Kategorija: Natančno kmetijstvo

Precizno kmetijstvo, znano tudi kot precizno kmetovanje, se nanaša na uporabo sodobnih tehnologij, analize podatkov in sistemov za podporo odločanju za optimizacijo kmetijskih praks.

Ta pristop omogoča kmetom učinkovitejše spremljanje in upravljanje svojih polj, kar ima za posledico boljši pridelek, manjši vpliv na okolje in večjo učinkovitost pri rabi virov.

V tem razdelku o preciznem kmetijstvu bomo razumeli pomen uporabe tehnologije in odločanja na podlagi podatkov za optimizacijo kmetijske produktivnosti ob hkratnem zagotavljanju trajnostne in učinkovite rabe virov. Tukaj lahko najdete vsebine o najrazličnejših temah, vključno z:

Vodniki in vadnice: Poiščite lahko razumljive vodnike po korakih, ki vam bodo pomagali pri krmarjenju po svetu preciznega kmetovanja, od razumevanja osnov do uvajanja naprednih kmetijskih praks in tehnologij.
Literatura in raziskave: Dostopajte do bogate literature o preciznem kmetijstvu, vključno s študijami primerov, pregledi in najsodobnejšimi raziskovalnimi ugotovitvami, ki osvetljujejo najnovejši razvoj na tem področju.
Posodobitve v panogi: Bodite obveščeni o najnovejših posodobitvah na področju preciznega kmetijstva, vključno z novicami o novih tehnologijah, regulativnih spremembah in tržnih trendih.
Strokovni vpogledi: Pridobite dragocene vpoglede strokovnjakov iz industrije prek intervjujev, mnenj in prispevkov gostov, ki se poglobljeno ukvarjajo z izzivi in priložnostmi v preciznem kmetijstvu.
Zgodbe o uspehu: Odkrijte navdihujoče zgodbe kmetov in kmetijsko-tehnoloških podjetij, ki so uspešno uvedli precizne prakse, in se učite iz njihovih izkušenj.
Ocene izdelkov in storitev: Poiščite nepristranske ocene in primerjave različnih preciznih orodij, programske opreme in storitev, ki vam bodo pomagale pri sprejemanju premišljenih odločitev o najboljših rešitvah za vašo kmetijo.
Dogodki in spletni seminarji: Ostanite povezani z globalno skupnostjo prek našega kuriranega seznama prihajajočih dogodkov, konferenc in spletnih seminarjev.
Viri in orodja: Raziščite našo obsežno knjižnico virov, vključno s predlogami za prenos, kontrolnimi seznami in orodji, ki vam bodo pomagala pri začetku preciznega kmetijstva ali optimizaciji vaših obstoječih praks.

Vodnik, literatura in posodobitve za precizno kmetijstvo

Preoblikovanje gojenja bombaža s tehnologijo in preciznim kmetijstvom

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

Pridelovalec bombaža: Cilj podjetja Cotton Incorporated je povečati dobičkonosnost proizvodnje bombaža z raziskavami. Da bi zagotovili, da so naše raziskave usklajene s trenutnimi izzivi in nadgrajujejo pretekle uspehe, smo v letih 2008, 2015 in 2023 izvedli raziskave o naravnih virih ameriških proizvajalcev bombaža.

Te raziskave služijo tudi kot dokaz trajnosti gojenja bombaža in nenehnega izboljševanja panoge, saj zagotavljajo podatke za ocene življenjskega cikla. Ta članek posebej obravnava vprašanja v zvezi s sprejemanjem tehnologije preciznega kmetijstva s strani pridelovalcev bombaža.

V anketah so sodelovali kmetje v vseh državah, ki pridelujejo bombaž, delež odgovorov pa se je na splošno ujemal z števili hektarjev, ki jih pridelujejo v državi (na primer, Teksas z največjim številom hektarjev, zasajenih z bombažem, je imel največ odgovorov, sledila pa mu je Georgia, ki ima drugo največje število zasajenih hektarjev).

V vseh anketah so anketiranci predstavljali vsaj 9% hektarjev, zasajenih v letu ankete. Upoštevajte, da se v teh rezultatih včasih omenja regija, ki je opredeljena kot: Daljni zahod: Kalifornija, Arizona, Nova Mehika; Jugozahod: Teksas, Oklahoma, Kansas; Srednji jug: Missouri, Arkansas, Mississippi, Louisiana, Tennessee; in Jugovzhod: Alabama, Florida, Južna Karolina, Severna Karolina, Virginia.

Trendne tehnologije

V vseh anketah so pridelovalce prosili, naj 29 proizvodnih težav ocenijo kot večje, zmerne ali pa sploh ne. Najpomembnejša skrb v vseh treh anketah so bili stroški proizvodnje bombaža. Ker pa pridelovalci ne morejo nadzorovati vhodnih stroškov, postanejo natančne tehnologije bistvene. Te tehnologije pomagajo zagotoviti, da se uporabi le tisto, kar je potrebno, in preprečijo zapravljanje denarja.

Posledično se je povečala uporaba različnih tehnologij, z izjemo vzorčenja tal, ki je ostala nespremenjena pri 46%, kot je prikazano na sliki 1. V anketi iz leta 2023 je le 4% anketirancev poročalo, da ne uporabljajo preciznih tehnologij.

Pomembno je omeniti, da se kartiranje tal in vzorčenje tal, o katerih se tukaj govori, nanašata na uporabo vzorcev za obravnavo prostorske variabilnosti znotraj polja, ne pa na splošno vzorčenje tal. Za določanje stopenj rodovitnosti je 77% anketirancev navedlo, da uporabljajo priporočila za teste tal.

Uporaba tehnologije samodejnega krmiljenja se je sčasoma znatno povečala. Leta 2008 jo je uporabljalo le 461 TP3T kmetov, do leta 2015 pa se je število povečalo na 691 TP3T, do leta 2023 pa na 861 TP3T. Ta naraščajoči trend kaže na vse večjo odvisnost kmetov od samodejnega krmiljenja.

Podobno se uvajanje tehnologij samodejnega krmiljenja in spremljanja pridelka ujema z ugotovitvami ankete, ki jo je izvedla Služba za ekonomske raziskave USDA o uvajanju preciznega kmetijstva na ameriških kmetijah. Raziskava je v letih 2000, 2003, 2007 in 2019 zajela več surovin, vključno z bombažem.

V obeh študijah se je stopnja uporabe monitorjev pridelka in samodejnega krmiljenja povečala. Vendar pa je bila uporaba samodejnega krmiljenja veliko višja kot uporaba monitorjev pridelka. Kot je prikazano na sliki 1, je povečanje samodejnega krmiljenja prehitelo vse druge obravnavane tehnologije in prakse.

Samodejno krmiljenje postaja standard pri novi opremi in zahteva minimalno pripravo v primerjavi z drugimi tehnologijami. Medtem je treba pri drugih tehnologijah zemljevide prenesti, interpretirati, pretvoriti v zemljevide količine nanašanja in ponovno naložiti.

Samodejno krmiljenje postaja standardno pri novi opremi

Samodejno krmiljenje zmanjšuje stres upravljavca in lahko izboljša učinkovitost uporabe vnosov z odpravo preskokov in prekomernega nanašanja zaradi prekrivanja. Pričakuje se, da bo povečana uporaba brezžičnih modemov v kmetijski opremi sčasoma spodbudila uporabo drugih tehnologij, ko pomnilniških kartic ne bo več treba prenašati iz pisarne do opreme.

Poleg tega nove tehnike analize podatkov avtomatizirajo interpretacijo talnih in pridelovalnih kart. Na voljo so tudi svetovalci za kmetijsko podatkovno znanost, ki kmetom pomagajo pri maksimiranju vrednosti njihovih podatkov.

Obstajajo dokazi, da bosta večja enostavnost uporabe in tovarniško nameščene možnosti olajšali prihodnje uvajanje tehnologije, kot je prikazano v regionalni uporabi monitorjev donosa na sliki 2.

Stopnja uporabe monitorjev donosa v letu 2015 je bila povezana z uporabo okroglih modulov, kot je bilo navedeno v anketi o stroških odzrnjevanja bombaža za leto 2016 (Valco, TD, H. Ashley, D. Findley, J. Green, R. Isom, T. Price. The Cost of Ginning Cotton – 2016 Survey Results. 2018 Beltwide Cotton Conferences, San Antonio, TX, 3.–5. januar 2018. National Cotton Council, Memphis, TN. Str. 528–53).

To kaže, da lahko poenostavitev uporabe tehnologije in ponujanje tovarniško vgrajenih možnosti spodbudita več kmetov k njeni uporabi.

regionalno sprejetje monitorjev pridelka

V anketi o stroških odzrnjevanja je bilo ugotovljeno, da je bila izkoriščenost okroglih modulov na jugovzhodu 51%, na srednjem jugu 61%, na jugozahodu 36% in na skrajnem zahodu 29%, kar se ujema z razvrstitvijo uporabe monitorjev donosa na sliki 2.

Vendar pa se je po mnenju anketirancev uporaba tehnologij za spremljanje pridelka povečala v vseh štirih regijah. Do tega povečanja je prišlo, ker so monitorji pridelka postali na voljo kot tovarniško nameščena možnost šele z uvedbo modularnih žetvenih strojev.

Medtem se pričakuje, da bo povečana uporaba tehnologij za zbiranje podatkov o kmetijski opremi vodila k povečanju uporabe tehnologije v prihodnosti.

Na naslednjo fazo preciznega kmetovanja naj bi vplival napredek v tehnologijah avtomatizacije. Avtomatizacija, ki vključuje uporabo strojev za samodejno opravljanje nalog brez človeškega posredovanja, ima potencial za močno izboljšanje učinkovitosti in natančnosti v kmetijskih praksah. En primer je integracija tehnologije traktorjev brez voznika.

Ta tehnologija lahko poenostavi naloge, kot so sajenje, škropljenje in žetev. Posledično je mogoče te naloge izvajati z večjo natančnostjo in učinkovitostjo. Vendar pa je pomembno, da avtomatizacija, čeprav ponuja številne prednosti, upoštevamo njen vpliv na zaposlovanje v kmetijstvu.

Raziskava iz leta 2023 je pridelovalcem bombaža predstavila nekaj novih vprašanj o prednostih in izzivih uporabe traktorjev brez voznika na njihovih kmetijah. Več kot 50% anketirancev je kot eno od pričakovanih prednosti traktorjev brez voznika navedlo prihranke pri delu.

Poleg tega je 41% navedel izboljšano učinkovitost, 28% je poudaril manjšo izpostavljenost delavcev, 34% pa je menil, da tehnologija nima nobenih koristi. Medtem je verjetno, da bi pridelovalci, ki so že investirali v veliko opremo za pobiranje (npr. škropilnice s 36-metrskimi rokami), imeli minimalne koristi od odprave upravljavca pri takšnem stroju.

V teku so raziskave, s katerimi želijo ugotoviti, ali je mogoče doseči večje koristi avtomatizacije z zmanjšanjem velikosti opreme, s čimer bi jo naredili bolj prilagodljivo glede na nalogo in velikost terena. Poleg tega več manjših kosov opreme zmanjša tveganje za izpade.

Ko pa odpove velik kos opreme, se dnevno izgubi proizvodnja na več sto hektarjih. Obseg opreme bo verjetno ravnovesje med številom enot, ki jih je treba upravljati, nalogo, ki jo je treba opraviti, in povprečno velikostjo in obliko polj na kmetiji.

Ovire za traktorje brez voznika

Na splošno so bili odzivi v vseh regijah enaki, razen glede ovir na poljih in pomislekov glede prevoza med polji. Povečana zaskrbljenost na jugovzhodu in srednjem jugu je verjetno posledica več vodnih elementov in topografskih sprememb, ki vplivajo na polja v teh regijah v primerjavi z jugozahodom in daljnim zahodom. V vseh regijah obstaja soglasje, da bi lahko stroški tehnologije ovirali njeno uporabo na njihovih kmetijah.

Ovire za traktorje brez voznika

Pojavilo se je vprašanje, katere naloge je treba najprej avtomatizirati. Ljudje so dejali, da so glavne sajenje (40%), škropljenje (40%), žetev (35%) in zatiranje plevela pred setvijo (35%).

Ker pa šele začenjamo uporabljati avtomatizirano kmetijsko opremo, bo zanimivo videti, kako se bodo stvari spremenile v naslednjih petih letih. Medtem pa naraščajoče število sistemov za zaznavanje in škropljenje plevela z uporabo strojnega vida kaže, kako hitro te tehnologije napredujejo.

Zaključek

Raziskave družbe Cotton Incorporated od leta 2008 do 2023 kažejo na vse večje sprejemanje tehnologije preciznega kmetijstva med pridelovalci bombaža, zlasti pri opravilih, kot so sajenje, škropljenje in žetev. Uporaba tehnologije samodejnega krmiljenja se je znatno povečala, kar kaže na trend k učinkovitejšemu kmetovanju. Vendar pa izzivi, kot so prilagodljivost opreme in stroški, ostajajo.

Prihodnost kmetijstva bo verjetno vključevala tehnologije avtomatizacije, kot so traktorji brez voznika, ki bodo ponujale prednosti, kot so prihranki pri delu in izboljšana učinkovitost, vendar bodo vzbujale zaskrbljenost glede zaposlovanja in prilagodljivosti opreme.

Vir: Pridelovalec bombaža in Bombaž Vključeno. Raziskovalci: Jeyran Bayramova, Steven Pires, Jesse Daystar in Ed Barnes so raziskovalci pri podjetju Cotton Incorporated.

Kako GeoPardov pametni portal za dokumentacijo z umetno inteligenco izboljšuje precizno kmetijstvo?

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

Vstopite v prihodnost kmetijske tehnologije z GeoPardovim portalom za dokumentacijo pametne umetne inteligence, ki je zdaj dostopen na dokumenti.geopard.tech. To inovativno orodje je zasnovano tako, da na vaša vprašanja o preciznem kmetijstvu odgovarja z uporabo naravnega jezika, zahvaljujoč zmogljivostim umetne inteligence.

Ne glede na to, ali ste izkušen kmet ali novinec na tem področju, vam naša dokumentacija o umetni inteligenci olajša razumevanje preciznega kmetijstva. Z vprašanji v vsakdanjem jeziku lahko uporabniki prejmejo podrobne in inteligentne odgovore, ki pomagajo optimizirati kmetijske prakse z uporabo programske opreme GeoPard.

Kako deluje GeoPardov portal za dokumentacijo pametne umetne inteligence?

V našem videoposnetku predstavljamo praktične primere, ki poudarjajo moč in prilagodljivost GeoPardove dokumentacije o umetni inteligenci, vključno z:

  • Čiščenje in kalibracija podatkov o pridelku za natančnost in zanesljivost.
  • Izvajanje poskusnih analiz za eksperimentiranje in izboljšanje kmetijskih strategij.
  • Ustvarjanje kart setve s spremenljivo hitrostjo (VR) za izboljšanje sajenja in povečanje pridelka.

Ali zagotavlja zanesljive rešitve za tehnična vprašanja v preciznem kmetijstvu?

Da, zasnovana je za zagotavljanje zanesljivih in zaupanja vrednih rešitev za tehnična vprašanja v preciznem kmetijstvu. Platforma izkorišča napredne tehnologije umetne inteligence za zagotavljanje natančnih in ažurnih informacij ter smernic kmetom in kmetijskim strokovnjakom.

Z integracijo podatkov iz različnih virov, kot so talni zemljevidi, podatki o pridelkih in satelitski posnetki, portal GeoPard ponuja prilagojene vpoglede, ki lahko pomagajo pri sprejemanju premišljenih odločitev. Pristop portala, ki ga poganja umetna inteligenca, zagotavlja, da uporabniki prejmejo natančne odgovore na svoja tehnična vprašanja, prilagojene njihovim specifičnim kmetijskim razmeram in potrebam.

Ta raven prilagajanja in natančnosti povečuje zaupanja vredne informacije, zaradi česar so dragocen vir za vse, ki želijo učinkovito izvajati tehnike preciznega kmetijstva.

Tukaj je nekaj primerov, ki prikazujejo, kako portal obravnava tehnična vprašanja in uporabnikom omogoča zanesljive in uporabne vpoglede:

Kako izračunati NDVI v QGIS

Kako izboljšati legende enačbnega zemljevida

Kako priložiti opombo k ZonesMapu

Ne glede na to, ali želite povečati pridelek, poenostaviti poslovanje ali raziskati potencial preciznega kmetijstva, je GeoPardova pametna dokumentacija z umetno inteligenco vaš zaupanja vreden spremljevalec.

Z avtomatizacijo delovnih procesov in ponujanjem obsežne dostopnosti do podatkov in analitike GeoPard kmetom in kmetijskim podjetjem omogoča sprejemanje premišljenih odločitev. Te zmogljivosti omogočajo optimizacijo strategij sajenja, gnojenja in zaščite pridelkov, hkrati pa spodbujajo trajnost in učinkovitost kmetijskih praks.

Kako bo partnerstvo med John Deere in SpaceX vplivalo na precizno kmetijstvo?

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

Podjetje John Deere & Company je sklenilo partnerstvo s podjetjem SpaceX, da bi kmetom prek omrežja Starlink zagotovilo najsodobnejše satelitske komunikacije (SATCOM). To sodelovanje bo kmetom omogočilo premagovanje izzivov s povezljivostjo na podeželju in polno izkoriščanje tehnologij preciznega kmetijstva za večjo produktivnost in trajnost.

Partnerstvo John Deere-SpaceX

John Deere je 16. januarja 2024 napovedal strateško partnerstvo s SpaceX, vesoljskim podjetjem, ki ga je ustanovil Elon Musk, za zagotavljanje najsodobnejših satelitskih komunikacijskih storitev (SATCOM) kmetom.

Z uporabo vodilnega omrežja Starlink v panogi bo ta rešitev kmetom, ki se soočajo z izzivi povezljivosti na podeželju, omogočila, da v celoti izkoristijo tehnologije preciznega kmetijstva. Starlink je konstelacija tisočih satelitov v nizki zemeljski orbiti (LEO), ki zagotavljajo hiter, nizkolaten in cenovno dostopen dostop do interneta kjer koli na planetu.

