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.

Normalizirani indeks razlike vlage

Objavljeno na avtor dementievgeopard

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

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

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

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

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

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

Kaj je indeks vlage?

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

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

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

Kaj je normalizirani indeks razlike vlage?

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

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

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

NDMI = (NIR – KI) / (NIR + KI)

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

Kaj je NDWI?

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

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

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

Vizualizacija NDMI za določitev normaliziranega diferenčnega vodnega indeksa

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

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

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

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.

Normalizirani indeks razlike v vegetaciji (NDVI) olajša življenje kmetov

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Normalizirani diferenčni vegetacijski indeks (NDVI) je pogosto uporabljena metrika za količinsko opredelitev gostote in zdravja vegetacije. Njegove vrednosti so od -1 do 1, pri čemer negativne vrednosti kažejo na vodo ali gola tla, vrednosti blizu ničle na redko vegetacijo, višje vrednosti pa na gostejšo in bolj zdravo vegetacijo.

Kaj je normalizirani indeks razlike vegetacije (NDVI)?

To je metoda, ki izračunava razlike med količino rdeče svetlobe, ki jo sprejme vegetacija, in količino bližnje infrardeče svetlobe, ki jo vegetacija močno odbija.

Cilj te metode je zagotoviti kvantitativno analizo stanja rastlin. Ni situacije, v kateri bi njegova vrednost padla izven spektra od -1 do +1. Vendar pa ni jasne razmejitve med številnimi vrstami pokrovnosti tal, ki jih lahko najdemo.

Če je vsota številk manjša od nič, je zelo verjetno, da je zadevna snov voda. Če dobite rezultat NDVI, ki je precej blizu pozitivni enoti, obstaja velika verjetnost, da gre le za kopico tesno zapakiranih zelenih listov. To še posebej velja, če so listi gosto zloženi drug ob drugem.

Zeleni listi imajo večjo vrednost kot rdeči, zato je tako. Za trenutek si predstavljajte, da je zelo blizu vrednosti 0.

V takšnih razmerah je le malo možnosti, da bi bilo na tem območju še kakšno listje, in regija je morda že celo urbanizirana. Normalizirani indikator razlike vegetacije je indeks, ki ga uporabljajo analitiki na področju daljinsko zaznavanje večino časa.

Zakaj je uporaben normalizirani indeks razlike vegetacije?

Obstaja veliko različnih vegetacijskih indeksov in velika večina jih je med seboj primerljivih. Kljub temu se najpogosteje in najširše uporablja prav ta, ki ima tudi bistveno prednost, to je visoka ločljivost slik, ki so pridobljene na podlagi satelitski podatki.

V takšnih okoliščinah se za določitev NDVI lahko uporabijo kanali z ločljivostjo deset metrov. Ne pozabite, da je en piksel enak desetim krat desetim metrom. Po drugi strani pa je lahko ločljivost indeksa, ki uporablja dodatne svetlobne kanale, in sicer rdečo starost, dvajset metrov, pri čemer je en piksel enak dvajset krat dvajset metrov.

Kako se izračuna NDVI?

Določimo ga lahko z naslednjim enostavnim matematičnim postopkom, ki surove satelitske podatke pretvori v vegetacijske indekse.

Formula normirane razlike vegetacijskega indeksa

Enačba ustvari eno samo število, ki je reprezentativno in združuje informacije, ki so dostopne v rdečem in bližnjem infrardečem pasu.

Pri tem vzame odbojnost v rdečem spektralnem pasu in jo odšteje od odbojnosti v pasu NIR. Nato se rezultat deli s skupno odbojnostjo NIR in rdečih valovnih dolžin.

Ocena NDVI ne bo nikoli večja od pozitivne in manjša od negativne. Poleg tega številka med -1 in 0 pomeni odmrlo rastlino in anorganske predmete, kot so kamni, ceste in stavbe.

Hkrati lahko njegove vrednosti za žive rastline variirajo od 0 do 1, pri čemer 1 pomeni najbolj zdravo rastlino, 0 pa najbolj nezdravo rastlino. Vsakemu pikslu na sliki je mogoče dodeliti eno samo vrednost, ne glede na to, ali ta piksel predstavlja en sam list ali pšenično polje, ki se razteza na 500 hektarjih.

Kako uporabljamo normalizirani indeks razlike vegetacije?

Upravičeno se zdaj uporablja na številnih različnih raziskovalnih področjih. Na primer, na področju kmetijstva se uporablja za namene natančnega kmetovanja in ocenjevanja biomase. Prav tako ga uporabljajo gozdarji za ocenjevanje gozdnih virov in indeksa listne površine (LAI).

Poleg tega NASA meni, da je zanesljiv pokazatelj suše. Sorazmerni NDVI in koncentracija vegetacije sta nižja na območjih, kjer voda ovira rast vegetacije.

Voda namreč preprečuje koreninam rastlin, da bi se poglabljale v tla. To, vključno z drugimi vrstami daljinsko zaznavanje, je v resnici mogoče uporabiti na veliko različnih načinov.

Kaj nam lahko NDVI pove o rastlinah?

Bistveno je, da dobro razumemo, da je normirana razlika Indeks vegetacije je le pokazatelj zdravja rastline in ne daje informacij o vzrokih za določeno stanje.

Vegetacijski indeks je bolj izraz kot neposreden odraz dogajanja na polju. Oglejmo si tri primere uporabe indeksa NDVI za analizo na terenu:

Ko se začne nova sezona

To je koristno za razumevanje zimske odpornosti rastline in kako ji je uspelo preživeti.

  • Če je njegova vrednost manjša od 0,15, je precej verjetno, da so vse rastline v tem delu polja propadle. Običajno se te številke nanašajo na obdelana tla brez rastlin.
  • Drug primer nizkega števila je 0,15-0,2. To bi lahko pomenilo, da so se rastline začele pripravljati na zimo v zgodnjem fenološkem obdobju, pred fazo obdelave tal.
  • Rezultat v razponu od 0,2 do 0,3 je zadovoljiv. Rastline so najverjetneje napredovale do faze obdelave tal in ponovno vzpostavile vegetativno stanje.0,3-
  • 0,5 je spodobna vrednost. Vendar je treba upoštevati, da višje vrednosti NDVI kažejo, da so rastline prezimovale v poznejši fenološki fazi. Predpostavimo, da je bila satelitska slika posneta, preden se je vegetacija vrnila v normalno stanje. V tem primeru je pomembna analiza območja po tem, ko je vegetacija nadaljevala svojo normalno obliko.
  • Število, večje od 0,5, pomeni anomalijo v fazi po prezimovanju. Priporočljivo je, da preverite to območje polja.

