Категорија: Даљинско сондирање

Добродошли у одељак “Даљинска детекција у пољопривреди” на нашем веб-сајту! Овде пружамо свеобухватан водич о томе како ова технологија револуционише пољопривредну индустрију.

Ова технологија подразумева коришћење сензора и слика за прикупљање података о површини Земље без физичког додира са њом. У пољопривреди, ова технологија је постала све важнија у пружању тачних и благовремених информација о здрављу усева, влажности земљишта и проценама приноса.

У нашем одељку “Даљинска детекција у пољопривреди” пронаћи ћете мноштво информација о њеним различитим типовима који се користе у пољопривреди, као што су сателити, дронови и сензори са земље. Такође ћемо разговарати о њеним различитим применама, укључујући мапирање усева, откривање болести и прецизну пољопривреду.

Наш тим стручњака је пажљиво прикупио колекцију чланака, студија случаја и истраживачких радова који истичу предности и изазове коришћења технологије даљинског очитавања у пољопривреди. Такође пружамо увид у најновије трендове и развој у овој области, укључујући нове сензорске технологије и технике анализе података.

Водич и ажурирања за даљинско истраживање

Без обзира да ли сте пољопривредник, истраживач или стручњак у индустрији, овај одељак је савршено место да сазнате више о овој узбудљивој и брзо развијајућој области. Придружите нам се на овом путовању док истражујемо начине на које технологија даљинског очитавања трансформише будућност пољопривреде.

Даљинско сондирање револуционира праћење никотина у листовима дувана

Објављено на од стране Muhammad Farjad

Револуционарна студија користи хиперспектрално снимање беспилотних летелица и машинско учење како би прецизно проценила нивое никотина у листовима цигаре.

Недавни напредак у аерохиперспектралном снимању, у комбинацији са машинским учењем, револуционисао је праћење никотина у листовима цигара. Овај најсавременији приступ побољшава тачност процене, а истовремено пружа вредне увиде дуванској индустрији, где је хемијски састав кључан за квалитет.

Предвођени Тијаном и сарадницима са Пољопривредног универзитета у Сичуану, истраживачи су покушали да превазиђу ограничења традиционалних ручних провера квалитета, којима често недостаје прецизност и ефикасност. Њихова студија, објављена 2. фебруара 2025. године, идентификује јаке корелације између употребе азотних ђубрива, нивоа влаге и концентрације никотина, истичући важност благовремених и прецизних техника праћења.

Студија је спроведена од маја до септембра 2022. године у Универзитетској бази за модерна пољопривредна истраживања, где су истраживачи користили беспилотне летелице (БПЛО) опремљене хиперспектралним камерама за снимање спектара рефлексије лишћа 15 различитих сорти листова цигаре под различитим третманима азотом.

Њихови налази су открили директну корелацију између примене азотних ђубрива и нивоа никотина у листовима цигаре. “Са повећањем стопе примене азотних ђубрива, садржај никотина у листовима цигаре се повећавао”, навели су аутори, истичући утицај пољопривредних пракси на квалитет производа.

Да би се побољшао квалитет хиперспектралних података слика прикупљених беспилотним летелицама, студија је користила технике претходне обраде као што су корекција вишеструког расејања, стандардна нормална трансформација и изглађивање конволуције Савицки-Голеј. Напредни алгоритми машинског учења, укључујући регресију парцијалних најмањих квадрата (PLSR) и неуронске мреже са повратним ширењем, затим су примењени за развој предиктивних модела способних за прецизну процену садржаја никотина.

Најефикаснији идентификовани модел био је модел MSC-SNV-SG-CARS-BP, који је постигао тачност тестирања са R² вредностима од приближно 0,797 и RMSE од 0,078. “Модел MSC-SNV-SG-CARS-BP има најбољу предиктивну тачност садржаја никотина”, приметили су аутори, позиционирајући га као обећавајући алат за будућа истраживања и примене у прецизној пољопривреди.

Коришћењем даљинске детекције за анализу спектралних својстава листова цигаре, пољопривредници и произвођачи могу брзо и недеструктивно проценити квалитет усева, омогућавајући информисаније одлуке у производњи и ланцу снабдевања. Овај приступ нуди широку покривеност уз ниске оперативне трошкове, а истовремено обезбеђује конзистентност података смањењем ослањања на људски фактор.

Интеграција хиперспектралног снимања и машинског учења има потенцијал да трансформише традиционално узгој дувана, не само побољшавајући квалитет никотина већ и промовишући одрживе и ефикасне пољопривредне праксе. Истраживачи наглашавају потребу за континуираним напретком како би се ове технологије усавршиле и прилагодиле различитим сортама дувана и другим усевима.

Будуће студије ће се фокусирати на оптимизацију оперативних услова беспилотних летелица како би се добили спектрални подаци највишег квалитета, узимајући у обзир варијабле као што су висина лета, услови осветљења и смањење буке. Решавање ових фактора је кључно јер се пољопривредне праксе развијају како би задовољиле захтеве тржишта, а дају приоритет еколошкој одрживости.

Ово истраживање истиче синергију између технологије и пољопривредне науке, подвлачећи све веће усвајање иновативних техника за побољшање квалитета производа. Истраживачи се залажу за ширу примену хиперспектралног сензора у пољопривреди, јачајући улогу технологије у повећању приноса, ефикасности и еколошке одговорности.

Извори: https://www.nature.com/articles/s41598-025-88091-4

Приступ фузије података даљинске детекције за праћење деградације шума: Нова студија

Објављено на од стране Muhammad Farjad

Суочене са глобалним климатским променама и све већим људским активностима, шуме широм света су угрожене разним штеточинама, патогенима и болестима. Ове претње угрожавају здравље, отпорност и продуктивност природних шума и шумских плантажа.

Ефикасно управљање овим проблемима захтева рано откривање и деловање, што је изазов на великим подручјима. Препознајући важност овога, истраживачи су развили нове технологије засноване на подацима посматрања Земље за праћење и управљање деградацијом шума.

Недавна студија представља приступ заснован на машинском учењу за идентификацију оштећених шума коришћењем слика даљинске детекције отвореног кода са Sentinel-2, уз подршку података Google Earth-а. Овај приступ се посебно фокусира на бореалне шуме погођене поткорњаком, Polygraphus proximus Blandford.

