Категория: Дистанционное зондирование

Добро пожаловать в раздел “Дистанционное зондирование в сельском хозяйстве” нашего сайта! Здесь мы предлагаем подробное руководство о том, как эта технология совершает революцию в сельскохозяйственной отрасли.

Эта технология предполагает использование датчиков и изображений для сбора данных о поверхности Земли без физического контакта с ней. В сельском хозяйстве эта технология приобретает все большее значение для предоставления точной и своевременной информации о состоянии урожая, влажности почвы и прогнозах урожайности.

В разделе “Дистанционное зондирование в сельском хозяйстве” вы найдете множество информации о различных типах дистанционного зондирования, используемых в сельском хозяйстве, таких как спутники, дроны и наземные датчики. Мы также обсудим различные области его применения, включая картирование посевов, обнаружение болезней и точное земледелие.

Наша команда экспертов тщательно отобрала коллекцию статей, тематических исследований и научных работ, освещающих преимущества и проблемы использования технологий дистанционного зондирования в сельском хозяйстве. Мы также предоставляем информацию о последних тенденциях и разработках в этой области, включая новые сенсорные технологии и методы анализа данных.

Руководство по дистанционному зондированию и обновления

Независимо от того, являетесь ли вы фермером, исследователем или профессионалом отрасли, этот раздел идеально подходит для того, чтобы узнать больше об этой захватывающей и быстро развивающейся области. Присоединяйтесь к нам в этом путешествии, чтобы узнать, как технологии дистанционного зондирования меняют будущее сельского хозяйства.

Картирование засоленных почв мира с использованием технологий дистанционного зондирования

Опубликовано Muhammad Farjad

Группа исследователей разработала методику, позволяющую с впечатляющей точностью, до 10 метров, измерять содержание солей в почве по всему миру. Это усовершенствование отвечает острой необходимости в точной оценке засоленности почвы, что является важной проблемой, влияющей на сельскохозяйственную продуктивность и здоровье почвы во всем мире.

Засоление почв, являющееся одним из видов деградации земель, затрагивает более 1 миллиарда гектаров по всему миру, нанося ущерб сельскохозяйственной продуктивности и здоровью окружающей среды. Предыдущие попытки картирования засоления почв сталкивались с трудностями из-за низкой детализации доступных наборов данных и сложностей в отображении непрерывных изменений уровня засоления почв.

Признавая эти сложности, исследовательская группа приступила к созданию модели, использующей изображения Sentinel-1/2, климатические данные, информацию о рельефе местности и передовые алгоритмы машинного обучения. Их целью было оценить содержание солей в почве в пяти климатических регионах.

Результаты были опубликованы в статье, вышедшей 28 марта 2024 года в журнале Journal of Remote Sensing. В этом исследовании представлена инновация, эффективно сочетающая наклонные спиральные каналы с периодическими массивами сжатия-расширения.

Оценка глобальной засоленности почв на глубине 10 м с использованием многоисточникового дистанционного зондирования.

В основе этой работы лежит интеграция данных, полученных с помощью различных технологий дистанционного зондирования, в частности, сложных спутников Sentinel-1/2, в сочетании со стратегическим использованием алгоритмов машинного обучения. Такой подход позволил разработать усовершенствованную модель, способную точно картировать засоленность почвы с поразительной точностью — разрешением 10 метров, даже в различных климатических условиях.

Этот новаторский метод позволяет нам значительно преодолеть ограничения предыдущих разработок, которые были ограничены более низким разрешением и более узкой направленностью на анализ засоленности почвы. Наша преданная своему делу исследовательская группа собрала обширный набор данных, включающий глобальные климатические закономерности, точные измерения засоленности почвы на уровне земли и широкий спектр геопространственных переменных.

Благодаря использованию алгоритма Random Forest, модель не только превосходно прогнозирует засоленность почвы с поразительной точностью, но и проливает свет на ключевую роль климата, уровня грунтовых вод и индексов засоленности в формировании ландшафтов засоленности почв. Это достижение знаменует собой шаг вперед в нашей способности отслеживать и управлять состоянием почв в глобальном масштабе.

