Kategorija: Prinos

Kako izračunati absorpcijo gnojil za koruzno polje na podlagi suhe vrednosti pridelka?

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

Upravljanje z gnojili je ključni vidik uspešne pridelave koruze. Pravilen izračun porabe gnojil na podlagi suhe vrednosti pridelka zagotavlja, da pridelki prejmejo potrebna hranila za maksimiranje pridelka, hkrati pa zmanjšujejo stroške in vplive na okolje.

Kaj je absorpcija gnojil?

Sprejem gnojil vključuje absorpcijo hranil iz zemlje s strani rastlinskih korenin. Ta hranila vključujejo makrohranila, kot so dušik (N), fosfor (P) in kalij (K), ter mikrohranila, kot so cink, železo in mangan.

Medtem je učinkovitost tega procesa odvisna od več dejavnikov, vključno z zdravjem tal, vrsto gnojila, načini uporabe in okoljskimi pogoji. Koruza, ki je zelo iskana poljščina, potrebuje znatne količine hranil, da doseže svoj polni potencial pridelka. Učinkovita absorpcija gnojil zagotavlja, da koruzna rastlina prejme ustrezno prehrano skozi vse faze rasti, od kalitve do zrelosti.

Vendar je pomembno vedeti, da ima lahko prekomerna ali nepravilna uporaba gnojil škodljive učinke tako na pridelek kot na okolje. Prekomerno gnojenje lahko povzroči izpiranje hranil v vodna telesa, kar povzroči onesnaženje in evtrofikacijo. Povzroči lahko tudi neravnovesje hranil v tleh, kar negativno vpliva na zdravje tal in prihodnje cikle pridelkov.

Zakaj je tako pomembno?

Zadosten vnos hranil spodbuja močno rast rastlin, saj zagotavlja, da dušik podpira razvoj listov in stebel, fosfor pomaga pri rasti korenin in prenosu energije, kalij pa krepi odpornost rastline na bolezni in stres.

Kaj je absorpcija gnojil

Poleg tega je učinkovita absorpcija hranil neposredno povezana z višjimi donosi, kar koruzi omogoča, da proizvede več zrn na storž in več storžev na rastlino. To je še posebej pomembno za koruzo, ki se uporablja za prehrano ljudi, saj neposredno vpliva na kalorično in hranilno vrednost hrane. Študije so pokazale, da lahko optimizirana uporaba gnojil poveča pridelek koruze za 20–301 TP3T.

Poleg tega razpoložljivost hranil vpliva tudi na splošno kakovost pridelka koruze. Zadostna raven kalija poveča velikost in težo zrn, medtem ko zadostna količina dušika prispeva k vsebnosti beljakovin, ki so ključne tako za živalsko krmo kot za prehrano ljudi. Koruzne rastline z dostopom do uravnoteženih hranil lahko učinkoviteje fotosintetizirajo, kar vodi do boljše rasti in večje proizvodnje biomase.

Kakšen je pridelek koruze in vsebnost suhe snovi?

Koruza, osnovni pridelek v mnogih delih sveta, je bistvenega pomena za hrano, krmo in industrijske izdelke. Dva ključna vidika pridelave koruze sta pridelek in vsebnost suhe snovi. Ti kazalniki so bistveni za ocenjevanje uspešnosti pridelka in določanje ekonomske vrednosti pridelka.

1. Pridelek koruze

Pridelek koruze se nanaša na količino požetega pridelka na enoto površine. Je ključna metrika za kmete, agronome in kmetijski sektor, saj je neposredno povezana z učinkovitostjo in dobičkonosnostjo pridelave koruze.

Tipična merska enota za pridelek koruze v Združenih državah Amerike je bušel na hektar (bu/acre). En bušel koruze je enakovreden 56 funtom (približno 25,4 kilograma) oluščene koruze pri standardni vsebnosti vlage (15,51 TP3T).

Kaj je pridelek koruze in vsebnost suhe snovi

Postopek ocenjevanja pridelka koruze je metodičen in vključuje več komponent, vključno s številom rastlin na hektar, klasji na rastlino, vrstami na klas, zrni na vrsto in težo zrna. Te komponente se merijo med rastno sezono z metodo komponent pridelka, ki zagotavlja sistematičen pristop k napovedovanju potencialnega pridelka.

2. Suha snov

Vsebnost suhe snovi v koruzi se nanaša na delež koruze, ki ostane po odstranitvi vse vode. Je ključni kazalnik kakovosti in hranilne vrednosti koruze, zlasti pri uporabi za silažo. Vsebnost suhe snovi je pomembna, ker vpliva na skladiščenje, predelavo in krmno vrednost koruze.

Raziskave so na primer pokazale, da se prebavljivost škroba v celotnem traktu poveča, ko koruzna silaža vsebuje med 32 in 40 odstotkov suhe snovi v primerjavi z nepredelano koruzno silažo.

Vsebnost suhe snovi ima ključno vlogo tudi pri celotni rasti in razvoju koruzne rastline. Sodeluje pri kopičenju in porazdelitvi hranil, kar je bistveno za produktivnost rastline. Razumevanje dinamike kopičenja suhe snovi lahko kmetom in agronomom pomaga pri sprejemanju premišljenih odločitev o namakanju, gnojenju in času žetve.

Kako izračunati absorpcijo gnojil za koruzno polje? Vodnik po korakih

Koruza, ena najbolj razširjenih poljščin, je osnovna sestavina svetovne preskrbe s hrano. Za doseganje optimalnih pridelkov je ključnega pomena razumevanje natančnih potreb po gnojilih na podlagi suhe vrednosti pridelka.

Z določitvijo potreb po hranilih lahko kmetje uporabijo pravo količino gnojil. Vendar pa izračun porabe gnojil za koruzno polje na podlagi suhe vrednosti pridelka vključuje razumevanje stopnje odstranjevanja hranil s strani pridelka.

Tukaj je podroben vodnik za izračun porabe gnojil za koruzna polja na podlagi suhe vrednosti pridelka.

1. korak: Določite pridelek koruze

Najprej morate poznati pridelek koruze. Ta se običajno meri v bušelih na hektar (bu/acre). Pri suhi koruzi se pridelek pogosto prilagodi standardni vsebnosti vlage 15,51 TP3T.

2. korak: Pretvorba pridelka v suho snov

Koruzno zrnje se običajno šteje za suho snov 85%. Če imate pridelek v bušelih na hektar, ga lahko pretvorite v funte suhe snovi na hektar.

  • Suha snov (lb/aker) = Pridelek (bu/aker) × 56 lb/bu × 0,85

3. korak: Stopnje odstranjevanja hranil

Koruzne rastline za rast potrebujejo esencialna hranila, kot so dušik (N), fosfor (P) in kalij (K). Stopnje odstranjevanja hranil na enoto suhega pridelka so na voljo v agronomskih smernicah ali raziskovalnih publikacijah. Tipične vrednosti so:

  • Dušik (N): 1,2 lbs na bušel
  • Fosfor (P2O5): 0,44 funta na bušel
  • Kalij (K2O): 0,29 funtov na bušel

Vodnik za izračun porabe gnojil za koruzna polja na podlagi suhe vrednosti pridelka

4. korak: Izračunajte skupni vnos hranil

Z uporabo pridelka in stopnje odstranjevanja hranil izračunajte skupno absorpcijo hranil za vsako hranilo.

  • Skupni vnos dušika (lb/aker) = Pridelek (bu/aker) × 1,2
  • Skupni vnos fosforja (lb/aker) = Pridelek (bu/aker) × 0,44
  • Skupni vnos kalija (lb/aker) = Pridelek (bu/aker) × 0,29

5. korak: Določite potrebo po gnojilih

Glede na učinkovitost uporabe gnojil in razpoložljivost hranil v tleh boste morda morali prilagoditi te vrednosti. Testi tal lahko pomagajo določiti obstoječe ravni hranil in ustrezne količine gnojil.

Če predpostavite učinkovitost 100% (kar se redko zgodi), bi bila potreba po gnojilu enaka absorpciji hranil. Vendar pa zaradi izgub in drugih dejavnikov običajno uporabite več gnojila, kot je izračunana absorpcija.

Primer izračuna

Predpostavimo, da je pridelek koruze 200 bu/aker:

Pretvori pridelek v suho snov (neobvezno za izračune hranil):

  • 200 bu/aker × 56 lb/bu × 0,85 = 9520 lb/aker suhe snovi

Izračunajte vnos hranil:

  • Dušik: 200 bu/aker × 1,2 = 240 lb N/aker
  • Fosfor: 200 bu/aker × 0,44 = 88 lb P2O5/aker
  • Kalij: 200 bu/aker × 0,29 = 58 lb K2O/aker

Kako prilagajanje uporabe gnojil izboljša pridelek?

