Mapy siewu o zmiennej dawce

GeoPard oferuje kilka opcji tworzenia map siewu VRA.

Przegląd

Mapy siewu o zmiennej dawce (VRS) lub mapy zmiennego siewu 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 z wykorzystaniem narzędzi rolnictwa precyzyjnego GeoPard. Przeczytaj więcej o zmiennym siewie w blogu GeoPard.

Opcje konfiguracji map VRS

Poniżej przedstawiono kilka zalecanych konfiguracji map VRS:

1. Potencjał pola na podstawie wyłącznie obrazów

• Opis: użyj historycznych obrazów, aby tworzyć mapy siewu o zmiennej dawce (VRS) w oparciu o mapy potencjału pola. Zautomatyzowany system rekomendacji GeoPard pomaga wskazać lata reprezentatywne. Ponieważ przewidzenie pogody w kolejnym sezonie jest trudne, system kompensuje lata odstające (np. równoważąc lata zbyt suche z zbyt mokrymi), aby zapewnić dokładniejsze rekomendacje. Zautomatyzowana rekomendacja lat reprezentatywnych przez GeoPard.

GeoPard automatycznie wybiera obrazy, jednak możesz też wybrać inne obrazy na żądanie

Strefy potencjału pola wykorzystywane do zmiennego siewu, tworzone automatycznie na podstawie wieloletnich obrazów

• Najlepsze dla: Scenariusze szybkiego startu, zwłaszcza gdy dostępne są informacje o płodozmianie. Wybieraj lata z tą samą uprawą (np. lata kukurydzy do siewu kukurydzy).

2. Potencjał pola na podstawie obrazów, topografii i jasności gleby

• Opis: To podejście wielowarstwowe uwzględnia obrazy, topografię i jasność gleby.

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

3. Potencjał pola na podstawie plonu, pobierania/przeskanowania prób glebowych, obrazów, topografii i jasności gleby

Przykład mapy siewu o zmiennej dawce opartej na przewodności elektrycznej, topografii, plonie i obrazach satelitarnych

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

• Kroki:

  1. Oczyść i skalibruj dane plonowania: zapewnij dokładność historycznych danych o plonach.

  2. Wygeneruj syntetyczne mapy plonów: jeśli dla poprzednich sezonów brakuje danych o plonie, użyj GeoPard do wygenerowania tych map. Wystarczy tylko plon całkowity lub średni, z dokładnością około 90%.

4. Podejście oparte na równaniu do siewu

Przykład mapy siewu o zmiennej dawce dla soi opartej na zbiorach danych plonów

• Opis: Wykorzystaj niestandardowe wzory oraz dowolne dostępne warstwy danych (np. obrazy, topografię, plon, glebę).

• Elastyczność: Pozwala na konfiguracje dostosowane do konkretnych potrzeb agronomicznych.

• Dostępne także w Batch Equation Analytics

Tabela zaleceń dotyczących siewu o zmiennej dawce

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

Zalecenia dotyczące obsady podano w nasionach na akr dla USA i Kanady oraz w nasionach na hektar dla pozostałych krajów.

Uprawa	Kraj	Obsada (nasiona/akr)	Obsada (nasiona/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 obszarów wiejskich

Analiza po sezonie

Po sezonie uruchom analizy statystyczne i próbne aby obliczyć mapy plonu i zysku na podstawie danych o plonie. Pomaga to zoptymalizować mapę VRS na kolejny sezon.

Więcej zastosowań rolnictwa precyzyjnego

Skorzystaj z PDF z przykładami zastosowań GeoPard PrecisionAg dla przykładów wizualnych i dalszych informacji.

Jak zacząć

Korzystając z zaawansowanych narzędzi i metod GeoPard, możesz zoptymalizować strategie siewu, poprawić plony i wspierać bardziej zrównoważone rolnictwo. Aby zacząć, zarejestruj się bezpłatnie na app.geopard.tech.

---

Dzięki integracji tych metod GeoPard pomaga osiągać wydajne i produktywne praktyki rolnicze dzięki precyzyjnym strategiom siewu.