Arkiv för användningsfall - GeoPard - Kartläggningsprogramvara för precisionsjordbruk

Ukrainska lantbruksledaren VitAgro implementerar GeoPard presisionsjordbruksmjukvara för integrerad jordbruksförvaltning över 85 000 hektar

Publicerat den januari 19, 2026januari 19, 2026 av dementievgeopard

Köln, Tyskland och Kiev, Ukraina, juli 2025

VitAgro, en av Ukrainas ledande jordbruksproducenter 85 000 hektar (210 000 tunnland), har implementerat GeoPard programvara för precisionsjordbruk som ett komplett beslutsstödssystem för hela växtsäsongen. Plattformen stöder arbetsflöden från förberedelser inför säsongen, inklusive planering och jordmånsanalys, till fältarbete under hela vegetationsperioden.

Som ett av de 15 största jordbruksföretagen i Ukraina integrerade VitAgro GeoPard i sin verksamhet för att förbättra markhanteringen, implementera strategier för variabel gödselmängd (VRA) och kvantifiera den ekonomiska effekten av precisionsjordbruksmetoder genom datadrivna fältförsök.

“GeoPard har förändrat hur fält hanteras genom att omvandla komplex data till praktiska och handlingsbara rekommendationer.”. Plattformen hjälper till att bygga riktade strategier för jordprovtagning som identifierar specifika fältzoner som kräver uppmärksamhet, vilket möjliggör zonspecifik hantering istället för enhetlig tillämpning över hela fälten. Oleh Bilan, chefsteknolog på VitAgro.

Карта потенціалу zone основі глибоких історичних даних, які демонструють неоднорідність у межах

Karta över potentiell zonindelning av fält baserad på djupgående historisk data, som visar variationer inom fältet

Med GeoPard på plats kan VitAgro systematiskt:

Skapa noggrann jordprovtagningsplaner baserat på fältvariabilitet
Generera zonspecifika applikationskartor för gödningsmedel och växtskyddsmedel
Övervaka faktiska doser jämfört med planerade recept
Beräkna tydliga ROI-mätvärden för precisionsjordbruksinitiativ
Fatta databaserade beslut för framtida strategier för avkastning och insatshantering

“GeoPard fortsätter att vara ett viktigt verktyg för grödproducenter i Ukraina”, sa Dmitrij Dementiev, VD för GeoPard.“Precisionsjordbruk är inte längre valfritt för företag som planerar för framtiden. Det möjliggör spannmålsproduktion av högre kvalitet med optimerade kostnader och mer hållbara metoder, vilket stärker livsmedelssäkerheten.”

Implementeringen stöddes i samarbete med Agrismart, ett jordbrukskonsultföretag som arbetar med både VitAgro och GeoPard för att anpassa agronomisk metodik och utrullning i alla verksamheter.

Partnerskapet belyser hur digital agronomi kan förbättra produktiviteten samtidigt som det stöder miljöansvar. Genom att bygga VRA-rekommendationer från potentiella fältzoner använder VitAgro endast insatsvaror där det behövs och i lämpliga mängder, vilket minskar förluster och miljöpåverkan.

VARFÖR MÄTA VARIABILITET INOM FÄLTET

Produktivitetszoner som skapas i GeoPard gör det enkelt att se prestandaskillnader inom ett enda fält, ofta beroende på variationer i jordtypen. GeoPard genererar automatiskt både skötselzoner och provtagningspunkter för en agrokemisk plan.

План відбору проб ґрунту, що показує точки відбору проб основі зон поля

Jordprovtagningsplan som visar provtagningspunkter baserat på fältzoner

Відбор проб ґрунту на основі на основі рекомендацій GeoPard

Jordprovtagning baserad på GeoPard-rekommendationer

JORDPROVTAGNING OCH ZONBASERADE REKOMMENDATIONER

VitAgro samlar in jordprover vid de rekommenderade punkterna och skickar dem till laboratorier. Baserat på flerskiktsanalyser och validerade vetenskapliga formler genererar teamet sedan VRA-kartor för variabel sådd och gödningsmedelsapplikation per zon.

Efter analys av varje zon blir distinkta agronomiska indikatorer synliga, vilket möjliggör en mer exakt och kostnadseffektiv användning av insatsvaror som återspeglar verklig fältheterogenitet.

Зоны продуктивности от GeoPard - При візуальному огляду ділянок одного поля з різними зонами в основи Typspel - Після проведення Аналізу в кожній zone продуктивності отримуємо різні показники.

Produktivitetszoner från GeoPard – Vid visuell inspektion av sektioner av samma fält med olika zoner baserat på olika jordtyper – Efter att ha utfört analysen i varje produktivitetszon erhåller vi olika indikatorer.

“Tack vare det breda utbudet av alternativ i GeoPard, som helt och hållet uppfyller våra behov, har det agrokemiska arbetet inom vårt företag blivit mycket effektivare och resultaten är mer exakta”, säger Oleksandr Perederiy, agrokemist på VitAgro. “Tekniken utvecklas snabbt, och det är viktigt att hänga med. Tron kvarstår att ansträngningen att gå framåt och förbättra sig, även i en svår tid för landet, kommer att ge goda resultat. De som sår genom svårigheter kommer senare att skörda med glädje.” (Psalm 126:5-6)

INTEGRATION MED JOHN DEERE OPERATIONSCENTER

En automatiserad integration med John Deere Ops Center gör det möjligt för VitAgro att:

Skapa smarta VRA-rekommendationer i GeoPard med hjälp av fältpotentialkartor, jordlaboratorieanalyser och ekvationsbaserade beräkningar
Skicka recept till John Deere som arbetsplaner, inklusive olika zongeometrier för sådd och gödningsmedelsapplikation
Hämta faktiska data från tillämpad applikation tillbaka till GeoPard för säsongsbaserad prestandaanalys

Efter varje fältoperation returneras data automatiskt till GeoPard, vilket gör det möjligt att utvärdera utförandets noggrannhet och effektiviteten av varje agronomisk åtgärd.

PRAKTISK UTFÖRING AV VARIABEL RÄNSA I FÄLT

Fältarbetet stöds genom sömlös utrustningsintegration. Förare får tillgång till GeoPard-genererade applikationskartor direkt i hyttens displayer, vilket möjliggör korrekt implementering av agronomiska planer.

VitAgro bygger också sitt eget jordprovtagningslaboratorium och planerar att utöka tjänsterna genom att tillhandahålla beslutsstödsverktyg och gödselrekommendationer till andra jordbruksproducenter i hela Ukraina. Denna expansion är ett betydelsefullt steg mot ett bredare införande av precisionsjordbruksmetoder i landet.

Vid planering av VRA-priser med hjälp av verktyget Smart Doses, fördelar systemet automatiskt priser och visar omedelbart besparingar per produkt.

Вигляд із кабіни машини, де показано карту VRA, що відображається на моніторі. Pris: Amazone ZA-TS 4200. Розкидач.

VRA-karta på skärmen från hytten. Spridare: Amazone ZA-TS 4200, används för variabel dosering.

INTEGRATIONENS PÅVERKAN

Enligt preliminära uppskattningar möjliggör den integrerade digitala förvaltningsmodellen för VitAgro att uppnå redan under säsongen 2025:

15-25% minskning av kostnader för mineralgödsel
5-8% skördeökning i viktiga grödor
Minskat koldioxidavtryck från verksamheten

Den resulterande datan kommer att fungera som grund för skala upp precisionsjordbruksmetoder över hela arealen och stärka VitAgros interna expertis.

OM FÖRETAGEN

VitAgro är en av Ukrainas ledande jordbruksproducenter och odlar 85 000 hektar. Som en av de 15 största producenterna i Ukraina fokuserar VitAgro på hållbara jordbruksmetoder, teknisk innovation och driftseffektivitet. Företaget odlar en rad grödor, inklusive spannmål och oljeväxter, och kombinerar produktivitetsmål med miljöansvar. I februari 2025 slutförde VitAgro också den första exporten av ukrainsk biometan till EU och levererade ett parti på 68 000 m³ (720 MWh) till Tyskland, vilket blev ... den första leverantören av biometan från Ukraina till den europeiska marknaden. vitagro.com.ua

GeoPard tillhandahåller avancerad programvara för precisionsjordbruk utformad för att optimera jordbruksledning och jordbruksverksamhet. Plattformen integrerar markdata, satellitbilder, maskindata och agronomisk expertis för att leverera handlingsbara rekommendationer för jordbrukare och jordbruksföretag. geopard.tech

Ukrainsk jordbruksledare Vitagro implementerar precisionsjordbruksprogramvaran GeoPard för omfattande gårdshantering

Publicerat den juli 22, 2025juli 23, 2025 av dementievgeopard

Кельн, Німеччина, Київ, Україна – 22 липня 2025 року – Vitagró, одне з провідних сільськогосподарських підприємств України, яке обробляє 85 000 гектарі0в (210врі0в), програмне забезпечення точного землеробства GeoPard як комплексну систему підтримки прийняття рішень för всіх етапів аграрного сезону – від підготовки сезону планування та аналіз ґрунтів, до безпосередньо польових робіт протягом усього вегетаційного периоду.

VitAgro köper till топ-15 i Ukraina, іnтегрував технологію GeoPard у свої операції för оптимилізаціц ґрунтами, впровадження диференційованого внесення добрив та кількісної оцінки фінансових перевантами через обґрунтовані даними польові випробування.

“"GeoPard överföringsmöjligheter för att övervaka överföringar, övervaka rekommendationer på växelmarknaden", – сказав Білан Олег Миколайович, Головний технолог компанії. ”Platform för att skapa en plattform för plattformsoberoende plattform, sätta in ekonomi, lägg in, så att du kan göra en investering, och det finns ingen ny betalningsförsörjning“.

Карта потенціалу zone основі глибоких історичних даних, які демонструють неоднорідність у межах

Впровадження дозволило Вітагро систематично:

Розробляти точні плани відбору проб ґрунту на основі варіабельності полів
Генерувати зонально-специфічні карти внесення добрив та засобів захисту рослин
Моніторити фактичні норми внесення у порівнянні з плановими призначеннями
Розраховувати точні показники рентабельності для ініціатив точного землеробства
Приймати обґрунтовані даними рішення för майбутніх стратегій управління врожаями

“"GeoPard erbjuder важливим для виробників сільськогосподарських культур in Україні", – сказав Дмит, генеральний директор GeoPard. "Välkommen att göra en affär och inte för att kunna göra en affär, för att kunna göra en affär, лише більше, але й якісні зернові з оптимізованими витратами та сталими практиками, забезпечуючи протами”.

Партнерство демонструє, як цифрові аграрні рішення можуть підвищити продуктивність, одночасноспично відповідальності. Створюючи карти диференційованого внесення на основі потенційних zone поля, Вітагро застосовує ресице необхідно, та у відповідних нормах, зменшуючи втрати та вплив навколишнє середовище.

Är du ny?

Nya produkter, installerade på GeoPard, göra våra tjänster för att göra det i dag, ekonomi зумовлені різними типами ґрунтів. GeoPard har automatiskt format och funktioner för plattformsoberoende.

План відбору проб ґрунту, що показує точки відбору проб основі зон поля

Відбор проб ґрунту на основі на основі рекомендацій GeoPard

Відбір ґрунтових зразків

Vitagro здійснює відбір ґрунтових зразків у цих точках, передає їх до лабораторій, а даліогосах аналізу та валідованих наукових form ‒ формує VRA-kort för диференційованого висіву на синний внесеннив. Після детального аналізу кожної zone виявляються специфічні показники, що дозволяють точни застосовувати ресурси, враховуючи неоднорідність полів.

Зоны продуктивности от GeoPard – При візуальному огляду ділянок одного поля з різними зонами в основи Typspel – Після проведення Аналізу в кожній zone продуктивності отримуємо різні показники.

“"Här är en mycket populär plattform för Geopard, jag är en mycket historisk plattform агрохімічного дослідження ґрунту нашої компанії набагато ефективніше та досягати кращих таш результатів Це обумовлено нашим бажанням йти в ногу з часом, який швидко йде,і технології лише. пришвидшують цей незворотний процес. Віримо, що наші зусилля та зусилля тих, хто не залишився байдужим в такий не легкий и крах, и крих рухатися вперед, розвиватися та вдосконалюватися у сфері дослідження ґрунту при переведенні холдинг диференціацію, принесуть добрі плоди. "Ti, що сіють зі сльозами, пожнуть з радістю. Хто з плачем ніс сіяти зерно своє, той повернеться веселий, несучи снопи свої." (Psalom 126:5-6)“ – Олександр Передерій, Агрохімік VitAgro

Spel från John Deere Ops Center

Aвтоматизована іnтеграція av John Deere Ops Center till автоматизована Vitagro plattformar i GeoPard розумні VRA-rekommansionsavtal (på protokollöversikt, агрохімічного аналізу а розрахункових рівнянь), дсилати їх їх av John Deere som WorkPlan är різними геометриянь внесення добрив, а також підтягувати фактичні карти för сезонної аналитики продуктивности. Після завершення кожної операції дані автоматично повертаються от GeoPard, що дозволяє оцонтичнити ефективність кожної агротехнічної дії.

Практична реалізація VRA в полі

Практична реалізація в полі забезпечується через безперебийну іntеграцію фермерським обладнаням. Оператори отримують доступ до призначених GeoPard karta som är gratis på kabinmaskin, sedan tidigare виконувати агрономічні плани.

