Analitika na osnovi enačb v preciznem kmetijstvu

Z izdajo modula za analitiko na osnovi enačb je ekipa GeoPard naredila velik korak naprej pri opolnomočenju kmetov, agronomov in analitikov prostorskih podatkov z uporabnimi vpogledi za vsak kvadratni meter. Modul vključuje katalog več kot 50 vnaprej določenih natančnih formul GeoPard, ki pokrivajo širok spekter analitike, povezane s kmetijstvom.

Natančne formule so bile razvite na podlagi večletne neodvisne agronomske univerzitetne in industrijske raziskave in so bili strogo preizkušeni, da se zagotovi njihova natančnost in uporabnost. Z lahkoto jih je mogoče konfigurirati tako, da so samodejno izvedeno za katero koli področje, kar uporabnikom zagotavlja zmogljive in zanesljive vpoglede, ki jim lahko pomagajo optimizirati pridelek in zmanjšati vhodne stroške.

Modul za analitiko na podlagi enačb je osrednja značilnost platforme GeoPard, ki uporabnikom zagotavlja zmogljivo orodje za globlje razumevanje njihovega delovanja in sprejemanje odločitev o kmetijskih praksah na podlagi podatkov. Z nenehno rastočim katalogom formul in možnostjo prilagajanja formul za različne terenske scenarije lahko GeoPard izpolni posebne potrebe katere koli kmetijske dejavnosti.

Odstranjevanje kalija na podlagi podatkov o pridelku

Primeri uporabe (glejte spodnje primere):

• Vnos dušika v absolutnih številkah z uporabo podatkov o pridelku in beljakovinah
• Učinkovitost uporabe dušika (NUE) in izračuni presežka s podatkovnimi plastmi prinosa in beljakovin
• Priporočila za apno na podlagi podatkov o pH iz vzorčenja tal ali skenerji tal
• Podpolje (cone ali raven slikovnih pik Zemljevidi donosnosti naložbe)
• Priporočila za gnojenje z mikro in makro hranili na podlagi vzorčenja tal, potenciala polja, topografije in podatkov o pridelku
• Modeliranje ogljika
• Zaznavanje sprememb in opozarjanje (izračunajte razliko med posnetki Sentinel-2, Landsat8-9 ali Planet)
• Modeliranje vlažnosti tal in zrn
• Izračun suhega pridelka iz naborov podatkov o mokrem pridelku
• Izračun razlike med ciljnimi mapami Rx in mapami po nanosu

Priporočila za kalij na podlagi dveh ciljev pridelka (območij produktivnosti)

Gnojilo: Vodnik s priporočili (Državna univerza Južne Dakote): Kalij / Koruza. Pregled in revizija: Jason Clark | Docent in specialist za rodovitnost tal na SDSU Extension

Učinkovitost uporabe kalija v kg/ha

Učinkovitost izrabe dušika v odstotkih. Izračun temelji na podatkovnih slojih o pridelku, beljakovinah in vlagi zrnja.

Dušik: Ciljni recept v primerjavi z dušikom, ki se uporablja

Razlika v klorofilu med dvema satelitskima posnetkoma

Uporabnik GeoParda lahko prilagodi obstoječe in ustvari svoje zasebne formule na podlagi posnetkov, tal, pridelka, topografije ali katere koli druge podatkovne plasti, ki jo GeoPard podpira. 

Primeri predloge GeoPard Equations

Analitika na podlagi formul pomaga kmetom, agronomom in podatkovnim znanstvenikom avtomatizirati njihove delovne procese in sprejemati odločitve na podlagi več podatkov in znanstvenih raziskav, kar omogoča lažje izvajanje trajnostnega in preciznega kmetijstva.

Kaj je analitika na osnovi enačb v preciznem kmetijstvu? Uporaba precizne formule

Analitika, ki temelji na enačbah, v preciznem kmetijstvu se nanaša na uporabo matematičnih modelov, enačb, natančnih formul in algoritmov za analizo kmetijskih podatkov in pridobivanje vpogledov, ki lahko kmetom pomagajo pri sprejemanju boljših odločitev o upravljanju pridelkov.

