परिवर्ती दर बीजाई (बुवाई) मानचित्र

GeoPard VRA planting maps बनाने के कई विकल्प देता है।

सारांश

वैरिएबल रेट सीडिंग (VRS) या VR प्लांटिंग मानचित्र, खेत-विशिष्ट परिस्थितियों के आधार पर बुवाई रणनीतियों को बेहतर बनाने के लिए ज़रूरी हैं। VRS मानचित्रों को सही तरीके से कॉन्फ़िगर करने से फसल उपज और संसाधन दक्षता में काफ़ी सुधार हो सकता है। यह गाइड GeoPard के सटीक कृषि उपकरणों का उपयोग करके प्रभावी VRS मानचित्र बनाने के मुख्य पहलुओं और विकल्पों को बताती है। इसके बारे में और पढ़ें GeoPard ब्लॉग में वैरिएबल रेट प्लांटिंग.

VRS मानचित्र कॉन्फ़िगरेशन विकल्प

VRS मानचित्रों के लिए नीचे कुछ सुझाई गई कॉन्फ़िगरेशन दी गई हैं:

1. केवल इमेजरी के आधार पर खेत की क्षमता

• विवरण: ऐतिहासिक इमेजरी का उपयोग करके वैरिएबल रेट सीडिंग (VRS) मानचित्र बनाएं, जो खेत क्षमता मानचित्रोंपर आधारित हों। GeoPard की स्वचालित अनुशंसा प्रणाली प्रतिनिधि वर्षों की पहचान करने में मदद करती है। चूँकि अगले मौसम के मौसम का अनुमान लगाना चुनौतीपूर्ण है, यह असामान्य वर्षों (जैसे, बहुत सूखे और बहुत गीले वर्षों के बीच संतुलन) का समायोजन करके अधिक सटीक अनुशंसाएँ देती है। प्रतिनिधि वर्षों की GeoPard की स्वचालित अनुशंसा.

GeoPard अपने-आप इमेजरी चुनता है, फिर भी आप आवश्यकता अनुसार अन्य इमेज चुन सकते हैं

VR प्लांटिंग के लिए उपयोग किए गए खेत क्षमता क्षेत्र, जो बहु-वर्षीय इमेजरी के आधार पर अपने-आप बनाए गए हैं

• सर्वोत्तम के लिए: त्वरित शुरुआत वाले परिदृश्य, खासकर जब फसल चक्रण की जानकारी उपलब्ध हो। उन्हीं वर्षों को चुनें जिनमें वही फसल थी (जैसे, मक्का बोने के लिए मक्का वाले वर्ष)।

2. इमेजरी, स्थलाकृति और मृदा चमक के आधार पर खेत की क्षमता

• विवरण: यह बहु-स्तरीय दृष्टिकोण इमेजरी, स्थलाकृति और मृदा चमक.

• कॉन्फ़िगरेशन: ढलान पर नकारात्मक वज़न दें (कटाव के जोखिम को ध्यान में रखते हुए) और अधिक मृदा चमक पर भी (जो कम जैविक पदार्थ का संकेत देती है)।

3. उपज, मिट्टी सैंपलिंग/स्कैनिंग, इमेजरी, स्थलाकृति और मृदा चमक के आधार पर खेत की क्षमता

विद्युत चालकता, स्थलाकृति, उपज और उपग्रह इमेजरी के आधार पर VR सीडिंग मानचित्र का एक उदाहरण

• विवरण: एक व्यापक खेत क्षमता मानचित्र के लिए कई डेटा स्रोतों को एक साथ जोड़ें।

• चरण:

  1. उपज डेटा को साफ़ और कैलिब्रेट करें: पिछले उपज डेटा की सटीकता सुनिश्चित करें।

  2. बनाएँ सिंथेटिक उपज मानचित्र: यदि पिछले मौसमों के लिए उपज डेटा उपलब्ध नहीं है, तो GeoPard का उपयोग करके ये मानचित्र बनाएं। केवल कुल या औसत उपज की ज़रूरत होती है, लगभग 90% सटीकता के साथ।

4. रोपाई के लिए समीकरण-आधारित दृष्टिकोण

उपज डेटासेट के आधार पर VR सीडिंग सोयाबीन मानचित्र का एक उदाहरण

• विवरण: कस्टम फ़ॉर्मूले का उपयोग करें और उपलब्ध किसी भी डेटा लेयर का उपयोग करें (जैसे, इमेजरी, स्थलाकृति, उपज, मिट्टी)।

• लचीलापन: विशिष्ट कृषि-आधारित आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित कॉन्फ़िगरेशन की अनुमति देता है।

• में भी उपलब्ध है बैच समीकरण विश्लेषण

वैरिएबल रेट प्लांटिंग अनुशंसा तालिका

नीचे विभिन्न देशों में अनेक फसलों के लिए रोपाई अनुशंसाओं की एक व्यापक तालिका दी गई है।

