Категорија: Принос

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

Објављено на од стране Muhammad Farjad

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?

Објављено на од стране Muhammad Farjad

У области пољопривреде, тежња ка оптималном приносу усева је стални изазов за пољопривреднике широм света. Иако се општеприхваћено често приписује губитак приноса очигледним факторима и неповољним временским условима, постоји суптилнији и неухватљивији феномен познат као фантомски губитак приноса.

Односи се на необјашњиво смањење приноса усева које се не може директно приписати конвенционалним факторима попут штеточина, болести или неповољних временских услова. За разлику од отворених претњи које се видљиво манифестују, оно делује испод површине, често измичући откривању све док његов утицај не постане очигледан током жетве.

Према извештају Организације за храну и пољопривреду Уједињених нација (ФАО), процењује се да се сваке године изгуби 30% глобалне производње усева због различитих фактора, укључујући и то.

Овај феномен доводи у питање конвенционално схватање ограничења приноса и подстиче нијансираније испитивање пољопривредног екосистема. Стога је његово разумевање кључно за пољопривреднике и агрономе, јер баца светло на факторе који могу остати непримећени, али имају значајан утицај на приносе усева.

Признавањем и решавањем ових скривених елемената, пољопривредне праксе могу се усавршити, а укупна продуктивност побољшати.

Фантомски губитак приноса код кукуруза

Кукуруз, једна од најважнијих култура на свету, игра кључну улогу у глобалној производњи хране. Међутим, пољопривредници се суочавају са бројним изазовима у оптимизацији приноса кукуруза, а један значајан фактор је фантомски губитак приноса.

То је губитак потенцијалног приноса који се јавља када се кукуруз остави да се природно осуши на пољу дуже од одређене тачке. То се дешава зато што зрна кукуруза настављају да дишу и губе на тежини док се суше, смањујући своју масу и квалитет. То није видљиво голим оком, али може имати значајан утицај на ваш профит.

Фантомски губитак приноса код кукуруза

Према речима Ерика Франка, сејача из Франкфорта, Индијана, то је “смањење приноса кукуруза када се жетва не започне раније. То се дешава зато што се усеву дозвољава да се природно осуши до одређене тачке пре жетве. Када изгуби толико влаге на пољу, у основи се мало канибализује.”

Како дисање зрна доприноси томе?

То се дешава зато што су зрна још увек жива након што достигну црни слој и настављају да дишу и троше ускладиштене шећере и скроб. Ова метаболичка активност смањује масу зрна и смањује њихову тест тежину и квалитет.

Дисање зрна је процес којим зрна користе кисеоник и глукозу за производњу енергије, угљен-диоксида и воде. То је нормална метаболичка активност која се одвија током фаза развоја и сазревања зрна.

Како дисање зрна доприноси фантомском губитку приноса

Међутим, дисање зрна се не зауставља у физиолошкој зрелости, када се црни слој формира на врху зрна. Зрно остаје живо док се не осуши на довољно низак ниво влаге (око 15%) да би га убило. Током овог периода, зрно наставља да дише и губи суву материју.

Колико приноса можете изгубити због тога?

То зависи од неколико фактора, као што су хибрид, време, врста земљишта и време жетве. Међутим, неке студије су показале да се може кретати од 5 до 15 бушела по хектару или више.

На пример, 2020. године, Миси Бауер, агрономкиња часописа Farm Journal, спровела је тест парцелу на наводњаваном пољу са једним хибридом. Пожњела је део поља 23. септембра, када је ниво влаге био 27,91 TP3T, а остатак поља 30. октобра, када је ниво влаге био 18,41 TP3T. Открила је да је рана жетва дала 15,6 бушела по хектару више од касне жетве, на 214,2 наспрам 198,6 бушела по хектару.

Колико приноса можете изгубити због тога?

Међутим, опште правило је да почиње да се јавља када влажност кукуруза падне испод 13% до 16%. Према неким студијама, може се кретати од 0,5% до 1,6% по тачки влаге испод 15%. То значи да би пољопривредник који жање кукуруз са влажности од 12% уместо 15% могао да изгуби до 4,8% приноса само због тога.

