Hur man beräknar gödselupptag för majsfält baserat på avkastningens torrvärde?

Fertilizer management is a crucial aspect of successful corn production. Properly calculating fertilizer uptake based on yield dry value ensures that crops receive the necessary nutrients to maximize yield while minimizing costs and environmental impacts.

What is Fertilizer Uptake?

Fertilizer uptake involves the absorption of nutrients by plant roots from the soil. These nutrients include macronutrients such as nitrogen (N), phosphorus (P), and potassium (K), as well as micronutrients like zinc, iron, and manganese.

Meanwhile, the efficiency of this process depends on several factors, including soil health, fertilizer type, application methods, and environmental conditions. Corn, being a high-demand crop, requires substantial amounts of nutrients to achieve its full yield potential. Efficient fertilizer uptake ensures that the corn plant receives adequate nutrition throughout its growth stages, from germination to maturity.

However, it’s important to note that excessive or improper use of fertilizers can have detrimental effects on both the crop and the environment. Over-fertilization can lead to nutrient leaching into water bodies, causing pollution and eutrophication. It can also result in nutrient imbalances in the soil, negatively impacting soil health and future crop cycles.

Why It’s So Important?

Adequate nutrient uptake promotes vigorous plant growth by ensuring that nitrogen supports leaf and stalk development, phosphorus aids in root growth and energy transfer, and potassium strengthens the plant’s resistance to disease and stress.

What is Fertilizer Uptake

Furthermore, efficient nutrient absorption directly correlates with higher yields, enabling the corn plant to produce more kernels per cob and more cobs per plant. This is particularly important for corn that is used for human consumption, as it directly affects the food’s caloric and nutritional content. Studies have shown that optimized fertilizer use can increase corn yields by 20-30%.

Moreover, nutrient availability also affects the overall quality of the corn crop. Sufficient potassium levels enhance the size and weight of the kernels, while adequate nitrogen contributes to protein content, which is vital for both animal feed and human consumption. Corn plants with access to balanced nutrients can photosynthesize more effectively, leading to better growth and higher biomass production.

What Is Corn Yield and Dry Matter Content?

Corn, a staple crop in many parts of the world, is essential for food, feed, and industrial products. Two critical aspects of corn production are yield and dry matter content. These metrics are vital for evaluating crop performance and determining the economic value of the harvest.

1. Corn Yield

Corn yield refers to the amount of harvested crop produced per unit of land area. It is a crucial metric for farmers, agronomists, and the agricultural sector as it directly correlates with the efficiency and profitability of corn production.

The typical measurement unit for corn yield in the United States is bushels per acre (bu/acre). One bushel of corn is equivalent to 56 pounds (approximately 25.4 kilograms) of shelled corn at standard moisture content (15.5%).

What Is Corn Yield and Dry Matter Content

The process of estimating corn yield is methodical and involves several components, including the number of plants per acre, ears per plant, rows per ear, kernels per row, and kernel weight. These components are measured during the growing season using the Yield Component Method, which provides a systematic approach to predict the potential harvest.

2. Dry Matter

Dry matter content in corn refers to the portion of the corn that remains after all the water content has been removed. It is a vital indicator of the quality and nutritional value of the corn, especially when used for silage. The dry matter content is significant because it affects the storage, processing, and feeding value of the corn.

For instance, research has shown that an increase in total tract starch digestibility occurs when corn silage is between 32 and 40 percent dry matter, compared to unprocessed corn silage.

The dry matter content also plays a pivotal role in the overall growth and development of the corn plant. It is involved in nutrient accumulation and partitioning, which are essential for the plant’s productivity. Understanding the dynamics of dry matter accumulation can help farmers and agronomists make informed decisions about irrigation, fertilization, and harvesting times.

How To Calculate Fertilizer Uptake For Corn Field? Step by Step Guide

Corn, one of the most widely cultivated crops, is a staple in the global food supply. To achieve optimal yields, understanding the precise fertilizer requirements based on the yield’s dry value is crucial.

By determining the nutrient requirements, farmers can apply the right amount of fertilizers. However, calculating fertilizer uptake for a corn field based on yield dry value involves understanding the nutrient removal rates by the crop.

Here is a step-by-step guide to calculating fertilizer uptake for corn fields based on yield dry value.

Step 1: Determine the Corn Yield

First, you need to know the corn yield. This is typically measured in bushels per acre (bu/acre). For dry corn, the yield is often adjusted to a standard moisture content of 15.5%.

Step 2: Convert Yield to Dry Matter

Corn grain is typically considered to be 85% dry matter. If you have the yield in bushels per acre, you can convert it to pounds of dry matter per acre.

  • Dry Matter (lb/acre) = Yield (bu/acre) × 56 lb/bu × 0.85

Step 3: Nutrient Removal Rates

Corn plants require essential nutrients like nitrogen (N), phosphorus (P), and potassium (K) for growth. The nutrient removal rates per unit of dry yield can be found in agronomic guidelines or research publications. Typical values are:

  • Nitrogen (N): 1.2 lbs per bushel
  • Phosphorus (P2O5): 0.44 lbs per bushel
  • Potassium (K2O): 0.29 lbs per bushel

guide to calculating fertilizer uptake for corn fields based on yield dry value

Step 4: Calculate Total Nutrient Uptake

Using the yield and the nutrient removal rates, calculate the total nutrient uptake for each nutrient.

  • Total Nitrogen Uptake (lb/acre) = Yield (bu/acre) × 1.2
  • Total Phosphorus Uptake (lb/acre) = Yield (bu/acre) × 0.44
  • Total Potassium Uptake (lb/acre) = Yield (bu/acre) × 0.29

Step 5: Determine Fertilizer Requirement

Depending on the efficiency of your fertilizer application and the nutrient availability in your soil, you might need to adjust these values. Soil tests can help determine the existing nutrient levels and the appropriate fertilizer amounts.

If you assume 100% efficiency (which is rarely the case), the fertilizer requirement would be equal to the nutrient uptake. However, due to losses and other factors, you typically apply more than the calculated uptake.

