Категорія: Врожайність

Як розрахувати засвоєння добрив для кукурудзяного поля на основі сухої врожайності

Опубліковано на від Muhammad Farjad

Управління добривами є вирішальним аспектом успішного виробництва кукурудзи. Правильний розрахунок поглинання добрив на основі сухої маси врожаю гарантує, що культури отримають необхідні поживні речовини для максимізації врожайності, мінімізуючи витрати та вплив на навколишнє середовище.

Що таке поглинання добрив?

Поглинання добрив передбачає поглинання поживних речовин корінням рослин з ґрунту. Ці поживні речовини включають макроелементи, такі як азот (N), фосфор (P) та калій (K), а також мікроелементи, такі як цинк, залізо та марганець.

Тим часом ефективність цього процесу залежить від кількох факторів, включаючи стан ґрунту, тип добрив, методи внесення та умови навколишнього середовища. Кукурудза, будучи культурою високого попиту, потребує значної кількості поживних речовин для досягнення повного потенціалу врожайності. Ефективне поглинання добрив гарантує, що рослина кукурудзи отримує достатнє живлення протягом усіх етапів росту, від проростання до дозрівання.

Однак важливо зазначити, що надмірне або неправильне використання добрив може мати негативний вплив як на врожай, так і на навколишнє середовище. Надмірне удобрення може призвести до вимивання поживних речовин у водойми, що спричиняє забруднення та евтрофікацію. Це також може призвести до дисбалансу поживних речовин у ґрунті, що негативно впливає на його здоров'я та майбутні цикли врожаю.

Чому це так важливо?

Достатнє поглинання поживних речовин сприяє енергійному росту рослин, забезпечуючи, щоб азот підтримував розвиток листя та стебла, фосфор допомагав у рості коренів та передачі енергії, а калій зміцнював стійкість рослини до хвороб та стресу.

Що таке поглинання добрив

Крім того, ефективне засвоєння поживних речовин безпосередньо корелює з вищою врожайністю, що дозволяє кукурудзяній рослині виробляти більше зерен з качана та більше качанів з рослини. Це особливо важливо для кукурудзи, яка використовується для споживання людиною, оскільки безпосередньо впливає на калорійність та поживну цінність продукту. Дослідження показали, що оптимізоване використання добрив може збільшити врожайність кукурудзи на 20-301 т/3 тонни.

Крім того, доступність поживних речовин також впливає на загальну якість врожаю кукурудзи. Достатній рівень калію збільшує розмір і вагу зерен, тоді як достатня кількість азоту сприяє вмісту білка, який життєво важливий як для корму тварин, так і для споживання людиною. Рослини кукурудзи з доступом до збалансованих поживних речовин можуть ефективніше фотосинтезувати, що призводить до кращого росту та вищого виробництва біомаси.

Що таке врожайність кукурудзи та вміст сухої речовини?

Кукурудза, основна культура в багатьох частинах світу, є важливою для виробництва продуктів харчування, кормів та промислової продукції. Двома критичними аспектами виробництва кукурудзи є врожайність та вміст сухої речовини. Ці показники життєво важливі для оцінки продуктивності культур та визначення економічної цінності врожаю.

1. Урожайність кукурудзи

Урожайність кукурудзи – це кількість зібраної культури з одиниці площі землі. Це вирішальний показник для фермерів, агрономів та сільськогосподарського сектору, оскільки він безпосередньо корелює з ефективністю та прибутковістю виробництва кукурудзи.

Типовою одиницею вимірювання врожайності кукурудзи в Сполучених Штатах є бушелі на акр (бу/акр). Один бушель кукурудзи еквівалентний 56 фунтам (приблизно 25,4 кілограмам) лущеної кукурудзи зі стандартною вологістю (15,51 TP3T).

Що таке врожайність кукурудзи та вміст сухої речовини

Процес оцінки врожайності кукурудзи є методичним і включає кілька компонентів, зокрема кількість рослин на акр, кількість качанів на рослину, рядів на качан, кількість зерен у рядку та вагу зерна. Ці компоненти вимірюються протягом вегетаційного періоду за допомогою методу компонентів врожайності, який забезпечує систематичний підхід до прогнозування потенційного врожаю.

2. Суха речовина

Вміст сухої речовини в кукурудзі стосується тієї частини кукурудзи, яка залишається після видалення всієї води. Це життєво важливий показник якості та поживної цінності кукурудзи, особливо при використанні на силос. Вміст сухої речовини є важливим, оскільки він впливає на зберігання, переробку та кормову цінність кукурудзи.

Наприклад, дослідження показали, що збільшення загальної засвоюваності крохмалю в тракті відбувається, коли кукурудзяний силос містить від 32 до 40 відсотків сухої речовини, порівняно з необробленим кукурудзяним силосом.

Вміст сухої речовини також відіграє ключову роль у загальному рості та розвитку рослини кукурудзи. Він бере участь у накопиченні та розподілі поживних речовин, що є важливим для продуктивності рослини. Розуміння динаміки накопичення сухої речовини може допомогти фермерам та агрономам приймати обґрунтовані рішення щодо зрошення, удобрення та термінів збору врожаю.

Як розрахувати поглинання добрив для кукурудзяного поля? Покрокове керівництво

Кукурудза, одна з найбільш широко культивованих культур, є основним продуктом харчування у світі. Для досягнення оптимальної врожайності вирішальне значення має розуміння точних потреб у добривах на основі сухої маси врожаю.

Визначаючи потреби в поживних речовинах, фермери можуть вносити правильну кількість добрив. Однак, розрахунок поглинання добрив для кукурудзяного поля на основі значення сухого врожаю передбачає розуміння швидкості видалення поживних речовин культурою.

Ось покроковий посібник з розрахунку поглинання добрив для кукурудзяних полів на основі сухого значення врожайності.

Крок 1: Визначення врожайності кукурудзи

По-перше, вам потрібно знати врожайність кукурудзи. Зазвичай вона вимірюється в бушелях на акр (бу/акр). Для сухої кукурудзи врожайність часто коригується до стандартної вологості 15,51 TP3T.

Крок 2: Перетворення врожайності на суху речовину

Зерно кукурудзи зазвичай вважається сухою речовиною 85%. Якщо у вас є врожайність у бушелях на акр, ви можете конвертувати її у фунти сухої речовини на акр.

  • Суха речовина (фунти/акр) = Урожайність (бушель/акр) × 56 фунтів/бушель × 0,85

Крок 3: Швидкість видалення поживних речовин

Для росту кукурудзяним рослинам потрібні такі важливі поживні речовини, як азот (N), фосфор (P) та калій (K). Швидкість видалення поживних речовин на одиницю сухого врожаю можна знайти в агрономічних рекомендаціях або дослідницьких публікаціях. Типові значення:

  • Азот (N): 1,2 фунта на бушель
  • Фосфор (P2O5): 0,44 фунта на бушель
  • Калій (K2O): 0,29 фунта на бушель

посібник з розрахунку поглинання добрив для кукурудзяних полів на основі сухого показника врожайності

Крок 4: Розрахунок загального поглинання поживних речовин

Використовуючи врожайність та швидкість видалення поживних речовин, обчисліть загальне поглинання поживних речовин для кожної поживної речовини.