Студија је користила комбинацију слика даљинске детекције и алгоритама машинског учења за откривање и процену штете на шумама. Ево кратког резимеа њихове методологије и налаза:

  • Анотација слика и развој алгоритма: Истраживачи су започели анотацијом слика у каналима који одговарају природној перцепцији боја (црвена, зелена и плава) доступној на Google Earth-у. Затим су применили дубоке неуронске мреже у две формулације проблема: семантичка сегментација и детекција.
  • Експериментални резултати: Кроз своје експерименте, истраживачи су развили модел који квантитативно процењује промене у циљним објектима са високом тачношћу. Модел је постигао F1-скор од 84.56%, ефикасно одређујући број оштећених стабала и процењујући површине које заузимају увенули састојини.
  • Интеграција са сликама Sentinel-2: Маске оштећења добијене из слика високе резолуције интегрисане су са сликама Sentinel-2 средње резолуције. Овом интеграцијом постигнута је тачност од 81,26%, што решење чини погодним за оперативне системе за праћење. Овај напредак нуди брз и исплатив метод за препознавање оштећених шума у региону.
  • Јединствени анотирани скуп података: Поред тога, истраживачи су саставили јединствени анотирани скуп података како би идентификовали шумска подручја оштећена полиграфском бубом у региону истраживања. Овај скуп података је непроцењив за будућа истраживања и напоре праћења.

Рано откривање и квантификација деградације шума коришћењем овог приступа фузије података даљинске детекције представља значајно обећање за стратегије управљања шумама и њихове заштите. Омогућавањем благовременог деловања, такве технологије могу помоћи у ограничавању ширења штете и подржати праксе одрживог управљања шумама.

Иако цео рад који детаљно описује ово истраживање тек треба да буде објављен, овај рани апстракт истиче потенцијал интеграције података даљинске детекције са напредним техникама машинског учења како би се решило хитно питање деградације шума. Како се ове технологије буду развијале, оне ће играти кључну улогу у заштити наших шума од растућих претњи које представљају климатске промене и људске активности.

Пратите нас и чекајте комплетно објављивање овог револуционарног истраживања, које ће несумњиво пружити даљи увид и примене у области управљања шумама.

Извор: https://www.frontiersin.org/journals/environmental-science/articles/10.3389/fenvs.2024.1412870/abstract

Мапирање заслањених тла света коришћењем технологија даљинског истраживања

Објављено на од стране Muhammad Farjad

Тим истраживача је створио технику која мери садржај соли у земљишту широм света са импресивном прецизношћу, до 10 метара. Ово побољшање задовољава критичну потребу за прецизним проценама салинитета земљишта, што је велики проблем који утиче на пољопривредну продуктивност и здравље земљишта широм света.

Салинитет земљишта, врста деградације земљишта, погађа преко милијарду хектара широм света, штетећи пољопривредној продуктивности и здрављу животне средине. Претходни напори да се мапира салинитет земљишта суочавали су се са изазовима због ниског нивоа детаља доступних скупова података и потешкоћа у приказивању континуираних промена у нивоима салинитета земљишта.

Признајући ове изазове, истраживачки тим је кренуо у креирање модела који користи слике са Sentinel-1/2, климатске податке, информације о терену и напредне алгоритме машинског учења. Њихов циљ је био да процене садржај соли у земљишту у пет климатских региона.

Резултати су објављени у раду 28. марта 2024. године у часопису Journal of Remote Sensing. Ово истраживање представља иновацију која ефикасно комбинује спиралне канале под углом са периодичним низовима контракције и експанзије.

Процена глобалне салинитета земљишта на 10 м коришћењем даљинске детекције из више извора

У сржи овог напора лежи интеграција података из различитих технологија даљинског очитавања, посебно софистицираних сателита Sentinel-1/2, заједно са стратешким коришћењем алгоритама машинског учења. Овај приступ је довео до развоја напредног модела способног да прецизно мапира салинитет земљишта са изузетном прецизношћу – резолуцијом од 10 метара, чак и у различитим климатским условима.

Ова револуционарна метода нас води далеко изван ограничења претходних напора, који су били ограничени нижом резолуцијом и ужим фокусом на анализу сланости земљишта. Наш посвећени истраживачки тим је саставио огроман скуп података, који обухвата глобалне климатске обрасце, прецизна мерења сланости земљишта на нивоу тла и свеобухватан низ геопросторних варијабли.

Коришћењем алгоритма „Случајна шума“, модел се истиче не само у предвиђању салинитета земљишта са изузетном тачношћу, већ и баца светло на кључне улоге које клима, нивои подземних вода и индекси салинитета играју у формирању пејзажа салинитета земљишта. Овај напредак означава корак напред у нашој способности да пратимо и управљамо здрављем земљишта на глобалном нивоу.

Професор Џоу Ши, главни истраживач, изразио је: “Ова студија представља значајан напредак у нашој способности да проценимо и решимо проблем салинитета земљишта на глобалном нивоу. Интеграцијом сателитских снимака са машинским учењем, сада можемо да одредимо слана земљишта са ненадмашном тачношћу и грануларношћу, пружајући непроцењиве увиде за одрживе праксе земљишта и пољопривреде.”

Најновија истраживања су произвела глобалну мапу салинитета земљишта високе резолуције. Ова мапа је вредан алат за научнике, креаторе политике и пољопривреднике. Она им помаже да ефикасно реше проблеме салинитета земљишта. Тачним одређивањем подручја са високим салинитетом, могу предузети циљане акције за обнављање здравља земљишта.

Поред тога, подржава примену одрживих пољопривредних пракси и помаже у планирању стратегија управљања ресурсима. Штавише, методологија која се користи у овом истраживању поставља нови стандард за праћење животне средине, са потенцијалном применом у другим проценама деградације земљишта.

Више информацијаНан Ванг и др., Процена глобалне салинитета земљишта на 10 м коришћењем даљинске детекције из више извора, Часопис за даљинску детекцију (2024). DOI: 10.34133/remotesensing.0130

Аутоматизовано чишћење и калибрација података о приносу

Објављено на од стране Muhammad Farjad

Аутоматизовано чишћење и калибрација података о приносу (AYDCC) је процес који користи алгоритме и моделе за откривање и исправљање грешака у подацима о приносу, као што су одступања, празнине или пристрасности. AYDCC може побољшати квалитет и поузданост података о приносу, што може довести до бољих увида и препорука за пољопривреднике.

