Категория: Характеристики продукта

Представляем GeoPard Profit Maps: шаг вперед в точном земледелии.

Опубликовано dementievgeopard

Карта прибыли из примера на скриншоте учитывает фактически вложенные средства: удобрения, посев, двукратное применение средств защиты растений и сбор урожая. В расчет можно добавить и другие расходы, такие как подготовка земли и прочие работы.

Точное земледелие — это подход, основанный на данных, который направлен на повышение эффективности и прибыльности. GeoPard, ведущий поставщик решений для точного земледелия, расширяет свои возможности анализа данных, представляя Profit Maps.

Эта функция обеспечивает визуальное представление рентабельности на уровне отдельных участков, что позволяет принимать более обоснованные решения и распределять ресурсы. Вы сможете с первого взгляда увидеть, где ваши поля приносят прибыль, а где затраты на ресурсы и изменения не окупаются.

Карты прибыльности создаются путем интеграции различных слоев данных, включая данные о посеве, применении средств защиты растений, использовании удобрений и уборке урожая. Эта информация поступает непосредственно от сельскохозяйственной техники и операционного центра John Deere.

Затем GeoPard применяет специально разработанное уравнение, учитывающее стоимость каждого ресурса, для расчета рентабельности на уровне зоны. Эти карты рентабельности дают полное представление о распределении прибыли по различным зонам месторождения.

Одна из ключевых особенностей карт прибыли GeoPard — возможность отображения распределения прибыли по различным зонам поля. Расчеты производятся в долларах/евро/любой другой валюте и дают наглядное представление о том, какую прибыль получает фермер в каждой конкретной зоне.

Имея эту информацию под рукой, фермеры могут принимать более обоснованные решения о том, где и как использовать свои сельскохозяйственные ресурсы.

Например, они могут предпочесть инвестировать больше средств в регионы с более высокой прибыльностью или пересмотреть свои стратегии в зонах с более низкой доходностью. Такой уровень детализации анализа данных отличает карты прибыли GeoPard от других инструментов.

Владимир Клинков, управляющий директор GeoPard, подчеркивает преобразующий потенциал этого инструмента, заявляя: “Эти карты позволяют фермерам принимать более обоснованные решения о распределении ресурсов и затратах на каждом гектаре поля, а также более эффективно планировать свой бизнес”.”

Практическое применение Profit Maps уже демонстрируется в реальных условиях. Компания Eurasia Group Kazakhstan, официальный дилер John Deere, использует эту функцию для оптимизации своей деятельности.

Евгений Чесноков, директор по управлению сельским хозяйством в ООО “Евразия Группа Казахстан’, делится своим опытом: «С помощью карты прибыльности GeoPard Agriculture мы смогли глубже понять рентабельность полей наших партнеров.

Это позволило нашим фермерам принимать более стратегические решения по распределению ресурсов, что в конечном итоге повысило эффективность работы и улучшило финансовые показатели”.”

Карты прибыли GeoPard представляют собой значительный шаг вперед в точном земледелии, предоставляя фермерам необходимую информацию для оптимизации своей деятельности и максимизации прибыльности. По мере дальнейшего развития отрасли подобные инструменты будут играть все более важную роль в формировании будущего сельского хозяйства.

Для получения более подробной информации о разработке и применении карт рентабельности в точном земледелии вы можете ознакомиться со следующими ресурсами: Университет штата Канзас, АСПЕКСИТ, Чилийский журнал сельскохозяйственных исследований, Министерство сельского хозяйства США, и ResearchGate.

Следите за обновлениями, поскольку GeoPard продолжает внедрять инновации и расширять границы возможного в точном земледелии.

О компаниях:

ГеоПард 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.

Сосредоточившись на принципах устойчивого развития и регенеративной экономики, GeoPard 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.

Евразия Груп Казахстан Это казахстанское представительство швейцарской компании Eurasia Group AG, официального дилера John Deere в Республике Казахстан и Кыргызстане с 2002 года. Компания поставляет сельскохозяйственные решения от ведущих мировых производителей, таких как JCB, Väderstad, GRIMME и Lindsay, охватывающие все области растениеводства и садоводства.

Группа компаний «Евразия» в Казахстане на протяжении всей своей деятельности уделяет большое внимание технологиям точного земледелия, дополняя линейку сельскохозяйственной техники продуктами, созданными в результате цифровизации сельского хозяйства.

