Kategorija: Primeri uporabe

Vodilno ukrajinsko kmetijsko podjetje VitAgro uvaja programsko opremo za precizno kmetijstvo GeoPard za integrirano upravljanje kmetij na 85.000 hektarjih

Objavljeno na avtor dementievgeopard

KÖLN, NEMČIJA in KIJEV, UKRAJINA, julij 2025

VitAgro, eden vodilnih ukrajinskih kmetijskih proizvajalcev 85.000 hektarjev (210.000 akrov), je uvedel GeoPard Programska oprema za precizno kmetijstvo kot celovit sistem za podporo odločanju za celotno rastno sezono. Platforma podpira delovne procese od predsezonske priprave, vključno z načrtovanjem in analizo tal, do terenskih operacij skozi celotno vegetacijsko obdobje.

Kot eno od 15 največjih kmetijskih podjetij v Ukrajini je VitAgro v svoje poslovanje vključil GeoPard, da bi izboljšal upravljanje tal, uvedel strategije gnojenja s spremenljivimi dozami (VRA) in količinsko opredelil finančni vpliv praks preciznega kmetijstva s pomočjo podatkovnih poskusov na terenu.

“GeoPard je preoblikoval način upravljanja polj s tem, ko je kompleksne podatke spremenil v praktična in uporabna priporočila.«. ”Platforma pomaga pri oblikovanju ciljno usmerjenih strategij vzorčenja tal, ki natančno določajo specifična območja na polju, ki zahtevajo pozornost, kar omogoča upravljanje za posamezna območja namesto enotne uporabe na celotnih poljih,« je dejal. Oleh Bilan, glavni tehnolog pri VitAgru.

Karta potencialnega območja temelji na globokih zgodovinskih podatkih, ki dokazujejo neodvisnost v mejah polja

Zemljevid potencialnih con polja, ki temelji na poglobljenih zgodovinskih podatkih in prikazuje variabilnost znotraj polja

Z vzpostavljenim GeoPardom lahko VitAgro sistematično:

  • Ustvarite natančne načrti vzorčenja tal na podlagi spremenljivosti polja
  • Ustvari consko specifičnih aplikacijskih zemljevidov za gnojila in sredstva za varstvo rastlin
  • Spremljajte dejansko uporabljene odmerke v primerjavi z načrtovanimi predpisanimi zdravili
  • Izračunajte jasne metrike donosnosti naložbe za pobude za natančno kmetijstvo
  • Sprejemajte odločitve, podprte s podatki, za prihodnje strategije upravljanja pridelka in vložkov

“GeoPard ostaja pomembno orodje za pridelovalce poljščin v Ukrajini,” je dejal Dmitrij Dementjev, Izvršni direktor podjetja GeoPard.“Precizno kmetijstvo ni več neobvezno za podjetja, ki načrtujejo prihodnost. Omogoča pridelavo žita višje kakovosti z optimiziranimi stroški in bolj trajnostnimi praksami, s čimer se krepi prehranska varnost.”

Izvajanje je bilo podprto v sodelovanju z Agrismart, kmetijsko svetovalno podjetje, ki sodeluje z VitAgro in GeoPard pri uskladitvi agronomske metodologije in uvajanja v vseh dejavnostih.

Partnerstvo poudarja, kako lahko digitalna agronomija izboljša produktivnost, hkrati pa podpira okoljsko odgovornost. Z oblikovanjem priporočil VRA na podlagi potencialnih con polj VitAgro uporablja vložke le tam, kjer je to potrebno, in v ustreznih količinah, s čimer zmanjšuje izgube in vpliv na okolje.

ZAKAJ MERITI VARIABILITNOST ZNOTRAJ TERENA

Produktivne cone, ustvarjene v GeoPardu, omogočajo enostavno opazovanje razlik v učinkovitosti znotraj enega polja, ki so pogosto posledica spremenljivosti vrste tal. GeoPard samodejno ustvari tako cone upravljanja kot tudi vzorčne točke za agrokemični načrt.

Načrt izdelave poskusa utemeljeno, ki prikazuje točke oddaje probe na podlagi območja polja

Načrt vzorčenja tal, ki prikazuje mesta vzorčenja glede na poljske cone

Izbor poskusa temelji na podlagi priporočil GeoPard

Vzorčenje tal na podlagi priporočil GeoPard

VZORČENJE TAL IN PRIPOROČILA, KI TEMELJIJO NA OBMOČJU

VitAgro zbira vzorce tal na priporočenih mestih in jih pošilja v laboratorije. Na podlagi večplastne analitike in potrjenih znanstvenih formul ekipa nato ustvari karte VRA za spremenljivo setev in gnojenje po conah.

Po analizi vsake cone postanejo vidni različni agronomski kazalniki, ki omogočajo natančnejšo in stroškovno učinkovitejšo uporabo vhodnih podatkov, ki odražajo dejansko heterogenost polja.

Območja produktivnosti GeoPard - Pri vizualnem pregledu polja enega polja z višinskimi območji na njegovi podlagi ležijo različne vrste tal - Po opravljeni analizi v vsakem območju produktivnost pridobimo različne kazalnike.

Produktivne cone iz GeoPard – Pri vizualnem pregledu odsekov istega polja z različnimi conami na podlagi različnih vrst tal – Po izvedbi analize v vsaki produktivni coni dobimo različne kazalnike.

“Zahvaljujoč široki paleti možnosti v GeoPardu, ki v celoti ustreza našim potrebam, je agrokemična obdelava tal v našem podjetju postala veliko učinkovitejša, rezultati pa natančnejši,” je dejal Oleksandr Perederiy, agrokemik pri VitAgro. “Tehnologija se hitro razvija in pomembno je, da ji sledimo. Ostaja prepričanje, da bo prizadevanje za napredek in izboljšanje, tudi v težkih časih za državo, prineslo dobre rezultate. Tisti, ki sejejo v stiski, bodo kasneje z veseljem želi.” (Psalm 126:5–6)

INTEGRACIJA Z OPERATIVNIM CENTROM JOHN DEERE

Avtomatizirana integracija z operacijskim centrom John Deere omogoča podjetju VitAgro:

  • Z uporabo kart potenciala polja, laboratorijske analize tal in izračunov na podlagi enačb ustvarite pametna priporočila VRA v GeoPardu.
  • Pošljite predpise podjetju John Deere kot delovne načrte, vključno z različnimi geometrijami con za setev in gnojenje
  • Za sezonsko analizo uspešnosti povlecite dejanske uporabljene podatke nazaj v GeoPard

Po vsaki poljski operaciji se podatki samodejno vrnejo v GeoPard, kar omogoča oceno natančnosti izvedbe in učinkovitosti vsakega agronomskega ukrepa.

PRAKTIČNA IZVAJANJE SPREMENLJIVE STOPNICE NA TERENU

Izvajanje na terenu je podprto z brezhibno integracijo opreme. Upravljavci dostopajo do zemljevidov predpisov, ki jih generira GeoPard, neposredno na zaslonih v kabini, kar omogoča natančno izvajanje agronomskih načrtov.

VitAgro gradi tudi lasten laboratorij za vzorčenje tal in načrtuje širitev storitev z zagotavljanjem orodij za podporo odločanju in priporočil za gnojila drugim kmetijskim proizvajalcem po vsej Ukrajini. Ta širitev je pomemben korak k širšemu sprejetju praks preciznega kmetijstva v državi.

Pri načrtovanju cen VRA z orodjem Smart Doses sistem samodejno dodeli cene in takoj prikaže prihranke na izdelek.

Pogled iz kabine stroja, kjer je prikazana karta VRA, ki se prikazuje na monitorju. Rožica: Amazone ZA-TS 4200. Rožica, ki je izvajala diferenciirano vnos.

Pogled iz kabine na zemljevid VRA na zaslonu. Trosilnik: Amazone ZA-TS 4200, ki se uporablja za spremenljivo količino trošenja.

VPLIV INTEGRACIJE

Po predhodnih ocenah integrirani digitalni model upravljanja omogoča podjetju VitAgro, da že v sezoni 2025 doseže:

  • 15-25% zmanjšanje stroškov mineralnih gnojil
  • Povečanje pridelka 5-8% pri ključnih poljščinah
  • Zmanjšan ogljični odtis poslovanja

Pridobljeni podatki bodo služili kot osnova za širitev praks preciznega kmetijstva na vse površine in krepitev notranjega strokovnega znanja podjetja VitAgro.

O PODJETJIH

VitAgro je eden vodilnih ukrajinskih kmetijskih proizvajalcev, ki obdeluje 85.000 hektarjev (210.000 akrov). Kot eden izmed 15 največjih proizvajalcev v Ukrajini se VitAgro osredotoča na trajnostne kmetijske prakse, tehnološke inovacije in operativno učinkovitost. Podjetje goji vrsto poljščin, vključno z žiti in oljnicami, ter združuje cilje produktivnosti z okoljsko odgovornostjo. Februarja 2025 je VitAgro zaključil tudi prvi izvoz ukrajinskega biometana v EU, saj je v Nemčijo dobavil serijo 68.000 m³ (720 MWh) in postal prvi dobavitelj biometana iz Ukrajine na evropski trg. vitagro.com.ua

GeoPard ponuja napredno programsko opremo za precizno kmetijstvo, zasnovano za optimizacijo upravljanja kmetij in kmetijskih operacij. Platforma združuje podatke o tleh, satelitske posnetke, podatke o strojih in agronomsko strokovno znanje, da bi kmetom in kmetijskim podjetjem zagotovila uporabna priporočila. geopard.tech

Ukrajinski agrarni vodja Вітагро izvaja programsko zagotavljanje točnega zemljorobstva GeoPard za kompleksno upravljanje kmetije

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Keln, Nemčija, Kijev, Ukrajina – 22. julij 2025 – Vitagro, eno od vodilnih kmetijskih podjetij Ukrajine, ki obdeluje 85 000 hektarjev (210 000 akov), je vpeljalo program zagotavljanja natančnega zemljorobstva GeoPard kot kompleksni sistem podpira sprejemanje rešitev za vse faze kmetijske sezone – od priprave do sezone, vključno z načrtovanjem in analizo utemeljitev, do izvedbe polnih del v celotnem vegetacijskem obdobju.

VitAgro se je uvrstil med top-15 v Ukrajini, integriral tehnologijo GeoPard v svoje operacije za optimizacijo upravljavskih razlogov, uvedbo diferenciranega vnosa dobrih in številnih finančnih prednosti praktičnega natančnega zemljorobstva z utemeljenimi danimi poljskimi preizkusi.​

“"GeoPard je naš podhod preoblikoval v upravljanje polj, da bi dal praktična priporočila na podlagi vseh analiz podatkov," je dejal Білан Олег Миколайович, Glavno tehnološko podjetje. "Platforma nam omogoča ustvarjanje celih strategij oddaje probno utemeljenost, ki začnejo konkretne cone polja, ki potrebujejo pozornost, ki omogočajo individualno obdelavo, in neenakomerno uporabo na vseh polji".​

Karta potencialnega območja temelji na globokih zgodovinskih podatkih, ki dokazujejo neodvisnost v mejah polja

Karta potencialnega območja temelji na globokih zgodovinskih podatkih, ki dokazujejo neodvisnost v mejah polja

Vpeljevanje dovoljilo Vitagro sistematično:​

  • Izdelati točne načrte proizvajalca probno utemeljeno na podlagi variabilnosti pol​
  • Generiraj conalno-specifične kartice vnos dobrih in sredstev za zaščito rastlin​
  • Spremljajte dejanske norme pri vnosu v primerjavi z načrtovanimi namembnostmi​
  • Razračunajte točne kazalnike najemnine za pobudo točnega zemljorobstva​
  • Sprejmite utemeljene danimi rešitvami za prihodnje strategije upravljanja z razvojem

“"GeoPard še naprej ostaja seznam proizvajalcev kmetijskih kultur v Ukrajini," je dejal Dmitro Dementyev, generalni direktor GeoPard. ”Uvajanje natančnega zemeljskega dela je zadoščenost za vsako podjetje, ki se bo v prihodnosti povečalo, ne proizvaja le več, vendar je kakovostno zrnje z optimiziranimi stroški in stalnimi praksami, ki zagotavljajo brezskrbnost“.​

Partnerstvo dokazuje, kako lahko digitalne agrarne rešitve povečajo produktivnost, hkrati pa spodbujajo ekološko odgovornost. Ustvarjanje kartic diferencirano vneseno na podlagi izbranih območij polja, Vitagro uporablja vire samo tam, de so potrebni, in v skladu z ustreznimi normami, zmanjšuje izgubo in vpliv na navkolishne okolje.​

Zakaj iščemo neodnorodnost? 

