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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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