Категорија: Прецизна пољопривреда

У таквом контексту, праћење и мапирање приноса многи сматрају највреднијим изумом који се недавно догодио у пољопривреди. У овом чланку ћемо разумети... мапирање приноса и праћење приноса и њихов потенцијал да наше фарме учине ефикаснијим и продуктивнијим.

Модерна пољопривреда и пољопривредни системи резултат су хиљада година традиционалног знања, у великој мери поткрепљеног брзим напретком науке и технологије у последњим вековима.

Потражња за храном од стране све веће људске популације расте сваке године, док критична питања попут глобалног загревања и климатских промена угрожавају целокупну одрживост тренутног пољопривредног система. Сходно томе, улога технологије никада није била већа у оптимизацији пољопривредне производње.

Шта је мапирање приноса?

Првобитно представљен почетком 1990-их, то је алат за прецизну пољопривреду који укључује процес прикупљања геореференцираних података о различитим нивоима приноса, као и карактеристикама попут садржаја влаге, у различитим деловима истог поља.

Током жетве, комбајнер мери ове параметре помоћу неколико сензора, а мерење, заједно са локацијом где је мерење извршено, бележи се помоћу геопросторних алата. Ове информације се користе за генерисање мапе која пољопривредницима олакшава визуелизацију.

Штавише, појединачна мерења карактеристика приноса се затим класификују по одређеним зонама или распонима коришћењем различитих боја како би се направила мапа распона или мапа класификованих зона. Број таквих класификација може се подесити према потребама фарме.

На пример, за генерисање мапе приноса поља кукуруза које има просечну производњу од 250 бушела по хектару, класификација мапе у области од којих свака има принос од 25 бушела по хектару могла би бити прикладна.

Међутим, ово зависи од потребног нивоа прецизности и доступне технологије. Стандардне мапе приноса имају 5-7 зона боја, које се повећавају са повећањем захтева за прецизношћу.

Које су основне компоненте система за мапирање приноса или праћење приноса?

Примена мапирања приноса на пољопривредним земљиштима омогућава пољопривредницима да оптимизују своју производњу усмеравањем инпута ка одређеним подручјима унутар фарми којима су најпотребнији.

Међутим, механизам рада који стоји иза праћења приноса захтева неколико битних компоненти интегрисаних у комбиновани систем како би се генерисали подаци и мапе у реалном времену и са високом прецизношћу.

Иако компоненте могу да варирају у зависности од величине фарме и врсте усева који се прате, основне компоненте уобичајенијег система мапирања приноса житарица укључују:

• Сензор протока зрна: Сензор протока зрна постављен на комбајну користи се за одређивање стварне количине зрна која се жање док се комбајн креће преко поља у реалном времену.
• Сензор влажности зрна: Сензори влажности зрна су такође укључени у комбајне за жито и мере капацитет зрна. Ово се ради како би се надокнадиле варијације у зрну изазване факторима околине попут кише, температуре итд.
• Сензор брзине у односу на тло: Важно је измерити брзину комбајна за прецизне резултате. То се може урадити коришћењем информација заснованих на ГПС-у или стварног сензора брзине кретања по земљи који мери брзину на основу ротације точкова.
• GPS-пријемник: За геокодирање мерења која обављају други сензори, на комбајну за жито је постављен GPS пријемник који стално даје локације за свако извршено мерење.
• Приказ монитора приноса: То је компонента која се налази унутар кабине комбајна где се налази оператер/фармер. Ово му/јој пружа обрађене податке у реалном времену на екрану који се континуирано генеришу помоћу неколико сензора.

Која је улога праћења приноса у прецизној пољопривреди?

Прецизна пољопривреда је употреба технологије и података у пољопривредним операцијама како би се одредила врста пољопривредних инпута, ниво/количина тих инпута и прецизна локација унутар фарме где би ти инпути требало да се примене како би се смањили трошкови, повећала продуктивност и максимизирала ефикасност.

Иако се монитори приноса користе у пољопривреди скоро три деценије, они тек данас брзо почињу да чине важан део прецизне пољопривредне примене.

Праћење приноса се користи у прецизној пољопривреди јер помаже у идентификацији, мерењу и описивању варијабилности унутар поља унутар система усева, што је управо оно што чини основу концепта прецизне пољопривреде.

Пружа варијабилне податке унутар једног поља. Ови подаци се генеришу као резултат сложене интеракције између неколико фактора који се јављају унутар фарме, као што су методе управљања фармом, фактори животне средине и климатски фактори.

Као резултат тога, ови подаци постају кључна предност када се покушава разумети фарма за примену других прецизних пољопривредних алата.

Међутим, постоје неке препреке при коришћењу ових података у целокупним системима прецизне пољопривреде. Једна таква велика препрека је максимална временска варијабилност података о приносу која се јавља унутар истог циклуса усева, као и код усева из различитих година.

Ова варијабилност може се приписати сложеној интеракцији између неколико фактора поменутих раније. Штавише, време када су мерења извршена такође може променити податке о приносу и дати непотпун, ако не и нетачан приказ продуктивности пољопривредног земљишта.

Поред овога, погрешна калибрација или системске грешке су други проблеми повезани са коришћењем ових података за прецизну пољопривреду. Дакле, постоји неколико ствари које се морају осигурати приликом коришћења података о праћењу приноса за системе прецизне пољопривреде:

• На пример, подаци за једну годину не могу се користити за прецизне пољопривредне интервенције за другу годину. Стога, подаци о приносима из више година морају бити доступни како би се направила тачна и поуздана временска анализа која се може применити на терену.
• Штавише, његове операције или операције сакупљања треба да буду унапред планиране и заказане како би се минимизирала временска варијабилност, а хардвер, као и софтверске компоненте, треба да буду оптимизоване, добро калибрисане и побољшане.
• Коначно, неколико студија је показало огроман потенцијал коришћења варијабилности приноса унутар поља у доношењу бољих агрономских одлука комбиновањем са алатима прецизне пољопривреде.

Које су предности мапирања приноса?

Постоји неколико предности повезаних са применом праћења приноса за генерисање мапе приноса фарме.

Међутим, све предности се своде на чињеницу да пољопривредницима и управницима пољопривредног земљишта пружа вредне информације у облику мапа које им помажу да разумеју подручја са високом и ниском производњом на својим фармама.

То им омогућава да ниво производње припишу бројним узроцима како би се подручја са ниском производњом могла побољшати, а подручја са високом производњом одржати. Другим речима, ове информације могу бити корисне за доношење одлука о:

Обрада земљишта: И недостатак и прекомерна обрада земљишта могу смањити производњу фарме, а то се може десити на малим парцелама на великим фармама, посебно ако није спроведена систематска обрада земљишта. Идентификација ових подручја је кључна за обезбеђивање боље обраде земљишта у следећем циклусу.

Препоруке за ђубриваВРФ (Променљива стопа ђубрења) се обично спроводи узимањем узорака земљишта и анализом података о земљишту. Мапе приноса се такође могу користити за препоручивање ђубрења јер узимају у обзир варијабилност унутар поља. Међутим, најбољи резултати се постижу ако се оба користе у комбинацији.

Захтеви за наводњавање: Једна од главних компоненти праћења приноса је садржај влаге. Као резултат тога, мапе приноса су вредна предност за израду планова наводњавања. На пример, подручја са ниском производњом на мапи приноса могу бити последица високог или ниског нивоа наводњавања у тренутном циклусу усева. Ове информације су неопходне за одређивање оптималног нивоа наводњавања.

Плодоред: Мапирање приноса може дати представу о одговарајућем плодореду у целини. Позивајући се на податке о приносу генерисане у прошлости у различитим временима периода жетве, може се утврдити тачно време жетве које даје највише усева.

Поред прикупљања података о приносу, неке друге предности мапирања приноса су следеће:

• Финансијске користи: Мапе приноса усева и подаци о приносима се све више користе као документација за обезбеђивање финансија у облику банкарских кредита, закупа итд. Користе се за одређивање укупне вредности усева.
• Тестирање нових производа: Да би се тестирао нови производ или усев, претходне мапе приноса прво омогућавају пољопривредницима да доносе информисане одлуке приликом увођења на поље, а мапа приноса добијена након тога даје тачну индикацију резултата и потенцијала усева.
• Научна истраживања на фармама: У многим научним врстама истраживања која се данас спроводе на пољопривредним фармама, мапе приноса су главни део научног процеса. Подаци генерисани на мапи приноса се анализирају статистички како би се спровело експериментисање или тестирала хипотеза која води до научног напретка у области пољопривреде.

Укратко, мапирање приноса фарме пружа пољопривреднику увиде од великог значаја о његовој фарми, који се могу користити за доношење информисаних и прорачунатих одлука за повећање укупне продуктивности, одрживости и профитабилности фарме на много начина.

Међутим, као што је раније поменуто, мапа приноса за једну годину може дати погрешан утисак о стварној природи поља, те је стога систематска примена процеса мапирања и праћења приноса важна како би се генерисала поуздана и тачна вишегодишња мапа приноса.

Тако добијена мапа приноса може бити за један циклус усева или за циклусе са више усева са неколико плодореда.

Ко може помоћи са мапирањем приноса?

Очигледно је да праћење приноса може помоћи пољопривредницима да буду бољи у пољопривреди. Ови моћни алати или процеси се добијају комбиновањем софтвера и хардвера из различитих технолошких области као што су геоинформатика, сензори, дигитална картографија, интернет ствари (IoT), обрада и аналитика.

Иако пољопривредницима може бити застрашујуће разумети детаље свих компоненти, искуство крајњег корисника резултата може се лако визуализовати и разумети свима.

Међутим, због нивоа прецизности који је потребан, важно је ослонити се на веома способног добављача услуга као што је ГеоПард.

ГеоПард нуди наменско пољопривредно решење под називом „Подаци о приносу“ које омогућава пољопривредницима да граде пољске производе. управљачке зоне на мапама. Анализира ваше податке о приносу и претвара их у мапе примене са променљивом брзином, попут VRF мапа.

