Како израчунати унос ђубрива за поље кукуруза на основу вредности сувог приноса?

Управљање ђубривом је кључни аспект успешне производње кукуруза. Правилно израчунавање уноса ђубрива на основу вредности сувог приноса осигурава да усеви добију неопходне хранљиве материје за максимизирање приноса, уз минимизирање трошкова и утицаја на животну средину.

Шта је апсорпција ђубрива?

Унос ђубрива подразумева апсорпцију хранљивих материја из земљишта од стране корена биљака. Ове хранљиве материје укључују макронутријенте као што су азот (N), фосфор (P) и калијум (K), као и микронутријенте попут цинка, гвожђа и мангана.

У међувремену, ефикасност овог процеса зависи од неколико фактора, укључујући здравље земљишта, врсту ђубрива, методе примене и услове околине. Кукуруз, као усев велике потражње, захтева значајне количине хранљивих материја да би остварио свој пуни потенцијал приноса. Ефикасна апсорпција ђубрива осигурава да биљка кукуруза добија адекватну исхрану током свих фаза раста, од клијања до зрелости.

Међутим, важно је напоменути да прекомерна или неправилна употреба ђубрива може имати штетне последице и на усеве и на животну средину. Прекомерно ђубрење може довести до испирања хранљивих материја у водене површине, што узрокује загађење и еутрофикацију. Такође може довести до неравнотеже хранљивих материја у земљишту, што негативно утиче на здравље земљишта и будуће циклусе усева.

Зашто је то толико важно?

Адекватан унос хранљивих материја подстиче снажан раст биљака тако што осигурава да азот подржава развој листа и стабљике, фосфор помаже у расту корена и преносу енергије, а калијум јача отпорност биљке на болести и стрес.

Шта је апсорпција ђубрива

Штавише, ефикасна апсорпција хранљивих материја директно је повезана са већим приносима, омогућавајући биљци кукуруза да произведе више зрна по клипу и више клипова по биљци. Ово је посебно важно за кукуруз који се користи за људску исхрану, јер директно утиче на калоријски и нутритивни садржај хране. Студије су показале да оптимизована употреба ђубрива може повећати принос кукуруза за 20-30%.

Штавише, доступност хранљивих материја такође утиче на укупни квалитет усева кукуруза. Довољан ниво калијума повећава величину и тежину зрна, док адекватан азот доприноси садржају протеина, што је од виталног значаја и за сточну храну и за људску исхрану. Биљке кукуруза са приступом уравнотеженим хранљивим материјама могу ефикасније фотосинтетизовати, што доводи до бољег раста и веће производње биомасе.

Колики је принос кукуруза и садржај суве материје?

Кукуруз, основна култура у многим деловима света, неопходан је за храну, сточну храну и индустријске производе. Два критична аспекта производње кукуруза су принос и садржај суве материје. Ове метрике су од виталног значаја за процену учинка усева и одређивање економске вредности жетве.

1. Принос кукуруза

Принос кукуруза односи се на количину пожњевеног усева произведеног по јединици површине земље. То је кључна метрика за пољопривреднике, агрономе и пољопривредни сектор јер је директно повезан са ефикасношћу и профитабилношћу производње кукуруза.

Типична мерна јединица за принос кукуруза у Сједињеним Државама је бушел по хектару (bu/acre). Један бушел кукуруза је еквивалентан 56 фунти (приближно 25,4 килограма) ољуштеног кукуруза при стандардном садржају влаге (15,5%).

Шта је принос кукуруза и садржај суве материје

Процес процене приноса кукуруза је методичан и обухвата неколико компоненти, укључујући број биљака по хектару, клипове по биљци, редове по клипу, зрна по реду и тежину зрна. Ове компоненте се мере током вегетације коришћењем методе компоненти приноса, која пружа систематски приступ предвиђању потенцијалне жетве.

2. Сува материја

Садржај суве материје у кукурузу односи се на део кукуруза који преостаје након што се уклони сва вода. То је витални показатељ квалитета и нутритивне вредности кукуруза, посебно када се користи за силажу. Садржај суве материје је значајан јер утиче на складиштење, прераду и хранљиву вредност кукуруза.

На пример, истраживања су показала да се повећање сварљивости укупног скроба у тракту јавља када је кукурузна силажа између 32 и 40 процената суве материје, у поређењу са непрерађеном кукурузном силажом.

Садржај суве материје такође игра кључну улогу у укупном расту и развоју биљке кукуруза. Укључен је у акумулацију и расподелу хранљивих материја, што је неопходно за продуктивност биљке. Разумевање динамике акумулације суве материје може помоћи пољопривредницима и агрономима да доносе информисане одлуке о наводњавању, ђубрењу и времену жетве.

Како израчунати унос ђубрива за кукурузно поље? Корак по корак водич

Кукуруз, једна од најраспрострањенијих култура, основна је намирница у светској понуди хране. Да би се постигли оптимални приноси, кључно је разумевање прецизних потреба за ђубривом на основу суве вредности приноса.

Одређивањем потреба за хранљивим материјама, пољопривредници могу да примене праву количину ђубрива. Међутим, израчунавање уноса ђубрива за поље кукуруза на основу вредности сувог приноса подразумева разумевање брзине уклањања хранљивих материја од стране усева.

Ево водича корак по корак за израчунавање уноса ђубрива за кукурузна поља на основу вредности сувог приноса.

Корак 1: Одређивање приноса кукуруза

Прво, потребно је да знате принос кукуруза. Он се обично мери у бушелима по хектару (бу/акр). За суви кукуруз, принос се често прилагођава стандардном садржају влаге од 15,51 TP3T.

Корак 2: Претворите принос у суву материју

Зрно кукуруза се обично сматра сувом материјом од 85%. Ако имате принос у бушелима по хектару, можете га претворити у фунте суве материје по хектару.

  • Сува материја (lb/akr) = Принос (bu/akr) × 56 lb/bu × 0,85

Корак 3: Брзине уклањања хранљивих материја

Кукурузним биљкама су за раст потребни есенцијални хранљиви састојци попут азота (N), фосфора (P) и калијума (K). Брзине уклањања хранљивих материја по јединици сувог приноса могу се наћи у агрономским смерницама или истраживачким публикацијама. Типичне вредности су:

  • Азот (N): 1,2 фунте по бушелу
  • Фосфор (P2O5): 0,44 фунте по бушелу
  • Калијум (K2O): 0,29 фунти по бушелу

Водич за израчунавање уноса ђубрива за кукурузна поља на основу суве вредности приноса

Корак 4: Израчунајте укупан унос хранљивих материја

Користећи принос и брзину уклањања хранљивих материја, израчунајте укупну апсорпцију хранљивих материја за сваку хранљиву материју.