Профессор Чжоу Ши, руководитель исследования, отметил: “Это исследование представляет собой значительный шаг вперед в наших возможностях по оценке и решению проблемы засоления почв в глобальном масштабе. Благодаря интеграции спутниковых снимков с машинным обучением мы теперь можем с беспрецедентной точностью и детализацией определять засоленные почвы, что предоставляет бесценную информацию для устойчивых методов землепользования и сельского хозяйства”.”

В результате последних исследований была создана глобальная карта засоленности почв с высоким разрешением. Эта карта является ценным инструментом для ученых, политиков и фермеров. Она помогает им эффективно решать проблемы засоленности почв. Точно определяя области с высокой засоленностью, они могут предпринимать целенаправленные действия для восстановления здоровья почвы.

Кроме того, это способствует внедрению устойчивых методов ведения сельского хозяйства и помогает в планировании стратегий управления ресурсами. Более того, методология, использованная в этом исследовании, устанавливает новый стандарт для экологического мониторинга и может быть применена в других оценках деградации земель.

Более подробная информацияНан Ван и др., Оценка глобальной засоленности почвы на глубине 10 м с использованием многоисточникового дистанционного зондирования, Журнал дистанционного зондирования (2024). DOI: 10.34133/remotesensing.0130

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.

Применение геоинформатики (ГИС) в сельском хозяйстве

Опубликовано Muhammad Farjad

Геоинформатика (ГИС) устраняет разрыв между пространственными данными и принятием решений в сельском хозяйстве, позволяя фермерам оптимизировать использование ресурсов при минимизации воздействия на окружающую среду. Этот технологически ориентированный подход помогает адаптировать методы точного земледелия к конкретным условиям поля, тем самым повышая производительность и эффективность.

Геоинформатика в сельском хозяйстве

Анализируя точную пространственную информацию, такую как изменчивость почвы, содержание влаги и распространение вредителей, фермеры могут принимать взвешенные решения, обеспечивая каждому участку своей земли именно тот уход, который ему необходим.

Последние данные показывают, что эта технология широко используется: более 701 тыс. фермерских хозяйств применяют ее в той или иной форме. Интеграция геопространственных данных становится стандартной практикой в процессах принятия решений в самых разных отраслях, от мелкого натурального хозяйства до крупных коммерческих предприятий.

Благодаря спутниковой фотосъемке и наземным датчикам фермеры могут следить за своими посевами в режиме реального времени. Меньшее количество отходов и меньшее негативное воздействие на окружающую среду позволяют им точно вносить воду, удобрения и пестициды туда, где это необходимо, и тогда, когда это требуется.

Проект CottonMap в Австралии использует геоинформатику для мониторинга водопотребления, что привело к снижению потребления воды на 401 тонну на 3 тонны. Улучшенное управление ресурсами минимизирует воздействие на окружающую среду за счет сокращения стока химических веществ и чрезмерного орошения.

геоинформатика в сельском хозяйстве

Повышение производительности способствует обеспечению глобальной продовольственной безопасности. Оптимизируя схемы посадки с использованием пространственных данных, фермеры могут добиться более высоких урожаев без расширения сельскохозяйственных угодий.

Что такое геоинформатика?

Геоинформатика, также известная как географическая информационная наука (ГИС-наука), — это междисциплинарная область, которая объединяет элементы географии, картографии, дистанционного зондирования, информатики и информационных технологий для сбора, анализа, интерпретации и визуализации географических и пространственных данных.

Он专注于 сбор, хранение, управление, анализ и представление пространственной информации в цифровом виде, способствуя лучшему пониманию поверхности Земли и взаимосвязей между различными географическими объектами. Это мощный инструмент, который можно использовать для самых разных целей, в том числе:

1. Точное земледелие: Его можно использовать для сбора данных по различным факторам, таким как тип почвы, урожайность и заражение вредителями. Затем эти данные можно проанализировать для выявления областей изменчивости на поле. После выявления таких областей фермеры могут использовать ГИС для разработки индивидуальных планов управления для каждой из них.

