Змінні Норми Посіву: Застосування Й Переваги Технології
Переваги застосування змінних норм посіву стають очевидними у міру того, як агропідприємства прагнуть забезпечити екологічну сталість та адаптуватися до нестабільних економічних умов.
Точне землеробство зараз знаходиться на підйомі, проте фактичне впровадження системи диференційованого посіву потребує коригування всього ланцюжка створення вартості сільськогосподарської продукції. Сільгоспвиробники часто вважають впровадження цифрових технологій значною інвестицією. Однак, використання аналітики супутникових знімків дає змогу застосувати технологію змінних норм висіву, заощаджуючи при цьому на експлуатаційних витратах, таких як насіння, добрива та поливна вода. У статті розглядаються основні визначення цієї технології, пропонуються нові наукові дослідження та практичні шляхи її впровадження в сучасне сільське господарство.
Що Таке Змінні Норми Посіву?
У точному землеробстві застосування змінних норм посіву (англ. Variable Rate Seeding, VRS) – це технологія, яка уможливлює правильне й точне регулювання використання посівного матеріалу на певних ділянках поля. Оптимальні норми насіння для посіву розраховують залежно від конкретних характеристик ґрунту, рельєфу місцевості, метеорологічних умов та інших факторів .
Система розрахунку змінних норм посіву існує як мінімум з 90-х років минулого століття, проте досі вона була доступна в основному науковим колам та великим виробникам сільськогосподарської техніки. Зараз завдяки широкому поширенню аналітики великих даних, метод застосування диференційованих норм посіву стає доступним для більш широкої аудиторії сільгоспвиробників. На думку Василя Черлінки, ґрунтознавця компанії EOS Data Analytics, найбільш економічним способом досягнення оптимальної врожайності є використання технології диференційованих норм посіву, який поєднує практичні знання аграріїв, отримані безпосередньо на полях, та супутникові дані .
За словами пана Василя, останнім часом практика використання змінних норм посіву вийшла на якісно новий рівень. Реалізувати технології точних норм посіву можна численними способами без використання методів цифрової трансформації та аналітики великих даних, але сучасні технології дають кращу змогу отримати достойні та передбачувані результати. Чим більше вірогідних даних, тим точнішими будуть висновки. На щастя, такі речі, як супутникові знімки, стали доступні широкій аудиторії користувачів.
З усім тим, технологію змінних норм посіву можна вдосконалити навіть ще більше. Використовуючи інструменти та алгоритми для точного розрахунку кількості посівного матеріалу залежно від властивостей ґрунту, рельєфу, метеорологічних умов та інших факторів, вчені, що вивчають дані, суттєво підвищують ефективність системи VRS. Оскільки такі показники, як схожість насіння, розвиток рослин та їх потенціал можуть змінюватися в різних умовах, диференційовані норми посіву дають змогу розподілити насіннєвий матеріал відповідним чином й оптимізувати врожайність сільськогосподарських культур. Завдяки цьому методу, фермери можуть краще управляти ризиками та результативно інвестувати в ділянки з більшим потенціалом.
Оптимізація Розрахунків Змінних Норм Посіву За Допомогою Супутникових Знімків
Науковий аналіз є одним із поширених способів перевірки вірогідності та розширення меж застосування теоретичних знань. Науковці компанії EOSDA перевірили ефективність алгоритмів, заснованих на цифровій аналітиці, та запропонували удосконалення процесів застосування диференційованих норм посіву.
Як приклад, можна навести використання даних дистанційного зондування Землі, отриманих за допомогою супутникової платформи точного землеробства EOSDA Crop Monitoring. Зокрема, вчені розглядали значення індексів рослинності та ґрунту, отримані в різних спектральних діапазонах. Різкі зміни значень цих показників дали змогу виявити зони в області інтересу, у яких необхідно скоригувати сільськогосподарські стратегії точного землеробства щодо застосування змінних норм посіву.