  • Укупна потрошња азота (lb/acre) = Принос (bu/acre) × 1,2
  • Укупни унос фосфора (lb/acre) = Принос (bu/acre) × 0,44
  • Укупни унос калијума (lb/acre) = Принос (bu/acre) × 0,29

Корак 5: Одређивање потребе за ђубривом

У зависности од ефикасности примене ђубрива и доступности хранљивих материја у земљишту, можда ћете морати да прилагодите ове вредности. Тестови земљишта могу помоћи у одређивању постојећих нивоа хранљивих материја и одговарајућих количина ђубрива.

Ако претпоставите ефикасност од 100% (што је ретко случај), потреба за ђубривом би била једнака уносу хранљивих материја. Међутим, због губитака и других фактора, обично примењујете више од израчунате потрошње.

Пример прорачуна

Претпоставимо принос кукуруза од 200 бу/акру:

Претворите принос у суву материју (опционо за прорачуне хранљивих материја):

  • 200 бу/акру × 56 lb/bu × 0,85 = 9520 lb/акру суве материје

Израчунајте унос хранљивих материја:

  • Азот: 200 бу/акру × 1,2 = 240 фунти N/акру
  • Фосфор: 200 бу/акру × 0,44 = 88 фунти P2O5/акру
  • Калијум: 200 бута/акру × 0,29 = 58 фунти K2O/акру

Како прилагођавање примене ђубрива побољшава принос?

На основу израчунатог уноса хранљивих материја и реакције усева, пољопривредници могу да прилагоде своје количине ђубрива како би задовољиле специфичне потребе својих усева. Међутим, у овом процесу морају се узети у обзир неколико кључних фактора:

1. Нивои хранљивих материја у земљишту

Спровођење редовних анализа земљишта је неопходно за одређивање постојећих нивоа хранљивих материја и здравља земљишта. Анализе земљишта пружају преглед доступности хранљивих материја, што може утицати на количину примене ђубрива. На пример, ако анализе земљишта открију висок ниво фосфора, пољопривредници могу смањити или елиминисати фосфорна ђубрива, фокусирајући се на друге хранљиве материје којима земљиште недостаје. Кључни кораци укључују:

  • Основно тестирање: Успоставите основну вредност спровођењем испитивања земљишта пре садње. Ово помаже у одређивању почетних нивоа хранљивих материја и идентификовању свих недостатака које треба решити.
  • Сезонско тестирање: Вршите тестове земљишта у различитим фазама вегетације како бисте пратили промене у нивоима хранљивих материја и прилагодили примену ђубрива у складу са тим.

Нивои хранљивих материја у земљишту Спровођење редовних анализа земљишта је неопходно

2. Ефикасност ђубрива

Не користе усеви сва примењена ђубрива; нека могу бити изгубљена у животној средини кроз процесе као што су испирање, отицање или испаравање. Да бисте побољшали ефикасност ђубрива:

  • Прецизна примена: Користите технологије прецизне пољопривреде, као што су опрема вођена ГПС-ом и технологија променљиве брзине (ВРТ), како бисте прецизније и ефикасније примењивали ђубрива. Ово смањује отпад и осигурава да се хранљиве материје испоручују тамо где су најпотребније.
  • Ђубрива са спорим ослобађањем: Размислите о употреби ђубрива са спорим или контролисаним ослобађањем која обезбеђују стално снабдевање хранљивим материјама током времена, побољшавајући ефикасност апсорпције хранљивих материја.

3. Утицај на животну средину

Одрживе праксе примене ђубрива су кључне за заштиту животне средине. Неправилна примена може довести до отицања и испирања хранљивих материја, што може загадити водена тела и наштетити екосистемима. Да бисте смањили утицај на животну средину:

  • Заштитне зоне: Успоставите заштитне зоне око водених тела како бисте смањили ризик од отицања хранљивих материја. Вегетативни заштитници могу помоћи у апсорпцији вишка хранљивих материја пре него што стигну до извора воде.
  • Временска и временска разматрања: Примењујте ђубрива током периода са мало падавина и избегавајте примену пре јаких киша како бисте смањили ризик од отицања хранљивих материја. Такође треба узети у обзир услове влажности земљишта како би се оптимизовао апсорпција хранљивих материја.

4. Потребе усева за хранљивим материјама специфичним за усеве

Различите културе имају различите потребе за хранљивим материјама. Разумевање ових потреба је неопходно за формулисање одговарајуће стратегије ђубрења.

Потребе за хранљивим материјама специфичне за усеве Различите културе имају различите потребе за хранљивим материјама

На пример, кукуруз обично захтева висок унос азота, док махунарке попут соје могу да фиксирају атмосферски азот и стога им је потребно мање азотних ђубрива. Прилагођавање планова ђубрења специфичним потребама сваке културе обезбеђује оптималан раст и продуктивност, а истовремено спречава неравнотежу хранљивих материја у земљишту.

5. Праћење реакције усева

Након примене ђубрива, кључно је пратити реакцију усева редовним посматрањем на терену и прикупљањем података. То може укључивати визуелне процене здравља биљака, мерења раста и софистицираније методе као што су даљинска детекција и тестирање ткива.

На пример, хлорофилометри могу да мере зеленило лишћа, што указује на ниво азота у биљкама. Слично томе, снимци дроновима или сателитима могу да открију варијације у здрављу усева на пољу, омогућавајући благовремена прилагођавања.

6. Адаптивно управљање

Пољопривредни услови су динамични, под утицајем временских образаца, притиска штеточина и променљивог здравља земљишта. Стога стратегије ђубрења морају бити прилагодљиве. Континуираном проценом учинка усева и услова животне средине, пољопривредници могу да праве информисана прилагођавања својим плановима ђубрења. Овај адаптивни приступ управљању осигурава да усеви добију праву количину хранљивих материја у право време, повећавајући потенцијал приноса и ефикасност коришћења ресурса.

Закључак

Прецизно израчунавање уноса ђубрива на основу вредности сувог приноса је од суштинског значаја за ефикасну производњу кукуруза. Разумевањем брзине уклањања хранљивих материја, спровођењем испитивања земљишта и разматрањем ефикасности примене, пољопривредници могу оптимизовати употребу ђубрива, повећати принос усева и промовисати еколошку одрживост. Усвајање најбољих пракси и информисање о напретку у прецизној пољопривреди и управљању хранљивим материјама може додатно побољшати резултате у узгоју кукуруза.

Шта је фантомски губитак приноса код кукуруза? Како га смањити?

In the realm of agriculture, the pursuit of optimal crop yield is a perpetual challenge for farmers worldwide. While conventional wisdom often attributes yield losses to readily apparent factors and adverse weather conditions, there exists a more subtle and elusive phenomenon known as Phantom Yield Loss.

