Категория: Урожай

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

Опубликовано Muhammad Farjad

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.

Что такое «фантомные» потери урожая кукурузы? Как их уменьшить?

Опубликовано Muhammad Farjad

В сфере сельского хозяйства стремление к оптимальному урожаю является постоянной проблемой для фермеров во всем мире. Хотя общепринятое мнение часто связывает потери урожая с очевидными факторами и неблагоприятными погодными условиями, существует более тонкое и неуловимое явление, известное как «фантомные потери урожая».

Речь идёт о необъяснимом снижении урожайности сельскохозяйственных культур, которое нельзя напрямую связать с традиционными факторами, такими как вредители, болезни или неблагоприятные погодные условия. В отличие от явных угроз, проявляющихся визуально, это явление действует скрытно, часто оставаясь незамеченным до тех пор, пока его последствия не станут очевидны во время сбора урожая.

Согласно отчету Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (ФАО), ежегодно в результате различных факторов теряется около 301 тыс. тонн мирового урожая сельскохозяйственных культур.

Это явление ставит под сомнение традиционное понимание ограничений урожайности и побуждает к более детальному изучению сельскохозяйственной экосистемы. Поэтому его понимание имеет решающее значение для фермеров и агрономов, поскольку оно проливает свет на факторы, которые могут оставаться незамеченными, но оказывают существенное влияние на урожайность сельскохозяйственных культур.

Признание и устранение этих скрытых факторов позволит усовершенствовать сельскохозяйственные практики и повысить общую производительность.

Призрачные потери урожая кукурузы

Кукуруза, одна из важнейших сельскохозяйственных культур в мире, играет ключевую роль в глобальном производстве продуктов питания. Однако фермеры сталкиваются с многочисленными проблемами при оптимизации урожайности кукурузы, одним из существенных факторов которых является так называемая «мнимая потеря урожая».

Потеря потенциального урожая происходит, когда кукуруза остается высыхать естественным образом в поле дольше определенного момента. Это случается потому, что зерна кукурузы продолжают дышать и теряют вес по мере высыхания, что снижает их массу и качество. Это не видно невооруженным глазом, но может существенно повлиять на вашу прибыль.

Призрачные потери урожая кукурузы

По словам Эрика Франка, специалиста по семенам из компании Channel Seedsman, расположенной во Франкфорте, штат Индиана, это “снижение урожайности кукурузы, если уборку не начать раньше. Это происходит потому, что вы позволяете культуре естественным образом высохнуть до определенного уровня перед уборкой. Когда она теряет столько влаги в поле, она, по сути, немного ”съедает» саму себя».”

Каким образом дыхание зерна этому способствует?

Это происходит потому, что зерна остаются живыми даже после образования черного слоя, продолжают дышать и расходовать запасенные сахара и крахмалы. Эта метаболическая активность уменьшает массу зерен, снижает их удельный вес и качество.

Дыхание зерна — это процесс, в ходе которого зерно использует кислород и глюкозу для производства энергии, углекислого газа и воды. Это нормальный метаболический процесс, происходящий на протяжении всех стадий развития и созревания зерна.

Как дыхание зерна влияет на фиктивные потери урожая

Однако дыхание зерна не прекращается на стадии физиологической зрелости, когда на кончике зерна образуется черный слой. Зерно остается живым до тех пор, пока не высохнет до уровня влажности, достаточно низкого для его гибели (около 151 TP3T). В течение этого периода зерно продолжает дышать и терять сухое вещество.

Какой объем урожая может быть потерян из-за этого?

Это зависит от нескольких факторов, таких как гибрид, погода, тип почвы и время уборки урожая. Однако некоторые исследования показали, что урожайность может варьироваться от 5 до 15 бушелей с акра и более.

Например, в 2020 году полевой агроном журнала Farm Journal Мисси Бауэр провела экспериментальный участок на орошаемом поле с одним гибридом. Часть поля она убрала 23 сентября, когда уровень влажности составлял 27,91 TP3T, а остальную часть — 30 октября, когда уровень влажности составлял 18,41 TP3T. Она обнаружила, что ранняя уборка дала на 15,6 бушелей с акра больше, чем поздняя, — 214,2 против 198,6 бушелей с акра.

Какой объем урожая может быть потерян из-за этого?

Однако, как правило, это начинает происходить, когда влажность кукурузы падает ниже 131-161 тыс. тонн в три раза. Согласно некоторым исследованиям, потери могут составлять от 0,51 до 1,61 тыс. тонн в три раза на каждый пункт влажности ниже 151 тыс. тонн в три раза. Это означает, что фермер, который собирает урожай кукурузы при влажности 121 тыс. тонн в три раза вместо 151 тыс. тонн в три раза, может потерять до 4,81 тыс. тонн урожая только из-за этого.

В ряде дальнейших исследований сообщалось о потерях урожая в диапазоне от 5 до 15 бушелей на акр при более поздних сроках уборки. Например, пятилетнее исследование в Небраске показало, что урожайность снижалась в среднем на 9,1 бушеля на акр при более поздней уборке, независимо от изменения влажности зерна или продолжительности времени между датами уборки. Аналогично, исследование в Мичигане показало среднее увеличение урожайности на 8,9 бушелей на акр при более ранней уборке.

Как это измерить?

Лучший способ измерить это — сравнить урожайность кукурузы, собранной при разном уровне влажности на одном и том же поле. Это можно сделать, собрав часть поля рано, когда кукуруза еще влажная (примерно от 251 до 301 тонны влаги на тонну почвы), а другую часть — позже, когда кукуруза сухая (примерно 151 тонна влаги на тонну почвы или ниже).

Разница в урожайности между двумя частями посева отражает величину потерь, произошедших на поле. Например, если урожайность кукурузы, собранной рано, составила 200 бушелей на акр, а кукурузы, собранной поздно, — 190 бушелей на акр, то потери урожайности составят 10 бушелей на акр или 5%.

Факторы, способствующие фиктивным потерям урожая.

Вот некоторые скрытые или менее очевидные факторы, которые способствуют снижению урожайности:

1. Размер и форма ядра: Современные гибриды кукурузы имеют более крупные и глубокие зерна, чем старые, а это значит, что они теряют больше массы в процессе дыхания.

По словам полевого агронома журнала Farm Journal Мисси Бауэр, сегодня в бушеле в среднем от 70 000 до 76 000 зерен, по сравнению с 90 000 в прошлом. Это означает, что каждое зерно оказывает большее влияние на конечный урожай, и это влияние может быть более значительным при использовании новых генетических сортов.

2. Влажность зерна: Содержание влаги в зернах определяет, сколько воды они могут потерять в процессе дыхания. Чем выше содержание влаги, тем выше скорость дыхания и тем больше вероятность снижения урожая.

По словам Эрика Франка, специалиста по семенам из компании Channel Seedsman, это начинает происходить, когда влажность зерна падает ниже 161 TP3T. Он рекомендует убирать кукурузу при влажности от 201 TP3T до 251 TP3T, чтобы избежать значительной потери веса и качества в полевых условиях.

3. Погодные условия: Погодные условия в период высыхания могут влиять на скорость дыхания и потери урожая. Высокие температуры, низкая влажность, ветер и солнечный свет могут увеличить испарение воды из зерен и ускорить потерю веса.

