Категория: Зоны управления

Добро пожаловать в раздел “Зоны управления в сельском хозяйстве” нашего сайта! Здесь вы найдете множество информации об одном из важнейших понятий в современном сельском хозяйстве.

Речь идёт о практике разделения фермы или поля на более мелкие участки на основе таких факторов, как тип почвы, топография и другие характеристики.

Благодаря этому фермеры и землепользователи могут более эффективно адаптировать свои сельскохозяйственные практики к конкретным потребностям каждой зоны, что приводит к повышению урожайности, снижению затрат на ресурсы и улучшению экологических показателей.

В этом разделе вы найдете статьи, руководства и ресурсы, посвященные многочисленным преимуществам зон управления в сельском хозяйстве. Вы узнаете о последних исследованиях и передовых методах, а также найдете практические советы и инструменты для внедрения стратегий зонирования на вашей ферме или участке.

Независимо от того, являетесь ли вы опытным фермером, стремящимся оптимизировать свою деятельность, или землевладельцем, заинтересованным в устойчивых методах землепользования, в этом разделе нашего сайта вы найдете что-то полезное для себя.

Руководство по зонам управления и обновления

Так что погрузитесь в это с головой, изучите и откройте для себя множество способов, которыми это может помочь вам достичь ваших сельскохозяйственных целей, одновременно защищая наши природные ресурсы для будущих поколений.

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

Опубликовано Muhammad Farjad

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

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

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

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

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

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

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

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

Карта применения гербицидов с отображением

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

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

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

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

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

Карта урожайности по культурам в полном масштабе и с увеличенным масштабом для отображения деталей на уровне пикселей.

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

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

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

Карты зон управления и производители кукурузы: насколько они важны?

Опубликовано Muhammad Farjad

В ходе многолетнего анализа исследователи проверяли, могут ли карты зон управления, основанные на состоянии почвы, топографии или других особенностях ландшафта, надежно предсказывать, какие части кукурузного поля получат наибольшую выгоду от увеличения нормы высева или внесения азотных удобрений.

Исследование показало, что, вопреки распространенным предположениям, реакция посевов на одни и те же факторы значительно варьируется из года в год. Наиболее непредсказуемым фактором, по-видимому, является погода, которая оказывает наибольшее влияние на реакцию урожая на эти факторы. Однако фермеры все же могут предпринять шаги для управления воздействием погоды на свои посевы.

Создание карт зон управления стало результатом роста интереса к цифровому сельскому хозяйству — использованию новых технологий сбора и анализа данных для лучшего понимания взаимодействия факторов, влияющих на урожайность сельскохозяйственных культур, пояснил профессор растениеводства Университета Иллинойса в Урбана-Шампейн Николас Мартин, который проводил анализ совместно с бывшим постдокторантом Карлосом Агустином Алессо.

Эти методы включают использование полевых датчиков, спутниковых данных и других цифровых инструментов для отслеживания реакции сельскохозяйственных культур на местные условия, удобрения, нормы высева и другие факторы. Цель состоит в том, чтобы свести к минимуму расточительные или разрушительные методы, одновременно максимизируя урожайность, добавил Мартин.

В недавнем исследовании был использован уникальный метод для проверки достоверности прогнозов, полученных на основе карт зон управления.

“Мы использовали нашу сельскохозяйственную технику в качестве принтера, создавая лоскутное одеяло из различных цветов”, — объяснил Мартин. “Мы провели эксперимент на нескольких участках, используя полностью рандомизированный дизайн”.”

Исследователи провели свое исследование на семи типичных участках выращивания кукурузы без орошения в штате Иллинойс. Каждый участок был разделен на множество делянок. На каждой делянке случайным образом были назначены разные нормы посева кукурузы и внесения азотных удобрений.

Кроме того, исследователи измерили состав почвы, топографию и другие особенности ландшафта, характерные для каждого участка. Они стандартизировали все переменные, за исключением погодных условий, на всех полях. Это исследование проводилось с 2016 по 2021 год.

