Syntetyczna mapa plonów

Moduł syntetycznej mapy plonów GeoPard pozwala rolnikom generować dokładne retrospektywne mapy plonów dla poprzednich lat, wspierając zarządzanie gospodarstwem oparte na danych.

Ocena luk w plonach: Znaczenie syntetycznego mapowania plonów

Moduł Synthetic Yield Map firmy GeoPard odpowiada na powszechny problem w rolnictwie: brak szczegółowych historycznych danych o plonach u wielu rolników. Choć rolnicy często dysponują wartościami średnimi lub całkowitymi plonu dla pola, szczegółowe mapy plonów z poprzednich lat często są niedostępne. Moduł GeoPard oferuje rozwiązanie, umożliwiając wsteczne tworzenie map plonów z wysoką dokładnością (ponad 90%).

Ta funkcjonalność jest szczególnie cenna dla rolników, którzy chcą zrozumieć i analizować wydajność swoich pól na przestrzeni lat. Moduł wykorzystuje dostępne dane o średnim lub łącznym plonie i stosuje metody analityczne GeoPard, aby wygenerować szczegółowe mapy plonów dla dowolnego roku wstecz.

Tworząc te syntetyczne mapy plonów, rolnicy zyskują wgląd w rozkład i zmienność plonów w obrębie pól. Informacje te są kluczowe do podejmowania świadomych decyzji dotyczących zarządzania uprawami, alokacji zasobów i planowania przyszłych strategii rolniczych.

Podsumowując, moduł Synthetic Yield Map firmy GeoPard dostarcza praktyczne narzędzie, które pozwala rolnikom odkrywać historyczne informacje o plonach, umożliwiając bardziej oparte na danych podejście do gospodarowania, nawet gdy szczegółowe zapisy z przeszłości nie są dostępne.

Zrozumienie geograficznego rozkładu plonów jest kluczowe dla dopracowywania decyzji agronomicznych z roku na rok, a mapy plonów (lub zbiory danych o plonach) odgrywają w tym procesie istotną rolę.

Jednak nie zawsze na kombajnach zainstalowano niezbędne wyposażenie do rejestrowania danych mapowania plonów, zwłaszcza w starszych modelach. W konsekwencji mapy plonów często obejmują tylko fragmenty pól, które są zbierane maszynami z możliwością mapowania plonu.

Aby sprostać tym wyzwaniom, GeoPard finalizuje wydanie Synthetic Yield Map — rozwiązania zaprojektowanego, aby zapewnić kompleksowy wgląd w plony niezależnie od ograniczeń sprzętowych.

Podejście techniczne

Syntetyczne mapy plonów są generowane dzięki wykorzystaniu rozległego doświadczenia GeoPard w zarządzaniu zbiorami danych o plonach, koncentrując się na identyfikacji czynników ograniczających plon, ocenie historycznego potencjału pola, oraz analizie rozwoju roślinności w sezonie. Ta metodologia pozwala na wygenerowanie map rozkładu plonów nawet przy braku bezpośrednich danych o plonie z maszyn żniwnych.

Dane teledetekcyjne stanowią podstawę rozkładu geograficznego, podczas gdy kalibracja do rzeczywistych wartości plonu osiągana jest poprzez dopasowanie do zgłaszanego średniego lub całkowitego plonu pola. Podejście to zapewnia, że każdy obszar pola jest dokładnie reprezentowany, oferując pełny i wiarygodny obraz rozkładu plonów na całym polu.

Przykłady z rzeczywistości

Aby utrzymać wysoki poziom dokładności obliczeń, kalibracja plonu jest niezbędnym dodatkowym krokiem. Pomaga ona wyeliminować anomalie i prawidłowo dostosować statystyczny rozkład danych. Dowiedz się więcej o znaczeniu kalibracji plonu i jak możesz to zrobić z GeoPard.

Mapa plonu kiszonki kukurydzy: rzeczywista vs syntetyczna

Weryfikacja Syntetycznej Mapy Plonu została przeprowadzona z wykorzystaniem oryginalnej mapy plonu kiszonki kukurydzy. Proces ten uwypuklił konieczność kalibracji plonu jako kroku pośredniego w celu wyeliminowania wartości odstających i skorygowania wartości plonów.

Mapa plonu: surowa (oryginalna) vs skalibrowana

Wzór przestrzenny Syntetycznej Mapy Plonu wynika z zaawansowanego zrozumienia przez GeoPard zmienności pola i ich doświadczenia w opracowywaniu i strefowaniu zbiorów danych o plonach. Następnie został on skalibrowany przy użyciu średniej wartości plonu kiszonki kukurydzy, zapewniając, że wzór przestrzenny jest ściśle dopasowany do rzeczywistych wartości plonu. Statystyczne i przestrzenne rozkłady danych plonu jako masy (t/ha) są dostępne na poniższym zrzucie ekranu.

Mapa plonu: skalibrowana vs syntetyczna

Kukurydza: rzeczywista vs syntetyczna

Statystyczne i przestrzenne rozkłady danych plonu kukurydzy jako masy (t/ha) dla zestawów danych: Kalibrowany Plon i Syntetyczny Plon są dostępne na poniższym zrzucie ekranu.

Mapa plonu: skalibrowana vs syntetyczna

Soja: rzeczywista vs syntetyczna

Poniższy zrzut ekranu przedstawia statystyczne i przestrzenne rozkłady danych masy plonu soi zarówno w zestawach Kalibrowanego, jak i Syntetycznego Plonu. Należy zauważyć, że podczas gdy oryginalne dane plonu były dostarczone w mg/m2, dane syntetyczne zostały przeliczone i są przedstawione w t/ha.

Mapa plonu: skalibrowana vs syntetyczna

Pszenica: odtworzenie mapy plonu

W wielu przypadkach dostępna jest tylko częściowa mapa plonu. Istnieje wiele przyczyn, spośród najbardziej popularnych: starsze maszyny nie mają niezbędnego wyposażenia do rejestracji danych żniwnych (1), czynnik ludzki (2) oraz zebrane dane okazują się być nieużyteczne (3). GeoPard rozwiązuje te problemy poprzez odtwarzanie niekompletnych map plonów. Proces obejmuje kompleksową ocenę potencjału pola i trendów wegetacji w sezonie, wykorzystując dopracowane metody GeoPard w analizie danych o plonach w celu zwiększenia kompletności mapy.

Krok kalibracji plonu jest nadal wymagany, aby wyeliminować anomalie w rozkładzie danych o plonie.

Mapa plonu: rzeczywista (oryginalna) vs skalibrowana

Porównanie znanych części mapy plonu i odtworzonej mapy plonu znajduje się na poniższym zrzucie ekranu.

Mapa plonu: skalibrowana vs syntetyczna

Groch: odtworzenie luk w mapie plonu

W wielu przypadkach dostępna jest tylko częściowa mapa plonu. Do najczęstszych powodów należą:

1. starsze maszyny bez wyposażenia do rejestrowania plonu,

2. błędy ludzkie podczas żniw, oraz

3. zebrane dane, które okazują się być nieużyteczne.

GeoPard rozwiązuje te wyzwania poprzez odtwarzanie niekompletnych map plonów przy użyciu zaawansowanych zastrzeżonych algorytmów.

Mapa plonu: odtworzona vs oryginalna