Примітно, що Вітагро наразі будує власну лабораторію för відбору проб ґрунту а планує планує планує планує примітно, чус іnструменти підтримки прийняття рішень та рекомендації щодо добрив іншим сільськогосподарським Україні. Це розширення є значним кроком до більш широкого впровадження практик точного землеробства в аграрном.

Планування диференційованих норм (VRA) через инструмент Smart Дози: система автоматично розподіляє нормидозаза економію для кожного продукту.

Вигляд із кабіни машини, де показано карту VRA, що відображається на моніторі. Pris: Amazone ZA-TS 4200. Розкидач.

Таким чином, за попередніми розрахунками, іnтегрована цифрова модель управління дозволяє «Вітагон» івжезагон 2020-5 скоротити витрати на мінеральні добрива на 15–25%, підвищити врожайність основних культур на 5-8% та зменшити вуглецевий слід господарства. Отримані дані стануть базою för подальшого масштабування практик точного землеробства på всі площі зме внутрішньої експертизи компанії.

För företag:

Vitagaro – одне з провідних сільськогосподарських підприємств України, яке обробляє 85 000 гектарів (210 гектарів) сільськогосподарських угідь. Jag är виробник, що входите до топ-15 у країні, Вітагро зосереджується на сталих сільськогоспокохрсь технологічних інноваціях та операційній ефективності. Компанія виробляє різноманітні культури, включаючи зернові, олійні та інші сільськогосподарськи, тов передові методи ведення сільського господарства för забезпечення як продуктивності, так och екологічноїд. Under 2025 års tid. МВт·год до Німечини), ставши першим постачальником біометану на європейський ринок. .vitagro.com.ua

GeoPard – постачальник передових програмних рішень för точного землеробства, призначених för птимизації управлиня господарствами та сільськогосподарськими операціями. Платформа компаниї іnтегрує дані про ґрунт, супутникові зображення, дані машин агрономичний дащодий практичні рекомендації для фермерів. geopard.tech

5G-aktiverat realtidsinlärning inom hållbart jordbruk: En studie om sockerbetor

Publicerat den juli 13, 2024juli 13, 2024 av dementievgeopard

Vi är glada att kunna meddela att projektet “5G-nätverk som möjliggörare för realtidsinlärning inom hållbart jordbruk” har slutförts med framgång, vilket stöds av delvis finansiering från ministeriet för ekonomi, industri, klimatpolitik och energi i delstaten Nordrhein-Westfalen.

Detta initiativ representerar ett betydande steg framåt i att utforska den transformativa potentialen hos 5G-teknik inom jordbruket, särskilt inriktat på att förbättra de ekologiska, ekonomiska och hållbara aspekterna av sockerbetsodling.

Den utnyttjade 5G:s låga latens för att integrera avancerade informationsteknologisystem i realtid, vilket möjliggjorde omedelbara svar på sensor- och positionsdata inom fördefinierade tidsramar.

Bild från projektpresentationens slutevenemang på Hochschule Hamm-Lippstadt (HSHL)

Projektfokus och partnerskap

I samarbete med partners på HSHL och med stöd av Pfeifer & Langen fokuserade projektet på att studera hela livscykeln för sockerbetsodling på partnernas åkrar. Syftet var att visa hur 5G skulle kunna fungera som en central teknikkatalysator inom Nordrhein-Westfalens jordbrukssektor och visa upp dess potential som en möjliggörare för innovation och effektivitet.

GeoPard-jordbrukets roll

GeoPard Agriculture spelade en avgörande roll i att definiera och implementera viktiga aspekter av projektet, inklusive scenarier för växtdetektering, övervakning och produktionsprognoser. Vi utvecklade ett prototyp-AI-system skräddarsytt för 5G-jordbruksmiljön, exekverade modeller inom en molninfrastruktur och skapade en mobilapplikation för realtidsinteraktion med molnbaserade modeller.

Teknologisk integration

Metoder för artificiell intelligens (AI) implementerades via en robust molninfrastruktur med hög beräkningskapacitet. AI-algoritmer kategoriserade växter i realtid under varje korsning och övervakade deras tillväxt under hela deras livscykel, vilket eliminerade behovet av onödiga fältbesök enbart för datainsamling.

Denna utveckling möjliggjorde exakt applicering av gödningsmedel och växtskyddsmedel, och justerade dynamiskt appliceringsmängderna under korsningar genom maskininlärningsalgoritmer.

Utplacering av obemannade fordon

Dessutom utnyttjade projektet den reducerade latensen hos 5G för att driftsätta obemannade fordon för övervakning av anläggningar och datainsamling. Dessa fordon spelade en avgörande roll för att samla in realtidsinsikter och ytterligare optimera jordbruksmetoder.

Projektresultat: Ökad sockerbetsproduktion med 5G-teknik

Projektet visade hur 5G-teknik skulle kunna fungera som en transformativ möjliggörare inom jordbrukssektorn i Nordrhein-Westfalen genom att analysera hela livscykeln för sockerbetsodling och lyfta fram betydande förbättringar som möjliggörs av 5G-tekniken. För att effektivt demonstrera projektets resultat har forskarna använt arbetspaket som innehåller olika scenarier och infrastrukturer.

Scenariodefinition med hänsyn till befintlig geodata- och ML-infrastruktur

Projektet visade hur traditionella processer inom sockerbetsproduktionens livscykel kunde förbättras genom integration av 5G-teknik. De viktigaste målen inkluderade:

Utvecklade implementationsfärdiga scenarier för anläggningsidentifiering, övervakning och produktionsprognoser.
Fastställda tekniska krav som är nödvändiga för en framgångsrik implementering av dessa scenarier.
Identifierade och bedömde relevanta ekologiska och ekonomiska indikatorer för att utvärdera mervärdet som 5G-nätet medför.

Denna fas underströk projektets engagemang för att integrera banbrytande teknik med befintliga jordbruksmetoder. Denna arkitektur utnyttjade 5G-nätverkets höghastighetsanslutning för att underlätta insamling och bearbetning av data i realtid mellan edge-enheter och molnet. Molninfrastrukturen tillhandahöll viktiga resurser för utbildning och driftsättning av storskaliga AI-modeller, medan AI-plattformen erbjöd robusta verktyg för modellutveckling och driftsättning. Applikationslagret presenterade handlingsbara insikter från AI-modeller till slutanvändare, vilket förbättrade beslutsfattandekapaciteten.

Maskininlärning och AI i samband med 5G

Fokus för denna del var att anpassa befintliga maskininlärnings- och AI-system för att anpassa sig till de scenarier som beskrivs ovan, och optimera dem därefter. De viktigaste målen inkluderade:

Definiera systemets mål och utveckla systemets arkitektur
Insamlade markdata för träning och validering av AI-modeller.
Etablerade och kommenterade en lämplig databas skräddarsydd för identifiering och övervakning av växter.
Integrerade AI-modeller sömlöst i 5G-nätverkets infrastruktur.

I den här fasen spelade edge-enheter utrustade med mobiltelefon-SIM-kort som använde 5G-teknik en avgörande roll. Nyckeltal (KPI:er) som latens eller end-to-end (E2E) latens övervakades noggrant. Mätningarna inkluderade bedömning av tillförlitligheten och tillgängligheten för korrekt mottagna datapaket, tillsammans med analys av användardatahastigheter och toppdatahastigheter.

Vidare gjordes antaganden baserade på strömmande UHD-upplösningsvideo i MP4-format, överförd via Transmission Control Protocol (TCP). Potentiella lösningar som utforskades inkluderade optimering med enskilda bilder istället för kontinuerliga videoströmmar, utförande av basoptimeringar direkt på edge-enheter och implementering av modellkvantiseringstekniker för att förbättra effektiviteten.

Molninfrastruktur och AWS-tjänster

Projektet förlitade sig starkt på molninfrastruktur som utnyttjade AWS-tjänster som Lambda, SageMaker, S3, CloudWatch och RDS, vilka spelade en avgörande roll för att tillhandahålla de nödvändiga resurserna för utbildning och driftsättning av AI-modeller.

AWS Lambda användes för effektiv instanshantering och applikationsserver, medan AWS SageMaker underlättade konstruktionen av robusta maskininlärningspipelines. Lagringslösningar som S3, CloudWatch och RDS var viktiga för att lagra datamängder och loggar som är avgörande för driften av maskininlärningsmodeller och neurala nätverk.

Därför stödde denna infrastruktur de realtidsdatabehandlingsfunktioner som 5G-nätet möjliggör.

5G-nätverkslatens

5G-nätverk utformades för att uppnå ultralåg latens, vanligtvis mellan 1 och 10 millisekunder. Denna latens återspeglade den tid det tar för data att färdas mellan mobila enheter och AWS-servrar via 5G-nätverket. Enhetsspecifika bearbetningsfunktioner, såsom hastigheten för att ta och bearbeta foton på smartphones med högpresterande processorer, påverkade också latensen.

Datauppladdningshastigheterna i 5G-nätet och storleken på fotot påverkade dataöverföringstiderna till AWS. AWS bidrog ytterligare till latens med bearbetningstider för uppgifter som neurala nätverksbaserad detektering och segmentering, vilka varierade beroende på algoritmens komplexitet och AWS-tjänstens effektivitet. Efter bearbetning laddades resultaten ner tillbaka till mobila enheter, påverkade av nedladdningshastigheten för 5G och storleken på resultatdatan.

Växtigenkänning med hjälp av AI

Inom växtidentifiering involverade AI-drivna processer att skapa en omfattande databas med växtbilder för träningsalgoritmer baserade på neurala nätverk. Dessa algoritmer tränades för att skilja sockerbetsarter från andra växter genom att känna igen egenskaper som är specifika för den specifika växttypen, såsom bladformer, blomfärger etc.

Fenologisk utveckling av sockerbetsplantor. Källa: https://www.mdpi.com/2073-4395/11/7/1277

Här menar vi med växtigenkänning uppgiften att upptäcka ogräs och segmentera sockerbetsplantor.

Ogräsdetektering

För ogräsdetektering använde projektet MobileNet-v3, som tränades med omfattande datautökningar och viktad sampling. Denna modell uppnådde en imponerande noggrannhet på 0,984 och en AUC på 0,998.

Sockerbetssegmentering

För segmenteringsuppgifter användes modeller som YOLACT, ResNeSt, SOLO och U-net för att exakt avgränsa individuella sockerbetsprover i bilder. Därefter valdes den mest effektiva modellen baserat på olika kriterier: hastighet, inferenstid etc. Data för segmentering hämtades från drönartagna RGB-bilder, vilka ändrades i storlek och kommenterades för tränings- och valideringsändamål.

Segmenteringsuppgifterna innebar att skapa masker som exakt avgränsade växtgränser. Denna metod minskade mänskliga annoteringsinsatser samtidigt som effektiviteten optimerades. Genom att prioritera märkning av utmanande prover förbättrades modellens prestanda avsevärt. Iterativ omskolning och osäkerhetsprovtagningsstrategier har visat sig effektiva och uppnått segmenteringsnoggrannhetsgrader som överstiger 98% över olika tillväxtstadier.

Exempel på input-output vid segmentering

Modellutvärdering

Modellen tränades med rigorösa datautökningar. Modellen utvärderades med hjälp av olika mätvärden, inklusive Intersection over Union (IoU). Inferensanalys för den byggda modellen, utförd på en delmängd från datasetet "plant seedlings v2", visade en noggrannhet på 81%. Inferenstiden tog cirka 320 millisekunder att beräkna efter en 7-sekunders initialiseringsperiod, vilket endast var nödvändigt en gång per session.

Vid växtövervakning med hjälp av artificiell intelligens (AI) samlade kameror och sensorer in viktig växtdata, som analyserades med hjälp av maskininlärning och AI-algoritmer. Denna analys spelade en avgörande roll för att bedöma växternas hälsa, identifiera stress, sjukdomar eller andra faktorer som påverkar tillväxten.

Tillämpningar sträckte sig från att optimera jordbruksproduktiviteten till att övervaka naturliga ekosystem som skogar, stödja bevarandeinsatser och öka förståelsen av miljöpåverkan.

Objektdetektering i anläggningsövervakning

Nästa fas efter segmentering av sockerbetsplantor är objektdetektering som syftar till att förstå varje plantas specifika egenskaper vad gäller hälsa, tillväxt och andra faktorer. För objektdetektering i växtövervakning användes avancerade modeller som YOLOv4, MobileNetV2 och VGG-19 med uppmärksamhetsmekanismer. Dessa modeller analyserade segmenterade bilder av sockerbetor för att upptäcka specifika stress- och sjukdomsområden, vilket möjliggjorde exakta och riktade interventioner.

Projektet uppnådde betydande milstolpar inom sjukdomsdetektering och träning av ResNet-18- och ResNet-34-modeller som förtränats på ImageNet. Dessa modeller visade en imponerande noggrannhet på 0,88 vid identifiering av sjukdomar som drabbar sockerbetsplantor, med en arean under ROC-kurvan (AUC) på 0,898. Modellerna uppvisade hög prediktionssäkerhet och kunde korrekt skilja mellan sjuka och friska plantor.

Exempel på indata-utdata för objektdetektering

Projektet använde en systematisk metod för sjukdomsdetektering, där bilderna segmenterades i standardiserade områden. Dessa områden genomgick noggranna anteckningar med hjälp av interaktiva verktyg för att lokalisera områden som drabbats av sjukdomar. Objektdetektering förbättrade ytterligare noggrannheten genom att avgränsa växter, vilket underlättade exakt övervakning av växternas hälsa.