Као што је раније поменуто, има интегрисану функцију планирања узорковања земљишта која чини резултате прецизнијим. Уз моћне могућности обраде, GeoPard вам омогућава да извршите вишеслојну анализу и визуелизујете неколико атрибута података о приносу као што су влага, маса, запремина, потрошња горива, брзина итд.

Платформа заснована на облаку осигурава да ваши подаци никада неће бити угрожени или изгубљени, што је од виталног значаја за вишегодишње мапирање приноса ваше фарме.

Најчешћа питања

1. Како је развој праћења приноса постао користан?

Развој праћења приноса постао је користан јер омогућава пољопривредницима да доносе информисане одлуке о расподели ресурса за оптималне приносе. Помаже у процени учинка различитих сорти усева и пракси управљања, олакшавајући боље доношење одлука.

Такође помаже у идентификацији подручја ниске продуктивности, омогућавајући пољопривредницима да реше проблеме и побољшају укупне перформансе пољопривреде. Поред тога, пружа вредно вођење евиденције и документацију за усклађеност, финансијско планирање и историјску анализу.

Употреба хиперспектралних сателитских снимака у пољопривреди трансформисала је начин на који се пољопривредна земљишта управљају како би се задовољиле све веће потребе растућег становништва у условима променљиве климе.

Напредак и комерцијализација овог алата у скорије време довели су до приступачног разумевања и праћења не само великих фарми већ и малих фарми свуда.

Важно је разумети концепт хиперспектралног сателитског снимања и његове корисне импликације за пољопривреднике и пољопривредна земљишта, као и начин њиховог коришћења.

Како су сателитски снимци корисни за пољопривреду?

Већи део људске историје, пољопривреда је била наука и пракса искључиво заснована на копну. Међутим, обим пољопривреде данас се проширио до великих висина, достигавши сателите који круже око Земље. Али како сателити заправо утичу на начин на који узгајамо усеве и производимо храну?

Одговор лежи у факторима од којих пољопривреда зависи, наиме земљиште, време, температура, образац падавина, развој усева, топографија и тако даље.

Сателити или свемирске технологије нам омогућавају да лако меримо и пратимо ове факторе са практичности наших рачунарских екрана, а тако добијене информације могу се користити за планирање одговарајућих пољопривредних интервенција.

Употреба сателита у пољопривреди је брзо растућа пракса. Еволуирала је од пуког прикупљања информација до стварног извођења прецизних пољопривредних операција, на пример, употреба трактора опремљених ГПС-ом за жетву.

Важно је напоменути да се сателити углавном користе за генерисање прецизних геопросторних података о објектима од интереса - пољопривредним земљиштима и усевима у нашем случају. То се постиже коришћењем комбинације више од три сателита и концепта познатог као трилатерација.

Штавише, да би се мерили и пратили горе поменути фактори, сателити су опремљени различитим врстама висококвалитетних сензора. Управо комбинацијом ових механизама, сателити су постали толико корисни у модерној пољопривреди.

Шта је хиперспектрално снимање у прецизној пољопривреди?

Хиперспектрално снимање је процес добијања података о објекту снимањем различитих спектралних потписа из целог електромагнетног спектра светлости, а не само светлосне траке коју можемо видети, а која се рефлектује од пада на објекат.

Снимање тих спектралних потписа врши се уз помоћ специјализованих сензора камера на сателитима.

У пољопривреди, хиперспектрално снимање се заснива на чињеници да скоро све врсте усева показују различите спектралне потписе у различитим фазама свог животног циклуса и различитим физиолошким условима. Ове разлике се могу приписати очекиваним или неочекиваним запажањима.

За неочекиване резултате, разлике се могу приписати неколико фактора животне средине или управљања који су променили физиолошке услове биљака. Ово може бити корисно у откривању:

• Ниво влажности земљишта
• Неколико болести
• Састав усева за системе са вишеструким усевима
• Зараза коровом
• Ниво хранљивих материја у земљишту, итд.

Пажљивим проучавањем и анализом ових налаза, пољопривредник може лако да прилагоди своје интервенције за оптималну производњу током времена и простора. На неки начин, хиперспектрално снимање омогућава пољопривредницима да разумеју шта усев жели.

Сам процес снимања у пољопривреди се постиже или са нивоа тла или из ваздуха. За снимање са нивоа тла, снимање се врши роботима или возилима опремљеним хиперспектралним сензорима. За хиперспектрално снимање из ваздуха користе се дронови (UAV), као и сателитски снимци.

Пошто механизам рада хиперспектралног снимања укључује прецизно мерење светлости и њених спектралних опсега, чак и мало кретање или неправилност у систему може у великој мери искривити резултате и проузроковати више штете него користи.

Дакле, од виталног је значаја користити поуздане и прецизне системе и услуге за све пољопривредне операције хиперспектралног снимања. Коначно, примена хиперспектралног снимања у пољопривреди се најбоље остварује када се редовно користи током више циклуса усева, тако да је разумевање и праћење усева прецизније и тачније.

Како сателитски спектрални снимци помажу прецизним пољопривредницима?

Сателити и њихове повезане технологије не само да помажу пољопривредницима да ефикасно управљају својим фармама; они мењају начин на који се пољопривреда обавља широм света.

Сателити пољопривредницима пружају поглед и увид у целокупно њихово пољопривредно земљиште из перспективе о којој нису могли ни сањати пре само неколико деценија. Различити начини на које сателити помажу пољопривредницима да ефикасно и одрживо управљају својим фармама су следећи:

• Мапирање: Почетни корак у прецизној пољопривреди уз употребу сателита подразумева темељно мапирање целе парцеле земљишта. Ово је посебно корисно у случајевима великих пољопривредних земљишта која омогућавају пољопривредницима да идентификују и дају приоритет свом земљишту на основу просторних карактеристика.
• Мерење и проучавање: Мултиспектралне камере и сензори уграђени у сателите директно или индиректно дају мерење широког спектра важних карактеристика пољопривредног земљишта као што су здравље усева, исхрана, стрес у земљишту, фаза плантаже, временски обрасци, болести и тако даље.
• Извршење и праћење: Даље, сателитски подаци и њихове функционалности су корисни у извођењу аутоматизованих технолошких машина и омогућавају прецизно подешавање различитих стопа примене ђубрива и различитих образаца наводњавања. Штавише, како се слике временом гомилају једна за другом, оне одражавају образац карактеристика пољопривредног земљишта, као и животне средине. Ово помаже у предвиђању будућих догађаја и планирању и припреми унапред како би се имале највеће шансе за минимизирање екстремних губитака од фактора попут суша, климатских промена, епидемија болести итд.

Његова употреба у пољопривреди, укључујући хиперспектралне снимке, спада под широки окриље прецизне пољопривреде. Дакле, сателитски снимци се ретко користе изоловано и пре су један од елемената Интернета ствари (IoT) који се користи у прецизној пољопривреди.

Сателитски снимци, комбиновани са подацима са земље, вештачком интелигенцијом, аналитиком великих података и дисеминацијом података до нивоа пољопривредника коришћењем паметних телефона и апликативних сервиса.

Прецизније, високоспектралне слике у пољопривреди омогућавају следеће:

1. Детекција здравља усева:

Различите врсте вегетационих индекса израчунатих из мултиспектралних сателитских снимака користе се за разумевање, откривање и праћење здравља усева. Као што је раније поменуто, различити здравствени услови или њихова бујица узрокују апсорпцију или рефлексију различитих таласних дужина светлости.

Сензори бележе и израчунавају индексе, а најбољи се може користити у готово реалном времену за генерисање одговарајућих стратегија управљања. Да бисте сазнали више о различитим врстама вегетационих индекса и који одабрати, прочитајте ово ЂеоПард блог.

2. Статус и својства земљишта:

Баш као што усеви и њихово лишће показују различите спектралне потписе у различитим здравственим условима, варијације у земљишту и његовим својствима такође се преводе у различит спектар светлости који рефлектују сензори у ваздуху.

На пример, индекс осветљености земљишта је један такав индекс који се користи за мерење и мапирање својстава земљишта. Пошто својства земљишта попут влаге, нивоа хранљивих материја, текстуре, еродивости и pH вредности играју огромну улогу у укупном успеху или неуспеху целог пољопривредног система, важно је прецизно и редовно мапирати, управљати и пратити стање земљишта.

Систематско узорковање земљишта може пружити тачнији опис својстава земљишта, али може бити скупо и неефикасно на великим површинама.

Као резултат тога, најбољи приступ комбинује хиперспектрално снимање са систематским узорковањем тла помоћу мреже како би се добила тачна и поуздана мапа различитих својстава тла.

Ово се може даље користити за примену VRA ђубрења. Овај приступ је онај који користе Анализа података о тлу решење које је обезбедио ГеоПард Агрицултуре.

3. Раст усева и детекција врста усева/сорти

Примена мултиспектралних сателитских снимака у разумевању и праћењу раста усева, као и састава усева, је неопходна у случајевима система са вишеструким усевима на великим фармама.

На великим фармама, различите парцеле земље могу имати локализоване факторе околине који узрокују одступање од нормалног обрасца раста. Штавише, нежељене биљке попут корова могу расти у подручјима која деградирају раст главних усева.

Да би се пратили сви ови проблеми и осигурало да ће цела парцела земљишта дати оптималне резултате, мултиспектрални сателитски снимци производе слојеве података које можете упоредити и доносити информисане одлуке.

Поред ових уобичајених примена HS снимака, друге примене укључују рано откривање и упозоравање на поплаве, откривање шумских пожара, праћење стоке и тако даље.

Укратко, хиперспектрални сателитски снимци имају огроман потенцијал и примену у пољопривреди и њеној трансформацији у напредну праксу за суочавање са растућим изазовима 21. века.

Постоје бројни начини на које пољопривредници могу имати користи од овог моћног алата и учинити своје агрономске праксе лакшим, ефикаснијим, одрживим и, што је најважније, профитабилним.

