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.

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 интеграција са УП42

Објављено на од стране dementievgeopard

ГеоПард и УП42 поносни су што могу да објаве техничко партнерство између платформи.

 

ГеоПард аналитички блокови су сада доступни на UP42 ГИС тржишту и укључују следеће могућности:

  • Интегрисане сателитске констелације: Плејаде, Плејаде НЕО, СПОТ
  • Подржана вегетација индексиNDVI, EVI, SAVI, NDWI
  • Излаз у ЦОГ формат (GeoTIFF оптимизован за облак)

 

Интеграција ће омогућити клијентима Up42 приступ напредном праћењу усева (без ограничења само на усеве) користећи алгоритме за обраду сателитских снимака GeoPard-а.

ГеоПард аналитички блок се користи за израчунавање NDWI преко Плејадског NEO телескопа резолуције 30 цм.
ГеоПард аналитички блок се користи за израчунавање NDWI преко Плејадског NEO телескопа резолуције 30 цм.

 

 

Дмитриј Дементјев, извршни директор компаније ГеоПард: “Техничко партнерство са УП42 омогућава клијентима УП42 да користе нову геопросторну аналитику компаније ГеоПард, укључујући обраду сателитских снимака у великој размери и невиђеном брзином за тако огромне скупове података. Аналитички деривати би се могли користити за прескриптивну прецизну пољопривреду, регенеративну/угљеничну пољопривреду и праћење усева у великој мери у временском и просторном смислу.“.
То такође указује на амбицију ГеоПард-а да се интегрише са најнапреднијим технолошким платформама на свету.”

 

Раније је тим ГеоПарда објавио интеграција са ЏонДиром (највећи произвођач пољопривредних машина и опреме) путем платформе MyJohnDeere Operation center (највећа дигитална пољопривредна платформа по површини на свету), и Планета – компанија за сателитске снимке са највећим бројем сателита.

 

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.

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. 

Аутоматизовано извиђање усева са пресеком слојева података

Објављено на од стране dementievgeopard

У ГеоПард-у имамо модул за Аутоматски креирајте зоне за извиђање података о усевима коришћењем флексибилне конфигурације пословне и агрономске логике.

Омогућава контролу огромне количине поља и извиђање само у случају нужде.

Пословна/агрономска логика би могла бити флексибилна. У овом примеру – Задаци се креирају у областима где имамо зоне високог историјског потенцијала поља и ниску вегетацију на најновијим сателитским снимцима.

Пример другог случаја употребе: Зона ниског приноса (из датотеке приноса) пресечена са зонама ниског pH – за подешавање нивоа плодности креча.

 

Аутоматизоване зоне извиђања података о усевима са пресеком слојева података
Зоне високе историјске продуктивности поља пресечене са најновијом сликом планете, зоне ниске вегетације -> Задаци извиђања се креирају аутоматски у ГеоПард-у

За компаније које се баве трговином усевима и моделере података, пресек између историјски најстабилнијих и зона високог приноса могао би бити добар показатељ за екстраполацију предвиђања приноса.

Ако сте пољопривредник, агроном или специјалиста за прецизну пољопривреду, знате колико је важно праћење података о усевима. То је неопходно за праћење здравља ваших усева и идентификовање потенцијалних проблема пре него што постану велики проблеми.

Међутим, традиционално извиђање усева може бити дуготрајно и захтевати много рада. Ту долазе до изражаја аутоматизовани задаци извиђања.

ГеоПард је револуционарни софтвер за аутоматизовану прецизну пољопривреду који користи напредне алгоритме и сателитске снимке за аутоматско праћење ваших усева. Са ГеоПард-ом можете лако подесити аутоматизоване задатке извиђања који ће вас упозорити на све потенцијалне проблеме, као што су штеточине, болести или недостатак хранљивих материја.

Једна од кључних предности коришћења аутоматизованих задатака извиђања је могућност брзог и прецизног идентификовања проблема у вашим усевима. GeoPard користи напредне алгоритме за анализу сателитских снимака ваших поља, откривајући чак и најмање промене у вашим усевима.

То значи да можете брзо идентификовати све потенцијалне проблеме и предузети мере да их решите пре него што постану озбиљнији.

Још једна предност аутоматизованих задатака извиђања је могућност редовног праћења усева. Код традиционалног извиђања може бити тешко редовно посећивати поља и проверавати потенцијалне проблеме.

Али са ГеоПард-ом, можете подесити аутоматизоване задатке који ће пратити ваше усеве на дневној или недељној бази, дајући вам свеобухватнији преглед њиховог здравља.

ГеоПард-ови аутоматизовани задаци извиђања су такође прилагодљиви, што вам омогућава да их прилагодите својим специфичним потребама. Можете подесити задатке за праћење одређених проблема, као што су штеточине или болести, или подесити задатке за праћење одређених подручја вашег поља. То значи да можете добити информације које су вам потребне за доношење информисаних одлука о вашим усевима.

Поред аутоматизованих задатака извиђања, ГеоПард такође нуди низ других функција које вам могу помоћи у управљању вашим операцијама прецизне пољопривреде. ГеоПард можете користити за планирање садње и ђубрења, праћење нивоа влажности земљишта и праћење приноса.

Генерално, аутоматизовани задаци извиђања компаније GeoPard су моћан алат за пољопривреднике, агрономе и стручњаке за прецизну пољопривреду. Са GeoPard-ом можете брзо и лако пратити своје усеве и идентификовати потенцијалне проблеме, што вам помаже да доносите боље одлуке о својим операцијама.

Шта је извиђање усева?

Извиђање усева је пракса у пољопривреди која подразумева систематско инспектирање и праћење усева ради процене њиховог здравља, раста и потенцијалних проблема. Обично подразумева физичко ходање кроз поља или коришћење технологије као што су дронови или сензори за прикупљање података.

Извиђачи усева посматрају и прикупљају информације о факторима као што су заразе штеточинама, епидемије болести, недостатак хранљивих материја и притисак корова.

Ови подаци помажу пољопривредницима да доносе информисане одлуке у вези са управљањем усевима, као што је спровођење циљаних третмана, прилагођавање примене ђубрива или спровођење стратегија за сузбијање штеточина. Они играју кључну улогу у максимизирању приноса усева и обезбеђивању општег здравља усева.

Шта је аутоматизовано прикупљање података о усевима?

Аутоматизовано извиђање усева односи се на примену најсавременијих технологија, укључујући роботику, беспилотне летелице (БПЛО), разне сензоре и вештачку интелигенцију (ВИ), за посматрање и процену здравља и развоја усева у пољопривредном окружењу.

Циљ је повећати ефикасност, смањити трошкове и поједноставити управљање усевима аутоматизацијом задатака које традиционално обављају људски извиђачи усева.

Процес аутоматизованог извиђања података о усевима подразумева неколико фаза, као што су:

  • Прикупљање података: Беспилотне летелице или земаљски роботи опремљени низом сензора (нпр. камерама, мултиспектралним сензорима, ЛИДАР-ом) прикупљају информације о стању усева, обухватајући здравље биљака, појаву штеточина и болести, својства земљишта и концентрације хранљивих материја.
  • Анализирање податакаПрикупљени подаци се потом обрађују и испитују коришћењем вештачке интелигенције и алгоритама машинског учења како би се открили обрасци, неправилности и тенденције везане за здравље и развој усева.
  • Доношење одлука: Резултати анализе података могу се користити за доношење информисаних одлука о управљању усевима, укључујући оптимизацију заливања, ђубрења, сузбијања штеточина и других интервенција.
  • Предузимање акције: Пољопривредници могу да примене циљане мере засноване на знању стеченом аутоматизованим праћењем усева како би решили специфичне проблеме на терену, као што је примена пестицида или хранљивих материја искључиво тамо где је потребно, минимизирајући отпад и утицај на животну средину.

