Vergleich von Ertragsdatensätzen

Ertragsdatensätze vergleichen, um tiefere Einblicke in die Kulturleistung über die Saison hinweg zu gewinnen, einschließlich ordnungsgemäßer Ertragsbereinigung und -kalibrierung sowie der Nutzung synthetischer Erträge.

Kontext

Moderne landwirtschaftliche Entscheidungsprozesse basieren stark auf Ertragsdatensätzen, die gesammelte Erträge darstellen und einen großen Teil des Einkommens der Betriebsleiter widerspiegeln. Diese Datensätze müssen genau und von hoher Qualität sein, um Entscheidungen zur Einsatzsteuerung zu informieren und zukünftige Pflanz- und Düngestrategien zu optimieren.

Ertragsdaten werden typischerweise von Erntemaschinen erfasst, doch rohe Messwerte sind oft unvollständig, enthalten Fehler oder müssen kalibriert werden, um Sensorinkonsistenzen und variable Feldbedingungen auszugleichen. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wenden Fachleute üblicherweise Bereinigungs-, Kalibrierungs- und Methoden zur synthetischen Datensatzgenerierung an, um verlässliche, vergleichbare Ertragsdaten zu erzeugen.

Beides Ertragsbereinigung & Kalibrierung und Synthetische Wiederherstellung von Ertragsdaten werden von GeoPard unterstützt.

Der Vergleich von Ertragsdatensätzen aus verschiedenen Erntejahren liefert wertvolle Erkenntnisse, hilft bei der Validierung von Managementmaßnahmen, bestätigt die Sensorgenauigkeit und verbessert Strategien für kommende Saisonperioden. Solche Vergleiche leiten außerdem die Verfeinerung von Dünge- und Aussaatvorgaben an, sodass jede Entscheidung auf vertrauenswürdigen Informationen beruht.

Vergleichsansatz (unter Verwendung der Ähnlichkeitsgleichung)

Um Ertragsdatensätze quantitativ zu vergleichen, nutzen wir eine vorab gespeicherte Gleichung namens Räumliche Korrelationsanalyse (Ähnlichkeit von Datenlayern) die die Ähnlichkeit zwischen ertragsbezogenen Attributen von Ertragsdatensätzen auf räumlicher Basis misst.

Diese Gleichung weist einen Ähnlichkeitswert zu, der angibt, wie eng ein Datensatz in räumlichem Muster und Werteverteilung einem anderen entspricht.

Die Ähnlichkeitswerte reichen von 0 bis 1, wobei 0 keine Übereinstimmung und 1 eine 100%-ige räumliche Wertübereinstimmung anzeigtMit anderen Worten: Je näher der Ähnlichkeitswert an 1 liegt, desto ähnlicher sind die Ertragsattribute.

Realer Ertragsdatensatz (2015 Sojabohne gegen 2018 Sojabohne)

In diesem Fall beginnen wir mit rohen Ertragsdaten, die während zweier unterschiedlicher Vegetationsperioden 2015 und 2018 für dieselbe Kultur Sojabohne erhoben wurden. Die Anfangsdatensätze enthalten ungewöhnlich hohe und niedrige Werte, insbesondere am Anfang/Ende der Mähdrescherdurchgänge, und die Daten erfordern eine leichte Rekalibrierung.

Nach der Anwendung von GeoPards Bereinigungs- und Kalibrierungswerkzeugen ist der resultierende Datensatz gleichmäßiger, konsistenter und leichter zu interpretieren.

Die Ausführungs-Map der Ähnlichkeitsgleichung ist unten als Screenshot dargestellt.

Aus statistischer Sicht zeigt sie einen hohen Mittelwert (0,869) und Median (0,876), was darauf hinweist, dass die Ertragsmuster der Sojabohne 2018 denen von 2015 stark ähnelnWährend einige Bereiche bis auf 0,599 fallen, bestätigen die geringe Varianz (0,005) und die moderate Standardabweichung (0,073) eine insgesamt hohe Konsistenz.