Förutsägelse av växtproduktion

Inom området för prognoser av växtproduktion utnyttjade AI-modeller miljödata som väderförhållanden och jordparametrar för att prognostisera grödor. Regressionsmodeller som Isolation Forest, Linear Regression och Ridge Regression användes.

Dessa modeller integrerade numeriska funktioner extraherade från avgränsande rutor tillsammans med jorddata för att optimera gödselmedelsapplikationen.

Att tänka på vid modelldistribution

Implementeringsstrategier för de utvecklade modellerna utvärderades för både edge-enheter och molnplattformar. Att distribuera modeller på edge-enheter erbjöd fördelar som minskade kostnader och lägre latens.

Denna metod kan dock kompromissa med potentiell noggrannhet på grund av hårdvarubegränsningar. Å andra sidan erbjöd molndistribution snabbare inferenstider med högpresterande GPU:er, men kunde medföra ytterligare kostnader och var beroende av internetanslutning, vilket kunde introducera kommunikationslatens.

Jämförande analys med 5G-nätverk

En jämförande analys visade att användningen av ett 5G-nätverk avsevärt förbättrade segmenteringen av sockerbetor jämfört med traditionella 4G/WiFi-uppställningar. Denna förbättring framgick av minskade genomsnittliga uppkopplings- och nätverkstider, vilket belyser de effektivitetsvinster som uppnåtts genom 5G-tekniken.

Dataförberedelseprocess

Dataförberedelseprocessen innebar insamling av datamängder av friska och sjuka växter, detektering av ogräs, identifiering av tillväxtstadier och extrahering av bilder från 4K-råvideo. Tekniker som histogramutjämning, bildfiltrering och HSV-färgrymdstransformation användes för att förbereda data för analys.

Prover av friska sockerbetsblad och sjuka prover, såsom majsblad med gråbladsfläckar, samlades in. Extraktion av sjukdomsdrag innebar att bladet separerades från bakgrunden, ändrades storlek, omvandlades och sammanfogades för att skapa realistiska prover för analys.

Aktiv inlärningsslinga

En aktiv inlärningsslinga initierades med omärkt data, som användes för att träna detekteringsmodeller. Dessa modeller genererade annoteringsfrågor som adresserades av mänskliga annotatörer, och kontinuerligt förfinade modellens noggrannhet genom iterativ träning och annoteringscykler.

Dataannotering via multimodal grundmodell

För att hantera utmaningen med begränsad märkt data utnyttjade projektet robusta grundmodeller för att generera sanningsannoteringar. Framför allt spelade CLIP, en transformerbaserad modell utvecklad av OpenAI, tränad på en stor datamängd med över 400 miljoner bild-text-par, en avgörande roll.

Med hjälp av Vision Transformers som ryggrad uppnådde CLIP en anmärkningsvärd 95%-noggrannhet på valideringsuppsättningar, och kategoriserade effektivt bilder i distinkta klasser som sockerbetor och ogräs med hög precision.

Drönarteknik för datainsamling

En av de viktigaste teknikerna som användes i projektet var användningen av drönare utrustade med RGB-kameror som spelade in 4K-video. Dessa drönare gav detaljerade bilder (3840×2160 upplösning) för analys.

Förbehandling av dessa bilder ökade modellens noggrannhet avsevärt, med märkbara förbättringar observerade i modeller som VGGNet (+38.52%), ResNet50 (+21.14%), DenseNet121 (+7.53%) och MobileNet (+6.6%).

Tekniker som histogramutjämning användes för att förbättra bildkontrasten, medan omvandling till HSV-färgrymd hjälpte till att betona växtområden och framhäva relevanta funktioner.

Generering av syntetisk data

För att hantera utmaningen med begränsad bilddata genererades syntetiska datamängder via maskininlärning och AI. Datainsamlingen utfördes med hjälp av drönare som flög på höjder mellan 1 m och 4 m och hastigheter på 2 m/s eller mer, med hjälp av RGB-kameror.

Andra fordon, såsom traktorer, användes också för datainsamling. Denna syntetiska datagenerering visade sig vara särskilt fördelaktig för att upptäcka sjukdomar hos sockerbetor.

Slutsats

Projektet “5G-nätverk som möjliggörare för realtidsinlärning inom hållbart jordbruk” visade framgångsrikt hur 5G-teknik kan förbättra de ekologiska, ekonomiska och hållbara aspekterna av sockerbetsodling. Genom samarbete med HSHL och Pfeifer & Langen integrerade projektet datainsamling i realtid och AI-driven analys, vilket förbättrade effektiviteten och minskade onödiga fältbesök.

Ett dedikerat 5G-campusnätverk möjliggjorde exakta appliceringar av gödningsmedel och växtskyddsmedel. Geopard Agriculture spelade en avgörande roll i utvecklingen av scenarier för växtdetektering och övervakning, och i skapandet av ett prototypsystem för maskininlärning för 5G-jordbruksmiljön. Projektets framgång underströk vikten av avancerad teknik inom hållbart jordbruk och lyfte fram 5G:s potential att driva innovation och effektivitet.

Visualisering av ekonomiska effekter av hållbart jordbruk med hjälp av GeoPard inom precisionsjordbruk

Publicerat den juni 6, 2024juni 17, 2024 av dementievgeopard

Forskare från Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL) och GeoPard Agriculture har gått samman för att undersöka ekonomin bakom odlingssystem med remsor och mellanodlingssystem för hållbart jordbruk. De delade sina resultat vid universitetet i Hohenheims evenemang om "Främja biologisk mångfald genom digitalt jordbruk", med fokus på miljövänliga jordbruksmetoder och deras ekonomiska effekter.

Deras projekt, “Framtidens grödodling”, syftade till att utforska nya sätt att odla, med särskilt fokus på remsodling. Denna teknik innebär att man odlar olika grödor sida vid sida i remsor inom samma fält, vilket skulle kunna minska behovet av kemikalier och öka den biologiska mångfalden. Forskarna ville hitta sätt att göra jordbruket mer miljövänligt samtidigt som det fortfarande är lönsamt för jordbrukarna.

Detta samarbete, lett av Olivia Spykman och Markus Gandorfer från LfL, tillsammans med Victoria Sorokina från GeoPard, startade under EIT Food Accelerator-programmet. Med hjälp av sina kunskaper inom jordbruk, digitala verktyg och dataanalys började de studera den ekonomiska sidan av hållbara jordbruksmetoder.

Medan De fann att den ekologiska potentialen för remsodling är väl undersökt när det gäller att minska användningen av syntetiska insatsvaror och öka den biologiska mångfalden, men mekaniseringen och arbetskraftsekonomin, särskilt med autonom utrustning, kräver ytterligare utvärdering.

De fann att bönderna var osäkra på dess praktiska genomförbarhet, särskilt med ny teknik. För att åtgärda detta pratade de med bönder på ett fältlaboratorium för odling av remsor för att förstå deras farhågor och kommunicera bättre.

Dessutom kan förändringar i landskapet göra jordbrukare tveksamma, så det är viktigt att ge tydlig information i förväg. Därför kan digitala verktyg, som visualiseringar, underlätta kommunikationen mellan jordbrukare och deras samhällen, vilket skapar acceptans och uppskattning för ekologiskt fördelaktiga landskapsförvandlingar.

Till exempel, i Nya Zeeland använde jordbrukare VR-glasögon (virtual reality) för att visualisera lämpliga områden för skogsplantering, vilket underlättade planering på gårdsnivå genom att illustrera effekterna på jordbrukets lönsamhet, landskapets estetik och landsbygdssamhällen. Sådana visualiseringar kan öka jordbrukarnas förståelse och intresse för landskapsförändringar, även om ett framgångsrikt genomförande också är beroende av jordbrukarnas självförtroende.

På liknande sätt användes i denna forskning det molnbaserade programmet GeoPard för att analysera ett system för odling i remsor från flera perspektiv. GeoPards ekvationer parametriserades med empiriska data från projektet Future Crop Farming. De inledande resultaten inkluderar visualiseringar av herbicider och kväveinmatning samt avkastning, med mer komplexa beräkningar planerade.

Dessutom integrerade systemet olika datakällor, inklusive:

Avkastning och tillämpade indatauppsättningar
Prisinformation för grödor och växtskydd (tillhandahålls av användaren)
Satellitbilder (Sentinel-2, Landsat, Planet)
Topografidata
Zonkartor med historisk data tillgängliga i GeoPard

Samtidigt användes huvudsakligen spatial analys och effektiv hantering av spatial data med hjälp av NumPy-ramverket. Data hämtades från .xlsx- och .shp-filer. Shape-filen saknade dock specifika detaljer om enskilda remsor, vilket krävde integration av olika dataformat.

GeoPard underlättade organisering av data rumsligt för att länka remsspecifika detaljer med deras respektive platser i fältet. Därför bildade den integrerade datamängden, som visar remsorna, grunden för den beskrivande försöksanalysen i GeoPard.

Även om forskningen inte undersökte variabel applicering av inmatningar, möjliggjorde GeoPards högupplösta kartläggning (pixelstorlek: 3×3 meter) detaljerad visualisering på pixelnivå, vilket ökade komplexiteten. Denna detaljerade kartläggning är värdefull för framtida tillämpningar, som att kombinera flera lager eller integrera mer rumsligt variabel information, såsom "avkastningsprofiler" baserade på småskaliga avkastningsdata som samlats in av tröskor i forskningsprojektet.

Forskare har också upptäckt att även om GeoPard främst har tjänat beskrivande funktioner, har det potential för mer komplexa visualiseringar. Till exempel kan införlivande av avkastningsdata och prisinformation på delområnsnivå bidra till att skapa vinstkartor som visar kanteffekter mellan angränsande grödområn.

Dessutom skulle integration av arbetsmarknadsekonomiska data kunna avslöja effekterna av minskade stordriftsfördelar för att främja biologisk mångfald. Sådana data kan underlätta scenariomodellering, vilket möjliggör utforskning av olika växtföljder, odlingsbredder och mekaniseringstyper, med fokus på fältspecifika resultat för att förbättra jordbruksförvaltning och beslutsfattande.

Därför skulle konfigurationen kunna fungera som en digital tvilling, med realtidsdataöverföring från fältmaskiner och sensorer till GeoPard, en funktion som redan är möjlig med viss kommersiell teknik och satellitdata. Jordbrukarnas oro kring teknikkompatibilitet betonar dock behovet av att integrera ytterligare datakällor för bredare tillämpbarhet.

GeoPard förstärker precisionsjordbruket för MHP, Ukrainas ledande lantbruksföretag

Publicerat den december 12, 2023februari 28, 2024 av dementievgeopard

Introduktion

I ett betydelsefullt drag för jordbruket i Ukraina, MHP, en stor spannmålsproducent som övervakar en imponerande 350 000 hektar (nästan 900 000 hektar), har inlett ett samarbete med GeoPard. Detta samarbete innebär ett stort framsteg inom precisionsjordbruk, genom att integrera GeoPards sofistikerade geospatiala analyser i MHP:s omfattande jordbruksverksamhet.

MHP:s engagemang för teknisk innovation inom precisionsjordbruk

MHP:s engagemang för teknisk innovation, särskilt inom precisionsjordbruk, exemplifieras tydligt i deras partnerskap med GeoPard Agriculture. Detta samarbete är centralt för MHP:s strategi att integrera banbrytande teknik för mer effektiva och hållbara jordbruksmetoder.

Pavlo Nesterenko, Chefen för Precision Farming Service Group på MHP fördjupar sig i den transformerande karaktären av deras partnerskap med GeoPard Agriculture: “Att arbeta med GeoPard har varit revolutionerande. Det har förändrat vår strategi från att förlita oss på magkänsla till att fatta beslut baserade på hårddata. Genom GeoPards sofistikerade teknik implementerar vi exakta, delfältsbaserade agronomirekommendationer som är specifikt anpassade för varje odlingslotts unika behov.”

Detta paradigmskifte, underlättat av integrationen med GeoPard Agriculture, har gjort det möjligt för MHP att utnyttja den fulla potentialen hos dataanalys och maskininlärning.

“Denna övergång till datacentrerat jordbruk är avgörande för MHP, eftersom den håller oss i framkant inom jordbrukssektorn. Vi är pionjärer inom nya standarder för effektivitet, hållbarhet och produktivitet, baserade på kvantifierbart, sifferbaserat beslutsfattande”, avslutar Nesterenko.

MHP:s införande av denna avancerade, datadrivna metod markerar ett betydande framsteg inom jordbruksmetoder och understryker den växande betydelsen av empiriska data och precision i modernt jordbruk. Denna innovativa strategi positionerar MHP som ledande inom området och sätter nya riktmärken för jordbrukets effektivitet och framgång.

GeoPards integrerade roll i MHP:s jordbruksstrategi

GeoPard Agricultures integration med MHP går utöver att tillhandahålla avancerade verktyg; det handlar om att integrera geospatial datadriven precision och effektivitet i MHP:s jordbruksmetoder. Genom ett nära samarbete med MHP:s team garanterar GeoPard ett brett utbud av sofistikerad geospatial agronomisk beräkning alternativ för MHP, i nära anslutning till deras operativa ramverk. Detta partnerskap fokuserar på mätning av tillämpad agronomi, vilket säkerställer att MHP:s beslut är datadrivna och exakt anpassade till deras jordbruksbehov. Det sömlösa dataflödet mellan MHP, GeoPard och andra plattformar som John Deere och FieldView skapar en uppkopplat ekosystem, vilket optimerar MHP:s jordbruksverksamhet för framtiden.

