Avkastningsövervakning inom precisionsjordbruk: Betydelse och grundläggande komponenter

I ett sådant sammanhang anses avkastningsövervakning och kartläggning av många vara den mest värdefulla uppfinningen inom jordbruket på senare tid. I den här artikeln ska vi förstå avkastningskartläggning och avkastningsövervakning och deras potential att göra våra gårdar mer effektiva och produktiva.

Modernt jordbruk och jordbrukssystem är ett resultat av tusentals år av traditionell kunskap, till stor del stödd av de snabba framstegen inom vetenskap och teknik under de senaste århundradena.

Efterfrågan på mat från den ständigt växande mänskliga befolkningen fortsätter att öka varje år, samtidigt som kritiska problem som global uppvärmning och klimatförändringar hotar hela hållbarheten i det nuvarande jordbrukssystemet. Följaktligen har teknikens roll aldrig varit så stor för att optimera jordbruksproduktionen.

Vad är avkastningskartläggning?

Det introducerades ursprungligen i början av 1990-talet och är ett precisionsjordbruksverktyg som involverar processen att samla in georefererad data om olika avkastningsnivåer samt egenskaper som fukthalt, i olika delar av samma fält.

Under skörden mäter skördaren dessa parametrar med hjälp av flera sensorer, och mätningen tillsammans med platsen där mätningen gjordes registreras med hjälp av geospatiala verktyg. Denna information används för att generera en karta som gör den enklare för lantbrukarna att visualisera.

Dessutom klassificeras de enskilda mätningarna av avkastningsegenskaperna sedan på specifika zoner eller områden med hjälp av olika färger för att producera en områdeskarta eller en zonklassificerad karta. Antalet sådana klassificeringar kan ställas in efter gårdens behov.

Till exempel, för att generera en avkastningskarta över ett majsfält som har en genomsnittlig produktion på 250 bushels per tunnland, kan det vara lämpligt att klassificera kartan i områden som vart och ett har en avkastning på 25 bushels per tunnland.

Detta beror dock på den precisionsnivå som krävs och den tillgängliga tekniken. Standardavkastningskartor har 5–7 färgzoner, vilka ökar med ökande precisionskrav.

Vilka är de grundläggande komponenterna i ett avkastningskartläggningssystem eller avkastningsövervakningssystem?

Tillämpningen av avkastningskartläggning på jordbruksmark låter jordbrukare optimera sin produktion genom att rikta insatser till specifika områden inom de gårdar som behöver dem mest.

Emellertid kräver arbetsmekanismen bakom avkastningsövervakning flera viktiga komponenter integrerade i ett kombinerat system för att generera realtidsdata och kartor med hög noggrannhet.

Även om komponenterna kan variera beroende på gårdens skala och vilken typ av grödor som övervakas, inkluderar de grundläggande komponenterna i det vanligare systemet för kartläggning av spannmålsavkastning:

• Spannmålsflödessensor: En spannmålsflödessensor monterad på skördetröskan används för att fastställa den faktiska mängden spannmål som skördas när skördetröskan rör sig över fältet i realtid.
• Spannmålsfuktighetssensor: Fuktighetssensorer för spannmål ingår också i spannmålsskördetröskorna som mäter spannmålets kapacitans. Detta görs för att kompensera för variationer i spannmål orsakade av miljöfaktorer som regn, temperatur etc.
• Markhastighetssensor: Det är viktigt att mäta skördetröskans hastighet för att få exakta resultat. Detta kan göras antingen med hjälp av GPS-baserad information eller en faktisk markhastighetssensor som mäter hastigheten från hjulrotationen.
• GPS-mottagare: För att geokoda mätningarna som gjorts av andra sensorer är en GPS-mottagare monterad på spannmålströskeln som ständigt anger positionen för varje mätning.
• Avkastningsmonitorns display: Det är den komponent som är monterad inuti skördarhytten där föraren/bonden befinner sig. Detta förser honom/henne med bearbetade data i realtid på en bildskärm som kontinuerligt genereras av flera sensorer.

Vilken roll spelar avkastningsövervakning inom precisionsjordbruk?