  • Загальне поглинання азоту (фунти/акр) = Урожайність (бушель/акр) × 1,2
  • Загальне поглинання фосфору (фунти/акр) = Урожайність (бушель/акр) × 0,44
  • Загальне поглинання калію (фунти/акр) = Урожайність (бушель/акр) × 0,29

Крок 5: Визначення потреби в добривах

Залежно від ефективності внесення добрив та наявності поживних речовин у ґрунті, вам може знадобитися скоригувати ці значення. Аналізи ґрунту можуть допомогти визначити наявний рівень поживних речовин та відповідну кількість добрив.

Якщо припустити ефективність 100% (що трапляється рідко), потреба в добривах буде дорівнювати поглинанню поживних речовин. Однак через втрати та інші фактори зазвичай вносять більше, ніж розраховане поглинання.

Приклад розрахунку

Припустимо, що врожайність кукурудзи становить 200 бушель/акр:

Перетворення врожайності на суху речовину (необов'язково для розрахунків поживних речовин):

  • 200 бу/акр × 56 фунтів/бу × 0,85 = 9520 фунтів/акр сухої речовини

Розрахуйте поглинання поживних речовин:

  • Азот200 бута/акр × 1,2 = 240 фунтів азоту/акр
  • Фосфор: 200 бута/акр × 0,44 = 88 фунтів P2O5/акр
  • Калій: 200 бута/акр × 0,29 = 58 фунтів K2O/акр

Як коригування внесення добрив покращує врожайність?

На основі розрахованого поглинання поживних речовин та реакції культури, фермери можуть коригувати норми внесення добрив відповідно до конкретних потреб своїх культур. Однак у цьому процесі необхідно враховувати кілька критичних факторів:

1. Рівень поживних речовин у ґрунті

Регулярне проведення аналізів ґрунту є важливим для визначення існуючого рівня поживних речовин та стану ґрунту. Аналізи ґрунту дають уявлення про доступність поживних речовин, що може вплинути на норми внесення добрив. Наприклад, якщо аналізи ґрунту виявлять високий рівень фосфору, фермери можуть зменшити або взагалі відмовитися від фосфорних добрив, зосередившись на інших поживних речовинах, яких бракує ґрунту. Ключові кроки включають:

  • Базове тестування: Встановіть базовий рівень, провівши аналізи ґрунту перед посадкою. Це допомагає визначити початковий рівень поживних речовин та виявити будь-які дефіцити, які потребують усунення.
  • Сезонне тестування: Проводьте аналізи ґрунту на різних етапах вегетаційного періоду, щоб контролювати зміни рівня поживних речовин та відповідно коригувати внесення добрив.

Рівень поживних речовин у ґрунті. Регулярне проведення аналізів ґрунту є важливим.

2. Ефективність добрив

Не всі внесені добрива використовуються сільськогосподарськими культурами; деякі можуть потрапляти в навколишнє середовище через такі процеси, як вимивання, стік або випаровування. Щоб підвищити ефективність добрив:

  • Точне застосування: Використовуйте технології точного землеробства, такі як обладнання з GPS-навігацією та технологію змінної норми внесення (VRT), для більш точного та ефективного внесення добрив. Це зменшує втрати та гарантує доставку поживних речовин туди, де вони найбільше потрібні.
  • Добрива повільного вивільнення: Розгляньте можливість використання добрив з повільним або контрольованим вивільненням, які забезпечують стабільне постачання поживних речовин протягом тривалого часу, покращуючи ефективність їх засвоєння.

3. Вплив на навколишнє середовище

Сталий підхід до внесення добрив має вирішальне значення для захисту довкілля. Неправильне внесення може призвести до стоку та вимивання поживних речовин, що може забруднити водойми та завдати шкоди екосистемам. Щоб мінімізувати вплив на довкілля:

  • Буферні зони: Створіть буферні зони навколо водойм, щоб зменшити ризик стоку поживних речовин. Рослинні буферні зони можуть допомогти поглинати надлишки поживних речовин, перш ніж вони досягнуть джерел води.
  • Врахування часу та погодних умов: Вносьте добрива в періоди з невеликою кількістю опадів та уникайте внесення перед сильними дощами, щоб зменшити ризик стоку поживних речовин. Також слід враховувати стан вологості ґрунту для оптимізації поглинання поживних речовин.

4. Потреби в поживних речовинах для конкретних культур

Різні культури мають різні потреби в поживних речовинах. Розуміння цих потреб є важливим для розробки відповідної стратегії удобрення.

Потреби культури в поживних речовинах Різні культури мають різні потреби в поживних речовинах

Наприклад, кукурудза зазвичай потребує високого рівня азоту, тоді як бобові, такі як соя, можуть фіксувати атмосферний азот і тому потребують менше азотних добрив. Адаптація планів удобрення до конкретних потреб кожної культури забезпечує оптимальний ріст і продуктивність, запобігаючи при цьому дисбалансу поживних речовин у ґрунті.

5. Моніторинг реакції культурних рослин

Після внесення добрив вкрай важливо контролювати реакцію культури за допомогою регулярних польових спостережень та збору даних. Це може включати візуальну оцінку стану рослин, вимірювання росту та більш складні методи, такі як дистанційне зондування та тестування тканин.

Наприклад, хлорофілметри можуть вимірювати зеленість листя, вказуючи на рівень азоту в рослинах. Аналогічно, знімки з дронів або супутників можуть виявляти зміни у стані здоров'я культур на полі, що дозволяє своєчасно вносити корективи.

6. Адаптивне управління

Сільськогосподарські умови є динамічними, на них впливають погодні умови, тиск шкідників та зміна стану ґрунту. Тому стратегії удобрення повинні бути адаптивними. Постійно оцінюючи продуктивність сільськогосподарських культур та умови навколишнього середовища, фермери можуть вносити обґрунтовані корективи до своїх планів удобрення. Такий адаптивний підхід до управління гарантує, що сільськогосподарські культури отримуватимуть потрібну кількість поживних речовин у потрібний час, підвищуючи потенціал врожайності та ефективність використання ресурсів.

Висновок

Точний розрахунок поглинання добрив на основі сухого значення врожаю є основоположним для ефективного виробництва кукурудзи. Розуміння швидкості видалення поживних речовин, проведення аналізів ґрунту та врахування ефективності внесення, фермери можуть оптимізувати використання добрив, підвищити врожайність сільськогосподарських культур та сприяти екологічній стійкості. Впровадження передового досвіду та інформування про досягнення в точному землеробстві та управлінні поживними речовинами може ще більше покращити результати вирощування кукурудзи.

Що таке фантомна втрата врожаю кукурудзи? Як її зменшити?

Опубліковано на від Muhammad Farjad

У сфері сільського господарства прагнення до оптимальної врожайності є постійним викликом для фермерів у всьому світі. Хоча загальноприйнята думка часто пояснює втрати врожаю очевидними факторами та несприятливими погодними умовами, існує більш тонке та невловиме явище, відоме як фантомна втрата врожаю.

Це стосується незрозумілого зниження врожайності сільськогосподарських культур, яке не можна безпосередньо віднести до таких звичайних факторів, як шкідники, хвороби чи несприятливі погодні умови. На відміну від явних загроз, які проявляються помітно, воно діє під поверхнею, часто залишаючись непоміченим, доки його вплив не стане очевидним під час збору врожаю.

Згідно зі звітом Продовольчої та сільськогосподарської організації ООН (ФАО), щороку втрачається приблизно 301 т300 тонн світового виробництва сільськогосподарських культур через різні фактори, зокрема це.

