Категорија: Надзор усева

Одељак за праћење усева на нашем веб-сајту посвећен је пружању пољопривредницима и пољопривредним стручњацима најновијих информација и алата који ће им помоћи да прате и оптимизују своје усеве. Уз помоћ напредне технологије и анализе података, то је постала суштинска пракса у модерној пољопривреди, омогућавајући пољопривредницима да идентификују потенцијалне проблеме и реше их пре него што постану велики проблеми.

Овај одељак нуди низ ресурса и информација које помажу пољопривредницима да доносе информисане одлуке о својим усевима. Од чланака о најбољим праксама и новим технологијама до прегледа најсавременијих алата и софтвера за праћење, циљ нам је да пружимо свеобухватан и ажуриран преглед пејзажа праћења усева.

Без обзира да ли сте мали пољопривредник или велики агробизнис, овај одељак има шта да понуди. Покривамо широк спектар усева, укључујући воће, поврће, житарице и још много тога, а наш садржај је прилагођен потребама пољопривредника свих нивоа стручности.

У сржи нашег одељка за праћење усева је посвећеност помагању пољопривредницима да постигну већу ефикасност и одрживост у свом пословању. Пружањем најновијих информација и алата, циљ нам је да помогнемо пољопривредницима да побољшају приносе, смање отпад и повећају профитабилност, а све то уз минимизирање њиховог утицаја на животну средину.

Водич и ажурирања за праћење усева

Дакле, без обзира да ли тек почињете са овим или сте искусни професионалац који жели да буде у току са најновијим трендовима и технологијама, овај одељак има све што вам је потребно за успех.

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.

Нормализовани индекс разлике вегетације (NDVI) чини живот фармера лакшим

Објављено на од стране dementievgeopard

Индекс нормализоване разлике вегетације (NDVI) је често коришћена метрика за квантификацију густине и здравља вегетације. Његове вредности се крећу од -1 до 1, при чему негативне вредности указују на воду или голо земљиште, вредности близу нуле указују на ретку вегетацију, а веће вредности указују на гушћу и здравију вегетацију.

Шта је индекс нормализоване разлике вегетације (NDVI)?

То је метода која израчунава разлику између количине црвене светлости коју прима вегетација и количине блиске инфрацрвене светлости коју вегетација снажно рефлектује.

Циљ ове методе је да пружи квантитативну анализу стања биљног света. Не постоји ситуација у којој њена вредност пада ван спектра од -1 до +1. Међутим, не постоји јасна граница између многих типова земљишног покривача који се могу наћи.

Ако је збир бројева мањи од нуле, сасвим је вероватно да је у питању вода. Ако добијете NDVI резултат који је прилично близу позитивном, велика је вероватноћа да је то само гомила густо збијених зелених листова. Ово је посебно тачно ако су листови густо збијени заједно.

Зелено лишће има већу вредност од црвеног лишћа, због чега је то случај. Замислите на тренутак да је веома близу једнакости 0.

У таквој ситуацији, готово да нема ни најмањих шанси да је било какво лишће још увек ту, а регион би до тада могао бити чак и урбанизован. Индикатор нормализоване разлике у вегетацији је индекс који користе аналитичари у области... даљинска детекција већину времена.

Зашто је нормализовани индекс разлике вегетације користан?

Постоји много различитих вегетационих индекса, и велика већина је међусобно упоредива. Међутим, то је онај који се најчешће и најшире користи, а такође има и суштинску предност, а то је висока резолуција слика које се добијају из... сателитски подаци.

У оваквим околностима, канали са резолуцијом од десет метара могу се користити за одређивање NDVI. Имајте на уму да је један пиксел једнак десет пута десет метара. С друге стране, резолуција индекса који користи додатне светлосне канале, наиме црвене, може бити двадесет метара, где је један пиксел једнак двадесет пута двадесет метара.

Како се израчунава NDVI?

Може се одредити коришћењем следећег једноставног математичког поступка, који претвара сирове сателитске информације у вегетацијске индексе.

Формула за нормализовани индекс разлике вегетације

Једначина ствара један број који је репрезентативан и интегрише информације које су доступне у црвеном и NIR (блиском инфрацрвеном) опсегу.

