Категорија: Прецизна пољопривреда

Прецизна пољопривреда, позната и као прецизна пољопривреда, односи се на примену модерних технологија, анализе података и система за подршку одлучивању ради оптимизације пољопривредних пракси.

Овај приступ омогућава пољопривредницима да ефикасније прате и управљају својим пољима, што резултира бољим приносима усева, смањеним утицајем на животну средину и повећаном ефикасношћу коришћења ресурса.

У овом одељку о прецизној пољопривреди, разумећемо важност коришћења технологије и доношења одлука заснованих на подацима како би се оптимизовала пољопривредна продуктивност, уз истовремено обезбеђивање одрживе и ефикасне употребе ресурса. Овде можете пронаћи садржај о широком спектру тема, укључујући:

Водичи и туторијали: Пронађите лако разумљиве, водиче корак по корак који ће вам помоћи да се снађете у свету прецизне пољопривреде, од разумевања основа до примене напредних пољопривредних пракси и технологија.
Литература и истраживање: Приступите богатству литературе о прецизној пољопривреди, укључујући студије случаја, прегледе и најсавременије истраживачке налазе који бацају светло на најновија достигнућа у овој области.
Ажурирања индустрије: Будите информисани о најновијим вестима у прецизној пољопривреди, укључујући вести о новим технологијама, регулаторним променама и тржишним трендовима.
Увиди стручњака: Добијте вредне увиде од стручњака из индустрије кроз интервјуе, чланке са мишљењима и гостујуће доприносе који се баве изазовима и могућностима у прецизној пољопривреди.
Приче о успеху: Откријте инспиративне приче пољопривредника и агробизничких компанија које су успешно усвојиле прецизне праксе и учите из њихових искустава.
Рецензије производа и услуга: Пронађите непристрасне рецензије и поређења различитих прецизних алата, софтвера и услуга како бисте донели информисане одлуке о најбољим решењима за вашу фарму.
Догађаји и вебинари: Останите повезани са његовом глобалном заједницом путем нашег курираног списка предстојећих догађаја, конференција и вебинара.
Ресурси и алати: Истражите нашу опсежну библиотеку ресурса, укључујући шаблоне за преузимање, контролне листе и алате који ће вам помоћи да започнете са прецизном пољопривредом или оптимизујете своје постојеће праксе.

Визуелизација економских утицаја одрживе пољопривреде коришћењем GeoPard-а у прецизној пољопривреди

Објављено на јун 6, 2024јун 17, 2024 од стране Muhammad Farjad

Истраживачи из Баварске пољопривредне агенције (LfL) и организације GeoPard Agriculture удружили су снаге како би истражили економију система међуусева у тракама за одрживу пољопривреду. Своје налазе су поделили на догађају Универзитета у Хоенхајму на тему “Промоција биодиверзитета кроз дигиталну пољопривреду”, фокусирајући се на еколошки прихватљиве пољопривредне праксе и њихов финансијски утицај.

Њихов пројекат, “Будућа пољопривреда”, имао је за циљ истраживање нових начина пољопривреде, са посебним фокусом на међуусеве у тракама. Ова техника подразумева узгој различитих усева један поред другог у тракама унутар истог поља, што би могло смањити потребу за хемикалијама и повећати биодиверзитет. Истраживачи су желели да пронађу начине да пољопривреду учине еколошки прихватљивијом, а да притом остану профитабилни за пољопривреднике.

Предвођена Оливијом Спајкман и Маркусом Гандорфером из LfL-а, заједно са Викторијом Сорокином из GeoPard-а, ова сарадња је започела током програма EIT Food Accelerator. Користећи своје знање из пољопривреде, дигиталних алата и анализе података, кренули су у проучавање економске стране одрживих пољопривредних пракси.

Док Бавећи се смањењем синтетичких улагања и повећањем биодиверзитета, открили су да је еколошки потенцијал међуусева у тракама добро истражен. Међутим, његова механизација и економија рада, посебно са аутономном опремом, захтевају даљу процену.

Открили су да пољопривредници нису били сигурни у његову практичност, посебно са новом технологијом. Да би решили овај проблем, разговарали су са пољопривредницима у пољској лабораторији за међуусеве на тракама како би разумели њихове забринутости и боље комуницирали.

Штавише, промене у пејзажу могу учинити пољопривреднике неодлучним, па је важно пружити јасне информације унапред. Стога, дигитални алати, попут визуелизација, могу олакшати комуникацију између пољопривредника и њихових заједница, стварајући прихватање и уважавање еколошки корисних трансформација пејзажа.

На пример, на Новом Зеланду, пољопривредници су користили наочаре за виртуелну стварност (ВР) како би визуелизовали погодна подручја за пошумљавање, помажући планирање на нивоу фарме илуструјући утицаје на профитабилност фарми, естетику пејзажа и руралне заједнице. Такве визуелизације могу побољшати разумевање и интересовање пољопривредника за промене пејзажа, иако успешна имплементација такође зависи од самопоуздања пољопривредника.

Слично томе, у овом истраживању, програм GeoPard базиран на облаку коришћен је за анализу система производње међуусева у тракама из више перспектива. GeoPard-ове једначине су параметризоване емпиријским подацима из пројекта Future Crop Farming. Почетни резултати укључују визуелизације уноса хербицида и азота и приноса, а планирани су и сложенији прорачуни.

Штавише, систем је интегрисао различите изворе података, укључујући:

Скупови података о приносу и примењеним улазима
Информације о ценама усева и заштите биља (корисник их даје)
Сателитски снимци (Sentinel-2, Landsat, Planet)
Топографски подаци
Зоналне мапе историјских података доступне у ГеоПард-у

У међувремену, главне коришћене технике укључивале су просторну анализу и ефикасно руковање просторним подацима коришћењем NumPy оквира. Подаци су добијени из .xlsx и .shp датотека. Међутим, датотеци облика недостајали су специфични детаљи о појединачним тракама, што је захтевало интеграцију различитих формата података.

ГеоПард је олакшао просторно организовање података како би се детаљи специфични за траке повезали са њиховим одговарајућим локацијама на терену. Стога је интегрисани скуп података, који приказује траке, формирао основу за дескриптивну анализу покушаја у ГеоПарду.

Иако истраживање није испитивало примену променљивих стопа уноса, ГеоПардово мапирање високе резолуције (величина пиксела: 3×3 метра) омогућило је детаљну визуелизацију на нивоу пиксела, додајући сложеност. Ово детаљно мапирање је вредно за будуће примене, као што је комбиновање више слојева или интегрисање просторно променљивијих информација као што су ‘профили приноса’ на основу података о приносу малих размера прикупљених комбајнима парцела у истраживачком пројекту.

Истраживачи су такође открили да иако је GeoPard првенствено служио дескриптивним функцијама, он поседује потенцијал за сложеније визуелизације. На пример, укључивање података о приносу и информација о ценама на нивоу под-трака могло би помоћи у креирању мапа профита, које приказују ефекте ивица између суседних трака усева.

Штавише, интегрисање података о економији рада могло би открити утицаје смањења економије обима ради промоције биодиверзитета. Такви подаци могу помоћи у моделирању сценарија, омогућавајући истраживање различитих плодореда, ширина трака и врста механизације, фокусирајући се на резултате специфичне за поље ради побољшања управљања пољопривредом и доношења одлука.

Стога, поставка би могла да функционише као дигитални близанац, са преносом података у реалном времену са пољских машина и сензора на GeoPard, што је већ могуће постићи неким комерцијалним технологијама и сателитским подацима. Међутим, забринутост пољопривредника у вези са компатибилношћу технологије наглашава потребу за интеграцијом додатних извора података за ширу применљивост.

Како SDSU обликује револуцију прецизне пољопривреде у држави?

Објављено на мај 5, 2024 од стране Muhammad Farjad

Државни универзитет Јужне Дакоте (SDSU) био је пионир у програму који подучава и помаже пољопривредницима у коришћењу прецизне пољопривреде.

У Брукингсу, Јужна Дакота, нови програм прецизне пољопривреде Универзитета у Јужној Дакоти (SDSU) је успешно подстакао локалне и неке друге пољопривреднике са Средњег запада да усвоје више технологије у свом пословању. Међутим, пољопривредници у другим државама спорије прихватају ову технологију.

SDSU је постао први универзитет у земљи који је успоставио програм који образује и помаже пољопривредницима у коришћењу прецизне пољопривреде, што је наука о интегрисању нових технологија и традиционалних метода ради побољшања оперативне ефикасности, што доводи до повећања приноса усева уз минимизирање утицаја на животну средину.

На пример, коришћење сателита за глобално позиционирање помаже у циљању хемикалија и ђубрива тачно тамо где су најпотребнија.

Али Мирзакани Нафчи, ванредни професор у центру за прецизну пољопривреду, напоменуо је да школа ради на повећању употребе кроз образовање и истраживање како би технологија била практичнија за пољопривреднике.

“Веома сам оптимистичан да ће то успети. И видећемо промене не само у Јужној Дакоти, већ и у целој земљи и у свету”, рекао је Нафичи.

Јужна Дакота има један од највећих процената коришћења, са 53% пољопривредника који користе технологију прецизне пољопривреде, према студији Министарства пољопривреде САД.

У другим државама Средњег запада, као што су Северна Дакота, Ајова, Илиноис и Небраска, више од половине пољопривредника користи прецизну пољопривреду, према студији коју је спровела Школа за менаџмент и економију Нес Универзитета СДСУ.

Међутим, на националном нивоу, само 27% пољопривредника користи праксе прецизне пољопривреде за управљање усевима или стоком, како је открила студија Нес.

Предности прецизне пољопривреде, изазови усвајања

Технологије прецизне пољопривреде постају све популарније међу пољопривредницима. Аутоматско управљање машинама је једна од широко коришћених технологија. Она помаже пољопривредницима да управљају својим машинама без потребе да то раде ручно. Још једна важна технологија је “геореференцирање”, које подразумева снимање дигиталних слика ради прецизног одређивања локација.

Сателитски снимци се такође широко користе, а скоро 60% пољопривредника их је испробало, према студији компаније Ness. Ова технологија омогућава пољопривредницима да виде своја поља одозго. Истраживања показују да технологије прецизне пољопривреде обично повећавају производњу усева за 4% и побољшавају ефикасност примене ђубрива за 7%, према студији Удружења произвођача опреме. Поред тога, прецизна пољопривреда смањује употребу хербицида, пестицида, фосилних горива и воде.

Међутим, упркос предностима побољшања приноса и приноса, фактори попут трошкова и недостатка општег знања о прецизној пољопривреди спречили су многе пољопривреднике да користе ове технологије онолико широко колико се очекивало.

Ана Карелс, студенткиња у центру за прецизну пољопривреду, приметила је да иако је потребан новац за почетак, то на крају штеди новац на дужи рок.

“Мислим да је многим пољопривредницима тешко да схвате да, да, то може повећати моје трошкове у почетку, али се исплати током одређеног броја година”, рекао је Карелс.

Нафчи је напоменуо да ће смањење почетне стопе подстаћи више пољопривредника да користе технологију.

“Почетни трошкови за примену променљиве стопе су превисоки”, рекао је Нафчи. “Замислите шта ако добијемо помоћ. Можда некако да је учинимо јефтинијом, или да смањимо почетне трошкове, или једноставно да им пружимо подстицај, инвестицију, и замолимо их да једноставно испробају. А онда виде да је повраћај њихове инвестиције заиста добар. Веома сам оптимистичан да ће је користити.”

Ако су почетни трошкови превисоки за неке пољопривреднике, постоје програми који могу помоћи. Према подацима Канцеларије за одговорност владе САД, Министарство пољопривреде САД и Национална научна фондација су издвојили скоро 1420 милиона рупија за истраживање и развој прецизне пољопривреде од 2017. до 2021. године.

Још један разлог за ниску стопу усвајања је недостатак знања о новој технологији. Али постоје опције за пољопривреднике Јужне Дакоте да сазнају више.

“Дилерски центри попут Џон Дира организују много семинара где показују пољопривредницима како да га користе”, рекао је Карелс.

Центар за прецизну пољопривреду Рејвен

Центар за прецизну пољопривреду „Равен“ основан је како би помогао студентима овог смера да науче о прецизној пољопривреди на практичан начин.

Зграда има просторије пуне опреме и производа за прецизну пољопривреду које студенти користе за практично учење. Отворена је у августу 2021. године, а коштала је 46,2 милиона динара, што је чини првим програмом прецизне пољопривреде у земљи.

“Желимо да подигнемо наш програм прецизне пољопривреде на виши ниво и побољшамо искуства за наше студенте”, рекао је Мутукумарапан.

Одељење треба да настави са променама како би пратило нове технологије. Ово је једна област у којој се програм може побољшати, према мишљењу неких студената.

“Програм прецизне пољопривреде је нешто што ће морати стално да се мења како би се прилагодило свим новим технологијама које се појављују. И мислим да би можда SDSU могао мало боље да прати то”, рекао је Карелс.

Ово је нешто на чему програм ради.

Једна промена је додавање више специјализованих смерова како би се прикупило више података о прецизној пољопривреди.

“Раније смо имали један рецепт за све студенте који су уписани у програм прецизне пољопривреде, што значи да комбинујемо агрономију и технологије и правимо један робустан програм”, рекао је Мутукумарапан. “Сада га чинимо још једноставнијим за коришћење. И имамо три различита смера. Један је за технолошки смер. Други је за агрономски смер. А други је за смер података, електронске ударне браве.”

“Тренутно, наши нови факултети раде на развоју биосензора и беспилотних возила”, рекао је Мутукумарапан.

Циљ програма је спровођење више истраживања која ће прецизну пољопривреду учинити практичнијом за пољопривреднике, што би заузврат могло повећати стопу усвајања.

Програм има за циљ повећање стопе уписа до 20% у наредних пет година како би овај циљ био остварив. Мисија SDSU-а је да поједностави ову технологију и учини је практичнијом за пољопривреднике, рекао је Нафчи.

Тренутно, програм има 66 полазника.

“Као зграда имамо велике ресурсе. Међутим, нисмо имали много факултетских ресурса, људских ресурса, за обављање ствари, понуду ствари и спровођење истраживачких активности у овом простору”, рекао је Мутукумарапан. “У последње две године успели смо да запослимо три нова факултета да обављају врхунске истраживачке активности, донесу више истраживачких средстава и помогну нашем истраживачком програму да расте.”

Извор: Јужна Дакота њуз воч

Трансформација узгоја памука технологијом и прецизном пољопривредом

Објављено на април 21, 2024 од стране Muhammad Farjad

Узгајивач памука: Циљ компаније Cotton Incorporated је да повећа профитабилност производње памука кроз истраживање. Да бисмо осигурали да су наша истраживања усклађена са тренутним изазовима и да се надовезују на прошле успехе, спровели смо истраживања природних ресурса произвођача памука у САД 2008, 2015. и 2023. године.

Ова истраживања такође служе да демонстрирају одрживост узгоја памука и континуирано унапређење индустрије, пружајући податке за процене животног циклуса. Овај чланак се посебно бави питањима која се тичу усвајања прецизне пољопривредне технологије од стране произвођача памука.

Пољопривредници у свакој држави која производи памук учествовали су у анкетама, а удео одговора се углавном поклапао са површином узгајаном у држави (на пример, Тексас, са највећим бројем засађених хектара памука, имао је највећи број одговора, а затим следи Џорџија, која има други највећи број засађених хектара).

У свим анкетама, испитаници су представљали најмање 9% хектара засађених у години анкете. Треба напоменути да се у овим резултатима понекад помиње регион, а дефинисани су као: Далеки запад: Калифорнија, Аризона, Нови Мексико; Југозапад: Тексас, Оклахома, Канзас; Средњи југ: Мисури, Арканзас, Мисисипи, Луизијана, Тенеси; и Југоисток: Алабама, Флорида, Јужна Каролина, Северна Каролина, Вирџинија.