Območja produktivnosti, ustvarjena s pomočjo GeoPard, zagotavljajo vizualno oceno razlik v mejah enega polja, ki so zvišane z višjimi tipi razlogov. GeoPard samodejno oblikuje cone in točke za agrokemijski načrt. 

Načrt izdelave poskusa utemeljeno, ki prikazuje točke oddaje probe na podlagi območja polja

Načrt izdelave poskusa utemeljeno, ki prikazuje točke oddaje probe na podlagi območja polja

Izbor poskusa temelji na podlagi priporočil GeoPard

Izbor poskusa temelji na podlagi priporočil GeoPard

Izbor utemeljenih vzorcev

Vitagro proizvaja od zbiranja razumnih vzorcev v teh točkah, jih prenaša v laboratorije, in naprej ‒ na podlagi mnogošarove analize in potrjene znanstvene formule ‒ oblikuje VRA-karti za diferencirano sliko glede na vnos dobrih v kožno cono. Po podrobni analizi vsakega območja so prikazani specifični kazalniki, ki so izgubili točnejše in ekonomično uporabljene vire, ki vračunavajo neodvisnost polivov.

Območja produktivnosti GeoPard - Pri vizualnem pregledu polja enega polja z višinskimi območji na njegovi podlagi ležijo različne vrste tal - Po opravljeni analizi v vsakem območju produktivnost pridobimo različne kazalnike.

Območja produktivnosti GeoPard – Pri vizualnem pregledu polja enega polja z višinskimi območji na njegovi podlagi ležijo različne vrste tal – Po opravljeni analizi v vsakem območju produktivnost pridobimo različne kazalnike.

“"Zahvaljujoč širokim možnostim programa Geopard, ki zagotavlja zadovoljstvo naših potreb, imamo možnost delati na področju agrokemijskih raziskav, zato je naše podjetje uspelo učinkoviteje in doseči najboljše in natančnejše rezultate. To je pogoj za našo željo, da grem v nogo s časom, ki hitro pride, in tehnologija le privede do tega nezmožnosti procesa. Verimo, da naš uspeh ta prizadevanje tiho, kdo ne ostalvsya bajdužim v takem ne lahkem času za državo, žiti mirno, premikati se naprej, razvijaтися та se izpopolnjevati na področju raziskovanja utemeljeno pri prevedennem holdingu na polno razlikovanje, prinesut dobre plodi. "Ті, що сіють зі сльозами, пожнуть з радістю. Хто з плачем ніс сіяти зерно своє, той повернеться веселий, несучи снопи свої." (Psalom 126:5-6)“ – Олександр Передерій, Agrohimik VitAgro

Integracija z operativnim centrom John Deere

Avtomatizirana integracija z John Deere Ops Center omogoča Vitagro ustvarjanje v GeoPardovih razumnih VRA-priporočilih (na podlagi potencialne kartice polja, agrokemijske analize in računske ravni), jih nadsilira do John Deere kot WorkPlan z različnimi geometričnimi conami za postavitev in vnos dobrin ter tudi podpira dejanske kartice za sezonsko analitično učinkovitost. Po zaključku vsake operacije se GeoPard samodejno obnovi, kar omogoča oceno točnosti izvedbe in učinkovitosti vsakega agrotehničnega dejanja.

Praktična realizacija VRA v poli

Praktična realizacija v poli se zagotavlja brez preprečevanja integracije s kmetijsko opremo. Operaterji podpirajo dostop do dodeljenih kartic GeoPard v kabini svojega računalnika, kar omogoča natančno izvajanje agronomskih načrtov.​

Treba je opozoriti, da ima Vitagro narazí lastni laboratorij za izdelavo testov in načrtuje razširitev svojih storitev, ki podpirajo orodja, ki podpirajo rešitve in priporočila glede dobrih drugih kmetijskih proizvajalcev po vsej Ukrajini. Ta razširitev je pomemben korak do večjega uveljavljanja prakse natančnega zemljodelstva v agrarnem sektorju države.​

Načrtovanje diferenciranih norm (VRA) prek instrumenta Smart Dozi: sistem samodejno razporeja norme in takoj prikaže ekonomičnost za vsak izdelek.

Pogled iz kabine stroja, kjer je prikazana karta VRA, ki se prikazuje na monitorju. Rožica: Amazone ZA-TS 4200. Rožica, ki je izvajala diferenciirano vnos.

Pogled iz kabine stroja, kjer je prikazana karta VRA, ki se prikazuje na monitorju. Rožica: Amazone ZA-TS 4200. Rožica, ki je izvajala diferenciirano vnos.

Tako za prejšnje izračune integriran digitalni model upravljanja omogoča "Vitagro" že v sezoni 2025 скоротить расходы на мінеральні добрива на 15–25%, podvisiti vrozajnost osnovnih kultur на 5-8% та зменшити вуглецевий слід господарства. Ohranjeni podatki bodo postali osnova za nadaljnje povečanje praktičnega natančnega zemljorobstva na vseh površinah in krepitev notranjega strokovnega podjetja.

O podjetju:

Vitagro – eno od vodilnih kmetijskih podjetij Ukrajine, ki obdeluje 85 000 hektarjev (210 000 akrov) kmetijskih угідь. Kot proizvajalec, ki se uvršča med top-15 v državi, se Vitagro osredotoča na stalne kmetijske prakse, tehnološke inovacije in operativno učinkovitost. Podjetje vzgaja raznolike kulture, vključno z zernovi, oljnimi in drugimi kmetijskimi izdelki, ki uvajajo predhodne metode vodenja kmetijskega gospodarstva za zagotavljanje produktivnosti, tako in okoljske odgovornosti. V letu 2025 je Vitagro prav tako uveljavil prvi ukrajinski izvoz biometana v EU (partija 68 000 m³ / 720 MVt·god v Nemčiji), ki je postal prvi dobavitelj biometana na evropskem trgu. ​vitagro.com.ua

GeoPard – dobavitelj programskih rešitev za točno zemljorobstvo, namenjenih za optimizacijo upravljanja kmetijskih gospodarstev in kmetijskih dejavnosti. Platforma podjetja združuje podatke o utemeljenosti, potovalne slike, naš stroj in agronomske izkušnje, da daje praktična priporočila kmetom. geopard.tech

Učenje v realnem času, podprto s tehnologijo 5G, v trajnostnem kmetijstvu: Študija o sladkorni pesi

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Z veseljem sporočamo uspešen zaključek projekta “Omrežja 5G kot orodje za učenje v realnem času v trajnostnem kmetijstvu”, ki ga delno financira Ministrstvo za gospodarstvo, industrijo, podnebne ukrepe in energijo zvezne dežele Severno Porenje-Vestfalija.

Ta pobuda predstavlja pomemben korak naprej pri raziskovanju transformativnega potenciala tehnologije 5G v kmetijstvu, zlasti s ciljem izboljšanja ekoloških, ekonomskih in trajnostnih vidikov gojenja sladkorne pese.

Izkoristil je nizko zakasnitev 5G za integracijo naprednih informacijskih sistemov v realnem času, kar je omogočilo takojšen odziv na podatke senzorjev in položaja v vnaprej določenih časovnih okvirih.

Slika z zaključnega dogodka predstavitve projekta na visoki šoli Hamm-Lippstadt (HSHL)
Slika z zaključnega dogodka predstavitve projekta na visoki šoli Hamm-Lippstadt (HSHL)

Osredotočenost projekta in partnerstvo

V sodelovanju s partnerji pri HSHL in s podporo podjetja Pfeifer & Langen se je projekt osredotočil na preučevanje celotnega življenjskega cikla gojenja sladkorne pese na poljih, ki pripadajo partnerjem. Njegov cilj je bil prikazati, kako bi lahko 5G služil kot ključni tehnološki katalizator v kmetijskem sektorju Severnega Porenja-Vestfalije, in predstavil njegov potencial kot gonilne sile za inovacije in učinkovitost.

Vloga GeoPard Agriculture

GeoPard Agriculture je imel ključno vlogo pri opredelitvi in izvajanju ključnih vidikov projekta, vključno s scenariji za zaznavanje, spremljanje in napovedovanje proizvodnje rastlin. Razvili smo prototip sistema umetne inteligence, prilagojenega za kmetijsko okolje 5G, izvedli modele znotraj oblačne infrastrukture in ustvarili mobilno aplikacijo za interakcijo v realnem času z modeli v oblaku.

Tehnološka integracija

Metode umetne inteligence (UI) so bile uvedene prek robustne infrastrukture v oblaku z visokimi računalniškimi zmogljivostmi. Algoritmi UI so rastline med vsakim križanjem v realnem času kategorizirali in spremljali njihovo rast skozi celoten življenjski cikel, s čimer so odpravili potrebo po nepotrebnih obiskih na terenu zgolj za zbiranje podatkov.

Ta napredek je omogočil natančno uporabo gnojil in sredstev za zaščito pridelkov, dinamično prilagajanje odmerkov med križanjem s pomočjo algoritmov strojnega učenja.

Uporaba brezpilotnih vozil

Poleg tega je projekt izkoristil zmanjšano zakasnitev 5G za uporabo brezpilotnih vozil za spremljanje rastlin in zbiranje podatkov. Ta vozila so igrala ključno vlogo pri zbiranju vpogledov v realnem času in nadaljnji optimizaciji kmetijskih praks.

Rezultati projekta: Izboljšanje pridelave sladkorne pese s tehnologijo 5G

Projekt je z analizo celotnega življenjskega cikla gojenja sladkorne pese pokazal, kako bi lahko tehnologija 5G služila kot transformativni dejavnik v kmetijskem sektorju Severnega Porenja-Vestfalije, pri čemer je poudaril znatne izboljšave, ki jih omogoča tehnologija 5G. Vendar pa so raziskovalci za učinkovito predstavitev rezultatov projekta uporabili delovne pakete, ki vsebujejo različne scenarije in infrastrukture.

Poskusno polje sladkorne pese
Poskusno polje sladkorne pese

Opredelitev scenarija ob upoštevanju obstoječih geopodatkov in infrastrukture strojnega učenja

Projekt je pokazal, kako bi lahko tradicionalne procese v življenjskem ciklu pridelave sladkorne pese izboljšali z integracijo tehnologije 5G. Ključni cilji so bili:

  • Razvili smo scenarije, ki so pripravljeni za izvedbo, za prepoznavanje, spremljanje in napovedovanje proizvodnje rastlin.
  • Določene tehnične zahteve, potrebne za uspešno uvedbo teh scenarijev.
  • Opredelili in ocenili ustrezne ekološke in ekonomske kazalnike za oceno dodane vrednosti, ki jo prinaša omrežje 5G.

Ta faza je poudarila zavezanost projekta k integraciji najsodobnejše tehnologije z obstoječimi kmetijskimi praksami. Ta arhitektura je izkoristila visokohitrostno povezljivost omrežja 5G za lažje zbiranje in obdelavo podatkov v realnem času med robnimi napravami in oblakom. Oblačna infrastruktura je zagotavljala bistvene vire za usposabljanje in uvajanje obsežnih modelov umetne inteligence, medtem ko je platforma umetne inteligence ponujala robustna orodja za razvoj in uvajanje modelov. Aplikacijska plast je končnim uporabnikom predstavila uporabne vpoglede, pridobljene iz modelov umetne inteligence, in tako izboljšala zmožnosti odločanja.

Strojno učenje in umetna inteligenca v kontekstu 5G

Osrednji cilj tega dela je bil prilagoditi obstoječe sisteme strojnega učenja in umetne inteligence, da bi se uskladili z zgoraj opisanimi scenariji, in jih ustrezno optimizirati. Ključni cilji so bili:

  • Določite cilje sistema in razvijte njegovo arhitekturo
  • Zbrani podatki o stvarnosti za učenje in potrjevanje modelov umetne inteligence.
  • Vzpostavljena in označena ustrezna baza podatkov, prilagojena za identifikacijo in spremljanje rastlin.
  • Modeli umetne inteligence so bili brezhibno integrirani v omrežno infrastrukturo 5G.

