Porównywanie zbiorów danych plonowych

Porównuj zbiory danych plonowych, aby uzyskać głębszy wgląd w wyniki upraw w kolejnych sezonach, uwzględniając prawidłowe czyszczenie i kalibrację plonów oraz użycie Syntetycznego Plonu.

Kontekst

Współczesne podejmowanie decyzji w rolnictwie w dużej mierze opiera się na zbiorach danych o plonach, które odzwierciedlają zebrane plony i stanowią znaczną część dochodów rolnika. Zbiory te muszą być dokładne i wysokiej jakości, aby informować decyzje dotyczące zarządzania nakładami oraz optymalizować przyszłe strategie siewu i nawożenia.

Dane o plonach zazwyczaj zbierane są przez maszyny żniwne, jednak surowe odczyty często są niekompletne, zawierają błędy lub wymagają kalibracji w celu uwzględnienia niespójności czujników i zmiennych warunków polowych. Aby sprostać tym wyzwaniom, specjaliści powszechnie stosują techniki oczyszczania, kalibracji oraz generowania syntetycznych zbiorów danych, aby uzyskać wiarygodne i porównywalne dane o plonach.

Oba Oczyszczanie i kalibracja danych o plonach i Syntetyczne odtwarzanie danych o plonach są wspierane przez GeoPard.

Porównywanie zbiorów danych o plonach z różnych lat uprawnych dostarcza cennych informacji, pomagając weryfikować praktyki zarządzania, potwierdzać dokładność czujników i ulepszać strategie na nadchodzące sezony. Takie porównania również kierują udoskonaleniem receptur nawożenia i siewu, zapewniając, że każda decyzja opiera się na godnych zaufania informacjach.

Podejście porównawcze (z użyciem równania podobieństwa)

Aby ilościowo porównać zbiory danych o plonach, wykorzystujemy wstępnie zapisane równanie o nazwie Analiza korelacji przestrzennej (Podobieństwo warstw danych) które mierzy podobieństwo między atrybutami związanymi z plonem z różnych zbiorów danych o plonach na podstawie przestrzennej.

To równanie przypisuje wynik podobieństwa, wskazując jak blisko jeden zbiór odpowiada drugiemu pod względem wzorca przestrzennego i rozkładu wartości.

Wartości podobieństwa mieszczą się w przedziale od 0 do 1, gdzie 0 oznacza brak dopasowania, a 1 oznacza 100% zgodność wartości w przestrzeni. Innymi słowy, im bliżej 1 znajduje się wynik podobieństwa, tym bardziej podobne są atrybuty plonu.

Rzeczywisty zbiór danych o plonach (2015 Soja vs 2018 Soja)

W tym przypadku zaczynamy od surowych danych o plonach zebranych podczas dwóch różnych sezonów wegetacyjnych 2015 i 2018 dla tej samej uprawy — soi. Początkowe zbiory zawierają nienaturalnie wysokie i niskie wartości, szczególnie na początku/końcu przejazdów kombajnu, i dane wymagają niewielkiej rekalkibracji.

Po zastosowaniu narzędzi GeoPard do oczyszczania i kalibracji uzyskany zbiór danych jest bardziej jednorodny, spójny i łatwiejszy do interpretacji.

Mapa wykonania równania podobieństwa jest poniżej jako zrzut ekranu.

Z perspektywy statystycznej pokazuje wysoką średnią (0,869) i medianę (0,876), co wskazuje, że wzory plonów soi z 2018 roku silnie przypominają te z 2015 roku. Choć niektóre obszary schodzą do 0,599, niska wariancja (0,005) i umiarkowane odchylenie standardowe (0,073) potwierdzają ogólną spójność.

Z agronomicznego punktu widzenia, ta stabilność sugeruje, że warunki pola i reakcje na praktyki zarządzania pozostały w dużej mierze niezmienione.