Да би се то урадило, узима се рефлексија у целом црвеном спектралном опсегу и одузима се од рефлексије у целом ближњем инфрацрвеном опсегу. Након тога, резултат се дели са укупном рефлексијом ближњег инфрацрвеног и црвеног спектралног опсега.

Процена NDVI никада неће бити већа од позитивне и мања од негативне. Поред тога, број између -1 и 0 означава биљку која је угинула и неорганске предмете попут камења, путева и зграда.

Истовремено, његове вредности за живе биљке могу варирати од 0 до 1, где 1 представља најздравију биљку, а 0 најнездравију биљку. Могуће је доделити једну вредност сваком пикселу на слици, без обзира да ли тај пиксел представља један лист или поље пшенице које се простире на 500 хектара.

Како користимо индекс нормализоване разлике вегетације?

Оправдано се сада користи у бројним различитим областима истраживања. На пример, користи се у области пољопривреде за циљеве прецизне пољопривреде и процене биомасе. Такође га користе шумари за процену шумских ресурса, као и индекса лисне површине (LAI).

Поред тога, НАСА сматра да је то поуздан показатељ постојања услова суше. Пропорционални NDVI и концентрација вегетације су нижи у подручјима где вода служи као препрека за успостављање вегетације.

То је зато што вода спречава корење биљака да расту дубље у земљиште. Она, укључујући и друге врсте даљинска детекција, има могућност да се користи на широк спектар различитих начина у стварности.

Шта нам NDVI може рећи о биљкама?

Важно је имати чврсто разумевање да је нормализована разлика Индекс вегетације је само показатељ здравља биљке и не пружа никакве информације о разлозима који стоје иза одређеног стања.

Индекс вегетације је више израз него директан одраз онога што се дешава на терену. Хајде да погледамо три примене NDVI-ја за анализу терена:

Када почиње нова сезона

Корисно је за разумевање зимске отпорности биљке и како је успела да преживи.

  • Ако је његова вредност мања од 0,15, донекле је вероватно да су све биљке у овом делу поља угинуле. Обично се ови бројеви односе на обрађено земљиште без икаквих биљака.
  • Још један пример ниског броја је 0,15-0,2. То би могло да указује на то да су биљке почеле да се припремају за зиму током раног фенолошког периода, пре фазе обраде.
  • Резултат у распону од 0,2 до 0,3 је задовољавајући. Биљке су највероватније напредовале до фазе обраде и повратиле своје вегетативно стање. 0,3−
  • 0,5 је пристојна вредност. Међутим, важно је запамтити да виша очитавања NDVI указују на то да су биљке презимиле у каснијој фенолошкој фази. Претпоставимо да је сателитски снимак снимљен пре него што је вегетација повратила своје нормално стање. У том случају, анализа подручја након што је вегетација наставила свој нормалан облик је важна.
  • Број већи од 0,5 указује на аномалију током фазе након зимовања. Препоручује се да проверите ову зону поља.

Да резимирамо, ако приметите да се добијене вредности значајно разликују од норме, потребно је да извршите инспекцију релевантног дела поља. Потребно је велико одступање од норме да би се вредности категорисале као абнормалне у датом подручју.

Када је сезона усред

Коришћење индекса може бити корисно за боље разумевање развоја биљака. Замислите да очитавања падају између умерених и високих (0,5-0,85). Врло је вероватно да се овај део подручја тренутно не суочава са већим изазовима.

Ако индекс остане нижи него што би требало да буде, могу постојати проблеми као што је недостатак воде у земљишту или хранљивих материја. Међутим, потребно је да сами истражите ово конкретно подручје.

Ми генеришемо мапе за варијабилну примену (VRA) азота коришћењем индекса нормализоване разлике вегетације. Идентификујемо регионе са индексима вегетације у распону од ниских до високих.

Након тога, на појединачном пољопривреднику је да одреди количину потребног ђубрива. Следећи је најефикаснији метод за примену азота:

  • Претпоставимо да је вегетациони индекс за регион висок. У том случају, препоручену дозу ђубрива треба смањити на 10 и 30 процената од типичне стопе.
  • Ако је вегетациони индекс око просека, препоручену дозу ђубрива треба повећати на између 20 и 25 процената типичне количине.
  • Ако је вегетациони индекс низак, прво морате да схватите зашто је то тако.