Пружањем пољопривредницима тачних података у реалном времену, може се значајно побољшати пољопривредна продуктивност и одрживост, омогућавајући боље доношење одлука и примену прецизнијих техника управљања.

Како препознати извиђачку зону?

Одређивање зона за извиђање података о усевима подразумева поделу пољопривредног поља на мање, управљиве делове на основу аспеката као што су састав земљишта, терен, историјски резултати усева или други релевантни фактори.

Циљ је успоставити уједначена подручја која представљају сличне услове, омогућавајући фокусираније праксе извиђања, посматрања и управљања. Ево методе корак по корак за одређивање зоне извиђања усева:

  • Прикупите историјске информације: Прикупите податке о приносима претходних усева, резултатима анализе земљишта, појави штеточина и болести и све друге значајне информације за поље. Ови подаци могу помоћи у препознавању подручја са упоредивим условима или учинком.
  • Испитајте састав земљишта и терен: Истражите типове земљишта и терен вашег поља како бисте разумели природне варијације. Различити састави земљишта и надморска висина могу утицати на раст усева, апсорпцију хранљивих материја и приступачност води, што заузврат утиче на здравље усева.
  • Користите технологију даљинског очитавања: Користите сателитске или снимке снимљене дроном да бисте добили додатне детаље о условима на терену, као што су индекси вегетације, нивои влажности земљишта и варијације температуре. Ове информације могу помоћи у прецизном подешавању зона извиђања пружајући свеобухватнији поглед на терен.
  • Примените технике прецизне пољопривреде: Користите софтвер за прецизну пољопривреду за обраду и анализу прикупљених података. Ови алати могу помоћи у идентификовању образаца и успостављању подручја за извиђање заснованих на подацима, узимајући у обзир факторе као што су здравље усева, варијабилност земљишта и терен.
  • Успоставите извиђачка подручјаНа основу анализе података, сегментирајте поље на мања, уједначена подручја која показују сличне карактеристике. Ова подручја треба да буду управљива по величини и прилагођена специфичним захтевима вашег пословања.
  • Редовно ажурирајте и прилагођавајте: Како се околности мењају и нови подаци постају доступни, поново процените и измените подручја извиђања како бисте осигурали да остану релевантна и прецизна. То може укључивати ажурирање подручја на основу нових података о приносу, појаве штеточина и болести или других фактора који утичу на перформансе усева.

Стога, прецизним одређивањем и стварањем зоне за извиђање усева, пољопривредници могу ефикасније концентрисати своје напоре за праћење и применити циљане праксе управљања, што резултира бољим коришћењем ресурса и побољшаним здрављем усева.

Предвиђање приноса усева помоћу података даљинске детекције у прецизној пољопривреди

Објављено на од стране dementievgeopard

За предвиђање приноса усева, потребно је да разумемо колико сунчеве светлости биљке примају и колико им је воде потребно. Раст биљака зависи од ова два фактора, али многи други фактори утичу на раст биљака, као што су температура, влажност и врста земљишта.

Количина и квалитет усева произведених у свету је главни фактор који утиче на безбедност хране. Ово је посебно важно у земљама у развоју где је пољопривреда и даље важан део економије.

Даљинска детекција Подаци се могу користити за процену количине светлости коју биљке примају и тиме предвиђање приноса усева. Подаци даљинске детекције су моћан алат за процену приноса усева. Они пружају информације о усевима који расту и њиховом окружењу, омогућавајући вам да процените производњу усева.

Подаци даљинске детекције су облик аналитике података у пољопривреди који се може користити за предвиђање приноса пре жетве. Овај чланак истражује све што треба да знате о подацима даљинске детекције.

Шта су подаци о приносима усева у пољопривреди?

Подаци о приносу усева су информације о количини усева коју производи пољопривредник или група пољопривредника. Укључују количину усева убраних по хектару земљишта. Ово се може мерити у тонама, бушелима или било којој другој јединици мере у зависности од усева.

Подаци о приносу на пољопривредним газдинствима су важни када је у питању пољопривреда јер могу помоћи пољопривредницима да одреде колико треба да посеју следеће сезоне. Поред тога, подаци о приносу им омогућавају да утврде да ли постоји проблем са њиховим усевима који треба решити.

Подаци о приносу могу се користити и за праћење напретка ка глобалним циљевима које су поставиле владе, невладине организације и друге заинтересоване стране.

Поред тога, подаци о приносима се користе за идентификацију предности и слабости у пољопривредним праксама и давање препорука на основу ових информација. Подаци о приносима су корисни за доношење информисаних одлука о многим аспектима пољопривреде, као што су:

Анализа података у прецизној пољопривреди

Избор семена: Избор сорти и хибрида на основу података о приносу може помоћи да се осигура да су поља засејана најпрофитабилнијим доступним семеном.

Сузбијање штеточина: Праћењем раста биљака, подаци о приносу могу помоћи пољопривредницима да одреде када да уведу сузбијање штеточина мере. Ово може смањити употребу пестицида и повећати профит.

Распоред наводњавања: Коришћење информација са монитора приноса омогућава пољопривредницима да фино подесе распоред наводњавања, што помаже у уштеди воде и новца уз одржавање високих приноса.

Шта су подаци даљинске детекције?

Даљинска детекција је наука о прикупљању информација о објекту или феномену без директног контакта са објектом и самим тим на неинвазиван начин. Користи се у пољопривреди за праћење усева, земљишта и услова влаге.

Даљинска детекција користи емисије електромагнетног зрачења (ЕМЗ) као што су оне које емитују радио таласи, микроталаси, инфрацрвено, видљиво светло и ултраљубичасто светло.

Даљинска детекција усева пружа начин мерења услова раста усева током времена. Такође пружа информације о стању усева у одређеним тачкама у времену и простору. Ове информације се могу користити за процену приноса усева и процену када би требало да се жетва обави.

Подаци даљинске детекције могу се користити за мерење промена у коришћењу земљишта, праћење раста усева и приноса пољопривредних газдинстава, откривање влажности и нивоа салинитета земљишта, одређивање нивоа заразе штеточинама, праћење нивоа загађења животне средине итд.

Дакле, на пример, ако шетате пољем и посматрате биљке, прикупљате податке о њима. Ако се возите хеликоптером или авионом и посматрате биљке одозго, прикупљате податке даљинске детекције.

Постоји много различитих врста техника и уређаја за даљинско очитавање који се користе за прикупљање ових података: сателитски снимци, аерофотографије, радарски системи, лидар и други.

Шта је предвиђање приноса усева?

Предвиђање приноса усева је процес процене потенцијалног или очекиваног приноса одређене културе за дато подручје и вегетациону сезону.

То подразумева анализу различитих фактора као што су временски услови, карактеристике земљишта, генетика усева и праксе управљања како би се направиле информисане прогнозе о вероватној жетви.

Важно је напоменути да су предвиђања приноса усева подложна неизвесности због сложености пољопривредних система и утицаја непредвидивих фактора попут штеточина, болести и екстремних временских прилика.

Иако модели предвиђања пружају вредне увиде, они служе као алат за помоћ у доношењу одлука, а не као пружање апсолутне сигурности.

Како то функционише?

