Modern Bitki Rotasyondaki Verinin Rolü

Bitki rotasyonu, en eski tarım uygulamalarından biridir, ancak yüksek çözünürlüklü verilerin kullanılabilirliği ile dönüştürüldü. Geleneksel olarak, çiftçiler deneyim, görsel gözlem ve yerel bilgi, hangi ürünlerin serilerde hangi ürünlere eklediğine karar vermek için deneyim, görsel gözlemler ve yerel bilgiler.

Veri toplama, tarım sisteminin birçok boyutunu kapsar. Soil sensörleri pH, organik madde içeriği, elektrik iletkenliği ve makronutrient seviyeleri. Ürünlerin belirli bir dizisini arazi sağlık ve gelecek verimlerini tahmin etmeye bağlı olarak üretilen su kaydırakları ortaya çıkar.

Ekonomik tehlikeler yüksek. USDA Ekonomik Araştırmalar Servisi'nden yapılan araştırmalar, kötü rotasyon seçimlerinin bu kazanımları yüzde 10-30 oranında azaltabileceğini ve daha yüksek zararlı ve hastalık basıncı nedeniyle giriş maliyetlerini artırdığını gösteriyor. aksine, optimize edilmiş rotasyonlar, gübre ve pestisit gerekliliklerini azaltırken% 15-20 oranında artış gösterdi.

Data Collection için Gelişmiş Makine

Modern makineler, geniş ölçekli tarımda veri toplamanın arka kemiği olarak hizmet eder. Traktörler, birleştirir, spreyler ve diğer ekipmanlar şimdi her alanda bilgi yakalamak için bir dizi sensör ve GPS alıcıları ile donatılmıştır.Bu gerçek zamanlı veri akışı, merkezi çiftlik yönetim sistemlerine beslenir, bir koşu kaydı sağlar.

Soil Sensörler ve Moisture Probes

Bu yoğun veri haritaları, kanal örneklerine göre çok daha fazla çözünürlükte bulunan arazi dokusu, organik madde ve besin seviyelerinin arazideki hareketlerle sürekli olarak ölçebileceğini ölçebilir.Bu, değişken kontrol cihazları ile bu sensörlerin entegrasyonu, örneğin, çok fazla derinlikte gömülü olan kablosuz toprak uygulamaları yüksek canlı okumalarla dolu bölgelerden bulut platformlarına doğru bir şekilde azaltılabilir.

Uzaktan Sensing Technologies

Unmanned hava araçları (UAVs) ve uydu platformları, hava kirliliğinin yer aldığı bölgeleri yakalamak için georeferans ve termal kameralar üzerinde çalışan yüzlerce dönüm noktası sağlar.Spektif uçakla şarj etmek için çiftçilerin her beş gün boyunca görünür hale gelmesinden önce su stresi, besin eksikliği veya hastalık enfeksiyonu sunar.Bu uzak algılama alanlarının zemin ekipmanlarının altından faydalanması için özellikle değerli haritalar oluşturmak için özelliklere sahiptir.

Zemin tabanlı sensör verileri ve uzaktan görüntülenme kombinasyonu, veri satın alma katmanı olarak kapsamlı bir alan resmi oluşturur, bu bilgiyi doğru uzaysal ve zaman ölçeklerinde rotasyon kararlarını desteklemek için sağlar.

Değişken Oranı Uygulama için Hassas Ekipman

Veri tek başına yeterli değildir; hassaslık ile hareket edilmelidir. Değişkenlik oranı teknolojisi (VRT) modern makinelerin girişleri uygulamalarını sağlar - uygun seviyelerdeki ilaçlar, gübreler, pestisitler ve su - bu hedefli yaklaşım, kesintiye dayalı olarak alan genelindeki fiyatlara göre değişir. Örneğin, bir alan daha yüksek fosfor oranları elde edebilir.