Säkerställa agronomisk precision och kvalitetssäkring

Inom precisionsjordbruk står GeoPard Agricultures RX vs. VRA-kartjämförelse som ett bevis på deras engagemang för agronomisk precision och kvalitetssäkring. Detta verktyg belyser effektiviteten hos GeoPards algoritmer för att identifiera och åtgärda avvikelser i olika agronomiska operationer som sådd, gödsling eller besprutning. Genom att exakt identifiera problem på både delfälts- och maskinnivå säkerställer GeoPard att varje agronomisk operation följer de högsta standarderna för kvalitet och precision.

Denna kartjämförelse handlar inte bara om att identifiera skillnader mellan planerade och faktiska tillämpningar; det är en avgörande komponent i kvalitetssäkringsprocessen för agronomisk verksamhet. Genom att ge en detaljerad och noggrann bedömning av varje aspekt av fälthanteringen säkerställer GeoPards teknik att operativa metoder uppfyller de avsedda resultaten, samtidigt som högsta möjliga effektivitet och noggrannhet bibehålls.

Avverkningsanalys

För avverkning ger GeoPards system uppdelningar av data per dag och per maskin, och segmenterar data i våtmassa, fukthalt och hastighet. Detta underlättar en detaljerad prestandaanalys av varje skördare, vilket ger värdefulla insikter i avverkningsprocessens effektivitet.

Sammanfogad avkastningsdatauppsättning, insamlad av flera maskiner under olika dagar

Sammanslagen avkastningsdatauppsättning, insamlad av flera maskiner på olika dagar

Beräkningar av appliceringsnoggrannhet vid utspridning och plantering

Vid arbeten som besprutning, sådd och gödsling, GeoPards teknik segmenterar dataset efter dag, maskin och applikationsmängd. Den jämför sedan målmängder med faktiska applicerade mängder och klustrar resultaten för att bestämma applikationens noggrannhet. Denna funktion är avgörande för att förstå och förbättra precisionen i dessa kritiska jordbruksuppgifter.

En viktig aspekt av denna teknik är dess förmåga att automatiskt sammanfoga maskin- och agronomisk driftsdata från olika agronomiska aktiviteter, såsom sådd, gödsling eller besprutning. Denna automatiserade integration av data är avgörande för att korrekt identifiera avvikelser mellan planerade och faktiska appliceringar på både delfälts- och maskinnivå.

Operativa förbättringar ledda av GeoPards teknologi

GeoPard Agricultures plattform är känd för sin förmåga att omsätta agronomisk kunskap till exakta beräkningar med hjälp av Ekvationskarta motor och en flerskiktad datametod. Denna tekniska synergi har avsevärt förbättrat grödornas kvalitet och hållbarhet, särskilt för vete, majs och solrosor.

Oleksij Leontiev, projektledare för precisionsjordbruk på MHP, betonar den dynamiska karaktären hos denna integration: “Implementeringen av GeoPards API i våra system har omvandlat vår jordbruksverksamhet, vilket gör det möjligt för oss att fatta datadrivna beslut i realtid genom att konvertera varje utförd agronomisk operation till mätbara siffror från maskinnivå till företagsnivå.”

GeoPard – MHP – 360° graders fältanalys: Fältpotential, Skörd, jord och GPS-topografi

GeoPards tekniska chef för samarbetet

Dzmitry Yablonski, Teknikchefen för GeoPard Agriculture reflekterar över projektets omfattning: “Detta samarbete med MHP är ett av de mest betydelsefulla och tekniskt komplexa i precisionsjordbrukets historia. Jag delar MHP:s vision att digitalisera varje operation och automatisera beslutsfattande kring agronomi med en renodlat datadriven strategi. Vi är hedrade över att bidra till framgången för Ukrainas storskaliga jordbruksnäring.”

John Deere Ops Center-integration

Samarbetet mellan GeoPard Agriculture och MHP framhävs av integrationen av GeoPard som den centrala analysmotorn med John Deere Operations Center och MHP:s maskineri. Detta dubbelriktad synkronisering möjliggör effektiv, automatiserad bearbetning av omfattande datamängder, som täcker data från utspridd sådd, plantering och skörd. Denna integration spelar en viktig roll för att ändra data, öka datafullständigheten och ge mervärdesinsikter, vilket avsevärt förbättrar precisionsodlingsmetoder.

Den digitala Agro 360° Business Intelligence-instrumentpanelen för jordbruk

Kartan över fältpotential ger en heltäckande bild av ett jordbruksfält och visar zoner med varierande grödpotential. Den återspeglar skillnader i jordkvalitetsnivåer och den övergripande grödans hälsa, med betoning på fältets topografi och rumsliga variation. Kartan är avgörande för att visa hur GeoPards analyser skickligt kan hantera och optimera olika jordbruksförhållanden.

Genom Digital Agro 360° Business Intelligence Farming-instrumentpanelen har MHP oöverträffad insyn i sin verksamhet. Denna robusta plattform gör det möjligt för MHP att spåra all data som samlats in från deras omfattande jordbruksaktiviteter, filtrerad per maskin, gröda eller dag.

Instrumentpanelen fungerar som ett nervcentrum för MHP:s precisionsjordbruksverksamhet och presenterar en enhetlig bild av de olika dataströmmarna som flödar in från fälten. Den möjliggör en överblick som förenklar komplexa datamängder till handlingsbara insikter, vilket ger MHP möjlighet att fatta strategiska beslut snabbt. Skördeinstrumentpanelen ger till exempel data i nära realtid om avkastning, fukthalt och driftstakt för skördeutrustning per produktivitetszon.

Den digitala Agro 360° Business Intelligence-instrumentpanelen för jordbruk

Vägen framåt: Integrering av omfattande data för fullcykelprecisionsjordbruk

Med blicken mot framtiden förespråkar MHP, i samarbete med GeoPard Agriculture, digitalisering och datadriven hantering inom grödoproduktion med precisionsjordbruk, med betoning på innovation och hållbara metoder. Denna framåttänkande strategi bygger på att integrera omfattande datalager som omfattar all jordbruksverksamhet, jordprovtagningsinformation och detaljerad analys.

MHP använder GeoPards teknik för att integrera en mängd olika data i sina jordbruksmodeller. Detta inkluderar detaljerade insikter från varje jordbruksverksamhet, vilket resulterar i avancerad analys som vinstkartor för delfält och effektivitetsbedömningar av jordbruksinsatser. Denna helhetssyn förbättrar inte bara den operativa effektiviteten utan säkerställer också hållbara jordbruksmetoder.

Viktor Martseniuk, chef för vetenskaps- och innovationscentret på MHP, formulerar företagets vision: “På MHP går vårt engagemang för innovation inom jordbruket hand i hand med vårt engagemang för hållbarhet. Genom att integrera omfattande data, inklusive jordanalys och jordbruksdrift, kan vi fatta mer välgrundade beslut som positivt påverkar både vår produktivitet och vårt miljöavtryck.”

Denna integrerade strategi, som kombinerar MHP:s innovativa tillvägagångssätt med GeoPards avancerade analyser, kommer att omdefiniera precisionsjordbruk. Den lovar förbättrad hållbarhet samtidigt som den ekonomiska avkastningen maximeras, och därigenom etablerar MHP och GeoPard Agriculture som ledande inom den globala arenan för precisionsjordbruk.

Universell tillämpning av GeoPards motor

Dmitrij Dementiev, VD för GeoPard Agriculture, betonar den breda tillämpningen av deras teknik: “GeoPards motor är utformad för att ge konkreta fördelar för alla företag inom växtodling. Vår plattform är mångsidig och anpassningsbar och kan leverera avancerade analyser och precisionsjordbrukslösningar till en mängd olika jordbrukssammanhang. Oavsett om det är en liten familjegård eller ett stort jordbruksföretag som MHP, är GeoPard redo att göra en betydande skillnad och driva effektivitet, hållbarhet och lönsamhet inom jordbrukssektorn globalt.”

Detta uttalande från Dementiev understryker GeoPards engagemang för att tillhandahålla universella lösningar inom precisionsjordbruk, som tillgodoser olika jordbruksbehov och skalor över hela världen.

Slutsats

Samarbetet mellan GeoPard Agriculture och MHP markerar ett betydande framsteg inom precisionsjordbruk. Genom att utnyttja avancerad geospatial analys sätter detta partnerskap en ny standard för jordbrukseffektivitet och hållbarhet, vilket banar väg för en datadriven framtid inom jordbruksmetoder. Detta partnerskap mellan GeoPard Agriculture och MHP kombinerar banbrytande teknik med omfattande jordbruksexpertis, sätter en ny standard inom precisionsjordbruk och visar på potentialen hos teknikdrivna jordbrukslösningar.

Om företagen

MHPMHP är ett av Ukrainas ledande jordbruksföretag och förvaltar ett omfattande område på över 350 000 hektar. MHP är känt för sin spannmålsproduktion och integrerar innovativa jordbruksmetoder och teknologier med betoning på hållbart och effektivt jordbruk. Deras engagemang för att modernisera jordbruket ligger i linje med deras mål att öka produktiviteten samtidigt som de bibehåller ett miljövänligt ansvar.

GeoPardGeoPard Agriculture ligger i framkant inom precisionsjordbruksteknik. GeoPard är specialiserat på geospatial analys och erbjuder lösningar som omvandlar komplex jordbruksdata till användbara insikter. Deras teknik fokuserar på att optimera olika aspekter av jordbruket, från jordanalyser till VRA-kartor, fjärranalys och dataanalys av jordbruksutrustning, vilket bidrar avsevärt till utvecklingen av smarta jordbruksmetoder.

Referenser:

Stickstoff-Effizienz. Anwendungsfall av LVA – John Deere Händler aus Deutschland

Publicerat den oktober 18, 2023november 8, 2023 av dementievgeopard

In der dynamiska Welt der moderna Landwirtschaft stehen Landwirte vor zahlreichen Herausforderungen, darunter die Auswirkungen des Klimawandels, steigende Düngemittelkosten and die dringende Notwendigkeit umweltverträglicher Praktiken. Im Zentrum dieser Herausforderungen steht das Management von Stickstoff, einem entscheidenden Nährstoff, der bei falschem Umgang zu erheblichen Umweltfolgen führen kann.

Inmitten dieser Komplexität treten jedoch zwei Maßstäbe als Lösungen und Spielveränderer hervor: Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) und Stickstoffaufnahme (NU). NUE und NU bieten ein neues Paradigma in landwirtschaftlichen Praktiken und wandeln Herausforderungen in Chancen für nachhaltige und effiziente Landwirtschaft um.

John Deere, en führender Hersteller von Landmaschinen, spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen. Durch das HarvestLab GrainSensing System som lämnade entscheidende uppgifter över Rohprotein, var en nuancierteres Verständnis der Stickstoffdynamik i Pflanzen ermöglicht. Darüber hinaus unterstützt John Deere die Integration moderner Technologien, um die Landwirtschaft nachhaltiger zu gestalten.

I dessa Bestrebungen stehen John Deere-Händler wie LVA as entscheidende Partner zur Verfügung. LVA, en nyskapande John Deere-Händler i Tyskland, arbeitet eng mit Landwirten zusammen, um neue Technologien zu integrieren und fortgeschrittene agronomische Strategien umzusetzen.

Ihre Rolle ist wesentlich, um Landwirte dabei zu unterstützen, die Complexität der modernen Landwirtschaft zu bewältigen och sicherzustellen, att sie die tillgängliga Technologien optimal nutzen, um ihre Praktiken zu optimieren.

In den fruchtbaren Böden der Magdeburger Börde ligger die Baumgärtel GbR, ein Familienbetrieb mit 30 Jahren landwirtschaftlicher Tradition, wo Weizen eine der Hauptkulturen ist. Auf diesem Hof geht das präzise Stickstoffmanagement über die Optimierung des Ertrags hinaus: Es ist ein Engagement für nachhaltige Landwirtschaft angesichts globaler Umweltprobleme.

GeoPard, som driver Anbieter von Präzisionslandwirtschaftssoftware, fungerar som Bindeglied, då dessa Säulen – John Deere, LVA och Landwirte, wie die Baumgärtel GbR – connectet. GeoPard vereinfacht das Datenmanagement und automatisiert analytische processe, indem es Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse verwandelt.

In diesem Fall bietet ihr Fokus auf Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) Landwirten eine Perspektive, durch die sie ihre Praktiken betrachten und verbessern können, and gewährleistet Nachhaltigkeit und Effizienz in jedem Aspekt ihrer Tätigkeit.

Stickstoffmanagement auf dem Hof Baumgärtel

Die Baumgärtel GbR unter der Leitung von Friedrich Baumgärtel nutzt das Potenzial der datengesteuerten Landwirtschaft, um ihre Düngestrategien zu verfeinern och neue Techniken einzuführen, alles mit dem Ziel, ihre agronomischen Praktiken zu verbessern.

Central für ihre Strategie ist das Stickstoffmanagement. Das Jahr 2023 brachte einen nassen Frühling und einen trockenen Frühsommer in die Magdeburger Börde, was zu durchschnittlichen Erträgen führte. Um diese Bedingungen zu bewältigen, nutzte die Familie Baumgärtel teilflächenspezifisch die Green Seeker-Technologie, um ihre Stickstoffanwendungen präzise anzupassen.

Den här lösningen är att HarvestLab GrainSensing System är en källa för Rohproteingehalt i färd med att göra det. Anschließend wurde mit GeoPard der Stickstoffverbrauch der Pflanzen geschätzt, was die Berechnung der Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) mit hoher Präzision ermöglichte.

