Kategória: Manažérske zóny

Vitajte v sekcii “Manažérske zóny v poľnohospodárstve” na našej webovej stránke! Nájdete tu množstvo informácií o jednom z najdôležitejších konceptov moderného poľnohospodárstva.

Vzťahuje sa na prax rozdelenia farmy alebo poľa na menšie oblasti na základe faktorov, ako je typ pôdy, topografia a iné charakteristiky.

Vďaka tomu môžu poľnohospodári a správcovia pôdy efektívnejšie prispôsobiť svoje poľnohospodárske postupy špecifickým potrebám každej zóny, čo vedie k lepším výnosom plodín, nižším vstupným nákladom a lepším environmentálnym výsledkom.

V tejto sekcii nájdete články, príručky a zdroje, ktoré skúmajú mnohé výhody zón riadenia v poľnohospodárstve. Dozviete sa o najnovšom výskume a osvedčených postupoch a objavíte praktické tipy a nástroje na implementáciu stratégií zón riadenia na vašej vlastnej farme alebo pozemku.

Či už ste skúsený farmár, ktorý chce optimalizovať svoje hospodárstvo, alebo vlastník pôdy so záujmom o udržateľné postupy využívania pôdy, táto sekcia našej webovej stránky má niečo pre vás.

Sprievodca a aktualizácie zón riadenia

Tak sa do toho ponorte, preskúmajte a objavte mnoho spôsobov, ako vám môže pomôcť dosiahnuť vaše poľnohospodárske ciele a zároveň chrániť naše prírodné zdroje pre budúce generácie.

Vizualizácia ekonomických dopadov udržateľného poľnohospodárstva pomocou GeoPard v presnom poľnohospodárstve

Publikované na od Muhammad Farjad

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.

Mapy zón hospodárenia a pestovatelia kukurice: Aký je ich význam?

Publikované na od Muhammad Farjad

Počas viacročnej analýzy výskumníci testovali, či mapy zón hospodárenia založené na pôdnych podmienkach, topografii alebo iných krajinných prvkoch dokážu spoľahlivo predpovedať, ktoré časti kukuričného poľa budú mať najväčší úžitok zo zvýšených výsevných dávok alebo aplikácie dusíka.

Štúdia odhalila, že na rozdiel od bežných predpokladov sa reakcie plodín na rovnaké vstupy z roka na rok výrazne líšia. Najnepredvídateľnejší faktor, počasie, mal zrejme najväčší vplyv na to, ako plodiny reagovali na tieto vstupy. Poľnohospodári však stále môžu podniknúť kroky na zvládnutie vplyvov počasia na svoje plodiny.

Mapovanie zón riadenia vzniklo v dôsledku rastúceho záujmu o digitálne poľnohospodárstvo – využívanie nových technológií zhromažďovania a analýzy údajov na lepšie pochopenie vzájomného pôsobenia faktorov ovplyvňujúcich výnosy plodín, vysvetlil profesor pestovateľských vied na University of Illinois Urbana-Champaign Nicolas Martin, ktorý analýzu vykonal spolu s bývalým postdoktorandským výskumníkom Carlosom Agustinom Alessom.

Tieto metódy zahŕňajú použitie senzorov z terénu, satelitných údajov a ďalších digitálnych nástrojov na sledovanie toho, ako plodiny reagujú na miestne podmienky, hnojivá, výsevné dávky a ďalšie vstupy. Cieľom je minimalizovať nehospodárne alebo deštruktívne postupy a zároveň maximalizovať výnos, dodal Martin.

Nedávna štúdia využila jedinečnú metódu na overenie predpovedí máp zón riadenia.

“Naše poľnohospodárske stroje sme využili ako tlačiareň a generovali sme mozaiku vstupov podobnú prešívanej deke s rôznymi farbami,” vysvetlil Martin. “Náš experiment sme realizovali na viacerých miestach s použitím úplne náhodného dizajnu.”

Výskumníci uskutočnili svoju štúdiu na siedmich typických nezavlažovaných lokalitách pestovania kukurice v štáte Illinois. Každá lokalita bola rozdelená na viacero pozemkov. Každému pozemku boli náhodne priradené rôzne dávky výsevu kukurice a aplikácie dusíka.

Výskumníci okrem toho merali zloženie pôdy, topografiu a ďalšie krajinné prvky špecifické pre každé miesto. Štandardizovali všetky premenné okrem poveternostných podmienok na poliach. Táto štúdia sa uskutočnila v rokoch 2016 až 2021.

Výskumníci merali výnos každého pozemku v čase zberu úrody počas niekoľkých rokov. To im pomohlo identifikovať, ktoré pozemky najlepšie reagovali na rôzne vstupy v každom roku. Použili pokročilý algoritmus náhodného lesa, aby zistili, ktoré faktory – ako sú poveternostné podmienky, vlastnosti pôdy alebo sklon – najpresnejšie predpovedali, či zvýšenie aplikácie dusíka alebo použitie vyššej dávky výsevu zvýši výnosy.

Martin vysvetlil, že poveternostné premenné sú primárnymi faktormi ovplyvňujúcimi priestorové vzorce reakcie na dusík alebo výsevné dávky, pričom tesne nasledujú atribúty krajiny a pôdy. Okrem toho poznamenal, že tieto reakcie sa každoročne menia v dôsledku poveternostných vplyvov, čo vedie k nekonzistentnosti, aspoň na poliach, ktoré sme skúmali.

“To znamená, že pozemok, ktorý v jednom roku dobre reaguje na vyššiu dávku dusíka, nemusí tak dobre reagovať pri ďalšej výsadbe kukurice,” povedal. “Vďaka tomu je koncept mapovania zón hospodárenia nespoľahlivým prediktorom reakcií plodín na vstupy.”

“Veríme, že tieto zistenia môžu čiastočne vysvetliť, prečo poľnohospodári jednotne neprijali technológie presného poľnohospodárstva,” povedal Martin.

Výskumníci sa domnievajú, že zhromažďovanie väčšieho množstva údajov počas viacerých rokov a používanie lepších nástrojov na analýzu na mieste by mohlo zvýšiť presnosť mapovania zón riadenia.

Tento výskum podporila Služba pre ochranu prírodných zdrojov Ministerstva poľnohospodárstva USA a Národný inštitút pre potraviny a poľnohospodárstvo.