В ідеалі супутникові дані краще доповнити показниками наземних приладів, такими як:
- Дані про генетичний потенціал сорту сільськогосподарських культур та схожість насіння
- Часові ряди із супутниковими даними за повним набором вегетаційних індексів
- Агрохімічні, агрофізичні та фізико-хімічні показники ґрунтів, ґрунтова карта, похідні аналізу ЦМР (цифрової моделі рельєфу)
- Карти врожайності за останні кілька років для всіх сівозмін
- Інформація про іригацію / дренаж та – за необхідності – схеми розміщення дренажних систем.
Наприклад, у результатах експериментального дослідження, що представлені на малюнку 1, було проведено повний комплекс аналітичних операцій для виявлення факторів, які найбільше впливають на врожайність посівів, у цьому випадку кукурудзи, у сезоні 2022 року. На малюнку показано результат – 3D-модель місцевості з низкою предикторів, які були відібрані для подальшого дослідження, таких як крутість та кут нахилу, кривина поверхні, топографічний індекс зволоженості (мал. 1), а також аналіз загрози виникнення ерозії (мал. 2).
За результатами прогнозного моделювання ґрунтового покриву, найпоширенішими ґрунтами є комплекси слабо-, середньо- та сильноеродованих темно-сірих лісових ґрунтів (за іншою класифікацією лувських сіроземів) та чорноземів з легкосуглинистою текстурою. Для цих ґрунтів інтервал зволоження для якісного, агротехнічно прийнятного обробітку становить 15-25% та 15-18% відповідно.
Аналізуючи вміст вологи в ґрунті та його температуру за даними на платформі EOSDA Crop Monitoring, наші науковці визначили оптимальний час для проведення посівної із застосуванням змінних норм посіву. Протягом періоду вирощування було використано аналітику супутникових знімків для подальшого аналізу причин нерівномірної врожайності на полях. В результаті дослідження було зафіксовано цікаві закономірності:
- Пряма кореляція між NDVI (нормалізований диференційований вегетаційний індекс, англ. Normalized Difference Vegetation Index), TWI (топографічний індекс вологості, англ. Topographic Wetness Index) та продуктивністю ґрунтів.
- Зворотна кореляція між NDVI, TWI та кутом нахилу, а також тангенціальною та середньою кривиною топографічної поверхні.
Завдяки цим спостереженням та комплексному аналізу даних з інших згаданих вище джерел, вчені EOSDA дійшли важливих висновків:
- Мінеральні добрива розподіляються відповідно до особливостей рельєфу. Вочевидь, з пагорбів вони переносяться на низькі зони рельєфу, але в горизонтальних ділянках розподіляються більш рівномірно. Відповідно, на занижених та горизонтальних ділянках виявлено підвищену щільність посівів.
- На супутникових знімках видно світлі плями на помірно і сильно еродованих ґрунтах, що під час перехресного аналізу підтверджується результатами моделювання ерозії.
Беручи до уваги всі ці фактори, науковці EOSDA розрахували покращені змінні норми посіву для наступного сезону вирощування кукурудзи на досліджуваному полі. Попередню (рівномірну) норму посіву 77,5 тис. насіння/га було рекомендовано змінити на середню норму в 91 тис. насіння/га.
Важливо також зауважити, що значення норми посіву пропорційно знижувалися з погіршенням стану ґрунтів. Це явище було притаманне ділянкам з найбільш еродованими ґрунтами із найменшими значеннями агрохімічних, агрофізичних та фізико-хімічних показників. Іншими словами, зменшення змінної норми посіву на недостатньо продуктивних ділянках збільшує площу живлення рослин, що сприяє отриманню врожайності, близької до середньої по полю. У разі посіву насіння з єдиною нормою на всьому полі (і конкуренції рослин за ресурси) домогтися аналогічного показника врожайності неможливо. Результати розрахунків цих норм виявилися сприятливими як для бізнесу, так і з точки зору сталого розвитку. За попередніми оцінками, економічний ефект застосування диференційованих норм посіву має збільшитися не менш як на 5-10%.
