Kategorija: Značilnosti izdelka

Predstavljamo GeoPardove zemljevide dobička: korak naprej v preciznem kmetijstvu

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Zemljevid dobička iz primera na posnetku zaslona upošteva uporabljene nabore podatkov o gnojenju, setvi, dveh primerih uporabe zaščitnih sredstev za rastline in žetvi. Izračunu je mogoče dodati tudi druge stroške, kot so priprava zemljišča in razne dejavnosti.

Precizno kmetijstvo je podatkovno voden pristop, ki si prizadeva povečati učinkovitost in dobičkonosnost. GeoPard, vodilni ponudnik rešitev za precizno kmetijstvo, izboljšuje svoje zmogljivosti analize podatkov z uvedbo Profit Maps.

Ta funkcija zagotavlja vizualno predstavitev dobičkonosnosti na ravni podpolja, kar omogoča bolj informirano odločanje in dodeljevanje virov. Na prvi pogled boste lahko videli, kje vam vaša polja prinašajo denar in kje se stroški vložkov in sprememb ne izplačajo.

Zemljevidi dobička se ustvarijo z integracijo različnih podatkovnih plasti, vključno s podatki o setvi, uporabi sredstev za zaščito pridelkov, porabi gnojil in žetvi. Te informacije se pridobivajo neposredno iz kmetijske opreme in operativnega centra John Deere.

GeoPard nato uporabi prilagojeno enačbo, ki upošteva stroške vsakega vložka, za izračun dobičkonosnosti na ravni cone. Ti zemljevidi dobička zagotavljajo celovit pregled porazdelitve dobička po različnih poljskih conah.

Ena ključnih značilnosti GeoPardovih zemljevidov dobička je možnost prikaza razlik v dobičku med različnimi območji polja. Ta se izračuna v dolarjih/evrih/poljubni valuti in zagotavlja jasen pokazatelj, kolikšen dobiček kmet ustvarja na posameznem območju.

S temi informacijami na dosegu roke se lahko kmetje bolj informirano odločajo o tem, kje in kako uporabiti svoje kmetijske vložke.

Na primer, lahko se odločijo za večja vlaganja v območja z višjo donosnostjo ali pa ponovno preučijo svoje strategije v conah z nižjimi donosi. Ta raven podrobnosti v analizi podatkov loči GeoPardove zemljevide dobička od drugih.

Vladimir Klinkov, generalni direktor podjetja GeoPard, poudarja transformativni potencial tega orodja in navaja: “Ti zemljevidi kmetom omogočajo sprejemanje bolj informiranih odločitev o porazdelitvi virov in stroških na vsakem hektarju polja ter učinkovitejše načrtovanje poslovanja.”

Praktična uporaba zemljevidov dobička se že dokazuje v resničnih scenarijih. Eurasia Group Kazakhstan, uradni prodajalec John Deere, to funkcijo izkorišča za optimizacijo svojega poslovanja.

Jevgenij Česnokov, direktor kmetijskega managementa pri Eurasia Group Kazakhstan LLP, deli svoje izkušnje: “S pomočjo zemljevida dobička GeoPard Agriculture smo lahko bolje razumeli donosnost polj naših partnerjev.’.

To je našim kmetom omogočilo sprejemanje bolj strateških odločitev o dodelitvi virov, kar je na koncu povečalo operativno učinkovitost in izboljšalo kazalnike dobička.”

GeoPardovi zemljevidi dobička predstavljajo pomemben napredek v preciznem kmetijstvu, saj kmetom zagotavljajo vpoglede, ki jih potrebujejo za optimizacijo svojega poslovanja in povečanje dobičkonosnosti. Ker se panoga še naprej razvija, bodo orodja, kot so ta, igrala vse pomembnejšo vlogo pri oblikovanju prihodnosti kmetijstva.

Za več vpogleda v razvoj in uporabo zemljevidov dobičkonosnosti v preciznem kmetijstvu si lahko ogledate te vire: Državna univerza v Kansasu, IZHOD, Čilski časopis za kmetijske raziskave, Ministrstvo za kmetijstvo ZDA, in Raziskovalna vrata.

Spremljajte nas za več posodobitev, saj GeoPard še naprej uvaja inovacije in premika meje mogočega v preciznem kmetijstvu.

O podjetjih:

GeoPard 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 trajnosti in regenerativni ekonomiji si GeoPard 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.

Eurasia Group Kazahstan je kazahstansko predstavništvo švicarskega podjetja Eurasia Group AG, uradnega prodajalca John Deere v Republiki Kazahstan in Kirgizistanu od leta 2002. Podjetje ponuja rešitve za kmetijstvo vodilnih svetovnih proizvajalcev, kot so JCB, Väderstad, GRIMME in Lindsay, ki pokrivajo vsa področja poljščin in vrtnarstva.

Skupina Eurasia Kazahstan pri vseh svojih dejavnostih posveča veliko pozornost tehnologijam preciznega kmetijstva in linijo strojev dopolnjuje z izdelki digitalizacije kmetijstva.