Неке даље студије су известиле о губицима приноса у распону од 5 до 15 бушела по хектару са каснијим датумима жетве. На пример, петогодишња студија у Небраски је открила да је принос опао у просеку за 9,1 бушела по хектару са каснијом жетвом, без обзира на промену влажности зрна или трајање времена између датума жетве. Слично томе, студија у Мичигену је показала просечну предност у приносу од 8,9 бушела по хектару за ранију жетву.

Како га измерити?

Најбољи начин да се то измери јесте да се упореде приноси кукуруза убраног при различитим нивоима влажности на истом пољу. То се може урадити тако што се део поља убере рано, када је кукуруз још влажан (око 251 TP3T до 301 TP3T влажности), а други део касније, када је кукуруз сув (око 151 TP3T или ниже).

Разлика у приносима између два дела представља количину губитка који је настао на пољу. На пример, ако је рано убрани кукуруз дао принос од 200 бу/акру, а касно убрани 190 бу/акру, онда ће губитак приноса бити 10 бу/акру или 5%.

Фактори који доприносе фантомском губитку приноса

Ево неких скривених или мање очигледних фактора који доприносе губитку приноса:

1. Величина и облик зрна: Модерни хибриди кукуруза имају већа и дубља зрна од старијих, што значи да имају више масе за губитак током дисања.

Према речима Миси Бауер, агронома часописа „Фарм Џурнал“, данашња зрна у просеку имају 70.000 до 76.000 по бушелу, у поређењу са 90.000 у прошлости. То значи да свако зрно има већи утицај на коначни принос и да он може бити значајнији са новијом генетиком.

2. Садржај влаге у зрну: Садржај влаге у зрнима одређује колико воде могу да изгубе током дисања. Што је већи садржај влаге, већа је стопа дисања и потенцијал за губитак приноса.

Према речима Ерика Франка, произвођача семена у Каналу, то почиње да се дешава када влажност зрна падне испод 16%. Он препоручује бербу кукуруза са влажности између 20% и 25% како би се избегао превелики губитак тежине и квалитета на пољу.

3. Временски услови: Временски услови током периода сушења могу утицати на брзину дисања и губитак приноса. Високе температуре, ниска влажност ваздуха, ветар и сунчева светлост могу повећати испаравање воде из зрна и убрзати губитак тежине.

Фактори који доприносе фантомском губитку приноса

Насупрот томе, ниске температуре, висока влажност ваздуха, киша и облачност могу успорити процесе испаравања и дисања и смањити губитак приноса. Међутим, ови услови такође могу повећати ризик од плесни, болести и оштећења од инсеката, што такође може смањити принос и квалитет кукуруза.

4. Време жетве: Време жетве је кључни фактор који одређује колико се то дешава у усеву кукуруза. Прерана жетва може довести до високих трошкова сушења и ниже тест тежине, док прекасна жетва може довести до прекомерних губитака и нижег квалитета зрна.

Оптимално време жетве зависи од неколико фактора, као што су зрелост хибрида, попусти у силосима за жито, временска прогноза, услови на терену и доступност опреме. Френк саветује пољопривредницима да пажљиво прате своја поља и да у складу са тим прилагоде своје планове жетве.

У међувремену, пољопривредници се могу суочити са неповољним условима који одлажу или прекидају њихове планове жетве, као што су киша, град, мраз или снег. Ови догађаји могу оштетити интегритет стабљике и повећати ризик од појављивања лептирних плодова, опадања класја или инфекције буђи, што може додатно смањити принос и квалитет кукуруза.

Како то избећи или смањити? Рана берба!

Најбољи начин да се избегну губици јесте да се кукуруз бере на оптималном нивоу влажности и користе контролисане методе сушења. Жетва кукуруза на вишем нивоу влажности (око 20% до 25%) може помоћи у очувању тежине и квалитета зрна, као и у смањењу губитака на пољу због опадања клипова, померања стабљике, оштећења од инсеката, раста плесни и контаминације микотоксинима.

