Oznaka: Daljinsko zaznavanje

Posnetki planetov (dnevni, ločljivost 3 m) za ustvarjanje upravljavskih con

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Dostop do posnetkov planetov je postal enostavnejši, hitrejši in cenovno dostopnejši z GeoPard Agriculture. Od avgusta 2022 GeoPard ponuja možnosti iskanja in analize samo zahtevanih slik planetov iz uporabnikovega izbranega časovnega obdobja.

Torej uporabnik GeoPard zahteva samo želene slike planetov in jih lahko uporablja v analitičnem orodju GeoPard.

Slike planetov se raztezajo Sentinel in Landsat pokritosti (privzeto zagotovljene) in jih je mogoče mešati z drugimi podatkovnimi sloji (nabori podatkov o strojih za žetev/škropljenje/setev, topografski profil) prek obstoječih Večplastno, Večletno, in Orodja za enačbe. 

 

Posnetki planetov za ustvarjanje upravljavskih con

 

Planet je največje omrežje satelitov za opazovanje Zemlje, ki zagotavlja skoraj dnevni globalni nabor podatkov in omogoča visokoločljivostne in visokofrekvenčne satelitske posnetke.

Območja upravljanja na podlagi posnetkov Planet Scope (ločljivost 3,5 m).

Preberite več o GeoPard / Partnerstvo Planet.

Kaj je posnetek planetov in njegova uporaba za ustvarjanje upravljavskih con?

Nanaša se na satelitske posnetke, ki jih zagotavlja Planet Labs, zasebno podjetje, ki upravlja floto majhnih satelitov, imenovanih Doves. Ti sateliti dnevno zajemajo slike zemeljske površine v visoki ločljivosti. Izraz “ločljivost 3 m” pomeni, da vsaka slikovna pika na sliki predstavlja območje na tleh velikosti 3 × 3 metre. Ta raven podrobnosti omogoča podrobno analizo in spremljanje različnih značilnosti in sprememb na zemeljski površini.

Ko gre za ustvarjanje con upravljanja, so lahko posnetki planetov z dnevno ločljivostjo 3 m zelo koristni za različne panoge in aplikacije, kot so:

  • KmetijstvoPosnetki visoke ločljivosti lahko pomagajo pri ustvarjanju območij upravljanja v kmetijstvu, kjer različna območja polja lahko zahtevajo različne obdelave, kot so namakanje, gnojenje ali zatiranje škodljivcev. Z analizo posnetkov lahko kmetje prepoznajo vzorce, povezane z zdravjem pridelka, vlažnostjo tal in drugimi dejavniki, kar jim omogoča boljše odločitve o dodelitvi virov.
  • Upravljanje okolja: Satelitske posnetke je mogoče uporabiti za prepoznavanje in spremljanje okoljsko občutljivih območij, kot so mokrišča, gozdovi in habitati prostoživečih živali. Te informacije je mogoče uporabiti za ustvarjanje upravljavskih con, ki varujejo ta območja in zagotavljajo trajnostne prakse rabe zemljišč.
  • Urbanistično načrtovanje: Posnetki visoke ločljivosti lahko urbanistom pomagajo prepoznati območja rasti, vzorce rabe zemljišč in razvoj infrastrukture. Te informacije se lahko uporabijo za ustvarjanje upravljavskih con, ki usmerjajo prihodnji razvoj in zagotavljajo učinkovito rabo virov.
  • Obvladovanje nesreč: Satelitski posnetki lahko pomagajo pri prepoznavanju in spremljanju območij, ki so nagnjena k nesrečam, kot so poplavna območja ali žarišča požarov v naravi. Ustvarjena so lahko območja upravljanja za vzpostavitev evakuacijskih poti, dodelitev virov za odzivanje na nesreče in oblikovanje politik rabe zemljišč, ki zmanjšujejo tveganje prihodnjih nesreč.
  • Upravljanje naravnih virov: Posnetki visoke ločljivosti lahko pomagajo pri spremljanju in upravljanju virov, kot so voda, minerali in gozdovi. Z identifikacijo območij z visoko vrednostjo virov ali območij z omejenim številom virov je mogoče ustvariti območja upravljanja, ki zagotavljajo trajnostno rabo in ohranjanje teh virov.

Skratka, posnetki planetov z dnevno ločljivostjo 3 m so dragoceno orodje za ustvarjanje upravljavskih con na različnih področjih, saj zagotavljajo ažurne in podrobne informacije, ki lahko odločevalcem pomagajo optimizirati dodelitev virov in zagotoviti trajnostne prakse rabe zemljišč.

Pogosta vprašanja

1. Kaj lahko pomaga ugotoviti uporaba slikovnega gradiva?

Uporaba posnetkov lahko pomaga vzpostaviti učinkovitejši in uspešnejši kmetijski sistem. Z uporabo tehnologij, kot so droni ali satelitski posnetki, lahko posnetki zagotovijo dragocen vpogled v zdravje pridelkov, stanje tal in potrebe po namakanju.

Pomaga pri prepoznavanju problematičnih področij, kot so napadi škodljivcev ali pomanjkanje hranil, kar kmetom omogoča sprejemanje ciljno usmerjenih ukrepov. Poleg tega posnetki pomagajo pri spremljanju rasti in razvoja pridelkov, kar omogoča natančno odločanje in maksimiranje donosa. 

Kako satelitski posnetki pomagajo pri spremljanju pridelkov

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Satelitski posnetki so ena najbolj vsestranskih funkcij, ki jih je mogoče uporabiti v kmetijski proizvodnji za izboljšanje procesa odločanja. Sprejemanje odločitev na podlagi velike količine podatkov lahko kmetom, agronomom ali svetovalcem pomaga razumeti stanje in procese, ki se dogajajo na kmetijskih poljih, ki so predmet spremljanja.

Kaj je satelitsko slikanje?

Satelitsko slikanje, znano tudi kot satelitsko daljinsko zaznavanje, je postopek uporabe satelitskih posnetkov za zbiranje informacij o zemeljski površini, atmosferi in oceanih. Ta tehnologija vključuje uporabo sateliti opremljen s specializiranimi senzorji in kamerami, ki lahko zajamejo visokoločljivostne slike Zemlje iz vesolja.

Slike, ki jih posnamejo sateliti, se lahko uporabljajo za različne namene, vključno s spremljanjem vremenskih vzorcev, sledenjem spremembam v okolju, kartiranjem rabe zemljišč in vegetacije ter ocenjevanjem vpliva naravnih nesreč. Uporabljajo se lahko tudi v vojaške in obveščevalne namene.

Satelitsko slikanje s svojimi prednostmi lahko prikaže situacije, ki jih z rednim opazovanjem ni mogoče videti. Redna opazovanja so lahko zelo zahtevna glede količine uporabljene delovne sile, finančnih sredstev in časa.

Tudi z rednimi opazovanji med rastnim obdobjem pridelkov obstaja več stvari, ki jih ni mogoče videti s prostim očesom, kot je zgodnje napredovanje bolezen in škodo, ki jo povzročajo škodljivci, kar na koncu povzroči razgradnjo klorofila na celični ravni.

Z integracijo in izračunom spektralnih pasov, ki so človeškemu očesu nevidni, lahko pridelovalci in svetovalci enostavno vizualizirajo razgradnjo klorofila, preden se na rastlinah pojavijo vidni simptomi bolezni ali poškodb zaradi škodljivcev.

Multispektralni satelitski posnetki

Te prednosti pri spremljanju pridelkov so koristne s sodobnimi tehnologijami, ki omogočajo integracijo takšnih informacij v geografske informacijske sisteme, kar ima za posledico ustvarjanje hitrega in kakovostnega nabora podatkov, ki jih je mogoče uporabiti v procesih odločanja o kmetijskih proizvodnih sistemih.

Poleg sprejemanja odločitev na podlagi informacij se lahko satelitski posnetki uporabljajo tudi za poročanje, vodenje evidenc in integracijo z različnimi nabori podatkov (modeli bolezni in škodljivcev, zemljevidi pridelka, spremljanje škodljivcev, karte gnojenja itd.), da bi ustvarili še bolj funkcionalen sistem spremljanja pridelkov in način, kako kmet ali drugi strokovnjaki vidijo napredek pridelkov med njihovo rastno dobo.

Kako se satelitski posnetki uporabljajo v kmetijstvu?

Slike se lahko uporabijo za modeliranje in izračun spektralnih indeksov, ki se kasneje enačijo za vizualizacijo v obliki barvne sinteze, bodisi v vidnem delu spektra bodisi z vključitvijo drugih valovnih dolžin. Pravilno izbrana barvna sinteza lahko razkrije rast poljščin, stres ali tla. erozija prikazano z različnimi barvami.

Spektralni indeksi so kombinacije spektralnega odboja dveh ali več valovnih dolžin za prikaz zanimivih značilnosti. Indeksi poljščin se najpogosteje uporabljajo v kmetijstvu, vendar se indeksi uporabljajo tudi za identifikacijo požganih območij, drugih umetnih značilnosti, vode in drugih geoloških značilnosti.

Hiperspektralni satelitski posnetki

Uporabni spektralni indeksi v pridelavi poljščin vključujejo:

  • NDVI (Normaliziran indeks razlik v vegetaciji).
  • EVI (izboljšan vegetacijski indeks).
  • RENDVI ali NDRE (indeks vegetacije z normaliziranimi razlikami rdečega roba).
  • GNDVI (indeks zelene normalizirane razlike v vegetaciji).
  • MSI ali NDWI (indeks obremenitve vlage).
  • LAI (indeks listne površine).

NDVI je eden najpogosteje uporabljenih indeksov in se pogosto uporablja za pregled začetnega stanja pridelka. Drugi indeksi delujejo z določenimi značilnostmi, zato so rezultati specifični za določena kmetijska območja, zato je pomembno upoštevati zgodovino kopenske vegetacije.