Skupina Eurasia Kazahstan ima obsežno regionalno mrežo – 14 regionalnih pisarn v Kazahstanu in eno v Kirgizistanu, več kot 550 zaposlenih, od tega skoraj polovica zaposlenih v poprodajnih storitvah, ter lasten oddelek za kmetijsko upravljanje in digitalizacijo.

V preteklih letih je bilo v Kazahstan dobavljenih več kot 13.000 enot opreme in digitaliziranih 4,4 milijona hektarjev zemljišč. Letos podjetje praznuje 25. obletnico delovanja.

Izračun razlike med ciljnimi recepti in zemljevidi, ki so bili uporabljeni

Objavljeno na avtor dementievgeopard

V preciznem kmetijstvu je eden od pogostih izzivov zagotavljanje uporabe semen, gnojil ali sredstev za zaščito pridelkov v skladu s predpisano količino (Target Rx).

Razlike med ciljnim predpisom in dejanskim gnojilom na polju (kot je bilo uporabljeno) lahko vodijo do neučinkovite rabe virov in vplivajo na pridelek.

Z uporabo zmogljive analitike GeoPard lahko izračunate in vizualizirate razlike med kartami Target Rx in As-Applied.

Ta analiza razlik lahko služi kot pomembno orodje za hitro prepoznavanje težav z opremo, časom uporabe ali samo uporabo.

Poglejmo si to podrobneje:

  • Vizualizacija razlikGeoPardova platforma vam omogoča ustvarjanje “zemljevida razlik”, ki prekriva vaše ciljne podatke o zdravilu na recept in podatke o uporabi. Ta vizualna predstavitev variance omogoča hiter in intuitiven način za odkrivanje področij, kjer dejanska uporaba ni ustrezala cilju.
  • Prepoznavanje težavS primerjavo zemljevida razlik z originalnimi zemljevidi Rx in po nanosu lahko natančno določite specifična območja ali trende, ki bi lahko kazali na okvaro opreme, neoptimalen čas nanosa ali težave z nanesenim izdelkom.
  • Izboljšanje učinkovitostiTa analiza vam lahko pomaga optimizirati porabo virov z odpravljanjem ugotovljenih težav in s tem uskladiti vaše uporabljene odmerke bližje vašemu ciljnemu receptu za prihodnje aplikacije.
  • Izboljšanje učinkovitosti pridelkovZ zagotavljanjem, da vaše polje prejme pravo količino gnojil ob pravem času, lahko izboljšate zdravje pridelka in potencialno povečate pridelek.

Ne pozabite, da je pri preciznem kmetijstvu najpomembnejše sprejemanje bolj informiranih in natančnih odločitev. Z integracijo te funkcije v vaše redne prakse upravljanja kmetije lahko zagotovite, da kar najbolje izkoristite svoje vložke in svojo kmetijo usmerite k večji produktivnosti in dobičkonosnosti.

Uporaba Predpona vsebuje operacije, povezane z uporabljeno aplikacijo, nekatere od njih so:

1. Uporaba Uporabljena količina – originalni zemljevid nanosa s stroja (kako je bil izdelek nanesen)

Application_AppliedRate.png - originalni zemljevid nanosa iz stroja (kako je bil izdelek nanesen)

2. Ciljna stopnja uporabe – prvotni cilj stroja (kako je treba izdelek nanesti)

Application_TargetRate.png - prvotni cilj iz stroja (kako naj se izdelek nanese)

3. Gručiranje natančnosti aplikacij – gručenje rezultatov: 0 – ni podatkov (stroj teh točk ni obiskal), 1 – uporabljeno pod ciljem in ni v sprejemljivem območju (+-5% od cilja), 2 – uporabljeno v sprejemljivem območju (+-5% od cilja), 3 – uporabljeno nad ciljem in ni v sprejemljivem območju (+-5% od cilja)

Application_AccuracyClusterization.png - gručenje rezultatov: 0 - ni podatkov (stroj ni obiskal teh mest), 1 - uporabljeno pod ciljem in ni v sprejemljivem območju (+-5% od cilja), 2 - uporabljeno v sprejemljivem območju (+-5% od cilja), 3 - uporabljeno nad ciljem in ni v sprejemljivem območju (+-5% od cilja)

4. Razlika v količini nanosa – razlika med uporabljenimi in ciljnimi odmerki v absolutnih številkah (l/ha enote)

Application_RateDifference.png - razlika med uporabljenimi in ciljnimi odmerki v absolutnih številkah (l/ha enote)

 

Sejanje Predpona vsebuje operacije, povezane s sejanjem, nekatere od njih so:

1. Količina uporabljenega semena – originalno uporabljeno iz sejalnice (koliko semen je bilo posejanih)

Seeding_AppliedRate.png - originalno uporabljeno iz sejalnice (koliko semen je bilo posejanih)