Међутим, такође је јасно да његова примена захтева висок ниво прецизности и знања, а пољопривредници морају да се побрину да користе поуздану платформу пружаоца агро-услуга са високом оперативном ефикасношћу и техничком стручношћу.

ГеоПард пољопривреда нуди широк спектар пољопривредних решења, а сва у потпуности користе могућности мултиспектралних сателитских снимака као што су Ландсат, Сентинел и Планет.

Коришћене технологије се могу похвалити веома високом тачношћу са високом резолуцијом од 3 метра и базом података слика од неколико година за утврђивање трендова вегетације и управљачке зоне за ваше пољопривредно земљиште.

Друге могућности моћног GeoPard мотора укључују рад у скоро реалном времену Надгледање усева и Подаци о приносу користећи најновије слике које можете лако визуализовати на вебу и мобилним платформама у облаку.

Користећи све ове информације и слојеве података, GeoPard анализира укупне карактеристике продуктивности пољопривредног земљишта и прописује варијабилне стопе улагања као што су ђубриво, наводњавање, или врсте усева за ваше пољопривредно земљиште са циљем унапређења ваших агрономских пракси са одрживе и финансијске перспективе.

Најчешћа питања

1. Како добити сателитске снимке за фарму?

Да бисте добили снимке за своју фарму, почните истраживањем реномираних добављача који нуде услуге усмерене на пољопривреду, као што су ГеоПард. Изаберите одговарајући план услуга на основу фактора као што су резолуција слике и учесталост ажурирања. Након претплате, приступите сликама преко платформе или алата провајдера и преузмите слике за ваше пољопривредно подручје. Користите ове слике за праћење здравља усева, идентификовање подручја која изазивају забринутост и доношење информисаних одлука за оптимизацију пракси управљања пољопривредом.

2. Зашто су сателитски снимци корисни за разумевање ланаца исхране?

Корисно је за разумевање мрежа исхране из неколико разлога. Прво, пружа поглед на површину Земље у широким размерама, омогућавајући истраживачима да посматрају и прате велика подручја и екосистеме. Ове слике могу помоћи у идентификацији кључних карактеристика станишта, као што су обрасци вегетације или океанографски процеси, који утичу на дистрибуцију и бројност организама унутар мрежа исхране. Поред тога, помаже у праћењу промена у покривачу земљишта и климатским варијаблама, што су важни фактори који утичу на динамику мрежа исхране.

Прецизно сточарство омогућава пољопривредницима да повећају своју производњу, прошире своје фарме, максимизирају продуктивност и задовоље растућу потражњу за сточарским производима, а истовремено су свесни и одговорни за свој утицај на животну средину.

Недавни развој догађаја показује три различита проблематична тренда на глобалном нивоу. Пре свега, потражња за сточарским производима попут меса, јаја и млечних производа расте готово експоненцијално са стално растућом глобалном популацијом и све већом приступачношћу ових производа.

Друго, број сточара и површина пољопривредног земљишта се стално смањују већ неколико година због ограничене расположивости земљишта.

Коначно, расте забринутост због штетних ефеката стоке на озбиљне глобалне проблеме попут глобалног загревања, крчења шума и опште деградације животне средине.

Решавање свих ових проблема, који су још увек у почетној фази у великој историји сточарства, појавило се као одрживо и обећавајуће решење.

Шта је сточарство?

Стока се односи на домаће животиње које се узгајају ради хране, влакана, рада и других производа. То укључује животиње као што су краве, свиње, кокошке, овце и козе, између осталог. Стока је суштински део пољопривреде и игра значајну улогу у индустрији производње хране.

Стока се може узгајати на различите начине, укључујући методе слободног узгоја, интензивне или екстензивне методе пољопривреде. Слободни узгој омогућава животињама да пасу и лутају по отвореним пашњацима, док интензивни узгој подразумева држање животиња затворених у мањим просторима како би се максимизирала производња.

Екстензивна пољопривреда је метода која се налази између слободног узгоја и интензивне пољопривреде, где је животињама дозвољено да пасу и крећу се у одређеном подручју.

Шта је сточарство?

Сточарство је пракса узгоја животиња у разне сврхе као што су храна, одећа и рад. Сточне животиње укључују говеда, овце, козе, свиње, пилиће и другу живину.

У многим деловима света, то је суштински део економије и културе. На пример, у Сједињеним Државама, сточарска индустрија генерише милијарде долара прихода сваке године и подржава милионе радних места.

Постоје различите врсте сточарства, у зависности од животиња које се узгајају и сврхе узгоја. Неки фармери узгајају животиње због меса, млека или јаја, док их други узгајају због вуне или других нуспроизвода.

Један од најчешћих типова је узгој говеда за производњу меса. Говеда за производњу меса се узгајају због меса и обично се узгајају на великим ранчевима или фармама. Индустрија говедине је током година постала све више индустријализована, а многи фармери користе товове за товљење стоке пре клања.

Још један уобичајен тип је млекарство. Млекари узгајају краве да би производили млеко, које се затим продаје прерађивачима млека или користи за производњу сира, путера и других млечних производа. Млекарство може бити изазован и захтеван посао, јер краве треба мусти два пута дневно, сваког дана у години.

Узгој живине је такође популаран тип, а кокошке су најчешће узгајана живина. Узгајивачи пилића узгајају своје птице због меса и јаја и често користе методе производње великих размера како би максимизирали ефикасност.

Може имати и позитивне и негативне утицаје на животну средину. С једне стране, узгој животиња за храну може помоћи у исхрани растуће глобалне популације и пружити економске користи пољопривредницима и заједницама. С друге стране, велики сточарски погони могу допринети загађењу, крчењу шума и емисији гасова стаклене баште.

Шта је прецизно сточарство?

Прецизно сточарство (PLF) је иновативан приступ који користи технологију и решења заснована на подацима за оптимизацију производње и управљања стоком.

То подразумева интеграцију сензора, аутоматизације и система за праћење како би се прикупиле информације у реалном времену о здрављу животиња, понашању и условима животне средине.

Ови подаци омогућавају пољопривредницима да доносе информисане одлуке у вези са исхраном, здравственим интервенцијама, репродукцијом и укупном добробити животиња.

PLF има за циљ да побољша продуктивност, минимизира расипање ресурса, побољша добробит животиња и промовише одрживе и ефикасне праксе сточарства.

Технологије прецизног сточарства

Као и све технологије, PLF технологије се стално развијају сваког дана. Многе су усвојене и веома успешне на бројним фармама широм света, док су неке у раним фазама развоја. Неке од PLF технологија које се данас примењују су:

1. Аутоматизовани системи за мерење тежине

Пошто је тежина један од најважнијих показатеља здравља животиња и продуктивности стоке, аутоматизовани систем за мерење тежине је уобичајена технологија која долази са сваком PLF апликацијом у једном или другом облику.

Неколико облика аутоматизованих система за мерење тежине су ‘степ-он ваге’ и камере интегрисане са софтвером који даје тежину појединцима путем анализе слика и видео записа машинским учењем са врло малом маргином грешке.

Стезне ваге се широко користе код живине за израчунавање тачне средње тежине, а сензори за прелазак преко њих се користе код свиња и говеда пропуштањем кроз вагу.

С друге стране, мерење тежине на основу анализе слика и видеа је брже, лакше и, што је још важније, мање наметљиво. Информације о тежини домаћих животиња су од виталног значаја за припитомљавање стоке.

На пример, добијањем информација о тежини и бележењем карактеристика храњења, може се успоставити модел и користити за предвиђања и управљачке интервенције.

2. Јефтино бележење уноса хране и воде

Водомери и различите врсте сензора за унос хране користе се за бележење информација о понашању животиња на фарми током храњења и пијења.

Ове информације, прикупљене током одређеног временског периода, пружају историјски тренд и очекиване нивое уноса хране и воде, што се затим може користити за покретање система раног упозоравања у случају да се промене навике исхране и пијења животиња, што може бити последица неколико фактора попут болести или неповољног стања.

3. Решења за снимање

Као што је раније поменуто, анализа слика и видео записа може аутоматски пружити готово тачне информације о тежини појединачних животиња. Међутим, тежина је само један од многих података које можемо добити помоћу решења за снимање.

На пример, користећи 3Д технологију камера и термално снимање, можемо проучавати обрасце понашања попут пењања и храмања, физиолошка стања попут дисања и температуре, трендове раста и елементе животне средине попут квалитета трупа.

Због добијања низа виталних података и приступачности, решења за снимање су најчешћи облик прецизног праћења сточарства и један од почетних корака у поступном усвајању PLF-а на фарми.

4. Системи за детекцију животиња

Сензори попут акцелерометара, сензора притиска и сензора температуре постављених на животиње или њихово окружење и повезаних на мрежу, успостављају Интернет ствари (IoT), што је основна премиса интегрисаног PLF-а.

Ови сензори, појединачно или у комбинацији, могу се користити за откривање образаца понашања, услова околине и здравља животиња. На пример, сензори постављени на ушима, као и на огрлицама око врата говеда и свиња могу мерити и пратити понашање при храњењу, преживање, тељење, еструс, као и телесну температуру.

Сензори се такође користе за мерење температуре на фарми и варијабли аквакултуре попут pH, садржаја кисеоника итд. Једна важна ствар коју треба узети у обзир при коришћењу сензора у PLF-у је њихова неугодност или штетност за животиње.

Генерално, сензори у реалном времену у комбинацији са претходним подацима су кључни за откривање болести и здравствене проблеме и упозорење унапред.

5. GPS праћење за опсежне системе

Употреба технологије даљинског очитавања, попут система за праћење заснованих на ГПС-у, применљива је у системима испаше где животиње покривају велику површину земље.

Њихови обрасци кретања могу се користити за одређивање њихове преференције за испашу, док се њихове ГПС локације у реалном времену могу користити за праћење њихових положаја. Ово чини сточарство ефикасним и смањује губитак стоке услед крађе или убистава од стране предатора.