Example Calculation

Let’s assume a corn yield of 200 bu/acre:

Convert Yield to Dry Matter (optional for nutrient calculations):

  • 200 bu/acre × 56 lb/bu × 0.85 = 9520 lb /acre of dry matter

Calculate Nutrient Uptake:

  • Kväve: 200bu/acre × 1.2 = 240 lb N/acre
  • Phosphorus: 200bu/acre × 0.44 = 88 lb P2O5/acre
  • Potassium: 200bu/acre × 0.29 = 58 lb K2O/acre

How Adjusting Fertilizer Application Improve Yield?

Based on the calculated nutrient uptake and crop response, farmers can adjust their fertilizer application rates to meet the specific needs of their crops. However, several critical factors must be considered in this process:

1. Soil Nutrient Levels

Conducting regular soil tests is essential for determining existing nutrient levels and soil health. Soil tests provide a snapshot of nutrient availability, which can inform fertilizer application rates. For instance, if soil tests reveal high phosphorus levels, farmers can reduce or eliminate phosphorus fertilizers, focusing on other nutrients the soil lacks. Key steps include:

  • Baseline Testing: Establish a baseline by conducting soil tests before planting. This helps determine the initial nutrient levels and identifies any deficiencies that need to be addressed.
  • Seasonal Testing: Perform soil tests at various stages of the growing season to monitor changes in nutrient levels and adjust fertilizer applications accordingly.

Soil Nutrient Levels Conducting regular soil tests is essential

2. Fertilizer Efficiency

Not all applied fertilizer is utilized by crops; some may be lost to the environment through processes like leaching, runoff, or volatilization. To enhance fertilizer efficiency:

  • Precision Application: Utilize precision agriculture technologies, such as GPS-guided equipment and variable rate technology (VRT), to apply fertilizers more accurately and efficiently. This reduces waste and ensures nutrients are delivered where they are needed most.
  • Slow-Release Fertilizers: Consider using slow-release or controlled-release fertilizers that provide a steady supply of nutrients over time, improving nutrient uptake efficiency.

3. Environmental Impact

Sustainable fertilizer application practices are crucial for protecting the environment. Improper application can lead to nutrient runoff and leaching, which can contaminate water bodies and harm ecosystems. To minimize environmental impact:

  • Buffer Zones: Establish buffer zones around water bodies to reduce the risk of nutrient runoff. Vegetated buffers can help absorb excess nutrients before they reach water sources.
  • Timing and Weather Considerations: Apply fertilizers during periods of low rainfall and avoid application before heavy rains to reduce the risk of nutrient runoff. Soil moisture conditions should also be considered to optimize nutrient uptake.

4. Crop-Specific Nutrient Needs

Different crops have varying nutrient requirements. Understanding these needs is essential for formulating an appropriate fertilizer strategy.

Crop-Specific Nutrient Needs Different crops have varying nutrient requirements

For example, corn typically requires high nitrogen inputs, while legumes like soybeans can fix atmospheric nitrogen and therefore need less nitrogen fertilizer. Tailoring fertilizer plans to the specific needs of each crop ensures optimal growth and productivity while preventing nutrient imbalances in the soil.

5. Monitoring Crop Response

After applying fertilizers, it’s crucial to monitor the crop’s response through regular field observations and data collection. This can include visual assessments of plant health, growth measurements, and more sophisticated methods such as remote sensing and tissue testing.

For instance, chlorophyll meters can measure the greenness of leaves, indicating nitrogen levels in the plants. Similarly, drone or satellite imagery can detect variations in crop health across a field, allowing for timely adjustments.

6. Adaptive Management

Agricultural conditions are dynamic, influenced by weather patterns, pest pressures, and evolving soil health. Therefore, fertilizer strategies must be adaptable. By continually assessing crop performance and environmental conditions, farmers can make informed adjustments to their fertilizer plans. This adaptive management approach ensures that crops receive the right amount of nutrients at the right time, enhancing yield potential and resource use efficiency.

Slutsats

Accurately calculating fertilizer uptake based on yield dry value is fundamental for effective corn production. By understanding nutrient removal rates, conducting soil tests, and considering application efficiency, farmers can optimize fertilizer use, enhance crop yield, and promote environmental sustainability. Adopting best practices and staying informed about advances in precision agriculture and nutrient management can further improve outcomes in corn farming.

What is Phantom Yield Loss In Corn? How to Reduce It?

In the realm of agriculture, the pursuit of optimal crop yield is a perpetual challenge for farmers worldwide. While conventional wisdom often attributes yield losses to readily apparent factors and adverse weather conditions, there exists a more subtle and elusive phenomenon known as Phantom Yield Loss.

It refers to the unexplained reduction in crop yield that cannot be directly attributed to conventional factors like pests, diseases, or adverse weather conditions. Unlike overt threats that manifest visibly, it operates beneath the surface, often eluding detection until its impact becomes evident during harvest.

According to a report by the Food and Agriculture Organization (FAO), an estimated 30% of global crop production is lost each year due to various factors, including it.

This phenomenon challenges the conventional understanding of yield limitations and prompts a more nuanced examination of the agricultural ecosystem. Therefore, its understanding is crucial for farmers and agronomists as it sheds light on factors that may go unnoticed but exert a substantial influence on crop yields.

By acknowledging and addressing these hidden elements, agricultural practices can be refined, and overall productivity improved.

Phantom Yield Loss In Corn

Corn, one of the world’s most essential crops, plays a pivotal role in global food production. However, farmers face numerous challenges in optimizing corn yields, with one significant factor being phantom yield loss.

It is the loss of potential yield that occurs when corn is left to dry down naturally in the field beyond a certain point. It happens because the corn kernels continue to respire and lose weight as they dry, reducing their mass and quality. It is not visible to the eye, but it can have a significant impact on your profits.

Phantom Yield Loss In Corn

According to Eric Frank, a Channel Seedsman based in Frankfort, Indiana, it is “a yield hit that happens to corn when you don’t start harvest earlier. It occurs because you allow the crop to naturally dry down to a certain point before harvest. When it loses that much moisture in the field, it basically cannibalizes itself a little bit.”

