Категорія: Характеристики продукту

Представляємо карти прибутковості GeoPard: крок вперед у точному землеробстві

Опубліковано на від Muhammad Farjad

Карта прибутку з прикладу на скріншоті враховує дані внесення добрив, посіву, двох обробок засобами захисту рослин та збору врожаю. До розрахунку можна додати інші витрати, такі як підготовка ґрунту, різноманітні роботи тощо.

Точне землеробство – це підхід, керований даними, який прагне підвищити ефективність і прибутковість. GeoPard, провідний постачальник рішень для точного землеробства, розширює свої можливості аналізу даних, впроваджуючи Profit Maps.

Ця функція надає візуальне представлення прибутковості на рівні підполів, що дозволяє приймати більш обґрунтовані рішення та розподіляти ресурси. Ви зможете швидко побачити, де ваші поля приносять вам гроші, а де витрати на ресурси та зміни не виправдовуються.

Карти прибутковості генеруються шляхом інтеграції різних шарів даних, включаючи дані про внесення посівів, застосування засобів захисту рослин, використання добрив та збору врожаю. Ця інформація надходить безпосередньо з сільськогосподарської техніки та John Deere Operations Center.

Потім GeoPard застосовує власне рівняння, враховуючи вартість кожного вхідного ресурсу, для розрахунку прибутковості на рівні зон. Ці карти прибутку забезпечують комплексний огляд розподілу прибутку по різних зонах поля.

Однією з ключових особливостей GeoPard's Profit Maps є можливість відображати розподіл прибутку в різних зонах поля. Це розраховується в доларах/євро/будь-якій валюті і дає чітке уявлення про те, скільки прибутку отримує фермер у кожному конкретному регіоні.

Маючи цю інформацію під рукою, фермери можуть приймати більш обґрунтовані рішення щодо того, де і як використовувати свої сільськогосподарські ресурси.

Наприклад, вони можуть вирішити інвестувати більше в території з вищою прибутковістю або переглянути свої стратегії в зонах з нижчою віддачею. Саме такий рівень деталізації в аналізі даних відрізняє GeoPard’s Profit Maps.

Володимир Клінков, керуючий директор GeoPard, наголошує на трансформаційному потенціалі цього інструменту, зазначаючи: “Ці карти дозволяють фермерам приймати більш обґрунтовані рішення щодо розподілу ресурсів та витрат на кожен гектар поля та ефективніше планувати свій бізнес”.”

Практичне застосування Карт прибутку вже демонструється в реальних сценаріях. Eurasia Group Kazakhstan, офіційний дилер John Deere, використовує цю функцію для оптимізації своєї діяльності.

Євгеній Чесноков, директор Департаменту сільського господарства Eurasia Group Kazakhstan LLP, ділиться своїм досвідом: “За допомогою Profit Map від GeoPard Agriculture ми змогли глибше зрозуміти прибутковість полів наших партнерів’.

Це дозволило нашим фермерам приймати більш стратегічні рішення щодо розподілу ресурсів, що в кінцевому підсумку підвищило операційну ефективність і покращило кінцеві показники.”

Карти прибутковості GeoPard є значним кроком вперед у точному землеробстві, надаючи фермерам інформацію, необхідну для оптимізації їхньої діяльності та максимізації прибутку. Оскільки галузь продовжує розвиватися, такі інструменти відіграватимуть дедалі важливішу роль у формуванні майбутнього сільського господарства.

Щоб отримати більше відомостей про розробку та застосування карт прибутковості в точному землеробстві, ви можете ознайомитись з цими ресурсами: Канзаський державний університет, АСПЕКСІТ, Чилійський аграрний науковий журнал, Міністерство сільського господарства США, і ResearchGate.

Слідкуйте за новинами, адже GeoPard продовжує впроваджувати інновації та розширювати межі можливого в точному землеробстві.

Про компанії:

ГеоПард є провідним постачальником програмного забезпечення для точного землеробства. Компанія була заснована у 2019 році в Кельні, Німеччина, і представлена ​​на міжнародному рівні. Компанія пропонує низку рішень, які допомагають фермерам оптимізувати свою діяльність та збільшити врожайність.

Зосередившись на сталості та регенеративній економіці, GeoPard прагне просувати практики точного землеробства в усьому світі.

Серед партнерів компанії відомі бренди, такі як John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth та багато інших.

Євразія Груп Казахстан Казахстанське представництво швейцарської компанії Eurasia Group AG є офіційним дилером John Deere в Республіці Казахстан та Киргизстані з 2002 року. Компанія поставляє рішення для сільського господарства від провідних світових виробників, таких як JCB, Väderstad, GRIMME та Lindsay, охоплюючи всі сфери рослинництва та садівництва.

Eurasia Group Kazakhstan приділяє велику увагу протягом усієї своєї діяльності технологіям точного землеробства, доповнюючи лінійку техніки продуктами цифровізації сільського господарства.

Eurasia Group Kazakhstan має розгалужену регіональну мережу – 14 регіональних відділень у Казахстані та одне в Киргизстані, понад 550 співробітників, з яких майже половина – це спеціалісти післяпродажного обслуговування, власний департамент агроменеджменту та цифровізації.

За роки постачання в Казахстан було відправлено понад 13 000 одиниць техніки, а оцифровано 4,4 мільйона гектарів землі. Цього року компанія відзначає 25-річчя.

Обчислення різниці між цільовими картами Rx та картами застосування

Опубліковано на від Muhammad Farjad

У точному землеробстві однією з поширених проблем є забезпечення внесення насіння, добрив або засобів захисту рослин відповідно до встановленої норми (цільовий рецепт).

Відхилення між цільовим призначенням та тим, що фактично вноситься на полі (як застосовується), можуть призвести до неефективного використання ресурсів та вплинути на продуктивність сільськогосподарських культур.

Використовуючи потужну аналітику GeoPard, ви можете розрахувати та візуалізувати відмінності між картами Target Rx та As-Applied.

Цей аналіз відмінностей може слугувати важливим інструментом для швидкого виявлення проблем з обладнанням, часом застосування або самим застосуванням.

Давайте розглянемо це детальніше:

  • Візуалізація відмінностейПлатформа GeoPard дозволяє створювати “карту відмінностей”, накладаючи на неї дані цільового рецепту та дані фактичного застосування. Це візуальне представлення дисперсії забезпечує швидкий та інтуїтивно зрозумілий спосіб виявлення областей, де фактичне застосування не відповідало цільовому показнику.
  • Виявлення проблемПорівнюючи карту різниці з вашими оригінальними картами рецепту та картами в процесі нанесення, ви можете точно визначити конкретні області або тенденції, які можуть свідчити про несправність обладнання, неоптимальний час нанесення або проблеми з самим застосованим продуктом.
  • Підвищення ефективностіЦей аналіз може допомогти вам оптимізувати використання ресурсів, вирішуючи виявлені проблеми, таким чином наближаючи ваші норми внесення до цільових показників рецептурного препарату для майбутніх застосувань.
  • Покращення продуктивності сільськогосподарських культурЗабезпечуючи своєчасне внесення добрив на поле, ви можете покращити стан рослин та потенційно збільшити врожайність.

