Категорія: Дистанційне зондування

Ласкаво просимо до розділу “Дистанційне зондування в сільському господарстві” нашого вебсайту! Тут ми пропонуємо вичерпний посібник про те, як ця технологія революціонізує сільськогосподарську галузь.

Ця технологія передбачає використання датчиків та зображень для збору даних про поверхню Землі без фізичного дотику до неї. У сільському господарстві ця технологія стає дедалі важливішою для надання точної та своєчасної інформації про стан сільськогосподарських культур, вологість ґрунту та оцінки врожайності.

У нашому розділі “Дистанційне зондування в сільському господарстві” ви знайдете безліч інформації про різні типи дистанційного зондування, що використовуються в сільському господарстві, такі як супутники, дрони та наземні датчики. Ми також обговоримо його різні застосування, включаючи картографування сільськогосподарських культур, виявлення хвороб та точне землеробство.

Наша команда експертів ретельно підібрала добірку статей, тематичних досліджень та дослідницьких робіт, які висвітлюють переваги та проблеми використання технології дистанційного зондування в сільському господарстві. Ми також надаємо інформацію про останні тенденції та розробки в цій галузі, включаючи нові сенсорні технології та методи аналізу даних.

Посібник та оновлення з дистанційного зондування

Незалежно від того, чи ви фермер, дослідник чи фахівець галузі, цей розділ – ідеальне місце, щоб дізнатися більше про цю захопливу та швидко розвиваючуся галузь. Приєднуйтесь до нас у цій подорожі, щоб дослідити, як технології дистанційного зондування змінюють майбутнє сільського господарства.

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.

Інтеграція GeoPard з UP42

Опубліковано на від dementievgeopard

ГеоПард та УП42 з гордістю оголошують про технічне партнерство між платформами.

 

Аналітичні блоки GeoPard тепер доступні на ГІС-маркетплейсі UP42 та включають такі можливості:

  • Інтегровані супутникові сузір'я: Плеяди, Плеяди NEO, ТОЧКА
  • Підтримувана рослинність індексиNDVI, EVI, SAVI, NDWI
  • Вихід у Формат COG (Оптимізований для хмари GeoTIFF)

 

Інтеграція дозволить клієнтам Up42 отримати доступ до розширеного моніторингу посівів (але не лише посівів) за допомогою алгоритмів обробки супутникових знімків GeoPard.

Аналітичний блок GeoPard використовується для розрахунку NDWI на основі Pleiades NEO з роздільною здатністю 30 см.
Аналітичний блок GeoPard використовується для розрахунку NDWI на основі Pleiades NEO з роздільною здатністю 30 см.

 

 

Дмитро Дементьєв, генеральний директор GeoPard: “Технічне партнерство з UP42 дозволяє клієнтам UP42 використовувати новітню геопросторову аналітику GeoPard, включаючи обробку супутникових знімків у високому масштабі та з безпрецедентною швидкістю для таких величезних наборів даних. Аналітичні похідні можуть бути використані для прескриптивного точного землеробства, регенеративного/вуглецевого землеробства та високого часового та просторового моніторингу сільськогосподарських культур».
Це також свідчить про амбіції GeoPard щодо інтеграції з найсучаснішими технологічними платформами у світі”.”

 

Раніше команда GeoPard оголосила інтеграція з JohnDeere (найбільший виробник сільськогосподарської техніки та обладнання) через платформу MyJohnDeere Operation center (найбільша за площею цифрова сільськогосподарська платформа у світі), та Планета – компанія супутникових знімків з найбільшою кількістю супутників.

 

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. 

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.

Прогнозування врожайності за допомогою даних дистанційного зондування в точному землеробстві

Опубліковано на від dementievgeopard

Для прогнозування врожайності сільськогосподарських культур нам потрібно розуміти, скільки сонячного світла отримують рослини та скільки води їм потрібно. Ріст рослин залежить від цих двох факторів, але на ріст рослин впливають багато інших факторів, таких як температура, вологість та тип ґрунту.

Кількість та якість сільськогосподарських культур, що виробляються у світі, є важливим фактором, що впливає на продовольчу безпеку. Це особливо важливо в країнах, що розвиваються, де сільське господарство все ще є важливою частиною економіки.

Дистанційне зондування Дані можна використовувати для оцінки кількості світла, що отримується рослинами, і таким чином прогнозувати врожайність сільськогосподарських культур. Дані дистанційного зондування є потужним інструментом для оцінки врожайності сільськогосподарських культур. Вони надають інформацію про вирощування сільськогосподарських культур та їхнє середовище, що дозволяє оцінити виробництво сільськогосподарських культур.

Дані дистанційного зондування – це форма аналізу даних у сільському господарстві, яку можна використовувати для прогнозування врожайності до збору врожаю. У цій статті розглядається все, що вам потрібно знати про дані дистанційного зондування.

Що таке дані про врожайність сільськогосподарських культур у сільському господарстві?

Дані про врожайність сільськогосподарських культур – це інформація про кількість врожаю, виробленого фермером або групою фермерів. Вони включають кількість зібраного врожаю з гектара землі. Це може вимірюватися в тоннах, бушелях або будь-якій іншій одиниці вимірювання залежно від культури.

Дані про врожайність сільськогосподарських культур важливі для сільського господарства, оскільки вони можуть допомогти фермерам визначити, скільки їм слід сіяти наступного сезону. Крім того, дані про врожайність дозволяють їм визначити, чи є проблеми з їхніми культурами, які потребують вирішення.

Дані про врожайність також можна використовувати для моніторингу прогресу в досягненні глобальних цілей, встановлених урядами, неурядовими організаціями та іншими зацікавленими сторонами.

Крім того, дані про врожайність використовуються для визначення сильних та слабких сторін сільськогосподарських практик і розробки рекомендацій на основі цієї інформації. Дані про врожайність корисні для прийняття обґрунтованих рішень щодо багатьох аспектів сільського господарства, таких як:

Аналіз даних у точному землеробстві

Вибір насіння: Вибір сортів та гібридів на основі даних про врожайність може допомогти забезпечити засів полів найприбутковішим доступним насінням.

Боротьба зі шкідниками: Моніторинг росту рослин, дані про врожайність можуть допомогти фермерам визначити, коли вводити боротьба зі шкідниками заходи. Це може зменшити використання пестицидів та збільшити прибутки.

Графік поливу: Використання інформації з моніторів врожайності дозволяє фермерам точно налаштовувати графіки поливу, що допомагає економити воду та кошти, одночасно підтримуючи високі врожаї.

Що таке дані дистанційного зондування?

Дистанційне зондування — це наука про отримання інформації про об'єкт або явище без безпосереднього контакту з ним, тобто неінвазивним способом. Воно використовується в сільському господарстві для моніторингу посівів, ґрунту та стану вологості.

Дистанційне зондування використовує електромагнітне випромінювання (ЕМВ), таке як радіохвилі, мікрохвилі, інфрачервоне, видиме світло та ультрафіолетове світло.

Дистанційне зондування сільськогосподарських культур надає спосіб вимірювання умов росту сільськогосподарських культур з плином часу. Воно також надає інформацію про стан сільськогосподарських культур у певні моменти часу та простору. Цю інформацію можна використовувати для оцінки врожайності сільськогосподарських культур та надання приблизних прогнозів щодо того, коли має відбутися збір врожаю.