Међутим, жетва влажног кукуруза такође захтева одговарајуће објекте за сушење и складиштење како би се спречило кварење и погоршање квалитета. Контролисане методе сушења, као што су природно сушење на ваздуху или сушење на ниској температури, могу помоћи у смањењу оштећења зрна и скупљања током процеса сушења.

Како избећи или смањити фантомски губитак приноса Рана берба!

Поред тога, пољопривредници би требало да узму у обзир економске факторе који се односе на жетву влажног кукуруза у односу на суви кукуруз. То укључује попусте или премије за садржај влаге у силосима, трошкове или уштеде сушења, трошкове или уштеде складиштења и потенцијалне губитке или добитке у приносу или квалитету.

Вредновањем ових фактора и коришћењем поузданих података са сопствених поља или локалних извора, пољопривредници могу доносити информисане одлуке о томе када ће убрати кукуруз и како ће га ефикасно и ефективно сушити.

Други начин је да изаберете хибриде који имају добру подношљивост и отпорност на болести и штеточине које могу утицати на чврстоћу стабљике и задржавање клипа. Такође можете користити агрономске праксе које подстичу здрав раст и развој биљака, као што су правилно ђубрење, сузбијање корова, наводњавање и сузбијање штеточина.

Да ли PYL може утицати на друге усеве?

Да, може утицати на различите усеве, али не све на исти начин. Може наштетити усевима са пуно влаге када су потпуно узгајани и потребно им је време да се осуше на пољу. Међутим, неки усеви су више изложени ризику од других, на основу њиховог семена, начина на који се дише, и животну средину.

Узмимо, на пример, соју. Мања је вероватноћа да ће имати велики проблем са PYL-ом у поређењу са кукурузом. То је зато што соја има мањи садржај влаге када је спремна за жетву (око 50% у поређењу са 70% код кукуруза) и брже се суши на пољу (око 10 дана у поређењу са 30 дана за кукуруз).

Ипак, ако се соја не убере док не достигне садржај влаге већи од 13%, она и даље може изгубити на тежини и квалитету због дисања, распадања или инфекције гљивицама.

Пшеница је, с друге стране, више угрожена од соје. То је зато што пшеница има већи садржај влаге када је време за жетву (око 60% у поређењу са 50% код соје) и потребно јој је дуже да се осуши на пољу (око 20 дана у поређењу са 10 дана за соју).

Пшеница може изгубити и до 10% своје тежине ако се не пожње док не достигне садржај влаге већи од 14%, захваљујући дисању, распадању, клијању или болестима.

Други усеви попут јечма, овса, ражи, сирка, сунцокрета, уљане репице и луцерке такође могу патити од PYL-а. Колико су погођени зависи од састава усева, гена, начина на који се о њима брине и временских услова. Зато је кључно да пољопривредници прате ниво влажности својих усева и да их жању у најбољем могућем року како би избегли непотребне губитке.

Како аутоматизовано чишћење и калибрација приноса компаније GeoPard могу помоћи са PYL-ом?

У сржи ГеоПардовог решења лежи скуп функција дизајнираних за аутоматизацију чишћења и калибрације података о приносу. Технологија систематски идентификује празнине или прескоке у скупу података о приносу, обезбеђујући поузданији приказ стварних приноса.

Како аутоматизовано чишћење и калибрација приноса компаније GeoPard могу помоћи са PYL-ом?

Коришћењем напредних алгоритама, побољшава се прецизност праћења, пружајући пољопривредницима поуздану основу за доношење одлука. Једна од изузетних карактеристика ГеоПардове технологије је њена способност да попуни недостајуће податке синтетичким мапама приноса.

У ситуацијама где постоје празнине у подацима, генерише синтетичке мапе приноса које се беспрекорно интегришу са постојећим скупом података. Овај иновативни приступ не само да обезбеђује свеобухватну евиденцију приноса, већ доприноси и тачнијем разумевању учинка усева.

Примена ГеоПард-ово аутоматизовано чишћење и калибрација Технологија директно доводи до смањења фантомског губитка приноса. Са тачнијим приказом приноса усева, пољопривредници могу доносити боље информисане одлуке у вези са управљањем усевима, расподелом ресурса и роковима за жетву. Она оснажује пољопривредне актере да превазиђу изазове повезане са нетачним подацима, што на крају доводи до побољшања укупне продуктивности.

