Категорија: Карактеристике производа

Представљамо ГеоПардове мапе профита: Корак напред у прецизној пољопривреди

Објављено на од стране dementievgeopard

Мапа профита из примера на снимку екрана узима у обзир примењене скупове података о ђубрењу, сетви, двострукој примени заштитних средстава за усеве и жетви. У прорачун се могу додати и други трошкови, као што су припрема земљишта и разне активности.

Прецизна пољопривреда је приступ заснован на подацима који тежи повећању ефикасности и профитабилности. GeoPard, водећи добављач решења за прецизну пољопривреду, унапређује своје могућности анализе података увођењем Profit Maps.

Ова функција пружа визуелни приказ профитабилности на нивоу подобласти, омогућавајући информисаније доношење одлука и расподелу ресурса. Моћи ћете на први поглед да видите где вам ваша поља доносе новац, а где се трошкови улагања и промена не исплаћују.

Мапе профита се генеришу интеграцијом различитих слојева података, укључујући податке о примењеној сетви, примени заштите усева, потрошњи ђубрива и жетви. Ове информације се добијају директно од пољопривредне опреме и оперативног центра компаније John Deere.

ГеоПард затим примењује прилагођену једначину, узимајући у обзир трошкове сваког улаза, да би израчунао профитабилност на нивоу зоне. Ове мапе профита пружају свеобухватан преглед расподеле профита по различитим зонама поља.

Једна од кључних карактеристика ГеоПард-ових мапа профита је могућност приказивања распона профита у различитим зонама поља. Ово се израчунава у доларима/еврима/било којој валути и пружа јасну индикацију колики профит пољопривредник остварује у свакој одређеној области.

Имајући ове информације на дохват руке, пољопривредници могу доносити информисаније одлуке о томе где и како да користе своје пољопривредне инпуте.

На пример, могли би да одлуче да више инвестирају у области са већом профитабилношћу или да преиспитају своје стратегије у зонама са нижим приносима. Овај ниво грануларности у анализи података издваја ГеоПардове мапе профита.

Владимир Клинков, генерални директор компаније GeoPard, истиче трансформативни потенцијал овог алата, наводећи: “Ове мапе омогућавају пољопривредницима да доносе информисаније одлуке о расподели ресурса и трошковима на сваком хектару поља и да ефикасније планирају своје пословање.”

Практична примена мапа профита већ се демонстрира у реалним сценаријима. Еурасија Група Казахстан, званични дилер компаније Џон Дир, користи ову функцију за оптимизацију свог пословања.

Јевгениј Чесноков, директор за управљање пољопривредом у компанији Eurasia Group Kazakhstan LLP, дели своје искуство: “Уз помоћ мапе профита компаније GeoPard Agriculture, успели смо да стекнемо дубљи увид у профитабилност поља наших партнера.’.

Ово је омогућило нашим пољопривредницима да доносе стратешкије одлуке о расподели ресурса, што је на крају повећало оперативну ефикасност и побољшало показатеље профита.”

ГеоПардове мапе профита представљају значајан напредак у прецизној пољопривреди, пружајући пољопривредницима увиде који су им потребни за оптимизацију пословања и максимизирање профитабилности. Како се индустрија наставља развијати, алати попут ових играће све важнију улогу у обликовању будућности пољопривреде.

За више увида у развој и примену мапа профитабилности у прецизној пољопривреди, можете истражити ове ресурсе: Државни универзитет Канзаса, АСПЕКЗИТ, Чилеански часопис за пољопривредна истраживања, Министарство пољопривреде САД, и ResearchGate.

Пратите нас за још новости јер GeoPard наставља да иновира и помера границе онога што је могуће у прецизној пољопривреди.

О компанијама:

ГеоПард је водећи добављач софтвера за прецизну пољопривреду. Компанија је основана 2019. године у Келну, у Немачкој, и заступљена је широм света. Компанија нуди низ решења која помажу пољопривредницима да оптимизују своје пословање и повећају приносе.

Са фокусом на одрживост и регенеративну економију, GeoPard има за циљ да промовише праксе прецизне пољопривреде широм света.

Партнери компаније укључују познате брендове као што су John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth и многе друге.

Еуразија Груп Казахстан је казахстанско представништво швајцарске компаније Eurasia Group AG, званичног дилера John Deere-а у Републици Казахстан и Киргистану од 2002. године. Компанија испоручује решења за пољопривреду водећих светских произвођача као што су JCB, Väderstad, GRIMME и Lindsay, покривајући све области усева и хортикултуре.

Група Еурасија Казахстан током свих својих активности посвећује велику пажњу технологијама прецизне пољопривреде, употпуњујући линију машина производима дигитализације пољопривреде.

Еурасија група Казахстан има широку регионалну мрежу – 14 регионалних канцеларија у Казахстану и једну у Киргистану, више од 550 запослених, од којих је скоро половина запослена у постпродајној служби, сопствено одељење за управљање пољопривредом и дигитализацију.

Током година, Казахстану је испоручено више од 13.000 јединица опреме и дигитализовано је 4,4 милиона хектара земљишта. Ове године компанија слави 25. годишњицу постојања.

Израчунавање разлике између циљаних рецептурних и примењених мапа

Објављено на од стране dementievgeopard

У прецизној пољопривреди, један од уобичајених изазова је осигуравање примене семена, ђубрива или средстава за заштиту усева према прописаној количини (Target Rx).

Варијације између циљаног прописа и онога што се стварно примењује на терену (како се примењује) могу довести до неефикасног коришћења ресурса и утицати на принос усева.

Коришћењем моћне аналитике компаније GeoPard, можете израчунати и визуализовати разлике између ваших мапа Target Rx и As-Applied.

Ова анализа разлика може послужити као важан алат за брзо идентификовање проблема са опремом, временом примене или самом применом.

Хајде да се детаљније позабавимо овим:

  • Визуелизација разликаГеоПардова платформа вам омогућава да генеришете “мапу разлика”, преклапајући ваше податке о циљном рецепту и податке о примени. Овај визуелни приказ варијансе пружа брз и интуитиван начин за уочавање подручја где стварна примена није одговарала циљу.
  • Идентификација проблемаУпоређивањем мапе разлика са вашим оригиналним мапама на рецепту и мапама након примене, можете тачно утврдити одређена подручја или трендове који могу указивати на квар опреме, неоптимално време примене или проблеме са самим примењеним производом.
  • Побољшање ефикасностиОва анализа вам може помоћи да оптимизујете коришћење ресурса решавањем идентификованих проблема, чиме ћете ускладити своје примењене дозе са циљним прописима за будуће примене.
  • Побољшање учинка усеваОсигуравањем да ваше поље добије праву количину ђубрива у право време, можете побољшати здравље усева и потенцијално повећати принос.

