Використання обрізаних растрових даних для агробізнесу

Обрізання растрових даних на основі меж поля звучить дуже просто. Деякі джерела даних – це растри з пікселями та роздільною здатністю 3 м/10 м/30 м, інші – це вектори з полігонами або мультиполігонами.

Точне визначення межі обрізаних растрових даних є складним завданням. Більшість програмного забезпечення для ГІС та точного землеробства мають піксельний растр за замовчуванням. Точна оцінка даних поблизу меж поля допомагає краще зрозуміти, наприклад, стан пологу, значення схилу. 

Приклади пікселізованих растрів:

Пікселізований растр ближнього інфрачервоного діапазону
Пікселізований растр ближнього інфрачервоного діапазону
Пікселізований растр рельєфу
Пікселізований растр рельєфу

Чи можливо його покращити та зробити точнішим?

Так, GeoPard робить це і навіть надає дані для подальшої інтеграції через API. Ось деякі приклади:

  • Обрізка необроблених супутникових знімків (червоно-зелено-синій та ближній інфрачервоний діапазони) на основі меж поля:
Обрізаний растр RGB
Обрізаний растр GeoPard Agriculture RGB
Обрізаний растр ближнього інфрачервоного діапазону
GeoPard Agriculture Обрізаний растр ближнього інфрачервоного діапазону

 

  • Обрізка супутникових знімків з індексом рослинності, таким як WDRVI, на основі меж поля:

 

Обрізаний растр WDRVI
GОбрізаний растр eoPard Agriculture WDRVI

 

  • Обрізка набору цифрових топографічних даних (висота та шорсткість) на основі меж поля:

 

Обрізаний растр рельєфу
Обрізаний растр рельєфу GeoPard Agriculture
Растр обрізаної шорсткості
Обрізаний растр шорсткості сільського господарства GeoPard

Як це виглядає в інтерфейсі GeoPard та як це можна інтегрувати у ваше агротехнологічне рішення:

Обрізаний растр GeoPard Agriculture NIR
Обрізаний растр GeoPard Agriculture NIR
Позиція допомоги сільському господарству GeoPard
Позиція допомоги сільському господарству GeoPard
GeoPard Agriculture WDRVI
GeoPard Agriculture WDRVI

Ми в GeoPard розуміємо цінність таких деталей і постійно працюємо над удосконаленням рішення.

Що таке растрові дані?

Растрові дані – це тип цифрових зображень, представлених сіткою пікселів або комірок, де кожна комірка відповідає певному розташуванню на поверхні Землі. Кожному пікселю в растровому зображенні присвоюється значення, яке представляє певний атрибут або характеристику цього місця, таку як висота, температура або земний покрив.

Він зазвичай використовується в геоінформаційних системах (ГІС) та програмах дистанційного зондування для представлення та аналізу різних типів просторових даних. Його можна збирати з різних джерел, включаючи супутникові та аерофотознімки, цифрові камери та наземні датчики.

Вони часто зберігаються в різних форматах, таких як GeoTIFF, JPEG та PNG, які призначені для ефективного стиснення та зберігання даних. Програмне забезпечення ГІС та інструменти обробки зображень можна використовувати для маніпулювання та аналізу даних, наприклад, шляхом виконання обчислень значень пікселів або застосування фільтрів для покращення певних функцій.

Приклади застосувань включають картографування землекористування та земного покриву, аналіз змін рослинності з часом та прогнозування врожайності сільськогосподарських культур на основі факторів навколишнього середовища.

Як растрові дані використовуються в точному землеробстві?

Це важливий компонент точного землеробства, оскільки він надає детальну інформацію про стан здоров'я сільськогосподарських культур, властивості ґрунту та фактори навколишнього середовища, яку можна використовувати для прийняття більш обґрунтованих рішень щодо управління сільськогосподарськими культурами. Ось кілька прикладів того, як растрові дані використовуються в точному землеробстві:

