Mapy siewu o zmiennej dawce (VRA)

GeoPard oferuje kilka opcji tworzenia map siewu VRA

Przegląd

Mapy zmiennego wysiewu (VRS) lub VR Planting są niezbędne do optymalizacji strategii siewu w oparciu o warunki specyficzne dla pola. Skuteczne skonfigurowanie map VRS może znacząco poprawić plonowanie i efektywność wykorzystania zasobów. Ten przewodnik przedstawia główne aspekty i opcje tworzenia skutecznych map VRS przy użyciu narzędzi precyzyjnego rolnictwa GeoPard. Czytaj więcej o Variable Rate Planting na blogu GeoPard.

Opcje konfiguracji map VRS

Poniżej znajdują się zalecane konfiguracje dla map VRS

1. Potencjał pola oparty wyłącznie na zobrazowaniach

• Description: Użyj historycznych zobrazowań do tworzenia map zmiennego wysiewu (VRS) w oparciu o Mapy potencjału pola. Zautomatyzowany system rekomendacji GeoPard pomaga identyfikować reprezentatywne lata. Ponieważ przewidywanie pogody na następny sezon jest trudne, system kompensuje lata odstające (np. równoważąc lata zbyt suche i zbyt mokre), aby dostarczyć dokładniejsze rekomendacje. Zautomatyzowana rekomendacja reprezentatywnych lat w GeoPard.

GeoPard automatycznie wybiera zobrazowania, niemniej jednak możesz w razie potrzeby wybrać inne obrazy

Strefy potencjału pola wykorzystywane do VR Planting, automatycznie tworzone na podstawie wieloletnich zobrazowań

• Najlepsze do: Szybkiego startu scenariuszy, szczególnie gdy dostępne są informacje o zmianowaniu upraw. Wybieraj lata z tą samą uprawą (np. lata kukurydzy przy wysiewie kukurydzy).

2. Potencjał pola oparty na zobrazowaniach, topografii i jasności gleby

• Opis: To wielowarstwowego podejścia łączy zobrazowania, topografię i jasność gleby.

• Konfiguracja: Przypisz ujemną wagę nachyleniu (aby uwzględnić ryzyko erozji) oraz wyższej jasności gleby (wskazującej na mniejszą zawartość materii organicznej).

3. Potencjał pola oparty na plonie, badaniach/skanowaniu gleby, zobrazowaniach, topografii i jasności gleby

Przykład mapy VR Seeding opartej na przewodności elektrycznej, topografii, plonie i danych satelitarnych

• Opis: Zintegruj wiele źródeł danych, aby uzyskać kompleksową mapę potencjału pola.

• Kroki:

  1. Oczyść i skalibruj dane o plonach: Zapewnij dokładność danych o poprzednich plonach.

  2. Generuj Syntetyczna mapa plonóws: Jeśli dane o plonach są brakujące z poprzednich sezonów, użyj GeoPard do wygenerowania tych map. Wystarczy całkowity lub średni plon z dokładnością 90%.

4. Podejście oparte na równaniach dla siewu

Przykład mapy VR Seeding dla soi opartej na zbiorach danych plonów

• Opis: Wykorzystaj spersonalizowane formuły i dowolne dostępne warstwy danych (np. zobrazowania, topografia, plon, gleba).

• Elastyczność: Pozwala na dostosowane konfiguracje w oparciu o konkretne potrzeby agronomiczne.

• Dostępne także w Analizie wsadowej

Tabela rekomendacji zmiennego wysiewu

Poniżej znajduje się obszerna tabela rekomendacji siewu dla różnych upraw w wielu krajach.

Rekomendacje dotyczące obsady podane są w nasionach na akr dla USA i Kanady oraz w nasionach na hektar dla pozostałych krajów.

Uprawa	Kraj	Obsada (nasion/akr)	Obsada (nasion/hektar)
Kukurydza	USA	28,000 - 34,000
	Kanada	28,000 - 34,000
	Ukraina		65,000 - 75,000
	Brazylia		60,000 - 70,000
	Australia		70,000 - 85,000
	Niemcy		70,000 - 85,000
	Francja		70,000 - 85,000
Pszenica	USA	1,000,000 - 1,300,000
	Kanada	1,000,000 - 1,300,000
	Ukraina		4,000,000 - 5,000,000
	Brazylia		3,500,000 - 4,500,000
	Australia		4,000,000 - 5,000,000
	Niemcy		4,000,000 - 5,000,000
	Francja		4,000,000 - 5,000,000
Soja	USA	140,000 - 180,000
	Kanada	140,000 - 180,000
	Ukraina		350,000 - 450,000
	Brazylia		300,000 - 400,000
	Australia		350,000 - 450,000
	Niemcy		350,000 - 450,000
	Francja		350,000 - 450,000
Słonecznik	USA	15,000 - 22,000
	Kanada	15,000 - 22,000
	Ukraina		55,000 - 65,000
	Brazylia		50,000 - 60,000
	Australia		50,000 - 60,000
	Niemcy		50,000 - 60,000
	Francja		50,000 - 60,000
Rzepak	USA	500,000 - 800,000
	Kanada	500,000 - 800,000
	Ukraina		350,000 - 450,000
	Brazylia		2,200,000 - 3,500,000
	Australia		1,200,000 - 2,000,000
	Niemcy		1,200,000 - 2,000,000
	Francja		1,200,000 - 2,000,000
Trzcina cukrowa	USA	8,000 - 12,000
	Kanada	N/D
	Ukraina	N/D
	Brazylia		100,000 - 140,000
	Australia		100,000 - 140,000
	Niemcy	N/D
	Francja	N/D
Jęczmień	USA	1,000,000 - 1,300,000
	Kanada	1,000,000 - 1,300,000
	Ukraina		4,000,000 - 5,000,000
	Brazylia		3,500,000 - 4,500,000
	Australia		2,500,000 - 3,200,000
	Niemcy		4,000,000 - 5,000,000
	Francja		4,000,000 - 5,000,000
Ryż	USA	100,000 - 150,000
	Kanada	N/D
	Ukraina	N/D
	Brazylia		400,000 - 600,000
	Australia		250,000 - 370,000
	Niemcy	N/D
	Francja	N/D
Bawełna	USA	45,000 - 55,000
	Kanada	N/D
	Ukraina	N/D
	Brazylia		100,000 - 120,000
	Australia		110,000 - 135,000
	Niemcy	N/D
	Francja	N/D
Sorgo	USA	40,000 - 60,000
	Kanada	40,000 - 60,000
	Ukraina		100,000 - 150,000
	Brazylia		90,000 - 120,000
	Australia		100,000 - 150,000
	Niemcy		100,000 - 150,000
	Francja		100,000 - 150,000

Źródła:

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, Komisja Europejska - Rolnictwo i Rozwój Wsi

Analiza po sezonie

Po sezonie uruchom analizy statystyczne i próbne aby obliczyć mapy plonów i zysków na podstawie danych o plonach. Umożliwi to optymalizację mapy VRS na następny sezon.

Więcej przypadków użycia PrecisionAg

Odniesienie do PDF przypadków użycia GeoPard PrecisionAg dla wizualnych przykładów i dalszych informacji.

Jak zacząć

Korzystając z zaawansowanych narzędzi i metodologii GeoPard, możesz optymalizować strategie siewu, poprawiać plony i zapewniać zrównoważone praktyki rolnicze. Aby zacząć, zarejestruj się bezpłatnie na app.geopard.tech

---

Integrując te metody, GeoPard pomaga osiągnąć efektywne i produktywne praktyki uprawowe poprzez precyzyjne strategie siewu.