Kategória: Prípady použitia

Ukrajinský líder v poľnohospodárstve, spoločnosť VitAgro, implementuje softvér pre presné poľnohospodárstvo GeoPard pre integrované riadenie fariem na ploche 85 000 hektárov

Publikované na od dementievgeopard

KOLÍN, NEMECKO a KYJEV, UKRAJINA, júl 2025

VitAgro, jeden z popredných ukrajinských poľnohospodárskych výrobcov 85 000 hektárov (210 000 akrov), implementoval GeoPard Softvér pre presné poľnohospodárstvo ako komplexný systém podpory rozhodovania počas celej vegetačnej sezóny. Platforma podporuje pracovné postupy od predsezónnej prípravy vrátane plánovania a analýzy pôdy až po poľné operácie počas celej vegetačnej sezóny.

Spoločnosť VitAgro, ktorá je jednou z 15 najlepších poľnohospodárskych spoločností na Ukrajine, integrovala spoločnosť GeoPard do svojich operácií s cieľom zlepšiť hospodárenie s pôdou, zaviesť stratégie variabilného dávkovania hnojív (VRA) a kvantifikovať finančný dopad postupov presného poľnohospodárstva prostredníctvom poľných pokusov založených na dátach.

“GeoPard zmenil spôsob riadenia polí tým, že premenil komplexné údaje na praktické a akčné odporúčania.“. ”Platforma pomáha vytvárať cielené stratégie odberu vzoriek pôdy, ktoré presne určujú špecifické zóny poľa vyžadujúce pozornosť, čo umožňuje manažment špecifický pre danú zónu namiesto jednotnej aplikácie na celých poliach,“ povedal. Oleh Bilan, hlavný technológ vo VitAgro.

Карта потенціалу зон на основі глибоких історичних даних, які демонструітьнують межах поля

Mapa územného plánovania potenciálu poľa založená na rozsiahlych historických údajoch, zobrazujúca variabilitu v rámci poľa

Vďaka zavedenému systému GeoPard môže spoločnosť VitAgro systematicky:

  • Vytvorte presné plány odberu vzoriek pôdy na základe variability poľa
  • Generovať aplikačné mapy špecifické pre danú zónu na hnojivá a prípravky na ochranu rastlín
  • Monitorujte skutočne aplikované dávky oproti plánovaným predpisom
  • Vypočítajte jasné metriky návratnosti investícií pre iniciatívy presného poľnohospodárstva
  • Robte rozhodnutia podložené údajmi pre budúce stratégie riadenia výnosov a vstupov

“GeoPard je naďalej dôležitým nástrojom pre pestovateľov plodín na Ukrajine,” povedal Dmitrij Dementiev, Generálny riaditeľ spoločnosti GeoPard.“Precízne poľnohospodárstvo už nie je voliteľné pre podniky, ktoré plánujú budúcnosť. Umožňuje produkciu obilia vyššej kvality s optimalizovanými nákladmi a udržateľnejšími postupmi, čím posilňuje potravinovú bezpečnosť.”

Implementácia bola podporená v spolupráci s Agrismart, poľnohospodárska konzultačná spoločnosť spolupracujúca so spoločnosťami VitAgro a GeoPard na zosúladení agronomickej metodiky a jej zavádzania naprieč prevádzkami.

Partnerstvo zdôrazňuje, ako môže digitálna agronómia zlepšiť produktivitu a zároveň podporiť environmentálnu zodpovednosť. Vytváraním odporúčaní VRA z potenciálnych zón polí spoločnosť VitAgro aplikuje vstupy iba tam, kde je to potrebné, a vo vhodných dávkach, čím sa znižujú straty a vplyv na životné prostredie.

PREČO MERAŤ VARIABILITU V RÁMCI TERÉNU

Zóny produktivity vytvorené v GeoParde uľahčujú viditeľnosť rozdielov vo výkonnosti v rámci jedného poľa, ktoré sú často spôsobené variabilitou typu pôdy. GeoPard automaticky generuje zóny hospodárenia aj odberové miesta pre agrochemický plán.

План відбору проб ґрунту, що показує точки відбору проб на основі зон поля

Plán odberu vzoriek pôdy s uvedením miest odberu vzoriek podľa poľných zón

Відбор проб ґрунту на основі на основі рекомендацій GeoPard

Odber vzoriek pôdy na základe odporúčaní GeoPard

ODBER VZORIEK PÔDY A ODPORÚČANIA ZALOŽENÉ NA ZÓNE

Spoločnosť VitAgro zbiera vzorky pôdy na odporúčaných miestach a posiela ich do laboratórií. Na základe viacvrstvovej analýzy a overených vedeckých vzorcov potom tím generuje mapy VRA pre variabilný výsev a aplikáciu hnojív v jednotlivých zónach.

Po analýze každej zóny sa stanú viditeľnými odlišné agronomické ukazovatele, ktoré umožňujú presnejšie a nákladovo efektívnejšie využívanie vstupov, ktoré odrážajú skutočnú heterogenitu poľa.

Зоны продуктивности от GeoPard - При візуальному огляду ділянок одного поляна зимвму основі якого лежать різни Типи грунтів - Після проведення Аналізу в кожнінй продуктивності отримуємо різні показники.

Zóny produktivity od GeoPard – Pri vizuálnej kontrole častí toho istého poľa s rôznymi zónami na základe rôznych typov pôdy – Po vykonaní analýzy v každej zóne produktivity získame rôzne ukazovatele.

“Vďaka širokej škále možností v GeoPard, ktoré plne spĺňajú naše potreby, sa práca s pôdnou agrochemiou v našej spoločnosti stala oveľa efektívnejšou a výsledky sú presnejšie,” povedal Oleksandr Perederiy, agrochemik vo VitAgro. “Technológia sa rýchlo vyvíja a je dôležité držať krok. Pretrváva presvedčenie, že úsilie napredovať a zlepšovať sa, aj v ťažkých časoch pre krajinu, prinesie dobré výsledky. Tí, ktorí sejú v ťažkostiach, budú neskôr s radosťou žať.” (Žalm 126:5-6)

INTEGRÁCIA S OPERAČNÝM CENTROM SPOLOČNOSTI JOHN DEERE

Automatizovaná integrácia s John Deere Ops Center umožňuje spoločnosti VitAgro:

  • Vytvárajte inteligentné odporúčania VRA v GeoPard pomocou máp potenciálu poľa, analýz pôdy z laboratória a výpočtov založených na rovniciach
  • Posielajte predpisy spoločnosti John Deere ako pracovné plány vrátane rôznych geometrií zón pre siatie a aplikáciu hnojív
  • Načítajte skutočné aplikované údaje späť do GeoPardu pre analýzu sezónnej výkonnosti

Po každej poľnej operácii sa údaje automaticky vracajú do systému GeoPard, čo umožňuje vyhodnotiť presnosť vykonania a účinnosť každého agronomického zásahu.

PRAKTICKÁ REALIZÁCIA VARIABILNEJ SADZBY V TERÉNE

Prácu na poliach podporuje bezproblémová integrácia zariadení. Obsluha má prístup k predpisovým mapám generovaným GeoPardom priamo na displejoch v kabíne, čo umožňuje presnú implementáciu agronomických plánov.

Spoločnosť VitAgro si tiež buduje vlastné laboratórium na odber vzoriek pôdy a plánuje rozšíriť služby poskytovaním nástrojov na podporu rozhodovania a odporúčaní týkajúcich sa hnojív ďalším poľnohospodárskym výrobcom na Ukrajine. Toto rozšírenie je zmysluplným krokom k širšiemu prijatiu postupov presného poľnohospodárstva v krajine.

Pri plánovaní sadzieb VRA pomocou nástroja Smart Doses systém automaticky prideľuje sadzby a okamžite zobrazuje úspory na produkt.

Вигляд із кабіни машини, показано карту VRA, що відображається на моніторонітор Tlačiareň: Amazone ZA-TS 4200. Розкидач, яким проводилось диференційоване внесення.

Pohľad na mapu VRA na displeji z kabíny. Rozmetadlo: Amazone ZA-TS 4200, používané na aplikáciu s variabilným dávkovaním.

VPLYV INTEGRÁCIE

Podľa predbežných odhadov integrovaný model digitálneho riadenia umožňuje spoločnosti VitAgro dosiahnuť už v sezóne 2025:

  • 15-25% zníženie nákladov na minerálne hnojivá
  • Zvýšenie výnosu 5-8% u kľúčových plodín
  • Znížená uhlíková stopa prevádzky

Výsledné údaje budú slúžiť ako základ pre rozširovanie postupov presného poľnohospodárstva na celú plochu a posilnenie interných odborných znalostí spoločnosti VitAgro.

O SPOLOČNOSTIACH

VitAgro je jedným z popredných poľnohospodárskych producentov na Ukrajine, ktorý obhospodaruje 85 000 hektárov (210 000 akrov). Ako jeden z 15 najväčších producentov na Ukrajine sa VitAgro zameriava na udržateľné poľnohospodárske postupy, technologické inovácie a prevádzkovú efektívnosť. Spoločnosť pestuje širokú škálu plodín vrátane obilnín a olejnín a spája ciele produktivity s environmentálnou zodpovednosťou. Vo februári 2025 spoločnosť VitAgro dokončila aj prvý vývoz ukrajinského biometánu do EÚ, keď do Nemecka dodala várku 68 000 m³ (720 MWh), čím sa stala... prvý dodávateľ biometánu z Ukrajiny na európsky trh. vitagro.com.ua

GeoPard poskytuje pokročilý softvér pre presné poľnohospodárstvo určený na optimalizáciu riadenia fariem a poľnohospodárskych operácií. Platforma integruje údaje o pôde, satelitné snímky, údaje o strojoch a agronomické znalosti s cieľom poskytovať poľnohospodárom a agropodnikom praktické odporúčania. geopard.tech

Späť na začiatok GeoPard для комплексного управління фермою

Publikované na od dementievgeopard

Кельн, Німеччина, Київ, Україна – 22. липня 2025 року – Vitagro, одне з провідних сільськогосподарських підприємств України, яке 8яєроброб гектарів (210 000 акрів), впровадило програмне забезпечення точного землеробстваробстваробстваробстваробства GeoPard як комплексну систему підтримки прийняття рішень для всіх етапін аграсеногвоворасеногворийняття підготовки до сезону, включаючи планування та аналіз ґрунтів, до безпоьсеред робіт протягом усього вегетаційного періоду.​

VitAgro входить до топ-15 в Україні, інтегрував технологію GeoPard у свої операціїодляяіїодляціїодліт управління ґрунтами, впровадження диференційованого внесення добрив та кснионня фінансових переваг практик точного землеробства через обґрунтовані данимиоволол випробування.

“GeoPard трансформував наш підхід до управління полями, надаючи практичні реками основі всебічного аналізу даних”, – сказав Білан Олег Миколайович, Головнийконте Платформа дозволяє нам створювати цільові стратегії відбору пробзволяє, ґрунту, конкретні зони поля, що потребують уваги, що дозволяє здійснювати індоабнуідудивоі не рівномірне застосування на всіх полях“.​

Карта потенціалу зон на основі глибоких історичних даних, які демонструітьнують межах поля

Карта потенціалу зон на основі глибоких історичних даних, які демонструітьнують межах поля

Впровадження дозволило Вітагро систематично:​

  • Розробляти точні плани відбору проб ґрунту на основі варіабельності полів​
  • Генерувати зонально-специфічні карти внесення добрив та засобів захисту рослині
  • Моніторити фактичні норми внесення у порівнянні з плановими призначеннями
  • Розраховувати точні показники рентабельності для ініціатив точного земтвероб
  • Приймати обґрунтовані даними рішення для майбутніх стратегій управлінжиа вправлінжиа

“GeoPard продовжує бути важливим для виробників сільськогосподарських культур культур” Дмитро Дементьєв, генеральний директор GeoPard. Впровадження точного землеробства є необхідністю для будь-яякоййго бізнества дивиться в майбутнє, виробляючи не лише більше, але й якісні зерновітиз зерновітим ово витратами та сталими практиками, забезпечуючи продовольчу безпеку“.

Партнерство демонструє, як цифрові аграрні рішення можуть підвищщити пиводнук одночасно сприяючи екологічній відповідальності. Створюючи карти диференційованого внесення на основі потенційних зон політ, застосовує ресурси лише там, де це необхідно, та у відповідних нормах, зитавенх, зитавено вплив на навколишнє середовище.​

Чому визначаємо неоднорідність? 

Зони продуктивності, створені за допомогою GeoPard, дозволяють візуальмьно овцітнино овісітнинтовивітнинтовивітнинтинтивітнинитовивітнинитівітний межах одного поля, що зумовлені різними типами ґрунтів. GeoPard автоматично формує зони та точки для агрохімічного плану. 

План відбору проб ґрунту, що показує точки відбору проб на основі зон поля

План відбору проб ґрунту, що показує точки відбору проб на основі зон поля

Відбор проб ґрунту на основі на основі рекомендацій GeoPard

Відбор проб ґрунту на основі на основі рекомендацій GeoPard

Відбір ґрунтових зразків

Vitagro здійснює відбір ґрунтових зразків у цих точках, передає їх дото лаЖора на основі багатошарового аналізу та валідованих наукових формул ‒ фформуртидика диференційованого висіву насіння й внесення добрив у кожній зоні. Після детального аналізу кожної зони виявляються специфічні показники, показникоЌ точніше й економніше застосовувати ресурси, враховуючи неоднорідність полів.

Зоны продуктивности от GeoPard - При візуальному огляду ділянок одного поляна зимвму основі якого лежать різни Типи грунтів - Після проведення Аналізу в кожнінй продуктивності отримуємо різні показники.

Зоны продуктивности от GeoPard – При візуальному огляду ділянок одного поляна зимвму основі якого лежать різни Типи грунтів – Після проведення Аналізу в кожнонй продуктивності отримуємо різні показники.

“Завдяки широкій опційності програми Geopard, що цілком задовольняє нашібимотреми можливість працювати у сфері агрохімічного дослідження ґрунту нашоїананом ефективніше та досягати кращих та більш точних результатів Це обумовленжно но. йти в ногу з часом,який швидко йде,і технології лише пришвидшують цей нирний процес. Віримо, що наші зусилля та. зусилля тих, хто не залишився байдужим в такий не легкий для країни час, жиринитис, жиритим вперед, розвиватися та вдосконалюватися у сфері дослідження ґрунту приодаренуЖ повну диференціацію, принесуть добрі плоди. "Tі, що сіють зі сльозами, пожнуть з радістю. Хто з плачем ніс, сітято зево повернеться веселий, несучи снопи свої.“ (Псалом 126:5-6)” – Олександр Передерій, Агрохімік VitAgro

Autor John Deere Ops Center

Автоматизована інтеграція з John Deere Ops Center pre Vitagro створювати в GeoPard розумні VRA-ренм основі карт потенціалу поля, агрохімічного аналізу та розрахункових рівняань, John Deere як WorkPlan із різними геометріями зон для посіву та внесення добрияггутатиж авпатиж фактичні карти для сезонної аналітики продуктивності. Після завершення кожної операції дані автоматично повертаються до GeoPard, ціндозіндично точність виконання та ефективність кожної агротехнічної дії.