Закључак

То је суптилни, али значајан изазов у пољопривреди, који захтева свеобухватан приступ управљању усевима. Препознавањем мање очигледних фактора који утичу на принос, пољопривредници могу предузети проактивне мере. Прецизна пољопривреда, управљање здрављем земљишта, микробне интеракције, климатски паметне праксе и напредак у генетици усева чине путоказ за његово решавање. Прихватање ове холистичке перспективе омогућава пољопривредној заједници да негује одрживе и отпорне системе производње хране усред стално променљивих изазова.

Аутоматизовано чишћење и калибрација података о приносу

Објављено на од стране Muhammad Farjad

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
Аутоматизована_калибрација_чишћења_података_приноса_са_GeoPard-ом (1)
Аутоматизована_калибрација_чишћења_података_приноса_са_GeoPard-ом (2)
Аутоматизована_калибрација_чишћења_података_приноса_са_GeoPard-ом (3)
Аутоматизована_калибрација_чишћења_података_приноса_са_GeoPard-ом (4)
Аутоматизована_калибрација_чишћења_података_приноса_са_GeoPard-ом (5)
Аутоматизована_калибрација_чишћења_података_приноса_са_GeoPard-ом (6)
Аутоматизована_калибрација_чишћења_података_приноса_са_ГеоПардом (7)

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

Објављено на од стране Muhammad Farjad

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

Објављено на од стране dementievgeopard

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

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

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

 

Уклањање калијума на основу података о приносу

Уклањање калијума на основу података о приносу

 

Случајеви употребе (погледајте примере у наставку):

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

 

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

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

 

 

 

 

Ђубриво: Водич са препорукама. Калијум / Кукуруз.

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

 

Ефикасност коришћења калијума у кг/ха

Ефикасност коришћења калијума у кг/ха

 

 

 

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

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

 

 

Азот: циљани рецепт у поређењу са стварном применом

Азот: циљани рецепт у поређењу са стварном применом

 

Разлика хлорофила између две сателитске снимке

Разлика хлорофила између две сателитске снимке

 

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

Примери шаблона GeoPard једначина

Примери шаблона GeoPard једначина

 

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

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

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

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

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

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

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

Најчешћа питања

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

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

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

ГеоПард мапе потенцијала поља наспрам података о приносу

Објављено на од стране dementievgeopard

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

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

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

 

ГеоПард мапе потенцијала поља наспрам података о приносу

Може се користити као основа за:

Шта су мапе потенцијала поља?

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

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

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

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

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

Разлика између мапа потенцијала поља и података о приносу

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

Извори података:

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

Временски аспект:

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

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

Аутоматизовано извиђање усева са пресеком слојева података

Објављено на од стране dementievgeopard

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

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

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

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

 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Шта је извиђање усева?

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

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

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

Шта је аутоматизовано прикупљање података о усевима?

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

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

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

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

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

Како препознати извиђачку зону?

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

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

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

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

Подаци о приносу и аналитика у GeoPard

Објављено на од стране dementievgeopard

У овом чланку:

  • Коришћење аналитике приноса у прецизној пољопривреди
  • Детаљна анализа података о приносима у GeoPard Agriculture 
  • Визуелизација сваког атрибута у датотекама Yield-а
  • Корекција података о сировим приносима 
  • 5 Практичних примера коришћења мапа приноса
Сирови и пречишћени подаци о приносу у GeoPard-у
Сирови и пречишћени подаци о приносу у GeoPard-у

Подаци о приносу омогућава вам да доносите информисаније одлуке и побољшате ефикасност раста.
Зоне управљања пољима конструисане на основу вишегодишњих података о приносима погодне су за почетну процену потенцијалног приноса и варијабилности хранљивих материја у земљишту како би се донеле будуће одлуке о управљању усевима.

Анализа података о приносу може се претворити у мапу примене променљиве дозе и користити, на пример, за примену ђубрива. Њена калибрација је још једна тема коју треба размотрити, обрадићемо је у посебном блог посту.

Напредна аналитика у GeoPard-у је да можете извршити вишеслојну анализу комбиновањем више слојева података у једну мапу и тражењем веза између слојева података. 

