Variable rate såkart (utsåing)

GeoPard tilbyr flere måter å lage VRA-utsåkart på

Oversikt

Variable Rate Seeding (VRS) eller variabel såing-kart er essensielle for å optimalisere såstrategier basert på feltspesifikke forhold. Å konfigurere VRS-kart effektivt kan betydelig forbedre avling og ressursutnyttelse. Denne veiledningen skisserer hovedpunktene og valgene for å lage effektive VRS-kart ved hjelp av GeoPards presisjonslandbrukverktøy. Les mer om Variabel såing i GeoPard-bloggen.

Konfigurasjonsalternativer for VRS-kart

Følgende er noen anbefalte konfigurasjoner for VRS-kart

1. Feltpotensial basert kun på satellitt-/flybilder

• Description: Bruk historiske bilder for å lage Variable Rate Seeding (VRS)-kart basert på Feltpotensialkart. GeoPards automatiske anbefalingssystem hjelper med å identifisere representative år. Siden det er utfordrende å forutsi neste sesongs vær, kompenserer det for avvikende år (f.eks. å balansere for tørre og våte år) for å gi mer nøyaktige anbefalinger. GeoPards automatiske anbefaling av representative år.

GeoPard velger automatisk bilder, men du kan likevel velge andre bilder ved behov

Feltpotensialsoner brukt for variabel såing, automatisk opprettet basert på flerårs-bilder

• Best egnet for: Rask oppstart, spesielt når informasjon om grøfte- eller vekstskifte er tilgjengelig. Velg år med samme avling (f.eks. maisår for maisåing).

2. Feltpotensial basert på bilder, topografi og jordens lyshet

• Beskrivelse: Dette flerlags tilnærming inkorporerer bilder, topografi og jordens lyshet.

• Konfigurasjon: Gi negativ vekt til helling (for å ta hensyn til erosjonsrisiko) og til høyere jordlyshet (som indikerer mindre organisk materiale).

3. Feltpotensial basert på avling, jordprøver/skanning, bilder, topografi og jordens lyshet

Et eksempel på VR-såkart basert på elektrisk ledningsevne, topografi, avling og satellittbilder

• Beskrivelse: Integrer flere datakilder for et grundig feltpotensialkart.

• Steg:

  1. Rens og kalibrer avlingsdata: Sikre nøyaktigheten til tidligere avlingsdata.

  2. Generer Syntetisk avlingskarts: Hvis avlingsdata mangler for tidligere sesonger, bruk GeoPard for å generere disse kartene. Bare total- eller gjennomsnittsavling trengs, med en nøyaktighet på 90%.

4. Likningsbasert tilnærming for såing

Et eksempel på VR-såkart for soyabønner basert på avlingsdatasett

• Beskrivelse: Bruk tilpassede formler og alle tilgjengelige datalag (f.eks. bilder, topografi, avling, jord).

• Fleksibilitet: Tillater skreddersydde konfigurasjoner basert på spesifikke agronomiske behov.

• Tilgjengelig også i Batch-analyse

Anbefalingstabell for variabel såing

Nedenfor er en omfattende tabell med såanbefalinger for ulike vekster i flere land.

Anbefalingene for populasjon er i frø per acre for USA og Canada og frø per hektar for andre land.

Avling	Land	Populasjon (frø/acre)	Populasjon (frø/hektar)
Mais	USA	28,000 - 34,000
	Canada	28,000 - 34,000
	Ukraina		65,000 - 75,000
	Brasil		60,000 - 70,000
	Australia		70,000 - 85,000
	Tyskland		70,000 - 85,000
	Frankrike		70,000 - 85,000
Hvete	USA	1,000,000 - 1,300,000
	Canada	1,000,000 - 1,300,000
	Ukraina		4,000,000 - 5,000,000
	Brasil		3,500,000 - 4,500,000
	Australia		4,000,000 - 5,000,000
	Tyskland		4,000,000 - 5,000,000
	Frankrike		4,000,000 - 5,000,000
Soyabønner	USA	140,000 - 180,000
	Canada	140,000 - 180,000
	Ukraina		350,000 - 450,000
	Brasil		300,000 - 400,000
	Australia		350,000 - 450,000
	Tyskland		350,000 - 450,000
	Frankrike		350,000 - 450,000
Solsikke	USA	15,000 - 22,000
	Canada	15,000 - 22,000
	Ukraina		55,000 - 65,000
	Brasil		50,000 - 60,000
	Australia		50,000 - 60,000
	Tyskland		50,000 - 60,000
	Frankrike		50,000 - 60,000
Raps	USA	500,000 - 800,000
	Canada	500,000 - 800,000
	Ukraina		350,000 - 450,000
	Brasil		2,200,000 - 3,500,000
	Australia		1,200,000 - 2,000,000
	Tyskland		1,200,000 - 2,000,000
	Frankrike		1,200,000 - 2,000,000
Sukkerrør	USA	8,000 - 12,000
	Canada	Ikke aktuelt
	Ukraina	Ikke aktuelt
	Brasil		100,000 - 140,000
	Australia		100,000 - 140,000
	Tyskland	Ikke aktuelt
	Frankrike	Ikke aktuelt
Bygg	USA	1,000,000 - 1,300,000
	Canada	1,000,000 - 1,300,000
	Ukraina		4,000,000 - 5,000,000
	Brasil		3,500,000 - 4,500,000
	Australia		2,500,000 - 3,200,000
	Tyskland		4,000,000 - 5,000,000
	Frankrike		4,000,000 - 5,000,000
Ris	USA	100,000 - 150,000
	Canada	Ikke aktuelt
	Ukraina	Ikke aktuelt
	Brasil		400,000 - 600,000
	Australia		250,000 - 370,000
	Tyskland	Ikke aktuelt
	Frankrike	Ikke aktuelt
Bomull	USA	45,000 - 55,000
	Canada	Ikke aktuelt
	Ukraina	Ikke aktuelt
	Brasil		100,000 - 120,000
	Australia		110,000 - 135,000
	Tyskland	Ikke aktuelt
	Frankrike	Ikke aktuelt
Sorghum	USA	40,000 - 60,000
	Canada	40,000 - 60,000
	Ukraina		100,000 - 150,000
	Brasil		90,000 - 120,000
	Australia		100,000 - 150,000
	Tyskland		100,000 - 150,000
	Frankrike		100,000 - 150,000

Kilder:

Purdue University, University of Illinois Extension, FAO, Embrapa, Department of Agriculture and Fisheries, North Dakota State University, Alberta Wheat Commission, Grains Research and Development Corporation, National Sunflower Association, Australian Oilseeds Federation, Canola Council of Canada, USDA, Den europeiske kommisjon - landbruk og utvikling av distrikt

Etter-seongodlingsanalyse

Etter sesongen, kjør statistisk og forsøksanalyse for å beregne avlingsresultat- og profittkart basert på avlingsdata. Dette vil muliggjøre optimalisering av VRS-kartet for neste sesong.

Flere PrecisionAg-brukstilfeller

Se til GeoPard PrecisionAg brukstilfeller PDF for visuelle eksempler og ytterligere innsikt.

Hvordan komme i gang

Ved å bruke GeoPards avanserte verktøy og metoder kan du optimalisere såstrategier, forbedre avlinger og sikre bærekraftig drift. For å starte, registrer deg gratis på app.geopard.tech

---

Ved å integrere disse metodene hjelper GeoPard deg å oppnå effektiv og produktiv drift gjennom presise såstrategier.