Na podlagi izračunane absorpcije hranil in odziva pridelka lahko kmetje prilagodijo odmerke gnojil specifičnim potrebam svojih pridelkov. Vendar je treba pri tem upoštevati več ključnih dejavnikov:

1. Raven hranil v tleh

Redno izvajanje testov tal je bistvenega pomena za določanje obstoječih ravni hranil in zdravja tal. Testi tal zagotavljajo pregled razpoložljivosti hranil, kar lahko vpliva na stopnje uporabe gnojil. Če na primer testi tal pokažejo visoke ravni fosforja, lahko kmetje zmanjšajo ali odpravijo uporabo fosfornih gnojil in se osredotočijo na druga hranila, ki jih primanjkuje v tleh. Ključni koraki vključujejo:

  • Osnovno testiranje: Pred sajenjem določite izhodiščno vrednost z izvedbo testov tal. To pomaga določiti začetne ravni hranil in prepoznati morebitne pomanjkljivosti, ki jih je treba odpraviti.
  • Sezonsko testiranje: V različnih fazah rastne sezone opravite teste tal, da spremljate spremembe v ravni hranil in ustrezno prilagodite uporabo gnojil.

Raven hranil v tleh Redno izvajanje testov tal je bistvenega pomena

2. Učinkovitost gnojil

Pridelki ne izkoristijo vseh uporabljenih gnojil; nekatera se lahko izgubijo v okolju zaradi procesov, kot so izpiranje, odtekanje ali izhlapevanje. Za povečanje učinkovitosti gnojil:

  • Natančna uporaba: Za natančnejšo in učinkovitejšo uporabo gnojil uporabite tehnologije preciznega kmetijstva, kot sta oprema z GPS-vodenjem in tehnologija spremenljive hitrosti (VRT). To zmanjša količino odpadkov in zagotovi, da se hranila dostavijo tja, kjer so najbolj potrebna.
  • Gnojila s počasnim sproščanjem: Razmislite o uporabi gnojil s počasnim ali nadzorovanim sproščanjem, ki zagotavljajo stalno oskrbo s hranili skozi čas in izboljšujejo učinkovitost absorpcije hranil.

3. Vpliv na okolje

Trajnostne prakse uporabe gnojil so ključne za varstvo okolja. Nepravilna uporaba lahko povzroči odtekanje in izpiranje hranil, kar lahko onesnaži vodna telesa in škoduje ekosistemom. Za zmanjšanje vpliva na okolje:

  • Varnostni pasovi: Vzpostavite varovalne pasove okoli vodnih teles, da zmanjšate tveganje odtekanja hranil. Rastlinski varovalni pasovi lahko pomagajo absorbirati odvečna hranila, preden dosežejo vodne vire.
  • Časovni in vremenski vidiki: Gnojila uporabljajte v obdobjih z malo padavinami in se izogibajte uporabi pred močnim deževjem, da zmanjšate tveganje odtekanja hranil. Za optimizacijo absorpcije hranil je treba upoštevati tudi vlažnost tal.

4. Potrebe po hranilih, specifičnih za posamezne pridelke

Različne poljščine imajo različne potrebe po hranilih. Razumevanje teh potreb je bistvenega pomena za oblikovanje ustrezne strategije gnojenja.

Potrebe po hranilih, specifičnih za posamezne pridelke Različni pridelki imajo različne potrebe po hranilih

Na primer, koruza običajno zahteva visoke vnose dušika, medtem ko stročnice, kot je soja, lahko vežejo atmosferski dušik in zato potrebujejo manj dušikovih gnojil. Prilagoditev načrtov gnojenja specifičnim potrebam posameznega pridelka zagotavlja optimalno rast in produktivnost, hkrati pa preprečuje neravnovesje hranil v tleh.

5. Spremljanje odziva pridelkov

Po uporabi gnojil je ključnega pomena spremljati odziv pridelka z rednimi terenskimi opazovanji in zbiranjem podatkov. To lahko vključuje vizualne ocene zdravja rastlin, meritve rasti in bolj sofisticirane metode, kot sta daljinsko zaznavanje in testiranje tkiv.

Na primer, merilniki klorofila lahko merijo zelenost listov, kar kaže na raven dušika v rastlinah. Podobno lahko posnetki z droni ali sateliti zaznajo razlike v zdravju pridelkov na polju, kar omogoča pravočasne prilagoditve.

6. Prilagodljivo upravljanje

Kmetijske razmere so dinamične, nanje vplivajo vremenski vzorci, pritisk škodljivcev in spreminjajoče se zdravje tal. Zato morajo biti strategije gnojenja prilagodljive. Z nenehnim ocenjevanjem uspešnosti pridelkov in okoljskih razmer lahko kmetje ustrezno prilagodijo svoje načrte gnojenja. Ta prilagodljiv pristop k upravljanju zagotavlja, da pridelki prejmejo pravo količino hranil ob pravem času, kar poveča potencial pridelka in učinkovitost rabe virov.

Zaključek

Natančen izračun porabe gnojil na podlagi suhe vrednosti pridelka je bistvenega pomena za učinkovito pridelavo koruze. Z razumevanjem stopnje odstranjevanja hranil, izvajanjem testov tal in upoštevanjem učinkovitosti uporabe lahko kmetje optimizirajo uporabo gnojil, povečajo pridelek in spodbujajo okoljsko trajnost. Sprejemanje najboljših praks in obveščanje o napredku v preciznem kmetijstvu in upravljanju hranil lahko dodatno izboljšata rezultate pri pridelavi koruze.

Kaj je fantomska izguba pridelka pri koruzi? Kako jo zmanjšati?

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

V kmetijstvu je prizadevanje za optimalen pridelek nenehen izziv za kmete po vsem svetu. Medtem ko splošno sprejeto prepričanje pogosto pripisuje izgubo pridelka očitnim dejavnikom in neugodnim vremenskim razmeram, obstaja bolj subtilen in izmuzljiv pojav, znan kot fantomska izguba pridelka.

Nanaša se na nepojasnjeno zmanjšanje pridelka, ki ga ni mogoče neposredno pripisati konvencionalnim dejavnikom, kot so škodljivci, bolezni ali neugodne vremenske razmere. Za razliko od očitnih groženj, ki se kažejo vidno, deluje pod površjem in se pogosto izognemo odkrivanju, dokler se njegov vpliv ne pokaže med žetvijo.

Glede na poročilo Organizacije Združenih narodov za prehrano in kmetijstvo (FAO) se vsako leto zaradi različnih dejavnikov, vključno z njo, izgubi približno 301 TP3 ton svetovne pridelave poljščin.

Ta pojav izziva konvencionalno razumevanje omejitev pridelka in spodbuja bolj niansiran pregled kmetijskega ekosistema. Zato je njegovo razumevanje ključnega pomena za kmete in agronome, saj osvetljuje dejavnike, ki morda ostanejo neopaženi, vendar imajo pomemben vpliv na pridelek.

Z odkrivanjem in obravnavo teh skritih elementov je mogoče izboljšati kmetijske prakse in povečati splošno produktivnost.

Fantomska izguba pridelka pri koruzi

Koruza, eden najpomembnejših poljščin na svetu, igra ključno vlogo v svetovni proizvodnji hrane. Vendar se kmetje soočajo s številnimi izzivi pri optimizaciji pridelka koruze, pri čemer je eden pomembnih dejavnikov navidezna izguba pridelka.

To je izguba potencialnega pridelka, ki nastane, ko se koruza pusti, da se na polju naravno suši dlje od določene točke. Do tega pride, ker koruzna zrna med sušenjem še naprej dihajo in izgubljajo težo, s čimer se zmanjša njihova masa in kakovost. To ni vidno z očmi, vendar lahko pomembno vpliva na vaš dobiček.

Fantomska izguba pridelka pri koruzi

Po besedah Erica Franka, sejarja Channel Seedman s sedežem v Frankfortu v Indiani, gre za “padec pridelka, ki se zgodi koruzi, če ne začnete žetve prej. Do tega pride, ker pustite, da se pridelek pred žetvijo naravno posuši do določene točke. Ko na polju izgubi toliko vlage, se v bistvu malo kanibalizira.”

Kako k temu prispeva dihanje zrn?

To se zgodi, ker so zrna po doseganju črne plasti še vedno živa in še naprej dihajo ter porabljajo shranjene sladkorje in škrob. Ta presnovna aktivnost zmanjša maso zrn in zniža njihovo testno težo ter kakovost.

