Kategorija: Daljinsko zaznavanje

Dobrodošli v razdelku “Daljinsko zaznavanje v kmetijstvu” na naši spletni strani! Tukaj vam ponujamo obsežen vodnik o tem, kako ta tehnologija revolucionira kmetijsko industrijo.

Ta tehnologija vključuje uporabo senzorjev in slik za zbiranje podatkov o zemeljski površini brez fizičnega dotika. V kmetijstvu je ta tehnologija postala vse pomembnejša pri zagotavljanju natančnih in pravočasnih informacij o zdravju pridelkov, vlažnosti tal in ocenah pridelka.

V našem razdelku “Daljinsko zaznavanje v kmetijstvu” boste našli obilico informacij o različnih vrstah daljinskega zaznavanja, ki se uporabljajo v kmetijstvu, kot so sateliti, droni in zemeljski senzorji. Obravnavali bomo tudi njegove različne uporabe, vključno s kartiranjem poljščin, odkrivanjem bolezni in preciznim kmetijstvom.

Naša ekipa strokovnjakov je skrbno pripravila zbirko člankov, študij primerov in raziskovalnih nalog, ki poudarjajo prednosti in izzive uporabe tehnologije daljinskega zaznavanja v kmetijstvu. Ponujamo tudi vpogled v najnovejše trende in razvoj na tem področju, vključno z novimi senzorskimi tehnologijami in tehnikami analize podatkov.

Vodnik in posodobitve za daljinsko zaznavanje

Ne glede na to, ali ste kmet, raziskovalec ali strokovnjak v industriji, je ta razdelek idealen kraj, kjer lahko izveste več o tem vznemirljivem in hitro razvijajočem se področju. Pridružite se nam na tej poti, ko bomo raziskovali načine, kako tehnologija daljinskega zaznavanja spreminja prihodnost kmetijstva.

Kako visokozmogljivo fenotipiranje na osnovi brezpilotnih zrakoplovov spreminja sodobno žlahtnjenje rastlin

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Do leta 2050 naj bi svetovno prebivalstvo doseglo 9,8 milijarde ljudi, kar bi podvojilo povpraševanje po hrani. Vendar pa je širjenje kmetijskih zemljišč za zadovoljevanje teh potreb nevzdržno. Več kot 501 TP3 ton novih obdelovalnih zemljišč, ustvarjenih od leta 2000, je nadomestilo gozdove in naravne ekosisteme, kar je poslabšalo podnebne spremembe in izgubo biotske raznovrstnosti.

Da bi se izognili tej krizi, se znanstveniki obračajo k žlahtnjenju rastlin – znanosti o razvoju poljščin z višjimi donosi, odpornostjo na bolezni in podnebne spremembe. Vendar pa so tradicionalne metode žlahtnjenja prepočasne, da bi sledile nujnosti problema.

Tukaj droni in umetna inteligenca (UI) preobražajo pravila igre in ponujajo hitrejši in pametnejši način za vzrejo boljših pridelkov.

Zakaj tradicionalno žlahtnjenje rastlin zaostaja

Žlahtnjenje rastlin temelji na izbiri rastlin z zaželenimi lastnostmi, kot sta odpornost na sušo ali škodljivce, in njihovem križanju skozi več generacij. Največje ozko grlo v tem procesu je fenotipizacija – ročno merjenje značilnosti rastlin, kot so višina, zdravje listov ali pridelek.

Na primer, merjenje višine rastlin na polju s 3000 parcelami lahko traja več tednov, človeške napake pa povzročajo neskladja do 201 TP3T. Poleg tega se donosi poljščin izboljšujejo le za 0,5–11 TP3T letno, kar je daleč pod stopnjo rasti 2,91 TP3T, potrebno za zadostitev potreb leta 2050.

Koruza, osnovni pridelek za milijarde ljudi, ponazarja to upočasnitev: njen letni pridelek se je zmanjšal z 2,21 TP3T v šestdesetih letih prejšnjega stoletja na 1,331 TP3T danes. Da bi premostili to vrzel, znanstveniki potrebujejo orodja, ki avtomatizirajo zbiranje podatkov, zmanjšajo napake in pospešijo odločanje.

Kako tehnologija dronov spreminja žlahtnjenje rastlin

Droni ali brezpilotni letalniki (UAS), opremljeni z naprednimi senzorji in umetno inteligenco, povzročajo revolucijo v kmetijstvu. Te naprave lahko preletijo polja in v nekaj minutah zberejo natančne podatke o tisočih rastlinah, postopek, znan kot visokozmogljivo fenotipiranje (HTP).

Za razliko od tradicionalnih metod droni zajemajo podatke s celotnih polj, s čimer odpravljajo pristranskost vzorčenja. Uporabljajo specializirane senzorje za merjenje vsega, od višine rastlin do ravni vodnega stresa.

Na primer, multispektralni senzorji zaznavajo svetlobo bližnjega infrardečega sevanja, ki se odbija od zdravih listov, medtem ko termalne kamere prepoznavajo stres zaradi suše z merjenjem temperature krošnje.

Z avtomatizacijo zbiranja podatkov droni zmanjšujejo stroške dela in pospešujejo cikle vzreje, kar omogoča razvoj izboljšanih sort pridelkov v letih namesto v desetletjih.

Znanost za senzorji in zbiranjem podatkov z droni

Droni se za zbiranje ključnih podatkov o rastlinah zanašajo na različne senzorje. RGB kamere, ki so cenovno najugodnejša možnost, zajemajo vidno svetlobo za merjenje pokrovnosti krošnje in višine rastlin. Na poljih sladkornega trsa so te kamere dosegle natančnost 64–69% pri štetju stebel in nadomestile ročno štetje, ki je nagnjeno k napakam.

Multispektralni senzorji gredo še dlje in zaznavajo nevidne valovne dolžine, kot je bližnja infrardeča svetloba, ki je povezana z ravnmi klorofila in zdravjem rastlin. Na primer, z natančnostjo več kot 80% so napovedali toleranco sladkornega trsa na sušo.

  • RGB kamere: Zajemite rdečo, zeleno in modro svetlobo za ustvarjanje barvnih slik.
  • Multispektralni senzorjiZaznavanje svetlobe onkraj vidnega spektra (npr. bližnje infrardeče svetlobe).
  • Termični senzorjiIzmerite toploto, ki jo oddajajo rastline.
  • LiDARUporablja laserske impulze za ustvarjanje 3D-zemljevidov rastlin.
  • Hiperspektralni senzorjiZajemite več kot 200 svetlobnih valovnih dolžin za ultra podrobno analizo.

Termični senzorji zaznavajo toplotne signale in prepoznajo rastline, ki so zaradi vodnega stresa bolj vroče kot zdrave. Na bombažnih poljih so termični droni dosegli ujemanje meritev temperature na tleh z manj kot 5% napako.

Senzorji LiDAR uporabljajo laserske impulze za ustvarjanje 3D-zemljevikov poljščin, pri čemer v poskusih z energetskim trsom merijo biomaso in višino z natančnostjo 95%. Najnaprednejša orodja, hiperspektralni senzorji, analizirajo na stotine svetlobnih valovnih dolžin, da bi odkrili pomanjkanje hranil ali bolezni, ki so nevidne s prostim očesom.

Ti senzorji so raziskovalcem pomagali povezati 28 novih genov z zapoznelim staranjem pšenice, kar je lastnost, ki povečuje pridelek.

Od leta do vpogleda: Kako droni analizirajo podatke o pridelkih

Postopek fenotipizacije dronov se začne s skrbnim načrtovanjem leta. Droni letijo na nadmorski višini od 30 do 100 metrov in zajemajo prekrivajoče se slike, da zagotovijo popolno pokritost. Na primer, 10-hektarsko polje je mogoče skenirati v 15–30 minutah.

Po letu programska oprema, kot je Agisoft Metashape, združi na tisoče slik v podrobne zemljevide z uporabo tehnike Structure-from-Motion (SfM) – tehnike, ki 2D-fotografije pretvori v 3D-modele. Ti modeli znanstvenikom omogočajo, da z enim samim dotikom gumba izmerijo lastnosti, kot sta višina rastlin ali pokrovnost krošnje.

Algoritmi umetne inteligence nato analizirajo podatke, napovedujejo donose ali prepoznavajo izbruhe bolezni. Droni so na primer v samo 7 urah pregledali 3132 parcel sladkornega trsa – naloga, ki bi ročno trajala tri tedne. Ta hitrost in natančnost omogočata žlahtniteljem hitrejše sprejemanje odločitev, kot je na primer zavrženje slabo donosnih rastlin zgodaj v sezoni.

Ključne uporabe dronov v sodobnem kmetijstvu

Droni se uporabljajo za reševanje nekaterih največjih izzivov kmetijstva. Ena glavnih uporab je neposredno merjenje lastnosti, kjer droni nadomeščajo ročno delo. Na koruznih poljih droni merijo višino rastlin z natančnostjo 90%, kar zmanjša napake z 0,5 metra na 0,21 metra.

Spremljajo tudi pokritost krošenj, metriko, ki kaže, kako dobro rastline senčijo tla, da zatirajo plevel. Žlahtnitelji energetskega trsa so te podatke uporabili za identifikacijo sort, ki zmanjšujejo rast plevela za 40%.

Drug preboj je napovedno vzrejo, kjer modeli umetne inteligence uporabljajo podatke dronov za napovedovanje uspešnosti pridelkov. Na primer, multispektralni posnetki so napovedali pridelek koruze z natančnostjo 80%, kar presega tradicionalno genomsko testiranje.

Droni pomagajo tudi pri odkrivanju genov, saj znanstvenikom pomagajo najti segmente DNK, odgovorne za zaželene lastnosti. Pri pšenici so droni povezali zelenost krošnje z 22 novimi geni, kar bi lahko povečalo odpornost na sušo.

Poleg tega hiperspektralni senzorji zaznajo bolezni, kot je ozelenitev citrusov, tedne pred pojavom simptomov, kar kmetom daje čas za ukrepanje.

Povečanje genetskih dobičkov s precizno tehnologijo

Genetska pridobitev – letno izboljšanje lastnosti pridelka zaradi žlahtnjenja – se izračuna po preprosti formuli:

(Intenzivnost selekcije × Dednost × Spremenljivost lastnosti) ÷ Čas vzrejnega cikla.

Genetski dobiček (ΔG) se izračuna kot:
ΔG = (i × h² × σp) / L

Kje:

  • i = Intenzivnost selekcije (kako strogi so rejci).
  • h² = Dednost (koliko lastnosti se prenese s staršev na potomce).
  • σp = Spremenljivost lastnosti v populaciji.
  • L = Čas na vzrejni cikel.

Zakaj je pomembnoDroni izboljšajo vse spremenljivke:

  1. iSkeniraj 10-krat več rastlin, kar omogoča strožji izbor.
  2. h²Zmanjšanje napak pri meritvah, izboljšanje ocen dednosti.
  3. σp: Zajemite subtilne variacije lastnosti na celotnih poljih.
  4. LSkrajšajte čas cikla z 5 let do 2–3 let prek zgodnjih napovedi.

Droni izboljšajo vsak del te enačbe. Z skeniranjem celotnih polj omogočajo žlahtniteljem, da izberejo najboljših 1% rastlin namesto najboljših 10%, kar poveča intenzivnost selekcije. Prav tako izboljšajo ocene dednosti z zmanjšanjem napak pri meritvah.

Na primer, ročno ocenjevanje višine rastlin uvede variabilnost 20%, medtem ko droni to zmanjšajo na 5%. Poleg tega droni zajamejo subtilne spremembe lastnosti pri tisočih rastlinah, kar maksimizira variabilnost lastnosti.