Практична реалізація VRA v полі

Практична реалізація в полі забезпечується через безперебійну інтеЎрацзазпечується через фермерським обладнанням. Späť na prehľad дозволяє точно виконувати агрономічні плани.​

Примітно, що Вітагро наразі будує власну лабораторію для відбору планунут ґарунут ґарунут розширити свої послуги, надаючи інструменти підтримки прийняття рішеніЗма та щодо добрив іншим сільськогосподарським виробникам по всій Україні. Це розширення є значним кроком до більш широкого впровадженлня практвик точне точне v аграрному секторі країни.​

Планування диференційованих норм (VRA) через інструмент Smart Дози: система автоматормачноматорм норми та відразу показує економію для кожного продукту.

Вигляд із кабіни машини, показано карту VRA, що відображається на моніторонітор Tlačiareň: Amazone ZA-TS 4200. Розкидач, яким проводилось диференційоване внесення.

Вигляд із кабіни машини, показано карту VRA, що відображається на моніторонітор Tlačiareň: Amazone ZA-TS 4200. Розкидач, яким проводилось диференційоване внесення.

Таким чином, за попередніми розрахунками, інтегрована цифрова модель управль управль «Вітагро» вже у сезоні-2025 скоротити витрати на мінеральні добрива на 15–25%, підвищити врожайність основних культур на 5-8% та зменшити вуглецевий слід господарства. Отримані дані стануть базою для подальшого масштабування практик тоствемано всі площі та зміцнення внутрішньої експертизи компанії.

O spoločnosti:

VitaAgro – одне з провідних сільськогосподарських підприємств України, яке оброброб гектарів (210 000 акрів) сільськогосподарських угідь. Як виробник, що входить до топ-15 у країні, Вітагро зосереджується на сталих сільськогосподарських практиках, технологічних інноваціях та операцтійяіййстеікеййстейнеййстеінеййстейнеййгічних Компанія виробляє різноманітні культури, включаючи зернові, олійні та іn сільськогосподарські товари, впроваджуючи передові методи ведення свіодорьь свільосрь для забезпечення як продуктивності, так і екологічної відповідальності. У лютому 2025 року Вітагро також здійснила перший експорт українського біомет біоме (партія 68 000 м³ / 720 МВт·год до Німеччини), ставши першим постачальникомальником європейський ринок. ​vitagro.com.ua

GeoPard – постачальник передових програмних рішень для точного землеробства, призна оптимізації управління фермерськими господарствами та сільськоггосподиарсь Платформа компанії інтегрує дані про ґрунт, супутникові зображенная, дашинм дашинм агрономічний досвід, щоб надавати практичні рекомендації для фермерів. geopard.tech

5G-umožnené učenie v reálnom čase v udržateľnom poľnohospodárstve: Štúdia cukrovej repy

Publikované na od dementievgeopard

S nadšením oznamujeme úspešné dokončenie projektu “5G siete ako nástroj na učenie sa v reálnom čase v udržateľnom poľnohospodárstve”, ktorý čiastočne financovalo Ministerstvo hospodárstva, priemyslu, ochrany klímy a energetiky spolkovej krajiny Severné Porýnie-Vestfálsko.

Táto iniciatíva predstavuje významný krok vpred v skúmaní transformačného potenciálu technológie 5G v poľnohospodárstve, konkrétne zameranej na zlepšenie ekologických, ekonomických a udržateľných aspektov pestovania cukrovej repy.

Využila nízku latenciu 5G na integráciu pokročilých informačných technologických systémov v reálnom čase, čo umožnilo okamžité reakcie na údaje zo senzorov a polohy v rámci vopred definovaných časových rámcov.

Obrázok zo záverečného podujatia prezentácie projektu na Hochschule Hamm-Lippstadt (HSHL)
Obrázok zo záverečného podujatia prezentácie projektu na Hochschule Hamm-Lippstadt (HSHL)

Zameranie projektu a partnerstvo

V spolupráci s partnermi z HSHL a s podporou spoločnosti Pfeifer & Langen sa projekt zameral na štúdium celého životného cyklu pestovania cukrovej repy na poliach patriacich partnerom. Jeho cieľom bolo demonštrovať, ako by 5G mohlo slúžiť ako kľúčový technologický katalyzátor v poľnohospodárskom sektore Severného Porýnia-Vestfálska a prezentovať jeho potenciál ako nástroja umožňujúceho inovácie a efektívnosť.

Úloha poľnohospodárstva GeoPard

Spoločnosť GeoPard Agriculture zohrala kľúčovú úlohu pri definovaní a implementácii kľúčových aspektov projektu vrátane scenárov pre detekciu, monitorovanie a predikciu produkcie rastlín. Vyvinuli sme prototyp systému umelej inteligencie prispôsobeného pre poľnohospodárske prostredie 5G, spustili sme modely v cloudovej infraštruktúre a vytvorili sme mobilnú aplikáciu pre interakciu s cloudovými modelmi v reálnom čase.

Technologická integrácia

Metódy umelej inteligencie (AI) boli nasadené prostredníctvom robustnej cloudovej infraštruktúry s vysokými výpočtovými schopnosťami. Algoritmy AI kategorizovali rastliny v reálnom čase počas každého kríženia a monitorovali ich rast počas celého ich životného cyklu, čím sa eliminovala potreba zbytočných návštev terénu výlučne na účely zberu údajov.

Tento pokrok umožnil presnú aplikáciu hnojív a prípravkov na ochranu plodín, pričom dynamicky upravoval dávkovanie počas križovaní pomocou algoritmov strojového učenia.

Nasadenie bezpilotných vozidiel

Projekt navyše využil zníženú latenciu 5G na nasadenie bezpilotných vozidiel na monitorovanie rastlín a zber údajov. Tieto vozidlá zohrali kľúčovú úlohu pri zhromažďovaní informácií v reálnom čase a ďalšej optimalizácii poľnohospodárskych postupov.

Výsledky projektu: Zvýšenie produkcie cukrovej repy pomocou technológie 5G

Projekt demonštroval, ako by technológia 5G mohla slúžiť ako transformačný nástroj v poľnohospodárskom sektore Severného Porýnia-Vestfálska, a to analýzou celého životného cyklu pestovania cukrovej repy, pričom zdôraznil podstatné zlepšenia, ktoré technológia 5G umožnila. Na efektívnu demonštráciu výsledkov projektu však výskumníci použili pracovné balíky obsahujúce rôzne scenáre a infraštruktúry.

Testovacie pole s cukrovou repou
Testovacie pole s cukrovou repou

Definícia scenára s ohľadom na existujúce geodáta a infraštruktúru strojového učenia

Projekt demonštroval, ako by sa dali tradičné procesy v rámci životného cyklu produkcie cukrovej repy vylepšiť integráciou technológie 5G. Medzi kľúčové ciele patrilo:

  • Vyvinul som scenáre pripravené na implementáciu pre rozpoznávanie, monitorovanie a predikciu produkcie rastlín.
  • Stanovené technické požiadavky potrebné pre úspešné nasadenie týchto scenárov.
  • Identifikovali a posúdili relevantné ekologické a ekonomické ukazovatele na vyhodnotenie pridanej hodnoty, ktorú prináša sieť 5G.

Táto fáza zdôraznila záväzok projektu integrovať špičkové technológie s existujúcimi poľnohospodárskymi postupmi. Táto architektúra využila vysokorýchlostné pripojenie siete 5G na uľahčenie zberu a spracovania údajov v reálnom čase medzi okrajovými zariadeniami a cloudom. Cloudová infraštruktúra poskytovala základné zdroje na školenie a nasadzovanie rozsiahlych modelov umelej inteligencie, zatiaľ čo platforma umelej inteligencie ponúkala robustné nástroje na vývoj a nasadzovanie modelov. Aplikačná vrstva prezentovala koncovým používateľom užitočné poznatky odvodené z modelov umelej inteligencie, čím sa zlepšili ich rozhodovacie schopnosti.

Strojové učenie a umelá inteligencia v kontexte 5G

Cieľom tejto časti bolo prispôsobiť existujúce systémy strojového učenia a umelej inteligencie tak, aby zodpovedali vyššie uvedeným scenárom, a podľa toho ich optimalizovať. Medzi kľúčové ciele patrilo:

  • Definovať ciele systému a vyvinúť architektúru systému
  • Zhromaždené skutočné údaje na trénovanie a overovanie modelov umelej inteligencie.
  • Vytvorila a anotovala vhodnú databázu prispôsobenú na identifikáciu a monitorovanie rastlín.
  • Bezproblémová integrácia modelov umelej inteligencie do infraštruktúry siete 5G.

V tejto fáze zohrali kľúčovú úlohu okrajové zariadenia vybavené SIM kartami mobilných telefónov využívajúcimi technológiu 5G. Kľúčové ukazovatele výkonnosti (KPI), ako je latencia alebo latencia medzi koncovými bodmi (E2E), boli dôkladne monitorované. Merania zahŕňali posúdenie spoľahlivosti a dostupnosti presne prijatých dátových paketov spolu s analýzou rýchlosti prenosu používateľských dát a špičkových rýchlostí prenosu dát.

Okrem toho boli predpoklady založené na streamovaní videa v rozlíšení UHD vo formáte MP4, prenášaného prostredníctvom protokolu Transmission Control Protocol (TCP). Medzi skúmané potenciálne riešenia patrila optimalizácia s jednotlivými obrázkami namiesto súvislých video streamov, vykonávanie základných optimalizácií priamo na okrajových zariadeniach a implementácia techník kvantizácie modelu na zvýšenie efektívnosti.

Cloudová infraštruktúra a služby AWS

Projekt sa vo veľkej miere spoliehal na cloudovú infraštruktúru využívajúcu služby AWS, ako sú Lambda, SageMaker, S3, CloudWatch a RDS, ktoré zohrali kľúčovú úlohu pri poskytovaní potrebných zdrojov na školenie a nasadenie modelov umelej inteligencie.

AWS Lambda sa použila na efektívnu správu inštancií a obsluhu aplikácií, zatiaľ čo AWS SageMaker uľahčil vytvorenie robustných kanálov strojového učenia. Úložné riešenia ako S3, CloudWatch a RDS boli nevyhnutné na ukladanie súborov údajov a protokolov, ktoré sú kľúčové pre prevádzku modelov strojového učenia a neurónových sietí.

Cloudová infraštruktúra AWS
Cloudová infraštruktúra AWS

Táto infraštruktúra teda podporovala možnosti spracovania údajov v reálnom čase, ktoré umožnila sieť 5G.

Latencia siete 5G

Siete 5G boli navrhnuté tak, aby dosahovali ultranízku latenciu, ktorá sa zvyčajne pohybuje od 1 do 10 milisekúnd. Táto latencia odrážala čas potrebný na prenos dát medzi mobilnými zariadeniami a servermi AWS prostredníctvom siete 5G. Latenciu ovplyvňovali aj špecifické možnosti spracovania údajov zariadenia, ako napríklad rýchlosť snímania a spracovania fotografií v smartfónoch s vysokovýkonnými procesormi.

Rýchlosti nahrávania dát v sieti 5G a veľkosť fotografie ovplyvnili časy prenosu dát do AWS. AWS ďalej prispel k latencii s časmi spracovania úloh, ako je detekcia a segmentácia založená na neurónových sieťach, ktoré sa líšili v závislosti od zložitosti algoritmu a efektívnosti služby AWS. Po spracovaní boli výsledky stiahnuté späť do mobilných zariadení, čo bolo ovplyvnené rýchlosťou sťahovania 5G a veľkosťou výsledných dát.

Rozpoznávanie rastlín pomocou umelej inteligencie

V oblasti rozpoznávania rastlín zahŕňali procesy riadené umelou inteligenciou vytvorenie komplexnej databázy obrázkov rastlín pre trénovacie algoritmy založené na neurónových sieťach. Tieto algoritmy boli trénované na rozlíšenie druhov cukrovej repy od iných rastlín rozpoznávaním znakov špecifických pre daný typ rastliny, ako sú tvary listov, farby kvetov atď.

Fenologický vývoj rastlín cukrovej repy
Fenologický vývoj rastlín cukrovej repy. Zdroj: https://www.mdpi.com/2073-4395/11/7/1277

Rozpoznávaním rastlín tu myslíme úlohu detekcie buriny a segmentácie rastlín cukrovej repy.

  • Detekcia buriny

Na detekciu buriny projekt využil MobileNet-v3, ktorý bol trénovaný s rozsiahlym rozšírením dát a váženým vzorkovaním. Tento model dosiahol pôsobivú presnosť 0,984 a AUC 0,998.

  • Segmentácia cukrovej repy

Na segmentačné úlohy boli použité modely ako YOLACT, ResNeSt, SOLO a U-net na presné vymedzenie jednotlivých vzoriek cukrovej repy v rámci obrázkov. Následne bol na základe rôznych kritérií: rýchlosť, čas inferencie atď. vybraný najefektívnejší model. Dáta na segmentáciu boli získané z RGB obrázkov zachytených dronmi, ktoré boli na účely trénovania a validácie upravené a anotované.

Úlohy segmentácie zahŕňali vytváranie masiek, ktoré presne vymedzovali hranice rastlín. Táto metóda znížila úsilie ľudského anotovania a zároveň optimalizovala efektivitu. Uprednostnením označovania náročných vzoriek sa výrazne zlepšil výkon modelu. Iteratívne stratégie pretrénovania a neistoty vzorkovania sa ukázali ako účinné a dosiahli mieru presnosti segmentácie presahujúcu 98% v rôznych štádiách rastu.

Príklad vstupno-výstupnej segmentácie
Príklad vstupno-výstupnej segmentácie
  • Vyhodnotenie modelu

Model bol trénovaný s dôsledným rozširovaním dát. Model bol vyhodnotený pomocou rôznych metrík vrátane prieniku cez úniu (IoU). Inferenčná analýza pre zostavený model, vykonaná na podmnožine z dátového súboru ‘sadenice rastlín v2’, preukázala presnosť 81%. Výpočet inferenčného času trval približne 320 milisekúnd po 7-sekundovej inicializačnej perióde, ktorá je potrebná iba raz za reláciu.

Pri monitorovaní rastlín s využitím umelej inteligencie (AI) kamery a senzory zachytávali dôležité údaje o rastlinách, ktoré analyzovalo strojové učenie a algoritmy AI. Táto analýza zohrala kľúčovú úlohu pri posudzovaní zdravia rastlín, identifikácii stresu, chorôb alebo iných faktorov ovplyvňujúcich rast.

Aplikácie siahali od optimalizácie poľnohospodárskej produktivity až po monitorovanie prírodných ekosystémov, ako sú lesy, pomoc pri ochrane prírody a zlepšenie pochopenia vplyvov na životné prostredie.

Detekcia objektov pri monitorovaní rastlín

Ďalšou fázou po segmentácii rastlín cukrovej repy je detekcia objektov zameraná na pochopenie špecifík každej rastliny z hľadiska zdravia, rastu a ďalších faktorov. Na detekciu objektov pri monitorovaní rastlín boli nasadené pokročilé modely ako YOLOv4, MobileNetV2 a VGG-19 s mechanizmami pozornosti. Tieto modely analyzovali segmentované obrazy cukrovej repy s cieľom detekovať špecifické oblasti stresu a chorôb, čo umožnilo presné a cielené zásahy.