Факторы, способствующие фиктивным потерям урожая.

И наоборот, низкие температуры, высокая влажность, дождь и облачность могут замедлить процессы испарения и дыхания и уменьшить потери урожая. Однако эти условия также могут увеличить риск появления плесени, болезней и повреждений насекомыми, что также может снизить урожайность и качество кукурузы.

4. Время сбора урожая: Сроки уборки урожая являются решающим фактором, определяющим ее эффективность для кукурузы. Слишком ранняя уборка может привести к высоким затратам на сушку и снижению удельного веса зерна, в то время как слишком поздняя уборка может привести к чрезмерным потерям и ухудшению качества зерна.

Оптимальное время уборки урожая зависит от нескольких факторов, таких как зрелость гибрида, скидки на зернохранилищах, прогноз погоды, состояние полей и наличие техники. Фрэнк советует фермерам внимательно следить за своими полями и соответствующим образом корректировать планы уборки урожая.

Между тем, фермеры могут столкнуться с неблагоприятными условиями, которые задерживают или нарушают их планы по сбору урожая, такими как дождь, град, заморозки или снег. Эти явления могут повредить целостность стебля и увеличить риск полегания, опадания початков или заражения плесенью, что может еще больше снизить урожайность и качество кукурузы.

Как этого избежать или уменьшить? Ранний сбор урожая!

Лучший способ избежать потерь — это уборка кукурузы при оптимальном уровне влажности и использование контролируемых методов сушки. Уборка кукурузы при более высоком уровне влажности (около 201-251 т/л) помогает сохранить вес и качество зерен, а также снизить полевые потери из-за опадания початков, полегания стеблей, повреждения насекомыми, образования плесени и загрязнения микотоксинами.

Однако для уборки влажной кукурузы также необходимы надлежащие условия сушки и хранения, чтобы предотвратить порчу и ухудшение качества. Контролируемые методы сушки, такие как естественная сушка на воздухе или сушка при низкой температуре, могут помочь уменьшить повреждение зерен и усадку в процессе сушки.

Как избежать или уменьшить фиктивные потери урожая! Ранняя уборка урожая!

Кроме того, фермерам следует учитывать экономические факторы, связанные с уборкой влажной кукурузы по сравнению с сухой. К ним относятся скидки или надбавки на зернохранилищах за содержание влаги, затраты на сушку или экономия на хранении, а также потенциальные потери или выигрыши в урожайности или качестве.

Учитывая эти факторы и используя достоверные данные со своих полей или из местных источников, фермеры могут принимать обоснованные решения о том, когда собирать урожай кукурузы и как эффективно и качественно ее сушить.

Другой способ — выбрать гибриды, обладающие хорошей устойчивостью к болезням и вредителям, которые могут повлиять на прочность стебля и сохранение початков. Также можно использовать агротехнические приемы, способствующие здоровому росту и развитию растений, такие как правильное удобрение, борьба с сорняками, полив и борьба с вредителями.

Может ли PYL оказывать влияние на другие сельскохозяйственные культуры?

Да, это может поражать разные культуры, но не все одинаково. Это может нанести вред культурам с высоким содержанием влаги, когда они полностью созрели и им требуется время, чтобы высохнуть в поле. Однако некоторые культуры подвержены большему риску, чем другие, в зависимости от их семян и способа их выращивания. дышать, и окружающей среде.

Возьмем, к примеру, сою. У нее гораздо меньше шансов столкнуться с серьезной проблемой потери влаги по сравнению с кукурузой. Это связано с тем, что соя имеет меньшее содержание влаги, когда готова к уборке (около 501 тонны на тонну по сравнению с 701 тонной на тонну у кукурузы), и она быстрее высыхает в поле (около 10 дней по сравнению с 30 днями у кукурузы).

Однако, если сою не убирать до тех пор, пока содержание влаги в ней не превысит 131 TP3T, она все равно может терять вес и качество из-за дыхания, разрушения или заражения грибками.

С другой стороны, пшеница подвержена большему риску, чем соя. Это связано с тем, что пшеница имеет более высокое содержание влаги к моменту уборки урожая (около 601 тонны на тонну по сравнению с 501 тонной на тонну у сои) и ей требуется больше времени для высыхания в поле (около 20 дней по сравнению с 10 днями для сои).

Если пшеницу не убирать до тех пор, пока содержание влаги не превысит 141 тонну, она может потерять до 101 тонны своего веса из-за дыхания, разрушения, прорастания или болезней.

Другие культуры, такие как ячмень, овес, рожь, сорго, подсолнечник, рапс и люцерна, также могут страдать от PYL (потери влаги в почве). Степень поражения зависит от состава культуры, генетики, ухода за ней и погодных условий. Именно поэтому фермерам крайне важно следить за уровнем влажности своих посевов и собирать урожай в оптимальное время, чтобы избежать ненужных потерь.

Как автоматизированная очистка и калибровка данных о доходности от GeoPard может помочь в борьбе с убытками от невозвратных инвестиций?

В основе решения GeoPard лежит набор функций, предназначенных для автоматизации очистки и калибровки данных об урожайности. Технология систематически выявляет пробелы или пропуски в наборе данных об урожайности, обеспечивая более надежное представление фактической урожайности.

Как автоматизированная очистка и калибровка данных о доходности от GeoPard может помочь в борьбе с убытками от невозвратных инвестиций?

Благодаря использованию передовых алгоритмов, технология повышает точность мониторинга, предоставляя фермерам надежную основу для принятия решений. Одной из выдающихся особенностей технологии GeoPard является ее способность восполнять недостающие данные с помощью синтетических карт урожайности.

В ситуациях, когда существуют пробелы в данных, система генерирует синтетические карты урожайности, которые легко интегрируются с существующим набором данных. Этот инновационный подход не только обеспечивает полную информацию об урожайности, но и способствует более точному пониманию показателей урожайности сельскохозяйственных культур.

Применение Автоматическая очистка и калибровка GeoPard Технологии напрямую приводят к сокращению скрытых потерь урожая. Благодаря более точному представлению об урожайности фермеры могут принимать более обоснованные решения относительно управления посевами, распределения ресурсов и сроков уборки урожая. Это позволяет заинтересованным сторонам в сельском хозяйстве преодолевать проблемы, связанные с неточными данными, что в конечном итоге приводит к повышению общей производительности.

Заключение

Это тонкая, но важная проблема в сельском хозяйстве, требующая комплексного подхода к управлению урожаем. Распознавая менее очевидные факторы, влияющие на урожайность, фермеры могут принимать упреждающие меры. Точное земледелие, управление здоровьем почвы, микробное взаимодействие, климатически устойчивые методы и достижения в области генетики сельскохозяйственных культур составляют план действий для решения этой проблемы. Принятие такого целостного подхода позволяет сельскохозяйственному сообществу создавать устойчивые и жизнеспособные системы производства продуктов питания в условиях постоянно меняющихся вызовов.