Дані дистанційного зондування можуть бути використані для вимірювання змін у землекористуванні, моніторингу росту сільськогосподарських культур та врожайності сільськогосподарських тварин, визначення рівня вологості та засоленості ґрунту, визначення рівня зараження шкідниками, моніторингу рівня забруднення навколишнього середовища тощо.

Отже, наприклад, якщо ви йдете полем і дивитеся на рослини, ви збираєте про них дані. Якщо ви їдете на гелікоптері чи літаку та дивитеся на рослини зверху, ви збираєте дані дистанційного зондування.

Існує багато різних типів методів та пристроїв дистанційного зондування, що використовуються для збору цих даних: супутникові знімки, аерофотознімки, радіолокаційні системи, лідари тощо.

Що таке прогнозування врожайності сільськогосподарських культур?

Прогнозування врожайності сільськогосподарських культур – це процес оцінки потенційної або очікуваної врожайності конкретної культури для певної області та вегетаційного періоду.

Це включає аналіз різних факторів, таких як погодні умови, характеристики ґрунту, генетика сільськогосподарських культур та методи управління, щоб робити обґрунтовані прогнози щодо ймовірного врожаю.

Важливо зазначити, що прогнози врожайності сільськогосподарських культур є невизначеними через складність сільськогосподарських систем та вплив непередбачуваних факторів, таких як шкідники, хвороби та екстремальні погодні явища.

Хоча моделі прогнозування надають цінну інформацію, вони служать інструментом для сприяння прийняттю рішень, а не забезпечують абсолютну впевненість.

Як це працює?

Наведені нижче джерела даних об'єднані для створення різноманітної ваги прогнозованих показників врожайності на основі поточних умов вегетаційного періоду в різних регіонах.

Фахівці з обробки даних Farmers Edge поєднують ці джерела даних з найновішими досягненнями в машинному навчанні, щоб оновлювати прогнозовані оцінки врожайності щоразу, коли відбувається порушення роботи основного компонента врожайності.

1. Дані передсезонної підготовки

Передсезонні дані мають бути точними, щоб закласти основу для прогнозування врожайності сільськогосподарських культур. Ця інформація доступна до посадки культури, і вона закладає основу для перших показників прогнозу врожайності.

Такі дані, як розташування поля, поточні та попередні культури, погодні умови на конкретному полі за місяці до посадки або посіву, інформація та дані аналізу ґрунту, а також регіональні погодні тенденції за останнє десятиліття, об'єднуються, щоб надати уявлення про те, як розпочати сезон з точними прогнозованими показниками врожайності.

2. Дані протягом сезону

Дані, отримані протягом сезону, дають уявлення про змінні, які впливають на врожайність сільськогосподарських культур протягом вегетаційного періоду після закладання фундаменту.

Метеостанції на фермах Farmers Edge надають польові дані, що покращують ці набори даних, надаючи очікувані та прогнозовані значення, які зберігаються, а потім скидаються, коли дані надходять щодня, вдосконалюючи моделі.

Інші дані протягом сезону, такі як внесення добрив, також враховуються протягом сезону, незалежно від того, чи планується це чи ні, для покращення польової діагностики та прогнозування значень врожайності.

3. Дані щодо конкретної культури

Широка мережа місцевих агрономів Farmers Edge також може надавати дані про конкретні культури протягом вегетаційного періоду.

Агрономи Farmers Edge визначили дані, що впливають на врожайність протягом вегетаційного періоду, зокрема вміст води протягом основних стадій росту або години, коли температура перевищує кардинальні значення для п'яти основних культур, що використовуються для прогнозування врожайності (кукурудза, ріпак, сочевиця, соя та пшениця).

4. Зображення посівів та полів

Супутникові знімки високої роздільної здатності використовуються для швидкого та точного встановлення значень NDVI стану сільськогосподарських культур на полях, що дозволяє дослідникам виявляти помилкові результати або регіональні проблеми з культурами, які можуть вплинути на врожайність.

Ці регіональні тенденції можна використовувати для визначення того, чи відповідають прогнозованій ситуації певним районам, чи фактори навколишнього середовища спотворили прогнозовані значення врожайності.

5. Дані гістограми

Моделі прогнозування врожайності Farmers Edge використовують великі статистичні дані для знаходження різних розподілів на зображеннях полів з плином часу, що потім надає чіткість згортковій нейронній мережі, яка може використовувати ці модифікації для прогнозування врожайності на великих територіях, таких як Сполучені Штати чи Канада, оскільки зображення змінюються з часом.

Що таке дані дистанційного зондування в сільському господарстві?

Непросто передбачити врожайність до того, як комбайн проїде полем, але команда Farmers Edge рада надати виробникам прогнози врожайності на основі повної та точної статистики.

Кожне джерело даних має вагу в прогнозі врожайності сільськогосподарських культур, яку можна змінювати залежно від параметрів моделі.

Як збільшити врожайність фермерських господарств за допомогою точних технологій?

Власники фермерських господарств поколіннями обговорювали та працювали над підвищенням врожайності сільськогосподарських культур. Деякі з виявлених методів були ефективними, а інші – неефективними.

Окрім безцінного досвіду попередніх поколінь фермерів, сільськогосподарська галузь тепер може отримати вигоду від сучасних науково-технічних досягнень.

Давайте розглянемо найпоширеніші способи для фермерів підвищення врожайності та те, як попередній досвід і нові технології можна використовувати для підвищення продуктивності сільського господарства.

1. Правильне зрошення

Фермерам, які хочуть збільшити середню врожайність з гектара на своїх фермах, потрібна добре спроектована система зрошення. Забезпечення рослин потрібною кількістю води безпосередньо впливає на їхній розвиток і, як наслідок, на врожайність сільськогосподарських культур.

Прогнози погоди мають вирішальне значення для ефективного зрошення сільськогосподарських угідь. Гіперлокальний прогноз погоди тепер можливий завдяки сучасним технологіям, які включають спеціалізовані програми та програмне забезпечення для фермерів.

Це робить точне зрошення можливо, дозволяючи фермерам заздалегідь готуватися та планувати зрошення своїх культур якомога точніше та ефективніше.

2. Аналіз ґрунту та його якість

Одним із найважливіших факторів, що впливають на врожайність сільськогосподарських культур, є якість ґрунту або родючість. Окрім сільськогосподарського виробництва, якість ґрунту впливає на те, скільки коштує фермеру вирощування певної рослини, оскільки деякі з них потребують певного співвідношення певних елементів у ґрунті, таких як мінеральні частинки, органічні речовини, вода та повітря.

Фермери повинні регулярно контролювати стан ґрунту на своїх земельних ділянках, щоб досягти вищих сільськогосподарських урожаїв. Сівозміна є одним із найефективніших методів підтримки здоров'я ґрунту, серед іншого.

Ротація на певній польовій ділянці запобігає втомі ґрунту та перериває цикли комах, що призводить до вищого сільськогосподарського виробництва та, як наслідок, вищої середньої врожайності з акра.

3. Якість насіння

Якість насіння, яке фермери використовують для засіву своїх полів, впливає на сільськогосподарське виробництво. Як наслідок, аграріям рекомендується сіяти на своїх сільськогосподарських угіддях лише сертифіковане насіння, яке пройшло всі необхідні перевірки якості, для підвищення врожайності.