2. Экологический мониторинг: Его можно использовать для мониторинга изменений в окружающей среде, таких как вырубка лесов, изменение землепользования и качество воды. Затем эти данные можно использовать для отслеживания прогресса в реализации экологической политики и выявления областей, нуждающихся в дополнительной защите.

3. Градостроительство: Геоинформатика может использоваться для планирования и управления городскими территориями. Эти данные могут применяться для выявления районов, нуждающихся в развитии, для планирования транспортных сетей и управления инфраструктурой.

4. Управление в случае стихийных бедствий: Его можно использовать для управления чрезвычайными ситуациями, такими как наводнения, землетрясения и лесные пожары. Эти данные могут быть использованы для отслеживания развития катастрофы, выявления пострадавших районов и координации усилий по оказанию помощи.

Что такое геоинформатика? Компоненты геоинформатики.

Компоненты геоинформатики

Эти компоненты работают вместе, позволяя получить представление о различных аспектах земной поверхности и ее взаимосвязях. Вот основные компоненты геоинформатики:

  • Географические информационные системы (ГИС): ГИС включает в себя использование программного и аппаратного обеспечения для сбора, хранения, обработки, анализа и визуализации географических данных. Эти данные организуются в слои, что позволяет пользователям создавать карты, проводить пространственный анализ и принимать обоснованные решения на основе пространственных взаимосвязей.
  • Дистанционное зондирование: Дистанционное зондирование включает в себя сбор информации о поверхности Земли на расстоянии, как правило, с использованием спутников, самолетов или дронов. Данные дистанционного зондирования, часто в виде изображений, могут дать представление о растительном покрове, состоянии растительности, климатических условиях и многом другом.
  • Глобальные системы позиционирования (GPS)Технология GPS обеспечивает точное позиционирование и навигацию с помощью сети спутников. В ГИС GPS используется для сбора точных данных о местоположении, что имеет решающее значение для картографирования, навигации и пространственного анализа.
  • Пространственный анализ: Это позволяет применять различные методы пространственного анализа для понимания закономерностей, взаимосвязей и тенденций в географических данных. К этим методам относятся анализ близости, интерполяция, анализ наложения и сетевой анализ.
  • КартографияКартография включает в себя создание карт и визуальных представлений географических данных. Она предоставляет инструменты и методы для разработки информативных и визуально привлекательных карт, эффективно передающих пространственную информацию.
  • Геобазы данныхГеобазы данных — это структурированные базы данных, предназначенные для хранения и управления географическими данными. Они обеспечивают основу для организации пространственных данных, позволяя эффективно хранить, извлекать и анализировать их.
  • Веб-картография и геопространственные приложенияГеоинформатика получила широкое распространение в сфере веб-картографии и приложений, позволяя пользователям получать доступ к географическим данным и взаимодействовать с ними через онлайн-платформы. Это привело к разработке различных сервисов и инструментов, основанных на определении местоположения.
  • Геопространственное моделированиеГеопространственное моделирование включает в себя создание вычислительных моделей для имитации реальных географических процессов. Эти модели помогают прогнозировать результаты, моделировать сценарии и принимать решения в различных областях.

8. Применение и использование геоинформатики в сельском хозяйстве

Вот некоторые из ключевых областей применения ГИС в сельском хозяйстве:

1. Точное земледелие

Точное земледелие использует возможности географических информационных систем (ГИС) для предоставления фермерам подробной информации о состоянии их полей. Эта информация варьируется от детальных карт растительности и продуктивности до данных по конкретным культурам.

В основе этого подхода лежит принятие решений на основе данных, что позволяет фермерам оптимизировать свою деятельность для достижения максимальной урожайности и эффективности.

Применение геоинформатики в сельском хозяйстве

Система мониторинга урожая GeoPard, создающая карты продуктивности, предоставляет важнейшее решение для точного земледелия. Эти карты используют исторические данные за предыдущие годы, позволяя фермерам выявлять закономерности продуктивности на своих полях. Используя эту информацию, фермеры могут определять плодородные и неплодородные участки.

