

 

Использование планетарных изображений для создания зон управления

 

Планета Это крупнейшая сеть спутников наблюдения Земли, предоставляющая практически ежедневный глобальный набор данных и обеспечивающая получение спутниковых снимков высокого разрешения и высокой частоты.

Зоны управления, сформированные на основе изображений Planet Scope (разрешение 3,5 м).

Подробнее о Партнерство GeoPard и Planet.

Что такое планетарные снимки и как их использовать для создания зон управления?

Речь идёт о спутниковых снимках, предоставляемых компанией Planet Labs, частной компанией, эксплуатирующей флот небольших спутников под названием Dove. Эти спутники ежедневно получают изображения поверхности Земли с высоким разрешением. Термин “разрешение 3 м” означает, что каждый пиксель изображения представляет собой область размером 3×3 метра на поверхности Земли. Такой уровень детализации позволяет проводить детальный анализ и мониторинг различных особенностей и изменений на поверхности Земли.

Что касается создания зон управления, то снимки Planet Imagery с ежедневным разрешением 3 м могут быть весьма полезны для различных отраслей и применений, таких как:

  • Сельское хозяйствоИзображения высокого разрешения могут помочь в создании зон управления в сельском хозяйстве, где разные участки поля могут требовать различных методов обработки, таких как орошение, удобрение или борьба с вредителями. Анализируя изображения, фермеры могут выявлять закономерности, связанные со здоровьем урожая, влажностью почвы и другими факторами, что позволяет им принимать более обоснованные решения о распределении ресурсов.
  • Экологический менеджмент: Спутниковые снимки могут использоваться для выявления и мониторинга экологически чувствительных зон, таких как водно-болотные угодья, леса и места обитания диких животных. Эта информация может быть использована для создания зон управления, которые защищают эти территории и обеспечивают устойчивые методы землепользования.
  • Градостроительство: Изображения высокого разрешения могут помочь градостроителям выявлять зоны роста, модели землепользования и развитие инфраструктуры. Эта информация может быть использована для создания зон управления, которые будут направлять будущее развитие и обеспечивать эффективное использование ресурсов.
  • Управление в чрезвычайных ситуациях: Спутниковые снимки могут помочь в выявлении и мониторинге районов, подверженных стихийным бедствиям, таких как поймы или очаги лесных пожаров. Можно создавать зоны управления для определения путей эвакуации, распределения ресурсов для реагирования на стихийные бедствия и формирования политики землепользования, которая минимизирует риск будущих катастроф.
  • Управление природными ресурсами: Изображения высокого разрешения могут помочь в мониторинге и управлении такими ресурсами, как вода, полезные ископаемые и леса. Выявляя районы с высокой или низкой ценностью ресурсов, можно создавать зоны управления для обеспечения устойчивого использования и сохранения этих ресурсов.

В заключение, данные Planet Imagery с ежедневным разрешением 3 м являются ценным инструментом для создания зон управления в различных областях, предоставляя актуальную и подробную информацию, которая может помочь лицам, принимающим решения, оптимизировать распределение ресурсов и обеспечить устойчивые методы землепользования.

Часто задаваемые вопросы

1. Что может помочь установить использование изображений?

Использование аэрофотосъемки может помочь создать более эффективную и результативную систему земледелия. Применение таких технологий, как дроны или спутниковая съемка, позволяет получить ценную информацию о состоянии урожая, состоянии почвы и потребностях в орошении.

Это помогает выявлять проблемные зоны, такие как нашествие вредителей или дефицит питательных веществ, что позволяет фермерам принимать целенаправленные меры. Кроме того, снимки помогают отслеживать рост и развитие сельскохозяйственных культур, что позволяет принимать точные решения и максимизировать урожайность. 

Аналитика на основе уравнений в точном земледелии

Опубликовано dementievgeopard

С выпуском модуля аналитики на основе уравнений команда GeoPard сделала большой шаг вперед в предоставлении фермерам, агрономам и аналитикам пространственных данных практических рекомендаций по каждому квадратному метру. Модуль включает в себя каталог из более чем 50 предопределенных формул точности GeoPard, охватывающих широкий спектр аналитики, связанной с сельским хозяйством.