V tej fazi so ključno vlogo igrale robne naprave, opremljene s SIM-karticami mobilnih telefonov, ki uporabljajo tehnologijo 5G. Pozorno so spremljali ključne kazalnike uspešnosti (KPI), kot sta latenca ali latenca od konca do konca (E2E). Meritve so vključevale oceno zanesljivosti in razpoložljivosti natančno prejetih podatkovnih paketov ter analizo hitrosti prenosa uporabnikov in najvišjih hitrosti prenosa.

Poleg tega so bile predpostavke postavljene na podlagi pretakanja videa v ločljivosti UHD v formatu MP4, ki se prenaša prek protokola za nadzor prenosa (TCP). Med možnimi rešitvami so bile optimizacija z eno samo sliko namesto z neprekinjenimi video tokovi, izvajanje osnovnih optimizacij neposredno na robnih napravah in implementacija tehnik kvantizacije modelov za povečanje učinkovitosti.

Oblačna infrastruktura in storitve AWS

Projekt se je močno zanašal na oblačno infrastrukturo, ki je izkoriščala storitve AWS, kot so Lambda, SageMaker, S3, CloudWatch in RDS, ki so imele ključno vlogo pri zagotavljanju potrebnih virov za usposabljanje in uvajanje modelov umetne inteligence.

Za učinkovito upravljanje instanc in streženje aplikacij je bil uporabljen AWS Lambda, medtem ko je AWS SageMaker olajšal gradnjo robustnih cevovodov strojnega učenja. Rešitve za shranjevanje, kot so S3, CloudWatch in RDS, so bile bistvene za shranjevanje naborov podatkov in dnevnikov, ki so ključni za delovanje modelov strojnega učenja in nevronskih mrež.

Oblačna infrastruktura AWS
Oblačna infrastruktura AWS

Zato je ta infrastruktura podpirala zmogljivosti obdelave podatkov v realnem času, ki jih omogoča omrežje 5G.

Zakasnitev omrežja 5G

Omrežja 5G so bila zasnovana za doseganje izjemno nizke latence, ki se običajno giblje od 1 do 10 milisekund. Ta latenca je odražala čas, potreben za potovanje podatkov med mobilnimi napravami in strežniki AWS prek omrežja 5G. Na latenco so vplivale tudi zmogljivosti obdelave, specifične za napravo, kot je hitrost zajemanja in obdelave fotografij na pametnih telefonih z visokozmogljivimi procesorji.

Hitrosti nalaganja podatkov v omrežju 5G in velikost fotografije sta vplivali na čas prenosa podatkov v AWS. AWS je dodatno prispeval k zakasnitvi pri časih obdelave za naloge, kot sta zaznavanje in segmentacija na podlagi nevronskih mrež, ki so se razlikovali glede na kompleksnost algoritma in učinkovitost storitve AWS. Po obdelavi so bili rezultati preneseni nazaj v mobilne naprave, na kar sta vplivala hitrost prenosa 5G in velikost rezultatov.

Prepoznavanje rastlin z uporabo umetne inteligence

Na področju prepoznavanja rastlin so procesi, ki jih poganja umetna inteligenca, vključevali ustvarjanje obsežne baze podatkov slik rastlin za algoritme učenja, ki temeljijo na nevronskih mrežah. Ti algoritmi so bili usposobljeni za razlikovanje vrst sladkorne pese od drugih rastlin s prepoznavanjem značilnosti, značilnih za to določeno vrsto rastline, kot so oblike listov, barve cvetov itd.

Fenološki razvoj rastlin sladkorne pese
Fenološki razvoj rastlin sladkorne pese. Vir: https://www.mdpi.com/2073-4395/11/7/1277

Tukaj s prepoznavanjem rastlin mislimo na nalogo odkrivanja plevela in segmentacije rastlin sladkorne pese.

  • Zaznavanje plevela

Za zaznavanje plevela je projekt uporabil MobileNet-v3, ki je bil usposobljen z obsežnimi dopolnjevanji podatkov in uteženim vzorčenjem. Ta model je dosegel impresivno natančnost 0,984 in AUC 0,998.

  • Segmentacija sladkorne pese

Za naloge segmentacije so bili uporabljeni modeli, kot so YOLACT, ResNeSt, SOLO in U-net, za natančno razmejitev posameznih vzorcev sladkorne pese znotraj slik. Nato je bil na podlagi različnih meril: hitrosti, časa sklepanja itd. izbran najučinkovitejši model. Podatki za segmentacijo so bili pridobljeni iz slik RGB, posnetih z dronom, ki so bile spremenjene v velikost in označene za namene učenja in validacije.

Naloge segmentacije so vključevale ustvarjanje mask, ki so natančno določale meje rastlin. Ta metoda je zmanjšala človeški napor pri označevanju, hkrati pa optimizirala učinkovitost. Z dajanjem prednosti označevanju zahtevnih vzorcev se je delovanje modela znatno izboljšalo. Strategije iterativnega preučenja in vzorčenja negotovosti so se izkazale za učinkovite, saj so dosegle stopnje natančnosti segmentacije, ki so presegle 98% v različnih fazah rasti.

Primer vhodno-izhodne segmentacije
Primer vhodno-izhodne segmentacije
  • Vrednotenje modela

Model je bil usposobljen z uporabo strogih dopolnil podatkov. Model je bil ovrednoten z uporabo različnih metrik, vključno s presečiščem nad unijo (IoU). Analiza sklepanja za zgrajeni model, izvedena na podmnožici iz nabora podatkov ‘sadnice rastlin v2’, je pokazala natančnost 81%. Čas sklepanja je po 7-sekundnem inicializacijskem obdobju, ki je potrebno le enkrat na sejo, trajal približno 320 milisekund.

Pri spremljanju rastlin, ki ga poganja umetna inteligenca (UI), so kamere in senzorji zajemali ključne podatke o rastlinah, ki so jih analizirali strojno učenje in algoritmi UI. Ta analiza je imela ključno vlogo pri ocenjevanju zdravja rastlin, odkrivanju stresa, bolezni ali drugih dejavnikov, ki vplivajo na rast.

Uporaba se je razširila od optimizacije kmetijske produktivnosti do spremljanja naravnih ekosistemov, kot so gozdovi, pomoči pri prizadevanjih za ohranjanje narave in izboljšanja razumevanja vplivov na okolje.

Zaznavanje objektov pri spremljanju obratov

Naslednja faza po segmentaciji rastlin sladkorne pese je zaznavanje objektov, katerega cilj je razumevanje posebnosti vsake rastline glede zdravja, rasti in drugih dejavnikov. Za zaznavanje objektov pri spremljanju rastlin so bili uporabljeni napredni modeli, kot so YOLOv4, MobileNetV2 in VGG-19 z mehanizmi pozornosti. Ti modeli so analizirali segmentirane slike sladkorne pese, da bi zaznali specifična območja stresa in bolezni, kar je omogočilo natančne in ciljno usmerjene intervencije.

Projekt je dosegel pomembne mejnike pri odkrivanju bolezni, saj je učil modele ResNet-18 in ResNet-34, predhodno usposobljene na ImageNetu. Ti modeli so pokazali impresivno natančnost 0,88 pri prepoznavanju bolezni, ki prizadenejo rastline sladkorne pese, s površino pod ROC krivuljo (AUC) 0,898. Modeli so pokazali visoko napovedno zanesljivost in natančno razlikovali med obolelimi in zdravimi rastlinami.

Primer vhodno-izhodnega sistema zaznavanja objektov
Primer vhodno-izhodnega sistema zaznavanja objektov

Projekt je uporabil sistematičen pristop k odkrivanju bolezni, pri čemer je slike segmentiral v standardizirane zaplate. Te zaplate so bile natančno označene z interaktivnimi orodji za natančno določitev območij, ki jih je prizadela bolezen. Zaznavanje objektov je dodatno povečalo natančnost z označevanjem omejevalnih okvirjev okoli rastlin, kar je omogočilo natančno spremljanje zdravja rastlin.

Napoved rastlinske proizvodnje

Na področju napovedovanja rastlinske pridelave so modeli umetne inteligence za napovedovanje pridelka uporabili okoljske podatke, kot so vremenske razmere in parametri tal. Uporabljeni so bili regresijski modeli, kot so izolacijski gozd, linearna regresija in grebenska regresija.

Ti modeli so integrirali numerične značilnosti, pridobljene iz območij omejevalnega okvira, skupaj s podatki o tleh za optimizacijo uporabe gnojil.

Sladkorna pesa na testnem polju
Sladkorna pesa na testnem polju

Premisleki o uvajanju modela

Strategije uvajanja razvitih modelov so bile ovrednotene tako za robne naprave kot za oblačne platforme. Uvajanje modelov na robne naprave je ponudilo prednosti, kot so nižji stroški in manjša latenca.

Vendar pa bi ta pristop lahko zaradi omejitev strojne opreme zmanjšal potencialno natančnost. Po drugi strani pa je uvedba v oblaku ponujala hitrejše čase sklepanja z uporabo visokozmogljivih grafičnih procesorjev, vendar bi lahko povzročila dodatne stroške in je bila odvisna od internetne povezave, kar bi lahko povzročilo komunikacijsko zakasnitev.

Primerjalna analiza z omrežjem 5G

Primerjalna analiza je pokazala, da je uporaba omrežja 5G znatno izboljšala segmentacijo sladkorne pese v primerjavi s tradicionalnimi nastavitvami 4G/WiFi. To izboljšanje se je pokazalo v krajšem povprečnem času nastavitve in omrežja, kar poudarja povečanje učinkovitosti, doseženo s tehnologijo 5G.

  • Postopek priprave podatkov

Postopek priprave podatkov je vključeval zbiranje podatkovnih nizov zdravih in obolelih rastlin, odkrivanje plevela, prepoznavanje rastnih stopenj in ekstrakcijo slik iz 4K RAW videoposnetka. Za pripravo podatkov za analizo so bile uporabljene tehnike, kot so izenačevanje histograma, filtriranje slik in transformacija barvnega prostora HSV.

Zbrani so bili vzorci zdravih listov sladkorne pese in obolelih vzorcev, kot so koruzni listi s sivo listno pegavostjo. Ekstrakcija značilnosti bolezni je vključevala ločevanje listov od ozadja, spreminjanje velikosti, preoblikovanje in združevanje slik, da bi ustvarili realistične vzorce za analizo.

Postopek označevanja za segmentacijo
Postopek označevanja za segmentacijo
  • Aktivna učna zanka

Aktivna učna zanka je bila sprožena z neoznačenimi podatki, ki so bili uporabljeni za učenje modelov zaznavanja. Ti modeli so ustvarili poizvedbe za opombe, ki so jih obravnavali človeški opomniki, s čimer so nenehno izboljševali natančnost modela z iterativnimi cikli učenja in opombe.

  • Anotacija podatkov prek multimodalnega temeljnega modela

Projekt je pri reševanju izziva omejenih označenih podatkov izkoristil robustne temeljne modele za ustvarjanje anotacij o realnosti na terenu. Ključno vlogo je imel CLIP, model, ki temelji na transformatorju in ga je razvil OpenAI ter je bil usposobljen na obsežnem naboru podatkov z več kot 400 milijoni parov slike in besedila.

Z uporabo Vision Transformers kot ogrodje je CLIP dosegel izjemno natančnost 95% na validacijskih sklopih, pri čemer je slike z visoko natančnostjo učinkovito razvrstil v različne razrede, kot sta sladkorna pesa in plevel.

  • Tehnologija dronov za zbiranje podatkov

Ena od ključnih tehnologij, uporabljenih v projektu, je bila uporaba dronov, opremljenih z RGB kamerami, ki so snemale 4K video. Ti droni so zagotavljali podrobne slike (ločljivost 3840 × 2160) za analizo.

Predhodna obdelava teh slik je znatno izboljšala natančnost modela, pri čemer so bile opažene opazne izboljšave pri modelih, kot so VGGNet (+38,52%), ResNet50 (+21,14%), DenseNet121 (+7,53%) in MobileNet (+6,6%).

Za izboljšanje kontrasta slike so bile uporabljene tehnike, kot je izenačevanje histograma, medtem ko je transformacija v barvni prostor HSV pomagala poudariti rastlinska območja in izpostaviti pomembne značilnosti.

  • Generiranje sintetičnih podatkov

Za reševanje izziva omejenih slikovnih podatkov so bili s pomočjo strojnega učenja in umetne inteligence ustvarjeni sintetični nabori podatkov. Zbiranje podatkov je bilo izvedeno z droni, ki so leteli na višinah med 1 m in 4 m ter s hitrostjo 2 m/s ali več, pri čemer so bile uporabljene RGB kamere.