2. Ciljna stopnja setve – prvotni cilj sejalnika (koliko semen je treba posejati)

Seeding_TargetRate.png - prvotni cilj iz sejalnice (koliko semen je treba posejati)

3. Grupiranje natančnosti sejanja – enaka pravila gručenja, VENDAR je sprejemljiv razpon +-1% od cilja

Seeding_AccuracyClusterization.png - ista pravila gručenja, VENDAR je sprejemljiv razpon +-1% od cilja

4. Povečava gručastosti natančnosti sejanja – enako kot gručasta razporeditev natančnosti setve, vendar povečano, da prikaže isto območje kot ciljna količina setve in količina uporabljene količine setve

Seeding_AccuracyClusterizationZoomed.png - enako kot Seeding_AccuracyClusterization.png, vendar povečano, da prikazuje isto območje kot Seeding_TargetRate.png in Seeding_AppliedRate.png

5. Razlika v setveni količini – razlika med uporabljenimi in ciljnimi odmerki v absolutnih številkah (število semen/ha)

5. Razlika v setveni količini – razlika med uporabljeno in ciljno količino v absolutnih številkah (število semen/ha)

Kaj je ciljno predpisovanje zdravil (Target Rx) v kmetijstvu?

V kmetijstvu se ciljni predpis nanaša na priporočen ali želeni niz praks ali vložkov, predpisanih za optimalno rast, zdravje in pridelek pridelkov. Služi kot smernica ali načrt, ki ga morajo kmetje upoštevati za doseganje določenih kmetijskih ciljev.

Ciljni recept upošteva različne dejavnike, kot so vrsta pridelka, faza rasti, stanje tal, podnebje, pritisk škodljivcev in bolezni ter potrebe po hranilih.

Zagotavlja navodila o uporabi gnojil, pesticidov, namakanju, kolobarjenju, izbiri semen, gostoti sajenja in drugih bistvenih kmetijskih praksah.

Namen ciljnega predpisa je kmetom zagotoviti znanstveno utemeljena priporočila, ki temeljijo na raziskavah, agronomskem znanju in lokalnih razmerah. Njegov cilj je optimizirati izrabo virov, zmanjšati izgube pridelka in povečati splošno kmetijsko produktivnost.

Ciljne recepte pogosto razvijajo kmetijski strokovnjaki, agronomi, kmetijske svetovalne službe ali raziskovalne ustanove.

Lahko so specifični za različne pridelke, regije ali celo posamezna polja, pri čemer upoštevajo edinstvene značilnosti in izzive posameznega kmetijskega okolja.

Kmetje uporabljajo ciljne predpise kot referenčno točko za usmerjanje svojih praks odločanja in upravljanja.

Z upoštevanjem priporočenih smernic si kmetje prizadevajo povečati zdravje pridelka, pridelek in kakovost, hkrati pa zmanjšati negativni vpliv na okolje.

Pomembno je omeniti, da bi morali biti ciljni predpisi prožni in prilagodljivi, da bi upoštevali razlike v lokalnih razmerah in potrebo po trajnostnih kmetijskih praksah.

Kmetje bodo morda morali izvesti prilagoditve na podlagi opazovanj v realnem času, izkušenj na kmetijah in stalnega spremljanja, da bi zagotovili najboljše možne rezultate za svoje specifične kmetijske dejavnosti.

Kaj se uporablja na terenu (kot je uporabljeno)?

Kmetijstvo po meri zajema proces natančne in precizne uporabe vložkov, kot so gnojila, pesticidi in namakanje, na pridelke na podlagi podatkov v realnem času in specifičnih pogojev na lokaciji.

Vključuje integracijo različnih tehnologij, vključno z GPS (globalnim sistemom za določanje položaja), GIS (geografskim informacijskim sistemom), senzorji in opremo za nanašanje s spremenljivo hitrostjo.

Kakšne so razlike med njimi?

V kmetijstvu se razlike med ciljnim predpisom in dejansko uporabo na terenu nanašajo na razlike ali odstopanja med priporočenimi ali želenimi kmetijskimi praksami in njihovo dejansko izvedbo.

Te razlike se lahko kažejo v različnih vidikih, vključno z uporabo gnojil, pesticidov, namakanjem, tehnikami gojenja in še več.

Dejavniki, ki vplivajo na variacije

K razlikam med ciljnim predpisom in dejansko uporabo na terenu v kmetijstvu prispeva več dejavnikov:

  • Okoljski dejavnikiNa kmetijske prakse vplivajo dinamični okoljski pogoji, vključno s sestavo tal, podnebnimi vzorci in razpoložljivostjo vode. Zaradi nepričakovanih sprememb teh dejavnikov lahko pride do odstopanj, kar vpliva na izvedljivost in učinkovitost predpisanih praks.
  • Človeški dejavniki: Znanje, spretnosti in strokovno znanje kmetov igrajo ključno vlogo pri natančnem izvajanju predpisanih praks. Do odstopanj lahko pride, ko kmetje naletijo na težave pri razumevanju ali razlagi predpisanih navodil, kar vodi do odstopanj med uporabo.
  • Tehnološke omejitveKmetijska tehnologija, čeprav napredna, morda ni vedno dostopna ali cenovno dostopna vsem kmetom. Razlike se lahko pojavijo, kadar kmetje nimajo dostopa do najnovejše opreme, orodij za precizno kmetijstvo ali podatkov v realnem času, kar vpliva na natančnost uporabe na polju.
  • Časovna usklajenost in logistika: Kmetijstvo je časovno občutljivo, s posebnimi roki za sajenje, žetev in uporabo agrokemikalij. Do razlik lahko pride, če se kmetje soočajo z logističnimi omejitvami, kot so zamude pri nabavi vložkov ali neugodne vremenske razmere, ki motijo pravočasno uporabo predpisanih praks.

Zaključek

Razlike med ciljnim predpisom in dejansko uporabo na terenu v kmetijstvu predstavljajo izzive, ki jih je treba obravnavati za trajnostne in učinkovite kmetijske prakse. Razumevanje dejavnikov, ki prispevajo k tem razlikam, in njihov vpliv na kmetijske rezultate je ključnega pomena.

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.

Posnetki planetov (dnevni, ločljivost 3 m) za ustvarjanje upravljavskih con

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Dostop do posnetkov planetov je postal enostavnejši, hitrejši in cenovno dostopnejši z GeoPard Agriculture. Od avgusta 2022 GeoPard ponuja možnosti iskanja in analize samo zahtevanih slik planetov iz uporabnikovega izbranega časovnega obdobja.

Torej uporabnik GeoPard zahteva samo želene slike planetov in jih lahko uporablja v analitičnem orodju GeoPard.

Slike planetov se raztezajo Sentinel in Landsat pokritosti (privzeto zagotovljene) in jih je mogoče mešati z drugimi podatkovnimi sloji (nabori podatkov o strojih za žetev/škropljenje/setev, topografski profil) prek obstoječih Večplastno, Večletno, in Orodja za enačbe. 

 

Posnetki planetov za ustvarjanje upravljavskih con

 

Planet je največje omrežje satelitov za opazovanje Zemlje, ki zagotavlja skoraj dnevni globalni nabor podatkov in omogoča visokoločljivostne in visokofrekvenčne satelitske posnetke.

Območja upravljanja na podlagi posnetkov Planet Scope (ločljivost 3,5 m).

Preberite več o GeoPard / Partnerstvo Planet.

Kaj je posnetek planetov in njegova uporaba za ustvarjanje upravljavskih con?

Nanaša se na satelitske posnetke, ki jih zagotavlja Planet Labs, zasebno podjetje, ki upravlja floto majhnih satelitov, imenovanih Doves. Ti sateliti dnevno zajemajo slike zemeljske površine v visoki ločljivosti. Izraz “ločljivost 3 m” pomeni, da vsaka slikovna pika na sliki predstavlja območje na tleh velikosti 3 × 3 metre. Ta raven podrobnosti omogoča podrobno analizo in spremljanje različnih značilnosti in sprememb na zemeljski površini.

Ko gre za ustvarjanje con upravljanja, so lahko posnetki planetov z dnevno ločljivostjo 3 m zelo koristni za različne panoge in aplikacije, kot so:

  • KmetijstvoPosnetki visoke ločljivosti lahko pomagajo pri ustvarjanju območij upravljanja v kmetijstvu, kjer različna območja polja lahko zahtevajo različne obdelave, kot so namakanje, gnojenje ali zatiranje škodljivcev. Z analizo posnetkov lahko kmetje prepoznajo vzorce, povezane z zdravjem pridelka, vlažnostjo tal in drugimi dejavniki, kar jim omogoča boljše odločitve o dodelitvi virov.
  • Upravljanje okolja: Satelitske posnetke je mogoče uporabiti za prepoznavanje in spremljanje okoljsko občutljivih območij, kot so mokrišča, gozdovi in habitati prostoživečih živali. Te informacije je mogoče uporabiti za ustvarjanje upravljavskih con, ki varujejo ta območja in zagotavljajo trajnostne prakse rabe zemljišč.
  • Urbanistično načrtovanje: Posnetki visoke ločljivosti lahko urbanistom pomagajo prepoznati območja rasti, vzorce rabe zemljišč in razvoj infrastrukture. Te informacije se lahko uporabijo za ustvarjanje upravljavskih con, ki usmerjajo prihodnji razvoj in zagotavljajo učinkovito rabo virov.
  • Obvladovanje nesreč: Satelitski posnetki lahko pomagajo pri prepoznavanju in spremljanju območij, ki so nagnjena k nesrečam, kot so poplavna območja ali žarišča požarov v naravi. Ustvarjena so lahko območja upravljanja za vzpostavitev evakuacijskih poti, dodelitev virov za odzivanje na nesreče in oblikovanje politik rabe zemljišč, ki zmanjšujejo tveganje prihodnjih nesreč.
  • Upravljanje naravnih virov: Posnetki visoke ločljivosti lahko pomagajo pri spremljanju in upravljanju virov, kot so voda, minerali in gozdovi. Z identifikacijo območij z visoko vrednostjo virov ali območij z omejenim številom virov je mogoče ustvariti območja upravljanja, ki zagotavljajo trajnostno rabo in ohranjanje teh virov.