Автоматизированная очистка и калибровка данных об урожайности

Опубликовано Muhammad Farjad

Автоматизированная очистка и калибровка данных об урожайности (AYDCC) — это процесс, использующий алгоритмы и модели для обнаружения и исправления ошибок в данных об урожайности, таких как выбросы, пробелы или смещения. AYDCC может повысить качество и надежность данных об урожайности, что может привести к более глубокому пониманию ситуации и более эффективным рекомендациям для фермеров.

Введение в данные об урожайности

Данные об урожайности являются одним из важнейших источников информации для фермеров в XXI веке. Они представляют собой данные, собранные с помощью различной сельскохозяйственной техники, такой как комбайны, сеялки и жатки, и позволяют оценить количество и качество урожая, произведенного на данном поле или участке.

Это имеет огромное значение по нескольким причинам. Во-первых, это помогает фермерам принимать обоснованные решения. Обладая подробными данными об урожайности, фермеры могут корректировать свои методы ведения сельского хозяйства для максимизации производительности.

Например, если на определенном поле постоянно наблюдается снижение урожайности, фермеры могут исследовать основные причины, такие как состояние почвы или проблемы с орошением, и принять корректирующие меры.

Кроме того, это позволяет применять методы точного земледелия. Составляя карты изменений урожайности на своих полях, фермеры могут адаптировать внесение удобрений и пестицидов к конкретным участкам. Такой целенаправленный подход не только оптимизирует использование ресурсов, но и снижает воздействие на окружающую среду.

Согласно данным Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (ФАО), к 2050 году мировое сельскохозяйственное производство должно увеличиться на 601 тыс. тонн 3 тонны, чтобы удовлетворить растущий спрос на продовольствие. Данные об урожайности, играющие важную роль в повышении продуктивности сельскохозяйственных культур, имеют решающее значение для достижения этой цели.

Кроме того, в Бразилии фермер, выращивающий сою, использовал данные об урожайности вместе с данными анализа почвы для создания карт внесения удобрений с переменной нормой для своих полей. Он вносил разные нормы удобрений в зависимости от плодородия почвы и потенциальной урожайности каждой зоны.

Он также использовал данные об урожайности для сравнения различных сортов сои и выбора лучших для своих условий. В результате он увеличил среднюю урожайность на 121 тонну на 3 трлн тонн и снизил затраты на удобрения на 151 тонну на 3 трлн тонн.

Аналогичным образом, в Индии фермер, выращивающий рис, также использовал данные об урожайности вместе с данными о погоде, чтобы скорректировать график орошения своих полей. Он отслеживал уровень влажности почвы и характер выпадения осадков с помощью датчиков и спутниковых снимков.

понимание и использование данных об урожайности

Он также использовал его для сравнения различных сортов риса и выбора лучших для своих условий. В результате он увеличил средний урожай на 101 тонну на 3 ярда и сократил потребление воды на 201 тонну на 3 ярда.

Несмотря на свои преимущества, разработка и внедрение данных об урожайности по-прежнему сопряжены с некоторыми трудностями. К числу этих трудностей относятся:

  • Качество данных: Точность и надежность данных зависят от качества датчиков, калибровки оборудования, методов сбора данных, а также методов обработки и анализа данных. Низкое качество данных может привести к ошибкам, искажениям или несоответствиям, которые могут повлиять на достоверность и полезность данных.
  • Доступ к данным: Доступность и ценовая доступность данных об урожайности зависят от наличия и владения сельскохозяйственной техникой, датчиками, устройствами хранения данных и платформами для обработки данных. Отсутствие доступа или владения может ограничивать возможности фермеров по сбору, хранению, обмену или использованию собственных данных.
  • Защита персональных данных: Безопасность и конфиденциальность данных зависят от защиты и регулирования со стороны фермеров, производителей техники, поставщиков данных и пользователей данных. Отсутствие защиты или регулирования может привести к несанкционированному или неэтичному использованию данных, такому как кража, манипуляция или эксплуатация.
  • Грамотность в работе с данными: Понимание и использование данных об урожайности зависят от навыков и знаний фермеров, специалистов по распространению сельскохозяйственных знаний, консультантов и исследователей. Недостаток навыков или знаний может препятствовать эффективной интерпретации, передаче и применению данных этими участниками.
сбор наборов данных с использованием сельскохозяйственной техники, такой как комбайны.

Поэтому для преодоления этих трудностей и реализации всего потенциала данных об урожайности важно очистить и откалибровать эти данные.

Введение в очистку данных о производительности и их калибровку.

Данные об урожайности являются ценным источником информации для фермеров и исследователей, которые хотят анализировать показатели урожайности, определять зоны управления и оптимизировать принятие решений. Однако для обеспечения их надежности и точности часто требуется очистка и калибровка.

Калибровка набора данных “YieldDataset” — это функция, которая корректирует распределение значений в соответствии с математическими принципами, повышая общую целостность данных. Она улучшает качество принятия решений и делает набор данных ценным для дальнейшего углубленного анализа.

Модуль калибровки GeoPard Yield

С помощью модуля Yield Clean-Calibration компания GeoPard смогла очистить и скорректировать наборы данных об урожайности.

Мы упростили процесс повышения качества ваших данных об урожайности, предоставив фермерам возможность принимать обоснованные решения, на которые вы можете полагаться.

GeoPard — очистка и калибровка данных об урожайности, аналогично зонам потенциального потенциала поля.

После калибровки и очистки полученный набор данных о производительности становится однородным, без выбросов или резких изменений между соседними геометрическими параметрами.

С помощью нашего нового модуля вы можете:

Выберите вариант для продолжения.
Выберите вариант для продолжения.
  • Удалите поврежденные, перекрывающиеся и ненормальные точки данных.
  • Откалибруйте значения производительности на нескольких машинах.
  • Начните калибровку всего несколькими щелчками мыши (что упростит взаимодействие с пользователем) или воспользуйтесь соответствующей конечной точкой API GeoPad.
Автоматизированная калибровка данных урожайности с помощью GeoPard (1)
Автоматизированная калибровка данных урожайности с помощью GeoPard (2)
Автоматизированная калибровка данных урожайности с помощью GeoPard (3)
Автоматизированная калибровка данных урожайности с помощью GeoPard (4)
Автоматизированная калибровка данных урожайности с помощью GeoPard (5)
Автоматизированная калибровка данных урожайности с помощью GeoPard (6)
Автоматизированная калибровка данных урожайности с помощью GeoPard (7)

К числу наиболее распространенных вариантов использования автоматизированной очистки и калибровки данных об урожайности относятся:

  • Синхронизация данных при одновременной работе нескольких комбайнов или в течение нескольких дней, обеспечивающая согласованность результатов.
  • Повышение однородности и точности набора данных путем сглаживания вариаций.
  • Удаление шума в данных и посторонней информации, которая может затуманить понимание сути проблемы.
  • Исключение разворотов или аномальных геометрических форм, которые могут искажать фактические закономерности и тенденции в полевых условиях.

На изображении ниже вы можете увидеть поле, где одновременно работали 15 комбайнов. На нем наглядно показано, насколько сильно отличаются исходный набор данных об урожайности и улучшенный набор данных после калибровки с помощью модуля GeoPard yield clean-calibration.

Разница между исходными и улучшенными наборами данных об урожайности, полученными с помощью модуля калибровки GeoPard.