Emulacijsko okolje
Emulacijsko okolje

Za zbiranje podatkov so bila uporabljena tudi druga vozila, kot so traktorji. Ta sintetična pridobitev podatkov se je izkazala za še posebej koristno za odkrivanje bolezni sladkorne pese.

Zaključek

Projekt “Omrežja 5G kot omogočevalec učenja v realnem času v trajnostnem kmetijstvu” je uspešno pokazal, kako lahko tehnologija 5G izboljša ekološke, ekonomske in trajnostne vidike gojenja sladkorne pese. S sodelovanjem s HSHL in Pfeifer & Langen je projekt integriral zbiranje podatkov v realnem času in analizo, ki jo poganja umetna inteligenca, s čimer je izboljšal učinkovitost in zmanjšal nepotrebne obiske na terenu.

Namensko kampusno omrežje 5G je omogočilo natančno uporabo gnojil in sredstev za zaščito pridelkov. Geopard Agriculture je imel ključno vlogo pri razvoju scenarijev za zaznavanje in spremljanje rastlin ter pri ustvarjanju prototipa sistema strojnega učenja za kmetijsko okolje 5G. Uspeh projekta je poudaril pomen naprednih tehnologij v trajnostnem kmetijstvu in poudaril potencial 5G za spodbujanje inovacij in učinkovitosti.

Vizualizacija gospodarskih učinkov trajnostnega kmetovanja z uporabo programa GeoPard v preciznem kmetijstvu

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Raziskovalci iz Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL) in GeoPard Agriculture so združili moči, da bi preučili ekonomijo sistemov pasovnega vmesnega gojenja za trajnostno kmetijstvo. Svoje ugotovitve so delili na dogodku Univerze v Hohenheimu z naslovom “Spodbujanje biotske raznovrstnosti z digitalnim kmetijstvom”, s poudarkom na okolju prijaznih kmetijskih praksah in njihovih finančnih vplivih.

Njihov projekt z naslovom “Prihodnje kmetovanje” je bil namenjen raziskovanju novih načinov kmetovanja s posebnim poudarkom na pasovnem prepletanju posevkov. Ta tehnika vključuje gojenje različnih poljščin drug ob drugem v pasovih na istem polju, kar bi lahko zmanjšalo potrebo po kemikalijah in povečalo biotsko raznovrstnost. Raziskovalci so želeli najti načine, kako narediti kmetovanje bolj okolju prijazno, hkrati pa ohraniti dobičkonosno za kmete.

Sodelovanje, ki sta ga vodila Olivia Spykman in Markus Gandorfer iz LfL ter Viktorija Sorokina iz GeoPard, se je začelo med programom EIT Food Accelerator. Z uporabo svojega znanja s področja kmetijstva, digitalnih orodij in analize podatkov so se lotili preučevanja ekonomske plati trajnostnih kmetijskih praks.

Medtem ko Pri obravnavi zmanjšanja sintetičnih vložkov in povečanja biotske raznovrstnosti so ugotovili, da je ekološki potencial pasovnega medsebojnega gojenja dobro raziskan. Vendar pa je treba dodatno oceniti njegovo mehanizacijo in ekonomičnost dela, zlasti z avtonomno opremo.

Ugotovili so, da kmetje niso bili prepričani o praktičnosti, zlasti z novo tehnologijo. Da bi to rešili, so se s kmeti pogovorili v poljskem laboratoriju za pasovno gojenje, da bi razumeli njihove pomisleke in bolje komunicirali.

Poleg tega lahko spremembe v krajini povzročijo oklevanje kmetov, zato je pomembno, da vnaprej zagotovijo jasne informacije. Zato lahko digitalna orodja, kot so vizualizacije, olajšajo komunikacijo med kmeti in njihovimi skupnostmi ter spodbudijo sprejemanje in cenjenje ekološko koristnih preobrazb krajine.

Na primer, na Novi Zelandiji so kmetje z očali za virtualno resničnost (VR) vizualizirali primerna območja za pogozdovanje, kar je pomagalo pri načrtovanju na ravni kmetij z ilustracijo vplivov na donosnost kmetij, estetiko krajine in podeželske skupnosti. Takšne vizualizacije lahko izboljšajo razumevanje in zanimanje kmetov za spremembe krajine, čeprav je uspešno izvajanje odvisno tudi od njihove samozavesti.

Podobno je bil v tej raziskavi uporabljen program GeoPard v oblaku za analizo sistema pasovne pridelave z mešanimi posevki z več vidikov. GeoPardove enačbe so bile parametrizirane z empiričnimi podatki iz projekta Future Crop Farming. Začetni rezultati vključujejo vizualizacije vnosa herbicidov in dušika ter pridelka, načrtovani pa so tudi bolj zapleteni izračuni.

Prikaz zemljevida uporabe herbicidov

Poleg tega je sistem integriral različne vire podatkov, vključno z:

  • Nabori podatkov o donosu in uporabljenih vhodnih podatkih
  • Informacije o cenah za pridelke in zaščito rastlin (ki jih posreduje uporabnik)
  • Satelitski posnetki (Sentinel-2, Landsat, Planet)
  • Topografski podatki
  • Območne karte z zgodovinskimi podatki, ki so na voljo v GeoPardu

Medtem so bile glavne uporabljene tehnike prostorske analize in učinkovita obdelava prostorskih podatkov z uporabo ogrodja NumPy. Podatki so bili pridobljeni iz datotek .xlsx in .shp. Vendar pa datoteka oblike ni vsebovala specifičnih podrobnosti o posameznih trakovih, kar je zahtevalo integracijo različnih podatkovnih formatov.

GeoPard je olajšal prostorsko organiziranje podatkov, da bi povezal podrobnosti o posameznih pasovih z njihovimi ustreznimi lokacijami na terenu. Integriran nabor podatkov, ki prikazuje pasove, je tako tvoril osnovo za opisno analizo poskusov v GeoPardu.

Čeprav raziskava ni preučevala uporabe spremenljivih količin vnosa, je GeoPardovo kartiranje z visoko ločljivostjo (velikost slikovnih pik: 3 × 3 metre) omogočilo podrobno vizualizacijo na ravni slikovnih pik, kar je dodalo kompleksnost. To podrobno kartiranje je dragoceno za prihodnje aplikacije, kot je združevanje več plasti ali vključevanje bolj prostorsko spremenljivih informacij, kot so ‘profili pridelka’, ki temeljijo na podatkih o pridelku v majhnem obsegu, zbranih s kombiniranimi parcelami v raziskovalnem projektu.

Zemljevid pridelka na pridelek v polnem pogledu in povečan za prikaz podrobnosti na ravni slikovnih pik

Raziskovalci so tudi odkrili, da čeprav je GeoPard služil predvsem opisnim funkcijam, ima potencial za bolj kompleksne vizualizacije. Na primer, vključitev podatkov o pridelkih in cen na ravni podpasov bi lahko pomagala pri ustvarjanju zemljevidov dobička, ki prikazujejo robne učinke med sosednjimi pasovi poljščin.

Poleg tega bi lahko integracija podatkov o delovni ekonomiji razkrila vplive zmanjšanja ekonomije obsega za spodbujanje biotske raznovrstnosti. Takšni podatki lahko pomagajo pri modeliranju scenarijev, kar omogoča raziskovanje različnih kolobarjev, širin pasov in vrst mehanizacije, s poudarkom na rezultatih, specifičnih za posamezna polja, za izboljšanje kmetijskega upravljanja in odločanja.

Zato bi lahko postavitev delovala kot digitalni dvojček s prenosom podatkov v realnem času iz poljskih strojev in senzorjev v GeoPard, kar je z nekaterimi komercialnimi tehnologijami in satelitskimi podatki že dosegljivo. Vendar pa pomisleki kmetov glede združljivosti tehnologije poudarjajo potrebo po integraciji dodatnih virov podatkov za širšo uporabnost.

GeoPard spodbuja precizno kmetovanje za MHP, vodilni ukrajinski kmetijski holding

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Uvod

V prelomnem koraku za kmetijstvo v Ukrajini, MHP, pomemben proizvajalec žita, ki nadzira impresiven 350.000 hektarjev (skoraj 900.000 hektarjev) je sklenilo partnerstvo z GeoPardom. To sodelovanje pomeni velik napredek v preciznem kmetijstvu, saj vključuje GeoPardovo sofisticirano geoprostorsko analitiko v obsežne kmetijske dejavnosti MHP.

Zavezanost MHP tehnološkim inovacijam v preciznem kmetijstvu

MHP-jeva predanost tehnološkim inovacijam, zlasti na področju preciznega kmetijstva, se močno kaže v partnerstvu z GeoPard Agriculture. To sodelovanje je osrednjega pomena za MHP-jevo strategijo vključevanja najsodobnejših tehnologij za učinkovitejše in trajnostnejše kmetijske prakse.

Pavlo Nesterenko, Vodja skupine za storitve preciznega kmetijstva pri MHP se poglobi v preobrazbeno naravo partnerstva z GeoPard Agriculture: “Sodelovanje z GeoPardom je spremenilo pravila igre. Preusmerilo je naš pristop od zanašanja na občutek k sprejemanju odločitev na podlagi trdnih podatkov. Z GeoPardovo dovršeno tehnologijo izvajamo natančna agronomska priporočila za posamezna polja, ki so posebej prilagojena edinstvenim zahtevam vsake parcele.”

Ta premik paradigme, ki ga je omogočila integracija z GeoPard Agriculture, je podjetju MHP omogočil, da izkoristi polni potencial podatkovne analitike in strojnega učenja.

“Ta premik k podatkovno usmerjenemu kmetijstvu je ključnega pomena za MHP, saj nas ohranja na čelu kmetijskega sektorja. Smo pionirji novih standardov učinkovitosti, trajnosti in produktivnosti, ki temeljijo na merljivem odločanju na podlagi številk,” zaključuje Nesterenko.

MHP-jeva uvedba te napredne, na podatkih temelječe metodologije pomeni pomemben napredek v kmetijskih praksah in poudarja vse večji pomen empiričnih podatkov in natančnosti v sodobnem kmetijstvu. Ta inovativen pristop postavlja MHP na vodilno mesto na tem področju in postavlja nova merila učinkovitosti in uspeha kmetijstva.

GeoPard ima ključno vlogo v kmetijski strategiji MHP

Integracija GeoPard Agriculture z MHP presega zgolj zagotavljanje naprednih orodij; gre za vključevanje natančnosti in učinkovitosti, ki temeljita na geoprostorskih podatkih, v kmetijske prakse MHP. S tesnim sodelovanjem z ekipami MHP GeoPard zagotavlja širok spekter sofisticiran geoprostorski agronomski izračun možnosti za MHP, ki so tesno usklajene z njihovim operativnim okvirom. To partnerstvo se osredotoča na merjenje uporabne agronomije, s čimer se zagotavlja, da so odločitve podjetja MHP podprte s podatki in natančno prilagojene njihovim kmetijskim potrebam. Nemoten pretok podatkov med podjetjem MHP, GeoPard in drugimi platformami, kot sta John Deere in FieldView, ustvarja povezan ekosistem, s čimer se optimizirajo kmetijske dejavnosti MHP za prihodnost.

Zagotavljanje agronomske natančnosti in zagotavljanja kakovosti

Na področju preciznega kmetijstva je primerjava zemljevidov RX in VRA podjetja GeoPard Agriculture dokaz njihove zavezanosti agronomski natančnosti in zagotavljanju kakovosti. To orodje poudarja učinkovitost GeoPardovih algoritmov pri prepoznavanju in odpravljanju neskladij v različnih agronomskih operacijah, kot so setev, gnojenje ali škropljenje. Z natančnim določanjem težav na ravni podpolja in stroja GeoPard zagotavlja, da vsaka agronomska operacija izpolnjuje najvišje standarde kakovosti in natančnosti.

Ta primerjava zemljevidov ne pomeni le ugotavljanja razlik med načrtovanimi in dejanskimi aplikacijami; je ključna komponenta v procesu zagotavljanja kakovosti agronomskih operacij. Z zagotavljanjem podrobne in natančne ocene vseh vidikov upravljanja polj GeoPardova tehnologija zagotavlja, da operativne prakse dosegajo predvidene rezultate, pri čemer se ohranja najvišja raven učinkovitosti in natančnosti.