У ствари, ГПС огрлице постављене на предаторима попут великих мачака коришћене су за успостављање система раног упозоравања у удаљеним подручјима широм света.

У конвенционалном сточарству, ГПС системи за праћење значајно олакшавају праћење великих стада говеда успостављањем виртуелних ограда и пружају пољопривредницима велико олакшање.

6. Заменске технологије за мерење емисије метана

Емисија гасова стаклене баште из пољопривреде и даље увелико доприноси укупним емисијама гасова стаклене баште сваке године. Гас метан који производе говеда и свиње чини значајан део емисије гасова стаклене баште из пољопривреде.

Технологије за мерење емисије метана код фармских животиња су одличан начин да се сточарске фарме учине осетљивијим на климу и еколошки одговорнијим.

Међутим, не постоји много изводљивих технологија за појединачне фарме, а неке од заменика технологија укључују систем комора, технику трасирања SF6, ласерску детекцију метана, спектроскопију итд.

7. Решења за електронску идентификацију (EID)

Могућност аутоматског мерења услова, понашања и учинка сваке појединачне животиње на фарми корисна је само ако се те појединачне животиње могу лако идентификовати тако да се њихова евиденција може чувати одвојено и аутоматски.

Традиционалне методе идентификације стоке су наметљиве и штетне за животиње и још увек се примењују широм света.

Међутим, електронске алтернативе попут радиофреквентне идентификације (RFID) и напредних ушних маркица су ефикасне и аутоматске, елиминишући потребу за дуготрајним уносом података и пружајући гладак ток операција. EID обухвата све остале аспекте прецизног сточарства. Такође је обавезан у различитим земљама.

8. Примена напредне аналитике података на велике податке

Како се све више технологије усваја на сточарским фармама, свакодневно се генерише све више података и тачака података, а тај број наставља да расте експоненцијално. Да би се обрадила та количина података, део за анализу података мора бити подједнако способан.

Напредна аналитика података за велике податке, као и могућности машинског учења, потребни су како би се осигурало да ће се генерисани подаци користити за решавање хитних питања здравља животиња и сточарства.

Предности прецизног сточарства

Предности PLF-а су широке, а врсте користи које се могу добити од PLF система зависе од врсте коришћених технологија. Међутим, неке од општих предности PLF-а које било који PLF систем жели да постигне су:

Боља добробит и здравље животиња: Здравље животиња мора бити у центру пажње, не само зато што се здравље животиња преводи у људско здравље, већ зато што свака животиња има суштинско право да води здрав живот у добрим животним условима.

Ови системи идентификују ову идеју и коришћењем технологија за откривање болести и система раног упозоравања раде на побољшању здравља и добробити животиња.

1. Оптимизовани нивои улагања и максимизирана производња

PLF прецизно обавља пољопривредне операције. То значи одговарајуће коришћење ограничених ресурса у случају инпута. Смањењем трошкова и повећањем укупног приноса животињских производа, PLF повећава профитабилност сточарства.

Економске користи од примене прецизне пољопривреде су значајне и неопходне како би се привукло више пољопривредника како би се задовољиле растуће потребе за производима животињског пољопривредног порекла.

2. Еколошке користи

Још једна велика предност PLF система је смањење утицаја пољопривредних активности на животну средину. То је главни узрок еколошких проблема попут глобалног загревања и крчења шума.

Иако постоје технологије за смањење емисије метана са фарми, повећање продуктивности фарми осигурава да се могу постићи већи резултати на мањем земљишту, што доприноси смањењу масовне дефорестације.

3. Смањен обим пољопривредног рада

Како се број фармера смањује, а број животиња на фарми повећава, фармеру није могуће да прати све животиње. PLF то омогућава смањењем рада на фарми и пружањем приступа критичним и поузданим информацијама пољопривредницима на погодан начин.

Штавише, аутоматске хранилице, GPS праћење итд. елиминишу потребу за многим пољопривредним радницима. Смањење пољопривредног рада значи да је фарма скалабилнија и самим тим продуктивнија и профитабилнија.

4. Ризици прецизног сточарства

Неки од изазова и ризика повезаних са PLF-ом наведени су у наставку:

• Приступачност је и даље велики изазов повезан са интеграцијом скупих технологија на фармама. Иако студије показују да PLF технологије чине фарму профитабилнијом, разнолика природа сваке фарме чини то забринутошћу коју вреди темељно размотрити пре него што се одлучите за усвајање PLF-а.
• Главни ризик PLF-а је тај што, пошто је често интегрисан и аутоматски, квар система може изазвати разорне последице, посебно ако је систем потпуно аутоматски.
• Још један повезани ризик је када јединица животиња нису јединке већ група јединки попут живине где се мере јата. У таквим случајевима, посебне индивидуалне потребе могу се превидети.
• Употреба интрузивних ознака представља ризик за добробит животиња, што се и даље користи у многим праксама и технологијама PLF-а.

PLF носи огроман потенцијал у решавању данашњих горућих проблема сточарства, као што су растућа потражња за сточарским производима, смањење броја пољопривредника, ограничена доступност земљишта и еколошки проблеми.

На нивоу појединачног пољопривредника, две најважније ствари које то чини су повећање његове/њене производње и профитабилности и омогућавање да ограничено време које му је на располагању посвети само важним стварима.

PLF поседује технологије које су испробане и тестиране и комерцијално су доступне за усвајање од стране појединачних пољопривредника у складу са њиховим потребама.

Штавише, уз брзи напредак технологије и анализе великих података, прецизно сточарство обећава будућност у којој је безбедност хране осигурана заједно са добробити животиња.

Најчешћа питања

1. Како сточарство утиче на климатске промене?

Значајно утиче на климатске промене кроз различите механизме. Прво, доприноси емисији гасова стаклене баште, првенствено метана и азот-оксида, који настају услед цревне ферментације, управљања стајњаком и употребе синтетичких ђубрива.

Такође подстиче дефорестацију, јер се земљиште крчи за пашњаке и сточно биље, смањујући капацитет шума за везивање угљеника. Поред тога, интензивна употреба воде, енергије и других ресурса у сточарству додатно погоршава климатске промене.

2. Како је фармер бројао своју стоку?

Фармер је бројао своју стоку користећи различите методе, у зависности од околности и величине стада или јата. Један уобичајени приступ је визуелно бројање животиња ходањем или вожњом кроз пашњак или шталу.

У већим пољопривредним газдинствима, пољопривредници могу користити специјализоване алате попут електронских ушних маркица или РФИД технологије која може аутоматски пратити и бројати животиње. Поред тога, неки пољопривредници се могу ослањати на ручне системе вођења евиденције како би пратили рођења, угинућа и кретања како би одржали тачан број своје стоке.

Због раста становништва, климатских промена, смањења падавина и растуће потражње за храном, пољопривреда је негативно погођена, што доводи до промена у методама узгоја. Стога је, како би се побољшали приноси и прикупили тачни подаци, кључно усвојити модерне и прецизне пољопривредне праксе и инсталирати различите врсте сензора.

С обзиром на најновију ситуацију и негативан утицај на уобичајене пољопривредне праксе, пољопривреда мора да се обавља интелигентније, користећи нову и најсавременију технологију. То је једини начин да се обезбеди решење и задовоље бескрајне и растуће потребе светске популације.

Сензори за прецизну пољопривреду су веома ефикасни у пољопривреди јер преносе податке који помажу пољопривредницима не само да прате већ и да побољшају своје производе и буду у току са променама на пољу и у екосистему.

Интелигентни пољопривредни сензори помажу у лакој идентификацији животиња, откривању еструса и праћењу њиховог здравља, чиме се олакшава изолација и лечење болесних крава идентификацијом, откривањем и праћењем стада.

Користећи паметне сензоре у пољопривреди, пољопривредници сада могу да евидентирају своје усеве и даљински прате њихову ефикасност, да се боре против штеточина на усевима и да предузму брзе мере како би заштитили своје усеве од било каквог ризика по животну средину.

Шта су сензори?

Сензор је уређај који опажа и реагује на одређене улазе који могу бити осветљење, кретање, притисак, топлота или влага, и трансформише их у представу или сигнале које људи могу прочитати за даље читање и обраду.

Често се користе у разним применама, од детекције покрета у безбедносним системима до мерења температуре у HVAC системима. Такође се користе у свакодневним предметима попут паметних телефона, аутомобила и кућних апарата.

Сензори раде тако што детектују физичке или хемијске промене у окружењу и претварају их у електричне сигнале. Врста сензора који се користи зависи од врсте промене која се детектује.

На пример, температурни сензор детектује промене температуре и претвара их у електричне сигнале које може да интерпретира уређај на који је повезан.

Које врсте сензора се користе у пољопривреди?

Постоје различите врсте сензора који се користе у пољопривреди и омогућавају потребу за паметним укључивањем у пољопривреду.

1. Оптички сензори у пољопривреди

Ово је употреба светлости за процену материјала земљишта и праћење безбројних распрострањености светлости. Ови сензори могу бити постављени на аутомобиле, сателите, дронове или роботе, чиме се омогућава рефлексија земљишта и прикупљање и обрада података о боји биљака.

Оптички сензори такође имају могућност и капацитет да кондиционирају глину, природну материју и влажност. својства земљишта.

2. Електрохемијски сензори за детекцију хранљивих материја у земљишту

Електрохемијски сензори помажу у прикупљању, обради и мапирању хемијских података о земљишту. Обично су монтирани на специјално дизајниране санке.

Они пружају тачне податке потребне за пољопривреду. То укључује нивое хранљивих материја у земљишту и pH вредност. Узорци земљишта се затим шаљу у испитивање тла спроводе се лабораторијске и стандардне процедуре.

Мерења без грешака, посебно у области одређивања pH вредности, спроводе се употребом јон-селективне електроде. Ове електроде детектују праћење одређених јона, као што су водоник, нитрат и калијум.

3. Механички сензори земљишта за пољопривреду

Ове врсте сензора се користе за мерење компресије земљишта или механичког отпора. Овај сензор користи апликацију која пролази кроз земљиште. Овај сензор затим бележи силу израчунату помоћу вага притиска или мерних ћелија.