Če ugotovite, da se dobljene vrednosti bistveno razlikujejo od norme, morate opraviti pregled ustreznega dela polja. Da se vrednosti na določenem območju uvrstijo med nenormalne, je potreben velik odmik od norme.

Ko je sezona na sredini

Uporaba indeksa je lahko v pomoč pri boljšem razumevanju razvoja rastlin. Predstavljajte si, da so odčitki med blagimi in visokimi (0,5-0,85). Zelo verjetno je, da se ta del območja trenutno ne sooča z večjimi izzivi.

Če indeks ostaja nižji, kot bi moral biti, se lahko pojavijo težave, kot je pomanjkanje vode ali hranil v tleh. Vendar morate to področje raziskati sami.

Ustvarjamo zemljevidi za uporabo s spremenljivo obrestno mero (VRA) dušika z uporabo normaliziranega indeksa razlike v vegetaciji. Opredelili smo območja z vegetacijskimi indeksi od nizkih do visokih.

Nato mora vsak kmet sam določiti količino potrebnega gnojila. Najučinkovitejša metoda za uporabo dušika je naslednja:

  • Predpostavimo, da je indeks vegetacije v regiji visok. V tem primeru je treba priporočeni odmerek gnojila zmanjšati na 10 in 30 odstotkov običajnega odmerka.
  • Če je indeks vegetacije približno povprečen, je treba priporočeni odmerek gnojila povečati na 20 do 25 odstotkov običajne količine.
  • Če je indeks vegetacije nizek, morate najprej ugotoviti, zakaj je takšen.

Če želite rekonstruirati polje kmetijski pridelek, uporabljamo tudi ta indeks. Na podlagi teh podatkov pripravimo zemljevide, ki jih lahko uporabimo za variabilno uporabo kalijevih in fosfatnih gnojil.

Ko se sezona konča

Indeks NDVI je uporabno orodje za ugotavljanje, ali so polja pripravljena za spravilo; nižji kot je indeks, bolj se del območja približuje fazi, ko je pripravljen za spravilo. V tem primeru bi bila idealna vrednost indeksa nižja od 0,25.

Indeks NDVI je uporabno orodje za ugotavljanje, ali so polja pripravljena za žetev.

Najprej je to matematični izračun, ki se izvaja piksel za pikslom na sliki z uporabo orodij geografskega informacijskega sistema (GIS). Izračuna se s primerjavo količine rdeče in skoraj infrardeče svetlobe, ki jo rastlina absorbira in odbije, ter meri splošno zdravstveno stanje rastline.

Normalizirani diferenčni vegetacijski indeks se lahko uporablja za preučevanje zemljišč po vsem svetu, zato je idealen za usmerjene terenske študije in nacionalno ali globalno spremljanje vegetacije.

Z uporabo indeksa NDVI lahko takoj analiziramo polja, kar omogoča kmetom, da optimizirajo proizvodni potencial območij, omejijo njihov vpliv na okolje in spremenijo postopke natančnega kmetovanja.

Poleg tega bi s preučevanjem podatkov v povezavi z drugimi podatkovnimi tokovi, kot so podatki o vremenu, lahko dobili dodaten vpogled v ponavljajoče se vzorce suše, zmrzali ali poplav in njihov vpliv na vegetacijo.

Pogosta vprašanja

1. Kaj se primarno uporablja za določanje NDVI?

Uporablja se predvsem za ugotavljanje zdravja in gostote vegetacije na določenem območju. Ta indeks se pogosto uporablja v kmetijstvu, gozdarstvu in ekologiji za spremljanje rasti vegetacije, ocenjevanje ravni stresa rastlin, ugotavljanje območij suše ali bolezni ter pomoč pri odločitvah o upravljanju pridelkov.

2. Kako brati posnetke NDVI?

Slike NDVI lahko berete tako, da interpretirate barvno lestvico, povezano z vrednostmi indeksa. Običajno je zdrava vegetacija videti zelena, manj zdrava ali redka vegetacija pa rumena ali rdeča.

Temnejši odtenki lahko kažejo na območja z veliko biomase, svetlejši odtenki pa na manjšo gostoto vegetacije ali prisotnost golih tal.

Razumevanje konteksta analiziranega območja, kot so posebna vrsta pridelka ali okoljski pogoji, lahko dodatno pomaga pri razlagi posnetkov NDVI in sprejemanju informiranih odločitev o kmetijskih praksah.

Spremljanje in izračunavanje podatkov o pridelkih na kmetiji/pridelku v kmetijstvu

Objavljeno na avtor dementievgeopard

V kmetijstvu je kartiranje pridelka metoda, ki uporablja podatke GPS za ocenjevanje dejavnikov, vključno s pridelkom na kmetiji/pridelku in ravnijo vlage na določenem polju. Imenuje se lahko tudi spremljanje pridelka.

Sistem je bil zasnovan v 90. letih prejšnjega stoletja in je uporabljal kombinacijo GPS in oprijemljivih senzorjev, kot so merilniki hitrosti, za hkratno spremljanje pridelkov na kmetiji, delovanja dvigala za žito in hitrosti kombajna.

Medtem je spremljanje donosa bistvena sestavina številnih različnih strategij upravljanja, specifičnih za posamezno območje. Zemljevidi pridelka, znani tudi kot vizualni in analitični rezultati monitorjev pridelka, navdihujejo inovativne raziskave in lahko ponudijo zanesljive odgovore na pravilno izvedene poskuse na kmetiji.

Merilniki pridelka (znani tudi kot merilniki pridelka) merijo količino pridelanega pridelka. Povratne informacije, ki jih zagotavljajo zemljevidi pridelka, omogočajo ugotavljanje vpliva nadzorovanih vnosov, kot so gnojila in apno, semena in pesticidi, ter umetniških tehnik, kot so obdelava tal, namakanje in izsuševanje.

Monitor pridelka je najučinkovitejši v povezavi s kombajnom, ki je opremljen tudi s sprejemnikom globalnega sistema za določanje položaja z diferencialno korekcijo (DGPS).

Podatkovni sistem za spremljanje pridelka sočasno beleži podatke o pridelku, vlažnosti zrnja in položaju. To so temeljni podatki o pridelku, ki so potrebni za izdelavo kart pridelka.

Zemljevid donosov bo vključeval različne barve in odtenke, vsak od njih pa bo odražal različne stopnje produktivnosti ali pridelave. Zemljevidi pridelka pomagajo bolje spoznati obseg in položaj variabilnosti pridelka na polju.