Исследователи в течение нескольких лет оценивали урожайность каждого участка во время сбора урожая. Это помогло им определить, какие участки лучше всего реагировали на различные внесения удобрений и средств защиты растений каждый год. Они использовали усовершенствованный алгоритм случайного леса, чтобы определить, какие факторы — такие как погодные условия, характеристики почвы или уклон — наиболее точно предсказывают, приведет ли увеличение внесения азотных удобрений или использование более высокой нормы высева к повышению урожайности.

Мартин объяснил, что погодные условия являются основными факторами, влияющими на пространственные закономерности реакции на внесение азота или нормы высева семян, а характеристики ландшафта и почвы следуют за ними по значимости. Кроме того, он отметил, что эти реакции ежегодно меняются из-за влияния погоды, что приводит к непоследовательности, по крайней мере, на исследованных нами полях.

“Это означает, что участок, который хорошо реагирует на более высокую норму внесения азота в один год, может не так хорошо отреагировать при следующей посадке кукурузы”, — сказал он. “Это делает концепцию картирования зон управления ненадежным инструментом прогнозирования реакции урожая на вносимые ресурсы”.”

“Мы считаем, что эти результаты частично объясняют, почему технологии точного земледелия не получили повсеместного распространения среди фермеров”, — сказал Мартин.

Исследователи считают, что сбор большего количества данных в течение нескольких лет и использование более совершенных инструментов для анализа на местах могут повысить точность картирования зон управления.

Данное исследование было поддержано Службой охраны природных ресурсов Министерства сельского хозяйства США и Национальным институтом продовольствия и сельского хозяйства.

Управление зонами в точном земледелии для оптимизации урожайности

Опубликовано Muhammad Farjad

Точное земледелие — это метод ведения сельского хозяйства, использующий технологии для оптимизации использования ресурсов. Внесение ресурсов в нужном количестве, в нужное время и в нужном месте позволяет повысить урожайность, качество, рентабельность и устойчивость сельскохозяйственных культур. Одним из ключевых понятий точного земледелия являются зоны управления.

Что такое зоны управления и зачем они используются?

Зона управления — это подзона поля, обладающая схожими характеристиками и реагирующая на вносимые изменения аналогичным образом. Она может определяться на основе таких факторов, как тип почвы, текстура, содержание органических веществ, электропроводность, высота над уровнем моря, уклон, состояние посевов, история урожайности и многое другое.

Зонирование используется для разделения поля на более мелкие участки, которые можно обрабатывать по-разному в зависимости от их потребностей и потенциала. Например, на поле могут быть участки с различной текстурой почвы, такие как глина, суглинок и песок.

Эти участки могут иметь разную влагоудерживающую способность, доступность питательных веществ и дренаж. Применение одинакового количества воды или удобрений ко всему полю может привести к переувлажнению или недостатку удобрений на одних участках и наоборот на других.

Это может привести к растрате ресурсов, снижению урожайности и экологическим проблемам. Создавая зоны орошения на основе текстуры почвы, фермер может регулировать нормы орошения и внесения удобрений для каждой зоны в соответствии с почвенными условиями и потребностями культуры. Это может повысить эффективность использования воды, питательных веществ и урожайность.

Определение зон управления в точном земледелии.

Определение зон управления в Пенсильвании — это процесс создания различных зон на поле на основе сходства особенностей данной местности. Эти зоны помогают фермерам более эффективно использовать воду, удобрения и пестициды.

Что такое зоны управления и зачем они используются?

Для этого фермеры собирают данные о почве, форме местности или о том, насколько хорошо растут культуры в разных местах. Затем они используют компьютерные программы для группировки схожих участков. Например, места со схожей почвой или места, где культуры всегда хорошо растут, становятся отдельными зонами.

Создав такие зоны, фермеры смогут более эффективно использовать ресурсы. Они смогут выделять больше воды нуждающимся в этом зонам или использовать меньше химикатов в местах, где потребность в воде не так велика. Это поможет сэкономить деньги, защитить окружающую среду и вырастить более качественные урожаи.