Запамтите, прецизна пољопривреда се заснива на доношењу информисанијих и тачнијих одлука. Интеграцијом ове функције у ваше редовне праксе управљања пољопривредом, можете осигурати да извучете максимум из својих инпута и да усмерите своју фарму ка већој продуктивности и профитабилности.

Примена Префикс садржи операције везане за примењену апликацију, неке од њих су:

1. Примена Примењена стопа – оригинална мапа примењене машинерије (како је производ примењен)

Application_AppliedRate.png - оригинална мапа примењених састојака са машинерије (како је производ примењен)

2. Циљана стопа примене – оригинални циљ из машинерије (како се производ треба применити)

Application_TargetRate.png - оригинални циљ из машинерије (како се производ треба применити)

3. Кластеризација тачности апликација – кластеризација резултата: 0 – нема података (машина није посетила ова места), 1 – примењено испод циља и ван прихватљивог опсега (+-5% од циља), 2 – примењено у прихватљивом опсегу (+-5% од циља), 3 – примењено изнад циља и ван прихватљивог опсега (+-5% од циља)

Application_AccuracyClusterization.png - кластеризација резултата: 0 - нема података (машина није посетила ова места), 1 - примењено испод циља и није у прихватљивом опсегу (+-5% од циља), 2 - примењено у прихватљивом опсегу ( +-5% од циља), 3 - примењено изнад циља и није у прихватљивом опсегу (+-5% од циља)

4. Разлика у брзини примене – разлика између примењених и циљаних количина у апсолутним бројевима (јединице л/ха)

Application_RateDifference.png - разлика између примењене и циљане количине у апсолутним бројевима (јединице l/ha)

 

Сејање Префикс садржи операције везане за засејавање, неке од њих су:

1. Примењена стопа сетве – оригинално примењено из сејалице (колико је семена посејано)

Seeding_AppliedRate.png - оригинално примењено из сејалице (колико је семена посејано)

2. Циљана стопа сетве – првобитни циљ од сејалице (колико семена треба посејати)

Seeding_TargetRate.png - оригинални циљ из сејалице (колико семена треба посејати)

3. Кластеризација тачности сејања – иста правила кластеризације, АЛИ прихватљив опсег је +-1% од циља

Seeding_AccuracyClusterization.png - иста правила кластеризације, АЛИ прихватљив опсег је +-1% од циља

4. Кластеризација тачности сејања, зумирана – исто као и кластеризација тачности сетве, али зумирано да би се приказало исто подручје као и циљана стопа сетве и примењена стопа сетве

Seeding_AccuracyClusterizationZoomed.png - исто као Seeding_AccuracyClusterization.png али зумирано да би се приказала иста област као Seeding_TargetRate.png и Seeding_AppliedRate.png

5. Разлика у стопи сетве – разлика између примењених и циљаних количина у апсолутним бројевима (семена/хектар јединице)

5. Разлика у сетвеној норми - разлика између примењене и циљане норме у апсолутним бројевима (јединице семена/ха)

Шта је циљани рецепт (Target Rx) у пољопривреди?

У пољопривреди, циљни рецепт се односи на препоручени или жељени скуп пракси или улаза прописаних за оптималан раст, здравље и принос усева. Он служи као смерница или план који пољопривредници треба да прате како би постигли одређене пољопривредне циљеве.

Циљани рецепт узима у обзир различите факторе као што су врста усева, фаза раста, услови земљишта, клима, притисак штеточина и болести и потребе за хранљивим материјама.

Пружа упутства о примени ђубрива, пестицида, наводњавању, плодореду, избору семена, густини садње и другим битним пољопривредним праксама.

Сврха циљаног прописа је да се пољопривредницима пруже научно поткрепљене препоруке засноване на истраживањима, агрономском знању и локалним условима. Циљ му је оптимизација коришћења ресурса, минимизирање губитака усева и повећање укупне пољопривредне продуктивности.

Циљане рецепте често развијају пољопривредни стручњаци, агрономи, пољопривредне саветодавне службе или истраживачке институције.

Могу бити специфични за различите усеве, регионе или чак појединачна поља, узимајући у обзир јединствене карактеристике и изазове сваког пољопривредног контекста.

Пољопривредници користе циљане прописе као референтну тачку за вођење својих пракси доношења одлука и управљања.

Пратећи препоручене смернице, пољопривредници имају за циљ да максимизирају здравље усева, принос и квалитет, уз минимизирање негативног утицаја на животну средину.

Важно је напоменути да прописи о циљевима треба да буду флексибилни и прилагодљиви како би се узеле у обзир разлике у локалним условима и потреба за одрживим пољопривредним праксама.

Пољопривредници ће можда морати да изврше прилагођавања на основу посматрања у реалном времену, искустава на пољопривредним газдинствима и континуираног праћења како би осигурали најбоље могуће резултате за своје специфичне пољопривредне операције.

Шта се примењује на терену (како се примењује)?

Примењена пољопривреда обухвата процес тачне и прецизне примене инпута, као што су ђубрива, пестициди и наводњавање, на усеве на основу података у реалном времену и услова специфичних за локацију.

То подразумева интеграцију различитих технологија, укључујући GPS (Глобални систем позиционирања), GIS (Географски информациони систем), сензоре и опрему за примену променљиве брзине.

Које су варијације између њих?

У пољопривреди, варијације између циљаног прописа и стварне примене на терену односе се на разлике или одступања између препоручених или жељених пољопривредних пракси и примене у стварном свету.

Ове варијације се могу манифестовати у различитим аспектима, укључујући употребу ђубрива, пестицида, наводњавање, технике обраде и још много тога.

Фактори који утичу на варијације

Неколико фактора доприноси разликама између прописаног циљаног дозирања и стварне примене на терену у пољопривреди:

  • Фактори животне срединеНа пољопривредне праксе утичу динамични услови животне средине, укључујући састав земљишта, климатске обрасце и доступност воде. Варијације могу настати због неочекиваних промена ових фактора, што утиче на изводљивост и ефикасност прописаних пракси.
  • Људски фактори: Знање, вештине и стручност пољопривредника играју кључну улогу у тачној примени прописаних пракси. Варијације се могу јавити када пољопривредници наиђу на потешкоће у разумевању или тумачењу прописаних упутстава, што доводи до одступања током примене.
  • Технолошка ограничењаПољопривредна технологија, иако напредна, можда није увек доступна или приступачна свим пољопривредницима. Варијације могу настати када пољопривредници немају приступ најновијој опреми, алатима за прецизну пољопривреду или подацима у реалном времену, што утиче на тачност примене на терену.
  • Време и логистика: Пољопривреда је временски осетљива, са одређеним временским оквирима за садњу, жетву и примену агрохемикалија. Варијације се могу јавити ако се пољопривредници суоче са логистичким ограничењима, као што су кашњења у набавци инпута или неповољни временски услови који ометају благовремену примену прописаних пракси.

