Вишеслојна (интегрисана) анализа података у прецизној пољопривреди

Прецизна пољопривреда је способна да генерише огромне количине података у облику података о приносу, сателитских снимака и плодности земљишта, између осталог.

Недостатак једноставних за коришћење комплета алата за прецизни софтвер у облаку који помажу произвођачима усева да претворе слојеве података са поља у корисно знање и практичне препоруке ограничава примену технологија прецизне пољопривреде.

У прецизној пољопривреди, зоне управљања су подручја унутар поља која имају сличан потенцијал приноса на основу типа земљишта, положаја нагиба, хемије земљишта, микроклиме и/или других фактора који утичу на производњу усева.

То знање произвођача у некој области је веома важан део процеса. Зоне управљања се сматрају механизмом за оптимизацију улагања усева и потенцијала приноса.

Мапе генерисане са једним слојем података и више слојева података.

Велики изазов је изградња зона управљања које савршено одражавају варијабилност поља. Комбинација различитих слојева као што су сателитски снимци, плодност земљишта, топографски деривати и подаци праћења приноса је следећи логичан корак ка генерисању зоне управљања које боље реагују.

Вишеслојна аналитика (такође позната као интегрисана анализа) постаје део GeoPard-овог система за геопросторну аналитику.

Класичне комбинације параметара интегрисане анализе укључују један или више података о приносу, NDVI мапу, надморску висину и физичко-хемијске карактеристике сензора земљишта. 

ГеоПард подржава ове параметре и поред тога омогућава укључивање других слојева података са терена који су већ доступни у систему или их је корисник директно отпремио (узорковање земљишта, скупови података о приносу итд.).

Као резултат тога, слободни сте да радите са комплетан скуп параметара ради интегрисану аналитику:

Вишеслојна анализа података о приносу

Подаци даљинске детекције:

• Мапа потенцијалне продуктивности (једногодишња и вишегодишња)
• Мапа стабилности/варијација
• Вегетацијски индекси НДВИ, ЕВИ2, ВДРВИ, ЛАИ, САВИ, ОСАВИ, ГЦИ, ГНДВИ

Топографија:

• Дигитална елевација
• Нагиб
• Закривљеност
• Индекс влажности
• Хилшејдс

Подаци о земљишту:

• pH
• КИК (капацитет катјонске размене)
• SOM (органска материја у земљишту)
• К (калијум)
• Танки слој површинског земљишта, нижи расположиви капацитет задржавања воде (земљиште склоно суши)
• EC (електрична проводљивост)
• и други хемијски атрибути доступни у отпремљеном скупу података

Важно је нагласити да се прилагођени фактори конфигуришу на врху сваког слоја података како би се доделио жељени тежина слоја.Слободно делите своје примере употребе интегрисане аналитике и креирајте мапе зона управљања на основу свог знања из области, док бирате изворе података и њихове тежине у GeoPard-у.

Слике у овом блогу садрже пример поља са слојевима података (као што је мапа продуктивности која покрива 18 година, дигитални модел елевације, нагиб, сенка брда, подаци о приносу из 2019. године) и разне комбинације мапа интеграционе аналитике. 

Можете пратити кораке еволуције управљачких зона док проширујете аналитику интеграције додатним слојем података.

Најчешћа питања

1. Шта су слојеви података?

Слојеви података се односе на појединачне компоненте или елементе података који су организовани и сложени заједно како би се створио свеобухватан приказ одређеног подручја или теме.

Сваки слој представља одређени аспект података, као што су географске карактеристике, коришћење земљишта, густина насељености или фактори животне средине. Ови слојеви се могу комбиновати и анализирати заједно како би се стекли увиди, визуализовали обрасци и донеле информисане одлуке.

Слојеви података се често користе у географским информационим системима (ГИС) и просторној анализи како би се сложени подаци боље разумели и представили на визуелан и интерпретабилан начин.

2. Шта је интегрисана анализа?

Интегрисана анализа се односи на процес комбиновања и анализирања података из више извора или дисциплина како би се стекло свеобухватније и холистичкије разумевање одређеног проблема или феномена.

То подразумева спајање скупова података, примену статистичких техника и истраживање односа између различитих варијабли или домена.

Интегрисана анализа омогућава нијансиранији и међусобно повезанији поглед на сложене системе, олакшавајући идентификацију образаца, трендова и узрочних веза које можда нису очигледне када се подаци анализирају изоловано.

Овај приступ омогућава истраживачима и доносиоцима одлука да доносе информисаније и ефикасније одлуке засноване на ширем спектру информација.