Aus agronomischer Sicht weist diese Stabilität darauf hin, dass die zugrunde liegenden Feldbedingungen und die Reaktion auf Managementmaßnahmen weitgehend unverändert geblieben sind.

Realer Ertragsdatensatz (2022 Mais gegen 2024 Mais)

In diesem Szenario starten wir mit rohen Ertragsdaten aus zwei Maisperioden — 2022 und 2024. Die Anfangsdatensätze enthalten Anomalien wie ungewöhnlich hohe oder niedrige Messwerte, Querfahrten und gekrümmte Fahrspuren, was auf die Notwendigkeit einer Sensorkalibrierung hinweist.

Nach der Anwendung von GeoPards Bereinigungs- und Kalibrierungswerkzeugen werden die Datensätze verlässlicher, sodass automatisierte Analysen und fundierte Entscheidungen möglich werden.

Die Ausführungs-Map der Ähnlichkeitsgleichung ist unten als Screenshot dargestellt.

Aus statistischer Sicht zeigen ein Mittelwert von 0,791 und ein Median von 0,799, dass die Maiserträge 2024 weitgehend denen von 2022 ähneln, obwohl Bereiche bis auf 0,413 Variabilität anzeigen. Eine Standardabweichung von 0,115 bestätigt einige Unterschiede über das Feld hinweg.

Aus agronomischer Sicht konsistente Muster deuten auf stabile Bedingungen und effektives Management über die Zeit hinJedoch können lokal niedriger-ähnliche Zonen gezielte Anpassungen erfordern, um die zukünftige Ertragsleistung zu verbessern.

Synthetisch vs Realer Ertragsdatensatz (2023 Raps)

In diesem Szenario beginnen wir mit einem rohen Ertragsdatensatz aus der Rapskampagne 2023 und einem synthetisch erzeugten Ertragsdatensatz für dieselbe Kultur und dasselbe Jahr 2023. Das Ziel ist, die räumliche Genauigkeit von realen gegenüber synthetischen Erträgen zu bewerten, um nicht protokollierte Daten zu ergänzen, Lücken in den Ertragsdaten zu schließen und Anomalien mithilfe synthetischer Werte zu korrigierenDer reale Ertragsdatensatz enthält Probleme wie ungewöhnlich hohe oder niedrige Messwerte, Querfahrten, gekrümmte Fahrspuren und Null-Durchgänge, die alle auf die Notwendigkeit einer Sensorkalibrierung hinweisen.

Nach der Anwendung von GeoPards Bereinigung & Kalibrierung an den realen Ertragsdaten und der Generierung von Synthetischem Ertrag für Raps können wir einen aussagekräftigen Vergleich ihrer Ähnlichkeit beginnen.

Die Ausführungs-Map der Ähnlichkeitsgleichung ist unten als Screenshot dargestellt.

Aus statistischer Sicht deuten der hohe Mittelwert (0,889) und der Median (0,904) darauf hin, dass der synthetische Ertragsdatensatz insgesamt die räumlichen Muster des realen Raps-Ertrags 2023 gut abbildetWährend ein Bereich bis auf 0,291 absinkt, deuten die geringe Varianz (0,006) und die moderate Standardabweichung (0,08) darauf hin, dass die meisten Feldbereiche zwischen den realen und synthetischen Datensätzen eng übereinstimmen, mit sehr wenigen Ausreißern.

Aus agronomischer Sicht impliziert diese starke Ähnlichkeit, dass die synthetischen Ertragsdaten als verlässlicher Stellvertreter für reale Feldbedingungen dienen können, was das Vertrauen in die Verwendung modellierter Szenarien zur Entscheidungsfindung stärkt. Die agronomischen Praktiken, die sich in den realen Ertragsdaten widerspiegeln, werden vom synthetischen Ertragsmodell gut erfasst, was eine fundiertere und konsistentere Planung zukünftiger Managementstrategien ermöglicht.

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Zuletzt aktualisiert vor 1 Jahr

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