  • Аналіз стану врожаю: Дані дистанційного зондування у вигляді супутникових знімків або знімків з дронів можна використовувати для створення шарів даних, що відображають індекси рослинності, такі як NDVI (нормалізований індекс різниці рослинності) або NDRE (нормалізована різниця червоного краю). Ці індекси допомагають визначити ділянки поля зі здоровою рослинністю, а також ділянки, де культури можуть зазнавати стресу через хвороби, шкідників або дефіцит поживних речовин.
  • Аналіз ґрунту: Дані про ґрунт, такі як вміст вологості або текстура ґрунту, можна збирати за допомогою датчиків, які генерують шари даних. Ці шари можуть допомогти визначити ділянки поля з різними характеристиками ґрунту, що може допомогти приймати рішення щодо удобрення, зрошення та інших практик управління ґрунтом.
  • Аналіз навколишнього середовища: Шари даних, що відображають такі фактори навколишнього середовища, як температура, опади та швидкість вітру, можна використовувати для моделювання росту сільськогосподарських культур та прогнозування врожайності. Ці шари також можуть допомогти визначити ділянки поля, схильні до ерозії, затоплення чи інших екологічних проблем.
  • Застосування змінної ставки: Його можна використовувати для створення карт приписів для внесення змінних норм внесення таких речовин, як добрива або пестициди. Вносячи речовини з різною нормою відповідно до потреб різних ділянок поля, фермери можуть зменшити втрати та оптимізувати ріст сільськогосподарських культур.

Загалом, растрові дані є вирішальним інструментом у точному землеробстві, оскільки вони надають детальну інформацію про стан сільськогосподарських культур та ґрунту, яку можна використовувати для прийняття більш обґрунтованих рішень щодо управління сільськогосподарськими культурами.

Операції в сільськогосподарських зонах для прийняття рішень на основі даних

ЗОНАЛЬНІ ОПЕРАЦІЇ НА РІЗНИХ ШАРАХ

У точному землеробстві збір польових даних та прийняття рішень на основі даних є абсолютно необхідними. Як наступний етап у розробці багаторівневої аналітики та пошуку залежностей між шарами, ми представляємо новий модуль «Операції зон». 

Там ви можете шукати залежності між різними картами сільськогосподарських зон, такими як історична рослинність, топографія, включаючи її похідні, дані моніторів врожайності, дані ґрунту, сканери, карти стабільності тощо. Це крок вперед у визначенні найбільш впливових зон та розумінні причин неоднорідності полів. 

Як можна визначити ці області? 

Перш за все, виберіть карти полів, які ви хочете перехресно дослідити. Порівняння шарів – це гарний підхід для визначення конкретних сільськогосподарських зон для аналізу.

Ви можете порівняти низький потенціал врожайності та неохайні ділянки, найбільш нестабільні зони та низьку рослинність, низьку електропровідність та врожайність, застосовану карту удобрення та поточну рослинність тощо.

По-друге, позначте конкретні сільськогосподарські зони на кожній карті, яку ви хочете порівняти, в модулі «Операції із зонами». І, нарешті, отримайте зону інтересу. Зверніть увагу, що в аналізі можна використовувати більше двох карт. 

Як ви можете застосувати ці знання? 

Окрім пошуку взаємозв'язків, які можуть допомогти пояснити врожайність, можна встановити цільові показники врожайності для визначених сільськогосподарських зон; розвідати цікаві райони; зменшити інвестиції в такі локалізовані зони або розробити план пом'якшення обмежувальних факторів та виявити райони з низькою продуктивністю, знаючи основні причини; розробити агрономічний план, використовуючи методи VRA. 

На скріншотах наведено кілька прикладів аналізу полів. Зверніть увагу, що кожне поле унікальне, і наведені нижче випадки не гарантують однакового результату для вашого поля, але це гарний спосіб розпочати розслідування. 

Ви можете поділитися своїми агрономічними практиками, залишивши коментар до цієї публікації, або зв’язатися безпосередньо з командою GeoPard Agriculture. Ми відкриті до відгуків, оскільки створюємо для вас рішення для кращого розуміння мінливості поля та управління нею.

Якість зон

Майже всі зони управління коригуються перш ніж стати картою внесення змінної норми. Це може включати об'єднання деяких зон, ручне виправлення у відомих місцях, додавання додаткових буферних зон, сумісність сільськогосподарського обладнання тощо.

Ми, команда GeoPard, розуміємо, що точні зони природного управління з дійсними полігонами заощадять багато часу під час процесів перевірки та корекції зон.

Двигун GeoPard виконує наступне:

  • автоматично усуває шум,
  • автоматично об'єднує малі полігони в найближчу більшу зону,
  • зберігає лише необхідну мінімальну кількість точок у кожному полігоні зони,
  • робить карти VRA сумісними з будь-яким сільськогосподарським обладнанням та технікою.

Окрім автоматичної корекції, інструмент для об'єднання та розділення зон доступний для коригування карти відповідно до ваших власних польових знань та агрономічної практики. 

На ринку є багато різних карт від різних постачальників, але ви точно впізнаєте карти GeoPard.