“Vrednost povezljivosti za kmete je širša od katere koli posamezne naloge ali dejanja. Povezljivost odpira ogromne priložnosti, ki so bile prej omejene ali nedostopne,” je dejal Aaron Wetzel, podpredsednik za proizvodnjo in sisteme preciznega kmetijstva pri John Deere. “Na primer, kmetje morajo skozi vse leto opraviti naloge v izjemno kratkih časovnih okvirih. To zahteva izvajanje neverjetno natančnih proizvodnih korakov, hkrati pa usklajevanje med stroji in upravljanje delovanja strojev. Vsako od teh področij je izboljšano s povezljivostjo, zaradi česar je celotno delovanje učinkovitejše, uspešnejše in dobičkonosnejše.”

Z vzpostavljanjem povezave strojev prek robustnih terminalov bo rešitev SATCOM olajšala avtonomijo, izmenjavo podatkov v realnem času, oddaljeno diagnostiko in še več, kar bo optimiziralo kmetijske operacije. Vendar pa bo pobuda, ki bo v Združenih državah Amerike in Braziliji na voljo le omejeno v drugi polovici leta 2024, na voljo le v drugi polovici leta 2024.

“John Deere je že več kot dve desetletji vodilni v industriji kmetijske opreme s tehnologijo natančnega vodenja, ki temelji na satelitih,” je dejal Jahmy Hindman, višji podpredsednik in glavni tehnološki direktor pri John Deere. “Zdaj na kmetije prinašamo satelitske komunikacijske storitve v velikem obsegu, tako da lahko kmetje z izzivi glede pokritosti s celičnim signalom kar najbolje izkoristijo vrednost povezljivosti za svoje delovanje. Rešitev SATCOM odklene tehnološki sklad John Deere, tako da lahko vsak kmet v celoti izkoristi svojo trenutno tehnologijo preciznega kmetijstva poleg novih inovativnih rešitev, ki jih bo uvedel v prihodnosti. Ta proces smo začeli z močnim poudarkom na zagotavljanju vrednosti našim strankam, to partnerstvo pa zagotavlja, da imamo rešitev, ki ustreza njihovim potrebam danes in v prihodnosti.”

Zakaj je bilo to partnerstvo potrebno?

Sredi Amerike, kjer se, kolikor sega pogled, razprostirajo ogromna polja, se kmetje soočajo z veliko težavo: pomanjkanjem dobrega interneta. Tehnologija je s stvarmi, kot je precizno kmetovanje, izboljšala kmetijstvo, vendar mnogi ljudje, ki živijo zunaj mest, nimajo dobrega interneta.

Poročilo ameriškega ministrstva za kmetijstvo iz leta 2022 je pokazalo, da skoraj 30% ljudi na podeželju nima dostopa do kakovostnega interneta. Zaradi tega se težko povežejo z internetom in uporabljajo novo kmetijsko tehnologijo, ki za pravilno delovanje potrebuje hiter internet.

Digitalna vrzel med urbanimi in podeželskimi območji ima velike posledice. Poročilo Ministrstva za kmetijstvo ZDA kaže, da gospodarstvo zaradi podeželskih območij, ki nimajo dobrega dostopa do interneta, vsako leto izgubi približno 14680 milijonov dolarjev. To pomeni, da podeželske skupnosti zamudijo priložnosti, da bi uspele in ostale v koraku z današnjim digitalnim svetom.

Da bi videli, kako velika je razlika, si samo oglejte številke: skoraj vsi prebivalci mest (98%) imajo dostop do širokopasovnega interneta, medtem ko ga ima le 70% prebivalcev podeželja. Ta velika razlika obstoječe razlike še poslabša. Podeželskim kmetom otežuje izkoriščanje vseh prednosti preciznega kmetijstva za pridelavo več pridelkov, pomoč okolju in zaslužek več denarja.

Potreba po tem partnerstvu izhaja iz dejstva, da mnogi kmetje v Združenih državah Amerike in Braziliji, dveh največjih kmetijskih trgih na svetu, nimajo dostopa do zanesljive mobilne ali širokopasovne internetne storitve.

Zato lahko dober internet pomaga kmetom pridelati več pridelkov in porabiti manj vode in gnojil. Precizno kmetijstvo lahko poveča pridelek za 10–251 t³/3 ton, prihrani 201 t³/3 ton vode in bolje izkoristi gnojila, do 301 t³/3 ton.

S preciznim kmetijstvom lahko kmetje preverijo zdravje svojih tal in pridelkov, uporabijo pravo količino snovi, kot sta voda in gnojilo, ter pustijo, da stroji opravijo nekaj dela. To jim pomaga tudi pri sprejemanju pametnejših odločitev. Poročilo Grand View Research pravi, da bi lahko trg preciznega kmetijstva do leta 2025 dosegel približno 26,68 milijarde funtov in da vsako leto raste za približno 13,11 funtov in 3 funte.

Kako bo to izboljšalo precizno kmetijstvo?

Precizno kmetovanje pomeni uporabo tehnologije za izboljšanje kmetovanja in pomoč okolju. Gre za zbiranje in pregledovanje informacij z različnih mest, kot so sateliti, senzorji, droni in stroji za nadzor in nego pridelkov, tal, vode in orodij.

Tukaj je nekaj ključnih prednosti, kako to partnerstvo želi izkoristiti satelitsko omrežje Starlink podjetja SpaceX za zagotavljanje hitrega dostopa do interneta z nizko zakasnitvijo kmetom na oddaljenih območjih, kar jim omogoča uporabo programske opreme in storitev John Deere za precizno kmetijstvo.

1. Zbiranje in analiza podatkov v realnem času: Kmetje lahko zdaj uporabljajo hitri internet Starlink za hitro zbiranje in preverjanje podatkov s svojih polj in strojev. Ni jim več treba čakati na počasne mobilne ali brezžične povezave.

To jim pomaga, da pozorno spremljajo stvari, kot so vlažnost tal, rast pridelkov in delovanje njihovih strojev. Vse te podatke lahko shranijo tudi v spletno orodje John Deere, Operativni center, da jih kasneje preučijo in delijo s svojimi pomočniki in prijatelji.

Medtem bodo kmetje s hitro povezljivostjo lahko imeli večje koristi od sodelovanje med GeoPardom in John Deerejem. To jim bo omogočilo, da v realnem času pridobijo vpogled v svoja področja, kot so izračuni učinkovitosti rabe hranil (NUE) v realnem času in sposobnost, da takojšnje ustvarjanje zemljevidov dobičkonosnosti po žetvi.

2. Avtonomni traktorji in oprema: Stroji John Deere so opremljeni z naprednimi senzorji, kamerami, GPS-om in umetno inteligenco (AI), ki jim omogočajo opravljanje nalog, kot so setev, žetev in škropljenje, z manj človeškega posredovanja.

Z internetno povezavo Starlink lahko ti stroji zanesljiveje in varneje komunicirajo med seboj in z operacijskim centrom. To lahko izboljša koordinacijo, varnost in kakovost dela.

3. Diagnostika in popravilo na daljavo: Starlinkov internet lahko kmetom pomaga hitreje najti in rešiti težave s svojimi stroji. To pomeni manj časa, ko stroji ne delujejo, in manj denarja, porabljenega za njihovo popravilo.

John Deerejev sistem oddaljenega dostopa do zaslona (RDA) kmetom omogoča, da od daleč vidijo zaslon svojega stroja in odpravijo težave. John Deerejev sistem Service ADVISOR Remote pa trgovcem omogoča, da od daleč preverijo kode in programsko opremo stroja ter jih odpravijo, ne da bi morali priti na kmetijo.

4. Izboljšano upravljanje kmetij: Kmetje lahko s pomočjo interneta Starlink in programske opreme John Deere bolje izkoristijo vire in se odločajo na podlagi dejstev. Z orodji, kot je Field Analyzer, lahko primerjajo različne situacije in vidijo, kaj se lahko zgodi z vremenom, tlemi, pridelki, stroški in cenami.

Z orodji, kot je Field Connect, lahko upravljajo zalivanje s preverjanjem vlažnosti tal. Z orodji, kot je JDLink Connect, lahko vidijo tudi, kje so stroji, koliko goriva porabijo, kdaj se ne uporabljajo in ali je treba kaj popraviti.

Poleg tega je integracija GeoParda v operativni center John Deere omogočila spremljanje v realnem času. odkrivanje sladkorne pese in plevela na polju s podjetjem Hamm Lipstadt. Z izboljšano povezljivostjo bo postopek zajemanja fotografij, njihovega pošiljanja v GeoPard ter zaznavanja plevela in sladkorne pese v realnem času hiter. Ta izboljšava bo kmetom omogočila, da hitro ukrepajo za ublažitev izgube pridelka in izboljšanje praks gospodarjenja s pridelki.

5. Povečana produktivnost in dobičkonosnost: Raziskave kažejo, da lahko kmetije s preciznim kmetovanjem zaslužijo 5-10% več denarja. Ko kmetje uporabljajo internet Starlink in programsko opremo ter pomoč John Deere, lahko izboljšajo svoje pridelke in jih dobijo več. Prav tako jim pomaga porabiti manj denarja za stvari, kot so semena in gnojila, delati učinkoviteje in prodajati na več mestih.

6. Večja trajnost: S preciznim kmetovanjem bodo kmetje lahko zmanjšali svoj vpliv na okolje. Z uporabo internetne povezave Starlink ter programske opreme in storitev John Deere bodo zmanjšali porabo vode za do 251 t/3 tone, optimizirali uporabo gnojil za do 401 t/3 tone in zmanjšali emisije za do 151 t/3 tone zaradi manjšega števila prehodov čez polja.

Zaključek

Skratka, partnerstvo med John Deere in SpaceX bo revolucionarno spremenilo kmetijske prakse. Z uporabo SpaceX-ovega omrežja Starlink bodo kmetje na podeželju dobili dostop do visokohitrostnega interneta in premagali izzive s povezljivostjo. Ta napredek jim bo omogočil, da izkoristijo moč tehnologij preciznega kmetijstva, kar bo vodilo do večje produktivnosti in trajnosti. To partnerstvo pomeni pomemben korak naprej pri premoščanju digitalnega razkoraka v kmetijstvu in sproščanju polnega potenciala preciznega kmetijstva za kmete po vsem svetu.

Zakaj so biološka gnojila nov trend v preciznem kmetijstvu?

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

V kmetijstvu se dogaja velika sprememba, saj se uporabljajo nove in pametne ideje za izboljšanje pridelkov in skrb za okolje. Pomemben del te spremembe je uporaba bioloških sredstev v kmetijstvu. To so izdelki iz naravnih snovi, ki se uporabljajo za izboljšanje zdravja rastlin in izboljšanje tal za gojenje poljščin.

Kaj so biološki pripravki?

Biološka sredstva v kmetijstvu so izdelki, ki se uporabljajo za zaščito pridelkov in tretiranje semen. Izhajajo iz živih ali naravnih materialov, kot so bakterije, glive, ogorčice ali rastlinski izvlečki. Kmetje jih uporabljajo za zaščito pridelkov pred boleznimi, škodljivci in plevelom, hkrati pa izboljšujejo rast in kakovost rastlin.

Poleg tega so ti izdelki učinkoviti tako v ekološkem kot konvencionalnem kmetijstvu in so lahko del strategij integriranega zatiranja škodljivcev (IPM). Hkrati prispevajo tudi k trajnostni pridelavi hrane brez ostankov.

Povpraševanje po njih narašča zaradi potrošnikov, ki dajejo prednost ekološki hrani, strogih predpisov o kemičnih izdelkih ter potrebe po obvladovanju odpornosti in diverzifikaciji pridelkov. Po podatkih Markets and Markets™ je bil svetovni trg kmetijskih bioloških pripravkov leta 2020 ocenjen na 9,9 milijarde USD, do leta 2025 pa naj bi dosegel 18,9 milijarde USD.

  • Leta 2020 so biopesticidi predstavljali 661 TP3T vseh bioloških proizvodov, biostimulansi 281 TP3T in biognojila 61 TP3T.
  • Sadje in zelenjava sta bila največkrat uporabljena biološka gnojila, sledila pa sta žita in oljnice.
  • Bionematicidi so imeli najvišjo stopnjo rasti (17% CAGR).
  • Med biopesticidi so bili bioinsekticidi najpogosteje uporabljeni izdelki, sledili so jim biofungicidi in bioherbicidi.
  • V kategoriji biostimulantov so bili mikrobni biostimulanti na prvem mestu, sledili so jim izvlečki morskih alg in huminske snovi.
  • V kategoriji biognojil so bila najpomembnejša biognojila, ki vežejo dušik, sledila pa so jim biognojila, ki topijo fosfate.

Kaj so biološki pripravki

Poleg tega Evropa vodi njihov trg, sledijo ji Severna Amerika in azijsko-pacifiška regija. Ključni akterji, kot so Bayer, BASF, Syngenta, UPL, Indigo, Valent BioSciences, PivotBIO in Corteva, igrajo pomembno vlogo pri globalnem prilagajanju.

Katere so vrste bioloških zdravil?

Obstajajo tri glavne vrste bioloških pripravkov, ki imajo različne načine delovanja in koristi za pridelke.

1. Biopesticidi

Prihajajo iz naravnih snovi, kot so živali, rastline, bakterije in nekateri minerali. Biopesticidi so boljša izbira kot kemični pesticidi, saj delujejo le na določene škodljivce, ne da bi pri tem škodovali drugim živim bitjem.

Primera sta Bacillus thuringiensis (Bt) za zatiranje goseničnih škodljivcev in izvlečki neema zaradi njihove široke učinkovitosti. To so živa bitja ali snovi iz narave, ki pomagajo pri zatiranju škodljivcev, kot so žuželke, plevel, glive, bakterije, virusi ali ogorčice. Nadalje so razdeljeni v tri podkategorije:

Biopesticidi

  • Mikrobni biopesticidi: Vsebujejo mikroorganizme ali njihove stranske produkte, kot je bakterija Bacillus thuringiensis (Bt), ki proizvaja toksine, smrtonosne za določene žuželke.
  • Botanični biopesticidi: Ti biopesticidi, pridobljeni iz rastlin, kot je neemovo olje, izkoriščajo naravne pesticidne lastnosti za zaščito pridelkov.
  • Semiokemični biopesticidi: Ti uporabljajo feromone in druge spojine, ki spreminjajo vedenje, za zatiranje škodljivcev, kar ponuja prednosti, kot sta specifičnost vrste in zmanjšan razvoj odpornosti.

2. Biostimulanti

To so snovi ali mikroorganizmi, ki spodbujajo rast, pridelek in odpornost rastlin z vplivanjem na različne fiziološke procese. Mednje spadajo med drugim absorpcija hranil, fotosinteza in odziv na stres.

Na primer, Serenade® Opti je biostimulant na osnovi seva Bacillus subtilis QST 713, ki pri rastlinah povzroča sistemsko odpornost ter izboljšuje pridelek in kakovost pridelka. Biostimulanti so razvrščeni v:

Biostimulanti

  • Huminske snovi: Organske spojine iz razgrajenih snovi, ki bogatijo zemljo in spodbujajo rast rastlin.
  • Izvlečki morskih alg: Vsebuje koristne polisaharide in fitohormone iz morskih alg, ki spodbujajo razvoj rastlin.
  • Mikrobna cepiva: Koristne bakterije ali glive, ki izboljšajo prehrano in zdravje rastlin s kolonizacijo korenin ali listja.
  • Rastlinski izvlečki in aminokisline: Naravne spojine, ki pospešujejo metabolizem rastlin.

3. Biognojila

Biognojila so posebni naravni izdelki, ki pomagajo rastlinam pridobiti več hranil iz zemlje ali zraka. Obstajata dve vrsti: biognojila, ki vežejo dušik, ki so drobni organizmi, kot so bakterije ali cianobakterije, ki spreminjajo dušik iz zraka v amonijak ali nitrat.

In biognojila, ki topijo fosfate, ki so drobni organizmi, kot so bakterije ali glive, ki sproščajo fosfat iz zemlje. Ta biognojila lahko izboljšajo zdravje rastlin in zmanjšajo potrebo po kemičnih gnojilih, s čimer izboljšajo tla.

Biognojila

Medtem pa nekatere druge pogoste vrste vključujejo:

  • BiofungicidiNaravno zatirajo glivične bolezni. Serifel® na primer vsebuje Bacillus amyloliquefaciens MBI 600, ki zagotavlja širok spekter zatiranja bolezni skupaj s kemičnimi fungicidi.
  • BioinsekticidiZ insekti škodljivci se spopadajo na naraven način. NemaStrike™ z koristnimi ogorčicami uničuje insekte, ki živijo v tleh.
  • BionematocidiZatirajo ogorčice, ki škodujejo koreninam rastlin. Velum® Prime z uporabo Bacillus amyloliquefaciens FZB24 zmanjšuje populacije ogorčic in izboljšuje zdravje korenin.
  • BioherbicidiPlevel zatirajo na naraven način. Beloukha® s pelargonsko kislino ob stiku sežge plevelno tkivo in ponuja okolju prijazno rešitev za zatiranje plevela.

Kakšen je način delovanja bioloških zdravil?

Delujejo na različne načine delovanja, odvisno od njihove vrste in cilja, pri čemer je vsak specializiran za podporo rasti rastlin, izboljšanje zdravja tal in zaščito pred škodljivci in boleznimi. Ti načini delovanja vključujejo:

1. AntagonizemNekateri od njih lahko ustavijo ali uničijo rastlinske patogene tako, da se potegujejo za hranila in prostor, ustvarjajo antibiotike ali encime ali pa rastline naredijo bolj odporne. Na primer, biofungicid Serifel® vsebuje sev Bacillus amyloliquefaciens MBI 600, ki lahko prepreči glivične bolezni s proizvodnjo lipopeptidov, ki motijo celično membrano patogena.

2. Plenjenje in parazitizemKoristne žuželke (kot so pikapolonice) ali plenilske pršice aktivno iščejo in jedo škodljive žuželke. Parazitske ose odlagajo jajčeca v ličinke škodljivcev in jih ubijajo od znotraj.

Kakšen je način delovanja bioloških pripravkov v kmetijstvu

3. Patogeni in mikrobni nadzorBakterije, kot je Bacillus thuringiensis (Bt), proizvajajo specifične toksine, ki ciljajo na določene škodljivce in jih ubijajo. Glive lahko delujejo tudi kot patogeni, saj napadajo in ubijajo plevel ali glive, ki povzročajo bolezni.