2. Мониторинг состояния растений

Значение мониторинга состояния сельскохозяйственных культур невозможно переоценить. Благополучие растений напрямую влияет на урожайность, рациональное использование ресурсов и общее состояние сельскохозяйственной экосистемы.

Традиционно ручной осмотр посевов на обширных полях был трудоемким и занимал много времени. Однако с появлением передовых технологий, таких как ГИС и дистанционное зондирование, произошел кардинальный сдвиг, позволивший осуществлять точный мониторинг в беспрецедентных масштабах.

Геоинформатика помогает в раннем выявлении потенциальных проблем, влияющих на здоровье сельскохозяйственных культур. Анализируя данные дистанционного зондирования и спутниковые снимки, фермеры могут выявлять стрессовые факторы, такие как дефицит питательных веществ или вспышки заболеваний, что позволяет проводить целенаправленные мероприятия.

3. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур

Интеграция исторических данных, состава почвы, погодных условий и других переменных позволяет фермерам прогнозировать урожайность с поразительной точностью. Эта информация дает им возможность принимать обоснованные решения относительно посева, распределения ресурсов и маркетинговых стратегий.

карта данных об урожайности зон за 2019 год

В области прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур компания GeoPard стала ведущим новатором. GeoPard разработала надежный метод, который, по утверждению компании, демонстрирует превосходную точность более 901 TP3T, объединяя исторические и текущие данные о урожайности, полученные со спутников. Этот инновационный подход является доказательством того, как технологии могут произвести революцию в современном сельском хозяйстве.

4. Мониторинг животноводства с помощью геоинформатики

Пространственные данные, полученные с помощью GPS-трекеров, установленных на скоте, позволяют получить представление о перемещениях и поведении животных. Эти инструменты дают фермерам возможность точно определять местоположение скота на ферме, обеспечивая эффективное управление и уход.

Помимо отслеживания местоположения, инструменты ГИС для сельского хозяйства предоставляют всестороннее представление о состоянии здоровья скота, моделях роста, циклах плодовитости и потребностях в питательных веществах.

По прогнозам, мировой рынок точного земледелия, включая мониторинг животноводства, в ближайшие годы достигнет значительной стоимости. Эта тенденция подчеркивает преобразующий потенциал ГИС в оптимизации управления животноводством.

5. Борьба с насекомыми и вредителями

Традиционные методы, такие как ручной осмотр больших полей, оказались как трудоемкими, так и неэффективными. Однако конвергенция технологий, в частности алгоритмов глубокого обучения и спутниковых данных, произвела революцию в обнаружении и борьбе с вредителями.

Геоинформатика помогает создавать карты распространения вредителей, что позволяет точно применять пестициды. Целенаправленно воздействуя на определенные участки, фермеры могут минимизировать использование химикатов, уменьшить воздействие на окружающую среду и защитить полезных насекомых.

Система мониторинга урожая GeoPard — это эффективный метод выявления различных угроз, таких как засорение сорняками и болезни сельскохозяйственных культур. Потенциально проблемные регионы определяются путем изучения собранных в полевых условиях индексов растительности.

Например, низкое значение индекса растительности в определенном месте может быть признаком потенциальных вредителей или болезней. Это упрощает процедуру и исключает необходимость трудоемкого ручного обследования больших полей.

6. Контроль орошения

Данные, полученные с помощью ГИС, предоставляют ценную информацию об уровне влажности почвы, помогая фермерам принимать обоснованные решения относительно графика полива. Это обеспечивает эффективное использование воды и предотвращает переувлажнение или засуху.

Важность орошения с переменной нормой расхода воды

Технологии ГИС для сельского хозяйства предоставляют мощный инструментарий для выявления культур, испытывающих нехватку воды. Фермеры могут узнать больше о водном состоянии своих посевов, используя такие индексы, как нормализованный разностный индекс влажности (NDWI) или нормализованный разностный индекс влажности (NDMI).

