Upravljalne cone v preciznem kmetijstvu za optimizacijo pridelkov

Precizno kmetijstvo je način kmetovanja, ki uporablja tehnologijo za optimizacijo uporabe vložkov. Z uporabo vložkov v pravi količini, času in kraju lahko izboljša pridelek, kakovost, dobičkonosnost in trajnost. Eden ključnih konceptov v preciznem kmetijstvu so cone upravljanja.

Kaj so upravljavske cone in zakaj se uporabljajo?

Upravljavsko območje je podregija polja, ki ima podobne značilnosti in se podobno odziva na vnose. Temeljijo lahko na dejavnikih, kot so vrsta tal, tekstura, organska snov, električna prevodnost, nadmorska višina, naklon, zdravje pridelka, zgodovina pridelka in drugo.

Upravljavske cone se uporabljajo za razdelitev polja na manjše enote, ki jih je mogoče upravljati različno glede na njihove potrebe in potencial. Polje ima lahko na primer območja z različnimi teksturami tal, kot so glina, ilovica in pesek.

Ta območja imajo lahko različno zmogljivost zadrževanja vode, razpoložljivost hranil in drenažo. Uporaba enake količine vode ali gnojila na celotnem polju lahko na nekaterih območjih povzroči prekomerno namakanje ali premalo gnojenja, na drugih pa obratno.

To lahko vodi do zapravljanja virov, zmanjšane uspešnosti pridelka in okoljskih težav. Z ustvarjanjem merjenih območij (MZ) na podlagi teksture tal lahko kmet prilagodi namakalne in gnojilne stopnje za vsako območje, da ustrezajo razmeram v tleh in potrebam pridelka. To lahko poveča učinkovitost rabe vode, učinkovitost rabe hranil in pridelek.

Razmejitev območij upravljanja v preciznem kmetijstvu

Določitev območij upravljanja v zavarovanem območju je postopek oblikovanja različnih območij na polju na podlagi podobnosti na tem območju. Ta območja pomagajo kmetom pri odločanju o učinkovitejši uporabi vode, gnojil in pesticidov.

Da bi to dosegli, kmetje zbirajo podatke o tleh, obliki zemljišča ali o tem, kako dobro uspevajo pridelki na različnih mestih. Nato s pomočjo računalniških programov združijo podobna območja. Na primer, kraji s podobno zemljo ali kraji, kjer pridelki vedno dobro uspevajo, postanejo svoja območja.

Ko imajo te cone, lahko kmetje pametneje ravnajo z viri. Morda bodo dali več vode conam, ki jo potrebujejo, ali pa uporabili manj kemikalij tam, kjer je ne potrebujejo toliko. To pomaga prihraniti denar, zaščititi okolje in pridelati boljše pridelke.

Obstajajo različne metode in orodja za razmejitev mejnih območij v Pensilvaniji, ena najpogostejših in priporočenih pa je analiza grozdov. Analiza grozdov je tehnika rudarjenja podatkov, ki združuje podatkovne točke v grozde na podlagi njihove podobnosti ali različnosti.

Analiza grozdov se lahko uporabi za prostorske podatke, kot so vzorci tal, zemljevidi pridelka ali satelitski posnetki, za identifikacijo homogenih območij znotraj polja. Vključuje naslednje ključne korake:

• Zbiranje podatkov: Zberite podatke o polju, kot so podatki o tleh, podatki o pridelkih in drugo.
• Analiza podatkov: Uporabite tehnologijo (kot je GIS) za preučevanje podatkov, iskanje vzorcev in razlik na terenu.
• Združevanje v grozde: Združite podobna območja na podlagi podatkov. Na primer, območja s podobnimi tipi tal postanejo cone.
• Opredelitev mejeMed temi območji postavite jasne meje, da preprečite mešanje virov.
• Karakterizacija coneVsako območje je opisano s svojimi edinstvenimi lastnostmi, kot so vrsta tal ali raven hranil.
• Integracija podatkovZdružite podatke iz različnih virov, kot so raziskave tal in satelitski posnetki, da bodo območja še natančnejša.

Kako se ustvarijo območja upravljanja?