4. Sredstva proti hranjenju in repelentiNekateri rastlinski izvlečki ali naravne spojine lahko preprečijo škodljivcem, da bi se hranili ali odlagali jajčeca na pridelkih. Na primer, neemovo olje lahko odžene listne uši in belke.

5. Motenje razvoja žuželkNekateri biopesticidi vplivajo na hormone ali druge telesne procese, ki sodelujejo pri rasti in razmnoževanju žuželk. Na primer, azadirachtin lahko ustavi levitev in odlaganje jajčec pri žuželkah.

6. Mobilizacija hranilKoristne bakterije ali glive lahko pomagajo sproščati hranila v tleh, zaradi česar so lažje dostopna rastlinam. Na primer, bakterije, ki topijo fosfor, lahko sproščajo fosfat iz trdnih oblik v tleh.

7. Izboljšanje tolerance na stresBiostimulansi lahko pomagajo rastlinam pri boljšem obvladovanju težkih razmer, kot so suša, slanost ali vročina, tako da sprožijo njihove naravne obrambne mehanizme. Izvlečki morskih alg lahko na primer povečajo raven antioksidantov in osmotsko prilagoditev v rastlinah.

8. Fiksacija dušikaBakterije Rhizobia tvorijo partnerstva s stročnicami, pri čemer jemljejo dušik iz zraka in ga pretvarjajo v obliko, ki jo lahko uporabijo rastline. Druge bakterije, kot je Azospirillum, lahko dušik vežejo tudi z nestročnicami, kot so žita.

9. Solubilizacija fosfatovNekatere bakterije proizvajajo organske kisline, ki raztopijo trdne fosfatne spojine v tleh in jih tako naredijo dostopne rastlinam. Na primer, Bacillus megaterium lahko raztopi kameni fosfat in tako poveča njegovo dostopnost za rastline.

10. Mikorizne združbeMikorizne glive tvorijo partnerstva z rastlinskimi koreninami, s čimer povečajo njihovo površino, da lahko absorbirajo več hranil in vode. Prav tako lahko izboljšajo dostop rastlin do hranil, kot sta fosfor in cink, ki se v tleh ne premikajo zlahka.

Kakšna je razlika med biološkimi pripravki in organskimi ter konvencionalnimi raztopinami?

Predstavljajo edinstveno kategorijo kmetijskih vložkov, ki se od organskih in konvencionalnih rešitev razlikujejo po svoji sestavi in uporabi. Narejeni so iz živih bitij ali snovi, ki izvirajo iz narave, kot so rastline ali minerali. Kmetje jih uporabljajo za zatiranje škodljivcev, bolezni, plevela ali za boljšo rast rastlin.

Nekaj primerov bioloških snovi so mikroorganizmi, rastlinski izvlečki, feromoni, encimi in naravni minerali. Čeprav so nekoliko podobni organskim raztopinam, ker oba izvirajo iz narave, niso povsem enaka.

Ekološko kmetijstvo ima stroga pravila glede uporabe naravnih ali naravnih snovi, in vse, kar se uporablja v ekološkem kmetijstvu, mora izpolnjevati posebne standarde. Organske raztopine so lahko naravne, narejene v laboratoriju ali biološke, odvisno od njihovega izvora. Na primer, bakrov sulfat je naravni mineral, dovoljen v ekološkem kmetijstvu, medtem ko glifosat, sintetični herbicid, ni.

V nasprotju s konvencionalnimi rešitvami, ki so pretežno sestavljene iz sintetičnih kemikalij, izstopajo kot okolju prijaznejša možnost. Sintetične snovi, ki se uporabljajo v rednem kmetijstvu, lahko zaradi svoje široke učinkovitosti povzročijo težave, kot so onesnaženje, odpornost škodljivcev in škoda za druga živa bitja.

Nekateri insekticidi na primer vsebujejo tako sintetične kemikalije kot naravne izvlečke piretrina iz cvetov krizantem. Po drugi strani pa so bolj specifični glede tega, na kaj ciljajo, zaradi česar je manj verjetno, da bodo škodovali okolju, in podpirajo boljše metode zatiranja škodljivcev.

Kako lahko prakse preciznega kmetijstva optimizirajo uporabo bioloških gnojil?

Veljajo za okolju prijazne alternative sintetičnim kemikalijam, ker so manj škodljive, imajo manjši vpliv na okolje in njihov razvoj traja manj časa. Medtem je precizno kmetijstvo kmetijska metoda, ki se za izboljšanje upravljanja pridelkov in vnosa vložkov zanaša na podatke in tehnologijo, kot so kartiranje tal, uporaba gnojil s spremenljivo hitrostjo in daljinsko zaznavanje.

Kako lahko prakse preciznega kmetijstva optimizirajo uporabo bioloških gnojil

Precizno kmetovanje uporablja visokotehnološka orodja, kot so GPS, senzorji in analiza podatkov, za natančno spremljanje polj in zelo natančno preverjanje, kako uspevajo pridelki. S temi tehnologijami lahko kmetje opazijo razlike na svojih poljih, na primer območja z veliko škodljivci ali premalo hranil, in nato izvedejo posebne spremembe, da bi pomagali pridelkom na teh območjih.

Medtem Forbes poroča, da prodaja bioloških pripravkov vztrajno narašča s stopnjo približno 17 odstotkov na leto. McKinsey tudi namiguje, da bi precizno kmetijstvo lahko povečalo pridelek za 10 do 15 odstotkov. Ko torej kmetje združijo ti dve področji, lahko povečajo produktivnost in dobiček, hkrati pa prispevajo k ustvarjanju bolj trajnostnega in regenerativnega prehranskega sistema.

Poleg tega izboljšuje uporabo bioloških zdravil z:

  1. Ciljna izbira: Analiza vzorcev tal in kartiranje variabilnosti za izbiro bioloških sredstev, ki ustrezajo specifičnim potrebam posameznega polja ali območja, pri čemer se upoštevajo dejavniki, kot so vsebnost hranil, mikrobna raznolikost, pH vrednost in vrsta tal.
  2. Optimalni čas in odmerjanje: Uporaba daljinskega zaznavanja in senzorjev za spremljanje faz rasti pridelkov, zdravja rastlin in okoljskih razmer, kar omogoča natančen čas in odmerjanje bioloških aplikacij za povečanje učinkovitosti in zmanjšanje odpadkov.
  3. Ocena uspešnosti: Uporaba dronov in senzorjev za zbiranje podatkov o pridelku, kakovosti in zdravju pridelkov pred in po uporabi bioloških sredstev, kar pomaga pri ocenjevanju njihove donosnosti naložbe in primerjavi njihove učinkovitosti z drugimi kmetijskimi vložki ali praksami.

Ilustrativen primer tega pristopa je uporaba dronov, opremljenih z multispektralnimi slikovnimi kamerami in senzorji, za skeniranje polj za znake okužbe s škodljivci ali bolezni. Ko so ti droni identificirani, lahko natančno nanesejo biopesticide na prizadeta območja in tako zagotovijo, da je zdravljenje omejeno na mesta, kjer je najbolj potrebno.

To se razlikuje od tradicionalnega načina škropljenja, ki lahko zapravi veliko virov. Kombinacija bioloških sredstev s preciznim kmetijstvom ima številne prednosti. Zmanjšuje vpliv kmetijstva na okolje z uporabo manj virov in pomaga varovati biotsko raznovrstnost, hkrati pa ohranja čiste vodne vire.

Poleg tega je njihova uporaba tam, kjer so potrebna, lahko učinkovitejša pri zatiranju škodljivcev in bolezni. Z osredotočanjem na problematična območja se izboljša zdravje in pridelek poljščin. Študije so na primer pokazale, da lahko natančna uporaba mikoriznih gliv na delih polja s slabo kakovostjo tal znatno izboljša absorpcijo vode in hranil s strani rastlin, kar ima za posledico boljši pridelek.

Kako lahko GeoPard integrira biološka sredstva in precizno kmetijstvo?

GeoPard Agriculture blesti v preciznem kmetijstvu in ponuja napredne rešitve za ciljno usmerjeno uporabo bioloških sredstev za izboljšanje zdravja pridelkov, donosa in trajnosti. Njegova analitična platforma obdeluje geoprostorske podatke, kar zagotavlja bistven vpogled v spremenljivost tal in pomaga pri njihovi natančni izbiri in uporabi glede na specifične kmetijske potrebe.

Kako lahko GeoPard integrira biološka sredstva in precizno kmetijstvo

Zmožnost platforme za ustvarjanje prilagojenih priporočil z uporabo podrobnih podatkov o posameznih pridelkih zagotavlja, da se najučinkovitejša biološka sredstva uporabijo ob pravem času v različnih fazah rasti, od pred setvijo do pozne faze rasti, s čimer se poveča njihov učinek.

Poleg tega sta ključni značilnosti GeoPardove uporabe kart predpisovanja na ravni podpolja za natančno uporabo in poskusne analitike za ocenjevanje vpliva bioloških gnojil na pridelek. Ta orodja kmetom zagotavljajo vpoglede, ki temeljijo na podatkih, kar omogoča informirano odločanje in optimizacijo kmetijskih praks.

Kako upravljati natančna priporočila za uporabo bioloških pripravkov?

Njihova uporaba v kmetijstvu je niansiran proces, ki ima veliko koristi od natančnih priporočil, prilagojenih specifičnim potrebam in pogojem. Ta priporočila je mogoče razvrstiti po vrstah izdelkov, pri čemer ima vsako svoj nabor premislekov za oceno zdravja tal, specifične zahteve pridelka in sezonski čas.

Z upoštevanjem teh smernic lahko kmetje optimizirajo svojo učinkovitost, izboljšajo zdravje pridelka, pridelek in trajnost.

1. Vrsta izdelka

V kmetijstvu obstajajo različne vrste bioloških gnojil, ki jih lahko uporabite na pridelkih. Te so odvisne od načina delovanja, škodljivcev ali bolezni, na katere ciljajo, in načina izdelave. Tukaj je nekaj pogostih vrst:

  1. Sredstva za biološko kontrolo
  2. Biostimulanti
  3. Biognojila

Vsak od teh bioloških proizvodov ima svoje prednosti in slabosti. Izbrati jih morate glede na to, kaj vaši pridelki potrebujejo in kaj želite doseči. Na primer, biološka sredstva za zatiranje škodljivcev ali bolezni so dobra za zatiranje določenih škodljivcev ali bolezni, vendar morate z njimi skrbno ravnati, jih shranjevati in uporabljati, da zagotovite njihovo dobro delovanje.

Tukaj je nekaj biopesticidov:

  1. Bacillus thuringiensis (Bt) za pridelke, kot so koruza, bombaž, soja in zelenjava.
  2. Trichoderma spp. za pridelke, nagnjene k boleznim korenin, kot so pšenica, riž, paradižnik in kumare.
  3. Neemovo olje za pridelke, ki jih prizadenejo sesajoči škodljivci, kot so citrusi, mango, bombaž in zelenjava.
  4. Feromoni v pasteh za zmanjšanje škodljivcev v pridelkih, kot so jabolka, grozdje, koruza in bombaž.

Zdaj pa biostimulanti:

  1. Izvleček Ascophyllum nodosum (ANE) za žita, oljnice, stročnice in vrtnarske pridelke.
  2. Huminska kislina (HA) za poljščine, ki potrebujejo mikrohranila, kot so koruza, pšenica, riž in zelenjava.
  3. Glutaminska kislina (GA) za pridelke, ki se soočajo s sušo, slanostjo ali visokimi temperaturami, kot so bombaž, sladkorni trs, paradižnik in krompir.
  4. Bacillus subtilis (Bs) za pridelke, dovzetne za glivične ali bakterijske bolezni, kot so riž, soja, arašidi in grozdje.

Nenazadnje, biognojila:

  1. Rhizobium spp. za stročnice, kot so soja, arašidi, lucerna in detelja.
  2. Fosfatotopne bakterije (PSB) za poljščine, ki potrebujejo fosfor, kot so koruza, pšenica, riž in krompir.
  3. Arbuskularne mikorizne glive (AMF) za pridelke, ki imajo koristi od mikorizne kolonizacije, kot so paradižnik, kumare, korenje in grozdje.
  4. Cianobakterije za riževa polja kot biognojilo ali zeleno gnojenje.

2. Ocena zdravja tal

Pred uporabo katerega koli biološkega proizvoda je ključnega pomena oceniti zdravje in rodovitnost tal na polju. Zdravje tal se nanaša na sposobnost tal, da podpirajo rast rastlin, hkrati pa ohranjajo svoje fizikalne, kemijske in biološke lastnosti. Temeljita ocena zdravja tal vključuje:

  1. Vzorčenje in testiranje talVzorčenje tal vključuje zbiranje vzorcev z različnih območij na polju, testiranje parametrov, kot so pH, organska snov, hranila in mikrobna aktivnost v laboratoriju.
  2. Kazalniki kakovosti talKazalniki kakovosti tal, kot so tekstura, struktura, sposobnost zadrževanja vode in potencial sekvestracije ogljika, zagotavljajo merljiv vpogled v zdravje tal.
  3. Preglednica zdravja talIntegrirano orodje, ki poenostavlja različne kazalnike kakovosti tal in kmetom pomaga prepoznati prednosti in slabosti ter določiti prednostne naloge pri upravljanju tal.

Takšna ocena vodi kmete pri izbiri pravih bioloških proizvodov, optimizaciji odmerkov in časovnih okvirov za boljšo učinkovitost na polju.

3. Upoštevanje specifičnih pridelkov

Različni pridelki imajo različne potrebe in odzive na biološke proizvode. Pri izbiri proizvoda upoštevajte vrsto pridelka, sorto, fazo rasti in potencialni pridelek. Ključne točke vključujejo:

  1. Združljivost pridelkov: Preverite etikete izdelkov glede združljivosti s posameznimi rastlinami in se izognite neželenim učinkom. Upoštevajte priporočila proizvajalca, da preprečite težave, kot sta fitotoksičnost ali zmanjšana učinkovitost.
  2. Kolobarjenje: Razumeti, kako kolobarjenje vpliva na zdravje tal, zatiranje škodljivcev in pridelek. Pri načrtovanju uporabe bioloških proizvodov upoštevati zgodovino kolobarjenja.
  3. Stres pridelka: Spremljajte in obravnavajte stres pridelka, ki ga povzročajo dejavniki, kot so vremenske razmere, škodljivci, bolezni ali pomanjkanje hranil. Prilagodite uporabo bioloških proizvodov glede na raven stresa pridelka, da povečate toleranco ali okrevanje.

4. Sezonski čas

Pravočasna uporaba bioloških proizvodov je ključnega pomena za optimalno učinkovitost in minimalen vpliv na okolje. Različne faze razvoja rastlin lahko zahtevajo različne vrste bioloških proizvodov. Tukaj so splošne smernice za sezonski čas uporabe:

  1. Pred sajenjem: Nanesite pred sajenjem semen ali sadik, idealno za pripravke, ki se ukoreninijo v zemlji ali na površini semen. Na primer, biostimulansi, ki pospešujejo kalitev semen.
  2. Zgodnja rast: Uporabite med kalitvijo pridelka za vegetativno rast, kar koristi izdelkom, ki medsebojno delujejo z rastočimi rastlinskimi tkivi. Na primer, biognojila, ki proizvajajo snovi, ki spodbujajo rast.
  3. Srednja rast: Uporabljajte od vegetativne do reproduktivne rasti, podpirajte prehod ali ščitite pred izbruhi škodljivcev ali bolezni. Primeri vključujejo sredstva za biološko zatiranje škodljivcev.
  4. Pozna rast: Uporabljajte od reproduktivne rasti do zrelosti, da povečate končni pridelek ali kakovost. Na primer, biostimulansi, ki povečajo velikost plodov.

Integracija prek predpisanih zemljevidov na ravni podpolja in analitike poskusov

Integracija bioloških sredstev s preciznim kmetijstvom, zlasti z uporabo kart predpisovanja na ravni podpolja in analitike poskusov, revolucionarno spreminja način, kako kmetje uporabljajo biološke proizvode in ocenjujejo njihov vpliv na pridelek. Ta pristop omogoča zelo ciljno usmerjeno uporabo, optimizira njihovo učinkovitost in zagotavlja trajnostne kmetijske prakse.

Integracija prek predpisanih zemljevidov na ravni podpolja in analitike poskusov

Predpisane karte na ravni podpolja ponujajo natančna priporočila za vnos gnojil na podlagi podatkov o tleh, vremenu in pridelkih, s čimer optimizirajo njihovo uporabo z obravnavanjem spremenljivosti na polju. Te karte izboljšujejo biološko učinkovitost in povečujejo vpliv na pridelek, ko se pravi proizvod uporabi v pravi količini, ob pravem času in na pravem mestu.

Za poskusno analitiko, ki ocenjuje različne tretmaje glede na rezultate pridelkov, so se karte predpisovanja na ravni podpolja izkazale za dragocene. Pomagajo pri primerjavi bioloških proizvodov z zmanjševanjem motečih dejavnikov, kot so vrsta tal, vreme in pritisk škodljivcev. To zagotavlja bolj homogena območja tretiranja, kar omogoča jasnejšo oceno vpliva biološkega proizvoda na pridelek.

Uporaba kart predpisovanja zdravil na ravni podpolja zagotavlja dosledne vnose v vseh območjih zdravljenja, razen za testirani biološki produkt, s čimer se izolira njegov učinek. Ta metoda izboljša natančnost analitike preskušanj s povečanjem prostorsko porazdeljenih podatkovnih točk, kar omogoča odkrivanje majhnih, a pomembnih razlik med zdravljenji.

Poleg tega zmanjšuje napake pri meritvah in pristranskosti z zagotavljanjem doslednega in reprezentativnega vzorčenja v vsakem območju obdelave. Da bi predstavili te prednosti, je tukaj nekaj objavljenih študij.

V študiji Univerze NC State v Severni Karolini so podpoljske karte izboljšale natančnost uporabe dušikovih gnojil za 20% in zmanjšale variabilnost pridelka koruze za 15%. Druga študija podjetja AgroLiquid v Michiganu je pokazala, da podpoljske karte povečajo pridelek soje v povprečju za 3,5 bušlov na hektar in pomagajo določiti najučinkovitejši biološki proizvod za vsako polje.