Када сензор пролази кроз земљиште, он документује силе држања које настају услед сечења, гњечења и померања земљишта. Механички отпор земљишта се бележи у јединици притиска и показује однос силе потребне за улазак у канал земљишта и чеоне површине алата у контакту са земљиштем.

4. Диелектрични сензори влажности земљишта

Овај сензор израчунава ниво влажности у земљишту уз помоћ диелектричне константе. То је електрично својство које се мења у зависности од садржаја влаге у земљишту.

Сензори влаге се користе заједно са локацијама за контролу падавина широм фарме. Ово омогућава контролу положаја влажности земљишта када је ниво вегетације низак.

5. Сензори локације у пољопривреди

Такође су познате као пољопривредне метеоролошке станице. Постављене су на различитим местима широм поља. Ови прецизни пољопривредни сензори се користе за одређивање разноликости, удаљености и висине било које позиције унутар потребног подручја. У ту сврху користе помоћ ГПС сателита.

6. Електронски сензори

Инсталирају се на тракторе и другу теренску опрему ради провере рада опреме. Подаци се преносе путем мобилних и сателитских комуникационих система на рачунаре или се директно шаљу појединцима поштом. Надлежни супервизор сада може имати приступ информацијама или на свом канцеларијском рачунару или на својим личним мобилним телефонима.

7. Сензори протока ваздуха

Његова мерења се могу вршити на одређеним локацијама током кретања. Ове врсте сензора мере продор ваздуха у земљиште. Очекивани резултат је притисак потребан да се одређена количина ваздуха угура у земљу на прописаној дубини. Постоје различита својства земљишта, укључујући ниво влажности, збијеност типа земљишта и структуру, која производе различите идентификационе ознаке.

8. Пољопривредни сензори IoT

Са све већим усвајањем Интернета ствари (IoT), могућност повезивања различитих уређаја имплементирана је у готово сваком аспекту нашег живота. Сасвим је логично да аутоматизација пронађе своју примену и у пољопривреди, јер ће имати велики утицај на њу.

Овај сензор пружа информације у реалном времену о томе шта се дешава на терену, као што су температура ваздуха, температура земљишта на различитим дубинама, падавине, влажност лишћа, хлорофил, брзина ветра, температура тачке росе, правац ветра, релативна влажност, сунчево зрачење и атмосферски притисак.

Ово указује на то да пољопривредници знају када је рок за жетву њихових усева, количину воде која се користи, здравље земљишта и да ли је потребна било каква додатна примена. Ово се мери и бележи у заказаним интервалима.

Постоји велика листа сензора који се користе у пољопривреди, IOT сензори, што значи (Решења за паметну пољопривреду). Коришћење прецизних пољопривредних сензора ће дефинитивно трансформисати пољопривредну индустрију повећањем производње усева, усвајањем сорти усева са високим приносом без штеточина и праћењем растуће потражње за храном.

Најпопуларније врсте сензора за прецизну пољопривреду

Као резултат брзог раста светске популације, пољопривредне активности су постале све сложеније, конкурентније, огромне и оптимизоване.

Употреба технологије довела је до тога да пољопривредне операције буду продуктивније него раније, чиме се повећава оно што пољопривредници беру и квалитет производа.

Сензори су одиграли кључну улогу у овом технолошком напретку. У наставку истражујемо кључне сензоре у паметној пољопривредној технологији.

1. GPS сензори

Овај сензор се генерално повезује са аутомобилском и индустријом мобилних комуникација. Веома су корисни за паметну пољопривреду. Један од главних изазова са којима су се стари досељеници суочили јесте чување оваца, где су морали да користе дрвене штапове за терање стоке.

То је зато што је праћење њихових стада од највеће важности за пољопривреднике. Уз употребу модерног ГПС-а, праћење стоке више није изазов јер је овај ГПС побољшан могућношћу праћења животиња једноставним притиском на дугме.

Што се тиче механичке стране пољопривреде, која укључује жетву биљака и сродне пољопривредне технике, код нас се усваја употреба ГПС сензора за високо прецизне системе за вођење возила.

У многим пољопривредним применама, као што је обрада поља, коришћење аутоматски навођених система може побољшати рутирање на пољу, смањити преклапање процеса и на крају смањити количину времена потребног за завршетак задатка.

2. Пољопривредни сензори температуре

Када је у питању паметна пољопривреда, сензори температуре су кључни у две кључне категорије. Ове категорије су праћење услова околине и праћење механичке имовине.

На пример, берба леденог вина се обично одвија у уском температурном оквиру када температуре први пут достигну између -10°C и -12°C током сезоне бербе. Индустрији леденог вина је потребан веома прецизан сензор температуре и влажности како би се дала прецизна прогноза температуре.

Ове врсте сензора не играју само важну улогу у праћењу амбијенталних услова физичког простора, већ играју кључну улогу у практично свим паметним апликацијама за праћење пољопривредне имовине.

3. Праћење имовине

Ово је још једна примена у паметној пољопривреди која користи сензоре температуре као процењивачку улогу. Поред посматрања биљака које се жању, сензори температуре бележе и опрему која сакупља те биљке.

Кад год је систему опреме потребно мање одржавање, када не ради добро или критично отказује, сензор температуре емитује упозорење. Они су веома ефикасни у готово свему што се односи на систем предиктивног и реактивног одржавања. Ово заузврат штити од прегревања и штетног квара опреме.

4. Сензор акцелерометра

Ово је прилично слично употреби температурних сензора у предвиђању одржавања. Акцелерометри се широко користе у индустрији паметне пољопривреде за предвиђање и помоћ у потребном одржавању. Углавном се користе на покретним компонентама и моторима.

Њихов главни циљ је да открију мале варијације у кретању и недоследностима вибрација и да предвиде када је потребно стандардно одржавање или замену угрожене компоненте.

Међутим, овај сензор се обично повезује са пољопривредом и другим пољопривредним производима, акцелерометри играју неопходну улогу у одржавању виталне паметне пољопривредне опреме. Акцелерометри се такође могу користити у разним аутоматизованим системима и методама праћења.

На пример, акцелерометар мале снаге олакшава и убрзава праћење статуса подесиве млазнице за прскање на крају греде за ђубрење. Са неповољном технологијом, употреба аутономних дронова у паметној пољопривреди критично зависи од акцелерометара и ИМУ (инецијалних мерних јединица) за праћење кретања, брзине, судара, па чак и положаја у простору.

Употреба паметних камера у пољопривреди

Када је у питању технологија паметних камера, она је далеко од старог аналогног сензора. Паметне камере се све више усвајају за разне паметне пољопривредне примене.

Разне компаније попут Блу Ривер Технолоџи, одељења Џон Дира, усвојиле су употребу технологије паметних камера за откривање корова и других локација биљака.

Као резултат тога, врши се аутоматска и прецизна расподела хербицида и ђубрива. Ово користи хемикалије и повећава укупну продуктивност уз смањење потрошње хемикалија.

Један од најзначајнијих изазова у пољопривреди је питање сузбијања штеточина. Коришћењем паметних камера, пољопривредници сада могу да детектују штеточине у реалном времену и ефикасно прате мере против штеточина, а да притом не нанесу штету корисним пољопривредним инсектима.

Паметне камере такође могу заменити полу-застареле сензорске уређаје као што је праћење амбијенталне светлости, чиме се омогућава поједностављен систем и смањење броја компоненти.

Прецизна пољопривреда је примена специфичних улаза различитим стопама како би се оптимизовала економска ефикасност и смањио отпад. Употреба сензора за прецизну пољопривреду помаже пољопривредницима да глатко пређу са старих начина обављања пољопривредних активности.

ГеоПард Агрицултуре је cloud-базирани алат за прецизну анализу података, креирање и паметно извиђање. Они су поуздан алат за пољопривредне операције, од планирања до извршења и прилагођавања пракси на основу достављених података.

ГеоПард је олакшао покретање разних компанија за софтвер за прецизну пољопривреду и може вам понудити врхунско решење. Закључно, индустрија паметне пољопривреде је у сталном порасту, посебно са новим решењима која се свакодневно појављују на тржишту.

Опрема и уређаји који агрегирају податке сензора, преносе важне информације пољопривредницима и оптимизују бројне пољопривредне процесе су од кључне важности.

Значај различитих врста сензора не може се довољно нагласити јер они помажу у задовољавању потражње за храном, повећању приноса и минимизирању ресурса.

Ове различите врсте сензора за прецизну пољопривреду су једноставне за руковање и јефтиније на дужи рок. Оне олакшавају живот пољопривредницима и повећавају укупну количину и квалитет испоручених производа. Препоручљиво је да сваки власник фарме размотри паметну пољопривреду.

Најчешћа питања

1. Зашто нам је потребна паметна пољопривреда?

Паметна пољопривреда је кључна из неколико разлога. Она повећава продуктивност и ефикасност коришћењем технологије и решења заснованих на подацима како би се оптимизовало коришћење ресурса, као што су вода и ђубриво, што доводи до побољшаних приноса усева и смањења отпада. Омогућава прецизно праћење усева, стања земљишта и временских образаца, омогућавајући пољопривредницима да доносе информисане одлуке у реалном времену и ублаже ризике. 

2. Које сензоре имају пољопривредни роботи?

Пољопривредни роботи су опремљени низом сензора како би ефикасно обављали своје задатке. Ови сензори укључују сензоре вида за детекцију усева и објеката, GPS и навигационе сензоре за прецизно позиционирање, сензоре за мерење температуре, влажности и стања земљишта и сензоре близине за детекцију препрека.

Коришћењем ових сензора, пољопривредни роботи могу аутономно да се крећу по пољима, прате усеве и обављају задатке као што су садња, прскање и жетва са прецизношћу и тачношћу. 

3. Која су ограничења пољопривредних сензора?