Obstajajo različne metode za ustvarjanje con upravljanja v preciznem kmetijstvu. Nekatere pogoste metode so:

• Uporaba obstoječih talnih kart ali raziskav, ki zagotavljajo informacije o lastnostih in mejah tal.
• Uporaba senzorjev ali sond za tal, ki merijo parametre tal, kot so električna prevodnost, vlaga, pH in drugo.
• Uporaba daljinskega zaznavanja ali zračnih posnetkov, ki zajemajo kazalnike zdravja pridelkov, kot so vegetacijski indeksi, biomasa, vsebnost klorofila in drugo.
• Uporaba monitorjev pridelka ali zemljevidov, ki beležijo podatke o pridelku in kakovosti pridelkov skozi več let.
• Uporaba orodij za analizo ali modeliranje podatkov, ki integrirajo več virov podatkov in uporabljajo statistične ali prostorske tehnike za prepoznavanje vzorcev in grozdov.

1. Zemljevidi ali raziskave tal

V preciznem kmetijstvu se MZ izdelajo z izkoriščanjem obstoječih talnih kart ali raziskav, ki zagotavljajo bistvene podatke o lastnostih in mejah tal.

Uporabljata se dve glavni metodi vzorčenja tal: mrežno vzorčenje, pri katerem se polje razdeli na kvadrate za vzorce tal, in consko vzorčenje, pri katerem se območja s podobnimi lastnostmi tal združujejo. Mrežno vzorčenje ponuja podroben vpogled v variabilnost polja, vendar je zaradi večjega števila vzorcev povezano z višjimi stroški.

Učinkovitost vzorčenja con je odvisna od metode in velikosti. Z integracijo teh podatkov s pristopi vzorčenja precizno kmetovanje optimizira dodelitev virov specifičnim talnim razmeram znotraj con, kar spodbuja trajnost in produktivnost pridelkov.

2. Električna prevodnost tal

V preciznem kmetijstvu senzorji in sonde za tla merijo bistvene parametre tal, kot so električna prevodnost (EC), vlaga in pH. EC tal, izražen v mS/m, meri električno prevodnost tal.

Z oddajanjem nadzorovanih tokov v tla in geooznačevanjem meritev z GPS-koordinatami ta orodja pomagajo količinsko opredeliti razlike v teksturi tal in potencial pridelka. Obveščajo o odločitvah o upravljanju hranil, setvenih količinah, globini in namakalnih načrtih.

Podatki o elektrokemični sposobnosti tal ponujajo tudi hiter in stroškovno učinkovit vpogled v lastnosti tal, kot so tekstura, kapaciteta kationske izmenjave (CEC), drenaža, organske snovi in slanost, kar omogoča ustvarjanje natančnih zemeljskih območij (MZ) za optimizirane kmetijske prakse.

3. Daljinsko zaznavanje ali zračni posnetki

Ustvarjanje upravljavskih con v preciznem kmetijstvu vključuje uporabo daljinskega zaznavanja ali zračnih posnetkov za zajemanje ključnih kazalnikov zdravja pridelkov, kot so vegetacijski indeksi, biomasa, vsebnost klorofila in drugo.

To se doseže z uporabo letal ali dronov, opremljenih s tehnologijo slikanja, ki lahko ustvarja slike visoke ločljivosti. Z uporabo sofisticiranih tehnik analize slik se te slike obdelajo za razmejitev območij znotraj polja.

4. Monitorji pridelka

V preciznem kmetijstvu se cone določijo z uporabo monitorjev pridelka in zemljevidov, ki zbirajo ključne podatke o pridelku in kakovosti poljščin že več let.

Ta postopek, znan kot kartiranje pridelka, vključuje spremljanje žetvenih strojev v realnem času, zajemanje informacij o masi pridelka, ravni vlage in pokriti površini.

Nato se ti podatki uporabijo za ustvarjanje celovitih zemljevidov pridelka, kar spodbuja natančnejše in učinkovitejše kmetijske prakse.