Manažérske zóny v precíznom poľnohospodárstve na optimalizáciu výnosov

Publikované na od Muhammad Farjad

Presné poľnohospodárstvo je spôsob hospodárenia, ktorý využíva technológie na optimalizáciu využívania vstupov. Aplikáciou vstupov v správnom množstve, čase a mieste môže zlepšiť výnosy, kvalitu, ziskovosť a udržateľnosť plodín. Jedným z kľúčových konceptov v presnom poľnohospodárstve sú zóny riadenia.

Čo sú to manažmentové zóny a prečo sa používajú?

Hospodárska zóna je podoblasť poľa, ktorá má podobné charakteristiky a podobne reaguje na vstupy. Môžu byť založené na faktoroch, ako je typ pôdy, textúra, organická hmota, elektrická vodivosť, nadmorská výška, sklon, zdravotný stav plodiny, história úrody a ďalšie.

Hospodárske zóny sa používajú na rozdelenie poľa na menšie jednotky, ktoré je možné obhospodarovať rôzne podľa ich potrieb a potenciálu. Napríklad pole môže mať oblasti s rôznou textúrou pôdy, ako je hlina, hlinitá pôda a piesok.

Tieto oblasti môžu mať rôznu kapacitu zadržiavania vody, dostupnosť živín a odvodňovanie. Aplikácia rovnakého množstva vody alebo hnojiva na celé pole môže v niektorých oblastiach viesť k nadmernému zavlažovaniu alebo nedostatočnému hnojeniu a v iných naopak.

To môže viesť k plytvaniu zdrojmi, zníženiu úrody a environmentálnym problémom. Vytvorením zónových hnojív na základe štruktúry pôdy môže poľnohospodár upraviť mieru zavlažovania a hnojenia pre každú zónu tak, aby zodpovedala pôdnym podmienkam a požiadavkám plodín. To môže zvýšiť efektívnosť využívania vody, efektívnosť využívania živín a výnos plodín.

Vymedzenie zón hospodárenia v presnom poľnohospodárstve

Vymedzenie zón hospodárenia v chránenej oblasti je proces vytvárania rôznych zón na poli na základe toho, čo je v danej oblasti podobné. Tieto zóny pomáhajú poľnohospodárom rozhodnúť sa, ako efektívnejšie využívať veci ako voda, hnojivá a pesticídy.

Čo sú to manažmentové zóny a prečo sa používajú

Na tento účel farmári zhromažďujú údaje o pôde, tvare pozemku alebo o tom, ako dobre rastú plodiny na rôznych miestach. Potom pomocou počítačových programov zoskupujú oblasti, ktoré sú si podobné. Napríklad miesta s podobnou pôdou alebo miesta, kde sa plodinám vždy dobre darí, sa stávajú samostatnými zónami.

Keď budú mať tieto zóny, farmári môžu rozumnejšie využívať zdroje. Môžu poskytnúť viac vody zónam, ktoré ju potrebujú, alebo použiť menej chemikálií na miestach, ktoré ju toľko nepotrebujú. To pomáha šetriť peniaze, chrániť životné prostredie a pestovať lepšie plodiny.

Existujú rôzne metódy a nástroje na vymedzenie mobilných zón v Pensylvánii, ale jednou z najbežnejších a najodporúčanejších je zhluková analýza. Zhluková analýza je technika dolovania dát, ktorá zoskupuje dátové body do zhlukov na základe ich podobnosti alebo odlišnosti.

Klastrová analýza sa dá použiť na priestorové údaje, ako sú vzorky pôdy, mapy výnosov alebo satelitné snímky, na identifikáciu homogénnych oblastí v rámci poľa. Zahŕňa tieto kľúčové kroky:

  • Zber údajov: Zbierajte údaje o poli, ako sú informácie o pôde, záznamy o výnosoch a ďalšie.
  • Analýza údajov: Využívajte technológie (ako napríklad GIS) na štúdium údajov, hľadanie vzorcov a rozdielov v teréne.
  • Zhlukovanie: Zoskupte podobné oblasti na základe údajov. Napríklad oblasti s podobnými typmi pôdy sa stanú zónami.
  • Definícia hranícStanovte jasné hranice medzi týmito zónami, aby ste predišli miešaniu zdrojov.
  • Charakterizácia zónyKaždá zóna je opísaná svojimi jedinečnými vlastnosťami, ako je typ pôdy alebo obsah živín.
  • Integrácia dátKombinujte údaje z rôznych zdrojov, ako sú prieskumy pôdy a satelitné snímky, aby boli zóny ešte presnejšie.

Ako sa vytvárajú zóny riadenia?

Existujú rôzne metódy na vytváranie zón riadenia v presnom poľnohospodárstve. Niektoré z bežných metód sú:

  • Použitie existujúcich pôdnych máp alebo prieskumov, ktoré poskytujú informácie o vlastnostiach a hraniciach pôdy.
  • Použitie pôdnych senzorov alebo sond, ktoré merajú parametre pôdy, ako je elektrická vodivosť, vlhkosť, pH a ďalšie.
  • Používanie diaľkového prieskumu Zeme alebo leteckých snímok, ktoré zachytávajú ukazovatele zdravia plodín, ako sú vegetačné indexy, biomasa, obsah chlorofylu a ďalšie.
  • Používanie monitorov výnosov alebo máp, ktoré zaznamenávajú údaje o výnosoch a kvalite plodín počas viacerých rokov.
  • Používanie nástrojov na analýzu alebo modelovanie údajov, ktoré integrujú viacero zdrojov údajov a aplikujú štatistické alebo priestorové techniky na identifikáciu vzorcov a zhlukov.

1. Pôdne mapy alebo prieskumy

V presnom poľnohospodárstve sa MZ vytvárajú využitím existujúcich pôdnych máp alebo prieskumov, ktoré poskytujú základné údaje o vlastnostiach a hraniciach pôdy.

metódy vytvárania zón riadenia v presnom poľnohospodárstve.

Používajú sa dve hlavné metódy odberu vzoriek pôdy: mriežkový odber vzoriek, rozdelenie poľa na štvorce pre vzorky pôdy a zónový odber vzoriek, zoskupenie oblastí s podobnými vlastnosťami pôdy. Mriežkový odber vzoriek ponúka podrobný pohľad na variabilitu poľa, ale je s ním spojených vyšších nákladov kvôli väčšiemu počtu vzoriek.

Účinnosť zónového odberu vzoriek závisí od metódy a veľkosti. Integráciou týchto údajov s metódami odberu vzoriek optimalizuje presné poľnohospodárstvo alokáciu zdrojov pre špecifické pôdne podmienky v rámci zón, čím podporuje udržateľnosť a produktivitu plodín.