Следећи извори података су комбиновани како би се створила различита тежина за пројекције приноса на основу тренутних околности сезоне раста у различитим регионима.

Научници за податке компаније Farmers Edge комбинују ове изворе података са најновијим достигнућима у машинском учењу како би ажурирали процене прогнозе приноса кад год је главна компонента приноса поремећена.

1. Подаци из предсезоне

Предсезонски подаци морају бити тачни како би се поставила основа за предвиђање приноса усева. Ове информације су доступне пре него што се усев засеје и оне постављају темеље за прва очитавања предвиђања приноса.

Подаци као што су локација поља, тренутни и претходни усеви, временски услови специфични за поље пре садње или сетве, информације и подаци о испитивању земљишта и регионални метеоролошки трендови током последње деценије комбиновани су како би се пружио увид у то како започети сезону са тачним бројкама приноса које треба очекивати.

2. Подаци током сезоне

Подаци током сезоне пружају увид у варијабле које утичу на принос пољопривреде током вегетационе сезоне након што су темељи постављени.

Метеоролошке станице на пољопривредним газдинствима у Фармерс Еџу пружају податке усмерене на поље који побољшавају ове скупове података пружањем очекиваних и предвиђених вредности које се чувају, а затим ресетују када подаци стигну сваког дана, унапређујући моделе.

Други подаци током сезоне, попут примене ђубрива, такође се узимају у обзир током сезоне, било да је планирано или не, како би се побољшала дијагностика на терену и понудиле прогнозиране вредности приноса.

3. Подаци специфични за усеве

Широка мрежа локалних агронома компаније Farmers Edge такође може пружити податке специфичне за усеве током вегетационе сезоне.

Агрономи са Farmers Edge-а су идентификовали податке специфичне за усеве који утичу на принос током вегетације, укључујући садржај воде током главних фаза раста или сате изнад кардиналних температура за усеве током кључних периода који одређују принос, за пет главних усева у предвиђању приноса (кукуруз, уљана репица, сочиво, соја и пшеница).

4. Слике усева и поља

Сателитски снимци високе резолуције користе се за брзо и прецизно одређивање вредности NDVI здравља усева на пољима, што омогућава истраживачима да траже погрешне резултате или регионалне проблеме са усевима који би могли утицати на принос.

Ови регионални трендови могу се користити да се утврди да ли су подручја на правом путу за прогнозу или да ли су фактори животне средине искривили вредности предвиђања приноса усева.

5. Подаци хистограма

Модели за предвиђање приноса на Farmers Edge-у користе велике статистичке податке како би пронашли различите дистрибуције на сликама поља током времена, што затим пружа јасноћу конволуционој неуронској мрежи која може да користи ове модификације за предвиђање приноса на великим подручјима, као што су Сједињене Државе или Канада, како се слике мењају током времена.

Шта су подаци даљинске детекције у пољопривреди?

Није једноставно предвидети производњу пре него што комбајн прође кроз поље, али тим Farmers Edge-а је одушевљен што произвођачима пружа предвиђања приноса на основу комплетне и тачне статистике.

Сваки извор података има тежину у предвиђању приноса усева, која се може мењати на основу параметара модела.

Како повећати принос на пољопривреди прецизним технологијама?

Власници фарми генерацијама расправљају и раде на повећању пољопривредних приноса. Неке од откривених метода биле су ефикасне, док су друге биле неефикасне.

Поред непроцењивог искуства ранијих генерација пољопривредника, пољопривредна индустрија сада може профитирати од савремених научних и технолошких достигнућа.

Хајде да погледамо најчешће начине на које пољопривредници могу повећати приносе и како се претходно искуство и нове технологије могу искористити за повећање пољопривредне продуктивности.

1. Правилно наводњавање

Пољопривредници који желе да повећају просечан принос по хектару на својим фармама требају добро осмишљен систем за наводњавање. Обезбеђивање праве количине воде биљкама има директан утицај на њихов развој и, као резултат тога, на пољопривредне приносе.

Временске прогнозе су кључне за ефикасно наводњавање пољопривредног земљишта. Хиперлокална временска прогноза је сада могућа захваљујући данашњим технологијама, које укључују прилагођене програме и софтвере за пољопривреднике.

То чини прецизно наводњавање могуће тако што ће пољопривредницима омогућити да се унапред припреме и закажу наводњавање својих усева на најтачнији и најефикаснији могући начин.

2. Тестирање земљишта и његов квалитет

Један од најважнијих фактора који утичу на приносе усева је квалитет земљишта или плодност. Поред пољопривредне производње, квалитет земљишта утиче на то колико кошта пољопривредника узгој одређене биљке, јер неке од њих захтевају специфичне односе одређених елемената у земљишту, као што су минералне честице, органска материја, вода и ваздух.

Пољопривредници морају редовно пратити стање земљишта на својим парцелама како би постигли веће пољопривредне приносе. Плодоред је једна од најефикаснијих техника за одржавање здравља земљишта, између осталог.

Ротација биљака на одређеној парцели избегава замор земљишта и прекида циклусе инсеката, што резултира већим пољопривредним производом и, као резултат тога, већим просечним приносом по хектару.

3. Квалитет семена

Квалитет семена које пољопривредници користе за сетву својих поља утиче на пољопривредну производњу. Због тога се пољопривредницима саветује да на својим пољопривредним земљиштима сеју само сертификовано семе које је прошло све неопходне контроле квалитета како би повећали пољопривредне приносе.

Сертификовано семе може бити скупље од несертификованог семена, али резултат ће се исплатити јер је квалитет семена један од најважнијих елемената који утичу на продуктивност усева.

Осим тога, коришћење само висококвалитетног семена један је од еколошки најодговорнијих начина за повећање продуктивности усева. Пољопривредник може да испита квалитет одређеног семена тако што ће контактирати релевантну компанију за производњу семена и, ако је потребно, организовати прилагођена испитивања на одређеној парцели.

Поред тога, кључно је разумети да квалитет семена није трајан или непромењен. Од тренутка када се посеју у земљу, зрна семена захтевају заштиту. Једна од стратегија третмана семена која се користи да би се то постигло јесте облагање семена.

То је техника облагања семенских зрна спољашњим материјалима како би се побољшала њихова својства (тежина, величина) и/или им се обезбедиле активне хемикалије (микронутријенти, микробни инокуланти, регулатори раста итд.) ради заштите од биљних болести и побољшања њиховог раста.

4. Паметна примена ђубрива

Ђубрива су дизајнирана да негују различите врсте земљишта, побољшају раст биљака и повећају приносе, али њихова употреба треба да буде уравнотежена и разумна. Прекомерна употреба ђубрива може имати озбиљан утицај на квалитет земљишта и, као резултат тога, на пољопривредну продуктивност.

Различити региони поља могу захтевати различите нивое ђубрења земљишта, тако да је најбољи приступ селективна употреба ђубрива, у складу са захтевима различитих зона поља. Овај прецизан приступ ђубрењу поља одржава земљиште здравим, што резултира већим просечним приносима по хектару.

A Софтвер за праћење усева је једна од технолошких опција у овом контексту. Садржи алат за зонирање поља који дели пољопривредно земљиште на 2-7 зона на основу сателитских фотографија, идентификујући места која захтевају више пажње од других.

Узгајивачи често користе прецизну технологију као један од еколошки најприхватљивијих начина за њено побољшање.