Analiza žetve

Za žetev GeoPardov sistem razčleni nabore podatkov o pridelku po dnevih in strojih, pri čemer podatke segmentira na mokro maso, vlago in hitrost. To omogoča podrobno analizo delovanja vsakega kombajna in zagotavlja dragocen vpogled v učinkovitost procesa žetve.

 

Združeni nabor podatkov o donosu, zbran na več napravah v različnih dneh

Združeni nabor podatkov o donosu, zbran z več računalniki na različne dni

Izračuni natančnosti nanašanja po uporabi in po sadtvi

Pri operacijah, kot so škropljenje, setev in gnojenje, GeoPardova tehnologija segmentira nabore podatkov po dnevu, stroju in količini nanašanja. Nato primerja ciljne in dejanske uporabljene količine ter združuje rezultate v skupine, da določi natančnost nanašanja. Ta funkcija je bistvena za razumevanje in izboljšanje natančnosti teh ključnih kmetijskih opravil.

Grupiranje dejanskih receptov po zasaditvi v primerjavi z VRA

Ključni vidik te tehnologije je njena sposobnost, da samodejno združi podatke o strojih in agronomskih operacijah iz različnih agronomskih dejavnosti, kot so setev, gnojenje ali škropljenje. Ta avtomatizirana integracija podatkov je ključnega pomena za natančno prepoznavanje neskladij med načrtovanimi in dejanskimi aplikacijami tako na ravni podpolja kot stroja.

Izboljšave delovanja, ki jih je vodila GeoPardova tehnologija

Platforma GeoPard Agriculture je znana po svoji sposobnosti pretvarjanja agronomskega znanja v natančne izračune z uporabo Zemljevid enačb motor in večplastni podatkovni pristop. Ta tehnična sinergija je opazno izboljšala kakovost in trajnost pridelkov, zlasti pri pšenici, koruzi in sončnici.


Oleksij Leontjev, vodja projektov preciznega kmetijstva pri MHP, poudarja dinamično naravo te integracije: “Implementacija GeoPardovega API-ja v naše sisteme je preoblikovala naše kmetijske operacije in nam omogočila sprejemanje odločitev na podlagi podatkov v realnem času s pretvorbo vsake izvedene agronomske operacije v merljive številke od ravni stroja do ravni podjetja.”

GeoPard - MHP - 360°-stopinjska analiza polja: potencial polja, žetev, tla in GPS topografija GeoPard – MHP – 360°-stopinjska analiza polja: Potencial polja, Žetev, tla in GPS topografija

Tehnični direktor GeoParda o sodelovanju

Dzmitrij Jablonski, Tehnični direktor podjetja GeoPard Agriculture o obsegu projekta razmišlja: “To sodelovanje z MHP je eno najpomembnejših in tehnično najzahtevnejših v zgodovini preciznega kmetijstva. Delim vizijo MHP, da digitaliziramo vsako operacijo in avtomatiziramo odločanje v zvezi z agronomijo s pristopom, ki temelji izključno na podatkih. V čast nam je, da lahko prispevamo k uspehu obsežnega ukrajinskega agrobiznisa.”

Integracija operativnega centra John Deere

Sodelovanje med GeoPard Agriculture in MHP je poudarjeno z integracijo GeoPard kot osrednjega analitičnega mehanizma z Operativni center John Deere in stroji MHP. To dvosmerna sinhronizacija omogoča učinkovito, avtomatizirano obdelavo obsežnih naborov podatkov, ki zajemajo podatke o uporabi, sajenju in žetvi. Ta integracija igra ključno vlogo pri spreminjanju podatkov, povečanju njihove popolnosti in zagotavljanju vpogledov z dodano vrednostjo, kar bistveno izboljšuje prakse preciznega kmetovanja.

Digital Agro 360° Poslovna inteligenca Kmetijska nadzorna plošča

Zemljevid potenciala polja ponuja celovit pogled na kmetijsko polje in prikazuje območja z različnimi potenciali pridelkov. Odraža razlike v kakovosti tal in splošnem zdravju pridelkov, s poudarkom na topografiji in prostorski spremenljivosti polja. Ta zemljevid je ključnega pomena za prikaz, kako lahko GeoPardova analitika spretno upravlja in optimizira različne kmetijske razmere.

Z nadzorno ploščo Digital Agro 360° Business Intelligence Farming ima MHP doslej neverjeten vpogled v svoje poslovanje. Ta robustna platforma omogoča MHP sledenje vsem podatkom, zbranim iz njihovih obsežnih kmetijskih dejavnosti, filtriranim po strojih, pridelkih ali dnevih.

Nadzorna plošča služi kot živčno središče za MHP-jeve operacije preciznega kmetovanja in predstavlja enoten pregled nad različnimi podatkovnimi tokovi, ki pritekajo s polj. Omogoča raven nadzora, ki poenostavi kompleksne nabore podatkov v uporabne vpoglede, kar MHP-ju omogoča hitro sprejemanje strateških odločitev. Nadzorna plošča za žetev na primer zagotavlja podatke o pridelku, vsebnosti vlage in hitrosti delovanja opreme za žetev na posamezno produktivnostno območje v skoraj realnem času.

Digital Agro 360° Poslovna inteligenca Kmetijska nadzorna plošča

Digital Agro 360° Poslovna inteligenca Kmetijska nadzorna plošča

Pot naprej: Integracija celovitih podatkov za celovito precizno kmetijstvo

Z ozirom v prihodnost se MHP v sodelovanju z GeoPard Agriculture zavzema za digitalizacijo in upravljanje poljščin s preciznim kmetijstvom, s poudarkom na inovacijah in trajnostnih praksah. Ta napredni pristop temelji na integraciji celovitih podatkovnih plasti, ki zajemajo vse kmetijske operacije, informacije o vzorčenju tal in podrobno analitiko.

MHP izkorišča GeoPardovo tehnologijo za vključitev širokega nabora podatkov v svoje kmetijske modele. To vključuje podrobne vpoglede v vsako kmetijsko dejavnost, kar ima za posledico napredno analitiko, kot so zemljevidi dobička podpolj in ocene učinkovitosti kmetijskih vložkov. Ta celosten pristop ne le povečuje operativno učinkovitost, temveč zagotavlja tudi trajnostne kmetijske prakse.

Viktor Martsenjuk, vodja Znanstveno-inovacijskega centra pri MHP, takole opisuje vizijo podjetja: “Pri MHP gre naša zavezanost inovacijam v kmetijstvu z roko v roki z našo zavezanostjo trajnostnemu razvoju. Z integracijo celovitih podatkov, vključno z analizo tal in kmetijskimi operacijami, lahko sprejemamo bolj informirane odločitve, ki pozitivno vplivajo tako na našo produktivnost kot na okoljski odtis.”

Ta integrirana strategija, ki združuje inovativen pristop podjetja MHP z napredno analitiko podjetja GeoPard, naj bi na novo opredelila precizno kmetijstvo. Obljublja večjo trajnost in hkrati maksimiranje ekonomskih donosov, s čimer se MHP in GeoPard Agriculture uveljavita kot vodilna na svetovnem področju preciznega kmetijstva.

Univerzalna uporaba GeoPardovega motorja

Dmitrij Dementjev, izvršni direktor podjetja GeoPard Agriculture, poudarja široko uporabnost njihove tehnologije: “GeoPardov mehanizem je zasnovan tako, da prinaša oprijemljive koristi vsakemu kmetijskemu podjetju. Naša platforma je vsestranska in prilagodljiva ter sposobna zagotavljati napredne analitične in precizne kmetijske rešitve za širok spekter kmetijskih kontekstov. Ne glede na to, ali gre za majhno družinsko kmetijo ali veliko kmetijsko podjetje, kot je MHP, je GeoPard pripravljen na pomemben vpliv, saj spodbuja učinkovitost, trajnost in dobičkonosnost v kmetijskem sektorju po vsem svetu.”

Ta Dementievova izjava poudarja GeoPardovo zavezanost zagotavljanju univerzalnih rešitev v preciznem kmetijstvu, ki ustrezajo različnim potrebam in obsegu kmetijstva po vsem svetu.

Zaključek

Sodelovanje med GeoPard Agriculture in MHP pomeni pomemben napredek na področju preciznega kmetijstva. Z izkoriščanjem napredne geoprostorske analitike to partnerstvo postavlja nova merila v kmetijski učinkovitosti in trajnosti ter utira pot za prihodnost kmetijskih praks, ki temelji na podatkih. To partnerstvo med GeoPard Agriculture in MHP združuje najsodobnejšo tehnologijo z obsežnim strokovnim znanjem s področja kmetijstva, postavlja nov standard v preciznem kmetijstvu in predstavlja potencial tehnološko usmerjenih kmetijskih rešitev.

O podjetjih

MHPMHP je eno vodilnih ukrajinskih kmetijskih podjetij, ki upravlja obsežno območje z več kot 350.000 hektarji. MHP, znan po pridelavi žita, združuje inovativne kmetijske prakse in tehnologije, s poudarkom na trajnostnem in učinkovitem kmetijstvu. Njihova zavezanost posodobitvi kmetijstva je skladna z njihovim ciljem povečanja produktivnosti ob hkratnem ohranjanju okoljske odgovornosti.


GeoPardGeoPard Agriculture je v ospredju tehnologije preciznega kmetijstva. GeoPard, specializiran za geoprostorsko analitiko, ponuja rešitve, ki kompleksne kmetijske podatke preoblikujejo v uporabne vpoglede. Njihova tehnologija se osredotoča na optimizacijo različnih vidikov kmetovanja, od analize tal do VRA zemljevidov, daljinskega zaznavanja in analize podatkov o kmetijski opremi, kar pomembno prispeva k napredku pametnih kmetijskih praks.

Reference:

Stickstoff-Effizienz. Anwendungsfall von LVA – John Deere Händler iz Nemčije

Objavljeno na avtor dementievgeopard

In der dynamischen Welt der modernen Landwirtschaft stehen Landwirte vor zahlreichen Herausforderungen, darunter die Auswirkungen des Klimawandels, steigende Düngemittelkosten und die dringende Notwendigkeit umweltverträglicher Praktiken. Im Zentrum dieser Herausforderungen steht das Management von Stickstoff, einem entscheidenden Nährstoff, der bei falschem Umgang zu erheblichen Umweltfolgen führen kann.

Inmitten dieser Komplexität treten jedoch zwei Maßstäbe als Lösungen und Spielveränderer hervor: Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) und Stickstoffaufnahme (NU). NUE und NU bieten ein neues Paradigma in landwirtschaftlichen Praktiken und wandeln Herausforderungen in Chancen für nachhaltige und effiziente Landwirtschaft um.

John Deere, ein führender Hersteller von Landmaschinen, spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen. Durch das HarvestLab GrainSensing System liefern sie entscheidende Daten über Rohprotein, was ein nuancierteres Verständnis der Stickstoffdynamik in Pflanzen ermöglicht. Darüber hinaus unterstützt John Deere die Integration moderner Technologien, um die Landwirtschaft nachhaltiger zu gestalten.

In diesem Bestrebungen stehen John Deere-Händler wie LVA als entscheidende Partner zur Verfügung. LVA, ein innovativer John Deere-Händler in Deutschland, arbeitet eng mit Landwirten zusammen, um neue Technologien zu integrieren und fortgeschrittene agronomische Strategien umzusetzen.

Ihre Rolle ist wesentlich, um Landwirte dabei zu unterstützen, die Komplexität der modernen Landwirtschaft zu bewältigen und sicherzustellen, dass sie die verfügbaren Technologien optimal nutzen, um ihre Praktiken zu optimieren.

In den fruchtbaren Böden der Magdeburger Börde liegt die Baumgärtel GbR, ein Familienbetrieb mit 30 Jahren landwirtschaftlicher Tradition, wo Weizen eine der Hauptkulturen ist. Auf diesem Hof geht das präzise Stickstoffmanagement über die Optimierung des Ertrags hinaus: Es ist ein Engagement für nachhaltige Landwirtschaft angesichts globaler Umweltprobleme.

GeoPard, als führender Anbieter von Präzisionslandwirtschaftssoftware, fungiert als Bindeglied, das diese Säulen – John Deere, LVA und Landwirte, wie die Baumgärtel GbR – verbindet. GeoPard vereinfacht das Datenmanagement und automatisiert analytische Prozesse, indem es Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse verwandelt.

In diesem Fall bietet ihr Fokus auf Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) Landwirten eine Perspektive, durch die sie ihre Praktiken betrachten und verbessern können, und gewährleistet Nachhaltigkeit und Effizienz in jedem Aspekt ihrer Tätigkeit.