Raziskati je treba lastnosti tal in druge vidike polja, saj obstajajo vzorci variabilnosti. “Karte donosov potrjujejo spomine, ki bi jih morali imeti” je stavek, ki je bil večkrat ponovljen.

Kaj je donos v kmetijstvu?

Količina semen ali zrnja, ki jo je mogoče pridelati z določenega zemljišča, se imenuje pridelek. Najpogostejše merske enote za to so kilogrami na hektar ali buški na aker.

Uporaba kazalnika, kot je povprečni kmetijski donos na hektar, pomaga preučiti kmetijsko proizvodnjo kmeta na določenem polju v določenem časovnem obdobju.

Ker predstavlja rezultat vsega dela in sredstev, ki jih kmetje vložijo v rast rastlin na svojih poljih, velja za morda najpomembnejše merilo usposobljenosti vsakega kmeta.

Trajno in vidno evidenco pridelanih pridelkov je mogoče zagotoviti z zemljevidi pridelkov. Po drugi strani pa variabilnost pridelka v enem letu ne daje dovolj informacij za ugotavljanje dolgoročnih vzorcev produktivnosti.

Med postopkom analize je treba upoštevati spremenljivke, kot so rodovitnost tal, količina padavin in pritisk plevela.

Prepričajte se, da ste surove podatke o donosu pridelkov, ki ste jih uporabili za izdelavo zemljevidov, shranili na vsaj dve različni varni lokaciji.

Čeprav ste že ustvarili zemljevid, boste morda pri uvajanju nove programske opreme za upravljanje in odločanje ali posodabljanju računalniških sistemov ponovno potrebovali izvirne podatke.

Ko bo na voljo več let podatkov, bo mogoče z večjim zaupanjem razumeti dejavnike, ki povzročajo variabilnost, vrednost zgodovinskih podatkov pa bo skokovito narasla.

Pregled dolgoročnih evidenc o pridelavi lahko pomaga oceniti produktivnost in vitalnost tal ter ustreznost kulturnih metod, ki se uporabljajo za gojenje pridelka.

Čeprav so razlike v vrstah ali lastnostih tal pogosto vzrok za razlike v pridelkih na polju, na variabilnost običajno pomembno vplivajo vremenski vzorci.

Prvih tri do pet let zbiranja podatkov o pridelku je treba šteti za omejeno pomembna, saj ne bo zbranih dovolj informacij za upoštevanje variabilnosti pridelka, ki je posledica vremena.

Kako se v kmetijstvu izračuna donos na kmetiji/pridelku?

Običajno kmetje preštejejo, koliko določenega pridelka je bilo pobranega na določenem območju, preden ocenijo pridelek. Nato se pridelku, ki je bil zbran, določi utež in na podlagi tega vzorca se predvidi donos celotne kmetije.

Recimo, da je pridelovalec pšenice zabeležil 30 glavic na kvadratni čevelj, vsaka glavica pa je vsebovala 24 semen. Če bi predpostavili, da 1 000 zrn tehta 35 gramov, bi bil donos, izračunan po enostavni metodi, 30 krat 24 krat 35 krat 0,04356, kar znaša 1,097 kilograma na hektar.

Ne pozabite, da ta ocena temelji na predpostavki, da je teža 1 000 zrn 35 gramov. Ker en bušelj pšenice tehta 27,215 kilograma, smo izračunali, da bo pričakovani donos 40 bušljev na hektar (1097 deljeno s 27,215).

Izraz “pridelek” se lahko nanaša tudi na število semen, ki jih proizvede rastlina. Na primer, če iz enega zrna pšenice nastanejo tri druga zrna pšenice, je donos 1:3. “Kmetijska proizvodnja” se včasih izmenično uporablja tudi z izrazom “donos kmetije/pridelka”.”

Opomba: V svetovnem gospodarstvu so ti podatki ključni za ugotavljanje, ali bodo pridelani pridelki zadostno zagotavljali hrano za oskrbo države s hrano, krmo za živali in vire energije.

Funkcije podatkov o pridelkih na kmetiji/pridelku

V nadaljevanju obravnavamo nekatere pomembne značilnosti podatkov o donosu kmetijskih gospodarstev.

Celovitejše analize

Če želite izvesti večplastno analizo, morate najprej zbrati številne podatkovne plasti v en sam zemljevid in nato poiskati povezave med različnimi podatkovnimi plastmi.

Z uporabo vegetacijskih indeksov, pridobljenih s satelitskimi posnetki, bi moralo biti mogoče oblikovati kombinirana območja produktivnosti, topografija, in podatki iz opreme, vključno z donosom, električnimi lastnostmi, stopnjo vlage in drugimi, ter rezultati agrokemičnih analiz in raziskav. 3D zemljevidi.

Samodejna vizualizacija

Za boljše razumevanje spremenljivosti področja in razvoja območja upravljanja, neobdelani podatki o pridelkih bi bilo treba spremeniti v enakomerno porazdeljeno sliko z naklonom.

Vsaka od značilnosti datoteke o donosu je prikazana v grafični obliki, vključno z vlago, maso donosa, prostornino donosa (mokro in suho), pritiskom, porabo goriva itd.

Kako se v kmetijstvu izračuna donos na kmetiji in pridelek?

Popravljanje neobdelanih podatkov

Edinstvena točka v polju se lahko zgladi (na primer pri delu na delu kombiniranega glave, ki je manjši od njegove celotne širine). Izolirana območja in poligone morate imeti možnost prilagoditi, medtem ko pripravljate podatke o donosu na kmetiji na podlagi območij.

Izdelava zemljevidov receptov

Na predpisanih zemljevidih so navedene vhodne količine za določena območja polja. Ti zemljevidi so izdelani na podlagi različnih prostorskih podatkov, kot so koncentracije hranil v tleh in pretekli pridelki.

Zaključne pripombe

Raznolikost pridelka je mogoče prikazati le z zemljevidi pridelka. Njihova natančnost je odvisna od podatkov, ki so bili uporabljeni za njihovo izdelavo. Za zbiranje zanesljivih podatkov morajo biti nastavitve monitorjev pravilno konfigurirane in pogosto pregledane.

Da bi razumeli dejavnike, ki prispevajo k variabilnosti, je treba podatke o pridelkih iz zemljevidov in podatke iz testov tal, skavtiranje zapiske in druga opažanja, ki jih je treba uporabiti.

Kmetje so opremljeni z informacijami, ki so potrebne za sprejemanje boljših upravljavskih odločitev, ki imajo dober vpliv na okolje ter povečujejo proizvodnjo in donosnost. To znanje se lahko doseže z upravljanjem pridelkov, ki je specifično za posamezno območje.

Sistem za daljinsko spremljanje pridelkov: Kako deluje?

