Категорија: Сценарији употребе

Украјински лидер у пољопривреди, ВитАгро, имплементира софтвер за прецизну пољопривреду ГеоПард за интегрисано управљање фармама на 85.000 хектара

Објављено на од стране dementievgeopard

КЕЛН, НЕМАЧКА и КИЈЕВ, УКРАЈИНА, јул 2025.

ВитАгро, један од водећих пољопривредних произвођача у Украјини 85.000 хектара (210.000 ари), је имплементирао ГеоПард Софтвер за прецизну пољопривреду као систем за подршку одлучивању од почетка до краја током целе вегетационе сезоне. Платформа подржава радне процесе од припреме пре сезоне, укључујући планирање и анализу земљишта, до операција на терену током целог вегетационог периода.

Као једна од 15 најбољих пољопривредних компанија у Украјини, VitAgro је интегрисао GeoPard у своје пословање како би побољшао управљање земљиштем, имплементирао стратегије варијабилне дозе (VRA) ђубрива и квантификовао финансијски утицај пракси прецизне пољопривреде путем теренских испитивања заснованих на подацима.

“GeoPard је трансформисао начин управљања пољима претварајући сложене податке у практичне, применљиве препоруке.“. Платформа помаже у изградњи циљаних стратегија узорковања земљишта које прецизно одређују специфичне зоне поља које захтевају пажњу, омогућавајући управљање специфичним зонама уместо једнообразне примене на целим пољима”, рекао је. Олех Билан, главни технолог у компанији ВитАгро.

Карта потенцијала зону на основу дубоких историјских података, који демонстрирају неодорност у границама поља

Мапа зонирања потенцијала поља заснована на детаљним историјским подацима, која приказује варијабилност унутар поља

Са успостављеним GeoPard-ом, VitAgro може систематски:

  • Креирајте тачне планови за узорковање земљишта на основу варијабилности поља
  • Генериши мапе примене специфичне за зону за ђубрива и средства за заштиту биља
  • Праћење стварно примењених стопа у односу на планиране рецепте
  • Израчунајте јасне метрике поврата улагања за иницијативе прецизне пољопривреде
  • Доносите одлуке на основу података за будуће стратегије управљања приносима и улагањима

“ГеоПард наставља да буде важан алат за произвођаче усева у Украјини”, рекао је Дмитриј Дементјев, Генерални директор компаније ГеоПард.“Прецизна пољопривреда више није опционална за предузећа која планирају будућност. Омогућава производњу житарица вишег квалитета са оптимизованим трошковима и одрживије праксе, јачајући безбедност хране.”

Имплементација је подржана у сарадњи са Агрисмарт, пољопривредна консултантска компанија која сарађује са VitAgro и GeoPard како би ускладила агрономску методологију и имплементацију у свим операцијама.

Партнерство истиче како дигитална агрономија може побољшати продуктивност, а истовремено подржати еколошку одговорност. Изградњом VRA препорука на основу зона потенцијала поља, VitAgro примењује инпуте само тамо где је потребно и у одговарајућим количинама, смањујући губитке и утицај на животну средину.

ЗАШТО МЕРИТИ ВАРИЈАБИЛНОСТ УНУТАР ПОЉА

Зоне продуктивности креиране у ГеоПард-у олакшавају уочавање разлика у учинку унутар једног поља, често узрокованих варијабилношћу типа земљишта. ГеоПард аутоматски генерише и зоне управљања и тачке узорковања за агрохемијски план.

План избора пробних основа, који показује точку избора пробе на основу зоне пола

План узорковања земљишта са тачкама узорковања на основу зона поља

Одбор проб основа на основу основа препорука ГеоПард

Узорковање земљишта на основу препорука GeoPard-а

УЗОРКОВАЊЕ ЗЕМЉИШТА И ПРЕПОРУКЕ ЗАСНОВАНЕ НА ЗОНИ

ВитАгро прикупља узорке земљишта на препорученим тачкама и шаље их у лабораторије. На основу вишеслојне аналитике и валидираних научних формула, тим затим генерише VRA мапе за варијабилну сетву и примену ђубрива по зони.

Након анализе сваке зоне, постају видљиви различити агрономски индикатори, што омогућава прецизније и исплативије коришћење улазних података који одражавају стварну хетерогеност поља.

Зоне продуктивности од ГеоП-а - При једном визуелном приказу огњишта грунта са зонама у основи у основи различитих типова - После одржавања Анализе у једној зони продуктивности добијамо различите показатеље.

Зоне продуктивности из ГеоПард-а – Приликом визуелног прегледа делова истог поља са различитим зонама на основу различитих типова земљишта – Након спровођења анализе у свакој зони продуктивности, добијамо различите индикаторе.

“Захваљујући широком спектру опција у ГеоПард-у, које у потпуности задовољавају наше потребе, рад на агрохемијској обради земљишта у нашој компанији постао је много ефикаснији, а резултати су прецизнији”, рекао је Александар Передериј, агрохемичар у ВитАгру. “Технологија се брзо развија и важно је пратити. Остаје веровање да ће труд да се иде напред и побољша, чак и у тешком времену за земљу, донети добре резултате. Они који сеју кроз тешкоће, касније ће жати са радошћу.” (Псалам 126:5-6)

ИНТЕГРАЦИЈА СА ОПЕРАТИВНИМ ЦЕНТРОМ КОМПАНИЈЕ JOHN DEERE

Аутоматизована интеграција са John Deere Ops Center-ом омогућава VitAgro-у да:

  • Направите паметне VRA препоруке у GeoPard-у користећи мапе потенцијала поља, анализе земљишта у лабораторији и прорачуне засноване на једначинама
  • Шаљите рецепте компанији John Deere као планове рада, укључујући различите геометрије зона за сетву и примену ђубрива
  • Преузмите стварне податке како су примењени назад у GeoPard за анализу сезонског учинка

Након сваке пољске операције, подаци се аутоматски враћају у GeoPard, што омогућава процену тачности извршења и ефикасности сваке агрономске акције.

ПРАКТИЧНО ИЗВРШЕЊЕ ВАРИЈАБИЛНЕ СТОПЕ НА ТЕРЕНУ

Извршење на терену је подржано беспрекорном интеграцијом опреме. Оператори приступају мапама са рецептима које је генерисао GeoPard директно на екранима кабине, омогућавајући прецизну имплементацију агрономских планова.

ВитАгро такође гради сопствену лабораторију за узорковање земљишта и планира да прошири услуге пружањем алата за подршку у доношењу одлука и препорука за ђубриво другим пољопривредним произвођачима широм Украјине. Ово проширење је значајан корак ка ширем усвајању пракси прецизне пољопривреде у земљи.

Планирањем VRA стопа помоћу алата Smart Doses, систем аутоматски додељује стопе и одмах приказује уштеде по производу.

Поглед из кабине машине, приказана је карта ВРА, која се приказује на монитору. Розкидач: Амазоне ЗА-ТС 4200. Розкидач, како се проводило диференциоване внос.

Приказ VRA мапе на екрану из кабине. Расипач: Amazone ZA-TS 4200, користи се за варијабилну примену.

УТИЦАЈ ИНТЕГРАЦИЈЕ

Према прелиминарним проценама, интегрисани дигитални модел управљања омогућава компанији VitAgro да већ у сезони 2025. године постигне:

  • 15-25% смањење трошкова минералних ђубрива
  • Повећање приноса 5-8% код кључних усева
  • Смањени угљенични отисак пословања

Добијени подаци ће послужити као основа за скалирање пракси прецизне пољопривреде на свим површинама и јачање интерне стручности компаније ВитАгро.

О КОМПАНИЈАМА

ВитАгро је један од водећих пољопривредних произвођача у Украјини, који обрађује 85.000 хектара (210.000 хектара). Као један од 15 највећих произвођача у Украјини, ВитАгро се фокусира на одрживе пољопривредне праксе, технолошке иновације и оперативну ефикасност. Компанија узгаја низ усева, укључујући житарице и уљарице, комбинујући циљеве продуктивности са еколошком одговорношћу. У фебруару 2025. године, ВитАгро је такође завршио први извоз украјинског биометана у ЕУ, испоручивши Немачкој партију од 68.000 м³ (720 MWh), чиме је постао... први добављач биометана из Украјине на европско тржиште. vitagro.com.ua

ГеоПард пружа напредни софтвер за прецизну пољопривреду дизајниран за оптимизацију управљања фармама и пољопривредних операција. Платформа интегрише податке о земљишту, сателитске снимке, податке о машинама и агрономску стручност како би пружила практичне препоруке пољопривредницима и агробизнисима. geopard.tech

Украјински аграрни лидер Витагро уводи програм за обезбеђивање точног земљорадње ГеоПард за комплексно управљање фером

Објављено на од стране dementievgeopard

Келн, Немачка, Кијев, Украјина – 22. јула 2025. године – Витагро, једно од водећих пољопривредних предузећа Украјине, аче обраблае 85 000 гактарив (210 000 акрив), вводило програмне обезбедение точного земљоробства ГеоПард као комплексну систем подршке за прихватање решења за све фазе аграрне сезоне – од припреме до сезоне, укључујући планирање и анализу основа, примену до корисних радова током целог вегетационог периода.​

ВитАгро улази у топ-15 у Украјини, интегрише технологију ГеоПард у своје операције за оптимизацију управљања основама, увођење диференцираног уношења добара и оцењивања финансијских предности, практикујући тачно земљоземство засновано на даним половим испитивањима.​

“ГеоПард се трансформисао у наш подход за управљање пољима, наводећи практичне препоруке на основу свих података анализе”, – рекао је Билан Олег Миколајович, главна технолошка компанија. “Платформа нам омогућава креирање поља циљне стратегије изборног теста​, који имају конкретне зоне, које захтевају пажњу, што омогућава индивидуалну производњу, неравномерну примену на свим пољима”.

Карта потенцијала зону на основу дубоких историјских података, који демонстрирају неодорност у границама поља

Карта потенцијала зону на основу дубоких историјских података, који демонстрирају неодорност у границама поља

Увођење дозволило систематично ВИТАгро:​

  • Разрадити точне планове одбору проб засновану на основу варијабилности поли​
  • Генерисати зонално-специфичне карте за унос добара и средстава заштите биљака​
  • Пратити фактичке норме у примени у односу на планове одређивања​
  • Розраховать точние показатели рентабельности дла покрета точного землеробства​
  • Примити засновани на даним решењима за будућу стратегију управљања врожајима​

“ГоПард наставља бити произвођач за произвођаче пољопривредних култура у Украјини”, – рекао је Дмитро Дементьев, генерални директор ГеоПард. “Увођење тачног земљоробства је потребну за било који бизнис, који се дели у будућност, стварајући не само више, али јасни зернови са оптимизованим трошковима и сталим праксама, обезбеђујући продовольчу безпеку”.​

Партнерство демонстрира, као цифрова аграрна решења могу да подигну продуктивност, истовремено спроводећи еколошку одговорност. Стварајући дифузију картице на бази потенцијалних зона, Витагро користи ресурсе само тамо, што је неопходно, и у одговарајућим нормама, смањује губитак утицаја на навику околину.​

Зашто дефинишемо неоднородност? 

Зона продуктивност, створена помоћу ГеоПард-а, визуелно оцењивање разлика у једном пољу, уз различите типове засноване. ГеоПард аутоматски формира зоне и тачке за агрохемијски план. 