Zaključek

Vključevanje pametnih kmetijskih praks, zlasti uporaba bioloških sredstev, spreminja kmetijstvo z izboljšanjem zdravja pridelkov in spodbujanjem okoljske trajnosti. Ta sredstva, pridobljena iz živih organizmov, kot so bakterije in glive, ponujajo naraven način za zaščito pridelkov in izboljšanje rodovitnosti tal.

Medtem precizno kmetijstvo to dopolnjuje z omogočanjem njihove ciljno usmerjene uporabe s tehnologijami, kot so karte predpisovanja na ravni podpolja in analitika poskusov. Ta kombinacija bioloških sredstev in preciznega kmetijstva vodi do učinkovitejše rabe virov, manjšega vpliva na okolje in boljšega donosa, kar pomeni pomemben korak k trajnostnemu in produktivnemu kmetijstvu.

Vloga učinkovitosti rabe hranil pri odgovorni prehrani rastlin

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

Učinkovitost rabe hranil (NUE) je ključni koncept v sodobnem kmetijstvu, ki igra ključno vlogo pri spodbujanju rasti rastlin in optimizaciji celotnega pridelka. Ker svetovno prebivalstvo še naprej narašča, se povpraševanje po proizvodnji hrane povečuje, zato je za kmete nujno, da sprejmejo trajnostne in učinkovite kmetijske prakse.

Hranila so bistvena za rast, razvoj in presnovo rastlin. Igrajo pomembno vlogo v različnih fizioloških procesih, kot so fotosinteza, dihanje, encimska aktivnost, delitev celic, prenos signalov in odziv na stres.

Rastline potrebujejo različne količine in vrste hranil, odvisno od njihove vrste, stopnje rasti in okoljskih pogojev. Nekatera hranila so potrebna v velikih količinah (makrohranila), kot so dušik (N), fosfor (P) in kalij (K) itd. Druga so potrebna v majhnih količinah (mikrohranila), kot so železo (Fe), cink (Zn) in baker (Cu) itd.

Kaj je učinkovitost rabe hranil?

Nanaša se na sposobnost rastline, da učinkovito izkorišča hranila za svojo rast in razvoj. Preprosto povedano, je merilo, kako učinkovito rastline absorbirajo in uporabljajo bistvene elemente iz zemlje, vode in zraka.

Njegova uporaba vključuje zmanjšanje izgub in maksimiranje privzema in izkoriščanja hranil s strani rastlin, kar na koncu prispeva k izboljšanju pridelka. Izraža se lahko kot razmerje med rastlinsko biomaso ali pridelkom in privzemom ali vnosom hranil.

Visoka NUE pomeni, da rastline proizvedejo več biomase ali pridelka z manjšim vnosom hranil, nizka NUE pa pomeni, da rastline potrebujejo več hranil za doseganje enake ravni rasti ali proizvodnje.

Kaj je učinkovitost rabe hranil

Poleg tega je mogoče NUE opredeliti na različne načine, odvisno od zastavljenega vprašanja in razpoložljivih podatkov. Nekateri pogosti izrazi, ki se uporabljajo za izražanje NUE, so:

  • Delna faktorska produktivnost (PFP): količina pridelka na enoto uporabljenega hranila
  • Agronomska učinkovitost (AE): povečanje pridelka na enoto uporabljenega hranila
  • Delno hranilno ravnovesje (PNB): količina privzetih hranil na enoto uporabljenega hranila
  • Navidezna učinkovitost izkoristka (RE)razlika v absorpciji hranil med gnojenimi in negnojenimi pridelki na enoto uporabljenega hranila
  • Notranja učinkovitost izkoriščenosti (IE): količina pridelka na enoto vnosa hranil
  • Fiziološka učinkovitost (PE): povečanje pridelka na enoto razlike v absorpciji hranil med gnojenimi in negnojenimi pridelki

Globalni odziv na njegov pomen

Po podatkih Organizacije Združenih narodov za prehrano in kmetijstvo (FAO) se je svetovna poraba gnojil od leta 1961 povečala za več kot 5001 ton/3 tone in leta 2023 dosegla več kot 200 milijonov ton hranil. To je prispevalo k znatnemu povečanju pridelave poljščin in razpoložljivosti hrane, hkrati pa tudi k velikim izgubam hranil v okolju.

Poleg tega FAO ocenjuje, da poljščine po vsem svetu absorbirajo le 421 TP3T dušika (N) in 151 TP3T fosforja (P), ki se uporabljata kot gnojila, preostanek pa se izgubi zaradi izpiranja, odtekanja, erozije, izhlapevanja, denitrifikacije ali imobilizacije.

Zato si je FAO zastavila cilj, da do leta 2030 poveča povprečno globalno NUE s 42% na 52%. To bi zahtevalo zmanjšanje uporabe dušikovih gnojil za 20%, hkrati pa povečanje vnosa dušika s strani pridelkov za 10%. Podobno je Znanstveni odbor za odgovorno prehrano rastlin predlagal vizijo za doseganje naravno pozitivne prehrane rastlin do leta 2050. Ta vizija vključuje pet ciljev:

  1. Prepolovitev količine odpadnih hranil v prehranskem sistemu z odgovorno potrošnjo, povečanim recikliranjem in boljšimi praksami upravljanja.
  2. Izčrpavanje hranil v tleh in izguba ogljika sta se ustavili, kar je izboljšalo zdravje tal in organske snovi.
  3. Izgube hranil v vodnih telesih so se zmanjšale za 75%, kar preprečuje evtrofikacijo in cvetenje alg.
  4. Emisije dušikovega oksida iz kmetijstva so se zmanjšale za 50%, kar prispeva k blaženju emisij toplogrednih plinov in podnebnih sprememb.
  5. Pridelek in kakovost pridelkov sta se povečala za 50%, kar je izboljšalo prehransko varnost in prehrano.

Globalni odziv na učinkovitost rabe hranil

Povprečna svetovna izraba energije (NUE) za žita je bila v sezoni 2018/19 331 TP3T, za oljnice 481 TP3T, za korenovke in gomolje 621 TP3T, za stročnice 641 TP3T, za sadje 661 TP3T, za zelenjavo 681 TP3T in za sladkorne poljščine 691 TP3T.

Na Kitajskem je obsežen participativni poskus, v katerega je bilo vključenih več kot 20 milijonov kmetov, pokazal, da zmanjšanje uporabe dušikovih gnojil za povprečno 141 TP3T poveča pridelek pšenice za povprečno 101 TP3T, kar povzroči povečanje delne faktorske produktivnosti za povprečno 291 TP3T.

Medtem ko je v Indiji poljski poskus z različnimi sortami riža pokazal, da je uporaba upravljanja hranil na lokaciji, ki temelji na testiranju tal, povečala pridelek zrnja v povprečju za 171 TP3T, učinkovitost virov v povprečju za 221 TP3T in dobičkonosnost na bilanco hranil v povprečju za 281 TP3T v primerjavi s prakso kmetov. .

Podobno je v Keniji poljski poskus, ki je vključeval različne sisteme medsebojnega gojenja koruze in stročnic, pokazal, da je uporaba mikroodmerkov gnojil skupaj z organskim gnojem povečala pridelek zrnja v povprečju za 791 TP3T, agronomsko učinkovitost v povprečju za 861 TP3T, učinkovitost virov v povprečju za 511 TP3T in dobičkonosnost na bilanco hranil v povprečju za 501 TP3T v primerjavi z eno samo pridelavo brez gnojila.

Ti primeri kažejo na potencial izboljšanja nenehne izkoriščanosti rastlin z različnimi strategijami in praksami, ki lahko povečajo pridelavo poljščin, hkrati pa zmanjšajo izgube hranil in emisije.

Kako pomemben je za rast rastlin?

Nujna uporaba energije (NUE) je pomembna tako iz ekonomskih kot okoljskih razlogov, saj lahko zmanjša stroške pridelave poljščin in tveganje za izgubo hranil v okolju. Vendar pa je tukaj nekaj pomembnih vidikov rasti rastlin, ki so z njo tesno povezani.

1. Izboljšana fotosinteza

Eden glavnih dejavnikov, na katere vpliva NUE, je fotosinteza, proces, s katerim rastline pretvarjajo svetlobno energijo v kemično energijo. Fotosinteza je odvisna od razpoložljivosti hranil, zlasti dušika (N), ki je ključna sestavina klorofila, pigmenta, ki absorbira svetlobo.

N ima tudi vlogo pri sintezi aminokislin, nukleotidov in drugih molekul, ki so bistvene za rast in razvoj rastlin. Fosfor je bistvenega pomena tudi za prenos energije, kalij pa uravnava odpiranje in zapiranje listnih rež, kar vpliva na absorpcijo ogljikovega dioksida.

Zato učinkovita izraba hranil neposredno vpliva na hitrost fotosinteze, kar vodi do povečane proizvodnje energije za rast rastlin.

Kako pomembna je učinkovitost rabe hranil za rast rastlin

2. Celična struktura in delovanje

Drug dejavnik, na katerega vpliva, je celična struktura in delovanje, ki določata, kako se hranila absorbirajo, prenašajo, shranjujejo in uporabljajo v rastlinskih celicah. Celična struktura in delovanje sta odvisni od razpoložljivosti hranil, zlasti fosforja (P), kalija (K), kalcija (Ca) in magnezija (Mg) itd.

Kalcij je na primer vključen v razvoj celičnih sten, kar zagotavlja celovitost in trdnost celic. Magnezij je osrednja sestavina molekul klorofila, ki podpira fotosintezo. Zato učinkovita uporaba hranil zagotavlja pravilno delovanje celic in tkiv ter spodbuja splošno zdravje rastlin.

3. Odpornost na stres in bolezni

Tretji dejavnik, na katerega vpliva, je odpornost na stres in bolezni, ki lahko zmanjšajo rast rastlin in pridelek, saj vplivajo na različne fiziološke in biokemične procese. Stres in bolezni lahko povzročijo različni dejavniki, kot so suša, slanost, temperaturni ekstremi, pomanjkanje ali toksičnost hranil, škodljivci, patogeni, pleveli itd.

Zato zadostna oskrba s hranili krepi rastline, zaradi česar so bolj odporne na okoljske strese in bolezni. Dobro nahranjene rastline lahko bolje prenesejo neugodne razmere, kot so suša ali napadi škodljivcev. Poleg tega rastline, ki učinkovito uporabljajo hranila, kažejo boljšo toleranco na stres, kar prispeva k trajnostni rasti in višjim pridelkom v zahtevnih okoliščinah.

Kateri dejavniki vplivajo na to in kako jih nadzorovati?

Nujna izkoriščenost hranil v kmetijstvu ni univerzalen koncept; nanjo vplivajo različni dejavniki, ki zapleteno oblikujejo način, kako rastline absorbirajo, uporabljajo in se odzivajo na esencialna hranila. Med dejavniki, ki nanjo vplivajo, so lastnosti tal, podnebne razmere, vrste in sorte poljščin, prakse upravljanja in interakcije med temi dejavniki.

1. Lastnosti tal

Lastnosti tal, kot so tekstura, struktura, pH, organska snov in mikrobna aktivnost, pomembno vplivajo na NUE. Tekstura in struktura tal vplivata na sposobnost zadrževanja vode, prezračevanje, drenažo in prodiranje korenin v tla.

lastnosti tal vplivajo na učinkovitost izrabe hranil

Ti dejavniki vplivajo na razpoložljivost in mobilnost hranil v talni raztopini ter na absorpcijo s strani rastlinskih korenin. Peščena tla imajo na primer nizko sposobnost zadrževanja vode in visok potencial izpiranja, kar lahko zmanjša izhodno vrednost dušika (N) in kalija (K).

Glinasta tla imajo visoko sposobnost zadrževanja vode in nizko zračnost, kar lahko omeji izhodno vrednost fosforja (P) in mikrohranil.

Poleg tega pH tal vpliva na topnost in razpoložljivost hranil v tleh. Večina hranil je bolj dostopnih v rahlo kislih do nevtralnih tleh (pH 6–7), medtem ko so nekatera mikrohranila, kot so železo (Fe), mangan (Mn), cink (Zn) in baker (Cu), bolj dostopna v kislih tleh (pH < 6).

Organska snov v tleh in mikrobna aktivnost vplivata na kroženje in transformacijo hranil v tleh. Organska snov zagotavlja vir ogljika (C) in energije za talne mikroorganizme, ki lahko mineralizirajo organske oblike hranil v anorganske oblike, ki so na voljo rastlinam.

Mikroorganizmi lahko imobilizirajo hranila tudi tako, da jih vključijo v svojo biomaso ali pa tvorijo komplekse z organskimi molekulami.

2. Podnebne razmere

Podnebni pogoji, kot so temperatura, padavine, sončno sevanje in veter, vplivajo na NUE preko svojih učinkov na procese v tleh, rast rastlin in izgubo hranil. Temperatura vpliva na hitrost kemijskih in bioloških reakcij v tleh, pa tudi na presnovno aktivnost in razvoj rastlin.

Višje temperature običajno povečajo mineralizacijo organske snovi in razpoložljivost hranil v tleh, lahko pa tudi povečajo izhlapevanje amonijaka (NH3) iz gnojenja s sečnino ali gnojem ali denitrifikacijo nitrata (NO3-) v dušikov oksid (N2O) ali didušik (N2).

Višje temperature lahko pospešijo rast rastlin in njihovo potrebo po hranilih, lahko pa tudi zmanjšajo absorpcijo vode in transpiracijo rastlin, kar lahko vpliva na transport hranil znotraj rastline.

Podobno padavine vplivajo na vodno ravnovesje in dinamiko hranil v sistemu tla-rastlina. Zadostne padavine so bistvene za ohranjanje vlažnosti tal in razpoložljivosti hranil za absorpcijo rastlin, vendar lahko prekomerne padavine povzročijo izpiranje ali odtekanje hranil iz površinskih ali podzemnih plasti tal.

Padavine lahko vplivajo tudi na čas in pogostost namakanja in gnojenja, kar lahko vpliva na energetsko učinkovitost (NUE). Sončno sevanje vpliva na fotosintetsko aktivnost in proizvodnjo biomase rastlin, kar določa njihovo potrebo po hranilih in njihovo absorpcijo.

Poleg tega veter vpliva tudi na NUE, saj vpliva na procese erozije tal, izhlapevanja in hlapnosti. Veter lahko povzroči erozijo tal, saj ločuje in prenaša delce tal, ki vsebujejo hranila, z enega mesta na drugo.

Veter lahko poveča tudi izhlapevanje s površine tal ali krošnje rastlin, kar lahko zmanjša vlažnost tal in razpoložljivost hranil za rastline.

3. Značilnosti in sorte rastlin

Vrste in sorte poljščin se razlikujejo po svojem genetskem potencialu za neodvisno porabo hranil (NUE), pa tudi po odzivu na okoljske in upravljavske dejavnike. Nekatere poljščine imajo zaradi svojih fizioloških lastnosti, kot so morfologija korenin, kinetika absorpcije hranil, učinkovitost translokacije, asimilacijska sposobnost, učinkovitost remobilizacije, indeks pridelka itd., višjo inherentno NUE kot druge.

Na primer, žita imajo na splošno višjo vrednost NUE kot stročnice zaradi višjega indeksa žetve (razmerje med pridelkom zrnja in skupno biomaso) in nižje koncentracije hranil v zrnju.

Poleg tega se lahko sorte poljščin znotraj ene vrste razlikujejo tudi po svoji NUE zaradi genetskih razlik ali žlahtnjenja. Na primer, nekatere sorte riža imajo višjo NUE kot druge zaradi svoje sposobnosti uporabe alternativnih virov dušika (N), kot sta amonij (NH4+) ali atmosferska fiksacija N2 s strani simbiotskih bakterij.

Vpliv genetike rastlin in žlahtnjenja na učinkovitost rabe hranil

Nekatere sorte pšenice imajo višjo NUE kot druge zaradi svoje sposobnosti učinkovitejše uporabe fosforja (P) z izločanjem organskih kislin ali fosfataz, ki solubilizirajo P iz zemlje. Nekatere sorte koruze imajo višjo NUE kot druge zaradi svoje sposobnosti učinkovitejše uporabe kalija (K) z zmanjšanjem uhajanja K iz korenin ali s povečanjem privzema K pri nizki razpoložljivosti K.

4. Praktike upravljanja

Gospodarske prakse, kot so obdelava tal, kolobarjenje, vmesni pridelki, pokrovni pridelki, namakanje, gnojenje, zatiranje plevela, zatiranje škodljivcev in upravljanje žetve, lahko vplivajo na neto izkoriščenost zemlje s spreminjanjem talnega okolja, rasti pridelkov in izgube hranil.

Obdelava tal

Obdelava tal vpliva na fizikalne in biološke lastnosti tal, kot so struktura tal, organska snov, mikrobna aktivnost in porazdelitev hranil. Izboljša lahko NUE s povečanjem prezračevanja tal in drenaže, kar lahko poveča razpoložljivost hranil in njihovo absorpcijo s strani rastlinskih korenin.

Vendar pa lahko zmanjša tudi NUE s povečanjem erozije tal in izgube hranil ali z zmanjšanjem organske snovi v tleh in mikrobne aktivnosti, kar lahko zmanjša kroženje in razpoložljivost hranil.

Kolobarjenje

Kolobarjenje se pojavlja kot strategija za izboljšanje neto izkoriščenosti rastlin (NEE) z diverzifikacijo povpraševanja in ponudbe hranil med poljščinami. Poleg upoštevanja hranil se izkaže tudi za učinkovito pri prekinjanju ciklov škodljivcev in bolezni, s čimer prispeva k večji NEE.

Na primer, kolobarjenje žit s stročnicami lahko izboljša NUE s povečanjem oskrbe z dušikom zaradi biološke fiksacije N2 s stročnicami ali z zmanjšanjem potreb žit po dušiku zaradi njihove manjše potrebe po dušiku.

Medkulturna pridelava

Medsebojno gojenje, ki vključuje sočasno gojenje dveh ali več poljščin na istem zemljišču, je cenjeno zaradi svojega pozitivnega vpliva na neto izkoriščenost hranil. To doseže s spodbujanjem dopolnjevanja in sinergije med poljščinami pri rabi hranil. Na primer, medsebojno gojenje žit s stročnicami spremeni vzorce oskrbe z dušikom, kar pozitivno vpliva na neto izkoriščenost hranil.