Об'єднання та розділення зон для управління в сільському господарстві

Ніхто не знає своє поле краще, ніж фермер або агроном, який працює на ньому багато років. Саме тому будь-яка аналітика, що базується на алгоритмах, часто потребує перевірки та коригування професіоналом, який використовує свої глибокі знання про поле.

Функція об'єднання та розділення зон дозволяє професіоналу зробити кілька важливих речей: 

  • Розділені багатокутники
  • Об'єднати полігони
  • Призначити полігон або цілу зону до іншого класу

Ці налаштування можна застосувати до будь-якого шару даних, і це дуже корисна функція для підготовки ваших ідеальних зон для точних сільськогосподарських операцій, таких як віртуальний посів, внесення добрив або обприскування.

Що таке розкол у сільському господарстві?

У сільському господарстві під розпаюванням розуміють поділ або розбиття поля на різні ділянки для різних методів господарювання.

Такий поділ дозволяє фермерам застосовувати різні методи обробки або техніки на кожній ділянці залежно від конкретних потреб.

Наприклад, фермери можуть розділити поле, щоб застосовувати різні добрива, гербіциди або методи зрошення залежно від стану ґрунту або вимог культури.

Розподіл дозволяє цілеспрямовано та ефективно застосовувати ресурси, оптимізувати ріст врожаю та мінімізувати витрати, вирішуючи конкретні завдання на різних ділянках поля.

Контроль врожаю з аналітикою стабільності та продуктивності

 

Виявлення змін, що відбулися в полі протягом останніх 1-2 тижнів, 1-2 місяців або навіть кількох років, допомагає отримати уявлення про розвиток врожаю.

Його можна використовувати для:

  • знайти ділянки з подібними показниками протягом 5-10-20 років та розмістити випробування в районах зі схожими умовами, щоб зменшити ймовірність помилок,
  • відстежувати зміни протягом сезону та оцінювати продуктивність культури під час росту,
  • розпізнати пошкоджені ділянки після стихійного лиха, хвороби чи нападу шкідників та підрахувати пошкоджені площі,
  • виявити різницю між двома останніми зображеннями та контролювати ефективність кадрування.
Зони стабільності поля

І все це, та навіть більше випадків, охоплюється зонами стабільності полів GeoPard. Зокрема, це надасть більше інформації разом із зонами сезонного та історичного управління.

Просто виберіть знімки поля та супутникові знімки, щоб відстежувати зміни на них, контролювати посіви та отримувати інформацію про кожну ділянку вашого поля.

вибір зон стабільності поля

Порівняння шарів

Не секрет, що ми постійно вдосконалюємо рішення GeoPard Agriculture та підвищуємо його цінність для користувачів. Просто перегляньте розділ “скоро” на нашому вебсайті. https://geopard.tech щоб отримати уявлення про деякі особливості на шляху.

Їхнє визначення пріоритетів може бути складним. Тут на допомогу приходять відгуки та демонстрації продуктів. Таким чином, презентація нашого рішення багатьом учасникам Світовий агротехнологічний саміту в Лондоні, нам вдалося скоригувати план доставки та випустити нову функцію порівняння шарів лише за кілька днів.

Що це таке? Ви можете візуально порівнювати польову аналітику поруч у розділеному вигляді. Для порівняння можна вибрати будь-який тип шарів: зображення з природними або інфрачервоними кольорами, зображення з видами рослинності, сезонні або історичні зони управління. Два шари поводяться синхронно під час збільшення/зменшення масштабу або переміщення карти для вашої зручності.

Як увійти в режим розділеного перегляду? Виберіть поле та натисніть значок порівняння шарів у верхньому меню. На екрані розділеного перегляду виберіть шар аналітики за допомогою розкривного списку з можливістю пошуку, розташованого угорі.

увійти в режим розділеного перегляду
вибір польових аналітиків
порівняння польових аналітиків

Багаторічні зони

Що це означає? Історичні (багаторічні) зони управління будуються на основі 30-річного архіву супутникових знімків.

Зображення з піком рослинності протягом кожного сезону автоматично вибираються як вхідні дані для аналітики. В іншому випадку кожне таке зображення являє собою потенційний файл врожайності за відповідний рік.

 

Історичні (багаторічні) зони управління надають уявлення про кожну точку в полі.

Як ви можете це використовувати? Схема розвитку польових культур допомагає краще знати сільськогосподарську територію та застосовувати правильні рішення з правильними нормами внесення речовин у правильних місцях.