It refers to the unexplained reduction in crop yield that cannot be directly attributed to conventional factors like pests, diseases, or adverse weather conditions. Unlike overt threats that manifest visibly, it operates beneath the surface, often eluding detection until its impact becomes evident during harvest.

According to a report by the Food and Agriculture Organization (FAO), an estimated 30% of global crop production is lost each year due to various factors, including it.

This phenomenon challenges the conventional understanding of yield limitations and prompts a more nuanced examination of the agricultural ecosystem. Therefore, its understanding is crucial for farmers and agronomists as it sheds light on factors that may go unnoticed but exert a substantial influence on crop yields.

By acknowledging and addressing these hidden elements, agricultural practices can be refined, and overall productivity improved.

Phantom Yield Loss In Corn

Corn, one of the world’s most essential crops, plays a pivotal role in global food production. However, farmers face numerous challenges in optimizing corn yields, with one significant factor being phantom yield loss.

It is the loss of potential yield that occurs when corn is left to dry down naturally in the field beyond a certain point. It happens because the corn kernels continue to respire and lose weight as they dry, reducing their mass and quality. It is not visible to the eye, but it can have a significant impact on your profits.

Phantom Yield Loss In Corn

According to Eric Frank, a Channel Seedsman based in Frankfort, Indiana, it is “a yield hit that happens to corn when you don’t start harvest earlier. It occurs because you allow the crop to naturally dry down to a certain point before harvest. When it loses that much moisture in the field, it basically cannibalizes itself a little bit.”

How kernel respiration contribute to it?

It happens because the kernels are still alive after reaching black layer, and they continue to respire and use up their stored sugars and starches. This metabolic activity reduces the mass of the kernels and lowers their test weight and quality.

Kernel respiration is the process by which kernels use oxygen and glucose to produce energy, carbon dioxide, and water. It is a normal metabolic activity that occurs throughout the kernel development and maturation stages.

How kernel respiration contribute to Phantom Yield Loss

However, kernel respiration does not stop at physiological maturity, when the black layer forms at the tip of the kernel. The kernel remains alive until it is dried down to a low enough moisture level (around 15%) to kill it. During this period, the kernel continues to respire and lose dry matter.

How much yield can you lose due to it?

That depends on several factors, such as the hybrid, the weather, the soil type, and the harvest timing. However, some studies have shown that it can range from 5 to 15 bushels per acre or more.

For example, in 2020, Farm Journal Field Agronomist Missy Bauer conducted a test plot in an irrigated field with one hybrid. She harvested part of the field on September 23, when the moisture level was 27.9%, and the rest of the field on October 30, when the moisture level was 18.4%. She found that the early harvest yielded 15.6 bushels per acre more than the late harvest, at 214.2 versus 198.6 bushels per acre.

How much yield can you lose due to it?

However, a general rule of thumb is that it starts to occur when corn moisture drops below 13% to 16%. According to some studies, it can range from 0.5% to 1.6% per point of moisture below 15%. This means that a farmer who harvests corn at 12% moisture instead of 15% could lose up to 4.8% of yield due to it alone.

Some further studies have reported yield losses ranging from 5 to 15 bushels per acre with later harvest dates. For example, a five-year study in Nebraska found that yield declined by an average of 9.1 bushels per acre with later harvest, regardless of the change in grain moisture or the duration of time between harvest dates. Similarly, a study in Michigan showed an average yield advantage of 8.9 bushels per acre for earlier harvest.

How to measure it?

The best way to measure it is to compare the yields of corn harvested at different moisture levels in the same field. This can be done by harvesting a portion of the field early, when the corn is still wet (around 25% to 30% moisture), and another portion later, when the corn is dry (around 15% or lower).

The difference in yields between the two portions represents the amount of loss that occurred in the field. For example, if the early-harvested corn yielded 200 bu/acre and the late-harvested corn yielded 190 bu/acre, then the yield loss will be 10 bu/acre or 5%.

Factors that contribute to phantom yield loss

Here are some of the hidden or less apparent factors that contribute to yield loss:

1. Kernel size and shape: Modern corn hybrids have larger and deeper kernels than older ones, which means they have more mass to lose during respiration.

According to Farm Journal Field Agronomist Missy Bauer, today’s kernels average 70,000 to 76,000 per bushel, compared to 90,000 in the past. This means that each kernel has more impact on the final yield and that it can be more significant with newer genetics.

2. Kernel moisture content: The moisture content of the kernels determines how much water they can lose during respiration. The higher the moisture content, the higher the respiration rate and the potential for yield loss.

According to Channel Seedsman Eric Frank, it starts to occur when the kernel moisture drops below 16%. He recommends harvesting corn between 20% and 25% moisture to avoid losing too much weight and quality in the field.

3. Weather conditions: The weather conditions during the dry down period can affect the rate of respiration and yield loss. High temperatures, low humidity, wind and sunlight can increase the evaporation of water from the kernels and accelerate the weight loss.

Factors that contribute to phantom yield loss

Conversely, low temperatures, high humidity, rain and cloud cover can slow down the evaporation and respiration processes and reduce the yield loss. However, these conditions can also increase the risk of mold, disease and insect damage, which can also lower the yield and quality of corn.

4. Harvest timing: The harvest timing is a crucial factor that determines how much it occurs in a corn crop. Harvesting too early can result in high drying costs and lower test weight, while harvesting too late can result in excessive loss and lower grain quality.

The optimal harvest timing depends on several factors, such as hybrid maturity, grain elevator discounts, weather forecast, field conditions and equipment availability. Frank advises farmers to monitor their fields closely and adjust their harvest plans accordingly.

Meanwhile, farmers may face unfavorable conditions that delay or interrupt their harvest plans, such as rain, hail, frost, or snow. These events can damage the stalk integrity and increase the risk of lodging, ear drop, or mold infection, which can further reduce the yield and quality of corn.

How to avoid or reduce it? The early harvesting!

The best way to avoid loss is to harvest corn at the optimal moisture level and use controlled drying methods. Harvesting corn at a higher moisture level (around 20% to 25%) can help preserve kernel weight and quality, as well as reduce field losses due to ear drop, stalk lodging, insect damage, mold growth, and mycotoxin contamination.

However, harvesting wet corn also requires proper drying and storage facilities to prevent spoilage and quality deterioration. Controlled drying methods, such as natural air drying or low-temperature drying, can help reduce kernel damage and shrinkage during the drying process.

How to avoid or reduce Phantom Yield Loss The early harvesting!