Увод у податке о приносу

Подаци о приносу су један од најважнијих извора информација за пољопривреднике у 21. веку. Односе се на податке прикупљене из разних пољопривредних машина, као што су комбајни, сејалице и жетелице, који мере количину и квалитет усева произведених на датом пољу или подручју.

То је од огромног значаја из неколико разлога. Прво, помаже пољопривредницима да доносе информисане одлуке. Наоружани детаљним подацима о приносима, пољопривредници могу да фино прилагоде своје праксе како би максимизирали продуктивност.

На пример, ако одређено поље стално производи ниже приносе, пољопривредници могу истражити основне узроке, као што су здравље земљишта или проблеми са наводњавањем, и предузети корективне мере.

Штавише, омогућава прецизну пољопривреду. Мапирањем варијација у учинку усева на својим пољима, пољопривредници могу прилагодити своје примене улагања, као што су ђубрива и пестициди, одређеним подручјима. Овај циљани приступ не само да оптимизује коришћење ресурса већ и смањује утицај на животну средину.

Према подацима Организације за храну и пољопривреду Уједињених нација (ФАО), глобална пољопривредна производња мора се повећати за 60% до 2050. године како би се задовољила растућа потражња за храном. Подаци о приносима, кроз своју улогу у повећању продуктивности усева, кључни су за постизање овог циља.

Штавише, у Бразилу, један произвођач соје користио је податке о приносу заједно са подацима о узорковању земљишта како би направио мапе променљивих доза ђубрива за своја поља. Примењивао је различите дозе ђубрива у складу са плодношћу земљишта и потенцијалом приноса сваке зоне.

Такође је користио податке о приносу да би упоредио различите сорте соје и одабрао оне најбоље за своје услове. Као резултат тога, повећао је просечан принос за 121 т/3 тоне и смањио трошкове ђубрива за 151 т/3 тоне.

Слично томе, у Индији је један произвођач пиринча такође користио скупове података о приносима заједно са метеоролошким подацима како би прилагодио распоред наводњавања својих поља. Пратио је ниво влажности земљишта и обрасце падавина користећи сензоре и сателитске снимке.

разумевање и коришћење података о приносу

Такође га је користио да упореди различите сорте пиринча и одабере оне најбоље за своје услове. Као резултат тога, повећао је просечан принос за 10% и смањио потрошњу воде за 20%.

Упркос својим предностима, подаци о приносу се и даље суочавају са неким изазовима у погледу њиховог развоја и усвајања. Неки од тих изазова су:

  • Квалитет података: Његова тачност и поузданост зависе од квалитета сензора, калибрације машина, метода прикупљања података и техника обраде и анализе података. Лош квалитет података може довести до грешака, пристрасности или недоследности које могу утицати на валидност и корисност података.
  • Приступ подацима: Доступност и приступачност података о приносима зависе од приступа и власништва над пољопривредним машинама, сензорима, уређајима за складиштење података и платформама за податке. Недостатак приступа или власништва може ограничити могућност пољопривредника да прикупљају, чувају, деле или користе сопствене податке.
  • Приватност података: Његова безбедност и поверљивост зависе од заштите и регулације података од стране пољопривредника, произвођача машина, добављача података и корисника података. Недостатак заштите или регулације може изложити податке неовлашћеној или неетичкој употреби, као што су крађа, манипулација или експлоатација.
  • Писменост података: Разумевање и коришћење података о приносима зависе од вештина и знања пољопривредника, саветника, саветника и истраживача. Недостатак вештина или знања може ометати способност ових актера да ефикасно тумаче, комуницирају или примењују податке.
прикупљање података помоћу пољопривредних машина попут комбајна

Стога, да би се превазишли ови изазови и остварио пуни потенцијал података о приносу, важно је очистити и калибрисати податке о приносу.

Увод у чишћење и калибрацију података о приносу

Подаци о приносима су вредни извори информација за пољопривреднике и истраживаче који желе да анализирају перформансе усева, идентификују зоне управљања и оптимизују доношење одлука. Међутим, често је потребно чишћење и калибрација како би се осигурала њихова поузданост и тачност.

Калибрација “YieldDataset-а” је функционалност која исправља расподелу вредности у складу са математичким принципима, побољшавајући укупни интегритет података. Побољшава квалитет доношења одлука и чини скуп података вредним за даљу детаљну анализу.

GeoPard модул за чишћење и калибрацију приноса

ГеоПард је омогућио чишћење и исправљање скупова података о приносу користећи свој модул за чишћење и калибрацију приноса.

Олакшали смо него икад побољшање квалитета ваших скупова података о приносима, оснажујући пољопривреднике да доносе одлуке засноване на подацима на које се можете ослонити.

ГеоПард - Чишћење и калибрација приноса, слично зонама потенцијала поља

Након калибрације и чишћења, резултујући скуп података о приносу постаје хомоген, без изузетака или наглих промена између суседних геометрија.

Са нашим новим модулом, можете:

Изаберите опцију да бисте наставили
Изаберите опцију да бисте наставили
  • Уклоните оштећене, преклапајуће и субнормалне тачке података
  • Калибришите вредности приноса на више машина
  • Покрените калибрацију са само неколико кликова (поједностављујући корисничко искуство) или извршите повезану крајњу тачку GeoPad API-ја
Аутоматизована_калибрација_чишћења_података_приноса_са_GeoPard-ом (1)
Аутоматизована_калибрација_чишћења_података_приноса_са_GeoPard-ом (2)
Аутоматизована_калибрација_чишћења_података_приноса_са_GeoPard-ом (3)
Аутоматизована_калибрација_чишћења_података_приноса_са_GeoPard-ом (4)
Аутоматизована_калибрација_чишћења_података_приноса_са_GeoPard-ом (5)
Аутоматизована_калибрација_чишћења_података_приноса_са_GeoPard-ом (6)
Аутоматизована_калибрација_чишћења_података_приноса_са_ГеоПардом (7)

Неки од најчешћих случајева употребе аутоматизованог чишћења и калибрације података о приносу укључују:

  • Синхронизација података када више комбајна ради истовремено или током неколико дана, обезбеђујући конзистентност.
  • Чињење скупа података хомогенијим и тачнијим изглађивањем варијација.
  • Уклањање шума података и сувишних информација које могу замутити увиде.
  • Елиминисање преокрета или абнормалних геометрија, које могу да искриве стварне обрасце и трендове на терену.

На слици испод можете видети поље где је 15 комбајна радило истовремено. Приказује како оригинални скуп података о приносу и побољшани скуп података након калибрације помоћу GeoPard модула за чисту калибрацију приноса изгледају прилично другачије и лако се разумеју.