Трендови у технологијама

У свим анкетама, произвођачи су замољени да оцене 29 проблема у вези са производњом као велике, умерене или да не представљају проблем. Највећа брига у сва три истраживања била је цена производње памука. Међутим, пошто произвођачи не могу да контролишу трошкове улагања, прецизне технологије постају неопходне. Ове технологије помажу да се осигура да се примењује само оно што је потребно, спречавајући расипање новца.

Сходно томе, дошло је до пораста употребе различитих технологија, са изузетком узорковања земљишта, које је остало константно на 46%, као што је приказано на слици 1. У анкети из 2023. године, само 4% испитаника је изјавило да не користи прецизне технологије.

Важно је напоменути да се мапирање земљишта и узорковање земљишта о којима се овде говори односе на коришћење узорака за решавање просторне варијабилности унутар поља, а не на опште узорковање земљишта. За одређивање стопе плодности, 77% испитаника је навело да користе препоруке за тестирање земљишта.

Употреба технологије аутоматског управљања значајно се повећала током времена. Године 2008, само 46% пољопривредника ју је користило, али до 2015. године број је порастао на 69%, а до 2023. године достигао је 86%. Овај тренд раста показује све веће ослањање пољопривредника на аутоматско управљање.

Слично томе, усвајање технологија аутоматског управљања и праћења приноса поклапа се са налазима анкете коју је спровела Служба за економска истраживања Министарства пољопривреде САД о усвајању прецизне пољопривреде на америчким фармама. Анкета је обухватила више роба, укључујући памук, у годинама 2000, 2003, 2007. и 2019.

У обе студије, стопе усвајања монитора приноса и аутоматског управљања су се повећале. Међутим, усвајање аутоматског управљања било је много веће него усвајање монитора приноса. Као што је приказано на слици 1, пораст аутоматског управљања је надмашио све остале разматране технологије и праксе.

Аутоматско управљање постаје стандард на новој опреми и захтева минималну припрему у поређењу са другим технологијама. У међувремену, код других технологија, мапе је потребно преузети, интерпретирати, трансформисати у мапе брзине примене и поново отпремити.

Аутоматско управљање смањује стрес оператера и може побољшати ефикасност коришћења уноса елиминисањем прескакања и прекомерне примене услед преклапања. Очекује се да ће повећана употреба бежичних модема у пољопривредној опреми на крају подстаћи усвајање других технологија када меморијске картице више не буду морале да се транспортују из канцеларије до опреме.

Поред тога, нове технике анализе података аутоматизују тумачење мапа земљишта и приноса. Консултанти за пољопривредну науку о подацима такође постају доступни како би помогли пољопривредницима да максимизирају вредност својих података.

Постоје докази да ће повећана једноставност употребе и фабрички инсталиране опције олакшати будуће усвајање технологије, као што је приказано регионалним усвајањем монитора приноса на слици 2.

Нивои усвајања монитора приноса у 2015. години били су у корелацији са употребом округлих модула, као што је наведено у истраживању о трошковима одзвањања памука за 2016. годину (Valco, TD, H. Ashley, D. Findley, J. Green, R. Isom, T. Price. The Cost of Ginning Cotton – 2016 Survey Results. 2018 Beltwide Cotton Conferences, San Antonio, TX, January 3-5, 2018. National Cotton Council, Memphis, TN. Pp. 528-53).

Ово указује на то да олакшавање коришћења технологије и понуда фабрички инсталираних опција могу подстаћи више пољопривредника да је усвоје.

У анкети о трошковима одвајања од памука, примећено је да је искоришћење округлих модула пријављено као 51% на југоистоку, 61% на Средњем југу, 36% на југозападу и 29% на Далеком западу, што се поклапа са рангирањем усвајања монитора приноса на слици 2.

Међутим, према испитаницима анкете, усвајање технологија за праћење приноса повећало се у сва четири региона. До овог повећања је дошло зато што су праћење приноса постало доступно тек као фабрички инсталирана опција са увођењем модуларних комбајна.

У међувремену, очекује се да ће повећана примена технологија за прикупљање података о пољопривредној опреми довести до будућег повећања усвајања технологије.

Очекује се да ће следећа фаза прецизне пољопривреде бити под утицајем напретка у технологијама аутоматизације. Аутоматизација, која подразумева употребу машина за аутоматско обављање задатака без људске интервенције, има потенцијал да значајно побољша ефикасност и прецизност у пољопривредним праксама. Један пример је интеграција технологије трактора без возача.

Ова технологија може поједноставити задатке као што су садња, прскање и жетва. Као резултат тога, ови задаци се могу обављати са већом прецизношћу и ефикасношћу. Међутим, иако аутоматизација нуди бројне предности, важно је узети у обзир њен утицај на запосленост у пољопривреди.

Анкета из 2023. године увела је нека нова питања за произвођаче памука о предностима и изазовима коришћења трактора без возача на њиховим фармама. Више од 50% испитаника је навело уштеду рада као једну од очекиваних предности трактора без возача.

Штавише, 41% је навео побољшану ефикасност, 28% је истакао смањену изложеност радника, а 34% је сматрао да технологија нема никакве користи. У међувремену, вероватно је да би произвођачи који су већ инвестирали у велику опрему за откосе (нпр. прскалице са гранама од 36 метара) видели минималне користи од елиминисања оператера из такве машине.

У току су истраживања како би се утврдило да ли се веће користи могу постићи од аутоматизације смањењем величине опреме, чиме би се она могла прилагодити величини задатка и терена. Штавише, поседовање неколико мањих комада опреме смањује ризик од застоја.

Међутим, када велики комад опреме откаже, губи се производња на стотинама хектара дневно. Обим опреме ће вероватно бити равнотежа између броја јединица које треба управљати, задатка који треба обавити и просечне величине и облика поља на фарми.

Препреке за тракторе без возача

Генерално, одговори су били доследни у свим регионима, осим у вези са препрекама на пољима и забринутостима у вези са транспортом од поља до поља. Повећана забринутост на југоистоку и средњем југу вероватно је последица већег броја водених објеката и промена топографије које утичу на поља у тим регионима у поређењу са југозападом и далеким западом. У свим регионима постоји консензус да би трошкови технологије могли бити препрека њеној употреби на њиховим фармама.

Поставило се питање које задатке треба прво аутоматизовати. Људи су рекли да су садња (40%), прскање (40%), жетва (35%) и сузбијање корова пре сетве (35%) главни.

Међутим, пошто тек почињемо да користимо аутоматизовану пољопривредну опрему, биће занимљиво видети како ће се ствари променити у наредних пет година. У међувремену, све већи број система за откривање и прскање корова помоћу машинског вида показује колико брзо ове технологије напредују.

Закључак

Анкете компаније Cotton Incorporated од 2008. до 2023. године откривају све већу примену прецизне пољопривредне технологије међу произвођачима памука, посебно у задацима попут садње, прскања и жетве. Технологија аутоматског управљања је забележила значајан пораст употребе, што указује на тренд ка ефикаснијој пољопривреди. Међутим, изазови попут скалабилности опреме и трошкова остају.

Будућност пољопривреде вероватно ће укључивати технологије аутоматизације попут трактора без возача, нудећи предности као што су уштеда радне снаге и побољшана ефикасност, али изазивајући забринутост због запослености и скалабилности опреме.

Извор: Узгајивач памука и Памук Укључено. Истраживачи: Џејран Бајрамова, Стивен Пирес, Џеси Дејстар и Ед Барнс су истраживачи у компанији Cotton Incorporated.

Како GeoPard-ов паметан AI портал за документацију побољшава прецизну пољопривреду?

Објављено на април 5, 2024 од стране Muhammad Farjad

Закорачите у будућност пољопривредне технологије помоћу GeoPard-овог Smart AI документационог портала, сада доступног на документација.геопард.тех. Овај иновативни алат је дизајниран да одговори на ваша питања о прецизној пољопривреди користећи природни језик, захваљујући својим вештачким интелигенцијама.

Без обзира да ли сте искусан пољопривредник или нови у овој области, наша документација о вештачкој интелигенцији олакшава разумевање прецизне пољопривреде. Постављањем питања свакодневним језиком, корисници могу добити детаљне и интелигентне одговоре који помажу у оптимизацији пољопривредних пракси коришћењем GeoPard софтвера.

Како функционише GeoPard-ов Smart AI портал за документацију?

У нашем видеу приказујемо практичне примере који истичу моћ и флексибилност GeoPard-ове документације о вештачкој интелигенцији, укључујући:

Чишћење и калибрација података о приносу ради тачности и поузданости.
Спровођење пробних анализа ради експериментисања и побољшања пољопривредних стратегија.
Генерисање мапа сетве са променљивом брзином (VR) ради побољшања сетве и повећања приноса усева.

Да ли пружа поуздана решења за техничка питања у прецизној пољопривреди?

Да, дизајнирана је да пружи поуздана и поуздана решења за техничка питања у прецизној пољопривреди. Платформа користи напредне технологије вештачке интелигенције како би пружила тачне, ажуриране информације и смернице пољопривредницима и пољопривредним стручњацима.

Интеграцијом података из различитих извора као што су мапе земљишта, подаци о приносима и сателитски снимци, ГеоПардов портал нуди персонализоване увиде који могу помоћи у доношењу информисаних одлука. Приступ портала заснован на вештачкој интелигенцији осигурава да корисници добију прецизне одговоре на своја техничка питања, прилагођене њиховим специфичним пољопривредним условима и потребама.

Овај ниво прилагођавања и тачности повећава поузданост достављених информација, што их чини вредним ресурсом за свакога ко жели да ефикасно примени технике прецизне пољопривреде.

Ево неколико примера који показују како портал одговара на техничка питања и пружа корисницима поуздане и практичне увиде:

Без обзира да ли желите да повећате принос, поједноставите своје пословање или истражите потенцијал прецизне пољопривреде, ГеоПардова паметна вештачка интелигенција је ваш поуздани пратилац.

Аутоматизацијом токова посла и нудећи опсежан приступ подацима и аналитици, GeoPard омогућава пољопривредницима и агробизнисима да доносе информисане одлуке. Ове могућности олакшавају оптимизацију стратегија садње, ђубрења и заштите усева, а све то уз промоцију одрживости и ефикасности у пољопривредним праксама.

Како ће партнерство Џон Дир-СпејсИкс утицати на прецизну пољопривреду?

Објављено на фебруар 15, 2024фебруар 18, 2024 од стране Muhammad Farjad

Компанија John Deere & Company је склопила партнерство са SpaceX-ом како би пољопривредницима који користе Starlink мрежу омогућила најсавременију сателитску комуникацију (SATCOM). Ова сарадња ће омогућити пољопривредницима да превазиђу изазове повезаности у руралним подручјима и у потпуности искористе технологије прецизне пољопривреде за повећање продуктивности и одрживости.

Партнерство Џон Дир-а и СпејсИкс-а

Дана 16. јануара 2024. године, компанија John Deere је објавила стратешко партнерство са SpaceX-ом, ваздухопловном компанијом коју је основао Илон Маск, како би пољопривредницима пружила најсавременије сателитске комуникационе (SATCOM) услуге.

Користећи водећу мрежу Старлинк у индустрији, ово решење ће омогућити пољопривредницима који се суочавају са изазовима повезивања у руралним подручјима да у потпуности искористе технологије прецизне пољопривреде. Старлинк је констелација хиљада сателита у ниској Земљиној орбити (LEO) који пружају брз, нисколатен и приступачан приступ интернету било где на планети.

“Вредност повезаности за пољопривреднике је шира од било ког појединачног задатка или акције. Повезаност отвара огромне могућности које су раније биле ограничене или недоступне”, рекао је Арон Ветцел, потпредседник за производњу и системе прецизне пољопривреде у компанији John Deere. “На пример, током целе године, пољопривредници морају да заврше задатке у изузетно кратким временским оквирима. То захтева извршавање невероватно прецизних производних корака, уз координацију између машина и управљање перформансама машина. Свака од ових области је побољшана повезивањем, чинећи целу операцију ефикаснијом, делотворнијом и профитабилнијом.”

Повезивањем машина преко робусних терминала, SATCOM решење ће олакшати аутономију, дељење података у реалном времену, даљинску дијагностику и још много тога, оптимизујући пољопривредне операције. Међутим, иницијатива, чије је објављивање ограничено у Сједињеним Државама и Бразилу у другој половини 2024. године, биће доступна само у ограниченом објављивању.

“Џон Дир је предводио индустрију пољопривредне опреме више од две деценије захваљујући технологији прецизног навођења заснованој на сателитима”, рекао је Џами Хиндман, виши потпредседник и главни технолошки директор у компанији Џон Дир. “Сада доносимо сателитску комуникациону услугу на фарме у великим размерама, тако да пољопривредници са проблемима са покривеношћу мобилном мрежом могу максимизирати вредност повезивања за своје пословање. SATCOM решење откључава технолошки стек Џон Дира тако да сваки пољопривредник може у потпуности да искористи своју тренутну технологију прецизне пољопривреде, поред нових иновативних решења која ће применити у будућности. Покренули смо овај процес са снажним фокусом на пружање вредности нашим купцима, а ово партнерство осигурава да имамо решење које задовољава њихове потребе данас и у будућности.”

Зашто је постојала потреба за овим партнерством?

У средишту Америке, где се простиру огромна поља колико год сеже поглед, постоји велики проблем за пољопривреднике: недостатак доброг интернета. Технологија је побољшала пољопривреду стварима попут прецизне пољопривреде, али многи људи који живе ван градова немају добар интернет.

Извештај Министарства пољопривреде САД из 2022. године показао је да скоро 30% људи у руралним подручјима нема приступ добром интернету. Због тога им је тешко да се повежу на интернет и користе нову пољопривредну технологију којој је потребан брз интернет за правилно функционисање.

Дигитални јаз између урбаних и руралних подручја има велике последице. Извештај Министарства пољопривреде САД показује да због тога што рурална места немају добар приступ интернету, економија губи око 14680 милиона долара сваке године. То значи да руралне заједнице пропуштају шансе да добро послују и одрже корак у данашњем дигиталном свету.

Да бисте видели колика је разлика, само погледајте бројке: Скоро сви становници градова (98%) могу да добију широкопојасни интернет, али само 70% људи на селу. Ова велика разлика чини постојеће разлике још горим. Она отежава сеоским пољопривредницима да искористе све предности прецизне пољопривреде како би произвели више усева, помогли животној средини и зарадили више новца.

Потреба за овим партнерством произилази из чињенице да многи пољопривредници у Сједињеним Државама и Бразилу, два највећа пољопривредна тржишта на свету, немају приступ поузданој мобилној или широкопојасној интернет услузи.

Стога, добар интернет може помоћи пољопривредницима да узгајају више усева и користе мање воде и ђубрива. Прецизна пољопривреда може повећати приносе усева за 10-25%, уштедети 20% воде и боље користити ђубриво, чак до 30%.

Са прецизном пољопривредом, пољопривредници могу да провере колико су здрави њихово земљиште и усеви, да ставе праву количину ствари попут воде и ђубрива и да дозволе машинама да обаве део посла. То им такође помаже да доносе паметније одлуке. Извештај компаније Grand View Research каже да би до 2025. године тржиште прецизне пољопривреде могло да вреди око 26,68 милијарди рупија, и да расте око 3 милијарде рупија сваке године.

Како ће то побољшати прецизну пољопривреду?

Прецизна пољопривреда значи коришћење технологије за побољшање пољопривреде и помоћ животној средини. Реч је о прикупљању и анализи информација са различитих места као што су сателити, сензори, дронови и машине за надгледање и бригу о усевима, земљишту, води и алатима.