Obrezovanje pokrova

Pokrivna pridelava, praksa, ki vključuje rast pridelka med dvema glavnima posevkoma za prekrivanje površine tal in preprečevanje erozije, ima dvojni vpliv na neto izkoriščenost zemlje. Po eni strani pozitivno prispeva s povečanjem neto izkoriščenosti zemlje s povečano organsko snovjo, mikrobno aktivnostjo in kroženjem hranil.

Po drugi strani pa se pojavljajo izzivi, saj lahko pokrovni posevki tekmujejo za hranila, vodo in svetlobo, kar lahko vpliva na nenehno uporabo energije.

Namakanje

Preudarno namakanje izboljša nujno potrebno izrabo energije (NUE) z ohranjanjem optimalne vlažnosti tal in razpoložljivosti hranil. Vendar pa lahko slabo izvedeno namakanje zmanjša NUE zaradi izpiranja hranil ali odtekanja.

Gnojenje

Gnojenje, če je pravočasno in uporabljeno, izboljša NUE s povečanjem razpoložljivosti hranil za korenine rastlin. Kljub temu lahko prekomerna uporaba povzroči izgubo hranil, kar poudarja občutljivo ravnovesje pri gnojenju.

Zatiranje plevela

Zatiranje plevela izboljša NUE z zmanjšanjem konkurence hranil in izgub zaradi plevela. Vendar je treba njegov vpliv na lastnosti tal skrbno pretehtati, saj lahko vpliva na razpoložljivost in absorpcijo dušika.

Zatiranje škodljivcev

Zatiranje škodljivcev pozitivno vpliva na neto učinkovitost rastlin z zmanjšanjem izgub hranil zaradi škode, ki jo povzročajo škodljivci. Vendar pa lahko, podobno kot pri zatiranju plevela, njegov vpliv na lastnosti tal vpliva na razpoložljivost in kroženje hranil.

Upravljanje žetve

Upravljanje žetve, ki vključuje odločitve o tem, kdaj in kako pobrati pridelke, igra ključno vlogo pri vplivanju na neto izkoriščenost (NUE). Pozitivno je, da povečuje NUE z optimizacijo pridelka in zmanjšanjem koncentracije hranil v pobranih delih. Vendar pa lahko neustrezno upravljanje žetve pusti hranila v preostalih delih, kar vpliva na NUE.

Kateri so glavni kazalniki NUE za različne sisteme?

Meri, kako dobro sistem pridelave poljščin uporablja razpoložljiva hranila za pridelavo pridelkov. Vendar pa NUE ni preprost ali enoten kazalnik. Lahko se razlikuje glede na upoštevane vhodne in izhodne podatke, obseg in meje sistema ter namen ocene. Zato je pomembno uporabljati ustrezne kazalnike, ki odražajo cilje odgovorne prehrane rastlin.

Kazalniki gnojil

Ti kazalniki se osredotočajo na učinkovitost izrabe hranil iz gnojil. Prikazujejo, kako učinkovito se uporabljena hranila pretvorijo v pridelek, kar lahko vpliva na odločitve o optimalnem upravljanju hranil in dodelitvi virov. Nekateri pogosti kazalniki gnojil so:

1. Delna faktorska produktivnost (PFP): To je razmerje med pridelkom in količino uporabljenih hranil v gnojilih. Kaže produktivnost na enoto vnosa gnojil. Visoka PFP pomeni visok pridelek z nizkim vnosom gnojil. Vendar pa ne upošteva drugih virov hranil ali izgub v okolju.

Na primer, pri dobro oskrbovanih žitnih posevkih je običajni razpon PFP za pridelek zrnja na kilogram uporabljenega dušika od 50 do 100 kilogramov.

2. Agronomska učinkovitost (AE): To je povečanje pridelka na enoto uporabljenega hranila v gnojilu. Kaže na mejni donos vnosa gnojil. Visok AE pomeni veliko povečanje pridelka z nizkim vnosom gnojil. Vendar pa ne upošteva začetne rodovitnosti tal ali izgub za okolje.

Če za primer vzamemo dušik, je v dobro oskrbovanih žitnih sistemih AE običajno okoli 20–30 kilogramov zrn na kilogram uporabljenega dušika. Vendar je lahko včasih celo višja.

3. Učinkovitost predelave (RE): To je delež uporabljenih hranil iz gnojil, ki ga pridelek absorbira. Kaže na učinkovitost absorpcije hranil iz gnojil. Visok RE pomeni majhno izgubo gnojila v okolje. Vendar pa ne upošteva pridelka ali kakovosti pridelka.

Na primer, glede na globalno analizo Zhanga in sodelavcev (2015) so bile povprečne PFP, AE in RE dušikovih (N) gnojil za žita 42 kg zrn/kg N, 15 kg zrn/kg N in 0,33 kg absorpcije N/kg uporabljenega N. Te vrednosti so se med regijami in pridelki zelo razlikovale, kar odraža razlike v talnih razmerah, podnebju, sistemih pridelave in praksah upravljanja.

Kazalniki pridelka

Ti kazalniki opredeljujejo porazdelitev hranil znotraj rastline in njen vpliv na pridelek in kakovost pridelka. Kažejo, kako učinkovito pridelek uporablja absorbirana hranila za proizvodnjo biomase ali gospodarskih proizvodov. Nekateri pogosti kazalniki pridelka so:

1. Indeks pridelka hranil (NHI): To je razmerje med vsebnostjo hranil v požetih delih in skupno absorpcijo hranil v nadzemni površini. Kaže delež absorbiranih hranil, ki se dodelijo gospodarskim pridelkom. Visok NHI pomeni visok odvzem hranil z žetvijo in nizek vnos hranil v tla.

Indeks pridelka hranil

Tipične vrednosti NHI pri koruzi so bile dokumentirane v razponu od 59 do 701 TP3T za dušik (N), 79 do 911 TP3T za fosfor (P) in 13 do 191 TP3T za kalij (K) (13). Podobno so pri rižu zabeleženi razponi od 54 do 651 TP3T za N, 61 do 711 TP3T za P in 12 do 191 TP3T za K.

2. Notranja učinkovitost (IE): To je razmerje med pridelkom in vsebnostjo hranil v požetih delih. Kaže učinkovitost ekonomskega nastajanja pridelka na enoto odstranjenega hranila. Visok IE pomeni visok pridelek z nizko koncentracijo hranil v požetih delih.

Na primer, izboljšave pri žlahtnjenju koruze so povečale učinkovitost rabe dušika s 45 kg na kg porabe dušika leta 1946 na 66 kg/kg leta 2015.

3. Fiziološka učinkovitost (PE): To je razmerje med pridelkom in vsebnostjo hranil v nadzemni biomasi. Kaže učinkovitost nastajanja ekonomskega pridelka na enoto celotne vsebnosti hranil v rastlini. Visoka PE pomeni visok pridelek z nizko koncentracijo hranil v biomasi.

4. Koncentracija hranil (NC): To je količina hranil na enoto suhe snovi v požetih delih ali nadzemni biomasi. Kaže kakovost ali hranilno vrednost pridelka ali ostankov.

Nadalje so bile po metaanalizi Dobermanna (2007) povprečne vrednosti NHI, IE, PE in NC za N v žitnih posevkih 0,67 kg N/kg absorpcije N, 90 kg zrna/kg N v zrnu, 134 kg zrna/kg N v biomasi in 1,51 TP3T N v zrnu.

Sistemski kazalniki

Ti kazalniki upoštevajo celoten sistem pridelave poljščin, vključno s tlemi, pridelkom in okoljem. Prikazujejo, kako učinkovito sistem uporablja razpoložljiva hranila iz vseh virov in zmanjšuje izgube za okolje. Nekateri pogosti sistemski kazalniki so:

1. Meja sistema NUE (SB-NUE): To je razmerje med skupnim izhodom N in skupnim vnosom N znotraj določene meje sistema. Kaže celotno ravnovesje N v sistemu. Visok SB-NUE pomeni visok izhod N z nizkim vnosom N. Vendar pa ne upošteva prostorske in časovne spremenljivosti tokov N znotraj sistema.

2. Razmerje delnega ravnovesja hranil (NUEPB): To je razlika med vnosom hranil v gnojila in oddajo hranil v požetih delih. Kaže neto spremembo stanja hranil v tleh zaradi gnojenja. Pozitivna PNB pomeni presežek hranil v gnojilih v tleh, negativna PNB pa primanjkljaj. Globalna povprečja NUEPB, vključno z gnojili, gnojem, fiksacijo in odlaganjem, kažejo povečanje na 55% za dušik in 77% za fosfor.

Pri večini žit, kot sta pšenica in koruza, naravni proces pridobivanja dušika (N) iz zraka (biološka fiksacija) običajno ni velik, manj kot 10 kilogramov na hektar. Pri pridelkih, kot sta riž in sladkorni trs, pa je lahko ta količina nekoliko večja, približno 15–30 kilogramov na hektar.

Pri nekaterih stročnicah, kot so soja, arašidi, stročnice in krmne stročnice, pa je lahko še višja, od 100 do 300 kilogramov na hektar. Včasih, ko rastline zalivamo (namakanje), s tem vnesemo tudi nekaj hranil, kar je lahko pomembno v določenih situacijah.

3. Razmerje ravnovesja hranil na kmetiji (NUEFG)

Razširi meje sistema preko površine tal, pri čemer upošteva kmetije z integrirano pridelavo poljščin in živinoreje. Vključitev živine pogosto zmanjša NUEFG zaradi dodatnih zapletenosti. Izboljšanje NUEFG vključuje optimizacijo rabe hranil na celotni kmetiji, upravljanje gnoja in zmanjšanje vnosa zunanjih hranil.

Z nadaljnjim širjenjem meja učinkovitosti rabe hranil v prehranski verigi (NUEFC) ocenjujemo razpoložljivost hranil za prehrano ljudi glede na celoten vnos hranil v celoten prehranski sistem. Za dušik se ocene NUEFC gibljejo od 10% do 40% med evropskimi državami. Vendar pa zaradi kompleksnosti prehranske verige praktična uporaba in smiselne ocene ostajajo izziv.

4. Presežek hranil (NS): To je razlika med skupnim vnosom hranil in skupnim izhodom hranil znotraj določene meje sistema. Kaže na potencialno izgubo hranil v okolje. Visok NS pomeni veliko tveganje za onesnaženje okolja.

Na primer, glede na globalno analizo Lassalette in sodelavcev (2014) so bile povprečne vrednosti SB-NUE, PNB in NS za dušik v pridelavi poljščin 0,42 kg N/kg vnosa N, 65 kg N/ha oziroma 65 kg N/ha.

Kako izboljšati učinkovitost rabe hranil za boljše rezultate?

Odgovorna prehrana rastlin je strategija za zagotavljanje prehranske varnosti in varstva okolja z optimizacijo uporabe hranil v kmetijskih sistemih. Zato je pomembno spremljati in ocenjevati NUE z uporabo ustreznih orodij, ki lahko zajamejo njeno kompleksnost in spremenljivost. Tukaj je nekaj pomembnih metod. ki lahko kmetom in raziskovalcem pomagajo izboljšati NUE pri odgovorni prehrani rastlin.

1. Testiranje hranil

Testiranje hranil je metoda merjenja hranilnega statusa v vzorcih tal in rastlinskega tkiva. Lahko zagotovi dragocene informacije o razpoložljivosti in absorpciji hranil v sistemu tla-rastlina, pa tudi o možnosti izgube ali pomanjkanja hranil. Testiranje hranil lahko pomaga kmetom in raziskovalcem pri:

  • Določite optimalno vrsto, hitrost, čas in razporeditev hranilnih snovi, kot so gnojila, gnoj, namakalna voda itd.
  • Ocenite agronomsko in ekonomsko učinkovitost različnih praks upravljanja s hranili, kot so kolobarjenje, vmesna pridelava, pokrovni pridelki itd.
  • Odkrivanje in odpravljanje neravnovesij hranil ali motenj, ki lahko vplivajo na pridelek in kakovost pridelka, kot so pomanjkanje dušika, toksičnost fosforja, pomanjkanje mikrohranil itd.
  • Spremljajte vpliv vnosa hranil na okolje, kot so izpiranje, odtekanje, hlapnost, emisije toplogrednih plinov itd.

Testiranje hranil je metoda merjenja hranilnega stanja tal

Testiranje hranil se lahko izvaja z različnimi metodami, kot so kompleti za testiranje tal, prenosni senzorji, laboratorijske analize itd. Vendar testiranje hranil ni enkratna dejavnost. Izvajati ga je treba redno in pogosto, da se zajamejo dinamične spremembe stanja hranil skozi celotno rastno sezono in na različnih poljih.

2. Daljinsko zaznavanje in tehnologija

Daljinsko zaznavanje je tehnika zbiranja podatkov na daljavo z uporabo naprav, kot so sateliti, droni, kamere itd. Zagotavlja lahko prostorsko in časovno neprekinjene informacije o različnih vidikih rasti in razvoja poljščin, kot so proizvodnja biomase, indeks listne površine, vsebnost klorofila, vodni stres itd. Daljinsko zaznavanje lahko kmetom pomaga pri:

  • Ocenite potencial pridelka in variabilnost na različnih poljih ali v različnih regijah
  • Ocenite odziv pridelka na različne vnose hranil ali prakse upravljanja
  • Odkrivanje in diagnosticiranje pomanjkanja hranil ali stresov, ki lahko vplivajo na rast in kakovost pridelka
  • Optimizirajte čas in stopnjo uporabe hranil glede na potrebe pridelka
  • Zmanjšajte stroške in delo pri vzorčenju in testiranju na terenu

Daljinsko zaznavanje se lahko izvaja z uporabo različnih platform in senzorjev, kot so optični, termični, radarski, hiperspektralni itd. Vendar daljinsko zaznavanje ni samostojno orodje. Kalibrirati in validirati ga je treba z uporabo podatkov iz terenskih meritev ali testiranja hranil.

3. Modeliranje pridelkov

Modeliranje pridelkov je metoda uporabe matematičnih enačb za opisovanje in napovedovanje vedenja pridelkov v različnih pogojih. Zagotavlja lahko kvantitativne informacije o interakcijah med pridelki, hranili, tlemi, vodo, podnebjem in praksami upravljanja. Modeliranje pridelkov lahko pomaga pri:

  • Razumeti osnovne mehanizme in procese, ki vplivajo na NUE pri poljščinah
  • Ocenite učinke različnih scenarijev ali intervencij na rezultate NUE
  • Optimizirajte zasnovo in izvedbo terenskih poskusov ali poskusov
  • Ekstrapolirajte ali nadgradite rezultate terenskih meritev ali daljinskega zaznavanja na večje lestvice ali regije

Modeliranje pridelkov se lahko izvaja z uporabo različnih vrst modelov, kot so empirični, mehanistični ali hibridni modeli. Vendar modeliranje pridelkov ni preprosto orodje.

Za kalibracijo in validacijo modelov ter pravilno interpretacijo rezultatov je potrebnih veliko podatkov in strokovnega znanja. Poleg tega je treba modeliranje poljščin uporabljati skupaj z drugimi orodji, kot sta testiranje hranil ali daljinsko zaznavanje, da se preverijo in dopolnijo rezultati modela.

Kako lahko GeoPard pomaga pri izboljšanju učinkovitosti rabe hranil?

Pri prizadevanju za trajnostno in odgovorno prehrano rastlin postaja vloga naprednih tehnologij vse pomembnejša. GeoPard, vrhunska platforma, specializirana za precizno kmetijstvo, ponuja nabor storitev, namenjenih izboljšanju učinkovitosti rabe hranil (NUE) z analizo podatkov o tleh, testiranjem hranil in pametnim opazovanjem.

1. Analiza podatkov o tleh

GeoPardova funkcija analize podatkov o tleh zagotavlja podroben zemljevid lastnosti tal, kar olajša ustvarjanje predpisanih kart za gnojenje s spremenljivo količino gnojila (VRA). Ta zmogljivost kmetom omogoča:

  • Optimizirajte gnojenjePrilagodite uporabo gnojil specifičnim značilnostim tal, preprečite prekomerno gnojenje in zmanjšajte vpliv na okolje.
  • Določitev območij upravljanjaPrimerjajte značilnosti tal z drugimi plastmi in ustvarite datoteke z navodili za gnojenje s spremenljivo količino za učinkovito porazdelitev hranil.
  • Načrt vzorčenja talStrateško načrtujte mesta vzorčenja tal na podlagi večletnih con, ki odražajo zgodovinske vzorce razvoja poljščin.

 

obdelani podatki o tleh na terenu

Poleg tega blesti pri izboljšanju učinkovitosti prehrane rastlin s svojim naborom storitev. Poenostavlja interpretacijo podatkov o tleh z lahko berljivimi vizualizacijami toplotnih zemljevidov, omogoča natančno nanašanje gnojil z gnojenjem s spremenljivo hitrostjo (VRA) in zagotavlja zanesljiv vpogled v stanje tal z visoko gostoto talnih skenerjev.

Poleg tega zagotavlja natančno izvajanje načrta hranil, spremlja podatke o uporabi in sajenju ter ponuja dragocene 3D-zemljevide in topografsko analitiko za boljše odločanje pridelovalcev. V bistvu je GeoPard zmogljiva rešitev za poenostavljeno in trajnostno upravljanje prehrane rastlin.

Zaključek

Skratka, učinkovitost rabe hranil (NUE) igra ključno vlogo v svetovni kmetijski krajini in njenega pomena pri spodbujanju optimalne rasti rastlin ni mogoče preceniti. Ko prepoznamo večplastne dejavnike, ki vplivajo na NUE, in različne kazalnike v različnih sistemih, postane potreba po strateških posegih očitna.

GeoPard se v tem prizadevanju pojavlja kot ključni akter, ki ponuja inovativne rešitve za izboljšanje NUE. Z izkoriščanjem uporabniku prijaznih funkcij, kot so lahko berljive vizualizacije toplotnih zemljevidov in natančno vodeno gnojenje s spremenljivo hitrostjo (VRA), kmetom omogoča sprejemanje premišljenih odločitev in poenostavitev praks upravljanja hranil.

4R preciznega kmetijstva

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

Globalni status preciznega kmetijstva kaže na njegovo vse večje uvajanje v raznolikih kmetijskih krajinskih okoljih. Kmetje po vsem svetu prepoznavajo potencialne koristi preciznega kmetijstva pri povečanju produktivnosti, zmanjševanju odpadkov in izboljšanju splošne učinkovitosti. Zato je upoštevanje štirih načel preciznega kmetijstva postalo bistvenega pomena za doseganje želenih ciljev.