Да се реконструише поље пољопривредни принос, такође користимо овај индекс. Са овим подацима, правимо мапе које се могу користити за варијабилну примену калијумских и фосфатних ђубрива.

Када се сезона заврши

NDVI индекс је користан алат за утврђивање да ли су поља спремна за жетву; што је индекс нижи, то се део површине више приближава фази када је спреман за жетву. У овом сценарију, вредност индекса нижа од 0,25 била би идеална.

NDVI индекс је користан алат за утврђивање да ли су поља спремна за жетву

За почетак, то је математички прорачун који се изводи пиксел по пиксел на слици користећи алате из ГИС-а (Географског информационог система). Израчунава се упоређивањем количина црвене и блиске инфрацрвене светлости коју биљка апсорбује и рефлектује, меријући опште здравствено стање биљке.

Нормализовани индекс разлике вегетације може се користити за проучавање земљишта широм света, што га чини идеалним за фокусиране теренске студије и национално или глобално праћење вегетације.

Коришћењем NDVI-ја, можемо добити тренутну анализу поља, што омогућава пољопривредницима да оптимизују производни потенцијал подручја, ограниче свој утицај на животну средину и модификују своје прецизне пољопривредне операције.

Штавише, испитивање у комбинацији са другим токовима података, као што су они о времену, могло би пружити даљи увид у понављајуће обрасце суша, смрзавања или поплава и како они утичу на вегетацију.

Најчешћа питања

1. За шта се првенствено користи NDVI?

Првенствено се користи за одређивање здравља и густине вегетације у датом подручју. Овај индекс се широко користи у пољопривреди, шумарству и екологији за праћење раста вегетације, процену нивоа стреса биљака, идентификацију подручја суше или болести и помоћ у доношењу одлука о управљању усевима.

2. Како читати NDVI слике?

Да бисте читали NDVI слике, можете интерпретирати скалу боја повезану са вредностима индекса. Здрава вегетација обично изгледа зелено, док мање здрава или ретка вегетација изгледа жуто или црвено.

Тамније нијансе могу указивати на подручја са високом биомасом, док светлије нијансе могу указивати на мању густину вегетације или присуство голог тла.

Разумевање контекста анализираног подручја, као што је специфична врста усева или услови околине, може додатно помоћи у тумачењу NDVI слика и доношењу информисаних одлука о пољопривредним праксама.

Праћење и обрачун података о приносу у пољопривреди

Објављено на од стране dementievgeopard

У пољопривреди, мапирање приноса је метода која користи ГПС податке за процену фактора, укључујући принос фарме/усева и ниво влажности на одређеном пољу. Такође се може називати праћење приноса.

Настао је 1990-их и користио је комбинацију ГПС-а и физичких сензора, као што су брзинометри, да истовремено прати приносе на фармама, перформансе силоса за жито и брзину комбајна.

У међувремену, монитори приноса су витална компонента многих различитих стратегија управљања специфичних за локацију. Мапе приноса, познате и као визуелни и аналитички резултати монитора приноса, инспиришу иновативна истраживања и могу понудити поуздане одговоре на правилно изведене огледе на фарми.

Монитори приноса (познати и као мерачи приноса) мере количину произведеног усева. Повратне информације добијене мапама приноса омогућавају утврђивање утицаја контролисаних улагања попут ђубрива и креча, семена и пестицида, и уметничких техника попут обраде земљишта, наводњавања и одводњавања.

Kada se koristi u kombinaciji sa kombajnom koji je takođe opremljen prijemnikom sistema za globalno pozicioniranje sa diferencijalnom korekcijom (DGPS), merač prinosa je najefikasniji.

Систем монитора приноса истовремено записује податке о приносу, влажности зрна и положају. Ово су основни подаци о приносу усева који су потребни за прављење мапа приноса.

Мапа приноса ће укључивати разне боје и нијансе, а свака од њих ће одражавати различит опсег продуктивности или производње усева. Мапе приноса помажу да се стекне одлично знање о величини и положају варијабилности приноса у оквиру поља.