Najpomembneje pa je, da skrajšajo cikle vzreje, saj omogočajo zgodnje napovedi. Žlahtnitelji sladkornega trsa, ki uporabljajo drone, so v primerjavi s tradicionalnimi metodami potrojili svoje genetske dobičke, kar dokazuje transformativni potencial tehnologije.

Premagovanje izzivov in sprejemanje prihodnosti

Kljub obetavnosti se fenotipizacija z droni še vedno sooča z velikimi izzivi. Visoka cena naprednih senzorjev ostaja glavna ovira – hiperspektralne kamere lahko na primer presežejo $50.000, zaradi česar si jih večina malih kmetov ne more privoščiti.

Obdelava ogromnih količin zbranih podatkov zahteva tudi znatne vire računalništva v oblaku, kar povečuje stroške. Platforme umetne inteligence, kot je AutoGIS, avtomatizirajo analizo podatkov in odpravljajo potrebo po ročnem vnosu.

Raziskovalci prav tako integrirajo drone s senzorji za tla in vremenskimi postajami, s čimer ustvarjajo sistem spremljanja v realnem času, ki kmetovalce opozarja na škodljivce ali sušo. Te inovacije utirajo pot novi dobi preciznega kmetijstva, kjer odločitve, ki temeljijo na podatkih, nadomeščajo ugibanja.

Zaključek

Droni in umetna inteligenca ne spreminjajo le žlahtnjenja rastlin – na novo opredeljujejo trajnostno kmetijstvo. Z omogočanjem hitrejšega razvoja sušo odpornih, visokodonosnih poljščin bi te tehnologije lahko do leta 2050 podvojile proizvodnjo hrane, ne da bi pri tem širile kmetijska zemljišča.

S tem bi rešili več kot 100 milijonov hektarjev gozdov, kar je enako velikosti Egipta, in zmanjšali ogljični odtis kmetijstva. Kmetje, ki uporabljajo podatke z droni, so že zmanjšali porabo vode in pesticidov za do 301 TP3T, s čimer so zaščitili ekosisteme in znižali stroške.

Kot je ugotovil neki raziskovalec: “Ne ugibamo več, katere rastline so najboljše. Droni nam povedo.” Z nenehnimi inovacijami bi lahko ta združitev biologije in tehnologije zagotovila prehransko varnost za milijarde ljudi, hkrati pa zaščitila naš planet.

Referenca: Khuimphukhieo, I. in da Silva, JA (2025). Visokozmogljivo fenotipiziranje na terenu (HTP) z uporabo brezpilotnih zračnih sistemov (UAS) kot orodje žlahtniteljev rastlin: celovit pregled. Smart Agricultural Technology, 100888.

Optimizacija uporabe dušika pri trdi pšenici s strategijami na podlagi kart NNI in NDVI

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Trda pšenica, temelj sredozemskega kmetijstva in globalno ključna poljščina za proizvodnjo testenin, se sooča z nujnim izzivom: netrajnostno uporabo dušikovih (N) gnojil.

Čeprav je dušik nepogrešljiv za maksimiranje pridelka, ima njegova prekomerna uporaba hude okoljske posledice, vključno z onesnaženjem podtalnice, emisijami toplogrednih plinov in degradacijo tal.

Prelomna štiriletna študija (2018–2022), izvedena v Asciano v Italiji in objavljena v European Journal of Agronomy, je želela rešiti to krizo z natančno primerjavo konvencionalnega upravljanja dušika z naprednimi tehnikami preciznega kmetovanja.

Raziskava se je osredotočila na tri satelitsko vodene strategije – indeks dušikove prehrane (NNI), proporcionalni NDVI (NDVIH) in kompenzacijski NDVI (NDVIL) – v primerjavi s tradicionalno enakomerno uporabo dušika. Ugotovitve ne le razkrivajo pot do trajnostne pridelave trde pšenice, temveč tudi z izjemno natančnostjo kvantificirajo ekonomske in ekološke kompromise vsake metode.

Metodologija: Precizno kmetijstvo sreča satelitsko tehnologijo

Poskus je potekal štiri zaporedne rastne sezone v valovitih gričih Toskane, regije, ki je značilna za sredozemsko gojenje pšenice. Raziskovalci so testna polja razdelili na parcele, na katerih so uporabili štiri različne strategije upravljanja z dušikom.

Konvencionalni pristop s “pavšalno stopnjo” je sledil regionalnim agronomskim smernicam in letno uporabil 150 kg dušika na hektar. Nasprotno pa so natančne metode izkoristile satelitske posnetke Sentinel-2 – misije Evropske vesoljske agencije, ki zagotavlja visokoločljivostne (10-metrske) multispektralne podatke – za prostorsko in časovno prilagoditev vnosa dušika.

Strategija NNI se je razlikovala po tem, da je v realnem času izračunavala stanje dušika v pridelkih z uporabo validiranega algoritma, ki združuje indeks listne površine in ocene biomase. NDVIH je dušik dodelil sorazmerno glede na gostoto vegetacije (normalizirani diferencialni vegetacijski indeks), medtem ko je NDVIL uporabil kompenzacijski pristop, pri katerem je dodatni dušik usmeril v območja z nizko vegetacijo.

NNI prekaša konvencionalne strategije in strategije, ki temeljijo na NDVI

V obdobju študije je metoda NNI pokazala neprimerljivo učinkovitost. Zmanjšala je porabo dušika za 20%, saj je uporabila le 120 kg na hektar v primerjavi s konvencionalnimi 150 kg, hkrati pa ohranila statistično enak pridelek zrnja 4,8 tone na hektar v primerjavi s 4,7 tone pri pavšalnem kmetovanju.

Vsebnost beljakovin – ključna metrika kakovosti za končno uporabo trde pšenice v testeninah – je z NNI dosegla 13,21 TP3T, kar je nekoliko več kot 12,51 TP3T pri običajni metodi.

Ta mejna pridobitev beljakovin se je prevedla v znatne industrijske prednosti: testo, proizvedeno iz pšenice, optimizirane za NNI, je pokazalo W-indeks (merilo jakosti glutena) 280, kar daleč presega 240, opaženo pri običajni pšenici.

Takšne izboljšave so izhajale iz sposobnosti NNI, da sinhronizira razpoložljivost dušika z razvojnimi fazami pridelka, kar zagotavlja optimalno porazdelitev hranil med nalivom zrn.

Skriti stroški pristopov, ki temeljijo na NDVI

Strategije, ki temeljijo na NDVI, so bile sicer inovativne, vendar so razkrile kritične omejitve. Proporcionalni pristop NDVIH, ki je dodeljeval dušik glede na ozelenelost krošnje, je povečal vsebnost beljakovin na 13,81 TP3T, vendar je zmanjšal pridelek na 4,5 tone na hektar – kar je 61 TP3T manj v primerjavi z NNI.

Ta paradoks je nastal zaradi prekomernega gnojenja na območjih, ki so že tako bogata z dušikom, kjer je prekomerna vegetativna rast preusmerila energijo iz pridelave žita.

Kompenzativna metoda NDVIL, zasnovana za izboljšanje pridelka na območjih s težavami pri pridelavi, je dosegla najvišji pridelek (5,1 tone/ha), vendar z visokimi okoljskimi stroški: zahtevala je 160 kg dušika na hektar, kar je povzročilo porast emisij dušikovega oksida za 33% (1,4 kg ekvivalenta CO2 na kg zrna) v primerjavi z 0,8 kg pri NNI.

Te emisije so izjemno pomembne – dušikov oksid ima v enem stoletju 265-krat večji potencial globalnega segrevanja kot ogljikov dioksid.

Z ekonomskega vidika se je NNI izkazal za nedvomnega zmagovalca. Kmetje, ki so sprejeli to strategijo, so dosegli neto donos v višini 220 evrov na hektar, kar je 12% več kot 196 evrov pri konvencionalni metodi. Ta prednost je izhajala iz dveh dejavnikov: nižjih stroškov gnojil (98 evrov/ha v primerjavi s 123 evri/ha) in premium cen za žita z visoko vsebnostjo beljakovin.

Študija je uvedla novo metriko “družbenih stroškov” – celovito merilo okoljske škode, vplivov onesnaževanja vode na javno zdravje in dolgoročne degradacije tal. Družbeni stroški NNI so znašali 42 evrov na hektar, kar je manj kot 60 evrov pri konvencionalnem kmetijstvu. NDVIH in NDVIL sta zabeležila vmesne stroške v višini 58 oziroma 55 evrov, kar odraža njuno neuravnoteženo porazdelitev dušika.

Če se poglobimo v okoljske kazalnike, je učinkovitost uporabe dušikovih gnojil (NfUE) – odstotek uporabljenega dušika, pretvorjenega v zrnje, primerno za žetev – pri NNI dosegla 651 TP3T, kar je znatno izboljšanje v primerjavi z učinkovitostjo konvencionalnih metod 521 TP3T. Ta preskok se je prevedel v zmanjšanje izpiranja nitratov za 181 TP3T, kar je zaščitilo lokalne vodonosnike pred onesnaženjem.

V štiriletni študiji so polja pod upravljanjem NNI zaradi izpiranja letno izgubila le 12 kg dušika na hektar, v primerjavi z 22 kg na konvencionalnih parcelah. Za kontekst, direktiva EU o nitratih določa koncentracije nitratov v podtalnici pod 50 mg/L – prag, ki je bil presežen na 30% konvencionalnih parcel, vendar le na 8% območij, ki jih upravlja NNI.

Povečanje obsega NNI: izzivi in politične intervencije

Raziskava je osvetlila tudi skrite podnebne koristi. Z uporabo metodologije ocene življenjskega cikla (LCA) je ekipa izračunala, da je ogljični odtis NNI znašal 0,8 kg ekvivalenta CO2 na kg žita, kar je 33% manj kot 1,2 kg pri konvencionalnem kmetovanju.

To zmanjšanje je izhajalo predvsem iz zmanjšanih emisij pri proizvodnji gnojil (1,2 kg ekvivalenta CO2/kg N preprečenih) in manjših izpustov dušikovega oksida iz tal. Če bi se to razširilo na 2,4 milijona hektarjev kmetijskih zemljišč, namenjenih trdi pšenici, v EU, bi lahko široko sprejetje NNI zmanjšalo letne emisije za 960.000 metričnih ton ekvivalenta CO2 – kar ustreza odstranitvi 208.000 avtomobilov s cest.

Vendar pa študija opozarja, da na precizno kmetijstvo ne smemo gledati kot na čudežno zdravilo. Uspeh metode NNI je odvisen od stalnega dostopa do visokokakovostnih satelitskih podatkov in napredne mehanizacije, ki omogoča uporabo spremenljivih količin – infrastrukturnih vrzeli v regijah v razvoju.

Na primer, sateliti Sentinel-2 ponovno obiščejo vsako lokacijo vsakih pet dni, vendar lahko oblačnost v kritičnih fazah rasti moti zbiranje podatkov. Poleg tega algoritmi zahtevajo kalibracijo glede na lokalne razmere; v tej študiji so bili pragovi NNI natančno nastavljeni na sredozemsko podnebje, s čimer je bila dosežena natančnost 92% pri napovedovanju stanja dušika.

Uporaba modela na sušnih območjih ali težkih glinenih tleh brez ponovne kalibracije bi lahko zmanjšala natančnost na 70–75%.

Človeški dejavnik se izkaže za enako pomemben. Kmetje, ki prehajajo na NNI, potrebujejo usposabljanje za interpretacijo spektralnih indeksov – na primer razumevanje, da vrednosti NDVI nad 0,7 pogosto kažejo na prekomerno vegetacijo in upravičujejo zmanjšanje dušika.

Raziskovalna skupina ocenjuje, da bi lahko povečanje pismenosti kmetov o preciznem orodju za 10% povečalo NfUE za 4–6 odstotnih točk. Politični posegi se bodo verjetno izkazali za bistvene: subvencioniranje senzorjev tal, financiranje delavnic, ki jih vodijo agronomi, in spodbujanje zadrug k souporabi strojev bi lahko demokratiziralo dostop.