Це явище ставить під сумнів традиційне розуміння обмежень врожайності та спонукає до більш детального вивчення сільськогосподарської екосистеми. Тому його розуміння є надзвичайно важливим для фермерів та агрономів, оскільки воно проливає світло на фактори, які можуть залишатися непоміченими, але мають суттєвий вплив на врожайність сільськогосподарських культур.

Визнаючи та враховуючи ці приховані елементи, можна вдосконалити сільськогосподарські методи та підвищити загальну продуктивність.

Фантомна втрата врожаю кукурудзи

Кукурудза, одна з найважливіших культур у світі, відіграє ключову роль у світовому виробництві продуктів харчування. Однак фермери стикаються з численними труднощами в оптимізації врожайності кукурудзи, одним із суттєвих факторів яких є фантомні втрати врожаю.

Це втрата потенційного врожаю, яка відбувається, коли кукурудзу залишають висихати природним чином у полі довше певної точки. Це відбувається тому, що зерна кукурудзи продовжують дихати та втрачати вагу під час висихання, зменшуючи свою масу та якість. Це не помітно для ока, але може суттєво вплинути на ваш прибуток.

Фантомна втрата врожаю кукурудзи

За словами Еріка Франка, виробника насіння з Франкфорта, штат Індіана, це “падіння врожайності кукурудзи трапляється, коли ви не починаєте збирання раніше. Це відбувається тому, що ви дозволяєте культурі природним чином висохнути до певного моменту перед збиранням. Коли вона втрачає стільки вологи в полі, вона фактично трохи сама себе канібалізує”.”

Як дихання зерна сприяє цьому?

Це відбувається тому, що зерна все ще живі після досягнення чорного шару, і вони продовжують дихати та використовувати накопичені цукри та крохмаль. Ця метаболічна активність зменшує масу зерен та знижує їхню набірну вагу та якість.

Дихання зерна – це процес, за допомогою якого зерна використовують кисень і глюкозу для виробництва енергії, вуглекислого газу та води. Це нормальна метаболічна активність, яка відбувається протягом усіх стадій розвитку та дозрівання зерна.

Як дихання зерна сприяє фантомним втратам врожаю

Однак дихання зерна не припиняється після фізіологічної зрілості, коли на кінчику зерна утворюється чорний шар. Зерно залишається живим, доки його не висушать до достатньо низького рівня вологості (близько 15%), щоб воно загинуло. Протягом цього періоду зерно продовжує дихати та втрачати суху речовину.

Скільки врожаю можна втратити через це?

Це залежить від кількох факторів, таких як гібрид, погода, тип ґрунту та терміни збору врожаю. Однак деякі дослідження показали, що врожайність може коливатися від 5 до 15 бушелів з акр або більше.

Наприклад, у 2020 році агрономка журналу Farm Journal Міссі Бауер провела тестову ділянку на зрошуваному полі з одним гібридом. Вона зібрала врожай з частини поля 23 вересня, коли рівень вологості становив 27,91 TP3T, а з решти поля — 30 жовтня, коли рівень вологості становив 18,41 TP3T. Вона виявила, що ранній врожай дав на 15,6 бушелів на акр більше, ніж пізній — 214,2 проти 198,6 бушелів на акр.

Скільки врожаю можна втратити через це?

Однак, загальне правило полягає в тому, що це починає відбуватися, коли вологість кукурудзи падає нижче від 131 TP3T до 161 TP3T. Згідно з деякими дослідженнями, вона може коливатися від 0,51 TP3T до 1,61 TP3T на точку вологості нижче 151 TP3T. Це означає, що фермер, який збирає кукурудзу з вологістю 121 TP3T замість 151 TP3T, може втратити до 4,81 TP3T врожаю лише через це.

Деякі подальші дослідження повідомляли про втрати врожайності від 5 до 15 бушелів на акр при пізніших термінах збору врожаю. Наприклад, п'ятирічне дослідження в Небрасці показало, що врожайність знизилася в середньому на 9,1 бушелів на акр при пізніших термінах збору врожаю, незалежно від зміни вологості зерна чи тривалості часу між термінами збору врожаю. Аналогічно, дослідження в Мічигані показало середню перевагу врожайності в 8,9 бушелів на акр при більш ранньому зборі врожаю.

Як це виміряти?

Найкращий спосіб виміряти це – порівняти врожайність кукурудзи, зібраної за різного рівня вологості на одному полі. Це можна зробити, зібравши частину поля рано, коли кукурудза ще волога (приблизно від 251 TP3T до 301 TP3T), а іншу частину пізніше, коли кукурудза суха (приблизно 151 TP3T або нижче).

Різниця в урожайності між двома частинами відображає величину втрат, що сталися на полі. Наприклад, якщо рано зібрана кукурудза дала 200 бушель/акр, а пізно зібрана — 190 бушель/акр, то втрати врожайності становитимуть 10 бушель/акр або 5%.

Фактори, що сприяють фантомній втраті врожаю

Ось деякі приховані або менш очевидні фактори, що сприяють втраті врожаю:

1. Розмір і форма зерна: Сучасні гібриди кукурудзи мають більші та глибші зерна, ніж старіші, а це означає, що вони втрачають більше маси під час дихання.

За словами Міссі Бауер, польового агронома з Farm Journal, сьогодні в середньому збирають від 70 000 до 76 000 зерен на бушель, порівняно з 90 000 у минулому. Це означає, що кожне зерно має більший вплив на кінцеву врожайність, і що цей вплив може бути більш значним з новішою генетикою.

2. Вміст вологи в зерні: Вміст вологи в зернах визначає, скільки води вони можуть втратити під час дихання. Чим вищий вміст вологи, тим вища швидкість дихання та потенційна втрата врожаю.

За словами Еріка Франка, виробника насіння, це починає відбуватися, коли вологість зерна падає нижче 16%. Він рекомендує збирати кукурудзу з вологістю від 20% до 25%, щоб уникнути надмірної втрати ваги та якості в полі.

3. Погодні умови: Погодні умови протягом періоду висихання можуть впливати на швидкість дихання та втрату врожаю. Високі температури, низька вологість, вітер та сонячне світло можуть збільшити випаровування води із зерен та прискорити втрату ваги.

Фактори, що сприяють фантомній втраті врожаю

І навпаки, низькі температури, висока вологість, дощ та хмарність можуть уповільнити процеси випаровування та дихання і зменшити втрати врожаю. Однак ці умови також можуть збільшити ризик появи цвілі, хвороб та пошкодження комахами, що також може знизити врожайність та якість кукурудзи.

4. Терміни збору врожаю: Час збору врожаю є вирішальним фактором, який визначає його кількість у врожаї кукурудзи. Занадто раннє збирання врожаю може призвести до високих витрат на сушіння та нижчої натурної ваги, тоді як занадто пізнє збирання врожаю може призвести до надмірних втрат та зниження якості зерна.

Оптимальні терміни збору врожаю залежать від кількох факторів, таких як стиглість гібрида, знижки на елеваторі, прогноз погоди, польові умови та наявність техніки. Френк радить фермерам уважно стежити за своїми полями та відповідно коригувати плани збору врожаю.

Тим часом фермери можуть зіткнутися з несприятливими умовами, такими як дощ, град, заморозки або сніг, які затримують або переривають їхні плани збору врожаю. Ці події можуть пошкодити цілісність стебла та збільшити ризик вилягання, випадання колосків або цвілевої інфекції, що може ще більше знизити врожайність та якість кукурудзи.

Як цього уникнути або зменшити? Ранній збір врожаю!