Испитивање квалитета земљишта и других аспеката парцеле треба обавити јер постоје обрасци варијабилности. “Мапе приноса потврђују оно што сте требали да памтите” је реченица која се неколико пута понављала.

Принос у пољопривреди

Количина семена или зрна која се може добити са одређене површине земље назива се принос. Најчешће јединице мере за то су килограми по хектару или бушели по акру.

Коришћењем индикатора као што је просечан принос фарме по хектару помаже у испитивању пољопривредне производње фармера на одређеном пољу током одређеног временског периода.

Јер представља резултат сав рада и ресурса које су аграри уложили у раст биљака на својим пољима, сматра се можда најважнијим мерилом компетенције сваког фармера.

Постојан и видљив запис о прикупљеним приносима може бити обезбеђен кроз мапе приноса. С друге стране, варијабилност приноса у једној години не пружа довољно информација за идентификацију дугорочних образаца у продуктивности.

Током процеса анализе, неопходно је узети у обзир варијабле као што су плодност земљишта, количина падавина и притисак корова.

Побрините се да се сирови подаци о приносу усева коришћени за креирање мапа сачувају на најмање две различите сигурне локације.

Иако сте претходно креирали мапу, можда ће вам поново бити потребни оригинални подаци приликом имплементације новог софтвера за управљање и доношење одлука или ажурирања рачунарских система.

Како све више година података постане доступно, повећаће се поверење у разумевање фактора који изазивају варијабилност, а вредност историјских података ће драматично порасти.

Испитивање дугорочних евиденција о производњи може помоћи у процењивању продуктивности и одрживости земљишта и подобности културних метода примењених за гајење усева.

Чак и док су варијације у типовима земљишта или квалитетима земљишта често узрок варијација приноса унутар поља, временски услови обично значајно утичу на варијабилност.

Првих три до пет година прикупљања података о приносу треба сматрати од ограниченог значаја, јер неће бити прикупљено довољно информација да би се објаснила варијабилност приноса узрокована временским приликама.

Како се израчунава принос усева у пољопривреди?

Типично, фармери би бројали колико је одређеног усева убрано са одређене површине пре него што би проценили принос усева. Након тога, убраном усеву се даје тежина, а на основу тог узорка пројектује се принос усева на целој фарми.

Замислите да је фармер пшенице забележио 30 класова по квадратном метру, а сваки клас је укључивао 24 семена. Сада, ако су претпоставили да 1.000 зрна тежи 35 грама, тада би принос приближно израчунат једноставном методом био 30 пута 24 пута 35 пута 0.04356, што једнако 1.097 килограма по хектару.

Поново, запамтите да се ова процена заснива на претпоставци да је тежина 1.000 зрна 35 грама. Поред тога, пошто једна бушел жита тежи 27,215 килограма, израчунали смо да би очекивани принос био 40 бушела по хектару (1097 подељено са 27,215).

Под појмом “принос усева” може се подразумевати и број семена које биљка произведе. На пример, ако би једна зрнце пшенице довело до настанка три друга зрнца пшенице, принос би био 1:3. “Пољопривредна производња” се такође понекад користи као синоним за “принос фарме/усева”.”

Напомена: У глобалној економији, ови подаци су од суштинског значаја за утврђивање да ли ће културе које се узгајају бити довољне за снабдевање државе храном, храном за животиње и изворима енергије.

Карактеристике података о пољопривредном/приносу усева

Овде разговарамо о неким значајним карактеристикама података о приносу усева.

Свеобухтавније Анализе

Да бисте спровели вишеслојну анализу, прво морате да сакупите бројне слојеве података у једну мапу, а затим да тражите везе између различитих слојева података.

Комбиноване зоне продуктивности требало би бити могуће производити коришћењем вегетационих индекса изведених из сателитских снимака, топографија, као и податке са опреме, укључујући принос, електрична својства, ниво влаге и друго, као и налазе агрохемијске анализе и 3D мапе.

Аутоматска визуелизација

Да би се пружило боље разумевање варијабилности поља и развоја управљачке зоне, сирово подаци о приносу усева требало је да се трансформише у уједначено распоређену слику градијента.

Сваки од података приноса може бити приказан у графичком облику, укључујући влажност, масу приноса, запремину приноса (при влази и суву), силу притиска, потрошњу горива, итд.