NDVI (normalizirani indeks razlik v vegetaciji)

Ta indeks je merilo zelene vegetacije in je na splošno najpogosteje uporabljen indeks. Listi odbijajo infrardečo svetlobo (NIR) in za fotosintezo uporabljajo le vidno svetlobo. To pomeni, da lahko zdravo rastlino z dobro stopnjo fotosinteze analiziramo s primerjavo NIR z vidno rdečo svetlobo.

Nezdrava vegetacija bo odbijala več vidne svetlobe in imela nižji NIR. Zdrava vegetacija bo zmanjšala del vidne svetlobe, ki pade nanjo. Vendar pa je NDVI občutljiv na vplive tal (svetloba in barva), oblačnost in senco. Prav tako so lahko vrednosti NDVI napačne v primeru goste vegetacije.

EVI (izboljšan vegetacijski indeks)

Ta indeks je standard za spektre zmerne ločljivosti – instrument, ki se uporablja na satelitih Terra in Aqua. EVI predstavlja alternativo NDVI, ki se nanaša na nekatere njegove pomanjkljivosti, npr. omejitve tal in ozračja, z optimizacijo odbojnosti listnate vegetacije.

Za korekcijo signala uporablja modri del vidnega spektra, s čimer zmanjšuje učinke zgoraj omenjenih omejitev, vključno s sipanjem elektromagnetnega sevanja zaradi aerosolov.

RENDVI ali NDRE (indeks vegetacije z normaliziranimi razlikami rdečega roba)

Ta indeks temelji na standardnem indeksu NDVI, vendar z nekaj spremembami. RENDVI je zelo uporaben v preciznem kmetijstvu, spremljanju gozdov in odkrivanju stresa pri pridelkih.

Njegova učinkovitost je posledica vključitve valovnih dolžin, ki spadajo v rdeči končni pas, namesto valovnih dolžin, ki ustrezajo vrednosti odboja in absorpcije. Še posebej je primeren za zaznavanje majhnih sprememb v stanju vegetacije.

GNDVI (Zeleni normalizirani indeks razlik v vegetaciji)

Ta indeks je podoben indeksu NDVI in meri odboj svetlobe v zelenem delu spektra v območju valovnih dolžin od 540 do 570 nanometrov namesto v rdečem delu spektra. Zaradi tega je indeks bolj občutljiv na vsebnost klorofila v zelenih delih poljščin.

MSI (indeks vlažnega stresa)

Ta indeks je občutljiv na povečanje vsebnosti vode v listih. Indeks MSI se uporablja za zaznavanje stresa zaradi pomanjkanja vode in je dober pokazatelj stanja pridelkov, ki se pogosto uporablja za modeliranje pridelkov, analizo požarov in fiziologijo ekosistemov. Visoke vrednosti kažejo na vodni stres in nižjo vsebnost vode.

LAI (indeks listne površine)

Ta indeks se uporablja za oceno listne površine ter za napovedovanje rasti in pridelka rastlin.

Vrste satelitskih posnetkov poljščin

Sateliti in ponudniki tehnologije Vrsta satelitskih posnetkov Ponovite cikel Prostorska ločljivost
Landsat4-9 RGB, MULTIPEKTRALNI, PANKROMATIČNI 8 dni 15, 30, 100 m
Sentinel-2, RGB, MULTIPEKTRALNO 5 dni 10 m
Obseg planeta RGB, MULTIPEKTRALNO Dnevno 3–4 m
Planet SkySat PANKROMATIČNI, MULTIPEKTRALNI Dnevno 0,5, 0,71–0,82 m
Airbus Pleiades MULTIPEKTRALNO Dnevno 0,5 m
Prosi NEO PANKROMATIČNI, MULTIPEKTRALNI 40 minut po zahtevi 0,3 m
LEDENO OKO SINTETIČNI APPERTURNI RADAR Dnevno 0,25 m
Hiperion HIPERSPEKTRALNO Ni na voljo 30 m
Prizma HIPERSPEKTRALNO Ni na voljo 0,3 m

Primeri uporabe satelitskega slikanja

Tukaj je nekaj pomembnih načinov uporabe satelitskih posnetkov pri spremljanju pridelkov:

Termovizijske slike

Toploto, ki jo oddajajo predmeti na tleh, je mogoče videti na termalni fotografiji, posneti iz zraka, ki razkriva tudi temperaturne spremembe, ki ustrezajo stresu pridelka. Odstranitev nepotrebnih elementov, kot je vrtljiva oprema, s slike s kalibracijo in korekcijo slike preprečuje popačenje podatkov.

Hladnejša območja so na končnih posnetkih vijolična, toplejša pa rumena. Termovizijsko slikanje je koristno za odkrivanje puščanj, zastojev in drugih težav z namakanjem, saj voda hladi rastline. Termovizijsko slikanje pomaga pridelovalcem pri prepoznavanju predsimptomatskih bolezni in škodljivcev ter pri odzivanju s pravočasnejšimi in osredotočenimi posegi, saj razkriva drobne spremembe temperature površine listov.

Vlažnost tal

Kmetijstvo mora upoštevati vlažnost tal. Za uporabo v preciznem kmetijstvu (na ravni posameznih polj) in glede na pričakovanje izboljšanja modeliranja pridelka je razpoložljivost visokoločljivostnih kart vlažnosti tal še posebej ključnega pomena.

Zaradi slabe prostorske ločljivosti in majhne globine opazovanj so se satelitski podatki o vlažnosti tal doslej redko uporabljali za podporo kmetijskemu odločanju na kmetijah ali poljih. Vendar pa se pričakuje, da bodo satelitski podatki o vlažnosti tal imeli velik potencial, če lahko zagotovijo ustrezne podatke o sprejemljivih časovnih in prostorskih dimenzijah.

Ločljivost

Visokoločljivostno satelitsko slikanje iz satelitov v nizki orbiti je v zadnjem času postalo bolj razvito in dostopno, kar ponuja še en potencial za uporabo fenotipizacije. Ta članek prikazuje, kako se satelitska fotografija uporablja pri fenotipizaciji poljščin in kmetijski pridelavi, ter opredeljuje značilnosti rastlin, ki jih je mogoče oceniti z uporabo visokoločljivostnih satelitskih podatkov.

Članek obravnava prednosti uporabe satelitskega fenotipiziranja v programih žlahtnjenja poljščin, pa tudi slabosti, kot je blokiranje zaradi oblakov. Raziskuje tudi potencialne uporabe visokoločljivostnih satelitskih slik kot orodja za fenotipiziranje v prihodnosti.

Da bi žlahtniteljem rastlin pomagali izbrati visokorodne, na stres odporne sorte, ki lahko pomagajo zadovoljiti svetovno povpraševanje po hrani, hkrati pa se spopadati s podnebnimi spremembami, se lahko satelitski posnetki visoke ločljivosti uporabijo kot orodje za fenotipizacijo za ocenjevanje sort poljščin.

Satelitsko spremljanje

Uporaba satelitskih posnetkov

GeoPard zmogljivosti in ponujajo aplikacije za satelitsko slikanje uporabnikom omogoča vizualizacijo, normalizacijo, analizo in pridobivanje vpogledov neposredno iz kmetijskih parcel, da bi izboljšali pridelavo poljščin. To uporabo podatkov je mogoče izvesti s pomočjo že pripravljenih algoritmov GeoPard ali z ustvarjanjem lastnih algoritmov, ki so uporabni za agronomijo.

Ti algoritmi omogočajo oceno rasti pridelka, stresa itd. (glej fotografijo) ali celo ustvarjanje zemljevidov predpisanega gnojila: na primer zemljevide uporabe dušika VR, zemljevide uporabe škropilnih sredstev za zaščito pridelkov.

Pogosta vprašanja

1. Kako pridobiti satelitske posnetke kmetije?

Če želite to pridobiti za svojo kmetijo, raziščite ponudnike, se registrirajte in dostopajte do njihove baze podatkov ali portala. Določite lokacijo svoje kmetije in želene parametre, da pridobite ustrezne slike za spremljanje kmetijstva.

2. Zakaj so satelitski posnetki koristni za razumevanje prehranjevalnih spletov?

Zaradi svoje sposobnosti, da zagotovi širok in celovit pogled na ekosisteme, je koristen pri razumevanju prehranjevalnih mrež. Z zajemanjem obsežnih slik kopnega in vodnih teles znanstvenikom omogoča opazovanje in analizo prostorske porazdelitve različnih habitatov in virov.

To pa posledično pomaga pri preučevanju interakcij med različnimi vrstami, prepoznavanju ključnih prehranjevalnih odnosov in razumevanju pretoka energije skozi prehranjevalne mreže.

Pomaga razvozlati kompleksno ekološko dinamiko in prispeva k globljemu razumevanju delovanja ekosistemov in prizadevanj za ohranjanje narave.

3. Koliko stanejo satelitski posnetki?

Njegova cena se razlikuje glede na več dejavnikov. Mednje spadajo ponudnik, ločljivost, pogostost zajemanja in potreben obseg pokritosti. Cene se lahko gibljejo od cenovno dostopnih možnosti za posnetke nizke ločljivosti do dražjih možnosti za visoko ločljivost in spremljanje v realnem času.

Poleg tega lahko specializirane storitve ali zahteve po prilagojenih podatkih povzročijo dodatne stroške. Priporočljivo je raziskati različne ponudnike in njihove cenovne modele, da bi našli rešitev za satelitsko slikanje, ki ustreza vašim specifičnim zahtevam in proračunu.

4. Kaj so infrardeči satelitski posnetki? Kako jih brati?

Zajame infrardeče sevanje, ki ga oddajajo predmeti in površine na zemeljski površini. Zagotavlja dragocen vpogled v temperaturne spremembe in toplotne vzorce.