Te analitične metode vključujejo različne dejavnike, kot so vremenske razmere, lastnosti tal, rast pridelkov in potrebe po hranilih, da bi optimizirale kmetijske prakse in izboljšale donose pridelkov, hkrati pa zmanjšale odpadke virov in vpliv na okolje.

Nekatere ključne komponente analitike, ki temelji na enačbah, v preciznem kmetijstvu vključujejo:

• Modeli rasti pridelkov: Ti modeli opisujejo razmerje med različnimi dejavniki, kot so vreme, lastnosti tal in prakse gospodarjenja s pridelki, za napovedovanje rasti in pridelka pridelkov. Primeri takšnih modelov vključujejo modela CERES (Crop Environment Resource Synthesis) in APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator). Ti modeli lahko kmetom pomagajo pri sprejemanju premišljenih odločitev o datumih sajenja, sortah pridelkov in urniku namakanja.
• Modeli talne vode: Ti modeli ocenjujejo vsebnost vode v profilu tal na podlagi dejavnikov, kot so padavine, izhlapevanje in poraba vode pri pridelkih. Kmetom lahko pomagajo optimizirati namakalne prakse in zagotoviti, da se voda uporablja učinkovito in ob pravem času za povečanje pridelka.
• Modeli upravljanja s hranili: Ti modeli napovedujejo potrebe po hranilih za pridelke in pomagajo kmetom določiti optimalne stopnje in čas uporabe gnojil. Z uporabo teh modelov lahko kmetje zagotovijo, da pridelki prejmejo pravo količino hranil, hkrati pa zmanjšajo tveganje za odtekanje hranil in onesnaževanje okolja.
• Modeli škodljivcev in bolezni: Ti modeli napovedujejo verjetnost izbruhov škodljivcev in bolezni na podlagi dejavnikov, kot so vremenske razmere, faze rasti pridelkov in prakse gospodarjenja. Z uporabo teh modelov lahko kmetje sprejemajo proaktivne odločitve o zatiranju škodljivcev in bolezni, kot je prilagajanje datumov sajenja ali uporaba pesticidov ob pravem času.
• Modeli, ki temeljijo na daljinskem zaznavanju: Ti modeli uporabljajo satelitske posnetke in druge podatke daljinskega zaznavanja za spremljanje zdravja pridelkov, zaznavanje stresnih dejavnikov in ocenjevanje pridelka. Z integracijo teh informacij z drugimi viri podatkov lahko kmetje sprejemajo boljše odločitve o upravljanju pridelkov in optimizirajo rabo virov.

Skratka, analitika, ki temelji na enačbah, v preciznem kmetijstvu uporablja matematične modele in algoritme za analizo kompleksnih interakcij med različnimi dejavniki, ki vplivajo na rast in upravljanje pridelkov. Z izkoriščanjem te analitike lahko kmetje sprejemajo odločitve na podlagi podatkov za optimizacijo kmetijskih praks, izboljšanje pridelka in zmanjšanje vpliva na okolje.

Pogosta vprašanja

1. Kako lahko precizno kmetijstvo pomaga pri reševanju vprašanj rabe virov in onesnaževanja v kmetijstvu?

Pomaga lahko pri reševanju vprašanj rabe virov in onesnaževanja v kmetijstvu z namensko uporabo virov, učinkovitim upravljanjem virov, izboljšanim spremljanjem in sprejetjem varčevalnih praks. Z uporabo vložkov, kot so gnojila in pesticidi, le tam, kjer je to potrebno, lahko kmetje zmanjšajo količino odpadkov in zmanjšajo onesnaževanje.

Odločanje na podlagi podatkov omogoča optimalno upravljanje virov, medtem ko spremljanje v realnem času omogoča pravočasne intervencije za preprečevanje onesnaženja. Poleg tega izvajanje varstvenih praks spodbuja trajnostno kmetijstvo in zmanjšuje vplive na okolje.