Како се израчунава принос у пољопривреди?

Корекција сирових података

Јединствена тачка на пољу може бити ублажена (на пример, обрада дела комбинованог заглавља који је мањи од његове целе ширине). Требало би да можете да прилагођавате изоловане зоне и полигоне док производите податке о приносу фарме засноване на зонама.

Изградња прескриптивних мапа

Мапе са рецептима дају стопе уноса за специфичне зоне поља. Ове мапе се изводе коришћењем разних просторних података, као што су концентрације хранљивих материја у земљишту и историјски приноси.

Завршне примедбе

Варијабилност приноса је могуће илустровати само мапама приноса. Њихова тачност је само онолико добра колико и подаци који се користе за њихово стварање. За прикупљање поузданих подата, монитори морају имати правилно конфигурисана подешавања и често се прегледати.

Да би се разумели фактори који доприносе варијабилности, подаци о приносу усева са мапа, заједно са подацима из анализа земљишта, Извиђаштво белешке и друга запажања треба искористити.

Пољопривредници су опремљени информацијама неопходним за доношење бољих управљачких одлука, што позитивно утиче на животну средину и доводи до повећања производње и профитабилности. До овог знања се може доћи кроз управљање усевима специфично за локацију.

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.

Упоређивање слојева података за доношење одлука о усевима

Објављено на од стране dementievgeopard

Да би се визуализовали подаци са терена и донеле информисане одлуке, често је потребно упоредити слојеве на више синхронизованих приказа.

У ГеоПард-у можете визуелно упоредити до четири слоја података на једном екрану. Сви слојеви раде синхроно када зумирате/удаљавате или померате мапу ради ваше удобности.

Како да уђем у режим подељеног екрана? Изаберите поље и кликните на икону за поређење слојева у горњем десном углу екрана. Затим изаберите било које снимке, области контроле поља или друге слојеве које желите да видите на истом екрану у исто време. Кликните на Упореди слојеве. 

Функција поређења слојева синхронизује мапе, курсоре, нивое зумирања. Такође имате могућност додавања/уклањања слојева. Тренутно подржавамо до 4 слоја података.

Шта су слојеви података у прецизној пољопривреди?

У прецизној пољопривреди, слојеви података се односе на различите врсте података који се прикупљају и анализирају како би се доносиле информисане одлуке о управљању усевима. Ови слојеви могу да укључују:

  • Подаци о земљиштуИнформације о карактеристикама земљишта, као што су нивои хранљивих материја, pH вредност и текстура, које могу информисати одлуке о ђубрењу и другим праксама управљања земљиштем.
  • Подаци о времену: Подаци о тренутним и историјским временским обрасцима, укључујући температуру, падавине и ветар, могу помоћи пољопривредницима да доносе одлуке о садњи, наводњавању и другим праксама.
  • Подаци о усевимаПодаци о расту и здрављу усева, укључујући висину биљке, површину листа и ниво хлорофила, могу информисати одлуке о ђубрењу, наводњавању и сузбијању штеточина.
  • Подаци о приносуИнформације о приносу и квалитету усева могу помоћи пољопривредницима да доносе одлуке о жетви и маркетингу својих усева.
  • Топографски подациИнформације о облику и надморској висини земљишта могу информисати одлуке о садњи и наводњавању и могу помоћи у идентификацији подручја која могу бити склона ерозији или другим еколошким проблемима.
  • Подаци даљинске детекције: Подаци прикупљени са сателита, дронова или других даљинских сензора могу пружити информације о здрављу усева, влажности земљишта и другим факторима који могу информисати одлуке о управљању усевима.

Анализирањем и интеграцијом ових различитих слојева података, пољопривредници могу доносити информисаније одлуке о управљању усевима, што доводи до ефикаснијих и одрживих пољопривредних пракси.

Употреба исечених растерских података за агробизнис

Објављено на од стране dementievgeopard

Исечени растерски подаци на основу границе поља звуче веома једноставно. Неки извори података су растери са пикселима и резолуцијом од 3м/10м/30м, други су вектори са полигонима или мултиполигонима.