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Sistem za oddaljeno spremljanje pridelkov v preciznem kmetijstvu se nanaša na uporabo različnih tehnologij in orodij za spremljanje in upravljanje pridelkov na daljavo. Ta pristop izkorišča tehnologije zbiranja, analize in komunikacijskih tehnologij za sprejemanje premišljenih odločitev o zdravju pridelkov, namakanju, gnojenju in splošnem upravljanju kmetije.

Kmetijstvo v 21. stoletju, ko vse postaja digitalno, ni zadaj. Medtem ko berete ta članek, številni kmetje po vsem svetu že uporabljajo tehnologijo za opravljanje različnih nalog na svojih poljih, kot so spremljanje vlažnosti rastlin, stanja tal, splošnega zdravja, temperatur in še veliko več z uporabo senzorjev.

Z uporabo tehnologije kmetje uživajo prednosti natančnih statističnih podatkov v primerjavi s starimi časi, ko so se pri odločanju osredotočali na ugibanja in intuicijo. To jim pomaga pri sprejemanju boljših odločitev, ki vodijo do večjega pridelka.

Kaj je sistem za spremljanje pridelkov?

Spremljanje pridelkov se nanaša na proces sistematičnega opazovanja, ocenjevanja in zbiranja podatkov o pridelkih skozi celoten njihov rastni cikel.

Vključuje redno in sistematično opazovanje pridelkov za zbiranje informacij o njihovem zdravju, rasti in razvoju.

Njegov cilj je sprejemanje premišljenih odločitev glede praks gospodarjenja s pridelki, optimizacija izrabe virov in maksimiranje donosov. Običajno vključuje naslednje dejavnosti:

  • Vizualni pregled
  • Fenološka opazovanja
  • Spremljanje tal
  • Spremljanje vremena
  • Spremljanje na podlagi senzorjev
  • Analiza podatkov

S spremljanjem pridelkov lahko kmetje proaktivno obravnavajo težave, optimizirajo dodelitev virov in sprejemajo premišljene odločitve za izboljšanje splošnega zdravja pridelkov, pridelka in dobičkonosnosti. To je bistveni sestavni del preciznega kmetijstva, ki kmetom omogoča ciljno usmerjeno in trajnostno upravljanje pridelkov.

Pametni sistem za spremljanje pridelka: Kako deluje?

Njegov glavni cilj je zagotoviti, da je kmetovanje lažje in bolj donosno v primerjavi s tradicionalnimi metodami. Od prikaza podatkov o poljih do vremenskih napovedi, spodaj je vse, kar bi morda želeli vedeti o oddaljenem spremljanju pridelkov in sorodnih temah.

Pametni sistem za spremljanje pridelkov vključuje različne tehnologije za zbiranje, analizo in uporabo podatkov za učinkovito upravljanje pridelkov. Tukaj je razčlenitev, kako običajno deluje:

1. Namestitev senzorjev

Sistem se začne z namestitvijo senzorjev na terenu. Ti senzorji lahko merijo parametre, kot so vlažnost tal, temperatura, vlažnost, raven hranil in intenzivnost svetlobe.

Vključujejo lahko tudi vremenske senzorje za zajemanje podatkov o padavinah, hitrosti vetra in sončnem sevanju. Senzorji so strateško nameščeni po celotnem polju, da zbirajo reprezentativne podatke.

2. Zbiranje podatkov

Nameščeni senzorji neprekinjeno zbirajo podatke s terena. To je mogoče storiti z žičnim ali brezžičnim povezovanjem.

Brezžični senzorji se pogosto uporabljajo, saj zagotavljajo prilagodljivost in enostavno namestitev. Zbrani podatki se pošljejo v centralni sistem za nadaljnjo obdelavo in analizo.

3. Prenos podatkov

Brezžični senzorji prenašajo zbrane podatke v centralno vozlišče ali prehod. To je mogoče storiti z uporabo različnih brezžičnih komunikacijskih tehnologij, kot so mobilna omrežja, Wi-Fi ali namenski radijski sistemi. Prenos podatkov se lahko izvaja v realnem času ali v rednih intervalih, odvisno od konfiguracije sistema.

4. Shranjevanje in obdelava podatkov

Zbrani podatki se shranijo v podatkovno zbirko za nadaljnjo analizo. Napredne tehnike obdelave podatkov, vključno z algoritmi strojnega učenja in statističnimi modeli, se uporabljajo za pridobivanje pomembnih vpogledov in vzorcev. Ta analiza pomaga prepoznati korelacije, trende in anomalije v pogojih pridelkov.

5. Podpora odločanju in opozorila

Na podlagi analiziranih podatkov sistem nudi podporo pri odločanju kmetom ali agronomom. Generira opozorila in obvestila o kritičnih dogodkih, kot so padec ravni vlažnosti tal pod prag ali prisotnost škodljivcev ali bolezni.

Ta opozorila se pošiljajo prek spletnih nadzornih plošč, mobilnih aplikacij ali obvestil po e-pošti/SMS-u, kar omogoča pravočasne intervencije.

6. Vizualizacija in poročanje

Sistem analizirane podatke predstavi na uporabniku prijazen način z vizualizacijami in poročili. Grafi, grafikoni in zemljevidi se pogosto uporabljajo za posredovanje informacij o zdravju pridelkov, vzorcih rasti in okoljskih razmerah. To kmetom pomaga pri enostavni interpretaciji podatkov in sprejemanju premišljenih odločitev.

7. Avtomatizacija in nadzor

V nekaterih primerih ga je mogoče integrirati z avtomatiziranimi namakalnimi sistemi, sistemi za fertirigacijo ali stroji.

Na podlagi zbranih podatkov in analiz lahko sistem samodejno nadzoruje urnike namakanja, prilagaja količine gnojenja ali aktivira ukrepe za zatiranje škodljivcev.

Ta integracija omogoča odločanje v realnem času na podlagi podatkov in natančen nadzor nad praksami upravljanja pridelkov.

Končni cilj pametnega sistema za spremljanje pridelkov je optimizacija izrabe virov, izboljšanje produktivnosti pridelkov in zmanjšanje stroškov z zagotavljanjem natančnih in pravočasnih informacij kmetom za sprejemanje odločitev. Z izkoriščanjem tehnologije takšni sistemi omogočajo učinkovitejše in trajnostnejše prakse upravljanja pridelkov v sodobnem kmetijstvu.