Če pogledamo v prihodnost, posledice študije segajo daleč preko trde pšenice. Okvir NNI, če bi bil prilagojen poljščinam, kot sta koruza ali riž, bi lahko obravnaval 60 milijonov ton presežnega dušika, ki se vsako leto uporablja po vsem svetu – kar je ključni cilj ciljev trajnostnega razvoja ZN.

Predhodni poskusi na španskih ječmenovih poljih kažejo podobno stabilnost pridelka s 18% manj dušika, kar kaže na možnost uporabe na različnih kulturah. Za raziskovalce predstavlja integracija strojnega učenja s satelitskimi podatki obetavno mejo: zgodnji modeli lahko zdaj napovedujejo potrebe po dušiku z natančnostjo 95% 30 dni pred gnojenjem, kar omogoča proaktivno in ne reaktivno upravljanje.

Zaključek

Skratka, ta raziskava presega akademske kroge in ponuja načrt za uskladitev kmetijske produktivnosti z zdravjem planeta.

Z zmanjšanjem porabe dušika za 20%, povečanjem dobička kmetov za 12% in zmanjšanjem emisij toplogrednih plinov za tretjino metoda NNI dokazuje, da se trajnost in dobičkonosnost ne izključujeta. Ker podnebne spremembe stopnjujejo suše in destabilizirajo rastne sezone, se bodo takšne natančne strategije izkazale za nepogrešljive.

Izziv je zdaj v tem, da to znanstveno potrditev preoblikujemo v ukrepe na terenu – z reformo politik, tehnološko demokratizacijo in spremembo paradigme v tem, kako gledamo na gnojila: ne kot na topa orodja, temveč kot na natančne instrumente v prizadevanju za prehransko varnost.

ReferencaFabbri, C., Delgado, A., Guerrini, L. in Napoli, M. (2025). Strategije preciznega gnojenja z dušikom za trdo pšenico: trajnostna ocena pristopov, ki temeljijo na kartografskih podatkih NNI in NDVI. European Journal of Agronomy, 164, 127502.

Daljinsko zaznavanje revolucionira spremljanje nikotina v listih cigar

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Prelomna študija uporablja hiperspektralno slikanje z brezpilotnimi letalniki in strojno učenje za natančno oceno ravni nikotina v listih cigar.

Nedavni napredek na področju zračnega hiperspektralnega slikanja je v kombinaciji s strojnim učenjem povzročil revolucijo pri spremljanju nikotina v listih cigar. Ta vrhunski pristop izboljšuje natančnost ocenjevanja, hkrati pa zagotavlja dragocene vpoglede za tobačno industrijo, kjer je kemična sestava ključnega pomena za kakovost.

Raziskovalci, ki so jih vodili Tian in sodelavci na Kmetijski univerzi v Sečuanu, so želeli premagati omejitve tradicionalnih ročnih pregledov kakovosti, ki pogosto niso natančni in učinkoviti. Njihova študija, objavljena 2. februarja 2025, ugotavlja močne povezave med uporabo dušikovih gnojil, stopnjo vlage in koncentracijo nikotina, kar poudarja pomen pravočasnih in natančnih tehnik spremljanja.

Študija je bila izvedena od maja do septembra 2022 na univerzitetni bazi za sodobne kmetijske raziskave, kjer so raziskovalci uporabili brezpilotna letala (UAV), opremljena s hiperspektralnimi kamerami, za zajemanje odbojnih spektrov listov 15 različnih sort cigarnih listov pod različnimi obdelavami z dušikom.

Njihove ugotovitve so pokazale neposredno povezavo med uporabo dušikovih gnojil in vsebnostjo nikotina v listih cigar. “S povečanjem stopnje uporabe dušikovih gnojil se je vsebnost nikotina v listih cigar povečala,” so navedli avtorji in poudarili vpliv kmetijskih praks na kakovost proizvodov.

Za izboljšanje kakovosti hiperspektralnih slikovnih podatkov, ki jih zbirajo brezpilotni letalniki (UAV), so v študiji uporabili tehnike predobdelave, kot so večvariatna korekcija razpršitve, standardna normalna transformacija in glajenje konvolucije Savitzky-Golay. Nato so bili za razvoj napovednih modelov, ki lahko natančno ocenijo vsebnost nikotina, uporabljeni napredni algoritmi strojnega učenja, vključno z regresijo delnih najmanjših kvadratov (PLSR) in nevronskimi mrežami s povratnim širjenjem.

Najučinkovitejši identificirani model je bil model MSC-SNV-SG-CARS-BP, ki je dosegel natančnost testiranja z vrednostmi R² približno 0,797 in RMSE 0,078. “Model MSC-SNV-SG-CARS-BP ima najboljšo napovedno natančnost glede vsebnosti nikotina,” so ugotovili avtorji in ga postavili kot obetavno orodje za prihodnje raziskave in aplikacije v preciznem kmetijstvu.

Z uporabo daljinskega zaznavanja za analizo spektralnih lastnosti listov cigare lahko kmetje in proizvajalci hitro in nedestruktivno ocenijo kakovost pridelka, kar omogoča bolj informirane odločitve v proizvodnji in dobavni verigi. Ta pristop ponuja široko pokritost pri nizkih obratovalnih stroških, hkrati pa zagotavlja doslednost podatkov z zmanjšanjem odvisnosti od človeških dejavnikov.

Integracija hiperspektralnega slikanja in strojnega učenja ima potencial za preoblikovanje tradicionalnega gojenja tobaka, ne le za izboljšanje kakovosti nikotina, temveč tudi za spodbujanje trajnostnih in učinkovitih kmetijskih praks. Raziskovalci poudarjajo potrebo po nenehnem napredku za izboljšanje teh tehnologij in njihovo prilagoditev različnim sortam tobaka in drugim pridelkom.

Prihodnje študije se bodo osredotočile na optimizacijo operativnih pogojev brezpilotnih letalnikov za zajem spektralnih podatkov najvišje kakovosti, pri čemer se upoštevajo spremenljivke, kot so višina leta, svetlobni pogoji in zmanjšanje hrupa. Obravnavanje teh dejavnikov je ključnega pomena, saj se kmetijske prakse razvijajo, da bi zadostile povpraševanju trga, hkrati pa dajejo prednost okoljski trajnosti.

Ta raziskava poudarja sinergijo med tehnologijo in kmetijsko znanostjo ter poudarja vse večje sprejemanje inovativnih tehnik za izboljšanje kakovosti proizvodov. Raziskovalci se zavzemajo za širšo uporabo hiperspektralnega zaznavanja v kmetijstvu in s tem krepijo vlogo tehnologije pri povečanju donosa, učinkovitosti in okoljske odgovornosti.

Viri: https://www.nature.com/articles/s41598-025-88091-4

Pristop z združevanjem podatkov daljinskega zaznavanja za spremljanje degradacije gozdov: nova študija

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Zaradi globalnih podnebnih sprememb in vse večjih človeških dejavnosti so gozdovi po vsem svetu ogroženi zaradi različnih škodljivcev, patogenov in bolezni. Te grožnje ogrožajo zdravje, odpornost in produktivnost tako naravnih gozdov kot gozdnih nasadov.

Učinkovito obvladovanje teh težav zahteva zgodnje odkrivanje in ukrepanje, kar je na velikih območjih izziv. Raziskovalci so se zavedali pomena tega in razvili nove tehnologije, ki temeljijo na podatkih opazovanja Zemlje, za spremljanje in obvladovanje degradacije gozdov.

Nedavna študija predstavlja pristop, ki temelji na strojnem učenju, za prepoznavanje poškodovanih gozdov z uporabo odprtokodnih daljinsko zaznanih slik iz Sentinel-2, podprtih s podatki Google Earth. Ta pristop se posebej osredotoča na borealne gozdove, ki jih je prizadel lubadar Polygraphus proximus Blandford.

Študija je uporabila kombinacijo daljinskega zaznavanja in algoritmov strojnega učenja za odkrivanje in oceno škode v gozdovih. Tukaj je kratek povzetek njihove metodologije in ugotovitev:

  • Opombe k slikam in razvoj algoritmov: Raziskovalci so začeli z označevanjem slik v kanalih, ki ustrezajo naravni barvni percepciji (rdeča, zelena in modra), ki je na voljo v storitvi Google Earth. Nato so uporabili globoke nevronske mreže v dveh problemskih formulacijah: semantična segmentacija in detekcija.
  • Eksperimentalni rezultati: Raziskovalci so s svojimi poskusi razvili model, ki kvantitativno ocenjuje spremembe v ciljnih objektih z visoko natančnostjo. Model je dosegel F1-rezultat 84,56%, s čimer je učinkovito določil število poškodovanih dreves in ocenil površine, ki jih zasedajo uvele sestoje.
  • Integracija s slikami Sentinel-2: Maske poškodb, pridobljene iz visokoločljivostnih slik, so bile integrirane s slikami Sentinel-2 srednje ločljivosti. Ta integracija je dosegla natančnost 81,26%, zaradi česar je rešitev primerna za operativne sisteme spremljanja. Ta napredek ponuja hitro in stroškovno učinkovito metodo za prepoznavanje poškodovanih gozdov v regiji.
  • Edinstven nabor podatkov z opombami: Poleg tega so raziskovalci zbrali edinstven nabor podatkov z opombami za identifikacijo gozdnih območij, ki jih je v preučevanem območju poškodoval hrošč poligraf. Ta nabor podatkov je neprecenljiv za prihodnja raziskovalna in spremljajoča prizadevanja.

Zgodnje odkrivanje in količinska opredelitev degradacije gozdov z uporabo tega pristopa združevanja podatkov daljinskega zaznavanja predstavljata veliko obljubo za strategije gospodarjenja z gozdovi in ohranjanja narave. Z omogočanjem pravočasnega ukrepanja lahko takšne tehnologije pomagajo omejiti širjenje škode in podprejo trajnostne prakse gospodarjenja z gozdovi.

Čeprav celoten članek s podrobnostmi o tej raziskavi še ni objavljen, ta zgodnji povzetek poudarja potencial integracije podatkov daljinskega zaznavanja z naprednimi tehnikami strojnega učenja za reševanje perečega problema degradacije gozdov. Z nadaljnjim razvojem teh tehnologij bodo imele ključno vlogo pri varovanju naših gozdov pred naraščajočimi grožnjami, ki jih predstavljajo podnebne spremembe in človeške dejavnosti.

Spremljajte objavo celotne raziskave, ki bo nedvomno omogočila nadaljnje vpoglede in uporabo na področju gospodarjenja z gozdovi.

Vir: https://www.frontiersin.org/journals/environmental-science/articles/10.3389/fenvs.2024.1412870/abstract

Kartiranje slanih tal po svetu z uporabo tehnologij daljinskega zaznavanja

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Ekipa raziskovalcev je ustvarila tehniko, ki z impresivno natančnostjo meri vsebnost soli v tleh po vsem svetu, vse do 10 metrov. Ta izboljšava izpolnjuje ključno potrebo po natančnih ocenah slanosti tal, kar je pomemben problem, ki vpliva na kmetijsko produktivnost in zdravje tal po vsem svetu.

Slanost tal, neke vrste degradacija tal, prizadene več kot milijardo hektarjev po vsem svetu in škoduje kmetijski produktivnosti ter zdravju okolja. Prejšnja prizadevanja za kartiranje slanosti tal so se soočala z izzivi zaradi nizke podrobnosti razpoložljivih naborov podatkov in težav pri prikazovanju nenehnih sprememb v ravni slanosti tal.