How kernel respiration contribute to it?

It happens because the kernels are still alive after reaching black layer, and they continue to respire and use up their stored sugars and starches. This metabolic activity reduces the mass of the kernels and lowers their test weight and quality.

Kernel respiration is the process by which kernels use oxygen and glucose to produce energy, carbon dioxide, and water. It is a normal metabolic activity that occurs throughout the kernel development and maturation stages.

How kernel respiration contribute to Phantom Yield Loss

However, kernel respiration does not stop at physiological maturity, when the black layer forms at the tip of the kernel. The kernel remains alive until it is dried down to a low enough moisture level (around 15%) to kill it. During this period, the kernel continues to respire and lose dry matter.

How much yield can you lose due to it?

That depends on several factors, such as the hybrid, the weather, the soil type, and the harvest timing. However, some studies have shown that it can range from 5 to 15 bushels per acre or more.

For example, in 2020, Farm Journal Field Agronomist Missy Bauer conducted a test plot in an irrigated field with one hybrid. She harvested part of the field on September 23, when the moisture level was 27.9%, and the rest of the field on October 30, when the moisture level was 18.4%. She found that the early harvest yielded 15.6 bushels per acre more than the late harvest, at 214.2 versus 198.6 bushels per acre.

How much yield can you lose due to it?

However, a general rule of thumb is that it starts to occur when corn moisture drops below 13% to 16%. According to some studies, it can range from 0.5% to 1.6% per point of moisture below 15%. This means that a farmer who harvests corn at 12% moisture instead of 15% could lose up to 4.8% of yield due to it alone.

Some further studies have reported yield losses ranging from 5 to 15 bushels per acre with later harvest dates. For example, a five-year study in Nebraska found that yield declined by an average of 9.1 bushels per acre with later harvest, regardless of the change in grain moisture or the duration of time between harvest dates. Similarly, a study in Michigan showed an average yield advantage of 8.9 bushels per acre for earlier harvest.

How to measure it?

The best way to measure it is to compare the yields of corn harvested at different moisture levels in the same field. This can be done by harvesting a portion of the field early, when the corn is still wet (around 25% to 30% moisture), and another portion later, when the corn is dry (around 15% or lower).

The difference in yields between the two portions represents the amount of loss that occurred in the field. For example, if the early-harvested corn yielded 200 bu/acre and the late-harvested corn yielded 190 bu/acre, then the yield loss will be 10 bu/acre or 5%.

Factors that contribute to phantom yield loss

Here are some of the hidden or less apparent factors that contribute to yield loss:

1. Kernel size and shape: Modern corn hybrids have larger and deeper kernels than older ones, which means they have more mass to lose during respiration.

According to Farm Journal Field Agronomist Missy Bauer, today’s kernels average 70,000 to 76,000 per bushel, compared to 90,000 in the past. This means that each kernel has more impact on the final yield and that it can be more significant with newer genetics.

2. Kernel moisture content: The moisture content of the kernels determines how much water they can lose during respiration. The higher the moisture content, the higher the respiration rate and the potential for yield loss.

According to Channel Seedsman Eric Frank, it starts to occur when the kernel moisture drops below 16%. He recommends harvesting corn between 20% and 25% moisture to avoid losing too much weight and quality in the field.

3. Weather conditions: The weather conditions during the dry down period can affect the rate of respiration and yield loss. High temperatures, low humidity, wind and sunlight can increase the evaporation of water from the kernels and accelerate the weight loss.

Factors that contribute to phantom yield loss

Conversely, low temperatures, high humidity, rain and cloud cover can slow down the evaporation and respiration processes and reduce the yield loss. However, these conditions can also increase the risk of mold, disease and insect damage, which can also lower the yield and quality of corn.

4. Harvest timing: The harvest timing is a crucial factor that determines how much it occurs in a corn crop. Harvesting too early can result in high drying costs and lower test weight, while harvesting too late can result in excessive loss and lower grain quality.

The optimal harvest timing depends on several factors, such as hybrid maturity, grain elevator discounts, weather forecast, field conditions and equipment availability. Frank advises farmers to monitor their fields closely and adjust their harvest plans accordingly.

Meanwhile, farmers may face unfavorable conditions that delay or interrupt their harvest plans, such as rain, hail, frost, or snow. These events can damage the stalk integrity and increase the risk of lodging, ear drop, or mold infection, which can further reduce the yield and quality of corn.

How to avoid or reduce it? The early harvesting!

The best way to avoid loss is to harvest corn at the optimal moisture level and use controlled drying methods. Harvesting corn at a higher moisture level (around 20% to 25%) can help preserve kernel weight and quality, as well as reduce field losses due to ear drop, stalk lodging, insect damage, mold growth, and mycotoxin contamination.

However, harvesting wet corn also requires proper drying and storage facilities to prevent spoilage and quality deterioration. Controlled drying methods, such as natural air drying or low-temperature drying, can help reduce kernel damage and shrinkage during the drying process.

How to avoid or reduce Phantom Yield Loss The early harvesting!

Additionally, farmers should consider the economic factors involved in harvesting wet corn versus dry corn. These include grain elevator discounts or premiums for moisture content, drying costs or savings, storage costs or savings, and potential yield or quality losses or gains.

By weighing these factors and using reliable data from their own fields or local sources, farmers can make informed decisions about when to harvest their corn and how to dry it efficiently and effectively.

Another way is to choose hybrids that have good standability and resistance to diseases and pests that can affect stalk strength and ear retention. You can also use agronomic practices that promote healthy plant growth and development, such as proper fertilization, weed control, irrigation, and pest management.

Does PYL can affect other crops?

Yes, it can affect different crops, but not all in the same way. It can harm crops with a lot of moisture content when they are fully grown and take a while to dry out in the field. However, some crops are more at risk than others, based on their seeds, how they respire, and the environment.

Take soybeans, for instance. They’re less likely to have a big PYL problem compared to corn. This is because soybeans have less moisture content when they’re ready to be harvested (about 50% compared to corn’s 70%) and they dry out faster in the field (about 10 days compared to 30 days for corn).

Yet, if soybeans aren’t harvested until they have more than 13% moisture content, they can still lose weight and quality due to breathing, breaking apart, or getting infected by fungi.

Wheat, on the other side, is more at risk than soybeans. This is because wheat has more moisture content when it’s time to harvest (about 60% compared to soybeans’ 50%) and it takes longer to dry out in the field (about 20 days compared to 10 days for soybeans).

Wheat can lose up to 10% of its weight if it’s not harvested until it has more than 14% moisture content, thanks to breathing, breaking apart, sprouting, or diseases.

Other crops like barley, oats, rye, sorghum, sunflower, canola, and alfalfa can also suffer from PYL. How much they’re affected depends on the crop’s makeup, genes, how they’re taken care of, and the weather. That’s why it’s crucial for farmers to keep an eye on their crops’ moisture levels and harvest them at the best time to avoid unnecessary losses.

How GeoPard’s Automated Yield Cleaning and Calibration Can Help with PYL?

At the heart of GeoPard’s solution lies a suite of features designed to automate the cleaning and calibration of yield data. The technology systematically identifies gaps or skips in the yield dataset, ensuring a more reliable representation of actual yields.

How GeoPard's Automated Yield Cleaning and Calibration Can Help with PYL?

By leveraging advanced algorithms, it enhances the precision of monitoring, providing farmers with a trustworthy foundation for decision-making. One of the standout features of GeoPard’s technology is its ability to fill lacked data with synthetic yield maps.

In situations where data gaps exist, it generates synthetic yield maps that seamlessly integrate with the existing dataset. This innovative approach not only ensures a comprehensive yield record but also contributes to a more accurate understanding of crop performance.

The application of GeoPard’s automated cleaning and calibration technology directly translates to a reduction in phantom yield loss. With a more accurate representation of crop yields, farmers can make better-informed decisions regarding crop management, resource allocation, and harvesting timelines. It empowers agricultural stakeholders to overcome the challenges associated with inaccurate data, ultimately leading to improved overall productivity.

Slutsats

It is a subtle yet significant challenge in agriculture, requiring a comprehensive approach to crop management. By recognizing less apparent factors impacting yield, farmers can take proactive measures. Precision farming, soil health management, microbial interactions, climate-smart practices, and crop genetics advancements form a roadmap to address it. Embracing this holistic perspective enables the agricultural community to foster sustainable and resilient food production systems amidst evolving challenges.

Automatiserad rengöring och kalibrering av avkastningsdata

Automated Yield Data Cleaning and Calibration (AYDCC) is a process that uses algorithms and models to detect and correct errors in yield data, such as outliers, gaps, or biases. AYDCC can improve the quality and reliability of yield data, which can lead to better insights and recommendations for farmers.

Introduction to Yield Data

Yield data is one of the most important sources of information for farmers in the 21st century. It refers to the data collected from various farm machinery, such as combines, planters, and harvesters, that measure the quantity and quality of crops produced in a given field or area.

It holds immense importance for several reasons. Firstly, it aids farmers in making informed decisions. Armed with detailed yield data, farmers can fine-tune their practices to maximize productivity.

For instance, if a specific field consistently produces lower yields, farmers can investigate the underlying causes, such as soil health or irrigation issues, and take corrective measures.

Furthermore, it enables precision agriculture. By mapping variations in crop performance across their fields, farmers can tailor their input applications, such as fertilizers and pesticides, to specific areas. This targeted approach not only optimizes resource use but also reduces environmental impacts.

According to the Food and Agriculture Organization (FAO), global agricultural production needs to increase by 60% by 2050 to meet the growing demand for food. Yield data, through its role in enhancing crop productivity, is instrumental in achieving this target.

Furthermore, in Brazil, a soybean farmer used yield data along with soil sampling data to create variable-rate fertilizer maps for his fields. He applied different rates of fertilizer according to the soil fertility and yield potential of each zone.

He also used yield data to compare different soybean varieties and select the best ones for his conditions. As a result, he increased his average yield by 12% and reduced his fertilizer costs by 15%.

Similarly, in India, a rice farmer also used yield datasets along with weather data to adjust his irrigation schedule for his fields. He monitored the soil moisture levels and rainfall patterns using sensors and satellite imagery.

understanding and utilization of yield data

He also used it to compare different rice varieties and select the best ones for his conditions. As a result, he increased his average yield by 10% and reduced his water use by 20%.

Despite its benefits, yield data still faces some challenges in terms of its development and adoption. Some of these challenges are:

  • Data quality: Its accuracy and reliability depends on the quality of the sensors, the calibration of the machinery, the data collection methods, and the data processing and analysis techniques. Poor data quality can lead to errors, biases, or inconsistencies that can affect the validity and usefulness of the data.
  • Data access: The availability and affordability of yield data depend on the access to and ownership of the farm machinery, the sensors, the data storage devices, and the data platforms. Lack of access or ownership can limit the ability of farmers to collect, store, share, or use their own data.
  • Data privacy: Its security and confidentiality depends on the protection and regulation of the data by the farmers, the machinery manufacturers, the data providers, and the data users. Lack of protection or regulation can expose the data to unauthorized or unethical use, such as theft, manipulation, or exploitation.
  • Data literacy: The understanding and utilization of yield data depend on the skills and knowledge of the farmers, the extension agents, the advisors, and the researchers. Lack of skills or knowledge can hinder the ability of these actors to interpret, communicate, or apply the data effectively.
gathering datasets using farm machines like harvesters

Therefore, to overcome these challenges and realize the full potential of yield data, it is important to cleaning and calibrate the yield data.

Introduction to yield data cleaning and calibration

Yield data are valuable sources of information for farmers and researchers who want to analyze crop performance, identify management zones, and optimize decision-making. However, it often require cleaning and calibration to ensure their reliability and accuracy.

Calibrating the “YieldDataset” is a functionality that corrects the distribution of values in alignment with mathematical principles, enhancing the overall integrity of the data. It bolsters the quality of decision-making and renders the dataset valuable for further in-depth analysis.

GeoPard Yield Clean-Calibration Module

GeoPard made it possible to clean and correct yield datasets using its Yield Clean-Calibration module.

We’ve made it easier than ever to enhance the quality of your yield datasets, empowering farmers to make data-driven decisions that you can rely on.

GeoPard - Yield Cleaning & Calibration, similar to Field Potential zones

After calibration and cleaning, the resulting yield dataset becomes homogeneous, without outliers or abrupt changes between neighboring geometries.

With our new module, you can:

Select an option to proceed
Select an option to proceed
  • Remove corrupted, overlapped, and subnormal data points
  • Calibrate yield values across multiple machines
  • Start calibration with just a few clicks (simplifying your user experience) or execute the associated GeoPad API endpoint

Some of the most common use cases of automated yield data cleaning and calibration include:

  • Synchronizing data when multiple harvesters have worked either simultaneously or over several days, ensuring consistency.
  • Making the dataset more homogeneous and accurate by smoothing out variations.
  • Removing data noise and extraneous information that can cloud insights.
  • Eliminating turnarounds or abnormal geometries, which may distort the actual patterns and trends in the field.

In the picture below, you can see a field where 15 harvesters worked at the same time. It shows how the original yield dataset and the improved dataset after calibration with GeoPard yield clean-calibration module look quite different and easy to understand.

difference between the original and improved yield datasets with GeoPard's Calibration Module

Why is it important to clean and calibrate?

Yield data are collected by yield monitors and sensors that are attached to harvesters. These devices measure the mass flow rate and moisture content of the harvested crop, and use GPS coordinates to georeference the data.

However, these measurements are not always accurate or consistent, due to various factors that can affect the performance of the equipment or the crop conditions. Some of these factors are:

1. Equipment variations: Farm machinery, such as combines and harvesters, often have inherent variations that can lead to discrepancies in data collection. These variations might include differences in sensor sensitivity or machinery calibration.

For example, some yield monitors may use a linear relationship between voltage and mass flow rate, while others may use a nonlinear one. Some sensors may be more sensitive to dust or dirt than others. These variations can cause discrepancies in yield data across different machines or fields.

Example 1 U-turns, Stops, Half Equipment Width Used
Example 1 U-turns, Stops, Half Equipment Width Used
Example 2 U-turns, Stops, Half Equipment Width Used
Example 2 U-turns, Stops, Half Equipment Width Used

2. Environmental factors: Weather conditions, soil types, and topography play significant roles in crop yields. If not accounted for, these environmental factors can introduce noise and inaccuracies into yield data.

For instance, sandy soils or steep slopes may cause lower yields than loamy soils or flat terrains. Likewise, areas with higher crop density may have higher yields than areas with lower density.

3. Sensor inaccuracies: Sensors, despite their precision, are not infallible. They may drift over time, providing inaccurate readings if not regularly calibrated.

For example, a faulty load cell or a loose wiring may cause inaccurate mass flow rate readings. A dirty or damaged moisture sensor may give erroneous moisture content values. A wrong field name or ID entered by the operator may assign yield data to the wrong field file.

These factors can result in yield datasets that are noisy, erroneous, or inconsistent. If these data are not cleaned and calibrated properly, they can lead to misleading conclusions or decisions.

For example, using uncleaned yield data to create yield maps may result in false identification of high- or low-yielding areas within a field.

Why is it important to clean and calibrate yield dataset

Using uncalibrated yield datasets to compare yields across fields or years may result in unfair or inaccurate comparisons. Using uncleaned or uncalibrated yield data to calculate nutrient balances or crop inputs may result in over- or under-application of fertilizers or pesticides.

Therefore, it is essential to perform yield data cleaning and calibration before using them for any analysis or decision-making purpose. Yield datasets cleaning is the process of removing or correcting any errors or noise in the raw yield data collected by the yield monitors and sensors.

Automated methods for cleaning and calibrating yield data

This is where automated data cleaning techniques come in handy. Automated data cleaning techniques are methods that can perform data cleaning tasks without or with minimal human intervention.

Configure the Calibrate step
Automated methods for cleaning and calibrating

Automated data cleaning techniques can save time and resources, reduce human errors, and enhance the scalability and efficiency of data cleaning. Some of the common automated data cleaning techniques for yield data are:

1. Outlier Detection: Outliers are data points that deviate significantly from the norm. Automated algorithms can identify these anomalies by comparing data points to statistical measures such as mean, median, and standard deviation.

For example, if a yield dataset shows an exceptionally high harvest yield for a particular field, an outlier detection algorithm can flag it for further investigation.

2. Noise Reduction: Noise in yield data can arise from various sources, including environmental factors and sensor inaccuracies.

Automated noise reduction techniques, such as smoothing algorithms, filter out erratic fluctuations, making the data more stable and reliable. This helps in identifying true trends and patterns in the data.

3. Data Imputation: Missing data is a common issue in yield data sets. Data imputation techniques automatically estimate and fill in missing values based on patterns and relationships within the data.

For instance, if a sensor fails to record data for a specific time period, imputation methods can estimate the missing values based on adjacent data points.

Hence, automated data cleaning techniques serve as the gatekeepers of data quality, ensuring that yield datasets remain a reliable and valuable asset for farmers worldwide.

Furthermore, there are lots of handy tools and computer programs that can automatically clean and adjust yield data, and GeoPard is one of them. The GeoPard Yield Clean-Calibration Module, along with similar solutions, is super important for making sure the data is accurate and reliable.

GeoPard - Yield Cleaning & Calibration - 3 harvesters

Slutsats

Automated Yield Data Cleaning and Calibration (AYDCC) is essential in precision agriculture. It ensures the accuracy of crop data by removing errors and enhancing quality, enabling farmers to make informed decisions. AYDCC addresses data challenges and utilizes automated techniques for trustworthy results. Tools like GeoPard’s Yield Clean-Calibration Module simplify this process for farmers, contributing to efficient and productive farming practices.

Automatiserad modell för detektering av fältgränser för precisionsjordbruk av GeoPard

GeoPard har framgångsrikt utvecklat en automatiserad modell för detektering av fältgränser med hjälp av satellitbilder över flera år, noggrann moln- och skuggdetektering och avancerade proprietära algoritmer, inklusive djupa neurala nätverk.

GeoPard-fältdetekteringsmodellen har uppnått en toppmodern noggrannhet på 0,975 på mätvärdet för korsning över förening (IoU), validerad i olika regioner och grödtyper globalt.

Kolla in dessa bilder för att se resultaten i Tyskland (genomsnittlig fältstorlek är 7 hektar):

1 - Rå Sentinel-2-bild

1 – Rå Sentinel-2-bild

3 - Segmenterade fältgränser

2 – Superupplösningsbild av Sentinel-2 från GeoPard (1 meters upplösning)

2 - Superupplösningsbild av Sentinel-2 av GeoPard

3 – Segmenterade fältgränser, 0.975 Noggrannhetsmått för skärningspunkt över koppling (IoU), över flera internationella regioner och grödotyper.


Integrering med vårt API och GeoPard-applikation kommer snart. Denna automatiserade och kostnadseffektiva metod hjälper till att förutsäga avkastning, gynnar myndigheter och hjälper stora markägare som ofta behöver uppdatera fältgränser mellan säsonger.

GeoPards tillvägagångssätt använder fleråriga växtlighetstrender med hjälp av multifaktoranalys och växtföljd.

 

Modellen är tillgänglig via GeoPard API med betalning per användning, vilket erbjuder flexibilitet utan behov av dyra abonnemang.

 

Vad är fältgränsavgränsning?

Fältgränser avser processen att identifiera och kartlägga gränserna för jordbruksfält eller jordbruksskiften. Det innebär att man använder olika tekniker och datakällor för att avgränsa enskilda fält eller jordbruksskiften.

Traditionellt avgränsades åkergränser manuellt av jordbrukare eller markägare baserat på deras kunskap och observationer.

Men med tekniska framsteg, särskilt inom fjärranalys och geografiska informationssystem (GIS), har automatiserade och halvautomatiserade metoder blivit allt vanligare.

En vanlig metod är analys av satellit- eller flygbilder. Högupplösta bilder tagna av satelliter eller flygplan kan ge detaljerad information om landskapet, inklusive gränserna mellan olika markområden.

Bildbehandlingsalgoritmer kan tillämpas på dessa bilder för att upptäcka distinkta egenskaper såsom förändringar i vegetationstyp, färg, textur eller mönster som indikerar förekomsten av fältgränser.

En annan teknik innebär att man använder LiDAR-data (Light Detection and Ranging), som använder laserstrålar för att mäta avståndet mellan sensorn och jordens yta.

LiDAR-data kan ge detaljerad höjd- och topografisk information, vilket möjliggör identifiering av subtila variationer i terrängen som kan motsvara fältgränser.

Dessutom spelar geografiska informationssystem (GIS) en avgörande roll i avgränsningen av fältgränser.

GIS-programvara möjliggör integration och analys av olika datalager, inklusive satellitbilder, topografiska kartor, markägarregister och annan relevant information. Genom att kombinera dessa datakällor kan GIS hjälpa till med tolkning och identifiering av fältgränser.

Noggrann avgränsning av fält är avgörande av flera skäl. Det underlättar bättre förvaltning av jordbruksresurser, möjliggör precisionsodling och stöder planering och implementering av jordbruksmetoder som bevattning, gödsling och skadedjursbekämpning.

Noggranna uppgifter om fältgränser hjälper också till vid markförvaltning, markanvändningsplanering och efterlevnad av jordbruksregler.

Hur är det användbart?

Det spelar en avgörande roll inom jordbruk och markförvaltning, och ger flera fördelar och är viktigt, vilket stöds av bevis och globala siffror. Här är några viktiga punkter:

1. Precisionsjordbruk: Noggranna fältgränser hjälper till att implementera precisionsjordbrukstekniker, där resurser som vatten, gödningsmedel och bekämpningsmedel riktas exakt mot specifika områden inom fälten.

Enligt en rapport från Världsbanken har precisionsjordbruksteknik potential att öka skördarna fram till 20% och minska insatskostnaderna med 10–20%.

2. Effektiv resurshantering: Det gör det möjligt för jordbrukare att bättre hantera resurser genom att optimera bevattningssystem, justera gödslingsmetoder och övervaka grödornas hälsa. Denna precision minskar resursslöseri och miljöpåverkan.

FAO uppskattar att precisionsjordbruk kan minska vattenanvändningen med 20–50%, gödselmedelsförbrukningen med 10–20% och bekämpningsmedelsanvändningen med 20–30%.

3. Markanvändningsplanering: Noggranna uppgifter om fältgränser är avgörande för markanvändningsplanering och säkerställer ett effektivt utnyttjande av tillgänglig jordbruksmark. Det gör det möjligt för beslutsfattare och markförvaltare att fatta välgrundade beslut om markallokering, växtföljd och zonindelning.

Detta kan leda till ökad jordbruksproduktivitet och förbättrad livsmedelssäkerhet. En studie publicerad i Journal of Soil and Water Conservation fann att effektiv markanvändningsplanering skulle kunna öka den globala livsmedelsproduktionen med 20–671 TP3T.

4. Jordbruksstöd och försäkring: Många länder erbjuder jordbruksstöd och försäkringsprogram baserade på fältgränser. Noggrann avgränsning hjälper till att fastställa berättigade markarealer, säkerställa rättvis fördelning av subventioner och beräkna försäkringspremier korrekt.

Till exempel förlitar sig Europeiska unionens gemensamma jordbrukspolitik (GJP) på noggranna fältgränser för subventionsberäkningar och efterlevnadsövervakning.

5. Markförvaltning och juridiska gränser: Att avgränsa åkergränser inom jordbruket är avgörande för markförvaltning, äganderätt och lösning av marktvister. Noggranna kartor över åkergränser hjälper till att fastställa lagligt ägande, stödja system för markregistrering och underlätta transparenta marktransaktioner.

Världsbanken uppskattar att endast 301 000 000 av världens befolkning har lagligt dokumenterade rättigheter till sin mark, vilket betonar vikten av tillförlitliga uppgifter om åkergränser för att säkra markäganderätten.

6. Efterlevnad och miljömässig hållbarhet: Noggranna fältgränser hjälper till vid övervakning av efterlevnaden, vilket säkerställer att miljöföreskrifter och hållbara jordbruksmetoder följs.

Det hjälper till att identifiera buffertzoner, skyddade områden och områden som är utsatta för erosion eller vattenföroreningar, vilket gör det möjligt för jordbrukare att vidta lämpliga åtgärder. Efterlevnad av miljöstandarder förbättrar hållbarheten och minskar negativ påverkan på ekosystem.

Enligt FAO kan hållbara jordbruksmetoder minska utsläppen av växthusgaser med upp till 6 miljarder ton årligen.

Dessa punkter illustrerar dess användbarhet och betydelse inom jordbruk och markförvaltning. De bevis och globala siffror som presenteras stöder de positiva effekter det kan ha på resurseffektivitet, markanvändningsplanering, rättsliga ramar, miljömässig hållbarhet och den övergripande jordbruksproduktiviteten.

Sammanfattningsvis är avgränsning av fältgränser inom jordbruket processen att identifiera och kartlägga gränserna för jordbruksfält eller markområden. Den förlitar sig på olika tekniker som satellitbildsanalys, LiDAR-data och GIS för att korrekt definiera och avgränsa dessa gränser, vilket möjliggör effektiv markförvaltning och jordbruksmetoder.

Ekvationsbaserad analys inom precisionsjordbruk

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

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

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

 

Kaliumborttagning baserat på utbytesdata

Kaliumborttagning baserat på utbytesdata

 

Användningsfall (se exempel nedan):

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

 

Kaliumrekommendationer baserade på två avkastningsmål (produktivitetszoner)

Kaliumrekommendationer baserade på två avkastningsmål (produktivitetszoner)

 

 

 

 

Gödselmedel: Rekommendationsguide. Kalium / Majs.

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

 

Kaliumanvändningseffektivitet i kg/ha

Kaliumanvändningseffektivitet i kg/ha

 

 

 

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

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

 

 

Kväve: Målrecept kontra applicerat

Kväve: Målrecept kontra applicerat

 

Skillnaden i klorofyll mellan två satellitbilder

Skillnaden i klorofyll mellan två satellitbilder

 

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

Exempel på mallen GeoPard-ekvationer

Exempel på mallen GeoPard-ekvationer

 

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

Vad är ekvationsbaserad analys inom precisionsjordbruk? Användningen av precisionsformler

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

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

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

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

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


Vanliga frågor och svar


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

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

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

GeoPard-fältpotentialkartor kontra avkastningsdata

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:

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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.

Automatiserad grödspaning med skärningspunkt mellan datalager

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.

Avkastningsdata och analys i GeoPard

I den här artikeln:

  • Användning av avkastningsanalys inom precisionsjordbruk
  • Djupgående avkastningsdataanalys i GeoPard Agriculture 
  • Visualisering av varje attribut i Yield-filer
  • Korrigering av råavkastningsdata 
  • 5 Praktiska exempel på användning av avkastningskartor
Rå och rensad avkastningsdata i GeoPard
Rå och rensad avkastningsdata i GeoPard

Avkastningsdata låter dig fatta mer välgrundade beslut och förbättra tillväxteffektiviteten.
Fältskötselzoner konstruerade från flera års avkastningsdata är lämpliga för en inledande bedömning av potentiell avkastning och variationer i markens näringsämnen för att fatta framtida beslut om grödskötsel.

Analys av avkastningsdata kan konverteras till en variabel doseringskarta och användas till exempel för gödselapplikationer. Kalibrering är ett annat ämne du behöver överväga, vi kommer att ta upp det i ett separat blogginlägg.

Den avancerade analysen i GeoPard är att man kan utföra flerskiktsanalys genom att kombinera flera datalager till en karta och leta efter samband mellan datalagren. 

Kombinerade produktivitetszoner kan genereras baserat på vegetationsindex från satellitbilder, topografi, data från maskiner såsom avkastning, elektrisk ledningsförmåga, markfuktighet och annat, samt resultat från agrokemiska analyser.

Visualisering av avkastningsfiler sker automatiskt efter att filen har laddats ner, det är automatisk bearbetning och rensning. Två versioner av kartorna visas nedan – originalbilden med data från utrustningsmonitorn i befintligt skick och GeoPard-visualiseringen.

Rådata har konverterats till en gradientkontinuerlig ytbild, för en enklare förståelse av fältheterogeniteten och för att skapa förvaltningszoner.

Varje attribut i avkastningsfilen är tillgängligt för visualisering, såsom fuktighet, avkastningsmassa, avkastningsvolym vått och torrt, nedåtriktad kraft, bränsleförbrukning, maskinhastighet och så vidare.

Korrigering av rådata betyder att om en punkt på fältet är onaturlig, kommer den att jämnas ut (till exempel om den inte arbetar över hela tröskeskärbordets bredd). När du skapar zonbaserade avkastningsdata kan du korrigera enskilda zoner och polygoner. 

Låt oss ta en titt på några praktiska exempel på hur man använder avkastningskartor och andra GeoPard-datalager.

1. Förvaltningszoner baserade på avkastningsdata. Förvaltningszoner kan konstrueras baserat på antingen ett års avkastningsdata eller flera år. Det är viktigt att notera att du inte direkt kan stapla avkastningar från olika år, eftersom du då får en bias till förmån för ett av åren.

För att minska denna effekt använder GeoPard flera algoritmer för att jämna ut vikten för varje år. Du kan ställa in vikten för ett enskilt år med hjälp av viktningsverktyget när du skapar en flerskiktskarta.

Sådana fälthanteringszoner kan användas för att bygga kartor över applicering/recept/rx (VRA) och beräkna den potentiella avkastningen i varje zon.