Существуют различные методы и инструменты для разграничения зон макулярной дегенерации (ЗМД) в ПА, но одним из наиболее распространенных и рекомендуемых является кластерный анализ. Кластерный анализ — это метод интеллектуального анализа данных, который группирует точки данных в кластеры на основе их сходства или несходства.

Кластерный анализ может применяться к пространственным данным, таким как образцы почвы, карты урожайности или спутниковые снимки, для выявления однородных областей внутри поля. Он включает в себя следующие ключевые этапы:

  • Сбор данных: Соберите данные о поле, такие как информация о почве, данные об урожайности и многое другое.
  • Анализ данных: Используйте технологии (например, ГИС) для изучения данных, выявления закономерностей и различий в полевых условиях.
  • Кластеризация: На основе полученных данных сгруппируйте схожие области. Например, области со схожими типами почв образуют зоны.
  • Определение границУстановите четкие границы между этими зонами, чтобы избежать смешивания ресурсов.
  • Характеристика зоныКаждая зона описывается своими уникальными характеристиками, такими как тип почвы или уровень питательных веществ.
  • Интеграция данныхОбъедините данные из различных источников, таких как почвенные исследования и спутниковые снимки, чтобы сделать зонирование еще более точным.

Как создаются зоны управления?

В точном земледелии существуют различные методы создания зон управления. К числу распространенных методов относятся:

  • Использование существующих почвенных карт или топографических съемок, содержащих информацию о свойствах и границах почв.
  • Использование почвенных датчиков или зондов, измеряющих такие параметры почвы, как электропроводность, влажность, pH и другие.
  • Использование дистанционного зондирования или аэрофотосъемки для получения данных о состоянии сельскохозяйственных культур, таких как индексы растительности, биомасса, содержание хлорофилла и многое другое.
  • Использование мониторов урожайности или карт, которые регистрируют данные об урожайности и качестве сельскохозяйственных культур в течение нескольких лет.
  • Использование инструментов анализа данных или моделирования, которые интегрируют множество источников данных и применяют статистические или пространственные методы для выявления закономерностей и кластеров.

1. Почвенные карты или обследования

В точном земледелии зоны точного земледелия создаются с использованием существующих почвенных карт или топографических съемок, которые предоставляют важные данные о свойствах и границах почвы.

Методы создания зон управления в точном земледелии.

Используются два основных метода отбора проб почвы: сетчатый отбор проб, при котором поле разбивается на квадраты для отбора проб почвы, и зональный отбор проб, при котором группируются участки со схожими свойствами почвы. Сетчатый отбор проб позволяет получить подробную информацию о вариативности почвы на поле, но сопряжен с более высокими затратами из-за увеличения количества проб.

Эффективность зонального отбора проб зависит от метода и размера. Интеграция этих данных с подходами к отбору проб позволяет оптимизировать распределение ресурсов в зависимости от конкретных почвенных условий в пределах зон, способствуя устойчивому развитию и повышению урожайности сельскохозяйственных культур.

2. Электропроводность почвы

В точном земледелии почвенные датчики и зонды измеряют такие важные параметры почвы, как электропроводность (ЭП), влажность и pH. Электропроводность почвы, выраженная в мСм/м, измеряет способность почвы к электропроводности.

Благодаря подаче контролируемых потоков воды в почву и геолокации измерений с помощью GPS-координат, эти инструменты помогают количественно оценить изменения текстуры почвы и потенциал урожайности. Они помогают принимать решения по управлению питательными веществами, нормам высева, глубине посева и графикам орошения.

Данные об электропроводности почвы также позволяют быстро и экономично получить представление о таких свойствах почвы, как текстура, емкость катионного обмена (ЕКО), дренаж, органическое вещество и засоленность, что дает возможность создавать точные зоны микроклимата для оптимизации методов ведения сельского хозяйства.

3. Дистанционное зондирование или аэрофотосъемка

Создание зон управления в точном земледелии предполагает использование дистанционного зондирования или аэрофотосъемки для получения важнейших показателей состояния урожая, таких как индексы растительности, биомасса, содержание хлорофилла и многое другое.

Как используются МЗ. Преимущества.