План избора пробних основа, који показује точку избора пробе на основу зоне пола

План избора пробних основа, који показује точку избора пробе на основу зоне пола

Одбор проб основа на основу основа препорука ГеоПард

Одбор проб основа на основу основа препорука ГеоПард

Видбир основних узорив

Витагро користи базичне узорке који су у овим тачкама, преноси до лабораторије, а даље ‒ на бази многошаровог анализа и потврђених научних формула ‒ формира ВРА-карти за диференцијациону висину седења и уношење добара у свако подручје. Анализа у свакој зони се појављује после детаљних карактеристика, што тестира точније и економске ресурсе, омогућавајући неједнакост полова.

Зоне продуктивности од ГеоП-а - При једном визуелном приказу огњишта грунта са зонама у основи у основи различитих типова - После одржавања Анализе у једној зони продуктивности добијамо различите показатеље.

Зоне продуктивности од ГеоП-а – При једном визуелном приказу огњишта грунта са зонама у бази у основи различитих типова – После одржавања Анализе у једној зони продуктивности добијамо различите показатеље.

“Захваћамо широке могућности програма Геопард, што задовољава наше потребе, имамо могућност рада у области агрохемијског истраживања заснованог на нашој компанији која је ефикасна и да постигне максималне и више точних резултата. Це обувамо наше жеље да уђемо у ногу с времена на време, а технологије само прислушкују овај незворни процес. напор тих, ко не остаје да се задржи у таквом лаганом за земљу, живи мирно, напредује, развија се и досконарише у области истраживања заснованог на преведеном холдингу на вишеструку диференцијацију, принеси добре плодове. "Ти, со сиуть з сльозами, пожнуть с радошћу. Кто с плачем нис сијати зерно свое, тој поврнетьса веселиј, несучи снопи своје." (Псалом 126:5-6)“ – Олександр Педериј, Агрохимик ВитАгро

Интеграција из оперативног центра Јохн Деере

Аутоматизована интеграција са Јохн Деере Опс Центер-ом омогућава Витагро креирање резултата ГеоПард ВРА-препорука (на бази потенцијала потенцијала карте, агрохемијске анализе и обрачунских нивоа), даје их Деере као ВоркПлан зону из геометријских позиција и измене, а такође подржава фактичке аналитичке карте. Након завршетка сваке операције, ГеоПард се аутоматски покреће, што омогућава да се процени тачност извршења и свака агротехничка радња.

Практична реализација ВРА у поли

Практична реализација у полиси обезбедује через безперебијну интеграцију са фермерским оборудовањима. Оператори подржавају доступ до одређених ГеоПард карата плана у кабинама својих машина, што омогућава прецизну агрономску активност.​

Приметно, што Витагро намерава да буде сопствена лабораторија за избор избора основана и планира да прошири своје услуге, уз помоћ алата за доношење одлука и препорука у вези са добрим другим пољопривредним произвођачима у целој Украјини. Ово проширење је значајним кораком до више широког увођења праксе тачног земљорадништва у аграрном сектору земље.​

Планирање диференцираних норми (ВРА) Смарт Дози: систем аутоматски дистрибуира норме и одмах показује економију за сваки производ.

Поглед из кабине машине, приказана је карта ВРА, која се приказује на монитору. Розкидач: Амазоне ЗА-ТС 4200. Розкидач, како се проводило диференциоване внос.

Поглед из кабине машине, приказана је карта ВРА, која се приказује на монитору. Розкидач: Амазоне ЗА-ТС 4200. Розкидач, како се проводило диференциоване внос.

Тако је, за претходним прорачунима, интегрисана цифрова модел управљања омогућава «Витагро» већ у сезони-2025 скоротити потрошња на минерали добрива на 15–25%, подвистити врожајност основних култур на 5-8% та смањити вуглецевиј след господарства. Отримани стануть базу дла даљего масштабваниа практики точного земљопробства на всеј плосадь и ојачаниа внутреннее експертние компании.

О компанији:

ВитАгро – једно од водећих пољопривредних предузећа Украјине, аке обрађује 85 000 хектара (210 000 акров) пољопривредних угидь. Као произвођач, који улази у топ-15 у земљи, Витагро се сервира на сталне пољопривредне праксе, технолошке иновације и оперативну ефикасност. Компанија производи разноврсне културе, укључујући житарице, маслине и друга пољопривредна друштва, уводећи передне методе вођења сеоског господарства за обезбеђивање продуктивности, као и еколошку одговорност. У фебруару 2025. године, Витагро је такође подузела први експорт украјинског биометану до ЕУ (партија 68 000 м³ / 720 МВт·год до Немаччини), стављајући првим добављачем биометану на европски тржиште. ​vitagro.com.ua

ГеоПард – добављач передових програмских решења за тачно земљоробство, намењених за оптимизацију управљања фармерским газдинствима и пољопривредним операцијама. Платформа компаније интегрише базу за основ, супутникову слику, машину и агрономски искуство, да даје практичне препоруке за фармере. geopard.tech

Учење у реалном времену омогућено 5G мрежом у одрживој пољопривреди: Студија о шећерној репи

Објављено на од стране dementievgeopard

Узбуђени смо што можемо да објавимо успешан завршетак пројекта “5G мреже као омогућавач учења у реалном времену у одрживој пољопривреди”, који је делимично подржано од стране Министарства за економске послове, индустрију, климатске акције и енергетику покрајине Северна Рајна-Вестфалија.

Ова иницијатива представља значајан корак напред у истраживању трансформативног потенцијала 5Г технологије у пољопривреди, посебно усмереног на унапређење еколошких, економских и одрживих аспеката узгоја шећерне репе.

Искористила је ниску латенцију 5G мреже за интеграцију напредних информационо-технолошких система у реалном времену, омогућавајући тренутне одговоре на сензорске и позиционе податке у унапред дефинисаним временским оквирима.

Слика са завршног догађаја презентације пројекта на Високој школи Хам-Липштат (HSHL)
Слика са завршног догађаја презентације пројекта на Високој школи Хам-Липштат (HSHL)

Фокус пројекта и партнерство

У сарадњи са партнерима из HSHL и уз подршку компаније Pfeifer & Langen, пројекат се фокусирао на проучавање целог животног циклуса узгоја шећерне репе на пољима која припадају партнерима. Циљ му је био да покаже како 5G може послужити као кључни технолошки катализатор у пољопривредном сектору Северне Рајне-Вестфалије, показујући његов потенцијал као покретача иновација и ефикасности.

Улога ГеоПард пољопривреде

ГеоПард Агрицрелитион је одиграо кључну улогу у дефинисању и имплементацији кључних аспеката пројекта, укључујући сценарије за детекцију биљака, праћење и предвиђање производње. Развили смо прототип вештачке интелигенције система прилагођеног 5Г пољопривредном окружењу, извршили моделе унутар клауд инфраструктуре и креирали мобилну апликацију за интеракцију у реалном времену са моделима заснованим на облаку.

Технолошка интеграција

Методе вештачке интелигенције (ВИ) су примењене путем робусне клауд инфраструктуре са високим рачунарским могућностима. ВИ алгоритми су категоризовали биљке у реалном времену током сваког укрштања и пратили њихов раст током целог животног циклуса, елиминишући потребу за непотребним посетама терену искључиво у сврху прикупљања података.

Овај напредак је омогућио прецизну примену ђубрива и средстава за заштиту усева, динамички подешавајући стопе примене током прелаза путем алгоритама машинског учења.

Распоређивање беспилотних возила

Штавише, пројекат је искористио смањену латенцију 5G мреже за распоређивање беспилотних возила за праћење постројења и прикупљање података. Ова возила су одиграла кључну улогу у прикупљању увида у реалном времену и даљој оптимизацији пољопривредних пракси.

Резултати пројекта: Побољшање производње шећерне репе помоћу 5G технологије

Пројекат је показао како 5Г технологија може послужити као трансформативни покретач у пољопривредном сектору Северне Рајне-Вестфалије анализирајући цео животни циклус узгоја шећерне репе, истичући значајна побољшања која омогућава 5Г технологија. Међутим, да би ефикасно демонстрирали резултате пројекта, истраживачи су користили радне пакете који садрже различите сценарије и инфраструктуре.

Тестно поље шећерне репе
Тестно поље шећерне репе

Дефиниција сценарија узимајући у обзир постојеће геоподатке и инфраструктуру машинског учења

Пројекат је показао како се традиционални процеси у оквиру животног циклуса производње шећерне репе могу побољшати интеграцијом 5G технологије. Кључни циљеви су укључивали:

  • Развијени су сценарији спремни за имплементацију за препознавање, праћење и предвиђање производње постројења.
  • Утврђени технички захтеви неопходни за успешно распоређивање ових сценарија.
  • Идентификовали и проценили релевантне еколошке и економске индикаторе како би се проценила додата вредност коју доноси 5G мрежа.

Ова фаза је нагласила посвећеност пројекта интеграцији најсавременије технологије са постојећим пољопривредним праксама. Ова архитектура је искористила брзу повезаност 5G мреже како би олакшала прикупљање и обраду података у реалном времену између уређаја на рубу мреже и облака. Клауд инфраструктура је обезбедила неопходне ресурсе за обуку и примену великих AI модела, док је AI платформа нудила робусне алате за развој и примену модела. Апликацијски слој је крајњим корисницима представио практичне увиде изведене из AI модела, побољшавајући могућности доношења одлука.

Машинско учење и вештачка интелигенција у контексту 5G мреже

Фокус овог дела био је на прилагођавању постојећих система машинског учења и вештачке интелигенције како би се ускладили са горе наведеним сценаријима, оптимизујући их у складу са тим. Кључни циљеви су укључивали:

  • Дефинишите циљеве система и развијте архитектуру система
  • Прикупљени основни подаци за обуку и валидацију модела вештачке интелигенције.
  • Успостављена и анотирана одговарајућа база података прилагођена идентификацији и праћењу биљака.
  • Интегрисани модели вештачке интелигенције беспрекорно у 5G мрежну инфраструктуру.

У овој фази, уређаји на рубу мреже опремљени SIM картицама мобилних телефона које користе 5G технологију играли су кључну улогу. Кључни индикатори учинка (KPI) као што су латенција или латенција од краја до краја (E2E) пажљиво су праћени. Мерења су обухватала процену поузданости и доступности тачно примљених пакета података, заједно са анализом брзине корисничких података и вршних брзина преноса података.

Штавише, претпоставке су направљене на основу стримовања видеа UHD резолуције у MP4 формату, преношеног путем протокола за контролу преноса (TCP). Потенцијална решења која су истражена укључивала су оптимизацију са појединачним сликама уместо континуираних видео токова, извођење основних оптимизација директно на edge уређајима и имплементацију техника квантизације модела ради побољшања ефикасности.

Клауд инфраструктура и AWS услуге

Пројекат се у великој мери ослањао на клауд инфраструктуру користећи AWS сервисе као што су Lambda, SageMaker, S3, CloudWatch и RDS, који су играли кључну улогу у обезбеђивању потребних ресурса за обуку и имплементацију вештачке интелигенције (AI) модела.

AWS Lambda је коришћен за ефикасно управљање инстанцама и пружање услуга апликацијама, док је AWS SageMaker олакшао изградњу робусних цевовода машинског учења. Решења за складиштење података као што су S3, CloudWatch и RDS била су неопходна за складиштење скупова података и логова кључних за рад модела машинског учења и неуронских мрежа.

AWS облачна инфраструктура
AWS облачна инфраструктура

Стога је ова инфраструктура подржавала могућности обраде података у реалном времену које је омогућила 5G мрежа.