Pomen sistema za daljinsko spremljanje pridelka

Med najpomembnejšimi nalogami, ki se vedno opravljajo za dober pridelek, je spremljanje pridelkov. Ker se rastline nenehno spremljajo, se zagotavlja, da rastejo v najboljših pogojih, in v primeru kakršnih koli nepravilnosti se te pravočasno odpravijo, s čimer se zmanjšajo uničujoči grozeči vplivi.

Kot kmet ali ljubitelj kmetijstva je treba omeniti, da je trenutno nujno pričakovati boljše, obilnejše in kakovostnejše pridelke, saj se večina pomanjkljivosti odpravi dovolj zgodaj.

Odkar spremljanje pridelkov Da bi dosegli dobro letino, je potrebno posebno usposabljanje. Posebno usposabljanje ne pomeni, da morate imeti magisterij ali diplomo, ampak le razumevanje, kako usklajevati, spremljati in celo tehtati pridobljene rezultate. S tem boste lahko sprejemali boljše odločitve na podlagi natančne diagnoze in kasneje dosegli najboljše pridelke.

Pri izbiri spremljanja pridelkov morate vedeti, da so poleg preprečevanja okužb in širjenja škodljivcev, bolezni in celo plevela vedno pod nadzorom, zato ni uničujočih učinkov, ki bi zmanjšali učinkovitost in celo kakovost končnih izdelkov.

Ali se zavedate, da so pridelki zaradi mutacij in transformacij v bioloških komponentah škodljivcev vsako leto izpostavljeni nenavadnim grožnjam, zato izbira ene podobne metode zatiranja običajno pomeni, da se motite in morate vsakič spremeniti taktiko?

Zaradi tega se spremljanje pridelkov dojema kot resna naloga, ki zahteva večjo odgovornost in je ne smemo podcenjevati.

Kadar koli spremljamo sadne pridelke, kot so hruške in celo jabolka, je pri uporabi programa integriranega zatiranja škodljivcev priporočljivo ne le spremljati spremembe na drevesih, temveč tudi preverjati vreme na območju, ki jih prizadene.

To vam omogoča, da imate seznam možnih škodljivcev, ki lahko ogrožajo rast dreves. Sistematično vizualno spremljanje sadovnjaka bo delovalo, kadar koli želite zmanjšati stroške in čas od sezone sajenja do sezone obiranja.

Podnebje in škodljivci

Vprašljiv del pri analizi vpliva podnebja je preprosto to, da se nekateri škodljivci lahko z njim hranijo in kasneje tako hitro postanejo strupeni za pridelke. V kmetijstvu mnogi kmetje vedno premalo ozaveščeni, zato opazijo, ko je prepozno, ko so njihovi pridelki že močno okuženi s škodljivci.

Boljše pri tem je, da se škodljivci vedno predvidljivo odzivajo na podnebje, zato je mogoče izmisliti popolno strategijo, da se izognemo ponovnemu napadu škodljivcev in jih tudi preprečimo v prihodnosti.

Kljub pogostejšemu spremljanju pridelovalci zelenjave in sadja vedno nekoliko pozno odkrijejo prisotnost škodljivcev ali kakršno koli grožnjo. To kaže, kako pomembno je spremljanje podnebnih dejavnikov, ki se sčasoma izkažejo za zgodnejše znake pojavljanja in okužbe s škodljivci.

Spremljanje blokovnih pridelkov

Za spremljanje pridelkov je mogoče uporabiti veliko načinov, eden od njih pa je vizualno spremljanje z uporabo blokov, ki omogočajo analizo dreves s podobnimi značilnostmi glede na njihovo sorto, starost in celo fizično stanje.

Ideja vizualnega spremljanja je imeti bloke, ki delujejo kot znaki, in tiste, ki jih je mogoče preučevati, kot da bi bili enota in ne ločeno, saj gre za način, ki ga uporablja več kmetov po vsem svetu, in da imajo vrtnarski strokovnjaki vedno omejen čas za pregled vsakega od blokov, razporejenih na polju.

pomen sistema za daljinsko spremljanje pridelkov

Pri izbiri najprimernejšega bloka je treba nameniti določeno pozornost. Izbrani blok namreč mora imeti zgodovino škodljivcev, da se lahko uporabi najboljše zdravljenje in preventiva za zaščito rasti drugih dreves.

Za spremljanje pridelkov vam ni treba imeti velike opreme, orodij ali celo zapletenih metod. Eden najboljših načinov je preprosto natančen in obsežen vizualni pregled, ki vam omogoča, da opazite različne vrste škodljivci prisotne v drevesih.

To je vedno mogoče storiti z običajno lečo, vendar strokovnjaki vedno uporabljajo bolj zapleteno opremo, kot je binokularni mikroskop. To jim omogoča štetje in celo identifikacijo pršic in resarjev.

Temperatura pridelkov

Za natančno merjenje temperature pri spremljanju pridelkov se lahko odloči za uporabo preprostega termometra, potem ko se seznani s preprostimi informacijami. Poleg tega se lahko odločite tudi za uporabo termometra z najvišjo do najnižjo temperaturo, ki je zelo pogost med podeželskimi dobavitelji, in si zabeležite dodatne informacije.

Prav tako je treba omeniti, da je treba termometer postaviti na sadovnjak in zagotoviti, da ni izpostavljen neposredni sončni svetlobi. Za natančnejše beleženje vremenskih podatkov lahko dodate tudi zapisovalnik podatkov.

Pri zapisovalnikih podatkov se lahko odločite tudi za tiste, ki lahko merijo temperaturo, dež, vlažnost in celo vlažnost listov.

Da bi drevesa, ki jih ne bomo preučevali, ločili od tistih v blokih, ki bodo služila kot indikatorji, jih morate preprosto označiti z akrilno barvo ali celo lepilnim trakom.

Uporaba integriranega zatiranja škodljivcev zagotavlja naključno izbiro in označevanje cvetov, popkov in plodov za spremljanje vsakega drevesa.

Po približno enem do dveh tednih, v času, ko se sadje razvija, morajo kmetje porabiti deset do dvajset minut za vsakih dva in pol hektarja, pri čemer morajo skrbno skrbeti za označene sadeže, cvetove in popke in iskati morebitne znake, ki bi lahko kazali na prisotnost enega ali več škodljivcev v pridelku.

Kadar koli se v pridelkih najde škodljivec, je treba to hitro in podrobno zabeležiti v dnevnik, ki je izdelan posebej za tovrstne podatke.

Zaključek

Vsi naši strokovnjaki za agronome so strokovnjaki v različnih panogah kmetijstva in so sposobni nuditi tudi storitve spremljanja z združevanjem obiskov na terenu s kvantitativno in kvalitativno oceno ter sistemom za daljinsko spremljanje pridelkov.