EOSDA Crop Monitoring
Платформа для моніторингу полів, яка використовує супутникові знімки з високою роздільною здатністю – виявляйте зміни та вживайте заходів дистанційно!
Впровадження Технології Змінних Норм Посіву З EOSDA Crop Monitoring
Скласти карту посіву зі змінною нормою розподілу насіння по полю можна за допомогою інструменту карт диференційованого внесення. Ця функція на платформі дає змогу реалізувати технологію VRA на практиці за умови наявності аналітичних даних супутникових знімків і/або комплексної аналітики, як описано вище. Визначені зони можна передавати до сільськогосподарської техніки через файли в форматі ISO-XML або SHP. Формат SHP також адаптовано до технічних вимог таких марок техніки, як Trimble, Amazone та John Deere.
Карти продуктивності генеруються запатентованим алгоритмом EOSDA, який відбирає безхмарні супутникові знімки за вказаний період та на основі отриманої інформації видає аналітику за індексом NDVI. За такою картою можна засіяти поля з використанням змінної норми посіву, оскільки на ній видно більш та менш продуктивні зони з точки зору середньостатистичних показників розвитку сільськогосподарських культур у минулих сезонах.
Нещодавно додані багатошарові карти – приклад програмного забезпечення для посіву зі змінними нормами розподілу насіння, яке уможливлює поєднання різних типів аналітичних даних на одній карті. Наявність потрібних даних в одному місці дає змогу побачити повну картину стану полів. Прикладом такого поєднання може бути комбінація вегетаційних індексів, вологості, топографічних висот (у наступних версіях будуть реалізовані проби ґрунту та карти врожайності, що завантажуються з техніки). У багатошарових картах також передбачено можливість регулювати вагу (важливість) кожного параметра для алгоритму та візуально налаштовувати непрозорість для зручності візуального контролю під час диференційованої сівби.
Ці карти можна використовувати не тільки для диф. посіву, але і для диференційованого внесення добрив. Наприклад, додавання до шарів NDVI та NDMI шару висот для підживлення посівів з урахуванням зон з високим та низьким рельєфом допомагає уникнути вимивання добрив з полів.
Як бачимо, реалізація технології змінної норми посіву та/або розподілу засобів виробництва стає можливою після ідентифікації зон у такій програмній платформі, як EOSDA Crop Monitoring. Ділити поле на зони можна по-різному: або визначати зони на основі карт продуктивності, або використовувати багатошарові карти із зазначенням низки бажаних параметрів. Визначившись щодо обробітку кожної зони, користувачі можуть вказати одиницю виміру на гектар/акр і вивантажити результат у вигляді файлу. Подальше завантаження цього файлу в сільгосптехніку дає змогу автоматизувати процес диференційованої сівби відповідно до заданих параметрів.
Таким чином, застосовувати методи точного землеробства стає досить просто. Крім того, із застосуванням змінних норм посіву вирощування сільськогосподарських культур стає більш рентабельним завдяки оптимізації витрат на насіння та засоби виробництва.
Перспективи Підвищення Врожайності За Допомогою Аналітики Супутникових Знімків
Доведено, що посів зі змінною нормою розподілу насіння є більш ефективним рішенням порівняно з традиційним уніфікованим підходом, оскільки характерні для окремих регіонів властивості ґрунту та клімату ніколи не бувають однаковими. Фактично, властивості ґрунту можуть відрізнятися навіть на одному полі залежно від рельєфу, агрохімічних умов та інших важливих факторів. Проростання насіння й розвиток посівів також відбувається по-різному, що вливає на їхній потенціал врожайності. Учені EOSDA дійшли висновку, що для оптимізації врожайності сільгоспвиробникам необхідно підбирати оптимальну норму посіву на одиницю площі, яка відповідає унікальним характеристикам кожної ділянки поля.