Ево неких од кључних предности како ово партнерство има за циљ да искористи SpaceX-ову сателитску мрежу Starlink како би обезбедило брзи интернет приступ са малом латенцијом пољопривредницима у удаљеним подручјима, омогућавајући им да користе John Deere-ов софтвер и услуге за прецизну пољопривреду.

1. Прикупљање и анализа података у реалном времену: Пољопривредници сада могу да користе брзи интернет компаније Starlink за брзо прикупљање и проверу података са својих поља и машина. Више не морају да чекају на споре мобилне или Wi-Fi везе.

Ово им помаже да пажљиво прате ствари попут влажности земљишта, колико добро расту усеви и како раде њихове машине. Такође могу да сачувају све ове информације у онлајн алату компаније John Deere, Оперативни центар, како би их касније проучили и поделили са својим помагачима и пријатељима.

У међувремену, уз брзу повезаност, пољопривредници ће такође моћи да остваре веће користи од сарадња између GeoPard-а и John Deere-а. Ово ће им омогућити да стекну увид у своје области у реалном времену, као што су прорачуни ефикасности коришћења хранљивих материја (NUE) у реалном времену и способност да одмах генеришите мапе профитабилности након жетве.

2. Аутономни трактори и опрема: Џон Дирове машине су опремљене напредним сензорима, камерама, ГПС-ом и вештачком интелигенцијом (ВИ) који им омогућавају да обављају задатке попут сетве, жетве и прскања са мање људског утицаја.

Са Старлинковом интернет конекцијом, ове машине могу поузданије и безбедније комуницирати једна са другом и са Оперативним центром. Ово може побољшати координацију, безбедност и квалитет рада.

3. Даљинска дијагностика и поправка: Старлинков интернет може помоћи пољопривредницима да брже пронађу и реше проблеме са својим машинама. То значи мање времена када машине не раде и мање новца потрошеног на њихово поправљање.

Џон Диров даљински приступ екрану (RDA) омогућава пољопривредницима да виде екран своје машине из даљине и реше проблеме. Џон Диров сервисни саветник за даљину омогућава дилерима да провере кодове и софтвер машине из даљине и поправе је без доласка на фарму.

4. Побољшано управљање фармама: Пољопривредници могу да користе интернет компаније Starlink и софтвер компаније John Deere како би боље користили ресурсе и доносили одлуке на основу чињеница. Могу да користе алате попут Field Analyzer-а да би упоредили различите ситуације и видели шта би се могло десити са временом, земљиштем, усевима, трошковима и ценама.

Могу да користе алате попут Field Connect-а за управљање заливањем проверавањем колико је земљиште влажно. Такође могу да користе алате попут JDLink Connect-а да виде где се налазе машине, колико горива троше, када се не користе и да ли нешто захтева пажњу.

Штавише, интеграција ГеоПард-а у оперативни центар компаније Џон Дир омогућила је рад у реалном времену откривање шећерне репе и корова на пољу са Хам Липштатом. Са побољшаном повезаношћу, процес снимања фотографија, њиховог слања ГеоПард-у и откривања корова и шећерне репе у реалном времену биће брз. Ово побољшање ће омогућити пољопривредницима да брзо предузму мере за ублажавање губитка приноса и побољшање пракси управљања усевима.

5. Повећана продуктивност и профитабилност: Истраживања показују да прецизна пољопривреда може довести до тога да фарме зараде 5-10% више новца. Када пољопривредници користе Starlink-ов интернет и John Deere-ов софтвер и помоћ, могу побољшати своје усеве и добити их више. Такође помаже да се мање троши новац на ствари попут семена и ђубрива, да се ефикасније ради и да се продаје на више места.

6. Већа одрживост: Прецизном пољопривредом, пољопривредници ће моћи да смање свој утицај на животну средину. Коришћењем интернет конекције компаније Starlink и софтвера и услуга компаније John Deere, смањиће потрошњу воде до 251 т³/кг, оптимизовати примену ђубрива до 401 т³/кг и смањити емисије до 151 т³/кг због мањег броја прелаза преко поља.

Закључак

Закључно, партнерство између компанија John Deere и SpaceX требало би да револуционише пољопривредне праксе. Коришћењем SpaceX-ове Starlink мреже, пољопривредници у руралним подручјима добиће приступ брзом интернету, превазилазећи изазове повезивања. Овај напредак ће им омогућити да искористе моћ технологија прецизне пољопривреде, што ће довести до повећане продуктивности и одрживости. Ово партнерство означава значајан корак напред у превазилажењу дигиталног јаза у пољопривреди и откључавању пуног потенцијала прецизне пољопривреде за пољопривреднике широм света.

Зашто су биолошки препарати нови тренд у прецизној пољопривреди?

Објављено на фебруар 6, 2024фебруар 6, 2024 од стране Muhammad Farjad

Велика промена се дешава у пољопривреди јер се користе нове и паметне идеје за побољшање усева и бригу о животној средини. Један важан део ове промене је употреба биолошких производа у пољопривреди. То су производи направљени од природних материја и користе се да би биљке биле здравије, а земљиште боље за узгој усева.

Шта су биолошки препарати?

Биолошки препарати у пољопривреди су производи који се користе за заштиту усева и третирање семена. Долазе од живих или природних материјала попут бактерија, гљивица, нематода или биљних екстраката. Пољопривредници их користе да би заштитили своје усеве од болести, штеточина и корова, а истовремено побољшали раст и квалитет биљака.

Штавише, ови производи су ефикасни и у органској и у конвенционалној пољопривреди и могу бити део стратегија интегрисаног сузбијања штеточина (ИПМ). У међувремену, они такође доприносе одрживој производњи хране без остатака.

Потражња за њима расте због преференције потрошача ка органској храни, строгих прописа о хемијским производима и потребе за управљањем отпорношћу и диверзификацијом усева. Према подацима компаније Markets and Markets™, глобално тржиште пољопривредних биолошких производа процењено је на 9,9 милијарди америчких долара у 2020. години и предвиђа се да ће до 2025. године достићи 18,9 милијарди америчких долара.

У 2020. години, биопестициди су чинили 66% свих биолошких производа, биостимуланси 28%, а биођубрива 6%.
Воће и поврће су били најпопуларнији усеви који користе биолошка средства, а затим следе житарице и уљарице.
Бионематициди су имали највећу стопу раста (17% CAGR).
Међу биопестицидима, биоинсектициди су били највише коришћени производи, затим биофунгициди и биохербициди.
Микробни биостимуланси су предводили категорију биостимуланса, а затим екстракти морских алги и хуминске супстанце.
Биођубрива која фиксирају азот била су најзначајнија у категорији биођубрива, а затим следе биођубрива која растварају фосфате.

Штавише, Европа предњачи на њиховом тржишту, а следе је Северна Америка и Азијско-пацифички регион. Кључни играчи попут Бајера, БАСФ-а, Синџенте, УПЛ-а, Индига, Валент Биосајенсиенса, ПивотБИО-а и Кортеве играју главну улогу у његовој глобалној адаптацији.

Које су врсте биолошких препарата?

Постоје три главне врсте биолошких препарата који имају различите начине деловања и користи за усеве.

1. Биопестициди

Долазе из природних материја попут животиња, биљака, бактерија и одређених минерала. Биопестициди су бољи избор од хемијских пестицида јер делују на одређене штеточине, а да не наносе штету другим живим бићима.

Примери укључују Bacillus thuringiensis (Bt) за сузбијање гусеница и екстракте ним биља због њихове широког спектра ефикасности. То су жива бића или супстанце из природе које помажу у контроли штеточина попут инсеката, корова, гљивица, бактерија, вируса или нематода. Даље су подељени у три подкатегорије:

Микробни биопестициди: Оне садрже микроорганизме или њихове нуспроизводе, као што је бактерија Bacillus thuringiensis (Bt), која производи токсине смртоносне за одређене инсекте.
Ботанички биопестициди: Ови биопестициди, попут уља ним, добијени из биљака, користе природна пестицидна својства за заштиту усева.
Семиохемијски биопестициди: Оне користе феромоне и друга једињења која мењају понашање за сузбијање штеточина, нудећи предности попут специфичности врсте и смањеног развоја отпорности.

2. Биостимуланси

То су супстанце или микроорганизми који подстичу раст, принос и отпорност биљака утичући на различите физиолошке процесе. То укључује, између осталог, апсорпцију хранљивих материја, фотосинтезу и реакцију на стрес.

На пример, Serenade® Opti је биостимуланс базиран на соју Bacillus subtilis QST 713, који индукује системску отпорност код биљака и побољшава принос и квалитет усева. Биостимуланс се категоришу у:

Хуминске супстанце: Органска једињења из разложене материје која обогаћују земљиште и стимулишу раст биљака.
Екстракти морских алги: Садржи корисне полисахариде и фитохормоне из морских алги који подстичу развој биљака.
Микробни инокуланти: Корисне бактерије или гљивице које побољшавају исхрану и здравље биљака колонизацијом корена или лишћа.
Биљни екстракти и аминокиселине: Природна једињења која подстицају метаболизам биљака.

3. Биођубрива

Биођубрива су посебни производи из природе који помажу биљкама да добију више хранљивих материја из земље или ваздуха. Постоје две врсте: биођубрива која фиксирају азот, што су ситни организми попут бактерија или цијанобактерија који мењају азот из ваздуха у амонијак или нитрат.

И биођубрива која растварају фосфате, што су ситни организми попут бактерија или гљивица који ослобађају фосфат из земљишта. Ова биођубрива могу учинити биљке здравијим и смањити потребу за хемијским ђубривима, чинећи земљиште бољим.

У међувремену, неке друге уобичајене врсте укључују:

БиофунгицидиОни природно контролишу гљивичне болести. На пример, Серифел® садржи Bacillus amyloliquefaciens MBI 600, који пружа широк спектар сузбијања болести заједно са хемијским фунгицидима.
БиоинсектицидиПриродно се боре против инсеката штеточина. NemaStrike™, са корисним нематодама, елиминише инсекте који живе у земљишту.
БионематицидиСузбијају нематоде које оштећују корење биљака. Велум® Прајм, користећи Bacillus amyloliquefaciens FZB24, смањује популације нематода и побољшава здравље корена.
БиохербицидиПриродно сузбијају коров. Beloukha® са пеларгонском киселином сагорева ткиво корова при контакту, нудећи еколошки прихватљиво решење за сузбијање корова.

Који је начин деловања биолошких препарата?

Они делују кроз различите начине деловања у зависности од њихове врсте и циља, а сваки је специјализован за подршку расту биљака, побољшање здравља земљишта и заштиту од штеточина и болести. Ови начини деловања укључују:

1. АнтагонизамНеки од њих могу зауставити или убити биљне патогене конкуришући за хранљиве материје и простор, стварајући антибиотике или ензиме или чинећи биљке отпорнијим. На пример, биофунгицид Серифел® садржи сој Bacillus amyloliquefaciens MBI 600, који може спречити гљивичне болести производњом липопептида који ометају ћелијску мембрану патогена.

2. Предаторство и паразитизамКорисни инсекти (као што су бубамаре) или предаторске гриње активно траже и једу штетне инсекте. Паразитске осе полажу јаја унутар ларви штеточина, убијајући их изнутра.

3. Патогени и микробиолошка контролаБактерије попут Bacillus thuringiensis (Bt) производе специфичне токсине који циљају и убијају одређене инсекте штеточине. Гљивице такође могу деловати као патогени, нападајући и убијајући коров или гљивице које изазивају болести.

4. Средства против храњења и репелентиОдређени биљни екстракти или природна једињења могу спречити штеточине да се хране или полажу јаја на усеве. На пример, уље ним може отерати лисне уши и беле мушице.

5. Ометање развоја инсекатаНеки биопестициди ометају хормоне или друге телесне процесе који су укључени у раст и размножавање инсеката. На пример, азадирахтин може зауставити митарење и полагање јаја код инсеката.

6. Мобилизација хранљивих материјаКорисне бактерије или гљивице могу помоћи у ослобађању хранљивих материја у земљишту, чинећи их лако доступним биљкама. На пример, бактерије које растварају фосфор могу ослобађати фосфат из чврстих облика у земљишту.

7. Побољшање толеранције на стресБиостимуланси могу помоћи биљкама да боље поднесу тешке услове попут суше, салинитета или врућине покретањем њихових природних одбрамбених механизама. На пример, екстракти морских алги могу повећати нивое антиоксиданата и осмотско прилагођавање код биљака.

8. Фиксација азотаБактерије Rhizobia формирају партнерства са махунаркама, узимајући азот из ваздуха и претварајући га у облик који биљке могу да користе. Друге бактерије попут Azospirillum такође могу да фиксирају азот са усевима који нису махунарке, попут житарица.

9. Растварање фосфатаОдређене бактерије производе органске киселине које растварају чврста фосфатна једињења у земљишту, чинећи их доступним биљкама. На пример, Bacillus megaterium може да раствори камени фосфат, повећавајући његову доступност биљкама.

10. Микоризне асоцијацијеМикоризне гљивице формирају партнерства са кореном биљака, повећавајући њихову површину како би апсорбовале више хранљивих материја и воде. Такође могу побољшати приступ биљака хранљивим материјама попут фосфора и цинка које се не крећу лако у земљишту.

По чему се биолошки препарати разликују од органских и конвенционалних раствора?

Они представљају јединствену категорију пољопривредних инпута који се разликују од органских и конвенционалних решења по свом саставу и примени. Направљени су од живих бића или ствари које потичу из природе, попут биљака или минерала. Пољопривредници их користе за контролу штеточина, болести, корова или за бољи раст биљака.

Неки примери биолошких препарата су микроорганизми, биљни екстракти, феромони, ензими и природни минерали. Иако су помало слични органским растворима јер оба потичу из природе, нису потпуно исти.

Органска пољопривреда има строга правила о коришћењу природних или састојака на бази природе, и сви они који се користе у органској пољопривреди морају да испуњавају одређене стандарде. Органска решења могу бити природна, направљена у лабораторији или биолошка, у зависности од тога одакле долазе. На пример, бакар сулфат је природни минерал дозвољен у органској пољопривреди, док глифосат, синтетички хербицид, није.

За разлику од конвенционалних решења, која се претежно састоје од синтетичких хемикалија, она се истичу као еколошки прихватљивија опција. Синтетичке материје које се користе у редовној пољопривреди због своје ефикасности широког спектра могу изазвати проблеме попут загађења, отпорности код штеточина и штете по друга жива бића.

Неки инсектициди, на пример, садрже и синтетичке хемикалије и природне екстракте пиретрина из цветова хризантеме. С друге стране, они су прецизнији у ономе на шта циљају, што смањује вероватноћу да ће наштетити животној средини и подржава боље методе сузбијања штеточина.

Како праксе прецизне пољопривреде могу оптимизовати употребу биолошких препарата?

Сматрају се еколошки прихватљивим алтернативама синтетичким хемикалијама јер су мање штетне, имају мањи утицај на животну средину и потребно је мање времена за њихов развој. У међувремену, прецизна пољопривреда је метода пољопривреде која се ослања на податке и технологију, као што су мапирање земљишта, примена променљивих стопа и даљинска детекција, како би се побољшало управљање усевима и примена инпута.

Прецизна пољопривреда користи високотехнолошке алате попут ГПС-а, сензора и анализе података како би пажљиво пратила поља и веома прецизно проверавала како усеви напредују. Помоћу ових технологија, пољопривредници могу да уоче разлике на својим пољима, попут подручја са пуно штеточина или недовољно хранљивих материја, а затим да направе одређене промене како би помогли усевима у тим подручјима.

У међувремену, Форбс извештава да продаја биолошких производа стално расте по стопи од око 17 процената годишње. МекКинзи такође сугерише да би прецизна пољопривреда могла повећати приносе усева за 10 до 15 процената. Стога, када пољопривредници споје ове две области, могу повећати продуктивност и профит, а све то истовремено играјући улогу у стварању одрживијег и регенеративног система исхране.