Почему важно проводить очистку и калибровку?

Данные об урожайности собираются с помощью мониторов и датчиков, установленных на комбайнах. Эти устройства измеряют массовый расход и содержание влаги в собранном урожае и используют координаты GPS для геопривязки данных.

Однако эти измерения не всегда точны или последовательны из-за различных факторов, которые могут влиять на работу оборудования или условия выращивания урожая. Некоторые из этих факторов:

1. Варианты комплектации: Сельскохозяйственная техника, такая как комбайны и жатки, часто имеет присущие ей особенности, которые могут приводить к расхождениям в сборе данных. Эти особенности могут включать различия в чувствительности датчиков или калибровке техники.

Например, некоторые мониторы урожайности могут использовать линейную зависимость между напряжением и массовым расходом, в то время как другие — нелинейную. Некоторые датчики могут быть более чувствительны к пыли или грязи, чем другие. Эти различия могут вызывать расхождения в данных об урожайности на разных машинах или полях.

Пример 1. Развороты, остановки, использование половины ширины оборудования.
Пример 1. Развороты, остановки, использование половины ширины оборудования.
Пример 2. Развороты, остановки, использование половины ширины оборудования.
Пример 2. Развороты, остановки, использование половины ширины оборудования.

2. Факторы окружающей среды: Погодные условия, типы почв и топография играют важную роль в урожайности сельскохозяйственных культур. Если эти факторы окружающей среды не учитывать, они могут вносить искажения и неточности в данные об урожайности.

Например, песчаные почвы или крутые склоны могут приводить к более низким урожаям, чем суглинистые почвы или равнинная местность. Аналогично, участки с более высокой плотностью посевов могут давать более высокие урожаи, чем участки с более низкой плотностью.

3. Неточности датчиков: Датчики, несмотря на свою точность, не являются безошибочными. Со временем их показания могут меняться, что приводит к неточным результатам, если их не калибровать регулярно.

Например, неисправный тензодатчик или неплотно подключенная проводка могут привести к неточным показаниям массового расхода. Загрязненный или поврежденный датчик влажности может давать ошибочные значения содержания влаги. Неправильное имя поля или идентификатор, введенный оператором, может присвоить данные о производительности неправильному файлу поля.

Эти факторы могут привести к тому, что наборы данных об урожайности будут содержать ошибки, неточности или противоречия. Если эти данные не будут должным образом очищены и откалиброваны, это может привести к ошибочным выводам или решениям.

Например, использование неочищенных данных об урожайности для создания карт урожайности может привести к ошибочному определению высокоурожайных или низкоурожайных участков на поле.

Почему важно очищать и калибровать набор данных об урожайности?

Использование некалиброванных данных об урожайности для сравнения урожайности на разных полях или в разные годы может привести к несправедливым или неточным результатам. Использование неочищенных или некалиброванных данных об урожайности для расчета баланса питательных веществ или необходимых ресурсов может привести к переизбытку или недостатку удобрений или пестицидов.

Поэтому перед использованием данных об урожайности для анализа или принятия решений крайне важно провести их очистку и калибровку. Очистка наборов данных об урожайности — это процесс удаления или исправления любых ошибок или шума в исходных данных об урожайности, собранных мониторами и датчиками урожайности.

Автоматизированные методы очистки и калибровки данных об урожайности

Вот тут-то и пригодятся автоматизированные методы очистки данных. Автоматизированные методы очистки данных — это способы, позволяющие выполнять задачи по очистке данных без или с минимальным участием человека.

Настройте этап калибровки.
Автоматизированные методы очистки и калибровки

Автоматизированные методы очистки данных могут сэкономить время и ресурсы, уменьшить количество человеческих ошибок, а также повысить масштабируемость и эффективность очистки данных. К распространенным автоматизированным методам очистки данных о урожайности относятся:

1. Выявление выбросов: Выбросы — это точки данных, которые значительно отклоняются от нормы. Автоматизированные алгоритмы могут выявлять эти аномалии, сравнивая точки данных со статистическими показателями, такими как среднее значение, медиана и стандартное отклонение.

Например, если набор данных об урожайности показывает исключительно высокую урожайность на конкретном поле, алгоритм обнаружения выбросов может отметить это для дальнейшего исследования.

2. Снижение уровня шума: Шум в данных об урожайности может возникать из различных источников, включая факторы окружающей среды и неточности датчиков.

Автоматизированные методы шумоподавления, такие как алгоритмы сглаживания, отфильтровывают случайные колебания, делая данные более стабильными и надежными. Это помогает выявлять истинные тенденции и закономерности в данных.

3. Вменение данныхОтсутствие данных — распространённая проблема в наборах данных об урожайности. Методы восполнения недостающих данных автоматически оценивают и заполняют пропущенные значения на основе закономерностей и взаимосвязей внутри данных.

Например, если датчик не записывает данные за определенный период времени, методы восполнения недостающих значений могут оценить отсутствующие значения на основе соседних точек данных.

Таким образом, автоматизированные методы очистки данных выступают в роли хранителей качества данных, обеспечивая, чтобы наборы данных об урожайности оставались надежным и ценным ресурсом для фермеров во всем мире.

Кроме того, существует множество удобных инструментов и компьютерных программ, которые могут автоматически очищать и корректировать данные об урожайности, и GeoPard — одна из них. Модуль очистки и калибровки данных об урожайности GeoPard, наряду с аналогичными решениями, чрезвычайно важен для обеспечения точности и надежности данных.

GeoPard - Очистка и калибровка урожайности - 3 комбайна

Заключение

Автоматизированная очистка и калибровка данных об урожайности (AYDCC) имеет важное значение в точном земледелии. Она обеспечивает точность данных о посевах, устраняя ошибки и повышая качество, что позволяет фермерам принимать обоснованные решения. AYDCC решает проблемы с данными и использует автоматизированные методы для получения достоверных результатов. Такие инструменты, как модуль очистки и калибровки данных об урожайности GeoPard, упрощают этот процесс для фермеров, способствуя эффективной и продуктивной сельскохозяйственной практике.

Автоматизированная модель определения границ полей для точного земледелия от GeoPard

Опубликовано Muhammad Farjad

Компания GeoPard успешно завершила разработку автоматизированной модели обнаружения границ полей с использованием многолетних спутниковых снимков, точного обнаружения облаков и теней, а также передовых запатентованных алгоритмов, включая глубокие нейронные сети.

Модель обнаружения объектов GeoPard достигла высочайшей точности, соответствующей самым современным стандартам. 0,975 по показателю «Пересечение над объединением» (IoU)., Проверено в различных регионах и для различных типов сельскохозяйственных культур по всему миру.

Посмотрите эти изображения, чтобы увидеть результаты в Германии (средний размер поля составляет 7 гектаров):

1 - Необработанное изображение Sentinel-2

1 – Необработанное изображение Sentinel-2

3 - Границы сегментированных полей

2 – Сверхразрешающее изображение Sentinel-2, полученное с помощью GeoPard (разрешение 1 метр)

2 - Изображение Sentinel-2 сверхвысокого разрешения, полученное с помощью GeoPard.