Найкращий спосіб уникнути втрат – це збирати кукурудзу за оптимального рівня вологості та використовувати контрольовані методи сушіння. Збирання кукурудзи за вищого рівня вологості (близько 201-251 TP3T) може допомогти зберегти вагу та якість зерна, а також зменшити втрати на полі через опадання качанів, вилягання стебел, пошкодження комахами, ріст цвілі та забруднення мікотоксинами.

Однак, збирання вологої кукурудзи також вимагає належного сушіння та зберігання, щоб запобігти псування та погіршенню якості. Контрольовані методи сушіння, такі як природне сушіння повітрям або сушіння за низьких температур, можуть допомогти зменшити пошкодження зерна та його усадку під час процесу сушіння.

Як уникнути або зменшити фантомні втрати врожаю. Ранній збір врожаю!

Крім того, фермери повинні враховувати економічні фактори, пов'язані зі збиранням вологої кукурудзи порівняно зі збиранням сухої. До них належать знижки або премії на елеваторах за вміст вологи, витрати або економія на сушіння, витрати або економія на зберіганні, а також потенційні втрати або покращення врожайності чи якості.

Зважуючи ці фактори та використовуючи достовірні дані з власних полів або місцевих джерел, фермери можуть приймати обґрунтовані рішення щодо того, коли збирати кукурудзу та як її ефективно та результативно сушити.

Інший спосіб – вибрати гібриди, які добре переносять висихання та стійкі до хвороб і шкідників, що можуть вплинути на міцність стебла та утримання качана. Ви також можете використовувати агрономічні методи, що сприяють здоровому росту та розвитку рослин, такі як правильне удобрення, боротьба з бур'янами, зрошення та боротьба зі шкідниками.

Чи може PYL впливати на інші культури?

Так, це може впливати на різні культури, але не на всі однаково. Це може завдати шкоди культурам з високим вмістом вологи, коли вони повністю виросли, і їм знадобиться деякий час, щоб висохнути в полі. Однак деякі культури більше ризикують, ніж інші, залежно від їхнього насіння, того, як вони ростуть. дихати, та навколишнє середовище.

Візьмемо, наприклад, сою. У неї менше шансів мати серйозні проблеми з PYL порівняно з кукурудзою. Це пояснюється тим, що соя має менший вміст вологи, коли вона готова до збору врожаю (близько 50% порівняно з 70% у кукурудзи), і вона швидше висихає в полі (близько 10 днів порівняно з 30 днями у кукурудзи).

Однак, якщо сою не збирати, доки вміст вологи не перевищить 13%, вона все одно може втрачати вагу та якість через дихання, руйнування або зараження грибками.

З іншого боку, пшениця більше ризикує, ніж соя. Це пояснюється тим, що пшениця має більший вміст вологи на момент збору врожаю (близько 60% порівняно з 50% соєвих бобів), і їй потрібно більше часу, щоб висохнути в полі (близько 20 днів порівняно з 10 днями для сої).

Пшениця може втратити до 101 TP3T своєї ваги, якщо її не зібрати, доки вміст вологи не перевищить 141 TP3T, через дихання, розпад, проростання або хвороби.

Інші культури, такі як ячмінь, овес, жито, сорго, соняшник, ріпак та люцерна, також можуть страждати від PYL. Сила їх ураження залежить від складу культури, генів, догляду за нею та погоди. Ось чому фермерам вкрай важливо стежити за рівнем вологості своїх посівів та збирати врожай у найкращий час, щоб уникнути непотрібних втрат.

Як автоматизоване очищення та калібрування врожайності GeoPard може допомогти з PYL?

В основі рішення GeoPard лежить набір функцій, призначених для автоматизації очищення та калібрування даних про врожайність. Технологія систематично виявляє прогалини або пропуски в наборі даних про врожайність, забезпечуючи більш надійне відображення фактичної врожайності.

Як автоматизоване очищення та калібрування врожайності GeoPard може допомогти з PYL?

Використовуючи передові алгоритми, це підвищує точність моніторингу, надаючи фермерам надійну основу для прийняття рішень. Однією з видатних особливостей технології GeoPard є її здатність заповнювати відсутні дані синтетичними картами врожайності.

У ситуаціях, коли існують прогалини в даних, програма генерує синтетичні карти врожайності, які легко інтегруються з існуючим набором даних. Цей інноваційний підхід не лише забезпечує повний облік врожайності, але й сприяє точнішому розумінню продуктивності сільськогосподарських культур.

Застосування Автоматизоване очищення та калібрування GeoPard Технологія безпосередньо призводить до зменшення фантомних втрат врожаю. Завдяки точнішому відображенню врожайності сільськогосподарських культур, фермери можуть приймати більш обґрунтовані рішення щодо управління сільськогосподарськими культурами, розподілу ресурсів та термінів збору врожаю. Це дає змогу зацікавленим сторонам у сільському господарстві долати труднощі, пов'язані з неточними даними, що зрештою призводить до підвищення загальної продуктивності.

Висновок

Це тонка, але суттєва проблема в сільському господарстві, яка вимагає комплексного підходу до управління сільськогосподарськими культурами. Визнаючи менш очевидні фактори, що впливають на врожайність, фермери можуть вживати проактивних заходів. Точне землеробство, управління здоров'ям ґрунту, мікробна взаємодія, кліматично розумні практики та досягнення в генетиці сільськогосподарських культур формують дорожню карту для її вирішення. Прийняття цієї цілісної перспективи дозволяє сільськогосподарській спільноті сприяти сталому та стійкому виробництву продуктів харчування в умовах постійно мінливих викликів.

Автоматизоване очищення та калібрування даних про врожайність

Опубліковано на від Muhammad Farjad

Автоматизоване очищення та калібрування даних про врожайність (AYDCC) – це процес, який використовує алгоритми та моделі для виявлення та виправлення помилок у даних про врожайність, таких як викиди, прогалини або відхилення. AYDCC може покращити якість та надійність даних про врожайність, що може призвести до кращого розуміння та рекомендацій для фермерів.

Вступ до даних про врожайність

Дані про врожайність є одним із найважливіших джерел інформації для фермерів у 21 столітті. Це дані, зібрані з різної сільськогосподарської техніки, такої як комбайни, сівалки та збиральні комбайни, які вимірюють кількість та якість врожаю, виробленого на певному полі чи в певній місцевості.

Це має величезне значення з кількох причин. По-перше, це допомагає фермерам приймати обґрунтовані рішення. Озброєні детальними даними про врожайність, фермери можуть удосконалити свою практику для максимізації продуктивності.

Наприклад, якщо певне поле постійно дає низькі врожаї, фермери можуть дослідити основні причини, такі як стан ґрунту або проблеми з зрошенням, і вжити коригувальних заходів.

Крім того, це дає змогу проводити точне землеробство. Відображаючи зміни в продуктивності сільськогосподарських культур на своїх полях, фермери можуть адаптувати свої методи внесення ресурсів, таких як добрива та пестициди, до конкретних регіонів. Такий цілеспрямований підхід не лише оптимізує використання ресурсів, але й зменшує вплив на навколишнє середовище.

За даними Продовольчої та сільськогосподарської організації ООН (ФАО), світове сільськогосподарське виробництво має зрости на 601 т/3 т до 2050 року, щоб задовольнити зростаючий попит на продукти харчування. Дані про врожайність, завдяки своїй ролі у підвищенні продуктивності сільськогосподарських культур, відіграють важливу роль у досягненні цієї мети.