WDRVI обрезани растерски подаци
Геопард са исеченим растером блиског инфрацрвеног зрачења

Прецизна граница исечених растерских података је компликована. Подразумевани излаз већине ГИС и софтвера за прецизну пољопривреду је пикселизовани растер. Прецизна процена података близу границе поља помаже вам да боље разумете, на пример, услове крошње, вредност нагиба. 

Примери пикселизованих растера:

Пикселизовани растер блиског инфрацрвеног зрачења
Пикселизовани растер блиског инфрацрвеног зрачења
Пикселизовани растер елевације
Пикселизовани растер елевације

Да ли је могуће побољшати га и учинити га прецизнијим?

Да, GeoPard то ради и чак ставља податке на располагање за даљу интеграцију путем API-ја. Неки примери:

  • Исецање сирових сателитских снимака (црвено-зелено-плави и блиско-инфрацрвени прикази) на основу границе поља:
RGB исечени растер
GeoPard Agriculture RGB исечени растер
Растер са исеченим инфрацрвеним спектром
GeoPard Agriculture растер са исеченим близу инфрацрвеним спектром

 

  • Исецање сателитских снимака са индексом вегетације попут WDRVI на основу границе поља:

 

WDRVI исечени растер
GeoPard Agriculture WDRVI исечени растер

 

  • Исецање скупа података дигиталне топографије (надморска висина и храпавост) на основу границе поља:

 

Растер са исеченим висинама
Исечени растер за надморску висину GeoPard Agriculture
Растер са исеченом храпавошћу
GeoPard растер за храпавост пољопривреде са исеченим подацима

Како изгледа у GeoPard интерфејсу и како се може интегрисати у ваше агробизничко решење:

GeoPard Agriculture NIR исечени растер
GeoPard Agriculture NIR исечени растер
Позиција за помоћ у пољопривреди ГеоПард
Позиција за помоћ у пољопривреди ГеоПард
ГеоПард Пољопривреда WDRVI
ГеоПард Пољопривреда WDRVI

Ми у ГеоПард-у разумемо вредност таквих детаља и стално радимо на побољшању решења.

Шта су растерски подаци?

Растерски подаци су врста дигиталних сликовних података који су представљени мрежом пиксела или ћелија, где свака ћелија одговара одређеној локацији на површини Земље. Сваком пикселу на растерској слици додељена је вредност која представља одређени атрибут или карактеристику те локације, као што су надморска висина, температура или покривеност земљишта.

Често се користи у географским информационим системима (ГИС) и апликацијама за даљинско истраживање за представљање и анализу различитих врста просторних података. Могу се прикупљати из различитих извора, укључујући сателитске и аерофотоснимке, дигиталне камере и сензоре на земљи.

Често се чувају у различитим форматима, као што су GeoTIFF, JPEG и PNG, који су дизајнирани да ефикасно компресују и чувају податке. ГИС софтвер и алати за обраду слика могу се користити за манипулацију и анализу података, као што је извршавање прорачуна на вредностима пиксела или примена филтера за побољшање одређених карактеристика.

Примери примене укључују мапирање коришћења земљишта и земљишног покривача, анализу промена вегетације током времена и предвиђање приноса усева на основу фактора животне средине.

Како се растерски подаци користе у прецизној пољопривреди?

То је суштинска компонента прецизне пољопривреде, јер пружа детаљне информације о здрављу усева, својствима земљишта и факторима животне средине које се могу користити за доношење информисанијих одлука о управљању усевима. Ево неколико примера како се растерски подаци користе у прецизној пољопривреди:

  • Анализа здравља усева: Подаци даљинске детекције у облику сателитских снимака или снимака дроном могу се користити за генерисање слојева података који приказују индексе вегетације као што су NDVI (Нормализовани индекс разлике вегетације) или NDRE (Нормализована разлика црвене ивице). Ови индекси помажу у идентификацији подручја поља са здравом вегетацијом, као и подручја где усеви могу бити под стресом због болести, штеточина или недостатка хранљивих материја.
  • Анализа земљишта: Подаци о земљишту, као што су садржај влажности земљишта или текстура земљишта, могу се прикупити помоћу сензора који генеришу слојеве података. Ови слојеви могу помоћи у идентификацији подручја поља са различитим карактеристикама земљишта, што може информисати одлуке о ђубрењу, наводњавању и другим праксама управљања земљиштем.
  • Анализа животне средине: Слојеви података који приказују факторе животне средине као што су температура, падавине и брзина ветра могу се користити за моделирање раста усева и предвиђање приноса. Ови слојеви такође могу помоћи у идентификацији подручја поља која су склона ерозији, поплавама или другим еколошким проблемима.
  • Примена променљиве стопе: Може се користити за генерисање мапа прописа за варијабилну примену инпута као што су ђубриво или пестициди. Применом инпута у различитим количинама у складу са потребама различитих делова поља, пољопривредници могу смањити отпад и оптимизовати раст усева.