Сертифіковане насіння може бути дорожчим за несертифіковане, але результат того вартий, оскільки якість насіння є одним із найважливіших елементів, що впливають на врожайність сільськогосподарських культур.

Окрім цього, використання лише високоякісного насіння є одним із найбільш екологічно відповідальних способів підвищення врожайності сільськогосподарських культур. Фермер може перевірити якість конкретного насіння, звернувшись до відповідного насіннєвого підприємства та за потреби організувавши індивідуальні випробування на конкретній ділянці землі.

Окрім цього, важливо розуміти, що якість насіння не є постійною чи незмінною. З моменту посіву в землю насіннєве зерно потребує захисту. Однією зі стратегій обробки насіння, що використовується для досягнення цього, є дражування насіння.

Це техніка обгортання насіннєвих зерен у зовнішні матеріали для покращення їхніх властивостей (ваги, розміру) та/або забезпечення їх активними хімічними речовинами (мікроелементами, мікробними інокулянтами, регуляторами росту тощо) для захисту їх від хвороб рослин та посилення їхнього росту.

4. Розумне внесення добрив

Добрива призначені для живлення різних типів ґрунту, покращення росту рослин та збільшення врожаю, але їх використання має бути збалансованим та розумним. Надмірне використання добрив може мати серйозний вплив на якість ґрунту та, як наслідок, на продуктивність сільського господарства.

Різні ділянки поля можуть потребувати різного рівня удобрення ґрунту, тому найкращим підходом є вибіркове використання добрив відповідно до потреб різних зон поля. Такий точний підхід до удобрення поля підтримує здоров'я ґрунту, що призводить до вищої середньої врожайності з акра.

A Програмне забезпечення для моніторингу врожаю є одним із технологічних варіантів у цьому контексті. Він містить інструмент зонування полів, який розділяє сільськогосподарські угіддя на 2-7 зон на основі супутникової фотографії, визначаючи місця, які потребують більше уваги, ніж інші.

Виробники часто використовують прецизійні технології як один з найбільш екологічно чистих способів його покращення.

5. Методи захисту рослин

Аграрії, які хочуть підвищити врожайність, повинні доглядати за своїми рослинами протягом усього їхнього росту та до кінця вегетаційного періоду. Фермери використовують різноманітні сполуки для зменшення впливу бур'янів, шкідників та хвороб на врожайність сільськогосподарських культур, залежно від ситуації.

Гербіциди, інсектициди, десиканти, регулятори росту рослин, фунгіциди, ад'юванти та інші хімікати є поширеними прикладами. Захист сільськогосподарських культур можна здійснювати різними способами. Боротьба з бур'янами/шкідниками та боротьба з хворобами рослин є двома найважливішими.

6. Профілактика та боротьба з хворобами рослин

Інфекції рослин є ще однією значною небезпекою для сільськогосподарської діяльності виробника. Фермери можуть використовувати різноманітні методи профілактики та боротьби з хворобами рослин, такі як вибір стійких до хвороб або толерантних до них сортів, обробка насіння фунгіцидами та застосування пестицидів та інших подібних речовин до рослин, що розвиваються, залежно від типу рослин, які вирощуватимуться на полі.

Аграріям слід звертати особливу увагу на те, коли вони використовують ті чи інші тактики, щоб вони мали найбільший ефект. Необхідно пам’ятати, що своєчасний захист рослин має вирішальне значення для показника врожайності з гектара — чим раніше буде виявлено проблему, тим швидше та легше її буде вирішити, і це вплине на меншу площу полів.

7. Боротьба з бур'янами та шкідниками

Протягом вегетаційного періоду основними проблемами фермерів є боротьба з бур'янами та шкідниками. Наприклад, один бур'ян може дати понад 10 мільйонів насінин, які, якщо їх не контролювати вчасно, можуть значно знизити врожайність на певному полі та спричинити труднощі на роки. Аграрії також повинні вживати комплексних заходів щодо боротьби з нашестям шкідників.

Фермери повинні бути постійно готові оперативно реагувати на проблеми із зараженням шкідниками, оскільки шкідники – це дуже адаптивні та швидко розмножувальні організми, які можуть загрожувати врожаю на певних сільськогосподарських угіддях.

Прогнозування врожайності сільськогосподарських культур є важливим питанням для фермерів, оскільки воно безпосередньо впливає на їхню норму прибутку. Якщо фермер знає, якого врожаю він може очікувати від своєї землі, він може відповідно планувати посіви та збільшувати свою норму прибутку. Ось чому важливо точно прогнозувати врожайність ферми, перш ніж садити будь-яку культуру на певній землі.

Прогнозування врожайності сільськогосподарських культур за допомогою інструментів GeoPard Agriculture Tools

Це було важливим питанням в агрономії з давніх часів. Воно має вирішальне значення для продовольчої безпеки, особливо під час посухи, повеней чи інших стихійних лих.

Прогнозування врожайності сільськогосподарських культур також використовується фермерами для прийняття рішень про те, коли садити та збирати врожай, на основі вологості ґрунту, зараження шкідниками та інших факторів, таких як погодні умови та потреби в добривах.

Щоб приймати більш обґрунтовані рішення та підвищувати ефективність вирощування за допомогою даних про врожайність сільськогосподарських культур, натисніть тут щоб замовити демонстрацію зараз.

Поширені запитання

1. Як фермери збільшують врожайність сільськогосподарських культур?

Фермери збільшують врожайність сільськогосподарських культур завдяки ґрунтообробці, ефективному зрошенню, сівозміні та боротьбі зі шкідниками та бур'янами. Ці методи оптимізують родючість ґрунту, доступність води та мінімізують кількість шкідників і хвороб, що призводить до підвищення продуктивності сільськогосподарських культур.

2. Як розрахувати врожайність сільськогосподарських культур з гектара/ділянки?

Його можна виміряти за допомогою різних методів та факторів. Один поширений підхід полягає у фізичному зборі репрезентативного зразка врожаю з певної площі та його зважуванні. Ця вага потім екстрапольується для оцінки загальної врожайності всього поля або ферми.

Наприклад, якщо зразок важить 100 кілограмів, а площа поля становить 2 гектари, урожайність з гектара становитиме 50 кілограмів.

Крім того, передові технології, такі як дистанційне зондування та супутникові знімки, можуть бути використані для оцінки стану сільськогосподарських культур, індексів рослинності та біомаси, що надає цінну інформацію.

Інші фактори, такі як якість зерна, розмір та ринкова вартість, також враховуються під час його вимірювання. Наприклад, якщо зразок важить 100 кілограмів, а площа поля становить 2 гектари, урожайність з гектара становитиме 50 кілограмів.

3. Як ви оцінюєте врожайність до збору врожаю?

Оцінку врожайності сільськогосподарських культур до збору врожаю можна здійснити за допомогою комбінації методів.

Один із підходів полягає у використанні моделей росту для кожної культури, які враховують такі фактори, як дата посадки, погодні умови та стан здоров'я культури, для прогнозування потенційної врожайності.

Інший метод полягає в використанні методів дистанційного зондування, таких як супутникові знімки або дрони, для оцінки енергії росту та біомаси врожаю.

4. Який тип системи землеробства дає здоровіші зернові культури?

Системи органічного землеробства часто асоціюються зі здоровішими зерновими культурами. Органічне землеробство уникає використання синтетичних пестицидів, гербіцидів та генетично модифікованих організмів (ГМО). Натомість органічні фермери покладаються на натуральні добрива, сівозміну та біологічні методи боротьби зі шкідниками.