Skratka, posnetki planetov z dnevno ločljivostjo 3 m so dragoceno orodje za ustvarjanje upravljavskih con na različnih področjih, saj zagotavljajo ažurne in podrobne informacije, ki lahko odločevalcem pomagajo optimizirati dodelitev virov in zagotoviti trajnostne prakse rabe zemljišč.

Pogosta vprašanja

1. Kaj lahko pomaga ugotoviti uporaba slikovnega gradiva?

Uporaba posnetkov lahko pomaga vzpostaviti učinkovitejši in uspešnejši kmetijski sistem. Z uporabo tehnologij, kot so droni ali satelitski posnetki, lahko posnetki zagotovijo dragocen vpogled v zdravje pridelkov, stanje tal in potrebe po namakanju.

Pomaga pri prepoznavanju problematičnih področij, kot so napadi škodljivcev ali pomanjkanje hranil, kar kmetom omogoča sprejemanje ciljno usmerjenih ukrepov. Poleg tega posnetki pomagajo pri spremljanju rasti in razvoja pridelkov, kar omogoča natančno odločanje in maksimiranje donosa. 

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.

Če želite primerjati potencialne cone polj s pridelkom, ki so ga pridelali, odprite Avtomatizirano poročilo o donosu: prikaže donos poleg zemljevida con, vsako cono primerja s povprečjem polja in določi ceno za vsak korak cene.

Vegetacijski indeksi in vsebnost klorofila

Objavljeno na avtor dementievgeopard

GeoPard razširja družino podprtih vegetacijskih indeksov, povezanih s klorofilom, z

  • Indeks vsebnosti klorofila v krošnjah (CCCI)
  • Spremenjeni indeks absorpcijskega razmerja klorofila (MCARI)
  • Indeks absorpcije transformiranega klorofila v odbojnosti (TCARI)
  • razmerje MCARI/OSAVI
  • razmerje TCARI/OSAVI

Pomagajo razumeti trenutno fazo razvoja poljščin, vključno z

  • identifikacija območij s potrebo po hranilih,
  • ocena odstranitve dušika,
  • ocena potencialnega pridelka,

In spoznanja se uporabljajo za natančno ustvarjanje kart uporabe dušika s spremenljivo hitrostjo.

Preberi večKateri indeks je najbolje za uporabo v preciznem kmetijstvu

Preberi več: GeoPardovi vegetacijski indeksi

Vegetacijski indeksi in vsebnost klorofilaIndeks vsebnosti klorofila v krošnji (CCCI) v primerjavi z modificiranim indeksom absorpcijskega razmerja klorofila (MCARI) v primerjavi z transformiranim indeksom absorpcije klorofila v odbojnosti (TCARI) v primerjavi z razmerjem MCARI/OSAVI

Kaj so vegetacijski indeksi?

Vegetacijski indeksi so numerične vrednosti, pridobljene iz daljinsko zaznanih spektralnih podatkov, kot so satelitski ali zračni posnetki, za kvantificiranje gostote, zdravja in porazdelitve rastlinskega življenja na zemeljski površini.

Pogosto se uporabljajo v daljinskem zaznavanju, kmetijstvu, spremljanju okolja in upravljanju zemljišč za ocenjevanje in spremljanje rasti, produktivnosti in zdravja vegetacije.

Ti indeksi se izračunajo z uporabo vrednosti odbojnosti različnih valovnih dolžin svetlobe, zlasti v rdečem, bližnjem infrardečem (NIR) in včasih tudi v drugih pasovih.

Odbojne lastnosti vegetacije se razlikujejo glede na valovne dolžine svetlobe, kar omogoča razlikovanje med vegetacijo in drugimi vrstami pokrovnosti tal.

Rastlinstvo ima običajno močno absorpcijo v rdečem območju in visoko odbojnost v bližnjem infrardečem območju zaradi klorofila in značilnosti celične strukture.

Nekateri pogosto uporabljeni vegetacijski indeksi vključujejo:

  • Normalizirani indeks razlik v vegetaciji (NDVI)Je najbolj priljubljen in široko uporabljen vegetacijski indeks, izračunan kot (NIR – rdeča) / (NIR + rdeča). Vrednosti NDVI se gibljejo od -1 do 1, pri čemer višje vrednosti kažejo na bolj zdravo in gostejšo vegetacijo.
  • Izboljšan vegetacijski indeks (EVI)Ta indeks izboljša NDVI z zmanjšanjem atmosferskega in talnega šuma ter s popravljanjem signalov ozadja krošnje. Uporablja dodatne pasove, kot je modri, in vključuje koeficiente za zmanjšanje teh učinkov.
  • Indeks vegetacije, prilagojen tlom (SAVI): SAVI je zasnovan tako, da zmanjša vpliv svetlosti tal na vegetacijski indeks. Uvaja korekcijski faktor svetlosti tal, kar omogoča natančnejše ocene vegetacije na območjih z redko ali nizko vegetacijsko odejo.
  • Zeleno-rdeči vegetacijski indeks (GRVI)GRVI je še en preprost razmerni indeks, ki uporablja zelene in rdeče pasove za oceno zdravja vegetacije. Izračuna se kot (zelena – rdeča) / (zelena + rdeča).