Za branje infrardečih satelitskih slik moramo razumeti, da so toplejši objekti na sliki videti svetlejši, hladnejši pa temnejši. Z analizo teh temperaturnih nihanj lahko ocenimo nastanek oblakov, prepoznamo razlike v temperaturi kopnega in vode, zaznamo požare v naravi in celo spremljamo oceanske tokove.

Razumevanje barvne lestvice in interpretacija ravni svetlosti na posnetkih pomaga pri pridobivanju pomembnih informacij iz infrardečih satelitskih posnetkov.

Napovedovanje pridelka z uporabo podatkov daljinskega zaznavanja v natančnem kmetijstvu

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Za napovedovanje pridelka moramo razumeti, koliko sončne svetlobe rastline prejmejo in koliko vode potrebujejo. Rast rastlin je odvisna od teh dveh dejavnikov, vendar na rast rastlin vplivajo številni drugi dejavniki, kot so temperatura, vlažnost in vrsta tal.

Količina in kakovost pridelkov, pridelanih na svetu, sta pomemben dejavnik, ki vpliva na prehransko varnost. To je še posebej pomembno v državah v razvoju, kjer je kmetijstvo še vedno pomemben del gospodarstva.

Daljinsko zaznavanje Podatki se lahko uporabijo za oceno količine svetlobe, ki jo rastline prejmejo, in s tem za napovedovanje pridelka. Podatki daljinskega zaznavanja so močno orodje za ocenjevanje pridelka. Zagotavljajo informacije o rastočih rastlinah in njihovem okolju, kar vam omogoča oceno pridelave.

Podatki daljinskega zaznavanja so oblika podatkovne analize v kmetijstvu, ki jo je mogoče uporabiti za napovedovanje pridelka pred žetvijo. Ta članek raziskuje vse, kar morate vedeti o podatkih daljinskega zaznavanja.

Kaj so podatki o pridelkih v kmetijstvu?

Podatki o pridelku so informacije o količini pridelka, ki ga pridela kmet ali skupina kmetov. Vključujejo količino pridelka, požetega na hektar zemlje. To se lahko meri v tonah, bušelih ali kateri koli drugi merski enoti, odvisno od pridelka.

Podatki o donosu kmetijstva so pomembni, saj lahko kmetom pomagajo določiti, koliko naj posadijo v naslednji sezoni. Poleg tega jim podatki o donosu omogočajo, da ugotovijo, ali obstaja težava z njihovimi pridelki, ki jo je treba odpraviti.

Podatki o pridelkih se lahko uporabijo tudi za spremljanje napredka pri doseganju globalnih ciljev, ki so si jih zastavili vlade, nevladne organizacije in drugi deležniki.

Poleg tega se podatki o pridelkih uporabljajo za ugotavljanje prednosti in slabosti kmetijskih praks ter za pripravo priporočil na podlagi teh informacij. Podatki o pridelkih so uporabni pri sprejemanju premišljenih odločitev o številnih vidikih kmetovanja, kot so:

Analiza podatkov v preciznem kmetijstvu

Izbira semen: Izbira sort in hibridov na podlagi podatkov o pridelku lahko pomaga zagotoviti, da so polja posejana z najdonosnejšimi razpoložljivimi semeni.

Zatiranje škodljivcev: S spremljanjem rasti rastlin lahko podatki o pridelkih pomagajo kmetom določiti, kdaj uvesti zatiranje škodljivcev ukrepe. To lahko zmanjša uporabo pesticidov in poveča dobiček.

Načrtovanje namakanja: Uporaba informacij iz monitorjev pridelka omogoča kmetom, da natančno prilagodijo urnik namakanja, kar pomaga prihraniti vodo in denar, hkrati pa ohranja visoke donose.

Kaj so podatki daljinskega zaznavanja?

Daljinsko zaznavanje je znanost pridobivanja informacij o predmetu ali pojavu brez neposrednega stika z njim in s tem na neinvaziven način. Uporablja se v kmetijstvu za spremljanje pridelkov, tal in vlažnosti.

Daljinsko zaznavanje uporablja elektromagnetno sevanje (EMR), kot so radijski valovi, mikrovalovi, infrardeča svetloba, vidna svetloba in ultravijolična svetloba.

Daljinsko zaznavanje poljščin omogoča merjenje pogojev rasti poljščin skozi čas. Zagotavlja tudi informacije o stanju poljščin v določenih točkah v času in prostoru. Te informacije se lahko uporabijo za oceno pridelka in oceno časa, kdaj naj bi se začela žetev.

Podatki daljinskega zaznavanja se lahko uporabljajo za merjenje sprememb v rabi zemljišč, spremljanje rasti poljščin in pridelka kmetije, zaznavanje ravni vlažnosti in slanosti tal, določanje ravni okužbe s škodljivci, spremljanje ravni onesnaženosti okolja itd.

Če se na primer sprehajate po polju in opazujete rastline, zbirate podatke o njih. Če se vozite s helikopterjem ali letalom in opazujete rastline od zgoraj, zbirate podatke daljinskega zaznavanja.

Za zbiranje teh podatkov se uporablja veliko različnih vrst tehnik in naprav za daljinsko zaznavanje: satelitski posnetki, zračne fotografije, radarski sistemi, lidar in drugo.

Kaj je napoved pridelka?

Napovedovanje pridelka je postopek ocenjevanja potencialnega ali pričakovanega pridelka določenega pridelka za določeno območje in rastno sezono.

Vključuje analizo različnih dejavnikov, kot so vremenske razmere, značilnosti tal, genetika pridelkov in prakse upravljanja, da se lahko podajo premišljene napovedi o verjetnem pridelku.

Pomembno je omeniti, da so napovedi pridelka zaradi kompleksnosti kmetijskih sistemov in vpliva nepredvidljivih dejavnikov, kot so škodljivci, bolezni in ekstremni vremenski dogodki, negotove.

Čeprav napovedni modeli zagotavljajo dragocene vpoglede, služijo kot orodje za pomoč pri odločanju in ne kot zagotavljanje absolutne gotovosti.

Kako deluje?

Naslednji viri podatkov so združeni za ustvarjanje različnih ponderjev pri napovedih pridelka glede na trenutne razmere v sezoni pridelave v različnih regijah.

Znanstveniki podatkov Farmers Edge združujejo te vire podatkov z najnovejšim napredkom na področju strojnega učenja, da posodobijo ocene napovedi pridelka, kadar koli je motena glavna komponenta pridelka.

1. Podatki pred sezono

Predsezonski podatki morajo biti natančni, da se postavijo temelji za napoved pridelka. Te informacije so na voljo pred sajenjem in postavljajo temelje za prve odčitke napovedi pridelka.

Podatki, kot so lokacija polja, trenutni in prejšnji pridelki, vremenski meseci pred sajenjem ali setvijo, specifični za polje, informacije in podatki o testih tal ter regionalni vremenski trendi v zadnjem desetletju, so združeni, da bi zagotovili vpogled v to, kako začeti sezono z natančnimi podatki o pridelkih, ki jih je mogoče pričakovati.

2. Podatki med sezono

Podatki med sezono omogočajo vpogled v spremenljivke, ki vplivajo na pridelek kmetije skozi celotno rastno sezono po tem, ko so bili temelji položeni.

Vremenske postaje na kmetijah Farmers Edge zagotavljajo podatke, osredotočene na polja, ki izboljšujejo te nabore podatkov z zagotavljanjem pričakovanih in napovedanih vrednosti, ki se shranijo in nato ponastavijo, ko podatki prispejo vsak dan, s čimer se modeli izboljšajo.

Med sezono se upoštevajo tudi drugi podatki med sezono, kot je uporaba gnojil, ne glede na to, ali so načrtovani ali ne, za izboljšanje diagnostike na terenu in ponudbo napovedi pridelka.

3. Podatki o posameznih pridelkih

Široka mreža lokalnih agronomov Farmers Edge lahko med rastno sezono zagotovi tudi podatke o posameznih pridelkih.

Agronomi Farmers Edge so za pet glavnih poljščin pri napovedovanju pridelka (koruza, oljna repica, leča, soja in pšenica) opredelili podatke, specifične za posamezne poljščine, ki vplivajo na pridelek med rastno sezono, vključno z vsebnostjo vode med glavnimi fazami rasti ali urami nad kardinalnimi temperaturami za poljščine v ključnih obdobjih, ki določajo pridelek.

4. Posnetki poljščin in polj

Za hitro in natančno določanje vrednosti NDVI za zdravje poljščin na poljih se uporabljajo satelitski posnetki visoke ločljivosti, kar raziskovalcem omogoča iskanje napačnih rezultatov ali regionalnih težav s poljščinami, ki bi lahko vplivale na pridelek.

Te regionalne trende je mogoče uporabiti za ugotavljanje, ali so območja na pravi poti za napoved ali pa so okoljski dejavniki izkrivili vrednosti napovedi pridelka.

5. Podatki histograma

Modeli za napovedovanje pridelka Farmers Edge uporabljajo obsežne statistične podatke za iskanje različnih porazdelitev na slikah polj skozi čas, kar nato ponuja jasnost konvolucijski nevronski mreži, ki lahko te spremembe uporabi za napovedovanje pridelka na velikih območjih, kot so Združene države Amerike ali Kanada, saj se slike sčasoma spreminjajo.

Kaj so podatki daljinskega zaznavanja v kmetijstvu?

Ni preprosto predvideti pridelkov, preden kombajn zapelje po polju, vendar ekipa Farmers Edge z navdušenjem zagotavlja pridelovalcem napovedi pridelka na podlagi popolnih in natančnih statističnih podatkov.

Vsak vir podatkov ima pri napovedi pridelka določeno težo, ki jo je mogoče spremeniti glede na parametre modela.

Kako povečati pridelek kmetije s preciznimi tehnologijami?