Крім того, у Бразилії фермер, який вирощував сою, використовував дані про врожайність разом із даними відбору проб ґрунту для створення карт зі змінними нормами добрив для своїх полів. Він застосовував різні норми добрив залежно від родючості ґрунту та потенціалу врожайності кожної зони.

Він також використовував дані про врожайність, щоб порівняти різні сорти сої та вибрати найкращі для своїх умов. В результаті він збільшив свою середню врожайність на 121 т/3 т та зменшив витрати на добрива на 151 т/3 т.

Аналогічно, в Індії фермер, що вирощує рис, також використовував набори даних про врожайність разом із даними про погоду для коригування графіка поливу своїх полів. Він контролював рівень вологості ґрунту та режим опадів за допомогою датчиків та супутникових знімків.

розуміння та використання даних про врожайність

Він також використовував його для порівняння різних сортів рису та вибору найкращих для своїх умов. В результаті він збільшив свою середню врожайність на 101 т/3 тонни та зменшив споживання води на 201 т/3 тонни.

Незважаючи на свої переваги, дані про врожайність все ще стикаються з деякими труднощами з точки зору їхньої розробки та впровадження. Деякі з цих труднощів:

  • Якість даних: Його точність і надійність залежать від якості датчиків, калібрування обладнання, методів збору даних, а також методів обробки та аналізу даних. Низька якість даних може призвести до помилок, упередженостей або невідповідностей, які можуть вплинути на достовірність і корисність даних.
  • Доступ до даних: Наявність та доступність даних про врожайність залежать від доступу до сільськогосподарської техніки, датчиків, пристроїв зберігання даних та платформ даних, а також від права власності на них. Відсутність доступу або права власності може обмежувати можливості фермерів збирати, зберігати, обмінюватися або використовувати власні дані.
  • Конфіденційність даних: Його безпека та конфіденційність залежать від захисту та регулювання даних фермерами, виробниками техніки, постачальниками даних та користувачами даних. Відсутність захисту або регулювання може призвести до несанкціонованого або неетичного використання даних, такого як крадіжка, маніпуляції або експлуатація.
  • Грамотність даних: Розуміння та використання даних про врожайність залежать від навичок та знань фермерів, консультантів, радників та дослідників. Брак навичок або знань може перешкоджати здатності цих учасників ефективно інтерпретувати, передавати або застосовувати дані.
збір наборів даних за допомогою сільськогосподарської техніки, такої як комбайни

Тому, щоб подолати ці проблеми та реалізувати весь потенціал даних про врожайність, важливо їх очищувати та калібрувати.

Вступ до очищення та калібрування даних про врожайність

Дані про врожайність є цінним джерелом інформації для фермерів та дослідників, які хочуть аналізувати продуктивність сільськогосподарських культур, визначати зони управління та оптимізувати прийняття рішень. Однак, вони часто потребують очищення та калібрування для забезпечення їхньої надійності та точності.

Калібрування “YieldDataset” – це функціональність, яка коригує розподіл значень відповідно до математичних принципів, підвищуючи загальну цілісність даних. Це підвищує якість прийняття рішень і робить набір даних цінним для подальшого поглибленого аналізу.

Модуль очищення та калібрування врожайності GeoPard

GeoPard зробив можливим очищення та виправлення наборів даних про врожайність за допомогою свого модуля Yield Clean-Calibration.

Ми зробили підвищення якості ваших наборів даних про врожайність простішим, ніж будь-коли, надаючи фермерам можливість приймати рішення на основі даних, на які ви можете покластися.

GeoPard - Очищення та калібрування врожайності, подібно до зон потенціалу поля

Після калібрування та очищення отриманий набір даних про врожайність стає однорідним, без викидів або різких змін між сусідніми геометріями.

З нашим новим модулем ви можете:

Виберіть опцію, щоб продовжити
Виберіть опцію, щоб продовжити
  • Видалення пошкоджених, перекриваючихся та невідповідних точок даних
  • Калібрування значень врожайності на кількох машинах
  • Розпочніть калібрування лише кількома клацаннями миші (що спрощує взаємодію з користувачем) або запустіть пов'язану кінцеву точку GeoPad API
Автоматизоване калібрування очищення даних врожайності за допомогою GeoPard (1)
Автоматизоване калібрування очищення даних врожайності за допомогою GeoPard (2)
Автоматизоване калібрування очищення даних врожайності за допомогою GeoPard (3)
Автоматизоване калібрування очищення даних врожайності за допомогою GeoPard (4)
Автоматизоване калібрування очищення даних врожайності за допомогою GeoPard (5)
Автоматизоване калібрування очищення даних врожайності за допомогою GeoPard (6)
Автоматизоване калібрування очищення даних врожайності за допомогою GeoPard (7)

Деякі з найпоширеніших випадків використання автоматизованого очищення та калібрування даних про врожайність включають:

  • Синхронізація даних, коли кілька комбайнів працювали одночасно або протягом кількох днів, забезпечуючи узгодженість.
  • Збільшення однорідності та точності набору даних шляхом згладжування варіацій.
  • Видалення шуму даних та зайвої інформації, яка може затьмарити аналітичні дані.
  • Усунення поворотів або аномальних геометрій, які можуть спотворювати фактичні закономірності та тенденції в галузі.

На зображенні нижче ви можете побачити поле, де одночасно працювали 15 комбайнів. На ньому показано, як оригінальний набір даних про врожайність та покращений набір даних після калібрування за допомогою модуля калібрування врожайності GeoPard виглядають досить по-різному та легко зрозуміти.

Різниця між оригінальним та покращеним набором даних про врожайність за допомогою калібрувального модуля GeoPard

Чому важливо чистити та калібрувати?

Дані про врожайність збираються за допомогою моніторів врожайності та датчиків, прикріплених до комбайнів. Ці пристрої вимірюють масову витрату та вміст вологи в зібраній культурі та використовують GPS-координати для геоприв’язки даних.

Однак ці вимірювання не завжди точні або послідовні через різні фактори, які можуть впливати на продуктивність обладнання або умови вирощування культури. Деякі з цих факторів:

1. Варіації обладнання: Сільськогосподарська техніка, така як комбайни та збиральні комбайни, часто має притаманні відмінності, які можуть призвести до розбіжностей у зборі даних. Ці відмінності можуть включати різницю в чутливості датчиків або калібруванні техніки.

Наприклад, деякі монітори врожайності можуть використовувати лінійну залежність між напругою та масовою витратою, тоді як інші можуть використовувати нелінійну. Деякі датчики можуть бути чутливішими до пилу або бруду, ніж інші. Ці коливання можуть спричиняти розбіжності в даних про врожайність на різних машинах або полях.

Приклад 1 Розвороти, зупинки, використання половинної ширини обладнання
Приклад 1 Розвороти, зупинки, використання половинної ширини обладнання
Приклад 2. Розвороти, зупинки, використання половинної ширини обладнання
Приклад 2. Розвороти, зупинки, використання половинної ширини обладнання

2. Фактори навколишнього середовища: Погодні умови, типи ґрунту та топографія відіграють значну роль у врожайності сільськогосподарських культур. Якщо ці фактори навколишнього середовища не враховувати, вони можуть вносити шум та неточності в дані про врожайність.

Наприклад, піщані ґрунти або круті схили можуть призвести до нижчої врожайності, ніж суглинні ґрунти або рівнинна місцевість. Так само райони з вищою щільністю посівів можуть мати вищу врожайність, ніж райони з нижчою щільністю.

