Kategorija: Spremljanje pridelka

Razdelek o spremljanju pridelkov na naši spletni strani je namenjen zagotavljanju kmetom in kmetijskim strokovnjakom najnovejših informacij in orodij, ki jim pomagajo spremljati in optimizirati svoje pridelke. S pomočjo napredne tehnologije in analize podatkov je to postala bistvena praksa v sodobnem kmetijstvu, ki kmetom omogoča, da prepoznajo morebitne težave in jih odpravijo, preden postanejo večje težave.

Ta razdelek ponuja vrsto virov in informacij, ki kmetom pomagajo pri sprejemanju premišljenih odločitev o njihovih pridelkih. Od člankov o najboljših praksah in novih tehnologijah do pregledov najsodobnejših orodij in programske opreme za spremljanje si prizadevamo zagotoviti celovito in ažurno poročanje o področju spremljanja pridelkov.

Ne glede na to, ali ste mali kmet ali veliko kmetijsko podjetje, vam bo ta razdelek ponudil nekaj. Pokrivamo široko paleto poljščin, vključno s sadjem, zelenjavo, žiti in drugimi, naša vsebina pa je prilagojena potrebam kmetov vseh stopenj strokovnega znanja.

V središču našega oddelka za spremljanje pridelkov je zaveza, da bomo kmetom pomagali doseči večjo učinkovitost in trajnost pri njihovem poslovanju. Z zagotavljanjem najnovejših informacij in orodij si prizadevamo pomagati kmetom izboljšati donose, zmanjšati odpadke in povečati dobičkonosnost, hkrati pa čim bolj zmanjšati njihov vpliv na okolje.

Vodnik in posodobitve za spremljanje pridelkov

Torej, ne glede na to, ali s tem šele začenjate ali ste izkušen profesionalec, ki želi biti na tekočem z najnovejšimi trendi in tehnologijami, ima ta razdelek vse, kar potrebujete za uspeh.

LfL izkorišča platformo GeoPard za svoj projekt prihodnjega kmetovanja

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

O nas

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

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

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

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

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

Uporaba tehnologije GPS za optimizacijo gojenja pokrovnih posevkov

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Predstavljamo GeoPardove zemljevide dobička: korak naprej v preciznem kmetijstvu

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

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.

GeoPardovi grafi razvoja pridelkov za precizno kmetijstvo

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

Današnja kmetijska industrija ne zahteva le trdega dela in razumevanja zemlje, temveč tudi pametno uporabo tehnologije. Z veseljem delim vpogled v eno od orodij, ki pomembno vplivajo na trajnostne kmetijske prakse: grafi razvoja pridelkov GeoPard.

Naši grafi razvoja pridelkov ponujajo celovit in uporabniku prijazen prikaz podatkov o rasti pridelkov od leta 1988. Ti grafi, ki se samodejno generirajo za katero koli polje, so zasnovani tako, da zagotavljajo natančnost in točnost.

Podatki se izračunajo izključno za območje polja brez oblakov in senc. Preprost pomik miške nad polje razkrije povprečno vrednost NDVI (normaliziranega indeksa razlike v vegetaciji), kar omogoča takojšen pregled zdravja pridelka.

Kaj pa loči naše orodje od drugih? Možnost preklapljanja med pogledi. GeoPardov vmesnik uporabnikom omogoča preklapljanje med letnim in mesečnim pogledom. Ta raven podrobnosti zagotavlja, da ste opremljeni s ključnimi podatki za sprejemanje premišljenih odločitev o upravljanju pridelkov, času žetve in napovedovanju pridelka.

V rokah kmeta lahko ta natančen vpogled vodi strategije upravljanja polj, pomaga pri zaznavanju optimalnega časa žetve, spremljanju pridelkov v velikem obsegu ter na splošno optimizaciji produktivnosti in trajnosti.

To je vznemirljiv korak naprej v preciznem kmetijstvu, pot, ki vodi ne le do izboljšanih pridelkov, temveč tudi do bolj trajnostnih praks, ki upoštevajo naš okoljski odtis.

Spremljajte nas za nadaljnje posodobitve, saj še naprej razvijamo in izpopolnjujemo naša orodja, da bi bolje služila kmetijski skupnosti. Na poti smo k bolj dostopnemu in učinkovitemu preciznemu kmetovanju in navdušeni smo, da se nam pridružite. Skupaj na novo opredelimo prihodnost kmetijstva!

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

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

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

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

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

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

Poglejmo si to podrobneje:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Kaj se uporablja na terenu (kot je uporabljeno)?

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

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

Kakšne so razlike med njimi?

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

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

Dejavniki, ki vplivajo na variacije

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

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

Zaključek

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

Model avtomatiziranega zaznavanja meja polj za precizno kmetijstvo podjetja GeoPard

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

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

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

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

1 - Neobdelana slika Sentinel-2

1 – Neobdelana slika Sentinel-2

3 - Segmentirane meje polja

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

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

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

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

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

 

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

 

Kaj je označevanje meja polja?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Kako je koristno?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Katere so glavne komponente preciznega kmetovanja?