Даље, побољшава употребу биолошких препарата кроз:

Циљани избор: Анализирање узорака земљишта и мапирање варијабилности како би се одабрали биолошки препарати који одговарају специфичним потребама сваког поља или зоне, узимајући у обзир факторе као што су садржај хранљивих материја, микробна разноликост, ниво pH вредности и тип земљишта.
Оптимално време и дозирање: Коришћење даљинског очитавања и сензора за праћење фаза раста усева, здравља биљака и услова околине, омогућавајући прецизно време и дозирање биолошких примена како би се максимизирала ефикасност и минимизирао отпад.
Евалуација учинка: Коришћење дронова и сензора за прикупљање података о приносу, квалитету и здрављу усева пре и после примене биолошких препарата, што помаже у процени њиховог поврата инвестиције и упоређивању њихове ефикасности са другим пољопривредним инпутима или праксама.

Илустративан пример овог приступа је употреба дронова опремљених мултиспектралним камерама за снимање и сензорима за скенирање поља у потрази за знацима заразе штеточинама или болестима. Након идентификације, ови дронови могу прецизно применити биопестициде на погођена подручја, осигуравајући да је третман ограничен на места где је најпотребнији.

Ово се разликује од традиционалног начина прскања свега, што може да троши много ресурса. Комбиновање биолошких средстава са прецизном пољопривредом има многе предности. Смањује утицај пољопривреде на животну средину коришћењем мање ресурса и помаже у заштити биодиверзитета, уз очување чистоће извора воде.

Поред тога, њихова примена тамо где су потребни може бити ефикаснија у контроли штеточина и болести. Фокусирањем на проблематична подручја, побољшава се здравље и принос усева. На пример, студије су показале да примена микоризних гљива прецизно на делове поља са лошим квалитетом земљишта може значајно побољшати колико добро биљке апсорбују воду и хранљиве материје, што резултира бољим жетвама.

Како GeoPard може интегрисати биолошке производе и прецизну пољопривреду?

ГеоПард Агрицрелис се истиче у прецизној пољопривреди, нудећи напредна решења за циљану примену биолошких препарата ради побољшања здравља усева, приноса и одрживости. Његова аналитичка платформа обрађује геопросторне податке, пружајући суштинске увиде у варијабилност земљишта, помажући у њиховом прецизном избору и примени на основу специфичних пољопривредних потреба.

Способност платформе да генерише прилагођене препоруке користећи детаљне податке специфичне за усеве осигурава да се најефикаснији биолошки препарати примењују у право време у различитим фазама раста, од пре садње до касне фазе раста, максимизирајући њихов утицај.

Штавише, кључне карактеристике GeoPard-а су коришћење мапа прописа на нивоу подпоља за прецизну примену и аналитика испитивања за процену утицаја биолошких препарата на принос. Ови алати пружају пољопривредницима увиде засноване на подацима, омогућавајући доношење информисаних одлука и оптимизацију пољопривредних пракси.

Како управљати прецизним препорукама за примену биолошких препарата?

Њихова примена у пољопривреди је нијансиран процес који значајно користи од прецизних препорука прилагођених специфичним потребама и условима. Ове препоруке се могу категоризовати по типу производа, свака са својим скупом разматрања за процену здравља земљишта, специфичне захтеве усева и сезонско време.

Придржавајући се ових смерница, пољопривредници могу оптимизовати своју ефикасност, побољшавајући здравље усева, принос и одрживост.

1. Тип производа

У пољопривреди постоје разне врсте биолошких препарата које можете користити на усевима. Оне зависе од тога како делују, на које штеточине или болести циљају и како се праве. Ево неких уобичајених врста:

Агенси за биоконтролу
Биостимуланси
Биођубрива

Сваки од ових биолошких производа има своје предности и мане. Требало би да их изаберете на основу потреба ваших усева и шта желите да постигнете. На пример, средства за биоконтролу су добра у сузбијању одређених штеточина или болести, али морате пажљиво да их рукујете, складиштите и примењујете како бисте били сигурни да добро делују.

Ево неких биопестицида:

Bacillus thuringiensis (Bt) за усеве попут кукуруза, памука, соје и поврћа.
Trichoderma spp. за усеве склоне болестима корена попут пшенице, пиринча, парадајза и краставаца.
Уље неема за усеве погођене штеточинама попут цитруса, манга, памука и поврћа.
Феромони у замкама за смањење штеточина у усевима попут јабука, грожђа, кукуруза и памука.

Сада, биостимуланси:

Екстракт Ascophyllum nodosum (ANE) за житарице, уљарице, махунарке и хортикултурне усеве.
Хуминска киселина (ХА) за усеве којима су потребни микронутријенти попут кукуруза, пшенице, пиринча и поврћа.
Глутаминска киселина (ГА) за усеве који се суочавају са сушом, салинитетом или високим температурама, попут памука, шећерне трске, парадајза и кромпира.
Бацилус субтилис (Бс) за усеве подложне гљивичним или бактеријским болестима попут пиринча, соје, кикирикија и грожђа.

На крају, биођубрива:

Rhizobium spp. за махунарке попут соје, кикирикија, луцерке и детелине.
Бактерије које растварају фосфате (ПСБ) за усеве којима је потребан фосфор, попут кукуруза, пшенице, пиринча и кромпира.
Арбускуларне микоризне гљиве (АМФ) за усеве који имају користи од микоризне колонизације попут парадајза, краставаца, шаргарепе и грожђа.
Цијанобактерије за пиринчана поља као биођубриво или зелено ђубриво.

2. Процена здравља земљишта

Пре употребе било ког биолошког производа, кључно је проценити здравље земљишта и плодност поља. Здравље земљишта се односи на способност земљишта да одржи раст биљака, а да притом очува своја физичка, хемијска и биолошка својства. Детаљна процена здравља земљишта обухвата:

Узорковање и испитивање земљиштаУзорковање земљишта подразумева прикупљање узорака са различитих теренских подручја, тестирање параметара као што су pH, органска материја, хранљиве материје и микробна активност у лабораторији.
Индикатори квалитета земљиштаИндикатори квалитета земљишта, као што су текстура, структура, капацитет задржавања воде и потенцијал секвестрације угљеника, пружају мерљив увид у здравље земљишта.
Картица за оцену здравља земљиштаИнтегрисани алат који поједностављује различите индикаторе квалитета земљишта, помажући пољопривредницима да идентификују снаге и слабости и дају приоритет праксама управљања земљиштем.

Таква процена води пољопривреднике у одабиру правих биолошких производа, оптимизујући количине примене и временске рокове за побољшане резултате на пољу.

3. Разматрања специфична за усеве

Различите културе имају различите потребе и реакције на биолошке производе. Приликом избора производа узмите у обзир врсту усева, сорту, фазу раста и потенцијал приноса. Кључне тачке укључују:

Компатибилност усева: Проверите етикете производа да ли су компатибилни са одређеним усевима, избегавајући нежељене ефекте. Пратите препоруке произвођача како бисте спречили проблеме попут фитотоксичности или смањене ефикасности.
Плодоред: Разумети како плодоред утиче на здравље земљишта, сузбијање штеточина и принос. Узети у обзир историју плодореда приликом планирања примене биолошких производа.
Стрес усева: Пратите и решавајте стрес усева изазван факторима као што су временски услови, штеточине, болести или недостатак хранљивих материја. Прилагодите примену биолошких производа на основу нивоа стреса усева како бисте побољшали толеранцију или опоравак.

4. Сезонско време

Примена биолошких производа у право време је кључна за оптималну ефикасност и минималан утицај на животну средину. Различите фазе развоја усева могу захтевати различите врсте биолошких производа. Ево општих смерница за сезонско време:

Пре садње: Применити пре садње семена или садница, идеално за производе који се учвршћују у земљишту или на површини семена. На пример, биостимуланси који побољшавају клијање семена.
Рани раст: Применити током ницања усева на вегетативни раст, што користи производима који интерагују са растућим биљним ткивима. Примери укључују биођубрива која производе супстанце које подстичу раст.
Средњи раст: Примењује се од вегетативног до репродуктивног раста, подржавајући прелаз или штитећи од појаве штеточина или болести. Примери укључују средства за биоконтролу која паразитирају штеточине.
Касни раст: Примењивати од репродуктивног раста до зрелости, побољшавајући коначни принос или квалитет. Примери укључују биостимуланте који повећавају величину плода.

Интеграција путем мапа прописа на нивоу подпоља и аналитике испитивања

Интеграција биолошких производа са прецизном пољопривредом, посебно кроз коришћење мапа прописа на нивоу подобља и аналитике покушаја, револуционише начин на који пољопривредници примењују биолошке производе и процењују њихов утицај на принос. Овај приступ омогућава високо циљану примену, оптимизујући њихову ефикасност и обезбеђујући одрживе пољопривредне праксе.

Мапе прописаних састојака на нивоу подпоља нуде прецизне препоруке за примену уноса на основу података о земљишту, временским условима и усевима, оптимизујући њихову употребу решавањем варијабилности на пољу. Ове мапе побољшавају биолошке перформансе и повећавају утицај на принос када се прави производ примени у правој количини, времену и месту.

За аналитику испитивања, која процењује различите третмане на исходе усева, мапе прописа на нивоу подпоља су се показале вредним. Оне помажу у поређењу биолошких производа минимизирањем збуњујућих фактора попут врсте земљишта, времена и притиска штеточина. Ово обезбеђује хомогеније зоне третмана, омогућавајући јаснију процену утицаја биолошког производа на принос.

Примена мапа прописа на нивоу подпоља обезбеђује конзистентне уносе у свим зонама третмана, осим за тестирани биолошки производ, изолујући његов ефекат. Ова метода побољшава тачност аналитике испитивања повећавањем просторно распоређених тачака података, омогућавајући откривање малих, али значајних разлика између третмана.

Штавише, смањује грешке мерења и пристрасности обезбеђивањем доследног и репрезентативног узорковања у свакој зони третмана. Да би се показале ове предности, ево неколико објављених студија.

У студији коју је спровео Државни универзитет Северне Каролине у Северној Каролини, мапе подпоља су побољшале прецизност примене азотних ђубрива за 20% и смањиле варијабилност приноса кукуруза за 15%. Још једна студија коју је спровео AgroLiquid у Мичигену открила је да мапе подпоља повећавају принос соје у просеку за 3,5 бушела по хектару и помажу у идентификацији најефикаснијег биолошког производа за свако поље.

Закључак

Интеграција паметних пољопривредних пракси, посебно употреба биолошких препарата, трансформише пољопривреду побољшањем здравља усева и промоцијом еколошке одрживости. Они, добијени из живих организама попут бактерија и гљивица, нуде природан начин заштите усева и побољшања плодности земљишта.

У међувремену, прецизна пољопривреда допуњује ово омогућавајући њихову циљану примену кроз технологије као што су мапе прописа на нивоу подпоља и аналитика покушаја. Ова комбинација биолошких препарата и прецизне пољопривреде доводи до ефикаснијег коришћења ресурса, смањеног утицаја на животну средину и бољих приноса усева, што представља значајан корак ка одрживој и продуктивној пољопривреди.

Улога ефикасности коришћења хранљивих материја у одговорном ђубрењу биљака

Објављено на децембар 21, 2023јануар 24, 2024 од стране Muhammad Farjad

Ефикасност коришћења хранљивих материја (НУХ) је кључни концепт у модерној пољопривреди, који игра кључну улогу у побољшању раста биљака и оптимизацији укупног приноса усева. Како глобална популација наставља да расте, потражња за производњом хране се интензивира, што чини императивом да пољопривредници усвоје одрживе и ефикасне пољопривредне праксе.

Хранљиве материје су неопходне за раст, развој и метаболизам биљака. Оне играју важну улогу у различитим физиолошким процесима, као што су фотосинтеза, дисање, ензимска активност, ћелијска деоба, пренос сигнала и одговор на стрес.

Биљкама су потребне различите количине и врсте хранљивих материја у зависности од њихове врсте, фазе раста и услова околине. Неке хранљиве материје су потребне у великим количинама (макронутријенти), као што су азот (N), фосфор (P) и калијум (K) итд. Други су потребни у малим количинама (микронутријенти), као што су гвожђе (Fe), цинк (Zn) и бакар (Cu) итд.

Шта је ефикасност коришћења хранљивих материја?

Односи се на способност биљке да ефикасно користи хранљиве материје за свој раст и развој. Једноставније речено, то је мера колико ефикасно биљке апсорбују и користе есенцијалне елементе из земљишта, воде и ваздуха.

Његова употреба подразумева минимизирање губитака и максимизирање усвајања и коришћења хранљивих материја од стране биљака, што на крају доприноси побољшаним перформансама усева. Може се изразити као однос биомасе или приноса биљке и усвајања или уноса хранљивих материја.

Висока NUE значи да биљке производе више биомасе или приноса са мањим уносом или усвајањем хранљивих материја, док ниска NUE значи да биљкама треба више хранљивих материја да би постигле исти ниво раста или производње.

Штавише, НУЕ се може дефинисати на различите начине у зависности од постављеног питања и доступних података. Неки уобичајени термини који се користе за изражавање НУЕ су:

Парцијална факторска продуктивност (ПФП): количина приноса усева по јединици примењеног хранљивог састојка
Агрономска ефикасност (АЕ)повећање приноса усева по јединици примењеног хранљивог састојка
Делимични нутријентни баланс (PNB)количина усвојених хранљивих материја по јединици примењене хранљиве материје
Привидна ефикасност опоравка (RE)разлика у усвајању хранљивих материја између ђубрених и неђубрених усева по јединици примењене хранљиве материје
Ефикасност интерног коришћења (IE)количина приноса усева по јединици уноса хранљивих материја
Физиолошка ефикасност (ФЕ)повећање приноса усева по јединици разлике у усвајању хранљивих материја између ђубрених и неђубрених усева

Глобални одговор на његов значај

Према подацима Организације за храну и пољопривреду Уједињених нација (ФАО), глобална потрошња ђубрива повећала се за више од 500% од 1961. године, достигавши више од 200 милиона тона хранљивих материја у 2023. години. Ово је допринело значајном повећању производње усева и доступности хране, али и великом губитку хранљивих материја у животну средину.

Даље, ФАО процењује да се само 42% азота (N) и 15% фосфора (P) примењених као ђубрива апсорбују од стране усева широм света, док се остатак губи испирањем, отицањем, ерозијом, испаравањем, денитрификацијом или имобилизацијом.

Стога је ФАО поставила циљ да повећа глобални просечни НУЕ са 421ТП3Т на 521ТП3Т до 2030. године. То би захтевало смањење употребе азотних ђубрива за 201ТП3Т, уз истовремено повећање уноса азота усевима за 101ТП3Т. Слично томе, Научни панел за одговорну исхрану биљака предложио је визију за постизање природно позитивне исхране биљака до 2050. године. Ова визија укључује пет циљева:

Преполовити отпад хранљивих материја у систему исхране кроз одговорну потрошњу, повећану рециклажу и боље праксе управљања.
Заустављено је смањење хранљивих материја у земљишту и губитак угљеника, што је довело до побољшања здравља земљишта и органске материје.
Губици хранљивих материја у воденим тијелима смањени су за 75%, спречавајући еутрофикацију и цветање алги.
Емисије азот-оксида из пољопривреде смањене су за 50%, што доприноси ублажавању емисија гасова стаклене баште и климатских промена.
Приноси и квалитет усева повећани су за 50%, што је побољшало безбедност хране и исхрану.

Глобални просечан НУЕ за житарице био је 331 ТП3Т, за уљарице 481 ТП3Т, за корена и кртоле 621 ТП3Т, за махунарке 641 ТП3Т, за воће 661 ТП3Т, за поврће 681 ТП3Т, а за шећерне усеве 691 ТП3Т у 2018/19. години.

