Синтетическая карта урожайности

Модуль Synthetic Yield Map в GeoPard позволяет фермерам создавать точные ретроспективные карты урожайности за прошлые годы, улучшая управление фермой на основе данных.

Оценка разрыва в урожайности: важность синтетического картирования урожая

Модуль синтетической карты урожайности GeoPard решает распространённую проблему в сельском хозяйстве: отсутствие подробных исторических данных об урожайности у многих фермеров. Хотя у фермеров часто есть средние или суммарные значения урожая по полю, детальные карты урожайности за прошлые годы зачастую недоступны. Модуль GeoPard предлагает решение, позволяя ретроспективно создавать карты урожайности с высокой точностью (более 90%).

Эта функциональность особенно полезна для аграриев, которые хотят понять и проанализировать динамику урожайности своих полей за разные годы. Модуль использует доступные средние или суммарные данные об урожае и применяет аналитические методы GeoPard для генерации детализированных карт урожайности для любого прошедшего года.

Создавая такие синтетические карты урожайности, фермеры получают представление о распределении и вариабельности урожая внутри полей. Эта информация имеет ключевое значение для принятия обоснованных решений по управлению посевами, распределению ресурсов и планированию будущих агротехнических стратегий.

Вкратце, модуль синтетической карты урожайности GeoPard предоставляет практический инструмент для раскрытия исторических сведений об урожайности, позволяя применять более ориентированный на данные подход в сельском хозяйстве даже при отсутствии детальных прошлых записей.

Понимание геопространственного распределения урожайности имеет решающее значение для тонкой настройки агрономических решений из года в год, и карты урожайности (или наборы данных урожайности) играют ключевую роль в этом процессе.

Однако необходимое оборудование не всегда установлено на комбайнах для записи данных картирования урожайности, особенно на старых моделях. В результате карты урожайности часто охватывают лишь те участки полей, которые убирались техникой с возможностью картирования урожая.

Решая эти проблемы, GeoPard завершает выпуск своего синтетического картирования урожайности — решения, предназначенного для предоставления всесторонней информации об урожайности независимо от ограничений оборудования.

Технический подход

Синтетические карты урожайности генерируются на основе обширного опыта GeoPard в управлении наборами данных по урожайности, с акцентом на выявление факторов, ограничивающих урожай, оценку исторического потенциала поля, и анализ развития вегетации в течение сезона. Эта методология позволяет создавать карты распределения урожайности даже при отсутствии прямых данных о сборе урожая с комбайнов.

Данные дистанционного зондирования служат основой для геопространственного распределения, тогда как калибровка под фактические значения урожая достигается выравниванием со средним или суммарным урожаем по полю. Такой подход обеспечивает точное представление каждой зоны поля, давая полную и надежную картину распределения урожайности по всему полю.

Примеры из практики

Чтобы поддерживать высокий уровень точности расчетов, калибровка урожайности необходима как дополнительный этап. Она помогает устранить аномалии и корректно настроить распределение статистических данных. Узнайте больше о важности калибровки урожайности и о том, как вы можете выполнить её с помощью GeoPard.

Карта урожайности кукурузного силоса: реальная vs синтетическая

Верификация синтетической карты урожайности проводилась с использованием оригинальной карты урожайности кукурузного силоса. Этот процесс подчеркнул необходимость калибровки урожайности как промежуточного шага для устранения выбросов данных и корректировки значений урожая.

Карта урожайности: необработанная (оригинальная) vs откалиброванная

Геопространственная структура синтетической карты урожайности определяется глубоким пониманием GeoPard вариабельности поля и их экспертизой в обработке и зонировании наборов данных по урожайности. Затем она была откалибрована с использованием среднеарифметического значения урожайности кукурузного силоса, обеспечивая тесное соответствие геопространственной структуры фактическим показателям урожая. Статистические и геопространственные распределения данных урожайности в виде массы (т/га) доступны на следующем скриншоте.

Карта урожайности: откалиброванная vs синтетическая

Кукуруза: реальная vs синтетическая

Статистические и геопространственные распределения данных урожайности кукурузы в виде массы (т/га) для откалиброванных и синтетических наборов данных доступны на следующем скриншоте.

Карта урожайности: откалиброванная vs синтетическая

Соевые бобы: реальная vs синтетическая

На следующем скриншоте представлены статистические и геопространственные распределения массы урожая соевых бобов в откалиброванных и синтетических наборах данных. Важно отметить, что исходные данные по урожайности были предоставлены в мг/м2, тогда как синтетические данные по урожайности были преобразованы и представлены в т/га.

Карта урожайности: откалиброванная vs синтетическая

Пшеница: восстановление карты урожайности

Во многих случаях доступна лишь частичная карта урожайности. Существует множество причин, среди наиболее распространённых: на старой технике отсутствует необходимое оборудование для записи данных уборки (1), человеческий фактор (2), и собранные данные оказываются непригодными (3). GeoPard решает эти проблемы, восстанавливая неполные карты урожайности. Процесс включает всестороннюю оценку потенциала поля и тенденций вегетации в течение сезона, используя отточенные методы GeoPard в анализе данных урожайности для повышения полноты карты.

Шаг калибровки урожайности по-прежнему требуется для устранения аномалий в распределении данных по урожайности.

Карта урожайности: реальная (оригинальная) vs откалиброванная

Сравнение известных частей карты урожайности и восстановленной карты урожайности представлено на следующем скриншоте.

Карта урожайности: откалиброванная vs синтетическая

Горох: восстановление пробелов в карте урожайности

Во многих случаях доступна только частичная карта урожайности. Наиболее распространённые причины включают:

1. старую технику без оборудования для записи урожайности,

2. ошибки людей во время уборки, и

3. собранные данные, которые оказываются непригодными.

GeoPard решает эти проблемы, восстанавливая неполные карты урожайности с помощью передовых проприетарных алгоритмов.

Карта урожайности: восстановленная vs оригинальная