Закључак

Варијације између прописаног циља и стварне примене на терену у пољопривреди представљају изазове којима се треба позабавити ради одрживе и ефикасне пољопривредне праксе. Разумевање фактора који доприносе овим варијацијама и њихов утицај на пољопривредне резултате је кључно.

Модел аутоматског детектовања граница парцела за прецизну пољопривреду компаније GeoPard

Објављено на од стране dementievgeopard

ГеоПард је успешно завршио развој аутоматизованог модела за детекцију граница поља користећи вишегодишње сателитске снимке, прецизно откривање облака и сенки и напредне сопствене алгоритме, укључујући дубоке неуронске мреже.

ГеоПард модел за детекцију поља постигао је најсавременију тачност 0,975 на метрици пресека преко уније (IoU), валидирано у различитим регионима и врстама усева широм света.

Погледајте ове слике да бисте видели резултате у Немачкој (просечна величина поља је 7 хектара):

1 - Сирова слика Sentinel-2

1 – Необрађена слика Сентинела-2

3 - Сегментиране границе поља

2 – Слика Sentinel-2 супер резолуције коју је направио GeoPard (резолуција 1 метар)

2 - Слика Sentinel-2 супер резолуције, GeoPard

3 – Сегментиране границе поља, 0.975 Метрика тачности пресека преко уније (IoU), у више међународних региона и врста усева.

Интеграција у наш API и GeoPard апликацију ускоро стиже. Ова аутоматизована и исплатива метода помаже у предвиђању приноса, користи владиним организацијама и помаже великим земљопоседницима којима је често потребно да ажурирају границе поља између сезона.

ГеоПардов приступ користи вишегодишњи трендови вегетације усева коришћењем мултифакторске анализе и плодореда.

 

Модел је доступан преко ГеоПард АПИ на бази плаћања по употреби, нудећи флексибилност без потребе за скупим претплатама.

 

Шта је разграничење граница поља?

Обележавање граница поља односи се на процес идентификације и мапирања граница пољопривредних поља или парцела земљишта. То подразумева коришћење различитих техника и извора података за обележавање граница појединачних поља или пољопривредних парцела.

Традиционално, границе поља су ручно обележавали пољопривредници или земљопоседници на основу свог знања и запажања.

Међутим, са напретком технологије, посебно у даљинском очитавању и географским информационим системима (ГИС), аутоматизоване и полуаутоматизоване методе постају све распрострањеније.

Један уобичајени приступ је анализа сателитских или аерофотоснимака. Слике високе резолуције снимљене сателитима или авионима могу пружити детаљне информације о пејзажу, укључујући границе између различитих парцела земљишта.

Алгоритми за обраду слика могу се применити на ове слике како би се откриле различите карактеристике као што су промене у типу вегетације, боји, текстури или обрасцима које указују на присуство граница поља.

Друга техника укључује коришћење LiDAR (Light Detection and Ranging) података, који користе ласерске зраке за мерење удаљености између сензора и површине Земље.

ЛиДАР подаци могу пружити детаљне информације о надморској висини и топографским информацијама, омогућавајући идентификацију суптилних варијација терена које могу одговарати границама поља.

Поред тога, географски информациони системи (ГИС) играју кључну улогу у одређивању граница поља.

ГИС софтвер омогућава интеграцију и анализу различитих слојева података, укључујући сателитске снимке, топографске карте, евиденцију о власништву над земљиштем и друге релевантне информације. Комбиновањем ових извора података, ГИС може помоћи у тумачењу и идентификацији граница поља.

Прецизно разграничење поља је неопходно из неколико разлога. Омогућава боље управљање пољопривредним ресурсима, омогућава технике прецизне пољопривреде и подржава планирање и спровођење пољопривредних пракси као што су наводњавање, ђубрење и сузбијање штеточина.

Тачни подаци о границама поља такође помажу у управљању земљиштем, планирању коришћења земљишта и усклађености са пољопривредним прописима.

Како је корисно?

Игра кључну улогу у пољопривреди и управљању земљиштем, пружајући неколико користи и значаја поткрепљених доказима и глобалним бројкама. Ево неких кључних тачака:

1. Прецизна пољопривреда: Прецизне границе поља помажу у примени техника прецизне пољопривреде, где се ресурси попут воде, ђубрива и пестицида прецизно усмеравају на одређена подручја унутар поља.

Према извештају Светске банке, технологије прецизне пољопривреде имају потенцијал да повећају приносе усева за 20% и смање трошкове улагања за 10-20%.

2. Ефикасно управљање ресурсима: Омогућава пољопривредницима да боље управљају ресурсима оптимизацијом система за наводњавање, прилагођавањем пракси ђубрења и праћењем здравља усева. Ова прецизност смањује расипање ресурса и утицај на животну средину.

Организација за храну и пољопривреду Уједињених нација (ФАО) процењује да праксе прецизне пољопривреде могу смањити потрошњу воде за 20-50%, смањити потрошњу ђубрива за 10-20% и смањити употребу пестицида за 20-30%.

3. Планирање коришћења земљишта: Тачни подаци о границама поља су неопходни за планирање коришћења земљишта, обезбеђујући ефикасно коришћење расположивог пољопривредног земљишта. Они омогућавају креаторима политике и управницима земљишта да доносе информисане одлуке у вези са расподелом земљишта, плодоредом и зонирањем.

Ово може довести до повећане пољопривредне продуктивности и побољшане безбедности хране. Студија објављена у часопису „Journal of Soil and Water Conservation“ открила је да ефикасно планирање коришћења земљишта може повећати глобалну производњу хране за 20-67%.

4. Пољопривредне субвенције и осигурање: Многе земље пружају пољопривредне субвенције и програме осигурања на основу граница поља. Прецизно разграничење помаже у одређивању подобних површина земљишта, обезбеђивању праведне расподеле субвенција и тачном израчунавању премија осигурања.

На пример, Заједничка пољопривредна политика (ЗПП) Европске уније ослања се на тачне границе поља за обрачун субвенција и праћење усклађености.

5. Управљање земљиштем и правне границе: Одређивање граница поља у пољопривреди је кључно за управљање земљиштем, права на имовину и решавање спорова око земљишта. Прецизне мапе граница поља помажу у утврђивању законског власништва, подржавају системе регистрације земљишта и олакшавају транспарентне трансакције земљиштем.

Светска банка процењује да само 30% светске популације има легално документована права на своје земљиште, што истиче важност поузданих података о границама поља за сигурно власништво над земљиштем.