5. Методе заштите усева

Пољопривредници који желе да повећају приносе морају да брину о својим биљкама током целог њиховог раста и до краја вегетационе сезоне. Пољопривредници користе разна средства како би смањили утицај корова, штеточина и болести на продуктивност усева, у зависности од ситуације.

Хербициди, инсектициди, средства за сушење, регулатори раста биљака, фунгициди, адјуванси и друге хемикалије су уобичајени примери. Заштита усева може се обавити на различите начине. Сузбијање корова/штеточина и сузбијање биљних болести су два најважнија.

6. Спречавање и управљање биљним болестима

Биљне инфекције су још једна значајна опасност за пољопривредне резултате произвођача. Пољопривредници могу користити разне методе превенције и сузбијања биљних болести, као што је избор сорти отпорних на болести или толерантних на болести, третирање семена фунгицидима и примена пестицида и других сличних супстанци на биљке у развоју, у зависности од врсте биљака које ће се гајити на пољу.

Пољопривредници би требало да обрате посебну пажњу на то када користе ове или друге тактике како би оне имале највећи ефекат. Потребно је имати на уму да је благовремена заштита биљака кључна за индикацију приноса по хектару – што се раније проблем препозна, брже и лакше ће се решити, а мање површине поља ће бити погођене.

7. Сузбијање корова и штеточина

Током вегетације, главни изазови пољопривредника су сузбијање корова и сузбијање штеточина. Један коров, на пример, може произвести преко 10 милиона семена корова, што, ако се не сузбије благовремено, може значајно смањити приносе на датом пољу и изазвати потешкоће годинама. Пољопривредници такође морају предузети холистички одговор на најезду штеточина.

Пољопривредници морају стално бити спремни да брзо реагују на проблеме са најездом штеточина, јер су штеточине веома прилагодљиви и брзо се размножавајући организми који могу угрозити производе на одређеном пољопривредном земљишту.

Предвиђање приноса усева је главна брига за пољопривреднике јер директно утиче на њихову профитну маржу. Ако пољопривредник зна колики принос може да очекује од свог земљишта, може у складу са тим да планира своје усеве и повећа своју профитну маржу. Зато је важно тачно предвидети принос пољопривреде пре садње било које културе на одређеном земљишту.

Предвиђање приноса усева помоћу GeoPard Agriculture Tools

То је важно питање у агрономији још од давнина. Кључно је за безбедност хране, посебно у временима суше, поплава или других природних катастрофа.

Предвиђање приноса усева пољопривредници такође користе за доношење одлука о томе када садити и брати усеве на основу садржаја влажности земљишта, заразе штеточинама и других фактора као што су временски услови и потребе за ђубривом.

Да бисте доносили информисаније одлуке и побољшали ефикасност узгоја уз помоћ података о приносу на пољопривредним газдинствима, кликните овде да затражите демо сада.

Најчешћа питања

1. Како пољопривредници повећавају приносе својих усева?

Пољопривредници повећавају принос усева управљањем земљиштем, ефикасним наводњавањем, плодоредом и сузбијањем штеточина и корова. Ове праксе оптимизују плодност земљишта, доступност воде и минимизирају штеточине и болести, што резултира већом продуктивношћу усева.

2. Како израчунати принос усева по хектару/парцели?

Може се мерити различитим методама и факторима. Један уобичајени приступ је физичко брање репрезентативног узорка усева са датог подручја и његово мерење. Ова тежина се затим екстраполира да би се проценио укупан принос целог поља или фарме.

На пример, ако узорак тежи 100 килограма, а површина поља је 2 хектара, принос усева по хектару би био 50 килограма.

Поред тога, напредне технологије попут даљинског очитавања и сателитских снимака могу се користити за процену здравља усева, вегетационих индекса и биомасе, пружајући вредне увиде.

Приликом мерења узимају се у обзир и други фактори попут квалитета зрна, величине и тржишне вредности. На пример, ако узорак тежи 100 килограма, а површина поља је 2 хектара, принос по хектару би био 50 килограма.

3. Како процењујете принос усева пре жетве?

Процена приноса усева пре жетве може се обавити комбинацијом метода.

Један приступ је коришћење модела раста специфичних за усеве који узимају у обзир факторе као што су датум садње, временски услови и здравље усева како би се предвидео потенцијални принос.

Друга метода је коришћење техника даљинског очитавања, као што су сателитски снимци или дронови, за процену снаге усева и биомасе.

4. Који тип пољопривредног система даје здравије житарице?

Системи органске пољопривреде се често повезују са здравијим житарицама. Органска пољопривреда избегава употребу синтетичких пестицида, хербицида и генетски модификованих организама (ГМО). Уместо тога, органски пољопривредници се ослањају на природна ђубрива, плодоред и биолошке методе сузбијања штеточина.

Ове праксе доприносе производњи житарица које не садрже хемијске остатке, потенцијално имају више есенцијалних хранљивих материја и нижи ниво контаминације пестицидима.

Међутим, важно је напоменути да специфичне здравствене користи житарица могу варирати у зависности од фактора као што су квалитет земљишта, сорта усева и праксе руковања након жетве.

5. Како пестициди повећавају принос усева?

Пестициди могу да га повећају штитећи биљке од разних штеточина, болести и корова. Они помажу у контроли или елиминисању штетних инсеката, гљивица, бактерија и других организама који могу оштетити или уништити усеве.

Смањењем утицаја штеточина, пестициди омогућавају биљкама да снажније расту, ефикасно користе хранљиве материје и усмеравају више ресурса ка продуктивном расту.

Систем за даљинско праћење усева: Како функционише?

Објављено на од стране dementievgeopard

Систем за даљинско праћење усева у прецизној пољопривреди односи се на употребу различитих технологија и алата за праћење и управљање усевима на даљину. Овај приступ користи технологије за прикупљање података, анализу и комуникацију како би се доносиле информисане одлуке о здрављу усева, наводњавању, ђубрењу и целокупном управљању фармом.

Пољопривреда није заостала ни у 21. веку где све постаје дигитално. Док читате овај чланак, неколико пољопривредника широм света већ користи технологију за обављање разних задатака на својим пољима, као што су праћење влажности биљака, стања земљишта, општег здравственог стања, температуре, па чак и многих других, коришћење сензора.

Прихватањем технологије, пољопривредници уживају у предностима тачне статистике у поређењу са старим временима када су користили нагађања и интуицију за доношење одлука. То им помаже да доносе боље процене које резултирају повећаним жетвама.

Шта је систем за праћење усева?

Праћење усева односи се на процес систематског посматрања, процене и прикупљања података о усевима током њиховог циклуса раста.

То подразумева редовно и систематско посматрање усева како би се прикупиле информације о њиховом здрављу, расту и развоју.

Његов циљ је доношење информисаних одлука у вези са праксама управљања усевима, оптимизација коришћења ресурса и максимизирање приноса. Обично укључује следеће активности:

  • Визуелни преглед
  • Фенолошка посматрања
  • Праћење земљишта
  • Праћење времена
  • Праћење засновано на сензорима
  • Анализа података

Праћењем усева, пољопривредници могу проактивно да решавају проблеме, оптимизују расподелу ресурса и доносе информисане одлуке како би побољшали укупно здравље усева, принос и профитабилност. То је суштинска компонента прецизне пољопривреде, омогућавајући пољопривредницима да практикују циљано и одрживо управљање усевима.

Паметни систем за праћење усева: Како функционише?

Његов главни циљ је да осигура да пољопривреда постане лакша и профитабилнија у поређењу са традиционалним методама. Од приказивања података о пољима па све до временских прогноза, у наставку је све што бисте можда желели да знате о даљинском праћењу усева и сродним темама.