Additionally, farmers should consider the economic factors involved in harvesting wet corn versus dry corn. These include grain elevator discounts or premiums for moisture content, drying costs or savings, storage costs or savings, and potential yield or quality losses or gains.

By weighing these factors and using reliable data from their own fields or local sources, farmers can make informed decisions about when to harvest their corn and how to dry it efficiently and effectively.

Another way is to choose hybrids that have good standability and resistance to diseases and pests that can affect stalk strength and ear retention. You can also use agronomic practices that promote healthy plant growth and development, such as proper fertilization, weed control, irrigation, and pest management.

Does PYL can affect other crops?

Yes, it can affect different crops, but not all in the same way. It can harm crops with a lot of moisture content when they are fully grown and take a while to dry out in the field. However, some crops are more at risk than others, based on their seeds, how they respire, and the environment.

Take soybeans, for instance. They’re less likely to have a big PYL problem compared to corn. This is because soybeans have less moisture content when they’re ready to be harvested (about 50% compared to corn’s 70%) and they dry out faster in the field (about 10 days compared to 30 days for corn).

Yet, if soybeans aren’t harvested until they have more than 13% moisture content, they can still lose weight and quality due to breathing, breaking apart, or getting infected by fungi.

Wheat, on the other side, is more at risk than soybeans. This is because wheat has more moisture content when it’s time to harvest (about 60% compared to soybeans’ 50%) and it takes longer to dry out in the field (about 20 days compared to 10 days for soybeans).

Wheat can lose up to 10% of its weight if it’s not harvested until it has more than 14% moisture content, thanks to breathing, breaking apart, sprouting, or diseases.

Other crops like barley, oats, rye, sorghum, sunflower, canola, and alfalfa can also suffer from PYL. How much they’re affected depends on the crop’s makeup, genes, how they’re taken care of, and the weather. That’s why it’s crucial for farmers to keep an eye on their crops’ moisture levels and harvest them at the best time to avoid unnecessary losses.

How GeoPard’s Automated Yield Cleaning and Calibration Can Help with PYL?

At the heart of GeoPard’s solution lies a suite of features designed to automate the cleaning and calibration of yield data. The technology systematically identifies gaps or skips in the yield dataset, ensuring a more reliable representation of actual yields.

How GeoPard's Automated Yield Cleaning and Calibration Can Help with PYL?

By leveraging advanced algorithms, it enhances the precision of monitoring, providing farmers with a trustworthy foundation for decision-making. One of the standout features of GeoPard’s technology is its ability to fill lacked data with synthetic yield maps.

In situations where data gaps exist, it generates synthetic yield maps that seamlessly integrate with the existing dataset. This innovative approach not only ensures a comprehensive yield record but also contributes to a more accurate understanding of crop performance.

The application of GeoPard’s automated cleaning and calibration technology directly translates to a reduction in phantom yield loss. With a more accurate representation of crop yields, farmers can make better-informed decisions regarding crop management, resource allocation, and harvesting timelines. It empowers agricultural stakeholders to overcome the challenges associated with inaccurate data, ultimately leading to improved overall productivity.

Закључак

It is a subtle yet significant challenge in agriculture, requiring a comprehensive approach to crop management. By recognizing less apparent factors impacting yield, farmers can take proactive measures. Precision farming, soil health management, microbial interactions, climate-smart practices, and crop genetics advancements form a roadmap to address it. Embracing this holistic perspective enables the agricultural community to foster sustainable and resilient food production systems amidst evolving challenges.

Аутоматизовано чишћење и калибрација података о приносу

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

Увод у податке о приносу

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

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

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

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

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

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

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

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

разумевање и коришћење података о приносу

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

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

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

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

Увод у чишћење и калибрацију података о приносу

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

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

GeoPard модул за чишћење и калибрацију приноса

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

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

ГеоПард - Чишћење и калибрација приноса, слично зонама потенцијала поља

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

Са нашим новим модулом, можете:

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

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

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

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

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

Зашто је важно чистити и калибрирати?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Зашто је важно очистити и калибрисати скуп података о приносу

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

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

Аутоматизоване методе за чишћење и калибрацију података о приносу

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

Конфигуришите корак Калибрација
Аутоматизоване методе за чишћење и калибрацију

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ГеоПард - Чишћење и калибрација приноса - 3 комбајна

Закључак

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

Модел аутоматског детектовања граница парцела за прецизну пољопривреду компаније GeoPard

ГеоПард је успешно завршио развој аутоматизованог модела за детекцију граница поља користећи вишегодишње сателитске снимке, прецизно откривање облака и сенки и напредне сопствене алгоритме, укључујући дубоке неуронске мреже.

ГеоПард модел за детекцију поља постигао је најсавременију тачност 0,975 на метрици пресека преко уније (IoU), валидирано у различитим регионима и врстама усева широм света.

Погледајте ове слике да бисте видели резултате у Немачкој (просечна величина поља је 7 хектара):

1 - Сирова слика Sentinel-2

1 – Необрађена слика Сентинела-2

3 - Сегментиране границе поља

2 – Слика Sentinel-2 супер резолуције коју је направио GeoPard (резолуција 1 метар)

2 - Слика Sentinel-2 супер резолуције, GeoPard

3 – Сегментиране границе поља, 0.975 Метрика тачности пресека преко уније (IoU), у више међународних региона и врста усева.


Интеграција у наш API и GeoPard апликацију ускоро стиже. Ова аутоматизована и исплатива метода помаже у предвиђању приноса, користи владиним организацијама и помаже великим земљопоседницима којима је често потребно да ажурирају границе поља између сезона.

ГеоПардов приступ користи вишегодишњи трендови вегетације усева коришћењем мултифакторске анализе и плодореда.

 

Модел је доступан преко ГеоПард АПИ на бази плаћања по употреби, нудећи флексибилност без потребе за скупим претплатама.

 

Шта је разграничење граница поља?

Обележавање граница поља односи се на процес идентификације и мапирања граница пољопривредних поља или парцела земљишта. То подразумева коришћење различитих техника и извора података за обележавање граница појединачних поља или пољопривредних парцела.

Традиционално, границе поља су ручно обележавали пољопривредници или земљопоседници на основу свог знања и запажања.

Међутим, са напретком технологије, посебно у даљинском очитавању и географским информационим системима (ГИС), аутоматизоване и полуаутоматизоване методе постају све распрострањеније.

Један уобичајени приступ је анализа сателитских или аерофотоснимака. Слике високе резолуције снимљене сателитима или авионима могу пружити детаљне информације о пејзажу, укључујући границе између различитих парцела земљишта.

Алгоритми за обраду слика могу се применити на ове слике како би се откриле различите карактеристике као што су промене у типу вегетације, боји, текстури или обрасцима које указују на присуство граница поља.