6. Усклађеност и еколошка одрживост: Прецизне границе поља помажу у праћењу усклађености, осигуравајући поштовање еколошких прописа и одрживих пољопривредних пракси.

Помаже у идентификацији заштитних зона, заштићених подручја и подручја склоних ерозији или загађењу воде, омогућавајући пољопривредницима да предузму одговарајуће мере. Усклађеност са еколошким стандардима побољшава одрживост и смањује негативне утицаје на екосистеме.

Према ФАО-у, одрживе пољопривредне праксе могу ублажити до 6 милијарди тона емисије гасова стаклене баште годишње.

Ове тачке илуструју његову корисност и значај у пољопривреди и управљању земљиштем. Докази и глобалне бројке које су представљене подржавају позитивне утицаје које може имати на ефикасност ресурса, планирање коришћења земљишта, правне оквире, еколошку одрживост и укупну пољопривредну продуктивност.

Укратко, одређивање граница поља у пољопривреди је процес идентификације и мапирања граница пољопривредних поља или парцела земљишта. Ослања се на разне технике као што су анализа сателитских снимака, LiDAR подаци и ГИС како би се прецизно дефинисале и разграничиле ове границе, омогућавајући ефикасно управљање земљиштем и пољопривредне праксе.

Слике планете (дневно, резолуција 3м) за креирање зона управљања

Објављено на од стране dementievgeopard

Приступ сликама планета постао је једноставнији, бржи и приступачнији уз GeoPard Agriculture. Од августа 2022. године, GeoPard је објавио могућности претраживања и анализе само тражених слика планета из жељеног распона датума корисника.

Дакле, корисник ГеоПард-а захтева само жељене слике планета и може их користити у ГеоПард аналитичком алату.

Слике планета се протежу Сентинел и Ландсат покривености (обезбеђене подразумевано) и могу се комбиновати са другим слојевима података (скупови података о машинама за жетву/прскање/сетву, профил топографије) путем постојећих Вишеслојни, Вишегодишње, и Алати за једначине. 

 

Слике планета за креирање зона управљања

 

Планета је највећа мрежа сателита за посматрање Земље која испоручује готово свакодневни глобални скуп података и омогућава своје сателитске снимке високе резолуције и високе фреквенције.

Зоне управљања засноване на снимцима Planet Scope-а (резолуција 3,5 м).

Прочитајте више о ГеоПард / Планет партнерство.

Шта је снимање планета и како се користи за креирање зона управљања?

Односи се на сателитске снимке које је обезбедила компанија Planet Labs, приватна компанија која управља флотом малих сателита названих Doves. Ови сателити свакодневно снимају слике Земљине површине високе резолуције. Термин “резолуција од 3 метра” значи да сваки пиксел на слици представља површину на тлу величине 3×3 метра. Овај ниво детаља омогућава детаљну анализу и праћење различитих карактеристика и промена на Земљиној површини.

Када је у питању креирање зона управљања, снимци планета са дневном резолуцијом од 3 метра могу бити веома корисни за различите индустрије и примене, као што су:

  • ПољопривредаСлике високе резолуције могу помоћи у креирању зона управљања у пољопривреди, где различите области поља могу захтевати различите третмане, попут наводњавања, ђубрења или сузбијања штеточина. Анализом слика, пољопривредници могу идентификовати обрасце везане за здравље усева, влажност земљишта и друге факторе, што им омогућава да доносе боље одлуке о расподели ресурса.
  • Управљање животном средином: Сателитски снимци могу се користити за идентификацију и праћење еколошки осетљивих подручја, као што су мочваре, шуме и станишта дивљих животиња. Ове информације могу се користити за креирање зона управљања које штите ова подручја и обезбеђују одрживе праксе коришћења земљишта.
  • Урбанистичко планирање: Слике високе резолуције могу помоћи урбанистима да идентификују подручја раста, обрасце коришћења земљишта и развој инфраструктуре. Ове информације се могу користити за креирање управљачких зона које усмеравају будући развој и обезбеђују ефикасно коришћење ресурса.
  • Управљање катастрофама: Сателитски снимци могу помоћи у идентификацији и праћењу подручја склоних катастрофама, као што су поплавна подручја или жаришта шумских пожара. Зоне управљања могу се створити како би се успоставили путеви за евакуацију, расподелили ресурси за реаговање на катастрофе и информисале политике коришћења земљишта које минимизирају ризик од будућих катастрофа.
  • Управљање природним ресурсима: Слике високе резолуције могу помоћи у праћењу и управљању ресурсима попут воде, минерала и шума. Идентификовањем подручја високе вредности ресурса или њихове оскудице, могу се створити зоне управљања како би се осигурало одрживо коришћење и очување ових ресурса.

Укратко, снимци планета са дневном резолуцијом од 3 метра су вредан алат за креирање зона управљања у различитим областима, пружајући ажурне и детаљне информације које могу помоћи доносиоцима одлука да оптимизују расподелу ресурса и обезбеде одрживе праксе коришћења земљишта.

Најчешћа питања

1. Шта употреба слика може помоћи да се утврди?

Употреба снимака може помоћи у успостављању ефикаснијег и делотворнијег система пољопривреде. Коришћењем технологија попут дронова или сателитског снимања, снимци могу пружити драгоцене увиде у здравље усева, стање земљишта и потребе за наводњавањем.

Помаже у идентификовању проблематичних подручја, као што су заразе штеточинама или недостатак хранљивих материја, омогућавајући пољопривредницима да предузму циљане акције. Штавише, слике помажу у праћењу раста и развоја усева, омогућавајући прецизно доношење одлука и максимизирање приноса. 

Аналитика заснована на једначинама у прецизној пољопривреди

Објављено на од стране dementievgeopard

Са објављивањем аналитичког модула заснованог на једначинама, тим GeoPard направио је велики корак напред у оснаживању пољопривредника, агронома и аналитичара просторних података практичним увидима за сваки квадратни метар. Модул обухвата каталог од преко 50 унапред дефинисаних GeoPard формула прецизне пољопривреде које покривају широк спектар аналитичких задатака у пољопривреди.

Прецизне формуле су развијене на основу вишегодишња независна агрономска универзитетска и индустријска истраживања и биле су ригорозно тестирани како би се обезбедила њихова тачност и корисност. Могу се лако конфигурисати да буду извршено аутоматски за било које поље, пружајући корисницима моћне и поуздане увиде који могу да им помогну да оптимизују приносе својих усева и смање улазне трошкове.

Модул за аналитику заснован на једначинама је кључна карактеристика платформе GeoPard, пружајући корисницима моћан алат за дубље разумевање својих операција и доношење одлука заснованих на подацима о пољопривредним праксама. Са све већим каталогом формула и могућношћу прилагођавања формула за различите теренске сценарије, GeoPard може да задовољи специфичне потребе било које пољопривредне операције.