Паметни систем за праћење усева укључује различите технологије за прикупљање, анализу и коришћење података за ефикасно управљање усевима. Ево како то обично функционише:

1. Распоређивање сензора

Систем почиње постављањем сензора на терену. Ови сензори могу да мере параметре као што су влажност земљишта, температура, влажност ваздуха, нивои хранљивих материја и интензитет светлости.

Такође могу да укључују метеоролошке сензоре за прикупљање података о падавинама, брзини ветра и сунчевом зрачењу. Сензори су стратешки постављени по пољу како би прикупили репрезентативне податке.

2. Прикупљање података

Распоређени сензори континуирано прикупљају податке са терена. То се може урадити помоћу жичних или бежичних веза.

Бежични сензори се често користе јер пружају флексибилност и једноставност примене. Прикупљени подаци се шаљу у централни систем ради даље обраде и анализе.

3. Пренос података

Бежични сензори преносе прикупљене податке до централног чворишта или гејтвеја. То се може урадити коришћењем различитих бежичних комуникационих технологија као што су мобилне мреже, Wi-Fi или наменски радио системи. Пренос података може бити у реалном времену или у редовним интервалима, у зависности од конфигурације система.

4. Складиштење и обрада података

Прикупљени подаци се чувају у бази података за даљу анализу. Напредне технике обраде података, укључујући алгоритме машинског учења и статистичке моделе, примењују се на податке како би се извукли значајни увиди и обрасци. Ова анализа помаже у идентификацији корелација, трендова и аномалија у условима усева.

5. Подршка у доношењу одлука и упозорења

На основу анализираних података, систем пружа подршку у доношењу одлука пољопривредницима или агрономима. Генерише упозорења и обавештења у вези са критичним догађајима, као што су пад нивоа влажности земљишта испод одређеног прага или присуство штеточина или болести.

Ова упозорења се достављају путем веб контролних табли, мобилних апликација или обавештења путем е-поште/СМС-а, што омогућава благовремене интервенције.

6. Визуелизација и извештавање

Систем приказује анализиране податке на начин који је једноставан за коришћење путем визуелизација и извештаја. Графикони, дијаграми и мапе се често користе за преношење информација о здрављу усева, обрасцима раста и условима животне средине. Ово помаже пољопривредницима да лако тумаче податке и доносе информисане одлуке.

7. Аутоматизација и управљање

У неким случајевима, може се интегрисати са аутоматизованим системима за наводњавање, системима за фертиригацију или машинама.

На основу прикупљених података и анализе, систем може аутоматски да контролише распореде наводњавања, прилагођава стопе примене хранљивих материја или активира мере сузбијања штеточина.

Ова интеграција омогућава доношење одлука у реалном времену, на основу података, и прецизну контролу над праксама управљања усевима.

Крајњи циљ паметног система за праћење усева је оптимизација коришћења ресурса, побољшање продуктивности усева и смањење трошкова пружањем пољопривредницима тачних и благовремених информација за доношење одлука. Коришћењем технологије, такви системи омогућавају ефикасније и одрживије праксе управљања усевима у савременој пољопривреди.

Значај система за даљинско праћење усева

Међу најважнијим задацима који се увек обављају за добре приносе је праћење усева. Пошто се биљке стално прате, то осигурава да расту у најбољим условима, а у случају било каквих аномалија, оне се благовремено исправљају, чиме се смањује разарајући предстојећи утицај.

Као пољопривредник или љубитељ пољопривреде, вреди напоменути да је тренутно неопходно очекивати боље, масивније и квалитетније жетве, јер се већина недостатака отклања довољно рано.

Од праћење усева Да би се постигла добра жетва, потребна је посебна обука. Посебна обука не значи да је потребно имати мастер или диплому, већ само разумети како координирати, пратити, па чак и процењивати добијене резултате. На тај начин ћете моћи да доносите боље одлуке на основу тачне дијагнозе и каснијег приноса најбољег квалитета.

Када се одлучите за праћење својих усева, морате знати да, поред спречавања заразе и ширења штеточина, болести, па чак и коров, увек су под контролом, стога нема разорних ефеката који смањују перформансе, па чак и квалитет финалних производа.

Да ли сте свесни да су усеви увек изложени чудним претњама сваке године због мутација и трансформација у биолошким компонентама штеточина, па обично избор једне сличне методе њиховог третирања значи да грешите и да морате сваки пут мењати тактику?

Из тог разлога, праћење усева се доживљава као озбиљан задатак који захтева већу одговорност и који не треба потцењивати.

Кад год се прате воћне усеви попут крушака, па чак и јабука, при коришћењу интегрисаног програма сузбијања штеточина, препоручљиво је не само пратити промене на дрвећу, већ и проверавати временске услове у подручју које их утиче.

Ово вам омогућава да имате листу могућих штеточина које могу представљати претњу расту дрвећа. Коришћење систематског визуелног праћења воћњака ће вам помоћи кад год желите да смањите трошкове и време од сезоне садње до сезоне бербе.

Клима и штеточине

Сумњив део анализе утицаја климе је једноставно то што се неке штеточине могу хранити њоме и касније брзо постати токсичне за усеве. У основи, у пољопривреди, многим пољопривредницима увек недостаје свести, па примећују када је прекасно када су њихови усеви већ масовно заражени штеточинама.

Бољи део овога је што штеточине увек предвидљиво реагују на климу, па се стога може смислити савршена стратегија како би се избегао нови напад штеточина и спречио њихов појава у будућности.

Упркос томе што се праћење врши све чешће, произвођачи поврћа и воћа увек мало касно сазнају за присуство штеточина или било какву претњу. То показује колико је важно пратити климатске факторе који се на крају испостављају као ранији знаци појаве и заразе штеточинама.

Праћење блок усева

Много начина се може користити за праћење усева, а један од њих је визуелно праћење коришћењем блокова који вам омогућавају да анализирате дрвеће које има сличне карактеристике на основу њихове сорте, старости, па чак и физичког стања.

Идеја која стоји иза визуелног праћења је да се имају блокови који делују као знаци и они који се могу проучавати као да су јединица, а не одвојено, јер је то начин који користе бројни пољопривредници широм света и стручњаци за хортикултуру увек имају ограничено време да прегледају сваки од блокова постављених на пољу.

важност система за даљинско праћење усева

Приликом избора најприкладнијег блока потребно је обратити одређену пажњу. То је зато што изабрани блок мора имати сву историју штеточина како би се могао применити најбољи третман и превенција за заштиту раста других стабала.

Не морате имати велику опрему, алате, па чак ни сложене методе да бисте пратили своје усеве. Један од најбољих начина је једноставно да урадите пажљив и опсежан визуелни преглед који вам омогућава да уочите различите врсте штеточине присутни у дрвећу.

Ово се увек може урадити коришћењем обичног сочива, међутим, стручњаци ће увек користити сложенију опрему као што је бинокуларни микроскоп. То им омогућава да броје, па чак и идентификују гриње и трипсе.

Температура усева

Да би се прецизно измерила температура приликом праћења усева, може се одлучити за употребу једноставног термометра након што се упозна са једноставним информацијама. Поред тога, можете се одлучити и за употребу термометра са максималном до минималном температуром који је веома уобичајен међу сеоским добављачима и забележити додатне информације.

Такође је вредно напоменути да термометар треба поставити на воћњак и осигурати да није изложен директној сунчевој светлости. Такође можете додати уређај за снимање података како бисте бележили прецизније информације о времену.