Історичні зони управління можна використовувати як основу для файлів рецептів (Rx) на посів, удобрення, відбір проб ґрунту на основі зон.

Ми підтримуємо всі регіони на запит.

Що таке багаторічні зони?

Багаторічні зони в точному землеробстві стосуються певних ділянок у межах поля, які демонструють послідовні та помітні закономірності росту та врожайності сільськогосподарських культур протягом кількох вегетаційних періодів.

Ці зони визначаються за допомогою різних технологій, таких як дистанційне зондування, GPS-картографування та відбір проб ґрунту.

Аналізуючи дані, зібрані за допомогою цих технологій, фермери та агрономи можуть виявляти закономірності мінливості в межах поля та створювати карти, які відрізняють ділянки з високою продуктивністю від тих, що мають нижчу врожайність.

Цю інформацію потім можна використовувати для оптимізації методів управління сільськогосподарськими культурами, таких як зміна щільності посадки, коригування норм поливу та удобрення, і навіть впровадження методів точного збору врожаю.

Вони є цінним інструментом для точного землеробства, оскільки дозволяють фермерам приймати обґрунтовані рішення щодо розподілу ресурсів та управління сільськогосподарськими культурами, що призводить до підвищення ефективності, зниження витрат та збільшення врожайності.

Розуміючи мінливість поля та адаптуючи методи управління до кожної конкретної зони, фермери можуть максимально використати потенціал своєї землі та ресурсів.

 

Супутниковий моніторинг сільського господарства для польової аналітики

Що це означаєGeoPard надає доступ до архіву оброблених, каліброваних та очищених супутникових знімків за понад 30 років з повним набором зображень. Зображення розраховуються на основі кожного супутникового знімка в одну мить. 

Глибока сезонна та історична аналітика польових даних є основою рішення GeoPard.

Що таке супутниковий моніторинг сільського господарства?

Супутниковий моніторинг сільського господарства стосується використання супутникових технологій дистанційного зондування для збору інформації про сільськогосподарські культури та землі, на яких вони вирощуються.

Ця технологія дозволяє фермерам та дослідникам відстежувати ріст сільськогосподарських культур, виявляти зміни у стані рослинності, вимірювати ступінь використання землі та контролювати стан навколишнього середовища на відстані.

Аналізуючи супутникові знімки, фермери можуть виявляти проблеми на ранній стадії, такі як дефіцит поживних речовин, шкідники та хвороби, і вживати коригувальних заходів, перш ніж вони завдадуть значної шкоди врожаю.

Дані, отримані із супутникових знімків, також можна використовувати для оптимізації графіків поливу, прогнозування врожайності та оцінки виробництва сільськогосподарських культур.

Супутниковий моніторинг сільського господарства може надати цінну інформацію для управління сільським господарством, дозволяючи фермерам приймати більш обґрунтовані рішення та підвищувати врожайність і прибутковість.

Воно також відіграє важливу роль у продовольчій безпеці та сталому розвитку, забезпечуючи ефективніше використання природних ресурсів та зменшуючи вплив сільського господарства на навколишнє середовище.

Як можна використовувати супутниковий моніторинг сільського господарства?

Майже в режимі реального часу ви можете спостерігати за розвитком врожаю, включаючи ретроспективний аналіз та оцінку стану, виявляти ділянки з різним рівнем росту, виявляти аномалії та, звичайно ж, порівнювати свою ферму із сусідніми полями та ділянками.

Крім того, його можна використовувати кількома способами на користь фермерів та дослідників. Ось кілька прикладів:

  • Моніторинг посівів: Супутникові знімки можна використовувати для моніторингу росту та розвитку сільськогосподарських культур з плином часу. Аналізуючи супутникові знімки, фермери можуть відстежувати стан своїх культур, виявляти зони стресу або хвороб і відповідно коригувати свої методи управління.
  • Прогноз врожайності: Супутникові дані можна використовувати для оцінки врожайності сільськогосподарських культур на основі вегетаційних індексів, вологості ґрунту та інших параметрів. Ця інформація може допомогти фермерам приймати обґрунтовані рішення щодо графіків збору врожаю та маркетингових стратегій.
  • Управління зрошенням: Супутникові знімки можна використовувати для моніторингу рівня вологості ґрунту та використання води сільськогосподарськими культурами, що дозволяє фермерам оптимізувати графіки поливу та зменшити витрати води.
  • Картографування ґрунтів: Супутникові знімки можна використовувати для картографування властивостей ґрунту, таких як текстура, вміст органічних речовин та доступність поживних речовин. Ця інформація може допомогти фермерам приймати більш обґрунтовані рішення щодо удобрення та інших практик управління ґрунтом.
  • Моніторинг шкідників та хвороб: Супутникові знімки можна використовувати для виявлення зон зараження шкідниками та хворобами, що дозволяє фермерам вживати профілактичних заходів до того, як буде завдано значної шкоди.
  • Картографування землекористування: Супутникові знімки можна використовувати для картографування моделей землекористування та змін з часом. Ця інформація може допомогти політикам та дослідникам краще зрозуміти динаміку землекористування та розробити ефективнішу політику землекористування.

