Многослойный (интегрированный) анализ данных в точном земледелии

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.

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.