2. Elektrická vodivosť pôdy

V presnom poľnohospodárstve merajú pôdne senzory a sondy základné parametre pôdy, ako je elektrická vodivosť (EC), vlhkosť a pH. EC pôdy, vyjadrená v mS/m, meria schopnosť pôdy udržiavať elektrickú vodivosť.

Vysielaním kontrolovaných prúdov do pôdy a geotagovaním meraní pomocou GPS súradníc tieto nástroje pomáhajú kvantifikovať zmeny štruktúry pôdy a potenciál výnosu. Informujú o rozhodnutiach týkajúcich sa manažmentu živín, výsevných dávok, hĺbky a zavlažovacích plánov.

Údaje o elektroforéze pôdy tiež ponúkajú rýchly a nákladovo efektívny prehľad o vlastnostiach pôdy, ako je textúra, kapacita katiónovej výmeny (CEC), odvodňovanie, organická hmota a slanosť, čo umožňuje vytváranie presných monitorovacích zón (MZ) pre optimalizované poľnohospodárske postupy.

3. Diaľkový prieskum Zeme alebo letecké snímky

Vytváranie zón riadenia v presnom poľnohospodárstve zahŕňa využitie diaľkového prieskumu Zeme alebo leteckých snímok na zachytenie kľúčových ukazovateľov zdravia plodín, ako sú vegetačné indexy, biomasa, obsah chlorofylu a ďalšie.

Ako sa používajú MZ Výhody

Toto sa dosahuje použitím lietadiel alebo dronov vybavených zobrazovacou technológiou schopnou generovať snímky s vysokým rozlíšením. Pomocou sofistikovaných techník analýzy obrazu sa tieto snímky spracúvajú na vymedzenie zón v rámci poľa.

4. Monitory výnosov

V presnom poľnohospodárstve sa zóny stanovujú pomocou monitorov výnosov a máp, ktoré zhromažďujú dôležité údaje o výnosoch a kvalite plodín počas niekoľkých rokov.

Tento proces, známy ako mapovanie výnosov, zahŕňa monitorovanie zberačov v reálnom čase, zaznamenávanie informácií o hmotnosti plodiny, úrovni vlhkosti a pokrytej ploche.

Tieto údaje sa následne využívajú na vytvorenie komplexných máp výnosov, čo vedie k presnejším a efektívnejším poľnohospodárskym postupom.

5. Nástroje na analýzu alebo modelovanie údajov

V presnom poľnohospodárstve starostlivo vytvárame MZ pomocou pokročilých nástrojov, ktoré analyzujú údaje. Tieto nástroje spájajú množstvo rôznych informácií a pomáhajú nám vidieť vzorce na farme. Používajú matematiku a mapy na zistenie, kam by sme mali zamerať svoju pozornosť. To pomáha farmárom robiť inteligentné rozhodnutia o tom, kde používať zdroje, ako je voda a hnojivá. Zlepšuje to poľnohospodárstvo a pomáha plodinám dobre rásť.

Výber metódy však závisí od dostupnosti údajov, typu vstupu, ktorý sa má meniť, veľkosti poľa, nákladov na technológiu a preferencií farmára. Cieľom je vytvoriť zóny, ktoré sú zmysluplné, konzistentné a praktické.

Ako sa používajú MZ? Výhody

Po vytvorení zón ich možno použiť na usmerňovanie aplikácií variabilných dávok (VRA) vstupov, ako sú semená, hnojivá, voda a pesticídy. VRA je technika, ktorá umožňuje meniť dávku aplikácie vstupov v rámci poľa na základe informácií o zóne hospodárenia.

Na implementáciu VRA potrebuje farmár:

  • Regulátor variabilnej dávky, ktorý dokáže upraviť aplikačné množstvo podľa mapy predpisu alebo spätnej väzby zo snímača.
  • Globálny pozičný systém (GPS), ktorý dokáže lokalizovať polohu aplikátora v teréne.
  • Geografický informačný systém (GIS), ktorý dokáže ukladať, zobrazovať a analyzovať priestorové údaje, ako sú mapy mobilných zón a predpisové mapy.

Používanie VRA na základe MZ môže farmárovi pomôcť:

  • Aplikujte vstupy tam, kde sú najúčinnejšie, a vyhýbajte sa nadmernému alebo nedostatočnému použitiu.
  • Zlepšiť produktivitu pôd s obmedzenou úrodnosťou alebo nedostatkom vody.

Optimalizujte zóny riadenia pomocou GeoPardu 

Okrem toho, prispôsobením aplikačných dávok môžu poľnohospodári znížiť vstupné náklady na pôdy, ktoré nereagujú na návyky alebo majú nízky produktívny potenciál. Tento nákladovo efektívny prístup zabezpečuje rozumné investovanie zdrojov.

Za zmienku tiež stojí, že presné poľnohospodárstvo s mikrokryštalickými hnojivami a variabilnou dávkou hnojiva (VRA) prospieva životnému prostrediu minimalizáciou vyplavovania živín, znižovaním odtoku chemikálií do vodných útvarov a prevenciou erózie pôdy.

Optimalizujte zóny riadenia pomocou GeoPardu

GeoPard Agriculture zjednodušuje presné poľnohospodárstvo vďaka svojmu Funkcia Zón riadenia a máp VRA, čo umožňuje používateľom vytvárať prispôsobené zóny a mapy s predpismi na základe rôznych dátových vrstiev, ako sú satelitné snímky, analýza pôdy a ďalšie.

Tieto mapy sú kompatibilné s poľnohospodárskymi zariadeniami a strojmi. Používatelia môžu tiež vykonávať viacvrstvové analýzy, identifikovať oblasti s vyšším alebo nižším potenciálom výnosov a zisťovať trendy stability polí. Platforma ponúka mapy s viacerými vrstvami na odhalenie závislostí medzi rôznymi mapami zón a umožňuje jednoduché úpravy zón.

GeoPard navyše podporuje mapovanie variabilnej dávky (VRA) pre presné poľnohospodárske operácie a poskytuje štatistiky s presnosťou na úrovni zón. Ponúka kompatibilitu údajov pre export a umožňuje manuálne prispôsobenie zón a predpisy založené na rovniciach pre výpočet nákladov.