Ці методи сприяють виробництву зерна, вільного від хімічних залишків, потенційно з вищим вмістом необхідних поживних речовин та з нижчим рівнем забруднення пестицидами.

Однак важливо зазначити, що конкретна користь зернових для здоров'я може відрізнятися залежно від таких факторів, як якість ґрунту, сорт культури та методи обробки після збору врожаю.

5. Як пестициди підвищують врожайність сільськогосподарських культур?

Пестициди можуть посилити його, захищаючи рослини від різних шкідників, хвороб та бур'янів. Вони допомагають контролювати або знищувати шкідливих комах, грибки, бактерії та інші організми, які можуть пошкодити або знищити врожаї.

Зменшуючи вплив шкідників, пестициди дозволяють рослинам рости енергійніше, ефективно використовувати поживні речовини та спрямовувати більше ресурсів на продуктивний ріст.

Система дистанційного моніторингу посівів: як вона працює?

Опубліковано на від dementievgeopard

Система дистанційного моніторингу врожаю в точному землеробстві стосується використання різних технологій та інструментів для моніторингу та управління врожаєм на відстані. Цей підхід використовує технології збору, аналізу та зв'язку даних для прийняття обґрунтованих рішень щодо здоров'я врожаю, зрошення, удобрення та загального управління фермерським господарством.

Сільське господарство не відстає у 21 столітті, коли все стає цифровим. На момент читання цієї статті кілька фермерів по всьому світу вже використовують технології для виконання різноманітних завдань на своїх полях, таких як моніторинг вологості рослин, стану ґрунту, загального стану здоров'я, температури та навіть багато іншого за допомогою датчиків.

Завдяки впровадженню технологій фермери отримують переваги точної статистики, на відміну від старих часів, коли вони використовували здогадки та інтуїцію для прийняття рішень. Це допомагає їм приймати кращі рішення, що призводить до збільшення врожаю.

Що таке система моніторингу врожаю?

Моніторинг сільськогосподарських культур – це процес систематичного спостереження, оцінки та збору даних про сільськогосподарські культури протягом усього їхнього циклу росту.

Це включає регулярне та систематичне спостереження за посівами для збору інформації про їхнє здоров'я, ріст та розвиток.

Його мета — приймати обґрунтовані рішення щодо методів управління сільськогосподарськими культурами, оптимізувати використання ресурсів та максимізувати врожайність. Зазвичай це включає такі дії:

  • Візуальний огляд
  • Фенологічні спостереження
  • Моніторинг ґрунту
  • Моніторинг погоди
  • Моніторинг на основі датчиків
  • Аналіз даних

Моніторинг посівів дозволяє фермерам проактивно вирішувати проблеми, оптимізувати розподіл ресурсів та приймати обґрунтовані рішення для покращення загального стану сільськогосподарських культур, врожайності та прибутковості. Це важливий компонент точного землеробства, що дозволяє фермерам практикувати цілеспрямоване та стале управління сільськогосподарськими культурами.

Розумна система моніторингу врожаю: як вона працює?

Його головна мета — зробити ведення сільського господарства простішим та прибутковішим порівняно з традиційними методами. Від відображення даних про поля до прогнозів погоди — нижче наведено все, що ви можете захотіти знати про дистанційний моніторинг посівів та пов’язані з цим теми.

Розумна система моніторингу врожаю поєднує різні технології для збору, аналізу та використання даних для ефективного управління врожаєм. Ось як вона зазвичай працює:

1. Розгортання датчиків

Система починається з розгортання датчиків у полі. Ці датчики можуть вимірювати такі параметри, як вологість ґрунту, температура, рівень поживних речовин та інтенсивність освітлення.

Вони також можуть включати метеорологічні датчики для збору даних про кількість опадів, швидкість вітру та сонячну радіацію. Датчики стратегічно розміщені по всьому полю для збору репрезентативних даних.

2. Збір даних

Розгорнуті датчики безперервно збирають дані з поля. Це можна робити за допомогою дротового або бездротового з'єднання.

Бездротові датчики зазвичай використовуються, оскільки вони забезпечують гнучкість та легкість розгортання. Зібрані дані надсилаються до центральної системи для подальшої обробки та аналізу.

3. Передача даних

Бездротові датчики передають зібрані дані до центрального вузла або шлюзу. Це можна зробити за допомогою різних технологій бездротового зв'язку, таких як стільникові мережі, Wi-Fi або спеціалізовані радіосистеми. Передача даних може здійснюватися в режимі реального часу або через регулярні проміжки часу залежно від конфігурації системи.

4. Зберігання та обробка даних

Зібрані дані зберігаються в базі даних для подальшого аналізу. До даних застосовуються передові методи обробки даних, включаючи алгоритми машинного навчання та статистичні моделі, для отримання змістовних висновків та закономірностей. Цей аналіз допомагає виявити кореляції, тенденції та аномалії в умовах вирощування сільськогосподарських культур.

5. Підтримка рішень та сповіщення

На основі проаналізованих даних система надає підтримку рішенням фермерам або агрономам. Вона генерує сповіщення та попередження щодо критичних подій, таких як падіння рівня вологості ґрунту нижче порогового значення або наявність шкідників чи хвороб.

Ці сповіщення надходять через веб-панелі керування, мобільні додатки або сповіщення електронною поштою/SMS, що дозволяє своєчасно втручатися.

6. Візуалізація та звітність

Система представляє проаналізовані дані у зручному для користувача вигляді за допомогою візуалізацій та звітів. Графіки, діаграми та карти часто використовуються для передачі інформації про стан сільськогосподарських культур, моделі росту та умови навколишнього середовища. Це допомагає фермерам легко інтерпретувати дані та приймати обґрунтовані рішення.

7. Автоматизація та управління

У деяких випадках його можна інтегрувати з автоматизованими системами зрошення, системами фертигації або технікою.

На основі зібраних даних та аналізу система може автоматично контролювати графіки поливу, коригувати норми внесення поживних речовин або активувати заходи боротьби зі шкідниками.

Ця інтеграція дозволяє приймати рішення в режимі реального часу на основі даних та точно контролювати методи управління сільськогосподарськими культурами.

Кінцева мета інтелектуальної системи моніторингу сільськогосподарських культур полягає в оптимізації використання ресурсів, підвищенні продуктивності сільськогосподарських культур та зниженні витрат шляхом надання фермерам точної та своєчасної інформації для прийняття рішень. Використовуючи технології, такі системи дозволяють застосовувати більш ефективні та стійкі методи управління сільськогосподарськими культурами в сучасному сільському господарстві.

Важливість системи дистанційного моніторингу врожаю

Серед найважливіших завдань, які завжди виконуються для отримання хороших врожаїв, є моніторинг посівів. Оскільки рослини постійно контролюються, це гарантує, що вони ростуть у найкращих умовах, а у разі будь-яких аномалій їх вчасно виправляють, тим самим зменшуючи руйнівний вплив.

Як фермер чи ентузіаст сільського господарства, варто зазначити, що наразі обов'язково потрібно очікувати кращих, масивніших та якісніших врожаїв, оскільки більшість недоліків усуваються досить рано.