Это достигается за счет использования самолетов или дронов, оснащенных технологиями визуализации, способными создавать изображения высокого разрешения. С помощью сложных методов анализа изображений эти изображения обрабатываются для определения зон в пределах поля.

4. Мониторы урожайности

В точном земледелии зоны создаются с помощью мониторов урожайности и карт, которые собирают важные данные об урожайности и качестве сельскохозяйственных культур в течение нескольких лет.

Этот процесс, известный как картирование урожайности, включает в себя мониторинг комбайнов в режиме реального времени, сбор информации о массе урожая, уровне влажности и занимаемой площади.

Впоследствии эти данные используются для создания комплексных карт урожайности, что способствует внедрению более точных и эффективных методов ведения сельского хозяйства.

5. Инструменты анализа или моделирования данных

В точном земледелии мы тщательно создаем зоны точного земледелия, используя передовые инструменты анализа данных. Эти инструменты объединяют множество различной информации и помогают нам выявлять закономерности на ферме. Они используют математические методы и карты, чтобы определить, на чем следует сосредоточить внимание. Это помогает фермерам принимать обоснованные решения о том, куда направлять ресурсы, такие как вода и удобрения. Это улучшает качество земледелия и способствует хорошему росту урожая.

Однако выбор метода зависит от наличия данных, типа вносимых ресурсов, размера поля, стоимости технологии и предпочтений фермера. Цель состоит в создании зон, которые будут значимыми, последовательными и практичными.

Как используются МЗ? Преимущества.

После создания зон их можно использовать для регулирования внесения удобрений и пестицидов в соответствии с дифференцированной нормой (VRA). VRA — это метод, позволяющий изменять норму внесения удобрений и пестицидов на поле на основе информации, полученной из зоны управления.

Для внедрения VRA фермеру необходимо:

  • Контроллер переменной нормы внесения, позволяющий регулировать норму внесения в соответствии с заданным планом или данными датчика.
  • Система глобального позиционирования (GPS), позволяющая определять местоположение оператора в полевых условиях.
  • Географическая информационная система (ГИС), которая может хранить, отображать и анализировать пространственные данные, такие как зоны мелиорации и карты рецептов.

Использование VRA на основе MZ может помочь фермеру:

  • Применяйте средства там, где они наиболее эффективны, избегая чрезмерного или недостаточного применения.
  • Повышение продуктивности почв с низким плодородием или недостатком влаги.

Оптимизируйте зоны управления с помощью GeoPard. 

Кроме того, регулируя нормы внесения удобрений и средств защиты растений, фермеры могут снизить затраты на почвах, которые плохо реагируют на удобрения или имеют низкий потенциал продуктивности. Такой экономически эффективный подход гарантирует разумное использование ресурсов.

Также стоит отметить, что точное земледелие с использованием многозональных систем и дифференцированного внесения удобрений (VRA) приносит пользу окружающей среде, минимизируя вымывание питательных веществ, уменьшая сток химических веществ в водоемы и предотвращая эрозию почвы.

Оптимизируйте зоны управления с помощью GeoPard.

GeoPard Agriculture упрощает точное земледелие благодаря своей системе. На картах зон управления и VRA представлены следующие элементы:, Это позволяет пользователям создавать индивидуальные зоны и карты предписаний на основе различных слоев данных, таких как спутниковые снимки, анализ почвы и многое другое.

Эти карты совместимы с сельскохозяйственной техникой и оборудованием. Пользователи также могут проводить многослойный анализ, выявлять участки с более высоким или более низким потенциалом урожайности и определять тенденции стабильности полей. Платформа предлагает межслойные карты для выявления зависимостей между различными зональными картами и упрощает корректировку зон.

Кроме того, GeoPard поддерживает картирование с переменной нормой внесения удобрений (VRA) для точного проведения сельскохозяйственных работ и предоставляет статистику по точности на уровне зон. Он обеспечивает совместимость данных для экспорта, позволяет вручную настраивать зоны и использовать формулы для расчета затрат.