У Кини, велики партиципативни експеримент у који је учествовало више од 20 милиона пољопривредника показао је да смањење примене азотних ђубрива у просеку за 14% повећава принос пшенице у просеку за 10%, што резултира повећањем парцијалне факторске продуктивности у просеку за 29%.

Док је у Индији теренски експеримент који је укључивао различите сорте пиринча показао да примена управљања хранљивим материјама специфичног за локацију, заснованог на испитивању земљишта, повећава принос зрна у просеку за 17%, ефикасност ресурса у просеку за 22% и профитабилност по билансу хранљивих материја у просеку за 28%, у поређењу са праксом пољопривредника. .

Слично томе, у Кенији, теренски експеримент који је укључивао различите системе међуусева кукуруза и махунарки показао је да примена микродоза ђубрива заједно са органским стајњаком повећава принос зрна у просеку за 791 т/3 тоне, агрономску ефикасност у просеку за 861 т/3 тоне, ефикасност ресурса у просеку за 511 т/3 тоне и профитабилност по билансу хранљивих материја у просеку за 501 т/3 тоне, у поређењу са искључивим узгојем без ђубрива.

Ови примери показују потенцијал побољшања неуниверзалне потрошње енергије кроз различите стратегије и праксе које могу побољшати производњу усева, а истовремено смањити губитке хранљивих материја и емисије.

Колико је то важно за раст биљака?

НУЕ је важна и из економских и из еколошких разлога, јер може смањити трошкове производње усева и ризик од губитка хранљивих материја у животну средину. Међутим, ево неких важних аспеката раста биљака који су уско повезани са њом.

1. Побољшана фотосинтеза

Један од главних фактора на које утиче НУЕ је фотосинтеза, процес којим биљке претварају светлосну енергију у хемијску енергију. Фотосинтеза зависи од доступности хранљивих материја, посебно азота (N), који је кључна компонента хлорофила, пигмента који апсорбује светлост.

N такође игра улогу у синтези аминокиселина, нуклеотида и других молекула који су неопходни за раст и развој биљака. Фосфор је такође неопходан за пренос енергије, док калијум регулише отварање и затварање стома, утичући на апсорпцију угљен-диоксида.

Стога, ефикасно коришћење хранљивих материја директно утиче на брзину фотосинтезе, што доводи до повећане производње енергије за раст биљака.

2. Ћелијска структура и функција

Још један фактор на који утиче је ћелијска структура и функција, која одређује како се хранљиве материје апсорбују, транспортују, складиште и користе унутар биљних ћелија. Ћелијска структура и функција зависе од доступности хранљивих материја, посебно фосфора (P), калијума (K), калцијума (Ca) и магнезијума (Mg) итд.

На пример, калцијум је укључен у развој ћелијског зида, обезбеђујући интегритет и чврстину ћелија. Магнезијум је централна компонента молекула хлорофила, подржавајући фотосинтезу. Стога, ефикасна употреба хранљивих материја обезбеђује правилно функционисање ћелија и ткива, унапређујући целокупно здравље биљака.

3. Отпорност на стрес и болести

Трећи фактор на који утиче је отпорност на стрес и болести, што може смањити раст биљака и принос утичући на различите физиолошке и биохемијске процесе. Стрес и болести могу бити узроковани различитим факторима, као што су суша, салинитет, температурни екстреми, недостатак или токсичност хранљивих материја, штеточине, патогени, коров итд.

Стога, адекватна снабдевање хранљивим материјама јача биљке, чинећи их отпорнијим на стресне услове и болести из околине. Добро неговане биљке могу боље да издрже неповољне услове, попут суше или напада штеточина. Штавише, биљке које ефикасно користе хранљиве материје показују побољшану толеранцију на стрес, доприносећи одрживом расту и већим приносима усева у тешким околностима.

Који фактори утичу на то и како их контролисати?

Неопходна енергија у пољопривреди није универзални концепт; на њу утиче низ фактора који сложено обликују начин на који биљке апсорбују, користе и реагују на есенцијалне хранљиве материје. Фактори који на њу утичу укључују својства земљишта, климатске услове, врсте и сорте усева, праксе управљања и интеракције међу овим факторима.

1. Особине земљишта

Особине земљишта, као што су текстура, структура, pH вредност, органска материја и микробна активност, имају значајан утицај на неуниверзалну употребу (NUE). Текстура и структура земљишта утичу на капацитет задржавања воде, аерацију, дренажу и продирање корена у земљиште.

Ови фактори утичу на доступност и мобилност хранљивих материја у земљишном раствору и усвајање од стране корена биљака. На пример, песковита земљишта имају низак капацитет задржавања воде и висок потенцијал испирања, што може смањити нуклеарну вредност азота (N) и калијума (K).

Глиновита земљишта имају висок капацитет задржавања воде и ниску аерацију, што може ограничити неопходну издржљивост фосфора (P) и микронутријената.

Штавише, pH вредност земљишта утиче на растворљивост и доступност хранљивих материја у земљишту. Већина хранљивих материја је доступнија у благо киселим до неутралним земљиштима (pH 6-7), док су неки микронутријенти, као што су гвожђе (Fe), манган (Mn), цинк (Zn) и бакар (Cu), доступнији у киселим земљиштима (pH < 6).

Органска материја у земљишту и микробна активност утичу на кружење и трансформацију хранљивих материја у земљишту. Органска материја обезбеђује извор угљеника (C) и енергије за микроорганизме у земљишту, који могу минерализовати органске облике хранљивих материја у неорганске облике који су доступни за апсорпцију биљкама.

Микроорганизми такође могу имобилизовати хранљиве материје уграђивањем у своју биомасу или формирањем комплекса са органским молекулима.

2. Климатски услови

Климатски услови, као што су температура, падавине, сунчево зрачење и ветар, утичу на НУЕ кроз своје ефекте на процесе у земљишту, раст биљака и губитак хранљивих материја. Температура утиче на брзину хемијских и биолошких реакција у земљишту, као и на метаболичку активност и развој биљака.

Више температуре генерално повећавају минерализацију органске материје и доступност хранљивих материја у земљишту, али такође могу повећати испарљивост амонијака (NH3) из примене урее или стајњака, или денитрификацију нитрата (NO3-) у азот-оксид (N2O) или динитроген (N2) гасове.

Више температуре такође могу убрзати раст биљака и потребе за хранљивим материјама, али такође могу смањити унос воде и транспирацију биљака, што може утицати на транспорт хранљивих материја унутар биљке.

Слично томе, падавине утичу на равнотежу воде и динамику хранљивих материја у систему земљиште-биљка. Адекватне падавине су неопходне за одржавање влажности земљишта и доступности хранљивих материја за апсорпцију биљака, али прекомерне падавине могу изазвати испирање или отицање хранљивих материја са површине земљишта или подземних слојева.

Падавине такође могу утицати на време и учесталост наводњавања и примене ђубрива, што може утицати на неуништиву потрошњу енергије (NUE). Сунчево зрачење утиче на фотосинтетску активност и производњу биомасе биљака, што одређује њихове потребе за хранљивим материјама и њихову апсорпцију.

Штавише, ветар такође утиче на неуниверзалну енергију (NUE) тако што утиче на процесе ерозије земљишта, испаравања и испарења. Ветар може изазвати ерозију земљишта одвајањем и преносом честица земљишта које садрже хранљиве материје са једног места на друго.

Ветар такође може повећати испаравање са површине земљишта или крошње биљака, што може смањити влажност земљишта и доступност хранљивих материја за апсорпцију биљака.

3. Карактеристике и сорте биљака

Врсте и сорте усева се разликују по свом генетском потенцијалу за неутрално излучивање хранљивих материја (NUE), као и по свом одговору на факторе животне средине и управљања. Неки усеви имају већи инхерентни NUE од других због својих физиолошких особина, као што су морфологија корена, кинетика усвајања хранљивих материја, ефикасност транслокације, капацитет асимилације, ефикасност ремобилизације, индекс жетве итд.

На пример, житарице генерално имају већу корисну енергију (NUE) од махунарки због већег индекса жетве (однос приноса зрна и укупне биомасе) и ниже концентрације хранљивих материја у њиховим зрнима.

Штавише, сорте усева унутар једне врсте могу се разликовати у својој НУЕ због разлика у генетским особинама или напора у оплемењивању. На пример, неке сорте пиринча имају већу НУЕ од других због своје способности да користе алтернативне изворе азота (N), као што су амонијум (NH4+) или фиксација атмосферског N2 симбиотским бактеријама.

Неке сорте пшенице имају већу NUE од других због своје способности да ефикасније користе фосфор (P) лучењем органских киселина или фосфатаза које растварају P из земљишта. Неке сорте кукуруза имају већу NUE од других због своје способности да ефикасније користе калијум (K) смањењем цурења K из корена или повећањем усвајања K у условима ниске доступности K.

4. Праксе управљања

Праксе управљања, као што су обрада земљишта, плодоред, међуусеве, покривни усеви, наводњавање, ђубрење, сузбијање корова, сузбијање штеточина и управљање жетвом, могу утицати на неопходну енергију мењајући стање земљишта, раст усева и губитак хранљивих материја.

Обрада земље

Обрада земљишта утиче на физичка и биолошка својства земљишта, као што су структура земљишта, органска материја, микробна активност и дистрибуција хранљивих материја. Може побољшати неопходну енергију (NUE) повећањем аерације и дренаже земљишта, што може побољшати доступност хранљивих материја и њихову апсорпцију од стране корена биљака.

Међутим, такође може смањити НУЕ повећањем ерозије земљишта и губитка хранљивих материја, или смањењем органске материје у земљишту и микробне активности, што може смањити кружење и доступност хранљивих материја.

Плодоред

Плодоред се појављује као стратегија за побољшање неопходне енергетске потрошње (НЕУ) диверзификацијом потражње и понуде хранљивих материја међу усевима. Поред разматрања хранљивих материја, он се такође показао ефикасним у прекидању циклуса штеточина и болести, чиме доприноси побољшању НУУ.

На пример, ротација житарица са махунаркама може побољшати неопходну енергију (NUE) повећањем снабдевања азотом из биолошке фиксације N2 од стране махунарки или смањењем потреба житарица за азотом због њихових мањих потреба за азотом.

Међукултура

Међуусева, која подразумева истовремену гајење две или више култура на истом комаду земље, слави се због свог позитивног утицаја на неопходну потрошњу хранљивих материја. То се постиже подстицањем комплементарности и синергије међу усевима у коришћењу хранљивих материја. На пример, међуусева житарица са махунаркама мења обрасце снабдевања азотом, позитивно утичући на неопходну потрошњу хранљивих материја.

Обрезивање корица

Покровни усев, пракса која укључује узгој усева између два главна усева како би се покрила површина земљишта и спречила ерозија, нуди двоструки утицај на неопходну енергију (NEE). С једне стране, позитивно доприноси повећањем NUE кроз повећану органску материју, микробну активност и кружење хранљивих материја.

С друге стране, изазови се јављају јер се покривни усеви могу такмичити за хранљиве материје, воду и светлост, што потенцијално утиче на неуништиву употребу.

Наводњавање

Наводњавање, када се примењује разумно, побољшава НЕУ одржавањем оптималне влажности земљишта и доступности хранљивих материја. Међутим, лоше спроведено наводњавање може смањити НЕУ због испирања хранљивих материја или отицања.

Ђубрење

Ђубрење, ако се примени у одговарајућем тренутку, побољшава неопходну енергију (NUE) повећавајући доступност хранљивих материја корену биљака. Ипак, прекомерна примена може довести до губитка хранљивих материја, што наглашава деликатну равнотежу у пракси ђубрења.

Контрола корова

Сузбијање корова побољшава нуклеарну енергију (NUE) смањењем конкуренције хранљивих материја и губитака услед корова. Међутим, његов утицај на својства земљишта мора се пажљиво размотрити, јер може утицати на доступност и усвајање N.

Сузбијање штеточина

Сузбијање штеточина позитивно утиче на неопходну енергију смањењем губитка хранљивих материја услед штете коју штеточине наносе. Међутим, слично као и код сузбијања корова, његов утицај на својства земљишта може утицати на доступност и кружење хранљивих материја.

Управљање жетвом

Управљање жетвом, које укључује одлуке о томе када и како жати усеве, игра кључну улогу у утицају на неутрошену употребу (NEE). Позитивно, оно побољшава NUE оптимизацијом приноса и смањењем концентрације хранљивих материја у убраним деловима. Међутим, неадекватно управљање жетвом може оставити хранљиве материје у преосталим деловима, што утиче на NUE.

Који су главни индикатори NUE за различите системе?

Мери колико добро систем гајења користи расположиве хранљиве материје за производњу усева. Међутим, NUE није једноставан или униформан индикатор. Може да варира у зависности од разматраних улаза и излаза, обима и граница система и сврхе процене. Стога је важно користити одговарајуће индикаторе који одражавају циљеве одговорне исхране биљака.

Индикатори ђубрива

Ови индикатори се фокусирају на ефикасност коришћења хранљивих материја из ђубрива. Они показују колико се ефикасно примењене хранљиве материје претварају у принос усева, што може информисати одлуке о оптималном управљању хранљивим материјама и расподели ресурса. Неки од уобичајених индикатора ђубрива су:

1. Парцијална факторска продуктивност (ПФП): Ово је однос приноса усева и примењених хранљивих материја у ђубриву. Показује продуктивност по јединици уноса ђубрива. Висок PFP значи висок принос са ниским уносом ђубрива. Међутим, не узима у обзир друге изворе хранљивих материја или губитке у животној средини.

На пример, код добро негованих житарица, уобичајени распон PFP за принос зрна по килограму примењеног азота је 50 до 100 килограма.

2. Агрономска ефикасност (АЕ): Ово је повећање приноса усева по јединици примењене хранљиве материје у ђубриву. То указује на гранични повраћај уложеног ђубрива. Висок АЕ значи велико повећање приноса са ниским уносом ђубрива. Међутим, то не узима у обзир почетну плодност земљишта или губитке по животну средину.

Узимајући азот као пример, у системима житарица који су добро одржавани, АЕ је обично око 20-30 килограма зрна по килограму примењеног азота. Међутим, понекад може бити и већи од тога.

3. Ефикасност опоравка (RE)Ово је део хранљивих материја примењених у ђубриво које усев апсорбује. То указује на ефикасност апсорпције хранљивих материја из ђубрива. Висок RE значи мали губитак ђубрива у животну средину. Међутим, то не узима у обзир принос или квалитет усева.

На пример, према глобалној анализи коју су спровели Жанг и др. (2015), просечна PFP, AE и RE азотних (N) ђубрива за житарице била је 42 кг зрна/кг N, 15 кг зрна/кг N и 0,33 кг апсорпције N/кг примењеног N, респективно. Ове вредности су се значајно разликовале у зависности од региона и усева, што одражава разлике у условима земљишта, клими, системима гајења и праксама управљања.

Индикатори усева

Ови индикатори дефинишу расподелу хранљивих материја унутар биљке и њен утицај на принос и квалитет усева. Они показују колико ефикасно усев користи апсорбоване хранљиве материје за производњу биомасе или економских производа. Неки од уобичајених индикатора усева су:

1. Индекс жетве хранљивих материја (NHI)Ово је однос садржаја хранљивих материја у убраним деловима и укупног надземног уноса хранљивих материја. Показује удео апсорбованих хранљивих материја које се додељују економским производима. Висок NHI значи високо уклањање хранљивих материја са жетвом и низак повратак хранљивих материја у земљиште.

Типичне вредности NHI код кукуруза су документоване у распону од 59-701 TP3T за азот (N), 79-911 TP3T за фосфор (P) и 13-191 TP3T за калијум (K) (13). Слично томе, код пиринча, пријављени распони укључују 54-651 TP3T за N, 61-711 TP3T за P и 12-191 TP3T за K.