Für die Familie Baumgärtel ist NUE zu einem wesentlichen Maßstab geworden. Es identifiziert Bereiche, in denen Anpassungen in ihrer Stickstoffanwendungsstrategie notwendig sind. I Zonen, i denen die NUE unter 80 % ligger, planen sie, die Stickstoffanwendung in der folgenden Saison zu reduzieren.

Im Gegensatz dazu erfordern Bereiche, in denen die NUE 100 % übersteigt, eine eingehende Analyse. Eine Herausforderung, von der sie erwarten, dass sie mehrere Saisons sorgfältiger Beobachtung und Lernens erfordern wird.

Zusammenarbeit zwischen LVA & GeoPard Agriculture

Im Jahr 2022 blev en strategisk Allianz zwischen GeoPard och dem Landmaschinenunternehmen LVA Altenweddingen GmbH, de innovativa John Deere-Händler i Tyskland, anslutna. Diese Zusammenarbeit entstand aus einer gemeinsamen Vision heraus, die umfangreichen Daten von John Deere in handlungsrelevante Felderkenntnisse umzusetzen.

Seitdem hat sich die Partnerschaft weiterentwickelt und konzentriert sich auf innovative Wege, die landwirtschaftlichen Praktiken durch datengesteuerte Entscheidungen zu verbessern. I den folgenden Abschnitten werden wir hervorheben, wie Landwirte ihren Stickstoffeinsatz optimal nutzen.

Michael Eckhardt, Leiter des Precision Ag Departments bei LVA, äußerte: "Die Synergie zwischen GeoPard och LVA är mer än ett företagspartnerskap; det är ett engagemang, angewandte agronomische Praktiken durch datengesteuerte Entscheidungen zu revolutionieren. Diese Zusammenarbeit ist darauf australien, Landwirtene Einsichtenlichen zugronommischen.

LVA nutzt mit seinen erweiterten agronomischen Dienstleistungen die Stärke von John Deere-Geräten, wie dem HarvestLab GrainSensor System, um entscheidende Daten zu sammeln. Auf der andra Seite verarbeitet GeoPards Analyse-Engine diese Daten und liefert handlungsrelevante Erkenntnisse.

Gemeinsam bilden diese Partnerschaft eine Allianz, die darauf fokussiert ist, die Praktiken der Landwirte (wie etwa im Bereich des Stickstoffmanagements) zu verbessern, durch die Kombination des Besten aus Maschinen- und Softwarewelten.”

Datenerfassung och -aufbereitung

Im Zentrum dieser datengetriebenen landwirtschaftlichen Entwicklung steht die nahtlose Integration zwischen GeoPard och John Deere Operations Center. Denna sammansättning är centrala Rolle von John Deere vid Bereitstellung av Datenzugang über ihre API, en Maßnahme, die Datenfluss aus den landwirtschaftlichen Feldern erheblich bereichert.

Integrationen är bättre, den sobala Operationen i John Deere Operations Center har dokumenterats och GeoPard överskridits. Dieser sofortige Datenabrufprozess umfasst Erntevorgänge (mit Details wie Rohprotein- und Kraftstoffverbrauchsdaten) sowie Anwendungen wie Spritzen, Düngen, Säen und Bodenbearbeitung.

Denna reibungslose Verbindung är nicht ausschließlich auf John Deere beschränkt; den grundlegende principen för GeoPard-Plattform är en kompatibilitet med olika anbietern av Maschinendaten, som överskrider API-anslutningarna är mycket lätta.

Durch einem nahtlosen Datenfluss in GeoPards System sind die Landwirte mit nahezu Echtzeitanalysen ausgestattet. Denna prompte Datenübertragung ist der Eckpfeiler für die Initiierung automatisierter Analyse-Suiten, wie der Analyze der Stickstoffnutzungseffizienz, und stellt sicher, that die Landwirte zeitnahe and handlungsrelevante Einblicke zur Hand haben.

Fält

Im Jahr 2023 stand die Baumgärtel GbR vor der Herausforderung, das Wachstum auf dem Feld zu optimieren. Dafür war viermal Stickstoff ausgebracht, började med SSA i februari, efterföljd av drei Anwendungen av AHL im Frühjahr.

Om dessa Anwendungen auf dem Feld teilflächenspezifisch fein abzustimmen, blir die entsprechende Technologie eingesetzt. Zudem spielte das HarvestLab GrainSensing System en entscheidende Rolle bei der Aufdeckung der Verteilung von Rohprotein im geernteten Getreide.

Ernte

Entdecken Sie die Feinheiten der neuesten Ernte vom 2023-08-08 anhand der folgenden Screenshots. Deser entscheidende Datensatz, nahtlos and automatisiert vom John Deere Operations Center durch GeoPard abgerufen wurde, seigt das feine Gleichgewicht zwischen den Datenebenen Rohprotein and Feuchter Masse, die while the Ernte erfasst were.

Obwohl Erntedaten gelegentlich Variationen aufweisen können, erhöht die Implementierung der Ertragskalibrering die analytische Genauigkeit erheblich. Dies gewährleistet zuverlässige Erkenntnisse, auch bei außergewöhnlichen Werten wie 19 t/ha für Weizen. Die kalibrierte feuchte Masse ist unten dargestellt.

*Kalibrierte Daten zur Feuchtmasse: Ernte 2023-08-08*

Düngungsmaßnahmen mit angewendeten Stickstoffprodukten

Under der Saison 2023 blev det Weizenbestand med en sorgfältig planterad Stickstoffapplikationsregime behandlad, då fyra olika behandlingar behandlas. Dazu gehörte eine Anwendung von SSA-Produkten am 2023-02-23, followt von drei Stickstoffanwendungen im Frühjahr mit AHL am 2023-03-18, 2023-04-06 and 2023-05-13. Die exakten in jeder Behandlung angewendeten Mengen sind in den bereitgestellten Skärmdumpar dokumenterade.

GeoPard spielte i denna process ena entscheidende rolle, indem es nahtlos diese datasätze vom John Deere Operations Center abrief. Diese effiziente Datenbeschaffung bereitete den Weg für eine umfassende Analyze der Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) und der Stickstoffaufnahme (NU). Indem wir uns in diese Daten vertiefen, verwandeln wir rohe Informationen in wertvolle Erkenntnisse und ebnen den Weg für verbesserte agronomische Operationen und Strategien.

Gesamter angewendeter Stickstoff

Der gesamte angewendete Stickstoff (TAN) quantifiziert die kumulative Menge and Stickstoff, die auf das Feld aufgebracht wurde, dargestellt in absoluten Zahlen as kg/ha. Dieser Wert ergibt sich aus der Summe der tatsächlich während der Anbausaison aufgebrachten Stickstoffprodukte.

Um die höchste Genauigkeit in der Bewertung zu gewährleisten, blivit nur tatsächlich angewendete Daten verwendet und Ziel- und Planwerte ausgeschlossen. Ein solcher Ansatz berücksichtigt auch Stellen mit über- und unterdosiertem Stickstoff.

Um tiefer einzusteigen, harben wir jeden Quadratmeter untersucht, um den Landwirten en detailliertes Verständnis für die pro Hektar aufgebrachten Stickstoffmengen zu bieten. Die Karte unten fastst die Informationen aus allen vier Stickstoffanwendungen zusammen und bietet einen einheitlichen Überblick über die Verteilung des während der Saison aufgebrachten Stickstoffs.

Alle präsentierten statistischen Daten sind in absoluten Zahlen angegeben, gemessen in kg/ha. Die farbkodierte Darstellung erleichtert die Tolkning: Rot kennzeichnet Bereiche mit dem geringsten aufgebrachten Stickstoff, under Grün Regionen mit dem höchsten aufgebrachten Stickstoff anzeigt.

Stickstoffaufnahme

Stickstoffaufnahme (NU) gibt die Gesamtmenge an Stickstoff an, die Pflanzen under ihrer Wachstumsperiod aufnehmen. Um NU exakt zu berechnen, fick två kritiska komponenter berücksichtigt: (1) som Rohproteinmessung, var sie vom John Deere GrainSensing System erfasst wird, och (2) die gesamte geerntete Ertragsmasse.

Bei Weizen wird die NU-Verteilung in absoluten Werten angegeben, gemessen in kg/ha. En detaljerad geografisk och statistisk Darstellung der NU im gesamten Feld ist im beigefügten Screenshot to sehen.

*Statistische Verteilung des Stickstoffaufnahmens*

Stickstoffnutzungseffizienz

Die Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) quantifiziert das Verhältnis des verbrauchten Stickstoffs zum insgesamt aufgetragenen Stickstoff, ausgedrückt in Prozent. Abgeleitet von der zuvor beschriebenen Stickstoffaufnahme (NU) och dem gesamten angewendeten Stickstoff (TAN), ist ein NUE-Wert nahe 100% ideal. Dies zeigt, dass die Pflanzen fast den gesamten aufgetragenen Stickstoff verbraucht haben, was den Ertrag optimiert.

Jedoch deuten NUE-Werte um 50% auf eine Überanwendung mit übrig gebliebenem Stickstoff im Boden hin, while Werte über 100% eine Unteranwendung anzeigen, wobei die Pflanzen Stickstoffreserven aus früheren Jahren nutzen.

Båda Szenarien syndar unerwünscht: Ersteres birgt das Risiko einer Überdüngung, under letzteres den Boden erschöpft. Diese Balance wird in der Karte unten visuell dargestellt, wobei Bereiche nahe 50% NUE in Rot und solche nahe 100% in Grün gefärbt sind.

*Clusterisierung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023*

*Verteilung der Stickstoffnutzungseffizienz 2023*

Stickstofföverdrag

Der Stickstoffüberschuss (NS) misst die Differenz zwischen dem gesamten angewendeten Stickstoff (TAN) und der Stickstoffaufnahme (NU), die die Pflanzen during einer Saison verbbrauchen, ausgedrückt in absoluten Werten as kg/ha. Im Wesentlichen zeigt er die Menge an Stickstoff an, die von den Pflanzen nicht genutzt wurde.

Dies spielt eine entscheidende Rolle bei der Planung der Stickstoffanwendung für die nachfolgende Saison. Die geografische und statistische Verteilung dieses ungenutzten Stickstoffs, verteilt über das Feld, kann in der unten bereitgestellten Karte eingesehen werden.

Vergleich von Erntemasse und Rohprotein

Das Verständnis von Rohproteindaten ist wesentlich bei der Messung der Ernte, da es Einblicke in die ernährungsphysiologische Qualität und den potentiella Marktwert der Ernte bietet. Detta HarvestLab GrainSensing System förser Messung från Rohprotein som används, och en entsprechender skärmdump, det finns en anslutning till Ernte seigt, är som referens angehängt.

*Kalibrierte Feuchtmasse-Daten: Ernte 2023-08-08*

Um die Daten zu kategorisieren och zu verstehen, haben wir special Schwellenwerte festgelegt: en Proteinschwellenwert von 12,5% och enen Schwellenwert für die Nassmasse der Ernte von 7,9 t/ha. Basierend auf diesen Schwellenwerten verwenden wir die Begriffe “höher” and “niedriger”, um zu beschreiben, wie die beobachteten Daten in Bezug auf diese festgelegten Standards stehen.

Durch den Vergleich und die Gegenüberstellung dieser Kennzahlen können wir wertvolle Ideen gewinnen, um agronomische Maßnahmen für die folgenden Saisons zu verfeinern und zu verbessern.

Durch die Kombination der Kennzahlen auf einer einzigen Karte wird die Beziehung zwischen Rohprotein und Nassmasse visualisiert. Diese umfassende Darstellung identifiziert vier unterschiedliche Szenarien:

Ertrag höher als 7,9 t/ha med Protein höher as 12,5%
Ertrag höher als 7,9 t/ha med Protein nidriger als 12,5%
Ertrag niedriger als 7,9 t/ha med Protein höher als 12,5%
Ertrag niedriger als 7,9 t/ha med Protein niedriger als 12,5%

Slutföljning

Daten: Under den nahtlose Integration med John Deere Operations Center ställt GeoPard i en Echtzeit- und exakte Datenerfassung sicher, die Grundlage für all nachfolgenden Analysen Bild. Die Einbeziehung von tatsächlich gemessenen Daten från dem HarvestLab GrainSensing System och den tatsächlichen Anwendungsdaten är av entscheidender Bedeutung. Zusammen gewährleisten sie eine beispiellose Genauigkeit bei den Berechnungen.
Stickstoffaufnahme (NU) und gesamter angewendeter Stickstoff (TAN): Diese beiden Kennzahlen sind für Landwirte von größter Bedeutung, die das Gleichgewicht und die Dynamik von Stickstoff in ihren Feldern verstehen möchten. Gemeinsam bieten sie ein vollständiges Bild des Stickstoffkreislaufs über eine Saison hinweg.
Stickstoffnutzungseffizienz (NUE): NUE dient als Schlüsselkennzahl zur Bewertung der Gesamteffizienz der Stickstoffnutzung auf einem Feld. Indem Bereiche mit unterschiedlichen NUE-Werten identifiziert werden, können Landwirte Möglichkeiten zur Verfeinerung ihrer Stickstoffanwendungsstrategien erkennen und die gesamten agronomischen Praktiken verbessern.
Stickstofföverdrag (NS): NS älskar entscheidende Erkenntnisse, die Strategien für die Variable Rate Application (VRA) für die kommende Saison beeinflussen können. Durch die Berücksichtigung des nicht genutzten Stickstoffs können Landwirte informierte Entscheidungen treffen, um ihre Anwendungspläne anzupassen.