Пољопривредни сензори имају одређена ограничења која треба узети у обзир. Прво, тачност и поузданост сензора могу да варирају, што доводи до потенцијалних грешака или недоследности мерења. Друго, неки сензори могу захтевати честу калибрацију или одржавање како би се осигурале оптималне перформансе.

Треће, сензори можда неће прецизно забележити одређене факторе или варијације околине, што ограничава њихову способност да пруже свеобухватне увиде. 

Улога коју мале фарме играју у обезбеђивању безбедности хране у свету данас је огромна и сасвим је очигледно да ће се са брзим растом становништва, као и исцрпљивањем продуктивности пољопривредног земљишта, очекивати да ће ова улога експоненцијално порасти у блиској будућности. Извештај УНДП-а из 2021. године процењује да мали прецизни пољопривредници чине око 90% свих пољопривредника у свету.

Такође се помиње да у подручјима са алармантним проблемима у вези са безбедношћу хране, попут подсахарске Африке и Азије, огромних 80% све узгајане хране долази са малих фарми. Дакле, не може се порећи да су мале фарме веома важне за глобалну безбедност хране.

Међутим, велике фарме су много ефикасније и продуктивније од малих фарми јер се заснивају на техникама прецизне пољопривреде.

Прецизна пољопривреда је коришћење информационих и технолошких алата за доношење мудрих пољопривредних одлука које су поткрепљене тачним подацима и опремом. Главни циљ прецизне пољопривреде је идентификација оптималне врсте и нивоа пољопривредних инпута.

Такође предлаже локацију и време за примену тих инпута како би се повећала профитабилност, као и еколошка одрживост фарми. Подаци који се најчешће користе у прецизној пољопривреди су различити фактори унутар поља који утичу на принос фарме, попут земљишта, топографија, садржај воде, временске прилике итд.

Кад год читамо или чујемо о прецизној пољопривреди, највероватније ћемо видети да се она користи у случају великих фарми, а слике ће садржати огромне тракторе опремљене ГПС-ом на великим пољима, велике аналитичке екране, дронове који снимају подручје или чак примену... ђубрива.

С друге стране, мале фарме се често не повезују са тим алатима. Међутим, технолошки напредак у области прецизне пољопривреде замаглио је ту границу и учинио прецизну пољопривреду приступачном и применљивом и за мале фарме.

Употреба технологија прецизне пољопривреде на малим фармама

Мале фарме карактерише ниска продуктивност и велики уложени труд. Такође су неотпорне на променљиве обрасце тржишта и климе.

Усвајање техника прецизне пољопривреде покушава да реши све ове проблеме малих пољопривредника. Уобичајене технологије које користе мали прецизни пољопривредници су:

Паметни телефони: Значај паметних телефона у омогућавању приступа прецизне пољопривреде малим пољопривредницима не може се довољно нагласити.

Паметни телефони су постали један од најприсутнијих технолошких уређаја данас и та чињеница је искоришћена за продирање у темеље прецизне пољопривреде код малих пољопривредника тако што им је омогућен приступ подацима и стручњацима.

Засновано на облаку алати за анализу података попут GeoPard-а, пољопривредницима омогућава прецизне агрономске одлуке на дохват руке.

Сателити: Витална компонента прецизне пољопривреде је идентификација фактора који утичу на производњу фарми, заједно са њиховом варијабилношћу, а знамо да сателитски снимци пружају управо то.

Мали пољопривредници могу у великој мери имати користи од приступачних и поузданих пољопривредних решења као што су VRA мапирање, Топографска анализа, и Надгледање усева да боље разумеју своје фарме и доносе боље одлуке поткрепљене тачним подацима.

Беспилотне летелице: Беспилотне летелице (UAV) су скраћеница од беспилотне летелице (Unmanned-Aerial-Vehicles) и нуде једне од најпрецизнијих података, као и метода примене уноса у прецизну пољопривреду.

Сензори уграђени у дронове добијају слику фарме у реалном времену, док корисни терет постављен у дроновима може прецизно да распоређује ђубриво по фарми и смањује радну снагу.

Међутим, њихова приступачност за мале фарме је упитна, али се појављују различити подстицаји и иновативне мере како би њихова примена на малим фармама била економична и одржива.

Интернет ствари: Интернет ствари (IoT) је мрежа сензора, података и објеката који су повезани и омогућавају дељење информација како би се доносиле информисане одлуке свуда.

У прецизној пољопривреди за мале пољопривреднике, Интернет ствари је напредовао са напретком сензора и њиховом приступачношћу.

На пример, сензори који се користе за проучавање својстава земљишта, здравља биљака, временских услова и статуса воде су од виталног значаја за продуктивност и одрживост малих фарми.

Како прецизна пољопривреда може помоћи малим фармама

Прецизна пољопривреда за мале фарме захтева правилно планирање пре њене имплементације. Компликован систем прецизне пољопривреде може бити преоптерећујући и скуп за мале пољопривреднике.

Дакле, примена прецизне пољопривреде на малим фармама треба да прати приступ који почиње прикупљањем и анализом података како би се створио модел прецизне пољопривреде специфичан за локацију. Неколико корака до идеалног приступа прецизној пољопривреди на малим фармама су следећи:

1. Прво разумејте своје земљиште

Земљиште се сматра најважнијим фактором који утиче на производњу усева. Стога је сасвим прикладно да примена прецизне пољопривреде на малим фармама прво укључи боље разумевање земљишта ваше фарме.

Генерално, физичка и хемијска својства земљишта анализирају се узорковањем и већина малих пољопривредника узима само један узорак свог земљишта третирајући своје пољопривредно земљиште као хомогено. Ово је један од кључних проблема који прецизна пољопривреда решава, а то је варијабилност земљишта унутар фарме.

Коришћењем решења за прецизну пољопривреду као што је Soil data Analytics, чак и мали пољопривредници могу да спроводе мрежно или систематско узорковање лаким добијањем прецизних тачака узорковања. Саме мреже могу бити слојевите према информацијама добијеним са локације.

На пример, величина мрежа може се мењати у складу са вредношћу усева. Коначно, на основу информација добијених хемијском анализом земљишта, мали прецизни пољопривредници могу добити лако читљиве визуелизације карактеристика земљишта, а да би то било још лакше, могу применити различите количине ђубрива на различитим деловима свог земљишта.

Избор узорковања и анализе земљишта у почетним фазама усвајања прецизне пољопривреде од стране малих пољопривредника је важан јер је релативно једноставан и приступачан и не захтева много знања и искуства, што је очигледно проблем код малих пољопривредника у земљама у развоју.

Штавише, резултати анализе земљишта су увек обећавајући и чине мале пољопривреднике отворенијим за интервенције прецизне пољопривреде.

2. Избор малих машина за малу фарму

Како потражња за алатима и опремом за прецизну пољопривреду расте, произвођачи праве машине и алате који су намењени малим пољопривредницима.

Мали прецизни пољопривредници сада могу пронаћи високо специјализоване тракторе, сејалице и машине за плевљење које су мање величине и цене, како би задовољиле потребе малих пољопривредника.

3. Ослоните се на стручне добављаче пољопривредних решења

Једна од главних препрека прецизне пољопривреде за мале пољопривреднике јесте то што њени трошкови можда не оправдавају њене користи. Велике фарме, с друге стране, имају сопствени тим стручњака, алате, машине и системе за правилно спровођење прецизне пољопривреде.

Да би решили овај проблем, мали пољопривредници могу добити приступачне интегрисане пакете решења за прецизну пољопривреду прилагођене малим пољопривредницима. Изнајмљивање или закуп машина и технологија је такође одличан начин да се прецизна пољопривреда учини приступачнијом и профитабилнијом за мале пољопривреднике.

4. Дајте приоритет одрживости и еколошкој прихватљивости

Еколошка прихватљивост и одрживост су главни циљеви коришћења прецизне пољопривреде. То је још више случај у случају малих фарми, јер већина малих фарми може повећати тржишну вредност усева, помоћи у достизању ширег тржишта и повећати профитабилност.

Количина штетних хемијских уноса у облику ђубрива, хербицида и пестицида драстично се смањује применом VRA технологија. За мале фарме, органско ђубриво може бити одлична опција за додатно појачавање ефеката.

5. Размотрите вредност усева и вредност улагања

Вредност вашег усева, као и вредност вашег улагања, требало би да покрећу врсту и интензитет примене прецизне пољопривреде на вашој фарми.

Често, чак и ако је величина ваше фарме мала, усев који производите може бити веома вредан или трошкови ваших пољопривредних инпута могу бити веома високи.

У овим случајевима, величина фарме не би требало да буде препрека за примену прецизне пољопривреде, јер она може учинити ваш агробизнис профитабилним и ефикасним повећањем приноса или смањењем трошкова.

На пример, ако имате малу фарму која има високу улазну вредност у облику наводњавања, примена сензора за влажност земљишта на вашој фарми или анализа земљишта путем анализе земљишта може довести до значајне уштеде у трошковима наводњавања за вашу фарму. Ова корист, увећана током времена, може донети већу профитабилност.

Висока вредност усева у облику специјализованих усева попут воћњака или поврћа имаће високу вредност усева и чак и ако је ваш воћњак или башта мале величине, трошкови прецизне пољопривреде могу се лако оправдати повећаним приносом тих усева.

Мале фарме широм света се током година суочавају са последицама променљиве економије, променљиве климе и неодрживих образаца пољопривреде. Примена прецизне пољопривреде на малим фармама може бити одрживо решење за ове проблеме.

Препреке прецизној пољопривреди за мале прецизне пољопривреднике укључују приступачност, доступност података, технолошку сложеност и недостатак инпута.

Ове баријере се руше брзим технолошким напретком у области прецизне пољопривреде, а такође и доступношћу интегрисаних, холистичких и једноставних агротехнолошких решења попут ГеоПард-а.

Закључно, имплементација прецизне пољопривреде на малим фармама треба да прати одређени и локално специфичан приступ као што је горе поменути и треба да буде усмерена ка профитабилности малих фарми, као и на еколошку прихватљивост и одрживост.