Компания Eurasia Group Kazakhstan имеет обширную региональную сеть – 14 региональных офисов в Казахстане и один в Кыргызстане, более 550 сотрудников, из которых почти половина – сотрудники послепродажного обслуживания, а также собственный отдел управления сельским хозяйством и цифровизации.

За годы работы в Казахстан было поставлено более 13 000 единиц оборудования, а также оцифровано 4,4 миллиона гектаров земли. В этом году компания отмечает свой 25-летний юбилей.

Расчет разницы между целевым рецептом и фактически нанесенным препаратом.

Опубликовано dementievgeopard

В точном земледелии одной из распространенных проблем является обеспечение внесения семян, удобрений или средств защиты растений в соответствии с предписанной нормой (целевой нормой применения).

Различия между целевым назначением и фактически применяемыми в поле веществами (в готовом виде) могут привести к неэффективному использованию ресурсов и негативно сказаться на урожайности сельскохозяйственных культур.

Благодаря мощным аналитическим возможностям GeoPard вы можете рассчитать и визуализировать различия между картами целевого назначения и картами фактического применения.

Этот анализ различий может служить важным инструментом для быстрого выявления проблем с оборудованием, временем выполнения работ или самим процессом применения.

Давайте рассмотрим это подробнее:

  • Визуализация различийПлатформа GeoPard позволяет создавать “карту различий”, накладывая на нее данные о целевом применении и фактическом применении. Это визуальное представление отклонений обеспечивает быстрый и интуитивно понятный способ выявления областей, где фактическое применение не соответствовало целевому показателю.
  • Выявление проблемСравнивая карту различий с исходными картами Rx и As-Applied, вы можете точно определить конкретные области или тенденции, которые могут указывать на неисправность оборудования, неоптимальное время нанесения или проблемы с самим нанесенным продуктом.
  • Повышение эффективностиЭтот анализ поможет вам оптимизировать использование ресурсов, устранив выявленные проблемы и тем самым приблизив нормы внесения препарата к целевому показателю для будущих применений.
  • Повышение урожайности сельскохозяйственных культурОбеспечив своевременную и правильную подачу необходимых удобрений и средств защиты растений, вы можете улучшить состояние посевов и потенциально увеличить урожайность.

Помните, что точное земледелие направлено на принятие более обоснованных и точных решений. Интегрировав эту функцию в вашу обычную практику управления фермой, вы сможете максимально эффективно использовать имеющиеся ресурсы и повысить производительность и прибыльность вашего хозяйства.

Приложение Префикс содержит операции, относящиеся к применяемому приложению, некоторые из них:

1. Применяемая ставка – Оригинальная схема нанесения продукта с оборудования (способ нанесения продукта)

Application_AppliedRate.png - оригинальная карта нанесения продукта с оборудования (способ нанесения продукта).

2. Целевой показатель подачи заявок – первоначальная цель применения оборудования (как следует применять продукт)

Application_TargetRate.png - исходный целевой показатель, полученный с оборудования (как должен применяться продукт).

3. Кластеризация точности приложений – кластеризация результатов: 0 – нет данных (машина не посетила эти точки), 1 – применено ниже целевого значения и не в допустимом диапазоне (+-5% от целевого значения), 2 – применено в допустимом диапазоне (+-5% от целевого значения), 3 – применено выше целевого значения и не в допустимом диапазоне (+-5% от целевого значения).

Application_AccuracyClusterization.png - кластеризация результатов: 0 - нет данных (машина не посетила эти точки), 1 - применено значение ниже целевого и не в допустимом диапазоне (+-5% от целевого), 2 - применено значение в допустимом диапазоне (+-5% от целевого), 3 - применено значение выше целевого и не в допустимом диапазоне (+-5% от целевого).

4. Разница в нормах внесения. – разница между примененной и целевой нормами в абсолютных числах (л/га)

Application_RateDifference.png - разница между внесенной и целевой нормами в абсолютных числах (л/га)

 

Посев Префикс содержит операции, связанные с инициализацией, некоторые из них:

1. Норма высева – первоначальное количество семян, посеянных сеялкой (сколько семян было посеяно).

Seeding_AppliedRate.png - исходное значение, примененное сеялкой (количество посеянных семян).

2. Целевая норма высева – исходное количество семян, указанное сеялкой (сколько семян нужно посеять).