Záver

Presné poľnohospodárstvo je transformačný prístup k poľnohospodárstvu, ktorý využíva technológie a poznatky založené na dátach na zvýšenie produkcie plodín. Či už využíva údaje z pôdnych senzorov, diaľkového prieskumu Zeme, monitorov výnosov alebo nástrojov na analýzu údajov, umožňuje poľnohospodárom vytvárať zóny hospodárenia prispôsobené ich poliam. Tieto zóny optimalizujú alokáciu zdrojov, čo vedie k lepším výnosom plodín, zníženým nákladom a udržateľným poľnohospodárskym postupom.

LfL využíva platformu GeoPard pre svoj projekt budúceho pestovania plodín

Publikované na od Muhammad Farjad

Poľnohospodárstvo dnes čelí veľkým výzvam. Musí produkovať vysokokvalitné potraviny a suroviny, ale čoraz viac musí zohľadňovať aj požiadavky na ochranu pôdy, vody, klímy a biodiverzity.

Bavorské štátne výskumné centrum pre poľnohospodárstvo (LfL) už dlho vykonáva výskum týchto výziev a teraz testuje platformu presného poľnohospodárstva GeoPard pre svoj projekt Future Crop Farming.

Dmitrij Dementiev, generálny riaditeľ a spoluzakladateľ spoločnosti GeoPard: “Tradičné metódy pestovania plodín často čelia výzvam, ako je neefektívne hospodárenie so zdrojmi a obmedzený prístup k údajom v reálnom čase. Tieto faktory môžu viesť k neoptimálnym výnosom plodín, zvýšeným nákladom a zaťaženiu životného prostredia.”

Platforma GeoPard poskytuje LfL centralizovanú platformu na vizualizáciu a analýzu kritických poľnohospodárskych údajov. Používateľsky prívetivé rozhranie platformy umožňuje kombináciu satelitných údajov a experimentálnych údajov z poľných pokusov, čím zjednodušuje interpretáciu komplexných údajov a umožňuje používateľom robiť informované rozhodnutia, ktoré optimalizujú produktivitu a udržateľnosť.

Pole bolo rozdelené na sekcie, aby sa predviedol špecifický postup pre pokus: LfL zaviedol systém pásového medziplodinového pestovania, t. j. súčasné pestovanie viacerých plodín v paralelných pásoch na tom istom poli.

Tieto pásy sa následne môžu použiť samostatne v rovniciach pre vstupy (ako sú hnojivá a ochrana rastlín) a výsledky výnosov, čo umožňuje výpočet celkového poľa.

zisk. Okrem toho je možné posúdiť zisky generované jednotlivými plodinami a možné vplyvy na okraje medzi pásmi.

Spolupráca medzi LfL a GeoPard v rámci projektu Future Crop Farming môže posunúť vpred analytické nástroje pre nekonvenčné štruktúry polí.

Využitím pokročilej platformy GeoPard môže doplniť výsledky svojho výskumu a vytvoriť cenné vizualizácie na komunikáciu poznatkov z projektu s verejnosťou.

Inovatívny projekt LfL so zameraním na presné poľnohospodárstvo, produktivitu a environmentálnu starostlivosť predstavuje potenciál pre udržateľnejšiu budúcnosť v pestovaní plodín.

Dr. Markus Gandorfer, vedúci oddelenia digitalizácie a projektový manažér v LfL: “Je nám potešením spolupracovať s nadšeným tímom GeoPard. Hlbšie poznatky o našich údajoch o pásových medziplodinách, ktoré nám nástroj GeoPard umožňuje, sú pre nás veľmi cenné.”

O nás

Bavorské štátne výskumné centrum pre poľnohospodárstvo (LfL) Bavorské štátne výskumné centrum pre poľnohospodárstvo (LfL) je centrom znalostí a služieb pre poľnohospodárstvo v Bavorsku. Aplikovaný výskum LfL sa zaoberá otázkami poľnohospodárskej praxe a poskytuje poľnohospodárskym podnikom rôzne aplikovateľné riešenia.

Interdisciplinárny projekt Future Crop Farming sa nachádza v Ruhstorfe ad Rott v juhovýchodnom Bavorsku. Viac informácií o projekte nájdete na webovej stránke projektu: http://www.future-crop-farming.de

GeoPard poľnohospodárstvo 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 Agriculture 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.

Grafy vývoja plodín od GeoPardu pre presné poľnohospodárstvo

Publikované na od Muhammad Farjad

Dnešné poľnohospodárstvo si vyžaduje nielen tvrdú prácu a pochopenie pôdy, ale aj inteligentné využívanie technológií. S nadšením sa s vami podelím o pohľad na jeden z nástrojov, ktoré významne ovplyvňujú udržateľné poľnohospodárske postupy: grafy vývoja plodín od spoločnosti GeoPard.

Naše grafy vývoja plodín ponúkajú komplexné a užívateľsky prívetivé zobrazenie údajov o raste plodín od roku 1988. Tieto grafy, automaticky generované pre akékoľvek pole, sú navrhnuté tak, aby zabezpečili presnosť a správnosť.

Dáta sa vypočítavajú výlučne pre oblasť poľa bez oblakov a tieňov. Jednoduchým podržaním kurzora myši sa zobrazí priemerná hodnota NDVI (Normalizovaný rozdielový vegetačný index), ktorá poskytuje okamžitý prehľad o stave plodiny.

Čo však odlišuje náš nástroj? Možnosť prepínať medzi zobrazeniami. Rozhranie GeoPard umožňuje používateľom prepínať medzi ročným a mesačným zobrazením. Táto úroveň detailov zaručuje, že máte k dispozícii potrebné údaje na prijímanie informovaných rozhodnutí o manažmente plodín, načasovaní zberu úrody a predpovedi výnosov.

V rukách farmára môže tento presný prehľad usmerňovať stratégie manažmentu polí, pomáhať určiť optimálny čas zberu úrody, monitorovať plodiny vo veľkom rozsahu a celkovo optimalizovať produktivitu a udržateľnosť.

Toto je vzrušujúci krok vpred v presnom poľnohospodárstve, cesta, ktorá vedie nielen k lepším výnosom, ale aj k udržateľnejším postupom, ktoré zohľadňujú našu environmentálnu stopu.

Zostaňte naladení na ďalšie aktualizácie, pretože neustále vyvíjame a zdokonaľujeme naše nástroje, aby sme lepšie slúžili poľnohospodárskej komunite. Sme na ceste k tomu, aby bolo presné poľnohospodárstvo dostupnejšie a efektívnejšie, a sme radi, že ste sa k nám pridali. Spoločne predefinujme budúcnosť poľnohospodárstva!