Lastniki kmetij že generacije razpravljajo in si prizadevajo za povečanje kmetijskih pridelkov. Nekatere odkrite metode so bile učinkovite, druge pa neučinkovite.

Poleg neprecenljivih izkušenj prejšnjih generacij kmetov lahko kmetijska industrija zdaj izkoristi tudi sodobni znanstveni in tehnološki napredek.

Oglejmo si najpogostejše načine, kako kmetje povečajo donose, in kako lahko s pomočjo prejšnjih izkušenj in nove tehnologije povečajo kmetijsko produktivnost.

1. Pravilno namakanje

Kmetje, ki želijo povečati povprečni pridelek na hektar na svojih kmetijah, potrebujejo dobro zasnovan namakalni sistem. Zagotavljanje prave količine vode rastlinam neposredno vpliva na njihov razvoj in posledično na kmetijske donose.

Vremenske napovedi so ključne za učinkovito namakanje kmetijskih zemljišč. Hiperlokalno napovedovanje vremena je zdaj mogoče zaradi današnjih tehnologij, ki vključujejo prilagojene programe in programsko opremo za kmete.

To naredi precizno namakanje to je mogoče, saj se kmetom omogoča, da se vnaprej pripravijo in čim bolj natančno in učinkovito načrtujejo namakanje svojih pridelkov.

2. Testiranje tal in njihova kakovost

Eden najpomembnejših dejavnikov, ki vplivajo na pridelek, je kakovost tal oziroma rodovitnost. Poleg kmetijske pridelave ima kakovost tal vpliv na to, koliko kmeta stane gojenje določene rastline, saj nekatere od njih zahtevajo specifična razmerja med določenimi elementi v tleh, kot so mineralni delci, organske snovi, voda in zrak.

Kmetje morajo redno spremljati stanje tal na svojih zemljiščih, da bi dosegli višje kmetijske donose. Kolobarjenje je med drugim ena najučinkovitejših tehnik za ohranjanje zdravja tal.

Kolobarjenje na določeni parceli preprečuje utrujenost tal in prekine cikle žuželk, kar ima za posledico večji kmetijski pridelek in posledično višji povprečni donos na hektar.

3. Kakovost semen

Kakovost semen, ki jih kmetje uporabljajo za setev, vpliva na kmetijsko pridelavo. Zato se kmetom svetuje, da na svojih kmetijskih zemljiščih sejejo le certificirana semena, ki so prestala vse potrebne kontrole kakovosti, da bi povečali kmetijski pridelek.

Certificirana semena so morda dražja od necertificiranih, vendar bo rezultat vreden tega, saj je kakovost semen eden najpomembnejših elementov, ki vplivajo na produktivnost pridelka.

Poleg tega je uporaba samo visokokakovostnih semen eden najbolj okoljsko odgovornih načinov za povečanje produktivnosti pridelkov. Kmet lahko preveri kakovost določenih semen tako, da se obrne na ustrezno semenarsko podjetje in po potrebi organizira prilagojene poskuse na določeni parceli.

Poleg tega je ključnega pomena razumeti, da kakovost semen ni trajna ali nespremenjena. Semena potrebujejo zaščito že od trenutka, ko so posejana v zemljo. Ena od strategij obdelave semen, ki se uporablja za dosego tega cilja, je premazovanje semen.

Gre za tehniko obdajanja semenskih zrn z zunanjimi materiali za izboljšanje njihovih lastnosti (teža, velikost) in/ali dodajanje aktivnih kemikalij (mikrohranila, mikrobna cepiva, regulatorji rasti itd.), ki jih ščitijo pred rastlinskimi boleznimi in pospešujejo njihovo rast.

4. Pametna uporaba gnojil

Gnojila so namenjena hranjenju različnih vrst tal, spodbujanju rasti rastlin in povečanju pridelka, vendar mora biti njihova uporaba uravnotežena in preudarna. Prekomerna uporaba gnojil lahko močno vpliva na kakovost tal in posledično na kmetijsko produktivnost.

Različna območja polja lahko zahtevajo različne ravni gnojenja tal, zato je najboljši pristop selektivna uporaba gnojil glede na potrebe različnih območij polja. Ta natančen pristop k gnojenju polja ohranja tla zdrava, kar ima za posledico višji povprečni pridelek na hektar.

A Programska oprema za spremljanje pridelkov je ena od tehnoloških možnosti v tem kontekstu. Vsebuje orodje za coniranje polj, ki na podlagi satelitskih fotografij loči kmetijska zemljišča na 2–7 con in prepozna mesta, ki zahtevajo več pozornosti kot druga.

Pridelovalci pogosto uporabljajo precizno tehnologijo kot enega okolju prijaznejših načinov za izboljšanje.

5. Metode varstva pridelkov

Kmetovalci, ki želijo povečati pridelek, morajo skrbeti za svoje rastline skozi celotno rastno dobo in do konca rastne sezone. Kmetje uporabljajo različna sredstva za zmanjšanje vpliva plevela, škodljivcev in bolezni na produktivnost pridelkov, odvisno od situacije.

Pogosti primeri so herbicidi, insekticidi, desikanti, regulatorji rasti rastlin, fungicidi, adjuvansi in druge kemikalije. Zaščita pridelkov se lahko izvaja na različne načine. Zatiranje plevela/škodljivcev in zatiranje rastlinskih bolezni sta dva najpomembnejša.

6. Preprečevanje in obvladovanje rastlinskih bolezni

Okužbe rastlin so še ena pomembna nevarnost za kmetijsko uspešnost pridelovalca. Kmetje lahko uporabljajo različne metode preprečevanja in obvladovanja rastlinskih bolezni, kot so izbira sort, odpornih ali tolerantnih na bolezni, tretiranje semen s fungicidi ter uporaba pesticidov in drugih podobnih snovi na rastlinah v razvoju, odvisno od vrste rastlin, ki jih bodo gojili na polju.

Kmetje bi morali biti še posebej pozorni na to, kdaj uporabljajo te ali druge taktike, da bi imeli največji učinek. Treba je upoštevati, da je pravočasna zaščita rastlin ključnega pomena za prikaz pridelka na hektar – prej ko se težava prepozna, hitreje in lažje jo bo rešiti, prizadete pa bodo manjše površine polj.

7. Zatiranje plevela in škodljivcev

Med rastno sezono sta glavna izziva kmetov zatiranje plevela in škodljivcev. En sam plevel lahko na primer proizvede več kot 10 milijonov semen plevela, ki lahko, če niso pravočasno zatirana, znatno zmanjšajo pridelek na določenem polju in povzročajo težave več let. Kmetje se morajo celostno odzvati tudi na okužbe s škodljivci.

Kmetje morajo biti nenehno pripravljeni na hitro odzivanje na težave s škodljivci, saj so škodljivci zelo prilagodljivi in hitro razmnoževalni organizmi, ki lahko ogrozijo pridelek na določenih kmetijskih zemljiščih.

Napovedovanje pridelka je za kmete glavna skrb, saj neposredno vpliva na njihovo dobičkonosno maržo. Če kmet ve, kolikšen pridelek lahko pričakuje od svoje zemlje, lahko ustrezno načrtuje svoje pridelke in poveča dobičkonosno maržo. Zato je pomembno natančno napovedati pridelek kmetije, preden se na določenem zemljišču posadi kakršen koli pridelek.

Napovedovanje pridelka z orodji GeoPard Agriculture Tools

V agronomiji je to pomembno vprašanje že od antičnih časov. Ključnega pomena je za prehransko varnost, zlasti v času suše, poplav ali drugih naravnih nesreč.

Napovedovanje pridelka kmetje uporabljajo tudi za odločanje o tem, kdaj saditi in žeti pridelke, na podlagi vlažnosti tal, okužb škodljivcev in drugih dejavnikov, kot so vremenske razmere in potrebe po gnojilih.

Za sprejemanje bolj informiranih odločitev in izboljšanje učinkovitosti gojenja s podatki o donosu kmetij, kliknite tukaj da zdaj zahtevate predstavitev.

Pogosta vprašanja

1. Kako kmetje povečajo pridelek?

Kmetje povečujejo pridelek z upravljanjem tal, učinkovitim namakanjem, kolobarjenjem ter zatiranjem škodljivcev in plevela. Te prakse optimizirajo rodovitnost tal, razpoložljivost vode ter zmanjšujejo škodljivce in bolezni, kar ima za posledico večjo produktivnost pridelkov.

2. Kako izračunati pridelek na hektar/parcelo?

Izmerimo ga lahko z različnimi metodami in dejavniki. Pogost pristop je fizično pobiranje reprezentativnega vzorca pridelka z določenega območja in njegovo stehtanje. Ta teža se nato ekstrapolira za oceno skupnega pridelka celotnega polja ali kmetije.

Na primer, če vzorec tehta 100 kilogramov in je površina polja 2 hektarja, bi bil pridelek na hektar 50 kilogramov.

Poleg tega se lahko za oceno zdravja pridelkov, vegetacijskih indeksov in biomase uporabijo napredne tehnologije, kot sta daljinsko zaznavanje in satelitski posnetki, kar zagotavlja dragocene vpoglede.

Pri merjenju se upoštevajo tudi drugi dejavniki, kot so kakovost zrnja, velikost in tržna vrednost. Če na primer vzorec tehta 100 kilogramov in je površina polja 2 hektarja, bi bil hektarski pridelek 50 kilogramov.

3. Kako ocenite pridelek pred žetvijo?

Ocenjevanje pridelka pred žetvijo je mogoče izvesti s kombinacijo metod.

En pristop je uporaba modelov rasti, specifičnih za posamezne pridelke, ki upoštevajo dejavnike, kot so datum sajenja, vremenske razmere in zdravje pridelka, za napovedovanje potencialnega pridelka.