Seeding_TargetRate.png - исходное целевое значение, указанное сеялкой (сколько семян нужно посеять).

3. Точность инициализации кластеризации – Те же правила кластеризации, НО допустимый диапазон составляет ±1% от целевого значения.

Seeding_AccuracyClusterization.png - те же правила кластеризации, НО допустимый диапазон составляет +-1% от целевого значения.

4. Точность заполнения кластеров. Увеличенный масштаб. – Аналогично кластеризации точности посева, но с увеличением масштаба, чтобы показать ту же область, что и целевая норма посева и применяемая норма посева.

Seeding_AccuracyClusterizationZoomed.png — то же самое, что и Seeding_AccuracyClusterization.png, но увеличено для отображения той же области, что и Seeding_TargetRate.png и Seeding_AppliedRate.png.

5. Разница в норме высева – разница между примененной и целевой нормой в абсолютных числах (семян/га)

5. Разница в норме высева — разница между внесенной и целевой нормой в абсолютных числах (семян/га).

Что такое целевое назначение лекарств (Target Rx) в сельском хозяйстве?

В сельском хозяйстве целевые рекомендации представляют собой рекомендуемый или желаемый набор методов или ресурсов, предписанных для оптимального роста, здоровья и урожайности сельскохозяйственных культур. Они служат руководством или планом, которому фермеры должны следовать для достижения конкретных сельскохозяйственных целей.

При составлении целевого плана ухода учитываются различные факторы, такие как тип культуры, стадия развития, состояние почвы, климат, наличие вредителей и болезней, а также потребность в питательных веществах.

В нем содержатся инструкции по применению удобрений, пестицидов, орошению, севообороту, выбору семян, плотности посадки и другим основным сельскохозяйственным практикам.

Цель целевого плана действий — предоставить фермерам научно обоснованные рекомендации, основанные на исследованиях, агрономических знаниях и местных условиях. Он направлен на оптимизацию использования ресурсов, минимизацию потерь урожая и повышение общей сельскохозяйственной производительности.

Целевые рекомендации часто разрабатываются сельскохозяйственными экспертами, агрономами, службами сельскохозяйственного консультирования или научно-исследовательскими учреждениями.

Они могут быть специфичными для разных культур, регионов или даже отдельных полей, принимая во внимание уникальные характеристики и проблемы каждого сельскохозяйственного контекста.

Фермеры используют целевые показатели в качестве ориентира для принятия решений и применения методов управления.

Следуя рекомендованным правилам, фермеры стремятся максимально улучшить здоровье, урожайность и качество сельскохозяйственных культур, минимизируя при этом негативное воздействие на окружающую среду.

Важно отметить, что целевые рекомендации должны быть гибкими и адаптируемыми, чтобы учитывать различия в местных условиях и необходимость применения устойчивых методов ведения сельского хозяйства.

Фермерам может потребоваться внести корректировки на основе наблюдений в режиме реального времени, опыта работы на ферме и непрерывного мониторинга, чтобы обеспечить наилучшие возможные результаты для своих конкретных сельскохозяйственных операций.

Что применяется на практике (в процессе эксплуатации)?

В основе применения методов земледелия лежит процесс точного и аккуратного внесения ресурсов, таких как удобрения, пестициды и орошение, в сельскохозяйственные культуры на основе данных в режиме реального времени и с учетом специфических условий участка.

Это предполагает интеграцию различных технологий, включая GPS (глобальную систему позиционирования), ГИС (географическую информационную систему), датчики и оборудование для внесения удобрений с переменной нормой высева.

В чём заключаются различия между ними?

В сельском хозяйстве расхождения между целевыми рекомендациями и фактическим применением на поле означают различия или отклонения между рекомендуемыми или желаемыми сельскохозяйственными практиками и их реальной реализацией.

Эти различия могут проявляться в различных аспектах, включая использование удобрений, пестицидов, орошение, методы обработки почвы и многое другое.