Projekt dosiahol významné míľniky v detekcii chorôb, trénovaní modelov ResNet-18 a ResNet-34 predtrénovaných na ImageNet. Tieto modely preukázali pôsobivú presnosť 0,88 pri identifikácii chorôb postihujúcich rastliny cukrovej repy s plochou pod ROC krivkou (AUC) 0,898. Modely vykazovali vysokú spoľahlivosť predikcie a presne rozlišovali medzi chorými a zdravými rastlinami.

Príklad vstupno-výstupnej detekcie objektu
Príklad vstupno-výstupnej detekcie objektu

Projekt využíval systematický prístup k detekcii chorôb, segmentoval snímky do štandardizovaných oblastí. Tieto oblasti boli dôkladne anotované pomocou interaktívnych nástrojov na identifikáciu oblastí postihnutých chorobami. Detekcia objektov ďalej zvýšila presnosť vyznačením ohraničujúcich rámčekov okolo rastlín, čo uľahčilo presné monitorovanie zdravia rastlín.

Predikcia rastlinnej produkcie

V oblasti predikcie rastlinnej produkcie modely umelej inteligencie využívali environmentálne údaje, ako sú poveternostné podmienky a parametre pôdy, na predpovedanie výnosov plodín. Použili sa regresné modely ako Isolation Forest, Linear Regression a Ridge Regression.

Tieto modely integrovali numerické prvky extrahované z oblastí ohraničujúcich rámčekov spolu s údajmi o pôde s cieľom optimalizovať aplikáciu hnojív.

Cukrová repa na testovacom poli
Cukrová repa na testovacom poli

Úvahy o nasadení modelu

Stratégie nasadenia vyvinutých modelov boli vyhodnotené pre edge zariadenia aj cloudové platformy. Nasadenie modelov na edge zariadeniach ponúkalo výhody, ako sú znížené náklady a nižšia latencia.

Tento prístup však môže viesť k zníženiu potenciálnej presnosti kvôli hardvérovým obmedzeniam. Na druhej strane, nasadenie cloudu ponúka rýchlejšie inferenčné časy s použitím vysokovýkonných GPU, ale môže viesť k dodatočným nákladom a je závislé od internetového pripojenia, čo môže viesť k latencii komunikácie.

Porovnávacia analýza so sieťou 5G

Porovnávacia analýza ukázala, že využitie siete 5G výrazne zlepšilo segmentáciu cukrovej repy v porovnaní s tradičnými nastaveniami 4G/WiFi. Toto zlepšenie sa prejavilo skrátením priemerných časov nastavenia a pripojenia siete, čo zdôrazňuje zvýšenie efektivity dosiahnuté vďaka technológii 5G.

  • Proces prípravy údajov

Proces prípravy údajov zahŕňal zhromažďovanie súborov údajov o zdravých a chorých rastlinách, detekciu buriny, identifikáciu štádií rastu a extrakciu obrázkov zo 4K videa v surovom formáte. Na prípravu údajov na analýzu boli použité techniky ako vyrovnávanie histogramu, filtrovanie obrázkov a transformácia farebného priestoru HSV.

Boli zozbierané vzorky zdravých listov cukrovej repy a chorých vzoriek, ako napríklad listy kukurice so sivou škvrnitosťou listov. Extrakcia znakov choroby zahŕňala oddelenie listu od pozadia, zmenu veľkosti, transformáciu a zlúčenie obrázkov s cieľom vytvoriť realistické vzorky na analýzu.

Anotačný proces pre segmentáciu
Anotačný proces pre segmentáciu
  • Aktívna učebná slučka

Bola iniciovaná aktívna učebná slučka s neoznačenými údajmi, ktoré boli použité na trénovanie detekčných modelov. Tieto modely generovali anotačné dotazy, ktoré boli riešené ľudskými anotátormi, čím sa neustále zdokonaľovala presnosť modelu prostredníctvom iteratívnych trénovacích a anotačných cyklov.

  • Anotácia údajov prostredníctvom multimodálneho základového modelu

Projekt riešil problém s obmedzenými označenými údajmi a využil robustné základné modely na generovanie anotácií o skutočných údajoch. Kľúčovú úlohu zohral najmä CLIP, model založený na transformátore vyvinutý spoločnosťou OpenAI, trénovaný na rozsiahlom súbore údajov s viac ako 400 miliónmi párov obrázkov a textu.

Vďaka využitiu Vision Transformers ako svojej chrbtice dosiahol systém CLIP pozoruhodnú presnosť 95% na validačných súboroch a s vysokou presnosťou odborne kategorizoval obrázky do odlišných tried, ako je cukrová repa a burina.

  • Technológia dronov na zber údajov

Jednou z kľúčových technológií použitých v projekte bolo použitie dronov vybavených RGB kamerami, ktoré zachytávali 4K video. Tieto drony poskytovali detailné snímky (rozlíšenie 3840 × 2160) na analýzu.

Predspracovanie týchto obrázkov výrazne zvýšilo presnosť modelu, pričom výrazné zlepšenia boli pozorované v modeloch ako VGGNet (+38,52%), ResNet50 (+21,14%), DenseNet121 (+7,53%) a MobileNet (+6,6%).

Na zvýšenie kontrastu obrazu sa použili techniky ako vyrovnávanie histogramu, zatiaľ čo transformácia do farebného priestoru HSV pomohla zdôrazniť oblasti rastlín a zvýrazniť relevantné prvky.

  • Generovanie syntetických údajov

Na riešenie problému s obmedzenými obrazovými údajmi boli pomocou strojového učenia a umelej inteligencie vygenerované syntetické súbory údajov. Zber údajov sa vykonával pomocou dronov lietajúcich vo výškach od 1 m do 4 m a rýchlostiach 2 m/s alebo viac, s využitím RGB kamier.

Emulačné prostredie
Emulačné prostredie

Na zber údajov sa použili aj iné vozidlá, ako napríklad traktory. Toto syntetické generovanie údajov sa ukázalo ako obzvlášť užitočné pri detekcii chorôb cukrovej repy.

Záver

Projekt “5G siete ako nástroj na učenie sa v reálnom čase v udržateľnom poľnohospodárstve” úspešne demonštroval, ako môže technológia 5G zlepšiť ekologické, ekonomické a udržateľné aspekty pestovania cukrovej repy. Vďaka spolupráci so spoločnosťami HSHL a Pfeifer & Langen projekt integroval zber údajov v reálnom čase a analýzu riadenú umelou inteligenciou, čím sa zlepšila efektivita a znížili sa zbytočné návštevy terénu.

Špecializovaná kampusová sieť 5G umožnila presnú aplikáciu hnojív a prípravkov na ochranu plodín. Spoločnosť Geopard Agriculture zohrala kľúčovú úlohu pri vývoji scenárov detekcie a monitorovania rastlín a pri vytvorení prototypu systému strojového učenia pre poľnohospodárske prostredie 5G. Úspech projektu podčiarkol dôležitosť pokročilých technológií v udržateľnom poľnohospodárstve a zdôraznil potenciál 5G pre podporu inovácií a efektívnosti.

Vizualizácia ekonomických dopadov udržateľného poľnohospodárstva pomocou GeoPard v presnom poľnohospodárstve

Publikované na od dementievgeopard

Výskumníci z Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL) a GeoPard Agriculture spojili sily, aby preskúmali ekonomiku systémov pásového pestovania pre udržateľné poľnohospodárstvo. Svoje zistenia zdieľali na podujatí Univerzity v Hohenheime s názvom “Podpora biodiverzity prostredníctvom digitálneho poľnohospodárstva”, ktoré sa zameriavalo na ekologické poľnohospodárske postupy a ich finančné dopady.

Ich projekt s názvom “Future Crop Farming” (Plodinové pestovanie budúcnosti) sa zameral na preskúmanie nových spôsobov pestovania so zameraním na pásové medziplodiny. Táto technika zahŕňa pestovanie rôznych plodín vedľa seba v pásoch na tom istom poli, čo by mohlo znížiť potrebu chemikálií a zvýšiť biodiverzitu. Výskumníci chceli nájsť spôsoby, ako urobiť poľnohospodárstvo ekologickejším a zároveň ziskovým pre poľnohospodárov.

Táto spolupráca, ktorú viedli Olivia Spykman a Markus Gandorfer z LfL spolu s Victoriou Sorokinou z GeoPard, sa začala počas programu EIT Food Accelerator. Využívajúc svoje znalosti v oblasti poľnohospodárstva, digitálnych nástrojov a analýzy údajov, sa pustili do štúdia ekonomickej stránky udržateľných poľnohospodárskych postupov.

Zatiaľ čo Pri riešení otázky zníženia syntetických vstupov a zvýšenia biodiverzity zistili, že ekologický potenciál pásového pestovania medziplodín je dobre preskúmaný. Jeho mechanizácia a ekonomika práce, najmä s autonómnym vybavením, si však vyžadujú ďalšie hodnotenie.

Zistili, že farmári si neboli istí praktickosťou, najmä s novými technológiami. Aby to vyriešili, rozprávali sa s farmármi v poľnom laboratóriu zameranom na pásové medziplodiny, aby pochopili ich obavy a lepšie komunikovali.

Okrem toho, zmeny v krajine môžu spôsobiť, že farmári budú váhať, preto je dôležité poskytnúť jasné informácie vopred. Digitálne nástroje, ako sú vizualizácie, preto môžu uľahčiť komunikáciu medzi farmármi a ich komunitami, čím sa dosiahne akceptácia a uznanie ekologicky prospešných premien krajiny.

Napríklad na Novom Zélande farmári použili okuliare virtuálnej reality (VR) na vizualizáciu vhodných oblastí na zalesňovanie, čo pomohlo pri plánovaní v poľnohospodárskom meradle ilustráciou vplyvov na ziskovosť fariem, estetiku krajiny a vidiecke komunity. Takéto vizualizácie môžu zlepšiť pochopenie a záujem farmárov o zmeny krajiny, hoci úspešná implementácia závisí aj od sebavedomia farmárov.

Podobne bol v tomto výskume použitý cloudový program GeoPard na analýzu systému pásovej medziplodinovej produkcie z viacerých perspektív. Rovnice GeoPard boli parametrizované empirickými údajmi z projektu Future Crop Farming. Počiatočné výsledky zahŕňajú vizualizácie vstupu herbicídov a dusíka a výnosu, pričom sú plánované aj zložitejšie výpočty.

Zobrazenie mapy aplikácie herbicídov

Systém okrem toho integroval rôzne zdroje údajov vrátane:

  • Dátové súbory s výnosom a aplikovaným vstupom
  • Informácie o cenách plodín a ochrany rastlín (poskytnuté používateľom)
  • Satelitné snímky (Sentinel-2, Landsat, Planet)
  • Topografické údaje
  • Zónové mapy historických údajov dostupné v GeoPard

Hlavné použité techniky zahŕňali priestorovú analýzu a efektívne spracovanie priestorových údajov pomocou frameworku NumPy. Údaje boli získané zo súborov .xlsx a .shp. Súboru tvaru však chýbali konkrétne podrobnosti o jednotlivých pásoch, čo si vyžiadalo integráciu rôznych dátových formátov.

GeoPard uľahčil priestorovú organizáciu údajov tak, aby prepojil detaily špecifické pre jednotlivé pásy s ich príslušnými polohami v teréne. Integrovaný súbor údajov zobrazujúci pásy tak tvoril základ pre deskriptívnu analýzu pokusov v GeoPard.

Hoci výskum neskúmal aplikáciu vstupov s premenlivou dávkou, mapovanie s vysokým rozlíšením (veľkosť pixelov: 3 × 3 metre) od spoločnosti GeoPard umožnilo detailnú vizualizáciu na úrovni pixelov, čím sa zvýšila komplexnosť. Toto podrobné mapovanie je cenné pre budúce aplikácie, ako je kombinovanie viacerých vrstiev alebo integrácia priestorovo variabilnejších informácií, ako sú ‘profily výnosov’ na základe údajov o výnosoch v malom meradle zozbieraných kombinátormi pozemkov v rámci výskumného projektu.

Mapa výnosov na plodinu v plnom zobrazení a priblížená pre zobrazenie detailov na úrovni pixelov

Výskumníci tiež zistili, že hoci GeoPard slúžil primárne na popisné funkcie, má potenciál aj pre komplexnejšie vizualizácie. Napríklad začlenenie údajov o výnosoch na úrovni podpásov a cenových informácií by mohlo pomôcť vytvoriť mapy zisku, ktoré by zobrazovali okrajové efekty medzi susednými pásmi plodín.

Integrácia údajov o ekonomike práce by navyše mohla odhaliť dopady znižovania úspor z rozsahu na podporu biodiverzity. Takéto údaje môžu pomôcť pri modelovaní scenárov, čo umožňuje preskúmať rôzne striedania plodín, šírky pásov a typy mechanizácie so zameraním na výsledky špecifické pre dané pole s cieľom zlepšiť poľnohospodárske riadenie a rozhodovanie.

Zariadenie by teda mohlo fungovať ako digitálne dvojča s prenosom údajov v reálnom čase z poľných strojov a senzorov do systému GeoPard, čo je už teraz možné dosiahnuť pomocou niektorých komerčných technológií a satelitných údajov. Obavy farmárov o kompatibilitu technológií však zdôrazňujú potrebu integrácie ďalších zdrojov údajov pre širšiu použiteľnosť.

GeoPard posilňuje precízne poľnohospodárstvo pre MHP, poprednú ukrajinskú agropotravinársku spoločnosť.

Publikované na od dementievgeopard

Úvod

V prelomovom kroku pre poľnohospodárstvo na Ukrajine, MHP, významný producent obilia, ktorý dohliada na pôsobivý 350 000 hektárov (takmer 900 000 akrov) nadviazala partnerstvo so spoločnosťou GeoPard. Táto spolupráca predstavuje významný pokrok v presnom poľnohospodárstve, keďže do rozsiahlych poľnohospodárskych operácií spoločnosti MHP začleňuje sofistikovanú geopriestorovú analýzu spoločnosti GeoPard.

Záväzok spoločnosti MHP k technologickým inováciám v presnom poľnohospodárstve

Odhodlanie spoločnosti MHP v oblasti technologických inovácií, najmä v oblasti presného poľnohospodárstva, je výrazne vyjadrené v jej partnerstve so spoločnosťou GeoPard Agriculture. Táto spolupráca je ústredným prvkom stratégie spoločnosti MHP, ktorá spočíva v integrácii najmodernejších technológií pre efektívnejšie a udržateľnejšie poľnohospodárske postupy.

Pavlo Nesterenko, Vedúci skupiny pre služby presného poľnohospodárstva v spoločnosti MHP sa ponára do transformačnej povahy ich partnerstva so spoločnosťou GeoPard Agriculture: “Spolupráca so spoločnosťou GeoPard bola prelomová. Posunula náš prístup od spoliehania sa na intuíciu k rozhodovaniu na základe tvrdých údajov. Prostredníctvom sofistikovanej technológie spoločnosti GeoPard implementujeme presné agronomické odporúčania pre jednotlivé podoblasti, ktoré sú špeciálne prispôsobené jedinečným požiadavkám každého pozemku.”

Táto zmena paradigmy, uľahčená integráciou so spoločnosťou GeoPard Agriculture, umožnila spoločnosti MHP využiť plný potenciál dátovej analytiky a strojového učenia.

“Tento posun smerom k poľnohospodárstvu zameranému na dáta je pre MHP kľúčový, pretože nás udržiava na čele poľnohospodárskeho sektora. Sme priekopníkmi v nových štandardoch v oblasti efektívnosti, udržateľnosti a produktivity, ktoré sú založené na kvantifikovateľnom rozhodovaní založenom na číslach,” uzatvára Nesterenko.