Planet Imagery (denná, rozlíšenie 3m) na vytváranie manažérskych zón

Publikované na od dementievgeopard

Prístup k snímkam planét sa vďaka GeoPard Agriculture stal jednoduchším, rýchlejším a dostupnejším. Od augusta 2022 GeoPard sprístupnil možnosti vyhľadávania a analýzy iba požadovaných snímok planét z preferovaného rozsahu dátumov používateľa.

Používateľ GeoPardu si teda vyžiada iba preferované obrázky planét a môže ich použiť v analytických nástrojoch GeoPard.

Obrázky planét sa rozširujú Sentinel a Landsat pokrytia (poskytované štandardne) a možno ich kombinovať s inými dátovými vrstvami (súbory údajov o zberových/postrekových/sejacích strojoch, profil topografie) prostredníctvom existujúcich Viacvrstvové, Viacročné, a Nástroje na rovnice. 

 

Snímky planét pre vytváranie zón riadenia

 

Planéta je najväčšia satelitná sieť pre pozorovanie Zeme, ktorá poskytuje takmer denný globálny súbor údajov a umožňuje získavať satelitné snímky s vysokým rozlíšením a vysokou frekvenciou.

Zóny riadenia založené na snímkach Planet Scope (rozlíšenie 3,5 m).

Čítajte viac o Partnerstvo GeoPard / Planet.

Čo je to snímkovanie planét a ako sa používa na vytváranie zón riadenia?

Vzťahuje sa na satelitné snímky poskytované spoločnosťou Planet Labs, súkromnou spoločnosťou, ktorá prevádzkuje flotilu malých satelitov s názvom Doves. Tieto satelity denne zachytávajú snímky zemského povrchu vo vysokom rozlíšení. Pojem “rozlíšenie 3 m” znamená, že každý pixel na snímke predstavuje plochu na zemi s rozmermi 3 × 3 metre. Táto úroveň detailov umožňuje podrobnú analýzu a monitorovanie rôznych prvkov a zmien na zemskom povrchu.

Pokiaľ ide o vytváranie zón riadenia, snímky planét s denným rozlíšením 3 m môžu byť veľmi prospešné pre rôzne odvetvia a aplikácie, ako napríklad:

  • PoľnohospodárstvoSnímky s vysokým rozlíšením môžu pomôcť pri vytváraní zón riadenia v poľnohospodárstve, kde rôzne oblasti poľa môžu vyžadovať rôzne úpravy, ako je zavlažovanie, hnojenie alebo kontrola škodcov. Analýzou snímok môžu poľnohospodári identifikovať vzorce súvisiace so zdravím plodín, vlhkosťou pôdy a ďalšími faktormi, čo im umožňuje robiť lepšie rozhodnutia o alokácii zdrojov.
  • Environmentálny manažment: Satelitné snímky možno použiť na identifikáciu a monitorovanie environmentálne citlivých oblastí, ako sú mokrade, lesy a biotopy voľne žijúcich živočíchov. Tieto informácie možno použiť na vytvorenie zón riadenia, ktoré tieto oblasti chránia a zabezpečujú udržateľné postupy využívania pôdy.
  • Mestské plánovanie: Snímky s vysokým rozlíšením môžu pomôcť urbanistom identifikovať oblasti rastu, vzorce využívania pôdy a rozvoj infraštruktúry. Tieto informácie možno použiť na vytvorenie zón riadenia, ktoré usmerňujú budúci rozvoj a zabezpečujú efektívne využívanie zdrojov.
  • Riadenie katastrof: Satelitné snímky môžu pomôcť pri identifikácii a monitorovaní oblastí náchylných na katastrofy, ako sú záplavové oblasti alebo ohniská lesných požiarov. Zóny riadenia možno vytvoriť na stanovenie evakuačných trás, pridelenie zdrojov na reakciu na katastrofy a na informovanie politík využívania pôdy, ktoré minimalizujú riziko budúcich katastrof.
  • Manažment prírodných zdrojov: Snímky s vysokým rozlíšením môžu pomôcť pri monitorovaní a riadení zdrojov, ako je voda, nerasty a lesy. Identifikáciou oblastí s vysokou hodnotou zdrojov alebo ich nedostatkom možno vytvoriť zóny riadenia, aby sa zabezpečilo udržateľné využívanie a ochrana týchto zdrojov.

Stručne povedané, snímky planét s denným rozlíšením 3 m sú cenným nástrojom na vytváranie zón riadenia v rôznych oblastiach, ktorý poskytuje aktuálne a podrobné informácie, ktoré môžu pomôcť osobám s rozhodovacou právomocou optimalizovať alokáciu zdrojov a zabezpečiť udržateľné postupy využívania pôdy.

Často kladené otázky

1. Čo môže pomôcť zistiť použitie obrazov?

Využitie snímok môže pomôcť vytvoriť efektívnejší a účinnejší poľnohospodársky systém. Využitím technológií, ako sú drony alebo satelitné snímky, môžu snímky poskytnúť cenné poznatky o zdraví plodín, stave pôdy a potrebách zavlažovania.

Pomáha pri identifikácii problémových oblastí, ako sú zamorenie škodcami alebo nedostatok živín, čo umožňuje poľnohospodárom prijímať cielené opatrenia. Okrem toho snímky pomáhajú pri monitorovaní rastu a vývoja plodín, čo umožňuje presné rozhodovanie a maximalizáciu výnosov. 

Analytika založená na rovniciach v precíznom poľnohospodárstve

Publikované na od dementievgeopard

Vydaním modulu pre analýzu založenú na rovniciach urobil tím GeoPard veľký krok vpred v poskytovaní praktických informácií farmárom, agronómom a analytikom priestorových údajov pre každý meter štvorcový. Modul obsahuje katalóg viac ako 50 preddefinovaných presných vzorcov GeoPard, ktoré pokrývajú širokú škálu poľnohospodárskych analytických údajov.

Presné vzorce boli vyvinuté na základe viacročný nezávislý agronomický univerzitný a priemyselný výskum a boli dôkladne testované, aby sa zabezpečila ich presnosť a užitočnosť. Dajú sa jednoducho nakonfigurovať tak, aby boli vykonané automaticky pre akékoľvek pole a poskytuje používateľom účinné a spoľahlivé informácie, ktoré im môžu pomôcť optimalizovať výnosy plodín a znížiť vstupné náklady.