Друга техника укључује коришћење LiDAR (Light Detection and Ranging) података, који користе ласерске зраке за мерење удаљености између сензора и површине Земље.

ЛиДАР подаци могу пружити детаљне информације о надморској висини и топографским информацијама, омогућавајући идентификацију суптилних варијација терена које могу одговарати границама поља.

Поред тога, географски информациони системи (ГИС) играју кључну улогу у одређивању граница поља.

ГИС софтвер омогућава интеграцију и анализу различитих слојева података, укључујући сателитске снимке, топографске карте, евиденцију о власништву над земљиштем и друге релевантне информације. Комбиновањем ових извора података, ГИС може помоћи у тумачењу и идентификацији граница поља.

Прецизно разграничење поља је неопходно из неколико разлога. Омогућава боље управљање пољопривредним ресурсима, омогућава технике прецизне пољопривреде и подржава планирање и спровођење пољопривредних пракси као што су наводњавање, ђубрење и сузбијање штеточина.

Тачни подаци о границама поља такође помажу у управљању земљиштем, планирању коришћења земљишта и усклађености са пољопривредним прописима.

Како је корисно?

Игра кључну улогу у пољопривреди и управљању земљиштем, пружајући неколико користи и значаја поткрепљених доказима и глобалним бројкама. Ево неких кључних тачака:

1. Прецизна пољопривреда: Прецизне границе поља помажу у примени техника прецизне пољопривреде, где се ресурси попут воде, ђубрива и пестицида прецизно усмеравају на одређена подручја унутар поља.

Према извештају Светске банке, технологије прецизне пољопривреде имају потенцијал да повећају приносе усева за 20% и смање трошкове улагања за 10-20%.

2. Ефикасно управљање ресурсима: Омогућава пољопривредницима да боље управљају ресурсима оптимизацијом система за наводњавање, прилагођавањем пракси ђубрења и праћењем здравља усева. Ова прецизност смањује расипање ресурса и утицај на животну средину.

Организација за храну и пољопривреду Уједињених нација (ФАО) процењује да праксе прецизне пољопривреде могу смањити потрошњу воде за 20-50%, смањити потрошњу ђубрива за 10-20% и смањити употребу пестицида за 20-30%.

3. Планирање коришћења земљишта: Тачни подаци о границама поља су неопходни за планирање коришћења земљишта, обезбеђујући ефикасно коришћење расположивог пољопривредног земљишта. Они омогућавају креаторима политике и управницима земљишта да доносе информисане одлуке у вези са расподелом земљишта, плодоредом и зонирањем.

Ово може довести до повећане пољопривредне продуктивности и побољшане безбедности хране. Студија објављена у часопису „Journal of Soil and Water Conservation“ открила је да ефикасно планирање коришћења земљишта може повећати глобалну производњу хране за 20-67%.

4. Пољопривредне субвенције и осигурање: Многе земље пружају пољопривредне субвенције и програме осигурања на основу граница поља. Прецизно разграничење помаже у одређивању подобних површина земљишта, обезбеђивању праведне расподеле субвенција и тачном израчунавању премија осигурања.

На пример, Заједничка пољопривредна политика (ЗПП) Европске уније ослања се на тачне границе поља за обрачун субвенција и праћење усклађености.

5. Управљање земљиштем и правне границе: Одређивање граница поља у пољопривреди је кључно за управљање земљиштем, права на имовину и решавање спорова око земљишта. Прецизне мапе граница поља помажу у утврђивању законског власништва, подржавају системе регистрације земљишта и олакшавају транспарентне трансакције земљиштем.

Светска банка процењује да само 30% светске популације има легално документована права на своје земљиште, што истиче важност поузданих података о границама поља за сигурно власништво над земљиштем.

6. Усклађеност и еколошка одрживост: Прецизне границе поља помажу у праћењу усклађености, осигуравајући поштовање еколошких прописа и одрживих пољопривредних пракси.

Помаже у идентификацији заштитних зона, заштићених подручја и подручја склоних ерозији или загађењу воде, омогућавајући пољопривредницима да предузму одговарајуће мере. Усклађеност са еколошким стандардима побољшава одрживост и смањује негативне утицаје на екосистеме.

Према ФАО-у, одрживе пољопривредне праксе могу ублажити до 6 милијарди тона емисије гасова стаклене баште годишње.

Ове тачке илуструју његову корисност и значај у пољопривреди и управљању земљиштем. Докази и глобалне бројке које су представљене подржавају позитивне утицаје које може имати на ефикасност ресурса, планирање коришћења земљишта, правне оквире, еколошку одрживост и укупну пољопривредну продуктивност.

Укратко, одређивање граница поља у пољопривреди је процес идентификације и мапирања граница пољопривредних поља или парцела земљишта. Ослања се на разне технике као што су анализа сателитских снимака, LiDAR подаци и ГИС како би се прецизно дефинисале и разграничиле ове границе, омогућавајући ефикасно управљање земљиштем и пољопривредне праксе.

Аналитика заснована на једначинама у прецизној пољопривреди

Са објављивањем аналитичког модула заснованог на једначинама, тим GeoPard направио је велики корак напред у оснаживању пољопривредника, агронома и аналитичара просторних података практичним увидима за сваки квадратни метар. Модул обухвата каталог од преко 50 унапред дефинисаних GeoPard формула прецизне пољопривреде које покривају широк спектар аналитичких задатака у пољопривреди.

Прецизне формуле су развијене на основу вишегодишња независна агрономска универзитетска и индустријска истраживања и биле су ригорозно тестирани како би се обезбедила њихова тачност и корисност. Могу се лако конфигурисати да буду извршено аутоматски за било које поље, пружајући корисницима моћне и поуздане увиде који могу да им помогну да оптимизују приносе својих усева и смање улазне трошкове.

Модул за аналитику заснован на једначинама је кључна карактеристика платформе GeoPard, пружајући корисницима моћан алат за дубље разумевање својих операција и доношење одлука заснованих на подацима о пољопривредним праксама. Са све већим каталогом формула и могућношћу прилагођавања формула за различите теренске сценарије, GeoPard може да задовољи специфичне потребе било које пољопривредне операције.