Vsi ti inovativni sistemi so ocene, osredotočene na širok spekter dejavnosti, ki skrbno spremljajo razvoj pridelkov, zbirajo podatke in informacije, povezane z območjem.

Te podatke nato naša strokovna ekipa skrbno analizira in jih zabeleži v končnem poročilu, ki jim omogoča, da navedejo in ocenijo glavne dejavnike in dejavnike, ki lahko vplivajo na produktivnost pridelkov.

Na podlagi teh rezultatov vam GeoPard nato lahko poda ocenjeni čas žetve in tudi pridelek. To strankam omogoča nemoteno spremljanje svojih pridelkov s pomočjo nedavnih satelitskih posnetkov. Podatkovne plasti tehtajte na določenem mestu brez uporabe določenega objekta.

Primerjava podatkovnih slojev za odločanje o pridelkih

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Za vizualizacijo terenskih podatkov in sprejemanje premišljenih odločitev je pogosto potrebno primerjati plasti na več sinhroniziranih pogledih.

V GeoPardu lahko vizualno primerjate do štiri plasti podatkov na enem zaslonu. Vse plasti delujejo sinhrono, ko zemljevid povečate/pomanjšate ali premaknete za vaše udobje.

Kako vstopim v način deljenega zaslona? Izberite polje in kliknite ikono za primerjavo plasti v zgornjem desnem kotu zaslona. Nato izberite posnetke, kontrolna območja polj ali druge plasti, ki jih želite hkrati videti na istem zaslonu. Kliknite Primerjaj plasti. 

Funkcija primerjave plasti sinhronizira zemljevide, kazalce in stopnje povečave. Prav tako imate možnost dodajanja/odstranjevanja plasti. Trenutno podpiramo do 4 podatkovne plasti.

Kaj so podatkovne plasti v preciznem kmetijstvu?

V preciznem kmetijstvu se podatkovne plasti nanašajo na različne vrste podatkov, ki se zbirajo in analizirajo za sprejemanje premišljenih odločitev o upravljanju pridelkov. Te plasti lahko vključujejo:

  • Podatki o tlehInformacije o značilnostih tal, kot so raven hranil, pH in tekstura, ki lahko prispevajo k odločitvam o gnojenju in drugih praksah upravljanja tal.
  • Vremenski podatki: Podatki o trenutnih in preteklih vremenskih vzorcih, vključno s temperaturo, padavinami in vetrom, lahko kmetom pomagajo pri odločanju o sajenju, namakanju in drugih praksah.
  • Podatki o pridelkihPodatki o rasti in zdravju pridelkov, vključno z višino rastlin, površino listov in ravnjo klorofila, lahko prispevajo k odločitvam o gnojenju, namakanju in zatiranju škodljivcev.
  • Podatki o donosuInformacije o pridelku in kakovosti pridelkov lahko kmetom pomagajo pri odločanju o žetvi in trženju njihovih pridelkov.
  • Topografski podatkiInformacije o obliki in nadmorski višini zemljišča lahko prispevajo k odločitvam o sajenju in namakanju ter pomagajo prepoznati območja, ki so lahko nagnjena k eroziji ali drugim okoljskim težavam.
  • Podatki daljinskega zaznavanja: Podatki, zbrani s sateliti, droni ali drugimi oddaljenimi senzorji, lahko zagotovijo informacije o zdravju pridelkov, vlažnosti tal in drugih dejavnikih, ki lahko vplivajo na odločitve o upravljanju pridelkov.

Z analizo in povezovanjem teh različnih podatkovnih plasti lahko kmetje sprejemajo bolj informirane odločitve o upravljanju pridelkov, kar vodi do učinkovitejših in trajnostnih kmetijskih praks.

Uporaba obrezanih rastrskih podatkov za agroživilsko dejavnost

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Obrezani rastrski podatki na podlagi meje polja se slišijo zelo preprosto. Nekateri viri podatkov so rastri s slikovnimi pikami in ločljivostjo 3 m/10 m/30 m, drugi pa so vektorji s poligoni ali multipoligoni.

Obrezani rastrski podatki WDRVI
Geopard z obrezanim rastrom v bližnjem infrardečem območju

Natančna meja obrezanih rastrskih podatkov je zapletena. Privzeti izhod večine programske opreme za GIS in precizno kmetijstvo je pikseliziran raster. Natančna ocena podatkov blizu meje polja vam pomaga bolje razumeti, na primer, pogoje krošnje in vrednost naklona. 

Primeri pikseliziranih rastrov:

Bližnji infrardeči pikselizirani raster
Bližnji infrardeči pikselizirani raster
Raster z višinskimi piksli
Raster z višinskimi piksli

Ali ga je mogoče izboljšati in narediti natančnejšega?

Da, GeoPard to počne in celo omogoča dostop do podatkov za nadaljnjo integracijo prek API-ja. Nekaj primerov:

  • Izrez surovih satelitskih posnetkov (rdeče, zelene, modre in bližnje infrardeče) na podlagi meje polja:
Obrezani raster RGB
Obrezani raster GeoPard Agriculture RGB
Obrezan raster v bližnjem infrardečem območju
GeoPard Agriculture Obrezan raster v bližnjem infrardečem območju

 

  • Izrez satelitskih posnetkov z vegetacijskim indeksom, kot je WDRVI, na podlagi meje polja:

 

Obrezani raster WDRVI
GObrezani raster eoPard Agriculture WDRVI

 

  • Izrez digitalnega topografskega nabora podatkov (nadmorska višina in hrapavost) na podlagi meje polja:

 

Obrezani raster višin
Obrezani raster GeoPard Agriculture Elevation
Raster obrezane hrapavosti
Obrezani raster hrapavosti v kmetijstvu GeoPard

Kako je videti v vmesniku GeoPard in kako ga je mogoče integrirati v vašo kmetijsko-tehnološko rešitev:

Obrezani raster GeoPard Agriculture NIR
Obrezani raster GeoPard Agriculture NIR
Položaj za pomoč kmetijstvu GeoPard
Položaj za pomoč kmetijstvu GeoPard
GeoPard Agriculture WDRVI
GeoPard Agriculture WDRVI

Pri GeoPardu razumemo vrednost takšnih podrobnosti in si nenehno prizadevamo za izboljšanje rešitve.

Kaj so rastrski podatki?

Rastrski podatki so vrsta digitalnih slikovnih podatkov, ki jih predstavlja mreža slikovnih pik ali celic, kjer vsaka celica ustreza določeni lokaciji na zemeljski površini. Vsaki slikovni piki v rastrski sliki je dodeljena vrednost, ki predstavlja določen atribut ali značilnost te lokacije, kot so nadmorska višina, temperatura ali pokrovnost tal.