Пам’ятайте, що точне землеробство — це прийняття більш обґрунтованих та точних рішень. Інтегруючи цю функцію у свої звичайні методи управління фермерським господарством, ви можете забезпечити максимальну віддачу від своїх ресурсів та підвищити продуктивність і прибутковість своєї ферми.

Застосування Префікс містить операції, пов'язані із застосованим застосуванням, деякі з них:

1. Застосування Внесена норма – оригінальна карта нанесення з машини (як наносився продукт)

Application_AppliedRate.png - оригінальна карта внесених речовин з машини (як вносився продукт)

2. Цільова норма внесення – початкова ціль від обладнання (як слід застосовувати продукт)

Application_TargetRate.png - вихідна ціль з машини (як слід застосовувати продукт)

3. Кластеризація точності застосунку – кластеризація результатів: 0 – немає даних (машина не відвідала ці точки), 1 – застосовано нижче цілі та не в межах допустимого діапазону (+-5% від цілі), 2 – застосовано в межах допустимого діапазону (+-5% від цілі), 3 – застосовано вище цілі та не в межах допустимого діапазону (+-5% від цілі)

Application_AccuracyClusterization.png - кластеризація результатів: 0 - немає даних (машина не відвідала ці точки), 1 - застосовано нижче цільового значення та не в допустимому діапазоні (+-5% від цілі), 2 - застосовано в допустимому діапазоні (+-5% від цілі), 3 - застосовано вище цільового значення та не в допустимому діапазоні (+-5% від цілі)

4. Різниця в нормі внесення – різниця між внесеними та цільовими нормами в абсолютних числах (л/га)

Application_RateDifference.png - різниця між внесеними та цільовими нормами в абсолютних числах (л/га)

 

Посів префікс містить операції, пов'язані з посівом, деякі з них:

1. Норма висіву – початковий результат, внесений з сівалки (скільки насінин було посіяно)

Seeding_AppliedRate.png – початковий показник, застосований із сівалки (скільки насінин було посіяно)

2. Цільова норма висіву – початкова ціль від сівалки (скільки насінин потрібно посіяти)

Seeding_TargetRate.png - початкове значення з сівалки (скільки насінин потрібно посіяти)

3. Кластеризація точності посіву – ті ж правила кластеризації, АЛЕ прийнятний діапазон становить +-1% від цілі

Seeding_AccuracyClusterization.png – ті ж правила кластеризації, АЛЕ прийнятний діапазон становить +-1% від цілі

4. Кластеризація точності посіву, збільшена – те саме, що й кластеризація точності висіву, але збільшено, щоб показати ту саму область, що й цільова норма висіву та норма внесеного висіву

Seeding_AccuracyClusterizationZoomed.png – те саме, що й Seeding_AccuracyClusterization.png, але збільшено, щоб показати ту саму область, що й Seeding_TargetRate.png та Seeding_AppliedRate.png

5. Різниця в нормі висіву – різниця між внесеними та цільовими нормами в абсолютних числах (насінини/га одиниць)

5. Різниця норм висіву – різниця між внесеними та цільовими нормами висіву в абсолютних числах (насінини/га)

Що таке цільове призначення ліків (Target Rx) у сільському господарстві?

У сільському господарстві цільовий припис стосується рекомендованого або бажаного набору практик чи внесків, призначених для оптимального росту, здоров'я та врожайності сільськогосподарських культур. Він служить керівництвом або планом для фермерів, якого слід дотримуватися для досягнення конкретних сільськогосподарських цілей.

Цільовий рецепт враховує різні фактори, такі як вид культури, стадія росту, стан ґрунту, клімат, вплив шкідників та хвороб, а також потреби в поживних речовинах.

Він містить інструкції щодо застосування добрив, пестицидів, зрошення, сівозміни, вибору насіння, густоти посадки та інших важливих сільськогосподарських практик.

Мета цільового припису полягає в тому, щоб надати фермерам науково обґрунтовані рекомендації, засновані на дослідженнях, агрономічних знаннях та місцевих умовах. Його метою є оптимізація використання ресурсів, мінімізація втрат врожаю та підвищення загальної продуктивності сільського господарства.

Цільові рецепти часто розробляються сільськогосподарськими експертами, агрономами, службами сільськогосподарського поширення знань або дослідницькими установами.

Вони можуть бути специфічними для різних культур, регіонів або навіть окремих полів, враховуючи унікальні характеристики та виклики кожного сільськогосподарського контексту.

Фермери використовують цільові приписи як орієнтир для керівництва своїми методами прийняття рішень та управління.

Дотримуючись рекомендованих інструкцій, фермери прагнуть максимізувати здоров'я, врожайність та якість врожаю, мінімізуючи негативний вплив на навколишнє середовище.

Важливо зазначити, що цільові призначення повинні бути гнучкими та адаптивними, щоб враховувати різницю в місцевих умовах та необхідність сталого ведення сільського господарства.

Фермерам, можливо, доведеться вносити корективи на основі спостережень у режимі реального часу, досвіду роботи на фермі та постійного моніторингу, щоб забезпечити найкращі можливі результати для своїх конкретних сільськогосподарських операцій.

Що застосовується на полі (як застосовується)?

Застосовуване землеробство охоплює процес точного та прецизійного внесення ресурсів, таких як добрива, пестициди та зрошення, до сільськогосподарських культур на основі даних у режимі реального часу та умов конкретної ділянки.

Це передбачає інтеграцію різних технологій, включаючи GPS (глобальну систему позиціонування), ГІС (географічну інформаційну систему), датчики та обладнання для внесення добрив зі змінною нормою.

Які є варіації між ними?

У сільському господарстві відхилення між цільовим призначенням та фактичним застосуванням на полі стосуються відмінностей або відхилень між рекомендованими або бажаними сільськогосподарськими практиками та їх реальним впровадженням.

Ці відмінності можуть проявлятися в різних аспектах, включаючи використання добрив, пестицидів, зрошення, методів вирощування тощо.

Фактори, що впливають на варіації

Кілька факторів сприяють різницям між цільовим призначенням та фактичним застосуванням у сільському господарстві:

  • Фактори навколишнього середовищаНа сільськогосподарські методи впливають динамічні умови навколишнього середовища, включаючи склад ґрунту, кліматичні особливості та доступність води. Через неочікувані зміни цих факторів можуть виникати коливання, що впливає на доцільність та ефективність запропонованих методів.
  • Людський фактор: Знання, навички та досвід фермерів відіграють вирішальну роль у точному впровадженні встановлених практик. Відхилення можуть виникати, коли фермери стикаються з труднощами в розумінні або тлумаченні встановлених інструкцій, що призводить до відхилень під час застосування.
  • Технологічні обмеженняСільськогосподарські технології, хоча й є передовими, не завжди можуть бути доступними або прийнятними за ціною для всіх фермерів. Різниця може виникати, коли фермери не мають доступу до найновішого обладнання, інструментів точного землеробства або даних у режимі реального часу, що впливає на точність польових робіт.
  • Терміни та логістика: Сільське господарство є чутливим до часу, з певними вікнами для посадки, збору врожаю та застосування агрохімікатів. Варіації можуть виникати, якщо фермери стикаються з логістичними обмеженнями, такими як затримки із закупівлею ресурсів або несприятливі погодні умови, які порушують своєчасне застосування встановлених практик.