Prijatie tejto pokročilej metodiky založenej na dátach spoločnosťou MHP predstavuje významný pokrok v poľnohospodárskych postupoch a zdôrazňuje rastúci význam empirických údajov a presnosti v modernom poľnohospodárstve. Tento inovatívny prístup stavia spoločnosť MHP na lídra v tejto oblasti a stanovuje nové štandardy v oblasti poľnohospodárskej efektívnosti a úspechu.

Neoddeliteľná úloha spoločnosti GeoPard v poľnohospodárskej stratégii spoločnosti MHP

Integrácia spoločnosti GeoPard Agriculture s MHP ide nad rámec poskytovania pokročilých nástrojov; ide o začlenenie presnosti a efektívnosti založenej na geopriestorových údajoch do poľnohospodárskych postupov MHP. Úzkou spoluprácou s tímami MHP spoločnosť GeoPard zaručuje širokú škálu sofistikované geopriestorové agronomické výpočty možnosti pre MHP, ktoré sú úzko zosúladené s ich operačným rámcom. Toto partnerstvo sa zameriava na meranie aplikovanej agronómie, čím sa zabezpečí, že rozhodnutia spoločnosti MHP sú založené na údajoch a presne prispôsobené jej poľnohospodárskym potrebám. Bezproblémový tok údajov medzi spoločnosťami MHP, GeoPard a ďalšími platformami, ako sú John Deere a FieldView, vytvára prepojený ekosystém, čím sa optimalizujú poľnohospodárske operácie spoločnosti MHP do budúcnosti.

Zabezpečenie agronomickej presnosti a zabezpečenia kvality

V oblasti presného poľnohospodárstva je porovnanie máp RX vs. VRA od spoločnosti GeoPard Agriculture dôkazom ich záväzku k agronomickej presnosti a zabezpečeniu kvality. Tento nástroj zdôrazňuje účinnosť algoritmov spoločnosti GeoPard pri identifikácii a riešení nezrovnalostí v rôznych agronomických operáciách, ako je siatie, hnojenie alebo postrek. Presným určením problémov na úrovni podoblastí aj strojov spoločnosť GeoPard zabezpečuje, že každá agronomická operácia spĺňa najvyššie štandardy kvality a presnosti.

Toto porovnanie máp nie je len o identifikácii rozdielov medzi plánovanými a skutočnými aplikáciami; je kľúčovou súčasťou procesu zabezpečenia kvality agronomických operácií. Technológia GeoPard poskytuje podrobné a presné posúdenie každého aspektu manažmentu polí a zabezpečuje, že prevádzkové postupy spĺňajú zamýšľané výsledky a udržiavajú najvyššiu úroveň efektívnosti a presnosti.

Analýza zberu

Pri zbere úrody systém GeoPard rozdeľuje súbory údajov o výnosoch podľa dňa a stroja, pričom segmentuje údaje na vlhkú hmotnosť, vlhkosť a rýchlosť. To umožňuje podrobnú analýzu výkonu každého zberača a poskytuje cenné poznatky o efektívnosti procesu zberu.

 

Zlúčený súbor údajov o výnose, zozbieraný niekoľkými počítačmi v rôzne dni

Zlúčený súbor údajov o výnosoch, zozbieraný niekoľkými počítačmi v rôzne dni

Výpočty presnosti aplikácie po aplikácii a po výsadbe

Pri operáciách ako postrek, siatie a hnojenie, Technológia GeoPard segmentuje súbory údajov podľa dňa, stroja a aplikačnej dávky. Následne porovnáva cieľové a skutočné aplikované dávky a zoskupuje výsledky, aby určila presnosť aplikácie. Táto funkcia je nevyhnutná pre pochopenie a zlepšenie presnosti týchto kritických poľnohospodárskych úloh.

Klasterizácia faktickej mapy predpisov podľa výsadby vs. VRA

Kľúčovým aspektom tejto technológie je jej schopnosť automaticky zlúčiť údaje o strojoch a agronomických operáciách z rôznych agronomických činností, ako je siatie, hnojenie alebo postrek. Táto automatizovaná integrácia údajov je kľúčová pre presnú identifikáciu rozdielov medzi plánovanými a skutočnými aplikáciami na úrovni podoblastí aj strojov.

Prevádzkové vylepšenia vďaka technológii spoločnosti GeoPard

Platforma spoločnosti GeoPard Agriculture je známa svojou schopnosťou preložiť agronomické znalosti do presných výpočtov pomocou Mapa rovníc motor a viacvrstvový prístup k údajom. Táto technická synergia výrazne zlepšila kvalitu a udržateľnosť plodín, najmä v prípade pšenice, kukurice a slnečnice.


Oleksij Leontiev, projektový manažér pre presné poľnohospodárstvo v spoločnosti MHP, zdôrazňuje dynamickú povahu tejto integrácie: “Implementácia API od spoločnosti GeoPard do našich systémov transformovala naše poľnohospodárske operácie a umožnila nám robiť rozhodnutia založené na údajoch v reálnom čase prostredníctvom konverzie každej vykonanej agronomickej operácie na merateľné čísla od úrovne stroja až po úroveň spoločnosti.”

GeoPard - MHP - 360° analýza terénu: potenciál poľa, zber úrody, pôda a GPS topografia GeoPard – MHP – 360° analýza poľa: Potenciál poľa, Zber, pôda a GPS topografia

Technický riaditeľ spoločnosti GeoPard v rámci spolupráce

Dzmitrij Jablonski, Technický riaditeľ spoločnosti GeoPard Agriculture sa zamýšľa nad rozsahom projektu: “Táto spolupráca s MHP je jednou z najvýznamnejších a technicky najzložitejších v histórii presného poľnohospodárstva. Zdieľam víziu MHP digitalizovať každú operáciu a automatizovať rozhodovanie v oblasti agronómie s prístupom založeným výlučne na dátach. Je nám cťou prispieť k úspechu rozsiahleho ukrajinského agropodnikania.”

Integrácia s operačným centrom John Deere

Spolupráca medzi spoločnosťami GeoPard Agriculture a MHP je podčiarknutá integráciou spoločnosti GeoPard ako hlavného analytického nástroja s... Operačné centrum John Deere a strojov spoločnosti MHP. Toto obojsmerná synchronizácia umožňuje efektívne a automatizované spracovanie komplexných súborov údajov, ktoré zahŕňajú údaje o aplikácii, výsadbe a zbere úrody. Táto integrácia zohráva kľúčovú úlohu pri úprave údajov, zvyšovaní ich úplnosti a poskytovaní prehľadov s pridanou hodnotou, čím sa výrazne zlepšujú postupy presného poľnohospodárstva.

Digitálny agro 360° Business Intelligence Farming Dashboard

Mapa potenciálu poľa ponúka komplexný pohľad na poľnohospodárske pole a zobrazuje zóny s rôznym potenciálom plodín. Odráža rozdiely v úrovni kvality pôdy a celkovom zdravotnom stave plodín s dôrazom na topografiu poľa a priestorovú variabilitu. Táto mapa je kľúčová pri demonštrácii toho, ako analytické nástroje GeoPard dokážu obratne riadiť a optimalizovať rozmanité poľnohospodárske podmienky.

Prostredníctvom digitálneho 360° Business Intelligence Farming dashboard má MHP bezprecedentný prehľad o svojich operáciách. Táto robustná platforma umožňuje MHP sledovať všetky údaje agregované z ich rozsiahlych poľnohospodárskych aktivít, filtrované podľa stroja, plodiny alebo dňa.

Ovládací panel slúži ako nervové centrum pre operácie presného poľnohospodárstva spoločnosti MHP a poskytuje jednotný pohľad na rôzne toky údajov prichádzajúce z polí. Umožňuje takú úroveň dohľadu, ktorá zjednodušuje zložité súbory údajov do praktických poznatkov, čím spoločnosti MHP umožňuje rýchlo prijímať strategické rozhodnutia. Ovládací panel pre zber úrody napríklad poskytuje údaje takmer v reálnom čase o výnose, obsahu vlhkosti a prevádzkovom tempe zberových zariadení podľa produktívnej zóny.

Digitálny agro 360° Business Intelligence Farming Dashboard

Digitálny agro 360° Business Intelligence Farming Dashboard

Cesta vpred: Integrácia komplexných údajov pre komplexné presné poľnohospodárstvo

S pohľadom do budúcnosti spoločnosť MHP v spolupráci so spoločnosťou GeoPard Agriculture presadzuje digitalizáciu a riadenie rastlinnej výroby založené na dátach s presným poľnohospodárstvom, pričom kladie dôraz na inovácie a udržateľné postupy. Tento pokrokový prístup je založený na integrácii komplexných dátových vrstiev, ktoré zahŕňajú všetky poľnohospodárske operácie, informácie o odbere vzoriek pôdy a podrobnú analýzu.

Spoločnosť MHP využíva technológiu GeoPard na začlenenie širokej škály údajov do svojich poľnohospodárskych modelov. Patria sem podrobné poznatky z každej poľnohospodárskej činnosti, čo vedie k pokročilým analýzam, ako sú mapy ziskov podoblastí a hodnotenia efektívnosti poľnohospodárskych vstupov. Tento holistický prístup nielen zvyšuje prevádzkovú efektívnosť, ale zabezpečuje aj udržateľné poľnohospodárske postupy.

Viktor Martsenjuk, vedúci Vedeckého a inovačného centra v spoločnosti MHP, formuluje víziu spoločnosti: “V spoločnosti MHP ide náš záväzok k inováciám v poľnohospodárstve ruka v ruke s naším záväzkom k udržateľnosti. Integráciou komplexných údajov vrátane analýzy pôdy a poľnohospodárskych operácií môžeme robiť informovanejšie rozhodnutia, ktoré pozitívne ovplyvňujú našu produktivitu aj environmentálnu stopu.”

Táto integrovaná stratégia, ktorá kombinuje inovatívny prístup spoločnosti MHP s pokročilou analytikou spoločnosti GeoPard, má nanovo definovať presné poľnohospodárstvo. Sľubuje zvýšenú udržateľnosť a zároveň maximalizáciu ekonomických výnosov, čím sa spoločnosti MHP a GeoPard Agriculture stanú lídrami v globálnej oblasti presného poľnohospodárstva.

Univerzálne využitie GeoPardovho enginu

Dmitrij Dementiev, generálny riaditeľ spoločnosti GeoPard Agriculture, zdôrazňuje širokú uplatniteľnosť ich technológie: “Modul GeoPard je navrhnutý tak, aby priniesol hmatateľné výhody každému podniku zaoberajúcemu sa pestovaním plodín. Naša platforma je všestranná a prispôsobivá a dokáže poskytovať pokročilé analytické a poľnohospodárske riešenia pre širokú škálu poľnohospodárskych kontextov. Či už ide o malú rodinnú farmu alebo veľký agropodnik ako MHP, GeoPard je pripravený mať významný vplyv a zvýšiť efektívnosť, udržateľnosť a ziskovosť v poľnohospodárskom sektore na celom svete.”

Toto Dementievovo vyhlásenie podčiarkuje záväzok spoločnosti GeoPard poskytovať univerzálne riešenia v oblasti presného poľnohospodárstva, ktoré uspokojujú rozmanité potreby a rozsahy poľnohospodárstva na celom svete.

Záver

Spolupráca medzi spoločnosťami GeoPard Agriculture a MHP predstavuje významný pokrok v oblasti presného poľnohospodárstva. Vďaka využitiu pokročilej geopriestorovej analytiky toto partnerstvo stanovuje nový štandard v oblasti poľnohospodárskej efektívnosti a udržateľnosti a pripravuje cestu pre budúcnosť poľnohospodárskych postupov založenú na dátach. Toto partnerstvo medzi spoločnosťami GeoPard Agriculture a MHP spája špičkové technológie s rozsiahlymi odbornými znalosťami v oblasti poľnohospodárstva, čím stanovuje nový štandard v presnom poľnohospodárstve a predstavuje potenciál poľnohospodárskych riešení založených na technologických technológiách.

O spoločnostiach

MHPMHP je jedným z popredných ukrajinských agropodnikov, ktorý spravuje rozsiahlu oblasť s rozlohou viac ako 350 000 hektárov. Spoločnosť MHP je známa svojou produkciou obilia a integruje inovatívne poľnohospodárske postupy a technológie s dôrazom na udržateľné a efektívne poľnohospodárstvo. Ich záväzok modernizovať poľnohospodárstvo je v súlade s ich cieľom zvýšiť produktivitu a zároveň zachovať environmentálnu zodpovednosť.


GeoPardSpoločnosť GeoPard Agriculture je v popredí technológií presného poľnohospodárstva. Spoločnosť GeoPard sa špecializuje na geopriestorovú analýzu a poskytuje riešenia, ktoré transformujú komplexné poľnohospodárske údaje na užitočné poznatky. Ich technológia sa zameriava na optimalizáciu rôznych aspektov poľnohospodárstva, od analýzy pôdy až po mapy VRA, diaľkový prieskum Zeme a analýzu údajov o poľnohospodárskych zariadeniach, čím významne prispieva k pokroku v inteligentných poľnohospodárskych postupoch.

Referencie:

Stickstoff-Effizienz. Anwendungsfall von LVA – John Deere Händler aus Deutschland

Publikované na od dementievgeopard

In der dynamischen Welt der modernen Landwirtschaft stehen Landwirte pred zahlreichen Herausforderungen, darunter die Auswirkungen des Klimawandels, steigende Düngemittelkosten und die dringende Notwendigkeit umweltverträglicher Praktiken. Im Zentrum dieser Herausforderungen steht das Management von Stickstoff, einem entscheidenden Nährstoff, der bei falschem Umgang zu erheblichen Umweltfolgen führen kann.

Inmitten dieser Komplexität treten jedoch zwei Maßstäbe als Lösungen und Spielveränderer hervor: Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) und Stickstoffaufnahme (NU). NUE und NU bieten ein neues Paradigma in landwirtschaftlichen Praktiken und wandeln Herausforderungen in Chancen für nachhaltige und effiziente Landwirtschaft um.

John Deere, vodca Hersteller von Landmaschinen, hrajúci entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen. Durch das HarvestLab GrainSensing System liefern sie entscheidende Daten über Rohprotein, bol ein nuancierteres Verständnis der Stickstoffdynamik in Pflanzen ermöglicht. Darüber hinaus unterstützt John Deere die Integration moderner Technologien, um die Landwirtschaft nachhaltiger zu gestalten.

V diesem Bestrebungen stehen John Deere-Händler wie LVA als entscheidende Partner zur Verfügung. LVA, inovátor John Deere-Händler v Deutschland, arbeitet eng mit Landwirten zusammen, um neue Technologien zu integrieren and fortgeschrittene agronomische Strategien umzusetzen.

Ihre Rolle ist wesentlich, um Landwirte dabei zu unterstützen, die Komplexität der modernen Landwirtschaft zu bewältigen and sicherzustellen, dass sie die verfügbaren Technologien optimálne nutzen, um ihre Praktiken zu optimieren.

In den fruchtbaren Böden der Magdeburger Börde liegt die Baumgärtel GbR, ein Familienbetrieb mit 30 Jahren landwirtschaftlicher Tradition, wo Weizen eine der Hauptkulturen ist. Auf diesem Hof geht das präzise Stickstoffmanagement über die Optimierung des Ertrags hinaus: Es ist ein Engagement für nachhaltige Landwirtschaft angesichts globaler Umweltprobleme.