разлика између оригиналних и побољшаних скупова података о приносу помоћу GeoPard-овог модула за калибрацију

Зашто је важно чистити и калибрирати?

Подаци о приносу се прикупљају помоћу монитора приноса и сензора који су причвршћени за комбајне. Ови уређаји мере масени проток и садржај влаге убраног усева и користе ГПС координате за геореференцирање података.

Међутим, ова мерења нису увек тачна или доследна, због различитих фактора који могу утицати на перформансе опреме или услове усева. Неки од тих фактора су:

1. Варијације опреме: Пољопривредне машине, као што су комбајни и жетелице, често имају својствене варијације које могу довести до неслагања у прикупљању података. Ове варијације могу укључивати разлике у осетљивости сензора или калибрацији машина.

На пример, неки монитори приноса могу користити линеарну везу између напона и масеног протока, док други могу користити нелинеарну. Неки сензори могу бити осетљивији на прашину или прљавштину од других. Ове варијације могу проузроковати разлике у подацима о приносу између различитих машина или поља.

Пример 1 Окретање у облику слова „U“, заустављање, коришћење пола ширине опреме
Пример 1 Окретање у облику слова „U“, заустављање, коришћење пола ширине опреме
Пример 2 Окретање у облику слова „U“, заустављање, коришћење пола ширине опреме
Пример 2 Окретање у облику слова „U“, заустављање, коришћење пола ширине опреме

2. Фактори животне средине: Временски услови, врсте земљишта и топографија играју значајну улогу у приносима усева. Ако се не узму у обзир, ови фактори животне средине могу унети шум и нетачности у податке о приносу.

На пример, песковита земљишта или стрме падине могу проузроковати ниже приносе него иловаста земљишта или равни терени. Слично томе, подручја са већом густином усева могу имати веће приносе од подручја са мањом густином.

3. Нетачности сензора: Сензори, упркос својој прецизности, нису непогрешиви. Могу да се мењају током времена, пружајући нетачна очитавања ако се редовно не калибришу.

На пример, неисправна мерна ћелија или лабаво ожичење могу проузроковати нетачна очитавања масеног протока. Прљав или оштећен сензор влаге може дати погрешне вредности садржаја влаге. Погрешан назив поља или ИД који је унео оператер може доделити податке о приносу погрешној датотеци поља.

Ови фактори могу довести до скупова података који су бучни, погрешни или недоследни. Ако се ови подаци не очисте и не калибришу правилно, могу довести до погрешних закључака или одлука.

На пример, коришћење неочишћених података о приносу за креирање мапа приноса може довести до погрешне идентификације подручја са високим или ниским приносом унутар поља.

Зашто је важно очистити и калибрисати скуп података о приносу

Коришћење некалибрисаних скупова података о приносима за поређење приноса на различитим пољима или годинама може довести до неправедних или нетачних поређења. Коришћење неочишћених или некалибрисаних података о приносима за израчунавање биланса хранљивих материја или уноса усева може довести до прекомерне или недовољне примене ђубрива или пестицида.

Стога је неопходно извршити чишћење и калибрацију података о приносу пре него што се они користе за било какву анализу или доношење одлука. Чишћење скупова података о приносу је процес уклањања или исправљања било каквих грешака или шума у сировим подацима о приносу које прикупљају монитори и сензори приноса.

Аутоматизоване методе за чишћење и калибрацију података о приносу

Ту долазе до изражаја технике аутоматизованог чишћења података. Технике аутоматизованог чишћења података су методе које могу да обављају задатке чишћења података без или уз минималну људску интервенцију.

Конфигуришите корак Калибрација
Аутоматизоване методе за чишћење и калибрацију

Аутоматизоване технике чишћења података могу уштедети време и ресурсе, смањити људске грешке и побољшати скалабилност и ефикасност чишћења података. Неке од уобичајених аутоматизованих техника чишћења података за податке о приносу су:

1. Детекција одступања: Аномалије су подаци који значајно одступају од норме. Аутоматизовани алгоритми могу идентификовати ове аномалије упоређивањем података са статистичким мерама као што су средња вредност, медијана и стандардна девијација.

На пример, ако скуп података о приносу показује изузетно висок принос жетве за одређено поље, алгоритам за детекцију одступања може га означити за даљу истрагу.

2. Смањење буке: Шум у подацима о приносу може настати из различитих извора, укључујући факторе околине и нетачности сензора.

Аутоматизоване технике за смањење шума, као што су алгоритми за изравнавање, филтрирају неправилне флуктуације, чинећи податке стабилнијим и поузданијим. Ово помаже у идентификовању правих трендова и образаца у подацима.

3. Импутација податакаНедостајући подаци су чест проблем у скуповима података о приносу. Технике импутације података аутоматски процењују и попуњавају недостајуће вредности на основу образаца и односа унутар података.

На пример, ако сензор не успе да забележи податке током одређеног временског периода, методе импутације могу проценити недостајуће вредности на основу суседних тачака података.

Стога, аутоматизоване технике чишћења података служе као чувари квалитета података, осигуравајући да скупови података о приносима остану поуздана и вредна предност за пољопривреднике широм света.

Штавише, постоји много практичних алата и компјутерских програма који могу аутоматски да чисте и прилагођавају податке о приносу, а GeoPard је један од њих. GeoPard-ов модул за чишћење и калибрацију приноса, заједно са сличним решењима, изузетно је важан за осигуравање тачности и поузданости података.

ГеоПард - Чишћење и калибрација приноса - 3 комбајна

Закључак

Аутоматизовано чишћење и калибрација података о приносу (AYDCC) је неопходно у прецизној пољопривреди. Оно обезбеђује тачност података о усевима уклањањем грешака и побољшањем квалитета, омогућавајући пољопривредницима да доносе информисане одлуке. AYDCC се бави изазовима у вези са подацима и користи аутоматизоване технике за поуздане резултате. Алати попут GeoPard-овог модула за чишћење и калибрацију приноса поједностављују овај процес за пољопривреднике, доприносећи ефикасним и продуктивним пољопривредним праксама.

Примене (ГИС) Геоинформатике у Пољопривреди

Објављено на од стране Muhammad Farjad

Геоинформатика (ГИС) премошћује јаз између просторних података и доношења пољопривредних одлука, омогућавајући пољопривредницима да оптимизују коришћење ресурса уз минимизирање утицаја на животну средину. Овај технолошки заснован приступ помаже у прилагођавању пракси прецизне пољопривреде специфичним условима на терену, чиме се повећава продуктивност и ефикасност.

