Рівняннєва аналітика в точному землеробстві

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

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)

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 азоту у відсотках. Розрахунок базується на шарах даних про врожайність, білок та вологість зерна.

Азот: цільовий рецепт проти внесеного азоту

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

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.