Aus der Perspektive eines Landwirts ist die Verknüpfung von präziser Datenerfassung mit aufschlussreichen Analysen ein Wendepunkt. Es geht nicht nur darum, ein Gleichgewicht bei der Stickstoffanwendung zu erreichen.

Es geht darum, Feinheiten zu verstehen, um Kulturen nachhaltig anzubauen, die bestmöglichen Erträge sicherzustellen und die Gesundheit des Bodens für zukünftige Generationen zu erhalten.

Över företaget

GeoPard ist ein führender Anbieter von Software für die Präzisionslandwirtschaft. Das Unternehmen wurde 2019 i Köln, Deutschland, gegründet und ist weltweit vertreten. GeoPard bietet eine Reihe von Lösungen, die Landwirten helfen, ihre Betriebsabläufe zu optimieren und die Erträge zu steigern. Mit einem Fokus auf Nachhaltigkeit und regenerative Wirtschaft strebt GeoPard an, Präzisionslandwirtschaftspraktiken weltweit zu fördern.

Zu den Partnern des Unternehmens gehören kända Marken som John Deere, Corteva Agriscience, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association och viele andra.

LVA, Landmaschinen Vertrieb Altenweddingen, ist ein langjähriges mittelständisches Unternehmen mit Niederlassungen in Sachsen-Anhalt, Brandenburg und Niedersachsen. Der Schwerpunkt ligger på Verkauf, Export, Vermietung, Händlerwerkstatt- och Ersatzteilservice für Landmaschinen sowie agronomischen Dienstleistungen. Seit über 30 Jahren gehört LVA zu den erfolgreichsten John Deere-Händlern in Europa.

Die agronomische Abteilung von LVA bietet Dienstleistungen wie Beratung im Bereich Präzisionslandwirtschaft, Bodenscannen und Datenanalyse sowie ein RTK-Netzwerk für GPS-Korrekturen an.

Heute arbeiten 100 Mitarbeiter am Standort Altenweddingen und weitere 220 Kollegen an den anderen Standorten i Niedersachsen, Brandenburg och Sachsen-Anhalt. Darunter befinden sich etwa 40 Auszubildende.

Effektiv kväveanvändning. Användningsfall från LVA – John Deere-återförsäljare från Tyskland

Publicerat den oktober 18, 2023november 9, 2023 av dementievgeopard

I den dynamiska världen av modernt jordbruk står jordbrukare inför flera utmaningar, inklusive effekterna av klimatförändringar, stigande gödningskostnader och det akuta behovet av miljömässigt hållbara metoder. Centralt för dessa utmaningar är hanteringen av kväve, ett viktigt näringsämne som, om det hanteras fel, kan leda till betydande miljökonsekvenser.

Mitt i dessa komplexiteter framträder dock två mätvärden som lösningar och banbrytande: kväveanvändningseffektivitet (NUE) och kväveupptag (NU). NUE och NU erbjuder ett nytt paradigm inom jordbruksmetoder och förvandlar utmaningar till möjligheter för hållbart och effektivt jordbruk.

John Deere, en ledande tillverkare av jordbruksutrustning, spelar en avgörande roll i att hantera dessa utmaningar. Genom sitt HarvestLab GrainSensing-system tillhandahåller de viktiga data om råprotein, vilket möjliggör en mer nyanserad förståelse av kvävedynamiken i grödor. Dessutom stöder John Deere integrationen av modern teknik för att göra jordbruket mer hållbart.

I denna strävan står John Deere-återförsäljare som LVA som viktiga allierade. LVA, en innovativ John Deere-återförsäljare i Tyskland, arbetar nära lantbrukare för att integrera ny teknik och implementera avancerade agronomiska strategier. Deras roll är avgörande för att hjälpa lantbrukare att navigera i komplexiteten i det moderna jordbruket och säkerställa att de utnyttjar tillgänglig teknik maximalt för att optimera sina metoder.

I den bördiga jorden på Magdeburger Börde ligger historien om Baumgärtel GbR, en familjegård med 30 års jordbrukstradition, där vete är en av de viktigaste grödorna. På denna gård går den noggranna kvävehanteringen bortom att optimera skörden: det handlar om ett engagemang för hållbart jordbruk inför globala miljöutmaningar.

GeoPard, som en ledande leverantör av programvara för precisionsjordbruk, fungerar som kittet som förbinder dessa pelare – John Deere, LVA och lantbrukare som de på Baumgärtel GbR. GeoPard förenklar datahanteringen och automatiserar analytiska processer, vilket omvandlar data till handlingsbara insikter. I det här fallet erbjuder deras fokus på kväveeffektivitet en lins genom vilken lantbrukare kan se och förbättra sina metoder, vilket säkerställer hållbarhet och effektivitet i alla aspekter av sin verksamhet.

Kvävehantering på Baumgärtel Farm

Familjen Baumgärtel, under ledning av Friedrich Baumgärtel, omfamnar potentialen i datadrivet jordbruk för att förfina sina gödslingsstrategier och introducera nya tekniker, allt i syfte att förbättra sina agronomiska metoder.

Centralt för deras strategi är kvävehantering. År 2023 innebar en våt vår och en torr försommar till Magdeburger Börde, vilket resulterade i genomsnittliga avkastningar. För att hantera dessa förhållanden använde Baumgärtels platsspecifika metoder för att exakt justera sina kvävegjutgifter.

Dessutom använde de HarvestLab GrainSensing System för att mäta råprotein i den skördade spannmålen. Därefter uppskattades grödans kväveförbrukning med hjälp av GeoPard, vilket möjliggjorde beräkning av kväveanvändningseffektiviteten (NUE) med hög precision.

För Baumgärtels har NUE blivit ett viktigt mått. Det identifierar områden som behöver justeras i sina kväveanvändningsstrategier. I zoner där NUE faller under 80% planerar de att minska kväveanvändningen under den följande säsongen. Däremot kräver områden där NUE överstiger 100% en djupgående analys, en utmaning som de förväntar sig kommer att kräva flera säsonger av noggrann observation och lärande.

Samarbete mellan LVA och GeoPard Agriculture

År 2022 ingicks en strategisk allians mellan GeoPard och LVA-företaget Altenweddingen, den innovativa John Deere-återförsäljaren i Tyskland, som tillverkar jordbruksmaskiner. Detta samarbete föddes ur en gemensam vision att omvandla John Deeres omfattande data till användbara fältinsikter.

Sedan dess har partnerskapet vuxit och fokuserat på innovativa sätt att förbättra jordbruksmetoder genom datadrivna beslut. I följande avsnitt kommer vi att belysa hur jordbrukare utnyttjar sin kväveanvändning maximalt.

Michael Eckhardt, chef för avdelningen för precisionsjordbruk på LVA, nämnde, “Synergin mellan GeoPard och LVA är mer än bara ett affärspartnerskap; det är ett åtagande att revolutionera tillämpade agronomiska metoder genom datadrivna beslut.”.

Detta samarbete syftar till att ge jordbrukare förbättrade agronomiska insikter. LVA, med sina utökade agronomiska tjänster, utnyttjar styrkan hos John Deere-utrustning, såsom HarvestLab GrainSensor System, för att samla in viktig data.

Å andra sidan bearbetar GeoPards analysmotor dessa data och ger användbar information. Tillsammans bildar detta partnerskap en allians som fokuserar på att förbättra jordbrukarnas metoder (som kring kvävehantering) genom att kombinera det bästa från maskin- och mjukvaruvärlden.’

Datainsamling och förberedelse

Kärnan i denna datadrivna jordbruksutveckling är den sömlösa integrationen mellan GeoPard och John Deeres driftcentral. Detta samarbete exemplifierar John Deeres avgörande roll i att tillhandahålla dataåtkomst via deras API, ett drag som avsevärt berikar dataflödet som tas emot från jordbruksfälten.

Integrationen säkerställer att GeoPard snabbt samlar in uppgifterna så snart som de dokumenterats i John Deeres driftcentral. Denna omedelbara datainhämtning omfattar skörd (med detaljer som råprotein och bränsleförbrukning) och tillämpningar som besprutning, gödsling, sådd och jordbearbetning.

Denna strömlinjeformade anslutning är inte exklusiv för John Deere; den underliggande principen för GeoPards plattform är dess kompatibilitet med olika maskindataleverantörer, vilket underlättar anslutningar via API.

Med data som flödar sömlöst in i GeoPards system får odlare tillgång till analytiska insikter i nära realtid. Denna snabba dataöverföring är hörnstenen i att initiera automatiserade analyssviter, såsom kväveanvändningseffektivitetsanalysen, vilket säkerställer att odlare har snabba och användbara insikter nära till hands.

Fält

År 2023 stod Baumgärtel GbR inför utmaningen att optimera tillväxten på fältet. För att uppnå detta applicerades kväve fyra gånger, med början med SSA i februari, följt av tre appliceringar av AHL på våren. Dessa appliceringar på fältet finjusterades med en platsspecifik metod. Dessutom spelade HarvestLab GrainSensing System en avgörande roll för att avslöja fördelningen av råprotein i den skördade spannmålen.

Skörda

Utforska den senaste skördens invecklade detaljer, daterad 2023-08-08, genom följande skärmdumpar. Denna viktiga datauppsättning, som sömlöst hämtats från John Deere Operations Center av GeoPard på ett automatiserat sätt, visar den känsliga balansen mellan datalager för råprotein och våtmassa som samlats in under skörden.

Även om skördedata ibland kan uppvisa variationer, är implementeringen av Avkastningskalibrering förbättrar den analytiska noggrannheten avsevärt. Detta säkerställer tillförlitliga insikter, även vid exceptionella värden som 19 t/ha för vete. Den kalibrerade WetMass visas nedan.

*Kalibrerade våtmassadata: Skörd 2023-08-08*

Gödsling med applicerade kväveprodukter

Under hela säsongen 2023 behandlades veteväxten med ett noggrant planerat kvävegödselprogram, bestående av fyra olika behandlingar. Detta inkluderade en applicering av SSA-produkter den 23 februari 2023, följt av tre vårkvävegödslingar av AHL den 18 mars 2023, 6 april 2023 och 13 maj 2023. De exakta mängderna som applicerades i varje behandling dokumenteras i de bifogade skärmdumparna.

GeoPard spelade en avgörande roll i denna process genom att sömlöst hämta dessa data från John Deeres operationscenter. Denna effektiva datainsamling banade väg för en omfattande analys av kväveanvändningseffektivitet (NUE) och kväveupptag (NU). Genom att fördjupa oss i dessa data omvandlar vi rådata till värdefulla insikter, vilket banar väg för förbättrade agronomiska verksamheter och strategier.

Totalt tillfört kväve

Totalt tillfört kväve (TAN) kvantifierar den kumulativa mängden kväve som appliceras på fältet, presenterad i absoluta tal som kg/ha. Detta mått härleds från summan av de faktiska kväveprodukter som applicerats under hela odlingssäsongen.

För att säkerställa högsta möjliga noggrannhet i utvärderingen användes endast faktiska applicerade data, exklusive mål- och planerade siffror. En sådan metod tar även hänsyn till fläckarna med över- och underapplicering av kväve.

Vi har fördjupat oss i detta och undersökt varje kvadratmeter för att ge odlare en detaljerad förståelse av de kvävemängder som appliceras per hektar. Kartan nedan sammanställer information från alla fyra kvävegödslingarna och ger en enhetlig bild av säsongens applicerade kvävefördelning.

All statistisk data som presenteras är i absoluta termer, mätt i kg/ha. Den färgkodade representationen underlättar tolkningen: rött betecknar områden med minst kväveanvändning, medan grönt betecknar regioner med högst kväveanvändning.

Kväveupptag

Kväveupptag (NU) representerar den totala mängden kväve som växter konsumerar under hela sin tillväxtsäsong. För att korrekt beräkna NU beaktas två kritiska komponenter: (1) råproteinmätningen, som fångas upp av HarvestLab GrainSensing System, och (2) den totala skördade avkastningsmassan.

För vete presenteras NU-fördelningen i absoluta termer, mätt i kg/ha. En detaljerad geospatial och statistisk representation av NU över fältet kan ses i den bifogade skärmdumpen.

*Statistisk fördelning av kväveupptag 2023*

Kväveanvändningseffektivitet

Kväveanvändningseffektiviteten (NUE) kvantifierar förhållandet mellan förbrukat kväve och totalt applicerat kväve, uttryckt i procent. Härlett från det tidigare beskrivna kväveupptaget (NU) och totalt applicerat kväve (TAN), är en NUE nära 100% idealisk, vilket indikerar att växterna har förbrukat nästan allt applicerat kväve, vilket optimerar avkastningen.

NUE-värden runt 50% tyder dock på överapplicering med kvarvarande kväve i jorden, medan värden över 100% indikerar underapplicering, där växter använder kvävereserver från tidigare år.

Båda scenarierna är oönskade: det förra riskerar övergödsling, medan det senare utarmar jorden. Denna balans representeras visuellt på kartan nedan, med områden nära 50% NUE färgade i rött, och de som närmar sig 100% i grönt.

*Klusterisering av kväveanvändningseffektivitet 2023*

*Fördelning av kväveanvändningseffektivitet 2023*

Kväveöverskott

Kväveöverskott (NS) mäter skillnaden mellan det totala tillförda kvävet (TAN) och kväveupptaget (NU) som växter förbrukar under en säsong, uttryckt i absoluta termer som kg/ha. I huvudsak indikerar det mängden kväve som lämnas oanvänt av växter, vilket spelar en avgörande roll i planeringen av kvävegödslingen för den följande säsongen.