3 – Сегментированные границы поля, 0.975 Показатель точности «пересечение над объединением» (IoU)., в различных международных регионах и для различных видов сельскохозяйственных культур.

Интеграция с нашим API и приложением GeoPard скоро будет доступна. Этот автоматизированный и экономически эффективный метод помогает прогнозировать урожайность, приносит пользу государственным организациям и помогает крупным землевладельцам, которым часто необходимо обновлять границы полей между сезонами.

Подход GeoPard использует многолетние тенденции вегетации сельскохозяйственных культур с использованием многофакторного анализа и севооборота.

 

Доступ к модели осуществляется через API GeoPard на основе оплаты по факту использования, что обеспечивает гибкость без необходимости дорогостоящих подписок.

 

Что такое определение границ полей?

Определение границ полей — это процесс идентификации и нанесения на карту границ сельскохозяйственных полей или земельных участков. Он включает в себя использование различных методов и источников данных для обозначения границ отдельных полей или сельскохозяйственных участков.

Традиционно границы полей определялись вручную фермерами или землевладельцами на основе их знаний и наблюдений.

Однако с развитием технологий, особенно в области дистанционного зондирования и географических информационных систем (ГИС), автоматизированные и полуавтоматизированные методы получают все большее распространение.

Один из распространенных подходов — анализ спутниковых или аэрофотоснимков. Изображения высокого разрешения, полученные со спутников или самолетов, могут предоставить подробную информацию о ландшафте, включая границы между различными земельными участками.

К этим изображениям можно применять алгоритмы обработки изображений для выявления характерных особенностей, таких как изменения типа растительности, цвета, текстуры или узоров, указывающих на наличие границ полей.

Другой метод предполагает использование данных LiDAR (Light Detection and Ranging), которые с помощью лазерных лучей измеряют расстояние между датчиком и поверхностью Земли.

Данные LiDAR позволяют получить подробную информацию о высоте и топографии, что дает возможность выявлять незначительные изменения рельефа, которые могут соответствовать границам полей.

Кроме того, географические информационные системы (ГИС) играют решающую роль в определении границ полей.

Программное обеспечение ГИС позволяет интегрировать и анализировать различные слои данных, включая спутниковые снимки, топографические карты, записи о праве собственности на землю и другую соответствующую информацию. Объединяя эти источники данных, ГИС может помочь в интерпретации и определении границ полей.

Точное разграничение полей имеет важное значение по нескольким причинам. Оно способствует более эффективному управлению сельскохозяйственными ресурсами, позволяет применять методы точного земледелия и поддерживает планирование и внедрение таких сельскохозяйственных практик, как орошение, внесение удобрений и борьба с вредителями.

Точные данные о границах земельных участков также помогают в управлении земельными ресурсами, планировании землепользования и соблюдении сельскохозяйственных норм.

В чём польза этого?

Оно играет решающую роль в сельском хозяйстве и землепользовании, обеспечивая множество преимуществ и значимости, подтвержденных данными и мировыми показателями. Вот некоторые ключевые моменты:

1. Точное земледелие: Точное определение границ полей помогает внедрять методы точного земледелия, при которых такие ресурсы, как вода, удобрения и пестициды, точно направляются в конкретные участки полей.

Согласно отчету Всемирного банка, технологии точного земледелия потенциально могут увеличить урожайность сельскохозяйственных культур на 201 тыс. тонн на 3 тонны и снизить затраты на ресурсы на 10-201 тыс. тонн на 3 тонны.

2. Эффективное управление ресурсами: Это позволяет фермерам более эффективно управлять ресурсами за счет оптимизации ирригационных систем, корректировки методов внесения удобрений и мониторинга состояния урожая. Такая точность снижает потери ресурсов и негативное воздействие на окружающую среду.

По оценкам Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (ФАО), методы точного земледелия могут сократить потребление воды на 20-501 тонну на триллион рупий, уменьшить потребление удобрений на 10-201 тонну на триллион рупий и сократить использование пестицидов на 20-301 тонну на триллион рупий.

3. Планирование землепользования: Точные данные о границах полей имеют важное значение для планирования землепользования, обеспечивая эффективное использование имеющихся сельскохозяйственных земель. Это позволяет политикам и землепользователям принимать обоснованные решения относительно распределения земель, севооборота и зонирования.

Это может привести к повышению производительности сельского хозяйства и улучшению продовольственной безопасности. Исследование, опубликованное в журнале «Journal of Soil and Water Conservation», показало, что эффективное планирование землепользования может увеличить мировое производство продуктов питания на 20–671 тыс. тонн.

4. Сельскохозяйственные субсидии и страхование: Во многих странах сельскохозяйственные субсидии и программы страхования предоставляются на основе границ полей. Точное разграничение помогает определить подходящие земельные участки, обеспечить справедливое распределение субсидий и корректно рассчитать страховые взносы.

Например, в рамках Общей сельскохозяйственной политики Европейского союза (ОСП) точные границы полей используются для расчета субсидий и контроля за соблюдением требований.

5. Управление земельными ресурсами и правовые границы: Определение границ земельных участков в сельском хозяйстве имеет решающее значение для управления земельными ресурсами, защиты прав собственности и разрешения земельных споров. Точные карты границ полей помогают установить законное право собственности, поддерживают системы регистрации земель и способствуют прозрачности земельных сделок.

По оценкам Всемирного банка, только 301 тысяча триллионов человек в мире имеют юридически оформленные права на свою землю, что подчеркивает важность надежных полевых данных о границах для обеспечения гарантированного права собственности на землю.

6. Соблюдение нормативных требований и экологическая устойчивость: Точное определение границ полей помогает контролировать соблюдение требований, обеспечивая соответствие экологическим нормам и принципам устойчивого сельского хозяйства.

Это помогает выявлять буферные зоны, охраняемые территории и районы, подверженные эрозии или загрязнению воды, что позволяет фермерам принимать соответствующие меры. Соблюдение экологических стандартов повышает устойчивость и снижает негативное воздействие на экосистемы.

По данным ФАО, устойчивые методы ведения сельского хозяйства могут ежегодно сокращать выбросы парниковых газов на 6 миллиардов тонн.

Эти моменты иллюстрируют его полезность и важность в сельском хозяйстве и землепользовании. Представленные данные и глобальные показатели подтверждают положительное влияние, которое он может оказать на эффективность использования ресурсов, планирование землепользования, правовые рамки, экологическую устойчивость и общую сельскохозяйственную производительность.

Вкратце, определение границ полей в сельском хозяйстве — это процесс идентификации и картирования границ сельскохозяйственных полей или земельных участков. Он основан на различных методах, таких как анализ спутниковых снимков, данные LiDAR и ГИС, для точного определения и разграничения этих границ, что позволяет эффективно управлять земельными ресурсами и применять сельскохозяйственные практики.

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.

Автоматизированное обследование посевов с пересечением слоев данных

Опубликовано dementievgeopard

В GeoPard есть модуль для Автоматическое создание зон сканирования данных о сельскохозяйственных культурах с помощью гибкой конфигурации бизнес- и агрономической логики.

Он позволяет контролировать огромное количество полей и проводить разведку только в случае возникновения чрезвычайной ситуации.