Геоинформатика у пољопривреди

Анализирајући прецизне просторне информације, као што су варијабилност земљишта, садржај влаге и дистрибуција штеточина, пољопривредници могу доносити добро информисане одлуке, осигуравајући да свако подручје њиховог земљишта добије тачан третман који му је потребан.

Недавни подаци показују да се ова технологија широко користи, са преко 70% фарми које је користе у неком својству. Интеграција геопросторних података постаје стандардна пракса у процесима доношења одлука у низу индустрија, од мале пољопривреде за личне потребе до великих комерцијалних операција.

Пољопривредници могу да прате своје усеве у реалном времену користећи сателитске фотографије и сензоре на земљи. Са мање отпада и мањим негативним утицајем на животну средину, могу ово да користе за примену воде, ђубрива и пестицида прецизно тамо и када су потребни.

Пројекат CottonMap у Аустралији користи геоинформатику за праћење потрошње воде, што резултира смањењем потрошње воде по стандарду 40%. Побољшано управљање ресурсима минимизира утицај на животну средину смањењем хемијског отицања и прекомерног наводњавања.

геоинформатика у пољопривреди

Повећана продуктивност помаже глобалној безбедности хране. Оптимизацијом образаца садње коришћењем просторних података, пољопривредници могу постићи веће приносе усева без проширења пољопривредног земљишта.

Шта је геоинформатика?

Геоинформатика, такође позната као географска информациона наука (ГИСциенце), је мултидисциплинарна област која комбинује елементе географије, картографије, даљинске детекције, рачунарства и информационе технологије како би прикупљала, анализирала, интерпретирала и визуализовала географске и просторне податке.

Фокусира се на снимање, чување, управљање, анализу и представљање просторних информација у дигиталном облику, доприносећи бољем разумевању Земљине површине и односа између различитих географских карактеристика. То је моћан алат који се може користити у разне сврхе, укључујући:

1. Прецизна пољопривреда: Може се користити за прикупљање података о различитим факторима, као што су врста земљишта, принос усева и зараза штеточинама. Ови подаци се затим могу анализирати како би се идентификовала подручја варијабилности унутар поља. Када се ова подручја идентификују, пољопривредници могу користити ГИС за развој прилагођених планова управљања за свако подручје.

2. Праћење животне средине: Може се користити за праћење промена у животној средини, као што су крчење шума, промена коришћења земљишта и квалитет воде. Ови подаци се затим могу користити за праћење напретка политика заштите животне средине и за идентификацију подручја којима је потребна даља заштита.

3. Урбанистичко планирање: Геоинформатика се може користити за планирање и управљање урбаним подручјима. Ови подаци могу се користити за идентификацију подручја којима је потребан развој, за планирање транспортних мрежа и за управљање инфраструктуром.

4. Управљање катастрофама: Може се користити за управљање катастрофама, као што су поплаве, земљотреси и шумски пожари. Ови подаци могу се користити за праћење напретка катастрофе, идентификацију погођених подручја и координацију напора за помоћ.

Шта је геоинформатика? Компоненте геоинформатике

Компоненте геоинформатике

Ове компоненте раде заједно како би пружиле увид у различите аспекте Земљине површине и њене односе. Ево главних компоненти геоинформатике:

  • Географски информациони системи (ГИС): ГИС подразумева употребу софтвера и хардвера за прикупљање, складиштење, манипулацију, анализу и визуелизацију географских података. Ови подаци су организовани у слојеве, што корисницима омогућава да креирају мапе, спроводе просторну анализу и доносе информисане одлуке на основу просторних односа.
  • Даљинско сондирање Даљинска детекција подразумева прикупљање информација о површини Земље из даљине, обично коришћењем сателита, авиона или дронова. Подаци даљинске детекције, често у облику слика, могу пружити увид у покривач земљишта, здравље вегетације, климатске обрасце и још много тога.
  • Глобални системи за позиционирање (GPS)ГПС технологија омогућава прецизно позиционирање и навигацију путем мреже сателита. У ГИС-у, ГПС се користи за прикупљање прецизних података о локацији, што је кључно за мапирање, навигацију и просторну анализу.
  • Просторна анализа: Омогућава примену различитих техника просторне анализе како би се разумели обрасци, односи и трендови унутар географских података. Ове технике укључују анализу близине, интерполацију, анализу преклапања и анализу мреже.
  • КартографијаКартографија подразумева креирање мапа и визуелних приказа географских података. Она пружа алате и методе за дизајнирање информативних и визуелно привлачних мапа које ефикасно преносе просторне информације.
  • Геобазе податакаГеобазе података су структуриране базе података дизајниране за складиштење и управљање географским подацима. Оне пружају оквир за организовање просторних података, омогућавајући ефикасно складиштење, претраживање и анализу.
  • Веб мапирање и геопросторне апликацијеГеоинформатика се проширила на веб мапирање и апликације, омогућавајући корисницима приступ и интеракцију са географским подацима путем онлајн платформи. То је довело до развоја разних услуга и алата заснованих на локацији.
  • Геопросторно моделирањеГеопросторно моделирање подразумева креирање рачунарских модела за симулацију географских процеса у стварном свету. Ови модели помажу у предвиђању исхода, симулирају сценарије и помажу у доношењу одлука у различитим областима.

8 Примене и употреба геоинформатике у пољопривреди

Ево неких од кључних примена и употреба ГИС-а у пољопривреди:

1. Прецизна пољопривреда

Прецизна пољопривреда користи моћ географских информационих система (ГИС) како би пољопривредницима пружила детаљне увиде у њихова поља. Ови увиди се крећу од детаљних мапа вегетације и продуктивности до информација специфичних за усеве.

Суштина овог приступа лежи у доношењу одлука заснованих на подацима, што оснажује пољопривреднике да оптимизују своје праксе за максималан принос и ефикасност.

Употреба геоинформатике у пољопривреди

Генерисањем мапа продуктивности, GeoPard Crop Monitoring пружа кључно решење за прецизну пољопривреду. Ове мапе користе историјске информације из претходних година, омогућавајући пољопривредницима да идентификују обрасце продуктивности на својим фармама. Пољопривредници могу да идентификују плодне и непродуктивне локације користећи ове информације.