Raziskovalna skupina se je zavedala teh izzivov in si je zadala cilj ustvariti model, ki uporablja slike Sentinel-1/2, podnebne podatke, podatke o terenu in napredne algoritme strojnega učenja. Njihov cilj je bil oceniti vsebnost soli v tleh v petih podnebnih regijah.

Rezultati so bili objavljeni v članku, objavljenem 28. marca 2024 v reviji Journal of Remote Sensing. Ta raziskava predstavlja inovacijo, ki učinkovito združuje nagnjene spiralne kanale s periodičnimi kontrakcijsko-razširitvenimi nizi.

Ocena globalne slanosti tal na globini 10 m z uporabo večvirnega daljinskega zaznavanja

V središču teh prizadevanj je integracija podatkov iz različnih tehnologij daljinskega zaznavanja, zlasti sofisticiranih satelitov Sentinel-1/2, skupaj s strateško uporabo algoritmov strojnega učenja. Ta pristop je privedel do razvoja naprednega modela, ki je sposoben natančno kartirati slanost tal z izjemno natančnostjo – ločljivostjo 10 metrov, tudi v različnih podnebjih.

Ta prelomna metoda nas popelje daleč onkraj omejitev prejšnjih prizadevanj, ki so bila omejena zaradi nižje ločljivosti in ožjega poudarka na analizi slanosti tal. Naša predana raziskovalna ekipa je zbrala obsežen nabor podatkov, ki zajema globalne podnebne vzorce, natančne meritve slanosti tal na tleh in celovit nabor geoprostorskih spremenljivk.

Z uporabo algoritma Random Forest model blesti ne le pri napovedovanju slanosti tal z izjemno natančnostjo, temveč tudi osvetljuje ključne vloge, ki jih imajo podnebje, gladina podtalnice in indeksi slanosti pri oblikovanju slanostnih krajin tal. Ta napredek pomeni korak naprej v naši sposobnosti spremljanja in upravljanja zdravja tal na svetovni ravni.

Profesor Zhou Shi, glavni raziskovalec, je izrazil: “Ta študija predstavlja pomemben napredek v naši sposobnosti ocenjevanja in obravnavanja slanosti tal na svetovni ravni. Z integracijo satelitskih posnetkov s strojnim učenjem lahko zdaj z neprimerljivo natančnostjo in granularnostjo natančno določimo slana tla, kar nam zagotavlja neprecenljive vpoglede v trajnostne zemljiške in kmetijske prakse.”

Najnovejše raziskave so prinesle visokoločljivostni globalni zemljevid slanosti tal. Ta zemljevid je dragoceno orodje za znanstvenike, oblikovalce politik in kmete. Pomaga jim pri učinkovitem reševanju težav s slanostjo tal. Z natančno določitvijo območij z visoko slanostjo lahko sprejmejo ciljno usmerjene ukrepe za obnovitev zdravja tal.

Poleg tega podpira izvajanje trajnostnih kmetijskih praks in pomaga pri načrtovanju strategij upravljanja virov. Poleg tega metodologija, uporabljena v tej raziskavi, postavlja nov standard za spremljanje okolja, s potencialno uporabo pri drugih ocenah degradacije zemljišč.

Več informacijNan Wang in sod., Ocena globalne slanosti tal na globini 10 m z uporabo večvirnega daljinskega zaznavanja, Journal of Remote Sensing (2024). DOI: 10.34133/remotesensing.0130

Avtomatizirano čiščenje in kalibracija podatkov o pridelku

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Avtomatizirano čiščenje in kalibracija podatkov o pridelku (AYDCC) je postopek, ki uporablja algoritme in modele za odkrivanje in popravljanje napak v podatkih o pridelku, kot so odstopanja, vrzeli ali pristranskosti. AYDCC lahko izboljša kakovost in zanesljivost podatkov o pridelku, kar lahko privede do boljših vpogledov in priporočil za kmete.

Uvod v podatke o pridelkih

Podatki o pridelkih so eden najpomembnejših virov informacij za kmete v 21. stoletju. Nanašajo se na podatke, zbrane iz različnih kmetijskih strojev, kot so kombajni, sejalnice in žetveni stroji, ki merijo količino in kakovost pridelkov, pridelanih na določenem polju ali območju.

Iz več razlogov je izjemno pomemben. Prvič, kmetom pomaga pri sprejemanju premišljenih odločitev. Oboroženi s podrobnimi podatki o pridelkih lahko kmetje izpopolnijo svoje prakse, da bi povečali produktivnost.

Na primer, če določeno polje stalno daje nižje donose, lahko kmetje raziščejo temeljne vzroke, kot so zdravje tal ali težave z namakanjem, in sprejmejo korektivne ukrepe.

Poleg tega omogoča precizno kmetijstvo. Z kartiranjem razlik v uspešnosti pridelkov na svojih poljih lahko kmetje prilagodijo uporabo gnojil in pesticidov določenim območjem. Ta ciljno usmerjen pristop ne le optimizira rabo virov, temveč tudi zmanjšuje vplive na okolje.

Po podatkih Organizacije Združenih narodov za prehrano in kmetijstvo (FAO) se mora svetovna kmetijska proizvodnja do leta 2050 povečati za 601 ton/3 tone, da bi zadostili naraščajočemu povpraševanju po hrani. Podatki o pridelkih so zaradi svoje vloge pri povečanju produktivnosti poljščin ključnega pomena za dosego tega cilja.

Poleg tega je v Braziliji pridelovalec soje uporabil podatke o pridelkih skupaj s podatki o vzorčenju tal za izdelavo kart s spremenljivimi odmerki gnojil za svoja polja. Uporabil je različne odmerke gnojil glede na rodovitnost tal in potencial pridelka posameznega območja.

Podatke o pridelkih je uporabil tudi za primerjavo različnih sort soje in izbiro najboljših za svoje razmere. Posledično je povečal svoj povprečni pridelek za 121 t/3 ton in zmanjšal stroške gnojil za 151 t/3 ton.

Podobno je v Indiji pridelovalec riža uporabil nabore podatkov o pridelkih skupaj z vremenskimi podatki za prilagoditev namakanja svojih polj. Z uporabo senzorjev in satelitskih posnetkov je spremljal raven vlažnosti tal in vzorce padavin.

razumevanje in uporaba podatkov o pridelkih

Uporabil ga je tudi za primerjavo različnih sort riža in izbiro najboljših za svoje razmere. Posledično je povečal svoj povprečni pridelek za 101 TP3T in zmanjšal porabo vode za 201 TP3T.

Kljub prednostim se podatki o donosu še vedno soočajo z nekaterimi izzivi pri njihovem razvoju in uporabi. Nekateri od teh izzivov so:

  • Kakovost podatkov: Njegova natančnost in zanesljivost sta odvisni od kakovosti senzorjev, kalibracije strojev, metod zbiranja podatkov ter tehnik obdelave in analize podatkov. Slaba kakovost podatkov lahko povzroči napake, pristranskosti ali nedoslednosti, ki lahko vplivajo na veljavnost in uporabnost podatkov.
  • Dostop do podatkov: Razpoložljivost in cenovna dostopnost podatkov o pridelkih sta odvisni od dostopa do kmetijske mehanizacije, senzorjev, naprav za shranjevanje podatkov in podatkovnih platform ter lastništva teh strojev. Pomanjkanje dostopa ali lastništva lahko omeji sposobnost kmetov za zbiranje, shranjevanje, deljenje ali uporabo lastnih podatkov.
  • Zasebnost podatkov: Njegova varnost in zaupnost sta odvisni od zaščite in regulacije podatkov s strani kmetov, proizvajalcev strojev, ponudnikov podatkov in uporabnikov podatkov. Pomanjkanje zaščite ali regulacije lahko podatke izpostavi nepooblaščeni ali neetični uporabi, kot so kraja, manipulacija ali izkoriščanje.
  • Podatkovna pismenost: Razumevanje in uporaba podatkov o pridelkih sta odvisna od spretnosti in znanja kmetov, svetovalcev, svetovalcev in raziskovalcev. Pomanjkanje spretnosti ali znanja lahko ovira sposobnost teh akterjev, da podatke učinkovito interpretirajo, sporočajo ali uporabljajo.
zbiranje podatkovnih nizov z uporabo kmetijskih strojev, kot so kombajni

Zato je za premagovanje teh izzivov in uresničitev celotnega potenciala podatkov o pridelku pomembno, da podatke o pridelku očistimo in kalibriramo.

Uvod v čiščenje in kalibracijo podatkov o pridelku

Podatki o pridelkih so dragocen vir informacij za kmete in raziskovalce, ki želijo analizirati uspešnost pridelkov, opredeliti območja upravljanja in optimizirati odločanje. Vendar pa jih je pogosto treba čistiti in kalibrirati, da se zagotovi njihova zanesljivost in natančnost.

Kalibracija “YieldDataset” je funkcionalnost, ki popravi porazdelitev vrednosti v skladu z matematičnimi načeli in s tem izboljša splošno integriteto podatkov. Izboljša kakovost odločanja in naredi nabor podatkov dragocen za nadaljnjo poglobljeno analizo.

Modul za čiščenje in kalibracijo pridelka GeoPard

GeoPard je omogočil čiščenje in popravljanje naborov podatkov o pridelkih z uporabo modula Yield Clean-Calibration.

Izboljšanje kakovosti vaših podatkovnih nizov o pridelkih je zdaj lažje kot kdaj koli prej, kar kmetom omogoča sprejemanje odločitev na podlagi podatkov, na katere se lahko zanesejo.

GeoPard - Čiščenje in kalibracija pridelka, podobno kot cone poljskega potenciala

Po kalibraciji in čiščenju postane nastali nabor podatkov o pridelku homogen, brez odstopanj ali nenadnih sprememb med sosednjimi geometrijami.

Z našim novim modulom lahko:

Izberite možnost za nadaljevanje
Izberite možnost za nadaljevanje
  • Odstranite poškodovane, prekrivajoče se in podnormalne podatkovne točke
  • Umerite vrednosti donosa na več strojih
  • Začnite kalibracijo z le nekaj kliki (kar poenostavi vašo uporabniško izkušnjo) ali zaženite povezano končno točko GeoPad API-ja
Samodejno umerjanje čiščenja podatkov o donosu z GeoPardom (1)
Samodejno umerjanje čiščenja podatkov o donosu z GeoPardom (2)
Samodejno umerjanje čiščenja podatkov o donosu z GeoPardom (3)
Samodejno umerjanje čiščenja podatkov o donosu z GeoPardom (4)
Samodejno umerjanje čiščenja podatkov o donosu z GeoPardom (5)
Samodejno umerjanje čiščenja podatkov o donosu z GeoPardom (6)
Samodejno umerjanje čiščenja podatkov o donosu z GeoPardom (7)

Nekateri najpogostejši primeri uporabe avtomatiziranega čiščenja in kalibracije podatkov o pridelku vključujejo:

  • Sinhronizacija podatkov, ko je več kombajnov delalo hkrati ali več dni, zagotavlja doslednost.
  • Z glajenjem variacij postane nabor podatkov bolj homogen in natančen.
  • Odstranjevanje podatkovnega šuma in odvečnih informacij, ki lahko zameglijo vpoglede.
  • Odprava preobratov ali nenormalnih geometrij, ki lahko popačijo dejanske vzorce in trende na terenu.

Na spodnji sliki si lahko ogledate polje, kjer je hkrati delalo 15 žetvenih strojov. Prikazuje, kako se prvotni nabor podatkov o pridelku in izboljšani nabor podatkov po kalibraciji z modulom GeoPard za čisto kalibracijo pridelka precej razlikujeta in ju je enostavno razumeti.

Razlika med originalnimi in izboljšanimi nabori podatkov o pridelku z GeoPardovim kalibracijskim modulom

Zakaj je pomembno čiščenje in kalibracija?