Modul analýzy založený na rovniciach je kľúčovou funkciou platformy GeoPard, ktorá poskytuje používateľom výkonný nástroj na hlbšie pochopenie ich prevádzky a na prijímanie rozhodnutí o poľnohospodárskych postupoch založených na údajoch. Vďaka neustále rastúcemu katalógu receptúr a možnosti prispôsobiť receptúry pre rôzne scenáre v teréne dokáže GeoPard splniť špecifické potreby akejkoľvek poľnohospodárskej prevádzky.

 

Odstránenie draslíka na základe údajov o výnose

Odstránenie draslíka na základe údajov o výnose

 

Prípady použitia (pozri príklady nižšie):

  • Príjem dusíka v absolútnych číslach s použitím údajov o výťažnosti a bielkovinách
  • Účinnosť využitia dusíka (NUE) a výpočty nadbytku s dátovými vrstvami výnosu a bielkovín
  • Odporúčania pre vápno na základe údajov o pH zo vzoriek pôdy alebo pôdne skenery
  • Podpole (zóny alebo úroveň pixelov) Mapy návratnosti investícií)
  • Odporúčania pre hnojenie mikroživinami a makroživinami na základe odberu vzoriek pôdy, potenciálu poľa, topografie a údajov o výnose
  • Modelovanie uhlíka
  • Detekcia zmien a upozornenie (výpočet rozdielu medzi snímkami zo Sentinel-2, Landsat8-9 alebo Planet)
  • Modelovanie vlhkosti pôdy a zrna
  • Výpočet suchého výnosu zo súborov údajov o mokrom výnose
  • Výpočet rozdielu medzi mapami Target Rx a As-Apply

 

Odporúčania týkajúce sa draslíka na základe dvoch cieľových výnosov (zóny produktivity)

Odporúčania týkajúce sa draslíka na základe dvoch cieľových výnosov (zóny produktivity)

 

 

 

 

Hnojivo: Sprievodca odporúčaniami. Draslík / Kukurica.

Hnojivo: Sprievodca odporúčaniami (Štátna univerzita v Južnej Dakote): Draslík / Kukurica. Revízia a revízia: Jason Clark | Asistent profesora a špecialista na úrodnosť pôdy na SDSU Extension

 

Účinnosť využitia draslíka v kg/ha

Účinnosť využitia draslíka v kg/ha

 

 

 

Účinnosť využitia dusíka v percentách. Výpočet je založený na dátových vrstvách výnosu, bielkovín a vlhkosti zrna.

Účinnosť využitia dusíka v percentách. Výpočet je založený na dátových vrstvách výnosu, bielkovín a vlhkosti zrna.

 

 

Dusík: Cieľová dávka vs. aplikovaný dusík

Dusík: Cieľová dávka vs. aplikovaný dusík

 

Rozdiel v chlorofyle medzi dvoma satelitnými snímkami

Rozdiel v chlorofyle medzi dvoma satelitnými snímkami

 

Používateľ GeoPardu môže upravovať existujúce a vytvárať vlastné súkromné vzorce na základe snímok, pôdy, výnosu, topografie alebo akýchkoľvek iných dátových vrstiev, ktoré GeoPard podporuje. 

Príklady šablóny GeoPard Equations

Príklady šablóny GeoPard Equations

 

Analytika založená na vzorcoch pomáha farmárom, agronómom a dátovým vedcom automatizovať ich pracovné postupy a robiť rozhodnutia na základe viacerých údajov a vedeckého výskumu, aby sa uľahčila implementácia udržateľného a presného poľnohospodárstva.

Čo je analytika založená na rovniciach v presnom poľnohospodárstve? Použitie presných vzorcov

Analytika založená na rovniciach v presnom poľnohospodárstve sa vzťahuje na použitie matematických modelov, rovníc, presných vzorcov a algoritmov na analýzu poľnohospodárskych údajov a získanie poznatkov, ktoré môžu pomôcť poľnohospodárom robiť lepšie rozhodnutia o hospodárení s plodinami.

Tieto analytické metódy zahŕňajú rôzne faktory, ako sú poveternostné podmienky, vlastnosti pôdy, rast plodín a požiadavky na živiny, s cieľom optimalizovať poľnohospodárske postupy a zlepšiť výnosy plodín a zároveň minimalizovať plytvanie zdrojmi a vplyv na životné prostredie.

Medzi kľúčové komponenty analytiky založenej na rovniciach v presnom poľnohospodárstve patria:

  • Modely rastu plodín: Tieto modely opisujú vzťah medzi rôznymi faktormi, ako je počasie, vlastnosti pôdy a postupy hospodárenia s plodinami, s cieľom predpovedať rast plodín a výnosy. Medzi príklady takýchto modelov patria modely CERES (Crop Environment Resource Synthesis) a APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator). Tieto modely môžu pomôcť poľnohospodárom robiť informované rozhodnutia o dátumoch výsadby, odrodách plodín a plánovaní zavlažovania.
  • Modely pôdnej vody: Tieto modely odhadujú obsah vody v pôdnom profile na základe faktorov, ako sú zrážky, odparovanie a spotreba vody plodinami. Môžu pomôcť poľnohospodárom optimalizovať zavlažovacie postupy a zabezpečiť, aby sa voda aplikovala efektívne a v správnom čase, aby sa maximalizovali výnosy plodín.
  • Modely riadenia živín: Tieto modely predpovedajú požiadavky plodín na živiny a pomáhajú poľnohospodárom určiť optimálne dávky a načasovanie aplikácie hnojív. Pomocou týchto modelov môžu poľnohospodári zabezpečiť, aby plodiny dostali správne množstvo živín a zároveň minimalizovali riziko ich odtoku a znečistenia životného prostredia.
  • Modely škodcov a chorôb: Tieto modely predpovedajú pravdepodobnosť výskytu škodcov a chorôb na základe faktorov, ako sú poveternostné podmienky, štádiá rastu plodín a postupy hospodárenia. Pomocou týchto modelov môžu poľnohospodári robiť proaktívne rozhodnutia o ochrane proti škodcom a chorobám, ako je úprava dátumov výsadby alebo aplikácia pesticídov v správnom čase.
  • Modely založené na diaľkovom prieskume Zeme: Tieto modely využívajú satelitné snímky a ďalšie údaje diaľkového prieskumu Zeme na monitorovanie zdravia plodín, detekciu stresových faktorov a odhad výnosov. Integráciou týchto informácií s inými zdrojmi údajov môžu poľnohospodári robiť lepšie rozhodnutia o hospodárení s plodinami a optimalizovať využívanie zdrojov.