Формулы точности были разработаны на основе многолетние независимые агрономические исследования, проводимые университетом и промышленными предприятиями. и прошли тщательное тестирование для обеспечения их точности и полезности. Их можно легко настроить. выполняется автоматически Для любой области применения, предоставляя пользователям мощные и надежные аналитические данные, которые могут помочь им оптимизировать урожайность и снизить затраты на ресурсы.

Модуль анализа на основе уравнений — ключевая функция платформы GeoPard, предоставляющая пользователям мощный инструмент для более глубокого понимания своей деятельности и принятия решений в области сельского хозяйства на основе данных. Благодаря постоянно расширяющемуся каталогу формул и возможности их настройки для различных полевых условий, GeoPard может удовлетворить специфические потребности любого сельскохозяйственного предприятия.

 

Удаление калия на основе данных об урожайности

Удаление калия на основе данных об урожайности

 

Варианты использования (см. примеры ниже):

  • Поглощение азота в абсолютных числах, используя данные о выходе и содержании белка.
  • Эффективность использования азота (NUE) а также расчеты избытка с использованием слоев данных о выходе и содержании белка.
  • Рекомендации по внесению извести основаны на данных об уровне pH, полученных в результате анализа проб почвы, или сканеры почвы
  • Подполе (зоны или на уровне пикселей) Карты ROI)
  • Рекомендации по внесению микро- и макроэлементов на основе анализа образцов почвы, потенциала поля, топографии и данных об урожайности.
  • Моделирование углерода
  • Обнаружение изменений и оповещение (расчет разницы между изображениями Sentinel-2, Landsat8-9 или Planet)
  • Моделирование влажности почвы и зерна
  • Расчет урожайности сухого урожая на основе данных об урожайности влажного урожая.
  • Расчет разницы между целевым уровнем Rx и фактически нанесенным препаратом.

 

Рекомендации по внесению калия на основе двух целевых показателей урожайности (зон продуктивности).

Рекомендации по внесению калия на основе двух целевых показателей урожайности (зон продуктивности).

 

 

 

 

Удобрения: руководство по рекомендациям. Калийные / Кукурузные.

Удобрения: Руководство по рекомендациям (Университет штата Южная Дакота): Калий / Кукуруза. Обзор и пересмотр: Джейсон Кларк | Доцент и специалист по плодородию почв в рамках программы расширения сельскохозяйственного образования Университета штата Южная Дакота.

 

Эффективность использования калия в кг/га

Эффективность использования калия в кг/га

 

 

 

Эффективность использования азота в процентах. Расчет основан на данных об урожайности, содержании белка и влажности зерна.

Эффективность использования азота в процентах. Расчет основан на данных об урожайности, содержании белка и влажности зерна.

 

 

Азот: целевое назначение и фактическое применение

Азот: целевое назначение и фактическое применение

 

Разница в содержании хлорофилла между двумя спутниковыми снимками

Разница в содержании хлорофилла между двумя спутниковыми снимками

 

Пользователь GeoPard может изменять существующие и создавать свои собственные. частные формулы на основе изображений, данных о почве, урожайности, топографии или любых других слоев данных, поддерживаемых GeoPard. 

Примеры шаблонов уравнений GeoPard

Примеры шаблонов уравнений GeoPard

 

Аналитические формулы помогают фермерам, агрономам и специалистам по обработке данных автоматизировать рабочие процессы и принимать решения на основе множества данных и научных исследований, что упрощает внедрение устойчивого и точного земледелия.

Что такое аналитика на основе уравнений в точном земледелии? Использование формул точного земледелия.

Аналитика на основе уравнений в точном земледелии подразумевает использование математических моделей, уравнений, формул точности и алгоритмов для анализа сельскохозяйственных данных и получения информации, которая может помочь фермерам принимать более обоснованные решения по управлению урожаем.

Эти аналитические методы учитывают различные факторы, такие как погодные условия, свойства почвы, рост культур и потребности в питательных веществах, чтобы оптимизировать сельскохозяйственную практику и повысить урожайность, минимизируя при этом потери ресурсов и воздействие на окружающую среду.