Druga metoda je uporaba tehnik daljinskega zaznavanja, kot so satelitski posnetki ali droni, za oceno moči rasti in biomase pridelka.

4. Kateri tip kmetijskega sistema daje bolj zdrava zrna?

Sistemi ekološkega kmetovanja so pogosto povezani z bolj zdravimi žiti. Ekološko kmetovanje se izogiba uporabi sintetičnih pesticidov, herbicidov in gensko spremenjenih organizmov (GSO). Namesto tega se ekološki kmetje zanašajo na naravna gnojila, kolobarjenje in biološke metode zatiranja škodljivcev.

Te prakse prispevajo k pridelavi žit, ki ne vsebujejo kemičnih ostankov, imajo potencialno več esencialnih hranil in nižjo stopnjo onesnaženosti s pesticidi.

Vendar je pomembno omeniti, da se specifične zdravstvene koristi žit lahko razlikujejo glede na dejavnike, kot so kakovost tal, sorta pridelka in postopki ravnanja po žetvi.

5. Kako pesticidi povečajo pridelek?

Pesticidi ga lahko povečajo z zaščito rastlin pred različnimi škodljivci, boleznimi in plevelom. Pomagajo nadzorovati ali odpravljati škodljive žuželke, glive, bakterije in druge organizme, ki lahko poškodujejo ali uničijo pridelke.

Z zmanjšanjem vpliva škodljivcev pesticidi omogočajo rastlinam močnejšo rast, učinkovito izkoriščanje hranil in namenjanje več virov produktivni rasti.

Hiperspektralni posnetki za kmetijstvo. Nepovratna sredstva dežele Severno Porenje-Vestfalija.

Objavljeno na avtor vladimirklinkov

Z veseljem sporočamo, da je bil projekt “Okvir umetne inteligence za kvantitativno oceno lastnosti tal z uporabo hiperspektralnih satelitskih posnetkov” izbran za delno financiranje s strani Ministrstva za okolje Severnega Porenja-Vestfalije in Evropske unije v okviru programa REACT-EU InnovationUmweltwirtschaft.NRW program. Donacijo financira Evropski sklad za regionalni razvoj / Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).

Evropski sklad za regionalni razvoj

Uporaba umetne inteligence in statistike v tem projektu je omogočila določitev korelacije med hiperspektralnimi in talnimi podatki (npr. N, pH), kar je omogočilo natančnejši in prilagodljivejši pristop k analizi tal. Prihajajoča izstrelitev hiperspektralnih satelitov s pogostimi intervali ponovnih obiskov in nemotenim dostopom do novih posnetkov brez zamud predstavlja več prednosti, zlasti pri upravljanju hranil za trajnostno kmetijstvo. Tehnologija pomaga oceniti vsebnost in razpoložljivost hranil v tleh, kar kmetom omogoča prilagajanje strategij gnojenja. To vodi do boljše absorpcije hranil s strani rastlin, manjšega vpliva na okolje in prihrankov stroškov.

Kaj je hiperspektralno slikanje?

Hiperspektralno slikanje je zmogljiva tehnika daljinskega zaznavanja, ki zajema elektromagnetni spekter z visoko spektralno ločljivostjo.

Za razliko od tradicionalnih satelitskih posnetkov, ki običajno sestavljajo tri do štiri pasove (rdeči, zeleni, modri in včasih bližnji infrardeči), hiperspektralni posnetki zbirajo od sto do tisoče ozkih spektralnih pasov v vidnem, bližnjem infrardečem in kratkovalovnem infrardečem območju. Vsak pas zagotavlja edinstvene informacije o lastnostih površja posnetega območja.

Pridobiva se z uporabo senzorjev, nameščenih na zračnih ali vesoljskih platformah. Ti senzorji uporabljajo spektrometre za merjenje intenzivnosti odbitega ali oddanega sevanja v več ozkih pasovih.

Z zbiranjem širokega nabora spektralnih podatkov lahko hiperspektralni senzorji zaznajo subtilne razlike v spektralnih podpisih različnih materialov, kar omogoča zelo podrobno in natančno analizo.

Uporaba hiperspektralnih slik

  • Spremljanje okolja: Igra ključno vlogo pri spremljanju in ocenjevanju zdravja ekosistemov. Pomaga prepoznati stres vegetacije, spremljati spremembe pokrovnosti tal, odkrivati invazivne vrste in meriti parametre kakovosti vode, kot sta koncentracija klorofila ali motnost v jezerih in rekah.
  • Kmetijstvo: Pomaga pri preciznem kmetijstvu, saj zagotavlja podrobne informacije o zdravju pridelkov, vsebnosti hranil, ravni vlage in odkrivanju bolezni. Kmetje lahko na podlagi podatkov sprejemajo odločitve glede namakanja, gnojenja in zatiranja škodljivcev, kar ima za posledico optimiziran pridelek in manjši vpliv na okolje.
  • Geologija in raziskovanje mineralovJe ključnega pomena za kartiranje geoloških formacij, prepoznavanje nahajališč mineralov in karakterizacijo vrst kamnin. Geologom pomaga odkriti spremembe v mineralni sestavi in kartirati potencialna območja za raziskovanje, kar prispeva k učinkovitejšim in ciljno usmerjenim rudarskim dejavnostim.
  • GozdarstvoPomaga pri gospodarjenju z gozdovi in spremljanju. Omogoča identifikacijo drevesnih vrst, kvantifikacijo gozdne biomase, odkrivanje stresa dreves in oceno škode zaradi požarov v naravi. Te informacije pomagajo pri trajnostnem gospodarjenju z gozdovi, ohranjanju biotske raznovrstnosti in sistemih zgodnjega opozarjanja na gozdne požare.

Prednosti hiperspektralnih slik

Njegova glavna prednost je v sposobnosti zagotavljanja podrobnih spektralnih informacij, kar omogoča razlikovanje materialov z visoko natančnostjo.

To vodi do izboljšane klasifikacije in kartiranja tipov pokrovnosti tal, izboljšane identifikacije specifičnih snovi in boljšega razumevanja okoljskih procesov.

Hiperspektralne podatke je mogoče analizirati tudi z uporabo naprednih algoritmov in tehnik strojnega učenja za pridobivanje dragocenih vpogledov in avtomatizacijo interpretacije slik.

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.

Vrste daljinskega zaznavanja v kmetijstvu

Objavljeno na avtor dementievgeopard

V zadnjem času se je v kmetijstvu povečala uporaba naprednih tehnoloških sistemov, kot je daljinsko zaznavanje. Današnje kmetijske prakse so v primerjavi s konvencionalnimi kmetijskimi praksami bistveno učinkovitejše, skladnejše in poenostavljenejše.

Uporaba naprednih metod, na primer ocenjevanje pridelka v vseh vidikih procesa gojenja, lahko zagotovi idealen pridelek in boljšo letino.

Da bi zagotovili višji pridelek, morajo kmetje zagotoviti najboljše zdravje svojih pridelkov. Medtem ko je uporaba običajnih sistemov omejevala ...ohranjanje večjih regij, saj so kmetje morali fizično obiskati vse dele zemljišča.

Najnovejša inovacija je ponudila vrsto načinov, s katerimi lahko kmetje brez večjega truda spremljajo kakovost pridelkov v večjih regijah.

Kaj je daljinsko zaznavanje?

DefinirajDaljinsko zaznavanje je področje študija in tehnologije, ki vključuje zbiranje informacij o zemeljski površini ali drugih objektih na daljavo. Uporablja različne naprave in senzorje, kot so sateliti, letala in droni, za zbiranje podatkov brez fizičnega stika s ciljem.

Preprosto povedano, gre za preverjanje zemljišča z napredno opremo z velikih razdalj. Preverjanje vključuje fizične značilnosti zemljišča.

Postopek deluje tako, da ocenjuje proizvedeno in odbito sevanje z zemljišča, kar pomaga strukturirati sliko zemljišča in pomaga strokovnjakom pri presoji določenih delov zemljišča.

Ti elektromagnetni valovi vključujejo vidno svetlobo, infrardeče in mikrovalovno sevanje. Z analizo značilnosti sevanja znanstveniki lahko pridobijo dragocene informacije o značilnostih in procesih na Zemlji.

Ima širok spekter uporabe v različnih disciplinah, vključno z okoljskim spremljanjem, kmetijstvom, urbanističnim načrtovanjem in obvladovanjem nesreč. Omogoča opazovanje in preučevanje velikih območij zemeljske površine, do katerih bi bil neposreden dostop težko ali nemogoč.

Za kaj se uporablja daljinsko zaznavanje?

Za povečanje razvoj poljščin in povečati pridelek na zahtevnem trgu, pridelovalci ponavadi izkoriščajo najnovejšo razpoložljivo tehnologijo. Da bi zagotovili največji pridelek, morajo kmetje ohraniti pridelek v najboljšem možnem stanju.

Opazovanje moči žetve na velikem območju postane bistveno lažje z uporabo daljinskega zaznavanja v kmetijstvu.