Stickstoffmanagement auf dem Hof Baumgärtel

Die Baumgärtel GbR unter der Leitung von Friedrich Baumgärtel nutzt das Potenzial der datengesteuerten Landwirtschaft, um ihre Düngestrategien zu verfeinern und neue Techniken einzuführen, alles mit dem Ziel, ihre agronomischen Praktiken zu verbessern.

Zentral für ihre Strategie ist das Stickstoffmanagement. Das Jahr 2023 brachte einen nassen Frühling und einen trockenen Frühsommer in die Magdeburger Börde, was zu durchschnittlichen Erträgen führte. Um diese Bedingungen zu bewältigen, nutzte die Familie Baumgärtel teilflächenspezifisch die Green Seeker-Technologie, um ihre Stickstoffanwendungen präzise anzupassen.

Zusätzlich setzten sie das HarvestLab GrainSensing System ein, um den Rohproteingehalt im geernteten Getreide zu messen. Anschließend wurde mit GeoPard der Stickstoffverbrauch der Pflanzen geschätzt, was die Berechnung der Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) mit hoher Präzision ermöglichte.

Für die Familie Baumgärtel ist NUE zu einem wesentlichen Maßstab geworden. Es identifiziert Bereiche, in denen Anpassungen in ihrer Stickstoffanwendungsstrategie notwendig sind. In Zonen, in denen die NUE pod 80 % liegt, planen sie, die Stickstoffanwendung in der folgenden Saison zu reduzieren.

Im Gegensatz dazu erfordern Bereiche, in denen die NUE 100 % übersteigt, eine eingehende Analyse. Eine Herausforderung, von der sie erwarten, dass sie mehrere Saisons sorgfältiger Beobachtung und Lernens erfordern wird.

Zusammenarbeit zwischen LVA & GeoPard Agriculture

Jahr 2022 wurde eine strategische Allianz zwischen GeoPard und dem Landmaschinenunternehmen LVA Altenweddingen GmbH, dem inovativen John Deere-Händler in Deutschland, geschmiedet. Diese Zusammenarbeit entstand aus einer gemeinsamen Vision heraus, die umfangreichen Daten von John Deere in handlungsrelevante Felderkenntnisse umzusetzen.

Seitdem hat sich die Partnerschaft weiterentwickelt und konzentriert sich auf innovative Wege, die landwirtschaftlichen Praktiken durch datengesteuerte Entscheidungen zu verbessern. In den folgenden Abschnitten werden wir hervorheben, wie Landwirte ihren Stickstoffeinsatz optimal nutzen.

Michael Eckhardt, Leiter des Precision Ag Departments bei LVA, äußerte: "Die Synergie zwischen GeoPard und LVA ist mehr als nur eine Geschäftspartnerschaft; es ist ein Engagement, angewandte agronomische Praktiken durch datengesteuerte Entscheidungen zu revolutionieren. Diese Zusammenarbeit ist darauf ausgerichtet, Landwirten verbesserte agronomische Einsichten zu ermöglichen.

LVA nutzt mit seinen erweiterten agronomischen Dienstleistungen die Stärke von John Deere-Geräten, wie dem HarvestLab GrainSensor System, um entscheidende Daten zu sammeln. Auf der anderen Seite verarbeitet GeoPards Analyse-Engine diese Daten und liefert handlungsrelevante Erkenntnisse.

Gemeinsam bildet diese Partnerschaft eine Allianz, die darauf fokussiert ist, die Praktiken der Landwirte (wie etwa im Bereich des Stickstoffmanagements) zu verbessern, durch die Kombination des Besten aus Maschinen- und Softwarewelten.”

Datenerfassung und -aufbereitung

Im Zentrum dieser datengetriebenen landwirtschaftlichen Entwicklung steht die nahtlose Integration zwischen GeoPard in dem John Deere Operations Center. Diese Zusammenarbeit veranschaulicht die zentrale Rolle von John Deere bei der Bereitstellung von Datenzugang über ihre API, eine Maßnahme, die den Datenfluss aus den landwirtschaftlichen Feldern erheblich bereichert.

Die Integration stellt sicher, dass sobald Operationen im John Deere Operations Center dokumentiert werden, diese umgehend an GeoPard übertragen werden. Dieser sofortige Datenabrufprozess umfasst Erntevorgänge (mit Details wie Rohprotein- und Kraftstoffverbrauchsdaten) sowie Anwendungen wie Spritzen, Düngen, Säen und Bodenbearbeitung.

Diese reibungslose Verbindung ist nicht ausschließlich auf John Deere beschränkt; das grundlegende Prinzip der GeoPard-Plattform ist ihre Compatibilität mit verschiedenen Anbietern von Maschinendaten, die über API-Anbindungen ermöglicht wird.

Durch einem nahtlosen Datenfluss in GeoPards System sind die Landwirte mit nahezu Echtzeitanalysen ausgestattet. Diese prompte Datenübertragung ist der Eckpfeiler für die Initiierung automatisierter Analyse-Suiten, wie der Analyze der Stickstoffnutzungseffizienz, und stellt sicher, dass die Landwirte zeitnahe und handlungsrelevante Einblicke zur Hand haben.

Polje

Im Jahr 2023 stand die Baumgärtel GbR vor der Herausforderung, das Wachstum auf dem Feld zu optimieren. Dafür wurde viermal Stickstoff ausgebracht, beginnend mit SSA im Februar, gefolgt von drei Anwendungen von AHL im Frühjahr.

Um diese Anwendungen auf dem Feld teilflächenspezifisch fein abzustimmen, wurde die entsprechende Technologie eingesetzt. Zudem spielte das HarvestLab GrainSensing System eine entscheidende Rolle bei der Aufdeckung der Verteilung von Rohprotein im geernteten Getreide.

Ernte

Entdecken Sie die Feinheiten der neuesten Ernte vom 2023-08-08 anhand der folgenden Screenshots. Dieser entscheidende Datensatz, der nahtlos und avtomatisiert vom John Deere Operations Center durch GeoPard abgerufen wurde, zeigt das feine Gleichgewicht zwischen den Datenebenen Rohprotein und feuchter Masse, die während der Ernte erfasst wurden.

Rohprotein-Daten: Ernte 2023-08-08                               
Feuchtmasse-Daten: Ernte 2023-08-08

Obwohl Erntedaten gelegentlich Variationen aufweisen können, erhöht die Implementierung der Knjiženje kalibracije die analytische Genauigkeit erheblich. Dies gewährleistet zuverlässige Erkenntnisse, auch bei außergewöhnlichen Werten wie 19 t/ha für Weizen. Die kalibrierte feuchte Masse ist unten dargestellt.

Kalibrierte Daten zur Feuchtmasse: Ernte 2023-08-08

Düngungsmaßnahmen mit angewendeten Stickstoffprodukten

Während der Saison 2023 wurde der Weizenbestand mit einem sorgfältig geplanten Stickstoffapplikationsregime behandelt, das vier unterschiedliche Behandlungen umfasste. Dazu gehörte eine Anwendung von SSA-Produkten am 2023-02-23, gefolgt von drei Stickstoffanwendungen im Frühjahr mit AHL am 2023-03-18, 2023-04-06 und 2023-05-13. Die genauen in jeder Behandlung angewendeten Mengen sind in den bereitgestellten Screenshots dokumentiert.

Stickstoffanwendung: 2023-02-23 SSA
Stickstoffanwendung: 2023-03-18 AHL
Stickstoffanwendung: 2023-04-06 AHL                          
Stickstoffanwendung: 2023-05-13 AHL

GeoPard spielte in diesem Prozess eine entscheidende Rolle, indem es nahtlos diese Datensätze vom John Deere Operations Center na kratko. Diese effiziente Datenbeschaffung bereitete den Weg für eine umfassende Analyze der Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) und der Stickstoffaufnahme (NU). Indem wir uns in diese Daten vertiefen, verwandeln wir rohe Informationen in wertvolle Erkenntnisse und ebnen den Weg für verbesserte agronomische Operationen und Strategien.

Gesamter angewendeter Stickstoff

Der gesamte angewendete Stickstoff (TAN) quantifiziert die kumulative Menge an Stickstoff, die auf das Feld aufgebracht wurde, dargestellt in absoluten Zahlen als kg/ha. Dieser Wert ergibt sich aus der Summe der tatsächlich während der Anbausaison aufgebrachten Stickstoffprodukte.

Um die höchste Genauigkeit in der Bewertung zu gewährleisten, wurden nur tatsächlich angewendete Daten verwendet und Ziel- und Planwerte ausgeschlossen. Ein solcher Ansatz berücksichtigt auch Stellen mit über- und unterdosiertem Stickstoff.

Um tiefer einzusteigen, haben wir jeden Quadratmeter untersucht, um den Landwirten ein detailliertes Verständnis für die pro Hektar aufgebrachten Stickstoffmengen zu bieten. Die Karte unten fasst die Informationen aus allen vier Stickstoffanwendungen zusammen und bietet einen einheitlichen Überblick über die Verteilung des während der Saison aufgebrachten Stickstoffs.

Alle präsentierten statistischen Daten sind in absoluten Zahlen angegeben, gemessen in kg/ha. Die farbkodierte Darstellung erleichtert die Interpretation: Rot kennzeichnet Bereiche mit dem geringsten aufgebrachten Stickstoff, während Grün Regionen mit dem höchsten aufgebrachten Stickstoff anzeigt.

Gesamtanwendung Stickstoff 2023

Palčkov

Stickstoffaufnahme (NU) gibt die Gesamtmenge an Stickstoff an, die Pflanzen während ihrer Wachstumsperiode aufnehmen. Um NU genau zu berechnen, werden zwei kritične Komponenten berücksichtigt: (1) die Rohproteinmessung, wie sie vom John Deere GrainSensing System erfasst wird, und (2) die gesamte geerntete Ertragsmasse.

Bei Weizen wird die NU-Verteilung in absoluten Werten angegeben, gemessen in kg/ha. Eine detaillierte geografische und statistische Darstellung der NU im gesamten Feld ist im beigefügten Screenshot zu sehen.

Palčkova palčka 2023
Statistische Verteilung des Stickstoffaufnahmens

Učinkovitost uporabe paličnih palic

Die Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) quantifiziert das Verhältnis des verbrauchten Stickstoffs zum insgesamt aufgetragenen Stickstoff, ausgedrückt in Prozent. Abgeleitet von der zuvor beschriebenen Stickstoffaufnahme (NU) und dem gesamten angewendeten Stickstoff (TAN), ist ein NUE-Wert nahe 100% ideal. Dies zeigt, dass die Pflanzen fast den gesamten aufgetragenen Stickstoff verbraucht haben, was den Ertrag optimiert.

Jedoch deuten NUE-Werte um 50% auf eine Überanwendung mit übrig gebliebenem Stickstoff im Boden hin, während Werte über 100% eine Unteranwendung anzeigen, wobei die Pflanzen Stickstoffreserven aus früheren Jahren nutzen.

Beide Szenarien sind unerwünscht: Ersteres birgt das Risiko einer Überdüngung, während letzteres den Boden erschöpft. Diese Balance wird in der Karte unten visuell dargestellt, wobei Bereiche nahe 50% NUE in Rot und solche nahe 100% in Grün gefärbt sind.

Stickstoffnutzungseffizienz 2023
Clusterisierung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023
Verteilung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023

Palčkovi materiali

Der Stickstoffüberschuss (NS) misst die Differenz zwischen dem gesamten angewendeten Stickstoff (TAN) und der Stickstoffaufnahme (NU), die die Pflanzen während einer Saison verbrauchen, ausgedrückt in absoluten Werten als kg/ha. Im Wesentlichen zeigt er die Menge an Stickstoff an, die von den Pflanzen nicht genutzt wurde.

Dies spielt eine entscheidende Rolle bei der Planung der Stickstoffanwendung für die nachfolgende Saison. Die geografische und statistische Verteilung dieses ugenutzten Stickstoffs, verteilt über das Feld, kann in der unten bereitgestellten Karte eingesehen werden.

Prevleka za palice 2023

Vergleich von Erntemasse und Rohprotein

Das Verständnis von Rohproteindaten ist wesentlich bei der Messung der Ernte, da es Einblicke in die ernährungsphysiologische Qualität und den potenziellen Marktwert der Ernte bietet. Das HarvestLab GrainSensing System wird zur Messung von Rohprotein verwendet, und ein entsprechender Screenshot, der seine Verbindung zur Ernte zeigt, ist als Referenz angehängt.