2. Интерна ефикасност (ИЕ): Ово је однос приноса усева и садржаја хранљивих материја у убраним деловима. Он указује на ефикасност формирања економског производа по јединици уклоњених хранљивих материја. Висок IE значи висок принос са ниском концентрацијом хранљивих материја у убраним деловима.

На пример, побољшања у оплемењивању кукуруза повећала су ефикасност коришћења азота са 45 кг по кг уноса азота 1946. године на 66 кг/кг 2015. године.

3. Физиолошка ефикасност (ФЕ)Ово је однос приноса усева и садржаја хранљивих материја у надземној биомаси. Показује ефикасност формирања економског производа по јединици укупног садржаја хранљивих материја у биљци. Висок PE значи висок принос са ниском концентрацијом хранљивих материја у биомаси.

4. Концентрација хранљивих материја (НК)Ово је количина хранљивих материја по јединици суве материје у убраним деловима или надземној биомаси. Указује на квалитет или хранљиву вредност производа или остатка усева.

Даље, према мета-анализи Добермана (2007), просечне вредности NHI, IE, PE и NC за N код житарица биле су 0,67 кг N/кг апсорпције N, 90 кг зрна/кг N у зрну, 134 кг зрна/кг N у биомаси и 1,5% N у зрну, респективно.

Системски индикатори

Ови индикатори узимају у обзир цео систем узгоја усева, укључујући земљиште, усев и животну средину. Они показују колико ефикасно систем користи расположиве хранљиве материје из свих извора и минимизира губитке по животну средину. Неки од уобичајених системских индикатора су:

1. Граница система NUE (SB-NUE): Ово је однос укупног излаза N и укупног улаза N унутар дефинисаних граница система. Он указује на укупни биланс N у систему. Висок SB-NUE значи висок излаз N са ниским уносом N. Међутим, он не узима у обзир просторну и временску варијабилност токова N унутар система.

2. Однос делимичног биланса хранљивих материја (NUEPB): Ово је разлика између уноса хранљивих материја у ђубриво и излаза хранљивих материја у пожњевеним деловима. Она указује на нето промену статуса хранљивих материја у земљишту услед ђубрења. Позитивна ПНБ значи вишак хранљивих материја у ђубриву у земљишту, док негативна ПНБ значи дефицит. Глобални просеци NUEPB-а, укључујући ђубриво, стајњак, фиксацију и таложење, показују повећање на 55% за азот и 77% за фосфор.

За већину житарица, попут пшенице и кукуруза, природни процес добијања азота (N) из ваздуха (биолошка фиксација) обично није велики, мање од 10 килограма по хектару. Али за усеве попут пиринча и шећерне трске, може бити мало више, око 15-30 килограма по хектару.

А за неке махунарке, као што су соја, кикирики, махунарке и крмне махунарке, може бити чак и већа, у распону од 100 до 300 килограма по хектару. Понекад, када заливамо биљке (наводњавање), уносимо и неке хранљиве материје, што може бити важно у одређеним ситуацијама.

3. Однос равнотеже хранљивих материја на пољопривредном газдинству (NUEFG)

Проширује границу система изван површине земљишта, узимајући у обзир фарме са интегрисаном производњом усева и животиња. Укључивање стоке често смањује NUEFG због додатних сложености. Побољшање NUEFG подразумева оптимизацију употребе хранљивих материја на целој фарми, управљање стајњаком и минимизирање спољних уноса хранљивих материја.

Даље проширујући границе, Ефикасност коришћења хранљивих материја у ланцу исхране (NUEFC) процењује доступност хранљивих материја за људску исхрану у односу на укупан унос хранљивих материја у целом систему исхране. За азот, процене NUEFC-а крећу се од 10% до 40% међу европским земљама. Међутим, због сложености ланца производње хране, практичне примене и значајне процене остају изазовне.

4. Вишак хранљивих материја (НС): Ово је разлика између укупног уноса хранљивих материја и укупног излаза хранљивих материја унутар дефинисаних граница система. Она указује на потенцијални губитак хранљивих материја у животну средину. Висок ниво НС значи висок ризик од загађења животне средине.

На пример, према глобалној анализи коју су спровели Ласалета и др. (2014), просечне вредности SB-NUE, PNB и NS за N у производњи усева биле су 0,42 кг N/кг уноса N, 65 кг N/ha и 65 кг N/ha, респективно.

Како побољшати ефикасност коришћења хранљивих материја за боље резултате?

Одговорна исхрана биљака је стратегија за обезбеђивање безбедности хране и заштите животне средине оптимизацијом употребе хранљивих материја у пољопривредним системима. Стога је важно пратити и процењивати неопходну исхрану биљака користећи одговарајуће алате који могу да обухвате њену сложеност и варијабилност. Ево неких важних метода. што може помоћи пољопривредницима и истраживачима да побољшају НУЕ у одговорној исхрани биљака.

1. Тестирање хранљивих материја

Тестирање хранљивих материја је метода мерења статуса хранљивих материја у узорима земљишта и биљног ткива. Може пружити вредне информације о доступности и усвајању хранљивих материја у систему земљиште-биљка, као и о потенцијалу за губитке или недостатке хранљивих материја. Тестирање хранљивих материја може помоћи пољопривредницима и истраживачима да:

Идентификовати оптималну врсту, брзину, време и распоред хранљивих материја, као што су ђубрива, стајњак, вода за наводњавање итд.
Процените агрономске и економске перформансе различитих пракси управљања хранљивим материјама, као што су плодоред, међуусева, покривни усеви итд.
Откривање и исправљање неравнотеже хранљивих материја или поремећаја који могу утицати на принос и квалитет усева, као што су недостатак азота, токсичност фосфора, недостатак микронутријената итд.
Пратити утицај уноса хранљивих материја на животну средину, као што су испирање, отицање, испаравање, емисије гасова стаклене баште итд.

Тестирање хранљивих материја може се обавити коришћењем различитих метода, као што су комплети за испитивање земљишта, преносиви сензори, лабораторијске анализе итд. Међутим, тестирање хранљивих материја није једнократна активност. Требало би да се обавља редовно и често како би се забележиле динамичке промене у статусу хранљивих материја током сезоне усева и на различитим пољима.

2. Даљинска детекција и технологија

Даљинска детекција је техника прикупљања података са даљине помоћу уређаја као што су сателити, дронови, камере итд. Она може да пружи просторно и временски континуиране информације о различитим аспектима раста и развоја усева, као што су производња биомасе, индекс лисне површине, садржај хлорофила, стрес од воде итд. Даљинска детекција може помоћи пољопривредницима да:

Процените потенцијал приноса усева и варијабилност на различитим пољима или регионима
Процените реакцију усева на различите уносе хранљивих материја или праксе управљања
Откривање и дијагностиковање недостатака хранљивих материја или стресова који могу утицати на раст и квалитет усева
Оптимизујте време и брзину примене хранљивих материја на основу потражње усева
Смањите трошкове и радни труд узорковања и тестирања на терену

Даљинска детекција може се обавити коришћењем различитих платформи и сензора, као што су оптички, термални, радарски, хиперспектрални итд. Међутим, даљинска детекција није самостални алат. Треба је калибрисати и валидирати коришћењем података са теренских мерења или испитивања хранљивих материја.

3. Моделирање усева

Моделирање усева је метода коришћења математичких једначина за описивање и предвиђање понашања усева у различитим условима. Може пружити квантитативне информације о интеракцијама између усева, хранљивих материја, земљишта, воде, климе и пракси управљања. Моделирање усева може помоћи у:

Разумети основне механизме и процесе који утичу на неутрошену енергију (NUE) код усева
Процените ефекте различитих сценарија или интервенција на исходе неефикасне еколошке употребе (NUE)
Оптимизујте дизајн и имплементацију теренских експеримената или испитивања
Екстраполирајте или повећајте резултате теренских мерења или даљинске детекције на веће размере или регионе

Моделирање усева може се обавити коришћењем различитих врста модела, као што су емпиријски, механистички или хибридни модели. Међутим, моделирање усева није једноставан алат.

Потребно је много података и стручности да би се калибрисали и валидирали модели и правилно интерпретирали резултати. Штавише, моделирање усева треба користити заједно са другим алатима као што су тестирање хранљивих материја или даљинска детекција како би се верификовали и допунили резултати модела.

Како GeoPard може помоћи у побољшању ефикасности коришћења хранљивих материја?

У тежњи ка одрживој и одговорној исхрани биљака, улога напредних технологија постаје све важнија. ГеоПард, најсавременија платформа специјализована за прецизну пољопривреду, нуди низ услуга осмишљених да побољшају ефикасност коришћења хранљивих материја (NUE) путем анализе података о земљишту, тестирања хранљивих материја и паметног извиђања.

1. Анализа података о земљишту

ГеоПардова функција анализе података о земљишту пружа детаљну мапу својстава земљишта, олакшавајући креирање мапа прописа за ђубрење варијабилном дозом (VRA). Ова могућност омогућава пољопривредницима да:

Оптимизујте ђубрењеПрилагодите примену ђубрива специфичним карактеристикама земљишта, спречавајући прекомерно ђубрење и смањујући утицај на животну средину.
Разграничите зоне управљањаУпоредите карактеристике земљишта са другим слојевима и генеришите датотеке са променљивим количинама ђубрива за ефикасну дистрибуцију хранљивих материја.
План узорковања земљиштаСтратешки планирати места за узорковање земљишта на основу вишегодишњих зона, одражавајући историјске обрасце развоја усева.

Даље се истиче у побољшању ефикасности исхране биљака кроз свој пакет услуга. Поједностављује тумачење података о земљишту помоћу лако читљивих визуелизација топлотних мапа, омогућава прецизну примену ђубрива путем ђубрења са променљивом брзином (VRA) и пружа поуздан увид у стање земљишта помоћу скенера земљишта високе густине.

Поред тога, обезбеђује тачну примену плана хранљивих материја, прати податке о примени и садњи и нуди вредне 3Д мапе и топографску аналитику за побољшано доношење одлука од стране произвођача. У суштини, GeoPard је моћно решење за поједностављено и одрживо управљање исхраном биљака.

Закључак

Закључно, ефикасност коришћења хранљивих материја (НУХ) игра кључну улогу у глобалном пољопривредном окружењу, а њен значај у промоцији оптималног раста биљака не може се довољно нагласити. Како препознајемо вишеструке факторе који утичу на НУХ и различите индикаторе у различитим системима, потреба за стратешким интервенцијама постаје очигледна.

ГеоПард се појављује као кључни играч у овом подухвату, нудећи иновативна решења за побољшање неопходне потрошње хранљивих материја (NUE). Коришћењем својих једноставних функција, као што су лако читљиве визуелизације топлотних мапа и прецизно вођено ђубрење са променљивом брзином примене (VRA), омогућава пољопривредницима да доносе информисане одлуке и поједноставе праксе управљања хранљивим материјама.

4R прецизне пољопривреде

Објављено на децембар 3, 2023децембар 4, 2023 од стране Muhammad Farjad

Глобални статус прецизне пољопривреде показује њену све већу примену у различитим пољопривредним пејзажима. Пољопривредници широм света препознају потенцијалне користи од прецизне пољопривреде у повећању продуктивности, смањењу отпада и побољшању укупне ефикасности. Стога је праћење 4 „Р“ прецизне пољопривреде постало неопходно за постизање жељених циљева.

Која су 4 Р?

Прецизна пољопривреда (ПП) представља револуционарни приступ пољопривреди, трансформишући традиционалне праксе кроз интеграцију најсавременијих технологија. Функционише на принципима сажетим у 4 „Р“: примена правог улагања, правом брзином, на правом месту и у право време.

Овај оквир води пољопривреднике у оптимизацији коришћења различитих инпута за усеве, укључујући воду, хранљиве материје, пестициде и семе. Прилагођавањем ових инпута на основу просторне и временске варијабилности услова на пољу и захтева усева, пољопривредници могу побољшати ефикасност и коришћење ресурса.

1. Десни унос

Прецизна пољопривреда (ПП) се заснива на концепту “Правог уноса”, који обухвата кључне аспекте пољопривредних пракси. На пример, примери укључују избор усева, где пажљиво разматрање климе, услова земљишта и тржишне потражње води избор одговарајућих усева.

Избор семена подразумева прилагођавање сорти семена специфичним карактеристикама окружења, обезбеђујући оптималан раст. Одређивање одговарајуће врсте ђубрива на основу нивоа хранљивих материја у земљишту и потреба усева је још један аспект, као и прецизно управљање штеточинама и болестима методама попут циљаног прскања.

Штавише, свеобухватни циљ оптимизације пољопривредних инпута није само њихово минимизирање, већ повећање укупног капацитета и ефикасности пољопривредног система. Овај приступ тежи да максимизира производњу и профитабилност, а истовремено побољша квалитет животне средине и одрживост.

Према Закону минимума, ако један фактор раста или хранљива материја недостаје, раст биљака је ограничен, што наглашава потребу за идентификовањем и решавањем ограничавајућих фактора за побољшани раст биљака. Стога је овај принцип темељан за разумевање прецизне пољопривреде и води стратешку примену инпута.

2. Права стопа

Концепт “праве стопе” у прецизној пољопривреди обухвата различите аспекте усмерене на оптимизацију коришћења инпута за побољшане пољопривредне праксе. Стога је одређивање оптималне стопе инпута кључно, а то подразумева препознавање варијација на терену.

Примена променљиве брзине заливања, олакшана технологијама попут наводњавања са променљивом брзином (VRI), игра кључну улогу у овом процесу. VRI, на пример, омогућава прилагођавање брзине заливања на основу специфичних карактеристика пејзажа, спречавајући прекомерно заливање и значајно побољшавајући ефикасност коришћења воде. Штавише, овај концепт укључује:

Оптимална стопа сетвеОво подразумева подешавање густине посејаног семена према условима на терену.
Стопа примене ђубриваПримена ђубрива у одговарајућим количинама на основу нивоа хранљивих материја у земљишту.
Стопа примене пестицидаПроменљива доза пестицида, прилагођавање варијацијама притиска штеточина.

У међувремену, студије су такође показале да прилагођавање стопа улагања на основу варијабилности поља доводи до повећања приноса усева и ефикасности ресурса.

Међутим, поред VRI-ја, доступне су и друге технологије, укључујући прецизне сејалице, сензоре и дронове. Свака врста игра посебну улогу у осигуравању да се одговарајућа количина уноса примењује где и када је потребно, доприносећи укупној ефикасности.

3. Право место

У прецизној пољопривреди, концепт “правог места” протеже се даље од пуке локације на пољу – он подразумева нијансирано разумевање просторне варијабилности.

То подразумева идентификацију и разумевање различитих карактеристика поља, као што су типови земљишта, нивои влажности и дистрибуција хранљивих материја. Ови увиди служе као основа за доношење информисаних одлука у пољопривредним праксама.

Кључни алат у прецизној пољопривреди је технологија променљиве стопе (VRT), која омогућава примену инпута променљивим стопама у различитим зонама унутар поља на основу специфичних потреба. Овај циљани приступ оптимизује коришћење ресурса, доприносећи повећаној пољопривредној продуктивности.

Значај прецизног распоређивања хранљивих материја не може се преценити, јер директно утиче на усвајање и ефикасност хранљивих ђубрива. Разматрања за правилно распоређивање азота укључују вишеструку анализу, узимајући у обзир факторе као што су расподела корена биљака, динамика земљишта, кретање хранљивих материја и управљање просторном варијабилношћу унутар поља.

На пример, стратешко укључивање површински примењеног азота може смањити ризик од испаравања азота, истовремено побољшавајући ефикасност коришћења азота (NUE). Међутим, јављају се изазови, јер азот који се убризгавају колтерима у средину редова кукуруза, посебно у песковитом земљишту, може довести до испирања.