Podatke o pridelku zbirajo monitorji pridelka in senzorji, ki so pritrjeni na žetvene stroje. Te naprave merijo masni pretok in vsebnost vlage v pobranem pridelku ter uporabljajo GPS-koordinate za georeferenciranje podatkov.

Vendar te meritve niso vedno natančne ali dosledne zaradi različnih dejavnikov, ki lahko vplivajo na delovanje opreme ali pogoje pridelka. Nekateri od teh dejavnikov so:

1. Različice opreme: Kmetijska mehanizacija, kot so kombajni in žetveni stroji, ima pogosto inherentne razlike, ki lahko povzročijo neskladja pri zbiranju podatkov. Te razlike lahko vključujejo razlike v občutljivosti senzorjev ali kalibraciji strojev.

Na primer, nekateri merilniki pridelka lahko uporabljajo linearno razmerje med napetostjo in masnim pretokom, drugi pa nelinearno. Nekateri senzorji so lahko bolj občutljivi na prah ali umazanijo kot drugi. Ta odstopanja lahko povzročijo neskladja v podatkih o pridelku med različnimi stroji ali polji.

Primer 1 Obračanje v obliki črke U, ustavljanje, uporaba polovične širine opreme
Primer 1 Obračanje v obliki črke U, ustavljanje, uporaba polovične širine opreme
Primer 2 Obračanje v obliki črke U, ustavljanje, uporaba polovične širine opreme
Primer 2 Obračanje v obliki črke U, ustavljanje, uporaba polovične širine opreme

2. Okoljski dejavniki: Vremenske razmere, vrste tal in topografija igrajo pomembno vlogo pri pridelkih. Če se ti okoljski dejavniki ne upoštevajo, lahko v podatke o pridelkih vnesejo šum in netočnosti.

Na primer, peščena tla ali strma pobočja lahko povzročijo nižje donose kot ilovnata tla ali ravni tereni. Prav tako imajo lahko območja z večjo gostoto pridelkov višje donose kot območja z manjšo gostoto.

3. Netočnosti senzorjev: Senzorji kljub svoji natančnosti niso nezmotljivi. Če niso redno kalibrirani, lahko sčasoma odstopajo in dajejo netočne odčitke.

Na primer, okvarjena tehtalna celica ali ohlapna ožičenje lahko povzročita netočne odčitke masnega pretoka. Umazan ali poškodovan senzor vlage lahko daje napačne vrednosti vsebnosti vlage. Napačno ime polja ali ID, ki ga vnese upravljavec, lahko podatke o pridelku dodeli napačni datoteki polja.

Zaradi teh dejavnikov lahko nastanejo nabori podatkov, ki so šumni, napačni ali nedosledni. Če ti podatki niso pravilno očiščeni in kalibrirani, lahko vodijo do zavajajočih zaključkov ali odločitev.

Na primer, uporaba neočiščenih podatkov o pridelku za ustvarjanje zemljevidov pridelkov lahko povzroči napačno identifikacijo območij z visokim ali nizkim pridelkom na polju.

Zakaj je pomembno očistiti in kalibrirati nabor podatkov o pridelku

Uporaba nekalibriranih naborov podatkov o pridelkih za primerjavo pridelkov na različnih poljih ali letih lahko povzroči nepoštene ali netočne primerjave. Uporaba neočiščenih ali nekalibriranih podatkov o pridelkih za izračun bilance hranil ali vnosa pridelkov lahko povzroči prekomerno ali premajhno uporabo gnojil ali pesticidov.

Zato je bistveno, da podatke o pridelku očistite in kalibrirate, preden jih uporabite za kakršno koli analizo ali odločanje. Čiščenje naborov podatkov o pridelku je postopek odstranjevanja ali popravljanja morebitnih napak ali šuma v surovih podatkih o pridelku, ki jih zberejo monitorji in senzorji pridelka.

Avtomatizirane metode za čiščenje in kalibracijo podatkov o pridelku

Tukaj pridejo prav tehnike avtomatiziranega čiščenja podatkov. Tehnike avtomatiziranega čiščenja podatkov so metode, ki lahko izvajajo naloge čiščenja podatkov brez ali z minimalnim človeškim posredovanjem.

Konfigurirajte korak kalibracije
Avtomatizirane metode za čiščenje in kalibracijo

Avtomatizirane tehnike čiščenja podatkov lahko prihranijo čas in vire, zmanjšajo človeške napake ter izboljšajo skalabilnost in učinkovitost čiščenja podatkov. Nekatere pogoste avtomatizirane tehnike čiščenja podatkov za podatke o donosu so:

1. Zaznavanje izstopajočih vrednosti: Izstopajoče vrednosti so podatkovne točke, ki znatno odstopajo od norme. Avtomatizirani algoritmi lahko prepoznajo te anomalije s primerjavo podatkovnih točk s statističnimi merami, kot so povprečje, mediana in standardni odklon.

Na primer, če nabor podatkov o pridelku kaže izjemno visok pridelek za določeno polje, ga lahko algoritem za zaznavanje izstopajočih vrednosti označi za nadaljnjo preiskavo.

2. Zmanjšanje hrupa: Šum v podatkih o pridelku lahko izvira iz različnih virov, vključno z okoljskimi dejavniki in netočnostmi senzorjev.

Avtomatizirane tehnike za zmanjševanje šuma, kot so algoritmi za glajenje, filtrirajo neenakomerna nihanja, zaradi česar so podatki stabilnejši in zanesljivejši. To pomaga pri prepoznavanju resničnih trendov in vzorcev v podatkih.

3. Vstavljanje podatkovManjkajoči podatki so pogosta težava v naborih podatkov o pridelku. Tehnike imputacije podatkov samodejno ocenijo in dopolnijo manjkajoče vrednosti na podlagi vzorcev in odnosov znotraj podatkov.

Na primer, če senzor ne beleži podatkov za določeno časovno obdobje, lahko metode imputacije ocenijo manjkajoče vrednosti na podlagi sosednjih podatkovnih točk.

Zato avtomatizirane tehnike čiščenja podatkov služijo kot vratarji kakovosti podatkov in zagotavljajo, da nabori podatkov o pridelkih ostanejo zanesljivo in dragoceno sredstvo za kmete po vsem svetu.

Poleg tega obstaja veliko priročnih orodij in računalniških programov, ki lahko samodejno čistijo in prilagajajo podatke o pridelku, GeoPard pa je eden izmed njih. Modul za čiščenje in kalibracijo pridelka GeoPard je skupaj s podobnimi rešitvami izjemno pomemben za zagotavljanje točnosti in zanesljivosti podatkov.

GeoPard - Čiščenje in kalibracija pridelka - 3 kombajni

Zaključek

Avtomatizirano čiščenje in kalibracija podatkov o pridelkih (AYDCC) je bistvenega pomena v preciznem kmetijstvu. Zagotavlja natančnost podatkov o pridelkih z odstranjevanjem napak in izboljšanjem kakovosti, kar kmetom omogoča sprejemanje premišljenih odločitev. AYDCC obravnava izzive s podatki in uporablja avtomatizirane tehnike za zanesljive rezultate. Orodja, kot je GeoPardov modul za čiščenje in kalibracijo pridelkov, poenostavljajo ta postopek za kmete in prispevajo k učinkovitim in produktivnim kmetijskim praksam.

Uporaba (GIS) geoinformatike v kmetijstvu

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Geoinformatika (GIS) premosti vrzel med prostorskimi podatki in odločanjem v kmetijstvu, kar kmetom omogoča optimizacijo izrabe virov ob hkratnem zmanjšanju vpliva na okolje. Ta tehnološko usmerjen pristop pomaga prilagoditi prakse preciznega kmetijstva specifičnim terenskim razmeram, s čimer se poveča produktivnost in učinkovitost.

Geoinformatika v kmetijstvu

Z analizo natančnih prostorskih informacij, kot so spremenljivost tal, vsebnost vlage in razširjenost škodljivcev, lahko kmetje sprejemajo dobro premišljene odločitve in zagotavljajo, da vsako območje njihovega zemljišča prejme natančno potrebno obravnavo.

Nedavni podatki kažejo, da se ta tehnologija pogosto uporablja, saj jo v določeni meri uporablja več kot 70% kmetij. Integracija geoprostorskih podatkov postaja standardna praksa v procesih odločanja v različnih panogah, od majhnega samooskrbnega kmetijstva do večjih komercialnih dejavnosti.

Kmetje lahko s pomočjo satelitskih fotografij in zemeljskih senzorjev v realnem času spremljajo svoje pridelke. Z manj odpadkov in manjšim negativnim vplivom na okolje lahko to uporabijo za nanašanje vode, gnojil in pesticidov natančno tam, kjer in kadar so potrebni.

Projekt CottonMap v Avstraliji uporablja geoinformatiko za spremljanje porabe vode, kar ima za posledico zmanjšanje porabe vode po standardu 40%. Izboljšano upravljanje virov zmanjšuje vpliv na okolje z zmanjšanjem kemičnega odtekanja in prekomernega namakanja.

geoinformatika v kmetijstvu

Povečana produktivnost prispeva k svetovni prehranski varnosti. Z optimizacijo vzorcev sajenja z uporabo prostorskih podatkov lahko kmetje dosežejo višje donose, ne da bi pri tem širili kmetijska zemljišča.

Kaj je geoinformatika?

Geoinformatika, znana tudi kot geografska informacijska znanost (GIScience), je multidisciplinarno področje, ki združuje elemente geografije, kartografije, daljinskega zaznavanja, računalništva in informacijske tehnologije za zbiranje, analizo, interpretacijo in vizualizacijo geografskih in prostorskih podatkov.

Osredotoča se na zajemanje, shranjevanje, upravljanje, analiziranje in predstavitev prostorskih informacij v digitalni obliki, kar prispeva k boljšemu razumevanju zemeljskega površja in odnosov med različnimi geografskimi značilnostmi. Je zmogljivo orodje, ki ga je mogoče uporabiti za različne namene, vključno z:

1. Precizno kmetijstvo: Uporablja se lahko za zbiranje podatkov o različnih dejavnikih, kot so vrsta tal, pridelek in okužba s škodljivci. Te podatke je nato mogoče analizirati za opredelitev območij variabilnosti znotraj polja. Ko so ta območja opredeljena, lahko kmetje s pomočjo GIS-a razvijejo prilagojene načrte upravljanja za vsako območje.

2. Spremljanje okolja: Uporablja se lahko za spremljanje sprememb v okolju, kot so krčenje gozdov, spremembe rabe zemljišč in kakovost vode. Te podatke je nato mogoče uporabiti za spremljanje napredka okoljskih politik in za prepoznavanje območij, ki potrebujejo nadaljnjo zaščito.

3. Urbanistično načrtovanje: Geoinformatika se lahko uporablja za načrtovanje in upravljanje urbanih območij. Te podatke je mogoče uporabiti za prepoznavanje območij, ki potrebujejo razvoj, za načrtovanje prometnih omrežij in za upravljanje infrastrukture.

4. Obvladovanje nesreč: Uporablja se lahko za obvladovanje nesreč, kot so poplave, potresi in požari v naravi. Te podatke je mogoče uporabiti za sledenje napredku nesreče, za prepoznavanje prizadetih območij in za usklajevanje pomoči.