За логере података, можете одабрати и оне који имају могућност мерења температуре, кише, влажности, па чак и влажности лишћа.

Да бисте одвојили дрвеће које неће бити проучавано са оним у блоковима који ће служити као индикатори, да бисте их могли разликовати, једноставно их треба обележити акрилном бојом или чак лепљивом траком.

Примена интегрисаног управљања штеточинама гарантује насумични одабир и обележавање цветова, пупољака и плодова како би се пратило свако дрво.

Након отприлике једне до две недеље, у време када се плод развија, пољопривредници морају да проведу десет до двадесет минута за свака два и по хектара, строго управљајући обележеним плодовима, цвећем и пупољцима, тражећи знаке који би могли указивати на присуство једне или чак више штеточина у усеву.

Кад год се штеточина пронађе у усевима, то треба брзо и детаљно забележити у дневнику направљеном управо за ову врсту података.

Закључак

Сви наши стручни агрономи су професионалци у различитим гранама пољопривреде и такође су способни да пруже услуге праћења кроз спајање теренских посета са квантитативном и квалитативном проценом и системом за даљинско праћење усева у пољопривреди.

Сви ови иновативни системи су процене које су усмерене на широк спектар активности које пажљиво прате развој усева, прикупљајући податке и информације које се односе на то подручје.

Ове податке затим пажљиво анализира наш стручни тим, а затим их бележи у завршном извештају који им омогућава да помену и процене главне факторе и факторе који могу утицати на продуктивност усева.

На основу ових резултата, GeoPard вам затим може дати процењено време за жетву, као и принос усева. Ово омогућава клијентима да без проблема прате своје усеве путем најновијих сателитских снимака. Пондеришите слојеве података на датом месту без коришћења одређеног објекта.

Врсте даљинског истраживања у пољопривреди

Објављено на од стране dementievgeopard

У последње време дошло је до повећања употребе напредних технолошких система попут даљинског очитавања у пољопривреди. Пољопривредне праксе су данас знатно ефикасније, кохерентније и једноставније у поређењу са конвенционалним пољопривредним праксама.

Употреба напредних метода, на пример, процена приноса усева у свим аспектима процеса узгоја, може произвести идеалан принос и бољу жетву.

Да би гарантовали већи принос, пољопривредници морају да обезбеде најбоље здравље својих усева. Док је употреба уобичајених система ограничавала...очување већих региона, јер се од пољопривредника очекивало да физички посете све делове земље.

Најновија иновација је пружила низ начина на које пољопривредници могу без много напора да прате квалитет усева у већим регионима.

Шта је даљинска детекција?

ДефинишиДаљинска детекција је област проучавања и технологије која подразумева прикупљање информација о површини Земље или другим објектима са даљине. Користи различите уређаје и сензоре, као што су сателити, авиони и дронови, за прикупљање података без физичког контакта са циљем.

Једноставно речено, то подразумева проверу земљишта помоћу напредне опреме са великих удаљености. Провера укључује физичке карактеристике комада земљишта.

Процес функционише тако што процењује произведено и рефлектовано зрачење са земљишта, што помаже у структурирању слике земљишта и помаже стручњацима да донесу процену о одређеним деловима земљишта.

Ови електромагнетни таласи укључују видљиву светлост, инфрацрвено и микроталасно зрачење. Анализирањем карактеристика зрачења, научници могу да извуку вредне информације о карактеристикама и процесима на Земљи.

Има широк спектар примене у различитим дисциплинама, укључујући праћење животне средине, пољопривреду, урбанистичко планирање и управљање катастрофама. Пружа средства за посматрање и проучавање великих подручја Земљине површине, којима би било тешко или немогуће директно приступити.

За шта се користи даљинска детекција?

За повећање развој усева и повећати принос на тешком тржишту, произвођачи имају тенденцију да искористе најновију доступну технологију. Да би гарантовали највећи принос, пољопривредницима је потребно да жетва остане у најбољем могућем стању.

Посматрање снаге жетве на огромном подручју постаје знатно једноставније употребом даљинске детекције у пољопривреди.

Подаци прикупљени током процеса подржавају прецизно узгој, оснажујући пољопривреднике да постигну веће приносе од својих жетви. Неке уобичајене примене даљинског очитавања укључују:

  • Мапирање земљишног покривача и коришћења земљишта: Може да идентификује и класификује различите типове земљишног покривача, као што су шуме, усеви, водена тела и урбана подручја. Ове информације помажу у праћењу промена у коришћењу земљишта, процени крчења шума, управљању природним ресурсима и планирању урбаног развоја.
  • Праћење животне средине: Омогућава посматрање и анализу параметара животне средине као што су здравље вегетације, квалитет воде, загађење ваздуха и индикатори климатских промена. Помаже у праћењу и разумевању природних феномена, као што су шумски пожари, суше и топљење поларних ледених капа.
  • Пољопривреда и управљање усевима: Даљинска детекција у пољопривреди може да процени здравље усева, процени приносе усева и идентификује подручја погођена штеточинама или болестима. Ове информације помажу пољопривредницима да доносе информисане одлуке о наводњавању, ђубрењу и сузбијању штеточина, што доводи до побољшане продуктивности усева и управљања ресурсима.
  • Управљање катастрофама: Игра кључну улогу у реаговању на катастрофе и напорима за опоравак. Помаже у мапирању обима природних катастрофа попут урагана, поплава и земљотреса, омогућавајући ефикасну расподелу ресурса и дистрибуцију помоћи. Такође помаже у процени штете након катастрофе и планирању активности обнове.
  • Геологија и истраживање минерала: Његове технике, као што су хиперспектрално снимање и радар, могу да детектују и карактеришу геолошке карактеристике и минерална налазишта. Ове информације подржавају геолошко мапирање, истраживање минерала и процену ресурса.

Технике даљинског истраживања се настављају развијати са напретком у технологији сензора, алгоритмима за обраду слика и методама анализе података.

Са све већом доступношћу сателитских снимака високе резолуције и интеграцијом података даљинске детекције са географским информационим системима (ГИС), његове примене и потенцијал се шире, доприносећи бољем разумевању наше планете и олакшавајући процесе доношења информисаних одлука.

Како функционише даљинска детекција?

Ради тако што снима и анализира електромагнетно зрачење које емитују или рефлектују објекти или површине на Земљи са даљине. Ево поједностављеног објашњења како даљинска детекција функционише:

Како функционише даљинска детекција?

  • Извор енергије: Почиње са извором енергије, који може бити природан (нпр. сунчева светлост) или вештачки (нпр. активни сензори попут радара). Извор енергије емитује електромагнетно зрачење према површини Земље.
  • Интеракција са циљем: Емитована енергија интерагује са циљним објектима или површинама. Део енергије се апсорбује, део се рефлектује, а део се може пренети кроз мету. Интеракција зависи од својстава мете, као што су њен састав, текстура и садржај влаге.
  • Детекција сензораСензори, обично смештени на сателитима, авионима или дроновима, детектују енергију коју мета рефлектује или емитује. Ови сензори могу да сниме широк опсег таласних дужина, укључујући видљиво, инфрацрвено и микроталасно зрачење.
  • Прикупљање података: Сензори прикупљају податке у облику дигиталних слика или мерења. Прикупљени подаци могу да укључују интензитет рефлектоване или емитоване енергије на различитим таласним дужинама.
  • Пренос и складиштење података: Након прикупљања, подаци се преносе на земаљске станице или чувају на сензорској платформи. Затим се обрађују и стављају на располагање за даљу анализу.
  • Обрада и анализа података: Подаци даљинске детекције се обрађују коришћењем специјализованих алгоритама и техника. То укључује корекције за атмосферске сметње, геометријска изобличења и радиометријску калибрацију. Обрађени подаци се затим анализирају како би се извукле значајне информације о површини Земље.
  • Тумачење и примена: Анализиране податке тумаче стручњаци, као што су научници, географи или агрономи. Они идентификују и класификују објекте, мапирају типове земљишног покривача, прате промене и извлаче релевантне информације за различите примене.
  • Визуелизација и комуникација: Коначни резултати се често визуелизују путем мапа, слика или других графичких приказа. Ови визуелни излази олакшавају доносиоцима одлука, научницима и јавности да разумеју и тумаче информације.