Латенција 5G мреже

5G мреже су дизајниране да постигну ултраниску латенцију, која се обично креће од 1 до 10 милисекунди. Ова латенција је одражавала време потребно да подаци путују између мобилних уређаја и AWS сервера путем 5G мреже. Могућности обраде специфичне за уређај, као што је брзина снимања и обраде фотографија на паметним телефонима са процесорима високих перформанси, такође су утицале на латенцију.

Брзина отпремања података на 5G мрежи и величина фотографије утицале су на време преноса података ка AWS-у. AWS је додатно допринео кашњењу са временима обраде за задатке попут детекције и сегментације засноване на неуронским мрежама, што се разликовало у зависности од сложености алгоритма и ефикасности AWS сервиса. Након обраде, резултати су преузимани назад на мобилне уређаје, под утицајем брзине преузимања 5G мреже и величине резултата.

Препознавање биљака помоћу вештачке интелигенције

У области препознавања биљака, процеси вођени вештачком интелигенцијом укључивали су креирање свеобухватне базе података слика биљака за алгоритме за обуку засноване на неуронским мрежама. Ови алгоритми су обучени да разликују врсте шећерне репе од других биљака препознавањем карактеристика специфичних за ту одређену врсту биљке, као што су облици листова, боје цветова итд.

Фенолошки развој биљака шећерне репе
Фенолошки развој биљака шећерне репе. Извор: https://www.mdpi.com/2073-4395/11/7/1277

Овде, под препознавањем биљака подразумевамо задатак откривања корова и сегментације биљака шећерне репе.

  • Детекција корова

За детекцију корова, пројекат је користио MobileNet-v3, који је обучен са опсежним проширењима података и пондерисаним узорковањем. Овај модел је постигао импресивну тачност од 0,984 и AUC од 0,998.

  • Сегментација шећерне репе

За задатке сегментације, коришћени су модели попут YOLACT, ResNeSt, SOLO и U-net како би се прецизно разграничили појединачни узорци шећерне репе унутар слика. Затим је изабран најефикаснији модел на основу различитих критеријума: брзине, времена закључивања итд. Подаци за сегментацију су добијени са RGB слика снимљених дроном, које су промењене величине и анотиране у сврху обуке и валидације.

Задаци сегментације су подразумевали креирање маски које су прецизно оцртавале границе биљака. Ова метода је смањила људске напоре у анотацији, а истовремено оптимизовала ефикасност. Давањем приоритета обележавању изазовних узорака, перформансе модела су значајно побољшане. Итеративне стратегије преобуке и узорковања несигурности су се показале ефикасним, постижући стопе тачности сегментације које прелазе 98% у различитим фазама раста.

Пример улазно-излазне сегментације
Пример улазно-излазне сегментације
  • Евалуација модела

Модел је трениран уз ригорозне проширења података. Модел је евалуиран коришћењем различитих метрика, укључујући пресек преко уније (IoU). Анализа инференције за изграђени модел, спроведена на подскупу из скупа података ‘саднице биљака v2’, показала је тачност од 81%. Време инференције је трајало приближно 320 милисекунди за израчунавање након периода иницијализације од 7 секунди, што је неопходно само једном по сесији.

У праћењу биљака помоћу вештачке интелигенције (ВИ), камере и сензори су снимали виталне податке о биљкама, анализиране машинским учењем и алгоритмима ВИ. Ова анализа је играла кључну улогу у процени здравља биљака, идентификовању стреса, болести или других фактора који утичу на раст.

Примене су се прошириле од оптимизације пољопривредне продуктивности до праћења природних екосистема попут шума, помагања напорима за очување природе и побољшања разумевања утицаја на животну средину.

Детекција објеката у праћењу постројења

Следећа фаза након сегментације биљака шећерне репе је детекција објеката са циљем разумевања специфичности сваке биљке у смислу здравља, раста и других фактора. За детекцију објеката у праћењу биљака, коришћени су напредни модели као што су YOLOv4, MobileNetV2 и VGG-19 са механизмима пажње. Ови модели су анализирали сегментиране слике шећерне репе како би открили специфична подручја стреса и болести, омогућавајући прецизне и циљане интервенције.

Пројекат је постигао значајне прекретнице у откривању болести, обучавајући моделе ResNet-18 и ResNet-34 претходно обучене на ImageNet-у. Ови модели су показали импресивну тачност од 0,88 у идентификацији болести које погађају биљке шећерне репе, са површином испод ROC криве (AUC) од 0,898. Модели су показали високу поузданост предвиђања, прецизно разликујући оболеле од здравих биљака.

Пример улазно-излазних података детекције објекта
Пример улазно-излазних података детекције објекта

Пројекат је користио систематски приступ откривању болести, сегментирајући слике у стандардизоване делове. Ови делови су прошли кроз пажљиво обележавање коришћењем интерактивних алата за одређивање подручја погођених болестима. Детекција објеката је додатно побољшала тачност оцртавањем оквира око биљака, олакшавајући прецизно праћење здравља биљака.

Предвиђање производње биљака

У домену предвиђања биљне производње, модели вештачке интелигенције користили су податке о животној средини, као што су временски услови и параметри земљишта, за предвиђање приноса усева. Коришћени су модели регресије попут Изолационе шуме, Линеарне регресије и Гребенске регресије.

Ови модели су интегрисали нумеричке карактеристике извучене из региона граничних оквира заједно са подацима о земљишту како би се оптимизовала примена ђубрива.

Шећерна репа на тестном пољу
Шећерна репа на тестном пољу

Разматрања примене модела

Стратегије имплементације развијених модела су процењене и за edge уређаје и за cloud платформе. Имплементација модела на edge уређајима нудила је предности као што су смањени трошкови и мања латенција.

Међутим, овај приступ би могао да угрози потенцијалну тачност због хардверских ограничења. С друге стране, имплементација у облаку је нудила брже време закључивања коришћењем високоперформансних графичких процесора, али је могла да изазове додатне трошкове и зависила је од интернет конекције, што би могло да доведе до кашњења комуникације.

Упоредна анализа са 5G мрежом

Компаративна анализа је показала да коришћење 5G мреже значајно побољшава сегментацију шећерне репе у поређењу са традиционалним 4G/WiFi подешавањима. Ово побољшање је доказано смањеним просечним временом подешавања и мреже, што истиче добитке у ефикасности постигнуте захваљујући 5G технологији.

  • Процес припреме података

Процес припреме података обухватао је прикупљање скупова података о здравим и оболелим биљкама, откривање корова, идентификовање фаза раста и издвајање слика из 4K RAW видеа. Технике попут изједначавања хистограма, филтрирања слика и HSV трансформације простора боја коришћене су за припрему података за анализу.

Прикупљени су узорци здравих листова шећерне репе и оболелих узорака, као што су листови кукуруза са сивом пегавошћу листа. Екстракција карактеристика болести укључивала је одвајање листа од позадине, промену величине, трансформацију и спајање слика како би се створили реалистични узорци за анализу.

Процес анотације за сегментацију
Процес анотације за сегментацију
  • Активна петља учења

Покренута је активна петља учења са неозначеним подацима, коришћеним за тренирање модела детекције. Ови модели су генерисали упите за анотације које су решавали људски анотатори, континуирано усавршавајући тачност модела кроз итеративне циклусе тренирања и анотације.

  • Анотација података путем мултимодалног темељног модела

Решавајући изазов ограничених означених података, пројекат је искористио робусне темељне моделе за генерисање анотација о стварним подацима. Приметно је да је CLIP, модел заснован на трансформатору који је развио OpenAI, обучен на огромном скупу података од преко 400 милиона парова слика-текст, одиграо кључну улогу.

Користећи Vision Transformers као окосницу, CLIP је постигао изванредну тачност од 95% на валидационим скуповима, вешто категоришући слике у различите класе као што су шећерна репа и коров са високом прецизношћу.

  • Технологија дронова за прикупљање података

Једна од кључних технологија коришћених у пројекту била је употреба дронова опремљених RGB камерама које су снимале 4K видео. Ови дронови су пружали детаљне слике (резолуција 3840×2160) за анализу.

Претходна обрада ових слика значајно је повећала тачност модела, са значајним побољшањима примећеним код модела као што су VGGNet (+38.52%), ResNet50 (+21.14%), DenseNet121 (+7.53%) и MobileNet (+6.6%).

Технике попут изједначавања хистограма коришћене су за побољшање контраста слике, док је трансформација у HSV простор боја помогла у наглашавању биљних подручја и истицању релевантних карактеристика.

  • Генерисање синтетичких података

Да би се решио изазов ограничених података о сликама, генерисани су синтетички скупови података путем машинског учења и вештачке интелигенције. Прикупљање података је обављено помоћу дронова који лете на висинама између 1 и 4 метра и брзинама од 2 метра у секунди или више, користећи RGB камере.

Емулационо окружење
Емулационо окружење

Друга возила, као што су трактори, такође су коришћена за прикупљање података. Ово синтетичко генерисање података показало се посебно корисним за откривање болести шећерне репе.

Закључак

Пројекат “5G мреже као омогућавач учења у реалном времену у одрживој пољопривреди” успешно је показао како 5G технологија може побољшати еколошке, економске и одрживе аспекте узгоја шећерне репе. Кроз сарадњу са HSHL и Pfeifer & Langen, пројекат је интегрисао прикупљање података у реалном времену и анализу вођену вештачком интелигенцијом, побољшавајући ефикасност и смањујући непотребне посете терену.

Наменска 5G мрежа на кампусу омогућила је прецизну примену ђубрива и средстава за заштиту усева. Геопард Агрицрелитиус је одиграо кључну улогу у развоју сценарија за детекцију и праћење биљака и стварању прототипа система машинског учења за 5G пољопривредно окружење. Успех пројекта нагласио је важност напредних технологија у одрживој пољопривреди, истичући потенцијал 5G за подстицање иновација и ефикасности.

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

Објављено на од стране dementievgeopard

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

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

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

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

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

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

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

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

Приказ мапе примене хербицида

Штавише, систем је интегрисао различите изворе података, укључујући:

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

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

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

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

Мапа приноса по усеву у пуном приказу и увећана да би се приказали детаљи на нивоу пиксела

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

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

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

ГеоПард унапређује прецизну пољопривреду за МХП, водећи украјински пољопривредни холдинг

Објављено на од стране dementievgeopard

Увод

У прекретничком потезу за пољопривреду у Украјини, МХП, велики произвођач житарица који надгледа импресиван 350.000 хектара (скоро 900.000 хектара), успоставила је партнерство са компанијом GeoPard. Ова сарадња означава велики напредак у прецизној пољопривреди, укључујући софистицирану геопросторну аналитику компаније GeoPard у екстензивне пољопривредне операције компаније MHP.

Посвећеност МХП-а технолошким иновацијама у прецизној пољопривреди

Посвећеност МХП-а технолошким иновацијама, посебно у области прецизне пољопривреде, дубоко је огледана у партнерству са компанијом GeoPard Agriculture. Ова сарадња је кључна за стратегију МХП-а интеграције најсавременијих технологија за ефикасније и одрживије пољопривредне праксе.

Павло Нестеренко, Шеф групе за прецизну пољопривреду у МХП-у, детаљно говори о трансформативној природи њиховог партнерства са компанијом ГеоПард Агрикуларy: “Сарадња са ГеоПардом је променила све. Променила је наш приступ са ослањања на интуицију на доношење одлука на основу чврстих података. Захваљујући софистицираној технологији ГеоПарда, имплементирамо прецизне, подобластне агрономске препоруке које су посебно прилагођене јединственим захтевима сваке парцеле.”

Ова промена парадигме, омогућена интеграцијом са GeoPard Agriculture, омогућила је MHP-у да искористи пун потенцијал аналитике података и машинског учења.