По умолчанию в системе мониторинга урожая GeoPard используется индекс NDMI, который имеет шкалу от -1 до 1. Нехватка воды обозначается отрицательными значениями около -1, а заболачивание может обозначаться положительными значениями, близкими к 1.

7. Борьба с наводнениями, эрозией и засухой.

Наводнения, эрозия и засуха представляют собой грозных противников, способных нанести существенный ущерб сельскохозяйственным угодьям. Помимо физического разрушения, эти проблемы нарушают доступность воды, здоровье почвы и общую урожайность. Эффективное управление этими угрозами имеет решающее значение для обеспечения продовольственной безопасности, сохранения природных ресурсов и развития устойчивых методов ведения сельского хозяйства.

Геоинформатика помогает оценить уязвимость ландшафта к наводнениям, эрозии и засухе. Анализируя топографические данные, характер выпадения осадков и характеристики почвы, фермеры могут внедрять стратегии для смягчения этих рисков.

8. Использование ГИС в автоматизации сельского хозяйства

Географические информационные системы (ГИС) вышли за рамки своей традиционной роли картографических инструментов и стали важнейшими средствами управления автоматизированной техникой. Эта технология наделяет различное сельскохозяйственное оборудование, такое как тракторы и дроны, пространственными данными и системами точной навигации.

В результате задачи, начиная от посадки и заканчивая опрыскиванием и сбором урожая, могут выполняться с беспрецедентной точностью и минимальным участием человека.

ГИС в автоматизации сельского хозяйства

Представьте себе ситуацию, когда трактору поручено засеять посевы на огромном поле. Оснащенный системой GPS и технологией ГИС, трактор использует пространственные данные для навигации по заранее определенным маршрутам, обеспечивая равномерное размещение семян и оптимальное расстояние между ними. Такая точность не только повышает урожайность, но и минимизирует потери ресурсов.

Роль геоинформатики в точном земледелии

Она играет решающую роль в точном земледелии, предоставляя фермерам данные и инструменты, необходимые для принятия обоснованных решений по управлению урожаем. Ее можно использовать для сбора данных по различным факторам, таким как тип почвы, урожайность и заражение вредителями.

Затем эти данные можно проанализировать, чтобы выявить области изменчивости внутри поля. После выявления таких областей фермеры могут использовать ГИС для разработки индивидуальных планов управления для каждой из них.

Использование геоинформатики в точном земледелии быстро растёт по всему миру. Например, в Соединенных Штатах за последние пять лет использование точного земледелия увеличилось более чем на 501 тонну на 3 тонны. А в Китае ожидается, что в ближайшие годы использование точного земледелия будет расти более чем на 201 тонну на 3 тонны в год.

Исследования показали, что точное внесение ресурсов с помощью геоинформатических методов может привести к увеличению урожайности до 151 тонны на 3 тонны при одновременном снижении затрат на ресурсы на 10-301 тонну на 3 тонны.

Кроме того, исследование, опубликованное в журнале Nature в 2020 году, показало, что использование ГИС для управления поливом пшеницы привело к увеличению урожайности на 201 ТТ3Т. Другое исследование, опубликованное в журнале Science в 2021 году, показало, что использование ГИС для более точного внесения удобрений на кукурузном поле привело к увеличению урожайности на 151 ТТ3Т.

Его также можно использовать для создания карт урожайности сельскохозяйственных культур. Эти карты позволяют выявлять участки с низкой урожайностью, которые затем можно исследовать для определения причины проблемы. После выявления причины проблемы фермеры могут принять меры по улучшению урожайности на этих участках.

Роль геоинформатики в точном земледелии

Например, фермеры могут использовать его для создания карт типов и плодородия почвы. Затем эти карты можно использовать для более точного внесения удобрений, что может помочь повысить урожайность и сократить количество ненужных удобрений.

Помимо сбора и анализа данных, его можно использовать и для визуализации пространственных данных. Это может быть полезно фермерам, чтобы увидеть, как различные факторы, такие как тип почвы и урожайность, распределяются по полю. Инструменты визуализации также могут помочь фермерам донести свои выводы до других, например, до консультантов по растениеводству или государственных чиновников.