Kaj je geoinformatika? Sestavni deli geoinformatike

Komponente geoinformatike

Te komponente delujejo skupaj, da bi zagotovile vpogled v različne vidike zemeljske površine in njenih odnosov. Tukaj so glavne komponente geoinformatike:

  • Geografski informacijski sistemi (GIS): GIS vključuje uporabo programske in strojne opreme za zbiranje, shranjevanje, manipulacijo, analizo in vizualizacijo geografskih podatkov. Ti podatki so organizirani v plasti, kar uporabnikom omogoča ustvarjanje zemljevidov, izvajanje prostorskih analiz in sprejemanje premišljenih odločitev na podlagi prostorskih odnosov.
  • Daljinsko zaznavanje: Daljinsko zaznavanje vključuje zbiranje informacij o zemeljski površini na daljavo, običajno z uporabo satelitov, letal ali dronov. Podatki daljinskega zaznavanja, pogosto v obliki slik, lahko zagotovijo vpogled v pokrovnost tal, zdravje vegetacije, podnebne vzorce in drugo.
  • Globalni sistemi za določanje položaja (GPS)Tehnologija GPS omogoča natančno pozicioniranje in navigacijo prek omrežja satelitov. V GIS se GPS uporablja za zbiranje natančnih podatkov o lokaciji, kar je ključnega pomena za kartiranje, navigacijo in prostorsko analizo.
  • Prostorska analiza: Omogoča uporabo različnih tehnik prostorske analize za razumevanje vzorcev, odnosov in trendov znotraj geografskih podatkov. Te tehnike vključujejo analizo bližine, interpolacijo, analizo prekrivanja in analizo omrežja.
  • KartografijaKartografija vključuje ustvarjanje zemljevidov in vizualnih predstavitev geografskih podatkov. Zagotavlja orodja in metode za oblikovanje informativnih in vizualno privlačnih zemljevidov, ki učinkovito sporočajo prostorske informacije.
  • Geobaze podatkovGeobaze podatkov so strukturirane baze podatkov, zasnovane za shranjevanje in upravljanje geografskih podatkov. Zagotavljajo okvir za organizacijo prostorskih podatkov, kar omogoča učinkovito shranjevanje, iskanje in analizo.
  • Spletno kartiranje in geoprostorske aplikacijeGeoinformatika se je razširila na spletno kartiranje in aplikacije, ki uporabnikom omogočajo dostop do geografskih podatkov in interakcijo z njimi prek spletnih platform. To je privedlo do razvoja različnih storitev in orodij, ki temeljijo na lokaciji.
  • Geoprostorsko modeliranjeGeoprostorsko modeliranje vključuje ustvarjanje računalniških modelov za simulacijo geografskih procesov v resničnem svetu. Ti modeli pomagajo napovedati rezultate, simulirati scenarije in podpirati odločanje na različnih področjih.

8 Uporaba in uporaba geoinformatike v kmetijstvu

Tukaj je nekaj ključnih aplikacij in uporab GIS v kmetijstvu:

1. Precizno kmetijstvo

Precizno kmetijstvo izkorišča moč geografskih informacijskih sistemov (GIS), da kmetom zagotovi podroben vpogled v njihova polja. Ti vpogledi segajo od podrobnih zemljevidov vegetacije in produktivnosti do informacij o posameznih pridelkih.

Bistvo tega pristopa je v odločanju na podlagi podatkov, ki kmetom omogoča, da optimizirajo svoje prakse za največji donos in učinkovitost.

Uporaba geoinformatike v kmetijstvu

Z ustvarjanjem zemljevidov produktivnosti GeoPard Crop Monitoring zagotavlja ključno rešitev za precizno kmetijstvo. Ti zemljevidi uporabljajo zgodovinske podatke iz preteklih let, kar kmetom omogoča, da prepoznajo vzorce produktivnosti na svojih kmetijah. Kmetje lahko s pomočjo teh informacij prepoznajo rodovitne in nerodovitne lokacije.

2. Spremljanje zdravja pridelkov

Pomena spremljanja zdravja pridelkov ni mogoče preceniti. Dobro počutje pridelkov neposredno vpliva na donose, upravljanje virov in splošno zdravje kmetijskega ekosistema.

Tradicionalno je bil ročni pregled poljščin na obsežnih poljih naporen in dolgotrajen. Vendar pa je s prihodom naprednih tehnologij, kot sta GIS in daljinsko zaznavanje, prišlo do preobrazbe, ki omogoča natančno spremljanje v obsegu, kakršnega še ni bilo.

Geoinformatika pomaga pri zgodnjem odkrivanju morebitnih težav, ki vplivajo na zdravje pridelkov. Z analizo podatkov daljinskega zaznavanja in satelitskih posnetkov lahko kmetje prepoznajo stresorje, kot so pomanjkanje hranil ali izbruhi bolezni, kar omogoča ciljno usmerjene intervencije.

3. Napoved pridelka

Z integracijo zgodovinskih podatkov, sestave tal, vremenskih vzorcev in drugih spremenljivk omogoča kmetom, da z izjemno natančnostjo napovedujejo donose. Te informacije jim omogočajo sprejemanje premišljenih odločitev glede sajenja, dodelitve virov in trženjskih strategij.

cone 2019 zemljevid podatkov o pridelkih

Na področju napovedovanja pridelka je GeoPard postal vodilni inovator. Razvil je zanesljivo metodo, ki s kombinacijo zgodovinskih in trenutnih podatkov o pridelkih, pridobljenih s satelitov, dosega odlično stopnjo natančnosti nad 90%. Ta inovativen pristop je dokaz, kako lahko tehnologija revolucionarno spremeni sodobno kmetijstvo.

4. Spremljanje živine z geoinformatiko

Prostorski podatki iz GPS sledilnikov o živini ponujajo vpogled v gibanje in vedenje živali. Ta orodja omogočajo kmetom, da natančno določijo lokacijo živine na kmetiji, kar zagotavlja učinkovito upravljanje in oskrbo.

Poleg sledenja lokacije orodja GIS za kmetijstvo zagotavljajo celovit pregled zdravja živine, vzorcev rasti, ciklov plodnosti in prehranskih potreb.

Predvideva se, da bo svetovni trg preciznega kmetijstva, ki vključuje spremljanje živine, v prihodnjih letih dosegel znatno vrednost. Ta trend poudarja transformativni potencial GIS pri optimizaciji upravljanja živine.

5. Zatiranje žuželk in škodljivcev

Tradicionalne metode, kot je ročno izvidovanje velikih polj, so se izkazale za dolgotrajne in neučinkovite. Vendar pa je konvergenca tehnologije, zlasti algoritmov globokega učenja in satelitskih podatkov, prinesla revolucijo v odkrivanju in zatiranju škodljivcev.

Geoinformatika pomaga pri ustvarjanju zemljevidov razširjenosti škodljivcev, kar omogoča natančno uporabo pesticidov. Z usmerjanjem na določena območja lahko kmetje zmanjšajo uporabo kemikalij, zmanjšajo vpliv na okolje in zaščitijo koristne žuželke.

GeoPard Crop Monitoring je učinkovita metoda za odkrivanje različnih groženj, kot so okužbe s plevelom in bolezni poljščin. Potencialno problematična območja se odkrijejo s preučevanjem indeksov vegetacije, zbranih na terenu.

Na primer, nizka vrednost vegetacijskega indeksa na določeni lokaciji je lahko znak morebitnih škodljivcev ali bolezni. To spoznanje poenostavi postopek in odpravi potrebo po zamudnem ročnem izvidovanju velikih polj.

6. Nadzor namakanja

Podatki, ki jih zagotavlja GIS, zagotavljajo dragocen vpogled v raven vlažnosti tal in kmetom pomagajo pri sprejemanju premišljenih odločitev glede načrtovanja namakanja. To zagotavlja učinkovito porabo vode in preprečuje prekomerno zalivanje ali stres zaradi suše.

Pomen namakanja s spremenljivo hitrostjo

GIS tehnologija za kmetijstvo ponuja močno orodje za odkrivanje poljščin, ki so pod pritiskom zaradi pomanjkanja vode. Kmetje lahko izvedo več o stanju vode svojih poljščin z uporabo indeksov, kot sta indeks normalizirane razlike v vodi (NDWI) ali indeks normalizirane razlike v vlažnosti (NDMI).

Privzeta komponenta GeoPard Crop Monitoringa, indeks NDMI, ponuja lestvico od -1 do 1. Pomanjkanje vode je označeno z negativnimi vrednostmi okoli -1, prenasičenost pa lahko kažeta s pozitivnimi vrednostmi blizu 1.

7. Poplave, erozija in nadzor suše

Poplave, erozija in suša predstavljajo hude sovražnike, ki lahko povzročijo znatno škodo kmetijski krajini. Poleg fizičnega uničenja ti izzivi motijo razpoložljivost vode, zdravje tal in splošno produktivnost poljščin. Učinkovito obvladovanje teh groženj je ključnega pomena za zagotavljanje prehranske varnosti, ohranjanje naravnih virov in spodbujanje trajnostnih kmetijskih praks.

Geoinformatika pomaga pri ocenjevanju ranljivosti pokrajine za poplave, erozijo in sušo. Z analizo topografskih podatkov, vzorcev padavin in značilnosti tal lahko kmetje izvajajo strategije za ublažitev teh tveganj.

8. GIS v avtomatizaciji kmetijstva

Geografski informacijski sistemi (GIS) so presegli svojo tradicionalno vlogo orodij za kartiranje in postali ključni dejavniki pri vodenju avtomatizirane mehanizacije. Ta tehnologija omogoča različni kmetijski opremi, kot so traktorji in droni, prostorske podatke in natančne navigacijske sisteme.

Posledično se lahko naloge, ki segajo od sajenja do škropljenja in žetve, izvajajo z izjemno natančnostjo in minimalnim človeškim posredovanjem.

GIS v avtomatizaciji kmetijstva

Predstavljajte si scenarij, v katerem ima traktor nalogo sajenja poljščin na ogromnem polju. Opremljen s sistemom GPS in tehnologijo GIS, traktor uporablja prostorske podatke za navigacijo po vnaprej določenih poteh, kar zagotavlja dosledno polaganje semen in optimalen razmik. Ta natančnost ne le poveča pridelek, temveč tudi zmanjša porabo virov.

Vloga geoinformatike v preciznem kmetijstvu

Igra ključno vlogo v preciznem kmetijstvu, saj kmetom zagotavlja podatke in orodja, ki jih potrebujejo za sprejemanje premišljenih odločitev o upravljanju pridelkov. Uporablja se lahko za zbiranje podatkov o različnih dejavnikih, kot so vrsta tal, pridelek in okužba s škodljivci.

Te podatke je nato mogoče analizirati, da se ugotovijo območja variabilnosti znotraj polja. Ko so ta območja identificirana, lahko kmetje s pomočjo GIS-a razvijejo prilagojene načrte upravljanja za vsako območje.

Uporaba geoinformatike v preciznem kmetijstvu po vsem svetu hitro narašča. V Združenih državah Amerike se je na primer uporaba preciznega kmetijstva v zadnjih petih letih povečala za več kot 50%. Na Kitajskem pa naj bi se uporaba preciznega kmetijstva v prihodnjih letih povečala za več kot 20% na leto.

Študije so pokazale, da lahko natančna uporaba vhodnih podatkov s pomočjo geoinformatičnih tehnik poveča pridelek do 151 TP3T, hkrati pa zmanjša vhodne stroške za 10–301 TP3T.

Poleg tega je študija, objavljena v reviji Nature leta 2020, pokazala, da je uporaba GIS-a za upravljanje namakanja na pšeničnem polju povzročila povečanje pridelka za 20%. Druga študija, objavljena v reviji Science leta 2021, je pokazala, da je uporaba GIS-a za natančnejšo uporabo gnojil na koruznem polju povzročila povečanje pridelka za 15%.

Uporablja se lahko tudi za ustvarjanje zemljevidov pridelka. Te zemljevide je mogoče uporabiti za prepoznavanje območij z nizkim donosom, ki jih je nato mogoče raziskati, da se ugotovi vzrok težave. Ko je vzrok težave ugotovljen, lahko kmetje sprejmejo korektivne ukrepe za izboljšanje donosa na teh območjih.

