Flerlagers (integrerad) dataanalys inom precisionsjordbruk

Precisionsjordbruk kan generera enorma mängder data i form av avkastningsdata, satellitbilder och jordbördighet, bland annat.

Bristen på lättanvända molnbaserade precisionsprogramvaruverktyg som hjälper grödoproducenter att omvandla fältdatalager till användbar kunskap och handlingsbara rekommendationer begränsar tillämpningen av precisionsjordbrukstekniker.

Inom precisionsjordbruk är skötselzoner områden inom ett fält som har liknande avkastningspotential baserat på jordtyp, lutningsläge, jordkemi, mikroklimat och/eller andra faktorer som påverkar grödoproduktionen.

Den producentens kunskap inom ett område är en mycket viktig del av processen. Förvaltningszoner ses som en mekanism för att optimera grödor och avkastningspotential.

Kartor genererade med ett enda datalager och flera datalager.

Den stora utmaningen är att bygga skötselzoner som perfekt återspeglar fältvariationer. En kombination av olika lager som satellitbilder, markbördighet, topografiska derivat och avkastningsövervakningsdata är nästa logiska steg för att generera mer responsiva hanteringszoner.

Flerskiktsanalys (även känd som integrerad analys) blir en del av GeoPards geospatiala analysmotor.

Klassiska kombinationer av integrerade analysparametrar inkluderar en eller flera avkastningsdata, NDVI-karta, höjd och fysikalisk-kemiska egenskaper från jordsensorer. 

GeoPard stöder dessa parametrar och tillåter dessutom inkludering av andra fältdatalager som antingen redan finns tillgängliga i systemet eller laddas upp direkt av användaren (jordprovtagning, avkastningsdataset etc.).

Som ett resultat är du fri att arbeta med komplett uppsättning parametrar utföra integrerad analys:

Analys av avkastningsdata i flera lager

Fjärranalysdata:

• Karta över potentiell produktivitet (enkeltår och flerår)
• Stabilitets-/variationskarta
• Vegetationsindex NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI

Topografi:

• Digital höjd
• Sluttning
• Krökning
• Fuktindex
• Kullar

Jorddata:

• pH-värde
• CEC (katjonbyteskapacitet)
• SOM (jordorganiskt material)
• K (kalium)
• Tunn matjord, lägre tillgänglig vattenhållningskapacitet (torkbenägen jord)
• EC (elektrisk ledningsförmåga)
• och andra kemiska attribut som finns tillgängliga i den uppladdade datamängden

Det är viktigt att betona att anpassade faktorer konfigureras ovanpå varje datalager för att tilldela önskad lagervikt.Du är varmt välkommen att dela med dig av dina användningsfall för integrerad analys och bygga kartor över hanteringszoner baserat på din kunskap inom området när du väljer datakällor och deras vikter i GeoPard.

Bilderna i den här bloggen innehåller ett exempelfält med datalager (som en produktivitetskarta som täcker 18 år, digital höjdmodell, lutning, skugga över kullar, avkastningsdata för 2019) och olika kombinationer av integrationsanalyskartor. 

Du kan följa stegen i utvecklingen av hanteringszoner samtidigt som du utökar integrationsanalysen med ett ytterligare datalager.

Vanliga frågor och svar

1. Vad är datalager?

Datalager hänvisar till de enskilda komponenter eller element i data som är organiserade och staplade tillsammans för att skapa en heltäckande representation av ett specifikt område eller ämne.

Varje lager representerar en specifik aspekt av informationen, såsom geografiska särdrag, markanvändning, befolkningstäthet eller miljöfaktorer. Dessa lager kan kombineras och analyseras gemensamt för att få insikter, visualisera mönster och fatta välgrundade beslut.

Datalager används ofta i geografiska informationssystem (GIS) och spatial analys för att bättre förstå och representera komplex data på ett visuellt och tolkningsbart sätt.

2. Vad är integrerad analys?

Integrerad analys avser processen att kombinera och analysera data från flera källor eller discipliner för att få en mer omfattande och holistisk förståelse av ett visst problem eller fenomen.

Det innebär att sammanfoga datamängder, tillämpa statistiska tekniker och utforska samband mellan olika variabler eller domäner.

Integrerad analys möjliggör en mer nyanserad och sammankopplad syn på komplexa system, vilket underlättar identifieringen av mönster, trender och orsakssamband som kanske inte är uppenbara när man analyserar data isolerat.

Denna metod gör det möjligt för forskare och beslutsfattare att fatta mer välgrundade och effektiva beslut baserat på ett bredare spektrum av information.