Важно је напоменути да може да користи и пасивне и активне технике детекције. Пасивни сензори детектују природну енергију (нпр. сунчеву светлост) коју рефлектује или емитује Земљина површина. Активни сензори, с друге стране, емитују сопствену енергију (нпр. радарске импулсе) и мере енергију која се рефлектује назад.

Како то функционише у пољопривреди?

Процес даљинског очитавања у пољопривреди функционише на основу информација прикупљених различитим уређајима током одређеног периода. Прикупљени подаци се затим могу користити за анализу различитих аспеката усева и приноса.

Ова анализа се користи за уношење промена у усеве како би се осигурао максималан принос. Процес се може користити за спровођење разних анализа и спровођење мера у складу са тим. Уобичајене претње са којима се суочавају пољопривредници су зараза штеточинама и коров у усевима.

У пољопривреди, може помоћи у раном откривању и упозорити пољопривреднике да предузму неопходне контрамере како би осигурали здравље усева. Да би се процес спровео на различитим површинама земљишта које варирају у величини и врсти жетве, користе се разне врсте уређаја и сензора.

Врсте даљинског истраживања у пољопривреди

У пољопривреди, технике даљинског истраживања обухватају различите методе за прикупљање и анализу података о усевима и пољопривредним пејзажима. Ево неких уобичајених врста даљинског истраживања које се користе у пољопривреди:

1. Оптичко детектовање: Оптички сензори хватају електромагнетно зрачење у видљивом, блиском инфрацрвеном (NIR) и термалном инфрацрвеном (TIR) подручју електромагнетног спектра. Они пружају вредне информације о здрављу усева, индексима вегетације и покривености земљишта. Подаци оптичког сензора се обично добијају путем сателитских снимака или аерофотографије.

2. Мултиспектрално очитавање: Мултиспектрални сензори снимају податке у неколико дискретних опсега унутар електромагнетног спектра. Они омогућавају анализу специфичних таласних дужина релевантних за здравље вегетације и праћење усева. Мултиспектрални подаци се обично користе за израчунавање индекса вегетације као што су NDVI (Нормализовани индекс разлике вегетације) и EVI (Побољшани индекс вегетације) за процену стања усева.

3. Хиперспектрално очитавање: Хиперспектрални сензори снимају податке у стотинама уских и суседних спектралних опсега широм електромагнетног спектра. Ова висока спектрална резолуција омогућава детаљну анализу и идентификацију специфичних материјала и карактеристика вегетације. Хиперспектрални подаци су вредни за откривање болести, процену хранљивих материја и детаљну класификацију усева.

4. Термално мерење: Термални сензори снимају податке у TIR области електромагнетног спектра. Они мере емитовано зрачење са објеката, укључујући усеве и земљиште, што је повезано са њиховом температуром. Термално детектовање је корисно за процену водног стреса, откривање ефикасности наводњавања и праћење здравља усева на основу температурних варијација.

5. Радарско детектовање: Радарски сензори користе микроталасно зрачење да продру кроз облачни покривач, вегетацију и земљиште, омогућавајући прикупљање података без обзира на временске услове. Радарски сензори мере повратно расејани сигнал, који пружа информације о структури и садржају влаге усева и терена. Радарски подаци су вредни за мапирање топографије, праћење влажности земљишта и процену фаза раста усева.

6. ЛиДАР сензориLiDAR (сензори за детекцију и одређивање даљине светлости) емитују ласерске импулсе и мере време потребно да се рефлектована светлост врати. LiDAR подаци пружају веома прецизне тродимензионалне информације о висини усева, структури крошње и надморској висини терена. Корисни су за примене прецизне пољопривреде, укључујући процену висине усева, моделирање терена и карактеризацију крошње.

7. Беспилотне летелице (БПЛО)Беспилотне летелице опремљене различитим сензорима, као што су RGB камере, мултиспектрални сензори или термални сензори, омогућавају прикупљање података високе резолуције и флексибилности на локализованом нивоу. Беспилотне летелице пружају детаљне и благовремене информације за праћење усева, откривање болести и праксе прецизне пољопривреде.

Ове различите врсте техника даљинског очитавања нуде комплементарне изворе података и могућности, омогућавајући свеобухватно разумевање пољопривредних система.

Интеграцијом и анализом података из више извора, пољопривредници, агрономи и истраживачи могу стећи увид у здравље усева, раст, статус хранљивих материја, управљање водама и друге битне факторе који доприносе ефикасном управљању пољопривредом.

Врсте сензора

Сензори различитих врста се користе заједно за прикупљање различитих врста информација на променљивим површинама. Сензори се у основи категоришу у своје логистичке типове. Постоје сателитски сензори, ваздушни сензори и сензори на земљи.

Ови сензори се могу даље категоризовати као што су сензори за земљу и могу бити у различитим конфигурацијама. Постоје ручни сензори за земљу, постоје сензори за земљу монтирани на возила, као што су они монтирани на тракторе, и постоје самостојећи сензори за земљу који се обично монтирају на стубове и веће дрвеће.

Сензори на земљи се обично користе за проверу нивоа хранљивих материја, садржаја влаге у земљишту и временских услова. Коришћењем ових бројних промена у вези са употребом ђубрива и наводњавања може се одржати висок принос.

Следећа категорија сензора су ваздушни сензори. Захваљујући доступности дронова, ваздушни сензори су постали прилично приступачни и доступни.

Ови ваздушни сензори може да снима слике земљишта високе резолуције, као и да прикупља друге податке сензора који се крећу на малим висинама током дужег временског периода изнад усева. Подаци прикупљени путем ових сензора могу помоћи у откривању корова, процени приноса и другим детаљним анализама као што су мерење салинитета земљишта и садржаја хлорофила.

Иако су постали приступачни и приступачни, и даље су неупотребљиви при јаким ветровима и облачном времену, што је мана њихове употребе.

Најдаља од свих сензорских платформи за снимање је сателитски сензор. Употреба сателита за било коју врсту снимања традиционално је била за владе и војску. Коришћење сателитског снимања у пољопривреди помаже у покривању велике површине земљишта и може помоћи у провери стања усева.

Након природне катастрофе, може помоћи у израчунавању губитка и процени приноса усева. Иако постоје многе предности коришћења података сателитских сензора, постоје и многа ограничења. За почетак, скупо је и чак и ако изузмете трошкове, снимање се мора захтевати за одређено време, обично месецима унапред.

Што би све могло бити узалудно ако у траженом подручју у тражено време има облачности. Владе широм света су почеле да отварају сателитске снимке за јавност, што би у будућности могло знатно олакшати процес.