Den geospatiala och statistiska fördelningen av detta outnyttjade kväve, utspritt över fältet, kan ses på kartan nedan.

Jämförelse av YieldMass och råprotein

Att förstå data om råprotein är viktigt vid mätning av avkastning, eftersom det ger insikter i grödans näringskvalitet och potentiella marknadsvärde. HarvestLab GrainSensing System används för att mäta råprotein, och en motsvarande skärmdump som visar länken till avkastning bifogas som referens.

För att kategorisera och förstå data har vi satt specifika tröskelvärden: en proteintröskel på 12,5% och en avkastningströskel för våtmassa på 7,9 t/ha. Baserat på dessa tröskelvärden använder vi termerna "högre" och "lägre" för att avgränsa hur de observerade data relaterar till dessa uppsatta standarder. Genom att jämföra och kontrastera dessa mätvärden kan vi utvinna ovärderliga idéer för att förfina och förbättra agronomiska verksamheter för efterföljande säsonger.

Genom att kombinera mätvärdena på en enda karta visualiseras förhållandet mellan råprotein och våtmassa. Denna omfattande representation identifierar fyra distinkta scenarier:

Högre avkastning på 7,9 t/ha med högre protein på 12,51 TP3T
Högre avkastning på 7,9 t/ha med lägre protein på 12,51 TP3T
Lägre avkastning 7,9 t/ha med högre protein 12,51 TP3T
Lägre avkastning på 7,9 t/ha med lägre protein på 12,51 TP3T

*Avkastning kontra proteinfördelning 2023*

Slutsats

1. Uppgifter: Genom att sömlöst integrera med John Deeres driftcenter säkerställer GeoPard korrekt datainsamling i realtid, vilket utgör grunden för all efterföljande analys. Integreringen av faktiska uppmätta data från HarvestLab GrainSensing System och de faktiska tillämpade data är avgörande. Tillsammans säkerställer de oöverträffad noggrannhet i beräkningar.
2. Kväveupptag (NU) och totalt tillfört kväve (TAN)Dessa två mätvärden är avgörande för grödodlare som vill förstå balansen och dynamiken hos kvävet på sina fält. Tillsammans ger de en komplett bild av kvävets livscykel över en säsong.
3. Kväveanvändningseffektivitet (NUE): NUE fungerar som ett viktigt mått för att utvärdera den totala effektiviteten av kväveanvändningen på ett fält. Genom att identifiera områden med varierande NUE-värden kan grödodlare identifiera möjligheter att förfina sina kväveanvändningsstrategier och förbättra de övergripande agronomiska metoderna.
4. Kväveöverskott (NS): NS ger viktiga insikter som kan påverka strategier för variabel gödselmängd (VRA) för den kommande säsongen. Genom att ta itu med det kväve som lämnas outnyttjat kan jordbrukare fatta välgrundade beslut för att justera sina gödselplaner.

Ur en bondes perspektiv är det revolutionerande att kombinera exakt datainsamling med insiktsfull analys. Det handlar inte bara om att uppnå en balans i kvävegödslingen. Det handlar om att förstå komplikationerna med att odla grödor hållbart, säkerställa bästa möjliga avkastning och bibehålla markens hälsa inför kommande säsonger.

Om företagen

GeoPard är en ledande leverantör av programvara för precisionsjordbruk. Företaget grundades 2019 i Köln, Tyskland, och är representerat globalt. Företaget erbjuder en rad lösningar som hjälper jordbrukare att optimera sin verksamhet och öka avkastningen. Med fokus på hållbarhet och regenerativ ekonomi strävar GeoPard efter att främja precisionsjordbruksmetoder runt om i världen.

Bland företagets partners finns välkända varumärken som John Deere, Corteva Agriscience, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association och många andra.

LVA, jordbruksmaskinföretaget Altenweddingen, är ett medelstort företag med filialer i Sachsen-Anhalt, Brandenburg och Niedersachsen. Fokus ligger på försäljning, export, uthyrning, verkstads- och reservdelstjänster för jordbruksmaskiner samt agronomiska tjänster. LVA har varit en av de mest framgångsrika John Deere-återförsäljarna i Europa i över 30 år.

LVA:s agronomiska avdelning erbjuder tjänster som konsulttjänster inom precisionsjordbruk, jordskanning och dataanalys, samt RTK-nätverk för GPS-korrigering.

Idag finns det 100 anställda på anläggningen i Altenweddingen och ytterligare 220 kollegor på de andra platserna i Niedersachsen, Brandenburg och Sachsen-Anhalt. Bland dem finns cirka 40 praktikanter.

Vi presenterar GeoPards vinstkartor: Ett steg framåt inom precisionsjordbruk

Publicerat den juli 21, 2023november 8, 2023 av dementievgeopard

Vinstkartan från exemplet i skärmdumpen tar hänsyn till de tillämpade datauppsättningarna för gödsling, sådd, två gånger applicering av växtskyddsmedel och skörd. Andra kostnader kan läggas till i beräkningen, såsom markberedning och diverse aktiviteter.

Precisionsjordbruk är en datadriven metod som syftar till att öka effektivitet och lönsamhet. GeoPard, en ledande leverantör av precisionsjordbrukslösningar, förbättrar sina dataanalysfunktioner med introduktionen av Profit Maps.

Den här funktionen ger en visuell representation av lönsamheten på delfältsnivå, vilket möjliggör mer välgrundade beslutsfattande och resursallokering. Du kommer att kunna se med en snabb blick var dina fält genererar pengar och var kostnaderna för insatsvaror och förändringar inte lönar sig.

Vinstkartor genereras genom att integrera olika datalager, inklusive data om utsäde, växtskyddsmedel, gödselanvändning och skördedata. Denna information hämtas direkt från jordbruksutrustning och John Deeres driftcenter.

GeoPard tillämpar sedan en anpassad ekvation, som tar hänsyn till kostnaden för varje insats, för att beräkna lönsamhet på zonnivå. Dessa vinstkartor ger en heltäckande bild av vinstfördelningen över olika fältzoner.

En av de viktigaste funktionerna i GeoPards vinstkartor är möjligheten att visa vinstfördelningen över olika zoner på ett fält. Detta beräknas i dollar/euro/valfri valuta och ger en tydlig indikation på hur mycket vinst en bonde gör i varje specifikt område.

Genom att ha denna information nära till hands kan jordbrukare fatta mer välgrundade beslut om var och hur de ska använda sina jordbruksinsatsvaror.

De kan till exempel välja att investera mer i områden med högre lönsamhet eller ompröva sina strategier i zoner med lägre avkastning. Denna granularitetsnivå i dataanalysen skiljer GeoPards vinstkartor från mängden.

Vladimir Klinkov, VD för GeoPard, betonar den transformativa potentialen hos detta verktyg och säger: “Dessa kartor gör det möjligt för jordbrukare att fatta mer välgrundade beslut om resursfördelning och kostnader för varje hektar av fältet och planera sin verksamhet mer effektivt.”

Den praktiska tillämpningen av Profit Maps demonstreras redan i verkliga scenarier. Eurasia Group Kazakhstan, en officiell John Deere-återförsäljare, har utnyttjat denna funktion för att optimera sin verksamhet.

Evgeniy Chesnokov, chef för jordbruksledning på Eurasia Group Kazakhstan LLP, delar med sig av sina erfarenheter: “Med hjälp av GeoPard Agricultures vinstkarta kunde vi få en djupare förståelse för lönsamheten på våra partners fält.’.

Detta gjorde det möjligt för våra jordbrukare att fatta mer strategiska beslut om resursallokering, vilket i slutändan ökade den operativa effektiviteten och förbättrade resultatindikatorer.”

GeoPards vinstkartor representerar ett betydande framsteg inom precisionsjordbruk och ger jordbrukare de insikter de behöver för att optimera sin verksamhet och maximera lönsamheten. I takt med att branschen fortsätter att utvecklas kommer verktyg som dessa att spela en allt viktigare roll för att forma framtidens jordbruk.

För mer insikt i utveckling och tillämpning av lönsamhetskartor inom precisionsjordbruk kan du utforska dessa resurser: Kansas State University, ASPEXIT, Chilensk tidskrift för jordbruksforskning, USDA, och ResearchGate.

Håll utkik efter fler uppdateringar då GeoPard fortsätter att förnya sig och tänja på gränserna för vad som är möjligt inom precisionsjordbruk.

Om företagen:

Med fokus på hållbarhet och regenerativ ekonomi strävar GeoPard efter att främja precisionsjordbruksmetoder runt om i världen.

Bland företagets partners finns välkända varumärken som John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth och många andra.

Eurasiengruppen Kazakstan är det kazakstanska representationskontoret för det schweiziska företaget Eurasia Group AG, en officiell återförsäljare av John Deere i Republiken Kazakstan och Kirgizistan sedan 2002. Företaget levererar lösningar för jordbruk från ledande världstillverkare som JCB, Väderstad, GRIMME och Lindsay, och täcker alla områden inom grödor och trädgårdsodling.

Eurasia Group Kazakhstan lägger stor vikt vid teknologier för precisionsjordbruk i all sin verksamhet och kompletterar maskinsortimentet med produkter från digitaliseringen av jordbruket.

Eurasia Group Kazakhstan har ett omfattande regionalt nätverk – 14 regionala kontor i Kazakstan och ett i Kirgizistan, fler än 550 anställda, varav nästan hälften är kundservicemedarbetare, samt en egen avdelning för jordbruksförvaltning och digitalisering.

Under årens lopp har mer än 13 000 utrustningsenheter levererats till Kazakstan och 4,4 miljoner hektar mark har digitaliserats. I år firar företaget sitt 25-årsjubileum.

GeoPard-fältpotentialkartor kontra avkastningsdata

Publicerat den oktober 10, 2022september 13, 2026 av dementievgeopard

GeoPard-fältpotentialkartor ser ofta ut precis som avkastning data.

Vi skapar dem med hjälp av flerskiktsanalys av historisk information, topografi och barmarksanalys.

Processen för sådan syntetiska avkastningskartor är automatiserade (och patenterad) och det tar ungefär 1 minut för vilket fält som helst i världen att generera den.

GeoPard-fältpotentialkartor kontra avkastningsdata

Kan användas som grund för:

Zonal eller hybrid Jordprovtagning (kostnadsminskning på prover ±50%)
Planering av Kolprovtagning (och efterföljande verifiering)
Variabel gödsling (P, K)
VR-plantering applikationer (bättre att använda med topografi, jordmån eller avkastningsdata) med VRA-kartor med flera lager

Vad är fältpotentialkartor?

Kartor över fältpotential, även kända som kartor över avkastningspotential eller produktivitetspotential, är visuella representationer av den rumsliga variationen i potentiell grödavkastning eller produktivitet inom ett fält. Dessa kartor skapas genom att analysera olika faktorer som påverkar grödornas tillväxt, såsom jordmånsegenskaper, topografi och historiska avkastningsdata.

Dessa kartor kan användas inom precisionsjordbruk för att vägleda förvaltningsbeslut, såsom variabel dosering av gödningsmedel, bevattning och andra insatsvaror, samt för att identifiera områden som kräver särskild uppmärksamhet eller förvaltningsmetoder.

Några viktiga faktorer som vanligtvis beaktas vid skapandet av fältpotentialkartor inkluderar:

Jordens egenskaper: Jordens egenskaper som textur, struktur, innehåll av organiskt material och näringstillgång spelar en viktig roll för att bestämma grödans avkastningspotential. Genom att kartlägga jordegenskaper över ett fält kan jordbrukare identifiera områden med hög eller låg produktivitetspotential.
TopografiFaktorer som höjd, lutning och läge kan påverka grödors tillväxt och avkastningspotential. Till exempel kan låglänta områden vara benägna att bli vattenmättade eller ha högre risk för frost, medan branta sluttningar kan vara mer mottagliga för erosion. Kartläggning av dessa topografiska särdrag kan hjälpa jordbrukare att förstå hur de påverkar produktivitetspotentialen och anpassa sina förvaltningsmetoder därefter.
Historiska avkastningsdata: Genom att analysera historiska avkastningsdata från tidigare år eller säsonger kan jordbrukare identifiera trender och mönster i produktiviteten över sina fält. Denna information kan användas för att skapa kartor som markerar områden med genomgående hög eller låg avkastningspotential.
Fjärranalysdata: Satellitbilder, flygfotografering och annan fjärranalysdata kan användas för att bedöma grödors hälsa, tillväxtkraft och tillväxtstadium. Denna information kan användas för att skapa kartor som återspeglar den rumsliga variationen i grödors produktivitetspotential.
Klimatdata: Klimatvariabler som temperatur, nederbörd och solstrålning kan också påverka grödors tillväxt och avkastningspotential. Genom att införliva klimatdata i dessa kartor kan jordbrukare bättre förstå hur miljöfaktorer påverkar produktivitetspotentialen på deras åkrar.

De är värdefulla verktyg inom precisionsjordbruk, eftersom de hjälper jordbrukare att visualisera den rumsliga variationen i produktivitetspotential inom sina fält. Genom att använda dessa kartor för att vägleda förvaltningsbeslut kan jordbrukare optimera resursanvändningen, förbättra den totala skörden och minska miljöpåverkan från sin jordbruksverksamhet.