Висновок

Різниця між цільовим призначенням та фактичним внесенням добрив у сільське господарство створює проблеми, які необхідно вирішити для забезпечення сталого та ефективного ведення сільського господарства. Розуміння факторів, що сприяють цим відмінностям, та їхнього впливу на сільськогосподарські результати має вирішальне значення.

Автоматизована модель визначення меж полів для точного землеробства від GeoPard

Опубліковано на від Muhammad Farjad

Компанія GeoPard успішно завершила розробку автоматизованої моделі виявлення меж полів, використовуючи багаторічні супутникові знімки, точне виявлення хмар і тіней, а також передові власні алгоритми, включаючи глибокі нейронні мережі.

Модель виявлення поля GeoPard досягла найсучаснішої точності 0,975 за метрикою перетину над об'єднанням (IoU), перевірено в різних регіонах та для різних видів сільськогосподарських культур у всьому світі.

Перегляньте ці зображення, щоб побачити результати в Німеччині (середній розмір поля становить 7 гектарів):

1 - Необроблене зображення Sentinel-2

1 – Необроблене зображення Sentinel-2

3 - Сегментовані межі поля

2 – Зображення Sentinel-2 з надвисокою роздільною здатністю від GeoPard (роздільна здатність 1 метр)

2 - Зображення Sentinel-2 з надвисокою роздільною здатністю від GeoPard

3 – Сегментовані межі поля, 0.975 Метрика точності перетину над об'єднанням (IoU), у кількох міжнародних регіонах та для різних видів сільськогосподарських культур.

Інтеграція з нашим API та застосунком GeoPard відбудеться найближчим часом. Цей автоматизований та економічно ефективний метод допомагає прогнозувати врожайність, приносить користь урядовим організаціям та допомагає великим землевласникам, яким часто потрібно оновлювати межі полів між сезонами.

Підхід GeoPard використовує багаторічні тенденції вегетації сільськогосподарських культур використання багатофакторного аналізу та сівозміни.

 

Модель доступна через API GeoPard на основі оплати за використання, що пропонує гнучкість без необхідності дорогих підписок.

 

Що таке визначення меж полів?

Визначення меж полів стосується процесу визначення та картографування меж сільськогосподарських угідь або земельних ділянок. Це включає використання різних методів та джерел даних для визначення меж окремих полів або сільськогосподарських ділянок.

Традиційно межі полів розмежовувалися вручну фермерами або землевласниками на основі їхніх знань та спостережень.

Однак, з розвитком технологій, особливо в дистанційному зондуванні та геоінформаційних системах (ГІС), автоматизовані та напівавтоматичні методи стають дедалі поширенішими.

Один поширений підхід — це аналіз супутникових або аерофотознімків. Зображення високої роздільної здатності, отримані супутниками або літаками, можуть надати детальну інформацію про ландшафт, зокрема про межі між різними земельними ділянками.

Алгоритми обробки зображень можна застосовувати до цих зображень для виявлення чітких ознак, таких як зміни типу рослинності, кольору, текстури або візерунків, що вказують на наявність меж поля.

Інший метод передбачає використання даних LiDAR (визначення та визначення відстані світла), який використовує лазерні промені для вимірювання відстані між датчиком і поверхнею Землі.

Дані LiDAR можуть надавати детальну інформацію про висоту та топографічну інформацію, що дозволяє виявляти незначні зміни рельєфу, які можуть відповідати межам полів.

Крім того, геоінформаційні системи (ГІС) відіграють вирішальну роль у визначенні меж полів.

Програмне забезпечення ГІС дозволяє інтегрувати та аналізувати різні шари даних, включаючи супутникові знімки, топографічні карти, записи про право власності на землю та іншу відповідну інформацію. Поєднуючи ці джерела даних, ГІС може допомогти в інтерпретації та ідентифікації меж полів.

Точне розмежування поля є важливим з кількох причин. Воно сприяє кращому управлінню сільськогосподарськими ресурсами, дає змогу використовувати методи точного землеробства та підтримує планування та впровадження сільськогосподарських практик, таких як зрошення, удобрення та боротьба зі шкідниками.

Точні дані про межі поля також допомагають в управлінні земельними ресурсами, плануванні землекористування та дотриманні сільськогосподарських норм.

Як це корисно?

Він відіграє вирішальну роль у сільському господарстві та землекористуванні, забезпечуючи низку переваг та важливе значення, що підтверджується доказами та світовими показниками. Ось деякі ключові моменти:

1. Точне землеробство: Точні межі полів допомагають у впровадженні методів точного землеробства, де такі ресурси, як вода, добрива та пестициди, точно спрямовуються на певні ділянки в межах полів.

Згідно зі звітом Світового банку, технології точного землеробства мають потенціал для збільшення врожайності сільськогосподарських культур на 20% та зниження виробничих витрат на 10-20%.

2. Ефективне управління ресурсами: Це дозволяє фермерам краще керувати ресурсами, оптимізуючи системи зрошення, коригуючи методи удобрення та контролюючи стан сільськогосподарських культур. Така точність зменшує втрати ресурсів та вплив на навколишнє середовище.

За оцінками Продовольчої та сільськогосподарської організації ООН (ФАО), методи точного землеробства можуть скоротити споживання води на 20-501 TP3T, зменшити споживання добрив на 10-201 TP3T та зменшити використання пестицидів на 20-301 TP3T.

3. Планування землекористування: Точні дані про межі полів є важливими для планування землекористування, забезпечення ефективного використання доступних сільськогосподарських угідь. Це дозволяє політикам та землеустроювальникам приймати обґрунтовані рішення щодо розподілу землі, сівозміни та зонування.

Це може призвести до підвищення продуктивності сільського господарства та покращення продовольчої безпеки. Дослідження, опубліковане в журналі «Збереження ґрунтів та водних ресурсів», показало, що ефективне планування землекористування може збільшити світове виробництво продуктів харчування на 20-671 т/3 т.

4. Субсидії та страхування фермерських господарств: Багато країн надають сільськогосподарські субсидії та програми страхування на основі меж полів. Точне розмежування допомагає визначити відповідні земельні площі, забезпечити справедливий розподіл субсидій та точно розрахувати страхові внески.

Наприклад, Спільна сільськогосподарська політика (САП) Європейського Союзу спирається на точні межі полів для розрахунку субсидій та моніторингу дотримання вимог.

5. Управління земельними ресурсами та правові межі: Визначення меж полів у сільському господарстві має вирішальне значення для управління земельними ресурсами, прав власності та вирішення земельних спорів. Точні карти меж полів допомагають встановити право власності, підтримувати системи реєстрації землі та сприяти прозорим земельним операціям.

За оцінками Світового банку, лише 301,3 тис. населення світу має юридично задокументовані права на свою землю, що підкреслює важливість достовірних даних про межі полів для безпечного землеволодіння.