3. Неточності датчиків: Датчики, попри їхню точність, не є безпомилковими. З часом вони можуть дрейфувати, надаючи неточні показники, якщо їх не калібрувати регулярно.

Наприклад, несправний тензодатчик або нещільно з'єднана проводка можуть призвести до неточних показників масової витрати. Брудний або пошкоджений датчик вологості може видавати помилкові значення вмісту вологи. Неправильна назва поля або ідентифікатор, введені оператором, можуть призначити дані про врожайність неправильному файлу поля.

Ці фактори можуть призвести до появи наборів даних із шумом, помилками або суперечностями. Якщо ці дані не очищати та не калібрувати належним чином, це може призвести до помилкових висновків або рішень.

Наприклад, використання неочищених даних про врожайність для створення карт врожайності може призвести до помилкової ідентифікації високо- або низьковрожайних ділянок у межах поля.

Чому важливо очищати та калібрувати набір даних про врожайність

Використання некаліброваних наборів даних про врожайність для порівняння врожайності на різних полях або за різними роками може призвести до несправедливих або неточних порівнянь. Використання неочищених або некаліброваних даних про врожайність для розрахунку балансу поживних речовин або витрат на сільськогосподарські культури може призвести до надмірного або недостатнього внесення добрив чи пестицидів.

Тому важливо виконати очищення та калібрування даних про врожайність, перш ніж використовувати їх для будь-якого аналізу або прийняття рішень. Очищення наборів даних про врожайність – це процес видалення або виправлення будь-яких помилок чи шуму в необроблених даних про врожайність, зібраних моніторами та датчиками врожайності.

Автоматизовані методи очищення та калібрування даних про врожайність

Саме тут стають у пригоді автоматизовані методи очищення даних. Автоматизовані методи очищення даних – це методи, які можуть виконувати завдання очищення даних без або з мінімальним втручанням людини.

Налаштуйте крок калібрування
Автоматизовані методи очищення та калібрування

Автоматизовані методи очищення даних можуть заощадити час і ресурси, зменшити кількість людських помилок і підвищити масштабованість і ефективність очищення даних. Деякі поширені автоматизовані методи очищення даних про врожайність:

1. Виявлення викидів: Викиди – це точки даних, які суттєво відхиляються від норми. Автоматизовані алгоритми можуть виявляти ці аномалії, порівнюючи точки даних зі статистичними показниками, такими як середнє значення, медіана та стандартне відхилення.

Наприклад, якщо набір даних про врожайність показує винятково високу врожайність для певного поля, алгоритм виявлення відхилень може позначити це для подальшого дослідження.

2. Зменшення шуму: Шум у даних про врожайність може виникати з різних джерел, включаючи фактори навколишнього середовища та неточності датчиків.

Автоматизовані методи зменшення шуму, такі як алгоритми згладжування, фільтрують нестабільні коливання, роблячи дані стабільнішими та надійнішими. Це допомагає виявити справжні тенденції та закономірності в даних.

3. Імпутація данихВідсутність даних є поширеною проблемою в наборах даних про врожайність. Методи імпутації даних автоматично оцінюють та заповнюють відсутні значення на основі закономірностей та зв'язків у даних.

Наприклад, якщо датчик не може записувати дані протягом певного періоду часу, методи імпутації можуть оцінити відсутні значення на основі суміжних точок даних.

Отже, автоматизовані методи очищення даних слугують охоронцями якості даних, гарантуючи, що набори даних про врожайність залишаються надійним та цінним активом для фермерів у всьому світі.

Крім того, існує безліч зручних інструментів та комп’ютерних програм, які можуть автоматично очищати та коригувати дані про врожайність, і GeoPard є одним із них. Модуль очищення та калібрування врожайності GeoPard, разом із подібними рішеннями, надзвичайно важливий для забезпечення точності та надійності даних.

GeoPard - Очищення та калібрування врожаю - 3 комбайни

Висновок

Автоматизоване очищення та калібрування даних про врожайність (AYDCC) є важливим у точному землеробстві. Воно забезпечує точність даних про врожайність, усуваючи помилки та підвищуючи якість, дозволяючи фермерам приймати обґрунтовані рішення. AYDCC вирішує проблеми з даними та використовує автоматизовані методи для отримання достовірних результатів. Такі інструменти, як модуль очищення та калібрування врожайності GeoPard, спрощують цей процес для фермерів, сприяючи ефективним та продуктивним методам ведення сільського господарства.

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.

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.

Автоматизований огляд посівів з перетином шарів даних

Опубліковано на від dementievgeopard

У GeoPard ми маємо модуль для Автоматично створювати зони розвідки даних про врожай використання гнучкої конфігурації бізнес- та агрономічної логіки.

Це дозволяє контролювати величезну кількість полів і здійснювати розвідку тільки в екстрених випадках.

Бізнес/агрономічна логіка може бути гнучкою. У цьому прикладі - завдання створюються на ділянках, де на останніх супутникових знімках ми бачимо зони з високим історичним потенціалом поля та низьким рівнем рослинності.

Приклад іншого варіанту використання: Зона низької врожайності (з файлу врожайності) перетинається з зонами низького рН - для регулювання рівня родючості вапна.

 

Автоматизовані дані про посіви Розвідка зон з перетином шарів даних
Зони високої історичної продуктивності полів перетинаються з останнім знімком планети Зони з низькою рослинністю -> Завдання скаутингу створюються автоматично в GeoPard

Для компаній, що займаються торгівлею сільськогосподарськими культурами та моделюванням даних, перетин між історично найстабільнішими та високоврожайними зонами може бути гарним індикатором для екстраполяції прогнозів врожайності.

Якщо ви фермер, агроном або фахівець з точного землеробства, ви знаєте, наскільки важливим є скаутинг даних про посіви. Він необхідний для моніторингу здоров'я ваших посівів та виявлення будь-яких потенційних проблем до того, як вони стануть серйозною проблемою.

Однак традиційний скаутинг посівів може бути трудомістким і забирати багато часу. Саме тут на допомогу приходять автоматизовані завдання скаутингу.

GeoPard - це революційне автоматизоване програмне забезпечення для точного землеробства, яке використовує передові алгоритми та супутникові знімки для автоматичного моніторингу ваших посівів. За допомогою GeoPard ви можете легко налаштувати автоматизовані завдання з розвідки, які сповістять вас про будь-які потенційні проблеми, такі як шкідники, хвороби або нестача поживних речовин.

Однією з ключових переваг використання автоматизованих завдань скаутингу є можливість швидкого і точного виявлення проблем у ваших посівах. GeoPard використовує передові алгоритми для аналізу супутникових знімків ваших полів, виявляючи навіть найменші зміни в посівах.

Це означає, що ви можете швидко виявити будь-які потенційні проблеми і вжити заходів для їх вирішення до того, як вони стануть більш серйозними.

Ще однією перевагою автоматизованого скаутингу є можливість регулярного моніторингу ваших посівів. При традиційному скаутингу може бути складно регулярно відвідувати поля і перевіряти наявність потенційних проблем.

Але з GeoPard ви можете налаштувати автоматизовані завдання, які будуть стежити за вашими культурами щодня або щотижня, надаючи вам більш повне уявлення про їх стан.

Завдання автоматизованого скаутингу GeoPard також налаштовуються, що дозволяє пристосувати їх до ваших конкретних потреб. Ви можете налаштувати завдання для моніторингу певних проблем, таких як шкідники або хвороби, або налаштувати завдання для моніторингу певних ділянок вашого поля. Це означає, що ви можете отримувати інформацію, необхідну для прийняття обґрунтованих рішень щодо ваших посівів.