З моніторинг посівів є однією з основних вимог для отримання гарного врожаю, необхідно пройти спеціальну підготовку. Спеціальна підготовка не означає, що потрібно мати ступінь магістра чи бакалавра, а лише розуміти, як координувати, контролювати та навіть зважувати отримані результати. Завдяки цьому ви зможете приймати кращі рішення на основі точної діагностики та згодом отримувати врожай найвищої якості.

Вибираючи спосіб моніторингу своїх посівів, вам потрібно знати, що окрім запобігання зараженню та поширенню шкідників, хвороби та навіть бур'яни завжди під контролем, отже, немає жодних руйнівних наслідків, які знижують продуктивність і навіть якість кінцевої продукції.

Чи знаєте ви, що сільськогосподарські культури щороку піддаються дивним загрозам через мутації та трансформації біологічних компонентів шкідників, тому зазвичай вибір одного й того ж методу боротьби з ними означає помилку та необхідність щоразу змінювати тактику?

З цієї причини моніторинг посівів сприймається як серйозне завдання, яке потребує більшої відповідальності та яке не слід нехтувати.

Щоразу, коли хтось проводить моніторинг плодових культур, таких як груші та навіть яблука, використовуючи комплексну програму боротьби зі шкідниками, доцільно не лише відстежувати зміни на деревах, але й перевіряти погоду в районі, який на них впливає.

Це дозволяє вам мати список можливих шкідників, які можуть становити загрозу для росту дерев. Використання систематичного візуального моніторингу садової ділянки буде ефективним щоразу, коли ви хочете скоротити витрати та час від сезону посадки до сезону збору врожаю.

Клімат і шкідники

Сумнівним аспектом аналізу впливу клімату є те, що деякі шкідники можуть харчуватися ним і згодом дуже швидко ставати токсичними для сільськогосподарських культур. В основному, у сільському господарстві багато фермерів завжди не мають достатньої обізнаності, тому помічають це, коли вже надто пізно, коли їхні посіви вже масово заражені шкідниками.

Найкраще те, що шкідники завжди передбачувано реагують на клімат, тому можна розробити ідеальну стратегію, щоб уникнути чергової атаки шкідників, а також запобігти їм у майбутньому.

Незважаючи на те, що моніторинг проводиться частіше, овочеві та фруктові фермери завжди дізнаються про наявність шкідників або будь-яку загрозу дещо пізно. Це показує, наскільки важливо стежити за кліматичними факторами, які зрештою виявляються ранніми ознаками появи та зараження шкідниками.

Моніторинг блочних культур

Для моніторингу посівів можна використовувати багато способів, і один з них — візуальний моніторинг за допомогою блоків, які дозволяють аналізувати дерева зі схожими характеристиками на основі їхнього сорту, віку та навіть фізичного стану.

Ідея візуального моніторингу полягає в тому, щоб мати блоки, які діють як знаки, і ті, які можна вивчати як єдине ціле, а не окремо, оскільки це спосіб, який використовують багато фермерів по всьому світу, і фахівці з садівництва завжди мають обмежений час для огляду кожного з блоків, розташованих на полі.

важливість системи дистанційного моніторингу врожаю

Під час вибору найбільш підходящої блоку слід звернути певну увагу. Це пояснюється тим, що обраний блок повинен мати всю історію шкідників, щоб можна було застосувати найкраще лікування та профілактику для захисту росту інших дерев.

Вам не потрібно мати велике обладнання, інструменти чи навіть складні методи для моніторингу посівів. Один з найкращих способів – це просто провести ретельний та всебічний візуальний огляд, який дозволить вам помітити різні типи... шкідники присутні на деревах.

Це завжди можна зробити за допомогою звичайної лінзи, проте фахівці завжди використовуватимуть складніше обладнання, таке як бінокулярний мікроскоп. Це дозволяє їм підраховувати та навіть ідентифікувати кліщів та трипсів.

Температура посівів

Щоб точно виміряти температуру під час моніторингу посівів, можна скористатися простим термометром, ознайомившись з простою інформацією. Крім того, можна використовувати термометр з максимальним або мінімальним значенням, який дуже поширений серед сільських постачальників, та записувати додаткову інформацію.

Варто також зазначити, що термометр потрібно розмістити в саду та переконатися, що на нього не потрапляють прямі сонячні промені. Ви також можете додати реєстратор даних для запису точнішої інформації про погоду.

Щодо реєстраторів даних, ви також можете використовувати ті, які мають потенціал для вимірювання температури, кількості опадів, вологості та навіть вологості листя.

Щоб відокремити дерева, які не будуть вивчатися, від тих, що в блоках слугуватимуть індикаторами, і мати змогу їх розрізнити, вам просто потрібно позначити їх акриловою фарбою або навіть клейкою стрічкою.

Застосування комплексної боротьби зі шкідниками гарантує вибірковий відбір та маркування квітів, бруньок та плодів для моніторингу кожного дерева.

Приблизно через один-два тижні, в той час, коли розвиваються плоди, фермерам потрібно витрачати від десяти до двадцяти хвилин на кожні два з половиною акри, ретельно доглядаючи за позначеними плодами, квітами та бутонами, шукаючи будь-які ознаки, які можуть свідчити про наявність одного або навіть кількох шкідників на врожаї.

Щоразу, коли на посівах виявляється шкідник, це необхідно швидко та детально зафіксувати в журналі, складеному саме для таких даних.

Висновок

Вся наша команда експертів-агрономів є професіоналами в різних галузях сільського господарства, а також здатні надавати послуги моніторингу шляхом поєднання польових виїздів з кількісною та якісною оцінкою та системою дистанційного моніторингу сільськогосподарських культур.

Усі ці інноваційні системи – це оцінки, зосереджені на широкому спектрі діяльності, які ретельно відстежують розвиток сільськогосподарських культур, збирають дані та інформацію, що стосуються певної місцевості.

Потім ці дані ретельно аналізуються нашою командою професіоналів, а потім зазначаються у заключному звіті, який дозволяє їм згадати та оцінити основні фактори та фактори, здатні вплинути на продуктивність сільськогосподарських культур.

На основі цих результатів GeoPard може надати вам приблизний час збору врожаю, а також врожайність. Це дозволяє клієнтам безперешкодно контролювати свої посіви за допомогою останніх супутникових знімків. Зважуйте шари даних у заданому місці без використання певного обладнання.

Типи дистанційного зондування в сільському господарстві

Опубліковано на від dementievgeopard

Останнім часом спостерігається зростання використання передових технологічних систем, таких як дистанційне зондування, у сільському господарстві. Сучасні сільськогосподарські методи є значно ефективнішими, узгодженішими та оптимізованішими порівняно з традиційними аграрними методами.

Використання передових методів, наприклад, оцінки врожайності сільськогосподарських культур у всіх аспектах процесу вирощування, може забезпечити ідеальну врожайність та кращий збір урожаю.

Щоб гарантувати вищу врожайність, фермери повинні забезпечити найкращий стан своїх культур. Хоча використання звичайних систем обмежувалозбереження більших регіонів, оскільки від фермерів покладалися обов'язки особисто відвідувати всі частини землі.

Найновіша інновація запропонувала низку способів, за допомогою яких фермери можуть без особливих зусиль перевіряти якість врожаю у великих регіонах.

Що таке дистанційне зондування?