К ключевым компонентам аналитического подхода, основанного на уравнениях, в точном земледелии относятся:

  • Модели роста сельскохозяйственных культур: Эти модели описывают взаимосвязь между различными факторами, такими как погода, свойства почвы и методы управления посевами, для прогнозирования роста и урожайности сельскохозяйственных культур. Примерами таких моделей являются модели CERES (Crop Environment Resource Synthesis) и APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator). Эти модели могут помочь фермерам принимать обоснованные решения о сроках посева, сортах культур и графике орошения.
  • Модели почвенной влаги: Эти модели оценивают содержание воды в почвенном профиле на основе таких факторов, как осадки, испарение и потребление воды сельскохозяйственными культурами. Они могут помочь фермерам оптимизировать методы орошения, обеспечивая эффективное и своевременное внесение воды для максимизации урожайности.
  • Модели управления питательными веществами: Эти модели прогнозируют потребность сельскохозяйственных культур в питательных веществах и помогают фермерам определить оптимальные нормы и сроки внесения удобрений. Используя эти модели, фермеры могут обеспечить растениям необходимое количество питательных веществ, минимизируя при этом риск вымывания питательных веществ и загрязнения окружающей среды.
  • Модели вредителей и болезней: Эти модели прогнозируют вероятность вспышек вредителей и болезней на основе таких факторов, как погодные условия, стадии роста культур и методы ведения сельского хозяйства. Используя эти модели, фермеры могут принимать упреждающие решения по борьбе с вредителями и болезнями, например, корректировать сроки посадки или применять пестициды в нужное время.
  • Модели, основанные на данных дистанционного зондирования: Эти модели используют спутниковые снимки и другие данные дистанционного зондирования для мониторинга состояния посевов, выявления стрессовых факторов и оценки урожайности. Интегрируя эту информацию с другими источниками данных, фермеры могут принимать более обоснованные решения по управлению посевами и оптимизировать использование ресурсов.

Вкратце, аналитика на основе уравнений в точном земледелии использует математические модели и алгоритмы для анализа сложных взаимодействий между различными факторами, влияющими на рост и управление сельскохозяйственными культурами. Используя эти аналитические методы, фермеры могут принимать решения, основанные на данных, для оптимизации сельскохозяйственной практики, повышения урожайности и минимизации воздействия на окружающую среду.

Часто задаваемые вопросы

1. Каким образом точное земледелие может помочь решить проблемы рационального использования ресурсов и загрязнения окружающей среды в сельском хозяйстве?

Это может помочь решить проблемы рационального использования ресурсов и загрязнения окружающей среды в сельском хозяйстве за счет целенаправленного применения ресурсов, эффективного управления ресурсами, усиленного мониторинга и внедрения природоохранных методов. Применяя такие ресурсы, как удобрения и пестициды, только там, где это необходимо, фермеры могут сократить отходы и минимизировать загрязнение.

Принятие решений на основе данных позволяет оптимально управлять ресурсами, а мониторинг в режиме реального времени дает возможность своевременно принимать меры для предотвращения случаев загрязнения. Кроме того, внедрение природоохранных практик способствует устойчивому сельскому хозяйству и снижает негативное воздействие на окружающую среду.

Карты потенциала поля GeoPard против данных урожайности

Опубликовано dementievgeopard

Карты потенциального потенциала месторождений GeoPard очень часто выглядят следующим образом: точно так же, как урожайность данные.

Мы создаём их, используя многоуровневая аналитика исторической информации, топографии и анализа голой почвы.

Процесс такого рода Создание синтетических карт урожайности автоматизировано. (и запатентовано), и для его генерации в любой точке мира требуется около 1 минуты.

 

Карты потенциала поля GeoPard против данных урожайности

Может использоваться в качестве основы для:

Что такое карты полевого потенциала?

Карты потенциального потенциала поля, также известные как карты потенциальной урожайности или карты потенциальной продуктивности, представляют собой визуальное отображение пространственной изменчивости потенциальной урожайности или продуктивности сельскохозяйственных культур в пределах поля. Эти карты создаются путем анализа различных факторов, влияющих на рост культур, таких как свойства почвы, топография и исторические данные об урожайности.

Эти карты могут использоваться в точном земледелии для принятия решений по управлению посевами, таких как внесение удобрений с переменной нормой, орошение и другие ресурсы, а также для выявления участков, требующих особого внимания или применения специальных методов.