Ресурси малих фарми су ограничени, а прецизна пољопривреда осигурава да је њихово коришћење оптимизовано како би се постигао максималан принос.

Најчешћа питања

1. Да ли прецизна пољопривреда користи великим или малим фармама?

Нуди предности и великим и малим фармама. За велике фарме, помаже у оптимизацији расподеле ресурса, смањењу трошкова улагања и повећању продуктивности омогућавањем циљаних пракси управљања. Омогућава ефикасно праћење огромних поља и олакшава доношење одлука на основу података.

С друге стране, користи малим пољопривредним газдинствима побољшањем потенцијалног приноса, минимизирањем расипања ресурса и унапређењем одрживости. Омогућава малим пољопривредницима да доносе информисане одлуке на основу специфичних услова на терену, што доводи до побољшане профитабилности и заштите животне средине.

2. Како прецизна пољопривреда утиче на пољопривреду?

Има значајан утицај на пољопривредни сектор. Прво, повећава продуктивност и ефикасност оптимизацијом коришћења ресурса, као што су вода, ђубрива и пестициди, што доводи до побољшаних приноса усева. Друго, омогућава циљану и прецизну примену инпута, смањујући отпад и утицај на животну средину.

Треће, олакшава доношење одлука на основу података пружајући информације у реалном времену о здрављу усева, стању земљишта и временским обрасцима. На крају, промовише одрживост промовисањем одрживих пољопривредних пракси, минимизирањем употребе хемикалија и очувањем природних ресурса.

3. Који је био уобичајени проблем за мале пољопривреднике?

Уобичајени проблем са којим се суочавају мали пољопривредници је ограничен приступ ресурсима и технологији. Мали пољопривредници се често боре са неадекватним приступом капиталу, земљишту, опреми и модерним пољопривредним техникама.

Могу се суочити са изазовима у набавци висококвалитетног семена, ђубрива и пестицида, као и са ограниченим приступом тржиштима за своје производе. Поред тога, малим пољопривредницима често недостаје неопходно знање и обука за примену напредних пољопривредних пракси.

4. Како учинити малу фарму профитабилном?

Да би мала фарма била профитабилна, може се применити неколико стратегија. Прво, диверзификовати производе фарме узгојем разних усева или узгојем више врста стоке како би се задовољила различита тржишта и потражња.

Друго, примените ефикасне пољопривредне праксе као што су прецизна пољопривреда, правилан плодоред и интегрисано сузбијање штеточина како бисте оптимизовали коришћење ресурса и минимизирали трошкове.

Треће, истражите могућности директног маркетинга продајом производа локално путем пијаца, пољопривреде коју подржава заједница (CSA) или оснивањем тезги на фарми. На крају, размотрите активности са додатом вредношћу као што је прерада пољопривредних производа у робу са додатом вредношћу попут џемова, кисели краставчића или сира како бисте повећали профитне марже.

У данашњем свету пољопривреде, употреба термина ‘прецизна пољопривреда’ расте експоненцијалном брзином и с обзиром на његову моћ да потпуно трансформише продуктивност фарме, повећање је оправдано, па чак и изузетно важно.

Једноставно речено, прецизна пољопривреда се може дефинисати као употреба технологије и података за одређивање врсте пољопривредних инпута, нивоа тих инпута, као и прецизне локације тих инпута унутар земљишта.

У традиционалној пољопривреди, цела парцела земље се третира као једна целина и улагања се стога равномерно примењују по целом пољу. Ово није у складу са стварним потребама за улагањима за оптималну производњу на различитим деловима земљишта.

С друге стране, препознаје потребе за улазним материјама сваког дела земљишта идентификујући различите варијације унутар поља као што су разлика у својствима земљишта, нагибима, садржају хранљивих материја, нивоима производње, пријему сунчеве светлости и тако даље.

Прецизна пољопривреда је боља од других конвенционалних или традиционалних техника пољопривреде јер се ослања на податке генерисане употребом технологије, које затим анализирају поуздани компјутерски програми, као и стручни агрономи, како би се направила тачна предвиђања и благовремено препоручила решења за прецизну пољопривреду пољопривредницима.

У ствари, може ићи толико далеко да се те интервенције заправо изводе или да се различити инпути на фарми примењују уз помоћ технолошки вођених машина и опреме.

Неке од ових метода које се користе за прикупљање података су сензори на терену, дронови, сателитски снимци итд., док пример директног уноса путем прецизне пољопривреде укључује употребу роботских уређаја уграђених у аутономне тракторе вођене ГПС-ом.

Генерално, то не само да чини пољопривредна земљишта и агробизнис профитабилнијим, већ и веома одрживим на дужи рок.

Како се Интернет ствари (IoT) данас користи у пољопривреди?

Интернет ствари се сматра окосницом модерне пољопривреде, што је у основи чин повезивања објеката и уређаја са сензорима за мерење потребних података и пренос података путем мреже.

У овом случају, разне ствари и објекти који су укључени у IoT укључују само пољопривредно земљиште, усеве, време, машинерију итд. Дакле, употреба IoT-а за постизање повећаног приноса, смањење оперативних трошкова и постизање еколошке одрживости назива се прецизна пољопривреда.

Коришћење Интернета ствари у пољопривреди данас за прецизне праксе се углавном врши преко добављача AgTech решења као што су ГеоПард Агрицултуре због сложености процеса укључених у холистичку праксу прецизне пољопривреде.

На пример, с обзиром на развојну фазу биљке, ниво њене зелености може открити њене нутритивне потребе.

Подаци о нивоу зеленила биљака се прикупљају и анализирају помоћу Праћење усева решење које користи слике добијене са сателита попут Ландсата и Сентинел мултиспектралних слика, а затим креира детаљне мапе вашег земљишта откривајући његове специфичне потребе за уносом података.

Слично томе, сви знамо да топографија има велики утицај на пољопривредне одлуке као што су избор врста, потребе за наводњавањем и одређује коначну производњу контролишући аспекте попут пријема светлости и задржавања воде.

Дакле, решења за прецизну пољопривреду као што су Топографска анализа Омогућава вам да креирате веома прецизне топографске моделе ваше фарме користећи податке о надморској висини, нагибу и аспекту добијене са теренског ГПС-а прикљученог на машине, као и ЛИДАР и сателитске податке.

Земљиште је најважнији део пољопривреде, а врста и квалитет земљишта одређују врсту, квалитет и количину пољопривредних приноса.

Стога, прецизно разумевање земљишта ваше фарме значи прецизно разумевање ваших потреба за улагањима за оптималну производњу и заштиту животне средине.

Алати попут Анализа података о тлу Урадите управо то тако што ћете вам пружити прецизне локације за узорковање података о земљишту и користити те податке узорковања у комбинацији са другим слојевима података како бисте креирали визуелизацију високе резолуције свих потребних атрибута земљишта.

На основу варијабилности тих атрибута широм земљишта, можете добити и планирати различите врсте и интензитете улагања попут ђубрива и образаца усева.

Горе поменути IoT алати су само неки од многих алата које користите у интегрисаном моделу прецизне пољопривреде.

Сви ови алати и подаци добијени из њих беспрекорно раде у мрежи која вам пружа веома потребне благовремене информације за оптимизацију производње и смањење оперативних трошкова.

Зашто би требало да се окренете прецизној пољопривреди?

Узимајући у обзир глобални проблем несташице хране и ограничену доступност обрадивог земљишта, топло се препоручује његово усвајање јер омогућава максималан принос уз минимизирање укупних трошкова.

Једине препреке за имплементацију прецизне пољопривреде су ограничен приступ технологији и недостатак знања и вештина, а обоје се може превазићи лако доступним решењима за прецизну пољопривреду.

Па, хајде да погледамо неке од разлога зашто је прецизна пољопривреда пут ка одрживом и профитабилном агробизнису.

1. Прецизна пољопривреда смањује трошкове повезане са пољопривредом

Ово у почетку може звучати контраинтуитивно, јер употреба технологије на вашим пољопривредним имањима очигледно звучи као скуп подухват.

Међутим, алати за прецизну пољопривреду као што су ГеоПард постали су изузетно доступни и приступачни пољопривредницима и ови трошкови нису ништа у поређењу са бројним дугорочним трошковима које ћете уштедети оптимизацијом стварног нивоа инпута попут ђубрива и хербицида које треба да користите на прецизним локацијама ваших фарми.

Такође драматично смањује све веће трошкове људског рада из једначине пољопривредне економије, чиме се ваши трошкови маргинално смањују.

2. Прецизна пољопривреда повећава принос и тиме укупну профитабилност

Као што је раније поменуто, прецизна пољопривреда повећава профит смањењем трошкова.

Али чак и више од тога, главни циљ прецизне пољопривреде је максимизирање приноса усева са вашег пољопривредног земљишта прецизним мерењем атрибута пољопривредног земљишта, анализом тих података и предлагањем или имплементацијом решења која ће дугорочно донети најпродуктивније резултате.

Дугорочна продуктивност је овде кључна јер комбинује просторне податке са временским подацима како би вам пружила решења за прецизну пољопривреду која су погодна за ваше дугорочне производне циљеве.

3. Прецизна пољопривреда обезбеђује еколошку одрживост

За разлику од конвенционалних метода пољопривреде које често занемарују еколошке проблеме попут загађења, испирања хранљивих материја и контаминације водених тела, она даје приоритет еколошкој одрживости.

Овај приступ разматра неопходне еколошке стандарде који морају бити испуњени како би се повећала еколошка вредност производа и освојила нова тржишта, што доводи до потенцијалних економских користи.

4. Прецизна пољопривреда комбинује техничку стручност са искуством пољопривредника

Често је занемарена предност преласка на прецизну пољопривреду, али усвајање било ког нивоа технологије прецизне пољопривреде на вашој фарми значи да ће ваш агробизнис бити вођен бољим агрономским стручним знањем, док ћете задржати могућност да користите своје искуство у светлу бољег разумевања сопствене области на већој резолуцији.