2. Праћење здравља усева

Значај праћења здравља усева не може се довољно нагласити. Добробит усева директно утиче на приносе, управљање ресурсима и целокупно здравље пољопривредног екосистема.

Традиционално, ручни преглед усева на пространим пољима био је напоран и дуготрајан. Међутим, појавом напредних технологија попут ГИС-а и даљинске детекције, дошло је до трансформативног помака, омогућавајући прецизно праћење у невиђеним размерама.

Геоинформатика помаже у раном откривању потенцијалних проблема који утичу на здравље усева. Анализом података даљинске детекције и сателитских снимака, пољопривредници могу идентификовати стресоре попут недостатка хранљивих материја или епидемија болести, што омогућава циљане интервенције.

3. Предвиђање приноса усева

Интеграцијом историјских података, састава земљишта, временских образаца и других варијабли, омогућава пољопривредницима да предвиде приносе усева са изузетном тачношћу. Ове информације им омогућавају да доносе информисане одлуке у вези са садњом, расподелом ресурса и маркетиншким стратегијама.

Мапа података о приносу за зоне 2019.

У области предвиђања приноса усева, ГеоПард је постао водећи иноватор. ГеоПард је развио поуздан метод који тврди да има одличну стопу тачности од преко 90% комбиновањем историјских и тренутних података о усевима добијених са сателита. Овај иновативни приступ је доказ како технологија може револуционисати савремену пољопривреду.

4. Праћење стоке помоћу геоинформатике

Просторни подаци са GPS трагача о стоци пружају увид у кретање и понашање животиња. Ови алати омогућавају пољопривредницима да прецизно одреде тачну локацију стоке унутар фарме, обезбеђујући ефикасно управљање и негу.

Поред праћења локације, ГИС алати за пољопривреду пружају свеобухватан преглед здравља стоке, образаца раста, циклуса плодности и потреба за храном.

Пројектовано је да ће глобално тржиште прецизне пољопривреде, које укључује праћење стоке, достићи значајну вредност у наредним годинама. Овај тренд наглашава трансформативни потенцијал ГИС-а у оптимизацији управљања стоком.

5. Сузбијање инсеката и штеточина

Традиционалне методе, попут ручног извиђања великих поља, показале су се и дуготрајним и неефикасним. Међутим, конвергенција технологије, посебно алгоритама дубоког учења и сателитских података, довела је до револуције у откривању и управљању штеточинама.

Геоинформатика помаже у креирању мапа распрострањености штеточина, омогућавајући прецизну примену пестицида. Циљањем одређених подручја, пољопривредници могу минимизирати употребу хемикалија, смањити утицај на животну средину и заштитити корисне инсекте.

ГеоПард праћење усева је ефикасна метода за уочавање разних претњи, као што су заразе коровом и болести усева. Потенцијална проблематична подручја се откривају проучавањем вегетационих индекса прикупљених на терену.

На пример, ниска вредност вегетационог индекса на одређеној локацији може бити знак потенцијалних штеточина или болести. Ова спознаја поједностављује поступак и елиминише потребу за дуготрајним ручним извиђањем великих поља.

6. Контрола наводњавања

Подаци засновани на ГИС-у пружају драгоцене увиде у нивое влажности земљишта, помажући пољопривредницима да доносе информисане одлуке у вези са распоредом наводњавања. Ово обезбеђује ефикасност воде и спречава прекомерно заливање или стрес због суше.

Значај променљиве брзине наводњавања

ГИС технологија за пољопривреду пружа моћан сет алата за уочавање усева који су под стресом због недостатка воде. Пољопривредници могу сазнати више о стању воде својих усева користећи индексе као што су индекс нормализоване разлике у води (NDWI) или индекс нормализоване разлике у влажности (NDMI).

Подразумевана компонента GeoPard Crop Monitoring-а, NDMI индекс, нуди скалу од -1 до 1. Недостатак воде је назначен негативним вредностима око -1, али преплављеност може бити назначена позитивним вредностима близу 1.

7. Поплаве, ерозија и контрола суше

Поплаве, ерозија и суша представљају озбиљне непријатеље који могу нанети значајну штету пољопривредним пејзажима. Поред физичког уништења, ови изазови нарушавају доступност воде, здравље земљишта и укупну продуктивност усева. Ефикасно управљање овим претњама је кључно за обезбеђивање безбедности хране, очување природних ресурса и неговање одрживих пољопривредних пракси.

Геоинформатика помаже у процени рањивости пејзажа на поплаве, ерозију и сушу. Анализом топографских података, образаца падавина и карактеристика земљишта, пољопривредници могу да примене стратегије за ублажавање ових ризика.

8. ГИС у пољопривредној аутоматизацији

Географски информациони системи (ГИС) су превазишли своју традиционалну улогу алата за мапирање и постали кључни омогућавачи у вођењу аутоматизованих машина. Ова технологија омогућава разноврсној пољопривредној опреми, као што су трактори и дронови, просторне податке и прецизне навигационе системе.

Као резултат тога, задаци који се крећу од садње до прскања и жетве могу се извршити са невиђеном тачношћу и минималном људском интервенцијом.

ГИС у пољопривредној аутоматизацији

Замислите сценарио у коме је трактор задужен за садњу усева на огромном пољу. Опремљен GPS системом и GIS технологијом, трактор користи просторне податке за навигацију дуж унапред одређених рута, обезбеђујући доследно постављање семена и оптималан размак. Ова прецизност не само да повећава принос усева већ и минимизира расипање ресурса.

Улога геоинформатике у прецизној пољопривреди

Игра кључну улогу у прецизној пољопривреди тако што пољопривредницима пружа податке и алате који су им потребни за доношење информисаних одлука о управљању усевима. Може се користити за прикупљање података о различитим факторима, као што су врста земљишта, принос усева и зараза штеточинама.

Ови подаци се затим могу анализирати како би се идентификовала подручја варијабилности унутар поља. Када се та подручја идентификују, пољопривредници могу користити ГИС за развој прилагођених планова управљања за свако подручје.

Употреба геоинформатике у прецизној пољопривреди брзо расте широм света. У Сједињеним Државама, на пример, употреба прецизне пољопривреде повећана је за више од 50% у последњих пет година. А у Кини се очекује да ће употреба прецизне пољопривреде расти за више од 20% годишње у наредним годинама.