“Овај помак ка пољопривреди усмереној на податке је кључан за MHP, држећи нас на челу пољопривредног сектора. Ми смо пионири нових стандарда у ефикасности, одрживости и продуктивности, заснованих на квантитативном, бројчано заснованом доношењу одлука”, закључује Нестеренко.

Усвајање ове напредне методологије засноване на подацима од стране МХП-а означава значајан напредак у пољопривредним праксама, наглашавајући растући значај емпиријских података и прецизности у модерној пољопривреди. Овај иновативни приступ позиционира МХП као лидера у овој области, постављајући нове стандарде у пољопривредној ефикасности и успеху.

ГеоПардова интегрална улога у пољопривредној стратегији МХП-а

Интеграција компаније GeoPard Agriculture са MHP-ом иде даље од пружања напредних алата; реч је о уграђивању прецизности и ефикасности засноване на геопросторним подацима у пољопривредне праксе MHP-а. Тесном сарадњом са тимовима MHP-а, GeoPard гарантује широк спектар софистицирани геопросторни агрономски прорачун опције за МХП, уско усклађене са њиховим оперативним оквиром. Ово партнерство се фокусира на мерење примењене агрономије, осигуравајући да су одлуке MHP-а засноване на подацима и прецизно прилагођене њиховим пољопривредним потребама. Беспрекоран проток података између MHP-а, GeoPard-а и других платформи попут John Deere-а и FieldView-а ствара повезани екосистем, оптимизујући пољопривредне операције МХП-а за будућност.

Обезбеђивање агрономске прецизности и осигурања квалитета

У области прецизне пољопривреде, поређење мапа RX и VRA компаније GeoPard Agriculture представља доказ њихове посвећености агрономској прецизности и осигурању квалитета. Овај алат истиче ефикасност GeoPard-ових алгоритама у идентификовању и решавању неслагања у различитим агрономским операцијама као што су сетва, ђубрење или прскање. Прецизним одређивањем проблема на нивоу подобласти и машине, GeoPard осигурава да свака агрономска операција испуњава највише стандарде квалитета и прецизности.

Ово поређење мапа није само идентификовање разлика између планираних и стварних примена; то је кључна компонента у процесу обезбеђивања квалитета агрономских операција. Пружајући детаљну и тачну процену сваког аспекта управљања пољима, ГеоПардова технологија осигурава да оперативне праксе испуњавају жељене резултате, одржавајући највиши ниво ефикасности и тачности.

Анализа жетве

За жетву, GeoPard-ов систем анализира скупове података о приносу по дану и по машини, сегментирајући податке на влажну масу, влагу и брзину. Ово олакшава детаљну анализу перформанси сваког комбајна, пружајући драгоцене увиде у ефикасност процеса жетве.

 

Обједињени скуп података о приносу, прикупљен од стране неколико машина у различитим данима

Обједињени скуп података о приносу, прикупљен од стране неколико машина у различитим данима

Прорачуни тачности примене након примене и након садње

У операцијама као што су прскање, сетва и ђубрење, ГеоПардова технологија сегментира скупове података по дану, машини и брзини примене. Затим упоређује циљане са стварним примењеним брзинама и групише резултате како би се утврдила тачност примене. Ова функција је неопходна за разумевање и побољшање прецизности ових критичних пољопривредних задатака.

Кластеризација чињеничне мапе прописа „како је засађено“ у односу на VRA

Кључни аспект ове технологије је њена способност да аутоматски спаја податке о машинама и агрономским операцијама из различитих агрономских активности, као што су сетва, ђубрење или прскање. Ова аутоматизована интеграција података је кључна за прецизно идентификовање неслагања између планираних и стварних примена и на нивоу подобља и на нивоу машине.

Оперативна побољшања предвођена ГеоПардовом технологијом

Платформа компаније GeoPard Agriculture је позната по својој способности да претвори агрономско знање у прецизне прорачуне користећи Мапа једначина мотор и вишеслојни приступ подацима. Ова техничка синергија је значајно побољшала квалитет и одрживост усева, посебно код пшенице, кукуруза и сунцокрета.


Олексиј Леонтјев, руководилац пројекта прецизне пољопривреде у MHP-у, наглашава динамичну природу ове интеграције: “Имплементација GeoPard-овог API-ја у наше системе трансформисала је наше пољопривредне операције, омогућавајући нам да доносимо одлуке засноване на подацима у реалном времену претварањем сваке извршене агрономске операције у мерљиве бројеве од нивоа машине до нивоа корпорације.”

ГеоПард - МХП - 360° анализа терена: потенцијал поља, жетва, земљиште и ГПС топографија ГеоПард – МХП – 360° анализа поља: Потенцијал поља, Жетва, земљиште и GPS топографија

Технички директор компаније GeoPard о сарадњи

Дмитриј Јаблонски, Технички директор компаније GeoPard Agriculture, осврће се на обим пројекта: “Ова сарадња са MHP-ом једна је од најзначајнијих и технички најсложенијих у историји прецизне пољопривреде. Делим визију MHP-а да дигитализује сваку операцију и аутоматизује доношење одлука у вези са агрономијом искључиво приступом заснованим на подацима. Почаствовани смо што доприносимо успеху великог украјинског агробизниса.”

Интеграција Јована Дира Опс Центра

Сарадња између GeoPard Agriculture и MHP је истакнута интеграцијом GeoPard-а као основног аналитичког система са Оперативни центар Џон Дир и машинерије компаније МХП. Ово двосмерна синхронизација омогућава ефикасну, аутоматизовану обраду свеобухватних скупова података, који покривају податке о примени, сетви и жетви. Ова интеграција игра виталну улогу у измени података, повећању њихове потпуности и пружању увида са додатном вредношћу, значајно унапређујући праксе прецизне пољопривреде.

Дигитална агро 360° пословна интелигенција, пољопривредна контролна табла

Мапа потенцијала поља нуди свеобухватан преглед пољопривредног поља, приказујући зоне са различитим потенцијалима усева. Она одражава разлике у нивоима квалитета земљишта и општем здравственом стању усева, наглашавајући топографију поља и просторну варијабилност. Ова мапа је кључна за демонстрирање како ГеоПардова аналитика може вешто да управља и оптимизује различите пољопривредне услове.

Кроз дигиталну агро 360° пословну интелигенцију у пољопривреди, МХП има невиђени увид у своје пословање. Ова робусна платформа омогућава МХП-у да прати све податке прикупљене из својих опсежних пољопривредних активности, филтриране по машини, усеву или дану.

Контролна табла служи као нервни центар за MHP-ове операције прецизне пољопривреде, пружајући јединствени преглед различитих токова података који пристижу са поља. Омогућава ниво надзора који поједностављује сложене скупове података у практичне увиде, оснажујући MHP да брзо доноси стратешке одлуке. Контролна табла за жетву, на пример, пружа податке о приносу, садржају влаге и брзини рада опреме за жетву у готово реалном времену по зони продуктивности.

Дигитална агро 360° пословна интелигенција, пољопривредна контролна табла

Дигитална агро 360° пословна интелигенција, пољопривредна контролна табла

Пут напред: Интеграција свеобухватних података за прецизну пољопривреду пуног циклуса

Гледајући у будућност, MHP, у сарадњи са GeoPard Agriculture, заговара дигитализацију и управљање засновано на подацима у производњи усева са прецизном пољопривредом, наглашавајући иновације и одрживе праксе. Овај визионарски приступ заснован је на интегрисању свеобухватних слојева података, који обухватају све пољопривредне операције, информације о узорковању земљишта и детаљну аналитику.

МХП користи ГеоПардову технологију како би у своје пољопривредне моделе укључио широк спектар података. То укључује детаљне увиде из сваке пољопривредне операције, што резултира напредном аналитиком као што су мапе профита подпоља и процене ефикасности пољопривредних инпута. Овај холистички приступ не само да побољшава оперативну ефикасност већ и обезбеђује одрживе пољопривредне праксе.

Виктор Марцењук, шеф Научно-иновативног центра у МХП-у, артикулише визију компаније: “У МХП-у, наша посвећеност иновацијама у пољопривреди иде руку под руку са нашом посвећеношћу одрживости. Интеграцијом свеобухватних података, укључујући анализу земљишта и пољопривредне операције, можемо доносити информисаније одлуке које позитивно утичу и на нашу продуктивност и на еколошки отисак.”

Ова интегрисана стратегија, која комбинује иновативни приступ MHP-а са напредном аналитиком GeoPard-а, требало би да редефинише прецизну пољопривреду. Она обећава побољшану одрживост уз максимизирање економских приноса, чиме се MHP и GeoPard Agriculture учвршћују као лидери на глобалној арени прецизне пољопривреде.

Универзална примена ГеоПардовог мотора

Дмитриј Дементјев, генерални директор компаније GeoPard Agriculture, истиче широку применљивост њихове технологије: “GeoPard-ов систем је дизајниран да донесе опипљиве користи сваком пољопривредном предузећу. Наша платформа је свестрана и прилагодљива, способна да пружи напредна аналитичка и прецизна пољопривредна решења широком спектру пољопривредних контекста. Било да је у питању мала породична фарма или велики агробизнис попут MHP-а, GeoPard је спреман да оствари значајан утицај, подстичући ефикасност, одрживост и профитабилност у пољопривредном сектору широм света.”

Ова Дементјева изјава наглашава посвећеност компаније ГеоПард пружању универзалних решења у прецизној пољопривреди, задовољавајући различите потребе и размере пољопривреде широм света.

Закључак

Сарадња између компанија GeoPard Agriculture и MHP означава значајан напредак у области прецизне пољопривреде. Коришћењем напредне геопросторне аналитике, ово партнерство поставља нови стандард у пољопривредној ефикасности и одрживости, отварајући пут будућности пољопривредних пракси заснованој на подацима. Ово партнерство између компанија GeoPard Agriculture и MHP комбинује најсавременију технологију са богатим стручним знањем у пољопривреди, постављајући нови стандард у прецизној пољопривреди и показујући потенцијал технолошки заснованих пољопривредних решења.

О компанијама

МХПМХП је један од водећих агробизниса у Украјини, који управља обширном површином од преко 350.000 хектара. Познат по производњи житарица, МХП интегрише иновативне пољопривредне праксе и технологије, наглашавајући одрживу и ефикасну пољопривреду. Њихова посвећеност модернизацији пољопривреде усклађена је са њиховим циљем повећања продуктивности уз очување еколошке заштите.


ГеоПардГеоПард Агрицрелис је у првим редовима технологије прецизне пољопривреде. Специализујући се у геопросторној аналитици, ГеоПард пружа решења која трансформишу сложене пољопривредне податке у практичне увиде. Њихова технологија се фокусира на оптимизацију различитих аспеката пољопривреде, од анализе земљишта до VRA мапа, даљинског очитавања и аналитике података пољопривредне опреме, значајно доприносећи унапређењу паметних пољопривредних пракси.

Референце:

Стицкстофф-Еффизиенз. Анвендунгсфалл вон ЛВА – Јохн Деере Хандлер аус Деутсцхланд

Објављено на од стране dementievgeopard

Ин дер динамисцхен Велт дер модернен Ландвиртсцхафт стехен Ландвирте вор захлреицхен Хераусфордерунген, дарунтер дие Аусвиркунген дес Климаванделс, стеигенде Дунгемиттелкостен унд дие дрингенде Нотвендигкеит умвелтвертраглицхер Практикен. Им Зентрум диесер Хераусфордерунген стехт дас Манагемент вон Стицкстофф, еинем ентсцхеиденден Нахрстофф, дер беи фалсцхем Умганг зу ерхеблицхен Умвелтфолген фухрен канн.