GeoPard, ako aj výrobca Anbieter von Präzisionslandwirtschaftssoftvér, fungujúci ako aj Bindeglied, das diese Säulen – John Deere, LVA und Landwirte, wie die Baumgärtel GbR – verbindet. GeoPard vereinfacht das Datenmanagement and automatizovaný analytický proces, indem es Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse verwandelt.

V období pádu ihr fokus auf Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) Landwirten eine Perspektive, durch die sie ihre Praktiken betrachten und verbessern können, und gewährleistet Nachhaltigkeit und Effizienz in jedem Aspekt i.

Stickstoffmanagement auf dem Hof Baumgärtel

Die Baumgärtel GbR unter der der Leitung von Friedrich Baumgärtel nutzt das Potenzial der datengesteuerten Landwirtschaft, um ihre Düngestrategien zu verfeinern und neue Techniken einzuführen, alles mit dem Ziel, ihrektiken agronom.

Zentral für ihre Stratégie ist das Stickstoffmanagement. Das Jahr 2023 brachte einen nassen Frühling und einen trockenen Frühsommer in die Magdeburger Börde, was zu durchschnittlichen Erträgen führte. Um diese Bedingungen zu bewältigen, nutzte die Familie Baumgärtel teilflächenspezifisch die Green Seeker-Technologie, um ihre Stickstoffanwendungen präzise anzupassen.

Zusätzlich setzten sie das HarvestLab GrainSensing System, um den Rohproteingehalt im Geernteten Getreide zu messen. Anschließend wurde mit GeoPard der Stickstoffverbrauch der Pflanzen geschätzt, was die Berechnung der Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) mit hoher Präzision ermöglichte.

Für die Familie Baumgärtel ist NUE zu einem wesentlichen Maßstab geworden. Es identifiziert Bereiche, in denen Anpassungen in ihrer Stickstoffanwendungsstrategie notwendig sind. V Zonen, in denen die NUE unter 80 % liegt, planen sie, die Stickstoffanwendung in der folgenden Saison zu reduzieren.

Im Gegensatz dazu erfordern Bereiche, in denen die NUE 100 % übersteigt, eine eingehende Analyse. Eine Herausforderung, von der sie erwarten, dass sie mehrere Saisons sorgfältiger Beobachtung und Lernens erfordern wird.

Zusammenarbeit zwischen LVA & GeoPard Agriculture

Im Jahr 2022 wurde eine eine eine eine allianz allianz fromwischen GeoPard and dem Landmaschinenunternehmen LVA Altenweddingen GmbH, inovatívny John Deere-Händler v Deutschland, geschmiedet. Diese Zusammenarbeit entstand aus einer gemeinsamen Vision heraus, die umfangreichen Daten von John Deere in handlungsrelevante Felderkenntnisse umzusetzen.

Seitdem hat sich die Partnerschaft weiterentwickelt and conzentriert sich auf inovatívne Wege, die landwirtschaftlichen Praktiken durch datengesteuerte Entscheidungen zu verbessern. V den folgenden Abschnitten werden wir hervorheben, wie Landwirte ihren Stickstoffeinsatz optimálne nutzen.

Michael Eckhardt, Leiter des Precision Ag Departments bei LVA, äußerte: “Súčinnosť medzi GeoPardom a LVA je viac ako jedna spoločnosť Geschäftspartnerschaft; ausgerichtet, Landwirten verbesserte agronomische Einsichten zu ermöglichen.

LVA nutzt mit seinen erweiterten agronomischen Dienstleistungen die Stärke von John Deere-Geräten, wie dem HarvestLab GrainSensor System, um entscheidende Daten zu sammeln. Auf der anderen Site Verarbeitet GeoPards Analyse-Engine diese Daten and Liefert Handlungsrelevante Erkenntnisse.

Gemeinsam bildet diese Partnerschaft eine Allianz, die darauf fokussiert ist, die Praktiken der Landwirte (wie etwa im Bereich des Stickstoffmanagements) zu verbessern, durch die Kombination des Besten aus Maschinen- und Softwarewelten.”

Datenerfassung und -aufbereitung

Im Zentrum dieser datengetriebenen landwirtschaftlichen Entwicklung steht die bezprostredná integrácia medzi GeoPardom a operačným centrom John Deere. Diese Zusammenarbeit veranschaulicht die zentrale Rolle von John Deere bei der Bereitstellung von Datenzugang über ihre API, eine Maßnahme, die den Datenfluss aus den landwirtschaftlichen Feldern erheblich bereichert.

Integrácia je zabezpečená a prevádzkovaná v operačnom stredisku John Deere je dokumentovaná v rámci systému GeoPard. Dieser sofortige Datenabrufprozess umfasst Erntevorgänge (mit Details wie Rohprotein- und Kraftstoffverbrauchsdaten) sowie Anwendungen wie Spritzen, Düngen, Säen und Bodenbearbeitung.

Diese reibungslose Verbindung ist nicht ausschließlich auf John Deere beschränkt; základná základňa platformy GeoPard je kompatibilná s rôznymi typmi maschinendaten, ktoré sú založené na API-Anbindungen ermöglicht wird.

Medzi jednotlivými dátami v systéme GeoPards je zemný systém s najmenšou analýzou údajov. Tento rýchly dátum je zabezpečený pre automatickú inicializáciu analýzy, s analýzou pre Stickstoffnutzungseffizienz, a stále sicher, s ohľadom na zemepisnú situáciu a rukoväte relevantné pre ručné použitie.

Pole

Im Jahr 2023 stand die Baumgärtel GbR vor der Herausforderung, das Wachstum auf dem Feld zu optimieren. Dafür wurde viermal Stickstoff ausgebracht, beginnend mit SSA im Februar, Gefolgt von drei Anwendungen von AHL in Frühjahr.

Um diese Anwendungen auf dem Feld teilflächenspezifisch fein abzustimmen, wurde die entsprechende Technologie eingesetzt. Zudem spielte das HarvestLab GrainSensing System eine entscheidende Rolle bei der Aufdeckung der Verteilung von Rohprotein in geernteten Getreide.

Ernte

Entdecken Sie die Feinheiten der neuesten Ernte vom 2023-08-08 anhand der folgenden Screenshoty. Dieser entscheidende Datensatz, der nahtlos and automatisiert od John Deere Operations Center durch GeoPard abgerufen wurde, the feine Gleichgewicht medzi Datenebenen Rohprotein and feuchter Masse, die während der Ernte wurer.

Rohprotein-Daten: Ernte 2023-08-08                               
Feuchtmasse-Daten: Ernte 2023-08-08

Obwohl Erntedaten gelegentlich Variationen aufweisen können, erhöht die Implementierung der Kvalifikácia Ertragkalibrierung analytická Genauigkeit erheblich. Dies gewährleistet zuverlässige Erkenntnisse, auch bei außergewöhnlichen Werten wie 19 t/ha für Weizen. Die kalibrierte feuchte Masse ist unten dargestellt.

Kalibrierte Daten zur Feuchtmasse: Ernte 2023-08-08

Düngungsmaßnahmen mit angewendeten Stickstoffprodukten

Während der Saison 2023 wurde der Weizenbestand mit einem sorgfältig geplanten Stickstoffapplikationsregime behandelt, das vier unterschiedliche Behandlungen umfasste. Dazu gehörte eine Anwendung von SSA-Produkten am 2023-02-23, Gefolgt von drei Stickstoffanwendungen im Frühjahr mit AHL am 2023-03-18, 2023-04-06 and 2023-05. Die genauen in jeder Behandlung angewendeten Mengen sind in den bereitgestellten Screenshoty dokumentiert.

Stickstoffanwendung: 23.02.2023 SSA
Stickstoffanwendung: 2023-03-18 AHL
Stickstoffanwendung: 2023-04-06 AHL                          
Stickstoffanwendung: 2023-05-13 AHL

GeoPard hrá v tomto procese v stručnosti z operačného centra John Deere, bez toho, aby to bolo bez údajov. Diese effiziente Datenbeschaffung bereitete den Weg für eine umfassende Analyse der Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) und der Stickstoffaufnahme (NU). Bez ohľadu na to, čo je vertiefen, verwandeln wir rohe Informationen in wertvolle Erkenntnisse and ebnen den Weg for verbesserte agronomische Operationen and Strategien.

Gesamter angewendeter Stickstoff

Der gesamte angewendete Stickstoff (TAN) kvantifikované kumulatívne Menge an Stickstoff, die auf das Feld aufgebracht wurde, dargestellt v absolútnom vyjadrení ako kg/ha. Dieser Wert ergibt sich aus der Summe der tatsächlich während der Anbausaison aufgebrachten Stickstoffprodukte.

Um die höchste Genauigkeit in der Bewertung zu gewährleisten, wurden nur tatsächlich angewendete Daten verwendet und Ziel- und Planwerte ausgeschlossen. Ein solcher Ansatz berücksichtigt auch Stellen mit über- und unterdosiertem Stickstoff.

Um tiefer einzusteigen, haben wir jeden Quadratmeter untersucht, um den Landwirten ein detailliertes Verständnis für die pro Hektar aufgebrachten Stickstoffmengen zu bieten. Die Karte unten fast die Informationen aus allen vier Stickstoffanwendungen zusammen und bietet einheitlichen Überblick über die Verteilung des während der Saison aufgebrachten Stickstoffs.

Alle präsentierten statistischen Daten sind in absoluten Zahlen angegeben, gemessen v kg/ha. Die farbkodierte Darstellung erleichtert die Interpretácia: Rot kennzeichnet Bereiche mit dem geringsten aufgebrachten Stickstoff, während Grün Regionen mit dem höchsten aufgebrachten Stickstoff anzeigt.

Gesamtanwendung Stickstoff 2023

Lepkavá hmota

Stickstoffaufnahme (NU) gibt die Gesamtmenge an Stickstoff an, die Pflanzen während ihrer Wachstumsperiode aufnehmen. U NU genau zu bechnen, werden zwei kritische Komponenten berücksichtigt: (1) die Rohproteinmessung, wie sie od John Deere GrainSensing System erfasst Wird, and (2) gesamte Geerntete Ertragsmasse.

Bei Weizen wird die NU-Verteilung in absoluten Werten angegeben, gemessen v kg/ha. Podrobnosti o zemepisných a štatistických údajoch o NU v hrubej oblasti Snímka obrazovky je viditeľná.

Výplň tyčinky 2023
Statistische Verteilung des Stickstoffaufnahmens

Účinnosť používania tyčinkových materiálov

Die Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) kvantifiziert das Verhältnis des verbrauchten Stickstoffs zum insgesamt aufgetragenen Stickstoff, ausgedrückt in Prozent. Abgeleitet von der zuvor beschriebenen Stickstoffaufnahme (NU) und dem gesamten angewendeten Stickstoff (TAN), je ideálny NUE-Wert nahe 100%. Dies zeigt, dass die Pflanzen fast den gesamten aufgetragenen Stickstoff verbraucht haben, bol den Ertrag optimiert.

Jedoch deuten NUE-Werte um 50% auf eine Überanwendung with übrig gebliebenem Stickstoff im Boden hin, während Werte über 100% eine Unteranwendung anzeigen, wobei die pflanzenüste.

Beide Szenarien sind unerwünscht: Ersteres birgt das Risiko einer Überdüngung, während letzteres den Boden erschöpft. Diese Balance wird in der Karte unten visuell dargestellt, wobei Bereiche nahe 50% NUE in Rot und solche nahe 100% in Grün gefärbt sind.

Stickstoffnutzungseffizienz 2023
Clusterisierung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023
Verteilung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023

Paličkový odliatok

Der Stickstoffüberschuss (NS) mist die Differenz zwischen dem gesamten angewendeten Stickstoff (TAN) und der Stickstoffaufnahme (NU), die die Pflanzen während einer Saison verbrauchen, ausgedrückt in absoluten Werten als kg/ha. Im Wesentlichen zeigt er die Menge an Stickstoff an, die von den Pflanzen nicht genutzt wurde.

Dies spielt eine entscheidende Rolle bei der Planung der Stickstoffanwendung für die nachfolgende Saison. Die geografische und statistische Verteilung dieses ungenutzten Stickstoffs, verteilt über das Feld, kann in der unten bereitgestellten Karte eingesehen werden.

Stickstoff-Überschuss 2023

Vergleich von Erntemasse und Rohprotein

Das Verständnis von Rohproteindaten ist wesentlich bei der Messung der Ernte, da es Einblicke in die ernährungsphysiologische Qualität und den potenziellen Marktwert der Ernte bietet. Systém HarvestLab GrainSensing System so správou Rohprotein verwendet, and ententsprechender Screenshot, der soine Verbindung zur Ernte Zeigt, is as Reference Reference.

Rohprotein-Daten: Ernte 2023-08-08               
Kalibrierte Feuchtmasse-Daten: Ernte 2023-08-08

Um die Daten zu kategorisieren und zu verstehen, haben wir spezifische Schwellenwerte festgelgt: einen Proteinschwellenwert von 12,5% and einen Schwellenwert für die Nassmasse der Ernte von 7,9 t/ha. Základné podmienky pre štandardy, ktoré sú v súlade s požiadavkami “höher” und “niedriger”, zu beschreiben, wie die beobachteten Daten in Bezug auf diese festgellegten Standards stehen.

Durch den Vergleich und die Gegenüberstellung dieser Kennzahlen können wir wertvolle Ideen gewinnen, um agronomische Maßnahmen für die folgenden Saisons zu verfeinern und zu verbessern.

Kombinácia medzi jednotlivými líniami a jednou kartou, ktorá zahŕňa medzi vizuálnymi prvkami Rohprotein und Nassmasse. Diese umfassende Darstellung identifiziert vier unterschiedliche Szenarien:

  1. Ertrag höher ako 7,9 t/ha s vysokým obsahom bielkovín ako 12,51 TP3T
  2. Ertrag höher ako 7,9 t/ha s obsahom bielkovín ako 12,5%
  3. Ertrag niedriger als 7,9 t/ha mit Protein Höher als 12,5%
  4. Ertrag niedriger als 7,9 t/ha s bielkovinami als 12,5%
Ertrag verzus Proteinverteilung 2023

Schlussfolgerung

  1. Dátum: Bezdrôtová integrácia s operačným centrom John Deere stellt GeoPard eine Echtzeit- and Genaue Datenerfassung sicher, die grundlage für alle nachfolgenden Analysen bildet. Die Einbeziehung von tatsächlich gemessenen Daten aus dem HarvestLab GrainSensing System a tatsächlichen Anwendungsdaten ist von entscheidender Bedeutung. Zusammen gewährleisten sie eine beispiellose Genauigkeit bei den Berechnungen.
  2. Lepidlá na utesnenie (NU) und gesamter angewendeter Stickstoff (TAN): Diese beiden Kennzahlen sind für Landwirte von größter Bedeutung, die das Gleichgewicht und die Dynamik von Stickstoff in ihren Feldern verstehen möchten. Gemeinsam bieten sie ein vollständiges Bild des Stickstoffkreislaufs über eine Saison hinweg.
  3. Stickstoffnutzungseffizienz (NUE): NUE dient als Schlüsselkennzahl zur Bewertung der Gesamteffizienz der Stickstoffnutzung auf einem Feld. Indem Bereiche mit unterschiedlichen NUE-Werten identifiziert werden, können Landwirte Möglichkeiten zur Verfeinerung ihrer Stickstoffanwendungsstrategien erkennen und die gesamten agronomischen Praktiken verbessern.
  4. Paličkový tmel (NS): NS liefert entscheidende Erkenntnisse, die die die Strategien für die variable Rate Application (VRA) für die kommende Saison beeinflussen können. Durch die Berücksichtigung des nicht genutzten Stickstoffs können Landwirte informierte Entscheidungen treffen, um ihre Anwendungspläne anzupassen.