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

Precizno kmetovanje, znano tudi kot precizno kmetijstvo (PA), je sodoben pristop k upravljanju kmetijstva, ki uporablja napredne tehnologije in primarne komponente preciznega kmetovanja za optimizacijo kmetijske proizvodnje in zmanjšanje odpadkov.

V zadnjih letih je pridobil pomemben zagon zaradi svojega potenciala za izboljšanje kmetijske produktivnosti, zmanjšanje odpadkov in spodbujanje trajnosti.

Glede na poročilo Grand View Research je bil svetovni trg preciznega kmetijstva leta 2020 ocenjen na 5,44 milijarde USD in naj bi od leta 2021 do 2028 rasel s sestavljeno letno stopnjo rasti (CAGR) 12,7%.

Ta rast je posledica vse večjega sprejemanja tehnologij preciznega kmetijstva s strani kmetov po vsem svetu.

Komponente preciznega kmetovanja

Glavne komponente vključujejo informacije, tehnologijo in upravljanje, ki so integrirane za optimizacijo proizvodnje.

Informacije:

Informacije so ključna komponenta preciznega kmetijstva. Ta komponenta vključuje zbiranje podatkov o tleh, vremenu, pridelkih in drugih dejavnikih, ki vplivajo na kmetijsko proizvodnjo. Te informacije se zbirajo prek različnih virov, kot so senzorji, droni, sateliti in zemeljska oprema.

Ko so podatki zbrani, se analizirajo z uporabo napredne programske opreme in algoritmov za ustvarjanje uporabnih vpogledov. Ti vpogledi pomagajo kmetom pri sprejemanju premišljenih odločitev o sajenju, gnojenju, namakanju in žetvi pridelkov.

Na primer, senzorji tal se lahko uporabljajo za merjenje vlažnosti tal, temperature in ravni hranil, kar lahko kmetom pomaga določiti optimalen čas za sajenje in gnojenje pridelkov.

Podobno se lahko vremenski podatki uporabijo za napovedovanje verjetnosti škodljivcev in bolezni, kar lahko kmetom pomaga pri sprejemanju preventivnih ukrepov, preden so pridelki prizadeti.

komponente preciznega kmetovanja vključujejo informacije

Tehnologija:

Tehnologija je še ena pomembna komponenta. Ta komponenta vključuje široko paleto tehnologij, kot so GPS, droni, robotika in napredni stroji.

Te tehnologije se uporabljajo za avtomatizacijo različnih kmetijskih procesov, zmanjšanje stroškov dela in izboljšanje učinkovitosti.

Na primer, tehnologijo GPS je mogoče uporabiti za vodenje traktorjev in druge kmetijske opreme, kar lahko zmanjša prekrivanje pri operacijah in zmanjša porabo goriva.

Podobno se lahko droni uporabljajo za spremljanje zdravja pridelkov ter odkrivanje škodljivcev in bolezni, kar lahko kmetom pomaga pri pravočasnem ukrepanju za preprečevanje škode na pridelkih.

Upravljanje:

Upravljanje je tretja glavna komponenta preciznega kmetovanja. Ta komponenta vključuje uporabo napredne programske opreme in orodij za upravljanje kmetijskih operacij, optimizacijo rabe virov in zmanjšanje odpadkov. Ta komponenta vključuje tudi sprejemanje trajnostnih kmetijskih praks za varstvo okolja in spodbujanje dolgoročne trajnosti.

Na primer, programska oprema za precizno kmetijstvo se lahko uporablja za načrtovanje kolobarjenja, optimizacijo namakanja in spremljanje rasti pridelkov, kar lahko kmetom pomaga povečati donose in zmanjšati odpadke.

Podobno lahko trajnostne kmetijske prakse, kot so varčevalna obdelava tal, pokrovni pridelki in integrirano zatiranje škodljivcev, pomagajo kmetom zmanjšati erozijo tal, ohraniti vodo in zmanjšati uporabo pesticidov.

Kako je mogoče implementirati komponente preciznega kmetovanja?

Kmetje lahko sledijo številnim sistemom in procesom. Ti sistemi so zasnovani tako, da kmetom pomagajo pri zbiranju in analizi podatkov, avtomatizaciji kmetijskih procesov ter sprejemanju premišljenih odločitev o rabi virov in upravljanju pridelkov.

Tukaj je nekaj sistemov in postopkov, ki jih lahko kmetje sprejmejo za izvajanje komponent preciznega kmetijstva:

Programska oprema za upravljanje kmetij:

Programska oprema za upravljanje kmetij je ključno orodje za izvajanje upravljavske komponente. Ta programska oprema lahko kmetom pomaga pri načrtovanju in upravljanju kmetijskih dejavnosti, spremljanju porabe in stroškov vložkov ter spremljanju rasti in donosa pridelkov.

Kako je mogoče implementirati komponente preciznega kmetovanja

Programska oprema za upravljanje kmetij se lahko uporablja tudi za integracijo podatkov iz različnih virov, kot so senzorji tal in vremenske postaje, da se zagotovijo vpogledi v realnem času, ki lahko prispevajo k odločanju.