Факторы, влияющие на вариации

Несколько факторов способствуют расхождениям между целевым назначением и фактическим применением в полевых условиях в сельском хозяйстве:

  • Факторы окружающей средыСельскохозяйственная практика подвержена влиянию динамичных условий окружающей среды, включая состав почвы, климатические условия и доступность воды. Непредвиденные изменения этих факторов могут привести к изменениям, влияющим на целесообразность и эффективность предписанных методов.
  • Человеческий фактор: Знания, навыки и опыт фермеров играют решающую роль в точном применении предписанных методов. Различия могут возникать, когда фермеры сталкиваются с трудностями в понимании или интерпретации предписанных инструкций, что приводит к отклонениям в процессе применения.
  • Технологические ограниченияСельскохозяйственные технологии, несмотря на свою развитость, не всегда доступны или приемлемы по цене для всех фермеров. Различия могут возникать, когда у фермеров нет доступа к новейшему оборудованию, инструментам точного земледелия или данным в режиме реального времени, что влияет на точность внесения удобрений и средств защиты растений.
  • Сроки и логистика: Сельское хозяйство чувствительно ко времени, существуют определенные временные рамки для посадки, сбора урожая и применения агрохимикатов. Изменения могут возникать, если фермеры сталкиваются с логистическими ограничениями, такими как задержки в закупке ресурсов или неблагоприятные погодные условия, которые нарушают своевременное применение предписанных мер.

Заключение

Различия между целевыми показателями и фактическим применением в полевых условиях в сельском хозяйстве создают проблемы, которые необходимо решить для устойчивой и эффективной сельскохозяйственной практики. Понимание факторов, способствующих этим различиям, и их влияния на результаты в сельском хозяйстве имеет решающее значение.

Автоматизированная модель определения границ полей для точного земледелия от GeoPard

Опубликовано dementievgeopard

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.

Карты потенциала поля GeoPard против данных урожайности

Опубликовано dementievgeopard

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

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

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

 

Карты потенциала поля GeoPard против данных урожайности

Может использоваться в качестве основы для:

Что такое карты полевого потенциала?

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

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

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

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

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

Разница между картами потенциала поля и данными об урожайности.

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

Источники данных:

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

Временной аспект:

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

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

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

Индексы вегетации и содержание хлорофилла

Опубликовано dementievgeopard

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

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

Они помогают понять текущую стадию развития сельскохозяйственных культур, включая:

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

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

Читать далееКакой индекс является лучше всего использовать в прецизионном Ag

Читать далее: Индексы растительности GeoPard

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

Что такое индексы растительности?

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

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

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

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

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

К числу широко используемых индексов растительности относятся:

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

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

Нормализованный разностный индекс влажности

Опубликовано dementievgeopard

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

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

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

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

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

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

Что такое индекс влажности?

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

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

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

Что такое нормализованный разностный индекс влажности?

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

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

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

НДМИ = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

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

Что такое NDWI?

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

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

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

Визуализация NDMI для определения нормализованного разностного водного индекса.

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

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

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

Топография, основанная на данных, полученных с помощью техники.

Опубликовано dementievgeopard

Большая часть данных, собранных в полях, не используется фермерами и агрономами. Например, почти любая современная техника оснащена GPS-приемником, способным собирать данные о высоте, и зачастую точность повышается за счет... Кинематика в реальном времени (RTK). 

Топографическая карта, составленная на основе данных, полученных с помощью техники.
Топография по данным техники и растительности.

Большая часть этих данных не используется активно, поскольку извлечение, очистка и обработка этой информации для получения реальной пользы от нее — довольно трудоемкий процесс. Одна из главных идей GeoPard — упростить использование данных в точном земледелии. 

GeoPard способен автоматически извлекать высокоточные данные о высоте из следующих источников:

  • Наборы данных по урожайности
  • Наборы данных датчиков EC/других датчиков

GeoPard использовала лучшие из доступных технологий. набор топографических данных Для любой области применения существуют различные варианты, однако, к сожалению, высокоточные данные лидара доступны не для всех мест в мире. Поэтому цифровая модель рельефа, основанная на данных, полученных с помощью сельскохозяйственной техники, станет идеальным решением и значительно расширит ваши знания об особенностях данной области. 

Отныне, как и любой другой слой данных в GeoPard, вы можете создавать зоны на основе данных о высоте расположения техники с помощью Zones Creator и использовать эти данные в Модуль управления зонами (выявление совпадений между различными наборами данных) и использовать это в многоуровневая аналитика.

Обратите внимание, что также возможно сравнивать Модели топографии, основанные на дистанционном зондировании, и модели, основанные на использовании техники/RTK.

Что такое топографическое оборудование?

Топографическое оборудование — это специализированные инструменты и приборы, используемые в области топографии, то есть изучения и картографирования особенностей поверхности Земли.