5. Orodja za analizo ali modeliranje podatkov

Pri preciznem kmetijstvu skrbno ustvarjamo MZ z uporabo naprednih orodij, ki analizirajo podatke. Ta orodja združujejo veliko različnih informacij in nam pomagajo videti vzorce na kmetiji. Z uporabo matematike in zemljevidov ugotavljajo, kam naj usmerimo svojo pozornost. To kmetom pomaga pri sprejemanju pametnih odločitev o uporabi virov, kot sta voda in gnojila. To izboljša kmetovanje in pomaga pri dobri rasti pridelkov.

Vendar pa je izbira metode odvisna od razpoložljivosti podatkov, vrste vnosa, ki ga je treba spreminjati, velikosti polja, stroškov tehnologije in preferenc kmeta. Cilj je ustvariti cone, ki so smiselne, dosledne in praktične.

Kako se uporabljajo MZ? Prednosti

Ko so cone ustvarjene, jih je mogoče uporabiti za usmerjanje uporabe spremenljivih količin (VRA) vnosov, kot so semena, gnojila, voda in pesticidi. VRA je tehnika, ki omogoča spreminjanje stopnje uporabe vnosov znotraj polja na podlagi informacij o coni upravljanja.

Za izvajanje VRA kmet potrebuje:

• Krmilnik spremenljive hitrosti, ki lahko prilagaja hitrost nanašanja glede na predpisano karto ali povratne informacije senzorja.
• Globalni sistem za določanje položaja (GPS), ki lahko določi položaj aplikatorja na polju.
• Geografski informacijski sistem (GIS), ki lahko shranjuje, prikazuje in analizira prostorske podatke, kot so mestne občine in predpisane karte.

Uporaba VRA na podlagi MZ lahko kmetu pomaga pri:

• Vnose uporabite tam, kjer so najučinkovitejši, in se izogibajte prekomerni ali premajhni uporabi.
• Izboljšajte produktivnost tal z omejeno rodovitnostjo ali pomanjkanjem vode.

Poleg tega lahko kmetje s prilagajanjem odmerkov gnojil zmanjšajo stroške gnojenja na tleh, ki se ne odzivajo na spremembe ali imajo nizek produktivnostni potencial. Ta stroškovno učinkovit pristop zagotavlja pametno vlaganje virov.

Omeniti velja tudi, da precizno kmetijstvo z mikro-mehanskimi gnojili in gnojenjem s spremenljivo hitrostjo (VRA) koristi okolju, saj zmanjšuje izpiranje hranil, odtekanje kemikalij v vodna telesa in preprečuje erozijo tal.

Optimizirajte območja upravljanja z GeoPardom

GeoPard Agriculture poenostavlja precizno kmetovanje s svojim Funkcija upravljanih con in zemljevidov VRA, kar uporabnikom omogoča ustvarjanje prilagojenih con in zemljevidov predpisov na podlagi različnih podatkovnih slojev, kot so satelitski posnetki, analiza tal in drugo.

Ti zemljevidi so združljivi s kmetijsko opremo in stroji. Uporabniki lahko izvajajo tudi večplastno analizo, prepoznavajo območja z višjim ali nižjim potencialom pridelka in zaznavajo trende stabilnosti polj. Platforma ponuja medplastne zemljevide za odkrivanje odvisnosti med različnimi zemljevidi con in omogoča enostavno prilagajanje con.

Poleg tega GeoPard podpira kartiranje s spremenljivo količino gnojila (VRA) za natančne kmetijske operacije in zagotavlja statistične podatke o natančnosti na ravni con. Ponuja združljivost podatkov za izvoz in omogoča ročno prilagajanje con ter predpise na podlagi enačb za izračun stroškov.

Zaključek

Precizno kmetijstvo je transformativen pristop k kmetijstvu, ki izkorišča tehnologijo in podatkovno podprte vpoglede za izboljšanje pridelave poljščin. Naj bo to z uporabo podatkov iz talnih senzorjev, daljinskega zaznavanja, monitorjev pridelka ali orodij za analizo podatkov, kmetom omogoča, da ustvarijo območja upravljanja, prilagojena njihovim poljem. Ta območja optimizirajo dodelitev virov, kar vodi do izboljšanega pridelka, nižjih stroškov in trajnostnih kmetijskih praks.