Vloga geoinformatike v preciznem kmetijstvu

Kmetje ga lahko na primer uporabijo za ustvarjanje zemljevidov vrst tal in rodovitnosti. Te zemljevide je nato mogoče uporabiti za natančnejšo uporabo gnojil, kar lahko pomaga izboljšati pridelek in zmanjšati količino nepotrebno uporabljenih gnojil.

Poleg zbiranja in analiziranja podatkov se lahko uporablja tudi za vizualizacijo prostorskih podatkov. To je lahko koristno za kmete, da vidijo, kako so različni dejavniki, kot sta vrsta tal in pridelek, porazdeljeni po polju. Orodja za vizualizacijo se lahko uporabijo tudi za pomoč kmetom pri sporočanju svojih ugotovitev drugim, kot so svetovalci za pridelke ali vladni uradniki.

Uporaba geoinformatike v preciznem kmetijstvu v resničnem svetu je obsežna. Na primer, tehnologija spremenljive hitrosti (VRT) uporablja prostorske podatke za dovajanje različnih količin vložkov, kot so voda, gnojila in pesticidi, po polju.

Ta pristop zagotavlja, da pridelki prejmejo natanko tista hranila, ki jih potrebujejo, kar optimizira rast in pridelek. V drugem primeru satelitski posnetki in droni zagotavljajo dragocen vpogled v zdravje pridelkov in odkrivanje bolezni, kar omogoča hitro posredovanje.

Spremljanje pridelkov GeoPard kot primer programske opreme za kmetijski GIS

Pomembno je vedeti, da se programska oprema GIS, ki se uporablja v kmetijstvu, lahko razlikuje glede na njen namen. Medtem ko nekatera orodja prikazujejo raven vlažnosti tal, kar pomaga pri izbiri sajenja, druga prikazujejo sorte poljščin, donose in porazdelitve.

Tudi primerjavo ekonomike sečnje z gozdarstvom je mogoče izvesti z uporabo različnih aplikacij. Vsak kmet ali kmetijski upravljavec mora zato odkriti idealno GIS rešitev, ki mu zagotavlja informacije, potrebne za sprejemanje modrih odločitev na svojem zemljišču.

Kar zadeva podatke s terena, ima GeoPardova platforma za spremljanje pridelkov številne prednosti. Ponuja povzetke dinamike vegetacije in vlažnosti tal, zgodovinske podatke o vegetaciji in vremenu ter natančne 14-dnevne vremenske napovedi.

GeoPard omogoča avtomatizirano sinhronizacijo spremljanja pridelkov

Ta platforma ponuja zmogljivosti, kot je izvidovanje za organizacijo dejavnosti in izmenjavo informacij v realnem času, ter dnevnik dejavnosti na terenu za načrtovanje in spremljanje operacij, zato ponuja več kot le podatke, ki temeljijo na GIS-u.

Podatki iz dodatnih virov so vključeni tudi v GeoPardovo spremljanje pridelkov. Orodje za upravljanje podatkov na primer vključuje podatke o strojih v platformo. Podpira priljubljene oblike datotek, kot sta SHP in ISO-XML.

Pridelek poljščin lahko izmerite s podatki s poljskih strojev, jih primerjate z zemljevidi gnojenja, preučite taktike gnojenja in ustvarite načrte za povečanje pridelka. Organizacije, s katerimi sodelujejo kmetijska podjetja, in same imajo od te platforme vse v enem veliko koristi.

Izzivi v preciznem kmetijstvu in geoinformatiki

Integracija preciznega kmetijstva in geoinformatike prinaša številne politične posledice in regulativne vidike. Vlade po vsem svetu se spopadajo z oblikovanjem okvirov, ki spodbujajo inovacije, hkrati pa varujejo zasebnost podatkov, rabo zemljišč in okoljsko trajnost.

Predpisi lahko na primer urejajo zbiranje in deljenje prostorskih podatkov, pravice intelektualne lastnine za tehnologije preciznega kmetijstva in etično uporabo umetne inteligence v kmetijstvu.

V Evropski uniji skupna kmetijska politika (SKP) priznava vlogo digitalnih tehnologij, vključno z geoinformatiko, pri krepitvi kmetijske produktivnosti.

Finančne spodbude so namenjene spodbujanju kmetov k uvedbi praks preciznega kmetovanja, ki so skladne z okoljskimi in trajnostnimi cilji. Ta primer ponazarja, kako lahko politika spodbudi uvajanje tehnologije v skupno korist.

Vendar pa uvajanje geoinformatičnih tehnologij v kmetijstvo prinaša znatne koristi, vendar jo spremljajo izzivi, zlasti za kmete različnih velikosti. Mali kmetje se pogosto soočajo s finančnimi omejitvami, saj nimajo sredstev za pridobitev tehnologije in usposabljanje.

Večja podjetja se zaradi obsega svojih dejavnosti soočajo s težavami pri upravljanju podatkov. Vrzeli v tehničnem znanju so pogoste, saj tako mali kot veliki kmetje potrebujejo usposabljanje za učinkovito uporabo geoinformatičnih orodij.

Omejena infrastruktura in povezljivost ovirata dostop, zlasti na oddaljenih območjih. Pojavljajo se težave s prilagajanjem, saj rešitve morda ne ustrezajo majhnim kmetijam ali se ne morejo brezhibno integrirati v večje operacije.

Kulturni odpor do sprememb in pomisleki glede zasebnosti podatkov vplivajo na sprejetje po vsem svetu. Vladne politike, negotovosti glede donosnosti naložb in težave z interoperabilnostjo dodatno ovirajo napredek.

Reševanje teh izzivov bo zahtevalo prilagojene strategije, ki bodo zagotovile, da bo geoinformatika koristila vsem kmetom, ne glede na velikost.

Zaključek

Brezhibna integracija geoinformatike v sodobno kmetijstvo ima transformativen potencial. Z izkoriščanjem moči prostorskih podatkov lahko kmetje in deležniki v kmetijstvu sprejemajo premišljene odločitve, optimizirajo izrabo virov in spodbujajo trajnostne prakse. Ne glede na to, ali gre za napovedovanje pridelka, upravljanje vodnih virov ali izboljšanje preciznega kmetijstva, se GIS pojavlja kot vodilo, ki oblikuje učinkovitejšo, odpornejšo in produktivnejše prihodnost kmetijstva.

LfL izkorišča platformo GeoPard za svoj projekt prihodnjega kmetovanja

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Kmetijstvo se danes sooča z velikimi izzivi. Proizvajati mora visokokakovostno hrano in surovine, vendar mora vse bolj upoštevati tudi zahteve za varstvo tal, vode, podnebja in biotske raznovrstnosti.

Bavarski državni raziskovalni center za kmetijstvo (LfL) že dolgo izvaja raziskave o teh izzivih in zdaj testira platformo za precizno kmetijstvo GeoPard za svoj projekt Future Crop Farming.

Dmitrij Dementiev, izvršni direktor in soustanovitelj podjetja GeoPard: “Tradicionalne metode gojenja poljščin se pogosto soočajo z izzivi, kot sta neučinkovito upravljanje virov in omejen dostop do podatkov v realnem času. Ti dejavniki lahko vodijo do neoptimalnih pridelkov, povečanih stroškov in obremenitev okolja.”

GeoPardova platforma zagotavlja LfL centralizirano platformo za vizualizacijo in analizo ključnih kmetijskih podatkov. Uporabniku prijazen vmesnik platforme omogoča kombinacijo satelitskih podatkov in eksperimentalnih podatkov iz terenskih poskusov, kar poenostavlja interpretacijo kompleksnih podatkov in uporabnikom omogoča sprejemanje premišljenih odločitev, ki optimizirajo produktivnost in trajnost.

Polje je bilo razdeljeno na dele, da bi predstavili specifično postavitev za poskus: LfL je uvedel sistem pasovnega medsebojnega gojenja, tj. hkratno gojenje več poljščin v vzporednih pasovih na istem polju.

Te trakove je mogoče nato ločeno uporabiti v enačbah za vhodne podatke (kot so gnojila in zaščita rastlin) in rezultate pridelka, kar omogoča izračun celotnega polja.

dobiček. Poleg tega je mogoče oceniti dobiček, ki ga ustvarijo posamezni pridelki, in morebitne vplive na robove med pasovi.

Sodelovanje med LfL in GeoPard v okviru projekta Future Crop Farming lahko spodbudi orodja za analizo nekonvencionalnih poljskih struktur.

Z uporabo napredne platforme GeoPard lahko dopolni svoje raziskovalne rezultate in ustvari dragocene vizualizacije za posredovanje spoznanj projekta javnosti.

Inovativni projekt LfL, ki se osredotoča na precizno kmetijstvo, produktivnost in okoljsko skrb, predstavlja potencial za bolj trajnostno prihodnost v pridelavi poljščin.

Dr. Markus Gandorfer, vodja digitalizacije in vodja projektov pri LfL: “V veselje nam je sodelovati z navdušeno ekipo GeoPard. Globlji vpogledi v naše podatke o pasovnih prepletanjih, ki jih omogoča orodje GeoPard, so za nas zelo dragoceni.”

O nas

Bavarski državni raziskovalni center za kmetijstvo (LfL) Bavarski državni raziskovalni center za kmetijstvo (LfL) je center znanja in storitev za kmetijstvo na Bavarskem. Uporabne raziskave LfL obravnavajo vprašanja kmetijske prakse in na različne načine ponujajo uporabne rešitve za kmetijska podjetja.

Interdisciplinarni projekt Future Crop Farming se nahaja v Ruhstorfu ad Rott na jugovzhodu Bavarske. Več informacij o projektu najdete na spletni strani projekta: http://www.future-crop-farming.de

GeoPard kmetijstvo je vodilni ponudnik programske opreme za precizno kmetijstvo. Podjetje je bilo ustanovljeno leta 2019 v Kölnu v Nemčiji in je zastopano po vsem svetu. Podjetje ponuja vrsto rešitev, ki kmetom pomagajo optimizirati njihovo poslovanje in povečati donose.

S poudarkom na trajnostnem razvoju in regenerativni ekonomiji si GeoPard Agriculture prizadeva spodbujati prakse preciznega kmetovanja po vsem svetu.

Med partnerji podjetja so znane blagovne znamke, kot so John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth in številne druge.

Uporaba tehnologije GPS za optimizacijo gojenja pokrovnih posevkov

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Kmetijska industrija doživlja velike spremembe, saj postaja vse pogostejše sprejemanje sodobnih tehnologij, kot so sistemi GPS.

To je še posebej opazno pri načinu, kako kmetje gojijo pokrovne poljščine. Tehnologija GPS revolucionarno spreminja način upravljanja polj in jim pomaga, da postanejo učinkovitejši in trajnostnejši v svojih kmetijskih praksah.

Pokrovni posevki, včasih imenovani zeleno gnojenje, so rastline, ki se gojijo predvsem za izboljšanje zdravja tal in ne za žetev. Običajno se gojijo izven sezone in prinašajo koristi, kot so zatiranje plevela, izboljšanje biotske raznovrstnosti in povečanje rodovitnosti tal.

Vendar pa je gojenje pokrovnih poljščin lahko naporno in dolgotrajno. Tukaj pride prav tehnologija GPS.

Vključevanje tehnologije GPS v kmetijstvo prinaša številne prednosti. Prvič, omogoča precizno kmetovanje, kjer lahko kmetje s pomočjo koordinat GPS ustvarijo natančne zemljevide svojih polj.

To jim pomaga natančno spremljati rast pridelkov in stanje tal. Z zanašanjem na podatke lahko natančneje uporabljajo gnojila in pesticide, kar zmanjša odpadke in škodo za okolje.

Poleg tega tehnologija GPS močno poveča učinkovitost sajenja pokrovnih poljščin. Konvencionalne metode lahko povzročijo neenakomerno porazdelitev semen, zaradi česar so nekatera območja slabo pokrita.