Загалом, супутниковий моніторинг сільського господарства надає багатство інформації, яка може допомогти фермерам і дослідникам приймати більш обґрунтовані рішення та підвищувати продуктивність і сталий розвиток сільського господарства.

Використання фактора гетерогенності в точному землеробстві

Одна з унікальних можливостей, яку може надати GeoPard, — це фактор неоднорідності ваших полів.

Що це означає? Це число показує рівень гетерогенності/мінливості ваших полів. Чим більше мінливості має поле, тим більша потреба в прецизійний технології. Особливо це корисно в поєднанні з багаторічною аналітикою GeoPard (30-річна історія). 

Що таке фактор гетерогенності?

Фактор гетерогенності в точному землеробстві стосується варіації характеристик ґрунту та сільськогосподарських культур у межах певного поля. Він може бути спричинений відмінностями в топографії, типі ґрунту, доступності поживних речовин, вмісті води, тиску шкідників та іншими факторами, що впливають на ріст рослин.

У точному землеробстві метою є управління цим шляхом використання інформації про конкретну ділянку для внесення таких ресурсів, як вода, добрива та пестициди, у потрібний час та у потрібній кількості, щоб максимізувати врожайність та якість сільськогосподарських культур, мінімізуючи вплив на навколишнє середовище.

Це вимагає використання датчиків, технологій картографування та інструментів аналізу даних для створення детальних карт місцевості, які можуть допомогти у прийнятті управлінських рішень.

Його розуміння важливе, оскільки воно може допомогти фермерам оптимізувати свої стратегії управління та підвищити прибутковість.

Адаптуючи витрати до конкретних потреб кожної ділянки поля, фермери можуть зменшити витрати, підвищити врожайність сільськогосподарських культур та покращити загальний стан їхнього стану.

Як ви можете це використовувати?

Якщо у вас багато полів, це може допомогти вам зрозуміти, на які поля в першу чергу слід орієнтуватися за допомогою змінної норми внесення (посів, добрива, обприскування). 

Картографуючи відмінності в характеристиках ґрунту та сільськогосподарських культур у межах поля, фермери можуть визначити ділянки з різними потребами та відповідно застосовувати засоби для удобрення зі змінними нормами.

Наприклад, ділянки поля з високим рівнем доступності поживних речовин можуть не потребувати стільки добрив, скільки ділянки з низьким рівнем доступності поживних речовин. Аналогічно, ділянки поля з високою щільністю бур'янів можуть потребувати більше гербіцидів, ніж ділянки з меншою кількістю бур'янів.

Використовуючи VRA, фермери можуть зменшити витрати на ресурси, застосовуючи ресурси лише там, де вони потрібні, та уникнути надмірного застосування ресурсів, яке може призвести до погіршення стану навколишнього середовища.

Такий підхід також може призвести до вищих врожайностей та кращої якості урожаю, оскільки внески адаптуються до конкретних потреб кожної ділянки поля.

Тому розуміння фактора гетерогенності в точному землеробстві має вирішальне значення для прийняття обґрунтованих рішень щодо того, де застосовувати ресурси та з якою швидкістю, що зрештою призводить до кращих практик управління та підвищення прибутковості.

Ви економите найбільше на хімікатах на найнеоднорідніших полях!

Що таке послуга гетерогенності?

У сільському господарстві це стосується визнання та використання природних відмінностей або неоднорідності в межах поля чи ландшафту. Це включає розуміння та використання різноманітних характеристик різних територій для оптимізації сільськогосподарських практик.

Послуги можуть включати методи точного землеробства, такі як внесення змінних норм, управління з урахуванням потреб конкретної ділянки та цілеспрямовані втручання, засновані на конкретних потребах різних зон або ділянок у межах поля.

Використовуючи це, фермери можуть підвищити ефективність використання ресурсів, покращити врожайність сільськогосподарських культур та мінімізувати вплив на навколишнє середовище.

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