В реальном мире геоинформатика находит широкое применение в точном земледелии. Например, технология переменной нормы внесения (VRT) использует пространственные данные для внесения различных объемов ресурсов, таких как вода, удобрения и пестициды, по всему полю.

Такой подход гарантирует, что культуры получают именно те питательные вещества, которые им необходимы, оптимизируя рост и урожайность. В другом случае, спутниковые снимки и дроны предоставляют ценную информацию о состоянии растений и обнаружении болезней, что позволяет оперативно принимать меры.

Система мониторинга урожая GeoPard как пример программного обеспечения ГИС для сельского хозяйства.

Важно помнить, что программное обеспечение ГИС, используемое в сельском хозяйстве, может различаться в зависимости от его предназначения. Некоторые инструменты показывают уровень влажности почвы для облегчения выбора посевов, другие же отображают сорта культур, урожайность и распределение.

Даже сравнение экономической эффективности лесозаготовок и лесоводства можно провести с помощью различных приложений. Поэтому каждый фермер или руководитель сельскохозяйственного предприятия должен найти идеальное решение на основе ГИС, которое предоставит ему необходимую информацию для принятия взвешенных решений на своей земле.

Что касается полевых данных, платформа GeoPard Crop Monitoring обладает рядом преимуществ. Она предлагает сводные данные о динамике растительности и влажности почвы, исторические данные о растительности и погоде, а также точные 14-дневные прогнозы погоды.

GeoPard обеспечивает автоматическую синхронизацию мониторинга урожая.

Эта платформа предоставляет такие возможности, как разведка местности для организации мероприятий и обмена информацией в режиме реального времени, а также журнал полевых работ для планирования и мониторинга операций, поэтому она предлагает больше, чем просто данные на основе ГИС.

В систему мониторинга урожая GeoPard также включены данные из дополнительных источников. Например, инструмент «Менеджер данных» интегрирует данные с оборудования в платформу. Он поддерживает популярные форматы файлов, такие как SHP и ISO-XML.

С помощью данных, полученных от полевой техники, можно измерять урожайность, сравнивать ее с картами внесения удобрений, анализировать тактику внесения удобрений и разрабатывать планы по повышению урожайности. Эта универсальная платформа приносит огромную пользу как организациям, с которыми сотрудничают сельскохозяйственные предприятия, так и самим организациям.

Проблемы точного земледелия и геоинформатики

Интеграция точного земледелия и геоинформатики влечет за собой множество политических последствий и нормативных вопросов. Правительства во всем мире сталкиваются с проблемой разработки рамок, которые способствуют инновациям, одновременно обеспечивая конфиденциальность данных, землепользование и экологическую устойчивость.

Например, нормативные акты могут регулировать сбор и обмен пространственными данными, права интеллектуальной собственности на технологии точного земледелия, а также этичное использование ИИ в сельском хозяйстве.

В Европейском союзе Единая сельскохозяйственная политика (ЕАП) признает роль цифровых технологий, включая геоинформатику, в повышении производительности сельского хозяйства.

Финансовые стимулы предоставляются для поощрения фермеров к внедрению методов точного земледелия, соответствующих экологическим целям и принципам устойчивого развития. Этот пример иллюстрирует, как политика может способствовать внедрению технологий на благо общества.

Однако внедрение геоинформационных технологий в сельское хозяйство приносит значительные преимущества, но сопровождается и проблемами, особенно для фермеров разных масштабов. Мелкие фермеры часто сталкиваются с финансовыми ограничениями, им не хватает ресурсов для приобретения технологий и обучения.

Крупные хозяйства сталкиваются со сложностями в управлении данными из-за масштабов своей деятельности. Часто встречаются пробелы в технических знаниях, и как мелким, так и крупным фермерам требуется обучение для эффективного использования геоинформационных инструментов.