Z GPS-vodenimi stroji lahko kmetje zagotovijo enakomerno porazdelitev po celotnem polju, kar spodbuja boljšo rast in pokritost tal. To ne le poveča učinkovitost pokrovnih posevkov, temveč tudi zmanjša potrebo po delovni sili in virih.

Poleg tega tehnologija GPS omogoča kmetom izvajanje učinkovitejših strategij kolobarjenja. Z natančnim kartiranjem polj in sledenjem rasti pridelkov lahko z dobro načrtovanimi kolobarji optimizirajo zdravje tal in produktivnost. To lahko sčasoma privede do višjih pridelkov in dodatno izboljša učinkovitost kmetijstva.

Poleg tega ima tehnologija GPS ključno vlogo pri spremljanju in obvladovanju škodljivcev in bolezni. Kmetom omogoča sledenje lokacije in širjenja teh težav, kar jim omogoča sprejemanje ciljno usmerjenih ukrepov za zatiranje. Posledično se lahko zmanjša uporaba pesticidov širokega spektra, kar spodbuja bolj zdrav in trajnosten kmetijski sistem.

Tehnologija GPS ponuja prednosti, ki presegajo zgolj posamezne kmete pri gojenju poljščin. Ima potencial za spodbujanje trajnostnih in učinkovitih kmetijskih praks na svetovni ravni.

Z zmanjševanjem odpadkov in najboljšo izrabo virov lahko tehnologija GPS igra pomembno vlogo pri zadovoljevanju naraščajočega svetovnega povpraševanja po hrani na okolju prijazen način.

Vendar pa uporaba tehnologije GPS v kmetijstvu za številne kmete predstavlja izzive, kot so visoki začetni stroški in pomanjkanje tehničnega znanja. Za premagovanje teh ovir je ključnega pomena ponuditi podporo kmetom.

To je mogoče doseči s finančnimi spodbudami, programi usposabljanja in razvojem uporabniku prijazne programske opreme in opreme, kar jim omogoča, da to tehnologijo kar najbolje izkoristijo.

Skratka, uporaba tehnologije GPS pri gojenju pokrovnih poljščin lahko znatno izboljša kmetijsko učinkovitost. Omogoča natančno kmetovanje, boljše setvene prakse, učinkovito kolobarjenje in izboljšano zatiranje škodljivcev in bolezni. Z zagotavljanjem ustrezne podpore in virov lahko kmetje izkoristijo tehnologijo GPS za ustvarjanje bolj trajnostnega in produktivnega kmetijskega sektorja.

Model avtomatiziranega zaznavanja meja polj za precizno kmetijstvo podjetja GeoPard

Objavljeno na avtor dementievgeopard

GeoPard je uspešno zaključil razvoj avtomatiziranega modela za zaznavanje meja polj z uporabo večletnih satelitskih posnetkov, natančnega zaznavanja oblakov in senc ter naprednih lastniških algoritmov, vključno z globokimi nevronskimi mrežami.

Model zaznavanja polja GeoPard je dosegel najsodobnejšo natančnost 0,975 na metriki presečišča nad unijo (IoU), potrjeno v različnih regijah in vrstah poljščin po vsem svetu.

Oglejte si te slike, da vidite rezultate v Nemčiji (povprečna velikost polja je 7 hektarjev):

1 - Neobdelana slika Sentinel-2

1 – Neobdelana slika Sentinel-2

3 - Segmentirane meje polja

2 – Slika Sentinel-2 z visoko ločljivostjo, posneta s satelita GeoPard (ločljivost 1 meter)

2 - Slika Sentinel-2 z visoko ločljivostjo, posneta s strani GeoPard

3 – Segmentirane meje polja, 0.975 Metrika natančnosti presečišča nad unijo (IoU), v več mednarodnih regijah in vrstah poljščin.

Integracija v naš API in aplikacijo GeoPard bo kmalu na voljo. Ta avtomatizirana in stroškovno učinkovita metoda pomaga napovedovati donose, koristi vladnim organizacijam in pomaga velikim lastnikom zemljišč, ki morajo pogosto posodabljati meje polj med sezonami.

GeoPardov pristop uporablja večletni trendi vegetacije poljščin z uporabo večfaktorske analize in kolobarjenja.

 

Model je dostopen prek GeoPard API na osnovi plačila po porabi, kar ponuja prilagodljivost brez potrebe po dragih naročninah.

 

Kaj je označevanje meja polja?

Določitev meja polj se nanaša na postopek identifikacije in kartiranja meje kmetijskih polj ali zemljiških parcel. Vključuje uporabo različnih tehnik in virov podatkov za razmejitev meja posameznih polj ali kmetijskih parcel.

Tradicionalno so meje polj ročno določali kmetje ali lastniki zemljišč na podlagi svojega znanja in opažanj.

Vendar pa so z napredkom tehnologije, zlasti na področju daljinskega zaznavanja in geografskih informacijskih sistemov (GIS), avtomatizirane in polavtomatizirane metode postale vse bolj razširjene.

Pogost pristop je analiza satelitskih ali zračnih posnetkov. Slike visoke ločljivosti, posnete s sateliti ali letali, lahko zagotovijo podrobne informacije o pokrajini, vključno z mejami med različnimi zemljiškimi parcelami.

Na teh slikah se lahko uporabijo algoritmi za obdelavo slik, da se zaznajo različne značilnosti, kot so spremembe v vrsti, barvi, teksturi ali vzorcih vegetacije, ki kažejo na prisotnost meja polja.

Druga tehnika vključuje uporabo podatkov LiDAR (Light Detection and Ranging), ki uporablja laserske žarke za merjenje razdalje med senzorjem in zemeljsko površino.

Podatki LiDAR lahko zagotovijo podrobne informacije o nadmorski višini in topografiji, kar omogoča prepoznavanje subtilnih sprememb v terenu, ki lahko ustrezajo mejam polj.

Poleg tega imajo geografski informacijski sistemi (GIS) ključno vlogo pri določanju meja polj.

Programska oprema GIS omogoča integracijo in analizo različnih podatkovnih plasti, vključno s satelitskimi posnetki, topografskimi zemljevidi, evidencami lastništva zemljišč in drugimi ustreznimi informacijami. Z združevanjem teh podatkovnih virov lahko GIS pomaga pri interpretaciji in identifikaciji meja polj.

Natančna razmejitev polja je bistvenega pomena iz več razlogov. Omogoča boljše upravljanje kmetijskih virov, tehnike preciznega kmetovanja ter podpira načrtovanje in izvajanje kmetijskih praks, kot so namakanje, gnojenje in zatiranje škodljivcev.

Natančni podatki o mejah polj pomagajo tudi pri upravljanju zemljišč, načrtovanju rabe zemljišč in skladnosti s kmetijskimi predpisi.

Kako je koristno?

Igra ključno vlogo v kmetijstvu in upravljanju zemljišč, saj zagotavlja številne koristi in pomen, ki ga podpirajo dokazi in svetovne številke. Tukaj je nekaj ključnih točk:

1. Precizno kmetijstvo: Natančne meje polj pomagajo pri izvajanju tehnik preciznega kmetijstva, kjer so viri, kot so voda, gnojila in pesticidi, natančno usmerjeni na določena območja znotraj polj.

Glede na poročilo Svetovne banke imajo tehnologije preciznega kmetijstva potencial za povečanje pridelka za 20% in zmanjšanje vhodnih stroškov za 10–20%.

2. Učinkovito upravljanje virov: Kmetom omogoča boljše upravljanje virov z optimizacijo namakalnih sistemov, prilagajanjem praks gnojenja in spremljanjem zdravja pridelkov. Ta natančnost zmanjšuje izgubo virov in vpliv na okolje.

Organizacija Združenih narodov za prehrano in kmetijstvo (FAO) ocenjuje, da lahko prakse preciznega kmetijstva zmanjšajo porabo vode za 20–501 TP3T, porabo gnojil za 10–201 TP3T in uporabo pesticidov za 20–301 TP3T.

3. Načrtovanje rabe zemljišč: Natančni podatki o mejah polj so bistveni za načrtovanje rabe zemljišč, saj zagotavljajo učinkovito izrabo razpoložljivih kmetijskih zemljišč. Omogočajo oblikovalcem politik in upravljavcem zemljišč, da sprejemajo premišljene odločitve glede dodelitve zemljišč, kolobarjenja in coniranja.

To lahko vodi do večje kmetijske produktivnosti in boljše prehranske varnosti. Študija, objavljena v reviji Journal of Soil and Water Conservation, je pokazala, da bi lahko učinkovito načrtovanje rabe zemljišč povečalo svetovno proizvodnjo hrane za 20-67%.

4. Kmetijske subvencije in zavarovanja: Številne države zagotavljajo kmetijske subvencije in zavarovalne programe na podlagi meja polj. Natančna razmejitev pomaga pri določanju upravičenih zemljišč, zagotavljanju pravične porazdelitve subvencij in natančnem izračunu zavarovalnih premij.

Na primer, skupna kmetijska politika (SKP) Evropske unije se za izračun subvencij in spremljanje skladnosti zanaša na natančne meje polj.

5. Upravljanje zemljišč in pravne meje: Določitev meja polj v kmetijstvu je ključnega pomena za upravljanje zemljišč, lastninske pravice in reševanje zemljiških sporov. Natančni zemljevidi meja polj pomagajo ugotoviti lastništvo, podpirajo sisteme zemljiške knjige in omogočajo pregledne zemljiške transakcije.

Svetovna banka ocenjuje, da ima le 30% svetovnega prebivalstva pravno dokumentirane pravice do svoje zemlje, kar poudarja pomen zanesljivih podatkov o mejah polj za varno lastništvo zemljišč.

6. Skladnost in okoljska trajnost: Natančne meje polj pomagajo pri spremljanju skladnosti, zagotavljanju spoštovanja okoljskih predpisov in trajnostnih kmetijskih praks.

Pomaga prepoznati varovalne pasove, zavarovana območja in območja, ki so nagnjena k eroziji ali onesnaženju vode, kar kmetom omogoča, da sprejmejo ustrezne ukrepe. Skladnost z okoljskimi standardi povečuje trajnost in zmanjšuje negativne vplive na ekosisteme.

Po podatkih FAO lahko trajnostne kmetijske prakse letno zmanjšajo emisije toplogrednih plinov za do 6 milijard ton.

Te točke ponazarjajo njegovo uporabnost in pomen v kmetijstvu in upravljanju zemljišč. Predstavljeni dokazi in svetovne številke podpirajo pozitivne vplive, ki jih ima lahko na učinkovito rabo virov, načrtovanje rabe zemljišč, pravne okvire, okoljsko trajnost in splošno kmetijsko produktivnost.

Skratka, določanje meja polj v kmetijstvu je postopek identifikacije in kartiranja meje kmetijskih polj ali zemljiških parcel. Za natančno opredelitev in razmejitev teh meja se opira na različne tehnike, kot so analiza satelitskih posnetkov, podatki LiDAR in GIS, kar omogoča učinkovito upravljanje zemljišč in kmetijske prakse.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Zahtevaj brezplačno GeoPard predstavitev / posvet

    Zdravo








    S klikom na gumb soglašate z našimi Pravilnik o zasebnosti. Potrebujemo ga za odgovor na vašo zahtevo.

      Naročite se na


      S klikom na gumb soglašate z našimi Pravilnik o zasebnosti

        Pošljite nam informacije


        S klikom na gumb soglašate z našimi Pravilnik o zasebnosti

        Uporabljamo piškotke, da vam zagotovimo najboljšo možno uporabniško izkušnjo, prilagodimo vsebino naše spletne strani, analiziramo njen promet in vam prikazujemo ustrezne oglase.
        Poglejte naše Politika zasebnosti za več informacij.

        Sprejmi vse