6. Відповідність вимогам та екологічна стійкість: Точні межі полів допомагають у моніторингу відповідності, забезпечуючи дотримання екологічних норм та практик сталого ведення сільського господарства.

Це допомагає визначити буферні зони, охоронні території та території, схильні до ерозії або забруднення води, що дозволяє фермерам вживати відповідних заходів. Дотримання екологічних стандартів підвищує стійкість та зменшує негативний вплив на екосистеми.

За даними ФАО, методи сталого ведення сільського господарства можуть зменшити викиди парникових газів на суму до 6 мільярдів тонн щорічно.

Ці пункти ілюструють його корисність та важливість у сільському господарстві та землекористуванні. Наведені докази та глобальні цифри підтверджують позитивний вплив, який він може мати на ефективність використання ресурсів, планування землекористування, правову базу, екологічну стійкість та загальну продуктивність сільського господарства.

Коротко кажучи, визначення меж полів у сільському господарстві – це процес визначення та картографування меж сільськогосподарських угідь або земельних ділянок. Він спирається на різні методи, такі як аналіз супутникових знімків, дані LiDAR та ГІС, для точного визначення та демаркації цих меж, що дозволяє ефективно керувати земельними ресурсами та застосовувати сільськогосподарські практики.

Планетне зображення (щоденне, з роздільною здатністю 3 м) для створення зон управління

Опубліковано на від dementievgeopard

Доступ до зображень планет став простішим, швидшим та доступнішим завдяки GeoPard Agriculture. З серпня 2022 року GeoPard випустив можливості пошуку та аналізу лише запитуваних зображень планет з вибраного користувачем діапазону дат.

Таким чином, користувач GeoPard запитує лише бажані зображення планет і може використовувати їх в аналітичному інструментарії GeoPard.

Зображення планет розширюються Sentinel та Landsat покриття (надаються за замовчуванням) та можуть бути поєднані з іншими шарами даних (набори даних про збиральну/обприскувальну/посівну техніку, профіль топографії) через існуючі Багатошаровий, Багаторічний, і Інструменти рівнянь. 

 

Зображення планет для створення зон управління

 

Планета є найбільшою мережею супутників спостереження за Землею, яка майже щодня надає глобальний набір даних і дозволяє отримувати супутникові знімки високої роздільної здатності та високої частоти.

Зони управління на основі зображень Planet Scope (роздільна здатність 3,5 м).

Читати далі про GeoPard / Планетне партнерство.

Що таке зображення планет та їх використання для створення зон управління?

Йдеться про супутникові знімки, надані Planet Labs, приватною компанією, яка керує парком невеликих супутників під назвою Doves. Ці супутники щодня отримують зображення поверхні Землі з високою роздільною здатністю. Термін “роздільна здатність 3 м” означає, що кожен піксель на зображенні представляє ділянку на землі розміром 3×3 метри. Такий рівень деталізації дозволяє проводити детальний аналіз та моніторинг різних особливостей та змін на поверхні Землі.

Коли йдеться про створення зон управління, зображення планет із щоденною роздільною здатністю 3 м можуть бути дуже корисними для різних галузей та застосувань, таких як:

  • Сільське господарствоЗображення високої роздільної здатності можуть допомогти у створенні зон управління в сільському господарстві, де різні ділянки поля можуть потребувати різних видів обробки, таких як зрошення, удобрення або боротьба зі шкідниками. Аналізуючи зображення, фермери можуть виявити закономірності, пов'язані зі здоров'ям культур, вологістю ґрунту та іншими факторами, що дозволяє їм приймати кращі рішення щодо розподілу ресурсів.
  • Екологічний менеджмент: Супутникові знімки можна використовувати для виявлення та моніторингу екологічно чутливих територій, таких як водно-болотні угіддя, ліси та місця існування дикої природи. Цю інформацію можна використовувати для створення зон управління, які захищають ці території та забезпечують сталий землекористування.
  • Міське планування: Зображення високої роздільної здатності можуть допомогти містобудівникам визначити зони зростання, моделі землекористування та розвиток інфраструктури. Цю інформацію можна використовувати для створення зон управління, які спрямовують майбутній розвиток та забезпечують ефективне використання ресурсів.
  • Управління стихійними лихами: Супутникові знімки можуть допомогти у виявленні та моніторингу територій, схильних до стихійних лих, таких як заплави або осередки лісових пожеж. Зони управління можуть бути створені для встановлення шляхів евакуації, розподілу ресурсів для реагування на стихійні лиха та формування політики землекористування, яка мінімізує ризик майбутніх стихійних лих.
  • Управління природними ресурсами: Зображення високої роздільної здатності можуть допомогти в моніторингу та управлінні такими ресурсами, як вода, корисні копалини та ліси. Визначивши області з високою цінністю ресурсів або їх дефіцитом, можна створити зони управління для забезпечення сталого використання та збереження цих ресурсів.

Таким чином, зображення планет із щоденною роздільною здатністю 3 м є цінним інструментом для створення зон управління в різних галузях, надаючи актуальну та детальну інформацію, яка може допомогти особам, що приймають рішення, оптимізувати розподіл ресурсів та забезпечити практику сталого землекористування.

Поширені запитання

1. Що може допомогти встановити використання образів?

Використання зображень може допомогти створити більш ефективну та результативну систему сільського господарства. Завдяки використанню таких технологій, як дрони або супутникові знімки, зображення можуть надати цінну інформацію про стан сільськогосподарських культур, стан ґрунту та потреби в зрошенні.

Це допомагає виявити проблемні області, такі як зараження шкідниками або дефіцит поживних речовин, що дозволяє фермерам вживати цілеспрямованих заходів. Крім того, зображення допомагають контролювати ріст і розвиток сільськогосподарських культур, що дозволяє приймати точні рішення та максимізувати врожайність. 

Рівняннєва аналітика в точному землеробстві

Опубліковано на від dementievgeopard

З випуском модуля аналітики на основі рівнянь команда GeoPard зробила великий крок вперед у наданні фермерам, агрономам та аналітикам просторових даних практичних знань для кожного квадратного метра. Модуль містить каталог із понад 50 попередньо визначених прецизійних формул GeoPard, які охоплюють широкий спектр аналітики, пов'язаної з сільським господарством.

Формули точності були розроблені на основі багаторічні незалежні агрономічні університетські та галузеві дослідження і пройшли ретельне тестування, щоб гарантувати їхню точність і корисність. Їх можна легко налаштувати для роботи виконується автоматично для будь-якої галузі, надаючи користувачам потужну та надійну аналітику, яка може допомогти їм оптимізувати врожайність сільськогосподарських культур та зменшити виробничі витрати.

Модуль аналітики на основі рівнянь є основною функцією платформи GeoPard, яка надає користувачам потужний інструмент для глибшого розуміння їхніх операцій та прийняття рішень на основі даних щодо їхніх сільськогосподарських практик. Завдяки постійно зростаючому каталогу формул та можливості налаштування формул для різних польових сценаріїв, GeoPard може задовольнити конкретні потреби будь-якого сільськогосподарського підприємства.