Aus der Perspektive eines Landwirts ist die Verknüpfung von präziser Datenerfassung mit aufschlussreichen Analysen ein Wendepunkt. Nie je tam nič, ale Gleichgewicht bei der Stickstoffanwendung zu erreichen.

Es geht darum, Feinheiten zu verstehen, um Kulturen nachhaltig anzubauen, die bestmöglichen Erträge sicherzustellen und die Gesundheit des Bodens für zukünftige Generationen zu erhalten.

O spoločnostiach

GeoPard ist ein führender Anbieter von Software für die Präzisionslandwirtschaft. Das Unternehmen wurde 2019 v Kolíne nad Rýnom, Nemecko, gegründet und ist weltweit vertreten. GeoPard bietet eine Reihe von Lösungen, die Landwirten helfen, ihre Betriebsabläufe zu optimieren und die Erträge zu steigern. So zameraním na ochranu a regeneračnú ochranu spoločnosti GeoPard a Präzisionslandwirtschaftspraktiken weltweit zu fördern.

Zu den Partnern des Unternehmens gehören bekannte Marken wie John Deere, Corteva Agriscience, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association a mnoho ďalších.

LVA, Landmaschinen Vertrieb Altenweddingen, ist ein langjähriges mittelständisches Unternehmen mit Niederlassungen in Sachsen-Anhalt, Brandenburg und Niedersachsen. Der Schwerpunkt liegt auf Verkauf, Export, Vermietung, Händlerwerkstatt- und Ersatzteilservice für Landmaschinen sowie agronomischen Dienstleistungen. Seit über 30 Jahren gehört LVA zu den erfolgreichsten John Deere-Händlern in Europa.

Die agronomische Abteilung von LVA bietet Dienstleistungen wie Beratung im Bereich Präzisionslandwirtschaft, Bodenscannen und Datenanalyse sowie ein RTK-Netzwerk für GPS-Korrekturen an.

Heute arbeiten 100 Mitarbeiter am Standort Altenweddingen und weitere 220 Kollegen an den anderen Standorten in Niedersachsen, Brandenburg und Sachsen-Anhalt. Darunter befinden sich etwa 40 Auszubildende.

Efektívnosť využitia dusíka. Prípadová štúdia z LVA – predajca John Deere z Nemecka

Publikované na od dementievgeopard

V dynamickom svete moderného poľnohospodárstva čelia poľnohospodári mnohým výzvam vrátane dopadov klimatických zmien, rastúcich cien hnojív a naliehavej potreby environmentálne udržateľných postupov. Ústredným bodom týchto výziev je hospodárenie s dusíkom, kritickou živinou, ktorá, ak sa s ňou nesprávne zaobchádza, môže viesť k významným environmentálnym následkom.

Uprostred týchto zložitostí sa však ako riešenia a prevratné faktory objavujú dve metriky: efektívnosť využitia dusíka (NUE) a absorpcia dusíka (NU). NUE a NU ponúkajú novú paradigmu v poľnohospodárskych postupoch a premieňajú výzvy na príležitosti pre udržateľné a efektívne poľnohospodárstvo.

Spoločnosť John Deere, popredný výrobca poľnohospodárskych strojov, zohráva kľúčovú úlohu pri riešení týchto výziev. Prostredníctvom svojho systému HarvestLab GrainSensing poskytujú kľúčové údaje o surových bielkovinách, čo umožňuje podrobnejšie pochopenie dynamiky dusíka v plodinách. Spoločnosť John Deere navyše podporuje integráciu moderných technológií s cieľom zvýšiť udržateľnosť poľnohospodárstva.

V tomto úsilí sú predajcovia John Deere, ako napríklad LVA, kľúčovými spojencami. LVA, inovatívne predajné zastúpenie John Deere v Nemecku, úzko spolupracuje s farmármi na integrácii nových technológií a implementácii pokročilých agronomických stratégií. Ich úloha je kľúčová pri pomoci farmárom zorientovať sa v zložitosti moderného poľnohospodárstva a zabezpečiť, aby čo najlepšie využili dostupné technológie na optimalizáciu svojich postupov.

V úrodnej pôde Magdeburskej oblasti sa nachádza príbeh spoločnosti Baumgärtel GbR, rodinnej farmy s 30-ročnou poľnohospodárskou tradíciou, kde je pšenica jednou z hlavných plodín. Na tejto farme precízne hospodárenie s dusíkom presahuje rámec optimalizácie výnosov plodín: ide o záväzok k udržateľnému poľnohospodárstvu tvárou v tvár globálnym environmentálnym výzvam.

Spoločnosť GeoPard, ako popredný poskytovateľ softvéru pre presné poľnohospodárstvo, pôsobí ako spojivo, ktoré spája tieto piliere – spoločnosti John Deere, LVA a farmárov, ako sú tí v spoločnosti Baumgärtel GbR. GeoPard zjednodušuje správu údajov a automatizuje analytické procesy, čím premieňa údaje na užitočné poznatky. V tomto prípade ich zameranie na efektívnosť využívania dusíka ponúka optiku, cez ktorú môžu farmári nazerať na svoje postupy a zlepšovať ich, čím zabezpečujú udržateľnosť a efektívnosť v každom aspekte svojich operácií.

Manažment dusíka na farme Baumgärtel

Rodina Baumgärtelovcov pod vedením Friedricha Baumgärtela využíva potenciál poľnohospodárstva založeného na dátach na zdokonalenie svojich stratégií hnojenia a zavádzanie nových techník, a to všetko s cieľom zlepšiť svoje agronomické postupy.

Ústredným bodom ich stratégie je manažment dusíka. Rok 2023 priniesol do Magdeburger Börde vlhkú jar a suchý začiatok leta, čo viedlo k priemerným výnosom. Aby sa Baumgärtelovci v týchto podmienkach vyrovnali, využili metódy špecifické pre dané miesto na presné prispôsobenie aplikácie dusíka.

Okrem toho použili systém HarvestLab GrainSensing na meranie surového proteínu v zozbieranom zrne. Následne bola pomocou GeoPard odhadnutá spotreba dusíka plodinou, čo umožnilo výpočet efektívnosti využitia dusíka (NUE) s vysokou presnosťou.

Pre Baumgärtelovcov sa NUE stala základným ukazovateľom. Identifikuje oblasti, ktoré potrebujú úpravy v stratégiách aplikácie dusíka. V zónach, kde NUE klesne pod 80%, plánujú v nasledujúcej sezóne znížiť aplikáciu dusíka. Naopak, oblasti, kde NUE prekročí 100%, si vyžadujú hĺbkovú analýzu, čo je podľa nich výzva, ktorá si bude vyžadovať niekoľko sezón dôkladného pozorovania a učenia sa.

Spolupráca medzi LVA a GeoPard Agriculture

V roku 2022 vznikla strategická aliancia medzi spoločnosťami GeoPard a LVA Altenweddingen, inovatívnym predajcom John Deere v Nemecku, ktorý sa zaoberá poľnohospodárskymi strojmi. Táto spolupráca sa zrodila zo spoločnej vízie využiť rozsiahle údaje spoločnosti John Deere na vytvorenie praktických poznatkov z terénu.

Odvtedy sa partnerstvo rozrástlo a zameralo sa na inovatívne spôsoby zlepšenia poľnohospodárskych postupov prostredníctvom rozhodnutí založených na údajoch. V nasledujúcich častiach sa zameriame na to, ako poľnohospodári čo najlepšie využívajú dusík.

Michael Eckhardt, vedúci oddelenia presného poľnohospodárstva v spoločnosti LVA, uviedol: “Synergia medzi spoločnosťami GeoPard a LVA je viac než len obchodné partnerstvo; je to záväzok k revolúcii v aplikovaných agronomických postupoch prostredníctvom rozhodnutí založených na údajoch.

Táto spolupráca je zameraná na poskytnutie lepších agronomických poznatkov farmárom. LVA so svojimi rozšírenými agronomickými službami využíva silné stránky zariadení John Deere, ako je napríklad systém HarvestLab GrainSensor, na zhromažďovanie kľúčových údajov.

Na druhej strane, analytický nástroj GeoPard spracováva tieto údaje a poskytuje užitočné informácie. Toto partnerstvo spoločne tvorí alianciu zameranú na zlepšenie postupov poľnohospodárov (napríklad v oblasti hospodárenia s dusíkom) kombináciou toho najlepšieho zo sveta strojov a softvéru.’

Zber a príprava údajov

Jadrom tejto poľnohospodárskej evolúcie založenej na dátach je bezproblémová integrácia medzi GeoPard a operačným centrom John Deere. Táto spolupráca je príkladom kľúčovej úlohy spoločnosti John Deere pri poskytovaní prístupu k údajom prostredníctvom ich rozhrania API, čo výrazne obohacuje tok údajov prijímaných z poľnohospodárskych polí.

Integrácia zabezpečuje, že hneď ako sú operácie zdokumentované v operačnom centre John Deere, GeoPard ich rýchlo zhromaždí. Tento proces okamžitého vyhľadávania údajov zahŕňa zber úrody (s podrobnosťami, ako sú údaje o surovej bielkovine a spotrebe paliva) a aplikácie, ako je postrek, hnojenie, siatie a obrábanie pôdy.

Toto zjednodušené pripojenie nie je výhradne dostupné len pre spoločnosť John Deere; základným princípom platformy GeoPard je jej kompatibilita s rôznymi poskytovateľmi údajov o strojoch, čo uľahčuje pripojenie prostredníctvom rozhrania API.

Vďaka bezproblémovému toku údajov do systému GeoPard majú pestovatelia k dispozícii analytické poznatky takmer v reálnom čase. Tento rýchly prenos údajov je základným kameňom spustenia automatizovaných analytických balíkov, ako je napríklad analýza efektívnosti využívania dusíka, ktorá zabezpečuje, že pestovatelia majú k dispozícii včasné a užitočné informácie.

Pole

V roku 2023 čelila spoločnosť Baumgärtel GbR výzve optimalizovať rast na poli. Na dosiahnutie tohto cieľa bol dusík aplikovaný štyrikrát, počnúc SSA vo februári a následne trikrát aplikovanými AHL na jar. Tieto aplikácie na poli boli doladené pomocou metódy špecifickej pre dané miesto. Okrem toho zohral kľúčovú úlohu pri odhaľovaní distribúcie surových bielkovín v zožatom zrne systém HarvestLab GrainSensing.

Žatva

Preskúmajte zložitosti najnovšej žatvy z 8. augusta 2023 pomocou nasledujúcich snímok obrazovky. Tento kľúčový súbor údajov, ktorý spoločnosť GeoPard bezproblémovo a automatizovane načítala z operačného centra spoločnosti John Deere, ukazuje krehkú rovnováhu medzi vrstvami údajov o surovej bielkovine a mokrej hmotnosti zachytenými počas žatvy.

Údaje o surových bielkovinách: Zber 2023-08-08
Údaje o mokrej hmotnosti: Zber 2023-08-08

Hoci údaje o zbere úrody môžu občas vykazovať odchýlky, implementácia Kalibrácia výnosu výrazne zvyšuje analytickú presnosť. To zaisťuje spoľahlivé poznatky, a to aj pri výnimočných hodnotách, ako je 19 t/ha pri pšenici. Kalibrovaná hmotnosť WetMass je znázornená nižšie.

Kalibrované údaje o mokrej hmotnosti: Zber 2023-08-08

Hnojenie aplikovanými dusíkatými produktmi

Počas celej sezóny 2023 bola úroda pšenice ošetrená starostlivo naplánovaným režimom aplikácie dusíka, ktorý zahŕňal štyri odlišné ošetrenia. Zahŕňal aplikáciu produktov SSA 23. februára 2023 a následné tri jarné aplikácie dusíka AHL 18. marca 2023, 6. apríla 2023 a 13. mája 2023. Presné množstvá aplikované pri každom ošetrení sú zdokumentované na poskytnutých snímkach obrazovky.

Aplikácia dusíka: 2023-02-23 SSA
Aplikácia dusíka: 18.3.2023 AHL
Aplikácia dusíka: 2023-04-06 AHL
Aplikácia dusíka: 13. 5. 2023 AHL

Spoločnosť GeoPard zohrala v tomto procese kľúčovú úlohu tým, že bezproblémovo načítala tieto súbory údajov z operačného centra spoločnosti John Deere. Toto efektívne načítanie údajov pripravilo pôdu pre komplexnú analýzu efektívnosti využitia dusíka (NUE) a príjmu dusíka (NU). Ponorením sa do týchto údajov transformujeme surové informácie na cenné poznatky, ktoré pripravujú cestu pre vylepšené agronomické operácie a stratégie.

Celkové množstvo aplikovaného dusíka

Celkový aplikovaný dusík (TAN) kvantifikuje kumulatívne množstvo dusíka aplikovaného na pole, vyjadrené v absolútnych číslach ako kg/ha. Táto metrika je odvodená zo súčtu skutočných dusíkatých produktov aplikovaných počas celej vegetačnej sezóny.

Pre zabezpečenie čo najvyššej presnosti pri hodnotení sa použili iba skutočne aplikované údaje, s výnimkou cieľových a plánovaných hodnôt. Takýto prístup zohľadňuje aj miesta s nadmernou a nedostatočnou aplikáciou dusíka.

Pri hlbšom skúmaní sme preskúmali každý štvorcový meter, aby sme pestovateľom poskytli podrobný prehľad o množstvách dusíka aplikovaných na hektár. Mapa nižšie zhromažďuje informácie zo všetkých štyroch aplikácií dusíka a ponúka jednotný pohľad na rozloženie aplikovaného dusíka v sezóne.

Všetky prezentované štatistické údaje sú v absolútnych číslach, merané v kg/ha. Farebné odlíšenie uľahčuje interpretáciu: červená farba označuje oblasti s najmenej aplikovaným dusíkom, zatiaľ čo zelená označuje regióny s najvyššou aplikovanou dávkou.

Celkový aplikovaný dusík v roku 2023

Príjem dusíka

Príjem dusíka (NU) predstavuje celkové množstvo dusíka spotrebovaného rastlinami počas ich vegetačného obdobia. Pre presný výpočet NU sa berú do úvahy dve kritické zložky: (1) meranie surového proteínu, ako ho zaznamenáva systém HarvestLab GrainSensing, a (2) celková hmotnosť zozbieraného úrody.

V prípade pšenice je rozloženie NU uvedené v absolútnych číslach, merané v kg/ha. Podrobné geopriestorové a štatistické znázornenie NU na poli je možné vidieť na priloženej snímke obrazovky.