Te indekse med drugim uporabljajo raziskovalci, upravljavci zemljišč in oblikovalci politik za sprejemanje premišljenih odločitev glede rabe zemljišč, kmetijstva, gozdarstva, upravljanja naravnih virov in spremljanja okolja.

Normalizirani indeks razlike vlage

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Število vegetacijski indeksi, ki jih podpira GeoPard nenehno raste. Ekipa GeoPard predstavlja indeks normalizirane razlike vlažnosti (NDMI). Indeks določa vsebnost vode v vegetaciji in indeks normalizirane razlike vlage (NDWI). Uporaben je za iskanje mest z obstoječimi vodni stres pri rastlinah.

Nižje vrednosti NDMI označujejo mesta, kjer so rastline zaradi nezadostne vlage pod stresom.
Po drugi strani pa nižje normalizirane vrednosti indeksa razlike vode po vrhuncu vegetacije poudarjajo mesta, ki postajajo pripravljeno za žetev najprej.

Razlika v relativni vsebnosti vode v vegetaciji med dvema satelitskima posnetkoma (v tem primeru ozvezdje Sentinel-2)

Razlika v relativni vsebnosti vode v vegetaciji med dvema satelitskima posnetkoma (v tem primeru ozvezdje Sentinel-2)

Na naslednjih posnetkih zaslona si lahko ogledate cone NDMI, ustvarjene na podlagi satelitskih posnetkov z dne 19. junija (vrhunec vegetacije) in 6. julija, ter enačbni zemljevid, ki predstavlja razliko NDMI.

Normalizirani indeks razlike vlažnosti, izračunan na podlagi slike Planet / Sentinel-2 / LandsatNDMI izračunan na podlagi slike Planet / Sentinel-2 / Landsat

Kaj je indeks vlage?

To je mera ali izračun, ki se uporablja za oceno vsebnosti ali razpoložljivosti vlage na določenem območju ali v regiji. Običajno izhaja iz različnih okoljskih dejavnikov, kot so padavine, evapotranspiracija, lastnosti tal in rastlinski pokrov.

Zagotavlja relativni pokazatelj vlažnosti ali suhosti območja in pomaga prepoznati morebitne težave z vodo ali sušo.

Je dragoceno orodje za spremljanje in upravljanje vodnih virov, kmetijsko načrtovanje in razumevanje ekoloških razmer v določeni regiji.

Kaj je normalizirani indeks razlike vlage?

Indeks normalizirane razlike vlažnosti (NDMI) je vegetacijski indeks, pridobljen iz podatkov daljinskega zaznavanja za oceno in spremljanje vsebnosti vlage v vegetaciji. Tako kot drugi vegetacijski indeksi se izračuna z uporabo vrednosti spektralne odbojnosti iz satelitskih ali zračnih posnetkov.

Posebej uporaben je pri spremljanju vodnega stresa rastlin, ocenjevanju sušnih razmer, ocenjevanju tveganja požarov in preučevanju vplivov podnebnih sprememb na vegetacijo.

Izračuna se z uporabo bližnjega infrardečega (NIR) in kratkovalovnega infrardečega (SWIR) pasov, ki sta občutljiva na vsebnost vlage v rastlinju. Formula za NDMI je:

NDMI = (NIR – KI) / (NIR + KI)

Vrednosti NDWI se običajno gibljejo od -1 do 1, pri čemer višje vrednosti kažejo na višjo vsebnost vlage v vegetaciji, nižje vrednosti pa na nižjo vsebnost vlage ali vodni stres v vegetaciji. Negativne vrednosti NDMI so lahko povezane z nerastenimi območji ali območji z zelo nizko vsebnostjo vlage.

Kaj je NDWI?

NDWI ali indeks normalizirane razlike vode je indeks daljinskega zaznavanja, ki se uporablja za kvantificiranje in oceno vsebnosti vode ali z vodo povezanih značilnosti v vegetaciji ali pokrajini.

Izračuna se z analizo odbojnosti bližnjega infrardečega in zelenega svetlobnega pasu iz satelitskih ali zračnih posnetkov. Še posebej je uporaben za prepoznavanje vodnih teles, spremljanje sprememb v razpoložljivosti vode in ocenjevanje zdravja vegetacije.

S primerjavo absorpcije in odboja različnih valovnih dolžin zagotavlja dragocene informacije za aplikacije, kot so spremljanje suše, hidrološke analize in upravljanje ekosistemov.