Dihanje zrn je proces, pri katerem zrna uporabljajo kisik in glukozo za proizvodnjo energije, ogljikovega dioksida in vode. Gre za normalno presnovno aktivnost, ki se dogaja skozi celotno fazo razvoja in zorenja zrna.

Kako dihanje zrn prispeva k fantomski izgubi pridelka

Vendar se dihanje zrna ne ustavi ob fiziološki zrelosti, ko se na konici zrna oblikuje črna plast. Zrno ostane živo, dokler se ne posuši na dovolj nizko raven vlage (okoli 15%), da ga to uniči. V tem obdobju zrno še naprej diha in izgublja suho snov.

Koliko pridelka lahko zaradi tega izgubite?

To je odvisno od več dejavnikov, kot so hibrid, vreme, vrsta tal in čas žetve. Vendar pa so nekatere študije pokazale, da se lahko giblje od 5 do 15 bušlov na hektar ali več.

Na primer, leta 2020 je Missy Bauer, terenska agronomka pri Farm Journalu, izvedla testno parcelo na namakanem polju z enim hibridom. Del polja je požela 23. septembra, ko je bila raven vlage 27,91 TP3T, preostali del polja pa 30. oktobra, ko je bila raven vlage 18,41 TP3T. Ugotovila je, da je zgodnja žetev prinesla 15,6 bušlov na hektar več kot pozna žetev, in sicer 214,2 v primerjavi s 198,6 bušlov na hektar.

Koliko pridelka lahko zaradi tega izgubite?

Vendar pa splošno pravilo pravi, da se začne pojavljati, ko vlažnost koruze pade pod 131 TP3T do 161 TP3T. Po nekaterih študijah se lahko giblje od 0,51 TP3T do 1,61 TP3T na točko vlage pod 151 TP3T. To pomeni, da lahko kmet, ki žanje koruzo pri vlažnosti 121 TP3T namesto 151 TP3T, samo zaradi tega izgubi do 4,81 TP3T pridelka.

Nekatere nadaljnje študije so poročale o izgubah pridelka od 5 do 15 bušlov na hektar pri poznejših datumih žetve. Na primer, petletna študija v Nebraski je pokazala, da se je pridelek pri poznejši žetvi zmanjšal v povprečju za 9,1 bušlov na hektar, ne glede na spremembo vlažnosti zrnja ali trajanje časa med datumi žetve. Podobno je študija v Michiganu pokazala povprečno prednost pridelka 8,9 bušlov na hektar pri zgodnejši žetvi.

Kako ga izmeriti?

Najboljši način za merjenje je primerjava pridelka koruze, pobrane pri različnih stopnjah vlažnosti na istem polju. To lahko storimo tako, da del polja poberemo zgodaj, ko je koruza še mokra (okoli 251 TP3T do 301 TP3T vlage), in drugi del kasneje, ko je koruza suha (okoli 151 TP3T ali manj).

Razlika v pridelkih med obema deloma predstavlja količino izgube, ki je nastala na polju. Če je na primer zgodaj pobrana koruza prinesla 200 bušev/akru, pozno pobrana koruza pa 190 bušev/akru, bo izguba pridelka 10 bušev/akru ali 51 t/3 tone.

Dejavniki, ki prispevajo k fantomski izgubi pridelka

Tukaj je nekaj skritih ali manj očitnih dejavnikov, ki prispevajo k izgubi pridelka:

1. Velikost in oblika jedra: Sodobni hibridi koruze imajo večja in globlja zrna kot starejši, kar pomeni, da morajo med dihanjem izgubiti več mase.

Po besedah Missy Bauer, agronomke pri Farm Journalu, je danes povprečna količina zrn od 70.000 do 76.000 na košček, v preteklosti pa 90.000. To pomeni, da ima vsako zrno večji vpliv na končni pridelek in da je ta lahko z novejšo genetiko še pomembnejši.

2. Vsebnost vlage v zrnju: Vsebnost vlage v zrnih določa, koliko vode lahko izgubijo med dihanjem. Višja kot je vsebnost vlage, višja je stopnja dihanja in večja je možnost izgube pridelka.

Po besedah seedmana Erica Franka se to začne pojavljati, ko vlažnost zrna pade pod 161 TP3T. Priporoča žetev koruze z vlažnostjo med 201 TP3T in 251 TP3T, da se prepreči prevelika izguba teže in kakovosti na polju.

3. Vremenske razmere: Vremenske razmere v obdobju sušenja lahko vplivajo na hitrost dihanja in izgubo pridelka. Visoke temperature, nizka vlažnost, veter in sončna svetloba lahko povečajo izhlapevanje vode iz zrn in pospešijo izgubo teže.

Dejavniki, ki prispevajo k fantomski izgubi pridelka

Nasprotno pa lahko nizke temperature, visoka vlažnost, dež in oblačnost upočasnijo procese izhlapevanja in dihanja ter zmanjšajo izgubo pridelka. Vendar pa lahko ti pogoji povečajo tudi tveganje za plesen, bolezni in poškodbe zaradi žuželk, kar lahko prav tako zmanjša pridelek in kakovost koruze.

4. Čas žetve: Čas žetve je ključni dejavnik, ki določa, koliko se pojavi v koruzi. Prezgodnja žetev lahko povzroči visoke stroške sušenja in nižjo testno težo, prepozna žetev pa lahko povzroči prekomerne izgube in nižjo kakovost zrna.

Optimalni čas žetve je odvisen od več dejavnikov, kot so zrelost hibrida, popusti v silosih za žito, vremenska napoved, razmere na polju in razpoložljivost opreme. Frank svetuje kmetom, naj pozorno spremljajo svoja polja in ustrezno prilagodijo svoje načrte žetve.

Medtem se kmetje lahko soočijo z neugodnimi razmerami, ki lahko odložijo ali prekinejo njihove načrte za žetev, kot so dež, toča, zmrzal ali sneg. Ti dogodki lahko poškodujejo celovitost stebla in povečajo tveganje za poleganje, odpadanje klasja ali okužbo s plesnijo, kar lahko dodatno zmanjša pridelek in kakovost koruze.

Kako se temu izogniti ali zmanjšati? Zgodnja žetev!

Najboljši način za preprečevanje izgub je žetev koruze pri optimalni ravni vlage in uporaba nadzorovanih metod sušenja. Žetev koruze pri višji ravni vlage (okoli 20% do 25%) lahko pomaga ohraniti težo in kakovost zrna ter zmanjša izgube na polju zaradi odpadanja klasja, poleganja stebel, poškodb zaradi žuželk, rasti plesni in kontaminacije z mikotoksini.

Vendar pa žetev mokre koruze zahteva tudi ustrezne prostore za sušenje in skladiščenje, da se prepreči kvarjenje in poslabšanje kakovosti. Nadzorovane metode sušenja, kot sta naravno sušenje na zraku ali sušenje pri nizki temperaturi, lahko pomagajo zmanjšati poškodbe in krčenje zrn med postopkom sušenja.

Kako se izogniti ali zmanjšati fantomsko izgubo pridelka Zgodnja žetev!

Poleg tega bi morali kmetje upoštevati ekonomske dejavnike, povezane z žetvijo mokre koruze v primerjavi s suho koruzo. Ti vključujejo popuste ali premije za vsebnost vlage v silosih za žito, stroške ali prihranke sušenja, stroške ali prihranke skladiščenja ter morebitne izgube ali dobičke pri pridelku ali kakovosti.

S tehtanjem teh dejavnikov in uporabo zanesljivih podatkov z lastnih polj ali lokalnih virov se lahko kmetje informirano odločajo o tem, kdaj bodo poželi koruzo in kako jo bodo učinkovito in uspešno sušili.

Drug način je izbira hibridov, ki dobro obstojijo in so odporni na bolezni in škodljivce, ki lahko vplivajo na trdnost stebla in zadrževanje klasja. Uporabite lahko tudi agronomske prakse, ki spodbujajo zdravo rast in razvoj rastlin, kot so pravilno gnojenje, zatiranje plevela, namakanje in zatiranje škodljivcev.

Ali lahko PYL vpliva na druge pridelke?

Da, lahko prizadene različne pridelke, vendar ne vse na enak način. Lahko škoduje pridelkom z veliko vsebnostjo vlage, ko so popolnoma zrasli in se na polju posušijo nekaj časa. Vendar so nekateri pridelki bolj ogroženi kot drugi, glede na njihova semena, kako se ... dihati, in okolje.

Vzemimo za primer sojo. V primerjavi s koruzo je manj verjetno, da bo imela veliko težavo s PYL. To je zato, ker ima soja, ko je pripravljena za žetev, manjšo vsebnost vlage (približno 501 TP3T v primerjavi s 701 TP3T pri koruzi) in se na polju hitreje suši (približno 10 dni v primerjavi s 30 dnevi pri koruzi).