Podatki, zbrani s tem postopkom, podpirajo natančno gojenje in kmetom omogočajo doseganje višjih pridelkov. Nekatere pogoste aplikacije daljinskega zaznavanja vključujejo:

  • Kartiranje pokrovnosti in rabe tal: Lahko prepozna in razvrsti različne vrste pokrovnosti tal, kot so gozdovi, poljščine, vodna telesa in urbana območja. Te informacije pomagajo pri spremljanju sprememb v rabi zemljišč, ocenjevanju krčenja gozdov, upravljanju naravnih virov in načrtovanju urbanega razvoja.
  • Spremljanje okolja: Omogoča opazovanje in analizo okoljskih parametrov, kot so zdravje vegetacije, kakovost vode, onesnaženost zraka in kazalniki podnebnih sprememb. Pomaga pri spremljanju in razumevanju naravnih pojavov, kot so gozdni požari, suše in taljenje polarnih ledenih pokrovov.
  • Kmetijstvo in gospodarjenje s poljščinami: Daljinsko zaznavanje v kmetijstvu lahko oceni zdravje pridelkov, oceni pridelek in prepozna območja, ki jih prizadenejo škodljivci ali bolezni. Te informacije pomagajo kmetom pri sprejemanju premišljenih odločitev o namakanju, gnojenju in zatiranju škodljivcev, kar vodi do boljše produktivnosti pridelkov in upravljanja virov.
  • Obvladovanje nesreč: Igra ključno vlogo pri odzivanju na nesreče in prizadevanjih za obnovo. Pomaga pri kartiranju obsega naravnih nesreč, kot so orkani, poplave in potresi, kar omogoča učinkovito dodeljevanje virov in razdeljevanje pomoči. Pomaga tudi pri ocenjevanju škode po nesreči in načrtovanju dejavnosti obnove.
  • Geologija in raziskovanje mineralov: Njegove tehnike, kot sta hiperspektralno slikanje in radar, lahko zaznajo in okarakterizirajo geološke značilnosti in nahajališča mineralov. Te informacije podpirajo geološko kartiranje, raziskovanje mineralov in oceno virov.

Tehnike daljinskega zaznavanja se še naprej razvijajo z napredkom v tehnologiji senzorjev, algoritmih za obdelavo slik in metodah analize podatkov.

Z naraščajočo razpoložljivostjo visokoločljivostnih satelitskih posnetkov in integracijo podatkov daljinskega zaznavanja z geografskimi informacijskimi sistemi (GIS) se širijo njegove aplikacije in potencial, kar prispeva k boljšemu razumevanju našega planeta in olajšuje procese informiranega odločanja.

Kako deluje daljinsko zaznavanje?

Deluje tako, da zajame in analizira elektromagnetno sevanje, ki ga oddajajo ali odbijajo predmeti ali površine na Zemlji na daljavo. Tukaj je poenostavljena razlaga delovanja daljinskega zaznavanja:

Kako deluje daljinsko zaznavanje?

  • Vir energije: Začne se z virom energije, ki je lahko naraven (npr. sončna svetloba) ali umetni (npr. aktivni senzorji, kot je radar). Vir energije oddaja elektromagnetno sevanje proti Zemljini površini.
  • Interakcija s tarčo: Oddana energija interagira s ciljnimi predmeti ali površinami. Del energije se absorbira, del se odbije, del pa se lahko prenese skozi cilj. Interakcija je odvisna od lastnosti cilja, kot so njegova sestava, tekstura in vsebnost vlage.
  • Zaznavanje senzorjevSenzorji, ki so običajno nameščeni na satelitih, letalih ali brezpilotnih letalih, zaznavajo energijo, ki jo cilj odbija ali oddaja. Ti senzorji lahko zajamejo širok razpon valovnih dolžin, vključno z vidno, infrardečo in mikrovalovno svetlobo.
  • Pridobivanje podatkov: Senzorji zbirajo podatke v obliki digitalnih slik ali meritev. Pridobljeni podatki lahko vključujejo intenzivnost odbite ali oddane energije pri različnih valovnih dolžinah.
  • Prenos in shranjevanje podatkov: Ko so podatki zbrani, se posredujejo zemeljskim postajam ali shranijo na senzorski platformi. Nato se obdelajo in dajo na voljo za nadaljnjo analizo.
  • Obdelava in analiza podatkov: Podatki daljinskega zaznavanja se obdelujejo s specializiranimi algoritmi in tehnikami. To vključuje popravke za atmosferske motnje, geometrijska popačenja in radiometrično kalibracijo. Obdelani podatki se nato analizirajo za pridobivanje pomembnih informacij o zemeljski površini.
  • Razlaga in uporaba: Analizirane podatke interpretirajo strokovnjaki, kot so znanstveniki, geografi ali agronomi. Identificirajo in razvrščajo objekte, kartirajo tipe pokrovnosti tal, spremljajo spremembe in pridobivajo ustrezne informacije za različne aplikacije.
  • Vizualizacija in komunikacija: Končni rezultati so pogosto prikazani z zemljevidi, slikami ali drugimi grafičnimi predstavitvami. Ti vizualni izhodi olajšajo odločevalcem, znanstvenikom in javnosti razumevanje in interpretacijo informacij.

Pomembno je omeniti, da lahko uporablja tako pasivne kot aktivne tehnike zaznavanja. Pasivni senzorji zaznavajo naravno prisotno energijo (npr. sončno svetlobo), ki jo odbija ali oddaja zemeljska površina. Aktivni senzorji pa oddajajo svojo lastno energijo (npr. radarske impulze) in merijo energijo, ki se odbija nazaj.

Kako deluje v kmetijstvu?

Postopek daljinskega zaznavanja v kmetijstvu deluje na podlagi informacij, ki jih različne naprave zberejo v določenem obdobju. Zbrane podatke je nato mogoče uporabiti za analizo različnih vidikov pridelka in pridelka.

Ta analiza se uporablja za spreminjanje pridelkov, da se zagotovi največji pridelek. Postopek se lahko uporabi za izvajanje različnih analiz in ustrezno ukrepanje. Pogoste grožnje, s katerimi se soočajo kmetje, so napadi škodljivcev in plevel v pridelkih.

V kmetijstvu lahko pomaga pri zgodnjem odkrivanju in opozarja kmete, da sprejmejo potrebne protiukrepe za zagotovitev zdravja pridelkov. Za izvedbo postopka na različnih območjih zemljišč, ki se razlikujejo po velikosti in vrsti pridelka, se uporabljajo različne vrste naprav in senzorjev.

Vrste daljinskega zaznavanja v kmetijstvu

V kmetijstvu tehnike daljinskega zaznavanja zajemajo različne metode za zbiranje in analizo podatkov o pridelkih in kmetijski krajini. Tukaj je nekaj pogostih vrst daljinskega zaznavanja, ki se uporabljajo v kmetijstvu:

1. Optično zaznavanje: Optični senzorji zajamejo elektromagnetno sevanje v vidnem, bližnjem infrardečem (NIR) in termičnem infrardečem (TIR) območju elektromagnetnega spektra. Zagotavljajo dragocene informacije o zdravju pridelkov, vegetacijskih indeksih in pokrovnosti tal. Podatki optičnega zaznavanja se običajno pridobivajo s satelitskimi posnetki ali aerofotografiranjem.

2. Večspektralno zaznavanje: Multispektralni senzorji zajemajo podatke v več diskretnih pasovih znotraj elektromagnetnega spektra. Omogočajo analizo specifičnih valovnih dolžin, pomembnih za zdravje vegetacije in spremljanje pridelkov. Multispektralni podatki se pogosto uporabljajo za izračun vegetacijskih indeksov, kot sta NDVI (normalizirani diferencialni vegetacijski indeks) in EVI (izboljšan vegetacijski indeks), za oceno stanja pridelkov.

3. Hiperspektralno zaznavanje: Hiperspektralni senzorji zajemajo podatke v stotinah ozkih in sosednjih spektralnih pasovih po celotnem elektromagnetnem spektru. Ta visoka spektralna ločljivost omogoča podrobno analizo in identifikacijo specifičnih materialov in značilnosti vegetacije. Hiperspektralni podatki so dragoceni za odkrivanje bolezni, oceno hranil in podrobno klasifikacijo pridelkov.

4. Toplotno zaznavanje: Termični senzorji zajemajo podatke v območju TIR elektromagnetnega spektra. Merijo sevanje predmetov, vključno s pridelki in tlemi, ki je povezano z njihovo temperaturo. Termični senzorji so uporabni za ocenjevanje vodnega stresa, zaznavanje učinkovitosti namakanja in spremljanje zdravja pridelkov na podlagi temperaturnih nihanj.

5. Radarsko zaznavanje: Radarski senzorji uporabljajo mikrovalovno sevanje za prodiranje skozi oblačnost, vegetacijo in tla, kar omogoča zajemanje podatkov ne glede na vremenske razmere. Radarski senzorji merijo povratno sipani signal, ki zagotavlja informacije o strukturi in vsebnosti vlage v poljščinah in terenu. Radarski podatki so dragoceni za kartiranje topografije, spremljanje vlažnosti tal in ocenjevanje faz rasti poljščin.

6. LiDAR zaznavanjeSenzorji LiDAR (zaznavanje in določanje razdalje svetlobe) oddajajo laserske impulze in merijo čas, ki ga odbita svetloba potrebuje, da se vrne. Podatki LiDAR zagotavljajo zelo natančne tridimenzionalne informacije o višini pridelka, strukturi krošnje in nadmorski višini terena. Uporabni so za aplikacije preciznega kmetijstva, vključno z ocenjevanjem višine pridelka, modeliranjem terena in karakterizacijo krošnje.

7. Brezpilotna letala (UAV)Brezpilotni letalniki (UAV), opremljeni z različnimi senzorji, kot so RGB kamere, multispektralni senzorji ali toplotni senzorji, omogočajo visokoločljivostno in prilagodljivo zbiranje podatkov na lokalni ravni. Brezpilotni letalniki zagotavljajo podrobne in pravočasne informacije za spremljanje pridelkov, odkrivanje bolezni in prakse preciznega kmetijstva.

Te različne vrste tehnik daljinskega zaznavanja ponujajo dopolnilne vire podatkov in zmogljivosti, kar omogoča celovito razumevanje kmetijskih sistemov.

Z združevanjem in analizo podatkov iz več virov lahko kmetje, agronomi in raziskovalci pridobijo vpogled v zdravje pridelkov, rast, stanje hranil, upravljanje z vodo in druge bistvene dejavnike, ki prispevajo k učinkovitemu kmetijskemu upravljanju.