Студије су показале да прецизна примена улазних података путем геоинформатичких техника може довести до повећања приноса и до 15%, уз смањење трошкова улазних података за 10-30%.

Штавише, студија објављена у часопису Nature 2020. године открила је да коришћење ГИС-а за управљање наводњавањем у пољу пшенице резултира повећањем приноса усева за 20%. Друга студија, објављена у часопису Science 2021. године, открила је да коришћење ГИС-а за прецизнију примену ђубрива у пољу кукуруза резултира повећањем приноса усева за 15%.

Такође се може користити за креирање мапа приноса усева. Ове мапе се могу користити за идентификацију подручја са ниским приносом, која се затим могу истражити како би се утврдио узрок проблема. Када се узрок проблема утврди, пољопривредници могу предузети корективне мере како би побољшали приносе у тим подручјима.

Улога геоинформатике у прецизној пољопривреди

На пример, пољопривредници га могу користити за креирање мапа типа земљишта и плодности. Ове мапе се затим могу користити за прецизније циљање примене ђубрива, што може помоћи у побољшању приноса усева и смањењу количине ђубрива које се непотребно примењује.

Поред прикупљања и анализе података, може се користити и за визуелизацију просторних података. Ово може бити корисно пољопривредницима да виде како су различити фактори, као што су врста земљишта и принос усева, распоређени по пољу. Алати за визуелизацију такође се могу користити да помогну пољопривредницима да саопште своје налазе другима, као што су консултанти за усеве или владини званичници.

Примене геоинформатике у прецизној пољопривреди у стварном свету су бројне. На пример, технологија променљиве брзине (VRT) користи просторне податке за испоруку различитих количина улаза попут воде, ђубрива и пестицида по пољу.

Овај приступ осигурава да усеви добијају тачно оне хранљиве материје које су им потребне, оптимизујући раст и принос. У другом случају, сателитски снимци и дронови пружају драгоцене увиде у здравље усева и откривање болести, омогућавајући брзу интервенцију.

GeoPard праћење усева као пример пољопривредног ГИС софтвера

Кључно је имати на уму да се ГИС софтвер који се користи у пољопривреди може разликовати у зависности од његове намене. Док неки алати показују ниво влажности земљишта како би помогли у избору садње, други приказују сорте усева, приносе и расподелу.

Чак и поређење економије сече шума са шумарством може се обавити употребом различитих апликација. Сваки пољопривредник или менаџер пољопривреде стога мора да пронађе идеално ГИС решење које му пружа информације потребне за доношење мудрих одлука на свом земљишту.

Када су у питању подаци са терена, GeoPard-ова платформа за праћење усева има бројне предности. Нуди резимее динамике вегетације и влажности земљишта, историјске податке о вегетацији и времену, као и прецизне временске прогнозе за наредних 14 дана.

ГеоПард омогућава аутоматизовану синхронизацију праћења усева

Ова платформа пружа могућности попут извиђања за организовање активности и размену информација у реалном времену, као и дневник активности на терену за планирање и праћење операција, тако да нуди више од само података заснованих на ГИС-у.

Подаци из додатних извора су такође укључени у GeoPard-ов програм за праћење усева. Алат за управљање подацима, на пример, укључује податке о машинама у платформу. Подржава популарне формате датотека као што су SHP и ISO-XML.

Можете мерити принос усева користећи податке са пољских машина, упоређивати их са мапама ђубрива, испитати тактике ђубрива и креирати планове за повећање приноса. Организације са којима пољопривредна предузећа сарађују и саме имају велике користи од ове свеобухватне платформе.

Изазови у прецизној пољопривреди и геоинформатици

Интеграција прецизне пољопривреде и геоинформатике уводи мноштво политичких импликација и регулаторних разматрања. Владе широм света се боре са осмишљавањем оквира који подстичу иновације, а истовремено штите приватност података, коришћење земљишта и еколошку одрживост.

На пример, прописи могу регулисати прикупљање и дељење просторних података, права интелектуалне својине за технологије прецизне пољопривреде и етичку употребу вештачке интелигенције у пољопривреди.

У Европској унији, Заједничка пољопривредна политика (ЗПП) признаје улогу дигиталних технологија, укључујући геоинформатику, у повећању пољопривредне продуктивности.

Финансијски подстицаји се пружају како би се пољопривредници подстакли да усвоје праксе прецизне пољопривреде које су у складу са циљевима заштите животне средине и одрживости. Овај пример илуструје како политика може да подстакне усвајање технологије за колективну корист.

Међутим, усвајање геоинформатичких технологија у пољопривреди представља значајне користи, али је праћено и изазовима, посебно за пољопривреднике различитог обима. Мали пољопривредници се често суочавају са финансијским ограничењима, јер немају ресурсе за набавку технологије и обуку.

Већа предузећа се суочавају са сложеношћу управљања подацима због обима својих активности. Недостаци техничког знања су чести, јер и малим и великим пољопривредницима је потребна обука за ефикасно коришћење геоинформатичких алата.

Ограничена инфраструктура и повезаност отежавају приступ, посебно у удаљеним подручјима. Јављају се проблеми са прилагођавањем, јер решења можда не одговарају малим фармама или се не могу беспрекорно интегрисати у веће погоне.

Културни отпор променама и забринутост због приватности података утичу на усвајање свуда. Владине политике, неизвесности око поврата улагања и проблеми са интероперабилношћу додатно ометају напредак.

Решавање ових изазова захтеваће прилагођене стратегије како би се осигурало да геоинформатика користи свим пољопривредницима, без обзира на величину.

Закључак

Беспрекорна интеграција геоинформатике у модерну пољопривреду носи трансформативни потенцијал. Коришћењем моћи просторних података, пољопривредници и заинтересоване стране у пољопривреди могу доносити информисане одлуке, оптимизовати коришћење ресурса и неговати одрживе праксе. Било да је у питању предвиђање приноса усева, управљање водним ресурсима или унапређење прецизне пољопривреде, ГИС се појављује као водиља, обликујући ефикаснију, отпорнију и продуктивнију будућност за свет пољопривреде.

LfL користи GeoPard платформу за свој пројекат будућег узгоја усева

Објављено на од стране Muhammad Farjad

Пољопривреда се данас суочава са великим изазовима. Мора да производи висококвалитетну храну и сировине, али све више мора да узме у обзир и захтеве за заштиту земљишта, воде, климе и биодиверзитета.