На додаток до автоматизованих завдань скаутингу, GeoPard також пропонує ряд інших функцій, які допоможуть вам керувати операціями точного землеробства. Ви можете використовувати GeoPard для планування посадки та внесення добрив, моніторингу рівня вологості ґрунту та відстеження врожайності.

Загалом, автоматизовані завдання скаутингу GeoPard є потужним інструментом для фермерів, агрономів та спеціалістів з точного землеробства. За допомогою GeoPard ви можете швидко і легко контролювати свої посіви та виявляти потенційні проблеми, що допоможе вам приймати кращі рішення щодо ваших операцій.

Що таке рослинницький скаутинг?

Скаутинг посівів - це практика в сільському господарстві, яка передбачає систематичний огляд і моніторинг посівів для оцінки їхнього здоров'я, росту та потенційних проблем. Зазвичай це фізична прогулянка полями або використання технологій, таких як дрони чи датчики, для збору даних.

Агрономи спостерігають і збирають інформацію про такі фактори, як зараження шкідниками, спалахи хвороб, дефіцит поживних речовин і тиск бур'янів.

Ці дані допомагають фермерам приймати обґрунтовані рішення щодо управління посівами, такі як проведення цільових обробок, коригування внесення добрив або впровадження стратегій боротьби зі шкідниками. Вони відіграють вирішальну роль у максимізації врожайності та забезпеченні загального здоров'я посівів.

Що таке автоматизований пошук даних про врожай?

Автоматизований скаутинг посівів - це застосування передових технологій, включаючи робототехніку, безпілотні літальні апарати (БПЛА), різноманітні датчики та штучний інтелект (ШІ), для спостереження та оцінки стану і розвитку посівів у сільськогосподарському середовищі.

Мета - підвищити ефективність, знизити витрати та оптимізувати управління посівами шляхом автоматизації завдань, які традиційно виконувала людина-розвідник врожаю.

Процес автоматизованого пошуку даних про врожай включає в себе кілька етапів, таких як:

  • Збираю дані: БПЛА або наземні роботи, оснащені різноманітними датчиками (наприклад, камерами, мультиспектральними сенсорами, LIDAR), збирають інформацію про стан посівів, включаючи стан здоров'я рослин, наявність шкідників та хвороб, властивості ґрунту та концентрацію поживних речовин.
  • Аналіз даних: Зібрані дані згодом обробляються та досліджуються за допомогою алгоритмів штучного інтелекту та машинного навчання для виявлення закономірностей, порушень та тенденцій, пов'язаних зі здоров'ям та розвитком рослин.
  • Приймати рішення: Результати аналізу даних можуть бути використані для прийняття обґрунтованих рішень щодо управління сільськогосподарськими культурами, включаючи оптимізацію поливу, внесення добрив, боротьбу зі шкідниками та інші заходи.
  • Дію: Фермери можуть впроваджувати цілеспрямовані заходи на основі знань, отриманих від автоматизованого моніторингу посівів, для вирішення конкретних проблем у полі, наприклад, застосовувати пестициди або поживні речовини виключно там, де це необхідно, мінімізуючи відходи та вплив на навколишнє середовище.

Надаючи фермерам точні дані в режимі реального часу, вона може значно підвищити продуктивність і стійкість сільського господарства, дозволяючи приймати кращі рішення і впроваджувати більш точні методи управління.

Як визначити скаутську зону?

Визначення зон розвідки даних про врожай передбачає поділ фермерського поля на менші, керовані ділянки на основі таких аспектів, як склад ґрунту, рельєф місцевості, попередні результати врожаю або інші відповідні фактори.

Мета полягає у створенні однорідних зон зі схожими умовами, що дозволить проводити більш цілеспрямований пошук, спостереження та управлінські практики. Ось покроковий метод для визначення зони розвідки посівів:

  • Збирати історичну інформацію: Зберіть дані про врожайність попередніх культур, результати аналізу ґрунту, появу шкідників і хвороб, а також будь-яку іншу важливу інформацію про поле. Ці дані можуть допомогти розпізнати ділянки зі схожими умовами або продуктивністю.
  • Вивчіть склад ґрунту та рельєф місцевості: Вивчіть типи ґрунтів і рельєф вашого поля, щоб зрозуміти природні варіації. Різний склад ґрунту та рівень рельєфу можуть впливати на ріст культур, поглинання поживних речовин та доступність води, що, в свою чергу, впливає на здоров'я рослин.
  • Використовуйте технологію дистанційного зондування: Використовуйте супутникові знімки або знімки з дронів, щоб отримати додаткову інформацію про стан поля, наприклад, індекси рослинності, рівень вологості ґрунту та температурні коливання. Ця інформація може допомогти точно визначити зони розвідки, надаючи більш повне уявлення про поле.
  • Впроваджуйте технології точного землеробства: Використовуйте програмне забезпечення для точного землеробства для обробки та аналізу зібраних даних. Ці інструменти можуть допомогти виявити закономірності та визначити зони розвідки на основі даних, враховуючи такі фактори, як здоров'я культур, мінливість ґрунту та рельєф місцевості.
  • Створіть скаутські зони: На основі аналізу даних сегментуйте поле на менші, однорідні ділянки, які мають схожі характеристики. Ці ділянки повинні бути керованими за розміром і адаптованими до конкретних вимог вашої діяльності.
  • Регулярно оновлюйте та коригуйте: Коли обставини змінюються і з'являються нові дані, переоцініть і змініть зони розвідки, щоб вони залишалися актуальними і точними. Це може включати оновлення площ на основі нових даних про врожайність, появу шкідників і хвороб або інших факторів, що впливають на продуктивність культури.

Таким чином, визначивши та створивши зону скаутингу посівів, фермери можуть сконцентрувати свої зусилля з моніторингу більш ефективно та застосовувати цілеспрямовані методи управління, що призведе до кращого використання ресурсів та покращення здоров'я посівів.

Дані та аналітика врожайності в GeoPard

Опубліковано на від dementievgeopard

у цій статті:

  • Використання аналітики врожайності в точному землеробстві
  • Поглиблений аналіз даних урожайності в GeoPard Agriculture 
  • Візуалізація кожного атрибуту у файлах урожайності
  • Корекція сирих даних урожайності 
  • 5 Практичних прикладів використання карт врожайності
Дані про сирий та очищений вихід у GeoPard
Дані про сирий та очищений вихід у GeoPard

Дані про врожайність дозволяє приймати більш обґрунтовані рішення та підвищити ефективність вирощування.
Зони управління полем, створені на основі багаторічних даних урожайності, придатні для початкової оцінки потенційної врожайності та мінливого вмісту поживних речовин у ґрунті для прийняття майбутніх рішень щодо управління сільськогосподарськими культурами.

Аналіз даних урожайності може бути перетворений на карту змінної норми внесення і, наприклад, використаний для внесення добрив. Його калібрування — це ще одна тема, яку потрібно розглянути, ми розглянемо її в окремому пості в блозі.

Розширена аналітика в GeoPard це можливість виконувати багатошаровий аналіз шляхом об'єднання кількох шарів даних в одну карту та пошуку взаємозв'язків між шарами даних. 

Комбіновані зони продуктивності можна генерувати на основі вегетаційних індексів із супутникових знімків, топографії, даних від техніки, таких як врожайність, електропровідність, вологість ґрунту, та інших, а також результатів агрохімічного аналізу.