Бизнес/агрономическая логика может быть гибкой. В данном примере задачи создаются на участках с высокими историческими потенциальными зонами полей и низкой растительностью на последних спутниковых снимках.

Пример другого случая использования: Зона низкой урожайности (из файла урожайности) пересекается с зонами низкого pH - для корректировки уровня известкования.

 

Автоматизированное сканирование зон с данными о посевах с помощью пересечения слоев данных
Зоны с высокой исторической продуктивностью полей, пересекающиеся с последними снимками планеты, с низкой растительностью -> Задачи разведки создаются автоматически в GeoPard

Для компаний, торгующих сельскохозяйственными культурами, и специалистов по моделированию данных пересечение исторически наиболее стабильных и высокоурожайных зон может стать хорошим индикатором для экстраполяции прогнозов урожайности.

Если вы фермер, агроном или специалист по точному земледелию, вы знаете о важности сканирования данных о посевах. Это необходимо для мониторинга состояния ваших культур и выявления любых потенциальных проблем до того, как они станут серьезными.

Однако традиционная разведка посевов может отнимать много времени и сил. Именно поэтому на помощь приходят автоматизированные задачи по разведке.

GeoPard - это революционное автоматизированное программное обеспечение для точного земледелия, которое использует передовые алгоритмы и спутниковые снимки для автоматического мониторинга ваших посевов. С помощью GeoPard вы можете легко настроить автоматические задачи по разведке, которые предупредят вас о любых потенциальных проблемах, таких как вредители, болезни или недостаток питательных веществ.

Одним из ключевых преимуществ использования автоматизированных задач по разведке является возможность быстрого и точного выявления проблем на ваших посевах. GeoPard использует передовые алгоритмы для анализа спутниковых снимков ваших полей, обнаруживая даже самые незначительные изменения в посевах.

Это значит, что вы сможете быстро выявить любые потенциальные проблемы и принять меры по их устранению до того, как они станут более серьезными.

Еще одним преимуществом автоматизированных задач по разведке является возможность регулярного мониторинга посевов. При использовании традиционных скаутингов бывает сложно регулярно посещать поля и проверять их на наличие потенциальных проблем.

Но с GeoPard вы можете настроить автоматические задачи, которые будут контролировать ваши культуры ежедневно или еженедельно, давая вам более полное представление об их здоровье.

Задачи автоматического сканирования GeoPard также настраиваются, что позволяет адаптировать их к вашим конкретным потребностям. Вы можете настроить задания на мониторинг конкретных проблем, таких как вредители или болезни, или установить задания на мониторинг конкретных участков вашего поля. Это означает, что вы сможете получать информацию, необходимую для принятия обоснованных решений в отношении ваших культур.

Помимо автоматизированных задач по разведке, GeoPard предлагает ряд других функций, которые помогут вам управлять операциями точного земледелия. Вы можете использовать GeoPard для планирования посадок и внесения удобрений, мониторинга уровня влажности почвы и отслеживания урожайности.

В целом, автоматизированные задачи сканирования GeoPard - это мощный инструмент для фермеров, агрономов и специалистов по точному земледелию. С помощью GeoPard вы можете быстро и легко контролировать свои посевы и выявлять потенциальные проблемы, помогая принимать более эффективные решения.

Что такое разведка посевов?

Разведка посевов - это сельскохозяйственная практика, которая включает в себя систематический осмотр и мониторинг посевов для оценки их здоровья, роста и потенциальных проблем. Как правило, это физическая прогулка по полям или использование технологий, таких как беспилотники или датчики, для сбора данных.

Разведчики наблюдают и собирают информацию о таких факторах, как нашествие вредителей, вспышки болезней, недостаток питательных веществ и количество сорняков.

Эти данные помогают фермерам принимать обоснованные решения по управлению посевами, например, проводить целевые обработки, корректировать внесение удобрений или реализовывать стратегии борьбы с вредителями. Это играет решающую роль в максимизации урожайности и обеспечении общего здоровья сельскохозяйственных культур.

Что такое автоматизированное сканирование данных о посевах?

Автоматизированная разведка посевов - это применение самых современных технологий, включая робототехнику, беспилотные летательные аппараты (БПЛА), различные датчики и искусственный интеллект (ИИ), для наблюдения и оценки состояния и развития посевов в сельскохозяйственной среде.

Цель - повысить эффективность, снизить расходы и упростить управление посевами за счет автоматизации задач, которые традиционно выполняли люди.

Процесс автоматизированного сканирования данных о посевах включает в себя несколько этапов, таких как:

  • Сбор данных: БПЛА или наземные роботы, оснащенные различными датчиками (например, камерами, мультиспектральными датчиками, LIDAR), получают информацию о состоянии сельскохозяйственных культур, включая состояние растений, наличие вредителей и болезней, свойства почвы и концентрацию питательных веществ.
  • Анализ данных: Собранные данные впоследствии обрабатываются и изучаются с помощью алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения для выявления закономерностей, нарушений и тенденций, связанных со здоровьем и развитием сельскохозяйственных культур.
  • Принятие решений: Результаты анализа данных могут быть использованы для принятия обоснованных решений по управлению посевами, включая оптимизацию полива, внесения удобрений, борьбы с вредителями и других мероприятий.
  • Действуйте: Фермеры могут принимать целенаправленные меры, основанные на знаниях, полученных в результате автоматизированного мониторинга урожая, для решения конкретных проблем на поле, например, вносить пестициды или питательные вещества только там, где это необходимо, минимизируя отходы и воздействие на окружающую среду.

Предоставляя фермерам точные данные в режиме реального времени, они могут значительно повысить производительность и устойчивость сельского хозяйства, позволяя принимать более эффективные решения и внедрять более точные методы управления.

Как определить зону разведки?

Определение зон сканирования данных о сельскохозяйственных культурах предполагает разделение сельскохозяйственного поля на более мелкие, управляемые участки на основе таких аспектов, как состав почвы, рельеф, исторические результаты урожая или другие соответствующие факторы.

Цель состоит в том, чтобы создать однородные зоны, представляющие схожие условия, что позволит более целенаправленно проводить разведку, наблюдение и управление. Вот пошаговый метод определения зоны разведки сельскохозяйственных культур:

  • Соберите историческую информацию: Соберите данные об урожайности предыдущих культур, результатах анализа почвы, встречах вредителей и болезней, а также любую другую важную информацию о поле. Эти данные помогут выявить участки с сопоставимыми условиями или показателями.
  • Изучите состав почвы и рельеф местности: Изучите типы почв и рельеф вашего поля, чтобы понять природные вариации. Различные составы почвы и уровни возвышенности могут влиять на рост культур, усвоение питательных веществ и доступность воды, что, в свою очередь, сказывается на здоровье растений.
  • Использовать технологии дистанционного зондирования: Используйте спутниковые или беспилотные снимки для получения дополнительных сведений о состоянии поля, таких как индексы растительности, уровень влажности почвы и колебания температуры. Эта информация поможет точно настроить зоны разведки, обеспечив более полное представление о поле.
  • Внедрение методов точного земледелия: Используйте программное обеспечение для точного земледелия для обработки и анализа собранных данных. Эти инструменты помогут выявить закономерности и определить зоны разведки на основе данных, учитывая такие факторы, как здоровье культур, изменчивость почвы и рельеф местности.
  • Установите зоны разведки: На основе анализа данных разделите поле на более мелкие, однородные участки с похожими признаками. Эти участки должны быть управляемыми по размеру и адаптированными к конкретным требованиям вашего хозяйства.
  • Регулярно обновляйте и корректируйте: По мере изменения обстоятельств и появления новых данных пересматривайте и модифицируйте участки разведки, чтобы они оставались актуальными и точными. Это может включать обновление участков на основе новых данных об урожайности, появлении вредителей и болезней или других факторов, влияющих на урожайность.