Stručne povedané, analytika založená na rovniciach v presnom poľnohospodárstve využíva matematické modely a algoritmy na analýzu komplexných interakcií medzi rôznymi faktormi, ktoré ovplyvňujú rast a hospodárenie s plodinami. Využitím týchto analytických údajov môžu poľnohospodári robiť rozhodnutia založené na údajoch s cieľom optimalizovať poľnohospodárske postupy, zlepšiť výnosy plodín a minimalizovať vplyv na životné prostredie.

Často kladené otázky

1. Ako môže presné poľnohospodárstvo pomôcť riešiť problémy s využívaním zdrojov a znečistením v poľnohospodárstve?

Môže pomôcť riešiť problémy s využívaním zdrojov a znečistením v poľnohospodárstve prostredníctvom cieleného využívania zdrojov, efektívneho hospodárenia so zdrojmi, lepšieho monitorovania a prijatia postupov ochrany prírody. Aplikáciou vstupov, ako sú hnojivá a pesticídy, iba tam, kde je to potrebné, môžu poľnohospodári znížiť množstvo odpadu a minimalizovať znečistenie.

Rozhodovanie na základe údajov umožňuje optimálne hospodárenie so zdrojmi, zatiaľ čo monitorovanie v reálnom čase umožňuje včasné zásahy na predchádzanie znečisteniu. Okrem toho implementácia postupov ochrany prírody podporuje udržateľné poľnohospodárstvo a znižuje vplyvy na životné prostredie.

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.

Vegetačné indexy a obsah chlorofylu

Publikované na od dementievgeopard

GeoPard rozširuje rodinu podporovaných indexov vegetácie viazaných na chlorofyl o

  • Index obsahu chlorofylu v korune stromu (CCCI)
  • Modifikovaný index absorpčného pomeru chlorofylu (MCARI)
  • Index odrazivosti transformovaného chlorofylu (TCARI)
  • pomer MCARI/OSAVI
  • pomer TCARI/OSAVI

Pomáhajú pochopiť súčasnú fázu vývoja plodín vrátane

  • identifikácia oblastí s vysokým dopytom po živinách,
  • odhad odstránenia dusíka,
  • hodnotenie potenciálneho výnosu,

A tieto poznatky sa používajú na vytváranie presných máp aplikácie dusíka s variabilnou dávkou.

Čítať ďalejKtorý index je najlepšie na použitie v presnom poľnohospodárstve

Čítať ďalej: Indexy vegetácie GeoPard

Vegetačné indexy a obsah chlorofyluIndex obsahu chlorofylu v korunách stromov (CCCI) vs. modifikovaný index absorpcie chlorofylu (MCARI) vs. transformovaný index absorpcie chlorofylu v odrazivosti (TCARI) vs. pomer MCARI/OSAVI

Čo sú vegetačné indexy?

Vegetačné indexy sú číselné hodnoty odvodené zo spektrálnych údajov získaných diaľkovým prieskumom Zeme, ako sú satelitné alebo letecké snímky, ktoré sa používajú na kvantifikáciu hustoty, zdravia a rozloženia rastlín na zemskom povrchu.

Bežne sa používajú v diaľkovom prieskume Zeme, poľnohospodárstve, monitorovaní životného prostredia a aplikáciách manažmentu pôdy na posudzovanie a monitorovanie rastu, produktivity a zdravia vegetácie.

Tieto indexy sa vypočítavajú pomocou hodnôt odrazivosti rôznych vlnových dĺžok svetla, najmä v červenom, blízkem infračervenom (NIR) a niekedy aj v iných pásmach.

Odrazové vlastnosti vegetácie sa menia v závislosti od vlnových dĺžok svetla, čo umožňuje rozlíšenie medzi vegetáciou a inými typmi krajinnej pokrývky.

Vegetácia má zvyčajne silnú absorpciu v červenej oblasti a vysokú odrazivosť v blízkej infračervenej oblasti vďaka chlorofylu a charakteristikám bunkovej štruktúry.

Medzi bežne používané vegetačné indexy patria:

  • Normalizovaný index rozdielovej vegetácie (NDVI)Je to najpopulárnejší a najpoužívanejší vegetačný index, ktorý sa vypočítava ako (NIR – červená) / (NIR + červená). Hodnoty NDVI sa pohybujú od -1 do 1, pričom vyššie hodnoty naznačujú zdravšiu a hustejšiu vegetáciu.
  • Vylepšený index vegetácie (EVI)Tento index vylepšuje NDVI znížením atmosférického a pôdneho šumu, ako aj korekciou signálov pozadia koruny. Používa ďalšie pásma, ako napríklad modré, a zahŕňa koeficienty na minimalizáciu týchto vplyvov.
  • Index vegetácie upravený o pôdu (SAVI): SAVI je navrhnutý tak, aby minimalizoval vplyv jasnosti pôdy na vegetačný index. Zavádza korekčný faktor jasnosti pôdy, ktorý umožňuje presnejšie hodnotenie vegetácie v oblastiach s riedkym alebo nízkym vegetačným krytom.
  • Zeleno-červený vegetačný index (GRVI)GRVI je ďalší jednoduchý pomerový index, ktorý používa zelené a červené pásy na posúdenie zdravia vegetácie. Vypočítava sa ako (zelená – červená) / (zelená + červená).

Tieto indexy, okrem iného, používajú výskumníci, správcovia pôdy a tvorcovia politík na prijímanie informovaných rozhodnutí týkajúcich sa využívania pôdy, poľnohospodárstva, lesníctva, manažmentu prírodných zdrojov a monitorovania životného prostredia.

Normalizovaný diferenciačný index vlhkosti

Publikované na od dementievgeopard

Počet vegetačné indexy podporované GeoPardom neustále rastie. Tím GeoPard predstavuje index normalizovaného rozdielu vlhkosti (NDMI). Index určuje obsah vody vo vegetácii a index normalizovaného rozdielu vody (NDWI). Je užitočný na vyhľadávanie miest s existujúcimi vodný stres u rastlín.

Nižšie hodnoty NDMI označujú miesta, kde sú rastliny vystavené stresu z nedostatku vlhkosti.
Na druhej strane, nižšie normalizované hodnoty rozdielového vodného indexu po vrchole vegetácie zvýrazňujú miesta, ktoré sa stávajú pripravené na zber prvý.