GPS in samodejno krmiljenje:

Tehnologija GPS je bistvenega pomena za njeno uvedbo. Z uporabo kmetijske opreme, ki podpira GPS, lahko kmetje zagotovijo maksimalno učinkovitost delovanja, zmanjšajo prekrivanje operacij in zmanjšajo porabo goriva.

Tehnologija samodejnega krmiljenja se lahko uporablja tudi za vodenje kmetijske opreme, kar lahko izboljša natančnost in zmanjša utrujenost upravljavca.

Senzorji in droni:

Senzorji in droni so bistveni za uporabo informacij. Ta orodja se lahko uporabljajo za zbiranje podatkov o vlažnosti tal, temperaturi in ravni hranil, pa tudi za spremljanje rasti pridelkov ter odkrivanje škodljivcev in bolezni.

Te podatke je nato mogoče analizirati, da se ustvarijo vpogledi, ki lahko pomagajo pri odločitvah o upravljanju pridelkov, na primer kdaj saditi in gnojiti pridelke ter kdaj sprejeti preventivne ukrepe proti škodljivcem in boleznim.

Upravljanje namakanja:

Upravljanje namakanja je ključna komponenta. Z uporabo senzorjev vlažnosti tal in vremenskih podatkov lahko kmetje optimizirajo namakalne urnike, da zagotovijo, da pridelki prejmejo pravo količino vode ob pravem času.

To lahko pomaga zmanjšati porabo vode, zmanjšati tveganje za poškodbe pridelka zaradi prekomernega ali premajhnega zalivanja in izboljšati pridelek.

Spremljanje pridelkov:

Spremljanje pridelkov je še ena pomembna komponenta. Z uporabo dronov ali satelitskih posnetkov lahko kmetje spremljajo rast pridelkov in odkrivajo morebitne težave, kot so pomanjkanje hranil ali napadi škodljivcev.

To lahko kmetom pomaga, da pravočasno ukrepajo za reševanje teh težav, izboljšajo zdravje pridelkov in povečajo pridelek.

Skratka, za izvedbo komponent lahko kmetje sprejmejo vrsto sistemov in procesov, ki jim omogočajo zbiranje in analizo podatkov, avtomatizacijo kmetijskih procesov ter sprejemanje premišljenih odločitev o rabi virov in upravljanju pridelkov. Z izkoriščanjem moči tehnologije, podatkov in upravljanja lahko precizno kmetovanje pomaga kmetom doseči večjo učinkovitost, trajnost in dobičkonosnost v njihovih kmetijskih dejavnostih.

Integracija GeoParda z UP42

Objavljeno na avtor dementievgeopard

GeoPard in UP42 s ponosom naznanjamo tehnično partnerstvo med platformama.

 

Analitični bloki GeoPard so zdaj na voljo na tržnici GIS UP42 in vključujejo naslednje zmogljivosti:

  • Integrirane satelitske konstelacije: Plejade, Plejade NEO, SPOT
  • Podprta vegetacija indeksiNDVI, EVI, SAVI, NDWI
  • Izhod v Oblika COG (GeoTIFF, optimiziran za oblak)

 

Integracija bo strankam Up42 omogočila dostop do naprednega spremljanja pridelkov (brez omejitve samo na pridelke) z uporabo algoritmov za obdelavo satelitskih posnetkov GeoPard.

Za izračun NDWI na podlagi 30 cm ločljivosti Pleiades NEO se uporablja analitični blok GeoPard.
Za izračun NDWI na podlagi 30 cm ločljivosti Pleiades NEO se uporablja analitični blok GeoPard.

 

 

Dmitrij Dementiev, izvršni direktor podjetja GeoPard: “Tehnično partnerstvo z UP42 strankam UP42 omogoča uporabo nove geoprostorske analitike GeoParda, vključno z obdelavo satelitskih posnetkov v velikem obsegu in z neprimerljivo hitrostjo za tako ogromne nabore podatkov. Analitske izpeljanke bi se lahko uporabile za predpisno precizno kmetijstvo, regenerativno/ogljično kmetijstvo ter visoko časovno in prostorsko spremljanje pridelkov.«.
To tudi kaže na ambicijo GeoPard-a, da se integrira z najnaprednejšimi tehnološkimi platformami na svetu.”

 

Prejšnja ekipa GeoPard je napovedala integracija z JohnDeerejem (največji proizvajalec kmetijske mehanizacije in opreme) prek platforme MyJohnDeere Operation Center (največja po hektarjih digitalna kmetijska platforma na svetu) in Planet – podjetje za satelitske posnetke z največjim številom satelitov.

 

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.

Vegetacijski indeksi in vsebnost klorofila

Objavljeno na avtor dementievgeopard

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

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

Pomagajo razumeti trenutno fazo razvoja poljščin, vključno z

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

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

Preberi večKateri indeks je najbolje za uporabo v preciznem kmetijstvu

Preberi več: GeoPardovi vegetacijski indeksi

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

Kaj so vegetacijski indeksi?

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

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

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

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

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

Nekateri pogosto uporabljeni vegetacijski indeksi vključujejo:

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

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

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