Комбиноване зоне продуктивности могу се генерисати на основу вегетационих индекса са сателитских снимака, топографије, података са машина као што су принос, електрична проводљивост, влажност земљишта и други, као и резултата агрохемијске анализе.

Визуелизација датотека приноса се врши аутоматски након преузимања датотеке, њена аутоматска обрада и чишћење. Две верзије мапа су приказане испод – оригинална слика са подацима са монитора опреме каква јесу и GeoPard визуелизација.

Сирови подаци су конвертовани у градијентну континуалну површинску слику, ради лакшег разумевања хетерогености поља и креирања зона управљања.

Сваки од атрибута датотеке приноса је доступан за визуелизацију, као што су влага, маса приноса, запремина приноса у влажном и сувом стању, потисак, потрошња горива, брзина машине и тако даље.

Корекција сирових података значи да ако је тачка на пољу неприродна, биће изглађена (на пример, радећи преко не пуне ширине хедера комбајна). Приликом креирања података о приносу заснованих на зонама, можете исправити појединачне зоне и полигоне. 

Хајде да погледамо неке практичне примере коришћења мапа приноса и других GeoPard слојева података.

1. Зоне управљања на основу података о приносу. Зоне управљања могу се конструисати на основу података о приносу за једну годину или за више година. Важно је напоменути да не можете директно да комбинујете приносе из различитих година, јер ћете добити пристрасност у корист једне од година.

Да би се смањио овај ефекат, GeoPard примењује неколико алгоритама како би тежина сваке године била уједначена. Можете подесити важност појединачне године помоћу алатке за тежину када креирате вишеслојну мапу.

Такве зоне управљања пољима могу се користити за израду мапа примене/рецепта/рецепта (VRA), израчунавајући потенцијални принос у свакој зони.

Вишегодишња и вишеслојна мапа потенцијалног приноса
Вишегодишња и вишеслојна мапа потенцијалног приноса

2. Вишеслојне зоне са подацима о приносу и другим изворима података (топографија, земљиште, сензори, сателити). Може се додати вишеслојна аналитика и подесите тежину коју ће имати на завршним зонама.

У овом примеру, на мапу су додата три слоја података: Принос, Сателитски снимци и Топографија. Можете комбиновати било које слојеве података које сматрате релевантним за аналитику. Вишеслојна мапа може се користити за даљу анализу приноса и за креирање VRA мапа. 

Принос, топографија и сателитски снимци
Вишеслојне зоне: принос, топографија и сателитски снимци

3. Израчунавање приноса на нивоу зоне и поља. Да бисте анализирали различите третмане, сорте семена и агрономске праксе, вероватно ћете желети да упоредите просечан и укупни принос у свакој зони, траци или између поља.

ГеоПард аутоматски израчунава ово за вас како би вам олакшао поређење приноса у апсолутним бројевима. 

ГеоПард израчунава принос у апс. бројевима на основу датотека о приносу. Укупан и просек за поље и сваку зону
ГеоПард израчунава принос у апс. бројевима на основу датотека о приносу. Укупан и просек за поље и сваку зону

4. Зоне зависности засноване на подаци о приносу. Зоне засноване на подацима о приносу могу се преклопити преко других зона података и можете тражити зависности између слојева података. Овај пример приказује преклапање високог приноса и просечног протеина (1) и ниског приноса и високог протеина (2) различитих сорти пшенице на пољу.

Други примери укључују везу између утицаја топографије на принос, пресек ниских приноса и недостатка макро- и микронутријената у земљишту, влажности земљишта и слојевима електричне проводљивости (ЕЦ).

Укрштања различитих приноса и нивоа протеина
Укрштања различитих приноса и нивоа протеина

5. Мапе примене променљиве стопе (VRA) на основу података о приносу. Можете креирати мапе прописа за различите операције – ђубрење, сетву, прскање, наводњавање и планирање узорковања земљишта. Можете изменити број и облик зона.

Такође можете да направите мапу прописа за варијабилну примену дозе комбиновањем података о приносу са другим изворима података (земљиште, електрохимични капацитет, сателит, топографија). 