Príjem dusíka 2023
Štatistické rozdelenie príjmu dusíka 2023
Štatistické rozdelenie príjmu dusíka 2023

Účinnosť využitia dusíka

Účinnosť využitia dusíka (NUE) kvantifikuje pomer spotrebovaného dusíka k celkovému aplikovanému dusíku, vyjadrený v percentách. Odvodená z vyššie opísaného príjmu dusíka (NU) a celkového aplikovaného dusíka (TAN), je ideálna hodnota NUE blízka 100%, čo naznačuje, že rastliny spotrebovali takmer všetok aplikovaný dusík, čím sa optimalizuje výnos.

Hodnoty NUE okolo 50% však naznačujú nadmernú aplikáciu so zvyškovým dusíkom v pôde, zatiaľ čo hodnoty presahujúce 100% naznačujú nedostatočnú aplikáciu, pričom rastliny čerpajú zo zásob dusíka z predchádzajúcich rokov.

Oba scenáre sú nežiaduce: prvý predstavuje riziko nadmerného hnojenia, zatiaľ čo druhý vyčerpáva pôdu. Táto rovnováha je vizuálne znázornená na mape nižšie, kde oblasti v blízkosti 50% NUE sú sfarbené červenou farbou a oblasti blížiace sa k 100% zelenou farbou.

Efektívnosť využitia dusíka 2023
Klasterizácia efektívnosti využívania dusíka 2023
Klasterizácia efektívnosti využívania dusíka 2023
Rozdelenie efektívnosti využívania dusíka v roku 2023
Rozdelenie efektívnosti využívania dusíka v roku 2023

Prebytok dusíka

Prebytok dusíka (NS) meria rozdiel medzi celkovým aplikovaným dusíkom (TAN) a príjmom dusíka (NU), ktorý rastliny spotrebujú počas sezóny, vyjadrený v absolútnych číslach ako kg/ha. V podstate udáva množstvo dusíka, ktoré rastliny nevyužijú, čo zohráva kľúčovú úlohu pri plánovaní aplikácie dusíka na nasledujúcu sezónu.

Geopriestorové a štatistické rozloženie tohto nevyužitého dusíka, rozloženého po celom poli, si môžete pozrieť na mape uvedenej nižšie.

Prebytok dusíka 2023

Porovnanie výnosu/hmotnosti vs. surového proteínu

Pochopenie údajov o surových bielkovinách je pri meraní výnosu nevyhnutné, pretože poskytuje prehľad o nutričnej kvalite a potenciálnej trhovej hodnote plodiny. Na meranie surových bielkovín sa používa systém HarvestLab GrainSensing a pre referenciu je priložená zodpovedajúca snímka obrazovky znázorňujúca jeho prepojenie s výnosom.

Údaje o surových bielkovinách: Zber 2023-08-08
Kalibrované údaje o mokrej hmotnosti: Zber 2023-08-08

Na kategorizáciu a pochopenie údajov sme stanovili špecifické prahové hodnoty: prahovú hodnotu pre bielkoviny na úrovni 12,51 t/ha a prahovú hodnotu pre výnos mokrej hmotnosti na úrovni 7,9 t/ha. Na základe týchto prahových hodnôt používame pojmy “vyššia” a “nižšia” na vymedzenie toho, ako pozorované údaje súvisia s týmito stanovenými štandardmi. Porovnaním a kontrastovaním týchto metrík môžeme získať neoceniteľné nápady na spresnenie a zlepšenie agronomických operácií v nasledujúcich sezónach.

Kombináciou metrík na jednej mape sa vizualizuje vzťah medzi obsahom surového proteínu a hmotnosťou mokrého materiálu. Toto komplexné znázornenie identifikuje štyri odlišné scenáre:

  1. Vyšší výnos 7,9 t/ha s vyšším obsahom bielkovín 12,51 TP3T
  2. Vyšší výnos 7,9 t/ha s nižším obsahom bielkovín 12,51 TP3T
  3. Nižší výnos 7,9 t/ha s vyšším obsahom bielkovín 12,51 TP3T
  4. Nižší výnos 7,9 t/ha s nižším obsahom bielkovín TP3T 12,51
Výnos vs. distribúcia bielkovín 2023

Záver

1. Údaje: Vďaka bezproblémovej integrácii s operačným centrom John Deere zabezpečuje GeoPard zber údajov v reálnom čase a presnosť, čo tvorí základ pre všetky následné analýzy. Začlenenie skutočne nameraných údajov zo systému HarvestLab GrainSensing a skutočne aplikovaných údajov je nevyhnutné. Spoločne zabezpečujú bezkonkurenčnú presnosť výpočtov.
2. Príjem dusíka (NU) a celkový aplikovaný dusík (TAN)Tieto dve metriky sú kľúčové pre pestovateľov plodín, ktorí sa snažia pochopiť rovnováhu a dynamiku dusíka na svojich poliach. Spoločne ponúkajú kompletný obraz o životnom cykle dusíka počas sezóny.
3. Účinnosť využitia dusíka (NUE): Nutričná účinnosť (NUE) slúži ako kľúčová metrika na hodnotenie celkovej účinnosti využívania dusíka na poli. Identifikáciou oblastí s rôznymi hodnotami NUE môžu pestovatelia plodín identifikovať príležitosti na spresnenie svojich stratégií aplikácie dusíka a zlepšenie celkových agronomických postupov.
4. Prebytok dusíka (NS): NS poskytuje kľúčové poznatky, ktoré môžu ovplyvniť stratégie aplikácie variabilných dávok (VRA) pre nadchádzajúcu sezónu. Riešením problému nevyužitého dusíka môžu poľnohospodári robiť informované rozhodnutia o úprave svojich aplikačných plánov.

Z pohľadu farmára je spojenie presného zberu údajov s prehľadnou analytikou prelomové. Nejde len o dosiahnutie rovnováhy v aplikácii dusíka. Ide o pochopenie zložitosti udržateľného pestovania plodín, zabezpečenie čo najlepších výnosov a udržanie zdravia pôdy pre budúce sezóny.

O spoločnostiach

GeoPard je popredným poskytovateľom softvéru pre presné poľnohospodárstvo. Spoločnosť bola založená v roku 2019 v Kolíne nad Rýnom v Nemecku a má zastúpenie po celom svete. Spoločnosť ponúka širokú škálu riešení, ktoré pomáhajú poľnohospodárom optimalizovať ich prevádzku a zvyšovať výnosy. So zameraním na udržateľnosť a regeneratívnu ekonomiku sa GeoPard zameriava na propagáciu postupov presného poľnohospodárstva na celom svete.

Medzi partnerov spoločnosti patria také známe značky ako John Deere, Corteva Agriscience, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association a mnoho ďalších.

LVA, podnik zaoberajúci sa poľnohospodárskymi strojmi Altenweddingen, je dlhodobá stredne veľká spoločnosť s pobočkami v Sasku-Anhaltsku, Brandenbursku a Dolnom Sasku. Zameriava sa na predaj, export, prenájom, servis a servis náhradných dielov pre poľnohospodárske stroje a agronomické služby. LVA je už viac ako 30 rokov jedným z najúspešnejších predajcov John Deere v Európe.

Agronomické oddelenie LVA poskytuje služby ako poradenstvo v oblasti presného poľnohospodárstva, skenovanie pôdy a analýza údajov, sieť RTK pre korekciu GPS.

V súčasnosti pracuje v pobočke Altenweddingen 100 zamestnancov a ďalších 220 kolegov v ostatných pobočkách v Dolnom Sasku, Brandenbursku a Sasku-Anhaltsku. Medzi nimi je približne 40 stážistov.

Predstavujeme ziskové mapy GeoPard: Krok vpred v presnom poľnohospodárstve

Publikované na od dementievgeopard

Mapa zisku z príkladu na snímke obrazovky zohľadňuje použité súbory údajov o hnojení, siatí, dvoch aplikáciách ochranných prostriedkov na plodiny a zbere úrody. Do výpočtu je možné pridať aj ďalšie náklady, ako napríklad prípravu pôdy a rôzne činnosti.

Presné poľnohospodárstvo je prístup založený na dátach, ktorého cieľom je zvýšiť efektívnosť a ziskovosť. Spoločnosť GeoPard, popredný poskytovateľ riešení pre presné poľnohospodárstvo, rozširuje svoje možnosti analýzy dát zavedením služby Profit Maps.

Táto funkcia poskytuje vizuálne znázornenie ziskovosti na úrovni podoblastí, čo umožňuje informovanejšie rozhodovanie a alokáciu zdrojov. Na prvý pohľad uvidíte, kde vám vaše polia prinášajú zisk a kde sa náklady na vstupy a zmeny nevyplácajú.

Mapy zisku sa generujú integráciou rôznych dátových vrstiev vrátane údajov o aplikovanom výseve, aplikácii ochranných prostriedkov na plodiny, spotrebe hnojív a údajoch o zbere úrody. Tieto informácie pochádzajú priamo z poľnohospodárskych strojov a operačného centra John Deere.

GeoPard potom použije vlastnú rovnicu, ktorá zohľadňuje náklady na každý vstup, na výpočet ziskovosti na úrovni zóny. Tieto mapy zisku poskytujú komplexný pohľad na rozloženie zisku v rôznych zónach poľa.

Jednou z kľúčových funkcií ziskových máp GeoPard je schopnosť zobraziť rozpätie zisku v rôznych zónach poľa. Toto sa vypočítava v dolároch/eurách/akejkoľvek mene a poskytuje jasný prehľad o tom, aký zisk farmár dosahuje v každej konkrétnej oblasti.

Vďaka týmto informáciám na dosah ruky môžu poľnohospodári robiť informovanejšie rozhodnutia o tom, kde a ako použiť svoje poľnohospodárske vstupy.

Napríklad sa môžu rozhodnúť investovať viac do oblastí s vyššou ziskovosťou alebo prehodnotiť svoje stratégie v zónach s nižšími výnosmi. Táto úroveň granularity v analýze údajov odlišuje mapy zisku od spoločnosti GeoPard.

Vladimir Klinkov, výkonný riaditeľ spoločnosti GeoPard, zdôrazňuje transformačný potenciál tohto nástroja a uvádza: “Tieto mapy umožňujú farmárom robiť informovanejšie rozhodnutia o distribúcii zdrojov a nákladoch na každý hektár poľa a efektívnejšie plánovať svoje podnikanie.”

Praktické využitie ziskových máp sa už demonštruje v reálnych situáciách. Eurasia Group Kazachstan, oficiálny predajca John Deere, využíva túto funkciu na optimalizáciu svojich operácií.

Jevgenij Česnokov, riaditeľ pre poľnohospodársky manažment v spoločnosti Eurasia Group Kazakhstan LLP, sa delí o svoje skúsenosti: “Vďaka mape zisku od spoločnosti GeoPard Agriculture sme dokázali hlbšie pochopiť ziskovosť polí našich partnerov.

To umožnilo našim farmárom robiť strategickejšie rozhodnutia o alokácii zdrojov, čo v konečnom dôsledku zvýšilo prevádzkovú efektívnosť a zlepšilo ukazovatele hospodárskeho výsledku.”

Ziskové mapy od spoločnosti GeoPard predstavujú významný pokrok v presnom poľnohospodárstve a poskytujú poľnohospodárom prehľad, ktorý potrebujú na optimalizáciu svojich operácií a maximalizáciu ziskovosti. S neustálym vývojom odvetvia budú takéto nástroje hrať čoraz dôležitejšiu úlohu pri formovaní budúcnosti poľnohospodárstva.

Viac informácií o vývoji a aplikácii máp ziskovosti v presnom poľnohospodárstve nájdete v týchto zdrojoch: Štátna univerzita v Kansase, VÝCHOD, Čilský časopis poľnohospodárskeho výskumu, Ministerstvo poľnohospodárstva USA, a ResearchGate.

Zostaňte naladení na ďalšie aktualizácie, pretože GeoPard neustále inovuje a posúva hranice možností v presnom poľnohospodárstve.

O spoločnostiach:

GeoPard je popredným poskytovateľom softvéru pre presné poľnohospodárstvo. Spoločnosť bola založená v roku 2019 v Kolíne nad Rýnom v Nemecku a má zastúpenie po celom svete. Spoločnosť ponúka celý rad riešení, ktoré pomáhajú poľnohospodárom optimalizovať ich prevádzku a zvyšovať výnosy.

So zameraním na udržateľnosť a regeneratívnu ekonomiku sa GeoPard zameriava na propagáciu postupov presného poľnohospodárstva po celom svete.

Medzi partnerov spoločnosti patria také známe značky ako John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth a mnoho ďalších.

Eurasia Group Kazachstan je kazašské zastúpenie švajčiarskej spoločnosti Eurasia Group AG, oficiálneho predajcu značky John Deere v Kazašskej republike a Kirgizsku od roku 2002. Spoločnosť dodáva riešenia pre poľnohospodárstvo od popredných svetových výrobcov ako JCB, Väderstad, GRIMME a Lindsay, pokrývajúc všetky oblasti pestovania plodín a záhradníctva.

Skupina Eurasia Kazachstan venuje počas celej svojej činnosti veľkú pozornosť technológiám presného poľnohospodárstva a dopĺňa svoj sortiment strojov o produkty digitalizácie poľnohospodárstva.

Skupina Eurasia Kazachstan má rozsiahlu regionálnu sieť – 14 regionálnych kancelárií v Kazachstane a jednu v Kirgizsku, viac ako 550 zamestnancov, z ktorých takmer polovica sú zamestnanci popredajného servisu, vlastné oddelenie poľnohospodárskeho manažmentu a digitalizácie.

V priebehu rokov bolo do Kazachstanu dodaných viac ako 13 000 kusov zariadení a digitalizovaných bolo 4,4 milióna hektárov pôdy. Tento rok spoločnosť oslavuje 25. výročie svojho založenia.

Mapy potenciálu polí GeoPard vs. údaje o výnosoch

Publikované na od dementievgeopard

Mapy potenciálu polí GeoPard veľmi často vyzerajú presne ako výnos údaje.

Vytvárame ich pomocou viacvrstvová analytika historických informácií, topografie a analýzy holej pôdy.

Proces takéhoto syntetické mapy výnosov sú automatizované (a patentovaný) a jeho vygenerovanie trvá približne 1 minútu v ktoromkoľvek poli na svete.

 

Mapy potenciálu polí GeoPard vs. údaje o výnosoch

Môže sa použiť ako základ pre:

Čo sú mapy potenciálu poľa?

Mapy potenciálu polí, známe aj ako mapy výnosového potenciálu alebo mapy produktívneho potenciálu, sú vizuálne znázornenia priestorovej variability potenciálneho výnosu alebo produktivity plodín v rámci poľa. Tieto mapy sa vytvárajú analýzou rôznych faktorov, ktoré ovplyvňujú rast plodín, ako sú vlastnosti pôdy, topografia a historické údaje o výnosoch.

Tieto mapy sa dajú použiť v presnom poľnohospodárstve na usmernenie manažérskych rozhodnutí, ako je napríklad aplikácia hnojív s variabilnou dávkou, zavlažovanie a iné vstupy, ako aj na identifikáciu oblastí, ktoré si vyžadujú osobitnú pozornosť alebo manažérske postupy.

