Användning av beskurna rasterdata för jordbruksnäringen

Beskurna rasterdata baserade på fältgränser låter väldigt enkelt. Vissa datakällor är rastrar med pixlar och en upplösning på 3m/10m/30m, andra är vektorer med polygoner eller multipolygoner.

Den exakta gränsen för beskurna rasterdata är knepig. Standardutgången som de flesta GIS- och precisionsjordbruksprogram har är ett pixelerat raster. Noggrann datautvärdering nära fältgränsen hjälper dig att bättre förstå, till exempel, trädkronans förhållanden och lutningsvärde. 

Exempel på pixelerade raster:

Är det möjligt att förbättra och göra det mer exakt?

Ja, GeoPard gör det och gör till och med data tillgängliga för vidare integration via API. Några exempel:

• Beskärning av råa satellitbilder (rödgrönblå och nära-infraröda vyer) baserade på fältgräns:

• Beskärning av satellitbilder med vegetationsindex som WDRVI baserat på fältgräns:

• Beskärning av digital topografisk datauppsättning (höjd och ojämnhet) baserat på fältgränsen:

Hur det ser ut i GeoPard-gränssnittet och hur det kan integreras i din jordbrukstekniklösning:

Vi på GeoPard förstår värdet av sådana detaljer och arbetar ständigt med att förbättra lösningen.

Vad är rasterdata?

Rasterdata är en typ av digital bilddata som representeras av ett rutnät av pixlar eller celler, där varje cell motsvarar en specifik plats på jordytan. Varje pixel i en rasterbild tilldelas ett värde som representerar ett visst attribut eller en egenskap för den platsen, såsom höjd, temperatur eller marktäcke.

Det används ofta i geografiska informationssystem (GIS) och fjärranalysapplikationer för att representera och analysera olika typer av rumslig data. Det kan samlas in från en mängd olika källor, inklusive satellit- och flygbilder, digitalkameror och markbaserade sensorer.

Den lagras ofta i olika format, såsom GeoTIFF, JPEG och PNG, vilka är utformade för att komprimera och lagra data effektivt. GIS-programvara och bildbehandlingsverktyg kan användas för att manipulera och analysera data, till exempel genom att utföra beräkningar på pixelvärdena eller använda filter för att förbättra vissa funktioner.

Exempel på tillämpningar inkluderar kartläggning av markanvändning och marktäcke, analys av förändringar i vegetation över tid och förutsägelse av grödor baserat på miljöfaktorer.

Hur används rasterdata inom precisionsjordbruk?

Det är en viktig del av precisionsjordbruk, eftersom det ger detaljerad information om grödors hälsa, markegenskaper och miljöfaktorer som kan användas för att fatta mer välgrundade beslut om grödhantering. Här är några exempel på hur rasterdata används inom precisionsjordbruk:

• Analys av grödans hälsa: Fjärranalysdata i form av satellitbilder eller drönarbilder kan användas för att generera datalager som visar vegetationsindex som NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) eller NDRE (Normalized Difference Red Edge). Dessa index hjälper till att identifiera områden på fältet med frisk vegetation, såväl som områden där grödor kan vara under stress på grund av sjukdomar, skadedjur eller näringsbrist.
• Jordanalys: Jorddata, såsom jordens fukthalt eller jordens textur, kan samlas in med hjälp av sensorer som genererar datalager. Dessa lager kan hjälpa till att identifiera områden på fältet med varierande jordegenskaper, vilket kan informera beslut om gödsling, bevattning och andra jordhanteringsmetoder.
• Miljöanalys: Datalager som visar miljöfaktorer som temperatur, nederbörd och vindhastighet kan användas för att modellera grödors tillväxt och förutsäga avkastning. Dessa lager kan också hjälpa till att identifiera områden på fältet som är benägna att drabbas av erosion, översvämningar eller andra miljöproblem.
• Tillämpning av rörlig ränta: Den kan användas för att generera förskrivningskartor för variabel dosering av insatsvaror som gödningsmedel eller bekämpningsmedel. Genom att applicera insatsvaror i varierande mängd beroende på behoven i olika områden på fältet kan jordbrukare minska avfall och optimera grödornas tillväxt.

Sammantaget är rasterdata ett avgörande verktyg inom precisionsjordbruk, eftersom det ger detaljerad information om grödor och markförhållanden som kan användas för att fatta mer välgrundade beslut om grödhantering.