ВизначитиДистанційне зондування — це галузь дослідження та технології, яка включає збір інформації про поверхню Землі або інші об'єкти на відстані. Воно використовує різні пристрої та датчики, такі як супутники, літаки та дрони, для збору даних без фізичного контакту з ціллю.

Простіше кажучи, це передбачає перевірку місцевості за допомогою сучасного обладнання з великих відстаней. Перевірка включає фізичні характеристики ділянки землі.

Процес працює шляхом оцінки виробленого та відбитого випромінювання від землі, що допомагає структурувати картину місцевості та допомагає фахівцям робити висновки щодо конкретних частин землі.

Ці електромагнітні хвилі включають видиме світло, інфрачервоне та мікрохвильове випромінювання. Аналізуючи характеристики випромінювання, вчені можуть отримувати цінну інформацію про особливості та процеси на Землі.

Він має широкий спектр застосування в різних дисциплінах, включаючи моніторинг навколишнього середовища, сільське господарство, міське планування та ліквідацію наслідків стихійних лих. Він надає засоби для спостереження та вивчення великих ділянок поверхні Землі, до яких було б важко або неможливо отримати прямий доступ.

Для чого використовується дистанційне зондування?

Для збільшення розвиток врожаю та збільшення врожайності на складному ринку, виробники схильні використовувати найновіші доступні технології. Щоб гарантувати найбільший урожай, фермерам потрібно, щоб урожай залишався в найкращому стані.

Спостереження за силою врожаю на величезній території стає значно простішим завдяки використанню дистанційного зондування в сільському господарстві.

Дані, зібрані в результаті цього процесу, підтримують точне вирощування, надаючи фермерам можливість отримувати вищі врожаї. Деякі поширені застосування дистанційного зондування включають:

  • Картографування земного покриву та землекористування: Він може ідентифікувати та класифікувати різні типи земного покриву, такі як ліси, сільськогосподарські угіддя, водойми та міські території. Ця інформація допомагає у моніторингу змін у землекористуванні, оцінці вирубки лісів, управлінні природними ресурсами та плануванні міського розвитку.
  • Моніторинг навколишнього середовища: Це дозволяє спостерігати та аналізувати параметри навколишнього середовища, такі як стан рослинності, якість води, забруднення повітря та показники зміни клімату. Це допомагає в моніторингу та розумінні природних явищ, таких як лісові пожежі, посухи та танення полярних льодовиків.
  • Сільське господарство та управління сільськогосподарськими культурами: Дистанційне зондування сільського господарства може оцінювати стан сільськогосподарських культур, розраховувати врожайність та виявляти ділянки, уражені шкідниками або хворобами. Ця інформація допомагає фермерам приймати обґрунтовані рішення щодо зрошення, удобрення та боротьби зі шкідниками, що призводить до підвищення продуктивності сільськогосподарських культур та управління ресурсами.
  • Управління стихійними лихами: Він відіграє вирішальну роль у реагуванні на стихійні лиха та зусиллях з відновлення. Він допомагає у визначенні масштабів стихійних лих, таких як урагани, повені та землетруси, що дозволяє ефективно розподіляти ресурси та допомогу. Він також допомагає в оцінці збитків після стихійного лиха та плануванні заходів з відновлення.
  • Геологія та розвідка корисних копалин: Його методи, такі як гіперспектральна візуалізація та радар, можуть виявляти та характеризувати геологічні особливості та родовища корисних копалин. Ця інформація допомагає у геологічному картографуванні, розвідці корисних копалин та оцінці ресурсів.

Методи дистанційного зондування продовжують розвиватися разом із розвитком технології датчиків, алгоритмів обробки зображень та методів аналізу даних.

Зі зростанням доступності супутникових знімків високої роздільної здатності та інтеграцією даних дистанційного зондування з геоінформаційними системами (ГІС), його застосування та потенціал розширюються, сприяючи кращому розумінню нашої планети та полегшуючи процеси прийняття обґрунтованих рішень.

Як працює дистанційне зондування?

Він працює шляхом захоплення та аналізу електромагнітного випромінювання, що випромінюється або відбивається об'єктами чи поверхнями на Землі на відстані. Ось спрощене пояснення того, як працює дистанційне зондування:

Як працює дистанційне зондування?

  • Джерело енергії: Все починається з джерела енергії, яке може бути природним (наприклад, сонячне світло) або штучним (наприклад, активні датчики, такі як радар). Джерело енергії випромінює електромагнітне випромінювання в напрямку поверхні Землі.
  • Взаємодія з ціллю: Випромінювана енергія взаємодіє з об'єктами або поверхнями, на які спрямоване випромінювання. Частина енергії поглинається, частина відбивається, а частина може проходити через ціль. Взаємодія залежить від властивостей цілі, таких як її склад, текстура та вміст вологи.
  • Виявлення датчикаДатчики, зазвичай розташовані на супутниках, літаках або безпілотниках, виявляють енергію, що відбивається або випромінюється ціллю. Ці датчики можуть фіксувати широкий діапазон довжин хвиль, включаючи видиме, інфрачервоне та мікрохвильове випромінювання.
  • Збір даних: Датчики збирають дані у вигляді цифрових зображень або вимірювань. Отримані дані можуть включати інтенсивність відбитої або випромінюваної енергії на різних довжинах хвиль.
  • Передача та зберігання даних: Після збору дані передаються на наземні станції або зберігаються на борту сенсорної платформи. Потім вони обробляються та стають доступними для подальшого аналізу.
  • Обробка та аналіз даних: Дані дистанційного зондування обробляються за допомогою спеціалізованих алгоритмів і методів. Це включає корекцію атмосферних перешкод, геометричних спотворень та радіометричне калібрування. Оброблені дані потім аналізуються для отримання значущої інформації про поверхню Землі.
  • Тлумачення та застосування: Проаналізовані дані інтерпретуються експертами, такими як науковці, географи чи агрономи. Вони ідентифікують та класифікують об'єкти, складають карти типів земного покриву, відстежують зміни та отримують відповідну інформацію для різних застосувань.
  • Візуалізація та комунікація: Кінцеві результати часто візуалізуються за допомогою карт, зображень або інших графічних представлень. Ці візуальні виходи полегшують розуміння та інтерпретацію інформації особами, що приймають рішення, вченими та громадськістю.

Важливо зазначити, що він може використовувати як пасивні, так і активні методи зондування. Пасивні датчики виявляють природну енергію (наприклад, сонячне світло), яка відбивається або випромінюється поверхнею Землі. Активні датчики, з іншого боку, випромінюють власну енергію (наприклад, радіолокаційні імпульси) та вимірюють енергію, яка відбивається назад.

Як це працює в сільському господарстві?

Процес дистанційного зондування в сільському господарстві працює на основі інформації, зібраної різними пристроями протягом певного періоду. Зібрані дані потім можна використовувати для аналізу різних аспектів врожаю та врожайності.

Цей аналіз використовується для внесення змін до посівів з метою забезпечення максимального врожаю. Цей процес може бути використаний для проведення різноманітних аналізів та впровадження відповідних заходів. Поширеними загрозами, з якими стикаються фермери, є зараження шкідниками та бур'яни на посівах.

У сільському господарстві це може допомогти виявити їх на ранній стадії та попередити фермерів про необхідність вжити необхідних контрзаходів для забезпечення здоров'я посівів. Для здійснення цього процесу на різних ділянках землі, що коливаються за розмірами та видами врожаю, використовуються різні види пристроїв та датчиків.