 

Видалення калію на основі даних про врожайність

Видалення калію на основі даних про врожайність

 

Варіанти використання (див. приклади нижче):

  • Поглинання азоту в абсолютних числах з використанням даних про врожайність та білок
  • Ефективність використання азоту (ЕВАЗ) та розрахунки надлишку з використанням шарів даних про врожайність та білок
  • Рекомендації щодо вапна базуються на даних pH, отриманих з ґрунтових проб, або сканери ґрунту
  • Підполе (зони або рівень пікселів) Карти рентабельності інвестицій)
  • Рекомендації щодо удобрення мікро- та макронутрієнтами на основі даних про відбір проб ґрунту, потенціал поля, топографію та врожайність
  • Моделювання вуглецю
  • Виявлення змін та оповіщення (розрахунок різниці між зображеннями Sentinel-2, Landsat8-9 або Planet)
  • Моделювання вологості ґрунту та зерна
  • Розрахунок сухого врожаю з наборів даних про вологий врожай
  • Розрахунок різниці між картами цільового рецепту та картами, що застосовуються в процесі застосування

 

Рекомендації щодо калію на основі двох цільових показників врожайності (зон продуктивності)

Рекомендації щодо калію на основі двох цільових показників врожайності (зон продуктивності)

 

 

 

 

Добрива: Рекомендації. Калій / Кукурудза.

Добрива: Посібник з рекомендацій (Університет штату Південна Дакота): Калій / Кукурудза. Рецензія та перегляд: Джейсон Кларк | Доцент та спеціаліст з родючості ґрунту SDSU Extension

 

Ефективність використання калію в кг/га

Ефективність використання калію в кг/га

 

 

 

Ефективність використання азоту у відсотках. Розрахунок базується на шарах даних про врожайність, білок та вологість зерна.

Ефективність використання азоту у відсотках. Розрахунок базується на шарах даних про врожайність, білок та вологість зерна.

 

 

Азот: цільовий рецепт проти внесеного азоту

Азот: цільовий рецепт проти внесеного азоту

 

Різниця у хлорофілі між двома супутниковими знімками

Різниця у хлорофілі між двома супутниковими знімками

 

Користувач GeoPard може налаштовувати існуючі та створювати свої приватні формули на основі зображень, ґрунту, врожайності, топографії або будь-яких інших шарів даних, що підтримує GeoPard. 

Приклади шаблону рівнянь GeoPard

Приклади шаблону рівнянь GeoPard

 

Аналітика на основі формул допомагає фермерам, агрономам та спеціалістам з обробки даних автоматизувати свої робочі процеси та приймати рішення на основі численних даних та наукових досліджень, що полегшує впровадження сталого та точного землеробства.

Що таке аналітика на основі рівнянь у точному землеробстві? Використання прецизійної формули

Аналітика на основі рівнянь у точному землеробстві стосується використання математичних моделей, рівнянь, прецизійних формул та алгоритмів для аналізу сільськогосподарських даних та отримання висновків, які можуть допомогти фермерам приймати кращі рішення щодо управління сільськогосподарськими культурами.

Ці методи аналітики враховують різні фактори, такі як погодні умови, властивості ґрунту, ріст сільськогосподарських культур та потреби в поживних речовинах, для оптимізації сільськогосподарських практик та підвищення врожайності сільськогосподарських культур, мінімізуючи водночас втрати ресурсів та вплив на навколишнє середовище.

Деякі з ключових компонентів аналітики на основі рівнянь у точному землеробстві включають:

  • Моделі росту сільськогосподарських культур: Ці моделі описують взаємозв'язок між різними факторами, такими як погода, властивості ґрунту та методи управління сільськогосподарськими культурами, для прогнозування росту та врожайності сільськогосподарських культур. Прикладами таких моделей є моделі CERES (Crop Environment Resource Synthesis) та APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator). Ці моделі можуть допомогти фермерам приймати обґрунтовані рішення щодо дат посадки, сортів сільськогосподарських культур та графіків поливу.
  • Моделі ґрунтової води: Ці моделі оцінюють вміст води в ґрунтовому профілі на основі таких факторів, як кількість опадів, випаровування та використання води сільськогосподарськими культурами. Вони можуть допомогти фермерам оптимізувати методи зрошення, забезпечуючи ефективне та своєчасне поливання для максимізації врожайності.
  • Моделі управління поживними речовинами: Ці моделі прогнозують потреби сільськогосподарських культур у поживних речовинах і допомагають фермерам визначати оптимальні норми та терміни внесення добрив. Використовуючи ці моделі, фермери можуть забезпечити отримання культурами потрібної кількості поживних речовин, мінімізуючи ризик їхнього стоку та забруднення навколишнього середовища.
  • Моделі шкідників та хвороб: Ці моделі прогнозують ймовірність спалахів шкідників та хвороб на основі таких факторів, як погодні умови, стадії росту сільськогосподарських культур та методи управління. Використовуючи ці моделі, фермери можуть приймати проактивні рішення щодо боротьби зі шкідниками та хворобами, такі як коригування дат посіву або застосування пестицидів у потрібний час.
  • Моделі на основі дистанційного зондування: Ці моделі використовують супутникові знімки та інші дані дистанційного зондування для моніторингу стану сільськогосподарських культур, виявлення стресових факторів та оцінки врожайності. Інтегруючи цю інформацію з іншими джерелами даних, фермери можуть приймати кращі рішення щодо управління сільськогосподарськими культурами та оптимізувати використання ресурсів.

Підсумовуючи, аналітика на основі рівнянь у точному землеробстві використовує математичні моделі та алгоритми для аналізу складних взаємодій між різними факторами, що впливають на ріст та управління сільськогосподарськими культурами. Використовуючи цю аналітику, фермери можуть приймати рішення на основі даних для оптимізації сільськогосподарських практик, підвищення врожайності та мінімізації впливу на навколишнє середовище.

Поширені запитання

1. Як точне землеробство може допомогти вирішити проблеми використання ресурсів та забруднення у сільському господарстві?

Це може допомогти вирішити проблеми використання ресурсів та забруднення в сільському господарстві шляхом цілеспрямованого застосування ресурсів, ефективного управління ресурсами, посиленого моніторингу та впровадження природоохоронних практик. Застосовуючи такі засоби, як добрива та пестициди, лише там, де це необхідно, фермери можуть зменшити кількість відходів та мінімізувати забруднення.

Прийняття рішень на основі даних дозволяє оптимально керувати ресурсами, а моніторинг у режимі реального часу дозволяє своєчасно втручатися для запобігання забрудненню. Крім того, впровадження природоохоронних практик сприяє сталому сільському господарству та зменшує вплив на навколишнє середовище.

Карти потенціалу поля GeoPard проти даних урожайності

Опубліковано на від dementievgeopard

Карти потенціалу польових ресурсів GeoPard дуже часто виглядають точно як врожайність дані.

Ми створюємо їх за допомогою багатошаровий аналіз історичної інформації, топографії та аналізу оголеного ґрунту.

Процес такого синтетичні карти врожайності автоматизовані (і запатентовано), і будь-якій галузі світу потрібно близько 1 хвилини, щоб його згенерувати.

 

Карти потенціалу поля GeoPard проти даних урожайності

Може бути використаний як основа для:

Що таке карти потенціалу поля?