Če pa soje ne poberemo, dokler vsebnost vlage ne preseže 131 TP3T, lahko zaradi dihanja, razpadanja ali okužbe z glivami še vedno izgubi težo in kakovost.

Pšenica pa je bolj ogrožena kot soja. To je zato, ker ima pšenica ob žetvi več vlage (približno 601 TP3T v primerjavi s 501 TP3T soje) in se na polju dlje časa suši (približno 20 dni v primerjavi z 10 dnevi za sojo).

Pšenica lahko izgubi do 101 TP3T svoje teže, če je ne požnjemo, dokler vsebnost vlage ne preseže 141 TP3T, zaradi dihanja, razpadanja, kaljenja ali bolezni.

Tudi drugi pridelki, kot so ječmen, oves, rž, sirek, sončnica, oljna repica in lucerna, lahko trpijo zaradi PYL. Koliko so prizadeti, je odvisno od sestave pridelka, genov, načina nege in vremena. Zato je za kmete ključnega pomena, da spremljajo raven vlage v svojih pridelkih in jih poberejo ob pravem času, da se izognejo nepotrebnim izgubam.

Kako vam lahko GeoPardovo avtomatizirano čiščenje in kalibracija pridelka pomaga pri PYL?

V središču GeoPardove rešitve je nabor funkcij, zasnovanih za avtomatizacijo čiščenja in kalibracije podatkov o pridelkih. Tehnologija sistematično prepozna vrzeli ali preskoke v naboru podatkov o pridelkih, kar zagotavlja zanesljivejšo predstavitev dejanskih pridelkov.

Kako vam lahko GeoPardovo avtomatizirano čiščenje in kalibracija pridelka pomaga pri PYL?

Z uporabo naprednih algoritmov izboljšuje natančnost spremljanja in kmetom zagotavlja zanesljivo podlago za odločanje. Ena od izjemnih lastnosti GeoPardove tehnologije je njena sposobnost, da manjkajoče podatke zapolni s sintetičnimi zemljevidi pridelka.

V primerih vrzeli v podatkih ustvari sintetične zemljevide pridelka, ki se brezhibno integrirajo z obstoječim naborom podatkov. Ta inovativen pristop ne zagotavlja le celovite evidence pridelka, temveč prispeva tudi k natančnejšemu razumevanju uspešnosti pridelkov.

Uporaba GeoPardovo avtomatizirano čiščenje in kalibracija Tehnologija se neposredno odraža v zmanjšanju navideznih izgub pridelka. Z natančnejšo predstavitvijo pridelka lahko kmetje sprejemajo bolje informirane odločitve glede upravljanja s pridelki, dodelitve virov in časovnih okvirov žetve. Kmetijskim deležnikom omogoča, da premagajo izzive, povezane z netočnimi podatki, kar na koncu vodi do izboljšane splošne produktivnosti.

Zaključek

Gre za subtilen, a pomemben izziv v kmetijstvu, ki zahteva celovit pristop k upravljanju poljščin. Z upoštevanjem manj očitnih dejavnikov, ki vplivajo na pridelek, lahko kmetje sprejmejo proaktivne ukrepe. Precizno kmetovanje, upravljanje zdravja tal, mikrobne interakcije, podnebju prijazne prakse in napredek v genetiki poljščin tvorijo načrt za njegovo reševanje. Sprejetje te celostne perspektive omogoča kmetijski skupnosti, da spodbuja trajnostne in odporne sisteme proizvodnje hrane sredi spreminjajočih se izzivov.

Avtomatizirano čiščenje in kalibracija podatkov o pridelku

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

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.

Model avtomatiziranega zaznavanja meja polj za precizno kmetijstvo podjetja GeoPard

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

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.

Analitika na osnovi enačb v preciznem kmetijstvu

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Z izdajo modula za analitiko na osnovi enačb je ekipa GeoPard naredila velik korak naprej pri opolnomočenju kmetov, agronomov in analitikov prostorskih podatkov z uporabnimi vpogledi za vsak kvadratni meter. Modul vključuje katalog več kot 50 vnaprej določenih natančnih formul GeoPard, ki pokrivajo širok spekter analitike, povezane s kmetijstvom.

Natančne formule so bile razvite na podlagi večletne neodvisne agronomske univerzitetne in industrijske raziskave in so bili strogo preizkušeni, da se zagotovi njihova natančnost in uporabnost. Z lahkoto jih je mogoče konfigurirati tako, da so samodejno izvedeno za katero koli področje, kar uporabnikom zagotavlja zmogljive in zanesljive vpoglede, ki jim lahko pomagajo optimizirati pridelek in zmanjšati vhodne stroške.

Modul za analitiko na podlagi enačb je osrednja značilnost platforme GeoPard, ki uporabnikom zagotavlja zmogljivo orodje za globlje razumevanje njihovega delovanja in sprejemanje odločitev o kmetijskih praksah na podlagi podatkov. Z nenehno rastočim katalogom formul in možnostjo prilagajanja formul za različne terenske scenarije lahko GeoPard izpolni posebne potrebe katere koli kmetijske dejavnosti.

 

Odstranjevanje kalija na podlagi podatkov o pridelku

Odstranjevanje kalija na podlagi podatkov o pridelku

 

Primeri uporabe (glejte spodnje primere):

  • Vnos dušika v absolutnih številkah z uporabo podatkov o pridelku in beljakovinah
  • Učinkovitost uporabe dušika (NUE) in izračuni presežka s podatkovnimi plastmi prinosa in beljakovin
  • Priporočila za apno na podlagi podatkov o pH iz vzorčenja tal ali skenerji tal
  • Podpolje (cone ali raven slikovnih pik Zemljevidi donosnosti naložbe)
  • Priporočila za gnojenje z mikro in makro hranili na podlagi vzorčenja tal, potenciala polja, topografije in podatkov o pridelku
  • Modeliranje ogljika
  • Zaznavanje sprememb in opozarjanje (izračunajte razliko med posnetki Sentinel-2, Landsat8-9 ali Planet)
  • Modeliranje vlažnosti tal in zrn
  • Izračun suhega pridelka iz naborov podatkov o mokrem pridelku
  • Izračun razlike med ciljnimi mapami Rx in mapami po nanosu

 

Priporočila za kalij na podlagi dveh ciljev pridelka (območij produktivnosti)

Priporočila za kalij na podlagi dveh ciljev pridelka (območij produktivnosti)

 

 

 

 

Gnojilo: Vodnik s priporočili. Kalij / Koruza.

Gnojilo: Vodnik s priporočili (Državna univerza Južne Dakote): Kalij / Koruza. Pregled in revizija: Jason Clark | Docent in specialist za rodovitnost tal na SDSU Extension

 

Učinkovitost uporabe kalija v kg/ha

Učinkovitost uporabe kalija v kg/ha

 

 

 

Učinkovitost izrabe dušika v odstotkih. Izračun temelji na podatkovnih slojih o pridelku, beljakovinah in vlagi zrnja.

Učinkovitost izrabe dušika v odstotkih. Izračun temelji na podatkovnih slojih o pridelku, beljakovinah in vlagi zrnja.

 

 

Dušik: Ciljni recept v primerjavi z dušikom, ki se uporablja

Dušik: Ciljni recept v primerjavi z dušikom, ki se uporablja

 

Razlika v klorofilu med dvema satelitskima posnetkoma

Razlika v klorofilu med dvema satelitskima posnetkoma

 

Uporabnik GeoParda lahko prilagodi obstoječe in ustvari svoje zasebne formule na podlagi posnetkov, tal, pridelka, topografije ali katere koli druge podatkovne plasti, ki jo GeoPard podpira. 

Primeri predloge GeoPard Equations

Primeri predloge GeoPard Equations

 

Analitika na podlagi formul pomaga kmetom, agronomom in podatkovnim znanstvenikom avtomatizirati njihove delovne procese in sprejemati odločitve na podlagi več podatkov in znanstvenih raziskav, kar omogoča lažje izvajanje trajnostnega in preciznega kmetijstva.

Kaj je analitika na osnovi enačb v preciznem kmetijstvu? Uporaba precizne formule

Analitika, ki temelji na enačbah, v preciznem kmetijstvu se nanaša na uporabo matematičnih modelov, enačb, natančnih formul in algoritmov za analizo kmetijskih podatkov in pridobivanje vpogledov, ki lahko kmetom pomagajo pri sprejemanju boljših odločitev o upravljanju pridelkov.