 

Уклањање калијума на основу података о приносу

Уклањање калијума на основу података о приносу

 

Случајеви употребе (погледајте примере у наставку):

  • Усисавање азота у апсолутним бројевима користећи податке о приносу и протеинима
  • Ефикасност коришћења азота (NUE) и прекомерна обрачунавања са слојевима података о приносу и протеинима
  • Препоруке за креч на основу података о pH из узорака земљишта или скенери тла
  • Подпоље (зоне или на нивоу пиксела) Мапе ROI)
  • Препоруке за ђубрење микро- и макроелементима засноване на узорковању земљишта, пољном потенцијалу, топографији и подацима о приносу
  • Моделирање угљеника
  • Детекција промена и упозоравање (рачунање разлике између снимака Sentinel-2, Landsat 8–9 или Planet)
  • Моделирање влажности земљишта и житарица
  • Израчунавање приноса суве из скупова података о влажном приносу
  • Израчун разлике између мапа Target Rx и As-applied

 

Препоруке за калијум засноване на два циљана приноса (зоне продуктивности)

Препоруке за калијум засноване на два циљана приноса (зоне продуктивности)

 

 

 

 

Ђубриво: Водич са препорукама. Калијум / Кукуруз.

Ђубриво: Водич са препорукама (Државни универзитет Јужне Дакоте): Калијум / Кукуруз. Преглед и ревизија: Џејсон Кларк | Асистент професор и специјалиста за плодност земљишта у SDSU Екстеншн

 

Ефикасност коришћења калијума у кг/ха

Ефикасност коришћења калијума у кг/ха

 

 

 

Ефикасност коришћења азота у процентима. Израчун се заснива на слојевима података о приносу, протеинима и влажности зрна.

Ефикасност коришћења азота у процентима. Израчун се заснива на слојевима података о приносу, протеинима и влажности зрна.

 

 

Азот: циљани рецепт у поређењу са стварном применом

Азот: циљани рецепт у поређењу са стварном применом

 

Разлика хлорофила између две сателитске снимке

Разлика хлорофила између две сателитске снимке

 

Корисник GeoPard-а може да прилагоди постојеће и да креира своје приватне формуле на основу слика, података о тлу, приноса, топографије или било које друге слојеве података које GeoPard подржава. 

Примери шаблона GeoPard једначина

Примери шаблона GeoPard једначина

 

Аналитика заснована на формулама помаже пољопривредницима, агрономима и стручњацима за обраду података да аутоматизују своје радне токове и доносе одлуке на основу више података и научних истраживања, омогућавајући лакшу примену одрживе и прецизне пољопривреде.

Шта је аналитика заснована на једначинама у прецизној пољопривреди? Употреба прецизне формуле

Аналитика заснована на једначинама у прецизној пољопривреди односи се на употребу математичких модела, једначина, прецизних формула и алгоритама за анализу пољопривредних података и извођење увида који могу помоћи пољопривредницима да доносе боље одлуке о управљању усевима.

Ови аналитички методи обухватају различите факторе као што су временски услови, својства земљишта, раст усева и потребе за хранљивим материјама како би се оптимизовале пољопривредне праксе и побољшали приноси усева, уз минимизацију трошења ресурса и утицаја на животну средину.

Неки од кључних састојака аналитике засноване на једначинама у прецизној пољопривреди укључују:

  • Модели раста усева: Ови модели описују однос између различитих фактора као што су временски услови, својства земљишта и праксе управљања усевима, како би предвидели раст усева и принос. Примери таквих модела су CERES (Crop Environment Resource Synthesis) и APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator). Ови модели могу помоћи пољопривредницима да донесу информисане одлуке о датумима сетве, сортама усева и распореду наводњавања.
  • Модели подземних вода: Ови модели процењују садржај воде у профилу тла на основу фактора као што су падавине, испаравање и потребе усева за водом. Они могу помоћи пољопривредницима да оптимизују праксе наводњавања, обезбеђујући да се вода примењује ефикасно и у право време како би се максимизовао принос усева.
  • Модели управљања хранљивим материјама: Ови модели предвиђају потребе усева у хранљивим материјама и помажу пољопривредницима да одреде оптималне количине и време примене ђубрива. Коришћењем ових модела пољопривредници могу осигурати да усеви добију праву количину хранљивих материја, истовремено минимизирајући ризик од испирања хранљивих материја и загађења животне средине.
  • Модели штеточина и болести: Ови модели предвиђају вероватноћу појаве штеточина и болести на основу фактора као што су временски услови, фазе раста усева и праксе управљања. Користећи ове моделе, пољопривредници могу доносити проактивне одлуке о управљању штеточинама и болестима, као што су прилагођавање термина сетве или примењивање пестицида у правом тренутку.
  • Модели засновани на даљинском снимању: Ови модели користе сателитске снимке и друге податке из даљинског снимања како би пратили здравље усева, откривали факторе стреса и процењивали принос. Интегрисањем ових информација са другим изворима података, пољопривредници могу доносити боље одлуке о управљању усевима и оптимизовати коришћење ресурса.

Укратко, аналитика заснована на једначинама у прецизној пољопривреди користи математичке моделе и алгоритме за анализу сложених међусобних дејстава различитих фактора који утичу на раст и управљање усевима. Користећи ову аналитику, пољопривредници могу доносити одлуке засноване на подацима како би оптимизовали пољопривредне праксе, повећали приносе усева и смањили утицај на животну средину.

Најчешћа питања

1. Како прецизна пољопривреда може помоћи у решавању питања коришћења ресурса и загађења у пољопривреди?

То може помоћи у решавању питања коришћења ресурса и загађења у пољопривреди кроз циљану примену ресурса, ефикасно управљање ресурсима, унапређено праћење и усвајање мера заштите. Применом улаза као што су ђубрива и пестициди само тамо где је потребно, пољопривредници могу смањити отпад и минимизовати загађење.

Доношење одлука засновано на подацима омогућава оптимално управљање ресурсима, док праћење у реалном времену омогућава благовремене интервенције ради спречавања инцидената загађења. Поред тога, спровођење мера заштите промовише одрживу пољопривреду и смањује утицај на животну средину.

ГеоПард мапе потенцијала поља наспрам података о приносу

Објављено на од стране dementievgeopard

ГеоПардове мапе потенцијала поља веома често изгледају тачно као принос подаци.

Креирамо их користећи вишеслојна аналитика историјских информација, топографије и анализе голог тла.

Процес таквог Синтетичке мапе приноса су аутоматизоване (и патентиран) и потребно је око 1 минут да га било које поље на свету генерише.

 

ГеоПард мапе потенцијала поља наспрам података о приносу

Може се користити као основа за:

Шта су мапе потенцијала поља?