Заключение

Точное земледелие — это революционный подход к сельскому хозяйству, использующий технологии и данные для повышения урожайности. Благодаря использованию данных с почвенных датчиков, дистанционного зондирования, мониторов урожайности или инструментов анализа данных, фермеры могут создавать зоны управления, адаптированные к их полям. Эти зоны оптимизируют распределение ресурсов, что приводит к повышению урожайности, снижению затрат и внедрению устойчивых методов ведения сельского хозяйства.

Компания LfL использует платформу GeoPard для своего будущего проекта по выращиванию сельскохозяйственных культур.

Опубликовано Muhammad Farjad

Современное сельское хозяйство сталкивается с серьезными проблемами. Оно должно производить высококачественные продукты питания и сырье, но все чаще ему также необходимо учитывать требования по защите почвы, воды, климата и биоразнообразия.

Баварский государственный научно-исследовательский центр сельского хозяйства (LfL) давно занимается изучением этих проблем и в настоящее время тестирует платформу точного земледелия GeoPard в рамках своего проекта «Культурное земледелие будущего».

Дмитрий Дементьев, генеральный директор и соучредитель GeoPard: “Традиционные методы растениеводства часто сталкиваются с такими проблемами, как неэффективное управление ресурсами и ограниченный доступ к данным в режиме реального времени. Эти факторы могут приводить к неоптимальным урожаям, увеличению затрат и экологической нагрузке”.”

Платформа GeoPard предоставляет LfL централизованную площадку для визуализации и анализа важнейших данных в сельском хозяйстве. Удобный интерфейс платформы позволяет комбинировать спутниковые данные и экспериментальные данные полевых испытаний, упрощая интерпретацию сложных данных и предоставляя пользователям возможность принимать обоснованные решения, оптимизирующие производительность и устойчивость.

Поле было разделено на секции, чтобы продемонстрировать специфическую схему проведения эксперимента: LfL внедрила систему полосного смешанного посева, то есть одновременное выращивание нескольких культур на параллельных полосах на одном и том же поле.

Эти полосы впоследствии можно использовать отдельно в уравнениях для расчета затрат (таких как удобрения и средства защиты растений) и результатов урожайности, что позволяет вычислить общую урожайность поля.

прибыль. Кроме того, можно оценить прибыль, получаемую от отдельных культур, и возможное воздействие на границы между полосами.

Сотрудничество между LfL и GeoPard в рамках проекта Future Crop Farming может способствовать развитию аналитических инструментов для нетрадиционных типов почв.

Используя передовую платформу GeoPard, компания может дополнить результаты своих исследований и создать ценные визуализации для донесения результатов проекта до общественности.

Инновационный проект LfL, ориентированный на точное земледелие, повышение производительности и охрану окружающей среды, демонстрирует потенциал для более устойчивого будущего в растениеводстве.

Д-р Маркус Гандорфер, руководитель отдела цифровизации и руководитель проекта в LfL: “Нам очень приятно работать с увлеченной командой GeoPard. Более глубокий анализ данных о полосном смешанном земледелии, который обеспечивает инструмент GeoPard, имеет для нас огромную ценность”.”

О

Баварский государственный научно-исследовательский центр сельского хозяйства (LfL) Баварский государственный научно-исследовательский центр сельского хозяйства (LfL) является центром знаний и услуг для сельского хозяйства в Баварии. Прикладные исследования LfL затрагивают вопросы сельскохозяйственной практики и предлагают применимые решения для сельскохозяйственных предприятий различными способами.

Междисциплинарный проект «Сельское хозяйство будущего» расположен в городе Рухсторф-ад-Ротт на юго-востоке Баварии. Более подробную информацию о проекте можно найти на его веб-сайте: http://www.future-crop-farming.de

ГеоПард Агрикультура является ведущим поставщиком программного обеспечения для точного земледелия. Компания была основана в 2019 году в Кёльне, Германия, и представлена по всему миру. Компания предлагает широкий спектр решений, которые помогают фермерам оптимизировать свою деятельность и повышать урожайность.

Ориентируясь на принципы устойчивого развития и регенеративной экономики, компания GeoPard Agriculture стремится продвигать методы точного земледелия по всему миру.