Vizualizacija NDMI za določitev normaliziranega diferenčnega vodnega indeksa

Vizualizacija NDMI vključuje obdelavo satelitskih ali zračnih posnetkov, izračun vrednosti NDMI in nato prikaz rezultatov kot barvno kodiranega zemljevida ali slike. Tukaj so splošni koraki za vizualizacijo NDMI:

  • Pridobite satelitske ali zračne posnetke: Pridobite multispektralne posnetke s satelita ali zračne platforme, kot so Landsat, Sentinel ali MODIS. Zagotovite, da posnetki vključujejo potrebna območja: bližnje infrardeče sevanje (NIR) in kratkovalovno infrardeče sevanje (SWIR).
  • Predhodna obdelava slik: Glede na vir podatkov boste morda morali predhodno obdelati posnetke, da popravite atmosferska, geometrijska in radiometrična popačenja. Pretvorite digitalne številke (DN) na sliki v vrednosti spektralne odbojnosti.
  • Izračunajte NDMI: Za vsak slikovni element na sliki uporabite vrednosti odbojnosti NIR in SWIR za izračun NDMI z uporabo formule: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Barvno preslikavanje: Vrednostim NDMI dodelite barvno paleto. Običajno se uporablja neprekinjena barvna lestvica, ki sega od ene barve (npr. rdeče) za nizke vrednosti NDMI (kar kaže na nizko vsebnost vlage) do druge barve (npr. zelene) za visoke vrednosti NDMI (kar kaže na visoko vsebnost vlage). Za ustvarjanje barvnega zemljevida lahko uporabite programsko opremo, kot sta QGIS, ArcGIS ali programske knjižnice, kot sta Python's Rasterio in Matplotlib.
  • Vizualizirajte zemljevid NDMI: Prikažite zemljevid ali sliko NDMI z uporabo programske opreme GIS, programske knjižnice ali spletne platforme. To vam bo omogočilo analizo prostorske porazdelitve vsebnosti vlage v vegetaciji in prepoznavanje območij z vodnim stresom ali visoko vlažnostjo.
  • Interpretacija in analiza: Z vizualizacijo NDWI lahko ocenite zdravje vegetacije, spremljate sušne razmere ali ocenite tveganje požarov. Prav tako lahko primerjate normalizirane karte indeksa razlik vode iz različnih časovnih obdobij, da analizirate spremembe vsebnosti vlage v vegetaciji skozi čas.

Ne pozabite, da imajo različna programska orodja ali programske knjižnice lahko nekoliko drugačne poteke dela, vendar bo celoten postopek podoben. Poleg tega lahko prekrivate druge podatkovne plasti, kot so raba zemljišč, nadmorska višina ali upravne meje, da izboljšate svojo analizo in bolje razumete razmerja med vsebnostjo vlage v vegetaciji in drugimi dejavniki. 

Topografija na podlagi podatkov o strojih

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Veliko podatkov, zbranih na poljih, kmetje in agronomi ne uporabljajo. Na primer, skoraj vsak sodoben stroj ima GPS-sprejemnik, ki lahko zbira podatke o nadmorski višini, pogosto pa se natančnost izboljša z Kinematika v realnem času (RTK). 

Topografski zemljevid na podlagi podatkov o strojih
Topografija iz podatkov o strojih in vegetaciji

Večina teh podatkov se ne uporablja aktivno, ker je precej zamudno pridobiti, očistiti in obdelati te informacije, da bi iz njih pridobili resnično vrednost. Ena glavnih idej GeoPard-a je zmanjšati kompleksnost uporabe podatkov v preciznem kmetijstvu. 

GeoPard lahko samodejno pridobi visoko natančne podatke o nadmorski višini iz:

  • Nabori podatkov o donosu
  • Nabori podatkov EC/drugih senzorjev

GeoPard je uporabil najboljše razpoložljive nabor topografskih podatkov za vsako področje, vendar žal visoko natančni lidarski podatki niso na voljo za vsako lokacijo na svetu. Zato bo digitalni model višine, ki temelji na podatkih o strojih, odlična možnost in bo znatno izboljšal poznavanje področja. 

Odslej lahko, tako kot pri kateri koli podatkovni plasti v GeoPardu, s programom Zones Creator ustvarite cone iz podatkov o višini strojev in te podatke uporabite v Modul Zones Ops (iskanje prekrivanj med različnimi nabori podatkov) in ga uporabite v večplastna analitika.

Upoštevajte, da je možno tudi primerjaj Topografski modeli na osnovi daljinskega zaznavanja VS strojev/RTK.

Kaj so topografske naprave?

Topografska oprema se nanaša na specializirana orodja in instrumente, ki se uporabljajo na področju topografije, ki je preučevanje in kartiranje površinskih značilnosti Zemlje.