Rohprotein-Daten: Ernte 2023-08-08               
Kalibrierte Feuchtmasse-Daten: Ernte 2023-08-08

Um die Daten zu kategorisieren und zu verstehen, haben wir spezifische Schwellenwerte festgelegt: einen Proteinschwellenwert von 12,5% und einen Schwellenwert für die Nassmasse der Ernte von 7,9 t/ha. Basierend auf diesen Schwellenwerten verwenden wir die Begriffe “höher” und “niedriger”, um zu beschreiben, wie die beobachteten Daten in Bezug auf diese festgelegten Standards stehen.

Durch den Vergleich und die Gegenüberstellung dieser Kennzahlen können wir wertvolle Ideen gewinnen, um agronomische Maßnahmen für die folgenden Saisons zu verfeinern und zu verbessern.

Durch die Kombination der Kennzahlen auf einer einzigen Karte wird die Beziehung zwischen Rohprotein und Nassmasse visualisiert. Diese umfassende Darstellung identifiziert vier unterschiedliche Szenarien:

  1. Ertrag höher als 7,9 t/ha mit Protein höher als 12,5%
  2. Ertrag höher als 7,9 t/ha mit Protein niedriger als 12,5%
  3. Ertrag niedriger als 7,9 t/ha mit Protein höher als 12,5%
  4. Ertrag niedriger als 7,9 t/ha mit Protein niedriger als 12,5%
Ertrag proti Proteinverteilung 2023

Ključna podlaga

  1. Datum: Durch die nahtlose Integration mit dem John Deere Operations Center stellt GeoPard eine Echtzeit- und genaue Datenerfassung sicher, die die Grundlage für alle nachfolgenden Analysen bildet. Die Einbeziehung von tatsächlich gemessenen Daten aus dem HarvestLab GrainSensing System und den tatsächlichen Anwendungsdaten ist von entscheidender Bedeutung. Zusammen gewährleisten sie eine beispiellose Genauigkeit bei den Berechnungen.
  2. Palčkova vlakna (NU) und gesamter angewendeter Stickstoff (TAN): Diese beiden Kennzahlen sind für Landwirte von größter Bedeutung, die das Gleichgewicht und die Dynamik von Stickstoff in ihren Feldern verstehen möchten. Gemeinsam bieten sie ein vollständiges Bild des Stickstoffkreislaufs über eine Saison hinweg.
  3. Stickstoffnutzungseffizienz (NUE): NUE dient als Schlüsselkennzahl zur Bewertung der Gesamteffizienz der Stickstoffnutzung auf einem Feld. Indem Bereiche mit unterschiedlichen NUE-Werten identifiziert werden, können Landwirte Möglichkeiten zur Verfeinerung ihrer Stickstoffanwendungsstrategien erkennen und die gesamten agronomischen Praktiken verbessern.
  4. Zaščita pred palčkami (NS): NS liefert entscheidende Erkenntnisse, die die Strategien für die variable Rate Application (VRA) für die kommende Saison beeinflussen können. Durch die Berücksichtigung des nicht genutzten Stickstoffs können Landwirte informierte Entscheidungen treffen, um ihre Anwendungspläne anzupassen.

Aus der Perspektive eines Landwirts ist die Verknüpfung von präziser Datenerfassung mit aufschlussreichen Analysen ein Wendepunkt. Es geht nicht nur darum, ein Gleichgewicht bei der Stickstoffanwendung zu erreichen.

Es geht darum, Feinheiten zu verstehen, um Kulturen nachhaltig anzubauen, die bestmöglichen Erträge sicherzustellen und die Gesundheit des Bodens für zukünftige Generationen zu erhalten.

O podjetjih

GeoPard ist ein führender Anbieter von Software für die Präzisionslandwirtschaft. Das Unternehmen wurde 2019 in Köln, Deutschland, gegründet und ist weltweit vertreten. GeoPard bietet eine Reihe von Lösungen, die Landwirten helfen, ihre Betriebsabläufe zu optimieren und die Erträge zu steigern. Mit einem Fokus auf Nachhaltigkeit und regenerative Wirtschaft strebt GeoPard an, Präzisionslandwirtschaftspraktiken weltweit zu fördern.

Zu den Partnern des Unternehmens gehören bekannte Marken wie John Deere, Corteva Agriscience, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association und viele other.

LVA, Landmaschinen Vertrieb Altenweddingen, ist ein langjähriges mittelständisches Unternehmen mit Niederlassungen in Sachsen-Anhalt, Brandenburg und Niedersachsen. Der Schwerpunkt liegt auf Verkauf, Export, Vermietung, Händlerwerkstatt- und Ersatzteilservice für Landmaschinen sowie agronomischen Dienstleistungen. Seit über 30 Jahren gehört LVA zu den erfolgreichsten John Deere-Händlern v Evropi.

Die agronomische Abteilung von LVA bietet Dienstleistungen wie Beratung im Bereich Präzisionslandwirtschaft, Bodenscannen und Datenanalyse sowie ein RTK-Netzwerk für GPS-Korrekturen an.

Heute arbeiten 100 Mitarbeiter am Standort Altenweddingen und weitere 220 Kollegen an den anderen Standorten in Niedersachsen, Brandenburg und Sachsen-Anhalt. Darunter befinden sich etwa 40 Auszubildende.

Učinkovitost uporabe dušika. Primer uporabe podjetja LVA – prodajalec John Deere iz Nemčije

Objavljeno na avtor dementievgeopard

V dinamičnem svetu sodobnega kmetijstva se kmetje soočajo s številnimi izzivi, vključno z vplivi podnebnih sprememb, naraščajočimi stroški gnojil in nujno potrebo po okoljsko trajnostnih praksah. Osrednji del teh izzivov je upravljanje dušika, ključnega hranila, ki lahko ob slabem upravljanju povzroči znatne okoljske posledice.

Vendar se sredi teh kompleksnosti pojavljata dve metriki kot rešitvi in prelomnici: učinkovitost rabe dušika (NUE) in absorpcija dušika (NU). NUE in NU ponujata novo paradigmo v kmetijskih praksah, ki izzive spreminjata v priložnosti za trajnostno in učinkovito kmetovanje.

John Deere, vodilni proizvajalec kmetijske opreme, igra ključno vlogo pri reševanju teh izzivov. S svojim sistemom HarvestLab GrainSensing zagotavljajo ključne podatke o surovih beljakovinah, kar omogoča bolj natančno razumevanje dinamike dušika v pridelkih. Poleg tega John Deere podpira vključevanje sodobnih tehnologij za bolj trajnostno kmetijstvo.

V tem prizadevanju so trgovci John Deere, kot je LVA, ključni zavezniki. LVA, inovativen trgovec John Deere v Nemčiji, tesno sodeluje s kmeti pri vključevanju novih tehnologij in izvajanju naprednih agronomskih strategij. Njihova vloga je ključnega pomena pri pomoči kmetom pri krmarjenju po kompleksnosti sodobnega kmetijstva in zagotavlja, da kar najbolje izkoristijo razpoložljive tehnologije za optimizacijo svojih praks.

V rodovitni zemlji Magdeburger Börde se skriva zgodba o podjetju Baumgärtel GbR, družinski kmetiji s 30-letno kmetijsko dediščino, kjer je pšenica eden glavnih poljščin. Na tej kmetiji natančno upravljanje dušika presega optimizacijo pridelka: gre za zavezanost trajnostnemu kmetijstvu kljub globalnim okoljskim izzivom.

GeoPard, kot vodilni ponudnik programske opreme za precizno kmetijstvo, deluje kot vezivo, ki povezuje te stebre – John Deere, LVA in kmete, kot so tisti v podjetju Baumgärtel GbR. GeoPard poenostavlja upravljanje podatkov in avtomatizira analitične procese, s čimer podatke spreminja v uporabne vpoglede. V tem primeru njihov poudarek na učinkovitosti rabe dušika ponuja lečo, skozi katero lahko kmetje pregledajo in izboljšajo svoje prakse, s čimer zagotavljajo trajnost in učinkovitost v vseh vidikih svojega delovanja.

Upravljanje z dušikom na kmetiji Baumgärtel

Družina Baumgärtel pod vodstvom Friedricha Baumgärtla izkorišča potencial kmetijstva, ki temelji na podatkih, za izboljšanje strategij gnojenja in uvajanje novih tehnik, vse z namenom izboljšanja svojih agronomskih praks.

Osrednjega pomena za njihovo strategijo je upravljanje z dušikom. Leto 2023 je v Magdeburger Börde prineslo mokro pomlad in suho zgodnje poletje, kar je povzročilo povprečne donose. Za obvladovanje teh razmer so Baumgärteli uporabili metode, specifične za posamezno lokacijo, za natančno prilagajanje uporabe dušika.

Poleg tega so uporabili sistem HarvestLab GrainSensing za merjenje surovih beljakovin v požetem zrnju. Nato so z uporabo programa GeoPard ocenili porabo dušika v pridelku, kar je omogočilo natančen izračun učinkovitosti rabe dušika (NUE).

Za Baumgärtlove je NUE postala bistvena metrika. Določa območja, ki potrebujejo prilagoditve v svojih strategijah uporabe dušika. Na območjih, kjer NUE pade pod 80%, načrtujejo zmanjšanje uporabe dušika v naslednji sezoni. Nasprotno pa območja, kjer NUE presega 100%, zahtevajo poglobljeno analizo, kar bo po njihovem pričakovanju zahtevalo več sezon skrbnega opazovanja in učenja.

Sodelovanje med LVA in GeoPard Agriculture

Leta 2022 je bilo sklenjeno strateško zavezništvo med GeoPardom in podjetjem za kmetijsko mehanizacijo LVA Altenweddingen, inovativnim prodajalcem John Deere v Nemčiji. To sodelovanje se je rodilo iz skupne vizije, da bi obsežne podatke John Deere izkoristili za uporabne terenske vpoglede.

Od takrat se je partnerstvo razširilo in se osredotoča na inovativne načine za izboljšanje kmetijskih praks z odločitvami, ki temeljijo na podatkih. V naslednjih razdelkih bomo predstavili, kako kmetje kar najbolje izkoristijo svojo porabo dušika.

Michael Eckhardt, vodja oddelka za precizno kmetijstvo pri LVA, je omenil: “Sinergija med GeoPardom in LVA ni le poslovno partnerstvo; gre za zavezo k revoluciji v uporabnih agronomskih praksah s pomočjo odločitev, ki temeljijo na podatkih.«.

To sodelovanje je namenjeno opolnomočenju kmetov z izboljšanim agronomskim vpogledom. LVA s svojimi razširjenimi agronomskimi storitvami izkorišča moč opreme John Deere, kot je sistem HarvestLab GrainSensor, za zbiranje ključnih podatkov.

Po drugi strani pa GeoPardov analitični mehanizem obdeluje te podatke in zagotavlja uporabne informacije. To partnerstvo skupaj tvori zavezništvo, ki se osredotoča na izboljšanje kmetijskih praks (na primer pri upravljanju dušika) z združevanjem najboljšega iz sveta strojev in programske opreme.’

Zajem in priprava podatkov

V središču te podatkovno vodene kmetijske evolucije je brezhibna integracija med GeoPardom in operativnim centrom John Deere. To sodelovanje ponazarja ključno vlogo podjetja John Deere pri zagotavljanju dostopa do podatkov prek njihovega API-ja, kar znatno obogati pretok podatkov, prejetih s kmetijskih polj.

Integracija zagotavlja, da GeoPard takoj, ko so operacije dokumentirane v operativnem centru John Deere, te podatke hitro zbere. Ta takojšnji postopek pridobivanja podatkov zajema žetev (s podrobnostmi, kot so podatki o surovih beljakovinah in porabi goriva) in uporabo, kot so škropljenje, gnojenje, setev in obdelava tal.

Ta poenostavljena povezava ni ekskluzivna za John Deere; osnovno načelo platforme GeoPard je njena združljivost z različnimi ponudniki podatkov o strojih, kar omogoča povezave prek API-ja.

Z nemotenim pretokom podatkov v GeoPardov sistem so pridelovalci opolnomočeni s skoraj realnim časom analitičnih vpogledov. Ta hiter prenos podatkov je temelj uvedbe avtomatiziranih analitičnih paketov, kot je analiza učinkovitosti rabe dušika, ki zagotavlja, da imajo pridelovalci pravočasne in uporabne vpoglede na dosegu roke.