Візуалізація файлів врожайності відбувається автоматично після завантаження файлу, це автоматизована обробка та очищення. Нижче наведено два варіанти карт — вихідне зображення з даними з монітора обладнання як є, та візуалізація GeoPard.

Сирі дані були перетворені у градієнтне безперервне зображення поверхні для полегшення розуміння неоднорідності поля та створення зон управління.

Кожен з атрибутів файлу показників доступний для візуалізації, наприклад, вологість, маса врожаю, об'єм врожаю вологий і сухий, сила натиску, витрата палива, швидкість машини тощо.

Корекція необроблених даних означає, що якщо точка на полі є неприродною, вона буде згладжена (наприклад, при роботі не на повну ширину жниварки). При створенні даних урожайності на основі зон ви можете коригувати окремі зони та полігони. 

Розглянемо практичні приклади використання карт врожайності та інших шарів даних GeoPard.

1. Управлінські зони на основі даних урожайності. Управлінські зони можна створювати на основі даних врожайності за один рік або за кілька років. Важливо зазначити, що ви не можете безпосередньо складати дані врожайності з різних років, оскільки це призведе до упередженості на користь одного з років.

Щоб зменшити цей ефект, GeoPard застосовує кілька алгоритмів для вирівнювання ваги кожного року. Ви можете встановити важливість окремого року за допомогою інструменту "Вага" під час створення багатошарової карти.

Такі зони управління полями можна використовувати для створення карт застосування/припису/Rx (VRA), розраховуючи потенційний урожай у кожній зоні.

Багаторічна та багатошарова карта потенціалу врожайності
Багаторічна та багатошарова карта потенціалу врожайності

2. Багатошарові зони з даними про врожайність та іншими джерелами даних (топографія, ґрунт, сенсори, супутникові дані). Це можна додати до Багатошарова аналітика та встановити вагу, яку вона матиме на кінцевих зонах.

У цьому прикладі до карти додаються три шари даних: врожайність, супутникові знімки та топографія. Ви можете комбінувати будь-які шари даних, які ви вважаєте доречними для аналітики. Багатошарова карта може використовуватися для подальшого аналізу врожайності та для створення карт диференційованого внесення. 

Врожайність, топографія та супутникові знімки
Багатошарові зони: Врожайність, Топографія та Супутникові знімки

3. Розрахунок врожайності на рівні зони та поля. Щоб проаналізувати різні методи лікування, сорти насіння та агротехнічні практики, ви, ймовірно, захочете порівняти середню та загальну врожайність у кожній зоні, смузі або між полями.

GeoPard автоматично обчислює це для вас, щоб полегшити порівняння врожайності в абсолютних числах. 

GeoPard обчислює врожайність в абсолютних числах на основі файлів урожайності. Загальна та середня для поля та кожної зони.
GeoPard обчислює врожайність в абсолютних числах на основі файлів урожайності. Загальна та середня для поля та кожної зони.

4. Зони залежності на основі Вихідні дані. Зони, засновані на вихідних даних, можна накладати на інші зони даних, і ви можете шукати залежності між шарами даних. Цей приклад демонструє накладання високого виходу та середнього вмісту білка (1) та низького виходу та високого вмісту білка (2) різних сортів пшениці на полі.

Інші приклади включають взаємозв'язок між впливом топографії на врожайність, взаємодію між низькою врожайністю та браком макро- та мікроелементів у ґрунті, вологості ґрунту та шарів електричної провідності (EC).

Перетини різних рівнів врожайності та вмісту білка
Перетини різних рівнів врожайності та вмісту білка

5. Карти змінної норми внесення (VRA) на основі даних урожайності. Ви можете створювати карти-завдання для різних операцій – внесення добрив, посіву, обприскування, зрошення та планування відбору зразків ґрунту. Ви можете редагувати кількість та форму зон.

Ви також можете створити карту рецептів для диференційованого внесення, поєднавши дані врожайності з іншими джерелами даних (ґрунт, електропровідність, супутникові знімки, топографія). 

Змінна норма висіву на гектар за зонами
Норми висіву змінної норми на зону

Навіть якщо у вас немає даних про врожайність, ви можете використовувати GeoPard багаторічні зони (до 33 років) на основі супутникових знімків або об'єднати його з іншими шарами даних, такими як топографія щоб розпочати свою подорож у сферу точного землеробства. Ці аналізи часто корелюють з даними аналітики врожайності, але це вже інша історія.

Поширені запитання

1. Як проводити аналіз виходу?

Аналіз урожайності — це процес, який використовується для оцінки продуктивності та ефективності сільськогосподарських культур або систем. Ось кроки для проведення базового аналізу врожайності:

  • Виміряйте загальний зібраний урожайЗібрати весь зібраний урожай з певної ділянки та зважити його.
  • Визначити площуВиміряйте або обчисліть загальну площу землі, з якої був отриманий урожай.
  • Обчисліть урожайність з одиниці площі: Розділіть загальний зібраний урожай на площу, щоб отримати врожайність на одиницю площі (наприклад, врожайність на гектар).
  • Порівняйте та проаналізуйте: Порівняйте отриману врожайність з даними попередніх років або регіональними середніми показниками, щоб оцінити результативність та виявити будь-які відхилення чи тенденції.

Аналіз врожайності допомагає фермерам приймати обґрунтовані рішення, відстежувати продуктивність посівів та визначати напрямки для покращення методів ведення сільського господарства.

2. Що таке дані про врожайність?

Дані про врожайність — це інформація, зібрана та зафіксована щодо кількості врожаю або сільськогосподарської продукції, отриманої з певної ділянки землі. Вони включають вимірювання або оцінки кількості зібраного врожаю, зазвичай виражені у вазі або об'ємі.

Це надає цінну інформацію про продуктивність і ефективність сільськогосподарських культур, допомагаючи фермерам приймати обґрунтовані рішення щодо методів ведення сільського господарства, оцінювати ефективність різних технік чи ресурсів і відстежувати тенденції або зміни в урожайності з часом.

3. Який потенціал урожайності?

Потенціал урожайності — це максимальна досяжна врожайність або рівень виробництва сільськогосподарських культур за ідеальних умов вирощування. Він являє собою верхню межу того, скільки може дати конкретний сорт культури або вид рослини з точки зору кількості та якості.

Потенціал урожайності залежить від різних факторів, таких як генетика, умови навколишнього середовища, наявність поживних речовин та методи управління. Він слугує орієнтиром або точкою відліку для фермерів та агрономів для оцінки продуктивності різних сортів сільськогосподарських культур та визначення напрямків для покращення з метою оптимізації рівня врожайності.

Багатошаровий (інтегрований) аналіз даних у точному землеробстві

Опубліковано на від dementievgeopard

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.

18-річна карта історичної зони: історична карта з потенційно продуктивними ділянками
Комбінована карта висот та пагорбів: карта показує найвищі та найнижчі точки
Об'єднана історична карта за 18 років: карта за 18 років 1989-2019 років із затіненням пагорбів
Комбінована історична карта та карта DEM: карта DEM показує найвищі та найнижчі точки
Виправлена карта даних про врожайність сільськогосподарських культур за 2019 рік
карта даних про врожайність зон 2019 року
комбінована історична карта DEM та відтінок пагорба
карти з виділеними високими схилами
Комбінована історична карта, карта DEM та карта схилів
18 років разом узятих, DEM, карта сільськогосподарських полів схилів та тіней пагорбів

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.

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