Kaj so 4 R-ji?

Precizno kmetijstvo (PA) predstavlja revolucionaren pristop k kmetovanju, ki s pomočjo integracije najsodobnejših tehnologij spreminja tradicionalne prakse. Deluje po načelih, zajetih v 4 R-jih: uporaba pravega vložka, s pravo hitrostjo, na pravem mestu in ob pravem času.

Ta okvir vodi kmete pri optimizaciji uporabe različnih vložkov za pridelke, vključno z vodo, hranili, pesticidi in semeni. S prilagajanjem teh vložkov glede na prostorsko in časovno spremenljivost terenskih razmer in zahtev pridelkov lahko kmetje povečajo učinkovitost in izkoriščanje virov.

1. Desni vhod

Precizno kmetijstvo (PA) se vrti okoli koncepta “pravega vnosa”, ki zajema ključne vidike kmetijskih praks. Primeri vključujejo na primer izbiro poljščin, kjer skrbno upoštevanje podnebja, talnih razmer in tržnega povpraševanja usmerja izbiro primernih poljščin.

Izbira semen vključuje prilagajanje sort semen specifičnim značilnostim okolja, kar zagotavlja optimalno rast. Določitev ustrezne vrste gnojila glede na raven hranil v tleh in potrebe pridelka je še en vidik, prav tako pa tudi natančno zatiranje škodljivcev in bolezni z metodami, kot je ciljno škropljenje.

Precizno kmetijstvo Pravi vnos

Poleg tega glavni cilj optimizacije kmetijskih vložkov ni zgolj njihovo zmanjšanje, temveč povečanje celotne zmogljivosti in učinkovitosti kmetijskega sistema. Ta pristop si prizadeva za maksimiranje proizvodnje in dobičkonosnosti, hkrati pa izboljšuje kakovost okolja in trajnost.

V skladu z zakonom minimuma je rast rastlin omejena, če primanjkuje enega rastnega faktorja ali hranila, kar poudarja potrebo po prepoznavanju in obravnavanju omejujočih dejavnikov za boljšo rast rastlin. Zato je to načelo temeljno za razumevanje preciznega kmetijstva in vodi strateško uporabo vložkov.

2. Prava stopnja

Koncept “prave količine” v preciznem kmetijstvu zajema različne vidike, katerih cilj je optimizacija porabe vložkov za izboljšane kmetijske prakse. Zato je določitev optimalne količine vložkov ključnega pomena, kar vključuje prepoznavanje razlik na poljih.

V tem procesu igra ključno vlogo aplikacija spremenljive količine vode, ki jo omogočajo tehnologije, kot je namakanje s spremenljivo količino vode (VRI). VRI na primer omogoča prilagajanje količine vode glede na specifične značilnosti krajine, kar preprečuje prekomerno zalivanje in znatno povečuje učinkovitost rabe vode. Poleg tega ta koncept vključuje:

  • Optimalna setvena stopnjaTo vključuje prilagajanje gostote posejanih semen glede na terenske razmere.
  • Stopnja uporabe gnojil: Uporaba gnojil v ustreznih količinah glede na raven hranil v tleh.
  • Stopnja uporabe pesticidovSpremenljiva količina pesticidov, ki se prilagaja spremembam pritiska škodljivcev.

Medtem so študije pokazale tudi, da prilagajanje vhodnih stopenj glede na spremenljivost polj vodi do večjega donosa in učinkovite rabe virov.

Prava stopnja za precizno kmetijstvo

Vendar pa so poleg VRI na voljo tudi druge tehnologije, vključno s preciznimi sejalnicami, senzorji in droni. Vsaka vrsta ima svojo vlogo pri zagotavljanju pravilne količine vložkov, kjer in kadar je to potrebno, kar prispeva k splošni učinkovitosti.

3. Pravo mesto

V preciznem kmetijstvu se koncept “pravega mesta” razteza onkraj zgolj lokacije na polju – vključuje niansirano razumevanje prostorske spremenljivosti.

To vključuje prepoznavanje in razumevanje različnih značilnosti polj, kot so vrste tal, raven vlage in porazdelitev hranil. Ti vpogledi služijo kot osnova za informirano odločanje v kmetijskih praksah.

Ključno orodje v preciznem kmetijstvu je tehnologija spremenljivih količin (VRT), ki omogoča uporabo spremenljivih količin v različnih območjih polja glede na specifične potrebe. Ta ciljno usmerjen pristop optimizira izrabo virov in prispeva k večji kmetijski produktivnosti.

Precizno kmetijstvo na pravem mestu

Pomena natančne namestitve hranil ni mogoče preceniti, saj neposredno vpliva na absorpcijo in učinkovitost hranilnih gnojil. Premisleki za pravilno namestitev dušika vključujejo večplastno analizo, pri čemer se upoštevajo dejavniki, kot so porazdelitev korenin rastlin, dinamika tal, gibanje hranil in obvladovanje prostorske variabilnosti na polju.

Na primer, strateško vključevanje površinsko apliciranega dušika lahko zmanjša tveganje za izhlapevanje dušika in hkrati izboljša učinkovitost rabe dušika. Vendar se pojavljajo izzivi, saj lahko dušik, ki ga vbrizgajo sejalniki v sredino koruznih vrst, zlasti v peščenih tleh, povzroči izpiranje.

V bolj suhih razmerah pa lahko uporaba površinskega dušika v obliki kapljic Y na dnu koruznih rastlin med fazami V4 do V6 poveča učinkovitost izhlapevanja, čeprav obstaja tveganje za izhlapevanje med omejenimi padavinami in dnevnimi cikli vlaženja in sušenja na površini tal.

Zato optimalna namestitev hranil zahteva osredotočenost na strategije upravljanja, katerih cilj je zmanjšanje izgub in izboljšanje učinkovitosti rabe hranil. Ta zahteva po natančnosti spodbuja raziskovanje inovativnih metod, najsodobnejših tehnologij in orodij za odločanje, zaradi česar je za pridelovalce bolj praktično sprejeti in izvajati najboljše prakse.

4. Pravi čas

Precizno kmetijstvo poudarja pomen izvajanja različnih kmetijskih dejavnosti ob pravem času za povečanje splošne učinkovitosti in produktivnosti. To vključuje strateški pristop k časovnemu usklajevanju več vidikov kmetijskih praks.

V področju preciznega kmetijstva je čas sajenja ključni dejavnik uspeha pridelka. Zagotavljanje, da so pridelki sajeni ob optimalnem času, je bistvenega pomena za maksimiranje pridelka. To vključuje upoštevanje dejavnikov, kot so rastna faza rastline, prevladujoče podnebne razmere in logistični vidiki, povezani s poljskimi operacijami.

Precizno kmetijstvo v pravem času

Drug ključni vidik je natančen čas namakanja. Izvajanje dobro opredeljenih namakalnih urnikov je nujno za zagotavljanje učinkovite rabe vode v kmetijskih praksah. Z uskladitvijo namakanja s specifičnimi potrebami poljščin v različnih fazah rasti lahko kmetje ne le prihranijo vodo, temveč tudi izboljšajo splošno zdravje in uspešnost poljščin.

Prav tako pomemben je čas žetve v preciznem kmetijstvu. Žetev pridelkov, ko dosežejo vrhunec zrelosti, je ključnega pomena za optimizacijo kakovosti in pridelka. To zahteva natančno razumevanje rastnega cikla vsakega pridelka, kar kmetom omogoča sprejemanje premišljenih odločitev o idealnem času za žetev.

Poleg tega učinkovito zatiranje škodljivcev in bolezni v preciznem kmetijstvu zahteva pravočasno uporabo kontrolnih ukrepov. Pravočasna intervencija pomaga zmanjšati škodo in zagotavlja, da pridelki ostanejo odporni na morebitne grožnje. Odločitev o tem, kdaj izvesti te ukrepe, je spet odvisna od dejavnikov, kot so rastna faza rastline in prevladujoče podnebne razmere.

Na primer, absorpcija dušika v poljščinah se razlikuje glede na fazo rasti. Da bi to rešili, precizno kmetijstvo priporoča stransko gnojenje poljščin, kot je koruza, ravno takrat, ko je potreba po dušiku visoka. Ta pristop zmanjšuje izgube dušika zaradi izpiranja in odtekanja, kar prispeva tako k okoljski trajnosti kot k boljši donosnosti naložbe v gnojila.

Zato k uspešnemu izvajanju preciznega kmetijstva prispeva več dejavnikov. Mednje spadajo celovito razumevanje rastnih ciklov poljščin, vključevanje najsodobnejših tehnologij in nenehno spremljanje okoljskih spremenljivk. Z upoštevanjem teh dejavnikov lahko kmetje natančno prilagodijo svoj pristop, da se uskladi s pravim časom za sajenje, namakanje, žetev in še veliko več.

Zaključek

Skratka, precizno kmetijstvo ni zgolj koncept, temveč celovit pristop, ki zahteva niansirano razumevanje štirih R-jev. Brezhibna integracija tehnologije, znanstvenih načel in inovativnih metodologij utira pot učinkovitejši, trajnostnejši in produktivnejši dobi v kmetijstvu. Ker se svetovna kmetijska krajina še naprej razvija, sprejemanje preciznega kmetijstva ni le izbira, temveč nujnost za kmete, ki si prizadevajo povečati svoje donose in hkrati zmanjšati vpliv na okolje.

Razumevanje cikla natančnega kmetijstva

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

Cikel natančnega kmetijstva je nenehen proces, ki vključuje zbiranje podatkov, njihovo analizo in uporabo pridobljenega znanja za sprejemanje premišljenih odločitev o upravljanju pridelkov. Njegov cilj je optimizirati uporabo virov in povečati donose ob zmanjšanju vpliva na okolje.

Krog natančnega kmetijstva

Med tem vsak pridelek prejme pravo obravnavo ob pravem času in na pravem mestu. Ta cikel sestavljajo štiri glavne faze: zbiranje podatkov, analiza podatkov, odločanje in izvajanje.

1. Zbiranje podatkov

Prvi korak v ciklu je zbiranje podatkov. Informacije o pridelkih in poljih se zbirajo z različnimi instrumenti in senzorji. Senzorji vlage v tleh na primer kvantificirajo vsebnost vode in temperaturo v tleh ter zagotavljajo dragocene vpoglede v stopnjo hidracije tal.

Podobno se satelitske slike izkažejo kot zmogljivo orodje, ki ponuja obsežne informacije o zdravju in rasti pridelkov. Droni prevzamejo osrednjo vlogo s snemanjem slik polj visoke ločljivosti, kar omogoča podroben in niansiran pogled, ki pomaga pri natančni analizi.

Medtem vremenske postaje prispevajo podatke o podnebnih razmerah v realnem času, ki zajemajo dejavnike, kot so temperatura, vlažnost, hitrost vetra in količina padavin. Merilniki pridelka igrajo ključno vlogo pri beleženju količine požetih pridelkov, kar kmetom omogoča oceno učinkovitosti in napovedovanje prihodnjih pridelkov.

zbiranje podatkov v ciklu preciznega kmetijstva

Zbrani podatki zajemajo različne dimenzije - prostorsko (odvisno od lokacije), časovno (odvisno od časa) ali individualno (odvisno od rastlin ali živali). Ta kategorizacija služi splošnemu namenu razumevanja variabilnosti in heterogenosti, ki sta neločljivo povezani s kmetijskim sistemom.

Zbiranje podatkov presega zgolj zbiranje informacij; deluje kot diagnostično orodje, ki kmetom omogoča hitro prepoznavanje in obravnavo težav, kot so napadi škodljivcev, bolezni, pomanjkanje hranil ali vodne pomanjkljivosti. Ta proaktiven pristop zmanjšuje potencialne izgube pridelkov in optimizira uporabo virov, kar prispeva k splošnemu zdravju in produktivnosti kmetijskega sistema.

Ko kmetje globlje razumejo svoje kmetijske sisteme s pomočjo vpogledov, ki temeljijo na podatkih, lahko sprejemajo informirane odločitve, ki pozitivno vplivajo na dolgoročno zdravje njihovih polj. Vendar globalni status zbiranja podatkov v preciznem kmetijstvu ni le lokalna skrb. Postal je vsesplošna praksa, saj kmetje po vsem svetu sprejemajo te napredne tehnike.

Kljub očitnim koristim se pojavljajo znanstveni pomisleki glede zbiranja podatkov, zlasti v zvezi z varnostjo podatkov in zasebnostjo. Ker tehnologija postaja vse bolj povezana, je nujno zagotoviti zaščito občutljivih kmetijskih podatkov.

Iskanje ravnovesja med tehnološkim napredkom in varovanjem zasebnosti je ključnega pomena za trajnostni razvoj preciznega kmetijstva.

Poleg tega različni dejavniki vplivajo na učinkovitost zbiranja podatkov v natančnem kmetijstvu. Izbira in namestitev senzorjev, integracija tehnologije in dostopnost podatkov prispevajo k uspehu praks, ki temeljijo na podatkih.

2. Analiza podatkov

Prehod iz zbiranja podatkov v informirano odločanje temelji na ključni fazi analize podatkov. Ta ključni korak vključuje shranjevanje, obdelavo in interpretacijo podatkov, pridobljenih iz različnih virov, z uporabo vrste sofisticiranih programskih oprem in platform.

V fazi analize podatkov se uporabi različna orodja, od katerih ima vsako svojo specifično vlogo. Računalništvo v oblaku se izkaže kot močan vir, ki zagotavlja potrebno shranjevanje in procesorsko moč za učinkovito obdelavo ogromnih količin podatkov.

V ospredju je umetna inteligenca, ki uporablja zapletene algoritme in modele za obdelavo in razlago zapletenih podatkovnih nizov. Geografski informacijski sistemi (GIS) nemoteno povezujejo geoprostorske podatke in ponujajo vizualno predstavitev na zemljevidih za boljše razumevanje.

Analiza podatkov v ciklusu precizne kmetije

Nadzorne plošče igrajo ključno vlogo pri prikazovanju ključnih kazalnikov in trendov ter ponujajo celovit pregled analiziranih podatkov.

Osnovni cilj analize podatkov je pretvoriti surove podatke v smiselne informacije in znanje, kar postavlja temelje za učinkovito odločanje. Poleg tega podatki razkrivajo dragocene vpoglede, kot so vzorci, korelacijski povezave in napovedi, kar prispeva k globljemu razumevanju obravnavane teme.

Dostop do dobro analiziranih podatkov bistveno poveča natančnost in zanesljivost informacij ter izpeljanih sklepov. Vendar pa je treba obvladovati izzive, povezane z dostopom do podatkov. Zagotavljanje kakovosti podatkov, vzdrževanje zanesljivih ukrepov za varnost in zasebnost ter reševanje vprašanj interoperabilnosti med različnimi sistemi so ključni vidiki premagovanja izzivov pri dostopu do podatkov.

Globalna pokrajina analize podatkov odraža široko sprejemanje naprednih tehnik v različnih sektorjih. Globalne statistike in številke poudarjajo sestavno vlogo analize podatkov v sodobnih procesih odločanja, kar kaže na njeno vseprisotnost v različnih panogah.

Pomen analize podatkov sega preko posameznih sektorjev in vpliva na splošno učinkovitost in uspešnost procesov odločanja. Ne glede na to, ali gre za kmetijstvo, zdravstvo, finance ali katero koli drugo področje, zmožnost pridobivanja pomembnih vpogledov iz podatkov izboljšuje strateško načrtovanje in operativno učinkovitost.

Učinki strokovne analize podatkov se odražajo na različnih področjih odločanja. Ne le da izboljšuje natančnost, temveč zagotavlja tudi zanesljivost informacij, kar utira pot dobro obveščenim odločitvam. Poleg tega vpogledi, pridobljeni z analizo podatkov, organizacijam omogočajo predvidevanje trendov, proaktivno prilagajanje in ohranjanje prednosti v hitro razvijajočem se okolju.

3. Sprejemanje odločitev

Osredotočenost cikla v tretji fazi, sprejemanju odločitev, kjer se fokus preusmeri z zbiranja in analize podatkov na uporabo pridobljenih informacij za strateško načrtovanje in optimizacijo kmetijskih dejavnosti. Ta faza izkorišča vpoglede, pridobljene s dostopom do podatkov, za obveščanje in vodenje procesov odločanja.

Ena od pomembnih primerov orodij za odločanje v natančnem kmetijstvu so rastlinski modeli, ki zmorejo simulirati rast in razvoj rastlin v različnih scenarijih. Ti modeli so neprecenljiva podpora pri odločanju glede strategij upravljanja in optimizacije pridelkov.

Odločanje v PA ciklu

Sistemi za odločanje v natančnem kmetijstvu ponujajo priporočila na podlagi agronomskih pravil ali optimizacijskih meril. Ta funkcionalnost omogoča kmetom sprejemanje informiranih odločitev, pri čemer upoštevajo različne dejavnike, ki vplivajo na rodnost pridelkov.

Dodatno, kontrolne mape igrajo ključno vlogo z določanjem specifičnih območij na polju, ki zahtevajo različne obravnave ali vnose. Opozarjanja so prav tako sestavni del, saj kmalu obvestijo kmete ali svetovalce o kritičnih težavah ali dogodkih, ki zahtevajo takojšnjo pozornost.

Splošni namen odločanja v preciznem kmetijstvu je uporaba najboljšega razpoložljivega znanja za doseganje specifičnih ciljev na področju kmetijstva. Ti cilji lahko zajemajo maksimiziranje dobička, optimizacijo virov ali zavezanost okoljski trajnosti.

Poleg tega se pomembnost odločanja razteza na več ključnih razsežnosti, ki neposredno vplivajo na kmetijske dejavnosti, in uteleša strateški pristop k doseganju dolgoročnih ciljev. Prvič, prispeva k večji kmetijski produktivnosti, kar povečuje splošno konkurenčnost kmetijskih praks.

Drugič, igra ključno vlogo pri zmanjševanju tveganja in obvladovanju negotovosti, povezanih z upravljanjem pridelkov. Poleg tega učinkovito odločanje prispeva k opolnomočenju in zadovoljstvu kmetov ter usklajuje njihova prizadevanja z optimiziranimi strategijami.

