Flux de lucru distribuitor în Italia: John Deere Ops Center - GeoPard - VRA Azot - Teste - Hărți de profit

Studiu de caz distribuitor John Deere: Sergio Bassan & GeoPard conduc ROI în agricultura de precizie

În agricultura de precizie, datele exacte și analizele avansate sunt esențiale pentru decizii mai inteligente și o productivitate agricolă îmbunătățită. Anul trecut, GeoPard Agriculturearrow-up-right a colaborat cu John Deerearrow-up-right Dealer Sergio Bassan S.r.l.arrow-up-right în Italia pentru a sprijini fermierii locali pe parcursul sezonului de vegetație. Iată cum a influențat colaborarea noastră un singur câmp, ca exemplu.

1. Începutul: Definirea zonelor de productivitate și a hărților VRA

Pentru a ne pregăti pentru sezon, am analizat date istorice de producție și tendințele vegetației pentru a evalua profilul de productivitate al parcelei. Deoarece topografia era relativ plană și nu reprezenta un factor limitator, accentul a fost pus pe producție și pe tiparele istorice ale vegetației. Datele de recoltă au fost importate fără probleme în GeoPard prin integrarea cu John Deere Operations Centerarrow-up-right.

Folosind un abordare multilayerarrow-up-right, am segmentat fiecare parcelă în trei zone de productivitate pe baza datelor de recoltă și a vegetației istorice folosind indicele EVI2 din imagini satelitare. Acest lucru le-a permis fermierilor să ajusteze strategiile de semănat și fertilizare, modificând dozele pentru a se potrivi variabilității din teren.

Pentru a evalua impactul semănatului cu rată variabilă (VRA), am stabilit o linie de experiment care traversa toate zonele de productivitate. Această comparație directă a ajutat la măsurarea eficacității semănatului VRA față de semănatul uniform convențional.

The GeoPard VRA seeding map for silage corn, with the trial line.
Hartă VRA pentru porumb furajer cu o linie de test evidențiată.

2. Execuție de precizie: De la semănat la aplicarea fertilizatorilor

GeoPard a facilitat executarea fluentă a hărților VRA și a oferit urmărire detaliată a aplicațiilor pe parcursul sezonului.

Livrare și execuție fluentă a hărților VRA

Hărțile VRA au fost trimise direct către John Deere Operations Center pentru a fi executate de utilajele agricole. GeoPard suportă mai multe formate de export, inclusiv Shapefile, ISOXML și integrare directă cu John Deere Ops Center, ca fișiere, straturi de hartă și Planuri de lucruarrow-up-right. Pe parcursul sezonului, s-a implementat o combinație de aplicații cu rată variabilă (semănat, fertilizare cu azot) și tratamente cu rată constantă (aplicare de fosfor și potasiu înainte de semănat, precum și mai multe aplicări laterale de azot) pentru a optimiza performanța culturii și gestionarea nutrienților.

Urmărirea hărților de fertilizare aplicate

GeoPard a capturat și analizat toate datele de aplicare, comparând operațiunile planificate cu cele executatearrow-up-right pentru a detecta orice discrepanțe care ar putea necesita ajustări sau reaplicare. Astfel, o comparație între ratele de semănat țintă și cele aplicate a confirmat execuția precisă fără discrepanțe majore.

Article content
Rată de semănat: comparație țintă vs. aplicată.

3. Furnizarea de informații acționabile

Analiza post-recoltare joacă un rol crucial în a învăța din sezon și a planifica pentru următorul.

Curățarea și calibrarea datelor de recoltă

După finalizarea recoltării, hărțile de recoltă apar automat în GeoPard prin integrarea cu John Deere Operations Center sau pot fi încărcate manual prin interfața GeoPard. Platforma calibrează și curăță datele de recoltă de la combinăarrow-up-right, asigurând informații de înaltă acuratețe pentru luarea unor decizii mai bune. Comparațiile afișate alăturat arată clar cum curățarea datelor rafinează analizele și îmbunătățește fiabilitatea.

Article content
Date de recoltă calibrate (sus) vs. brute (jos).

Gestionarea azotului

Accesul la toate hărțile aplicate din sezon a permis calcule precise ale aplicației totale de azot prin însumarea tuturor operațiunilor legate de azot.

Rata de preluare a azotului a fost determinată folosind datele de recoltă și modelele culturale. Dacă combinele sunt echipate cu senzori de proteină brută, aceste date sunt încorporate în calcule pentru informații și mai precise.

Eficiența utilizării azotului și surplusularrow-up-right au fost evaluate comparând totalul inputului de azot cu preluarea de azot de către cultură, ajutând la optimizarea strategiilor de fertilizare pentru sezoanele viitoare.

Article content
Eficiența utilizării azotului.

Evaluarea VRA și a experimentelor

Cu zone de test bine definite, s-au generat analize aprofundate pentru a compara performanța culturii între diferite zone de productivitate.

Aceste informații au oferit o înțelegere clară a modului în care fiecare zonă a răspuns la semănatul VRAarrow-up-right, ajutând la validarea celor mai bune practici pentru sezoanele viitoare.

Harta de test și tabelul de date furnizate prezintă o analiză detaliată a performanței culturii în patru zone distincte de productivitate, evidențiind impactul semănatului cu rată variabilă (VRA) asupra randamentului și profitabilității.

