Зонирование Полей В EOSDA Crop Monitoring
Зонирование сельскохозяйственных полей позволяет:
- Определить тенденции урожайности на разных участках поля
- Использовать переменные нормы внесения для каждой зоны поля в зависимости от ее продуктивности
- Выявить проблемные участки поля, которые требуют особого внимания
Преимущества
Функция Зонирования обеспечивает ряд преимуществ, а именно:
Максимальный рост урожайности
Используйте потенциал каждой зоны посевов, чтобы собрать максимальный урожай.
Сокращение затрат
Экономьте средства благодаря дифференцированному внесению удобрений, семян, СЗР и/или поливу.
Предотвращение стока удобрений
Защитите почвы и водоемы от загрязнения, внося ровно столько удобрений, сколько необходимо каждому участку поля.
Калькулятор экономии средств
Посчитайте, какую сумму вы сможете сэкономить при внесении удобрений с переменной нормой по сравнению с традиционным методом.
Загрузка карт дифференцированного внесения (VRA)
Скачайте карту предписаний с переменной нормой и загрузите ее в сельхозтехнику, сохраните для дальнейшего использования или поделитесь с другими по ссылке.
Оптимизация отбора проб почвы
Используйте карты продуктивности и экономьте на анализе почв, отбирая пробы только в проблемных зонах.
Функции
Автоматическое зонирование сельскохозяйственных угодий на основе исторических спутниковых снимков и данных о рельефе местности
Расчет количества и стоимости вносимых ресурсов
Создание карт предписаний, совместимых с большинством моделей сельхозтехники
Сельскохозяйственное зонирование исключительно на основе наших внутренних данных
Карта Вегетации
При создании карты можно выбрать один из индексов:
- NDVI NDVI показывает зоны накопления биомассы и участки поля с низкой вегетацией, которые могут потребовать большего количества удобрений.
- NDRE NDRE позволяет выявить угнетенную или стареющую растительность в середине и конце сезона для эффективного планирования внесения удобрений.
- MSAVI MSAVI определяет наличие растительности, когда почва еще частично оголена, и позволяет наиболее точно рассчитать карты предписаний по удобрениям на ранних стадиях роста культур.
- ReCl ReCl, измеряющий содержание хлорофилла в листьях, позволяет выявить зоны посевов с пожелтевшей и поблекшей растительностью, которые могут требовать дополнительного внесения удобрений.
- NDMI NDMI идеально подходит для орошения с регулируемой нормой, так как выделяет зоны растительности, испытывающей водный стресс.
Карта Продуктивности
- Вносите калийные и фосфорные удобрения, опираясь на исторические данные о зонах продуктивности. Это позволит избежать чрезмерного внесения удобрений на участках, где накопилось достаточное количество этих веществ.
- Используйте технологию посева с переменной нормой высева, внося разное количество семян в разные зоны продуктивности поля, чтобы максимально повысить урожай или получить одинаковый урожай на всей площади поля.
- Определяйте ключевые участки для отбора проб почвы на основе карт продуктивности сельскохозяйственных угодий вместо стандартной координатной сетки, не учитывающей специфику ваших полей.
- Оценка продуктивности поля перед покупкой или арендой земли позволяет минимизировать риски и увеличить прибыль.
Комбинированная Карта
На полях, рельеф которых включает холмы, склоны или ямы, чаще происходит вымывание гумуса и изменение химического состава почвы, что может привести к снижению урожайности.
От рельефа зависит количество удобрений, семян и/или средств защиты растений, вносимых в различные зоны посевов для роста и развития культур.
Комбинированная карта объединяет слои вегетации и рельефа, позволяя создать оптимальную карту дифференцированного внесения удобрений для повышения продуктивности.
При создании карты вы можете:
Выбрать количество зон, уровень детализации и до 5 доступных слоев, где каждый слой соответствует одному типу данных:
- Вегетационный индекс, доступный по умолчанию (NDVI, NDRE, NDMI, MSAVI, RECI)
- Пользовательский индекс
- Карта высот
Выбрать, насколько (в процентах) каждый слой будет учитываться в итоговой карте
Настроить прозрачность, чтобы сравнить слои и сделать полезные выводы о зонах поля на основе комбинации различных данных.
Индивидуальные Решения
Мы используем свой эксклюзивный запатентованный алгоритм для разработки индивидуальных проектов, позволяющих с максимальной точностью решать конкретные задачи клиентов.
Пример из практики: один из наших клиентов хотел оценить продуктивность своих полей сои и кукурузы, расположенных в Кукурузном поясе в США. Относительных данных (от -1 до +1) было недостаточно — клиенту требовалась информация о продуктивности конкретных полей кукурузы и сои в абсолютных значениях (кг/га).
Для выполнения этой задачи наш отдел исследований и разработок (R&D) объединил запатентованный алгоритм картирования продуктивности культур с данными биофизического моделирования за 7 лет. Рассчитав биологическую урожайность конкретных культур, они смогли создать новый пользовательский индекс CALPI (Комбинированный Индекс Продуктивности Сельскохозяйственных Угодий). Благодаря этому наш клиент получил подробные данные о продуктивности конкретных культур на своих полях и значительно повысил урожайность с помощью дифференцированного внесения удобрений и посева с применением переменной нормы.