Precisionsjordbruk är användningen av teknik och data i jordbruksverksamhet för att bestämma typen av insatsvaror, nivån/mängden av dessa insatsvaror och den exakta platsen inom gården där dessa insatsvaror ska tillämpas för att minska kostnaderna, öka produktiviteten och maximera effektiviteten.

Även om avkastningsmonitorer har använts inom jordbruket i nästan tre decennier, har de först idag börjat bli en viktig del av precisionsjordbrukstillämpningar.

Avkastningsövervakning används inom precisionsjordbruk eftersom det hjälper till att identifiera, mäta och beskriva variationen inom fältet inom ett odlingssystem, vilket är precis vad som utgör grunden för konceptet precisionsjordbruk.

Den tillhandahåller variabla data inom ett enda fält. Dessa data genereras som ett resultat av en komplex interaktion mellan flera faktorer som förekommer inom en gård, såsom gårdsdriftsmetoder, miljöfaktorer och klimatfaktorer.

Som ett resultat blir dessa data en avgörande tillgång när man försöker förstå gården för tillämpning av andra precisionsjordbruksverktyg.

Det finns dock vissa hinder när man använder dessa data i övergripande precisionsjordbrukssystem. Ett sådant stort hinder är den maximala tidsmässiga variationen mellan avkastningsdata som uppstår inom samma grödcykel även för grödor från olika år.

Denna variation kan tillskrivas det komplexa samspelet mellan flera faktorer som nämnts tidigare. Dessutom kan tidpunkten då mätningarna gjordes också förändra avkastningsdata och ge en ofullständig, om inte felaktig, representation av jordbruksmarkens produktivitet.

Förutom dessa är felaktig kalibrering eller systemfel andra problem som är förknippade med användningen av dessa data för precisionsjordbruk. Så det finns några saker som måste säkerställas när man använder avkastningsövervakningsdata för precisionsjordbrukssystem:

• Till exempel kan dess data för ett enskilt år inte användas för att göra precisionsjordbruksinsatser för ett annat år. Därför måste avkastningsdata från flera år göras tillgängliga för att kunna göra en korrekt och tillförlitlig tidsanalys som kan implementeras i fält.
• Dessutom bör dess verksamhet eller avverkningsoperationer planeras och schemaläggas för att minimera tidsmässig variation, och hårdvaran, såväl som mjukvarukomponenterna, bör optimeras, välkalibreras och förbättras.
• Slutligen har flera studier visat den enorma potentialen i att använda variationer i avkastningsdata inom fält för att fatta bättre agronomiska beslut genom att kombinera dem med verktyg för precisionsjordbruk.

Vilka är fördelarna med avkastningskartläggning?

Det finns flera fördelar förknippade med att tillämpa avkastningsövervakning för att generera en avkastningskarta över en gård.

Alla fördelar kokar dock ner till det faktum att det ger jordbrukare och jordbruksförvaltare värdefull information i form av kartor som hjälper dem att förstå områdena med hög och låg produktion på sina gårdar.

Detta gör det möjligt för dem att tillskriva produktionsnivån till ett flertal orsaker så att områden med låg produktion kan förbättras och områden med hög produktion kan bibehållas. Med andra ord kan denna information vara till nytta för att fatta beslut om:

Jordbearbetning: Både bristande jordbearbetning och överdriven jordbearbetning kan minska produktionen på en gård och detta kan inträffa på små områden på stora gårdar, särskilt om en systematisk jordbearbetning inte utfördes. Att identifiera dessa områden är avgörande för att säkerställa en bättre jordbearbetning i nästa cykel.

Rekommendationer för gödselmedelVRF (Variabel befruktning) utförs vanligtvis genom att ta jordprover och analysera jorddata. Avkastningskartor kan också användas för att rekommendera gödsling eftersom de tar hänsyn till variationer inom fältet. De bästa resultaten uppnås dock om båda används i kombination.

Bevattningskrav: En av de viktigaste komponenterna i avkastningsövervakning är fukthalten. Som ett resultat är avkastningskartor en värdefull tillgång för att göra bevattningsplaner. Till exempel kan områden med låg produktion i en avkastningskarta bero på hög eller låg bevattning under den aktuella grödcykeln. Denna information är nödvändig för att identifiera den optimala bevattningsnivån.