Карти потенціалу поля, також відомі як карти потенціалу врожайності або карти потенціалу продуктивності, є візуальним представленням просторової мінливості потенційної врожайності сільськогосподарських культур або продуктивності в межах поля. Ці карти створюються шляхом аналізу різних факторів, що впливають на ріст сільськогосподарських культур, таких як властивості ґрунту, топографія та дані про врожайність за минулі періоди.

Ці карти можна використовувати в точному землеробстві для прийняття управлінських рішень, таких як внесення добрив зі змінною нормою, зрошення та інші засоби, а також для визначення ділянок, які потребують особливої уваги або управлінських практик.

Деякі ключові фактори, які зазвичай враховуються під час створення карт потенціалу польових ресурсів, включають:

  1. Властивості ґрунту: Такі характеристики ґрунту, як текстура, структура, вміст органічних речовин та доступність поживних речовин, відіграють значну роль у визначенні потенціалу врожайності сільськогосподарських культур. Картографуючи властивості ґрунту по всьому полю, фермери можуть визначити області з високим або низьким потенціалом продуктивності.
  2. ТопографіяТакі фактори, як висота, нахил та експозиція, можуть впливати на ріст культур та потенціал врожайності. Наприклад, низинні ділянки можуть бути схильні до заболочення або мати вищий ризик заморозків, тоді як круті схили можуть бути більш схильні до ерозії. Картографування цих топографічних особливостей може допомогти фермерам зрозуміти, як вони впливають на потенціал продуктивності, та відповідно скоригувати свої методи управління.
  3. Історичні дані про врожайність: Аналізуючи історичні дані про врожайність за попередні роки або сезони, фермери можуть виявити тенденції та закономірності продуктивності на своїх полях. Цю інформацію можна використовувати для створення карт, які виділяють області зі стабільно високим або низьким потенціалом врожайності.
  4. Дані дистанційного зондування: Супутникові знімки, аерофотозйомка та інші дані дистанційного зондування можуть бути використані для оцінки стану, енергії та стадії росту сільськогосподарських культур. Цю інформацію можна використовувати для створення карт, що відображають просторову мінливість потенціалу продуктивності сільськогосподарських культур.
  5. Кліматичні дані: Такі кліматичні змінні, як температура, опади та сонячна радіація, також можуть впливати на ріст сільськогосподарських культур та потенціал врожайності. Включаючи кліматичні дані до цих карт, фермери можуть краще зрозуміти, як фактори навколишнього середовища впливають на потенціал продуктивності на їхніх полях.

Вони є цінними інструментами в точному землеробстві, оскільки допомагають фермерам візуалізувати просторову мінливість потенціалу продуктивності на своїх полях. Використовуючи ці карти для прийняття управлінських рішень, фермери можуть оптимізувати використання ресурсів, підвищити загальну врожайність сільськогосподарських культур та зменшити вплив своєї сільськогосподарської діяльності на навколишнє середовище.

Різниця між картами потенціалу поля та даними врожайності

Карти потенціалу полів та дані про врожайність використовуються в точному землеробстві, щоб допомогти фермерам зрозуміти просторову мінливість на своїх полях та приймати більш обґрунтовані управлінські рішення. Однак між ними є деякі ключові відмінності:

Джерела даних:

Ці карти створюються шляхом інтеграції даних з різних джерел, таких як властивості ґрунту, топографія, історичні дані про врожайність, дані дистанційного зондування та кліматичні дані. Однак ці дані збираються за допомогою моніторів врожайності, встановлених на збиральній техніці, які фіксують урожайність культур під час її збирання.

Тимчасовий аспект:

Ці карти представляють оцінку потенційної продуктивності поля, яка зазвичай є статичною або повільно змінюється з часом, за винятком значних змін властивостей ґрунту чи інших факторів впливу. Однак дані про врожайність є специфічними для конкретного вегетаційного періоду або кількох сезонів і можуть суттєво відрізнятися з року в рік залежно від таких факторів, як погодні умови, тиск шкідників та методи управління.

Підсумовуючи, карти потенціалу полів та дані про врожайність є взаємодоповнюючими інструментами в точному землеробстві. Ці карти надають оцінку потенційної продуктивності поля, допомагаючи фермерам визначати ділянки, які можуть потребувати різних методів управління. Дані про врожайність, з іншого боку, документують фактичний обсяг виробництва сільськогосподарських культур і можуть бути використані для оцінки ефективності методів управління та прийняття рішень у майбутньому.

Індекси рослинності та вміст хлорофілу

Опубліковано на від dementievgeopard

GeoPard розширює сімейство підтримуваних індексів рослинності, пов'язаних з хлорофілом, за допомогою

  • Індекс вмісту хлорофілу в полозі (CCCI)
  • Модифікований індекс коефіцієнта поглинання хлорофілу (MCARI)
  • Індекс поглинання трансформованого хлорофілу в відбивній здатності (TCARI)
  • співвідношення MCARI/OSAVI
  • співвідношення TCARI/OSAVI

Вони допомагають зрозуміти поточний етап розвитку сільськогосподарських культур, зокрема

  • визначення територій з підвищеним попитом на поживні речовини,
  • оцінка видалення азоту,
  • оцінка потенційної врожайності,

А ці дані використовуються для створення точних карт внесення азоту зі змінною нормою.

Читати даліЯкий індекс є найкраще використовувати в прецизійному землеробстві

Читати далі: Індекси рослинності GeoPard

Індекси рослинності та вміст хлорофілуІндекс вмісту хлорофілу в полозі (CCCI) проти модифікованого індексу коефіцієнта поглинання хлорофілу (MCARI) проти трансформованого індексу поглинання хлорофілу у відбитті (TCARI) проти співвідношення MCARI/OSAVI

Що таке індекси рослинності?

Індекси рослинності – це числові значення, отримані з даних дистанційного зондування, таких як супутникові або аерофотознімки, для кількісної оцінки щільності, здоров'я та розподілу рослинного світу на поверхні Землі.

Вони зазвичай використовуються в дистанційному зондуванні, сільському господарстві, моніторингу навколишнього середовища та землекористуванні для оцінки та моніторингу росту, продуктивності та здоров'я рослинності.

Ці індекси розраховуються з використанням значень коефіцієнта відбиття світла різних довжин хвиль, зокрема в червоному, ближньому інфрачервоному (NIR) та іноді в інших діапазонах.

Відбивні властивості рослинності змінюються залежно від довжини хвилі світла, що дозволяє розрізняти рослинність та інші типи земного покриву.

Рослинність зазвичай має сильне поглинання в червоній області та високу відбивну здатність в ближній інфрачервоній області завдяки характеристикам хлорофілу та клітинної структури.