Будь-яке сільськогосподарське підприємство має бути економічно ефективним, а технологія змінних норм посіву допомагає зменшити витрати на підживлення рослин, а також боротьбу зі шкідниками та бур’янами на полях.
Доведено, що попередній аналіз змінних норм посіву сільськогосподарських культур з використанням аналітики космічних знімків є потенційно точнішим, ніж традиційні методи наземної діагностики. Точність цього методу забезпечує врахування багаторічної динаміки великого масиву даних, і тому помилки через брак даних зводяться до мінімуму.
У практиці європейських країн інвестиції в посівну техніку зі змінною нормою посіву повертаються в середньому протягом першого року використання на 400 га орних земель, а середня дохідність становить близько 100 євро на гектар. Прогнозуючи окупність інвестицій на певний період, ми дійшли висновку, що застосування змінних норм посіву є ефективним, якщо площа господарства в середньому становить не менше 150 га. При цьому спостерігається досить висока варіабельність економічних показників залежно від виду сільськогосподарської культури, характеристик ґрунту, даних дистанційного зондування Землі та, що особливо важливо, додаткової аналітики.
Впровадження Системи Змінних Норм Посіву
У підсумку можна сказати, що супутникові знімки дають цінний масив даних, зокрема, для прогнозної аналітики щодо точної кількості насіння під час диференційованого посіву. Ці дані можуть бути використані як на базовому рівні для аналізу вегетаційних індексів, так і для проведення ретельного наукового аналізу конкретної місцевості.
Коли справа доходить до деталей, фахівці з обробки даних можуть надати комплексну оцінку параметрів ґрунту, а також факторів зростання та розвитку певних видів сільськогосподарських культур. Чим більше даних, тим швидше вчені зможуть удосконалити методи аналізу, щоб знайти оптимальне рішення та сформулювати практичні рекомендації щодо застосування змінних норм посіву.
Норми посіву, засновані на індивідуальних дослідженнях, можна передавати в файлах певного формату на комп’ютери та сільськогосподарську техніку. Таким чином, використовуючи різні норми насіння для посіву на певних ділянках поля, сільгоспвиробники можуть мінімізувати витрати й водночас оптимізувати врожайність полів та підтримувати якість ґрунту.
Відкрийте для себе переваги застосування змінних норм посіву, безплатно зареєструвавшись на платформі EOSDA Crop Monitoring. Оцініть можливості спостереження за своїм полем або полями з космосу за допомогою багатоспектральних сенсорів, які здатні побачити набагато більше, ніж людське око. Цікавлять подробиці? Зв’яжіться з нами за адресою sales@eosda.com та замовте індивідуальне рішення за участю наших науковців.
Про автора:
Наразі Кароліна здобуває ступінь бакалаврині в Університеті штату Пенсильванія. Вона досконало володіє мистецтвом донесення наукової цінності точних та сталих рішень EOSDA у легкій для сприйняття формі. Кароліна є відданою прихильницею розширення особистих можливостей і представляє та підтримує українських жінок у світовій STEM-спільноті. Вона також є членкинею AWIS, WIT та інших організацій.
Oстанні статті
Вирощування Батату: Посадка, Догляд Та Збирання
Хоча процес вирощування батату є досить прости, для успішного розвитку культури та отримання рясного урожаю треба враховувати важливі особливості вирощування батату.
Вирощування Винограду: Як Садити, Доглядати Та Збирати Врожай
Традиції поєднуються з сучасними технологіями вирощування винограду. Вікова мудрість забезпечує правильну обрізку винограду, а супутники відстежують стрес лози та керують підживленням.
EOSDA Crop Monitoring: Запущено Конструктор Карт
Завдяки новій функції користувачі EOSDA Crop Monitoring тепер можуть використовувати дані про врожайність зі своєї техніки для оптимізації використання ресурсів та продуктивності посівів.