Proces w dealerstwie we Włoszech: John Deere Ops Center - GeoPard - azot VRA - doświadczenia - mapy zysku

Studium przypadku dealera John Deere: Sergio Bassan i GeoPard napędzają ROI w rolnictwie precyzyjnym

W precyzyjnym rolnictwie dokładne dane i zaawansowane analizy są kluczem do mądrzejszych decyzji i zwiększonej wydajności gospodarstwa. W zeszłym roku, GeoPard Agriculture współpracowaliśmy z John Deere dealerem Sergio Bassan S.r.l. we Włoszech, aby wspierać lokalnych rolników w ciągu sezonu wegetacyjnego. Oto jak nasza współpraca wpłynęła na pojedyncze pole jako przykład.

1. Rozpoczęcie: definiowanie stref produktywności i map VRA

Aby przygotować się do sezonu, przeanalizowaliśmy historyczne dane o plonach i trendy wegetacji, aby ocenić profil produktywności pola. Ponieważ topografia była stosunkowo płaska i nie stanowiła ograniczenia, skupiliśmy się na plonach i historycznych wzorcach wegetacji. Dane o plonach zostały bezproblemowo zaimportowane do GeoPard za pomocą integracji z John Deere Operations Center.

Korzystając z wielowarstwowego podejścia, podzieliliśmy każde pole na trzy strefy produktywności w oparciu o dane o plonach i historyczną wegetację wykorzystując indeks EVI2 z obrazów satelitarnych. Pozwoliło to rolnikom precyzyjnie dostosować strategie siewu i nawożenia, regulując dawki zgodnie ze zmiennością pola.

Aby ocenić wpływ siewu o zmiennej dawce (VRA), wyznaczyliśmy linię doświadczalną przecinającą wszystkie strefy produktywności. To bezpośrednie porównanie pomogło zmierzyć skuteczność siewu VRA w odniesieniu do konwencjonalnego siewu ze stałą dawką.

Mapa siewu VRA dla kukurydzy na kiszonkę z wyróżnioną linią doświadczalną.

2. Precyzyjne wykonanie: od siewu po aplikację nawozów

GeoPard ułatwił bezproblemowe wdrożenie map VRA i zapewnił szczegółowe śledzenie aplikacji w ciągu sezonu.

Bezproblemowa dostawa i wykonanie map VRA

Mapy VRA zostały wysłane bezpośrednio do John Deere Operations Center do wykonania przez maszyny. GeoPard obsługuje wiele formatów eksportu, w tym Shapefile, ISOXML oraz bezpośrednią integrację z John Deere Ops Center, jako pliki, warstwy map i plany pracy. W ciągu sezonu wdrożono kombinację aplikacji o zmiennej dawce (siew, nawożenie azotem) oraz zabiegów ze stałą dawką (doglebowe aplikacje fosforu i potasu przed siewem, jak również kilka zabiegów dokiszania azotem), aby zoptymalizować wydajność upraw i zarządzanie składnikami odżywczymi.

Śledzenie map wykonanych aplikacji nawozów

GeoPard rejestrował i analizował wszystkie dane aplikacyjne, porównując planowane operacje z wykonanymi w celu wykrycia wszelkich rozbieżności, które mogłyby wymagać korekt lub ponownej aplikacji. W ten sposób porównanie docelowych i wykonanych dawek siewu potwierdziło precyzyjne wykonanie bez istotnych niezgodności.

Porównanie dawki siewu: cel vs wykonane.

3. Dostarczanie użytecznych wniosków

Analiza pożniwna odgrywa kluczową rolę w uczeniu się na podstawie sezonu i planowaniu kolejnego.

Czyszczenie i kalibracja danych o plonach

Po zakończeniu żniw mapy plonów pojawiają się automatycznie w GeoPard za pośrednictwem integracji z John Deere Operations Center lub mogą być ręcznie przesłane przez interfejs GeoPard. Platforma kalibruje i oczyszcza dane o plonach z kombajnu, zapewniając wysoką dokładność analiz dla lepszego podejmowania decyzji. Porównania obok siebie wyraźnie pokazują, jak oczyszczanie danych wyostrza analizy i zwiększa ich wiarygodność.

Dane o plonach skalibrowane (góra) vs surowe (dół).

Zarządzanie azotem

Dostęp do wszystkich map wykonanych aplikacji z sezonu umożliwił precyzyjne obliczenie całkowitej aplikacji azotu poprzez zsumowanie wszystkich operacji związanych z azotem.

Wskaźnik poboru azotu został określony na podstawie danych o plonach i modeli upraw. Jeśli kombajny są wyposażone w czujniki białka surowego, te dane są uwzględniane w obliczeniach dla jeszcze dokładniejszych wniosków.

Wydajność wykorzystania azotu i nadwyżka były oceniane poprzez porównanie całkowitego wprowadzonego azotu z poborem azotu przez plon, co pomagało optymalizować strategie nawożenia na przyszłe sezony.

Wydajność wykorzystania azotu.

Ocena VRA i prób

Dzięki dobrze zdefiniowanym obszarom doświadczalnym wygenerowano dogłębne analizy porównujące wydajność upraw w różnych strefach produktywności.

Te wnioski pozwoliły jasno zrozumieć, jak każda strefa reagowała na siew VRA, pomagając potwierdzić najlepsze praktyki na przyszłe sezony.

Dostarczona mapa prób i tabela danych przedstawiają szczegółową analizę wydajności upraw w czterech odrębnych strefach produktywności, pokazując wpływ siewu o zmiennej dawce (VRA) na plon i rentowność.