Vrste senzorjev

Za zbiranje različnih informacij na spreminjajočih se velikostih zemljišč se uporabljajo različni senzorji. Senzorji so v osnovi razvrščeni v logistične tipe. Obstajajo satelitski senzorji, zračni senzorji in zemeljski senzorji.

Te senzorje lahko nadalje razdelimo v kategorije, kot so talni senzorji, in so na voljo v različnih konfiguracijah. Obstajajo ročni talni senzorji, talni senzorji, nameščeni na vozilih, kot so tisti, nameščeni na traktorjih, in prostostoječi talni senzorji, ki so običajno nameščeni na stebre in večja drevesa.

Zemeljski senzorji se pogosto uporabljajo za preverjanje ravni hranil, vsebnosti vlage v tleh in vremena. S temi številnimi spremembami glede uporabe gnojil in namakanja je mogoče ohraniti visok pridelek.

Naslednja kategorija senzorjev so zračni senzorji. Zaradi razpoložljivosti dronov so zračni senzorji postali precej cenovno dostopni in dostopni.

Te zračni senzorji lahko posname slike visoke ločljivosti zemljišča in zbira druge podatke senzorjev, ki dalj časa potujejo na nizkih nadmorskih višinah nad poljščinami. Podatki, zbrani s temi senzorji, lahko pomagajo pri odkrivanju plevela, ocenjevanju pridelka in drugih podrobnih analizah, kot sta merjenje slanosti tal in vsebnosti klorofila.

Čeprav so postali dostopni in cenovno ugodni, so še vedno neuporabni v močnem vetru in oblačnem vremenu, kar je slaba stran njihove uporabe.

Najdaljša od vseh senzorskih platform za slikanje je satelitski senzor. Uporaba satelitov za kakršno koli slikanje je bila tradicionalno namenjena vladam in vojski. Uporaba satelitskega slikanja v kmetijstvu omogoča pokrivanje obsežnih površin zemlje in preverjanje stanja pridelkov.

Po naravni nesreči lahko pomaga izračunati izgubo in oceniti pridelek. Čeprav ima uporaba podatkov satelitskih senzorjev številne prednosti, je z njo povezanih tudi veliko omejitev. Za začetek je draga in tudi če odmislite stroške, je treba slikanje naročiti za določen čas, običajno več mesecev vnaprej.

Kar bi lahko bilo zaman, če bi bilo na zahtevanem območju ob zahtevanem času oblačno. Vlade po vsem svetu so začele javnosti omogočati dostop do satelitskih posnetkov, kar bi lahko v prihodnosti postopek precej olajšalo.

Delovanje senzorja

Z identifikacijo barv na polju poljščin senzorji posredujejo informacije, ki so lahko koristne pri ugotavljanju zdravstvenega stanja rastline. Z natančnim pregledom barve rastline s pomočjo senzorjev je mogoče izmeriti raven klorofila v rastlini, s čimer lahko kmet ugotovi morebitno pomanjkanje hranil ali težave z zdravjem rastline.

Preproste podatke je mogoče pridobiti z običajnimi barvnimi senzorji, za pridobivanje kompleksnih informacij pa se uporabljajo infrardeči in kratkovalovni senzorji.

Delovanje senzorjev v kmetijstvu

Odboj svetlobe od listov se spremeni v infrardečem spektru, če je list poškodovan znotraj, kar lahko kaže tudi na pomanjkanje vode. Eden najbolj zanesljivih modelov v kmetijskem daljinskem zaznavanju je znan kot normalizirani diferenčni vegetacijski indeks ali NDVI..

Z uporabo infrardečih in rdečih senzorjev lahko model NDVI zlahka prepozna poškodovane pridelke, kar kmetom daje več reakcijskega časa za sprejetje učinkovitih protiukrepov za rešitev pridelkov.

Te senzorje je mogoče uporabiti tudi za preverjanje zdravja tal in merjenje slanosti tal. Tla z nepotrebnimi solmi bodo običajno svetlejša v infrardečem območju, kar lahko pomaga pri prepoznavanju tal, ki potrebujejo več zalivanja in obdelave.

Uporaba toplotnih senzorjev lahko pomaga pri optimizaciji namakalnega sistema. Toplota, ki jo oddaja kateri koli vir, se v infrardečem območju prikaže kot svetlejši odtenek.

Po namakanju lahko kmet pošlje nad svoja polja zračni dolgofrekvenčni infrardeči senzor ali LWIR, da preveri, katera območja sevajo toploto zaradi slabih vodnih sistemov, s čimer se lahko odpravijo težave z namakalnim sistemom.

Satelitski senzorji lahko pokrivajo širok spekter zmogljivosti. Ker lahko zaobidejo podnebne pogoje, so idealni za hortikulturno opazovanje. Poleg radarja in mikrovalovnih senzorjev GPS iz satelitov zagotavlja natančne informacije o lokaciji, kar je ključnega pomena za nove kmetijske inovacije, kot so samovozeča kmetijska oprema in samovozeča kmetijska vozila.

Vloga in prednosti daljinskega zaznavanja in GIS v kmetijstvu

V kmetijstvu igra ključno vlogo, saj zagotavlja dragocene informacije in vpoglede, ki prispevajo k boljšemu upravljanju pridelkov, večji produktivnosti in trajnostnim kmetijskim praksam. Tukaj je nekaj ključnih načinov, kako je daljinsko zaznavanje pomembno v kmetijstvu:

Ocena posejane površine

Ena od ključnih uporab daljinskega zaznavanja v vrtnarstvu je ocena posejanih območij. Podatki iz zračnih in satelitskih senzorjev omogočajo natančno analizo posejanih območij in pomagajo pri oceni tveganja v primeru nesreče ali katastrofe.

Vloga in prednosti daljinskega zaznavanja in GIS v kmetijstvu

Ocena zdravja pridelka

Kmetom in agronomom omogoča spremljanje zdravja in vitalnosti pridelkov na velikih površinah. Z analizo satelitskih ali zračnih posnetkov lahko odkrijejo zgodnje znake stresa, pomanjkanja hranil, izbruhov bolezni ali napadov škodljivcev. Ta sistem zgodnjega opozarjanja omogoča pravočasne intervencije in ciljno usmerjeno zdravljenje, kar zmanjšuje izgube pridelkov in optimizira dodelitev virov.

Ocena in napovedovanje pridelka

Podatki, skupaj s statističnimi modeli, lahko pomagajo oceniti in napovedati donose poljščin. Z analizo vegetacijskih indeksov in spremljanjem dejavnikov, kot sta pokrovnost krošenj in biomasa, lahko kmetje predvidijo morebitne spremembe pridelka in sprejemajo premišljene odločitve glede žetve, skladiščenja in trženja svojih pridelkov.

Identifikacija bolezni pridelkov

Daljinsko zaznavanje GIS v kmetijstvu olajša prepoznavanje kontaminacij in napadov škodljivcev na pridelkih na velikih površinah v začetnih fazah. To daje pridelovalcem ustrezno možnost, da uporabijo morebitne protiukrepe za zaščito pridelka pred velikimi izgubami. To je mogoče s satelitskim slikanjem in pregledi.

Lastnosti tal

Morda je glavni element pri zagotavljanju dobrega pridelka ustrezna podpora tal. To neposredno vpliva na pridelek. Kakršen koli napredek v upravljanje kmetije ali kmetijski sistem povzroča spremembe tal, kar posledično vpliva na proizvodno zmogljivost tal.

Značilnosti, na primer slanost tal, pH tal, raven organskih snovi in tekstura tal, je mogoče prepoznati z daljinskim zaznavanjem, te podatke pa je mogoče analizirati za izvedbo kakršne koli pomembnejše obdelave tal.

Kartiranje vlažnosti tal omogoča natančno oceno vsebnosti vode v tleh, kar lahko pomaga pri izvajanju morebitnih nadgradenj v strukturi namakalnega sistema.

Upravljanje namakanja

Voda je ključni vir v kmetijstvu in igra ključno vlogo pri optimizaciji njene porabe. Z ocenjevanjem ravni vlage v vegetaciji in stopnje evapotranspiracije pomaga kmetom določiti natančne potrebe po vodi za njihove pridelke.

Te informacije jim omogočajo izvajanje učinkovitih namakalnih strategij, zmanjšanje porabe vode in zagotavljanje, da pridelki prejmejo dovolj vlage za optimalno rast.

Vpliv poplav

S pomočjo satelitskih senzorjev in podatkov, zbranih z zemeljskimi senzorji, lahko pridobimo veliko natančnih informacij za natančno oceno izgube.

V primeru poplav zaradi prekomernih padavin so območja s slabim drenažnim sistemom ogrožena zaradi premočenja, kar povzroči izgubo pridelka in pridelka.

Ocena izgube lahko pomaga pri nadaljnjem načrtovanju nadzora škode in protiukrepov za zmanjšanje izgube na minimum..

NATCAT modeliranje

Daljinsko zaznavanje v kmetijstvu lahko pomaga pri ocenjevanju trenutnih in napovedovanju nevarnosti naravnih nesreč. Z uporabo informacij, ki jih posredujejo senzorji, in obnašanja običajnih tveganj.

TTo zahteva kartiranje tveganj in izračun nevarnosti z ocenjevanjem nevarnosti, ki se zaključi z računalniško simuliranimi modeli nesreč.

Zemljevidi daljinskega zaznavanja, pripravljeni s pomočjo zgodovinskih podatkov in trenutnih podatkov, zbranih iz različnih senzorjev, pomagajo pri dodeljevanju območij z visoko verjetnostjo poplavljanja z visokimi stopnjami nevarnosti.

To pomaga pri kmetijstvu, saj se območja z višjim tveganjem ne zasadijo in se tretirajo za boljšo zaščito pred poplavami v naslednji sezoni.