Деякі широко використовувані вегетаційні індекси включають:

  • Нормалізований індекс різниці рослинності (NDVI)Це найпопулярніший та найширше використовуваний індекс рослинності, який розраховується як (NIR – червоний) / (NIR + червоний). Значення NDVI коливаються від -1 до 1, причому вищі значення вказують на здоровішу та густішу рослинність.
  • Розширений індекс рослинності (EVI)Цей індекс покращує NDVI, зменшуючи атмосферний та ґрунтовий шум, а також коригуючи фонові сигнали пологу. Він використовує додаткові смуги, такі як синій, та включає коефіцієнти для мінімізації цих ефектів.
  • Індекс скоригованої рослинності (SAVI): SAVI розроблено для мінімізації впливу яскравості ґрунту на індекс рослинності. Він вводить коефіцієнт корекції яскравості ґрунту, що дозволяє точніше оцінювати рослинність у районах з розрідженим або низьким рослинним покривом.
  • Зелено-червоний рослинний індекс (GRVI)GRVI – це ще один простий індекс співвідношення, який використовує зелені та червоні смуги для оцінки стану рослинності. Він розраховується як (зелений – червоний) / (зелений + червоний).

Ці індекси, серед іншого, використовуються дослідниками, землекористувачами та політиками для прийняття обґрунтованих рішень щодо землекористування, сільського господарства, лісового господарства, управління природними ресурсами та моніторингу навколишнього середовища.

Нормалізований індекс різниці вологості

Опубліковано на від dementievgeopard

Кількість індекси рослинності, що підтримуються GeoPard постійно зростає. Команда GeoPard представляє індекс нормалізованої різниці вологості (NDMI). Індекс визначає вміст води в рослинності та індекс нормалізованої різниці вологості (NDWI). Він корисний для пошуку місць з існуючими водний стрес у рослин.

Нижчі значення NDMI позначають місця, де рослини відчувають стрес через недостатню вологість.
З іншого боку, нижчі нормалізовані значення індексу різниці водних ресурсів після піку вегетації підкреслюють плями, які стають готовий до збору врожаю перший.

Різниця у відносному вмісті води у рослинності між двома супутниковими знімками (у цьому випадку сузір'я Sentinel-2)

Різниця у відносному вмісті води у рослинності між двома супутниковими знімками (у цьому випадку сузір'я Sentinel-2)

На наступних знімках екрана ви можете знайти зони NDMI, згенеровані на основі супутникових знімків від 19 червня (пік рослинності) та 6 липня, а також карту рівнянь, що відображає різницю NDMI.

Нормалізований індекс різниці вологості, розрахований на основі зображення Planet / Sentinel-2 / LandsatNDMI розрахований на основі зображення Planet / Sentinel-2 / Landsat

Що таке індекс вологості?

Це міра або розрахунок, що використовується для оцінки вмісту або доступності вологи в певній місцевості чи регіоні. Зазвичай він визначається на основі різних факторів навколишнього середовища, таких як опади, випаровування, властивості ґрунту та рослинний покрив.

Він дає відносну оцінку вологості або сухості ділянки, допомагаючи виявити потенційний водний стрес або умови посухи.

Це цінний інструмент для моніторингу та управління водними ресурсами, сільськогосподарського планування та розуміння екологічних умов певного регіону.

Що таке нормалізований індекс різниці вологості?

Нормалізований індекс різниці вологості (NDMI) – це індекс рослинності, отриманий з даних дистанційного зондування для оцінки та моніторингу вмісту вологи в рослинності. Як і інші індекси рослинності, він обчислюється за допомогою значень спектрального відбиття, отриманих із супутникових або аерофотознімків.

Це особливо корисно для моніторингу водного стресу рослин, оцінки умов посухи, оцінки ризику пожеж та вивчення впливу зміни клімату на рослинність.

Він розраховується з використанням ближнього інфрачервоного (NIR) та короткохвильового інфрачервоного (SWIR) діапазонів, які чутливі до вмісту вологи в рослинності. Формула для NDMI така:

НДМІ = (Близький інфрачервоний діапазон – коротке інфрачервоне діапазон) / (Близький інфрачервоний діапазон + коротке інфрачервоне діапазон)

Значення NDWI зазвичай коливаються від -1 до 1, причому вищі значення вказують на вищий вміст вологи в рослинності, а нижчі значення – на нижчий вміст вологи або водний стрес у рослинності. Негативні значення NDMI можуть бути пов'язані з нерослими ділянками або ділянками з дуже низьким вмістом вологи.

Що таке NDWI?

NDWI, або Нормалізований різницевий індекс води, – це індекс дистанційного зондування, який використовується для кількісної оцінки вмісту води або пов'язаних з водою характеристик у рослинності чи ландшафтах.

Він розраховується шляхом аналізу відбиття ближнього інфрачервоного та зеленого світлових смуг зі супутникових або аерофотознімків. Він особливо корисний для ідентифікації водойм, моніторингу змін у доступності води та оцінки стану рослинності.

Порівнюючи поглинання та відбиття різних довжин хвиль, це надає цінну інформацію для таких застосувань, як моніторинг посухи, гідрологічний аналіз та управління екосистемами.

Візуалізація NDMI для визначення нормалізованого різницевого водного індексу

Візуалізація NDMI включає обробку супутникових або аерофотознімків, обчислення значень NDMI, а потім відображення результатів у вигляді кольорової карти або зображення. Ось загальні кроки для візуалізації NDMI:

  • Отримання супутникових або аерофотознімків: Отримайте мультиспектральні зображення із супутника або аероплатформи, такої як Landsat, Sentinel або MODIS. Переконайтеся, що зображення містять необхідні діапазони: ближній інфрачервоний (NIR) та короткохвильовий інфрачервоний (SWIR).
  • Попередня обробка зображень: Залежно від джерела даних, вам може знадобитися попередня обробка зображень для корекції атмосферних, геометричних та радіометричних спотворень. Перетворіть цифрові числа (DN) на зображенні на значення спектрального коефіцієнта відбиття.
  • Розрахуйте NDMI: Для кожного пікселя на зображенні використовуйте значення коефіцієнта відбиття в ближньому інфрачервоному (NIR) та короткохвильовому (SWIR) діапазонах, щоб обчислити NDMI за формулою: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Кольорове відображення: Призначте колірну палітру значенням NDMI. Зазвичай використовується безперервна кольорова шкала, що починається від одного кольору (наприклад, червоного) для низьких значень NDMI (що вказує на низький вміст вологи) до іншого кольору (наприклад, зеленого) для високих значень NDMI (що вказує на високий вміст вологи). Ви можете використовувати таке програмне забезпечення, як QGIS, ArcGIS, або бібліотеки програмування, такі як Rasterio та Matplotlib на Python, для створення кольорової карти.
  • Візуалізуйте карту NDMI: Відобразіть карту або зображення NDMI за допомогою програмного забезпечення ГІС, бібліотеки програмування або онлайн-платформи. Це дозволить вам проаналізувати просторовий розподіл вмісту вологи в рослинності та визначити зони дефіциту води або високого рівня вологості.
  • Інтерпретація та аналіз: Використовуйте візуалізацію NDWI для оцінки стану рослинності, моніторингу умов посухи або оцінки ризику пожеж. Ви також можете порівнювати карти нормалізованих різниць водного індексу з різних періодів часу, щоб аналізувати зміни вмісту вологи в рослинності з часом.