Te analitične metode vključujejo različne dejavnike, kot so vremenske razmere, lastnosti tal, rast pridelkov in potrebe po hranilih, da bi optimizirale kmetijske prakse in izboljšale donose pridelkov, hkrati pa zmanjšale odpadke virov in vpliv na okolje.

Nekatere ključne komponente analitike, ki temelji na enačbah, v preciznem kmetijstvu vključujejo:

  • Modeli rasti pridelkov: Ti modeli opisujejo razmerje med različnimi dejavniki, kot so vreme, lastnosti tal in prakse gospodarjenja s pridelki, za napovedovanje rasti in pridelka pridelkov. Primeri takšnih modelov vključujejo modela CERES (Crop Environment Resource Synthesis) in APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator). Ti modeli lahko kmetom pomagajo pri sprejemanju premišljenih odločitev o datumih sajenja, sortah pridelkov in urniku namakanja.
  • Modeli talne vode: Ti modeli ocenjujejo vsebnost vode v profilu tal na podlagi dejavnikov, kot so padavine, izhlapevanje in poraba vode pri pridelkih. Kmetom lahko pomagajo optimizirati namakalne prakse in zagotoviti, da se voda uporablja učinkovito in ob pravem času za povečanje pridelka.
  • Modeli upravljanja s hranili: Ti modeli napovedujejo potrebe po hranilih za pridelke in pomagajo kmetom določiti optimalne stopnje in čas uporabe gnojil. Z uporabo teh modelov lahko kmetje zagotovijo, da pridelki prejmejo pravo količino hranil, hkrati pa zmanjšajo tveganje za odtekanje hranil in onesnaževanje okolja.
  • Modeli škodljivcev in bolezni: Ti modeli napovedujejo verjetnost izbruhov škodljivcev in bolezni na podlagi dejavnikov, kot so vremenske razmere, faze rasti pridelkov in prakse gospodarjenja. Z uporabo teh modelov lahko kmetje sprejemajo proaktivne odločitve o zatiranju škodljivcev in bolezni, kot je prilagajanje datumov sajenja ali uporaba pesticidov ob pravem času.
  • Modeli, ki temeljijo na daljinskem zaznavanju: Ti modeli uporabljajo satelitske posnetke in druge podatke daljinskega zaznavanja za spremljanje zdravja pridelkov, zaznavanje stresnih dejavnikov in ocenjevanje pridelka. Z integracijo teh informacij z drugimi viri podatkov lahko kmetje sprejemajo boljše odločitve o upravljanju pridelkov in optimizirajo rabo virov.

Skratka, analitika, ki temelji na enačbah, v preciznem kmetijstvu uporablja matematične modele in algoritme za analizo kompleksnih interakcij med različnimi dejavniki, ki vplivajo na rast in upravljanje pridelkov. Z izkoriščanjem te analitike lahko kmetje sprejemajo odločitve na podlagi podatkov za optimizacijo kmetijskih praks, izboljšanje pridelka in zmanjšanje vpliva na okolje.

Pogosta vprašanja

1. Kako lahko precizno kmetijstvo pomaga pri reševanju vprašanj rabe virov in onesnaževanja v kmetijstvu?

Pomaga lahko pri reševanju vprašanj rabe virov in onesnaževanja v kmetijstvu z namensko uporabo virov, učinkovitim upravljanjem virov, izboljšanim spremljanjem in sprejetjem varčevalnih praks. Z uporabo vložkov, kot so gnojila in pesticidi, le tam, kjer je to potrebno, lahko kmetje zmanjšajo količino odpadkov in zmanjšajo onesnaževanje.

Odločanje na podlagi podatkov omogoča optimalno upravljanje virov, medtem ko spremljanje v realnem času omogoča pravočasne intervencije za preprečevanje onesnaženja. Poleg tega izvajanje varstvenih praks spodbuja trajnostno kmetijstvo in zmanjšuje vplive na okolje.

Zemljevidi potenciala polja GeoPard v primerjavi s podatki o donosu

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Zemljevidi potenciala polja GeoPard zelo pogosto izgledajo točno tako kot pridelek podatki.

Ustvarjamo jih z uporabo večplastna analitika zgodovinskih podatkov, topografije in analize gole zemlje.

Postopek takšnega Sintetični zemljevidi pridelka so avtomatizirani (in patentiran) in za njegovo generiranje potrebuje približno 1 minuto katero koli polje na svetu.

 

Zemljevidi potenciala polja GeoPard v primerjavi s podatki o donosu

Lahko se uporabi kot osnova za:

Kaj so zemljevidi poljskih potencialov?

Karte potenciala polja, znane tudi kot karte potenciala pridelka ali karte potenciala produktivnosti, so vizualne predstavitve prostorske spremenljivosti potencialnega pridelka ali produktivnosti znotraj polja. Te karte so ustvarjene z analizo različnih dejavnikov, ki vplivajo na rast poljščin, kot so lastnosti tal, topografija in zgodovinski podatki o pridelkih.

Te karte se lahko uporabljajo v preciznem kmetijstvu za usmerjanje upravljavskih odločitev, kot so uporaba gnojil s spremenljivo količino, namakanje in drugi vložki, ter za prepoznavanje območij, ki zahtevajo posebno pozornost ali upravljavske prakse.

Nekateri ključni dejavniki, ki se običajno upoštevajo pri ustvarjanju kart potenciala polja, vključujejo:

  1. Lastnosti tal: Značilnosti tal, kot so tekstura, struktura, vsebnost organskih snovi in razpoložljivost hranil, igrajo pomembno vlogo pri določanju potencialnega pridelka. S kartiranjem lastnosti tal na polju lahko kmetje prepoznajo območja z visokim ali nizkim potencialom produktivnosti.
  2. TopografijaDejavniki, kot so nadmorska višina, naklon in lega, lahko vplivajo na rast poljščin in potencial pridelka. Na primer, nizko ležeča območja so lahko nagnjena k premočenju ali imajo večje tveganje za zmrzal, medtem ko so strma pobočja lahko bolj dovzetna za erozijo. Kartiranje teh topografskih značilnosti lahko kmetom pomaga razumeti, kako vplivajo na potencial produktivnosti, in ustrezno prilagoditi svoje gospodarske prakse.
  3. Podatki o zgodovinskem pridelku: Z analizo zgodovinskih podatkov o pridelkih iz prejšnjih let ali sezon lahko kmetje prepoznajo trende in vzorce produktivnosti na svojih poljih. Te informacije se lahko uporabijo za ustvarjanje zemljevidov, ki poudarjajo območja z dosledno visokim ali nizkim potencialom pridelka.
  4. Podatki daljinskega zaznavanja: Satelitski posnetki, zračne fotografije in drugi podatki daljinskega zaznavanja se lahko uporabijo za oceno zdravja, moči in stopnje rasti pridelkov. Te informacije se lahko uporabijo za ustvarjanje zemljevidov, ki odražajo prostorsko spremenljivost potenciala produktivnosti pridelkov.
  5. Podatki o podnebju: Podnebne spremenljivke, kot so temperatura, padavine in sončno sevanje, lahko vplivajo tudi na rast poljščin in potencial pridelka. Z vključitvijo podnebnih podatkov v te zemljevide lahko kmetje bolje razumejo, kako okoljski dejavniki vplivajo na potencial produktivnosti na njihovih poljih.

So dragocena orodja v preciznem kmetijstvu, saj kmetom pomagajo vizualizirati prostorsko spremenljivost produktivnostnega potenciala na njihovih poljih. Z uporabo teh zemljevidov za usmerjanje upravljavskih odločitev lahko kmetje optimizirajo uporabo virov, izboljšajo skupne donose in zmanjšajo vpliv svojih kmetijskih dejavnosti na okolje.

Razlika med kartami potenciala polja in podatki o donosu

Karte potenciala polj in podatki o pridelkih se uporabljajo v preciznem kmetijstvu, da bi kmetom pomagali razumeti prostorsko spremenljivost na njihovih poljih in sprejemati bolje premišljene odločitve o upravljanju. Vendar pa obstaja nekaj ključnih razlik med njima:

Viri podatkov:

Ti zemljevidi so ustvarjeni z združevanjem podatkov iz različnih virov, kot so lastnosti tal, topografija, zgodovinski podatki o pridelkih, podatki daljinskega zaznavanja in podnebni podatki. Vendar pa se ti podatki zbirajo z uporabo monitorjev pridelka, nameščenih na opremi za žetev, ki beležijo pridelek med žetvijo.