Рад сензора

Идентификовањем боја у пољу усева, сензори преносе информације које могу бити корисне у закључивању о здравственом стању биљке. Посматрајући боју биљке кроз прецизне податке које пружају сензори, могу се измерити нивои хлорофила у биљци, помоћу којих пољопривредник може утврдити било какав недостатак хранљивих материја или проблем са здрављем биљке.

Једноставни подаци се могу извући помоћу уобичајених сензора у боји, али за добијање сложених информација користе се инфрацрвени и краткоталасни сензори.

Рад сензора у пољопривреди

Рефлексија светлости од лишћа се мења у инфрацрвеном спектру ако је лист оштећен изнутра, што такође може показати да ли нема довољног садржаја воде. Један од најпоузданијих модела у пољопривредном даљинском очитавању познат је као индекс нормализоване разлике вегетације или NDVI..

Користећи инфрацрвене и Red-Edge сензоре, NDVI модел може лако да идентификује оштећене усеве, што пољопривредницима даје више времена за реакцију да предузму ефикасне контрамере како би спасили усеве.

Ови сензори се такође могу користити за проверу здравља земљишта и мерење сланости земљишта. Земљиште са непотребним солима ће генерално бити светлије у инфрацрвеном опсегу, што може помоћи у идентификацији земљишта којем је потребно више заливања и третмана.

Коришћење термичких сензора може помоћи у оптимизацији система за наводњавање. Топлота коју емитује било који извор приказује се као светлији тон у инфрацрвеном опсегу.

Након наводњавања, пољопривредник може послати ваздушни дугофреквентни инфрацрвени сензор или LWIR изнад својих поља како би проверио која подручја зраче топлоту због лоших система за воду, чиме се проблеми са системом за наводњавање могу решити.

Сателитски сензори могу да покрију широк спектар капацитета. Пошто могу да заобиђу климатске услове, идеални су за хортикултурно посматрање. Поред радарских и микроталасних сензора, GPS са сателита даје тачне информације о локацији, што је фундаментално у новим пољопривредним иновацијама попут самоходне пољопривредне опреме и самовозећих пољопривредних возила.

Улога и предности даљинске детекције и ГИС-а у пољопривреди

Игра виталну улогу у пољопривреди пружајући вредне информације и увиде који доприносе побољшаном управљању усевима, повећаној продуктивности и одрживим пољопривредним праксама. Ево неких кључних начина на које је даљинска детекција важна у пољопривреди:

Процена посејане површине усева

Једна од кључних употреба даљинске детекције у хортикултури је процена засејаног подручја усева. Подаци из ваздухопловних и сателитских сензора дају прецизну анализу засађених подручја и помажу у процени ризика уколико дође до катастрофе или несреће.

Улога и предности даљинске детекције и ГИС-а у пољопривреди

Процена здравља усева

Омогућава пољопривредницима и агрономима да прате здравље и виталност усева на великим површинама. Анализом сателитских или аеро снимака могу да открију ране знаке стреса, недостатка хранљивих материја, појаве болести или најезде штеточина. Овај систем раног упозоравања омогућава благовремене интервенције и циљане третмане, смањујући губитке усева и оптимизујући расподелу ресурса.

Процена и прогнозирање приноса

Подаци, у комбинацији са статистичким моделима, могу помоћи у процени и предвиђању приноса усева. Анализом вегетационих индекса и праћењем фактора попут покривености крошње и биомасе, пољопривредници могу предвидети потенцијалне варијације приноса и доносити информисане одлуке у вези са жетвом, складиштењем и маркетингом својих производа.

Идентификација болести усева

ГИС даљинска детекција у пољопривреди олакшава препознавање контаминација и напада штеточина на усевима на великим површинама у почетним фазама. Ово произвођачима даје одговарајућу могућност да примене било какве контрамере како би заштитили усеве од огромних губитака. То постаје могуће захваљујући сателитском снимању и испитивању.

Својства земљишта

Можда је примарни елемент у обезбеђивању доброг приноса одговарајућа подршка земљишта. Она директно утиче на жетву. Било какав напредак у управљање фармом или пољопривредни систем изазива промене у земљишту, што заузврат утиче на капацитет земљишта за производњу.

Карактеристике, на пример, салинитет земљишта, pH вредност земљишта, ниво органске материје и текстура земљишта могу се препознати помоћу даљинског откривања и ти подаци се могу анализирати ради спровођења било каквог значајнијег третмана земљишта.

Мапирање влажности земљишта даје прецизну процену садржаја воде у земљишту, што може помоћи у спровођењу било каквих надоградњи у структури система за наводњавање.

Управљање наводњавањем

Вода је критични ресурс у пољопривреди и игра кључну улогу у оптимизацији њеног коришћења. Проценом нивоа влажности вегетације и стопе евапотранспирације, помаже пољопривредницима да одреде прецизне потребе својих усева за водом.

Ове информације им омогућавају да примене ефикасне стратегије наводњавања, смањујући трошење воде и осигуравајући да усеви добију одговарајућу влагу за оптималан раст.

Утицај поплаве

Користећи сателитске сензоре и податке прикупљене преко земаљских сензора, може се добити мноштво прецизних информација за доношење тачне процене губитака.

У случају поплава услед прекомерних падавина, подручја земљишта са лошим дренажним системима су у опасности од преплављивања, што узрокује значајан губитак усева и приноса.

Процена губитака може помоћи у даљем планирању контроле штете и контрамера за свеђење губитака на минимум..

NATCAT моделирање

Даљинска детекција у пољопривреди може помоћи у процени тренутних и предвиђању опасности од природних катастрофа. Коришћење информација које преносе сензори и понашања редовних ризика.

TОво захтева мапирање ризика и израчунавање опасности кроз процену опасности која се завршава помоћу симулираних модела катастрофа на рачунару.

Мапе даљинског очитавања припремљене уз помоћ историјских података и тренутних информација прикупљених са различитих сензора помажу у одређивању подручја са високим потенцијалом за поплаве са високим степеном опасности.

Ово помаже у пољопривреди јер се региони са вишим степеном ризика не засејавају и третирају ради боље заштите од поплава за наредну сезону.

Анализа снимака дроном за процену штете на усевима

Анализа снимака дроном се користи у процени штете на усевима услед града, бројања дрвећа и најезде. Снимци дроном су тачни колико и улазна просторна резолуција, која се може повећати по потреби.

Управљање хранљивим материјама

Може помоћи у процени недостатка хранљивих материја и управљању праксама ђубрења. Анализом спектралних рефлексних образаца, пољопривредници могу идентификовати подручја поља са различитим нивоима хранљивих материја.

Ово омогућава циљану примену ђубрива, минимизирајући прекомерну употребу и потенцијално загађење животне средине, а истовремено максимизирајући усвајање хранљивих материја и продуктивност усева.

Процена утицаја на животну средину

Пружа средства за процену утицаја пољопривредних пракси на животну средину. Помаже у праћењу ерозије земљишта, процени ефикасности мера заштите и идентификовању подручја потенцијалног загађења, као што су прекомерно отицање ђубрива или заношење пестицида.

Ове информације подржавају примену одрживих пољопривредних пракси, минимизирајући негативне утицаје на животну средину и промовишући дугорочну пољопривредну одрживост.

Коришћењем моћи технологија даљинског очитавања, пољопривредници и пољопривредни стручњаци могу доносити информисаније одлуке, оптимизовати расподелу ресурса и применити одрживе праксе. То доводи до повећане продуктивности, смањеног утицаја на животну средину и побољшане безбедности хране, што на крају користи и пољопривредницима и потрошачима.

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