К числу ключевых факторов, которые обычно учитываются при создании карт потенциала месторождения, относятся:

  1. Свойства почвы: Характеристики почвы, такие как текстура, структура, содержание органического вещества и доступность питательных веществ, играют важную роль в определении потенциальной урожайности сельскохозяйственных культур. Составляя карту свойств почвы на поле, фермеры могут определить участки с высоким или низким потенциалом продуктивности.
  2. топографияТакие факторы, как высота над уровнем моря, уклон и экспозиция склона, могут влиять на рост сельскохозяйственных культур и потенциальную урожайность. Например, низменные участки могут быть подвержены заболачиванию или иметь более высокий риск заморозков, в то время как крутые склоны могут быть более подвержены эрозии. Составление карты этих топографических особенностей может помочь фермерам понять, как они влияют на потенциальную продуктивность, и соответствующим образом скорректировать свои методы ведения сельского хозяйства.
  3. Исторические данные об урожайности: Анализируя исторические данные об урожайности за предыдущие годы или сезоны, фермеры могут выявлять тенденции и закономерности в продуктивности своих полей. Эта информация может быть использована для создания карт, которые выделяют области с постоянно высоким или низким потенциалом урожайности.
  4. Данные дистанционного зондирования: Спутниковые снимки, аэрофотосъемка и другие данные дистанционного зондирования могут быть использованы для оценки состояния, жизнеспособности и стадии роста сельскохозяйственных культур. Эта информация может быть использована для создания карт, отражающих пространственную изменчивость потенциала продуктивности сельскохозяйственных культур.
  5. Климатические данные: Климатические переменные, такие как температура, осадки и солнечная радиация, также могут влиять на рост сельскохозяйственных культур и потенциальную урожайность. Включение климатических данных в эти карты позволяет фермерам лучше понимать, как факторы окружающей среды влияют на потенциальную продуктивность их полей.

Они являются ценными инструментами в точном земледелии, поскольку помогают фермерам визуализировать пространственную изменчивость потенциальной продуктивности на своих полях. Используя эти карты для принятия управленческих решений, фермеры могут оптимизировать использование ресурсов, повысить общую урожайность и снизить воздействие своей сельскохозяйственной деятельности на окружающую среду.

Разница между картами потенциала поля и данными об урожайности.

Карты потенциала полей и данные об урожайности используются в точном земледелии, чтобы помочь фермерам понять пространственную изменчивость своих полей и принимать более обоснованные решения по управлению. Однако между ними есть некоторые ключевые различия:

Источники данных:

Эти карты создаются путем интеграции данных из различных источников, таких как свойства почвы, топография, исторические данные об урожайности, данные дистанционного зондирования и климатические данные. Однако эти данные собираются с помощью мониторов урожайности, установленных на уборочной технике, которые регистрируют урожайность сельскохозяйственных культур в процессе уборки.

Временной аспект:

Эти карты представляют собой оценку потенциальной продуктивности поля, которая, как правило, остается неизменной или медленно меняется со временем, за исключением существенных изменений свойств почвы или других влияющих факторов. Однако данные об урожайности относятся к конкретному вегетационному сезону или нескольким сезонам и могут значительно варьироваться из года в год в зависимости от таких факторов, как погодные условия, численность вредителей и методы ведения сельского хозяйства.

В целом, карты потенциала поля и данные об урожайности являются взаимодополняющими инструментами в точном земледелии. Эти карты позволяют оценить потенциальную продуктивность поля, помогая фермерам выявлять участки, которые могут потребовать иных методов управления. Данные об урожайности, с другой стороны, документируют фактический урожай и могут использоваться для оценки эффективности методов управления и принятия решений в будущем.

Чтобы сравнить потенциальные зоны поля с урожаем, который в них был собран, откройте Автоматизированный отчет о доходности: он отображает доходность рядом с картой зон, показывает каждую зону в сравнении со средним показателем по полю и рассчитывает стоимость каждого шага изменения ставки.

Индексы вегетации и содержание хлорофилла

Опубликовано dementievgeopard

GeoPard расширяет семейство поддерживаемых индексов растительности, связанных с хлорофиллом, с помощью

  • Индекс содержания хлорофилла в растительном покрове (CCCI)
  • Модифицированный индекс коэффициента поглощения хлорофилла (MCARI)
  • Индекс поглощения хлорофилла, преобразованный в отражательную способность (TCARI)
  • соотношение MCARI/OSAVI
  • соотношение TCARI/OSAVI

Они помогают понять текущую стадию развития сельскохозяйственных культур, включая:

  • идентификация районов с потребностью в питательных веществах,
  • оценка удаления азота,
  • оценка потенциальной урожайности,

Полученные данные используются для точного создания карт внесения азотных удобрений с переменной нормой.