Таким образом, определяя и создавая зоны разведки посевов, фермеры могут более эффективно концентрировать свои усилия по мониторингу и применять целенаправленные методы управления, что приведет к более рациональному использованию ресурсов и улучшению состояния посевов.

Данные и аналитика урожайности в GeoPard

Опубликовано dementievgeopard

В этой статье:

  • Использование анализа урожайности в точном земледелии
  • Углубленный анализ данных об урожайности в GeoPard Agriculture. 
  • Визуализация каждого атрибута в файлах Yield
  • Коррекция исходных данных об урожайности 
  • 5 практических примеров использования карт урожайности
Исходные и очищенные данные об урожайности в GeoPard
Исходные и очищенные данные об урожайности в GeoPard

Данные урожайности Это позволяет принимать более обоснованные решения и повышать эффективность роста.
Зонирование полей, построенное на основе данных об урожайности за несколько лет, подходит для первоначальной оценки потенциальной урожайности и изменчивости содержания питательных веществ в почве с целью принятия решений по управлению посевами в будущем.

Анализ данных об урожайности можно преобразовать в карту внесения удобрений с переменной нормой и использовать, например, для внесения удобрений. Калибровка этой карты — отдельная тема, которую необходимо рассмотреть, мы обсудим её в отдельной статье блога.

Расширенные аналитические возможности GeoPard Суть в том, что вы можете проводить многослойный анализ, объединяя несколько слоев данных в одну карту и ища взаимосвязи между слоями данных. 

Зоны комбинированной продуктивности могут быть сформированы на основе индексов растительности, полученных со спутниковых снимков, топографических данных, данных сельскохозяйственной техники, таких как урожайность, электропроводность, влажность почвы и других, а также результатов агрохимического анализа.

Визуализация файлов производительности Обработка и очистка данных происходит автоматически после загрузки файла. Ниже представлены две версии карт: исходное изображение с данными монитора оборудования и визуализация GeoPard.

Исходные данные были преобразованы в градиентное непрерывное изображение поверхности для более легкого понимания неоднородности поля и для создания зон управления.

Для визуализации доступен каждый из параметров файла данных о выходе продукции, таких как влажность, масса продукции, объем продукции (влажный и сухой), прижимная сила, расход топлива, скорость вращения машины и так далее.

Коррекция исходных данных Это означает, что если точка на поле имеет неестественную форму, она будет сглажена (например, обработка будет производиться не по всей ширине жатки комбайна). При создании данных об урожайности на основе зон вы можете корректировать отдельные зоны и полигоны. 

Давайте рассмотрим несколько практических примеров использования карт урожайности и других слоев данных GeoPard.

1. Зоны управления на основе данных об урожайности. Зоны управления могут быть построены на основе данных об урожайности за один год или за несколько лет. Важно отметить, что нельзя напрямую суммировать данные об урожайности за разные годы, так как это приведет к смещению результатов в пользу одного из годов.

Для уменьшения этого эффекта GeoPard применяет несколько алгоритмов, чтобы равномерно распределить вес каждого года. Вы можете задать важность отдельного года с помощью инструмента «Вес» при создании многослойной карты.

Такие зоны управления полем можно использовать для построения карт применения/назначения/рецептур (VRA), рассчитывая потенциальную урожайность в каждой зоне.

Многолетняя и многослойная карта потенциальной урожайности
Многолетняя и многослойная карта потенциальной урожайности

2. Многослойные зоны с данными об урожайности и другими источниками данных (топография, почва, датчики, спутники). Его можно добавить к многоуровневая аналитика и установить вес, который он будет оказывать на конечные зоны.

В этом примере на карту добавлены три слоя данных: урожайность, спутниковые снимки и топография. Вы можете комбинировать любые слои данных, которые считаете релевантными для аналитики. Многослойная карта может использоваться для дальнейшего анализа урожайности и для создания карт VRA (Variable Resource Analysis). 

Урожайность, топография и спутниковые снимки
Многослойные зоны: урожайность, топография и спутниковые снимки.

3. Расчет урожайности на уровне зоны и поля. Для анализа различных методов обработки, сортов семян и агротехнических приемов, вероятно, потребуется сравнить средний и общий урожай в каждой зоне, полосе или между полями.

GeoPard автоматически рассчитывает это, чтобы упростить сравнение урожайности в абсолютных числах. 

GeoPard рассчитывает урожайность в абсолютных числах на основе файлов данных об урожайности. Учитываются общие и средние показатели для поля и каждой зоны.
GeoPard рассчитывает урожайность в абсолютных числах на основе файлов данных об урожайности. Учитываются общие и средние показатели для поля и каждой зоны.

4. Зоны зависимости, основанные на Данные об урожайности. Зоны, основанные на данных об урожайности, могут быть наложены на другие зоны данных, и вы можете искать зависимости между слоями данных. В этом примере показано наложение данных о высокой урожайности и среднем содержании белка (1) и низкой урожайности и высоком содержании белка (2) различных сортов пшеницы на поле.

Другие примеры включают взаимосвязь между влиянием топографии на урожайность, пересечение низкой урожайности и недостатка макро- и микроэлементов в почве, влажности почвы и электропроводности (ЭП).

Пересечения различных уровней урожайности и содержания белка.
Пересечения различных уровней урожайности и содержания белка.

5. Карты внесения удобрений с переменной нормой (VRA). На основе данных об урожайности. Вы можете создавать карты предписаний для различных операций — внесения удобрений, посева, опрыскивания, орошения и планирования отбора проб почвы. Вы можете редактировать количество и форму зон.

Также можно составить карту предписаний для внесения удобрений с переменной нормой внесения, объединив данные об урожайности с другими источниками данных (почва, электропроводность, спутниковые данные, топография). 

Переменная норма высева на зону
Регулируемая норма высева на зону

Даже если у вас нет данных об урожайности, вы можете использовать GeoPard. многолетние зоны (до 33 лет) на основе спутниковых снимков или объединить его с другими слоями данных, такими как топографические данные. чтобы начать свой путь в точном земледелии. Эти анализы часто коррелируют с данными анализа урожайности, но это уже другая история.

Часто задаваемые вопросы

1. Как проводить анализ урожайности?