В число партнеров компании входят такие известные бренды, как John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth и многие другие.

Графики развития посевов GeoPard для точного земледелия

Опубликовано Muhammad Farjad

Современное сельское хозяйство требует не только усердной работы и понимания земли, но и грамотного применения технологий. Я рад поделиться информацией об одном из инструментов, существенно влияющих на устойчивые методы ведения сельского хозяйства: графиках развития урожая GeoPard.

Наши графики развития сельскохозяйственных культур с 1988 года предоставляют исчерпывающую и удобную для пользователя информацию о росте растений. Эти графики, автоматически генерируемые для любого поля, разработаны для обеспечения точности и достоверности данных.

Данные рассчитываются исключительно для свободной от облаков и теней части поля. При наведении курсора отображается среднее значение NDVI (нормализованного разностного индекса растительности), что позволяет мгновенно оценить состояние посевов.

Но что отличает наш инструмент от других? Возможность переключаться между режимами просмотра. Интерфейс GeoPard позволяет пользователям переключаться между годовым и месячным просмотром. Такой уровень детализации гарантирует, что вы будете располагать необходимыми данными для принятия взвешенных решений по управлению урожаем, срокам сбора урожая и прогнозированию урожайности.

В руках фермера эти точные данные могут помочь в разработке стратегий управления полем, позволяя определить оптимальное время уборки урожая, осуществлять мониторинг посевов в больших масштабах и в целом оптимизировать производительность и устойчивость.

Это важный шаг вперед в точном земледелии, путь, который ведет не только к повышению урожайности, но и к более устойчивым методам ведения сельского хозяйства с учетом нашего воздействия на окружающую среду.

Следите за обновлениями, поскольку мы продолжаем разрабатывать и совершенствовать наши инструменты, чтобы лучше обслуживать сельскохозяйственное сообщество. Мы стремимся сделать точное земледелие более доступным и эффективным, и мы рады, что вы присоединились к нам. Вместе мы переосмыслим будущее сельского хозяйства!

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.

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.

Нормализованный разностный индекс влажности

Опубликовано dementievgeopard

количество Индексы растительности, поддерживаемые GeoPard Растет постоянно. Команда GeoPard представляет нормализованный разностный индекс влажности (NDMI). Этот индекс определяет содержание воды в растительности и нормализованный разностный индекс влажности (NDWI). Он полезен для поиска мест с уже существующей растительностью. водный стресс у растений.

Низкие значения NDMI указывают на участки, где растения испытывают стресс из-за недостатка влаги.
С другой стороны, более низкие значения нормализованного разностного водного индекса после пика растительности указывают на участки, которые становятся... готовы к сбору урожая первый.

Разница в относительном содержании воды в растительности между двумя спутниковыми снимками (в данном случае, созвездия Sentinel-2).

Разница в относительном содержании воды в растительности между двумя спутниковыми снимками (в данном случае, созвездия Sentinel-2).

На следующих скриншотах вы можете увидеть зоны NDMI, сгенерированные на основе спутниковых снимков от 19 июня (пик растительности) и 6 июля, а также карту уравнений, отображающую разницу NDMI.

Нормализованный разностный индекс влажности, рассчитанный на основе изображения Planet / Sentinel-2 / Landsat.Индекс NDMI рассчитан на основе изображений Planet / Sentinel-2 / Landsat.

Что такое индекс влажности?

Это показатель или расчет, используемый для оценки содержания или доступности влаги в определенной области или регионе. Обычно он рассчитывается на основе различных факторов окружающей среды, таких как осадки, испарение, свойства почвы и растительный покров.

Это позволяет получить относительное представление о влажности или сухости местности, помогая выявить потенциальный дефицит воды или засуху.

Это ценный инструмент для мониторинга и управления водными ресурсами, планирования сельскохозяйственной деятельности и понимания экологических условий конкретного региона.

Что такое нормализованный разностный индекс влажности?