Skillnaden mellan fältpotentialkartor och avkastningsdata

Kartor över fältpotential och avkastningsdata används båda inom precisionsjordbruk för att hjälpa jordbrukare att förstå den rumsliga variationen i sina fält och fatta bättre underbyggda beslut om förvaltning. Det finns dock några viktiga skillnader mellan de två:

Datakällor:

Dessa kartor skapas genom att integrera data från olika källor, såsom markegenskaper, topografi, historiska avkastningsdata, fjärranalysdata och klimatdata. Dessa data samlas dock in med hjälp av avkastningsmonitorer installerade på skördeutrustning, som registrerar skörden allt eftersom den skördas.

Temporal aspekt:

Dessa kartor representerar en uppskattning av ett fälts potentiella produktivitet, vilken i allmänhet är statisk eller förändras långsamt över tid, med undantag för betydande förändringar i markegenskaper eller andra påverkande faktorer. Avkastningsdata är dock specifika för en viss växtsäsong eller flera säsonger och kan variera avsevärt från år till år baserat på faktorer som väderförhållanden, skadedjurstryck och skötselmetoder.

Sammanfattningsvis är kartor över fältpotential och avkastningsdata kompletterande verktyg inom precisionsjordbruk. Dessa kartor ger en uppskattning av ett fälts potentiella produktivitet, vilket hjälper jordbrukare att identifiera områden som kan kräva andra skötselmetoder. Avkastningsdata, å andra sidan, dokumenterar den faktiska skörden och kan användas för att bedöma effektiviteten av skötselmetoder och informera framtida beslutsfattande.

För att jämföra fältpotentialzoner med den skörd de producerade, öppna Automatiserad avkastningsrapport: den placerar avkastningen bredvid zonkartan, visar varje zon mot fältgenomsnittet och prissätter varje prissteg.

Automatiserad grödspaning med skärningspunkt mellan datalager

Publicerat den oktober 7, 2022maj 27, 2023 av dementievgeopard

I GeoPard har vi en modul för att skapa automatiskt zoner för utforskning av gröddata med hjälp av flexibel konfiguration av affärs- och agronomisk logik.

Det gör det möjligt att kontrollera stora mängder fält och endast utföra rekognoscering när nödfall inträffar.

Affärs-/agronomisk logik kan vara flexibel. I det här exemplet skapas uppgifter i områden där vi har zoner med hög historisk fältpotential och låg vegetation på de senaste satellitbilderna.

Ett exempel på ett annat användningsfall: Zon med låg avkastning (från avkastningsfil) Överkorsad med zoner med lågt pH – för att justera kalkbördighet.

Automatiserade gröddata-scoutzoner med skärningspunkten mellan datalager — Zoner med hög historisk fältproduktivitet genomskurna med den senaste planetbilden Zoner med låg vegetation -> Scoutinguppgifter skapas automatiskt i GeoPard

För grödohandelsföretag och datamodellerare kan korsningen mellan historiskt mest stabila och högavkastande zoner vara en bra indikator för att extrapolera avkastningsprognoser.

Om du är bonde, agronom eller specialist på precisionsjordbruk vet du vikten av att samla in data om grödor. Det är viktigt för att övervaka dina grödors hälsa och identifiera eventuella problem innan de blir till större problem.

Traditionell grödobservation kan dock vara tidskrävande och arbetsintensiv. Det är där automatiserade spaninguppgifter kommer in i bilden.

GeoPard är en revolutionerande automatiserad programvara för precisionsjordbruk som använder avancerade algoritmer och satellitbilder för att automatiskt övervaka dina grödor. Med GeoPard kan du enkelt ställa in automatiserade spaninguppgifter som varnar dig för eventuella problem, såsom skadedjur, sjukdomar eller näringsbrister.

En av de viktigaste fördelarna med att använda automatiserade rekognoseringsuppgifter är möjligheten att snabbt och exakt identifiera problem i dina grödor. GeoPard använder avancerade algoritmer för att analysera satellitbilder av dina fält och upptäcka även de minsta förändringarna i dina grödor.

Det innebär att du snabbt kan identifiera eventuella problem och vidta åtgärder för att åtgärda dem innan de blir allvarligare.

En annan fördel med automatiserade rekognoseringsuppgifter är möjligheten att regelbundet övervaka dina grödor. Med traditionell rekognosering kan det vara svårt att regelbundet besöka dina fält och kontrollera potentiella problem.

Men med GeoPard kan du ställa in automatiserade uppgifter som övervakar dina grödor dagligen eller veckovis, vilket ger dig en mer omfattande bild av deras hälsa.

GeoPards automatiserade scoutinguppgifter är också anpassningsbara, vilket gör att du kan skräddarsy dem efter dina specifika behov. Du kan ställa in uppgifter för att övervaka specifika problem, såsom skadedjur eller sjukdomar, eller ställa in uppgifter för att övervaka specifika områden på ditt fält. Det betyder att du kan få den information du behöver för att fatta välgrundade beslut om dina grödor.

Utöver sina automatiserade rekognoseringsuppgifter erbjuder GeoPard även en rad andra funktioner som kan hjälpa dig att hantera dina precisionsjordbruksverksamheter. Du kan använda GeoPard för att planera din plantering och gödsling, övervaka markfuktighetsnivåer och spåra din avkastning.

Sammantaget är GeoPards automatiserade rekognoseringsuppgifter ett kraftfullt verktyg för jordbrukare, agronomer och specialister inom precisionsjordbruk. Med GeoPard kan du snabbt och enkelt övervaka dina grödor och identifiera potentiella problem, vilket hjälper dig att fatta bättre beslut om din verksamhet.

Vad är grödspaning?

Växtspaning är en metod inom jordbruket som innebär systematiskt inspekterande och övervakande av grödor för att bedöma deras hälsa, tillväxt och potentiella problem. Det innebär vanligtvis att man fysiskt går igenom fält eller använder teknik som drönare eller sensorer för att samla in data.

Växtspanare observerar och samlar in information om faktorer som skadedjursangrepp, sjukdomsutbrott, näringsbrister och ogrästryck.

Denna data hjälper jordbrukare att fatta välgrundade beslut om grödhantering, såsom att implementera riktade behandlingar, justera gödselanvändningen eller implementera skadedjursbekämpningsstrategier. Den spelar en avgörande roll för att maximera grödornas avkastning och säkerställa den övergripande grödans hälsa.

Vad är automatiserad dataanalys av grödor?

Automatiserad grödoscouting avser tillämpningen av banbrytande teknik, inklusive robotik, obemannade flygfarkoster (UAV), olika sensorer och artificiell intelligens (AI), för att observera och utvärdera grödors hälsa och utveckling i en jordbruksmiljö.

Målet är att öka effektiviteten, sänka kostnaderna och effektivisera grödhanteringen genom att automatisera uppgifter som traditionellt utförs av mänskliga grödspeidere.

Processen för automatiserad datainsamling av grödor innefattar flera steg, såsom:

Insamling av data: Drönare eller markbundna robotar utrustade med en rad sensorer (t.ex. kameror, multispektrala sensorer, LIDAR) samlar in information om grödors tillstånd, inklusive växthälsa, förekomst av skadedjur och sjukdomar, markegenskaper och näringshalter.
Analysera dataDen insamlade datan bearbetas och granskas sedan med hjälp av AI och maskininlärningsalgoritmer för att upptäcka mönster, oregelbundenheter och tendenser relaterade till grödors hälsa och utveckling.
Att fatta beslut: Resultaten från dataanalysen kan användas för att fatta välgrundade beslut om grödhantering, inklusive optimering av bevattning, gödsling, skadedjursbekämpning och andra insatser.
Vidta åtgärder: Jordbrukare kan genomföra riktade åtgärder baserade på kunskap från automatiserad grödövervakning för att åtgärda specifika problem på fältet, såsom att endast applicera bekämpningsmedel eller näringsämnen där det behövs, vilket minimerar avfall och miljöpåverkan.

Genom att förse jordbrukare med korrekta data i realtid kan det avsevärt förbättra jordbrukets produktivitet och hållbarhet, vilket möjliggör bättre beslutsfattande och implementering av mer exakta förvaltningstekniker.

Hur identifierar man en scoutingzon?

Att fastställa zoner för gröddataundersökning innebär att man delar upp ett fält i mindre, hanterbara sektioner baserat på aspekter som jordmånssammansättning, terräng, historiska grödoutfall eller andra relevanta faktorer.

Målet är att etablera enhetliga områden som representerar liknande förhållanden, vilket möjliggör mer fokuserade spaning-, observations- och skötselmetoder. Här är en steg-för-steg-metod för att lokalisera spaningzonen för grödor:

Samla in historisk information: Sammanställ data om tidigare skördar, resultat av jordanalys, förekomst av skadedjur och sjukdomar och annan viktig information för fältet. Denna data kan hjälpa till att identifiera områden med jämförbara förhållanden eller prestanda.
Undersök markens sammansättning och terräng: Undersök jordtyperna och terrängen på ditt fält för att förstå naturliga variationer. Olika jordkompositioner och höjdskillnader kan påverka grödors tillväxt, näringsupptag och vattentillgänglighet, vilket i sin tur påverkar grödornas hälsa.
Använd fjärranalysteknik: Använd satellit- eller drönarbaserade bilder för att få ytterligare information om fältförhållanden, såsom vegetationsindex, markfuktighetsnivåer och temperaturvariationer. Denna information kan hjälpa till att finjustera rekognoseringszoner genom att ge en mer heltäckande bild av fältet.
Implementera precisionsjordbrukstekniker: Använd programvara för precisionsjordbruk för att bearbeta och analysera insamlad data. Dessa verktyg kan hjälpa till att identifiera mönster och etablera datadrivna undersökningsområden, med hänsyn till faktorer som grödors hälsa, markvariationer och terräng.
Upprätta scoutingområdenBaserat på dataanalysen, segmentera fältet i mindre, enhetliga områden som uppvisar liknande egenskaper. Dessa områden bör vara hanterbara i storlek och anpassade till de specifika kraven i din verksamhet.
Uppdatera och justera regelbundet: Allt eftersom omständigheterna förändras och ny data blir tillgänglig, omvärdera och modifiera utredningsområdena för att säkerställa att de förblir relevanta och precisa. Detta kan innebära att uppdatera områdena baserat på nya avkastningsdata, förekomst av skadedjur och sjukdomar eller andra faktorer som påverkar grödornas prestanda.

Genom att identifiera och skapa en zon för grödobservation kan jordbrukare därför koncentrera sina övervakningsinsatser mer effektivt och tillämpa riktade förvaltningsmetoder, vilket resulterar i bättre resursutnyttjande och förbättrad grödhälsa.

Produkter

AI-resonemangsassistent NY

Automatiserad avkastningsrapport NY

Hanteringszoner & VRA-kartor

Övervakning av grödor

Topografisk analys

3D-kartor

Scouting

Jorddataanalys

Fältjämförelse

Tillämpnings- och planteringsdata

Avkastningsdata

EFTER ROLL

För odlare

För Ag-konsulter och servicenätverk

För kooperativ och jordbruksinnehav

För insatsvaruleverantörer och återförsäljare

För tillverkare och återförsäljare av jordbruksutrustning

För AgTech-företag

För vetenskap och utbildning

PER ANVÄNDNINGSFALL

Koljordbruk

Biologisk mångfald

Produkter

Efter roll

Per användningsfall

Precisionsjordbruks-API

White Label Solutions

Widgets

MyJohndeere Ops Center Uppkopplad

Blogg

Ensidig PDF

Hållbarhet

Distributörer & Partners

Handledning - Webb

Handledning - Mobil

Datakompatibilitet

API-dokumentation

Produktlanseringar

Nyhetsbrev

Nyhetsbrev

Med GeoPard på plats kan VitAgro systematiskt:

VARFÖR MÄTA VARIABILITET INOM FÄLTET

JORDPROVTAGNING OCH ZONBASERADE REKOMMENDATIONER

INTEGRATION MED JOHN DEERE OPERATIONSCENTER

PRAKTISK UTFÖRING AV VARIABEL RÄNSA I FÄLT

INTEGRATIONENS PÅVERKAN

OM FÖRETAGEN

Впровадження дозволило Вітагро систематично:​

Är du ny?

Відбір ґрунтових зразків

Spel från John Deere Ops Center

Практична реалізація VRA в полі

För företag:

Projektfokus och partnerskap

GeoPard-jordbrukets roll

Teknologisk integration

Utplacering av obemannade fordon

Projektresultat: Ökad sockerbetsproduktion med 5G-teknik

Scenariodefinition med hänsyn till befintlig geodata- och ML-infrastruktur

Maskininlärning och AI i samband med 5G

Molninfrastruktur och AWS-tjänster

5G-nätverkslatens

Växtigenkänning med hjälp av AI

Objektdetektering i anläggningsövervakning

Förutsägelse av växtproduktion

Att tänka på vid modelldistribution

Jämförande analys med 5G-nätverk

Slutsats

Introduktion

MHP:s engagemang för teknisk innovation inom precisionsjordbruk

GeoPards integrerade roll i MHP:s jordbruksstrategi

Säkerställa agronomisk precision och kvalitetssäkring

Avverkningsanalys

Beräkningar av appliceringsnoggrannhet vid utspridning och plantering

Operativa förbättringar ledda av GeoPards teknologi

GeoPards tekniska chef för samarbetet

John Deere Ops Center-integration

Den digitala Agro 360° Business Intelligence-instrumentpanelen för jordbruk

Vägen framåt: Integrering av omfattande data för fullcykelprecisionsjordbruk

Впровадження дозволило Вітагро систематично: