Användning av beskurna rasterdata för jordbruksnäringen

Beskurna rasterdata baserade på fältgränser låter väldigt enkelt. Vissa datakällor är rastrar med pixlar och en upplösning på 3m/10m/30m, andra är vektorer med polygoner eller multipolygoner.

Den exakta gränsen för beskurna rasterdata är knepig. Standardutgången som de flesta GIS- och precisionsjordbruksprogram har är ett pixelerat raster. Noggrann datautvärdering nära fältgränsen hjälper dig att bättre förstå, till exempel, trädkronans förhållanden och lutningsvärde. 

Exempel på pixelerade raster:

Nära-infrarött pixelerat raster
Nära-infrarött pixelerat raster
Höjdpixelformat raster
Höjdpixelformat raster

Är det möjligt att förbättra och göra det mer exakt?

Ja, GeoPard gör det och gör till och med data tillgängliga för vidare integration via API. Några exempel:

  • Beskärning av råa satellitbilder (rödgrönblå och nära-infraröda vyer) baserade på fältgräns:
RGB-beskuret raster
GeoPard Jordbruk RGB beskuret raster
Nära-infrarött beskuret raster
GeoPard Jordbruk Nära-infrarött beskuret raster

 

  • Beskärning av satellitbilder med vegetationsindex som WDRVI baserat på fältgräns:

 

WDRVI beskuret raster
GeoPard Agriculture WDRVI beskuret raster

 

  • Beskärning av digital topografisk datauppsättning (höjd och ojämnhet) baserat på fältgränsen:

 

Beskuret raster för höjd
GeoPard Jordbruk Höjdbeskuret raster
Ojämnhet beskuret raster
GeoPard Jordbruk Ojämnhet beskuret raster

Hur det ser ut i GeoPard-gränssnittet och hur det kan integreras i din jordbrukstekniklösning:

GeoPard Agriculture NIR beskuret raster
GeoPard Agriculture NIR beskuret raster
GeoPard Jordbruksavlastningsposition
GeoPard Jordbruksavlastningsposition
GeoPard Jordbruk WDRVI
GeoPard Jordbruk WDRVI

Vi på GeoPard förstår värdet av sådana detaljer och arbetar ständigt med att förbättra lösningen.

Vad är rasterdata?

Rasterdata är en typ av digital bilddata som representeras av ett rutnät av pixlar eller celler, där varje cell motsvarar en specifik plats på jordytan. Varje pixel i en rasterbild tilldelas ett värde som representerar ett visst attribut eller en egenskap för den platsen, såsom höjd, temperatur eller marktäcke.

Det används ofta i geografiska informationssystem (GIS) och fjärranalysapplikationer för att representera och analysera olika typer av rumslig data. Det kan samlas in från en mängd olika källor, inklusive satellit- och flygbilder, digitalkameror och markbaserade sensorer.

Den lagras ofta i olika format, såsom GeoTIFF, JPEG och PNG, vilka är utformade för att komprimera och lagra data effektivt. GIS-programvara och bildbehandlingsverktyg kan användas för att manipulera och analysera data, till exempel genom att utföra beräkningar på pixelvärdena eller använda filter för att förbättra vissa funktioner.

Exempel på tillämpningar inkluderar kartläggning av markanvändning och marktäcke, analys av förändringar i vegetation över tid och förutsägelse av grödor baserat på miljöfaktorer.

Hur används rasterdata inom precisionsjordbruk?

Det är en viktig del av precisionsjordbruk, eftersom det ger detaljerad information om grödors hälsa, markegenskaper och miljöfaktorer som kan användas för att fatta mer välgrundade beslut om grödhantering. Här är några exempel på hur rasterdata används inom precisionsjordbruk:

  • Analys av grödans hälsa: Fjärranalysdata i form av satellitbilder eller drönarbilder kan användas för att generera datalager som visar vegetationsindex som NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) eller NDRE (Normalized Difference Red Edge). Dessa index hjälper till att identifiera områden på fältet med frisk vegetation, såväl som områden där grödor kan vara under stress på grund av sjukdomar, skadedjur eller näringsbrist.
  • Jordanalys: Jorddata, såsom jordens fukthalt eller jordens textur, kan samlas in med hjälp av sensorer som genererar datalager. Dessa lager kan hjälpa till att identifiera områden på fältet med varierande jordegenskaper, vilket kan informera beslut om gödsling, bevattning och andra jordhanteringsmetoder.
  • Miljöanalys: Datalager som visar miljöfaktorer som temperatur, nederbörd och vindhastighet kan användas för att modellera grödors tillväxt och förutsäga avkastning. Dessa lager kan också hjälpa till att identifiera områden på fältet som är benägna att drabbas av erosion, översvämningar eller andra miljöproblem.
  • Tillämpning av rörlig ränta: Den kan användas för att generera förskrivningskartor för variabel dosering av insatsvaror som gödningsmedel eller bekämpningsmedel. Genom att applicera insatsvaror i varierande mängd beroende på behoven i olika områden på fältet kan jordbrukare minska avfall och optimera grödornas tillväxt.

Sammantaget är rasterdata ett avgörande verktyg inom precisionsjordbruk, eftersom det ger detaljerad information om grödor och markförhållanden som kan användas för att fatta mer välgrundade beslut om grödhantering.

Jordbrukszoner för datadrivna beslut

ZONVERKSAMHET ÖVER OLIKA LAGER

Inom precisionsjordbruk är fältdatainsamling och datadrivet beslutsfattande absolut nödvändigt. Som nästa steg i utvecklingen av flerskiktsanalys och att hitta beroenden över lager introducerar vi den nya modulen Zonoperationer. 

Där kan du söka efter beroenden mellan olika kartor över jordbrukszoner, såsom historisk vegetation, topografi inklusive dess derivat, data från avkastningsmonitorer, jordmånsdata, skannrar, stabilitetskartor och så vidare. Detta är ett steg framåt i att definiera de mest påverkade områdena och förstå orsakerna till fältheterogenitet. 

Hur kan du identifiera områdena? 

Först och främst, välj fältkartor som du vill korsundersöka. En lagerjämförelsevy är ett bra sätt att definiera specifika jordbrukszoner för analys.

Du kanske vill jämföra områden med låg avkastningspotential och slaskiga områden, mest instabila zoner och låg vegetation, låg elektrisk ledningsförmåga och avkastning, med hjälp av kartan över tillämpad gödsling och nuvarande vegetation, och annat.

För det andra, markera specifika jordbrukszoner på varje karta du vill jämföra i modulen Zonoperationer. Och slutligen, hämta en zon av intresse. Observera att det är möjligt att använda mer än två kartor i analyser. 

Hur kan du tillämpa denna kunskap? 

Förutom att hitta samband som kan bidra till att förklara avkastningen är det möjligt att sätta avkastningsmål för definierade jordbrukszoner; att utforska intressanta områden; att minska investeringar i sådana lokaliserade zoner eller bygga upp en plan för att mildra begränsande faktorer och identifiera underpresterande områden med vetskap om de bakomliggande orsakerna; att bygga en agronomisk plan med hjälp av VRA-metoder. 

Det finns flera exempel på fältinsikter på skärmdumpar. Observera att varje fält är unikt och att nedanstående fall inte garanterar samma resultat för ditt fält, men det är ett bra sätt att börja undersökningen. 

Du är varmt välkommen att dela med dig av dina agronomiska metoder genom att kommentera det här inlägget, kontakta GeoPard Agriculture-teamet direkt. Vi är öppna för feedback eftersom vi bygger lösningen åt dig för en bättre förståelse av fältvariationer och hantering av dem.

Zonernas kvalitet

Nästan alla hanteringszoner justeras innan den blir en karta för variabel hastighetsapplikation. Detta kan innebära att man slår samman vissa zoner, manuella korrigeringar på välkända platser, lägger till extra buffertområden, kompatibilitet med jordbruksutrustning etc.

Vi i GeoPard-teamet förstår att noggranna naturförvaltningszoner med giltiga polygoner sparar mycket tid under zonverifiering och korrigeringsprocesser.

GeoPard-motorn gör följande:

  • tar automatiskt bort brus,
  • sammanfogar automatiskt små polygoner till den närmaste större zonen,
  • behåller endast det nödvändiga minsta antalet punkter i varje zonpolygon,
  • gör VRA-kartor kompatibla med all jordbruksutrustning och alla maskiner.

Förutom automatisk korrigering, verktyget för att slå samman och dela zoner är tillgänglig för att justera kartan efter din egen fältkunskap och agronomiska praxis. 

Det finns många olika kartor från olika leverantörer på marknaden, men du kommer definitivt att känna igen GeoPard-kartor.

Sammanfoga och dela zoner för förvaltning inom jordbruket

Ingen kan sitt område bättre än en bonde eller agronom som arbetar inom området i många år. Det är därför all algoritmbaserad analys ofta behöver valideras och justeras av en professionell person med djupgående kunskaper inom området.

Funktionen för att slå samman och dela zoner gör det möjligt för en professionell person att göra några viktiga saker: 

  • Dela polygoner
  • Sammanfoga polygoner
  • Tilldela en polygon eller en hel zon till en annan klass

Dessa justeringar kan tillämpas för alla datalager och det är en mycket användbar funktion för att förbereda DINA perfekta zoner för precisionsjordbruksoperationer som VR-sådd, gödsling eller sprutning.

Vad är splittringar inom jordbruket?

Inom jordbruket avser uppdelning av ett fält i olika sektioner för olika skötselmetoder.

Denna uppdelning gör det möjligt för jordbrukare att tillämpa olika behandlingar eller tekniker på varje sektion baserat på specifika behov.

Till exempel kan jordbrukare dela upp ett fält för att applicera olika gödningsmedel, herbicider eller bevattningsmetoder baserat på jordförhållanden eller grödans krav.

Delningar möjliggör riktad och effektiv användning av resurser, optimerar grödans tillväxt och minimerar kostnader samtidigt som specifika utmaningar inom olika delar av fältet åtgärdas.

Dragn

 

Att upptäcka förändringar som skett på fältet under de senaste 1–2 veckorna, 1–2 månaderna eller till och med ett par år hjälper till att få insikter om grödors utveckling.

Den kan användas för att:

  • lokalisera platser med liknande prestanda under 5-10-20 år och placera försöken i områden med liknande förhållanden för att minska sannolikheten för misstag,
  • spåra förändringarna under säsongen och utvärdera grödans prestanda under tillväxtperioden,
  • identifiera de skadade områdena efter en väderkatastrof eller en sjukdom eller ett skadedjursangrepp och beräkna skadade områden,
  • upptäck skillnaden mellan de två sista bilderna och kontrollera beskärningsprestandan.
Fältstabilitetszoner

Och allt detta och ännu fler fall täcks av GeoPards fältstabilitetszoner. Särskilt i kombination med säsongsbetonade och historiska förvaltningszoner kommer det att ge mer insikt.

Välj helt enkelt ditt fält och satellitbilder för att spåra förändringarna över dem, kontrollera grödor och få insikter om varje fläck på ditt fält.

val av fältstabilitetszoner

Jämförelse av lager

Det är ingen hemlighet att vi ständigt berikar GeoPard Agriculture-lösningen och ökar dess värde för användarna. Se bara avsnittet "kommer snart" på vår webbplats. https://geopard.tech för att få en uppfattning om några funktioner längs vägen.

Deras prioritering kan vara utmanande. Här kommer feedback och produktdemonstrationer till undsättning. Därför presenterar vi vår lösning för många deltagare på Världens jordbruksteknik Toppmöte i London kunde vi justera leveransplanen och lansera en ny lagerjämförelsefunktion inom bara några dagar.

Vad handlar det om? Du kan visuellt jämföra fältanalyser sida vid sida i en delad vy. Det är möjligt att välja valfri typ av lager för jämförelse: bilder med naturliga eller infraröda färger, bilder med vegetationsvyer, säsongsbetonade eller historiska förvaltningszoner. Två lager beter sig synkront när du zoomar in/ut eller flyttar en karta för din bekvämlighet.

Hur går man in i delad vy? Välj ditt fält och klicka på ikonen för jämförelse av lager i den översta menyn. På skärmen med delad vy väljer du analysskiktet med hjälp av en sökbar rullgardinsmeny som finns högst upp.

gå in i delat vyläge
val av fältanalytiker
jämförelse av fältanalytiker

Fleråriga zoner

Vad betyder det? Historiska (fleråriga) förvaltningszoner byggs baserat på över 30 års arkiv med satellitbilder.

Bilder med vegetationens topp under varje säsong väljs automatiskt som indata för analys. Annars representerar varje sådan bild en potentiell avkastningsfil för det relaterade året.

 

Historiska (fleråriga) förvaltningszoner ger insikter om varje plats i fältet.

Hur kan du använda det? Utvecklingsmönstret för åkergrödor hjälper till att känna jordbruksområdet bättre och att fatta rätt beslut med rätt insatsmängder på rätt platser.