Читать далееКакой индекс является лучше всего использовать в прецизионном Ag

Читать далее: Индексы растительности GeoPard

Индексы вегетации и содержание хлорофиллаИндекс содержания хлорофилла в растительном покрове (CCCI) в сравнении с модифицированным индексом коэффициента поглощения хлорофилла (MCARI) в сравнении с преобразованным индексом поглощения хлорофилла в отражательной способности (TCARI) в сравнении с коэффициентом MCARI/OSAVI

Что такое индексы растительности?

Индексы растительности — это числовые значения, полученные на основе спектральных данных дистанционного зондирования, таких как спутниковые или аэрофотоснимки, для количественной оценки плотности, состояния и распределения растительности на поверхности Земли.

Они широко используются в дистанционном зондировании, сельском хозяйстве, мониторинге окружающей среды и управлении земельными ресурсами для оценки и мониторинга роста, продуктивности и состояния растительности.

Эти индексы рассчитываются с использованием значений отражательной способности света различной длины волны, в частности, в красном, ближнем инфракрасном (ИК) и иногда других диапазонах.

Отражательные свойства растительности меняются в зависимости от длины волны света, что позволяет различать растительность и другие типы растительного покрова.

Растительность, как правило, обладает сильным поглощением в красной области спектра и высокой отражательной способностью в ближней инфракрасной области благодаря характеристикам хлорофилла и клеточной структуры.

К числу широко используемых индексов растительности относятся:

  • Нормализованный разностный индекс растительности (NDVI)NDVI — это наиболее популярный и широко используемый индекс растительности, рассчитываемый как (ИК-излучение – Красное излучение) / (ИК-излучение + Красное излучение). Значения NDVI варьируются от -1 до 1, при этом более высокие значения указывают на более здоровую и густую растительность.
  • Улучшенный индекс растительности (EVI)Этот индекс превосходит NDVI за счет уменьшения атмосферного и почвенного шума, а также коррекции фоновых сигналов растительного покрова. Он использует дополнительные полосы, такие как синяя, и включает коэффициенты для минимизации этих эффектов.
  • Индекс растительности, скорректированный с учетом типа почвы (SAVI): SAVI разработан для минимизации влияния яркости почвы на индекс растительности. Он вводит поправочный коэффициент яркости почвы, что позволяет проводить более точную оценку растительности в районах с редким или низким растительным покровом.
  • Индекс зелено-красной растительности (GRVI)GRVI — это ещё один простой индекс отношения, который использует зелёный и красный диапазоны для оценки состояния растительности. Он рассчитывается как (зелёный – красный) / (зелёный + красный).

Эти и другие индексы используются исследователями, землепользователями и политиками для принятия обоснованных решений в отношении землепользования, сельского хозяйства, лесного хозяйства, управления природными ресурсами и экологического мониторинга.

Качество зон

Опубликовано dementievgeopard

Почти все зоны управления корректируются. Прежде чем стать картой для внесения удобрений с переменной нормой, это может включать в себя объединение некоторых зон, ручную корректировку в известных местах, добавление дополнительных буферных зон, совместимость сельскохозяйственной техники и т. д.

допустимые многоугольники поля
допустимые полигоны поля масштабирование 50%
допустимые полигоны поля масштабирование 100%

Мы в команде GeoPard понимаем, что точное определение зон управления природными ресурсами с помощью корректных полигонов позволит значительно сэкономить время в процессе проверки и корректировки зон.

Движок GeoPard делает следующее:

  • автоматически удаляет шум.,
  • автоматически объединяет небольшие многоугольники в ближайшую более крупную зону.,
  • сохраняет только необходимое минимальное количество точек в каждом полигоне зоны.,
  • Обеспечивает совместимость карт VRA с любым сельскохозяйственным оборудованием и техникой.

Помимо автоматической коррекции, инструмент для объединения и разделения зон Вы можете скорректировать карту в соответствии со своими знаниями в данной области и агрономической практикой. 

На рынке представлено множество различных карт от разных поставщиков, но карты GeoPard вам наверняка знакомы.