Насупрот томе, у сушнијим условима, примена површинског азота путем Y-капи у основи биљака кукуруза током фазе V4 до V6 може побољшати неопходну енергију (NUE), иако са потенцијалним ризицима од испаравања током ограничених падавина и дневних циклуса влажења и сушења на површини земљишта.

Стога, оптимално распоређивање хранљивих материја захтева фокус на стратегије управљања усмерене на смањење губитака и побољшање ефикасности коришћења хранљивих материја. Ова потражња за прецизношћу покреће истраживање иновативних метода, најсавременијих технологија и алата за доношење одлука, што произвођачима чини практичнијим усвајање и примену најбољих пракси.

4. Право време

Прецизна пољопривреда наглашава значај обављања различитих пољопривредних активности у право време како би се побољшала укупна ефикасност и продуктивност. То подразумева стратешки приступ временском одређивању у више аспеката пољопривредних пракси.

У области прецизне пољопривреде, време садње је кључни фактор за успех усева. Осигуравање да се усеви саде у оптимално време је неопходно за максимизирање приноса. То подразумева узимање у обзир фактора као што су фаза раста биљке, преовлађујући климатски услови и логистичка разматрања везана за пољске радове.

Још један кључни аспект је прецизно време наводњавања. Спровођење добро дефинисаних распореда наводњавања је неопходно за обезбеђивање ефикасне потрошње воде у пољопривредним праксама. Усклађивањем наводњавања са специфичним потребама усева у различитим фазама раста, пољопривредници могу не само да уштеде воду већ и да побољшају опште здравље и перформансе усева.

Време жетве је подједнако важно у прецизној пољопривреди. Жетва усева када достигну врхунац зрелости је кључна за оптимизацију квалитета и приноса. Ово захтева нијансирано разумевање циклуса раста сваке културе, што омогућава пољопривредницима да доносе информисане одлуке о идеалном времену за жетву.

Штавише, ефикасно управљање штеточинама и болестима у прецизној пољопривреди захтева примену мера контроле у право време. Правовремена интервенција помаже у минимизирању штете и осигурава да усеви остану отпорни на потенцијалне претње. Поново, одлука о томе када спровести ове мере зависи од фактора као што су фаза раста биљке и преовлађујући климатски услови.

На пример, усвајање азота усева показује варијације у зависности од фазе раста. Да би се ово решило, прецизна пољопривреда препоручује бочну примену азота (N) код усева попут кукуруза управо када је потражња за N велика. Овај приступ минимизира губитке азота испирањем и отицањем, доприносећи и еколошкој одрживости и побољшаном повраћају инвестиција у ђубриво.

Стога, неколико фактора доприноси успешној имплементацији прецизне пољопривреде. То укључује свеобухватно разумевање циклуса раста усева, интеграцију најсавременијих технологија и континуирано праћење променљивих животне средине. Узимајући у обзир ове факторе, пољопривредници могу фино подесити свој приступ како би га ускладили са правим временом за садњу, наводњавање, жетву и још много тога.

Закључак

Закључно, прецизна пољопривреда није само концепт већ свеобухватан приступ који захтева нијансирано разумевање 4 „Р“. Беспрекорна интеграција технологије, научних принципа и иновативних методологија отвара пут ефикаснијој, одрживијој и продуктивнијој ери у пољопривреди. Како се глобални пољопривредни пејзаж наставља развијати, прихватање прецизне пољопривреде постаје не само избор већ и неопходност за пољопривреднике који желе да максимизирају своје приносе уз минимизирање утицаја на животну средину.

Разумевање циклуса прецизне пољопривреде

Објављено на децембар 2, 2023децембар 2, 2023 од стране Muhammad Farjad

Циклус прецизне пољопривреде је континуирани процес који укључује прикупљање података, њихову анализу и коришћење добијеног знања за доношење информисаних одлука о управљању усевима. Његов циљ је оптимизација коришћења ресурса и максимизирање приноса уз минимизирање утицаја на животну средину.

Циклус прецизне пољопривреде

Током овог периода, сваки усев добија прави третман у право време и на правом месту. Овај циклус се састоји од четири главне фазе: прикупљање података, анализа података, доношење одлука и имплементација.

1. Прикупљање података

Први корак у циклусу је прикупљање података. Информације о усевима и пољима се прикупљају помоћу различитих инструмената и сензора. Сензори влажности земљишта, на пример, квантификују садржај воде у земљишту и температуру, пружајући драгоцене увиде у нивое хидратације земљишта.

Слично томе, сателитски снимци се појављују као моћно средство, нудећи свеобухватне информације о здрављу и расту усева. Дронови заузимају централно место снимајући слике поља високе резолуције, пружајући детаљну и нијансирану перспективу која помаже у прецизној анализи.

У међувремену, метеоролошке станице доприносе подацима о климатским условима у реалном времену, обухватајући факторе као што су температура, влажност, брзина ветра и падавине. Монитори приноса играју кључну улогу у бележењу количине убраних усева, омогућавајући пољопривредницима да процене ефикасност и предвиде будуће приносе.

Прикупљени подаци обухватају различите димензије – просторне (зависне од локације), временске (зависне од времена) или индивидуалне (зависне од биљке или животиње). Ова категоризација служи свеобухватној сврси разумевања инхерентне варијабилности и хетерогености унутар пољопривредног система.

Поред пуког прикупљања информација, прикупљање података служи као дијагностички алат, омогућавајући пољопривредницима да брзо идентификују и реше проблеме као што су заразе штеточинама, болести, недостатак хранљивих материја или несташица воде. Овај проактивни приступ минимизира потенцијалне губитке усева и оптимизује коришћење ресурса, доприносећи укупном здрављу и продуктивности пољопривредног система.

Како пољопривредници стичу дубље разумевање својих пољопривредних система кроз увиде засноване на подацима, могу доносити информисане одлуке које позитивно утичу на дугорочно здравље њихових поља. Међутим, глобални статус прикупљања података у прецизној пољопривреди није само локална брига. То је постала свеприсутна пракса, где пољопривредници широм света прихватају ове напредне технике.

Упркос очигледним предностима, постоје научне забринутости у вези са прикупљањем података, посебно у погледу безбедности података и приватности. Како технологија постаје све више повезана, обезбеђивање заштите осетљивих пољопривредних података постаје императив.

Постизање равнотеже између технолошког напретка и заштите приватности је кључно разматрање за одрживу еволуцију прецизне пољопривреде.

Штавише, различити фактори утичу на ефикасност прикупљања података у прецизној пољопривреди. Избор и распоређивање сензора, интеграција технологије и доступност података доприносе успеху пракси заснованих на подацима.

2. Анализа података

Прелазак са прикупљања података на доношење информисаних одлука зависи од кључне фазе анализе података. Овај кључни корак укључује складиштење, обраду и тумачење података добијених из различитих извора, користећи низ софистицираног софтвера и платформи.

Различити алати долазе у обзир током фазе анализе података, а сваки служи одређеној сврси. Клауд рачунарство се појављује као моћна сила, пружајући неопходну снагу за складиштење и обраду података за ефикасно руковање огромним количинама података.

Вештачка интелигенција заузима централно место, користећи сложене алгоритме и моделе за обраду и тумачење замршених скупова података. Географски информациони системи (ГИС) беспрекорно интегришу геопросторне податке, нудећи визуелни приказ на мапама ради бољег разумевања.

Контролне табле играју виталну улогу приказујући кључне индикаторе и трендове, представљајући свеобухватан преглед анализираних података.

Примарни циљ анализе података је претварање сирових података у смислене информације и знање, постављајући темеље за ефикасно доношење одлука. Поред тога, подаци откривају вредне увиде као што су обрасци, корелације и предвиђања, доприносећи дубљем разумевању предметне материје.

Приступ добро анализираним подацима значајно побољшава тачност и поузданост информација и изведених закључака. Међутим, сналажење у изазовима приступа подацима постаје императив. Обезбеђивање квалитета података, одржавање робусних мера безбедности и приватности и решавање проблема интероперабилности између различитих система су кључни аспекти превазилажења изазова у приступу подацима.

Глобални пејзаж анализе података одражава широко распрострањено прихватање напредних техника у различитим секторима. Глобална статистика и бројке истичу интегралну улогу анализе података у савременим процесима доношења одлука, показујући њену свеприсутност у различитим индустријама.

Значај анализе података протеже се изван појединачних сектора, утичући на укупну ефикасност и делотворност процеса доношења одлука. Било да је у пољопривреди, здравству, финансијама или било којој другој области, способност извлачења значајних увида из података побољшава стратешко планирање и оперативну ефикасност.

Ефекти стручне анализе података одјекују у различитим аспектима доношења одлука. Она не само да повећава тачност већ и осигурава поузданост информација, отварајући пут за добро информисане одлуке. Штавише, увиди добијени анализом података омогућавају организацијама да предвиде трендове, направе проактивна прилагођавања и остану испред свих у брзо променљивом окружењу.

3. Доношење одлука

Циклус се фокусира на трећу фазу, доношење одлука, где се фокус помера са прикупљања и анализе података на коришћење прикупљених информација за стратешко планирање и оптимизацију пољопривредних операција. Ова фаза користи увиде добијене приступом подацима како би информисала и усмерила процесе доношења одлука.

Један значајан пример алата за доношење одлука у прецизној пољопривреди су модели биљака, који имају могућност симулације раста и развоја биљака у различитим сценаријима. Ови модели служе као непроцењива средства у подршци одлукама везаним за управљање усевима и стратегије оптимизације.

Системи за доношење одлука у оквиру прецизне пољопривреде нуде препоруке засноване на агрономским правилима или критеријумима оптимизације. Ова функционалност омогућава пољопривредницима да доносе информисане одлуке, узимајући у обзир различите факторе који утичу на продуктивност усева.

Поред тога, контролне мапе играју виталну улогу тако што оцртавају одређена подручја унутар поља која захтевају различите третмане или уносе. Упозорења су такође саставни део, благовремено обавештавајући пољопривреднике или консултанте о критичним проблемима или догађајима који захтевају хитну пажњу.

Свеобухватни циљ доношења одлука у прецизној пољопривреди је примена најбољег расположивог знања како би се постигли одређени циљеви у области пољопривреде. Ови циљеви могу обухватати максимизирање профита, оптимизацију ресурса или посвећеност еколошкој одрживости.

Штавише, значај доношења одлука протеже се на неколико кључних димензија које директно утичу на пољопривредне операције, отелотворујући стратешки приступ постизању дугорочних циљева. Прво, доприноси повећању пољопривредне продуктивности, побољшавајући укупну конкурентност пољопривредних пракси.

Друго, игра кључну улогу у смањењу ризика и управљању неизвесностима повезаним са управљањем усевима. Поред тога, ефикасно доношење одлука доприноси оснаживању и задовољству пољопривредника, усклађујући њихове напоре са оптимизованим стратегијама.

4. Имплементација

Четврти и последњи корак подразумева практичну имплементацију одлука донетих у ранијим фазама. Ова фаза извршења ослања се на мноштво уређаја и машина, од којих је сваки дизајниран да претвори стратешке одлуке у опипљиве акције које оптимизују пољопривредне операције.

На пример, технологија променљиве брзине (VRT) игра кључну улогу у регулисању улазних количина, као што су семе, ђубрива или пестициди, на основу унапред одређених мапа регулације. Аутоматизовани системи за наводњавање, с друге стране, користе податке о влажности земљишта како би прецизно контролисали количину и време примене воде.

Роботски комбајни остављају свој траг ефикасним брањем зрелог воћа или поврћа, док паметне огрлице за стоку прате здравље и понашање животиња у реалном времену.

Основна сврха ових акција је брзо и ефикасно спровођење планираних активности. Ове активности обухватају различите аспекте, укључујући производњу усева (садњу, ђубрење, заливање, прскање или жетву) и сточарство (храњење, мужу, узгој или здравствену заштиту).

Ефекти ових мера су двоструки: оне побољшавају квалитет и ефикасност процеса, а истовремено смањују количину потребног рада и времена.

Штавише, циљеви који регулишу ове активности врте се око обезбеђивања доступности, приступачности и компатибилности уређаја и машина. Безбедност, поузданост и одржавање система су од највеће важности, гарантујући беспрекорну имплементацију одлука у целом пољопривредном окружењу.

Закључак

Укратко, то је циклус, који обухвата прикупљање података, анализу, доношење одлука и имплементацију, који револуционише модерну пољопривреду. Напредни инструменти прикупљају информације, које се анализирају како би се доносиле информисане одлуке, оптимизујући операције глобално. Свестраност циклуса се види у различитим врстама и употребама, при чему забринутост због безбедности података истиче потребу за опрезом. Ефикасно управљање је кључно за беспрекорну интеграцију. Како технологија напредује, решавање проблема и обухватање различитих активности остају од виталног значаја за континуирани успех прецизне пољопривреде широм света.

Примене вештачке интелигенције за прецизну пољопривреду

Објављено на новембар 19, 2023 од стране Muhammad Farjad

Последњих година, вештачка интелигенција се појавила као обећавајући савезник у пољопривредном сектору, нудећи иновативна решења за вековне изазове. Један од кључних начина на који вештачка интелигенција трансформише пољопривреду јесте анализа података.

Коришћењем снаге алгоритама машинског учења, може да обрађује огромне количине пољопривредних података, пружајући вредне увиде пољопривредницима. Овај приступ заснован на подацима омогућава боље доношење одлука, што доводи до повећане ефикасности у управљању усевима и расподели ресурса.

Улога вештачке интелигенције у пољопривреди

Вештачка интелигенција (ВИ) је најсавременија технологија која подразумева развој интелигентних система способних да обављају задатке који обично захтевају људску интелигенцију.

Пронашла је примену у разним индустријама, револуционишући начин на који радимо и живимо. Од здравства до финансија, вештачка интелигенција се показала као прекретница побољшавајући ефикасност и процесе доношења одлука.

Његове примене у пољопривреди су разноврсне и утицајне. На пример, дронови покретани вештачком интелигенцијом, опремљени камерама и сензорима, могу да истражују велике површине пољопривредног земљишта, прикупљајући податке о здрављу усева и идентификујући потенцијалне проблеме попут болести или недостатка хранљивих материја.

Паметни трактори опремљени вештачком интелигенцијом могу аутономно да се крећу по пољима, оптимизујући обрасце сетве и минимизирајући расипање ресурса. Поред тога, предиктивна аналитика вођена вештачком интелигенцијом може помоћи пољопривредницима да предвиде трендове на тржишту, омогућавајући им да доносе информисане одлуке о томе када ће садити, жати и продавати своје усеве.

Земље широм света препознају потенцијал вештачке интелигенције да се носи са све већим изазовима производње хране у брзо променљивој клими. Према Организацији за храну и пољопривреду Уједињених нација (ФАО), технологије прецизне пољопривреде, укључујући вештачку интелигенцију, имају потенцијал да повећају глобалне приносе усева и до 20%.

Употреба вештачке интелигенције у пољопривреди стално расте, а извештај компаније Statista предвиђа да ће глобално тржиште за вештачку интелигенцију у пољопривреди достићи 14,6 милијарди рупија до 2025. године.

Овај раст се приписује опипљивим користима које вештачка интелигенција доноси пољопривредницима у смислу побољшања приноса, смањења трошкова и одрживих пољопривредних пракси.

Научне студије су такође пружиле доказе о позитивном утицају вештачке интелигенције у пољопривреди. Истраживања показују да технике прецизне пољопривреде вођене вештачком интелигенцијом доводе до ефикаснијег коришћења ресурса као што су вода и ђубрива, што резултира већим приносима усева.