जनसंख्या अनुशंसाएँ USA और Canada के लिए बीज प्रति एकड़ में हैं और अन्य देशों के लिए बीज प्रति हेक्टेयर में हैं।

फसल	देश	जनसंख्या (बीज/एकड़)	जनसंख्या (बीज/हेक्टेयर)
मक्का	USA	28,000 - 34,000
	Canada	28,000 - 34,000
	Ukraine		65,000 - 75,000
	Brazil		60,000 - 70,000
	Australia		70,000 - 85,000
	Germany		70,000 - 85,000
	France		70,000 - 85,000
गेहूँ	USA	1,000,000 - 1,300,000
	Canada	1,000,000 - 1,300,000
	Ukraine		4,000,000 - 5,000,000
	Brazil		3,500,000 - 4,500,000
	Australia		4,000,000 - 5,000,000
	Germany		4,000,000 - 5,000,000
	France		4,000,000 - 5,000,000
सोयाबीन	USA	140,000 - 180,000
	Canada	140,000 - 180,000
	Ukraine		350,000 - 450,000
	Brazil		300,000 - 400,000
	Australia		350,000 - 450,000
	Germany		350,000 - 450,000
	France		350,000 - 450,000
सूरजमुखी	USA	15,000 - 22,000
	Canada	15,000 - 22,000
	Ukraine		55,000 - 65,000
	Brazil		50,000 - 60,000
	Australia		50,000 - 60,000
	Germany		50,000 - 60,000
	France		50,000 - 60,000
कैनोला (रेपसीड)	USA	500,000 - 800,000
	Canada	500,000 - 800,000
	Ukraine		350,000 - 450,000
	Brazil		2,200,000 - 3,500,000
	Australia		1,200,000 - 2,000,000
	Germany		1,200,000 - 2,000,000
	France		1,200,000 - 2,000,000
गन्ना	USA	8,000 - 12,000
	Canada	लागू नहीं
	Ukraine	लागू नहीं
	Brazil		100,000 - 140,000
	Australia		100,000 - 140,000
	Germany	लागू नहीं
	France	लागू नहीं
जौ	USA	1,000,000 - 1,300,000
	Canada	1,000,000 - 1,300,000
	Ukraine		4,000,000 - 5,000,000
	Brazil		3,500,000 - 4,500,000
	Australia		2,500,000 - 3,200,000
	Germany		4,000,000 - 5,000,000
	France		4,000,000 - 5,000,000
धान	USA	100,000 - 150,000
	Canada	लागू नहीं
	Ukraine	लागू नहीं
	Brazil		400,000 - 600,000
	Australia		250,000 - 370,000
	Germany	लागू नहीं
	France	लागू नहीं
कपास	USA	45,000 - 55,000
	Canada	लागू नहीं
	Ukraine	लागू नहीं
	Brazil		100,000 - 120,000
	Australia		110,000 - 135,000
	Germany	लागू नहीं
	France	लागू नहीं
ज्वार	USA	40,000 - 60,000
	Canada	40,000 - 60,000
	Ukraine		100,000 - 150,000
	Brazil		90,000 - 120,000
	Australia		100,000 - 150,000
	Germany		100,000 - 150,000
	France		100,000 - 150,000

स्रोत:

Purdue University, University of Illinois Extension, FAO, Embrapa, कृषि एवं मत्स्य विभाग, North Dakota State University, Alberta Wheat Commission, Grains Research and Development Corporation, National Sunflower Association, Australian Oilseeds Federation, Canola Council of Canada, USDA, European Commission - Agriculture and Rural Development

मौसम के बाद का विश्लेषण

मौसम के बाद, चलाएँ सांख्यिकीय और परीक्षण विश्लेषण ताकि उपज डेटा के आधार पर उपज आउटपुट और लाभ मानचित्रों की गणना की जा सके। इससे अगले मौसम के लिए VRS मानचित्र को बेहतर बनाने में मदद मिलती है।

सटीक कृषि के और उपयोग मामले

देखें GeoPard PrecisionAg उपयोग मामलों का PDF दृश्य उदाहरणों और आगे की जानकारी के लिए।

कैसे शुरू करें

GeoPard के उन्नत उपकरणों और तरीकों का उपयोग करके आप बुवाई रणनीतियों को बेहतर बना सकते हैं, फसल उपज बढ़ा सकते हैं और अधिक टिकाऊ कृषि को समर्थन दे सकते हैं। शुरू करने के लिए, निःशुल्क पंजीकरण करें app.geopard.tech.

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इन तरीकों को एकीकृत करके, GeoPard आपको सटीक बुवाई रणनीतियों के माध्यम से कुशल और उत्पादक खेती प्रथाएँ हासिल करने में मदद करता है.