Časovni vidik:

Ti zemljevidi predstavljajo oceno potencialne produktivnosti polja, ki je običajno statična ali se sčasoma počasi spreminja, razen če se lastnosti tal ali drugi vplivni dejavniki bistveno ne spremenijo. Vendar pa so podatki o pridelkih specifični za določeno rastno sezono ali več sezon in se lahko iz leta v leto znatno razlikujejo glede na dejavnike, kot so vremenske razmere, pritisk škodljivcev in prakse gospodarjenja.

Če povzamemo, so zemljevidi potenciala polj in podatki o pridelkih dopolnilna orodja v preciznem kmetijstvu. Ti zemljevidi zagotavljajo oceno potencialne produktivnosti polja in kmetom pomagajo prepoznati območja, ki morda zahtevajo drugačne prakse upravljanja. Podatki o pridelkih pa dokumentirajo dejanski pridelek in se lahko uporabijo za oceno učinkovitosti praks upravljanja in obveščanje o prihodnjem odločanju.

Avtomatizirano pregledovanje posevkov s križanjem podatkovnih slojev

Objavljeno na avtor dementievgeopard

V programu GeoPard imamo modul za samodejno ustvarjanje območij za pregledovanje podatkov o pridelkih s prilagodljivo konfiguracijo poslovne in agronomske logike.

Omogoča nadzor ogromne količine polj in pregledovanje le v nujnih primerih.

Poslovna/agronomska logika je lahko prilagodljiva. V tem primeru so naloge ustvarjene na območjih, kjer imamo na najnovejših satelitskih posnetkih območja z visokim zgodovinskim poljskim potencialom in nizko vegetacijo.

Primer drugega primera uporabe: območje nizkega donosa (iz datoteke o donosu), ki se križa z območji z nizkim pH - za prilagajanje ravni apnenja.

 

Avtomatizirana območja iskanja podatkov o poljščinah s križanjem podatkovnih slojev
Območja z visoko zgodovinsko produktivnostjo polja, ki se križajo z najnovejšo sliko Planeta z nizko stopnjo vegetacije -> naloge raziskovanja se samodejno ustvarijo v programu GeoPard.

Za podjetja za trgovanje s pridelki in podatkovne modelarje je lahko presečišče med zgodovinsko najbolj stabilnimi območji in območji z visokim pridelkom dober kazalnik za ekstrapolacijo napovedi pridelka.

Če ste kmet, agronom ali strokovnjak za precizno kmetijstvo, veste, kako pomembno je iskanje podatkov o pridelkih. Bistveno je za spremljanje zdravja vaših pridelkov in prepoznavanje morebitnih težav, preden postanejo velike.

Vendar je tradicionalno pregledovanje posevkov lahko zamudno in delovno intenzivno. Tu pridejo na vrsto avtomatizirane naloge pregledovanja.

GeoPard je revolucionarna avtomatizirana programska oprema za natančno kmetijstvo, ki z uporabo naprednih algoritmov in satelitskih posnetkov samodejno spremlja vaše pridelke. S programom GeoPard lahko preprosto nastavite samodejne naloge pregledovanja, ki vas bodo opozorile na morebitne težave, kot so škodljivci, bolezni ali pomanjkanje hranil.

Ena od ključnih prednosti uporabe samodejnih pregledov je možnost hitrega in natančnega prepoznavanja težav v pridelkih. Program GeoPard uporablja napredne algoritme za analizo satelitskih posnetkov vaših polj in tako zazna tudi najmanjše spremembe v vaših pridelkih.

To pomeni, da lahko hitro ugotovite morebitne težave in jih odpravite, še preden postanejo resnejše.

Še ena prednost samodejnih pregledov je možnost rednega spremljanja pridelkov. Pri tradicionalnem pregledovanju je težko redno obiskovati polja in preverjati morebitne težave.

S programom GeoPard pa lahko nastavite samodejna opravila, ki bodo dnevno ali tedensko spremljala vaše pridelke in vam omogočila celovitejši pregled nad njihovim zdravjem.

GeoPardova samodejna raziskovalna opravila so tudi prilagodljiva, tako da jih lahko prilagodite svojim posebnim potrebam. Nastavite lahko naloge za spremljanje določenih težav, kot so škodljivci ali bolezni, ali pa nastavite naloge za spremljanje določenih območij na polju. To pomeni, da lahko dobite informacije, ki jih potrebujete za sprejemanje premišljenih odločitev o svojih pridelkih.

Poleg samodejnega raziskovanja GeoPard ponuja tudi vrsto drugih funkcij, ki vam lahko pomagajo pri upravljanju operacij natančnega kmetijstva. S programom GeoPard lahko načrtujete sajenje in gnojenje, spremljate stopnjo vlage v tleh in spremljate svoj pridelek.

Na splošno so samodejna raziskovalna opravila programa GeoPard močno orodje za kmete, agronome in strokovnjake za precizno kmetijstvo. S programom GeoPard lahko hitro in enostavno spremljate svoje pridelke in prepoznate morebitne težave, kar vam pomaga pri sprejemanju boljših odločitev o vaših dejavnostih.

Kaj je raziskovanje poljščin?

Pregledovanje posevkov je praksa v kmetijstvu, ki vključuje sistematično pregledovanje in spremljanje posevkov za oceno njihovega zdravja, rasti in morebitnih težav. Običajno vključuje fizično hojo po poljih ali uporabo tehnologije, kot so brezpilotna letala ali senzorji, za zbiranje podatkov.

Pregledniki pridelkov opazujejo in zbirajo informacije o dejavnikih, kot so napadi škodljivcev, izbruhi bolezni, pomanjkanje hranil in pritisk plevelov.

Ti podatki pomagajo kmetom pri sprejemanju premišljenih odločitev glede upravljanja pridelkov, kot so izvajanje ciljno usmerjenih tretiranj, prilagajanje uporabe gnojil ali izvajanje strategij za nadzor škodljivcev. Podatki imajo ključno vlogo pri povečanju pridelka in zagotavljanju splošnega zdravja pridelka.

Kaj je avtomatizirano iskanje podatkov o pridelkih?

Avtomatizirano pregledovanje pridelkov pomeni uporabo najsodobnejših tehnologij, vključno z robotiko, brezpilotnimi zrakoplovi (UAV), različnimi senzorji in umetno inteligenco, za opazovanje in ocenjevanje zdravja in razvoja pridelkov v kmetijskem okolju.

Cilj je povečati učinkovitost, zmanjšati stroške in poenostaviti upravljanje pridelkov z avtomatizacijo nalog, ki so jih običajno opravljali človeški izvidniki.

Postopek avtomatiziranega iskanja podatkov o pridelkih vključuje več faz, kot so:

  • Zbiranje podatkov: Brezpilotna letala ali kopenski roboti, opremljeni z različnimi senzorji (npr. kamerami, večspektralnimi senzorji, LIDAR), pridobivajo informacije o stanju pridelkov, ki vključujejo zdravje rastlin, pojav škodljivcev in bolezni, lastnosti tal in koncentracijo hranil.
  • Analiziranje podatkov: Zbrani podatki se nato obdelajo in pregledajo z uporabo umetne inteligence in algoritmov strojnega učenja, da se odkrijejo vzorci, nepravilnosti in težnje, povezane z zdravjem in razvojem pridelkov.
  • Sprejemanje odločitev: Rezultate analize podatkov je mogoče uporabiti za sprejemanje premišljenih odločitev o upravljanju pridelkov, vključno z optimizacijo zalivanja, gnojenja, varstva pred škodljivci in drugih posegov.
  • Ukrepanje: Kmetje lahko na podlagi znanja, pridobljenega s samodejnim spremljanjem pridelkov, izvajajo ciljno usmerjene ukrepe za reševanje določenih težav na polju, kot je uporaba pesticidov ali hranil samo tam, kjer je to potrebno, kar zmanjšuje količino odpadkov in vpliv na okolje.

Z zagotavljanjem natančnih podatkov kmetom v realnem času se lahko znatno povečata kmetijska produktivnost in trajnost, kar omogoča boljše sprejemanje odločitev in izvajanje natančnejših tehnik upravljanja.

Kako prepoznati skavtsko območje?

Določanje območij za iskanje podatkov o pridelkih vključuje razdelitev kmetijskega polja na manjše, obvladljive dele na podlagi vidikov, kot so sestava tal, teren, pretekli rezultati pridelave ali drugi ustrezni dejavniki.