Мапе потенцијала поља, познате и као мапе потенцијала приноса или мапе потенцијала продуктивности, су визуелни прикази просторне варијабилности потенцијалног приноса усева или продуктивности унутар поља. Ове мапе се креирају анализом различитих фактора који утичу на раст усева, као што су својства земљишта, топографија и историјски подаци о приносу.

Ове мапе се могу користити у прецизној пољопривреди за вођење управљачких одлука, као што су примена ђубрива са променљивом брзином, наводњавање и други инпути, као и за идентификацију подручја која захтевају посебну пажњу или управљачке праксе.

Неки кључни фактори који се обично узимају у обзир приликом креирања мапа потенцијала поља укључују:

  1. Карактеристике земљишта: Карактеристике земљишта као што су текстура, структура, садржај органске материје и доступност хранљивих материја играју значајну улогу у одређивању потенцијала приноса усева. Мапирањем својстава земљишта на пољу, пољопривредници могу идентификовати подручја са високим или ниским потенцијалом продуктивности.
  2. ТопографијаФактори попут надморске висине, нагиба и положаја могу утицати на раст усева и потенцијал приноса. На пример, ниска подручја могу бити склона преплављивању или имати већи ризик од мраза, док стрме падине могу бити подложније ерозији. Мапирање ових топографских карактеристика може помоћи пољопривредницима да разумеју како оне утичу на потенцијал продуктивности и да у складу са тим прилагоде своје праксе управљања.
  3. Историјски подаци о приносу: Анализирајући историјске податке о приносима из претходних година или сезона, пољопривредници могу да идентификују трендове и обрасце у продуктивности на својим пољима. Ове информације се могу користити за креирање ових мапа које истичу подручја са константно високим или ниским потенцијалом приноса.
  4. Подаци даљинске детекције: Сателитски снимци, аерофотографије и други подаци даљинске детекције могу се користити за процену здравља, снаге и фазе раста усева. Ове информације се могу користити за креирање мапа које одражавају просторну варијабилност у потенцијалу продуктивности усева.
  5. Климатски подаци: Климатске варијабле попут температуре, падавина и сунчевог зрачења такође могу утицати на раст усева и потенцијал приноса. Укључивањем климатских података у ове мапе, пољопривредници могу боље разумети како фактори животне средине утичу на потенцијал продуктивности на њиховим пољима.

Оне су вредни алати у прецизној пољопривреди, јер помажу пољопривредницима да визуелизују просторну варијабилност потенцијала продуктивности на својим пољима. Коришћењем ових мапа за вођење управљачких одлука, пољопривредници могу оптимизовати коришћење ресурса, побољшати укупне приносе усева и смањити утицај својих пољопривредних операција на животну средину.

Разлика између мапа потенцијала поља и података о приносу

Мапе потенцијала поља и подаци о приносима се користе у прецизној пољопривреди како би помогли пољопривредницима да разумеју просторну варијабилност на својим пољима и доносе боље информисане управљачке одлуке. Међутим, постоје неке кључне разлике између њих две:

Извори података:

Ове мапе се креирају интеграцијом података из различитих извора, као што су својства земљишта, топографија, историјски подаци о приносу, подаци даљинске детекције и климатски подаци. Међутим, ови подаци се прикупљају помоћу монитора приноса инсталираних на опреми за жетву, који бележе принос усева док се жетве.

Временски аспект:

Ове мапе представљају процену потенцијалне продуктивности поља, која је генерално статична или се споро мења током времена, осим ако не дође до значајних промена у својствима земљишта или другим факторима који утичу. Међутим, подаци о приносу су специфични за одређену вегетациону сезону или више сезона и могу значајно да варирају из године у годину на основу фактора као што су временски услови, притисак штеточина и праксе управљања.

Укратко, мапе потенцијала поља и подаци о приносима су комплементарни алати у прецизној пољопривреди. Ове мапе пружају процену потенцијалне продуктивности поља, помажући пољопривредницима да идентификују подручја која могу захтевати различите праксе управљања. Подаци о приносима, с друге стране, документују стварни принос усева и могу се користити за процену ефикасности пракси управљања и информисање будућег доношења одлука.

Да бисте упоредили зоне потенцијала поља са жетвом коју су произвели, отворите Аутоматизовани извештај о приносу: ставља принос поред мапе зона, приказује сваку зону у односу на просек поља и одређује цену за сваки корак цене.

Вегетацијски индекси и садржај хлорофила

Објављено на од стране dementievgeopard

ГеоПард проширује породицу подржаних индекса вегетације повезаних са хлорофилом са

  • Индекс садржаја хлорофила у крошњама дрвећа (CCCI)
  • Модификовани индекс апсорпције хлорофила (MCARI)
  • Индекс рефлексије трансформисаног хлорофила (TCARI)
  • однос MCARI/OSAVI
  • однос TCARI/OSAVI

Они помажу у разумевању тренутне фазе развоја усева, укључујући

  • идентификација подручја са потребом за хранљивим материјама,
  • процена уклањања азота,
  • процена потенцијалног приноса,

А увиди се користе за прецизно креирање мапа променљиве брзине примене азота.

Прочитајте вишеКоји је индекс најбоље за употребу у прецизној пољопривреди

Прочитајте више: ГеоПард вегетациони индекси

Вегетацијски индекси и садржај хлорофилаИндекс садржаја хлорофила у крошњама (CCCI) у односу на модификовани индекс односа апсорпције хлорофила (MCARI) у односу на трансформисани индекс апсорпције хлорофила у рефлексији (TCARI) у односу на однос MCARI/OSAVI

Шта су вегетациони индекси?

Индекси вегетације су нумеричке вредности изведене из даљински очитаних спектралних података, као што су сателитски или аерофотоснимци, за квантификовање густине, здравља и расподеле биљног света на површини Земље.

Обично се користе у даљинској детекцији, пољопривреди, праћењу животне средине и управљању земљиштем за процену и праћење раста, продуктивности и здравља вегетације.

Ови индекси се израчунавају коришћењем вредности рефлексије различитих таласних дужина светлости, посебно у црвеном, блиском инфрацрвеном (NIR) и понекад у другим опсезима.

Рефлективна својства вегетације варирају са различитим таласним дужинама светлости, што омогућава разликовање вегетације од других типова земљишног покривача.

Вегетација обично има јаку апсорпцију у црвеном региону и високу рефлексију у ближем инфрацрвеном региону због карактеристика хлорофила и ћелијске структуре.