Пам’ятайте, що різні програмні засоби або бібліотеки програмування можуть мати дещо різні робочі процеси, але загальний процес буде схожим. Крім того, ви можете накладати інші шари даних, такі як землекористування, висоту або адміністративні межі, щоб покращити свій аналіз та краще зрозуміти взаємозв’язки між вмістом вологи в рослинності та іншими факторами. 

Топографія на основі даних про техніку

Опубліковано на від dementievgeopard

Багато даних, зібраних з полів, не використовуються фермерами та агрономами. Наприклад, майже будь-яка сучасна техніка має GPS-приймач, здатний збирати дані про висоту, досить часто точність покращується за допомогою Кінематика в реальному часі (РТК). 

Топографічна карта на основі даних про техніку
Топографія з даних про техніку та рослинність

Більшість цих даних активно не використовується, оскільки вилучення, очищення та обробка цієї інформації для отримання з неї реальної цінності займає досить багато часу. Одна з головних ідей GeoPard полягає у зменшенні складності використання даних у точному землеробстві. 

GeoPard здатний автоматично отримувати високоточні дані про висоту з:

  • Набори даних про врожайність
  • Набори даних EC/інших датчиків

GeoPard використав найкращі доступні набір даних топографії для кожної галузі, але, на жаль, високоточні лідарні дані доступні не для кожної точки світу. Тому цифрова модель рельєфу на основі машинних даних буде ідеальним варіантом і значно покращить знання про цю галузь. 

Відтепер, як і на будь-якому шарі даних у GeoPard, ви можете створювати зони з даних про висоту машин за допомогою Zones Creator, використовувати ці дані в Модуль «Зони операцій» (пошук перекриттів між різними наборами даних) та використовувати його в багатошаровий аналіз.

Зверніть увагу, що також можливо порівняти Моделі топографії на основі дистанційного зондування VS техніки/RTK.

Що таке топографічне обладнання?

Топографічне обладнання стосується спеціалізованих інструментів та приладів, що використовуються в галузі топографії, яка вивчає та картографує особливості поверхні Землі.

Що таке топографічне обладнання

Ці інструменти призначені для вимірювання та реєстрації різних аспектів топографії місцевості, включаючи висоту, нахил та контури. Ось деяке поширене топографічне обладнання:

  • Тахеометр: Тахеометр — це електронний геодезичний прилад, який поєднує функції теодоліта (використовується для вимірювання горизонтальних і вертикальних кутів) та електронного далекоміра (EDM) для вимірювання відстаней. Він використовується для точного позиціонування та вимірювання кутів і відстаней у топографічних зйомках.
  • Приймач GPS (глобальної системи позиціонування): GPS-приймачі використовують сигнали від супутників для визначення точного положення на поверхні Землі. У топографії GPS-приймачі використовуються для встановлення контрольних точок та вимірювання координат, що має вирішальне значення для створення точних топографічних карт.
  • Інструмент для вирівнювання: Для вимірювання різниці висот або перепадів висот між різними точками на місцевості використовуються нівеліри, такі як нівелір або цифровий нівелір. Вони допомагають визначати контури та схили місцевості.
  • LiDAR (виявлення та визначення дальності світла): LiDAR — це технологія дистанційного зондування, яка використовує лазерне світло для вимірювання відстаней та створення детальних тривимірних карт. Вона зазвичай використовується в аеро- або наземних дослідженнях для отримання даних про висоту з високою роздільною здатністю.
  • Фотограмметричне обладнання: Фотограмметрія передбачає отримання вимірювань з фотографій. Для отримання аерофотознімків використовуються спеціалізовані камери, топографічні прилади, дрони або безпілотні літальні апарати (БПЛА), оснащені камерами високої роздільної здатності. Потім для обробки цих зображень та вилучення топографічної інформації використовується фотограмметричне програмне забезпечення.
  • Портативні GPS-пристрої: Портативні GPS-пристрої надають точні дані про місцезнаходження в режимі реального часу. Вони портативні та використовуються для навігації, картографування та збору даних у польових умовах.
  • Польові журнали та вимірювальні інструменти: Польові журнали використовуються геодезистами для запису вимірювань, ескізів та нотаток під час топографічних зйомок. Вимірювальні інструменти, такі як рулетки, дальномірні вудки та маркувальна стрічка, використовуються для вимірювання відстаней та позначення визначних пам'яток.

Ось деякі з основних видів топографічного обладнання, що використовується в польових умовах. Важливо зазначити, що технологічний прогрес може призвести до появи нових інструментів або варіацій існуючого обладнання, тому рекомендується бути в курсі останніх розробок.

Що таке топографічна машина?

Топографічний апарат, також відомий як топографічна знімальна машина або система топографічного картографування, — це спеціалізований інструмент, що використовується в сільському господарстві для точного вимірювання та картографування фізичних характеристик поля або сільськогосподарських угідь.

Що таке топографічний апарат у сільському господарстві

Він призначений для збору точних даних про висоту та створення детальних топографічних карт, що відображають контури місцевості, схили та інші важливі характеристики.

Топографічна машина зазвичай складається з сучасного геодезичного обладнання, включаючи приймачі глобальної системи позиціонування (GPS), лазерні сканери, датчики LiDAR (виявлення та визначення дальності світла) та бортові комп'ютери.

Ці компоненти працюють разом для збору точних даних про місцезнаходження та вимірювання висоти різних точок на сільськогосподарських угіддях.

Машиною керують фахівці з сільського господарства або навчені техніки, які розгортають її в полі. Під час переміщення топографічної машини по місцевості вона використовує сигнали GPS для визначення свого положення та лазерну або лідарну технологію для вимірювання висоти місцевості. Зібрані дані потім обробляються та аналізуються для створення точних топографічних карт.

Згенеровані топографічні карти надають цінну інформацію фермерам та землекористувачам. Вони дозволяють краще планувати та управляти сільськогосподарською діяльністю, такою як зрошення, дренаж та вирівнювання земель.

Розуміючи топографію землі, фермери можуть оптимізувати свої сільськогосподарські методи, мінімізувати ерозію ґрунту та підвищити загальну врожайність сільськогосподарських культур.

На завершення, топографічне обладнання відіграє життєво важливу роль у точному вимірюванні та картографуванні особливостей поверхні Землі в галузі топографії. Інформація, зібрана за допомогою цих інструментів, має вирішальне значення для створення детальних топографічних карт, які, у свою чергу, допомагають в ефективному управлінні земельними ресурсами, плануванні сільськогосподарської діяльності та оптимізації сільськогосподарських практик. 

wpChatIcon
wpChatIcon

    Замовити безкоштовну демонстрацію / консультацію GeoPard








    Натискаючи кнопку, ви погоджуєтесь з нашими Політика конфіденційності. Нам це потрібно, щоб відповісти на ваш запит.

      Підписатися


      Натискаючи кнопку, ви погоджуєтесь з нашими Політика конфіденційності

        Надішліть нам інформацію


        Натискаючи кнопку, ви погоджуєтесь з нашими Політика конфіденційності

        Ми використовуємо файли cookie, щоб надати вам найкращий досвід перегляду, персоналізувати контент нашого сайту, аналізувати його трафік та показувати вам релевантну рекламу.
        Дивіться на політика конфіденційності Для отримання додаткової інформації.

        Прийняти все