Инмиттен диесер Комплекитат третен једоцх звеи Маßстабе алс Лосунген унд Спиелверандерер хервор: Стицкстоффнутзунгсеффизиенз (НУЕ) унд Стицкстоффауфнахме (НУ). НУЕ унд НУ биетен еин неуес Парадигма ин ландвиртсцхафтлицхен Практикен унд ванделн Хераусфордерунген ин Цханцен фур нацххалтиге унд еффизиенте Ландвиртсцхафт ум.

Јохн Деере, еин фухрендер Херстеллер вон Ландмасцхинен, спиелт еине ентсцхеиденде Ролле беи дер Бевалтигунг диесер Хераусфордерунген. Дурцх дас ХарвестЛаб ГраинСенсинг Систем лиеферн сие ентсцхеиденде Датен убер Рохпротеин, вас еин нуанциертерес Верстанднис дер Стицкстоффдинамик ин Пфланзен ермоглицхт. Дарубер хинаус унтерстутзт Јохн Деере дие Интегратион модернер Тецхнологиен, ум дие Ландвиртсцхафт нацххалтигер зу гесталтен.

Ин диесем Бестребунген стехен Јохн Деере-Хандлер вие ЛВА алс ентсцхеиденде Партнер зур Верфугунг. ЛВА, иновативни Јохн Деере-Хандлер у Немачкој, арбеитет енг мит Ландвиртен зусаммен, ум неуе Тецхнологиен зу интегриерен унд фортгесцхриттене агрономисцхе Стратегиен умзусетзен.

Ихре Ролле ист весентлицх, ум Ландвирте дабеи зу унтерстутзен, дие Комплекитат дер модернен Ландвиртсцхафт зу бевалтиген унд сицхерзустеллен, дасс сие дие верфугбарен Тецхнологиен оптимал нутзен, ум зу ихре оп Практимие.

Ин ден фруцхтбарен Боден дер Магдебургер Борде лиегт дие Баумгартел ГбР, еин Фамилиенбетриеб мит 30 Јахрен ландвиртсцхафтлицхер Традитион, во Веизен еине дер Хаупткултурен ист. Ауф диесем Хоф гехт дас празисе Стицкстоффманагемент убер дие Оптимиерунг дес Ертрагс хинаус: Ес ист еин Енгагемент фур нацххалтиге Ландвиртсцхафт ангесицхтс глобалер Умвелтпроблеме.

ГеоПард, алс фухрендер Анбиетер вон Празисионсландвиртсцхафтссофтваре, фунгиерт алс Биндеглиед, дас диесе Саулен – Јохн Деере, ЛВА унд Ландвирте, вие дие Баумгартел ГбР – вербиндет. ГеоПард вереинфацхт дас Датенманагемент унд аутоматисиерт аналитисцхе Прозессе, индем ес Датен ин хандлунгсрелеванте Еркеннтниссе верванделт.

Ин диесем Фалл биетет ихр Фокус ауф Стицкстоффнутзунгсеффизиенз (НУЕ) Ландвиртен еине Перспективе, дурцх дие сие ихре Практикен бетрацхтен унд вербессерн коннен, унд гевахрлеистет Нацххалтигкеит унд Еффизиенз и Тадем Аспект ихр.

Стицкстоффманагемент ауф дем Хоф Баумгартел

Дие Баумгартел ГбР унтер дер Леитунг вон Фриедрицх Баумгартел нутзт дас Потензиал дер датенгестеуертен Ландвиртсцхафт, ум ихре Дунгестратегиен зу верфеинерн унд неуе Тецхникен еинзуфухрен, аллес мит ихрек а еинзуфухрен, аллес мит ихрек а зигрон.

Зентрал фур ихре Стратегие ист дас Стицкстоффманагемент. Дас Јахр 2023 брацхте еинен нассен Фрухлинг унд еинен троцкенен Фрухсоммер ин дие Магдебургер Борде, вас зу дурцхсцхниттлицхен Ертраген фухрте. Ум диесе Бедингунген зу бевалтиген, нутзте дие Фамилие Баумгартел теилфлацхенспезифисцх дие Греен Сеекер-Тецхнологие, ум ихре Стицкстоффанвендунген празисе анзупассен.

Зусатзлицх сетзтен сие дас ХарвестЛаб ГраинСенсинг Систем еин, ум ден Рохпротеингехалт им геернтетен Гетреиде зу мессен. Ансцхлиеßенд вурде мит ГеоПард дер Стицкстоффвербрауцх дер Пфланзен гесцхатзт, вас дие Берецхнунг дер Стицкстоффнутзунгсеффизиенз (НУЕ) мит хохер Празисион ермоглицхте.

Фур дие Фамилие Баумгартел ист НУЕ зу еинем весентлицхен Маßстаб геворден. Ес идентифизиерт Береицхе, ин денен Анпассунген ин ихрер Стицкстоффанвендунгсстратегие нотвендиг синд. У Зонен, ин денен дие НУЕ унтер 80 1ТП3Т лиегт, планен сие, дие Стицкстоффанвендунг ин дер фолгенден Саисон зу редузиерен.

Им Гегенсатз дазу ерфордерн Береицхе, ин денен дие НУЕ 100 1ТП3Т уберстеигт, еине еингехенде Аналисе. Еине Хераусфордерунг, вон дер сие ервартен, дасс сие мехрере Саисонс соргфалтигер Беобацхтунг унд Лерненс ерфордерн вирд.

Зусамменарбеит звисцхен ЛВА & ГеоПард Агрицултуре

Им Јахр 2022 вурде еине стратегисцхе Аллианз звисцхен ГеоПард унд дем Ландмасцхиненунтернехмен ЛВА Алтенведдинген ГмбХ, дем иновативни Јохн Деере-Хандлер у Немачкој, гесцхмиедет. Диесе Зусамменарбеит ентстанд аус еинер гемеинсамен Висион хераус, дие умфангреицхен Датен вон Јохн Деере ин хандлунгсрелеванте Фелдеркеннтниссе умзусетзен.

Сеитдем хат сицх дие Партнерсцхафт веитерентвицкелт унд конзентриерт сицх ауф инновативе Веге, дие ландвиртсцхафтлицхен Практикен дурцх датенгестеуерте Ентсцхеидунген зу вербессерн. Ин ден фолгенден Абсцхниттен верден вир херворхебен, вие Ландвирте ихрен Стицкстоффеинсатз оптимал нутзен.

Мицхаел Ецкхардт, Леитер дес Прецисион Аг Департментс беи ЛВА, ауßерте: “Дие Синергие звисцхен ГеоПард унд ЛВА ист мехр алс нур еине Гесцхафтспартнерсцхафт; ес ист еин Енгагемент, ангевандте агрономисцхе Практикен дурцх датенгестеуерте Ентсцхеидунген даурбеис. аусгерицхтет, Ландвиртен вербессерте агрономисцхе Еинсицхтен зу ермоглицхен.

ЛВА нутзт мит сеинен ервеитертен агрономисцхен Диенстлеистунген дие Старке вон Јохн Деере-Гератен, вие дем ХарвестЛаб ГраинСенсор Систем, ум ентсцхеиденде Датен зу саммелн. Ауф дер андерен Сеите верарбеитет ГеоПардс Аналисе-Енгине диесе Датен унд лиеферт хандлунгсрелеванте Еркеннтниссе.

Гемеинсам билдет диесе Партнерсцхафт еине Аллианз, дие дарауф фокуссиерт ист, дие Практикен дер Ландвирте (вие етва им Береицх дес Стицкстоффманагементс) зу вербессерн, дурцх дие Комбинатион дес Бестен аус Масцхинен- унд Софтваревелтен.”

Датенерфассунг унд -ауфбереитунг

Им Зентрум диесер датенгетриебенен ландвиртсцхафтлицхен Ентвицклунг стехт дие нахтлосе Интегратион звисцхен ГеоПард унд дем Јохн Деере Оперативни центар. Диесе Зусамменарбеит верансцхаулицхт дие зентрале Ролле вон Јохн Деере беи дер Береитстеллунг вон Датензуганг убер ихре АПИ, еине Маßнахме, дие ден Датенфлусс аус ден ландвиртсцхафтлицхен Фелдерн ерхеблицх береицхерт.

Дие Интегратион стеллт сицхер, дасс собалд Оператионен у Јохн Деере Оператионс Центер документиерт верден, диесе умгехенд ан ГеоПард убертраген верден. Диесер софортиге Датенабруфпрозесс умфасст Ернтеворганге (мит Детаилс вие Рохпротеин- унд Крафтстоффвербрауцхсдатен) совие Анвендунген вие Спритзен, Дунген, Саен унд Боденбеарбеитунг.

Диесе реибунгслосе Вербиндунг ист ницхт ауссцхлиеßлицх ауф Јохн Деере бесцхранкт; дас грундлегенде Принзип дер ГеоПард-Платтформ ист ихре Компатибилитат мит версцхиеденен Анбиетерн вон Масцхинендатен, дие убер АПИ-Анбиндунген ермоглицхт вирд.

Дурцх еинем нахтлосен Датенфлусс ин ГеоПардс Систем синд дие Ландвирте мит нахезу Ецхтзеитаналисен аусгестаттет. Диесе промпте Датенубертрагунг ист дер Ецкпфеилер фур дие Инитииерунг аутоматисиертер Аналисе-Суитен, вие дер Анализе дер Стицкстоффнутзунгсеффизиенз, унд стеллт сицхер, дасс дие Ландвирте зеитнахе унд хандлунгинблилецке.

Фелд

Им Јахр 2023 станд дие Баумгартел ГбР вор дер Хераусфордерунг, дас Вацхстум ауф дем Фелд зу оптимиерен. Дафур вурде виермал Стицкстофф аусгебрацхт, бегинненд мит ССА им Фебруар, гефолгт вон дреи Анвендунген вон АХЛ им Фрухјахр.

Ум диесе Анвендунген ауф дем Фелд теилфлацхенспезифисцх феин абзустиммен, вурде дие ентспрецхенде Тецхнологие еингесетзт. Зудем спиелте дас ХарвестЛаб ГраинСенсинг Систем еине ентсцхеиденде Ролле беи дер Ауфдецкунг дер Вертеилунг вон Рохпротеин им геернтетен Гетреиде.

Ернте

Ентдецкен Сие дие Феинхеитен дер неуестен Ернте вом 2023-08-08 анханд дер фолгенден Сцреенсхотс. Диесер ентсцхеиденде Датенсатз, дер нахтлос унд аутоматисиерт вом Јохн Деере Оператионс Центер дурцх ГеоПард абгеруфен вурде, зеигт дас феине Глеицхгевицхт звисцхен ден Датенебенен Рохпротеин унд феуцхтер Массе, дие вахрендер дер Ернст.

Рохпротеин-Датен: Ернте 2023-08-08                               
Феуцхтмассе-Датен: Ернте 8.8.2023

Обвохл Ернтедатен гелегентлицх Вариатионен ауфвеисен коннен, ерхохт дие Имплементиерунг дер Калибрација повреда дие аналитисцхе Генауигкеит ерхеблицх. Диес гевахрлеистет зуверлассиге Еркеннтниссе, ауцх беи ауßергевохнлицхен Вертен вие 19 т/ха за Веизен. Дие калибриерте феуцхте Массе ист унтен даргестеллт.