Historiska förvaltningszoner skulle kunna användas som en ritning för receptfiler (Rx) för sådd, gödsling och zonbaserad jordprovtagning.

Vi stöder alla regioner på begäran.

Vad är flerårszoner?

Flerårszoner inom precisionsjordbruk avser specifika områden inom ett fält som uppvisar konsekventa och urskiljbara mönster av grödors tillväxt och avkastning över flera växtsäsonger.

Dessa zoner identifieras med hjälp av olika tekniker som fjärranalys, GPS-kartläggning och jordprovtagning.

Genom att analysera data som samlats in från dessa tekniker kan jordbrukare och agronomer identifiera variationsmönster inom ett fält och skapa kartor som skiljer områden med hög produktivitet från de med lägre avkastning.

Denna information kan sedan användas för att optimera grödhanteringsmetoder, såsom att variera planteringstätheten, justera bevattnings- och gödslingsmängder och till och med implementera precisionsskördetekniker.

De utgör ett värdefullt verktyg för precisionsjordbruk eftersom de gör det möjligt för jordbrukare att fatta välgrundade beslut om resursallokering och grödhantering, vilket resulterar i förbättrad effektivitet, minskade kostnader och ökad avkastning.

Genom att förstå variationen inom ett fält och skräddarsy skötselmetoder till varje specifik zon kan jordbrukare maximera potentialen hos sin mark och sina resurser.

 

Satellitövervakning av jordbruk för fältanalys

Vad betyder detGeoPard ger tillgång till över 30 års arkiv med bearbetade, kalibrerade och rengjorda satellitbilddata med omfattande uppsättningar vyer. Vyerna beräknas mot varje satellitbild på ett ögonblick. 

Djupgående säsongsanalys och historiska fältanalyser är grunden för GeoPard-lösningen.

Vad är satellitövervakning av jordbruk?

Satellitövervakning av jordbruk avser användningen av satellitbaserad fjärranalysteknik för att samla in information om jordbruksgrödor och den mark de odlas på.

Denna teknik gör det möjligt för jordbrukare och forskare att spåra grödors tillväxt, upptäcka förändringar i vegetationens hälsa, mäta omfattningen av markanvändning och övervaka miljöförhållanden på avstånd.

Genom att analysera satellitbilder kan jordbrukare upptäcka problem tidigt, såsom näringsbrister, skadedjur och sjukdomar, och vidta korrigerande åtgärder innan de orsakar betydande skador på grödor.

Data som erhålls från satellitbilder kan också användas för att optimera bevattningsscheman, förutsäga avkastning och uppskatta grödoproduktionen.

Satellitövervakning av jordbruket kan ge värdefulla insikter för jordbruksförvaltning, vilket gör det möjligt för jordbrukare att fatta mer välgrundade beslut och förbättra sin avkastning och lönsamhet.

Det spelar också en viktig roll för livsmedelssäkerhet och hållbarhet genom att möjliggöra en effektivare användning av naturresurser och minska jordbrukets miljöpåverkan.

Hur kan man använda satellitövervakning av jordbruk?

I nästan realtid kan du övervaka grödors utveckling, inklusive retrospektiv analys och tillståndsbedömning, leta efter områden med olika tillväxtnivåer, upptäcka avvikelser och, med säkerhet, jämföra din gård med angränsande fält och områden.

Dessutom kan det användas på flera sätt för att gynna jordbrukare och forskare. Här är några exempel:

  • Övervakning av grödor: Satellitbilder kan användas för att övervaka grödors tillväxt och utveckling över tid. Genom att analysera satellitbilder kan jordbrukare följa sina grödors hälsa, identifiera områden med stress eller sjukdomar och justera sina skötselmetoder därefter.
  • Avkastningsprognos: Satellitdata kan användas för att uppskatta skördar baserat på vegetationsindex, markfuktighet och andra parametrar. Denna information kan hjälpa jordbrukare att fatta välgrundade beslut om skördescheman och marknadsföringsstrategier.
  • Bevattningshantering: Satellitbilder kan användas för att övervaka markfuktighetsnivåer och grödors vattenanvändning, vilket gör det möjligt för jordbrukare att optimera sina bevattningsscheman och minska vattenslöseri.
  • Markkartering: Satellitbilder kan användas för att kartlägga markens egenskaper såsom textur, innehåll av organiskt material och näringstillgång. Denna information kan hjälpa jordbrukare att fatta mer välgrundade beslut om gödsling och andra markhanteringsmetoder.
  • Övervakning av skadedjur och sjukdomar: Satellitbilder kan användas för att upptäcka områden med skadedjur och sjukdomsangrepp, vilket gör det möjligt för jordbrukare att vidta förebyggande åtgärder innan betydande skador uppstår.
  • Kartläggning av markanvändning: Satellitbilder kan användas för att kartlägga markanvändningsmönster och förändringar över tid. Denna information kan hjälpa beslutsfattare och forskare att bättre förstå markanvändningsdynamiken och utveckla mer effektiva markanvändningsstrategier.