Генерално, растерски подаци су кључни алат у прецизној пољопривреди, јер пружају детаљне информације о условима усева и земљишта које се могу користити за доношење информисанијих одлука о управљању усевима.

Који вегетациони индекс је боље користити у прецизној пољопривреди?

Објављено на од стране dementievgeopard

Постоји неколико вегетационих индекса који се обично користе, укључујући индекс нормализоване разлике вегетације (NDVI), индекс вегетације широког динамичког распона (WDRVI) и индекс зеленог хлорофила (GCI).

  • Који вегетациони индекс одражава више детаља?
  • Који вегетациони индекс боље приказује варијације?
  • Да ли је NDVI најбољи у породици мултиспектралних вегетационих индекса?

Питања су позната и појављују се веома често. Хајде да истражимо.

Мапа пољопривредних зона NDVI
Мапа пољопривредних зона WDRVI
Мапа пољопривредних зона GCI
Мапа пољопривредних зона RCI

Шта је вегетациони индекс?

Индекс вегетације је нумеричка мера која квантификује количину и стање вегетације у одређеном подручју на основу података даљинске детекције.

Индекси вегетације се израчунавају комбиновањем различитих спектралних опсега са сателитских снимака или аерофотографије, који одражавају количину енергије коју биљке апсорбују и рефлектују у видљивим и блиским инфрацрвеним областима електромагнетног спектра.

Ови индекси могу пружити информације о здрављу, густини и продуктивности вегетације, што је корисно за широк спектар примена, укључујући пољопривреду, шумарство, управљање земљиштем и праћење климе.

Шта је индекс нормализоване разлике вегетације (НДВИ)?

NDVI (Нормализовани индекс разлике вегетације) је најпознатији и широко коришћен у индустријама везаним за биомасу и даљинско очитавање.

Засићење NDVI индикатором утиче на прецизно разликовање вегетације на врхунцима биомасе. Још један проблем са NDVI индикатором је ефекат шума земљишта на ране фазе развоја усева.

Израчунава се коришћењем сателитских или ваздушних података даљинске детекције, на основу разлике у рефлексији два спектрална опсега: блиског инфрацрвеног (NIR) и црвеног опсега.

NDVI формула је NDVI = (NIR-црвена) / (NIR+црвена).

Где је NIR рефлексија у блиском инфрацрвеном опсегу, а Red рефлексија у црвеном опсегу.

Добијена вредност NDVI креће се од -1 до +1, при чему веће вредности указују на већу густину вегетације. Вредност нула указује на одсуство вегетације, док негативне вредности указују на водена тела или друге површине без вегетације.

Вредности NDVI близу +1 указују на густу и здраву вегетацију, док вредности ближе нули указују на ретку вегетацију или подручја са значајним стресом или оштећењима.

Широко се користи у пољопривредним и еколошким применама за праћење раста вегетације, процену приноса усева и процену здравља и продуктивности шума и других екосистема.

Такође се може користити за откривање и праћење суше, ерозије земљишта и других фактора животне средине који утичу на вегетацијски покривач.

На пример, израчунава се одузимањем рефлексије у блиском инфрацрвеном (NIR) опсегу од рефлексије у црвеном опсегу и дељењем резултата са збиром та два. Добијена вредност се креће од -1 до +1, при чему веће вредности указују на виши ниво вегетације.

Штавише, идеја о WDRVI (Индекс вегетације широког динамичког опсега) је креиран да би се решили проблеми са засићењем NDVI. То је постигнуто проширивањем опсега могућих WDRVI вредности увођењем математичког коефицијента (α).