Типи дистанційного зондування в сільському господарстві

У сільському господарстві методи дистанційного зондування охоплюють різні методи збору та аналізу даних про сільськогосподарські культури та сільськогосподарські ландшафти. Ось деякі поширені типи дистанційного зондування, що використовуються в сільському господарстві:

1. Оптичне зондування: Оптичні датчики фіксують електромагнітне випромінювання у видимому, ближньому інфрачервоному (NIR) та тепловому інфрачервоному (TIR) діапазонах електромагнітного спектру. Вони надають цінну інформацію про стан здоров'я сільськогосподарських культур, показники рослинності та ґрунтовий покрив. Дані оптичного зондування зазвичай отримують за допомогою супутникових знімків або аерофотозйомки.

2. Багатоспектральне зондування: Мультиспектральні датчики фіксують дані в кількох дискретних діапазонах електромагнітного спектру. Вони дозволяють аналізувати певні довжини хвиль, що стосуються здоров'я рослинності та моніторингу сільськогосподарських культур. Мультиспектральні дані зазвичай використовуються для розрахунку індексів вегетації, таких як NDVI (нормалізований різницевий індекс вегетації) та EVI (покращений індекс вегетації), для оцінки стану сільськогосподарських культур.

3. Гіперспектральне зондування: Гіперспектральні датчики фіксують дані в сотнях вузьких і суміжних спектральних діапазонів по всьому електромагнітному спектру. Ця висока спектральна роздільна здатність дозволяє проводити детальний аналіз та ідентифікацію специфічних матеріалів і характеристик рослинності. Гіперспектральні дані цінні для виявлення хвороб, оцінки поживних речовин та детальної класифікації сільськогосподарських культур.

4. Теплові датчики: Теплові датчики фіксують дані в інфрачервоному діапазоні електромагнітного спектру. Вони вимірюють випромінювання, що випромінюється об'єктами, включаючи сільськогосподарські культури та ґрунт, яке пов'язане з їхньою температурою. Теплові датчики корисні для оцінки водного стресу, визначення ефективності зрошення та моніторингу здоров'я сільськогосподарських культур на основі коливань температури.

5. Радарне зондування: Радарні датчики використовують мікрохвильове випромінювання для проникнення крізь хмарний покрив, рослинність і ґрунт, що дозволяє збирати дані незалежно від погодних умов. Радарні датчики вимірюють зворотно розсіяний сигнал, який надає інформацію про структуру та вміст вологи в сільськогосподарських культурах і рельєфі місцевості. Радарні дані цінні для картографування топографії, моніторингу вологості ґрунту та оцінки стадій росту сільськогосподарських культур.

6. Лідарне зондуванняДатчики LiDAR (визначення та визначення дальності світла) випромінюють лазерні імпульси та вимірюють час, необхідний для повернення відбитого світла. Дані LiDAR надають високоточну тривимірну інформацію про висоту сільськогосподарських культур, структуру пологу та рельєф місцевості. Це корисно для застосувань точного землеробства, включаючи оцінку висоти сільськогосподарських культур, моделювання місцевості та характеристику пологу.

7. Безпілотні літальні апарати (БПЛА)БПЛА, оснащені різними датчиками, такими як RGB-камери, мультиспектральні датчики або теплові датчики, забезпечують високоякісний та гнучкий збір даних у локальному масштабі. БПЛА надають детальну та своєчасну інформацію для моніторингу сільськогосподарських культур, виявлення хвороб та практик точного землеробства.

Ці різні типи методів дистанційного зондування пропонують додаткові джерела даних та можливості, що дозволяє отримати всебічне розуміння сільськогосподарських систем.

Інтегруючи та аналізуючи дані з різних джерел, фермери, агрономи та дослідники можуть отримати уявлення про здоров'я сільськогосподарських культур, ріст, стан поживних речовин, управління водними ресурсами та інші важливі фактори, що сприяють ефективному управлінню сільським господарством.

Типи датчиків

Датчики різних типів використовуються разом для збору різноманітної інформації на територіях змінних розмірів. Датчики в основному класифікуються за логістичними типами. Існують супутникові датчики, повітряні датчики та наземні датчики.

Ці датчики можна додатково класифікувати, наприклад, як ґрунтові датчики, і вони можуть мати різні конфігурації. Є портативні ґрунтові датчики, є ґрунтові датчики, що встановлюються на транспортних засобах, такі як ті, що встановлюються на тракторах, і є окремо стоячі ґрунтові датчики, які зазвичай монтуються на стовпах і більших деревах.

Наземні датчики зазвичай використовуються для перевірки рівня поживних речовин, вмісту вологи в ґрунті та погоди. Використовуючи ці численні зміни щодо використання добрив та зрошення, можна підтримувати високий врожай.

Наступна категорія датчиків – це повітряні датчики. Завдяки наявності дронів, повітряні датчики стали досить доступними та доступними.

Ці повітряні датчики може робити знімки місцевості з високою роздільною здатністю, а також збирати дані інших датчиків, перебуваючи на низьких висотах протягом тривалого часу над посівами. Дані, зібрані за допомогою цих датчиків, можуть допомогти у виявленні бур'янів, оцінці врожайності та інших детальних аналізах, таких як вимірювання засоленості ґрунту та вмісту хлорофілу.

Хоча вони стали доступними та недорогими, вони все ще не працюють за сильного вітру та хмарної погоди, що є недоліком їх використання.

Найдальша з усіх сенсорних платформ для візуалізації – це супутниковий датчик. Використання супутників для будь-якого виду зображень традиційно було лише для урядів та військових. Використання супутникових зображень у сільському господарстві допомагає охопити величезну площу землі та може допомогти у перевірці стану врожаю.

Після стихійного лиха це може допомогти розрахувати втрати та оцінити врожайність. Хоча використання даних супутникових датчиків має багато переваг, з ним пов'язано й багато застережень. По-перше, це дорого, і навіть якщо не враховувати витрати, зображення потрібно замовляти на певний час, зазвичай за кілька місяців наперед.

Що може бути марним, якщо в запитуваному районі в запитуваний час буде хмарність. Уряди різних країн світу почали відкривати супутникові знімки для громадськості, що може значно спростити цей процес у майбутньому.

Робота датчика

Визначаючи кольори на полі сільськогосподарських культур, датчики передають інформацію, яка може бути корисною для визначення стану здоров'я рослини. Розглядаючи колір рослини за допомогою точних даних, що надаються датчиками, можна виміряти рівень хлорофілу в рослині, за допомогою чого фермер може визначити будь-який дефіцит поживних речовин або проблему зі здоров'ям рослини.

Прості дані можна отримати за допомогою звичайних кольорових датчиків, але для отримання складної інформації використовуються інфрачервоні та короткохвильові датчики.

Робота датчиків у сільському господарстві

Відбиття світла від листя змінюється в інфрачервоному спектрі, якщо листок пошкоджений зсередини, це також може свідчити про недостатній вміст вологи. Одна з найнадійніших моделей у сільськогосподарському дистанційному зондуванні відома як нормалізований різницевий вегетаційний індекс або NDVI..

Використовуючи інфрачервоні та червоно-краєві датчики, модель NDVI може легко виявляти пошкоджені посіви, що дає фермерам більше часу на реакцію для вжиття ефективних контрзаходів для порятунку врожаю.

