Багатошаровий (інтегрований) аналіз даних у точному землеробстві

Точне землеробство здатне генерувати величезні обсяги даних у вигляді даних про врожайність, супутникових знімків та родючості ґрунту, серед іншого.

Відсутність простих у використанні хмарних програмних інструментів для точного землеробства, які допомагають виробникам сільськогосподарських культур перетворювати шари польових даних на корисні знання та практичні рекомендації, обмежує застосування технологій точного землеробства.

У точному землеробстві зони управління – це ділянки в межах поля, які мають подібний потенціал врожайності залежно від типу ґрунту, положення схилу, хімічного складу ґрунту, мікроклімату та/або інших факторів, що впливають на виробництво сільськогосподарських культур.

У "The знання виробника в певній галузі є дуже важливою частиною процесу. Зони управління розглядаються як механізм оптимізації витрат сільськогосподарських культур та потенціалу врожайності.

Карти, створені з одним шаром даних та кількома шарами даних.

Великим викликом є створення зон управління, які ідеально відображають мінливість полів. Поєднання різних шарів, таких як супутникові знімки, дані родючості ґрунту, топографічні похідні та дані моніторингу врожайності, є наступним логічним кроком до створення більш адаптивні зони управління.

Багатошарова аналітика (також відома як інтегрований аналіз) стає частиною геопросторового аналітичного механізму GeoPard.

Класичні комбінації параметрів інтегрованого аналізу включають один або декілька даних про врожайність, карту NDVI, висоту та фізико-хімічні характеристики ґрунтових датчиків. 

GeoPard підтримує ці параметри, а також дозволяє включати інші шари польових даних, які вже доступні в системі або завантажені безпосередньо користувачем (відбір проб ґрунту, набори даних про врожайність тощо).

В результаті, ви можете вільно працювати з повний набір параметрів проведення інтегрованої аналітики:

Багатошарова аналітика даних про врожайність

Дані дистанційного зондування:

• Карта потенційної продуктивності (однорічна та багаторічна)
• Карта стабільності/варіації
• Індекси рослинності NDVI, EVI2, WDRVI, LAI, SAVI, OSAVI, GCI, GNDVI

Топографія:

• Цифровий рельєф
• Схил
• Кривизна
• Індекс вологості
• Пагорби

Дані про ґрунт:

• рН
• КЕК (ємність катіонного обміну)
• ОРГ (органічна речовина ґрунту)
• К (калій)
• Тонкий шар верхнього ґрунту, нижча водоутримувальна здатність (ґрунт, схильний до посухи)
• Електропровідність (EC)
• та інші хімічні атрибути, доступні у завантаженому наборі даних

Важливо наголосити, що користувацькі фактори налаштовуються поверх кожного шару даних для призначення бажаного вага шару.Ви будете раді поділитися своїми варіантами використання інтегрованої аналітики та створити карти зон управління на основі ваших знань у цій галузі, вибираючи джерела даних та їх вагові коефіцієнти в GeoPard.

Зображення в цьому блозі містять приклад поля з шарами даних (наприклад, карта продуктивності за 18 років, цифрова модель рельєфу, схил, відтінок пагорбів, дані про врожайність за 2019 рік) та різні комбінації карт інтеграційної аналітики. 

Ви можете слідувати крокам еволюції зон управління, розширюючи аналітику інтеграції додатковим рівнем даних.

Поширені запитання

1. Що таке шари даних?

Шари даних стосуються окремих компонентів або елементів даних, які організовані та складені разом для створення комплексного представлення певної області чи теми.

Кожен шар представляє певний аспект даних, такий як географічні особливості, землекористування, щільність населення або фактори навколишнього середовища. Ці шари можна об'єднувати та аналізувати разом, щоб отримати розуміння, візуалізувати закономірності та приймати обґрунтовані рішення.

Шари даних зазвичай використовуються в геоінформаційних системах (ГІС) та просторовому аналізі для кращого розуміння та представлення складних даних у візуальній та інтерпретованій формі.

2. Що таке інтегрований аналіз?

Інтегрований аналіз стосується процесу об'єднання та аналізу даних з кількох джерел або дисциплін для отримання більш повного та цілісного розуміння певної проблеми чи явища.

Це включає об'єднання наборів даних, застосування статистичних методів та дослідження взаємозв'язків між різними змінними або доменами.

Інтегрований аналіз дозволяє отримати більш нюансоване та взаємопов'язане уявлення про складні системи, сприяючи виявленню закономірностей, тенденцій та причинно-наслідкових зв'язків, які можуть бути не очевидними під час аналізу даних окремо.

Такий підхід дозволяє дослідникам та особам, які приймають рішення, приймати більш обґрунтовані та ефективні рішення на основі ширшого спектру інформації.