Medzi kľúčové faktory, ktoré sa zvyčajne berú do úvahy pri vytváraní máp potenciálu poľa, patria:

  1. Vlastnosti pôdy: Charakteristiky pôdy, ako je textúra, štruktúra, obsah organickej hmoty a dostupnosť živín, zohrávajú významnú úlohu pri určovaní potenciálu výnosu plodín. Mapovaním vlastností pôdy na poli môžu poľnohospodári identifikovať oblasti s vysokým alebo nízkym potenciálom produktivity.
  2. TopografiaFaktory ako nadmorská výška, sklon a orientácia môžu ovplyvniť rast plodín a potenciál výnosu. Napríklad nízko položené oblasti môžu byť náchylné na podmáčanie alebo mať vyššie riziko mrazov, zatiaľ čo strmé svahy môžu byť náchylnejšie na eróziu. Mapovanie týchto topografických prvkov môže pomôcť poľnohospodárom pochopiť, ako ovplyvňujú potenciál produktivity, a podľa toho upraviť svoje hospodárske postupy.
  3. Historické údaje o výnosoch: Analýzou historických údajov o výnosoch z predchádzajúcich rokov alebo sezón môžu poľnohospodári identifikovať trendy a vzorce v produktivite na svojich poliach. Tieto informácie možno použiť na vytvorenie máp, ktoré zvýraznia oblasti s trvalo vysokým alebo nízkym potenciálom výnosov.
  4. Dáta diaľkového prieskumu Zeme: Satelitné snímky, letecké fotografie a ďalšie údaje diaľkového prieskumu Zeme možno použiť na posúdenie zdravia, vitality a štádia rastu plodín. Tieto informácie možno použiť na vytvorenie máp, ktoré odrážajú priestorovú variabilitu potenciálu produktivity plodín.
  5. Klimatické údaje: Klimatické premenné, ako je teplota, zrážky a slnečné žiarenie, môžu tiež ovplyvniť rast plodín a potenciál výnosov. Začlenením klimatických údajov do týchto máp môžu poľnohospodári lepšie pochopiť, ako environmentálne faktory ovplyvňujú potenciál produktivity na ich poliach.

Sú cennými nástrojmi v presnom poľnohospodárstve, pretože pomáhajú poľnohospodárom vizualizovať priestorovú variabilitu potenciálu produktivity v rámci ich polí. Používaním týchto máp na usmernenie manažérskych rozhodnutí môžu poľnohospodári optimalizovať využívanie zdrojov, zlepšiť celkové výnosy plodín a znížiť vplyv svojich poľnohospodárskych činností na životné prostredie.

Rozdiel medzi mapami potenciálu poľa a údajmi o výnose

Mapy potenciálu polí a údaje o výnosoch sa v presnom poľnohospodárstve používajú na to, aby pomohli poľnohospodárom pochopiť priestorovú variabilitu na ich poliach a robiť informovanejšie rozhodnutia v oblasti hospodárenia. Medzi nimi však existuje niekoľko kľúčových rozdielov:

Zdroje údajov:

Tieto mapy sa vytvárajú integráciou údajov z rôznych zdrojov, ako sú vlastnosti pôdy, topografia, historické údaje o výnosoch, údaje diaľkového prieskumu Zeme a klimatické údaje. Tieto údaje sa však zhromažďujú pomocou monitorov výnosov nainštalovaných na zberacích zariadeniach, ktoré zaznamenávajú výnos plodín počas ich zberu.

Časový aspekt:

Tieto mapy predstavujú odhad potenciálnej produktivity poľa, ktorá je vo všeobecnosti statická alebo sa časom mení pomaly, s výnimkou významných zmien vlastností pôdy alebo iných ovplyvňujúcich faktorov. Údaje o výnosoch sú však špecifické pre konkrétne vegetačné obdobie alebo viacero sezón a môžu sa z roka na rok výrazne líšiť na základe faktorov, ako sú poveternostné podmienky, tlak škodcov a postupy hospodárenia.

Stručne povedané, mapy potenciálu polí a údaje o výnosoch sú doplnkovými nástrojmi v presnom poľnohospodárstve. Tieto mapy poskytujú odhad potenciálnej produktivity poľa a pomáhajú poľnohospodárom identifikovať oblasti, ktoré môžu vyžadovať odlišné postupy hospodárenia. Údaje o výnosoch na druhej strane dokumentujú skutočnú produkciu plodín a možno ich použiť na posúdenie účinnosti postupov hospodárenia a na informovanie o budúcom rozhodovaní.

Ak chcete porovnať zóny potenciálu poľa s úrodou, ktorú dosiahli, otvorte Automatická správa o výnosoch: výnos umiestni vedľa mapy zón, porovná každú zónu s priemerom poľa a nacení každý krok sadzby.

Automatizovaný monitoring plodín s prekrytím dátových vrstiev

Publikované na od dementievgeopard

V programe GeoPard máme modul na automatické vytváranie zón prieskumu údajov o plodinách pomocou flexibilnej konfigurácie obchodnej a agronomickej logiky.

Umožňuje kontrolovať obrovské množstvo polí a vykonávať prieskum len v núdzových prípadoch.

Obchodná/agronomická logika by mohla byť flexibilná. V tomto príklade - úlohy sú vytvorené v oblastiach, kde máme na najnovších satelitných snímkach zóny s vysokým historickým potenciálom polí a nízkou vegetáciou.

Príklad iného prípadu použitia: Zóna s nízkym výnosom (zo súboru výnosov) pretínajúca sa so zónami s nízkym pH - na úpravu úrovne úrodnosti vápnom.

 

Automatizované zóny prieskumu údajov o plodinách s priesečníkom dátových vrstiev
Zóny s vysokou historickou produktivitou poľa pretínajúce sa s najnovšou snímkou planéty Zóny s nízkou vegetáciou -> úlohy prieskumu sa v programe GeoPard vytvárajú automaticky

Pre spoločnosti obchodujúce s plodinami a modelárov údajov by priesečník medzi historicky najstabilnejšími a vysokovýnosovými zónami mohol byť dobrým ukazovateľom na extrapoláciu predpovedí výnosov.

Ak ste poľnohospodár, agronóm alebo špecialista na presné poľnohospodárstvo, viete, aký význam má prieskum údajov o plodinách. Je nevyhnutné na monitorovanie zdravotného stavu vašich plodín a identifikáciu akýchkoľvek potenciálnych problémov skôr, ako sa stanú veľkými.

Tradičný prieskum plodín však môže byť časovo a pracovne náročný. Preto prichádzajú na rad automatizované úlohy prieskumu.

GeoPard je revolučný automatizovaný softvér pre presné poľnohospodárstvo, ktorý využíva pokročilé algoritmy a satelitné snímky na automatické monitorovanie plodín. Pomocou programu GeoPard môžete jednoducho nastaviť úlohy automatického prieskumu, ktoré vás upozornia na všetky potenciálne problémy, ako sú škodcovia, choroby alebo nedostatok živín.

Jednou z hlavných výhod používania automatizovaných úloh prieskumu je schopnosť rýchlo a presne identifikovať problémy v plodinách. GeoPard využíva pokročilé algoritmy na analýzu satelitných snímok vašich polí a zisťuje aj tie najmenšie zmeny vo vašich plodinách.

To znamená, že môžete rýchlo identifikovať prípadné problémy a prijať opatrenia na ich riešenie skôr, ako sa stanú vážnejšími.

Ďalšou výhodou automatizovaných úloh prieskumu je možnosť pravidelného monitorovania plodín. Pri tradičnom prieskume môže byť ťažké pravidelne navštevovať polia a kontrolovať potenciálne problémy.

Pomocou programu GeoPard však môžete nastaviť automatické úlohy, ktoré budú monitorovať vaše plodiny na dennej alebo týždennej báze, čím získate komplexnejší prehľad o ich stave.

Automatické úlohy prieskumu GeoPard sú tiež prispôsobiteľné, takže ich môžete prispôsobiť svojim konkrétnym potrebám. Môžete nastaviť úlohy na monitorovanie konkrétnych problémov, ako sú škodcovia alebo choroby, alebo úlohy na monitorovanie konkrétnych oblastí vášho poľa. To znamená, že môžete získať informácie, ktoré potrebujete na prijímanie informovaných rozhodnutí o svojich plodinách.

Okrem úloh automatizovaného prieskumu ponúka GeoPard aj celý rad ďalších funkcií, ktoré vám môžu pomôcť pri riadení operácií presného poľnohospodárstva. Aplikáciu GeoPard môžete používať na plánovanie výsadby a hnojenia, monitorovanie úrovne pôdnej vlhkosti a sledovanie výnosov.

Celkovo sú automatizované úlohy prieskumu GeoPard výkonným nástrojom pre poľnohospodárov, agronómov a špecialistov na presné poľnohospodárstvo. Pomocou programu GeoPard môžete rýchlo a jednoducho monitorovať svoje plodiny a identifikovať potenciálne problémy, čo vám pomôže prijímať lepšie rozhodnutia o vašich operáciách.

Čo je to prieskum plodín?

Prieskum plodín je postup v poľnohospodárstve, ktorý zahŕňa systematickú kontrolu a monitorovanie plodín s cieľom posúdiť ich zdravie, rast a potenciálne problémy. Zvyčajne zahŕňa fyzické prechádzky po poliach alebo využívanie technológií, ako sú drony alebo senzory, na zhromažďovanie údajov.

Prieskumníci plodín pozorujú a zhromažďujú informácie o faktoroch, ako je napadnutie škodcami, prepuknutie chorôb, nedostatok živín a tlak burín.

Tieto údaje pomáhajú poľnohospodárom prijímať informované rozhodnutia týkajúce sa manažmentu plodín, ako je napríklad vykonávanie cieleného ošetrenia, úprava aplikácií hnojív alebo vykonávanie stratégií boja proti škodcom. Zohrávajú kľúčovú úlohu pri maximalizácii výnosov plodín a zabezpečení celkového zdravia plodín.

Čo je automatizovaný prieskum údajov o plodinách?

Automatizovaný prieskum plodín sa vzťahuje na použitie najmodernejších technológií vrátane robotiky, bezpilotných lietadiel (UAV), rôznych senzorov a umelej inteligencie (AI) na pozorovanie a hodnotenie stavu a vývoja plodín v poľnohospodárskom prostredí.

Cieľom je zvýšiť efektívnosť, znížiť náklady a zefektívniť správu plodín automatizáciou úloh, ktoré tradične vykonávajú ľudskí prieskumníci.

Proces automatizovaného zisťovania údajov o plodinách zahŕňa niekoľko fáz, ako napríklad:

  • Zhromažďovanie údajov: Bezpilotné lietadlá alebo pozemné roboty vybavené rôznymi senzormi (napr. kamerami, multispektrálnymi senzormi, LIDAR) získavajú informácie o stave plodín, ktoré zahŕňajú zdravotný stav rastlín, výskyt škodcov a chorôb, vlastnosti pôdy a koncentráciu živín.
  • Analýza údajov: Zozbierané údaje sa následne spracujú a preskúmajú pomocou algoritmov umelej inteligencie a strojového učenia s cieľom odhaliť vzory, nezrovnalosti a tendencie súvisiace so zdravím a vývojom plodín.
  • Rozhodovanie: Výsledky analýzy údajov možno využiť na prijímanie informovaných rozhodnutí o manažmente plodín vrátane optimalizácie zavlažovania, hnojenia, ochrany proti škodcom a ďalších zásahov.
  • Prijímanie opatrení: Poľnohospodári môžu na základe poznatkov získaných z automatizovaného monitorovania plodín zaviesť cielené opatrenia na riešenie konkrétnych problémov na poli, ako je napríklad použitie pesticídov alebo živín len tam, kde je to potrebné, čím sa minimalizuje množstvo odpadu a vplyv na životné prostredie.

Poskytovaním presných údajov v reálnom čase poľnohospodárom môže výrazne zvýšiť produktivitu a udržateľnosť poľnohospodárstva, čo umožní lepšie rozhodovanie a zavádzanie presnejších techník riadenia.

Ako identifikovať skautskú zónu?

Určenie zón prieskumu údajov o plodinách zahŕňa rozdelenie poľnohospodárskeho poľa na menšie, zvládnuteľné časti na základe takých aspektov, ako je zloženie pôdy, terén, historické výsledky plodín alebo iné relevantné faktory.

Cieľom je vytvoriť jednotné oblasti predstavujúce podobné podmienky, ktoré umožnia cielenejší prieskum, pozorovanie a postupy riadenia. Tu je postupný postup na určenie zóny prieskumu plodín:

  • Zhromažďujte historické informácie: Zhromaždite údaje o predchádzajúcich výnosoch plodín, výsledkoch pôdnych analýz, výskyte škodcov a chorôb a všetky ostatné dôležité informácie o poli. Tieto údaje môžu pomôcť rozpoznať oblasti s porovnateľnými podmienkami alebo výkonnosťou.
  • Preskúmajte zloženie pôdy a terén: Preskúmajte typy pôdy a terén svojho poľa, aby ste pochopili prirodzené rozdiely. Rozdielne zloženie pôdy a nadmorská výška môžu ovplyvniť rast plodín, absorpciu živín a prístupnosť vody, čo následne ovplyvňuje zdravie plodín.
  • Využívanie technológie diaľkového snímania: Na získanie ďalších podrobností o podmienkach na poli, ako sú vegetačné indexy, úroveň pôdnej vlhkosti a teplotné zmeny, použite satelitné alebo dronové snímky. Tieto informácie môžu pomôcť spresniť prieskumné zóny tým, že poskytnú komplexnejší pohľad na pole.
  • zavádzanie techník presného poľnohospodárstva: Používajte softvér pre presné poľnohospodárstvo na spracovanie a analýzu zozbieraných údajov. Tieto nástroje môžu pomôcť identifikovať vzory a stanoviť oblasti prieskumu na základe údajov, pričom zohľadnia faktory, ako je zdravotný stav plodín, variabilita pôdy a terén.
  • Zriadenie prieskumných oblastí: Na základe analýzy údajov rozdeľte pole na menšie, jednotné oblasti, ktoré vykazujú podobné znaky. Tieto oblasti by mali mať zvládnuteľnú veľkosť a mali by byť prispôsobené špecifickým požiadavkám vašej prevádzky.
  • Pravidelne ich aktualizujte a upravujte: Keď sa okolnosti zmenia a budú k dispozícii nové údaje, prehodnoťte a upravte oblasti prieskumu, aby ste zabezpečili ich relevantnosť a presnosť. To môže zahŕňať aktualizáciu oblastí na základe nových údajov o úrode, výskyte škodcov a chorôb alebo iných faktorov, ktoré ovplyvňujú výkonnosť plodín.

Určením a vytvorením zóny prieskumu plodín môžu poľnohospodári efektívnejšie sústrediť svoje úsilie na monitorovanie a uplatňovať cielené postupy riadenia, čo vedie k lepšiemu využívaniu zdrojov a zlepšeniu zdravia plodín.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Požiadať o bezplatné GeoPard Demo / Konzultáciu








    Kliknutím na tlačidlo súhlasíte s našimi Zásady ochrany osobných údajov. Potrebujeme to na zodpovedanie vašej žiadosti.

      Prihlásiť sa na


      Kliknutím na tlačidlo súhlasíte s našimi Zásady ochrany osobných údajov

        Pošlite nám informácie


        Kliknutím na tlačidlo súhlasíte s našimi Zásady ochrany osobných údajov

        Používame súbory cookie, aby sme vám poskytli čo najlepší zážitok z prehliadania, prispôsobili obsah našej stránky, analyzovali jej návštevnosť a zobrazili vám relevantné reklamy.
        Pozri náš zásady ochrany osobných údajov pre viac informácií.

        Prijmite všetko