Калибриерте Датен зур Феуцхтмассе: Ернте 2023-08-08

Дунгунгсмаßнахмен мит ангевендетен Стицкстоффпродуктен

Вахренд дер Саисон 2023 вурде дер Веизенбестанд мит еинем соргфалтиг геплантен Стицкстоффаппликатионсрегиме беханделт, дас виер унтерсцхиедлицхе Бехандлунген умфассте. Дазу гехорте еине Анвендунг вон ССА-Продуктен ам 2023-02-23, гефолгт вон дреи Стицкстоффанвендунген им Фрухјахр мит АХЛ ам 2023-03-18, 2023-04-06-04 анд 2023-06-2013. Дие генауен ин једер Бехандлунг ангевендетен Менген синд ин ден береитгестеллтен Сцреенсхотс документиерт.

Стицкстоффанвендунг: 2023-02-23 ССА
Стицкстоффанвендунг: 2023-03-18 АХЛ
Стицкстоффанвендунг: 2023-04-06 АХЛ                          
Стицкстоффанвендунг: 2023-05-13 АХЛ

ГеоПард спиелте ин диесем Прозесс еине ентсцхеиденде Ролле, индем ес нахтлос диесе Датенсатзе вом Јохн Деере Оператионс Центер укратко. Диесе еффизиенте Датенбесцхаффунг береитете ден Вег фур еине умфассенде Аналисе дер Стицкстоффнутзунгсеффизиенз (НУЕ) унд дер Стицкстоффауфнахме (НУ). Индем вир унс ин диесе Датен вертиефен, верванделн вир рохе Информатионен ин вертволле Еркеннтниссе унд ебнен ден Вег фур вербессерте агрономисцхе Оператионен унд Стратегиен.

Гесамтер ангевендетер Стицкстофф

Дер гесамте ангевендете Стицкстофф (ТАН) куантифизиерт дие кумулативе Менге ан Стицкстофф, дие ауф дас Фелд ауфгебрацхт вурде, даргестеллт ин абсолутен Захлен алс кг/ха. Диесер Верт ергибт сицх аус дер Сумме дер татсацхлицх вахренд дер Анбаусаисон ауфгебрацхтен Стицкстоффпродукте.

Ум дие хоцхсте Генауигкеит ин дер Бевертунг зу гевахрлеистен, вурден нур татсацхлицх ангевендете Датен вервендет унд Зиел- унд Планверте аусгесцхлоссен. Еин солцхер Ансатз беруцксицхтигт ауцх Стеллен мит убер- унд унтердосиертем Стицкстофф.

Ум тиефер еинзустеиген, хабен вир једен Куадратметер унтерсуцхт, ум ден Ландвиртен еин детаиллиертес Верстанднис фур дие про Хектар ауфгебрацхтен Стицкстоффменген зу биетен. Дие Карте унтен фаст дие Информатионен аус аллен виер Стицкстоффанвендунген зусаммен унд биетет еинен еинхеитлицхен Уберблицк убер дие Вертеилунг дес вахренд дер Саисон ауфгебрацхтен Стицкстоффс.

Алле прасентиертен статистисцхен Датен синд ин абсолутен Захлен ангегебен, гемессен ин кг/ха. Дие фарбкодиерте Дарстеллунг ерлеицхтерт дие Интерпретатион: Рот кеннзеицхнет Береицхе мит дем герингстен ауфгебрацхтен Стицкстофф, вахренд Грун Регионен мит дем хоцхстен ауфгебрацхтен Стицкстофф анзеигт.

Гесамтанвендунг Стицкстофф 2023

Штапићи

Стицкстоффауфнахме (НУ) гибт дие Гесамтменге ан Стицкстофф ан, дие Пфланзен вахренд ихрер Вацхстумспериоде ауфнехмен. Ум НУ генау зу берецхнен, верден звеи критисцхе Компонентен беруцксицхтигт: (1) дие Рохпротеинмессунг, вие сие вом Јохн Деере ГраинСенсинг Систем ерфасст вирд, унд (2) дие гесамте геернтете Ертрагсмассе.

Беи Веизен вирд дие НУ-Вертеилунг ин абсолутен Вертен ангегебен, гемессен у кг/ха. Еине детаиллиерте географисцхе унд статистисцхе Дарстеллунг дер НУ им гесамтен Фелд ист им беигефугтен Сцреенсхот зу сехен.

Штапићи за паковање 2023.
Статистисцхе Вертеилунг дес Стицкстоффауфнахменс

Ефикасност коришћења стицктофтнутзунгсефизиенц

Дие Стицкстоффнутзунгсеффизиенз (НУЕ) куантифизиерт дас Верхалтнис дес вербрауцхтен Стицкстоффс зум инсгесамт ауфгетрагенен Стицкстофф, аусгедруцкт ин Прозент. Абгелеитет вон дер зувор бесцхриебенен Стицкстоффауфнахме (НУ) унд дем гесамтен ангевендетен Стицкстофф (ТАН), ист еин НУЕ-Верт нахе 1001ТП3Т идеал. Диес зеигт, дасс дие Пфланзен фаст ден гесамтен ауфгетрагенен Стицкстофф вербрауцхт хабен, вас ден Ертраг оптимиерт.

Једоцх деутен НУЕ-Верте ум 501ТП3Т ауф еине Уберанвендунг мит убриг геблиебенем Стицкстофф им Боден хин хин, вахренд Верте убер 1001ТП3Т еине Унтеранвендунг анзеиген, вобеи дие фростофференхер нутзен.

Беиде Сзенариен синд унервунсцхт: Ерстерес биргт дас Рисико еинер Убердунгунг, вахренд летзтерес ден Боден ерсцхопфт. Диесе Баланце вирд ин дер Карте унтен висуелл даргестеллт, вобеи Береицхе нахе 501ТП3Т НУЕ ин Рот унд солцхе нахе 1001ТП3Т ин Грун гефарбт синд.

Стицкстоффнутзунгсеффизиенз 2023
Цлустерисиерунг дер Стицкстоффнутзунгсеффизиенз 2023
Вертеилунг дер Стицкстоффнутзунгсеффизиенз 2023

Штитна шприца

Дер Стицкстоффуберсцхусс (НС) мисст дие Дифференз звисцхен дем гесамтен ангевендетен Стицкстофф (ТАН) унд дер Стицкстоффауфнахме (НУ), дие дие Пфланзен вахренд еинер Саисон вербрауцхен, аусгедруцкт ин абсолутен кг/ха. Им Весентлицхен зеигт ер дие Менге ан Стицкстофф ан, дие вон ден Пфланзен ницхт генутзт вурде.

Диес спиелт еине ентсцхеиденде Ролле беи дер Планунг дер Стицкстоффанвендунг фур дие нацхфолгенде Саисон. Дие географисцхе унд статистисцхе Вертеилунг диесес унгенутзтен Стицкстоффс, вертеилт убер дас Фелд, канн ин дер унтен береитгестеллтен Карте еингесехен верден.

Stickstoff-Überschuss 2023

Верглеицх вон Ернтемассе унд Рохпротеин

Дас Верстанднис вон Рохпротеиндатен ист весентлицх беи дер Мессунг дер Ернте, да ес Еинблицке ин дие ернахрунгспхисиологисцхе Куалитат унд ден потензиеллен Марктверт дер Ернте биетет. Дас ХарвестЛаб ГраинСенсинг Систем вирд зур Мессунг вон Рохпротеин вервендет, унд еин ентспрецхендер Сцреенсхот, дер сеине Вербиндунг зур Ернте зеигт, ист алс Референз ангехангт.

Рохпротеин-Датен: Ернте 2023-08-08               
Калибриерте Феуцхтмассе-Датен: Ернте 08.08.2023

Ум дие Датен зу категорисиерен унд зу верстехен, хабен вир спезифисцхе Сцхвелленверте фестгелегт: еинен Протеинсцхвелленверт вон 12,51ТП3Т унд еинен Сцхвелленверт фур дие Нассмассе дер Ернте вон 7,9т. Басиеренд ауф диесен Сцхвелленвертен вервенден вир дие Бегриффе “хохер” унд “ниедригер”, ум зу бесцхреибен, вие дие беобацхтетен Датен ин Безуг ауф диесе фестгелегтен Стандардс стехен.

Дурцх ден Верглеицх унд дие Гегенуберстеллунг диесер Кеннзахлен коннен вир вертволле Идеен гевиннен, ум агрономисцхе Маßнахмен фур дие фолгенден Саисонс зу верфеинерн унд зу вербессерн.

Дурцх дие Комбинатион дер Кеннзахлен ауф еинер еинзиген Карте вирд дие Безиехунг звисцхен Рохпротеин унд Нассмассе висуалисиерт. Диесе умфассенде Дарстеллунг идентифизиерт виер унтерсцхиедлицхе Сзенариен:

  1. Ертраг хохер алс 7,9 т/ха мит Протеин хохер алс 12,51ТП3Т
  2. Ертраг хохер алс 7,9 т/ха мит Протеин ниедригер алс 12,51ТП3Т
  3. Ертраг ниедригер алс 7,9 т/ха мит Протеин хохер алс 12,51ТП3Т
  4. Ертраг ниедригер алс 7,9 т/ха мит Протеин ниедригер алс 12,51ТП3Т
Ертраг против Протеинвертеилунга 2023

Закључавање

  1. Датен: Дурцх дие нахтлосе Интегратион мит дем дем дем дем дем дем Јохн Деере Оператионс Центер стеллт ГеоПард еине Ецхтзеит- унд генауе Датенерфассунг сицхер, дие дие дие Грундлаге фур алле нацхфолгенден Аналисен билдет. Дие Еинбезиехунг вон татсацхлицх гемессенен Датен аус дем ХарвестЛаб ГраинСенсинг Систем унд ден татсацхлицхен Анвендунгсдатен ист вон ентсцхеидендер Бедеутунг. Зусаммен гевахрлеистен сие еине беиспиеллосе Генауигкеит беи ден Берецхнунген.
  2. Штапићи за паковање (NU) унд гесамтер ангевендетер Стицкстофф (ТАН): Диесе беиден Кеннзахлен синд фур Ландвирте вон гроßтер Бедеутунг, дие дас Глеицхгевицхт унд дие Динамик вон Стицкстофф ин ихрен Фелдерн верстехен моцхтен. Гемеинсам биетен сие еин воллстандигес Билд дес Стицкстоффкреислауфс убер еине Саисон хинвег.
  3. Стицкстоффнутзунгсеффизиенз (НУЕ): НУЕ диент алс Сцхлусселкеннзахл зур Бевертунг дер Гесамтеффизиенз дер Стицкстоффнутзунг ауф еинем Фелд. Индем Береицхе мит унтерсцхиедлицхен НУЕ-Вертен идентифизиерт верден, коннен Ландвирте Моглицхкеитен зур Верфеинерунг ихрер Стицкстоффанвендунгсстратегиен еркеннен унд дие гесамтен агрономисцхен Практикен вербессерн.
  4. Штитна шприца (NS): НС лиеферт ентсцхеиденде Еркеннтниссе, дие дие дие Стратегиен фор дие варијабилна Рате Апплицатион (ВРА) фур дие Цомменде Саисон бееинфлуссен коннен. Дурцх дие Беруцксицхтигунг дес ницхт генутзтен Стицкстоффс коннен Ландвирте информиерте Ентсцхеидунген треффен, ум ихре Анвендунгсплане анзупассен.

Аус дер Перспективе еинес Ландвиртс ист дие Веркнупфунг вон празисер Датенерфассунг мит ауфсцхлуссреицхен Аналисен еин Вендепункт. Ес гехт ницхт нур дарум, еин Глеицхгевицхт беи дер Стицкстоффанвендунг зу ерреицхен.

