Співпраця GeoPard та Корнельського університету CAST, NMSP з питань сільського господарства на основі даних

Випробувальний та демонстраційний майданчик сільськогосподарських систем Корнельського університету (CAST) для «Ферми майбутнього» та Програма управління поживними речовинами Корнельського університету Spear (NMSP) об’єднали зусилля з платформою точного землеробства GeoPard Agriculture, щоб перетворити дані про врожайність на практичні рекомендації щодо сільського господарства.

CAST – кластер із трьох реальних ферм у штаті Нью-Йорк – слугує випробувальним майданчиком для технологій “Ферми майбутнього”, вдосконалюючи рішення на основі даних для виробництва сільськогосподарських культур та молочних продуктів. Команда NMSP проводить дослідження, сприяє передачі технологій та знань, а також допомагає у впровадженні на фермах корисних стратегій управління поживними речовинами для польових культур з метою підвищення сталості фермерських господарств у штаті Нью-Йорк.

GeoPard співпрацює з CAST та NMSP над удосконаленням обробки даних для вдосконалених цифрових агрономічних інструментів – поєднання науки, технологій та випробувань під керівництвом фермерів, що є прикладом майбутнього точного землеробства.

CAST та NMSP Корнелла

CAST є частиною ініціативи USDA NIFA “Ферма майбутнього” та працює під егідою Корнельського інституту цифрового сільського господарства. CAST об’єднує три комерційні ферми (рослинництво та молочне господарство) в єдину екосистему досліджень та розробок. Її місія полягає в тестуванні та демонстрації інтегрованих технологій точного землеробства (від робототехніки до аналізу даних) у реальних сільськогосподарських умовах.

Паралельно, Програма управління поживними речовинами Spear (NMSP), яку очолює доктор Квірін Кеттерінгс, зосереджується на прикладних дослідженнях та поширенні знань про ґрунти та сільськогосподарські культури. Команда NMSP оцінює використання поживних речовин та мінливість врожайності на фермах; наприклад, вона вперше розробила “зони стабільності врожайності”, поєднуючи дані про врожайність за три або більше років для картографування зон з постійно високою та низькою врожайністю порівняно з плямами з мінливою врожайністю.

Ці карти зон стабільності (із зонами Q1–Q4 для стабільності високої/низької врожайності) та нові методи випробувань, такі як метод просторової оцінки однієї смуги (SSEA), допомагають фермерам перевірити за допомогою досліджень на фермах, чи окупаються зміни в управлінні, враховуючи відому мінливість у межах поля.

Сільськогосподарська платформа GeoPard

GeoPard Agriculture надає хмарний аналітичний механізм, який обробляє будь-які геопросторові дані ферм. Як зазначає GeoPard, платформа є “неупередженим хмарним аналітичним центром для точного землеробства”, здатним обробляти багатошарові, багаторічні дані. На практиці GeoPard використовує файли моніторингу врожайності, карти ґрунтів, супутникові знімки та багато іншого для створення готових до використання карт і приписів. Ключові функції включають створення багаторічних зон управління та карт із змінними нормами приписів (VRA), детальну аналітику даних про врожайність та інструменти моніторингу врожаю.

Наприклад, GeoPard може очищувати та калібрувати необроблені дані про врожайність комбайнів і навіть створювати синтетичні карти врожайності (оцінюючи врожайність за даними супутників/дронів), щоб заповнити прогалини там, де відсутні історичні дані. Платформа також підтримує аналіз топографії та ґрунтових даних, 3D-візуалізацію полів, порівняння даних про внесення та багато іншого.

• Зона управління та картографування VRA: GeoPard використовує шари врожайності/ґрунту для розмежування зон поля та створення карт з приписами для точного внесення добрив.
• Обробка даних про врожайність: Система реалізує автоматизоване очищення та калібрування записів врожайності комбайнів, а також може створювати синтетичні карти врожайності на основі багаторічних даних та даних дистанційного зондування.
• Моніторинг посівів та полів: Супутникові інструменти та багатоіндексна аналітика допомагають виявляти просторові тенденції в продуктивності сільськогосподарських культур та обмежувальні фактори з року в рік.

Спільні дослідження та польові випробування

У рамках цієї співпраці CAST та NMSP досліджують платформу GeoPard Agriculture для обробки даних моніторингу врожайності необробленої кукурудзяної силосної сировини та зерна з метою створення очищених карт врожайності, зон стабільності врожайності та оцінки точності генерації синтетичних даних врожайності.

Квірін Кеттерінгс та її команда в NMSP використовують дані з полів CAST для оцінки та покращення точності алгоритмів GeoPard для картографування врожайності, а також для визначення синтетичної врожайності як для оцінки всього поля, так і для експериментів. Разом з GeoPard Кеттерінгс та її команда оцінюють якість даних та протоколи для створення карт зон стабільності врожайності для полів з даними за кілька років.

Фото Медлін Генском/NMSP

Їхня мета — мати змогу аналізувати як традиційні дослідницькі випробування на фермах, так і нещодавно розроблені випробування методу просторової оцінки в одиничних смугах (SSEA), які використовують знання про мінливість врожайності в межах поля. Ключові аспекти співпраці включають:

1. Інтеграція даних: Дані CAST про врожай та точність обробляються в GeoPard, перетворюючи необроблені файли на геоприв’язані карти врожайності та шари продуктивності.
2. Перевірка алгоритму: Алгоритми картографування врожайності та синтетичної врожайності GeoPard тестуються на основі суворих даних сільськогосподарських випробувань CAST/NMSP, що вдосконалює технологію на основі реальних вимірювань.
3. Просторовий аналіз: Команда створює карти зон стабільності врожайності на основі даних за кілька років та оцінює, наскільки добре моделі GeoPard відображають справжні польові закономірності.
4. Інноваційний дизайн випробування: Нові методи, такі як SSEA, використовують моделі врожайності в межах поля для ефективного порівняння методів обробки, що підтримується просторовим аналізом GeoPard.

Працюючи разом, Корнелл та GeoPard забезпечують, щоб результати платформи відповідали реаліям сільського господарства. Хоча GeoPard використовує передове моделювання (включаючи оцінку врожайності на основі супутникових даних), перевірка на цих багатих на дані фермах Корнелла робить її рекомендації більш достовірними. Така інтеграція науки, технологій та реальної польової практики створює зворотний зв'язок: як виробники, так і дослідники отримують користь від надійніших інструментів точного землеробства.

Практичний вплив: шлях до сталого точного землеробства

Кінцева мета полягає в тому, щоб перетворити дослідницькі ділянки на практичні рекомендації для фермерів. Моніторинг та картографування врожайності дають фермерам уявлення про мінливість у межах поля, що дозволяє вживати цілеспрямованих заходів, а не проводити повноцінні обстеження. Дійсно, дослідження показують, що послідовне картографування врожайності допомагає фермерам “бачити, які ділянки поля працюють добре, а які потребують покращення, допомагаючи їм планувати точніші дії”.

Наприклад, фермер може використовувати карти GeoPard для внесення добрив лише там, де врожайність культур низька порівняно із середнім показником по полю, або застосовувати методи збереження в зонах із постійно низькою врожайністю. Надаючи очищені дані, карти аналізу стабільності врожайності та синтетичні контрольні показники, партнерство Корнелла та GeoPard підтримує економічно ефективні та екологічно обґрунтовані рішення.