Что такое топографическое оборудование?

Эти инструменты предназначены для измерения и регистрации различных аспектов топографии местности, включая высоту, уклон и контуры. Вот некоторые из часто используемых топографических приборов:

  • Тахеометр: Тахеометр — это электронный геодезический прибор, сочетающий в себе функции теодолита (используемого для измерения горизонтальных и вертикальных углов) и электронного дальномера (ЭДМ) для измерения расстояний. Он используется для точного позиционирования и измерения углов и расстояний в топографической съемке.
  • Приёмник GPS (глобальной системы позиционирования): GPS-приемники используют сигналы со спутников для определения точного местоположения на поверхности Земли. В топографии GPS-приемники используются для установки контрольных точек и измерения координат, что имеет решающее значение для создания точных топографических карт.
  • Нивелир: Нивелирные инструменты, такие как нивелир или цифровой нивелир, используются для измерения разницы высот или отметок между различными точками на местности. Они помогают определить контуры и уклоны местности.
  • Лидар (система обнаружения и определения дальности с помощью света): LiDAR — это технология дистанционного зондирования, использующая лазерный свет для измерения расстояний и создания подробных трехмерных карт. Она широко применяется в аэрофотосъемке или наземных исследованиях для получения данных о высоте местности с высоким разрешением.
  • Фотограмметрическое оборудование: Фотограмметрия предполагает получение измерений по фотографиям. Для получения аэрофотоснимков используются специализированные камеры, топографические машины, дроны или беспилотные летательные аппараты (БПЛА), оснащенные камерами высокого разрешения. Затем с помощью фотограмметрического программного обеспечения эти изображения обрабатываются, и извлекается топографическая информация.
  • Портативные GPS-устройства: Портативные GPS-устройства предоставляют точные данные о местоположении в режиме реального времени. Они портативны и используются для навигации, картографирования и сбора данных в полевых условиях.
  • Полевые дневники и измерительные инструменты: Полевые журналы используются геодезистами для записи измерений, эскизов и заметок во время топографических съемок. Измерительные инструменты, такие как измерительные ленты, мерные шесты и флажковые ленты, используются для измерения расстояний и обозначения точек интереса.

Это лишь некоторые из основных топографических приборов, используемых в полевых условиях. Важно отметить, что технологические достижения могут привести к появлению новых инструментов или модификаций существующего оборудования, поэтому рекомендуется быть в курсе последних разработок.

Что такое Топографический аппарат?

Топографическая машина, также известная как топографическая геодезическая машина или система топографического картографирования, — это специализированный инструмент, используемый в сельском хозяйстве для точного измерения и картографирования физических характеристик поля или сельскохозяйственных угодий.

Что такое топографическая машина в сельском хозяйстве?

Она предназначена для сбора точных данных о высоте местности и создания подробных топографических карт, отображающих контуры, уклоны и другие важные характеристики рельефа.

Топографическая машина обычно состоит из современного геодезического оборудования, включая приемники глобальной системы позиционирования (GPS), лазерные сканеры, датчики LiDAR (лазерного сканирования) и бортовые компьютеры.

Эти компоненты работают вместе, чтобы собирать точные данные о местоположении и измерять высоту различных точек на сельскохозяйственных угодьях.

Машиной управляют специалисты в области сельского хозяйства или квалифицированные техники, которые развертывают ее в поле. Перемещаясь по местности, топографическая машина использует сигналы GPS для определения своего местоположения, а также лазерную или лидарную технологию для измерения высоты местности. Собранные данные затем обрабатываются и анализируются для создания точных топографических карт.

Созданные топографические карты предоставляют ценную информацию фермерам и землепользователям. Они позволяют лучше планировать и управлять сельскохозяйственной деятельностью, такой как орошение, дренаж и выравнивание земель.

Понимание топографии местности позволяет фермерам оптимизировать методы ведения сельского хозяйства, минимизировать эрозию почвы и повысить общую урожайность.

В заключение следует отметить, что топографическое оборудование играет жизненно важную роль в точном измерении и картировании особенностей поверхности Земли в области топографии. Информация, собранная с помощью этих инструментов, имеет решающее значение для создания подробных топографических карт, которые, в свою очередь, способствуют эффективному управлению земельными ресурсами, планированию сельскохозяйственной деятельности и оптимизации методов ведения сельского хозяйства. 

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