4. Izvedba

Četrti in zadnji korak vključuje praktično uresničitev odločitev, sprejetih v prejšnjih fazah. Ta faza izvajanja se opira na nešteto naprav in strojev, od katerih je vsak zasnovan tako, da strateške odločitve pretvori v oprijemljiva dejanja, ki optimizirajo kmetijske dejavnosti.

Na primer, tehnologija spremenljivega dodajanja (VRT) igra ključno vlogo pri uravnavanju količin vložkov, kot so semena, gnojila ali pesticidi, na podlagi vnaprej določenih zemljevidov za uravnavanje. Avtomatizirani namakalni sistemi pa izkoriščajo podatke o vlažnosti tal za natančno uravnavanje količine in časa nanašanja vode.

Izvedba v ciklu natančnega poljedelstva

Robotski nabiralniki pustijo svoj pečat z učinkovitim pobiranjem zrelega sadja ali zelenjave, medtem ko pametne ovratnice za živino v realnem času spremljajo zdravje in vedenje živali.

Temeljni namen teh dejavnosti je pravočasno in učinkovito izvajanje načrtovanih opravil. Ta opravila zajemajo različne vidike, vključno s pridelavo rastlin (setev, gnojenje, namakanje, škropljenje ali spravilo pridelka) in rejo živali (krmljenje, molža, parjenje ali zdravstveno varstvo).

Učinki teh ukrepov so dvoščeni: izboljšujejo kakovost in učinkovitost procesov, hkrati pa zmanjšujejo količino potrebnega dela in časa.

Nadalje, cilji, ki vodijo te dejavnosti, se osredotočajo na zagotavljanje razpoložljivosti, dostopnosti in združljivosti naprav in strojev. Varnost, zanesljivost in vzdrževanje sistemov so ključnega pomena in zagotavljajo nemoteno izvajanje odločitev po vsej kmetijski pokrajini.

Zaključek

Če povzamemo, gre za cikel, ki zajema zbiranje podatkov, analizo, odločanje in izvajanje ter revolucionira sodobno kmetijstvo. Napredni instrumenti zbirajo informacije, ki se analizirajo za sprejemanje informiranih odločitev, s čimer se optimizirajo operacije po vsem svetu. Vsestranskost cikla je vidna v različnih vrstah in uporabah, pri čemer skrb glede varnosti podatkov poudarja potrebo po previdnosti. Učinkovito upravljanje je ključno za nemoteno integracijo. Z napredovanjem tehnologije bodo reševanje pomislekov in sprejemanje raznolikih dejavnosti ostali bistvenega pomena za nadaljnji uspeh preciznega kmetijstva po vsem svetu.

Uporaba umetne inteligence v preciznem kmetijstvu

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

V zadnjih letih je umetna inteligenca postala obetaven zaveznik v kmetijskem sektorju, saj ponuja inovativne rešitve za stare izzive. Eden ključnih načinov, kako umetna inteligenca spreminja kmetijstvo, je analiza podatkov.

Z izkoriščanjem moči algoritmov strojnega učenja lahko obdela velike količine kmetijskih podatkov in kmetom zagotovi dragocene vpoglede. Ta pristop, ki temelji na podatkih, omogoča boljše sprejemanje odločitev, kar vodi k večji učinkovitosti pri upravljanju pridelkov in dodeljevanju virov.

Vloga umetne inteligence v kmetijstvu

Umetna inteligenca (UI) je vrhunska tehnologija, ki vključuje razvoj inteligentnih sistemov, sposobnih opravljati naloge, za katere je običajno potrebna človeška inteligenca.

Uporablja se v različnih panogah ter revolucionarno spreminja način dela in življenja. Umetna inteligenca je spremenila pravila igre, saj izboljšuje učinkovitost in procese odločanja, od zdravstva do financ.

Njegova uporaba v kmetijstvu je raznolika in učinkovita. Droni z umetno inteligenco, opremljeni s kamerami in senzorji, lahko na primer pregledajo velike površine kmetijskih zemljišč, zajemajo podatke o zdravju pridelkov in ugotavljajo morebitne težave, kot so bolezni ali pomanjkanje hranil.

Pametni traktorji, opremljeni s tehnologijo umetne inteligence, lahko samostojno krmarijo po poljih, optimizirajo vzorce sajenja in zmanjšajo izgubo virov. Poleg tega lahko napovedna analitika, ki jo poganja umetna inteligenca, kmetom pomaga predvideti tržne trende, kar jim omogoča, da sprejemajo utemeljene odločitve o tem, kdaj saditi, pobirati in prodajati pridelke.

Države po vsem svetu prepoznavajo potencial umetne inteligence za reševanje vse večjih izzivov pridelave hrane v hitro spreminjajočem se podnebju. Po podatkih Organizacije ZN za prehrano in kmetijstvo (FAO) lahko tehnologije preciznega kmetijstva, vključno z umetno inteligenco, povečajo svetovni pridelek do 20%.

Vloga umetne inteligence v kmetijstvu

Uporaba umetne inteligence v kmetijstvu nenehno narašča, saj poročilo družbe Statista napoveduje, da bo svetovni trg umetne inteligence v kmetijstvu do leta 2025 dosegel $2,6 milijarde evrov.

To rast je mogoče pripisati oprijemljivim koristim, ki jih umetna inteligenca prinaša kmetom v smislu izboljšanja pridelka, zmanjšanja stroškov in trajnostnih kmetijskih praks.

Znanstvene študije prav tako dokazujejo pozitiven vpliv umetne inteligence v kmetijstvu. Raziskave kažejo, da tehnike natančnega kmetovanja, ki jih poganja umetna inteligenca, omogočajo učinkovitejšo uporabo virov, kot sta voda in gnojila, kar vodi k večjemu pridelku.

Poleg tega zmožnost umetne inteligence, da analizira in razlaga kompleksne kmetijske podatke, omogoča zgodnje odkrivanje bolezni pridelkov, kar prispeva k boljšemu obvladovanju škodljivcev in manjši uporabi škodljivih pesticidov. Nekateri primeri uporabe umetne inteligence v kmetijstvu so:

Daljinsko zaznavanje in slikanje

Tehnologije daljinskega zaznavanja, ki vključujejo satelite in brezpilotna letala, imajo ključno vlogo pri zbiranju podatkov o zdravju pridelkov, stanju tal in splošnem upravljanju kmetij. Uporablja se za analizo obsežnih zbirk podatkov, ki jih te tehnologije ustvarjajo, in kmetom ponuja neprecenljiv vpogled za premišljeno odločanje.

Sateliti omogočajo makroskopski pogled, saj zajamejo obsežne vzorce, medtem ko brezpilotna letala ponujajo bolj podrobno perspektivo, saj se približajo pridelkom.

1. Računalniški vid: Oči preciznega kmetijstva:

Računalniški vid, podmnožica umetne inteligence, omogoča strojem, da razlagajo vizualne informacije, zato je nepogrešljivo orodje v kmetijstvu. V preciznem kmetijstvu računalniški vid obdeluje slike, zajete s sateliti in brezpilotnimi letali, ter iz njih pridobiva pomembne podatke o zdravju pridelkov, vzorcih rasti in morebitnih težavah.

Ta tehnologija omogoča zgodnje odkrivanje bolezni, pomanjkanja hranil in napadov škodljivcev, kar kmetom omogoča, da pravočasno sprejmejo korektivne ukrepe.

1. Računalniški vid Oči natančnega kmetijstva

Praktična uporaba umetne inteligence in daljinskega zaznavanja v kmetijstvu je številna. Sateliti, opremljeni z naprednimi senzorji, lahko spremljajo stanje pridelkov na obsežnih območjih in kmetom v realnem času zagotavljajo podatke o dejavnikih, kot sta raven vlage in zdravje vegetacije.

Spremljanje in upravljanje pridelkov

Ena ključnih aplikacij umetne inteligence na tem področju je spremljanje stanja pridelkov v realnem času, ki vključuje izkoriščanje moči naprednih algoritmov za analizo podatkov, povezanih z zdravjem tal, vremenskimi vzorci in boleznimi pridelkov.

1. Algoritmi umetne inteligence za analizo stanja tal:

Ima ključno vlogo pri ocenjevanju in izboljševanju zdravja tal, ki je ključni dejavnik za uspeh pridelka. Ti algoritmi analizirajo podatke iz različnih virov, kot so vzorci tal in satelitski posnetki, ter kmetom zagotavljajo vpogled v sestavo tal, raven hranil in vsebnost vlage.

Z razumevanjem teh dejavnikov v realnem času lahko kmetje sprejemajo utemeljene odločitve o vrstah in količinah potrebnih gnojil, s čimer optimizirajo pridelek in zmanjšajo vpliv na okolje.

2. Analiza vremenskih vzorcev:

Spremljanje vremenskih vzorcev je bistvenega pomena za učinkovito upravljanje pridelkov. Algoritmi umetne inteligence obdelujejo velike količine meteoroloških podatkov, vključno s temperaturo, vlažnostjo, padavinami in vzorci vetra, da bi napovedali vremenske razmere.

Te informacije kmetom omogočajo, da predvidijo izzive, kot so suše ali obilne padavine, ter tako izvajajo preventivne ukrepe in zaščitijo svoje pridelke. Z uporabo umetne inteligence za spremljanje vremena v realnem času lahko kmetje izboljšajo svoje postopke odločanja in se prilagodijo spreminjajočim se okoljskim razmeram.

3. Odkrivanje bolezni poljščin:

Odkrivanje in preprečevanje bolezni poljščin je ključnega pomena za zagotavljanje zanesljive preskrbe s hrano in zmanjšanje gospodarskih izgub. Algoritmi umetne inteligence analizirajo podatke iz različnih virov, vključno s slikami pridelkov, ki jih zajamejo brezpilotna letala ali kamere, da bi prepoznali zgodnje znake bolezni.

Z zaznavanjem nepravilnosti v zdravstvenem stanju pridelkov omogoča kmetom, da sprejmejo proaktivne ukrepe, kot sta usmerjena uporaba pesticidov ali kolobarjenje pridelkov, s katerimi zmanjšajo širjenje bolezni. To ne le izboljša pridelek, temveč tudi zmanjša potrebo po prekomerni uporabi pesticidov, kar prispeva k trajnostnim kmetijskim praksam.

Poleg tega več primerov po svetu kaže uspešno izvajanje umetne inteligence pri spremljanju pridelkov v realnem času. V Združenih državah Amerike so na primer podjetja, kot je John Deere, razvila orodja za natančno kmetovanje, ki jih poganja umetna inteligenca in so integrirana s traktorji in kombajni ter kmetom zagotavljajo uporabne vpoglede med postopkom obdelovanja.

Prediktivna analitika za napovedovanje donosa

V središču te preobrazbe je napovedna analitika, uporaba umetne inteligence, ki kmetom omogoča izjemno natančno napovedovanje pridelka. Na Nizozemskem, ki slovi po svojih inovativnih kmetijskih praksah, sistemi z umetno inteligenco analizirajo podatke iz senzorjev, nameščenih na poljih, in tako natančno napovedujejo pridelek krompirja.

V Združenih državah Amerike so podjetja, kot je Granular, z izvajanjem napovedne analitike kmetom omogočila sprejemanje odločitev, ki temeljijo na podatkih, kar je povečalo pridelek in izboljšalo dobičkonosnost.

1. Modeli umetne inteligence za napovedovanje pridelka:

Napovedna analitika vključuje uporabo naprednih modelov umetne inteligence za analizo preteklih podatkov in trenutnih razmer, kar kmetom omogoča predvidevanje donosov pridelkov pred žetveno sezono. Ti modeli pri oblikovanju napovedi upoštevajo številne dejavnike, vključno z vremenskimi vzorci, zdravjem tal in vrstami pridelkov.

Prediktivna analitika za napovedovanje pridelka Natančno kmetijstvo

Ti modeli z uporabo zmogljivosti strojnega učenja nenehno izboljšujejo svoje napovedi, ko je na voljo več podatkov, kar zagotavlja visoko stopnjo natančnosti pri napovedovanju pridelka.

2. Prednosti natančnega napovedovanja pridelka:

Natančno napovedovanje pridelka prinaša številne koristi kmetom in celotni kmetijski industriji. Ena od glavnih prednosti je boljše upravljanje virov.

Kmetje lahko optimizirajo uporabo vode, gnojil in pesticidov na podlagi predvidenih donosov ter tako zmanjšajo količino odpadkov in vpliv na okolje. Poleg tega natančno napovedovanje omogoča boljše finančno načrtovanje, kar kmetom omogoča sprejemanje informiranih odločitev glede strategij trženja in določanja cen pridelkov.

Poleg tega natančne napovedi pridelka prispevajo k zanesljivi preskrbi s hrano, saj pomagajo preprečevati pomanjkanje in presežke. Če kmetje jasno poznajo pričakovani pridelek, se lahko usklajujejo z distributerji in oblikovalci politike ter tako zagotovijo stabilno verigo preskrbe s hrano.

Ta proaktivni pristop zmanjšuje tveganje pomanjkanja hrane in nihanja cen, kar koristi proizvajalcem in potrošnikom.

Po poročilu družbe Markets and Markets naj bi trg preciznega kmetijstva, vključno z napovedno analitiko, do leta 2027 dosegel $12,9 milijarde evrov. Ta rast kaže na vse večje priznavanje vrednosti, ki jo tehnologije, ki jih poganja umetna inteligenca, prinašajo v kmetijski sektor.

Natančno namakanje

Natančno namakanje temelji na najsodobnejših algoritmih umetne inteligence za analizo in razlago podatkov iz različnih virov. Senzorji, vgrajeni na poljih, v realnem času zbirajo informacije o ravni vlage v tleh, vremenskih razmerah in zdravju pridelkov.

Te podatke obdeluje za izdelavo prilagojenih namakalnih načrtov, ki zagotavljajo, da pridelki v vsakem trenutku prejmejo točno določeno količino vode, ki jo potrebujejo.

1. Varčevanje z vodo:

Natančno namakanje zmanjšuje izgubo vode z dovajanjem prave količine vode neposredno v območje korenin rastlin. Ta ciljno usmerjen pristop odpravlja prekomerno namakanje, ki je pogosta težava pri tradicionalnih metodah, in zagotavlja preudarno porabo vode.

V Kaliforniji, kjer je pomanjkanje vode pereč problem, je natančno namakanje omogočilo znatno zmanjšanje porabe vode na kmetijah. S tem se ne rešujejo le okoljski problemi, temveč se pripomore tudi k trajnostnemu kmetijstvu.

2. Povečan pridelek:

Prilagojeni načrti namakanja, ki jih ustvari umetna inteligenca, zagotavljajo optimalne pogoje za rast pridelkov. Z zagotavljanjem prave količine vode ob pravem času natančno namakanje izboljša rast rastlin, kar vodi do boljših pridelkov. To je ključni dejavnik pri izpolnjevanju vse večjega svetovnega povpraševanja po proizvodnji hrane.

V študiji, izvedeni v Indiji, so polja, opremljena s preciznimi namakalnimi sistemi, pokazala 20% večji pridelek v primerjavi s tradicionalnimi metodami. To kaže na potencial natančnega kmetijstva, ki ga poganja umetna inteligenca, pri reševanju izzivov prehranske varnosti.

Po poročilu Organizacije ZN za prehrano in kmetijstvo (FAO) je več kot 50 držav uvedlo prakse preciznega kmetijstva, pri čemer ima precizno namakanje ključno vlogo.

Pametna kmetijska oprema

Pametna kmetijska oprema pomeni napredne kmetijske stroje, ki uporabljajo tehnologije umetne inteligence za povečanje učinkovitosti in produktivnosti na kmetiji. Pomemben primer je razvoj avtonomnih traktorjev in kombajnov, ki so korenito spremenili tradicionalne metode kmetovanja.

Ti stroji so opremljeni s senzorji, kamerami in algoritmi umetne inteligence, ki jim omogočajo, da opravljajo naloge z izjemno natančnostjo in točnostjo.

1. Avtonomni traktorji:

Avtonomni traktorji so odličen primer preoblikovanja kmetijstva. Ta vozila lahko brez človeškega posredovanja krmarijo po poljih, sejejo semena, uporabljajo gnojila in celo pobirajo pridelke.

Vgrajena tehnologija GPS tem traktorjem omogoča, da se premikajo po vnaprej določenih poteh, kar optimizira uporabo virov in zmanjšuje vpliv na okolje. To ne le zmanjšuje delovno obremenitev kmetov, temveč tudi povečuje splošno učinkovitost kmetijskih dejavnosti.

2. Natančni kombajni:

Natančni kombajni, opremljeni s tehnologijami umetne inteligence, so na novo opredelili postopek žetve. Ti stroji lahko v realnem času analizirajo stanje pridelka in določijo optimalni čas za spravilo.

Pametna kmetijska oprema

Z naprednimi možnostmi slikanja in zaznavanja lahko precizni kombajni selektivno pobirajo pridelke in tako zagotovijo, da se poberejo le najbolj zreli pridelki. S tem se ne le izboljša kakovost pridelka, temveč se tudi zmanjša količina odpadkov, kar prispeva k trajnostnim kmetijskim praksam.

Z vključitvijo umetne inteligence v pametno kmetijsko opremo se je začelo obdobje natančnega kmetijstva, v katerem ima odločanje na podlagi podatkov ključno vlogo pri optimizaciji kmetijskih postopkov. Te tehnologije ponujajo več prednosti:

Optimizacija virov:

Pametna kmetijska oprema uporablja podatke iz različnih senzorjev za optimizacijo uporabe virov, kot so voda, gnojila in pesticidi. Ta ciljno usmerjen pristop zmanjšuje količino odpadkov in zmanjšuje vpliv kmetijskih praks na okolje.

Večja učinkovitost:

Avtonomni traktorji in precizni kombajni lahko delujejo 24 ur na dan, 7 dni v tednu, kar znatno poveča hitrost in učinkovitost kmetijskih operacij. To je še posebej dragoceno v kritičnih kmetijskih sezonah, ko so pravočasna opravila bistvena za uspešno spravilo pridelka.

Vpogledi na podlagi podatkov:

Algoritmi umetne inteligence analizirajo velike količine podatkov, zbranih s senzorji in kamerami, ter tako kmetom zagotavljajo dragocene informacije o zdravju pridelkov, stanju tal in napadih škodljivcev. Te informacije kmetom omogočajo sprejemanje informiranih odločitev za izboljšanje splošnega upravljanja kmetije.