Rozdiel v relatívnom obsahu vody vo vegetácii medzi dvoma satelitnými snímkami (v tomto prípade konštelácia Sentinel-2)

Rozdiel v relatívnom obsahu vody vo vegetácii medzi dvoma satelitnými snímkami (v tomto prípade konštelácia Sentinel-2)

Na nasledujúcich snímkach obrazovky nájdete zóny NDMI vygenerované na základe satelitných snímok z 19. júna (vrchol vegetácie) a 6. júla a mapu rovníc predstavujúcu rozdiel NDMI.

Normalizovaný index rozdielovej vlhkosti vypočítaný na základe snímky Planet / Sentinel-2 / LandsatNDMI vypočítaný na základe snímky z Planet / Sentinel-2 / Landsat

Čo je index vlhkosti?

Je to miera alebo výpočet používaný na posúdenie obsahu alebo dostupnosti vlhkosti v konkrétnej oblasti alebo regióne. Zvyčajne sa odvodzuje z rôznych environmentálnych faktorov, ako sú zrážky, evapotranspirácia, vlastnosti pôdy a vegetačný kryt.

Poskytuje relatívny ukazovateľ vlhkosti alebo suchosti oblasti, čo pomáha identifikovať potenciálny nedostatok vody alebo podmienky sucha.

Je to cenný nástroj na monitorovanie a riadenie vodných zdrojov, poľnohospodárske plánovanie a pochopenie ekologických podmienok konkrétneho regiónu.

Čo je normalizovaný index rozdielovej vlhkosti?

Index normalizovanej rozdielovej vlhkosti (NDMI) je vegetačný index odvodený z údajov diaľkového prieskumu Zeme na posúdenie a monitorovanie obsahu vlhkosti vo vegetácii. Podobne ako iné vegetačné indexy sa vypočítava pomocou hodnôt spektrálnej odrazivosti zo satelitných alebo leteckých snímok.

Je obzvlášť užitočný pri monitorovaní vodného stresu rastlín, posudzovaní podmienok sucha, odhadovaní rizika požiaru a štúdiu vplyvov zmeny klímy na vegetáciu.

Vypočítava sa pomocou pásiem blízkeho infračerveného (NIR) a krátkovlnného infračerveného (SWIR) žiarenia, ktoré sú citlivé na obsah vlhkosti vo vegetácii. Vzorec pre NDMI je:

NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

Hodnoty NDWI sa zvyčajne pohybujú od -1 do 1, pričom vyššie hodnoty naznačujú vyšší obsah vlhkosti vegetácie a nižšie hodnoty nižší obsah vlhkosti alebo vodný stres vo vegetácii. Negatívne hodnoty NDMI môžu byť spojené s nerastenými oblasťami alebo oblasťami s veľmi nízkym obsahom vlhkosti.

Čo je NDWI?

NDWI alebo Normalizovaný rozdielový index vody je index diaľkového prieskumu Zeme používaný na kvantifikáciu a posúdenie obsahu vody alebo s vodou súvisiacich prvkov vo vegetácii alebo krajine.

Vypočítava sa analýzou odrazivosti blízkeho infračerveného a zeleného svetla zo satelitných alebo leteckých snímok. Je obzvlášť užitočná na identifikáciu vodných plôch, monitorovanie zmien v dostupnosti vody a hodnotenie zdravia vegetácie.

Porovnaním absorpcie a odrazu rôznych vlnových dĺžok poskytuje cenné informácie pre aplikácie, ako je monitorovanie sucha, hydrologická analýza a manažment ekosystémov.

Vizualizácia NDMI na určenie normalizovaného rozdielového indexu vody

Vizualizácia NDMI zahŕňa spracovanie satelitných alebo leteckých snímok, výpočet hodnôt NDMI a následné zobrazenie výsledkov ako farebne odlíšenej mapy alebo obrázka. Tu sú všeobecné kroky na vizualizáciu NDMI:

  • Získajte satelitné alebo letecké snímky: Získajte multispektrálne snímky zo satelitu alebo leteckej platformy, ako napríklad Landsat, Sentinel alebo MODIS. Uistite sa, že snímky obsahujú potrebné pásma: blízke infračervené (NIR) a krátkovlnné infračervené (SWIR).
  • Predbežné spracovanie snímok: V závislosti od zdroja údajov môže byť potrebné predspracovať snímky, aby sa korigovali atmosférické, geometrické a rádiometrické skreslenia. Preveďte digitálne čísla (DN) v snímke na hodnoty spektrálnej odrazivosti.
  • Vypočítajte NDMI: Pre každý pixel v obraze použite hodnoty odrazivosti NIR a SWIR na výpočet NDMI pomocou vzorca: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Mapovanie farieb: Priraďte hodnotám NDMI farebnú paletu. Zvyčajne sa používa súvislá farebná škála, ktorá siaha od jednej farby (napr. červenej) pre nízke hodnoty NDMI (čo naznačuje nízky obsah vlhkosti) po inú farbu (napr. zelenú) pre vysoké hodnoty NDMI (čo naznačuje vysoký obsah vlhkosti). Na vytvorenie farebnej mapy môžete použiť softvér ako QGIS, ArcGIS alebo programovacie knižnice ako Rasterio a Matplotlib v jazyku Python.
  • Vizualizujte mapu NDMI: Zobrazte mapu alebo obrázok NDMI pomocou softvéru GIS, programovacej knižnice alebo online platformy. To vám umožní analyzovať priestorové rozloženie obsahu vlhkosti vegetácie a identifikovať oblasti s nedostatkom vody alebo vysokou vlhkosťou.
  • Interpretácia a analýza: Vizualizácia NDWI sa používa na posúdenie stavu vegetácie, monitorovanie podmienok sucha alebo vyhodnotenie rizika požiaru. Môžete tiež porovnať normalizované mapy rozdielového vodného indexu z rôznych časových období a analyzovať zmeny obsahu vlhkosti vegetácie v priebehu času.

Pamätajte, že rôzne softvérové nástroje alebo programovacie knižnice sa môžu mierne líšiť v pracovných postupoch, ale celkový proces bude podobný. Okrem toho môžete prekrývať ďalšie dátové vrstvy, ako je využitie pôdy, nadmorská výška alebo administratívne hranice, aby ste vylepšili svoju analýzu a lepšie pochopili vzťahy medzi obsahom vlhkosti vegetácie a inými faktormi. 

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