Баварски државни истраживачки центар за пољопривреду (LfL) дуго је спроводио истраживања о овим изазовима и сада тестира платформу за прецизну пољопривреду GeoPard за свој пројекат Future Crop Farming.

Дмитриј Дементјев, извршни директор и суоснивач компаније GeoPard: “Традиционалне методе узгоја усева често се суочавају са изазовима као што су неефикасно управљање ресурсима и ограничен приступ подацима у реалном времену. Ови фактори могу довести до неоптималних приноса усева, повећаних трошкова и оптерећења животне средине.”

ГеоПардова платформа пружа ЛфЛ-у централизовану платформу за визуелизацију и анализу критичних пољопривредних података. Кориснички интерфејс платформе омогућава комбиновање сателитских података и експерименталних података из теренског испитивања, поједностављујући сложену интерпретацију података и оснажујући кориснике да доносе информисане одлуке које оптимизују продуктивност и одрживост.

Поље је подељено на делове како би се представила специфична поставка за оглед: LfL је имплементирао систем међуусева у тракама, тј. истовремену култивацију више усева у паралелним тракама на истом пољу.

Ове траке се потом могу користити одвојено у једначинама за улазе (као што су ђубриво и заштита биљака) и резултате приноса, омогућавајући израчунавање целокупног поља

профит. Штавише, може се проценити профит који генеришу појединачни усеви и могући утицаји на ивицама између трака.

Сарадња између LfL-а и GeoPard-а кроз пројекат Future Crop Farming може унапредити алате за анализу неконвенционалних структура поља.

Коришћењем напредне платформе компаније GeoPard, може се допунити резултатом истраживања и створити вредне визуелизације за преношење увида из пројекта јавности.

Са фокусом на прецизну пољопривреду, продуктивност и заштиту животне средине, иновативни пројекат LfL показује потенцијал за одрживију будућност у пољопривреди.

Др Маркус Гандорфер, руководилац дигитализације и вођа пројекта у LfL-у: “Задовољство нам је да сарађујемо са ентузијастичним GeoPard тимом. Дубљи увиди у наше податке о међуусевима које омогућава GeoPard алат су нам веома драгоцени.”

О нама

Баварски државни истраживачки центар за пољопривреду (LfL) Баварски државни истраживачки центар за пољопривреду (LfL) је центар знања и услуга за пољопривреду у Баварској. Примењена истраживања LfL-а баве се питањима пољопривредне праксе и пружају применљива решења за пољопривредна предузећа на различите начине.

Интердисциплинарни пројекат „Будућа пољопривреда“ налази се у Русторфу ад Роту у југоисточној Баварској. Више информација о пројекту можете пронаћи на веб страници пројекта: http://www.future-crop-farming.de

ГеоПард Агрицултуре 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 Agriculture 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.

Коришћење ГПС технологије за оптимизацију узгоја покривног усева

Објављено на од стране Muhammad Farjad

Пољопривредна индустрија доживљава велике промене, са усвајањем модерних технологија попут ГПС система који постају све уобичајенији.

Ово је посебно приметно у начину на који пољопривредници узгајају покровне усеве. ГПС технологија револуционише начин на који управљају својим пољима, помажући им да постану ефикаснији и одрживији у својим пољопривредним праксама.

Покровни усеви, понекад названи зелено ђубриво, су биљке које се гаје првенствено ради побољшања здравља земљишта, а не за жетву. Обично се гаје током вансезоне и пружају користи попут сузбијања корова, побољшања биодиверзитета и повећања плодности земљишта.

Ипак, узгој покровних усева може бити напоран и дуготрајан. Ту је GPS технологија корисна.

Укључивање ГПС технологије у пољопривреду доноси бројне предности. Прво, омогућава прецизну пољопривреду, где пољопривредници могу да користе ГПС координате за креирање прецизних мапа својих поља.

Ово им помаже да пажљиво прате раст усева и стање земљишта. Ослањајући се на податке, могу прецизније примењивати ђубрива и пестициде, смањујући отпад и минимизирајући штету по животну средину.

Штавише, GPS технологија значајно повећава ефикасност садње покровних усева. Конвенционалне методе могу довести до неравномерне расподеле семена, остављајући нека подручја слабо покривеним.

Са ГПС вођеном механизацијом, пољопривредници могу да обезбеде равномерну расподелу по целом пољу, подстичући бољи раст и покривеност земљишта. Ово не само да побољшава ефикасност покровних усева, већ и смањује потребу за радном снагом и ресурсима.

Поред тога, ГПС технологија омогућава пољопривредницима да примене ефикасније стратегије плодореда. Прецизним мапирањем поља и праћењем раста усева, могу оптимизовати здравље земљишта и продуктивност кроз добро планиране ротације. Ово може довести до већих приноса током времена, додатно побољшавајући ефикасност пољопривреде.

Штавише, ГПС технологија игра виталну улогу у праћењу и управљању штеточинама и болестима. Она омогућава пољопривредницима да прате локацију и ширење ових проблема, што им омогућава да предузму циљане мере за контролу. Као резултат тога, употреба пестицида широког спектра може се смањити, промовишући здравији и одрживији пољопривредни систем.

ГПС технологија нуди предности које превазилазе само појединачне пољопривреднике када је у питању узгој покривених усева. Она има потенцијал да подстакне одрживе и ефикасне пољопривредне праксе на глобалном нивоу.

Смањењем отпада и најбољим коришћењем ресурса, GPS технологија може играти значајну улогу у задовољавању растуће глобалне потражње за храном на еколошки прихватљив начин.

Међутим, коришћење ГПС технологије у пољопривреди представља изазове за многе пољопривреднике, као што су скупи почетни трошкови и недостатак техничког знања. Да би се превазишле ове препреке, кључно је понудити подршку пољопривредницима.

То се може постићи финансијским подстицајима, програмима обуке и развојем софтвера и опреме једноставних за коришћење, што им омогућава да ефикасно искористе ову технологију.

Закључно, коришћење ГПС технологије у узгоју покровних усева има потенцијал да значајно побољша ефикасност пољопривреде. Омогућава прецизну пољопривреду, боље праксе сетве, ефикасну плодореду и побољшано сузбијање штеточина и болести. Нудећи праву подршку и ресурсе, пољопривредници могу искористити предности ГПС технологије како би створили одрживији и продуктивнији пољопривредни сектор.

Модел аутоматског детектовања граница парцела за прецизну пољопривреду компаније GeoPard

Објављено на од стране Muhammad Farjad

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.

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