Ес гехт дарум, Феинхеитен зу верстехен, ум Културен нацххалтиг анзубауен, дие бестмоглицхен Ертраге сицхерзустеллен унд дие Гесундхеит дес Боденс фур зукунфтиге Генератионен зу ерхалтен.

О предузећима

ГеоПард ист еин фухрендер Анбиетер вон Софтваре фур дие Празисионсландвиртсцхафт. Дас Унтернехмен вурде 2019 у Келну, Немачка, гегрундет унд ист велтвеит вертретен. ГеоПард биетет еине Реихе вон Лосунген, дие Ландвиртен хелфен, ихре Бетриебсаблауфе зу оптимиерен унд дие Ертраге зу стеигерн. Мит еинем Фокус ауф Нацххалтигкеит унд регенеративе Виртсцхафт стребт ГеоПард ан, Празисионсландвиртсцхафтспрактикен велтвеит зу фордерн.

Зу ден Партнерн дес Унтернехменс гехорен беканнте Маркен вие Јохн Деере, Цортева Агрисциенце, Пфеифер & Ланген, ИОВА Соибеан Ассоциатион и виеле андере.

ЛВА, Ландмасцхинен Вертриеб Алтенведдинген, ист еин лангјахригес миттелстандисцхес Унтернехмен мит Ниедерлассунген у Сацхсен-Анхалт, Бранденбург унд Ниедерсацхсен. Дер Сцхверпункт лиегт ауф Веркауф, Екпорт, Вермиетунг, Хандлерверкстатт- унд Ерсатзтеилсервице фур Ландмасцхинен совие агрономисцхен Диенстлеистунген. Сеит убер 30 Јахрен гехорт ЛВА зу ден ерфолгреицхстен Јохн Деере-Хандлерн у Европи.

Дие агрономисцхе Абтеилунг вон ЛВА биетет Диенстлеистунген вие Бератунг им Береицх Празисионсландвиртсцхафт, Боденсцаннен унд Датенаналисе совие еин РТК-Нетзверк фур ГПС-Корректурен ан.

Хеуте арбеитен 100 Митарбеитер ам Стандорт Алтенведдинген унд веитере 220 Коллеген ан ден андерен Стандортен у Ниедерсацхсен, Бранденбург унд Сацхсен-Анхалт. Дарунтер бефинден сицх етва 40 Аусзубилденде.

Ефикасност коришћења азота. Пример употребе од LVA – дилера Џон Дира из Немачке

Објављено на од стране dementievgeopard

У динамичном свету модерне пољопривреде, пољопривредници се суочавају са вишеструким изазовима, укључујући утицаје климатских промена, растуће трошкове ђубрива и хитну потребу за еколошки одрживим праксама. Централно место у овим изазовима је управљање азотом, кључним хранљивим материјама које, ако се њима лоше управља, могу довести до значајних последица по животну средину.

Међутим, усред ових сложености, две метрике се појављују као решења и прекретнице: ефикасност коришћења азота (NUE) и усвајање азота (NU). NUE и NU нуде нову парадигму у пољопривредним праксама, претварајући изазове у могућности за одрживу и ефикасну пољопривреду.

Џон Дир, водећи произвођач пољопривредне опреме, игра кључну улогу у решавању ових изазова. Кроз свој HarvestLab GrainSensing систем, они пружају кључне податке о сировом протеину, омогућавајући нијансираније разумевање динамике азота у усевима. Штавише, Џон Дир подржава интеграцију модерних технологија како би пољопривреда била одрживија.

У овој потрази, Џон Дир дилери попут LVA стоје као кључни савезници. LVA, иновативни Џон Дир дилер у Немачкој, тесно сарађује са пољопривредницима како би интегрисао нове технологије и имплементирао напредне агрономске стратегије. Њихова улога је кључна у помагању пољопривредницима да се снађу у сложеностима модерне пољопривреде, осигуравајући да максимално искористе доступне технологије како би оптимизовали своје праксе.

У плодном тлу Магдебуршког подручја лежи прича о Баумгартел ГбР, породичној фарми са 30 година пољопривредног наслеђа, где је пшеница једна од главних култура. На овој фарми, прецизно управљање азотом иде даље од оптимизације приноса усева: реч је о посвећености одрживој пољопривреди упркос глобалним еколошким изазовима.

ГеоПард, као водећи добављач софтвера за прецизну пољопривреду, делује као лепак који повезује ове стубове – Џон Дир, ЛВА и пољопривреднике попут оних у Баумгартел ГбР. ГеоПард поједностављује управљање подацима и аутоматизује аналитичке процесе, претварајући податке у практичне увиде. У овом случају, њихов фокус на ефикасност коришћења азота нуди перспективу кроз коју пољопривредници могу да сагледају и побољшају своје праксе, осигуравајући одрживост и ефикасност у сваком аспекту свог пословања.

Управљање азотом на фарми Баумгартел

Породица Баумгартел, под вођством Фридриха Баумгартела, прихвата потенцијал пољопривреде засноване на подацима како би усавршила своје стратегије ђубрења и увела нове технике, све са циљем побољшања својих агрономских пракси.

Централни део њихове стратегије је управљање азотом. Година 2023. донела је влажно пролеће и суво рано лето Магдебуршком подручју, што је резултирало просечним приносима. Да би се снашли у овим условима, породица Баумгартел је користила методе специфичне за локацију како би прецизно прилагодила своју примену азота.

Поред тога, користили су HarvestLab GrainSensing систем за мерење сировог протеина у убраном зрну. Након тога, коришћењем GeoPard-а, процењена је потрошња азота усева, што је омогућило израчунавање ефикасности коришћења азота (NUE) са високом прецизношћу.

За Баумгартелове, НУЕ је постала суштински показатељ. Он идентификује подручја којима је потребно прилагођавање стратегија примене азота. У зонама где НУЕ падне испод 80%, планирају да смање примену азота у наредној сезони. Насупрот томе, подручја где НУЕ прелази 100% захтевају детаљну анализу, изазов за који очекују да ће захтевати више сезона пажљивог посматрања и учења.

Сарадња између LVA и GeoPard Agriculture

Године 2022, склопљен је стратешки савез између компаније GeoPard и компаније LVA за пољопривредне машине Altenweddingen, иновативног дилера компаније John Deere у Немачкој. Ова сарадња је настала из заједничке визије да се опсежни подаци компаније John Deere искористе за практичне увиде на терену.

Од тада, партнерство је проширено, фокусирано на иновативне начине за побољшање пољопривредних пракси кроз одлуке засноване на подацима. У наредним одељцима ћемо истаћи како пољопривредници максимално користе азот.

Мајкл Екхарт, шеф одељења за прецизну пољопривреду у ЛВА, поменуо је, “Синергија између GeoPard-а и LVA је више од самог пословног партнерства; то је посвећеност револуционарном мењању примењених агрономских пракси кроз одлуке засноване на подацима.“.

Ова сарадња је посвећена оснаживању пољопривредника побољшаним агрономским увидима. LVA, са својим проширеним агрономским услугама, користи снагу опреме John Deere, као што је HarvestLab GrainSensor систем, за прикупљање кључних података.

С друге стране, аналитички систем компаније GeoPard обрађује ове податке, пружајући корисне информације. Заједно, ово партнерство формира савез, фокусиран на побољшање пракси пољопривредника (као што је управљање азотом) комбиновањем најбољег из света машина и софтвера.’

Прикупљање и припрема података

У сржи ове пољопривредне еволуције вођене подацима је беспрекорна интеграција између GeoPard-а и John Deere оперативног центра. Ова сарадња илуструје кључну улогу компаније John Deere у пружању приступа подацима путем њиховог API-ја, потез који значајно обогаћује проток података примљених са пољопривредних површина.

Интеграција осигурава да чим се операције документују у оперативном центру компаније John Deere, GeoPard их брзо прикупи. Овај процес тренутног преузимања података обухвата жетву (са детаљима као што су подаци о сировом протеину и потрошњи горива) и примене попут прскања, ђубрења, сетве и обраде земљишта.

Ова поједностављена веза није ексклузивна за Џон Дир; основни принцип ГеоПардове платформе је њена компатибилност са различитим добављачима података о машинама, што олакшава повезивање путем АПИ-ја.

Са подацима који беспрекорно теку у ГеоПардов систем, произвођачи добијају аналитичке увиде у готово реалном времену. Овај брзи пренос података је камен темељац покретања аутоматизованих аналитичких пакета, као што је анализа ефикасности коришћења азота, осигуравајући да произвођачи имају благовремене и корисне увиде на дохват руке.

Поље

Године 2023, Baumgärtel GbR се суочио са изазовом оптимизације раста на пољу. Да би се то постигло, азот је примењен четири пута, почевши са SSA у фебруару, а затим са три примене AHL у пролеће. Ове примене на пољу су фино подешене коришћењем методе специфичне за локацију. Поред тога, HarvestLab GrainSensing систем је одиграо кључну улогу у откривању дистрибуције сировог протеина у убраном зрну.

Жетва

Истражите замршености најновије жетве од 2023-08-08 помоћу следећих снимака екрана. Овај кључни скуп података, који је GeoPard беспрекорно преузео из оперативног центра John Deere на аутоматизован начин, приказује деликатну равнотежу између слојева података о сировим протеинима и влажној маси снимљених током жетве.

Подаци о сировом протеину: Жетва 2023-08-08
Подаци о влажној маси: Жетва 2023-08-08

Иако подаци о жетви повремено могу показивати варијације, имплементација Калибрација приноса значајно побољшава аналитичку тачност. Ово обезбеђује поуздане увиде, чак и када су у питању изузетне вредности као што је 19 т/ха за пшеницу. Калибрисана влажна маса је приказана испод.

Калибрисани подаци о влажној маси: Жетва 2023-08-08

Ђубрење примењеним азотним производима

Током сезоне 2023. године, усев пшенице је третиран пажљиво планираним режимом примене азота, који је обухватао четири различита третмана. То је укључивало примену производа SSA 23.02.2023, након чега су уследиле три пролећне примене азота AHL 18.03.2023, 06.04.2023 и 13.05.2023. Прецизне количине примењене у сваком третману су документоване на достављеним снимцима екрана.

Примена азота: 2023-02-23 SSA
Примена азота: 18.03.2023. AHL
Примена азота: 2023-04-06 AHL
Примена азота: 13.05.2023. AHL

ГеоПард је одиграо кључну улогу у овом процесу тако што је без проблема преузео ове скупове података из оперативног центра компаније Џон Дир. Ово ефикасно преузимање података поставило је темеље за свеобухватну анализу ефикасности коришћења азота (NUE) и апсорпције азота (NU). Удубљивањем у ове податке, трансформишемо сирове информације у вредне увиде, отварајући пут за побољшане агрономске операције и стратегије.

Укупно примењеног азота

Укупни примењени азот (УАПН) квантификује кумулативну количину азота примењеног на поље, представљену у апсолутним бројевима као кг/ха. Ова метрика се изводи из збира стварних азотних производа примењених током вегетационе сезоне.

Да би се осигурала највећа тачност у процени, коришћени су само стварни подаци о примени азота, искључујући циљне и планиране вредности. Такав приступ такође узима у обзир места са прекомерном и недовољном применом азота.

Дубље смо испитали сваки квадратни метар како бисмо произвођачима пружили детаљан увид у количине азота примењене по хектару. Мапа испод обједињује информације из све четири примене азота, нудећи јединствени приказ расподеле примењеног азота током сезоне.

Сви статистички подаци су приказани у апсолутном износу, мерено у кг/ха. Приказ бојама олакшава тумачење: црвена означава подручја са најмање примењеног азота, док зелена означава регионе са највећом примењеном количином.

Укупно примењеног азота 2023.