Использование фактора гетерогенности в точном земледелии

Опубликовано dementievgeopard

Одно из уникальных преимуществ GeoPard заключается в определении коэффициента неоднородности ваших полей.

низкая изменчивость между красными и зелеными сельскохозяйственными зонами
RGB-карта с четко выраженными зонами засоленности: участки с высокой засоленностью идеально отображаются в зонах многолетнего управления.
неоднородность поля благоприятна для выращивания пшеницы или рапса.

Что это значит? Этот показатель отражает уровень неоднородности/изменчивости ваших полей. Чем выше изменчивость поля, тем больше потребность в данных. точность технологии. Особенно полезно их использование в сочетании с многолетней аналитикой GeoPard (30-летняя история). 

Что такое фактор гетерогенности?

Фактор неоднородности в точном земледелии относится к вариациям характеристик почвы и урожая в пределах данного поля. Он может быть вызван различиями в топографии, типе почвы, доступности питательных веществ, содержании воды, уровне вредителей и других факторах, влияющих на рост растений.

В точном земледелии цель состоит в том, чтобы управлять этим процессом, используя информацию о конкретном участке для внесения таких ресурсов, как вода, удобрения и пестициды, в нужное время и в нужном количестве, чтобы максимизировать урожайность и качество сельскохозяйственных культур, минимизируя при этом воздействие на окружающую среду.

Для этого требуется использование датчиков, картографических технологий и инструментов анализа данных для создания подробных карт местности, которые могут служить ориентиром при принятии управленческих решений.

Понимание этого важно, поскольку оно может помочь фермерам оптимизировать свои стратегии управления и повысить прибыльность.

Подбирая средства защиты растений с учетом специфических потребностей каждого участка поля, фермеры могут снизить затраты на их использование, увеличить урожайность и улучшить общее состояние растений.

Как это можно использовать?

Если у вас много полей, это поможет вам понять, какие поля следует обрабатывать в первую очередь с помощью дифференцированного внесения удобрений (посев, внесение удобрений, опрыскивание). 

Составляя карту изменений характеристик почвы и урожая в пределах поля, фермеры могут выявлять участки с различными потребностями и вносить удобрения с разной нормой внесения.

Например, участки поля с высоким содержанием питательных веществ могут нуждаться в меньшем количестве удобрений, чем участки с низким содержанием питательных веществ. Аналогично, участки поля с высокой плотностью сорняков могут потребовать больше гербицидов, чем участки с меньшим количеством сорняков.

Использование метода VRA позволяет фермерам снизить затраты на ресурсы, применяя их только там, где это необходимо, и избегая чрезмерного использования ресурсов, которое может привести к ухудшению состояния окружающей среды.

Такой подход также может привести к повышению урожайности и улучшению качества сельскохозяйственных культур, поскольку используемые ресурсы подбираются с учетом специфических потребностей каждого участка поля.

Таким образом, понимание фактора неоднородности в точном земледелии имеет решающее значение для принятия обоснованных решений о том, где и в каких количествах вносить ресурсы, что в конечном итоге приведет к улучшению методов управления и повышению прибыльности.

Наибольшую экономию на химикатах вы получаете на самых разнообразных полях!

Что такое услуга обеспечения гетерогенности?

В сельском хозяйстве это относится к распознаванию и использованию естественного разнообразия или неоднородности в пределах поля или ландшафта. Это включает в себя понимание и использование разнообразных характеристик различных территорий для оптимизации сельскохозяйственной практики.

Услуги могут включать в себя методы точного земледелия, такие как внесение удобрений с переменной нормой, управление посевами с учетом особенностей участка и целенаправленные мероприятия, основанные на специфических потребностях различных зон или участков поля.

Используя этот метод, фермеры могут повысить эффективность использования ресурсов, улучшить урожайность и минимизировать воздействие на окружающую среду.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Запросить бесплатную демоверсию / консультацию GeoPard








    Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с нашими Политика конфиденциальности. Это нам нужно, чтобы ответить на ваш запрос.

      Подписаться


      Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с нашими Политика конфиденциальности

        Пришлите нам информацию


        Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с нашими Политика конфиденциальности

        Мы используем файлы cookie, чтобы предоставить вам наилучшие возможности просмотра, персонализировать контент нашего сайта, анализировать его трафик и показывать вам релевантную рекламу.
        Смотри наш политика конфиденциальности для получения дополнительной информации.

        Принять всё