Kaj je topografska oprema

Ta orodja so zasnovana za merjenje in beleženje različnih vidikov topografije zemljišča, vključno z nadmorsko višino, naklonom in plastnicami. Tukaj je nekaj pogosto uporabljene topografske opreme:

  • Totalna postaja: Totalna postaja je elektronski geodetski instrument, ki združuje funkcije teodolita (uporablja se za merjenje horizontalnih in vertikalnih kotov) in elektronskega merilnika razdalj (EDM) za merjenje razdalj. Uporablja se za natančno pozicioniranje in merjenje kotov in razdalj pri topografskih meritvah.
  • Sprejemnik GPS (globalni sistem za določanje položaja): GPS-sprejemniki uporabljajo signale satelitov za določanje natančnih položajev na zemeljski površini. V topografiji se GPS-sprejemniki uporabljajo za določanje kontrolnih točk in merjenje koordinat, kar je ključnega pomena za ustvarjanje natančnih topografskih zemljevidov.
  • Instrument za niveliranje: Nivelirni instrumenti, kot sta nivelirna tehtnica ali digitalna nivelirna tehtnica, se uporabljajo za merjenje višinskih razlik ali nadmorskih višin med različnimi točkami na tleh. Pomagajo pri določanju kontur in naklonov terena.
  • LiDAR (zaznavanje in merjenje svetlobe): LiDAR je tehnologija daljinskega zaznavanja, ki uporablja lasersko svetlobo za merjenje razdalj in ustvarjanje podrobnih tridimenzionalnih zemljevidov. Pogosto se uporablja pri zračnih ali zemeljskih meritvah za zajemanje podatkov o nadmorski višini z visoko ločljivostjo.
  • Fotogrametrična oprema: Fotogrametrija vključuje pridobivanje meritev iz fotografij. Za zajemanje zračnih slik se uporabljajo specializirane kamere, topografski stroji, droni ali brezpilotni zrakoplovi (UAV), opremljeni z visokoločljivostnimi kamerami. Za obdelavo teh slik in pridobivanje topografskih informacij se nato uporablja fotogrametrična programska oprema.
  • Ročne GPS naprave: Ročne GPS naprave zagotavljajo natančne podatke o položaju v realnem času. So prenosne in se uporabljajo za navigacijo, kartiranje in zbiranje podatkov na terenu.
  • Terenske knjige in merilna orodja: Terenske dnevnike geodeti uporabljajo za beleženje meritev, skic in zapiskov med topografskimi meritvami. Merilna orodja, kot so merilni trakovi, merilne palice in merilni trak, se uporabljajo za merjenje razdalj in označevanje zanimivih točk.

To je nekaj bistvene topografske opreme, ki se uporablja na terenu. Pomembno je omeniti, da lahko tehnološki napredek uvede nova orodja ali različice obstoječe opreme, zato je priporočljivo, da ostanete na tekočem z najnovejšim razvojem.

Kaj je topografski stroj?

Topografski stroj, znan tudi kot topografski geodetski stroj ali topografski kartografski sistem, je specializirano orodje, ki se uporablja v kmetijstvu za natančno merjenje in kartiranje fizičnih značilnosti polja ali kmetijskega zemljišča.

Kaj je topografski stroj v kmetijstvu

Zasnovan je za zajemanje natančnih podatkov o nadmorski višini in ustvarjanje podrobnih topografskih zemljevidov, ki predstavljajo konture, naklone in druge bistvene značilnosti terena.

Topografski stroj običajno sestavlja napredna geodetska oprema, vključno s sprejemniki globalnega sistema za določanje položaja (GPS), laserskimi skenerji, senzorji LiDAR (zaznavanje in merjenje svetlobe) in vgrajenimi računalniki.

Te komponente sodelujejo pri zbiranju natančnih podatkov o lokaciji in merjenju nadmorske višine različnih točk na kmetijskih zemljiščih.

Stroj upravljajo kmetijski strokovnjaki ali usposobljeni tehniki, ki ga namestijo na teren. Ko se topograf premika po območju, uporablja GPS signale za določanje svojega položaja in lasersko ali LiDAR tehnologijo za merjenje višine terena. Zbrani podatki se nato obdelajo in analizirajo za ustvarjanje natančnih topografskih zemljevidov.

Ustvarjeni topografski zemljevidi zagotavljajo dragocene informacije kmetom in upravljavcem zemljišč. Omogočajo boljše načrtovanje in upravljanje kmetijskih dejavnosti, kot so namakanje, odvodnjavanje in izravnavanje zemljišč.

Z razumevanjem topografije zemljišča lahko kmetje optimizirajo svoje kmetijske prakse, zmanjšajo erozijo tal in povečajo splošno produktivnost pridelkov.

Skratka, topografska oprema igra ključno vlogo pri natančnem merjenju in kartiranju površinskih značilnosti Zemlje na področju topografije. Informacije, zbrane s temi orodji, so ključne za ustvarjanje podrobnih topografskih zemljevidov, ki nato pomagajo pri učinkovitem upravljanju zemljišč, načrtovanju kmetijskih dejavnosti in optimizaciji kmetijskih praks. 

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