Нормализованный разностный индекс влажности (NDMI) — это индекс растительности, рассчитываемый на основе данных дистанционного зондирования для оценки и мониторинга содержания влаги в растительности. Как и другие индексы растительности, он вычисляется с использованием значений спектрального отражения, полученных со спутниковых или аэрофотоснимков.

Этот метод особенно полезен для мониторинга водного стресса у растений, оценки засушливых условий, прогнозирования риска пожаров и изучения воздействия изменения климата на растительность.

Он рассчитывается с использованием ближнего инфракрасного (NIR) и коротковолнового инфракрасного (SWIR) диапазонов, которые чувствительны к содержанию влаги в растительности. Формула для расчета NDMI выглядит следующим образом:

НДМИ = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

Значения NDWI обычно варьируются от -1 до 1, при этом более высокие значения указывают на более высокое содержание влаги в растительности, а более низкие — на более низкое содержание влаги или водный стресс у растительности. Отрицательные значения NDMI могут быть связаны с участками без растительности или участками с очень низким содержанием влаги.

Что такое NDWI?

NDWI, или нормализованный разностный водный индекс, — это индекс дистанционного зондирования, используемый для количественной оценки содержания воды или связанных с водой характеристик растительности или ландшафта.

Он рассчитывается путем анализа отражательной способности ближнего инфракрасного и зеленого диапазонов света на спутниковых или аэрофотоснимках. Он особенно полезен для идентификации водоемов, мониторинга изменений доступности воды и оценки состояния растительности.

Сравнивая поглощение и отражение различных длин волн, этот метод предоставляет ценную информацию для таких применений, как мониторинг засухи, гидрологический анализ и управление экосистемами.

Визуализация NDMI для определения нормализованного разностного водного индекса.

Визуализация NDMI включает в себя обработку спутниковых или аэрофотоснимков, вычисление значений NDMI и последующее отображение результатов в виде цветовой карты или изображения. Вот общие шаги для визуализации NDMI:

  • Получите спутниковые или аэрофотоснимки: Получите мультиспектральные изображения со спутника или аэрофотосъемочной платформы, такой как Landsat, Sentinel или MODIS. Убедитесь, что изображения включают необходимые диапазоны: ближний инфракрасный (NIR) и коротковолновый инфракрасный (SWIR).
  • Предварительная обработка изображений: В зависимости от источника данных может потребоваться предварительная обработка изображений для коррекции атмосферных, геометрических и радиометрических искажений. Преобразуйте цифровые значения (DN) на изображении в значения спектральной отражательной способности.
  • Рассчитайте NDMI: Для каждого пикселя изображения используйте значения отражательной способности в ближнем инфракрасном (NIR) и коротковолновом инфракрасном (SWIR) диапазонах для вычисления NDMI по формуле: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Цветовая гамма: Присвойте значениям NDMI цветовую палитру. Обычно используется непрерывная цветовая шкала, от одного цвета (например, красного) для низких значений NDMI (указывающих на низкое содержание влаги) до другого цвета (например, зеленого) для высоких значений NDMI (указывающих на высокое содержание влаги). Для создания цветовой карты можно использовать такие программы, как QGIS, ArcGIS, или программные библиотеки, такие как Rasterio и Matplotlib в Python.
  • Визуализируйте карту NDMI: Отобразите карту или изображение NDMI с помощью программного обеспечения ГИС, библиотеки программирования или онлайн-платформы. Это позволит вам проанализировать пространственное распределение влажности растительности и выявить зоны водного стресса или повышенной влажности.
  • Интерпретация и анализ: Используйте визуализацию NDWI для оценки состояния растительности, мониторинга засушливых условий или оценки риска возникновения пожаров. Вы также можете сравнивать карты нормализованного разностного водного индекса за разные периоды времени, чтобы анализировать изменения содержания влаги в растительности с течением времени.

Помните, что различные программные инструменты или библиотеки программирования могут иметь несколько отличающиеся рабочие процессы, но общий процесс будет схожим. Кроме того, вы можете накладывать другие слои данных, такие как землепользование, высота над уровнем моря или административные границы, чтобы улучшить анализ и лучше понять взаимосвязь между содержанием влаги в растительности и другими факторами. 

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