 

Уклањање калијума на основу података о приносу

Уклањање калијума на основу података о приносу

 

Случајеви употребе (погледајте примере у наставку):

  • Усисавање азота у апсолутним бројевима користећи податке о приносу и протеинима
  • Ефикасност коришћења азота (NUE) и прекомерна обрачунавања са слојевима података о приносу и протеинима
  • Препоруке за креч на основу података о pH из узорака земљишта или скенери тла
  • Подпоље (зоне или на нивоу пиксела) Мапе ROI)
  • Препоруке за ђубрење микро- и макроелементима засноване на узорковању земљишта, пољном потенцијалу, топографији и подацима о приносу
  • Моделирање угљеника
  • Детекција промена и упозоравање (рачунање разлике између снимака Sentinel-2, Landsat 8–9 или Planet)
  • Моделирање влажности земљишта и житарица
  • Израчунавање приноса суве из скупова података о влажном приносу
  • Израчун разлике између мапа Target Rx и As-applied

 

Препоруке за калијум засноване на два циљана приноса (зоне продуктивности)

Препоруке за калијум засноване на два циљана приноса (зоне продуктивности)

 

 

 

 

Ђубриво: Водич са препорукама. Калијум / Кукуруз.

Ђубриво: Водич са препорукама (Државни универзитет Јужне Дакоте): Калијум / Кукуруз. Преглед и ревизија: Џејсон Кларк | Асистент професор и специјалиста за плодност земљишта у SDSU Екстеншн

 

Ефикасност коришћења калијума у кг/ха

Ефикасност коришћења калијума у кг/ха

 

 

 

Ефикасност коришћења азота у процентима. Израчун се заснива на слојевима података о приносу, протеинима и влажности зрна.

Ефикасност коришћења азота у процентима. Израчун се заснива на слојевима података о приносу, протеинима и влажности зрна.

 

 

Азот: циљани рецепт у поређењу са стварном применом

Азот: циљани рецепт у поређењу са стварном применом

 

Разлика хлорофила између две сателитске снимке

Разлика хлорофила између две сателитске снимке

 

Корисник GeoPard-а може да прилагоди постојеће и да креира своје приватне формуле на основу слика, података о тлу, приноса, топографије или било које друге слојеве података које GeoPard подржава. 

Примери шаблона GeoPard једначина

Примери шаблона GeoPard једначина

 

Аналитика заснована на формулама помаже пољопривредницима, агрономима и стручњацима за обраду података да аутоматизују своје радне токове и доносе одлуке на основу више података и научних истраживања, омогућавајући лакшу примену одрживе и прецизне пољопривреде.

Шта је аналитика заснована на једначинама у прецизној пољопривреди? Употреба прецизне формуле

Аналитика заснована на једначинама у прецизној пољопривреди односи се на употребу математичких модела, једначина, прецизних формула и алгоритама за анализу пољопривредних података и извођење увида који могу помоћи пољопривредницима да доносе боље одлуке о управљању усевима.

Ови аналитички методи обухватају различите факторе као што су временски услови, својства земљишта, раст усева и потребе за хранљивим материјама како би се оптимизовале пољопривредне праксе и побољшали приноси усева, уз минимизацију трошења ресурса и утицаја на животну средину.

Неки од кључних састојака аналитике засноване на једначинама у прецизној пољопривреди укључују:

  • Модели раста усева: Ови модели описују однос између различитих фактора као што су временски услови, својства земљишта и праксе управљања усевима, како би предвидели раст усева и принос. Примери таквих модела су CERES (Crop Environment Resource Synthesis) и APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator). Ови модели могу помоћи пољопривредницима да донесу информисане одлуке о датумима сетве, сортама усева и распореду наводњавања.
  • Модели подземних вода: Ови модели процењују садржај воде у профилу тла на основу фактора као што су падавине, испаравање и потребе усева за водом. Они могу помоћи пољопривредницима да оптимизују праксе наводњавања, обезбеђујући да се вода примењује ефикасно и у право време како би се максимизовао принос усева.
  • Модели управљања хранљивим материјама: Ови модели предвиђају потребе усева у хранљивим материјама и помажу пољопривредницима да одреде оптималне количине и време примене ђубрива. Коришћењем ових модела пољопривредници могу осигурати да усеви добију праву количину хранљивих материја, истовремено минимизирајући ризик од испирања хранљивих материја и загађења животне средине.
  • Модели штеточина и болести: Ови модели предвиђају вероватноћу појаве штеточина и болести на основу фактора као што су временски услови, фазе раста усева и праксе управљања. Користећи ове моделе, пољопривредници могу доносити проактивне одлуке о управљању штеточинама и болестима, као што су прилагођавање термина сетве или примењивање пестицида у правом тренутку.
  • Модели засновани на даљинском снимању: Ови модели користе сателитске снимке и друге податке из даљинског снимања како би пратили здравље усева, откривали факторе стреса и процењивали принос. Интегрисањем ових информација са другим изворима података, пољопривредници могу доносити боље одлуке о управљању усевима и оптимизовати коришћење ресурса.

Укратко, аналитика заснована на једначинама у прецизној пољопривреди користи математичке моделе и алгоритме за анализу сложених међусобних дејстава различитих фактора који утичу на раст и управљање усевима. Користећи ову аналитику, пољопривредници могу доносити одлуке засноване на подацима како би оптимизовали пољопривредне праксе, повећали приносе усева и смањили утицај на животну средину.


Најчешћа питања


1. Како прецизна пољопривреда може помоћи у решавању питања коришћења ресурса и загађења у пољопривреди?

То може помоћи у решавању питања коришћења ресурса и загађења у пољопривреди кроз циљану примену ресурса, ефикасно управљање ресурсима, унапређено праћење и усвајање мера заштите. Применом улаза као што су ђубрива и пестициди само тамо где је потребно, пољопривредници могу смањити отпад и минимизовати загађење.

Доношење одлука засновано на подацима омогућава оптимално управљање ресурсима, док праћење у реалном времену омогућава благовремене интервенције ради спречавања инцидената загађења. Поред тога, спровођење мера заштите промовише одрживу пољопривреду и смањује утицај на животну средину.

ГеоПард мапе потенцијала поља наспрам података о приносу

ГеоПардове мапе потенцијала поља веома често изгледају тачно као принос подаци.

Креирамо их користећи вишеслојна аналитика историјских информација, топографије и анализе голог тла.

Процес таквог Синтетичке мапе приноса су аутоматизоване (и патентиран) и потребно је око 1 минут да га било које поље на свету генерише.

 

ГеоПард мапе потенцијала поља наспрам података о приносу

Може се користити као основа за:

Шта су мапе потенцијала поља?

Мапе потенцијала поља, познате и као мапе потенцијала приноса или мапе потенцијала продуктивности, су визуелни прикази просторне варијабилности потенцијалног приноса усева или продуктивности унутар поља. Ове мапе се креирају анализом различитих фактора који утичу на раст усева, као што су својства земљишта, топографија и историјски подаци о приносу.

Ове мапе се могу користити у прецизној пољопривреди за вођење управљачких одлука, као што су примена ђубрива са променљивом брзином, наводњавање и други инпути, као и за идентификацију подручја која захтевају посебну пажњу или управљачке праксе.