Cilj je vzpostaviti enotna območja s podobnimi razmerami, kar omogoča bolj usmerjeno raziskovanje, opazovanje in upravljanje. V nadaljevanju je predstavljena metoda za določanje območja pregledovanja poljščin, ki poteka korak za korakom:

  • Zberite zgodovinske informacije: Zberite podatke o prejšnjih pridelkih, rezultatih analize tal, pojavu škodljivcev in bolezni ter vse druge pomembne informacije o polju. Ti podatki lahko pomagajo prepoznati območja s primerljivimi pogoji ali uspešnostjo.
  • Preučite sestavo tal in teren: Preučite vrste tal in teren svojega polja, da boste razumeli naravne razlike. Različna sestava tal in nadmorska višina lahko vplivata na rast pridelkov, absorpcijo hranil in dostopnost vode, kar posledično vpliva na zdravje pridelkov.
  • uporaba tehnologije daljinskega zaznavanja: Uporabite satelitske posnetke ali posnetke iz dronov, da pridobite dodatne podrobnosti o razmerah na polju, kot so indeksi vegetacije, stopnja vlage v tleh in nihanje temperature. Te informacije lahko pomagajo natančneje določiti območja pregledovanja, saj zagotavljajo celovitejši pogled na polje.
  • Izvajanje tehnik natančnega kmetijstva: Za obdelavo in analizo zbranih podatkov uporabite programsko opremo za precizno kmetijstvo. Ta orodja lahko pomagajo pri prepoznavanju vzorcev in določanju podatkovno usmerjenih območij za pregledovanje, pri čemer upoštevajo dejavnike, kot so zdravje pridelka, spremenljivost tal in teren.
  • Vzpostavitev raziskovalnih območij: Na podlagi analize podatkov razdeli polje na manjša, enotna območja s podobnimi značilnostmi. Ta območja morajo biti obvladljiva po velikosti in prilagojena posebnim zahtevam vaše dejavnosti.
  • Redno posodabljajte in prilagajate: Ko se okoliščine spremenijo in so na voljo novi podatki, ponovno ocenite in spremenite območja raziskovanja, da bodo še naprej ustrezna in natančna. To lahko vključuje posodobitev območij na podlagi novih podatkov o donosu, pojavu škodljivcev in bolezni ali drugih dejavnikov, ki vplivajo na uspešnost pridelka.

Zato lahko kmetje z natančno določitvijo in oblikovanjem območja pregledovanja pridelkov učinkoviteje usmerijo svoja prizadevanja za spremljanje in uporabljajo ciljno usmerjene prakse upravljanja, kar vodi k boljši uporabi virov in boljšemu zdravju pridelkov.

Podatki o pridelkih in analitika v GeoPardu

Objavljeno na avtor dementievgeopard

V tem članku:

  • Uporaba analitike pridelka v preciznem kmetijstvu
  • Poglobljena analiza podatkov o pridelkih v GeoPard Agriculture 
  • Vizualizacija vsakega atributa v datotekah Yield
  • Popravek podatkov o surovem pridelku 
  • 5 praktičnih primerov uporabe kart pridelka
Surovi in očiščeni podatki o pridelku v GeoPardu
Surovi in očiščeni podatki o pridelku v GeoPardu

Podatki o donosu vam omogoča sprejemanje bolj informiranih odločitev in izboljšanje učinkovitosti gojenja.
Območja upravljanja polj, zgrajena na podlagi večletnih podatkov o pridelkih, so primerna za začetno oceno potencialnega pridelka in variabilnosti hranil v tleh za sprejemanje prihodnjih odločitev o upravljanju pridelkov.

Analizo podatkov o pridelku je mogoče pretvoriti v zemljevid s spremenljivo količino gnojenja in ga uporabiti na primer za gnojenje. Njegova kalibracija je še ena tema, ki jo morate upoštevati, obravnavali pa jo bomo v ločeni objavi na blogu.

Napredna analitika v GeoPardu je, da lahko izvedete večplastno analizo tako, da združite več plasti podatkov v en zemljevid in poiščete odnose med podatkovnimi plastmi. 

Kombinirane produktivnostne cone je mogoče ustvariti na podlagi vegetacijskih indeksov iz satelitskih posnetkov, topografije, podatkov iz strojev, kot so pridelek, električna prevodnost, vlažnost tal in drugi, ter rezultatov agrokemičnih analiz.

Vizualizacija datotek pridelka se izvede samodejno po prenosu datoteke, njena obdelava in čiščenje se izvede samodejno. Spodaj sta prikazani dve različici zemljevidov – originalna slika s podatki iz monitorja opreme, kot je, in vizualizacija GeoPard.

Surovi podatki so bili pretvorjeni v sliko neprekinjene površine z gradientom, za lažje razumevanje heterogenosti polja in za ustvarjanje con upravljanja.

Vsak od atributov datoteke pridelka je na voljo za vizualizacijo, kot so vlaga, masa pridelka, količina pridelka v mokrem in suhem stanju, pritisk, poraba goriva, hitrost stroja in tako naprej.

Popravek surovih podatkov pomeni, da če je točka na polju nenaravna, bo zglajena (na primer, če ne bo obdelana po celotni širini glave kombajna). Pri ustvarjanju podatkov o pridelku na podlagi con lahko popravite posamezne cone in poligone. 

Oglejmo si nekaj praktičnih primerov uporabe kart pridelka in drugih podatkovnih slojev GeoPard.

1. Območja upravljanja na podlagi podatkov o pridelku. Območja upravljanja je mogoče oblikovati na podlagi podatkov o pridelkih za eno leto ali za več let. Pomembno je omeniti, da pridelkov iz različnih let ni mogoče neposredno združevati, saj boste dobili pristranskost v korist enega od let.

Za zmanjšanje tega učinka GeoPard uporablja več algoritmov za enakomerno porazdelitev teže posameznega leta. Pomembnost posameznega leta lahko nastavite z orodjem za utež, ko ustvarjate večplastni zemljevid.

Takšna območja upravljanja polj se lahko uporabijo za izdelavo kart aplikacij/receptov/zdravil (VRA) in izračun potencialnega pridelka v vsakem območju.

Večletni in večplastni zemljevid potencialnega pridelka
Večletni in večplastni zemljevid potencialnega pridelka

2. Večplastne cone s podatki o pridelkih in drugimi viri podatkov (topografija, tla, senzorji, sateliti). Lahko se doda k večplastna analitika in nastavite težo, ki jo bo imel na končnih območjih.

V tem primeru so na zemljevid dodane tri plasti podatkov: pridelek, satelitski posnetki in topografija. Kombinirate lahko poljubne plasti podatkov, ki se vam zdijo pomembne za analitiko. Večplastno karto lahko uporabite za nadaljnjo analitiko pridelka in za ustvarjanje zemljevidov VRA. 

Pridelek, topografija in satelitski posnetki
Večplastne cone: pridelek, topografija in satelitski posnetki

3. Izračun pridelka na ravni cone in polja. Za analizo različnih tretmajev, sort semen in agronomskih praks boste verjetno želeli primerjati povprečni in skupni pridelek v vsaki coni, pasu ali med polji.

GeoPard to samodejno izračuna namesto vas, da olajša primerjavo pridelka v absolutnih številkah. 

GeoPard izračuna pridelek v absolutnih številkah na podlagi datotek o pridelkih. Skupni in povprečni pridelek za polje in vsako cono.
GeoPard izračuna pridelek v absolutnih številkah na podlagi datotek o pridelkih. Skupni in povprečni pridelek za polje in vsako cono.

4. Območja odvisnosti na podlagi podatki o pridelku. Območja, ki temeljijo na podatkih o pridelku, se lahko prekrivajo z drugimi podatkovnimi conami in iščete lahko odvisnosti med podatkovnimi plastmi. Ta primer prikazuje prekrivanje visokega pridelka in povprečne vsebnosti beljakovin (1) ter nizkega pridelka in visoke vsebnosti beljakovin (2) različnih sort pšenice na polju.

Drugi primeri vključujejo razmerje med vplivom topografije na pridelek, preplet nizkih pridelkov in pomanjkanjem makro- in mikrohranil v tleh, vlago v tleh in plastmi električne prevodnosti (EC).

Presečišča različnih ravni pridelka in beljakovin
Presečišča različnih ravni pridelka in beljakovin

5. Zemljevidi uporabe spremenljivih količin (VRA) na podlagi podatkov o pridelku. Ustvarite lahko predpisane karte za različne operacije – gnojenje, setev, škropljenje, namakanje in načrtovanje vzorčenja tal. Uredite lahko število in obliko con.

Zemljevid predpisanega gnojila za uporabo spremenljive količine lahko izdelate tudi tako, da podatke o pridelku kombinirate z drugimi viri podatkov (tla, EC, satelit, topografija). 

Spremenljiva količina setvenih količin na cono
Spremenljiva količina setve na cono

Tudi če nimate podatkov o donosu, lahko uporabite GeoPard večletne cone (do 33 let) na podlagi satelitskih posnetkov oz. združite ga z drugimi podatkovnimi sloji, kot je topografija za začetek vaše poti v precizno kmetijstvo. Te analize so pogosto povezane s podatki o analitiki pridelka, vendar je to že druga zgodba.