Pogosto se uporablja v geografskih informacijskih sistemih (GIS) in aplikacijah daljinskega zaznavanja za predstavitev in analizo različnih vrst prostorskih podatkov. Zbira se lahko iz različnih virov, vključno s satelitskimi in zračnim posnetki, digitalnimi fotoaparati in zemeljskimi senzorji.

Pogosto so shranjeni v različnih formatih, kot so GeoTIFF, JPEG in PNG, ki so zasnovani za učinkovito stiskanje in shranjevanje podatkov. Programska oprema GIS in orodja za obdelavo slik se lahko uporabljajo za manipulacijo in analizo podatkov, na primer z izračuni vrednosti slikovnih pik ali uporabo filtrov za izboljšanje določenih funkcij.

Primeri uporabe vključujejo kartiranje rabe zemljišč in pokrovnosti tal, analizo sprememb vegetacije skozi čas in napovedovanje pridelka na podlagi okoljskih dejavnikov.

Kako se rastrski podatki uporabljajo v preciznem kmetijstvu?

Je bistvena komponenta preciznega kmetijstva, saj zagotavlja podrobne informacije o zdravju pridelkov, lastnostih tal in okoljskih dejavnikih, ki jih je mogoče uporabiti za sprejemanje bolj informiranih odločitev o upravljanju pridelkov. Tukaj je nekaj primerov uporabe rastrskih podatkov v preciznem kmetijstvu:

  • Analiza zdravja pridelka: Podatki daljinskega zaznavanja v obliki satelitskih posnetkov ali posnetkov z dronov se lahko uporabijo za ustvarjanje podatkovnih plasti, ki prikazujejo vegetacijske indekse, kot sta NDVI (normalizirani indeks razlike v vegetaciji) ali NDRE (normalizirani rdeči rob razlike). Ti indeksi pomagajo prepoznati območja polja z zdravo vegetacijo, pa tudi območja, kjer so pridelki lahko pod stresom zaradi bolezni, škodljivcev ali pomanjkanja hranil.
  • Analiza tal: Podatke o tleh, kot sta vsebnost vlage v tleh ali tekstura tal, je mogoče zbrati s senzorji, ki ustvarjajo podatkovne plasti. Te plasti lahko pomagajo prepoznati območja polja z različnimi značilnostmi tal, kar lahko prispeva k odločitvam o gnojenju, namakanju in drugih praksah upravljanja tal.
  • Okoljska analiza: Podatkovne plasti, ki prikazujejo okoljske dejavnike, kot so temperatura, padavine in hitrost vetra, se lahko uporabijo za modeliranje rasti poljščin in napovedovanje pridelka. Te plasti lahko pomagajo tudi pri prepoznavanju območij polja, ki so nagnjena k eroziji, poplavam ali drugim okoljskim težavam.
  • Uporaba spremenljive stopnje: Uporablja se lahko za ustvarjanje predpisanih zemljevidov za uporabo spremenljivih količin gnojil, kot so gnojila ali pesticidi. Z uporabo različnih količin gnojil glede na potrebe različnih območij polja lahko kmetje zmanjšajo odpadke in optimizirajo rast pridelkov.

Na splošno so rastrski podatki ključno orodje v preciznem kmetijstvu, saj zagotavljajo podrobne informacije o stanju pridelkov in tal, ki jih je mogoče uporabiti za sprejemanje bolj informiranih odločitev o upravljanju pridelkov.

Kateri vegetacijski indeks je bolje uporabiti v preciznem kmetijstvu?

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Obstaja več vegetacijskih indeksov, ki se pogosto uporabljajo, vključno z indeksom normalizirane razlike v vegetaciji (NDVI), indeksom vegetacije s širokim dinamičnim razponom (WDRVI) in indeksom zelenega klorofila (GCI).

  • Kateri vegetacijski indeks odraža več podrobnosti?
  • Kateri vegetacijski indeks bolje prikazuje variacije?
  • Je NDVI najboljši v družini multispektralnih vegetacijskih indeksov?

Vprašanja so znana in se pojavljajo zelo pogosto. Raziščimo jih.

Zemljevid kmetijskih con NDVI
Zemljevid kmetijskih con WDRVI
Zemljevid kmetijskih con GCI
Zemljevid kmetijskih con RCI

Kaj je vegetacijski indeks?

Vegetacijski indeks je numerična mera, ki na podlagi podatkov daljinskega zaznavanja količinsko opredeljuje količino in stanje vegetacije na določenem območju.

Vegetacijski indeksi se izračunajo s kombiniranjem različnih spektralnih pasov iz satelitskih posnetkov ali zračnih fotografij, ki odražajo količino energije, ki jo rastline absorbirajo in odbijajo v vidnem in bližnjem infrardečem območju elektromagnetnega spektra.

Ti indeksi lahko zagotovijo informacije o zdravju, gostoti in produktivnosti vegetacije, kar je uporabno za širok spekter uporabe, vključno s kmetijstvom, gozdarstvom, upravljanjem zemljišč in spremljanjem podnebja.

Kaj je normalizirani indeks razlike v vegetaciji (NDVI)?

NDVI (normalizirani indeks razlik v vegetaciji) je najbolj znan in široko uporabljen v panogah, povezanih z biomaso in daljinskim zaznavanjem.

Nasičenost NDVI vpliva na natančno razlikovanje vegetacije pri vrhovih biomase. Druga težava pri NDVI je vpliv šuma tal na zgodnje faze razvoja poljščin.

Izračuna se z uporabo satelitskih ali zračnih podatkov daljinskega zaznavanja, na podlagi razlike v odbojnosti dveh spektralnih pasov: bližnjega infrardečega (NIR) in rdečega pasu.

Formula za NDVI je NDVI = (NIR-rdeča) / (NIR+rdeča).

Kjer je NIR odbojnost v bližnjem infrardečem pasu, rdeča pa odbojnost v rdečem pasu.

Nastala vrednost NDVI se giblje od -1 do +1, pri čemer višje vrednosti kažejo na večjo gostoto vegetacije. Vrednost nič pomeni odsotnost vegetacije, negativne vrednosti pa vodna telesa ali druge neporaščene površine.

Vrednosti NDVI blizu +1 kažejo na gosto in zdravo vegetacijo, vrednosti bližje ničli pa na redko vegetacijo ali območja z znatnim stresom ali poškodbami.

Široko se uporablja v kmetijskih in ekoloških aplikacijah za spremljanje rasti vegetacije, ocenjevanje pridelka ter oceno zdravja in produktivnosti gozdov in drugih ekosistemov.