VRA and trial results
Rezultatele VRA și ale experimentelor.

Observații și concluzii cheie

  • Profitabilitate vs. suprafață: În timp ce Zona 2 a înregistrat cel mai mare profit total și randament mediu, Zona 3 a demonstrat că suprafețele mai mici, foarte productive (20,42 t/ha) pot genera profitabilitate ridicată pe hectar (1.808,14 €/ha).

  • Performanța zonelor: Harta arată că zonele cu cele mai mari producții se aliniază cu zonele de productivitate verde deschis (Zona 3), indicând un răspuns puternic la semănatul VRA.

  • Distribuția profitului: Zona 4 (linia de test), în ciuda unui randament decent, a avut performanțe mai slabe în ceea ce privește profitul total din cauza suprafeței mai mici și posibil a costurilor de input mai mari sau a eficienței reduse.

  • Implicații viitoare: Aceste analize oferă o bază bazată pe date pentru rafinarea strategiilor de semănat în sezoanele viitoare, sugerând că investițiile mai mari în zonele mai receptive (cum ar fi Zona 3) ar putea crește performanța generală a fermei.

Analiza randamentului și profitabilității

Prin analizarea datelor de recoltă în raport cu costurile reale ale inputurilor, fermierii au obținut o vizibilitate clară asupra Hărți spațiale ale profituluiarrow-up-right un instrument puternic pentru a evalua profitabilitatea la nivel sub-parcelar. O comparație între venitul din recoltă minus cheltuieli a identificat zone cu marjă mare și a evidențiat zone care necesită intervenții mai tintite.

Article content
Harta profitului cu zone cu marjă mare și mică.

4. Privind înainte: Ce urmează?

Pornind de la succesul acestui an, colaborarea cu dealerul John Deere Sergio Bassan Italia continuă în sezonul 2025 cu funcții adiționale și operațiuni îmbunătățite:

Recomandări automate pentru recoltarea probelor de sol

Sistemul inteligent GeoPard propune puncte optime pentru prelevarea zonală a probelor de sol. Aplicația mobilă GeoPard este utilizată pentru recoltare de probe și monitorizare.

Article content
Hartă cu locațiile de prelevare a probelor de sol

Analitică a datelor de laborator ale solului & Recomandări VRA

Odată ce datele soluluiarrow-up-right sunt colectate, GeoPard va transforma acele informații în hărți de aplicare precisă a îngrășămintelor, ghidând prescripțiile cu rată variabilă în diferite zone.

Analiză automată a experimentelor & VRA

Fermierii vor beneficia de un proces automat pentru a evalua eficiența strategiilor lor VRA și a liniilor de test, permițând un raportare mai rapidă și mai consecventă.

Article content

Generare automată a hărților de profit

Plănuim să automatizăm hărțile de profitabilitate folosind operațiunile executate și alte date cheie pentru a optimiza profitabilitatea și a asista la planificarea pentru sezonul următor

5. Perspective ale partenerilor

Conform partenerului nostru Sergio Bassan Italia,

„Analiticele GeoPard au făcut ușoară pentru echipa noastră și pentru fermieri utilizarea eficientă a instrumentelor de agricultură de precizie. Analizele fiabile și suportul constant pe parcursul sezonului au îmbunătățit planificarea și gestionarea inputurilor. Suntem încrezători că sinergia dintre departamentul nostru și GeoPard va aduce schimbări și beneficii semnificative clienților noștri.”

- Edoardo Pozzatoarrow-up-right, Agronom - Agricultura de Precizie.

Gânduri finale

De la definirea zonelor de productivitate până la analizarea hărților de randament și profit, colaborarea noastră cu dealerul John Deere Sergio Bassan Italia arată beneficiile reale ale agriculturii de precizie. Pe măsură ce avansăm cu recomandări automate pentru prelevarea probelor de sol și analize îmbunătățite ale profitabilității, așteptăm să promovăm o eficiență și o durabilitate și mai mari pentru fermierii din regiune.

Despre companii

Sergio Bassan srlarrow-up-right: În cele 10 locații ale sale, compania oferă o selecție de utilaje agricole noi și second-hand, tractoare, combine, tocătoare, încărcătoare telescopice, excavatoare, sisteme de ghidare prin satelit, echipamente pentru lucrul solului și cosit, utilaje pentru horticultură și viticultură, mașini și tractoare pentru grădinărit, accesorii și piese de schimb. Echipa Sergio Bassan este compusă din opt tehnicieni de agricultură de precizie dedicați oferirii de consultanță privind tehnologia de precizie și ajutorării fermierilor să experimenteze beneficiile acesteia direct pe teren. Departamentul de Agricultura de Precizie își propune să testeze noi soluții pentru clienții săi, menținând în același timp o conexiune constantă, chiar și la distanță, pentru a oferi suport continuu.

GeoPard Agriculturearrow-up-right: Compania este în fruntea tehnologiei pentru agricultura de precizie. Specializată în analiză geospațială, GeoPard oferă soluții care transformă datele agricole complexe în informații acționabile. Tehnologia lor se concentrează pe optimizarea diferitelor aspecte ale agriculturii, de la analiza solului la hărți VRA, teledetecție și analiză a datelor echipamentelor agricole, contribuind semnificativ la avansarea practicilor de agricultură inteligentă.

Last updated

Was this helpful?