Посебно у случају малих фарми, пружа вам само тачне и детаљне информације и предлоге, али на вама је, пољопривреднику, да користите те информације и управљате својим пољопривредним газдинством према својим потребама, што нас доводи до следеће и последње тачке.

5. Прецизна пољопривреда је погодна за све величине фарми

Велике фарме и пољопривредне организације користе напредне и софистициране машине и мреже као прецизну пољопривреду великих размера. Међутим, већина хране коју једемо у данашњем свету и даље долази са малих фарми. Иако се врста алата за прецизну пољопривреду разликује у зависности од величине фарме, они су применљиви на свим величинама фарми.

За мале фарме, алати попут ручних ГПС-а, малих дронова и услуга попут мобилне апликације са офлајн могућностима, аналитика заснована на облаку итд. може имати огроман утицај на целокупно пословање и продуктивност фарме. Са повећаном просторном резолуцијом и ниским ценама које се нуде, мала величина фарме не би требало да буде разлог да се данас не пређе на прецизну фарму.

Како започети са прецизном пољопривредом?

Прецизна пољопривреда, Интернет ствари (IoT), напредна механизација, анализа података и друга повезана терминологија могу бити узнемирујућа на први поглед ако нисте сасвим упознати са овим терминима и то је главни разлог зашто многи пољопривредници имају тенденцију да се држе подаље од прецизне пољопривреде.

Међутим, то је једноставно чин добијања детаљнијих и прецизнијих информација о вашој фарми како бисте могли да донесете најбоље одлуке. Док почињете са тим, потребно је да разумете следеће ствари за најбоље резултате.

Прецизна пољопривреда мора увек почети са јасним разумевањем ваших специфичних потреба, јер служи више од једне сврхе: повећању приноса, смањењу трошкова, побољшању оперативне ефикасности и унапређењу одрживости.

Дакле, прво, специфичан скуп потреба и очекивања изведених из правилне процене ваше фарме је савршен начин да започнете своје путовање прецизности.

Сада треба да изаберете алате који ће најбоље одговарати вашим потребама. За то се требате консултовати са стручњацима, ићи на конференције или једноставно контактирајте добављаче решења да би добили информације о одређеним алатима и технологијама.

Када почињете са прецизним праксама, увек је најбоље да изаберете алате који су једноставни за коришћење и којима ви или ваше особље можете правилно да се крећете и користите по потреби. Такође, иако не морате да улазите у детаље о алатима, увек је добра идеја да имате основно разумевање како алати и целокупна мрежа функционишу.

Коначно, стварна примена алата и правилно коришћење технологије, као и добијених информација, кључ су успешног пословања прецизне пољопривреде.

Такође је важно разумети да је прецизна пољопривреда дугорочни приступ који најбоље функционише када се комбинују више слојева података и алати су интегрисани у заједничку мрежу, уместо да раде независно.

Најчешћа питања

1. Како се ГПС може користити у прецизној пољопривреди?

ГПС (Глобални систем за позиционирање) игра виталну улогу у прецизној пољопривреди. Прво, ГПС технологија омогућава тачно и прецизно мапирање поља, омогућавајући пољопривредницима да креирају дигиталне границе и прате границе поља, помажући у прецизном управљању фармом.

Друго, GPS омогућава системе навођења за аутоматизоване машине, обезбеђујући прецизне и доследне операције као што су сетва, прскање и жетва.

Треће, GPS подаци се могу интегрисати са другим изворима података као што су узорковање земљишта и мапе приноса, пружајући вредне увиде за управљачке одлуке специфичне за локацију. Коначно, GPS помаже у креирању тачних евиденција и документовању активности у сврху усклађености и праћења.

2. Колико кошта прецизна пољопривреда?

Цена прецизне пољопривреде може да варира у зависности од неколико фактора. Она подразумева улагања у технологију, опрему, софтвер и системе за управљање подацима. Специфичне потребе фарме, обим пословања и жељени ниво прецизности утичу на укупне трошкове. Поред тога, текући трошкови могу укључивати одржавање, надоградње и обуку.

3. Зашто се прецизна пољопривреда назива и пољопривреда специфична за локацију?

Такође се назива пољопривреда специфична за локацију због свог фокуса на прилагођавању пољопривредних пракси одређеним локацијама унутар поља или фарме. Коришћењем технологија као што су ГПС, даљинска детекција и анализа података, омогућава се пољопривредницима да идентификују и управљају варијацијама у саставу земљишта, нивоу влаге, потребама за хранљивим материјама и здрављу усева на својим пољима.

4. Која је разлика између енергетске пољопривреде и традиционалне пољопривреде?

Кључна разлика између механизоване и традиционалне пољопривреде лежи у нивоу механизације и коришћене технологије. Механизована пољопривреда, позната и као механизована или модерна пољопривреда, у великој мери се ослања на напредне машине и технологију за обављање пољопривредних операција. Она подразумева употребу трактора, комбајна, система за наводњавање и других механизованих алата.

Традиционална пољопривреда, с друге стране, често укључује ручни рад, основне алате и традиционалне пољопривредне праксе које се преносе генерацијама. Пољопривреда на електричну енергију омогућава повећану ефикасност, производњу већих размера и већу продуктивност у поређењу са радно интензивним и мањим методама традиционалне пољопривреде.

Примена променљиве дозе (VRA) у пољопривреди је део технологије који се бави аутоматизованом употребом производа у одређеном пејзажу. Начин на који се производи користе зависи од података који се прикупљају путем сензора, GPS-а и мапа. Производи нису ограничени само на хемикалије, семе или... ђубрива, и све оне су једноставно ту да помогну у повећању приноса усева.

Шта је примена променљиве стопе?

Примена променљиве стопе (VRA) је техника прецизне пољопривреде која подразумева прилагођавање стопе примене инпута као што су ђубрива, пестициди и семе различитим деловима поља на основу њихових специфичних потреба.

VRA користи податке из различитих извора, укључујући сателитске снимке, мапе земљишта и податке о приносу, како би креирао прилагођену мапу прописа која води примену уноса на различите делове поља.

Прилагођавањем примене уноса специфичним потребама сваког подручја, VRA може оптимизовати приносе усева, смањити отпад уноса и смањити трошкове, што га чини ефикасним и делотворним алатом за прецизну пољопривреду.

Постоји неколико врста технологије које се примењују у овој области пољопривреде. Оне покривају скоро све ствари као што су:

• Хиперспектрално снимање
• Дронови
• Вештачка интелигенција
• Сателити

Без обзира на то која се врста VRT-а примењује, кључно је упознати се са општим методом и како се користи.

Технологија варијабилне примене у прецизној пољопривреди

Употреба ђубрива је нормалан пољопривредни тренд или активност која се може аутоматизовати употребом VRT-а. У наставку су детаљна упутства корак по корак о томе како користити VRT за прскање ђубрива:

Зонирање/подручја управљања – Области управљања су подељене на делове поља где треба применити супротстављене производе.

Када се одлучите за употребу VRT-а, кључно је означити на које делове машине треба да примене одређене производе, јер у супротном, највероватније ћете се суочити са негативним резултатима.

Због своје вредности, почетни корак при коришћењу ђубрива са VRT технологијом је једноставно подешавање правих секција за управљање. Такође је неопходно потврдити да су ове информације савршено унете у VRA систем.

VRA вођен мапом у односу на VRA вођен сензорима – VRT у пољопривреди може бити вођен сензорима или мапама. Следећи корак је једноставно пронаћи облик који је више решење за тренутни изазов са којим се суочавате.

Поред тога, то може зависити и од недостатака VRT технологије која се већ примењује. VRT заснован на мапи је једноставно када се мапа пејзажа направи и унесе у систем пре него што се активности израде.

С друге стране, сензорски управљање је једноставно место где VRT технологија спаја сензоре који су способни да аутоматски детектују информације које касније помажу у доношењу одлука о савршеном ђубриву које треба применити. На пример, може да осети добробит усева и на основу тога донесе праву одлуку.

Које податке/слике треба користити – Одмах након избора између сензорског и мапског лоцирања, следећа ствар је сазнати које врсте података сензори треба да прикупљају, односно какве слике треба да се користе приликом лоцирања.

Неколико VRA технологија користи дронове или друге облике система за снимање како би пронашле податке о пејзажу.

Подаци и информације који су тачни и савршени за расипање ђубрива нису ограничени на ствари као што су квалитет земљишта и производа, врста усева, брзина којом се машина креће приликом расипања ђубрива и на крају подаци о клими.

Остале примене и предности

Технологија примене променљиве дозе у пољопривредним газдинствима на неколико других подручја, а не само на расипању ђубрива. Неке друге уобичајене примене VRA технологије укључују:

• Употреба хербицида, па чак и других врста хемикалија
• Сејање
• Откривање штеточина и болести
• Откривање корова

Генерално, VRA технологија се углавном користи за проналажење информација о одређеном пејзажу, а такође и за доношење одлука од стране система на основу достављених информација. Ове одлуке које се доносе одређују врсту производа који ће се користити на терену.

Осим тога, предност коришћења VRA система је у томе што може помоћи у аутоматизацији целог овог дела пољопривредног процеса.

Што је фирма више аутоматизације и прецизности специјализована у свом пословању, то више новца може уштедети већом производњом и ефикасношћу. Неколико извора показује многе економске користи од коришћења VRA као што је приказано у наставку:

Веће шансе за повећање приноса јер постоји ефикасније прскање и ђубрење у складу са стварним потребама усева и варијабилношћу земљишта. Заштита животне средине од прекомерног прскања. штеточине а такође и оплодња.

Геопард је један од најбољих начина да испробате услугу примене променљиве стопе, јер нуди неколико услуга као што су:

• Креатор зона и управљана аутоматизација
• Поставите цене
• Прилагоди
• Компатибилност и извоз
• Једнослојна аналитика
• Вишеслојна аналитика
• Потенцијал поља Вишегодишње мапе
• Мапе стабилности поља
• Мапе са више слојева
• Статистика за зоне
• Подударност података
• Ручно цртање зона
• И многи други