Синтетична карта урожайності

Модуль Synthetic Yield Map у GeoPard дає змогу фермерам створювати точні ретроспективні карти урожайності за минулі роки, покращуючи керування господарством на основі даних.

Оцінка розривів у врожайності: важливість синтетичного картування врожайності

Модуль GeoPard Synthetic Yield Map вирішує поширену проблему в сільському господарстві: відсутність детальних історичних даних про врожайність у багатьох фермерів. Хоча фермери часто мають середні або сумарні значення врожайності по полю, детальні карти врожайності за минулі роки часто недоступні. Модуль GeoPard пропонує рішення, дозволяючи ретроспективно створювати карти врожайності з високою точністю (понад 90%).

Ця функціональність особливо корисна для фермерів, які хочуть зрозуміти та проаналізувати показники врожайності своїх полів протягом років. Модуль використовує доступні середні або сумарні дані врожайності та застосовує аналітичні методи GeoPard для генерації детальних карт врожайності для будь-якого минулого року.

Створюючи ці синтетичні карти врожайності, фермери отримують уявлення про розподіл врожайності та її мінливість у межах полів. Ця інформація є критично важливою для прийняття обґрунтованих рішень щодо управління культурами, розподілу ресурсів та планування майбутніх сільськогосподарських стратегій.

Підсумовуючи, модуль GeoPard Synthetic Yield Map надає практичний інструмент для фермерів, щоб відкрити історичні інсайти про врожайність, дозволяючи більш орієнтований на дані підхід до ведення сільського господарства, навіть коли детальні минулі записи відсутні.

Розуміння геопросторового розподілу врожайності є ключовим для точного налаштування агрономічних рішень з року в рік, і Карти Врожайності (або Набори Даних Врожайності) відіграють важливу роль у цьому процесі.

Однак необхідне обладнання не завжди встановлене на комбайнах для запису даних картування врожайності, особливо на старіших моделях. Унаслідок цього Карти Врожайності часто охоплюють лише ті частини полів, які збиралися машинами з можливістю картування врожайності.

Вирішуючи ці проблеми, GeoPard знаходиться на фінальній стадії випуску свого Синтетичного Карти Врожайності — рішення, спроєктованого для надання всебічних інсайтів про врожайність незалежно від обмежень обладнання.

Технічний підхід

Синтетичні карти врожайності генеруються на основі великого досвіду GeoPard у управлінні наборами даних врожайності, зосереджуючись на виявленні факторів, що обмежують врожайність, оцінці історичного потенціалу поля, та аналізі розвитку рослинності під час вегетації. Ця методологія дозволяє генерувати карти розподілу врожайності навіть за відсутності прямих даних про врожайність від комбайнів.

Дані дистанційного зондування становлять основу геопросторового розподілу, тоді як калібрування до фактичних значень врожайності досягається шляхом вирівнювання з повідомленою середньою або сумарною врожайністю поля. Такий підхід гарантує, що кожна ділянка поля точно відображена, пропонуючи повну та надійну картину розподілу врожайності по всьому полю.

Приклади з реального життя

Для підтримки високого рівня точності в обчисленнях необхідне калібрування врожайності як додатковий крок. Воно допомагає усунути аномалії та правильно відкоригувати статистичний розподіл даних. Дізнайтеся більше про важливість калібрування врожайності та як ви можете зробити це за допомогою GeoPard.

Карта врожайності силосу кукурудзи: реальна проти синтетичної

Перевірка Синтетичної Карти Врожайності була проведена з використанням оригінальної карти врожайності силосу кукурудзи. Цей процес підкреслив необхідність калібрування врожайності як проміжного кроку для усунення викидів даних і корекції значень врожайності.

Карта врожайності: необроблена (оригінал) проти відкаліброваної

Геопросторовий візерунок Синтетичної Карти Врожайності походить з поглибленого розуміння GeoPard варіативності поля та їх експертизи в обробці та зонуванні наборів даних врожайності. Потім вона була відкалібрована з використанням середнього значення врожайності силосу кукурудзи, забезпечуючи тісне узгодження геопросторового візерунка з фактичними показниками врожайності. Статистичні та геопросторові розподіли даних врожайності у масі (т/га) доступні на наступному скріншоті.

Карта врожайності: відкалібрована проти синтетичної

Кукурудза: реальна проти синтетичної

Статистичні та геопросторові розподіли даних врожайності кукурудзи у масі (т/га) для відкаліброваних та синтетичних наборів даних врожайності доступні на наступному скріншоті.

Карта врожайності: відкалібрована проти синтетичної

Соя: реальна проти синтетичної

Наступний скріншот демонструє статистичні та геопросторові розподіли маси врожайності сої в обох наборах даних — відкаліброваному та синтетичному. Важливо зазначити, що хоча оригінальні дані врожайності були надані в мг/м2, синтетичні дані врожайності були перетворені та представлені в т/га.

Карта врожайності: відкалібрована проти синтетичної

Пшениця: відновлення карти врожайності

У багатьох випадках доступна лише часткова карта врожайності. Існує багато факторів, серед найпоширеніших: старе обладнання не має необхідного устаткування для фіксації даних збирання (1), людський фактор (2) і зібрані дані виявляються непридатними (3). GeoPard вирішує ці проблеми, відновлюючи неповні карти врожайності. Процес включає всебічну оцінку потенціалу поля та трендів рослинності під час вегетації, використовуючи вдосконалені методи GeoPard у аналізі даних врожайності для підвищення повноти карти.

Крок калібрування врожайності все ще необхідний для усунення аномалій у розподілі даних врожайності.

Карта врожайності: реальна (оригінал) проти відкаліброваної

Порівняння відомих частин карти врожайності та відновленої карти врожайності наведено на наступному скріншоті.

Карта врожайності: відкалібрована проти синтетичної

Горох: відновлення прогалин у карті врожайності

У багатьох випадках доступна лише часткова карта врожайності. Найпоширеніші причини включають:

1. старе обладнання без пристроїв для реєстрації врожайності,

2. людські помилки під час збору врожаю, та

3. зібрані дані, що виявляються непридатними.

GeoPard вирішує ці проблеми, відновлюючи неповні карти врожайності з використанням передових власних алгоритмів.

Карта врожайності: відновлена проти оригінальної