Употреба NDVI (Нормализовани индекс разлике вегетације)

Формула NDVI (нормализовани индекс разлике вегетације) је трансформисана у WDRVI = (α∗NIR-Red) / (α∗NIR+Red).

WDRVI (Индекс вегетације широког динамичког опсега) и NDVI

Зоне изграђене на основу WDRVI су боље у поређењу са NDVI зонама. Ипак, оне и даље нису идеалне због превисоке биомасе. 

GCI (индекс зеленог хлорофила) се користи за процену садржаја хлорофила у листовима биљака на основу блиских инфрацрвених и зелених трака. Генерално, вредност хлорофила директно одражава вегетацију.

Формула GCI изгледа као GCI = NIR / Green – 1.

GCI (индекс зеленог хлорофила) 

Зоне изграђене на основу GCI боље разликују места са високом биомасом у поређењу са NDVI и WDRVI. Детаљи помажу у прецизнијем и ефикаснијем управљању пољем.

RCI (индекс црвеног хлорофила) укључује исту базу знања о садржају хлорофила као GCI и рефлектује је преко црвене мултиспектралне траке.

Формула RCI изгледа као RCI = NIR / Red – 1.

RCI (индекс црвеног хлорофила) 

Зоне засноване на RCI су тачне као GCI зоне.

Наставите да пратите своја поља и користите прави вегетациони индекс у правом тренутку током сезоне. Велика породица вегетационих индекса је тренутно доступна у ГеоПард-у.

Операције Зона Пољопривреде за Одлучивање засновано на Подацима

Објављено на од стране dementievgeopard
поређење мапа: зоне са ниским садржајем протеина и нагиби: зоне са ниским садржајем протеина корелирају са нагибима
поређење две мапе приноса електронске способности (EC) и влажности земљишта
поређење ниског приноса и велике надморске висине
Пример међуслојних мапа подручја са високим садржајем органске материје

ЗОНСКЕ ОПЕРАЦИЈЕ НА РАЗЛИЧИТИМ СЛОЈЕВИМА

У прецизној пољопривреди, прикупљање података на терену и доношење одлука на основу података су апсолутно неопходни. Као следећу фазу у развоју вишеслојне аналитике и проналажењу зависности између слојева, представљамо нови модул Зонске операције. 

Тамо можете претраживати зависности између различитих мапа пољопривредних зона као што су историјска вегетација, топографија укључујући њене деривате, подаци са монитора приноса, подаци о земљишту, скенери, мапе стабилности и тако даље. Ово је корак напред у дефинисању подручја која су највише погођена и разумевању разлога за хетерогеност поља. 

Како можете идентификовати подручја? 

Прво изаберите мапе поља које желите да унакрсно истражите. Приказ поређења слојева је добар приступ за дефинисање специфичних пољопривредних зона за анализу.

Можда ћете желети да упоредите низак потенцијал приноса и неуредна подручја, најнестабилније зоне и ниску вегетацију, ниску електричну проводљивост и принос, као и примењену мапу ђубрења и тренутну вегетацију, и друго.

Друго, означите одређене пољопривредне зоне на свакој мапи коју желите да упоредите у модулу Зонске операције. И на крају, пронађите зону од интереса. Имајте на уму да је могуће користити више од две мапе у анализама. 

Како можете применити ово знање? 

Поред проналажења веза које могу помоћи у објашњењу приноса, могуће је поставити циљеве приноса за дефинисане пољопривредне зоне; извидети интересантна подручја; смањити инвестиције у такве локализоване зоне или израдити план ублажавања ограничавајућих фактора и елиминисати подручја која не постижу добре резултате знајући основне узроке; израдити агрономски план користећи VRA праксе. 

На снимцима екрана је приказано неколико примера увида у поље. Имајте на уму да је свако поље јединствено и да доле наведени случајеви не гарантују исти резултат за ваше поље, али је то добар начин да се започне истраживање. 

Слободно поделите своје агрономске праксе коментаришући ову објаву, контактирајте директно тим за пољопривреду ГеоПард-а. Отворени смо за повратне информације јер ми градимо решење за вас ради бољег разумевања варијабилности поља и управљања њоме.

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