Wyniki VRA i prób.

Kluczowe obserwacje i wnioski

• Rentowność vs powierzchnia: Podczas gdy Strefa 2 osiągnęła najwyższy zysk całkowity i średni plon, Strefa 3 wykazała, że mniejsze, bardzo produktywne obszary (20,42 t/ha) mogą generować wysoką rentowność na hektar (€1808,14/ha).

• Wydajność stref: Mapa pokazuje, że obszary o najwyższych plonach pokrywają się z jaśniejszymi zielonymi strefami produktywności (Strefa 3), co wskazuje na silną reakcję na siew VRA.

• Rozkład zysków: Strefa 4 (linia doświadczalna), mimo przyzwoitego plonu, osiągnęła niższy zysk całkowity ze względu na mniejszy obszar i prawdopodobnie wyższe koszty nakładów lub niższą efektywność.

• Implikacje na przyszłość: Te analizy dostarczają opartej na danych podstawy do udoskonalania strategii siewu w przyszłych sezonach, sugerując, że większe inwestycje w bardziej responsywne strefy (jak Strefa 3) mogą zwiększyć ogólną wydajność gospodarstwa.

Analiza plonów i rentowności

Analizując dane o plonach względem rzeczywistych kosztów nakładów, rolnicy uzyskali przejrzystość dotyczącą przestrzennych map zysków potężnego narzędzia do oceny rentowności na poziomie podpolowym. Porównanie przychodów z plonów minus koszty zidentyfikowało strefy o wysokiej marży i wskazało obszary wymagające bardziej ukierunkowanych działań.

Mapa zysków z obszarami o wysokiej i niskiej marży.

4. Patrząc w przyszłość: co dalej?

Bazując na sukcesie tego roku, współpraca z dealerem John Deere Sergio Bassan Italy kontynuuje się w sezonie 2025 z dodatkowymi funkcjami i usprawnionymi operacjami:

Zautomatyzowane rekomendacje pobierania próbek gleby

Inteligentny system GeoPard proponuje optymalne punkty do strefowego pobierania próbek gleby. Aplikacja mobilna GeoPard służy do pobierania próbek i obserwacji w polu.

Mapa z lokalizacjami pobierania próbek gleby

Analiza danych z próbek gleby i rekomendacje VRA

Gdy dane glebowe zostaną zebrane, GeoPard przekształci te informacje w precyzyjne mapy aplikacji nawozów, wskazując receptury o zmiennej dawce dla różnych stref.

Zautomatyzowana analiza prób i VRA

Rolnicy skorzystają z zautomatyzowanego procesu oceny skuteczności swoich strategii VRA i linii doświadczalnych, umożliwiając szybsze i bardziej spójne raportowanie.

Automatyczne generowanie map zysków

Planujemy zautomatyzować mapy rentowności wykorzystując wykonane operacje i inne kluczowe dane, aby optymalizować dochodowość i pomagać w planowaniu kolejnego sezonu

5. Wnioski partnera

Według naszego partnera Sergio Bassan Italy,

„Analizy GeoPard ułatwiły naszemu zespołowi i rolnikom skuteczne korzystanie z narzędzi precyzyjnego rolnictwa. Rzetelne analizy i stałe wsparcie w trakcie sezonu poprawiły planowanie i zarządzanie nakładami. Jesteśmy przekonani, że synergia między naszym działem a GeoPard przyniesie znaczące zmiany i korzyści dla naszych klientów.”

- Edoardo Pozzato, agronom ds. precyzyjnego rolnictwa.

Końcowe przemyślenia

Od definiowania stref produktywności po analizę map plonów i rentowności, nasza współpraca z dealerem John Deere Sergio Bassan Italy pokazuje realne korzyści precyzyjnego rolnictwa. W miarę wprowadzania zautomatyzowanych rekomendacji pobierania próbek gleby i ulepszonych analiz rentowności, dążymy do zwiększenia efektywności i zrównoważenia dla rolników w regionie.

O firmach

Sergio Bassan srl: W swoich 10 lokalizacjach firma oferuje wybór nowych i używanych maszyn rolniczych, ciągników, kombajnów, rozdrabniaczy, ładowarek teleskopowych, koparek, systemów prowadzenia satelitarnego, sprzętu do uprawy gleby i sianokosów, maszyn do warzywnictwa i winnic, sprzętu ogrodniczego i ciągników, akcesoriów i części zamiennych. Zespół Sergio Bassan składa się z ośmiu techników ds. precyzyjnego rolnictwa, którzy zajmują się doradztwem w zakresie technologii precyzyjnej i pomagają rolnikom doświadczyć jej korzyści bezpośrednio w polu. Dział Precision Ag ma na celu testowanie nowych rozwiązań dla swoich klientów przy jednoczesnym utrzymaniu stałego kontaktu, także zdalnie, aby oferować ciągłe wsparcie.

GeoPard Agriculture: Firma jest na czele technologii precyzyjnego rolnictwa. Specjalizując się w analizie geoprzestrzennej, GeoPard dostarcza rozwiązania przekształcające skomplikowane dane rolnicze w użyteczne wnioski. Ich technologia koncentruje się na optymalizacji różnych aspektów gospodarowania, od analizy gleby po mapy VRA, teledetekcję i analizę danych maszyn rolniczych, wnosząc istotny wkład w rozwój praktyk inteligentnego rolnictwa.