Analiza slik z dronom za oceno škode na pridelkih

Analiza posnetkov z dronov se uporablja pri ocenjevanju škode na pridelkih zaradi toče, štetja dreves in vdorov. Posnetki z dronov so tako natančni kot vhodna prostorska ločljivost, ki se lahko po potrebi poveča.

Upravljanje s hranili

Pomaga lahko pri ocenjevanju pomanjkanja hranil in upravljanju gnojilnih praks. Z analizo vzorcev spektralne odbojnosti lahko kmetje prepoznajo območja polja z različnimi ravnmi hranil.

To omogoča ciljno usmerjeno uporabo gnojil, kar zmanjšuje prekomerno uporabo in morebitno onesnaženje okolja, hkrati pa povečuje absorpcijo hranil in produktivnost pridelka.

Presoja vplivov na okolje

Zagotavlja sredstvo za oceno vpliva kmetijskih praks na okolje. Pomaga pri spremljanju erozije tal, ocenjevanju učinkovitosti ohranitvenih ukrepov in prepoznavanju območij potencialnega onesnaženja, kot je prekomerno odtekanje gnojil ali zanašanje pesticidov.

Te informacije podpirajo izvajanje trajnostnih kmetijskih praks, zmanjšujejo negativne vplive na okolje in spodbujajo dolgoročno trajnost kmetijstva.

Z izkoriščanjem moči tehnologij daljinskega zaznavanja lahko kmetje in kmetijski strokovnjaki sprejemajo bolj informirane odločitve, optimizirajo dodeljevanje virov in izvajajo trajnostne prakse. To vodi do večje produktivnosti, manjšega vpliva na okolje in boljše prehranske varnosti, kar na koncu koristi tako kmetom kot potrošnikom.

Zaznavanje oblakov in senc v kmetijstvu

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Zaznavanje oblakov in senc je ena najpomembnejših nalog v analitičnih rešitvah daljinskega zaznavanja.

Če je celotna satelitska slika čista, še vedno obstaja možnost, da bo vaše polje pod oblaki/sencami. Velja tudi obratno – mnogi sistemi ne obdelujejo slik z oblaki nad 70% – čeprav lahko preostali 30% pomagajo agronomu ali kmetu, da se med sezono pravilno odloči.

Pri GeoPardu to težavo rešujemo s pomočjo več algoritmov strojnega učenja, ki delujejo z zelo visoko natančnostjo.

Določitev oblakov in senc oblakov

 

Na ravni celotne slike definiramo masko oblaka in masko sence, za vsak par polja in slike pa upoštevamo, kolikšen odstotek polja je prekrit z oblaki oziroma sencami oblakov.

Pri avtomatski analitiki za določeno področje posnamemo le popolnoma brezoblačne slike, kar uporabniku omogoča, da je na podlagi večletne analitike samozavesten pri sprejemanju odločitev.

Uporabnik GeoParda ima možnost ogleda in celo sam izvajati analitiko, tudi na delno oblačnih slikah.

definirajte masko oblaka in masko sence

 

To je lahko še vedno zelo koristno, na primer med sezono za škropljenje s spremenljivo količino sredstev za varstvo rastlin na podlagi najnovejše satelitske slike, na kateri je 10% površine polja pod oblaki. To pomeni, da bo za 90% površine polja odločitev temeljila na preverjenih podatkih.

Uporabniki GeoParda lahko preprosto preverijo izvorne slike na regionalni ravni v bližnjem infrardečem pogledu, kar pomaga ločiti jasno zemljo od oblakov in senc (glej priloženo sliko).

V uporabniškem vmesniku se filter oblaka nahaja v zgornjem meniju modula “Satelitsko spremljanje”, glejte priložene posnetke zaslona.

Geopard je zaznal, da se polje delno nahaja pod oblaki in sencami

 

Upoštevajte, da se lahko podjetja za digitalno kmetijstvo še vedno soočajo s težavami pri pravilnem zaznavanju oblakov in senc. Na priloženem posnetku zaslona eno od takšnih podjetij ustvari zemljevid gnojil za virtualno resničnost na podlagi podatkov o oblakih in sencah. Napačen zemljevid torej vodi do napačnih agronomskih odločitev in na koncu do napačnih rezultatov.

GeoPard zazna oblake in sence z visoko stopnjo natančnosti in ne predlaga, da se odločite za spremenljivo hitrost na podlagi oblakov. Izvorne slike si lahko vedno ogledate v različnih pogledih in indeksih ter jih pomanjšate, da si ogledate sliko naokoli.

ustvarjen zemljevid gnojil VR na podlagi podatkov o oblakih in sencah

 

Ni vsaka rešitev enaka, izberite najboljše možnosti, ki so na voljo na trgu!

 

različni spektralni indeksi

Kaj je zaznavanje oblakov v preciznem kmetijstvu?

Zaznavanje oblakov v preciznem kmetijstvu se nanaša na postopek prepoznavanja in spremljanja oblačnosti na kmetijskih območjih z uporabo tehnologij daljinskega zaznavanja. Oblaki lahko pomembno vplivajo na kmetijske prakse in produktivnost poljščin, zato je njihovo zaznavanje in analiza ključnega pomena za učinkovito upravljanje kmetij.

Vključuje uporabo različnih senzorjev, kot so sateliti, droni ali zemeljski instrumenti, za zajemanje slik kmetijskih polj. Ti senzorji zajemajo podatke v obliki vidne in infrardeče svetlobe, ki jo je mogoče analizirati za določitev prisotnosti in značilnosti oblakov.

Njegov glavni namen v preciznem kmetijstvu je ocena prostorske in časovne porazdelitve oblakov nad kmetijskimi območji.

Te informacije pomagajo kmetom in agronomom pri sprejemanju premišljenih odločitev glede namakanja, gnojenja, zatiranja škodljivcev in drugih kmetijskih praks. Z razumevanjem vzorcev oblačnosti lahko kmetje optimizirajo dodelitev virov in zmanjšajo tveganje za škodo na pridelkih ali zmanjšanje pridelka.

Algoritmi za zaznavanje oblakov analizirajo zajete slike, da ločijo med oblačnimi in neoblačnimi slikovnimi pikami.

Ti algoritmi uporabljajo različne tehnike, kot so pragiranje, spektralna analiza in strojno učenje, za natančno prepoznavanje in razvrščanje oblačnih formacij.

Izhod algoritmov običajno vključuje odstotek pokritosti z oblaki, klasifikacijo tipov oblakov in vzorce gibanja oblakov.

Ko so oblaki zaznani in njihove značilnosti določene, lahko kmetje te informacije uporabijo za izvajanje tehnik preciznega kmetijstva.

Na primer, če se nad določenim območjem polja zazna oblak, lahko kmetje odložijo namakanje ali uporabo pesticidov na tem območju, dokler oblak ne mine. Z usklajevanjem kmetijskih dejavnosti z gibanjem oblakov lahko kmetje optimizirajo izrabo virov in zmanjšajo nepotrebne vnose.

To je še posebej koristno v regijah z visoko oblačnostjo ali kjer se vremenski vzorci hitro spreminjajo. Z nenehnim spremljanjem oblačnosti lahko kmetje v realnem času prilagajajo svoje kmetijske prakse in jih prilagajajo trenutnim vremenskim razmeram.

Skratka, zaznavanje oblakov v preciznem kmetijstvu igra ključno vlogo pri optimizaciji kmetijskih praks in upravljanja virov. Z natančno identifikacijo in spremljanjem oblačnosti lahko kmetje sprejemajo premišljene odločitve za povečanje produktivnosti pridelkov, zmanjšanje potrate surovin in ublažitev tveganj, povezanih s spreminjajočimi se vremenskimi razmerami.

Rastrska analitika

Objavljeno na avtor dementievgeopard
NDVI z ločljivostjo 10 m
NDVI z ločljivostjo 30 m
cone upravljanja s povečano ločljivostjo na 3 m
cone upravljanja z ločljivostjo 3 m
NDVI z ločljivostjo 3 m
3 m povečana ločljivost NDVI

Ločljivost satelitskih posnetkov se lahko razlikuje, najbolj priljubljeni brezplačni ponudniki pa ponujajo ločljivost 10 m (Sentinel2) in 30 m (Landsat). Včasih takšna kakovost ni dovolj.

Zato ekipa GeoPard prilagaja celovite znanstvene algoritme (npr. tiste, ki se uporabljajo tudi v medicinski diagnostiki) za kmetijska polja, da bi izboljšala kakovost rastrske in vektorske analitike GeoPard.

Pomaga povečati natančnost zemljevidov GeoPard za 3-10-krat v primerjavi z originalno ločljivostjo izvorne satelitske slike. Na primer, prostorska ločljivost zemljevida upravljavskih con GeoPard je ~3 m.

Če ste pridelovalec poljščin ali kmetijski svetovalec, začnite uporabljati https://geopard.tech/ Najsodobnejša analitika za vaša področja po dostopni ceni.

Če ste ponudnik storitev, integrirajte https://geopard.tech/ analitiko prek API-ja v svojo platformo in takoj začnite svojim strankam zagotavljati vrednost.

Kako brati NDVI slike?

Branje slik NDVI vključuje nekaj ključnih korakov. Najprej je treba razumeti, da NDVI meri zdravje in živahnost vegetacije. Visoke vrednosti NDVI kažejo na zdravo in gosto vegetacijo, nizke vrednosti pa na stresno ali redko vegetacijo.

Za interpretacijo slik NDVI primerjajte barvno lestvico, ki je priložena sliki, kjer zelena ali temno zelena predstavlja zdravo vegetacijo, rumena ali rdeča pa obremenjena ali nerastlinska območja.

Z analizo vzorcev in nihanj vrednosti NDVI na določenem območju lahko pridobite vpogled v zdravje in porazdelitev vegetacije, kar vam pomaga pri nalogah, kot sta spremljanje pridelkov in upravljanje zemljišč.

GeoPard kmetijstvo

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