Ekvationsbaserad analys inom precisionsjordbruk

Med lanseringen av den ekvationsbaserade analysmodulen har GeoPard-teamet tagit ett stort steg framåt när det gäller att ge jordbrukare, agronomer och spatial dataanalytiker användbara insikter för varje kvadratmeter. Modulen innehåller en katalog med över 50 fördefinierade GeoPard-precisionsformler som täcker ett brett spektrum av jordbruksrelaterad analys.

Precisionsformlerna har utvecklats baserat på flerårig oberoende agronomisk universitets- och industriforskning och har testats noggrant för att säkerställa deras noggrannhet och användbarhet. De kan enkelt konfigureras för att vara körs automatiskt för alla fält, vilket ger användarna kraftfulla och tillförlitliga insikter som kan hjälpa dem att optimera sina grödor och minska insatskostnaderna.

Den ekvationsbaserade analysmodulen är en kärnfunktion i GeoPard-plattformen och ger användarna ett kraftfullt verktyg för att få en djupare förståelse av sin verksamhet och fatta datadrivna beslut om sina jordbruksmetoder. Med den ständigt växande katalogen av formler och möjligheten att anpassa formler för olika fältscenarier kan GeoPard möta de specifika behoven hos alla jordbruksverksamheter.

Kaliumborttagning baserat på utbytesdata

Användningsfall (se exempel nedan):

• Kväveupptag i absoluta tal med hjälp av avkastnings- och proteindata
• Kväveanvändningseffektivitet (NUE) och överskottsberäkningar med datalager för avkastning och protein
• Kalkrekommendationer baserade på pH-data från jordprovtagning eller jordskannrar
• Delfält (zoner eller pixelnivå) ROI-kartor)
• Rekommendationer för gödsling med mikro- och makronäringsämnen baserade på jordprovtagning, fältpotential, topografi och avkastningsdata
• Kolmodellering
• Förändringsdetektering och varningar (beräkna skillnaden mellan Sentinel-2, Landsat8-9 eller Planet-bilder)
• Modellering av jord- och spannmålsfuktighet
• Beräkning av torrskörde från våtskördedataset
• Beräkning av skillnaden mellan mål-Rx och applicerade kartor

Kaliumrekommendationer baserade på två avkastningsmål (produktivitetszoner)

Gödselmedel: Rekommendationsguide (South Dakota State University): Kalium / Majs. Granskning och revidering: Jason Clark | Assistent professor och SDSU Extension Soil Fertility Specialist

Kaliumanvändningseffektivitet i kg/ha

Kväveanvändningseffektivitet i procent. Beräkningen baseras på datalager för avkastning, protein och spannmålsfuktighet.

Kväve: Målrecept kontra applicerat

Skillnaden i klorofyll mellan två satellitbilder

En användare av GeoPard kan justera befintliga och skapa sina privata formler baserat på bilder, jordmån, avkastning, topografi eller andra datalager som GeoPard stöder. 

Exempel på mallen GeoPard-ekvationer

Formelbaserad analys hjälper jordbrukare, agronomer och dataforskare att automatisera sina arbetsflöden och fatta beslut baserade på flera data och vetenskaplig forskning för att möjliggöra enklare implementering av hållbart och precisionsjordbruk.

Vad är ekvationsbaserad analys inom precisionsjordbruk? Användningen av precisionsformler

Ekvationsbaserad analys inom precisionsjordbruk avser användningen av matematiska modeller, ekvationer, precisionsformler och algoritmer för att analysera jordbruksdata och få insikter som kan hjälpa jordbrukare att fatta bättre beslut om grödhantering.

Dessa analysmetoder innefattar olika faktorer som väderförhållanden, jordmånsegenskaper, grödors tillväxt och näringsbehov för att optimera jordbruksmetoder och förbättra grödors avkastning, samtidigt som resursslöseri och miljöpåverkan minimeras.

Några av de viktigaste komponenterna i ekvationsbaserad analys inom precisionsjordbruk inkluderar:

• Modeller för grödotillväxt: Dessa modeller beskriver sambandet mellan olika faktorer som väder, jordmånsegenskaper och grödhanteringsmetoder, för att förutsäga grödors tillväxt och avkastning. Exempel på sådana modeller inkluderar CERES (Crop Environment Resource Synthesis) och APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator). Dessa modeller kan hjälpa jordbrukare att fatta välgrundade beslut om planteringsdatum, grödsorter och bevattningsplanering.
• Markvattenmodeller: Dessa modeller uppskattar vattenhalten i jordprofilen baserat på faktorer som nederbörd, avdunstning och grödors vattenanvändning. De kan hjälpa jordbrukare att optimera bevattningsmetoder och säkerställa att vatten appliceras effektivt och vid rätt tidpunkt för att maximera skördarna.
• Modeller för näringshantering: Dessa modeller förutspår näringsbehovet för grödor och hjälper jordbrukare att bestämma optimala mängder och tidpunkter för gödseltillförsel. Genom att använda dessa modeller kan jordbrukare säkerställa att grödor får rätt mängd näringsämnen, samtidigt som risken för näringsavrinning och miljöföroreningar minimeras.
• Modeller för skadedjur och sjukdomar: Dessa modeller förutspår sannolikheten för skadedjurs- och sjukdomsutbrott baserat på faktorer som väderförhållanden, grödors tillväxtstadier och skötselmetoder. Genom att använda dessa modeller kan jordbrukare fatta proaktiva beslut om skadedjurs- och sjukdomshantering, såsom att justera planteringsdatum eller applicera bekämpningsmedel vid rätt tidpunkt.
• Fjärranalysbaserade modeller: Dessa modeller använder satellitbilder och annan fjärranalysdata för att övervaka grödors hälsa, upptäcka stressfaktorer och uppskatta avkastning. Genom att integrera denna information med andra datakällor kan jordbrukare fatta bättre beslut om grödhantering och optimera resursanvändningen.

Sammanfattningsvis använder ekvationsbaserad analys inom precisionsjordbruk matematiska modeller och algoritmer för att analysera komplexa interaktioner mellan olika faktorer som påverkar grödors tillväxt och skötsel. Genom att utnyttja denna analys kan jordbrukare fatta datadrivna beslut för att optimera jordbruksmetoder, förbättra grödornas avkastning och minimera miljöpåverkan.

Vanliga frågor och svar

1. Hur kan precisionsjordbruk bidra till att hantera problem med resursanvändning och föroreningar inom jordbruket?

Det kan bidra till att hantera problem med resursanvändning och föroreningar inom jordbruket genom riktad resursanvändning, effektiv resurshantering, förbättrad övervakning och införande av bevarandemetoder. Genom att endast använda insatsvaror som gödningsmedel och bekämpningsmedel där det behövs kan jordbrukare minska avfall och minimera föroreningar.

Datadrivet beslutsfattande möjliggör optimal resurshantering, medan realtidsövervakning möjliggör snabba insatser för att förhindra föroreningsincidenter. Dessutom främjar implementeringen av bevarandemetoder hållbart jordbruk och minskar miljöpåverkan.