Polje

Leta 2023 se je podjetje Baumgärtel GbR soočilo z izzivom optimizacije rasti na polju. Da bi to dosegli, so štirikrat uporabili dušik, začenši s SSA februarja, nato pa spomladi trikrat AHL. Te uporabe na polju so bile natančno prilagojene z metodo, specifično za posamezno lokacijo. Poleg tega je sistem HarvestLab GrainSensing igral ključno vlogo pri odkrivanju porazdelitve surovih beljakovin v požetem zrnju.

Žetev

Raziščite podrobnosti zadnje žetve z dne 8. avgusta 2023 s pomočjo naslednjih posnetkov zaslona. Ta ključni nabor podatkov, ki ga je GeoPard brezhibno avtomatizirano pridobil iz operativnega centra John Deere, prikazuje občutljivo ravnovesje med podatkovnimi plastmi o surovih beljakovinah in mokri masi, zajetimi med žetvijo.

Podatki o surovih beljakovinah: Žetev 2023-08-08
Podatki o mokri masi: Žetev 2023-08-08

Čeprav se podatki o žetvi lahko občasno razlikujejo, je izvajanje Kalibracija pridelka znatno izboljša analitično natančnost. To zagotavlja zanesljive vpoglede, tudi pri izjemnih vrednostih, kot je 19 t/ha za pšenico. Kalibrirana mokra masa je prikazana spodaj.

Kalibrirani podatki o mokri masi: Žetev 2023-08-08

Gnojenje z uporabljenimi dušikovimi proizvodi

V sezoni 2023 je bil pridelek pšenice tretiran s skrbno načrtovanim režimom nanašanja dušika, ki je vključeval štiri različne tretmaje. To je vključevalo nanašanje proizvodov SSA 23. 2. 2023, ki mu je sledilo tri spomladansko nanašanje dušika AHL 18. 3. 2023, 6. 4. 2023 in 13. 5. 2023. Natančne količine, uporabljene pri vsakem tretmaju, so dokumentirane na priloženih posnetkih zaslona.

Uporaba dušika: 23. 2. 2023 SSA
Uporaba dušika: 18. 3. 2023 AHL
Uporaba dušika: 2023-04-06 AHL
Uporaba dušika: 13. 5. 2023 AHL

GeoPard je v tem procesu odigral ključno vlogo, saj je te nabore podatkov brezhibno pridobil iz operativnega centra John Deere. To učinkovito pridobivanje podatkov je postavilo temelje za celovito analizo učinkovitosti rabe dušika (NUE) in privzema dušika (NU). Z analizo teh podatkov surove informacije pretvorimo v dragocene vpoglede, kar utira pot izboljšanim agronomskim operacijam in strategijam.

Skupni uporabljeni dušik

Skupni uporabljeni dušik (TAN) količinsko opredeli kumulativno količino dušika, uporabljenega na polju, predstavljeno v absolutnih številkah kot kg/ha. Ta metrika je izpeljana iz vsote dejanskih dušikovih produktov, uporabljenih v celotni rastni sezoni.

Za zagotovitev najvišje natančnosti pri ocenjevanju so bili uporabljeni le dejansko uporabljeni podatki, brez ciljnih in načrtovanih podatkov. Takšen pristop upošteva tudi mesta s prekomerno in premalo uporabljenim dušikom.

Da bi pridelovalcem zagotovili podrobnejši pregled nad količinami dušika, uporabljenimi na hektar, smo poglobili vsak kvadratni meter. Spodnji zemljevid združuje podatke iz vseh štirih vrst gnojenja z dušikom in ponuja enoten pregled porazdelitve uporabljenega dušika v sezoni.

Vsi predstavljeni statistični podatki so v absolutnem smislu, merjeni v kg/ha. Barvna predstavitev omogoča lažjo interpretacijo: rdeča barva označuje območja z najmanj uporabljenega dušika, zelena pa regije z največ uporabljenega.

Skupni uporabljeni dušik 2023

Vnos dušika

Vnos dušika (NU) predstavlja skupno količino dušika, ki ga rastline porabijo v celotni rastni sezoni. Za natančen izračun NU se upoštevata dve ključni komponenti: (1) meritev surovih beljakovin, kot jo zajame sistem HarvestLab GrainSensing, in (2) skupna masa požetega pridelka.

Pri pšenici je porazdelitev NU predstavljena v absolutnem smislu, merjena v kg/ha. Podroben geoprostorski in statistični prikaz NU na polju si lahko ogledate na priloženem posnetku zaslona.

Poraba dušika 2023
Statistična porazdelitev privzema dušika 2023
Statistična porazdelitev privzema dušika 2023

Učinkovitost uporabe dušika

Učinkovitost rabe dušika (NUE) kvantificira razmerje med porabljenim dušikom in skupno uporabljenim dušikom, izraženo v odstotkih. Iz prej opisane absorpcije dušika (NU) in skupno uporabljenega dušika (TAN) je idealna vrednost NUE blizu 100%, kar kaže, da so rastline porabile skoraj ves uporabljeni dušik, kar optimizira pridelek.

Vendar pa vrednosti NUE okoli 50% kažejo na prekomerno uporabo s preostalim dušikom v tleh, medtem ko vrednosti, ki presegajo 100%, kažejo na premajhno uporabo, saj rastline črpajo iz rezerv dušika iz prejšnjih let.

Oba scenarija sta nezaželena: prvi tvega prekomerno gnojenje, drugi pa izčrpava tla. To ravnovesje je vizualno predstavljeno na spodnjem zemljevidu, kjer so območja blizu 50% NUE obarvana rdeče, območja blizu 100% pa zeleno.

Učinkovitost rabe dušika 2023
Grupiranje učinkovitosti rabe dušika 2023
Grupiranje učinkovitosti rabe dušika 2023
Porazdelitev učinkovitosti rabe dušika 2023
Porazdelitev učinkovitosti rabe dušika 2023

Presežek dušika

Presežek dušika (NS) meri razliko med skupno uporabljenim dušikom (TAN) in absorpcijo dušika (NU), ki jo rastline porabijo v sezoni, izraženo v absolutnem smislu kot kg/ha. V bistvu kaže količino dušika, ki ga rastline ne porabijo, kar igra ključno vlogo pri načrtovanju uporabe dušika za naslednjo sezono.

Geoprostorska in statistična porazdelitev tega neizkoriščenega dušika, razpršenega po polju, si lahko ogledate na spodnjem zemljevidu.

Presežek dušika 2023

Primerjava donosa mase in surovih beljakovin

Razumevanje podatkov o surovih beljakovinah je bistvenega pomena pri merjenju pridelka, saj ponuja vpogled v hranilno kakovost in potencialno tržno vrednost pridelka. Za merjenje surovih beljakovin se uporablja sistem HarvestLab GrainSensing, za referenco pa je priložen ustrezen posnetek zaslona, ki prikazuje njegovo povezavo s pridelkom.

Podatki o surovih beljakovinah: Žetev 2023-08-08
Kalibrirani podatki o mokri masi: Žetev 2023-08-08

Za kategorizacijo in razumevanje podatkov smo določili posebne pragove: prag beljakovin pri 12,51 t/ha in prag pridelka mokre mase pri 7,9 t/ha. Na podlagi teh pragov uporabljamo izraza “višji” in “nižji”, da bi opredelili, kako se opazovani podatki nanašajo na te določene standarde. S primerjavo in soočenjem teh meritev lahko pridobimo neprecenljive ideje za izboljšanje in izboljšanje agronomskih operacij v naslednjih sezonah.

Z združitvijo metrik na enem samem zemljevidu se vizualizira razmerje med surovimi beljakovinami in mokro maso. Ta celovita predstavitev opredeljuje štiri različne scenarije:

  1. Višji pridelek 7,9 t/ha z višjo vsebnostjo beljakovin 12,51 TP3T
  2. Višji pridelek 7,9 t/ha z nižjo vsebnostjo beljakovin 12,51 TP3T
  3. Nižji pridelek 7,9 t/ha z višjo vsebnostjo beljakovin 12,51 TP3T
  4. Nižji pridelek 7,9 t/ha z nižjo vsebnostjo beljakovin 12,51 TP3T
Pridelek v primerjavi z porazdelitvijo beljakovin 2023

Zaključek

1. Podatki: Z brezhibno integracijo z operacijskim centrom John Deere GeoPard zagotavlja zajemanje podatkov v realnem času in natančno, kar tvori osnovo za vse nadaljnje analize. Vključitev dejanskih izmerjenih podatkov iz sistema HarvestLab GrainSensing in dejanskih podatkov o uporabi je ključnega pomena. Skupaj zagotavljajo neprimerljivo natančnost izračunov.
2. Vnos dušika (NU) in skupni uporabljeni dušik (TAN)Ti dve metriki sta ključnega pomena za pridelovalce, ki želijo razumeti ravnovesje in dinamiko dušika na svojih poljih. Skupaj ponujata celovito sliko življenjskega cikla dušika skozi celotno sezono.
3. Učinkovitost rabe dušika (NUE): Nujna uporabnost dušika (NUE) služi kot ključna metrika za oceno splošne učinkovitosti rabe dušika na polju. Z natančno določitvijo območij z različnimi vrednostmi NUE lahko pridelovalci prepoznajo priložnosti za izboljšanje svojih strategij uporabe dušika in izboljšanje splošnih agronomskih praks.
4. Presežek dušika (NS): NS zagotavlja ključne vpoglede, ki lahko vplivajo na strategije uporabe spremenljive količine (VRA) za prihajajočo sezono. Z odpravljanjem neizkoriščenega dušika se lahko kmetje informirano odločajo o prilagoditvi svojih načrtov uporabe.

Z vidika kmeta je združitev natančnega zbiranja podatkov s pronicljivo analitiko prelomnica. Ne gre le za doseganje ravnovesja pri uporabi dušika. Gre za razumevanje zapletenosti trajnostne pridelave poljščin, zagotavljanje najboljših možnih pridelkov in ohranjanje zdravja zemljišč za prihodnje sezone.

O podjetjih

GeoPard je vodilni ponudnik programske opreme za precizno kmetijstvo. Podjetje je bilo ustanovljeno leta 2019 v Kölnu v Nemčiji in je zastopano po vsem svetu. Podjetje ponuja vrsto rešitev, ki kmetom pomagajo optimizirati njihovo poslovanje in povečati donose. S poudarkom na trajnosti in regenerativni ekonomiji si GeoPard prizadeva za promocijo praks preciznega kmetijstva po vsem svetu.

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

LVA, podjetje za kmetijsko mehanizacijo Altenweddingen, je dolgoročno srednje veliko podjetje s podružnicami v Saški-Anhaltu, Brandenburgu in Spodnji Saški. Poudarek je na prodaji, izvozu, najemu, servisnih delavnicah in rezervnih delih za kmetijsko mehanizacijo ter agronomskih storitvah. LVA je že več kot 30 let eden najuspešnejših prodajalcev strojev John Deere v Evropi.

Agronomski oddelek LVA nudi storitve, kot so svetovanje o preciznem kmetijstvu, skeniranje tal in analiza podatkov, omrežje RTK za korekcijo GPS.

Danes je na lokaciji v Altenweddingenu 100 zaposlenih, na drugih lokacijah v Spodnji Saški, Brandenburgu in Saški-Anhaltu pa še 220 sodelavcev. Med njimi je približno 40 pripravnikov.

Predstavljamo GeoPardove zemljevide dobička: korak naprej v preciznem kmetijstvu

Objavljeno na avtor dementievgeopard

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

O podjetjih:

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

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

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

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

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

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

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

Zemljevidi potenciala polja GeoPard v primerjavi s podatki o donosu

Objavljeno na avtor dementievgeopard

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

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

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

 

Zemljevidi potenciala polja GeoPard v primerjavi s podatki o donosu

Lahko se uporabi kot osnova za:

Kaj so zemljevidi poljskih potencialov?

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

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

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

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

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

Razlika med kartami potenciala polja in podatki o donosu

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

Viri podatkov:

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

Časovni vidik:

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

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

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

Avtomatizirano pregledovanje posevkov s križanjem podatkovnih slojev

Objavljeno na avtor dementievgeopard

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

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

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

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

 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Kaj je raziskovanje poljščin?

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

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

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

Kaj je avtomatizirano iskanje podatkov o pridelkih?

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

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

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

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

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

Kako prepoznati skavtsko območje?

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

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

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

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

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