Rzeczywisty zbiór danych o plonach (2022 Kukurydza vs 2024 Kukurydza)

W tym scenariuszu zaczynamy od surowych danych o plonach z dwóch sezonów kukurydzy — 2022 i 2024. Początkowe zbiory zawierają anomalie, takie jak nienaturalnie wysokie lub niskie odczyty, przejazdy krzyżowe i zakrzywione trajektorie, co wskazuje na potrzebę rekalkibracji czujników.

Po zastosowaniu narzędzi GeoPard do oczyszczania i kalibracji zbiory stają się bardziej wiarygodne, umożliwiając zautomatyzowaną analizę i podejmowanie świadomych decyzji.

Mapa wykonania równania podobieństwa jest poniżej jako zrzut ekranu.

Z perspektywy statystycznej średnia 0,791 i mediana 0,799 pokazują, że plony kukurydzy z 2024 roku w dużej mierze przypominają te z 2022 roku, choć obszary nawet do 0,413 wskazują na zmienność. Odchylenie standardowe 0,115 potwierdza pewne różnice w obrębie pola.

Z agronomicznego punktu widzenia, spójne wzorce sugerują stabilne warunki i skuteczne zarządzanie w czasie. Jednak lokalne obszary o niższym podobieństwie mogą wymagać ukierunkowanych korekt, aby poprawić przyszłą wydajność plonów.

Syntetyczny vs rzeczywisty zbiór danych o plonach (2023 Rzepak)

W tym scenariuszu zaczynamy od surowego zbioru danych o plonach z sezonu rzepaku 2023 oraz syntetycznie wygenerowanego zbioru danych o plonach dla tej samej uprawy i tego samego roku 2023. Celem jest ocena dokładności przestrzennej rzeczywistego w stosunku do syntetycznego plonu, co daje możliwość uzupełnienia niezarejestrowanych danych, wypełnienia luk w danych o plonach oraz korekty anomalii przy użyciu wartości syntetycznych. Rzeczywisty zbiór danych o plonach zawiera problemy takie jak nienaturalnie wysokie lub niskie odczyty, przejazdy krzyżowe, zakrzywione trajektorie i przejazdy o zero, wszystkie wskazujące na potrzebę rekalkibracji czujników.

Po zastosowaniu narzędzi GeoPard do oczyszczania i kalibracji rzeczywistych danych o plonach oraz wygenerowaniu syntetycznego plonu dla rzepaku możemy rozpocząć istotne porównanie ich podobieństwa.

Mapa wykonania równania podobieństwa jest poniżej jako zrzut ekranu.

Z perspektywy statystycznej wysoka średnia (0,889) i mediana (0,904) wskazują, że ogólnie rzecz biorąc, syntetyczny zbiór danych o plonach dobrze odzwierciedla przestrzenne wzorce rzeczywistych plonów rzepaku z 2023 roku. Choć na jednym obszarze wartość spada aż do 0,291, niska wariancja (0,006) i umiarkowane odchylenie standardowe (0,08) sugerują, że większość części pola jest blisko zgodna między rzeczywistymi i syntetycznymi zbiorami danych, z bardzo niewielką liczbą odstających wartości.

Z agronomicznego punktu widzenia, to silne podobieństwo implikuje, że syntetyczne dane o plonach mogą służyć jako wiarygodny substytut rzeczywistych warunków polowych, co wzmacnia pewność w wykorzystywaniu modelowanych scenariuszy do wspomagania decyzji. Praktyki agronomiczne odzwierciedlone w rzeczywistych danych o plonach są dobrze uchwycone przez model syntetycznego plonu, co umożliwia bardziej świadome i spójne planowanie przyszłych strategii zarządzania.

WsteczPrzypadek użycia: azot ze zmienną dawką (VRA) dla ziemniaków, aby uzyskać o 5–10% większy plon DalejPorównanie danych z skanera glebowego między latami

Ostatnia aktualizacja 1 rok temu

Czy to było pomocne?