Неки кључни фактори који се обично узимају у обзир приликом креирања мапа потенцијала поља укључују:

  1. Карактеристике земљишта: Карактеристике земљишта као што су текстура, структура, садржај органске материје и доступност хранљивих материја играју значајну улогу у одређивању потенцијала приноса усева. Мапирањем својстава земљишта на пољу, пољопривредници могу идентификовати подручја са високим или ниским потенцијалом продуктивности.
  2. ТопографијаФактори попут надморске висине, нагиба и положаја могу утицати на раст усева и потенцијал приноса. На пример, ниска подручја могу бити склона преплављивању или имати већи ризик од мраза, док стрме падине могу бити подложније ерозији. Мапирање ових топографских карактеристика може помоћи пољопривредницима да разумеју како оне утичу на потенцијал продуктивности и да у складу са тим прилагоде своје праксе управљања.
  3. Историјски подаци о приносу: Анализирајући историјске податке о приносима из претходних година или сезона, пољопривредници могу да идентификују трендове и обрасце у продуктивности на својим пољима. Ове информације се могу користити за креирање ових мапа које истичу подручја са константно високим или ниским потенцијалом приноса.
  4. Подаци даљинске детекције: Сателитски снимци, аерофотографије и други подаци даљинске детекције могу се користити за процену здравља, снаге и фазе раста усева. Ове информације се могу користити за креирање мапа које одражавају просторну варијабилност у потенцијалу продуктивности усева.
  5. Климатски подаци: Климатске варијабле попут температуре, падавина и сунчевог зрачења такође могу утицати на раст усева и потенцијал приноса. Укључивањем климатских података у ове мапе, пољопривредници могу боље разумети како фактори животне средине утичу на потенцијал продуктивности на њиховим пољима.

Оне су вредни алати у прецизној пољопривреди, јер помажу пољопривредницима да визуелизују просторну варијабилност потенцијала продуктивности на својим пољима. Коришћењем ових мапа за вођење управљачких одлука, пољопривредници могу оптимизовати коришћење ресурса, побољшати укупне приносе усева и смањити утицај својих пољопривредних операција на животну средину.

Разлика између мапа потенцијала поља и података о приносу

Мапе потенцијала поља и подаци о приносима се користе у прецизној пољопривреди како би помогли пољопривредницима да разумеју просторну варијабилност на својим пољима и доносе боље информисане управљачке одлуке. Међутим, постоје неке кључне разлике између њих две:

Извори података:

Ове мапе се креирају интеграцијом података из различитих извора, као што су својства земљишта, топографија, историјски подаци о приносу, подаци даљинске детекције и климатски подаци. Међутим, ови подаци се прикупљају помоћу монитора приноса инсталираних на опреми за жетву, који бележе принос усева док се жетве.

Временски аспект:

Ове мапе представљају процену потенцијалне продуктивности поља, која је генерално статична или се споро мења током времена, осим ако не дође до значајних промена у својствима земљишта или другим факторима који утичу. Међутим, подаци о приносу су специфични за одређену вегетациону сезону или више сезона и могу значајно да варирају из године у годину на основу фактора као што су временски услови, притисак штеточина и праксе управљања.

Укратко, мапе потенцијала поља и подаци о приносима су комплементарни алати у прецизној пољопривреди. Ове мапе пружају процену потенцијалне продуктивности поља, помажући пољопривредницима да идентификују подручја која могу захтевати различите праксе управљања. Подаци о приносима, с друге стране, документују стварни принос усева и могу се користити за процену ефикасности пракси управљања и информисање будућег доношења одлука.

Аутоматизовано извиђање усева са пресеком слојева података

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

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

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

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

 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Шта је извиђање усева?

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

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

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

Шта је аутоматизовано прикупљање података о усевима?

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

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

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

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

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

Како препознати извиђачку зону?

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

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

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

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

Подаци о приносу и аналитика у GeoPard

In this article:

  • Using yield analytics in precision agriculture
  • In-depth yield data analytics in GeoPard Agriculture 
  • Visualization of each attribute in Yield files
  • Correction of raw yield data 
  • 5 Practical examples of usage of yield maps
Raw and cleaned yield data in GeoPard
Raw and cleaned yield data in GeoPard

Подаци о приносу allows you to make more informed decisions and improve growing efficiency.
Field management zones constructed from multiple years of yield data are suitable for an initial assessment of potential yield and soil nutrient variability to make future crop management decisions.

Analysis of yield data can be converted to a variable rate application map and used, for example, for fertilizer application. Its calibration is another topic you need to consider, we will cover it in a separate blog post.

The advanced analytics in GeoPard is that you can perform multi-layer analysis by combining multiple layers of data into one map and looking for relationships between the data layers. 

Combined productivity zones can be generated based on vegetation indices from satellite imagery, topography, data from machinery such as yield, electrical conductivity, soil moisture, and others, as well as agrochemical analysis results.

Visualization of yield files is done automatically after downloading the file, it’s automatic processing and cleaning. Two versions of maps are shown below – the original image with data from the equipment monitor as is, and the GeoPard visualization.

The raw data has been converted into a gradient continuous surface image, for an easier understanding of the field heterogeneity and for creating management zones.

Each of the attributes of the yield file is available for visualization, such as moisture, yield mass, yield volume wet and dry, downforce, fuel consumption, machine speed, and so on.

Raw data correction means that if a point in the field is unnatural, it will be smoothed (for example, working over not the full width of the combine header). When creating Zones-based yield data, you can correct individual zones and polygons. 

Let’s take a look at some practical examples of using yield maps and other GeoPard data layers.

1. Management zones based on yield data. Management zones can be constructed based on either one year’s yield data or multiple years. It is important to note that you cannot directly stack yields from different years, as you will get a bias in favor of one of the years.

To reduce this effect, GeoPard applies several algorithms to make the weight of each year even.  You can set the importance of a single year through the Weight tool when you create a Multi-layer map.

Such field management zones can be used to build application/prescription/Rx (VRA) maps, calculating the potential yield in each zone.

Multi-year and multi-layer yield potential map
Multi-year and multi-layer yield potential map

2. Multi-layer zones with yield data and other data sources (topography, soil, sensor, satellite). It can be added to multilayer analytics and set the weight it will have on the final zones.

In this example, three layers of data are added to the map: Yield, Satellite imagery, and Topography. You can combine any data layers you consider relevant for analytics. The multi-layer map can be used for further yield analytics and for creating VRA maps. 

Yield, Topography and Satellite imagery
Multi-layer zones: Yield, Topography and Satellite imagery

3. Yield calculation on zone and field level. To analyze different treatments, seed varieties, and agronomic practices you probably want to compare the average and total yield in each zone, strip, or between fields.