Ці датчики також можна використовувати для перевірки стану ґрунту та вимірювання його солоності. Ґрунт із зайвими сольовими речовинами, як правило, буде яскравішим в інфрачервоному діапазоні, що може допомогти визначити ґрунт, який потребує більше поливу та обробки.

Використання теплових датчиків може допомогти в оптимізації системи зрошення. Тепло, що випромінюється будь-яким джерелом, відображається як світліший відтінок в інфрачервоному діапазоні.

Після зрошення фермер може надіслати над своїми полями повітряний довгочастотний інфрачервоний датчик або LWIR, щоб перевірити, які регіони випромінюють тепло через погані системи водопостачання, що дозволить вирішити проблеми з іригаційною системою.

Супутникові датчики можуть охоплювати широкий спектр можливостей. Оскільки вони можуть обходити кліматичні умови, вони ідеально підходять для спостереження за садівництвом. Окрім радара та мікрохвильових датчиків, GPS від супутників надає точну інформацію про місцезнаходження, що є фундаментальним у нових сільськогосподарських інноваціях, таких як самокерована сільськогосподарська техніка та безпілотні сільськогосподарські транспортні засоби.

Роль та переваги дистанційного зондування та ГІС у сільському господарстві

Він відіграє життєво важливу роль у сільському господарстві, надаючи цінну інформацію та аналітичні дані, що сприяють покращенню управління сільськогосподарськими культурами, підвищенню продуктивності та веденню сталих методів ведення сільського господарства. Ось деякі ключові аспекти важливості дистанційного зондування в сільському господарстві:

Оцінка посівної площі сільськогосподарських культур

Одним із критично важливих застосувань дистанційного зондування в садівництві є оцінка посівних площ. Дані з аеро- та супутникових датчиків дають точний аналіз посівних площ і допомагають в оцінці ризиків у разі виникнення стихійного лиха або катастрофи.

Роль та переваги дистанційного зондування та ГІС у сільському господарстві

Оцінка стану врожаю

Це дозволяє фермерам та агрономам контролювати здоров'я та енергію сільськогосподарських культур на великих площах. Аналізуючи супутникові або аерофотознімки, вони можуть виявляти ранні ознаки стресу, дефіциту поживних речовин, спалахів хвороб або нашестя шкідників. Ця система раннього попередження дозволяє своєчасно втручатися та проводити цілеспрямовану обробку, зменшуючи втрати врожаю та оптимізуючи розподіл ресурсів.

Оцінка та прогнозування врожайності

Дані в поєднанні зі статистичними моделями можуть допомогти оцінити та передбачити врожайність сільськогосподарських культур. Аналізуючи індекси рослинності та моніторячи такі фактори, як покрив пологу та біомаса, фермери можуть передбачати потенційні коливання врожайності та приймати обґрунтовані рішення щодо збору врожаю, зберігання та збуту своєї продукції.

Ідентифікація хвороб сільськогосподарських культур

Дистанційне зондування ГІС у сільському господарстві спрощує виявлення забруднень та нападів шкідників на посівах на великих площах на початкових етапах. Це дає виробникам достатню можливість застосувати будь-які контрзаходи для захисту врожаю від величезних втрат. Це стає можливим завдяки супутниковим знімкам та дослідженням.

Властивості ґрунту

Мабуть, основним елементом у забезпеченні гарного врожаю є належна підтримка ґрунту. Це безпосередньо впливає на врожай. Будь-які зміни в управління фермерським господарством або система землеробства спричиняють зміни ґрунту, що, у свою чергу, впливає на продуктивність ґрунту.

Наприклад, такі характеристики, як солоність ґрунту, pH ґрунту, рівень органічних речовин та текстура ґрунту, можна розпізнати за допомогою дистанційного виявлення, і ці дані можна проаналізувати для проведення будь-якої значної обробки ґрунту.

Картування вологості ґрунту дає точну оцінку вмісту води в ґрунті, що може допомогти у проведенні будь-яких модернізацій у структурі зрошувальної системи.

Управління зрошенням

Вода є критично важливим ресурсом у сільському господарстві, і вона відіграє вирішальну роль в оптимізації її використання. Оцінюючи рівень вологості рослин та коефіцієнт евапотранспірації, це допомагає фермерам визначити точні потреби своїх культур у воді.

Ця інформація дозволяє їм впроваджувати ефективні стратегії зрошення, зменшуючи втрати води та забезпечуючи достатню кількість вологи для оптимального росту сільськогосподарських культур.

Вплив повені

Завдяки супутниковим датчикам та даним, зібраним наземними датчиками, це може допомогти отримати безліч певної інформації для визначення точної оцінки збитків.

У разі затоплення через надмірні опади, ділянки землі з поганим дренажним системою ризикують перезволоженням, що призводить до основних втрат врожаю та продуктивності.

Оцінка збитків може допомогти в подальшому плануванні контролю за збитками та контрзаходів для мінімізації збитків..

Моделювання NATCAT

Дистанційне зондування в сільському господарстві може допомогти в оцінці поточних та прогнозуванні небезпек стихійних лих, використовуючи інформацію, що передається датчиками, та поведінку звичайних ризиків.

TЦе вимагає картування ризиків та розрахунку небезпек шляхом оцінки небезпек, яка завершується за допомогою моделей катастроф, змодельованих на ПК.

Карти дистанційного зондування, підготовлені за допомогою історичної інформації та поточної інформації, зібраної з різних датчиків, допомагають визначити зони з високою ймовірністю затоплення та високими рівнями небезпеки.

Це допомагає в сільському господарстві, оскільки регіони з вищим рівнем ризику не засіюються та обробляються для кращого захисту від повеней у наступному сезоні.

Аналіз зображень з дрона для оцінки пошкодження врожаю

Аналіз знімків з дрона використовується для оцінки збитків від граду, підрахунку дерев та вторгнень. Знімки з дрона настільки ж точні, як і вхідна просторова роздільна здатність, яку можна збільшити за потреби.

Управління поживними речовинами

Це може допомогти в оцінці дефіциту поживних речовин та управлінні методами удобрення. Аналізуючи спектральні картини відбиття, фермери можуть ідентифікувати ділянки поля з різним рівнем поживних речовин.

Це дозволяє цілеспрямовано вносити добрива, мінімізуючи надмірне використання та потенційне забруднення навколишнього середовища, одночасно максимізуючи поглинання поживних речовин та продуктивність культури.

Оцінка впливу на навколишнє середовище

Це забезпечує засоби для оцінки впливу сільськогосподарської практики на навколишнє середовище. Це допомагає в моніторингу ерозії ґрунту, оцінці ефективності заходів щодо збереження та виявленні зон потенційного забруднення, таких як надмірне стікання добрив або дрейф пестицидів.

Ця інформація підтримує впровадження сталих методів ведення сільського господарства, мінімізуючи негативний вплив на навколишнє середовище та сприяючи довгостроковій сільськогосподарській стійкості.

Використовуючи можливості технологій дистанційного зондування, фермери та фахівці з сільського господарства можуть приймати більш обґрунтовані рішення, оптимізувати розподіл ресурсів та впроваджувати сталий розвиток. Це призводить до підвищення продуктивності, зменшення впливу на навколишнє середовище та покращення продовольчої безпеки, що зрештою приносить користь як фермерам, так і споживачам.

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