Усисавање азота

Унос азота (NU) представља укупну количину азота коју биљке конзумирају током своје сезоне раста. Да би се прецизно израчунала NU, узимају се у обзир две критичне компоненте: (1) мерење сировог протеина, како га бележи HarvestLab GrainSensing систем, и (2) укупна маса убраног приноса.

За пшеницу, расподела НУ је представљена у апсолутном износу, мерено у кг/ха. Детаљан геопросторни и статистички приказ НУ на пољу може се видети на пратећем снимку екрана.

Унос азота 2023
Статистичка расподела апсорпције азота 2023.
Статистичка расподела апсорпције азота 2023.

Ефикасност коришћења азота

Ефикасност коришћења азота (NUE) квантификује однос потрошеног азота и укупно примењеног азота, изражен у процентима. Изведена из раније описаног усвајања азота (NU) и укупно примењеног азота (TAN), NUE близу 100% је идеална, што указује да су биљке потрошиле скоро сав примењени азот, оптимизујући принос.

Међутим, вредности NUE око 50% указују на прекомерну примену са резидуалним азотом у земљишту, док вредности које прелазе 100% указују на недовољну примену, при чему биљке црпе азот из резерви претходних година.

Оба сценарија су непожељна: први ризикује прекомерно ђубрење, док други исцрпљује земљиште. Ова равнотежа је визуелно представљена на мапи испод, где су подручја близу 50% NUE обојена црвеном бојом, а она близу 100% зеленом.

Ефикасност коришћења азота 2023
Кластеризација ефикасности коришћења азота 2023.
Кластеризација ефикасности коришћења азота 2023.
Дистрибуција ефикасности коришћења азота 2023.
Дистрибуција ефикасности коришћења азота 2023.

Вишак азота

Вишак азота (NS) мери разлику између укупно примењеног азота (TAN) и усвајања азота (NU) које биљке конзумирају током сезоне, изражено у апсолутном смислу као kg/ha. У суштини, то показује количину азота коју биљке не користе, што игра кључну улогу у планирању примене азота за наредну сезону.

Геопросторна и статистичка дистрибуција овог неискоришћеног азота, распоређеног по пољу, може се видети на мапи која је дата испод.

Вишак азота 2023.

Поређење приноса/масе у односу на сирове протеине

Разумевање података о сировим протеинима је неопходно при мерењу приноса, јер пружа увид у нутритивни квалитет и потенцијалну тржишну вредност усева. HarvestLab GrainSensing систем се користи за мерење сировог протеина, а одговарајући снимак екрана који приказује његову везу са приносом је приложен као референца.

Подаци о сировом протеину: Жетва 2023-08-08
Калибрисани подаци о влажној маси: Жетва 2023-08-08

Да бисмо категоризовали и разумели податке, поставили смо специфичне прагове: праг протеина на 12,51 т/хектар и праг приноса влажне масе на 7,9 т/ха. На основу ових прагова, користимо термине “виши” и “нижи” да бисмо описали како се посматрани подаци односе на ове постављене стандарде. Упоређивањем и супротстављањем ових метрика, можемо извући непроцењиве идеје за усавршавање и побољшање агрономских операција за наредне сезоне.

Комбиновањем метрика на једној мапи, визуелизује се однос између сирових протеина и влажне масе. Ова свеобухватна репрезентација идентификује четири различита сценарија:

  1. Већи принос од 7,9 т/ха са већим садржајем протеина 12,51 тП3Т
  2. Већи принос од 7,9 т/ха са нижим садржајем протеина 12,51 тП3Т
  3. Нижи принос од 7,9 т/ха са вишим садржајем протеина 12,51 тП3Т
  4. Нижи принос од 7,9 т/ха са нижим садржајем протеина 12,51 тП3Т
Принос у односу на дистрибуцију протеина 2023

Закључак

1. Подаци: Беспрекорном интеграцијом са оперативним центром компаније John Deere, GeoPard обезбеђује прикупљање података у реалном времену и тачно, формирајући основу за све накнадне аналитике. Укључивање стварних измерених података из HarvestLab GrainSensing система и стварних примењених података је од виталног значаја. Заједно, они обезбеђују ненадмашну тачност у прорачунима.
2. Унос азота (NU) и укупно примењени азот (TAN)Ове две метрике су од највеће важности за произвођаче усева који желе да схвате равнотежу и динамику азота на својим пољима. Заједно, оне пружају комплетну слику животног циклуса азота током сезоне.
3. Ефикасност коришћења азота (NUE): NUE служи као кључна метрика за процену укупне ефикасности коришћења азота на пољу. Идентификовањем подручја са различитим NUE вредностима, произвођачи усева могу да идентификују могућности за усавршавање својих стратегија примене азота и побољшање укупних агрономских пракси.
4. Вишак азота (NS): NS пружа кључне увиде који могу утицати на стратегије варијабилне примене (VRA) за предстојећу сезону. Решавањем проблема неискоришћеног азота, пољопривредници могу доносити информисане одлуке о прилагођавању својих планова примене.

Из перспективе пољопривредника, спајање прецизног прикупљања података са проницљивом аналитиком мења правила игре. Не ради се само о постизању равнотеже у примени азота. Ради се о разумевању сложености одрживог узгоја усева, обезбеђивању најбољих могућих приноса и одржавању здравља земљишта за будуће сезоне.

О компанијама

ГеоПард је водећи добављач софтвера за прецизну пољопривреду. Компанија је основана 2019. године у Келну, у Немачкој, и заступљена је широм света. Компанија нуди низ решења која помажу пољопривредницима да оптимизују своје пословање и повећају приносе. Са фокусом на одрживост и регенеративну економију, GeoPard има за циљ да промовише праксе прецизне пољопривреде широм света.

Партнери компаније укључују познате брендове као што су John Deere, Corteva Agriscience, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association и многе друге.

ЛВА, предузеће за пољопривредне машине Алтенвединген, је дугогодишња компанија средње величине са филијалама у Саксонији-Анхалту, Бранденбургу и Доњој Саксонији. Фокус је на продаји, извозу, изнајмљивању, сервисима за радионице и резервне делове за пољопривредне машине и агрономским услугама. LVA је један од најуспешнијих дилера Џон Дира у Европи, већ преко 30 година.

Агрономско одељење LVA пружа услуге као што су консултантске услуге за прецизну пољопривреду, скенирање земљишта и анализа података, RTK мрежа за GPS корекцију.

Данас, на локацији у Алтенведингену ради 100 запослених, а додатних 220 колега на осталим локацијама у Доњој Саксонији, Бранденбургу и Саксонији-Анхалту. Међу њима је око 40 приправника.

Представљамо ГеоПардове мапе профита: Корак напред у прецизној пољопривреди

Објављено на од стране dementievgeopard

Мапа профита из примера на снимку екрана узима у обзир примењене скупове података о ђубрењу, сетви, двострукој примени заштитних средстава за усеве и жетви. У прорачун се могу додати и други трошкови, као што су припрема земљишта и разне активности.

Прецизна пољопривреда је приступ заснован на подацима који тежи повећању ефикасности и профитабилности. GeoPard, водећи добављач решења за прецизну пољопривреду, унапређује своје могућности анализе података увођењем Profit Maps.

Ова функција пружа визуелни приказ профитабилности на нивоу подобласти, омогућавајући информисаније доношење одлука и расподелу ресурса. Моћи ћете на први поглед да видите где вам ваша поља доносе новац, а где се трошкови улагања и промена не исплаћују.

Мапе профита се генеришу интеграцијом различитих слојева података, укључујући податке о примењеној сетви, примени заштите усева, потрошњи ђубрива и жетви. Ове информације се добијају директно од пољопривредне опреме и оперативног центра компаније John Deere.

ГеоПард затим примењује прилагођену једначину, узимајући у обзир трошкове сваког улаза, да би израчунао профитабилност на нивоу зоне. Ове мапе профита пружају свеобухватан преглед расподеле профита по различитим зонама поља.

Једна од кључних карактеристика ГеоПард-ових мапа профита је могућност приказивања распона профита у различитим зонама поља. Ово се израчунава у доларима/еврима/било којој валути и пружа јасну индикацију колики профит пољопривредник остварује у свакој одређеној области.

Имајући ове информације на дохват руке, пољопривредници могу доносити информисаније одлуке о томе где и како да користе своје пољопривредне инпуте.

На пример, могли би да одлуче да више инвестирају у области са већом профитабилношћу или да преиспитају своје стратегије у зонама са нижим приносима. Овај ниво грануларности у анализи података издваја ГеоПардове мапе профита.

Владимир Клинков, генерални директор компаније GeoPard, истиче трансформативни потенцијал овог алата, наводећи: “Ове мапе омогућавају пољопривредницима да доносе информисаније одлуке о расподели ресурса и трошковима на сваком хектару поља и да ефикасније планирају своје пословање.”

Практична примена мапа профита већ се демонстрира у реалним сценаријима. Еурасија Група Казахстан, званични дилер компаније Џон Дир, користи ову функцију за оптимизацију свог пословања.

Јевгениј Чесноков, директор за управљање пољопривредом у компанији Eurasia Group Kazakhstan LLP, дели своје искуство: “Уз помоћ мапе профита компаније GeoPard Agriculture, успели смо да стекнемо дубљи увид у профитабилност поља наших партнера.’.

Ово је омогућило нашим пољопривредницима да доносе стратешкије одлуке о расподели ресурса, што је на крају повећало оперативну ефикасност и побољшало показатеље профита.”

ГеоПардове мапе профита представљају значајан напредак у прецизној пољопривреди, пружајући пољопривредницима увиде који су им потребни за оптимизацију пословања и максимизирање профитабилности. Како се индустрија наставља развијати, алати попут ових играће све важнију улогу у обликовању будућности пољопривреде.

За више увида у развој и примену мапа профитабилности у прецизној пољопривреди, можете истражити ове ресурсе: Државни универзитет Канзаса, АСПЕКЗИТ, Чилеански часопис за пољопривредна истраживања, Министарство пољопривреде САД, и ResearchGate.

Пратите нас за још новости јер GeoPard наставља да иновира и помера границе онога што је могуће у прецизној пољопривреди.

О компанијама:

ГеоПард је водећи добављач софтвера за прецизну пољопривреду. Компанија је основана 2019. године у Келну, у Немачкој, и заступљена је широм света. Компанија нуди низ решења која помажу пољопривредницима да оптимизују своје пословање и повећају приносе.

Са фокусом на одрживост и регенеративну економију, GeoPard има за циљ да промовише праксе прецизне пољопривреде широм света.

Партнери компаније укључују познате брендове као што су John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth и многе друге.

Еуразија Груп Казахстан је казахстанско представништво швајцарске компаније Eurasia Group AG, званичног дилера John Deere-а у Републици Казахстан и Киргистану од 2002. године. Компанија испоручује решења за пољопривреду водећих светских произвођача као што су JCB, Väderstad, GRIMME и Lindsay, покривајући све области усева и хортикултуре.

Група Еурасија Казахстан током свих својих активности посвећује велику пажњу технологијама прецизне пољопривреде, употпуњујући линију машина производима дигитализације пољопривреде.

Еурасија група Казахстан има широку регионалну мрежу – 14 регионалних канцеларија у Казахстану и једну у Киргистану, више од 550 запослених, од којих је скоро половина запослена у постпродајној служби, сопствено одељење за управљање пољопривредом и дигитализацију.

Током година, Казахстану је испоручено више од 13.000 јединица опреме и дигитализовано је 4,4 милиона хектара земљишта. Ове године компанија слави 25. годишњицу постојања.

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.

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