Променљива стопа Стопе сетве по зони
Променљиве стопе сетве по зони

Чак и ако немате податке о приносу, можете користити GeoPard вишегодишње зоне (до 33 године) на основу сателитских снимака или комбинујте га са другим слојевима података као што је топографија да започнете своје путовање у прецизну пољопривреду. Ове анализе често су у корелацији са подацима аналитике приноса, али то је друга прича.

Најчешћа питања

1. Како се врши анализа приноса?

Анализа приноса је процес који се користи за процену продуктивности и учинка усева или пољопривредног система. Ево корака за спровођење основне анализе приноса:

  • Измерите укупан убрани приносСакупите све убране производе са одређеног подручја и измерите их.
  • Одредите површинуИзмерите или израчунајте укупну површину земљишта са којег је добијен принос.
  • Израчунајте принос по јединици површине: Поделите укупан пожњевени принос са површином да бисте добили принос по јединици површине (нпр. принос по хектару).
  • Упоредите и анализирајте: Упоредите добијени принос са подацима из претходних година или регионалним просецима како бисте проценили учинак и идентификовали све варијације или трендове.

Анализа приноса помаже пољопривредницима да доносе информисане одлуке, прате продуктивност усева и идентификују области за побољшање својих пољопривредних пракси.

2. Шта су подаци о приносу?

Подаци о приносу односе се на информације прикупљене и забележене о количини усева или пољопривредних производа добијених са одређеног подручја земљишта. Они укључују мерења или процене количине убраног приноса, обично изражене у тежини или запремини.

Пружа драгоцене увиде у продуктивност и перформансе усева, помажући пољопривредницима да доносе информисане одлуке о својим пољопривредним праксама, процене ефикасност различитих техника или улагања и прате трендове или варијације у приносима усева током времена.

3. Шта је потенцијал приноса?

Потенцијал приноса односи се на максимални оствариви принос или ниво производње усева под идеалним условима узгоја. Он представља горњу границу онога што одређена сорта усева или биљна врста може дати у погледу количине и квалитета.

На потенцијал приноса утичу различити фактори као што су генетика, услови околине, доступност хранљивих материја и праксе управљања. Он служи као референтна тачка за пољопривреднике и агрономе за процену учинка и продуктивности различитих сорти усева и за идентификацију области у којима се могу направити побољшања ради оптимизације нивоа приноса.

Вишеслојна (интегрисана) анализа података у прецизној пољопривреди

Објављено на од стране dementievgeopard

Прецизна пољопривреда је способна да генерише огромне количине података у облику података о приносу, сателитских снимака и плодности земљишта, између осталог.

Недостатак једноставних за коришћење комплета алата за прецизни софтвер у облаку који помажу произвођачима усева да претворе слојеве података са поља у корисно знање и практичне препоруке ограничава примену технологија прецизне пољопривреде.

У прецизној пољопривреди, зоне управљања су подручја унутар поља која имају сличан потенцијал приноса на основу типа земљишта, положаја нагиба, хемије земљишта, микроклиме и/или других фактора који утичу на производњу усева.

То знање произвођача у некој области је веома важан део процеса. Зоне управљања се сматрају механизмом за оптимизацију улагања усева и потенцијала приноса.

Мапа зоне са 18 година историје: историјска мапа са потенцијално продуктивним местима
Комбинована мапа надморске висине и брда: Мапа приказује највише и најниже тачке
Комбинована историјска мапа из 18 година: мапа из 18 година 1989-2019 са осенченим деловима брда
Комбинована историјска и DEM мапа: DEM мапа приказује највише и најниже тачке
Исправљена мапа података о приносу усева за 2019. годину
Мапа података о приносу за зоне 2019.
комбинована историјска мапа DEM и брдска сенчења
мапе са истакнутим високим нагибима
Комбинована историјска, DEM и мапа нагиба
комбиновано 18 година, DEM, мапа пољопривредних поља на падинама и брдима

Мапе генерисане са једним слојем података и више слојева података.