Анализ урожайности — это процесс, используемый для оценки продуктивности и эффективности сельскохозяйственной культуры или системы земледелия. Вот шаги для проведения базового анализа урожайности:

  • Измерьте общий урожай.Соберите весь собранный урожай с определенного участка и взвесьте его.
  • Определите площадьИзмерить или рассчитать общую площадь земли, с которой был получен урожай.
  • Рассчитайте урожайность на единицу площади: Чтобы получить урожайность на единицу площади (например, урожайность на гектар), разделите общий собранный урожай на площадь.
  • Сравните и проанализируйте: Сравните полученный урожай с данными предыдущих лет или региональными средними показателями, чтобы оценить эффективность и выявить любые отклонения или тенденции.

Анализ урожайности помогает фермерам принимать обоснованные решения, отслеживать продуктивность сельскохозяйственных культур и выявлять области для улучшения в своей сельскохозяйственной практике.

2. Что такое данные об урожайности?

Данные об урожайности — это информация, собранная и зарегистрированная о количестве урожая или сельскохозяйственной продукции, полученной с определенного участка земли. Она включает в себя измерения или оценки количества собранного урожая, обычно выраженные в весе или объеме.

Это позволяет получить ценную информацию о продуктивности и урожайности сельскохозяйственных культур, помогая фермерам принимать обоснованные решения о методах ведения сельского хозяйства, оценивать эффективность различных технологий или ресурсов, а также отслеживать тенденции или изменения урожайности с течением времени.

3. Что такое потенциальная урожайность?

Потенциальная урожайность — это максимально достижимый уровень урожайности или производства сельскохозяйственной культуры в идеальных условиях выращивания. Она представляет собой верхний предел того, что может дать конкретный сорт или вид растения с точки зрения количества и качества.

Потенциальная урожайность зависит от различных факторов, таких как генетика, условия окружающей среды, доступность питательных веществ и методы ведения сельского хозяйства. Она служит ориентиром или точкой отсчета для фермеров и агрономов при оценке эффективности и продуктивности различных сортов сельскохозяйственных культур и выявлении областей, где можно внести улучшения для оптимизации уровня урожайности.

Многослойный (интегрированный) анализ данных в точном земледелии

Опубликовано dementievgeopard

Точное земледелие способно производить огромные объемы данных в виде данных об урожайности, спутниковых снимков, показателей плодородия почвы и других данных.

Отсутствие простых в использовании облачных программных средств для точного земледелия, которые помогали бы производителям сельскохозяйственных культур преобразовывать слои полевых данных в полезные знания и практические рекомендации, ограничивает применение технологий точного земледелия.

В точном земледелии зоны управления — это участки поля, имеющие схожий потенциал урожайности в зависимости от типа почвы, положения на склоне, химического состава почвы, микроклимата и/или других факторов, влияющих на производство сельскохозяйственных культур.

Сайт Знания производителя в данной области Это очень важная часть процесса. Зоны управления рассматриваются как механизм оптимизации использования ресурсов и потенциальной урожайности.

Карта исторического района за 18 лет: историческая карта с потенциально продуктивными участками.
Совмещенная карта высот и рельефа: на карте показаны самые высокие и самые низкие точки.
Объединенная историческая карта за 18 лет: карта за 18 лет (1989-2019) с затенением рельефа.
Совмещенная историческая карта и карта цифровой модели рельефа (ЦМР): на карте ЦМР показаны самые высокие и самые низкие точки.
Исправлена карта данных об урожайности сельскохозяйственных культур за 2019 год.
карта данных об урожайности зон за 2019 год
объединенная историческая карта, цифровая модель рельефа и затенение местности
карты с выделенными крутыми склонами
Объединенная историческая карта, карта цифровой модели рельефа и карта уклона.
Общий возраст 18 лет, цифровая модель рельефа, карта сельскохозяйственных полей с учетом склонов и затенения холмов.

Карты, созданные с использованием одного и нескольких слоев данных.

Главная задача — создание зон управления, которые идеально отражают изменчивость поля. Следующим логическим шагом в этом процессе является сочетание различных слоев, таких как спутниковые снимки, данные о плодородии почвы, топографические данные и данные мониторинга урожайности. более оперативные зоны управления.

Многоуровневая аналитика (также известная как комплексный анализ) становится частью системы геопространственного анализа GeoPard.

Классические комбинации параметров интегрированного анализа включают в себя один или несколько показателей урожайности, карту NDVI, высоту над уровнем моря и физико-химические характеристики почвенного датчика. 

GeoPard поддерживает эти параметры и, кроме того, позволяет включать другие слои полевых данных, либо уже имеющиеся в системе, либо загруженные непосредственно пользователем (отбор проб почвы, наборы данных об урожайности и т. д.).

В результате вы можете свободно работать с этим полный набор параметров Внедрение интегрированной аналитики:

Многоуровневый анализ данных о урожайности

Данные дистанционного зондирования:

  • Карта потенциальной производительности (за один и несколько лет)
  • Карта стабильности/изменчивости
  • Индексы растительности NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI

Топография:

  • Цифровая проекция
  • Склон
  • Кривизна
  • Индекс влажности
  • Хиллшейдес

Данные о почве:

  • pH
  • CEC (емкость катионного обмена)
  • Органическое вещество почвы (SOM)
  • К (калий)
  • Тонкий верхний слой почвы, низкая влагоудерживающая способность (засушливые почвы).
  • ЭК (электропроводность)
  • а также другие химические характеристики, доступные в загруженном наборе данных.

Важно подчеркнуть, что пользовательские факторы настраиваются поверх каждого слоя данных для присвоения желаемых значений. вес слоя.Мы будем очень рады, если вы поделитесь своими примерами использования интегрированной аналитики и создадите карты зон управления на основе ваших знаний в данной области, выбрав источники данных и их весовые коэффициенты в GeoPard.

На изображениях в этом блоге представлен пример поля со слоями данных (например, карта продуктивности за 18 лет, цифровая модель рельефа, уклон, затенение рельефа, данные об урожайности за 2019 год) и различными комбинациями карт интегрированной аналитики. 

Вы можете отслеживать этапы эволюции зон управления, расширяя при этом аналитику интеграции за счет дополнительного слоя данных.

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое слои данных?

Слои данных — это отдельные компоненты или элементы данных, которые организованы и объединены для создания всеобъемлющего представления определенной области или темы.

Каждый слой представляет собой определенный аспект данных, такой как географические особенности, землепользование, плотность населения или факторы окружающей среды. Эти слои можно комбинировать и анализировать совместно, чтобы получить представление о ситуации, визуализировать закономерности и принимать обоснованные решения.

Слои данных широко используются в географических информационных системах (ГИС) и пространственном анализе для лучшего понимания и визуального представления сложных данных в понятной для читателя форме.

2. Что такое интегрированный анализ?

Комплексный анализ — это процесс объединения и анализа данных из различных источников или дисциплин для получения более полного и целостного понимания конкретной проблемы или явления.

Это включает в себя объединение наборов данных, применение статистических методов и изучение взаимосвязей между различными переменными или областями.

Комплексный анализ позволяет получить более тонкое и взаимосвязанное представление о сложных системах, облегчая выявление закономерностей, тенденций и причинно-следственных связей, которые могут быть неочевидны при анализе данных в отрыве от контекста.

Такой подход позволяет исследователям и лицам, принимающим решения, принимать более обоснованные и эффективные решения на основе более широкого спектра информации.

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