GeoPard automatically calculates this for you to make it easier to compare yield in absolute numbers. 

GeoPard calculates yield in abs numbers based on Yield files. Total and average for field and each zone
GeoPard calculates yield in abs numbers based on Yield files. Total and average for field and each zone

4. Dependency zones based on yield data. Zones based on yield data can be overlaid on other data zones and you can search for dependencies between data layers. This example shows the overlay of high yield and average protein (1) and low yield and high protein (2) of different wheat varieties in a field.

Other examples include the relationship between the influence of topography on yield, the intersection between low yields, and the lack of macro-and micronutrients in the soil, soil moisture, and electrical conductivity (EC) layers.

Intersections of different yield and protein levels
Intersections of different yield and protein levels

5. Variable Rate application (VRA) maps based on yield data.  You can create prescription maps for different operations – fertilizing, seeding, spraying, irrigation, and planning of soil sampling. You can edit the number and shape of the zones.

You can also build a prescription map for a variable rate application by combining yield data with other data sources (soil, EC, satellite, topography). 

Variable rate Seeding rates per zone
Variable-rate Seeding rates per zone

Even if you do not have yield data, you can use GeoPard multi-year zones (up to 33 years) based on satellite imagery or combine it with other data layers like topography to start your precision agriculture journey. These analyses often correlate with yield analytics data, but this is another story.


Најчешћа питања


1. How to do yield analysis?

Yield analysis is a process used to assess the productivity and performance of a crop or agricultural system. Here are the steps to conduct a basic yield analysis:

  • Measure the total harvested yield: Collect all the harvested produce from a specific area and weigh it.
  • Determine the area: Measure or calculate the total area of land from which the yield was obtained.
  • Calculate the yield per unit area: Divide the total harvested yield by the area to get the yield per unit area (e.g., yield per hectare).
  • Compare and analyze: Compare the obtained yield with previous years’ data or regional averages to assess the performance and identify any variations or trends.

Yield analysis helps farmers make informed decisions, monitor crop productivity, and identify areas for improvement in their farming practices.

2. What is yield data?

Yield data refers to the information collected and recorded about the amount of crop or agricultural produce obtained from a specific area of land. It includes measurements or estimates of the quantity of harvested yield, usually expressed in terms of weight or volume.

It provides valuable insights into the productivity and performance of crops, helping farmers make informed decisions about their farming practices, assess the effectiveness of different techniques or inputs, and monitor trends or variations in crop yields over time.

3. What is yield potential?

Yield potential refers to the maximum achievable yield or production level of a crop under ideal growing conditions. It represents the upper limit of what a specific crop variety or plant species can yield in terms of quantity and quality.

Yield potential is influenced by various factors such as genetics, environmental conditions, nutrient availability, and management practices. It serves as a benchmark or reference point for farmers and agronomists to evaluate the performance and productivity of different crop varieties and to identify areas where improvements can be made to optimize yield levels.

Вишеслојна (интегрисана) анализа података у прецизној пољопривреди

Precision agriculture is capable of generating vast amounts of data in the form of yield data, satellite imagery, and soil fertility, among others.

The lack of easy-to-use cloud precision software toolkits that assist crop producers in converting field data layers into useful knowledge and actionable recommendations limits the application of precision agricultural technologies.

In precision agriculture, management zones are areas within a field that have similar yield potential based on soil type, slope position, soil chemistry, microclimate, and/or other factors that influence crop production.

То producer’s knowledge of a field is a very important piece of the process. Management zones are thought of as a mechanism to optimize crop inputs and yield potential.

Maps generated with a single data layer and several data layers.

The big challenge is to build management zones that perfectly reflect field variability. A combination of different layers like satellite imagery, soil fertility, topography derivatives, and yield monitor data is the next logical step to generating more responsive management zones.

Multi layer analytics (also known as integrated analysis) is becoming a part of the GeoPard geospatial analytics engine.

Classic combinations of integrated analysis parameters include one or more yield data, NDVI map, elevation, and soil sensor physicochemical characteristics. 

GeoPard supports these parameters and in addition, allows the inclusion of other field data layers either already available in the system or uploaded directly by the user (soil sampling, yield datasets, etc.).

As a result, you are free to operate with the complete set of parameters doing integrated analytics:

Multi layer yield data analytics

Подаци даљинске детекције:

  • Potential productivity map (single-year and multi-year)
  • Stability/variation map
  • Vegetation indices NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI

Topography:

  • Digital elevation
  • Нагиб
  • Curvature
  • Wetness index
  • Hillshades

Soil data:

  • pH
  • CEC (cation exchange capacity)
  • SOM (soil organic matter)
  • K (potassium)
  • Thin topsoil depth, lower available water holding capacity (drought-prone soil)
  • EC (electrical conductivity)
  • and other chemical attributes available in the uploaded dataset

It’s important to emphasize that custom factors are configured on top of every data layer to assign the desired layer weight. You are very welcome to share your integrated analytics use cases, and build management zone maps based on your knowledge of the field while selecting data sources and their weights in GeoPard.

Pictures in this blog contain a sample field with data layers (like a productivity map covering 18 years, digital elevation model, slope, hillshade, 2019 yield data) and various combinations of integration analytics maps. 

You can follow the steps of the evolution of management zones while extending integration analytics with an additional data layer.


Најчешћа питања


1. What is data layers?

Data layers refer to the individual components or elements of data that are organized and stacked together to create a comprehensive representation of a specific area or subject.

Each layer represents a specific aspect of the data, such as geographical features, land use, population density, or environmental factors. These layers can be combined and analyzed collectively to gain insights, visualize patterns, and make informed decisions.

Data layers are commonly used in geographic information systems (GIS) and spatial analysis to better understand and represent complex data in a visual and interpretable manner.

2. What is integrated analysis?

Integrated analysis refers to the process of combining and analyzing data from multiple sources or disciplines to gain a more comprehensive and holistic understanding of a particular problem or phenomenon.

It involves merging data sets, applying statistical techniques, and exploring relationships across different variables or domains.

Integrated analysis allows for a more nuanced and interconnected view of complex systems, facilitating the identification of patterns, trends, and causal relationships that may not be evident when analyzing data in isolation.

This approach enables researchers and decision-makers to make more informed and effective decisions based on a broader range of information.

впЦхатИцон
впЦхатИцон

    Захтев за бесплатну ГеоПард демо/консултацију








    Кликом на дугме прихватате наше Политика приватности. Треба нам да бисмо одговорили на ваш захтев.

      Претплатите се


      Кликом на дугме прихватате наше Политика приватности

        Пошаљите нам информације


        Кликом на дугме прихватате наше Политика приватности