Велики изазов је изградња зона управљања које савршено одражавају варијабилност поља. Комбинација различитих слојева као што су сателитски снимци, плодност земљишта, топографски деривати и подаци праћења приноса је следећи логичан корак ка генерисању зоне управљања које боље реагују.

Вишеслојна аналитика (такође позната као интегрисана анализа) постаје део GeoPard-овог система за геопросторну аналитику.

Класичне комбинације параметара интегрисане анализе укључују један или више података о приносу, NDVI мапу, надморску висину и физичко-хемијске карактеристике сензора земљишта. 

ГеоПард подржава ове параметре и поред тога омогућава укључивање других слојева података са терена који су већ доступни у систему или их је корисник директно отпремио (узорковање земљишта, скупови података о приносу итд.).

Као резултат тога, слободни сте да радите са комплетан скуп параметара ради интегрисану аналитику:

Вишеслојна анализа података о приносу

Подаци даљинске детекције:

  • Мапа потенцијалне продуктивности (једногодишња и вишегодишња)
  • Мапа стабилности/варијација
  • Вегетацијски индекси НДВИ, ЕВИ2, ВДРВИ, ЛАИ, САВИ, ОСАВИ, ГЦИ, ГНДВИ

Топографија:

  • Дигитална елевација
  • Нагиб
  • Закривљеност
  • Индекс влажности
  • Хилшејдс

Подаци о земљишту:

  • pH
  • КИК (капацитет катјонске размене)
  • SOM (органска материја у земљишту)
  • К (калијум)
  • Танки слој површинског земљишта, нижи расположиви капацитет задржавања воде (земљиште склоно суши)
  • EC (електрична проводљивост)
  • и други хемијски атрибути доступни у отпремљеном скупу података

Важно је нагласити да се прилагођени фактори конфигуришу на врху сваког слоја података како би се доделио жељени тежина слоја.Слободно делите своје примере употребе интегрисане аналитике и креирајте мапе зона управљања на основу свог знања из области, док бирате изворе података и њихове тежине у GeoPard-у.

Слике у овом блогу садрже пример поља са слојевима података (као што је мапа продуктивности која покрива 18 година, дигитални модел елевације, нагиб, сенка брда, подаци о приносу из 2019. године) и разне комбинације мапа интеграционе аналитике. 

Можете пратити кораке еволуције управљачких зона док проширујете аналитику интеграције додатним слојем података.

Најчешћа питања

1. Шта су слојеви података?

Слојеви података се односе на појединачне компоненте или елементе података који су организовани и сложени заједно како би се створио свеобухватан приказ одређеног подручја или теме.

Сваки слој представља одређени аспект података, као што су географске карактеристике, коришћење земљишта, густина насељености или фактори животне средине. Ови слојеви се могу комбиновати и анализирати заједно како би се стекли увиди, визуализовали обрасци и донеле информисане одлуке.

Слојеви података се често користе у географским информационим системима (ГИС) и просторној анализи како би се сложени подаци боље разумели и представили на визуелан и интерпретабилан начин.

2. Шта је интегрисана анализа?

Интегрисана анализа се односи на процес комбиновања и анализирања података из више извора или дисциплина како би се стекло свеобухватније и холистичкије разумевање одређеног проблема или феномена.

То подразумева спајање скупова података, примену статистичких техника и истраживање односа између различитих варијабли или домена.

Интегрисана анализа омогућава нијансиранији и међусобно повезанији поглед на сложене системе, олакшавајући идентификацију образаца, трендова и узрочних веза које можда нису очигледне када се подаци анализирају изоловано.

Овај приступ омогућава истраживачима и доносиоцима одлука да доносе информисаније и ефикасније одлуке засноване на ширем спектру информација.

впЦхатИцон
впЦхатИцон

    Захтев за бесплатну ГеоПард демо/консултацију








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

      Претплатите се


      Кликом на дугме прихватате наше Политика приватности

        Пошаљите нам информације


        Кликом на дугме прихватате наше Политика приватности

        Користимо колачиће како бисмо вам пружили најбоље искуство прегледања, персонализовали садржај нашег сајта, анализирали његов саобраћај и приказивали вам релевантне рекламе.
        Погледајте наше Политика приватности за више информација.

        Прихвати све