Неки широко коришћени вегетациони индекси укључују:

  • Нормализовани индекс разлике вегетације (NDVI)То је најпопуларнији и широко коришћени индекс вегетације, израчунат као (NIR – црвена) / (NIR + црвена). Вредности NDVI се крећу од -1 до 1, при чему веће вредности указују на здравију и гушћу вегетацију.
  • Побољшани вегетациони индекс (EVI)Овај индекс побољшава NDVI смањењем атмосферске и земљишне буке, као и корекцијом позадинских сигнала крошњи. Користи додатне опсеге, као што је плава, и укључује коефицијенте како би се ови ефекти минимизирали.
  • Индекс вегетације прилагођен земљишту (SAVI): SAVI је дизајниран да минимизира утицај осветљености земљишта на индекс вегетације. Уводи фактор корекције осветљености земљишта, омогућавајући прецизније процене вегетације у подручјима са ретким или ниским вегетационим покривачем.
  • Зелено-црвени вегетациони индекс (GRVI)GRVI је још један једноставан индекс односа који користи зелене и црвене траке за процену здравља вегетације. Израчунава се као (зелена – црвена) / (зелена + црвена).

Ове индексе, између осталог, користе истраживачи, управитељи земљишта и креатори политике како би доносили информисане одлуке у вези са коришћењем земљишта, пољопривредом, шумарством, управљањем природним ресурсима и праћењем животне средине.

Индекс нормализоване разлике влаге

Објављено на од стране dementievgeopard

Број вегетацијски индекси које подржава GeoPard континуирано расте. ГеоПард тим представља индекс нормализоване разлике влажности (NDMI). Индекс одређује садржај воде у вегетацији и индекс нормализоване разлике влажности (NDWI). Користан је за проналажење места са постојећим стрес од воде код биљака.

Ниже вредности NDMI означавају места где су биљке под стресом због недовољне влаге.
С друге стране, ниже нормализоване вредности индекса разлике воде након врхунца вегетације истичу места која постају спремно за жетву прво.

Разлика у релативном садржају воде у вегетацији између два сателитска снимка (у овом случају сазвежђе Sentinel-2)

Разлика у релативном садржају воде у вегетацији између два сателитска снимка (у овом случају сазвежђе Sentinel-2)

На следећим снимцима екрана можете пронаћи NDMI зоне генерисане на основу сателитских снимака од 19. јуна (врхунац вегетације) и 6. јула и мапу једначина која представља NDMI разлику.

Нормализовани индекс разлике влаге израчунат на основу слике Планета / Сентинел-2 / ЛандсатNDMI израчунат на основу слике Planet / Sentinel-2 / Landsat

Шта је индекс влаге?

То је мера или прорачун који се користи за процену садржаја или доступности влаге у одређеном подручју или региону. Обично се изводи из различитих фактора животне средине као што су падавине, евапотранспирација, својства земљишта и вегетациони покривач.

Пружа релативну индикацију влажности или сувоће подручја, помажући у идентификацији потенцијалног стреса од воде или услова суше.

То је вредан алат за праћење и управљање водним ресурсима, пољопривредно планирање и разумевање еколошких услова одређеног региона.

Шта је индекс нормализоване разлике влаге?

Индекс нормализоване разлике влажности (NDMI) је индекс вегетације изведен из података даљинске детекције ради процене и праћења садржаја влаге у вегетацији. Као и други индекси вегетације, израчунава се коришћењем вредности спектралне рефлексије са сателитских или аеро снимака.

Посебно је користан за праћење стреса биљака због недостатка воде, процену услова суше, процену ризика од пожара и проучавање утицаја климатских промена на вегетацију.

Израчунава се коришћењем блиско-инфрацрвених (NIR) и краткоталасних инфрацрвених (SWIR) опсега, који су осетљиви на садржај влаге у вегетацији. Формула за NDMI је:

НДМИ = (ближњи инфрацрвени ...

Вредности NDWI се обично крећу од -1 до 1, при чему веће вредности указују на већи садржај влаге у вегетацији, а ниже вредности на нижи садржај влаге или водни стрес у вегетацији. Негативне вредности NDMI могу бити повезане са подручјима без вегетације или подручјима са веома ниским садржајем влаге.

Шта је НДВИ?

NDWI, или индекс нормализоване разлике воде, је индекс даљинске детекције који се користи за квантификацију и процену садржаја воде или карактеристика повезаних са водом у вегетацији или пејзажима.

Израчунава се анализом рефлексије блиских инфрацрвених и зелених светлосних трака са сателитских или аероснимака. Посебно је користан за идентификацију водених тела, праћење промена у доступности воде и процену здравља вегетације.

Поређењем апсорпције и рефлексије различитих таласних дужина, пружа вредне информације за примене као што су праћење суше, хидролошка анализа и управљање екосистемом.

Визуелизација NDMI-ја за одређивање нормализоване разлике индекса воде

Визуелизација NDMI-ја подразумева обраду сателитских или аерофото снимака, израчунавање NDMI вредности, а затим приказивање резултата као мапе или слике у боји. Ево општих корака за визуелизацију NDMI-ја:

  • Прикупите сателитске или аерофотоснимке: Прибавите мултиспектралне снимке са сателита или ваздушне платформе, као што су Landsat, Sentinel или MODIS. Уверите се да снимци укључују потребне опсеге: блиски инфрацрвени (NIR) и краткоталасни инфрацрвени (SWIR).
  • Претходно обрадите слике: У зависности од извора података, можда ћете морати да претходно обрадите слике како бисте исправили атмосферска, геометријска и радиометријска изобличења. Претворите дигиталне бројеве (DN) на слици у вредности спектралне рефлексије.
  • Израчунај NDMI: За сваки пиксел на слици, користите вредности рефлексије NIR и SWIR да бисте израчунали NDMI користећи формулу: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Мапирање боја: Доделите палету боја вредностима NDMI. Обично се користи континуирана скала боја, у распону од једне боје (нпр. црвене) за ниске вредности NDMI (што указује на низак садржај влаге) до друге боје (нпр. зелене) за високе вредности NDMI (што указује на висок садржај влаге). Можете користити софтвере попут QGIS-а, ArcGIS-а или програмске библиотеке попут Python-овог Rasterio-а и Matplotlib-а да бисте креирали мапу боја.
  • Визуализујте NDMI мапу: Прикажите NDMI мапу или слику користећи GIS софтвер, програмску библиотеку или онлајн платформу. Ово ће вам омогућити да анализирате просторну расподелу садржаја влаге у вегетацији и идентификујете подручја са водним стресом или високом влажношћу.
  • Тумачење и анализа: Користите NDWI визуелизацију за процену здравља вегетације, праћење услова суше или процену ризика од пожара. Такође можете упоредити нормализоване мапе индекса разлике воде из различитих временских периода како бисте анализирали промене у садржају влаге вегетације током времена.