Flerårig och flerskiktad avkastningspotentialkarta
Flerårig och flerskiktad avkastningspotentialkarta

2. Flerskiktade zoner med avkastningsdata och andra datakällor (topografi, jordmån, sensor, satellit). Det kan läggas till flerskiktsanalys och ställ in vikten den ska ha på de sista zonerna.

I det här exemplet läggs tre datalager till kartan: Avkastning, satellitbilder och topografi. Du kan kombinera alla datalager som du anser vara relevanta för analys. Flerskiktskartan kan användas för ytterligare avkastningsanalys och för att skapa VRA-kartor. 

Avkastning, topografi och satellitbilder
Flerskiktszoner: Avkastning, topografi och satellitbilder

3. Avkastningsberäkning på zon- och fältnivå. För att analysera olika behandlingar, utsädessorter och agronomiska metoder vill du förmodligen jämföra den genomsnittliga och totala avkastningen i varje zon, remsa eller mellan fält.

GeoPard beräknar detta automatiskt åt dig för att göra det enklare att jämföra avkastning i absoluta tal. 

GeoPard beräknar avkastning i abs-tal baserat på avkastningsfiler. Totalt och medelvärde för fält och varje zon.
GeoPard beräknar avkastning i abs-tal baserat på avkastningsfiler. Totalt och medelvärde för fält och varje zon.

4. Beroendezoner baserade på avkastningsdata. Zoner baserade på avkastningsdata kan läggas över andra datazoner och du kan söka efter beroenden mellan datalager. Det här exemplet visar överlagringen av hög avkastning och genomsnittligt protein (1) respektive låg avkastning och högt protein (2) för olika vetesorter i ett fält.

Andra exempel inkluderar sambandet mellan topografins inverkan på avkastning, skärningspunkten mellan låga avkastningar och bristen på makro- och mikronäringsämnen i jorden, markfuktighet och elektriska ledningsförmåga (EC).

Korsningar mellan olika avkastnings- och proteinnivåer
Korsningar mellan olika avkastnings- och proteinnivåer

5. Kartor över variabel hastighet (VRA) baserat på avkastningsdata. Du kan skapa applikationskartor för olika operationer – gödsling, sådd, sprutning, bevattning och planering av jordprovtagning. Du kan redigera antalet och formen på zonerna.

Du kan också skapa en applikationskarta för variabel giva genom att kombinera avkastningsdata med andra datakällor (jord, miljökonsekvenser, satellit, topografi). 

Variabel utsädesmängd per zon
Variabel såddmängd per zon

Även om du inte har avkastningsdata kan du använda GeoPard fleråriga zoner (upp till 33 år) baserat på satellitbilder eller kombinera det med andra datalager som topografi för att påbörja din resa inom precisionsjordbruk. Dessa analyser korrelerar ofta med avkastningsanalysdata, men det är en annan historia.


Vanliga frågor och svar


1. Hur gör man avkastningsanalys?

Avkastningsanalys är en process som används för att bedöma produktiviteten och prestandan hos en gröda eller ett jordbrukssystem. Här är stegen för att genomföra en grundläggande avkastningsanalys:

  • Mät den totala skördade avkastningenSamla in alla skördade produkter från ett specifikt område och väg dem.
  • Bestäm områdetMät eller beräkna den totala markarealen från vilken avkastningen erhölls.
  • Beräkna avkastningen per ytenhet: Dividera den totala skördade avkastningen med arealen för att få avkastningen per ytenhet (t.ex. avkastning per hektar).
  • Jämför och analysera: Jämför den erhållna avkastningen med tidigare års data eller regionala medelvärden för att bedöma resultatet och identifiera eventuella variationer eller trender.

Avkastningsanalys hjälper jordbrukare att fatta välgrundade beslut, övervaka grödors produktivitet och identifiera områden för förbättring i sina jordbruksmetoder.

2. Vad är avkastningsdata?

Avkastningsdata avser information som samlas in och registreras om mängden gröda eller jordbruksprodukter som erhållits från ett specifikt markområde. Det inkluderar mätningar eller uppskattningar av mängden skördad avkastning, vanligtvis uttryckt i vikt eller volym.

Det ger värdefulla insikter i grödors produktivitet och prestanda, vilket hjälper jordbrukare att fatta välgrundade beslut om sina jordbruksmetoder, bedöma effektiviteten hos olika tekniker eller insatsvaror och övervaka trender eller variationer i grödor över tid.

3. Vad är avkastningspotential?

Avkastningspotential avser den maximalt uppnåeliga avkastningen eller produktionsnivån för en gröda under ideala odlingsförhållanden. Den representerar den övre gränsen för vad en specifik grödsort eller växtart kan ge i termer av kvantitet och kvalitet.

Avkastningspotentialen påverkas av olika faktorer såsom genetik, miljöförhållanden, näringstillgång och skötselmetoder. Den fungerar som ett riktmärke eller en referenspunkt för jordbrukare och agronomer för att utvärdera prestanda och produktivitet hos olika grödor och för att identifiera områden där förbättringar kan göras för att optimera avkastningsnivåerna.

Flerlagers (integrerad) dataanalys inom precisionsjordbruk

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

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

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

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

Kartor genererade med ett enda datalager och flera datalager.

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

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

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

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

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

Analys av avkastningsdata i flera lager

Fjärranalysdata:

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

Topografi:

  • Digital höjd
  • Sluttning
  • Krökning
  • Fuktindex
  • Kullar

Jorddata:

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

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

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

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


Vanliga frågor och svar


1. Vad är datalager?

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

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

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

2. Vad är integrerad analys?

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

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

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

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

wpChatIkon
wpChatIkon

    Begär gratis GeoPard demo / konsultation








    Genom att klicka på knappen godkänner du våra Integritetspolicy. Vi behöver den för att kunna svara på din begäran.

      Prenumerera


      Genom att klicka på knappen godkänner du våra Integritetspolicy

        Skicka oss information


        Genom att klicka på knappen godkänner du våra Integritetspolicy