Izzivi in obeti za prihodnost

Ker se svet spopada z vse večjim povpraševanjem po proizvodnji hrane, da bi zagotovil preživetje naraščajočega prebivalstva, je kmetijski sektor kot obetavno rešitev izbral umetno inteligenco (UI). Vendar pa široko sprejetje umetne inteligence v kmetijstvu prinaša številne izzive in etične pomisleke, ki jih je treba skrbno preučiti. Takšni so na primer:

1. Skrb za varnost podatkov in zasebnost:

Z zbiranjem velikih količin podatkov s senzorji in nadzornimi napravami postane nevarnost kršitev podatkov in nepooblaščenega dostopa zelo zaskrbljujoča. Kmetje potrebujejo zagotovilo, da bodo njihovi občutljivi kmetijski podatki, kot so podatki o pridelkih in tleh, varno obdelani in ne bodo zlorabljeni.

2. Cenovna dostopnost in dosegljivost:

Uvedba tehnologij umetne inteligence je pogosto povezana z visoko ceno, kar predstavlja izziv za male kmete, ki morda težko vlagajo v tako napredne sisteme. Premostitev vrzeli v cenovni dostopnosti in zagotovitev, da lahko vsi kmetje dostopajo do rešitev AI in imajo od njih koristi, je ključnega pomena za široko sprejetje.

3. Pomanjkanje tehničnih spretnosti:

Vključevanje tehnologij umetne inteligence zahteva določeno raven tehničnega znanja. Številni kmetje, zlasti v regijah v razvoju, morda nimajo potrebnega znanja in spretnosti za upravljanje in vzdrževanje sistemov, ki jih poganja umetna inteligenca. Zagotavljanje ustreznega usposabljanja in podpore je bistvenega pomena za zagotovitev učinkovite uporabe tehnologije.

4. Vprašanja interoperabilnosti:

Raznolikost sistemov umetne inteligence, ki so na voljo na trgu, lahko privede do izzivov interoperabilnosti. Kmetje, ki vlagajo v različne platforme umetne inteligence, imajo lahko težave pri nemotenem povezovanju teh tehnologij, kar ovira splošno učinkovitost in uspešnost njihovih kmetijskih praks.

Razvoj in usposabljanje algoritmov umetne inteligence pa lahko nenamerno vneseta pristranskost, ki vodi v neenako obravnavo nekaterih pridelkov ali regij. Zagotavljanje nepristranskih sistemov umetne inteligence je ključnega pomena, da se prepreči povečanje obstoječih razlik v kmetijskem sektorju.

Ker pa se z raziskavami še naprej spoprijemamo s temi izzivi, je prihodnost natančnega kmetijstva, ki ga poganja umetna inteligenca, obetavna.

Zaključek

Umetna inteligenca v kmetijstvu je z vključevanjem umetne inteligence v kmetijsko panogo povzročila revolucijo, saj je omogočila sprejemanje odločitev na podlagi podatkov. Njene aplikacije, kot so brezpilotna letala, pametni traktorji in napovedna analitika, povečujejo učinkovitost, optimizirajo uporabo virov in spodbujajo trajnostne kmetijske prakse. Kljub izzivom, kot sta varnost podatkov in cenovna dostopnost, je prihodnost umetne inteligence v preciznem kmetijstvu obetavna.

Delovna skupina za precizno kmetijstvo si prizadeva za boljše kartiranje širokopasovnega interneta in prednostno obravnavo podeželja

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

WASHINGTON – Projektna skupina za precizno kmetijstvo pri Zvezni komisiji za komunikacije (FCC) se je odločila, da bo komisiji podprla sklop novih priporočil.

Delovna skupina bo od Zvezne komisije za komunikacije (FCC) in Ministrstva za kmetijstvo zahtevala, naj okrepita svoja prizadevanja pri kartiranju širokopasovnih povezav, dasta prednost subvencijam za širokopasovne povezave na kmetijskih območjih in izvedeta različne ukrepe za zagotovitev zadostnega dostopa do širokopasovnih povezav kmetom, zlasti ker se industrija vse bolj zanaša na podatke in analitiko.

Kar zadeva kartiranje, se bo projektna skupina zavzemala za večjo ločljivost na zemljevidu BDC FCC. Poleg tega bo predlagala vključitev podrobnejših informacij na zemljevid, kot so potrjena pokritost tal in posebne podrobnosti o kmetijskih strukturah.

Več delovnih skupin je predlagalo spremembe programa ReConnect Ministrstva za kmetijstvo ZDA, subvencije za širokopasovni dostop, ki jo je vzpostavil Zakon o infrastrukturi iz leta 2021. Osebje projektne skupine je poudarilo potrebo po spremembah, s katerimi bi dali prednost financiranju infrastrukture, ki omogoča visokohitrostno širokopasovno povezljivost za kmetije.

Ti predlogi so skladni s tistimi, ki jih je delovna skupina predstavila novembra 2021, v katerih so zahtevali izboljšano kartiranje širokopasovnih povezav, boljše zbiranje podatkov in dodatne spodbude za financiranje.

Člani delovne skupine so odobrili tudi izjavo, v kateri izražajo pogojno podporo zakonu Last Acre Act, zakonu, ki ga je senat vložil julija. Namen predlagane zakonodaje je ustanoviti sklad, ki ga upravlja FCC, za pomoč projektom širokopasovnega dostopa do kmetijskih storitev.

Čeprav so člani izrazili zaskrbljenost glede specifičnih vidikov zakonodaje, kot so strogi kriteriji upravičenosti, so podprli splošni namen financiranja širokopasovnega dostopa na podeželju.

Predsednik delovne skupine Teddy Bekele je napovedal, da bodo odobrena priporočila naslednji teden predložena FCC in USDA.

Kaj je Projektna skupina za precizno kmetijstvo?

Delovna skupina za precizno kmetijstvo, ki jo je ustanovil kmetijski zakon iz leta 2018, je skupna pobuda Zvezne komisije za komunikacije (FCC) in Ministrstva za kmetijstvo Združenih držav Amerike (USDA).

Njegovo glavno poslanstvo je poglobiti se v zapleten svet preciznega kmetijstva, kjer se računalniška orodja in povezljivost združujejo, da bi revolucionarno spremenili kmetijske prakse. Precizno kmetijstvo vključuje uporabo naprednih tehnologij za optimizacijo kmetijskih procesov, povečanje učinkovitosti, trajnosti in produktivnosti.

Kaj počne?

Deluje z večplastnim pristopom, ki zajema preučevanje potreb po povezljivosti, kartiranje kmetijskega širokopasovnega dostopa, obravnavanje standardov delovne sile in omogočanje uvajanja širokopasovne infrastrukture, prilagojene preciznemu kmetijstvu.

Njegov končni cilj je kmetom zagotoviti orodja in vire, potrebne za učinkovitejšo pridelavo poljščin, pri čemer se tehnološki napredek nemoteno vključuje v tradicionalne kmetijske prakse.

Strukturiran je natančno, saj strokovnjake za določeno področje deli v štiri ločene delovne skupine, od katerih se vsaka osredotoča na določen vidik preciznega kmetijstva. Te skupine so:

1. Kartiranje kmetijskega širokopasovnega interneta: Ta skupina je zadolžena za kartiranje širokopasovne krajine na kmetijskih območjih. Razumevanje terena povezljivosti je ključnega pomena za prepoznavanje vrzeli in oblikovanje strategij za njihovo premostitev.

2. Potrebe po povezljivosti za precizno kmetijstvoTa skupina se poglobi v specifične zahteve glede povezljivosti v preciznem kmetijstvu in si prizadeva zagotoviti, da imajo kmetje dostop do robustne in zanesljive internetne povezave za podporo uvajanju naprednih tehnologij na svojih kmetijah.

3. Uvedba kmetijskega širokopasovnega interneta: Ta skupina, osredotočena na praktični vidik, si prizadeva za uvedbo širokopasovne infrastrukture v kmetijskih regijah. Njihova prizadevanja so usmerjena v prevajanje potreb po povezljivosti v rešitve na terenu.

4. Delovna mesta in standardi na delovnem mestu v preciznem kmetijstvuZavedajoč se preobrazbenega vpliva na delovno silo, se ta skupina loteva spreminjajočega se delovnega okolja v preciznem kmetijstvu. Določa standarde za zagotavljanje usposobljene delovne sile, ki je sposobna krmariti po vključevanju tehnologije v tradicionalne kmetijske prakse.

Projektna skupina pod vodstvom predsednika Teddyja Bekeleja deluje v okviru, ki ga je opredelila predsednica FCC Jessica Rosenworcel, ki je projektno skupino avgusta ponovno pooblastila. Ta ponovna pooblastitev pomeni njen zadnji mandat, ki naj bi se zaključil leta 2025, in kaže na predana prizadevanja za doseganje oprijemljivih rezultatov v določenem časovnem okviru.

Zaključek:

Skratka, projektna skupina je ključna pobuda, ki oblikuje prihodnost kmetijstva z odpravljanjem vrzeli med tehnologijo in kmetijstvom. Z osredotočenim pristopom si prizadeva obravnavati potrebe po povezljivosti, vzpostaviti širokopasovno infrastrukturo in določiti standarde delovne sile, kar so ključni elementi za nemoteno vključevanje preciznega kmetijstva v običajne kmetijske prakse.

Vpogled v odnos kmetov do tehnologije preciznega kmetijstva in finančnih koristi

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

Od poznih osemdesetih let prejšnjega stoletja kmetje v Združenih državah Amerike, zlasti v osrednjih kmetijskih regijah, vse bolj uporabljajo precizno kmetijstvo. To pomeni, da uporabljajo posebne metode in orodja za boljše kmetovanje. To jim pomaga kmetovati pametneje, pridelovati več pridelkov, zaslužiti več denarja in varovati okolje.

Kljub vsem tem dobrim stvarem pa nekateri kmetje še vedno niso prepričani o uporabi teh metod in orodij. Profesorica Tong z državne univerze Južne Dakote je preučevala te metode in zakaj jih nekateri kmetje uporabljajo, drugi pa ne. Želi razumeti, kaj kmeta spodbudi k uporabi teh pametnih kmetijskih metod ali ne.

V nedavnem raziskovalnem projektu sta Wang in njena ekipa preučila, kaj kmetje menijo, da je najpomembnejši razlog za uporabo novih kmetijskih metod in orodij: zaslužek več denarja.

Wang je dejal: “Da bi več kmetov uporabljalo te pametne kmetijske metode in ohranilo zdravje svojih kmetij, je ključnega pomena, da ugotovijo, kako jim te metode lahko prinesejo več denarja. V naši študiji smo kmete, ki uporabljajo te pametne metode, vprašali, koliko več denarja zaslužijo, in preučili smo tudi stvari, ki bi lahko vplivale na to, koliko dodatnega denarja dobijo. To nam pomaga razumeti, zakaj nekateri kmetje zaslužijo več denarja s pametnim kmetovanjem.”

Perspektive preciznih tehnologij v kmetijstvu

“Precizno kmetijstvo” je način kmetovanja, ki uporablja različne metode in orodja za izboljšanje kmetovanja. Pomaga pri obvladovanju razlik na terenu, kot so kje in kdaj saditi in gojiti pridelke, tako da je kmetovanje pametnejše in učinkovitejše.

V tej študiji so znanstveniki govorili o osmih priljubljenih metodah pametnega kmetovanja. Mednje spadajo stvari, kot so uporaba strojev, ki se poganjajo sami, uporaba slik iz vesolja in letečih robotov ter prilagajanje količine gnojil, semen in drugih stvari, ki jih uporabljate, glede na to, kje in kdaj kmetujete.

Vse te metode lahko kmetom pomagajo zaslužiti več denarja, če jih uporabljajo.

Wang je pojasnil: “Ko kmetje uporabljajo različne pametne kmetijske metode, lahko dobro sodelujejo in kmetovanje še izboljšajo. Dobri rezultati bi lahko bili več kot le prihranek denarja ali hitrejše delo z eno metodo. Prava vrednost pametnega kmetovanja bi lahko izhajala iz krajšega časa, ko kmetija ne deluje, boljše uporabe strojev in neizgube pridelka zaradi slabega vremena.”

Da bi razumeli, kaj kmetje menijo o zaslužku in uporabi pametnega kmetovanja, je raziskovalna skupina, v kateri sta tudi Wang in Hailong Jin, učitelja na Ness School of Management and Economics, ter drugi učitelji z različnih univerz, leta 2021 poslala ankete 6000 lokalnim kmetom.

Vprašanja so bila zastavljena kmetom na različnih območjih, kot so vzhodna Južna Dakota, vzhodna Severna Dakota, zahodna Minnesota in vzhodna Nebraska. Prosili so jih, naj povedo, ali so zaslužili več denarja ali ne, če so uporabljali pametne kmetijske metode, o katerih smo govorili prej, ali ne.

Najbolj priljubljena metoda pametnega kmetovanja je uporaba strojev, ki se poganjajo sami, kar kmetom pomaga bolje opravljati delo na svojih poljih. Mnogi kmetje to uporabljajo.

Naslednja najbolj priljubljena metoda je uporaba slik iz vesolja, ki jo je preizkusilo skoraj 60% vseh kmetov. Za to se uporabljajo tudi droni in leteči roboti, vendar jih ne uporablja toliko kmetov. Približno 26% kmetov uporablja drone, kar ni toliko kot druge metode, vendar je med kmeti vse bolj priljubljeno.

“Uporaba dronov ali letečih robotov s kamerami se je v zadnjih desetih letih močno povečala. Droni se od vesoljskih slik razlikujejo po tem, da lahko stvari prikažejo podrobneje, pogosteje in nanje ne vpliva tako slabo vreme. Droni so tudi hitrejši za uporabo in njihova namestitev in delovanje nista draga,” pravi Wang.

Da bi razumeli, kaj kmetje menijo o zaslužku, je morala raziskovalna skupina ugotoviti, ali ljudje, ki uporabljajo pametne kmetijske metode, zaslužijo več denarja in kaj si mislijo tisti, ki jih ne uporabljajo. Za vsako od pametnih kmetijskih metod, o katerih smo govorili prej, je približno 60% tistih, ki jih niso uporabljali, odgovorilo, da ne vedo, ali jim je to pomagalo zaslužiti več denarja na kmetiji.

“Ni presenetljivo, da ljudje, ki niso uporabljali pametnih kmetijskih metod, ne vedo, ali zaslužijo več denarja, ker jih niso preizkusili. Verjetno o tem niso nikoli dobili informacij,” je dejal Wang.

To kaže, da moramo bolje razumeti, kako pametno kmetovanje pomaga zaslužiti več denarja, zlasti na območjih z različnimi vrstami kmetij, tal in vremena.

Ljudje, ki so uporabljali večino pametnih kmetijskih metod, so vedeli, ali jim to pomaga zaslužiti več denarja. Nekateri kmetje, ki so uporabljali drone ali vesoljske posnetke, pa niso vedeli, ali jim to prinaša več denarja. Drugi pa niso opazili nobenih sprememb v tem, koliko denarja so zaslužili po uporabi pametnih kmetijskih metod, o katerih smo govorili prej.

Wang je nadalje poudaril: “Orodja, ki kmetom pomagajo pri boljšem diagnosticiranju ali razumevanju njihovih kmetij, kot so droni in vesoljske slike, kmetijam prinašajo več denarja z uporabo stvari, kot je prilagajanje količine gnojil in drugih stvari, ki jih uporabljajo. Kmetom je težko reči, koliko vsako orodje pomaga, ker delujejo skupaj.”

Ena glavnih stvari, ki smo se jih naučili iz študije, je, da kmetje, ki te pametne kmetijske metode uporabljajo že dolgo časa (več kot tri leta), bolje vidijo, kako te vplivajo na njihov zaslužek v primerjavi s tistimi, ki so jih uporabljali le kratek čas (nekaj let ali mesecev).

Wang je dejala, da ljudje, ko dlje časa uporabljajo pametne metode kmetovanja in zbirajo več podatkov, začnejo bolje razumeti, kako te metode vplivajo na njihov dobiček. Dodala je, da zbrani podatki kažejo, da se dobiček od uporabe teh metod sčasoma povečuje. Uporaba metod, ki varujejo okolje, verjetno pomaga povečati dobiček od pametnega kmetovanja.

Ključni vpogledi iz študije

Optimizacijo donosov in pridelkov z učinkovito uporabo virov je omogočilo precizno kmetijstvo. Zato mu pripisujejo zasluge za prispevek k ‘zeleni revoluciji’. Vendar pa stopnja sprejetja ni tako razširjena, kot bi morda pričakovali.

V Južni Dakoti je 531 tisoč kmetov uporabljalo tehnike preciznega kmetijstva za upravljanje poljščin ali živine, je pokazala študija ameriškega ministrstva za kmetijstvo iz leta 2021. Čeprav je to ena najvišjih stopenj v ZDA, ima veliko drugih držav le majhen delež kmetov, ki uporablja tehnologijo preciznega kmetijstva.

Čeprav je dobiček pogosto glavna skrb pri uporabi novih tehnologij, se je v tej študiji pokazalo, da ljudje, ki teh tehnologij niso uporabljali, niso imeli pojma, kako se bo njihov dobiček spremenil, ko jih bodo začeli uporabljati.

“To kaže, da moramo preučiti, kako ljudje, ki uporabljajo te tehnologije, ocenjujejo spremembe v svojem dobičku,” je dejal Wang.

Raziskovalna skupina je omenila, da bi ljudem olajšala uporabo pametnih kmetijskih metod, če bi jim v prvih nekaj letih uporabe nove tehnologije ponudili finančno pomoč. Menili so tudi, da bi povezovanje ljudi, ki te metode uporabljajo že dolgo, s tistimi, ki jih ne, lahko pomagalo več ljudem, da jih začnejo uporabljati.

“Ker so se stroški stvari, kot so semena in gnojila, v zadnjih letih zvišali, je še toliko bolj pomembno uporabljati pametne kmetijske metode. Te pomagajo pri pametnejši uporabi teh stvari in jih pogosto lahko pocenijo,” je dejal Wang.

Celotna študija je bila objavljena v akademski reviji Ecological Economics in jo najdete na spletni strani https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2023.107950.

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