Pogosta vprašanja

1. Kako narediti analizo pridelka?

Analiza pridelka je postopek, ki se uporablja za oceno produktivnosti in učinkovitosti pridelka ali kmetijskega sistema. Tukaj so koraki za izvedbo osnovne analize pridelka:

  • Izmerite skupni pridelekZberite vse pridelke z določenega območja in jih stehtajte.
  • Določite območjeIzmerite ali izračunajte skupno površino zemljišča, s katerega je bil pridobljen pridelek.
  • Izračunajte pridelek na enoto površine: Skupni požeti pridelek delimo s površino, da dobimo pridelek na enoto površine (npr. pridelek na hektar).
  • Primerjaj in analiziraj: Primerjajte dobljeni pridelek s podatki iz prejšnjih let ali regionalnimi povprečji, da ocenite uspešnost in ugotovite morebitne razlike ali trende.

Analiza pridelka pomaga kmetom pri sprejemanju premišljenih odločitev, spremljanju produktivnosti pridelkov in prepoznavanju področij za izboljšanje njihovih kmetijskih praks.

2. Kaj so podatki o donosu?

Podatki o pridelku se nanašajo na zbrane in zabeležene informacije o količini pridelkov ali kmetijskih pridelkov, pridobljenih z določenega območja zemljišča. Vključujejo meritve ali ocene količine požetega pridelka, običajno izražene v teži ali prostornini.

Zagotavlja dragocen vpogled v produktivnost in uspešnost pridelkov, kar kmetom pomaga pri sprejemanju premišljenih odločitev o njihovih kmetijskih praksah, ocenjevanju učinkovitosti različnih tehnik ali vložkov ter spremljanju trendov ali sprememb v pridelkih skozi čas.

3. Kaj je potencial pridelka?

Potencial pridelka se nanaša na največji dosegljivi pridelek ali raven proizvodnje pridelka v idealnih rastnih pogojih. Predstavlja zgornjo mejo tega, kar lahko določena sorta ali rastlinska vrsta prinese v smislu količine in kakovosti.

Na potencial pridelka vplivajo različni dejavniki, kot so genetika, okoljski pogoji, razpoložljivost hranil in prakse upravljanja. Služi kot merilo ali referenčna točka za kmete in agronome za ocenjevanje uspešnosti in produktivnosti različnih sort poljščin ter za prepoznavanje področij, kjer je mogoče izboljšati raven pridelka.

Večplastna (integrirana) analiza podatkov v preciznem kmetijstvu

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Precizno kmetijstvo je sposobno ustvariti ogromne količine podatkov v obliki podatkov o pridelkih, satelitskih posnetkov in rodovitnosti tal, med drugim.

Pomanjkanje enostavnih kompletov orodij za natančno obdelavo v oblaku, ki bi pridelovalcem poljščin pomagala pretvoriti sloje podatkov s polja v uporabno znanje in uporabna priporočila, omejuje uporabo tehnologij preciznega kmetijstva.

V preciznem kmetijstvu so območja upravljanja območja znotraj polja, ki imajo podoben potencial pridelka glede na vrsto tal, lego naklona, kemijo tal, mikroklimo in/ali druge dejavnike, ki vplivajo na pridelavo poljščin.

The producentovo znanje o področju je zelo pomemben del procesa. Upravljavske cone so mišljene kot mehanizem za optimizacijo vložkov pridelkov in potencialnega pridelka.

18-letni zgodovinski zemljevid območja: zgodovinski zemljevid s potencialno produktivnimi mesti
Kombinirani zemljevid nadmorske višine in sence hribovja: Zemljevid prikazuje najvišje in najnižje točke
Kombinirani zgodovinski zemljevid za 18 let: zemljevid za 18 let 1989–2019 s senco hribovja
Kombinirani zgodovinski in DEM zemljevid: DEM zemljevid prikazuje najvišje in najnižje točke
Popravljen zemljevid podatkov o pridelkih za leto 2019
cone 2019 zemljevid podatkov o pridelkih
kombinirani zgodovinski zemljevid DEM in hribovska senca
zemljevidi z označenimi visokimi nakloni
Kombinirana zgodovinska, DEM in naklonska karta
skupaj 18 let, DEM, karta kmetijskih polj na pobočjih in v senci hribov

Zemljevidi, ustvarjeni z eno samo podatkovno plastjo in več podatkovnimi plastmi.

Velik izziv je vzpostaviti območja upravljanja, ki popolnoma odražajo spremenljivost polj. Kombinacija različnih slojev, kot so satelitski posnetki, rodovitnost tal, topografski derivati in podatki monitorjev pridelka, je naslednji logičen korak k ustvarjanju odzivnejše cone upravljanja.

Večplastna analitika (znana tudi kot integrirana analiza) postaja del geoprostorske analitične naprave GeoPard.

Klasične kombinacije parametrov integrirane analize vključujejo enega ali več podatkov o pridelku, zemljevid NDVI, nadmorsko višino in fizikalno-kemijske značilnosti senzorjev tal. 

GeoPard podpira te parametre in poleg tega omogoča vključitev drugih slojev podatkov s terena, ki so bodisi že na voljo v sistemu bodisi jih je uporabnik naložil neposredno (vzorčenje tal, nabori podatkov o pridelkih itd.).

Posledično lahko prosto upravljate z celoten nabor parametrov izvajanje integrirane analitike:

Večplastna analiza podatkov o donosu

Podatki daljinskega zaznavanja:

  • Zemljevid potencialne produktivnosti (enoletni in večletni)
  • Zemljevid stabilnosti/variacij
  • Vegetacijski indeksi NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI

Topografija:

  • Digitalna elevacija
  • Naklon
  • Ukrivljenost
  • Indeks vlažnosti
  • Senčila hribov

Podatki o tleh:

  • pH
  • KEC (kapaciteta kationske izmenjave)
  • SOM (organska snov v tleh)
  • K (kalij)
  • Tanka plast zgornje plasti tal, nižja razpoložljiva zmogljivost zadrževanja vode (tla, nagnjena k suši)
  • EC (električna prevodnost)
  • in druge kemijske lastnosti, ki so na voljo v naloženem naboru podatkov

Pomembno je poudariti, da so faktorji po meri konfigurirani na vrhu vsake podatkovne plasti, da se dodelijo želene teža plasti.Vabljeni, da delite svoje primere uporabe integrirane analitike in na podlagi svojega znanja o tem zgradite zemljevide upravljavskih con, hkrati pa izberete vire podatkov in njihove uteži v GeoPardu.

Slike v tem blogu vsebujejo vzorčno polje s podatkovnimi plastmi (kot so zemljevid produktivnosti, ki zajema 18 let, digitalni model višin, naklon, senca hribovja, podatki o pridelku za leto 2019) in različne kombinacije zemljevidov za integracijsko analitiko. 

Sledite lahko korakom razvoja upravljanih con, hkrati pa razširite analitiko integracije z dodatno podatkovno plastjo.

Pogosta vprašanja

1. Kaj so podatkovne plasti?

Podatkovne plasti se nanašajo na posamezne komponente ali elemente podatkov, ki so organizirani in zloženi skupaj, da ustvarijo celovito predstavitev določenega področja ali teme.

Vsak sloj predstavlja specifičen vidik podatkov, kot so geografske značilnosti, raba zemljišč, gostota prebivalstva ali okoljski dejavniki. Te sloje je mogoče kombinirati in analizirati skupaj, da bi pridobili vpoglede, vizualizirali vzorce in sprejemali premišljene odločitve.

Podatkovne plasti se pogosto uporabljajo v geografskih informacijskih sistemih (GIS) in prostorski analizi za boljše razumevanje in predstavitev kompleksnih podatkov na vizualen in razumljiv način.

2. Kaj je integrirana analiza?

Integrirana analiza se nanaša na proces združevanja in analiziranja podatkov iz več virov ali disciplin, da bi pridobili bolj celovito in celostno razumevanje določenega problema ali pojava.

Vključuje združevanje naborov podatkov, uporabo statističnih tehnik in raziskovanje odnosov med različnimi spremenljivkami ali domenami.

Integrirana analiza omogoča bolj niansiran in medsebojno povezan pogled na kompleksne sisteme, kar olajša prepoznavanje vzorcev, trendov in vzročnih povezav, ki morda niso očitni pri analizi podatkov ločeno.

Ta pristop omogoča raziskovalcem in odločevalcem, da sprejemajo bolj informirane in učinkovite odločitve na podlagi širšega nabora informacij.

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