Штавише, способност вештачке интелигенције да анализира и тумачи сложене пољопривредне податке омогућава рано откривање болести усева, доприносећи побољшаном сузбијању штеточина и смањењу ослањања на штетне пестициде. Неки примери како се вештачка интелигенција примењује у пољопривреди су:

Даљинска детекција и снимање

Технологије даљинског очитавања, које обухватају сателите и дронове, играју кључну улогу у прикупљању података везаних за здравље усева, стање земљишта и целокупно управљање пољопривредом. Користе се за анализу огромних скупова података које генеришу ове технологије, нудећи пољопривредницима непроцењиве увиде за доношење информисаних одлука.

Сателити пружају макроскопски поглед, снимајући обрасце великих размера, док дронови нуде детаљнију перспективу, крећући се ближе усевима.

1. Компјутерски вид: Очи прецизне пољопривреде:

Компјутерски вид, подскуп вештачке интелигенције, омогућава машинама да интерпретирају визуелне информације, што га чини незаменљивим алатом у пољопривреди. У прецизној пољопривреди, компјутерски вид обрађује слике снимљене сателитима и дроновима, извлачећи значајне податке о здрављу усева, обрасцима раста и потенцијалним проблемима.

Ова технологија омогућава рано откривање болести, недостатка хранљивих материја и најезде штеточина, омогућавајући пољопривредницима да благовремено предузму корективне мере.

Практичне примене вештачке интелигенције и даљинског очитавања у пољопривреди су бројне. Сателити опремљени напредним сензорима могу пратити стање усева на огромним површинама, пружајући пољопривредницима податке у реалном времену о факторима као што су ниво влаге и здравље вегетације.

Праћење и управљање усевима

Једна од кључних примена вештачке интелигенције у овој области је праћење стања усева у реалном времену, што подразумева коришћење моћи напредних алгоритама за анализу података везаних за здравље земљишта, временске обрасце и болести усева.

1. Алгоритми вештачке интелигенције за анализу здравља земљишта:

Игра кључну улогу у процени и побољшању здравља земљишта, што је кључни фактор у одређивању успеха усева. Ови алгоритми анализирају податке из различитих извора, као што су узорци земљишта и сателитски снимци, како би пољопривредницима пружили увид у састав земљишта, нивое хранљивих материја и садржај влаге.

Разумевањем ових фактора у реалном времену, пољопривредници могу доносити информисане одлуке о врстама и количинама потребних ђубрива, оптимизујући приносе усева и минимизирајући утицај на животну средину.

2. Анализа временских образаца:

Праћење временских образаца је неопходно за ефикасно управљање усевима. Алгоритми вештачке интелигенције обрађују огромне количине метеоролошких података, укључујући температуру, влажност, падавине и обрасце ветра, како би предвидели временске услове.

Ове информације омогућавају пољопривредницима да предвиде изазове попут суша или обилних падавина, што им омогућава да примене превентивне мере и заштите своје усеве. Коришћењем вештачке интелигенције за праћење времена у реалном времену, пољопривредници могу побољшати своје процесе доношења одлука и прилагодити се променљивим условима околине.

3. Детекција болести усева:

Откривање и спречавање болести усева је кључно за обезбеђивање безбедности хране и минимизирање економских губитака. Алгоритми вештачке интелигенције анализирају податке из различитих извора, укључујући слике усева снимљене дроновима или камерама, како би идентификовали ране знаке болести.

Откривањем аномалија у здрављу усева, омогућава се пољопривредницима да предузму проактивне мере, као што су циљана примена пестицида или плодоред, како би ублажили ширење болести. Ово не само да побољшава принос усева већ и смањује потребу за прекомерном употребом пестицида, доприносећи одрживим пољопривредним праксама.

Штавише, неколико примера широм света показује успешну примену вештачке интелигенције у праћењу усева у реалном времену. На пример, у Сједињеним Државама, компаније попут Џон Дира развиле су алате за прецизну пољопривреду засноване на вештачкој интелигенцији који се интегришу са тракторима и комбајнима, пружајући пољопривредницима практичне увиде током процеса обраде.

Предиктивна аналитика за предвиђање приноса

У сржи ове трансформације лежи предиктивна аналитика, примена вештачке интелигенције (ВИ) која омогућава пољопривредницима да прогнозирају приносе усева са изузетном тачношћу. У Холандији, земљи познатој по својим иновативним пољопривредним праксама, системи засновани на ВИ анализирају податке са сензора постављених на пољима како би прецизно предвидели приносе кромпира.

Слично томе, у Сједињеним Државама, имплементација предиктивне аналитике од стране компанија попут Гранулар омогућила је пољопривредницима да доносе одлуке засноване на подацима, што је резултирало повећаним приносима и побољшаном профитабилношћу.

1. Модели вештачке интелигенције за прогнозирање приноса:

Предиктивна аналитика подразумева употребу напредних вештачких интелигенција (AI) модела за анализу историјских података и тренутних услова, омогућавајући пољопривредницима да предвиде приносе усева пре сезоне жетве. Ови модели узимају у обзир мноштво фактора, укључујући временске обрасце, здравље земљишта и врсте усева, како би генерисали предвиђања.

Користећи моћ машинског учења, ови модели континуирано усавршавају своја предвиђања како све више података постаје доступно, осигуравајући висок ниво тачности у предвиђању приноса.

2. Предности тачног предвиђања приноса:

Прецизно предвиђање приноса доноси мноштво користи пољопривредницима и пољопривредној индустрији у целини. Једна од главних предности је побољшано управљање ресурсима.

Пољопривредници могу оптимизовати употребу воде, ђубрива и пестицида на основу предвиђених приноса, смањујући отпад и утицај на животну средину. Поред тога, прецизно предвиђање омогућава боље финансијско планирање, што пољопривредницима дозвољава да доносе информисане одлуке у вези са маркетингом усева и стратегијама одређивања цена.

Штавише, тачна предвиђања приноса доприносе безбедности хране тако што помажу у спречавању несташица и вишкова. Када пољопривредници имају јасну слику о очекиваним приносима, могу да координирају са дистрибутерима и креаторима политике како би обезбедили стабилан ланац снабдевања храном.

Овај проактивни приступ ублажава ризик од несташице хране и флуктуација цена, што користи и произвођачима и потрошачима.

Према извештају компаније Markets and Markets, очекује се да ће тржиште прецизне пољопривреде, укључујући предиктивну аналитику, достићи 12,9 милијарди рупија до 2027. године. Овај раст указује на све веће препознавање вредности коју технологије засноване на вештачкој интелигенцији доносе пољопривредном сектору.

Прецизно наводњавање

Прецизно наводњавање ослања се на најсавременије алгоритме вештачке интелигенције за анализу и тумачење података из различитих извора. Сензори уграђени у поља прикупљају информације у реалном времену о нивоу влажности земљишта, временским условима и здрављу усева.

Обрађује ове податке како би креирао прилагођене планове наводњавања, осигуравајући да усеви добију тачну количину воде која им је потребна у сваком датом тренутку.

1. Уштеда воде:

Прецизно наводњавање минимизира расипање воде испоруком праве количине воде директно у коренску зону биљака. Овај циљани приступ елиминише прекомерно наводњавање, што је чест проблем код традиционалних метода, и осигурава да се вода користи разумно.

У Калифорнији, где је несташица воде хитан проблем, прецизно наводњавање је довело до значајног смањења потрошње воде на фармама. Ово не само да решава еколошке проблеме већ и помаже одрживој пољопривреди.

2. Повећан принос усева:

Прилагођени планови наводњавања које генерише вештачка интелигенција резултирају оптималним условима за раст усева. Обезбеђивањем праве количине воде у право време, прецизно наводњавање побољшава раст биљака, што доводи до побољшаних приноса. Ово је кључни фактор у задовољавању растуће глобалне потражње за производњом хране.

У студији спроведеној у Индији, поља опремљена прецизним системима за наводњавање показала су повећање приноса усева за 20% у поређењу са традиционалним методама. Ово показује потенцијал прецизне пољопривреде вођене вештачком интелигенцијом у решавању изазова безбедности хране.

Према извештају Организације за храну и пољопривреду Уједињених нација (ФАО), преко 50 земаља је усвојило праксе прецизне пољопривреде, а прецизно наводњавање игра кључну улогу.

Паметна пољопривредна опрема

Паметна пољопривредна опрема односи се на напредну пољопривредну механизацију која користи технологије вештачке интелигенције како би повећала ефикасност и продуктивност на фарми. Један значајан пример је развој аутономних трактора и комбајна, који су револуционисали традиционалне методе пољопривреде.

Ове машине су опремљене сензорима, камерама и вештачком интелигенцијом алгоритмима који им омогућавају да обављају задатке са изузетном прецизношћу и тачношћу.

1. Аутономни трактори:

Аутономни трактори су одличан пример како то трансформише пољопривреду. Ова возила су способна да се крећу по пољима, сеју семе, примењују ђубрива, па чак и жању усеве без људске интервенције.

Интеграција ГПС технологије омогућава овим тракторима да прате унапред одређене руте, оптимизујући коришћење ресурса и минимизирајући утицај на животну средину. Ово не само да смањује оптерећење пољопривредника већ и повећава укупну ефикасност пољопривредних операција.

2. Прецизни комбајни:

Прецизни комбајни опремљени вештачком интелигенцијом редефинисали су процес жетве. Ове машине могу да анализирају стање усева у реалном времену, идентификујући оптимално време за жетву.

Захваљујући напредним могућностима снимања и сензора, прецизни комбајни могу селективно да жању усеве, осигуравајући да се сакупљају само најзрелији производи. Ово не само да побољшава квалитет жетве већ и минимизира отпад, доприносећи одрживим пољопривредним праксама.

Интеграција вештачке интелигенције у паметну пољопривредну опрему увела је еру прецизне пољопривреде, где доношење одлука заснованих на подацима игра кључну улогу у оптимизацији пољопривредних процеса. Ове технологије нуде неколико предности:

Оптимизација ресурса:

Паметна пољопривредна опрема користи податке из различитих сензора како би оптимизовала коришћење ресурса као што су вода, ђубрива и пестициди. Овај циљани приступ минимизира отпад и смањује утицај пољопривредних пракси на животну средину.

Повећана ефикасност:

Аутономни трактори и прецизни комбајни могу да раде 24/7, значајно повећавајући брзину и ефикасност пољопривредних операција. Ово је посебно вредно током критичних пољопривредних сезона када су благовремени задаци неопходни за успешну жетву.

Увиди засновани на подацима:

Алгоритми вештачке интелигенције анализирају огромне количине података прикупљених са сензора и камера, пружајући пољопривредницима драгоцене увиде у здравље усева, стање земљишта и најезду штеточина. Ове информације омогућавају пољопривредницима да доносе информисане одлуке како би побољшали целокупно управљање пољопривредом.

Изазови и будући изгледи

Како се свет бори са све већом потражњом за производњом хране како би одржао своју растућу популацију, пољопривредни сектор се окренуо вештачкој интелигенцији (ВИ) као обећавајућем решењу. Међутим, широко распрострањена примена ВИ у пољопривреди доноси мноштво изазова и етичких разматрања која захтевају пажљиво испитивање. Као што су:

1. Забринутости у вези са безбедношћу података и приватношћу:

Са прикупљањем огромних количина података путем сензора и уређаја за праћење, ризик од кршења података и неовлашћеног приступа постаје значајна брига. Пољопривредницима је потребна гаранција да ће се са њиховим осетљивим пољопривредним подацима, као што су приноси усева и информације о земљишту, безбедно поступати и да неће бити злоупотребљени.

2. Приступачност и приступачност:

Имплементација вештачке интелигенције често долази са високом ценом, што представља изазов за мале пољопривреднике који могу имати потешкоћа да инвестирају у тако напредне системе. Премошћавање јаза у приступачности и осигуравање да сви пољопривредници могу приступити и имати користи од вештачких интелигенцијских решења је кључно за широко усвајање.

3. Недостатак техничких вештина:

Интеграција вештачке интелигенције захтева одређени ниво техничке стручности. Многим пољопривредницима, посебно у регионима у развоју, можда недостају потребне вештине за управљање и одржавање система заснованих на вештачкој интелигенцији. Обезбеђивање адекватне обуке и подршке је неопходно како би се осигурало да се технологија ефикасно користи.

4. Проблеми интероперабилности:

Разноликост система вештачке интелигенције доступних на тржишту може довести до изазова интероперабилности. Пољопривредници који улажу у различите платформе вештачке интелигенције могу се суочити са потешкоћама у беспрекорној интеграцији ових технологија, што омета укупну ефикасност и ефективност њихових пољопривредних пракси.

У међувремену, развој и обука алгоритама вештачке интелигенције могу ненамерно увести пристрасности, што доводи до неједнаког третмана одређених усева или региона. Обезбеђивање непристрасних система вештачке интелигенције је кључно како би се избегло погоршање постојећих разлика у пољопривредном сектору.

Међутим, како се континуирана истраживања настављају бавити овим изазовима, постоји обећавајућа будућност за прецизну пољопривреду вођену вештачком интелигенцијом.

Закључак

Закључно, интеграција вештачке интелигенције (ВИ) у пољопривреду је револуционисала индустрију омогућавајући доношење одлука на основу података. Њене примене као што су дронови, паметни трактори и предиктивна аналитика повећавају ефикасност, оптимизују коришћење ресурса и промовишу одрживе пољопривредне праксе. Упркос изазовима попут безбедности података и приступачности, будућност ВИ у прецизној пољопривреди изгледа обећавајуће.

Производи

Зоне управљања и ВРА мапе

Надгледање усева

Топографска анализа

3D Мапе

Извиђаштво

Аналитика података о земљишту

Поређење на терену

Подаци као примењени и као засађени

Подаци о приносу

ПО УЛОЗИ

За узгајиваче

За Агро Консултанте и Сервисне Компаније

За Задруге и Агрохолдинге

За произвођаче и дилере Агро уноса

За произвођаче и дилере пољопривредне опреме

За Агротех компаније

За науку и образовање

ПО УПОТРЕБНОМ СЛУЧАЈУ

Карбон фарминг

Биодиверзитет

Производи

По улози

По коришћењу

Прецизна пољопривреда API

Беле Ознаке Решења

Виџети

Мој Џон Дир Оперативни Центар Повезано

Блог

Једностранични ПДФ

Одрживост

Дистрибутери и партнери

Туторијал - Веб

Туторијал - Мобилни

Подударност података

API документација

Издања производа

Информатор

Информатор

Предности прецизне пољопривреде, изазови усвајања

Центар за прецизну пољопривреду Рејвен

Трендови у технологијама

Препреке за тракторе без возача

Закључак

Како функционише GeoPard-ов Smart AI портал за документацију?

Да ли пружа поуздана решења за техничка питања у прецизној пољопривреди?

Партнерство Џон Дир-а и СпејсИкс-а

Зашто је постојала потреба за овим партнерством?

Како ће то побољшати прецизну пољопривреду?

Закључак

Шта су биолошки препарати?

Које су врсте биолошких препарата?

1. Биопестициди

2. Биостимуланси

3. Биођубрива

Који је начин деловања биолошких препарата?

По чему се биолошки препарати разликују од органских и конвенционалних раствора?

Како праксе прецизне пољопривреде могу оптимизовати употребу биолошких препарата?

Како GeoPard може интегрисати биолошке производе и прецизну пољопривреду?

Како управљати прецизним препорукама за примену биолошких препарата?

1. Тип производа

2. Процена здравља земљишта

3. Разматрања специфична за усеве

4. Сезонско време

Интеграција путем мапа прописа на нивоу подпоља и аналитике испитивања

Закључак

Шта је ефикасност коришћења хранљивих материја?

Глобални одговор на његов значај

Колико је то важно за раст биљака?

1. Побољшана фотосинтеза

3. Отпорност на стрес и болести

Који фактори утичу на то и како их контролисати?

1. Особине земљишта

2. Климатски услови

3. Карактеристике и сорте биљака

4. Праксе управљања

Који су главни индикатори NUE за различите системе?

Индикатори ђубрива

Индикатори усева

Системски индикатори