Syntetisk skördekarta

GeoPards modul för syntetiska skördekartor gör det möjligt för lantbrukare att skapa korrekta retrospektiva skördekartor för tidigare år, vilket stärker datadriven gårdsstyrning.

Bedömning av avkastningsgap: Vikten av syntetisk avkastningskartering

GeoPard-modulen för syntetiska avkastningskartor tar itu med en vanlig utmaning inom jordbruket: bristen på detaljerade historiska avkastningsdata för många odlare. Medan bönder ofta har genomsnittliga eller totala avkastningsvärden per fält, saknas detaljerade avkastningskartor för tidigare år ofta. GeoPards modul erbjuder en lösning genom att möjliggöra efterhandsframställning av avkastningskartor med hög noggrannhet (över 90 %).

Denna funktion är särskilt värdefull för bönder som vill förstå och analysera fältens avkastningsprestanda över åren. Modulen använder tillgängliga genomsnittliga eller totala avkastningsdata och tillämpar GeoPards analysmetoder för att generera detaljerade avkastningskartor för valfritt tidigare år.

Genom att skapa dessa syntetiska avkastningskartor får bönder insikt i avkastningsfördelning och variation inom sina fält. Denna information är avgörande för att fatta välgrundade beslut om växtodlingshantering, resursfördelning och planering av framtida jordbruksstrategier.

Sammanfattningsvis ger GeoPard-modulen för syntetiska avkastningskartor ett praktiskt verktyg för bönder att låsa upp historiska avkastningsinsikter, vilket möjliggör en mer datadriven odling även när detaljerade tidigare register saknas.

Att förstå den geospatiala fördelningen av avkastning är avgörande för att finjustera agronomiska beslut år efter år, och avkastningskartor (eller avkastningsdataset) spelar en nyckelroll i denna process.

Nödvändig utrustning är dock inte alltid installerad på tröskor för att registrera avkastningskarteringsdata, särskilt på äldre modeller. Följaktligen täcker avkastningskartor ofta endast delar av fälten som skördas med maskiner som har avkastningskartläggningsmöjligheter.

För att tackla dessa utmaningar håller GeoPard på att slutföra sin lösning för syntetiska avkastningskartor, en produkt utformad för att ge heltäckande avkastningsinsikter oavsett utrustningsbegränsningar.

Teknisk metod

Syntetiska avkastningskartor genereras genom att utnyttja GeoPards omfattande erfarenhet av hantering av avkastningsdataset, med fokus på att identifiera avkastningsbegränsande faktorer, utvärdera historiskt fältpotentialoch analysera växtutveckling under säsongen. Denna metodik möjliggör generering av avkastningsfördelningskartor även i frånvaro av direkt avkastningsdata från skördemaskiner.

Fjärranalysdata utgör grunden för den geospatiala fördelningen, medan kalibreringen mot faktiska avkastningsvärden uppnås genom att anpassa till fältets rapporterade genomsnittliga eller totala avkastning. Denna metod säkerställer att varje del av fältet återges noggrant och erbjuder en komplett och tillförlitlig bild av avkastningsfördelningen över hela fältet.

Verkliga exempel

För att upprätthålla en hög noggrannhetsnivå i beräkningarna är avkastningskalibrering ett viktigt extra steg. Det hjälper till att eliminera avvikelser och korrekt justera den statistiska datadistributionen. Upptäck mer om viktigheten av avkastningskalibrering och hur du kan göra det med GeoPard.

Majsensilage avkastningskarta: verklig vs syntetisk

Verifieringen av den syntetiska avkastningskartan genomfördes med en original avkastningskarta för majsensilage. Denna process framhöll nödvändigheten av avkastningskalibrering som ett mellanliggande steg för att eliminera dataavvikare och korrigera avkastningsvärden.

Avkastningskarta: rå (original) vs kalibrerad

Den geospatiala mönstret i den syntetiska avkastningskartan härrör från GeoPards avancerade förståelse för fältvariation och deras expertis inom hantering och zonindelning av avkastningsdataset. Därefter kalibrerades den med majsensilegens genomsnittliga värde, vilket säkerställer att det geospatiala mönstret ligger nära de faktiska avkastningssiffrorna. De statistiska och geospatiala datadistributionerna för avkastning som massa (t/ha) finns i följande skärmdump.

Avkastningskarta: kalibrerad vs syntetisk

Majs: verklig vs syntetisk

De statistiska och geospatiala datadistributionerna för majsavkastning som massa (t/ha) för kalibrerade avkastnings- och syntetiska avkastningsdataset finns i följande skärmdump.

Avkastningskarta: kalibrerad vs syntetisk

Sojaböna: verklig vs syntetisk

Följande skärmdump visar de statistiska och geospatiala datadistributionerna för sojabönors avkastningsmassa i både kalibrerade och syntetiska avkastningsdataset. Det är viktigt att notera att medan de ursprungliga avkastningsdata levererades i mg/m2 har de syntetiska avkastningsdata omvandlats och presenteras i t/ha.

Avkastningskarta: kalibrerad vs syntetisk

Vete: återställning av avkastningskarta

I många fall finns endast en partiell avkastningskarta tillgänglig. Det finns många orsaker, bland de vanligaste: äldre maskiner saknar nödvändig utrustning för att logga skördedata (1), den mänskliga faktorn (2), och insamlade data visar sig vara oanvändbara (3). GeoPard hanterar dessa utmaningar genom att återställa ofullständiga avkastningskartor. Processen innefattar en omfattande bedömning av fältpotential och växttrender under säsongen, med hjälp av GeoPards förfinade metoder för avkastningsdataanalys för att förbättra kartans fullständighet.

Steget med avkastningskalibrering krävs fortfarande för att eliminera anomalier i avkastningsdatadistributionen.

Avkastningskarta: verklig (original) vs kalibrerad

Jämförelsen av de kända delarna av avkastningskartan och den återställda avkastningskartan finns i följande skärmdump.

Avkastningskarta: kalibrerad vs syntetisk

Ärtor: återställning av luckor i avkastningskarta

I många fall finns endast en partiell avkastningskarta tillgänglig. De vanligaste orsakerna inkluderar:

1. äldre maskiner utan utrustning för avkastningsloggning,

2. mänskliga fel under skörd, och

3. insamlade data som visar sig vara oanvändbara.

GeoPard löser dessa utmaningar genom att återställa ofullständiga avkastningskartor med hjälp av avancerade proprietära algoritmer.

Avkastningskarta: återställd vs original