Växelbruk: Avkastningskartläggning kan ge en uppfattning om lämplig växtföljd som helhet. Genom att referera till avkastningsdata som genererats under den senaste tiden vid olika tidpunkter under skördeperioden kan den exakta skördetidpunkten som ger mest grödor fastställas.

Förutom att samla in avkastningsdata finns det följande andra fördelar med avkastningskartläggning:

• Ekonomiska fördelar: Kartor över skördeavkastning och avkastningsdata används i allt större utsträckning som dokumentation för att säkra finansiering i form av banklån, hyra etc. De används för att fastställa grödans totala värde.
• Testa nya produkter: För att testa en ny produkt eller gröda, gör de tidigare avkastningskartorna det möjligt för jordbrukare att fatta välgrundade beslut när de introducerar den på fältet, och den avkastningskarta som erhålls efteråt ger en korrekt indikation på resultaten och grödans potential.
• Vetenskaplig forskning på lantbruksnivå: I många vetenskapliga typer av forskning som utförs idag på jordbruksgårdar är avkastningskartor en viktig del av den vetenskapliga processen. Data som genereras i avkastningskartan analyseras statistiskt för att utföra experiment eller för att testa hypoteser som leder till vetenskapliga framsteg inom jordbruksområdet.

Sammanfattningsvis ger avkastningskartläggning av en gård stor betydelse för bonden om sin gård, vilka kan användas för att fatta välgrundade och kalkylerade beslut för att öka gårdens totala produktivitet, hållbarhet och lönsamhet på många sätt.

Men som tidigare nämnts kan en avkastningskarta över ett år ge en felaktig uppfattning om fältets faktiska natur, och därför är en systematisk tillämpning av avkastningskartläggnings- och övervakningsprocessen viktig för att skapa en tillförlitlig och korrekt flerårig avkastningskarta.

Den sålunda producerade avkastningskartan kan antingen gälla en enda grödcykel eller flergrödcykler med flera växtföljder.

Vem kan hjälpa till med avkastningskartläggning?

Avkastningsövervakning kan uppenbarligen hjälpa jordbrukare att bli bättre på jordbruk. Dessa kraftfulla verktyg eller processer erhålls genom att kombinera programvara och hårdvara från olika teknikområden som geoinformatik, sensorer, digital kartografi, sakernas internet (IoT), bearbetning och analys.

Även om det kan vara överväldigande för jordbrukare att förstå detaljerna i alla komponenter, kan slutanvändarens upplevelse av resultaten enkelt visualiseras och förstås av alla.

På grund av den precisionsnivå som krävs är det dock viktigt att förlita sig på en mycket kompetent tjänsteleverantör som GeoPard.

GeoPard erbjuder en dedikerad jordbrukslösning som heter Yield Data som låter lantbrukare anlägga åkrar förvaltningszoner på kartor. Den analyserar dina avkastningsdata och omvandlar dem till kartor med variabel dosering, som VRF-kartor.

Som tidigare nämnts har den en integrerad funktion för planering av jordprovtagning som gör resultaten mer exakta. Med stöd av en kraftfull bearbetningskapacitet låter GeoPard dig utföra flerskiktsanalyser och visualisera flera attribut för avkastningsdata som fukt, massa, volym, bränsleförbrukning, hastighet och så vidare.

En molnbaserad plattform säkerställer att dina data aldrig kommer att äventyras eller förloras, vilket är avgörande för att utföra flerårig avkastningskartläggning av din gård.

Vanliga frågor och svar

1. Hur har utvecklingen av avkastningsövervakning blivit fördelaktig?

Utvecklingen av avkastningsövervakning har blivit fördelaktig eftersom den gör det möjligt för jordbrukare att fatta välgrundade beslut om resursallokering för optimal avkastning. Den hjälper till att utvärdera prestandan hos olika grödsorter och skötselmetoder, vilket underlättar bättre beslutsfattande.

Det hjälper också till att identifiera områden med låg produktivitet, vilket gör det möjligt för jordbrukare att åtgärda problem och förbättra den övergripande gårdens prestanda. Dessutom ger det värdefull dokumentation och dokumentation för efterlevnad, ekonomisk planering och historisk analys.