Sammenligning af udbyttedatasæt

Sammenlign ydelsesdatasæt for at få dybere indsigt i afgrødens præstation på tværs af sæsoner, inklusive korrekt ydelsesrensning og kalibrering samt brug af syntetisk ydelse.

Kontekst

Moderne landbrugsbeslutningstagning er i høj grad afhængig af udbyttedatasæt, som repræsenterer indsamlet udbytte og udgør en stor del af landmandens indtægter. Disse datasæt skal være nøjagtige og af høj kvalitet for at kunne informere beslutninger om inputstyring og optimere fremtidige så- og gødningsstrategier.

Udbyttedata indsamles typisk af høstudstyr, men rå aflæsninger er ofte ufuldstændige, indeholder fejl eller kræver kalibrering for at rette op på sensorsvingninger og varierende markforhold. For at overvinde disse udfordringer anvender fagfolk almindeligvis rengørings-, kalibrerings- og syntetisk datasæt-genereringsteknikker for at producere pålidelige og sammenlignelige udbyttedata.

Begge Udbytterengøring og kalibrering og Syntetisk genskabelse af udbyttedata understøttes af GeoPard.

Sammenligning af udbyttedatasæt fra forskellige vækstår giver værdifuld indsigt, hjælper med at validere forvaltningspraksis, bekræfte sensorernes nøjagtighed og forbedre strategier for kommende sæsoner. Disse sammenligninger vejleder også forfining af gødnings- og såplaner og sikrer, at hver beslutning er baseret på troværdig information.

Sammenligningsmetode (ved brug af lighedsligning)

For at sammenligne udbyttedatasæt kvantitativt anvender vi en forudgemt ligning med navnet Rumlig korrelationsanalyse (lag-lag lighed) som måler ligheden mellem udbytterelaterede attributter fra udbyttedatasæt på et rumligt grundlag.

Denne ligning tildeler en lighedsscore, der angiver, hvor tæt et datasæt matcher et andet i rumligt mønster og værdifordeling.

Søg efter den eksisterende ligning for lag-lag lighed

Lighedsværdierne ligger mellem 0 og 1, hvor 0 angiver ingen overensstemmelse og 1 angiver 100 % værdi-rumlig overensstemmelse. Med andre ord, jo tættere lighedsscoren er på 1, desto mere ens er udbytteattributterne.

Faktisk udbyttedatasæt (2015 Sojabønner vs 2018 Sojabønner)

I dette tilfælde starter vi med rå udbyttedata indsamlet i to forskellige vækstsæsoner 2015 og 2018 med samme afgrøde, sojabønner. De oprindelige datasæt indeholder unormalt høje og lave lokaliteter, især i starten/slutningen af høstmaskinens passes, og dataene kræver en mindre rekalibrering.

Efter anvendelse af GeoPards rengørings- og kalibreringsværktøjer bliver det resulterende datasæt mere ensartet, konsistent og lettere at fortolke.

Sojabønner 2015: Oprindelig vs Renset & Kalibreret udbyttedata

Sojabønner 2018: Oprindelig vs Renset & Kalibreret udbyttedata

Kørselens kort for lighedsligningen vises nedenfor som et skærmbillede.

Set statistisk viser det en høj gennemsnitlig værdi (0,869) og median (0,876), hvilket indikerer, at 2018-sojaundbyttemønstrene i høj grad ligner dem fra 2015. Mens nogle områder falder til 0,599, bekræfter den lave variation (0,005) og beskedne standardafvigelse (0,073), overordnet konsistens.

Set agronomisk, tyder denne stabilitet på, at markens underliggende forhold og reaktioner på forvaltningsmetoder stort set har været uændrede.

Sammenligning af udbyttelighedslighed: Sojabønner 2015 vs Sojabønner 2018

Faktisk udbyttedatasæt (2022 Majs vs 2024 Majs)

I dette scenarie starter vi med rå udbyttedata fra to maissæsoner — 2022 og 2024. De oprindelige datasæt indeholder anomalier som unormalt høje eller lave aflæsninger, krydspassager og buede baner, hvilket indikerer behov for sensorrekalibrering.

Efter anvendelse af GeoPards rengørings- og kalibreringsværktøjer bliver datasættene mere pålidelige, hvilket muliggør automatiseret analyse og informerede beslutninger.

Majs 2022: Oprindelig vs Renset & Kalibreret udbyttedata

Majs 2024: Oprindelig vs Renset & Kalibreret udbyttedata

Kørselens kort for lighedsligningen vises nedenfor som et skærmbillede.

Set statistisk viser et gennemsnit på 0,791 og en median på 0,799, at 2024-majsudbytter i vid udstrækning ligner 2022, selvom områder ned til 0,413 indikerer variation. En standardafvigelse på 0,115 bekræfter visse forskelle på tværs af marken.

Set agronomisk, konstante mønstre antyder stabile forhold og effektiv forvaltning over tid. Dog kan lokale områder med lavere lighed kræve målrettede justeringer for at forbedre fremtidig udbyttepræstation.

Sammenligning af udbyttelighedslighed: Majs 2022 vs Majs 2024

Syntetisk vs Faktisk udbyttedatasæt (2023 Raps)

I dette scenarie starter vi med råt udbyttedatasæt fra raps-sæsonen 2023 og et syntetisk genereret udbyttedatasæt for samme afgrøde og samme år 2023. Målet er at vurdere den rumlige nøjagtighed af faktisk versus syntetisk udbytte, hvilket giver en vej til at udfylde uregistrerede data, rette huller i udbyttedata og korrigere anomalier ved hjælp af syntetiske værdier. Det faktiske udbyttedatasæt indeholder problemer som unormalt høje eller lave aflæsninger, krydspassager, buede baner og nulpassager, som alle indikerer behov for sensorrekalibrering.

Efter anvendelse af GeoPards Rengøring & Kalibrering på de faktiske udbyttedata og generering af Syntetisk udbytte for raps kan vi igangsætte en meningsfuld sammenligning af deres lighed.

Raps 2023: Oprindelig vs Renset & Kalibreret udbyttedata

Raps Syntetisk udbytte 2023

Kørselens kort for lighedsligningen vises nedenfor som et skærmbillede.

Set statistisk indikerer den høje gennemsnitsværdi (0,889) og median (0,904), at overordnet matcher det syntetiske udbyttedatasæt tæt det faktiske 2023-rupsudbyttes rumlige mønstre. Mens et område falder så lavt som 0,291, antyder den lave variation (0,006) og beskedne standardafvigelse (0,08), at de fleste dele af marken stemmer tæt overens mellem de faktiske og syntetiske datasæt, med meget få afvigere.

Set agronomisk antyder denne stærke lighed, at de syntetiske udbyttedata kan tjene som en pålidelig proxy for de faktiske markforhold, hvilket styrker tilliden til at bruge modellerede scenarier til at vejlede beslutninger. De agronomiske praksisser, der afspejles i de faktiske udbyttedata, fanges godt af den syntetiske udbyttemodel, hvilket muliggør mere informeret og ensartet planlægning af fremtidige forvaltningsstrategier.

Sammenligning af udbyttelighedslighed Raps: Faktisk 2023 vs Syntetisk 2023