Ограниченная инфраструктура и проблемы со связью затрудняют доступ, особенно в отдаленных районах. Возникают сложности с настройкой решений, поскольку они могут не подходить для небольших ферм или не интегрироваться в более крупные хозяйства.

Сопротивление изменениям в культурном плане и опасения по поводу конфиденциальности данных повсеместно препятствуют их внедрению. Государственная политика, неопределенность в отношении рентабельности инвестиций и проблемы совместимости еще больше тормозят прогресс.

Для решения этих проблем потребуются индивидуальные стратегии, обеспечивающие пользу от геоинформатики для всех фермеров, независимо от масштабов их деятельности.

Заключение

Интеграция геоинформатики в современное сельское хозяйство обладает огромным потенциалом для преобразований. Используя возможности пространственных данных, фермеры и заинтересованные стороны в сельском хозяйстве могут принимать обоснованные решения, оптимизировать использование ресурсов и внедрять устойчивые методы ведения сельского хозяйства. Будь то прогнозирование урожайности, управление водными ресурсами или повышение точности земледелия, ГИС становится путеводной звездой, формирующей более эффективное, устойчивое и продуктивное будущее для всего мира сельского хозяйства.

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

Опубликовано Muhammad Farjad

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

О

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

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

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

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

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

Использование технологии GPS для оптимизации выращивания покровных культур

Опубликовано Muhammad Farjad

Сельское хозяйство переживает большие перемены, и все чаще применяются современные технологии, такие как системы GPS.

Это особенно заметно в том, как фермеры выращивают покровные культуры. Технология GPS революционизирует управление их полями, помогая им стать более эффективными и устойчивыми в своих сельскохозяйственных практиках.

Сидераты, иногда называемые зеленым удобрением, — это растения, выращиваемые в основном для улучшения здоровья почвы, а не для сбора урожая. Обычно их выращивают в межсезонье, и они приносят такие преимущества, как борьба с сорняками, повышение биоразнообразия и улучшение плодородия почвы.

Однако выращивание покровных культур может быть трудоемким и занимать много времени. Вот тут-то и пригодится технология GPS.

Применение технологии GPS в сельском хозяйстве дает многочисленные преимущества. Во-первых, она позволяет осуществлять точное земледелие, когда фермеры могут использовать GPS-координаты для создания точных карт своих полей.

Это помогает им внимательно следить за ростом сельскохозяйственных культур и состоянием почвы. Опираясь на данные, они могут более точно применять удобрения и пестициды, сокращая потери и минимизируя вред для окружающей среды.

Более того, технология GPS значительно повышает эффективность посадки покровных культур. Традиционные методы могут привести к неравномерному распределению семян, оставляя некоторые участки плохо покрытыми.

С помощью техники с GPS-навигацией фермеры могут обеспечить равномерное распределение по всему полю, способствуя лучшему росту и покрытию почвы. Это не только повышает эффективность покровных культур, но и снижает потребность в трудовых ресурсах и материалах.

Кроме того, технология GPS позволяет фермерам внедрять более эффективные стратегии севооборота. Благодаря точному картированию полей и отслеживанию роста культур, они могут оптимизировать здоровье почвы и продуктивность за счет хорошо спланированных ротаций. Это может привести к увеличению урожайности с течением времени, что еще больше повысит эффективность сельского хозяйства.

Более того, технология GPS играет жизненно важную роль в мониторинге и управлении вредителями и болезнями. Она позволяет фермерам отслеживать местоположение и распространение этих проблем, давая им возможность принимать целенаправленные меры по борьбе. В результате может быть сокращено использование пестицидов широкого спектра действия, способствуя созданию более здоровой и устойчивой сельскохозяйственной системы.

Технология GPS предлагает преимущества, выходящие за рамки отдельных фермеров, когда речь идет о выращивании покровных культур. Она обладает потенциалом для стимулирования устойчивых и эффективных методов ведения сельского хозяйства в глобальном масштабе.

Сокращая отходы и максимально эффективно используя ресурсы, технология GPS может сыграть значительную роль в удовлетворении растущего мирового спроса на продовольствие экологически безопасным способом.