Sammantaget ger satellitövervakning av jordbruket en mängd information som kan hjälpa jordbrukare och forskare att fatta mer välgrundade beslut och förbättra jordbrukets produktivitet och hållbarhet.

Användning av heterogenitetsfaktorn i precisionsjordbruk

En av de unika insikter som GeoPard kan ge är heterogenitetsfaktorn för dina fält.

Vad betyder det? Detta nummer visar graden av heterogenitet/variabilitet i dina fält. Ju mer variabilitet fältet har, desto större behov av precisionag teknologier. Särskilt användbart i kombination med GeoPards fleråriga analys (30-årig historia). 

Vad är heterogenitetsfaktorn?

Heterogenitetsfaktorn inom precisionsjordbruk avser variationen i jordmåns- och grödans egenskaper inom ett givet fält. Den kan orsakas av skillnader i topografi, jordtyp, näringstillgång, vattenhalt, skadedjurstryck och andra faktorer som påverkar växttillväxt.

Inom precisionsjordbruk är målet att hantera detta genom att använda platsspecifik information för att applicera insatsvaror som vatten, gödningsmedel och bekämpningsmedel vid rätt tidpunkt och i rätt mängd för att maximera skördens avkastning och kvalitet samtidigt som miljöpåverkan minimeras.

Detta kräver användning av sensorer, kartläggningsteknik och dataanalysverktyg för att skapa detaljerade kartor över fältet som kan vägleda förvaltningsbeslut.

Dess förståelse är viktig eftersom den kan hjälpa jordbrukare att optimera sina förvaltningsstrategier och öka sin lönsamhet.

Genom att skräddarsy insatsvaror till de specifika behoven i varje område inom ett fält kan jordbrukare minska insatskostnaderna, öka skördarna och förbättra den övergripande grödans hälsa.

Hur kan du använda den?

Om du har många fält kan det hjälpa dig att förstå vilka fält du ska rikta in dig på först med variabel dosering (sådd, gödsling, besprutning). 

Genom att kartlägga variationerna i jordmåns- och grödans egenskaper inom ett fält kan jordbrukare identifiera områden som har olika behov och tillämpa insatsvaror med varierande mängd i enlighet därmed.

Till exempel kanske områden på ett fält med hög näringstillgång inte behöver lika mycket gödselmedel som områden med låg näringstillgång. På samma sätt kan områden på ett fält med hög ogrästäthet kräva mer herbicidbekämpning än områden med färre ogräs.

Genom att använda VRA kan jordbrukare minska insatskostnaderna genom att endast använda insatsvaror där de behövs och undvika överanvändning av insatsvaror som kan leda till miljöförstöring.

Denna metod kan också leda till högre skördar och grödor av bättre kvalitet, eftersom insatsvarorna skräddarsys efter de specifika behoven i varje område inom fältet.

Därför är det avgörande att förstå heterogenitetsfaktorn inom precisionsjordbruk för att fatta välgrundade beslut om var insatsvaror ska appliceras och i vilka mängder, vilket i slutändan leder till bättre förvaltningsmetoder och ökad lönsamhet.

Du sparar mest på kemikalier på de mest heterogena fälten!

Vad är heterogenitetstjänst?

Inom jordbruket hänvisar det till att identifiera och utnyttja den naturliga variationen eller heterogeniteten inom ett fält eller landskap. Det innebär att förstå och utnyttja de olika områdenas olika egenskaper för att optimera jordbruksmetoder.

Tjänsterna kan omfatta precisionsjordbrukstekniker såsom variabel dosering, platsspecifik skötsel och riktade insatser baserade på de specifika behoven i olika zoner eller områden inom ett fält.

Genom att utnyttja den kan jordbrukare förbättra resurseffektiviteten, förbättra grödornas produktivitet och minimera miljöpåverkan.

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