Имајте на уму да различити софтверски алати или програмске библиотеке могу имати мало другачије токове рада, али ће целокупни процес бити сличан. Поред тога, можете преклопити друге слојеве података, као што су коришћење земљишта, надморска висина или административне границе, како бисте побољшали своју анализу и боље разумели односе између садржаја влаге у вегетацији и других фактора. 

Топографија заснована на подацима о машинама

Објављено на од стране dementievgeopard

Много података прикупљених са поља пољопривредници и агрономи не користе. На пример, скоро свака модерна машина има ГПС пријемник који је способан да прикупља податке о надморској висини, а тачност се често побољшава... Кинематика у реалном времену (РТК). 

Топографска мапа заснована на подацима о машинама
Топографија из података о машинама и вегетацији

Већина ових података се не користи активно, јер је доста времена потребно за издвајање, чишћење и обраду ових информација како би се из њих извукла права вредност. Једна од главних идеја ГеоПард-а је смањење сложености коришћења података у прецизној пољопривреди. 

ГеоПард је способан да аутоматски издвоји податке о надморској висини високе прецизности из:

  • Скупови података о приносу
  • Скупови података о електродиференцијалним/другим сензорима

ГеоПард је користио најбоље доступно скуп података о топографији за свако поље, али, нажалост, високотачни лидарски подаци нису доступни за сваку локацију у свету. Стога ће дигитални модел рељефа заснован на подацима о машинама бити савршена опција и значајно ће побољшати знање о тој области. 

Од сада, као и код било ког слоја података у GeoPard-у, можете креирати зоне од података о висини машина помоћу Zones Creator-а, користити ове податке у Модул Зонске операције (проналажење преклапања између различитих скупова података) и користити га у вишеслојна аналитика.

Имајте на уму да је такође могуће упоредити Модели топографије засновани на даљинској детекцији VS машина/RTK.

Шта су топографски уређаји?

Топографска опрема се односи на специјализоване алате и инструменте који се користе у области топографије, што је проучавање и мапирање површинских карактеристика Земље.

Шта је топографска опрема

Ови алати су дизајнирани за мерење и бележење различитих аспеката топографије земљишта, укључујући надморску висину, нагиб и контуре. Ево неке уобичајено коришћене топографске опреме:

  • Тотална станица: Тотална станица је електронски геодетски инструмент који комбинује функције теодолита (користи се за мерење хоризонталних и вертикалних углова) и електронског даљиномера (ЕДМ) за мерење растојања. Користи се за прецизно позиционирање и мерење углова и растојања у топографским снимањима.
  • GPS (Глобални систем за позиционирање) пријемник: ГПС пријемници користе сигнале са сателита да би одредили тачне положаје на површини Земље. У топографији, ГПС пријемници се користе за успостављање контролних тачака и мерење координата, што је кључно за креирање прецизних топографских мапа.
  • Инструмент за нивелисање: Инструменти за нивелисање, као што су нивелир са думпи либелом или дигитални нивелир, користе се за мерење висинских разлика или надморске висине између различитих тачака на терену. Они помажу у одређивању контура и нагиба терена.
  • LiDAR (детекција и мерење светлости): ЛиДАР је технологија даљинског очитавања која користи ласерску светлост за мерење удаљености и креирање детаљних тродимензионалних мапа. Обично се користи у аероснимањима или са земље за снимање података о надморској висини високе резолуције.
  • Фотограметријска опрема: Фотограметрија подразумева добијање мерења са фотографија. За снимање аероснимака користе се специјализоване камере, топографски уређаји, дронови или беспилотне летелице (БПЛА) опремљене камерама високе резолуције. Фотограметријски софтвер се затим користи за обраду ових слика и издвајање топографских информација.
  • Ручни ГПС уређаји: Ручни ГПС уређаји пружају тачне податке о позицији у реалном времену. Преносиви су и користе се за навигацију, мапирање и прикупљање података на терену.
  • Теренске књиге и мерни алати: Теренске књиге користе геодети за бележење мерења, скица и белешки током топографских снимања. Мерни алати попут мерних трака, мерних штапова и траке за означавање користе се за мерење удаљености и обележавање тачака од интереса.

Ово је нека од основних топографских уређаја који се користе на терену. Важно је напоменути да технолошки напредак може довести до појаве нових алата или варијација постојеће опреме, па се препоручује праћење најновијих достигнућа.

Шта је топографска машина?

Топографска машина, позната и као топографска машина за снимање или систем за топографско картографисање, је специјализовани алат који се користи у пољопривреди за прецизно мерење и мапирање физичких карактеристика поља или пољопривредног земљишта.

Шта је топографска машина у пољопривреди

Дизајниран је да прикупи тачне податке о надморској висини и креира детаљне топографске мапе које представљају контуре терена, нагибе и друге битне карактеристике.

Топографска машина се обично састоји од напредне геодетске опреме, укључујући ГПС (глобални позициони систем) пријемнике, ласерске скенере, ЛиДАР (сензоре за детекцију и мерење светлости) и уграђене рачунаре.

Ове компоненте раде заједно како би прикупиле прецизне податке о локацији и измериле надморску висину различитих тачака на пољопривредном земљишту.

Машином управљају пољопривредни стручњаци или обучени техничари који је распоређују на терену. Док се топографска машина креће кроз подручје, користи ГПС сигнале за одређивање свог положаја и ласерску или ЛиДАР технологију за мерење висине терена. Прикупљени подаци се затим обрађују и анализирају како би се креирале тачне топографске мапе.

Генерисане топографске карте пружају вредне информације пољопривредницима и управницима земљишта. Оне омогућавају боље планирање и управљање пољопривредним активностима, као што су наводњавање, одводњавање и равнање земљишта.

Разумевањем топографије земљишта, пољопривредници могу оптимизовати своје пољопривредне праксе, минимизирати ерозију земљишта и повећати укупну продуктивност усева.

Закључно, топографска опрема игра виталну улогу у прецизном мерењу и мапирању површинских карактеристика Земље у области топографије. Информације прикупљене помоћу ових алата су кључне за креирање детаљних топографских мапа, што заузврат помаже у ефикасном управљању земљиштем, планирању пољопривредних активности и оптимизацији пољопривредних пракси. 

впЦхатИцон
впЦхатИцон

    Захтев за бесплатну ГеоПард демо/консултацију








    Кликом на дугме прихватате наше Политика приватности. Треба нам да бисмо одговорили на ваш захтев.

      Претплатите се


      Кликом на дугме прихватате наше Политика приватности

        Пошаљите нам информације


        Кликом на дугме прихватате наше Политика приватности

        Користимо колачиће како бисмо вам пружили најбоље искуство прегледања, персонализовали садржај нашег сајта, анализирали његов саобраћај и приказивали вам релевантне рекламе.
        Погледајте наше Политика приватности за више информација.

        Прихвати све