Однако использование технологии GPS в сельском хозяйстве представляет собой проблему для многих фермеров: высокие первоначальные затраты и нехватка технических знаний. Чтобы преодолеть эти трудности, крайне важно оказывать поддержку фермерам.

Этого можно достичь с помощью финансовых стимулов, программ обучения и разработки удобного программного обеспечения и оборудования, позволяющих им эффективно использовать эту технологию.

В заключение, использование технологии GPS в выращивании покровных культур обладает потенциалом значительно повысить эффективность сельского хозяйства. Это позволяет осуществлять точное земледелие, улучшить практику посева, эффективную ротацию культур и усилить борьбу с вредителями и болезнями. Предоставляя надлежащую поддержку и ресурсы, фермеры могут использовать технологию GPS для создания более устойчивого и продуктивного сельскохозяйственного сектора.

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.

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

Опубликовано dementievgeopard

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

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

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

 

Использование планетарных изображений для создания зон управления

 

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

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

Подробнее о Партнерство GeoPard и Planet.

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

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

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

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

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

Часто задаваемые вопросы

1. Что может помочь установить использование изображений?

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

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

Аналитика на основе уравнений в точном земледелии

Опубликовано dementievgeopard

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

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

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

 

Удаление калия на основе данных об урожайности

Удаление калия на основе данных об урожайности

 

Варианты использования (см. примеры ниже):

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

 

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

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

 

 

 

 

Удобрения: руководство по рекомендациям. Калийные / Кукурузные.

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

 

Эффективность использования калия в кг/га

Эффективность использования калия в кг/га

 

 

 

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

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

 

 

Азот: целевое назначение и фактическое применение

Азот: целевое назначение и фактическое применение

 

Разница в содержании хлорофилла между двумя спутниковыми снимками

Разница в содержании хлорофилла между двумя спутниковыми снимками

 

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

Примеры шаблонов уравнений GeoPard

Примеры шаблонов уравнений GeoPard

 

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

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

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

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

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

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

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

Часто задаваемые вопросы

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

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

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

Интеграция GeoPard с UP42

Опубликовано dementievgeopard

Геопард и УП42 Мы с гордостью объявляем о техническом партнерстве между платформами.

 

Аналитические блоки GeoPard теперь доступны на торговой площадке UP42 GIS и включают в себя следующие возможности:

  • Интегрированные спутниковые группировки: Плеяды, Плеяды NEO, МЕСТО
  • Поддерживаемая растительность индексы: NDVI, EVI, SAVI, NDWI
  • Результат в формат COG (Облачно оптимизированный GeoTIFF)

 

Интеграция позволит клиентам Up42 получить доступ к расширенному мониторингу урожая (не ограничиваясь только урожаем) с использованием алгоритмов обработки спутниковых снимков GeoPard.

Аналитический блок GeoPard используется для расчета индекса NDWI на основе данных Pleiades NEO с разрешением 30 см.
Аналитический блок GeoPard используется для расчета индекса NDWI на основе данных Pleiades NEO с разрешением 30 см.

 

 

Дмитрий Дементьев, генеральный директор GeoPard: “Техническое партнерство с UP42 позволяет клиентам UP42 использовать инновационные геопространственные аналитические инструменты GeoPard, включая обработку спутниковых снимков в больших масштабах и с беспрецедентной скоростью для таких огромных массивов данных. Полученные аналитические результаты могут быть использованы для точного земледелия, регенеративного/углеродного земледелия и высокоточного временного и пространственного мониторинга урожая».
Это также свидетельствует о стремлении GeoPard к интеграции с самыми передовыми технологическими платформами в мире.”

 

Ранее команда GeoPard объявила интеграция с JohnDeere (крупнейший производитель сельскохозяйственной техники и оборудования) через платформу MyJohnDeere Operation Center (крупнейшая в мире цифровая сельскохозяйственная платформа по площади обрабатываемых земель), и Планета – компания, занимающаяся спутниковой съемкой и располагающая самым большим количеством спутников.

 

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.

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