Uporablja se lahko tudi za odkrivanje in spremljanje suše, erozije tal in drugih okoljskih dejavnikov, ki vplivajo na rastlinski pokrov.

Izračuna se na primer tako, da se od odbojnosti v rdečem pasu odšteje odbojnost v bližnjem infrardečem (NIR) pasu in se rezultat deli z vsoto obeh. Nastala vrednost se giblje od -1 do +1, pri čemer višje vrednosti kažejo na višjo raven vegetacije.

Poleg tega je ideja o WDRVI (indeks vegetacije s širokim dinamičnim razponom) je bil ustvarjen za reševanje težav z nasičenostjo NDVI. To je bilo doseženo z razširitvijo obsega možnih vrednosti WDRVI z uvedbo matematičnega koeficienta (α).

Uporaba NDVI (normaliziranega indeksa razlik v vegetaciji)

Formula NDVI (normaliziran diferenčni vegetacijski indeks) je bila pretvorjena v WDRVI = (α∗NIR-rdeča) / (α∗NIR+rdeča).

WDRVI (indeks vegetacije s širokim dinamičnim razponom) in NDVI

Cone, zgrajene na podlagi WDRVI, so boljše v primerjavi z conami NDVI. Kljub temu še vedno niso idealne zaradi previsoke biomase. 

GCI (indeks zelenega klorofila) se uporablja za oceno vsebnosti klorofila v listih rastlin na podlagi bližnjega infrardečega in zelenega sevanja. Na splošno vrednost klorofila neposredno odraža vegetacijo.

Formula GCI izgleda takole: GCI = NIR / Green – 1.

GCI (indeks zelenega klorofila) 

Cone, zgrajene na podlagi GCI, bolje ločijo mesta z visoko biomaso v primerjavi z NDVI in WDRVI. Podrobnosti pomagajo natančneje in učinkoviteje upravljati polje.

RCI (indeks rdečega klorofila) vključuje isto bazo znanja o vsebnosti klorofila kot GCI in jo odraža preko rdečega multispektralnega pasu.

Formula RCI izgleda takole: RCI = NIR / Red – 1.

RCI (indeks rdečega klorofila) 

Območja, ki temeljijo na RCI, so natančna kot območja GCI.

Spremljajte svoja polja in uporabite pravi vegetacijski indeks ob pravem trenutku v sezoni. V GeoPardu je trenutno na voljo velika družina vegetacijskih indeksov.

Operacije kmetijskih con za odločanje na podlagi podatkov

Objavljeno na avtor dementievgeopard
primerjava zemljevidov: območja z nizko vsebnostjo beljakovin in nakloni: območja z nizko vsebnostjo beljakovin so v korelaciji z nakloni
primerjava dveh kart EC pridelka in vlažnosti tal
primerjava nizkega pridelka in visoke nadmorske višine
Primer medplastnih kart območij z visoko vsebnostjo organskih snovi

OPERACIJE V OBMOČJIH NA RAZLIČNIH PLASTIH

V preciznem kmetijstvu sta zbiranje podatkov na terenu in odločanje na podlagi podatkov bistvenega pomena. Kot naslednjo stopnjo v razvoju večplastne analitike in iskanju odvisnosti med plastmi predstavljamo nov modul Območja delovanja. 

Tam lahko iščete odvisnosti med različnimi zemljevidi kmetijskih con, kot so zgodovinska vegetacija, topografija vključno z njenimi izpeljankami, podatki iz monitorjev pridelka, podatki o tleh, skenerji, zemljevidi stabilnosti itd. To je korak naprej pri opredelitvi najbolj prizadetih območij in razumevanju razlogov za heterogenost polj. 

Kako lahko prepoznate območja? 

Najprej izberite zemljevide polj, ki jih želite navzkrižno raziskati. Primerjalni pogled plasti je dober pristop za določitev specifičnih kmetijskih območij za analizo.

Morda boste želeli primerjati območja z nizkim potencialom pridelka in površna območja, najbolj nestabilna območja in nizko vegetacijo, nizko električno prevodnost in pridelek, uporabljeno karto gnojenja in trenutno vegetacijo ter drugo.

Drugič, v modulu Operacije con na vsakem zemljevidu, ki ga želite primerjati, označite specifična kmetijska območja. In končno, pridobite območje zanimanja. Upoštevajte, da je v analizah mogoče uporabiti več kot dva zemljevida. 

Kako lahko to znanje uporabite? 

Poleg iskanja povezav, ki lahko pomagajo razložiti pridelek, je mogoče določiti cilje pridelka za določena kmetijska območja; raziskati zanimiva območja; zmanjšati naložbe v takšna lokalizirana območja ali zgraditi načrt za ublažitev omejujočih dejavnikov in odpraviti območja z manj rezultati, pri čemer je treba poznati temeljne vzroke; ter zgraditi agronomski načrt z uporabo praks VRA. 

Na posnetkih zaslona je več primerov vpogledov v polja. Upoštevajte, da je vsako polje edinstveno in da spodaj navedeni primeri ne zagotavljajo enakega rezultata za vaše polje, vendar so dober način za začetek preiskave. 

Svoje agronomske prakse lahko delite s komentarjem te objave ali pa se obrnete neposredno na ekipo GeoPard Agriculture. Odprti smo za povratne informacije, saj za vas gradimo rešitev za boljše razumevanje variabilnosti polj in njeno obvladovanje.

Območja kakovosti

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Skoraj vse cone upravljanja so prilagojene preden postane zemljevid s spremenljivo hitrostjo nanašanja. To lahko vključuje združevanje nekaterih con, ročne popravke na dobro znanih mestih, dodajanje dodatnih varovalnih območij, združljivost kmetijske opreme itd.

veljavni poligoni polja
veljavni poligoni polja zoom 50%
veljavni poligoni polja zoom 100%

V ekipi GeoPard razumemo, da bodo natančne cone naravnega upravljanja z veljavnimi poligoni prihranile veliko časa med postopki preverjanja in popravljanja con.

GeoPardov motor naredi naslednje:

  • samodejno odstrani hrup,
  • samodejno združi majhne poligone v najbližje večje območje,
  • ohranja le potrebno minimalno število točk v vsakem conskem poligonu,
  • Zaradi tega so zemljevidi VRA združljivi z vso kmetijsko opremo in stroji.

Poleg samodejnega popravljanja, orodje za združevanje in razdeljevanje con je na voljo za prilagoditev zemljevida glede na vaše terensko znanje in agronomsko prakso. 

Na trgu je veliko različnih zemljevidov različnih ponudnikov, vendar boste zagotovo prepoznali zemljevide GeoPard.

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