Özerk traktörler ve robotik uygulamaları bir sonraki seviyeye hassastır. Bu makineler 7/24 çalışır, GPS yönlendirmesi ile santimetre doğrulukla çalışır ve sensör okumaları olarak uçarak davranışlarınızı ayarlar.In the context of crop rotasyon, independent ekipman, methods can be schedule to implement specific rotasyon reçeteleri - like striptiz-till preparat for mısır after a legume cover eki - insan operatörleri tarafından tanıtıldıktan birçok modern spreyler, daha önce tedavi edilen bölgelere bölünmüş bölümlerle donatılmıştır.

Veri toplama ve değişken oranı uygulaması arasındaki sinerji, özellikle de rotasyon planlaması için güçlüdür. Bir çiftçi, yeni ekin ihtiyaçlarından dolayı kötü bir şekilde yapılan ekinlerin sahadaki her parçası nedeniyle gerçekleşeceğini tespit etmek için tarihsel veri haritalarını analiz edebilir.

Entegrasyon Platformları ve Tahmin Edici Analytics

Makinelerden gelen veriler, sensörler ve uzaktan algılama, çeşitli kaynaklardan elde edilen verilerle toplanmalıdır ve birleşik panjur planlarına izin verir. Bulut tabanlı çiftlik yönetimi bilgi sistemleri (FMIS) Trimble Ag, Climate FieldView ve John Deere Operations Center gibi ilişkilerde değişiklikler ve sonuçlar arasında görselleştirilmesine izin verir.

Tahmin edici analizler, ileri görüşlü bir boyut ekler. Makine öğrenme modelleri çok yıllık veriler üzerinde eğitilmiş modeller, önerilen bir rotasyon dizisinin nasıl etkileyeceğini tahmin edebilir: (1) potansiyel, (2) toprak organik madde seviyeleri, (3) azot kullanılabilirliği, (4) tohum banka dinamikleri ve (5) zararlı yaşam döngüsü. Örneğin, bir model, soya fasulyeden gelen bir alanda yüksek soya baskı ile korealara geri dönüşlerin önemli bir verim kaybına yol açacağı ve bunun yerine iki yıllık bir kesintiye yol açtığını da iddia edebilir.

Ürün rotasyonu için belirli karar destek araçları, [[0)Rotational Planlayıcı[DÜT:2)Agremo) ve yazılımlar, daha sonra beklenen kârlılık (D) sıralaması ile sıralanmıştır.Uygunluk seviyesi[DÜDÜSÜyetim)[DÜye Olmayan Ürünlerin giriş alanına giriş, mevcut toprak verilerine ve mevcut ürünlerin listesini verir.

Uygulamada Faydaları

Gelişmiş makinelerin ve veri analizinin entegrasyonu, çiftleşme operasyonlarının çeşitli boyutlarında somut avantajlar sunar. Aşağıda temel avantajlarına geniş bir bakış açısı vardır.

Geliştirilmiş Soil Health ve Ferttitude

Organik madde gibi toprak parametrelerinin sürekli izlenmesi, mikrobik aktivite ve besin kullanılabilirliği çiftçilerin uzun vadeli eğilimleri ortaya çıkarmaları veya verimli düzeltmeleri yerine proaktif yönetimlerin tespit edilmesi için rotasyonları tertemizleme bölgeleri ve kök-restrikleştirme bölgelerinin izlenmesi, bu tür derin kökler veya alfalfa gibi ürünlerin rotasyonda ele alınabilmesine olanak sağlar.

Gelişmiş Geri Tahminleri ve Risk Yönetimi

rotasyon kayıtları ile birlikte yapılan tarihsel veri veri veri miktarı, kesin bir veri tahminine olanak sağlar. Bir çiftçi, ek sigorta sağlayıcılarından beklenen bir "if" senaryosu çalıştırabilir. Örneğin, Iowa State Üniversitesi tarafından yapılan bir çalışma, veriye dayalı rotasyon planlamasının altında, statik rotasyonlar kullanarak karşılaştırılabilir.

Kaynak Verimliliği ve Maliyeti Azaltılması

Değişkenlik oranı uygulama, dönüş verileri tarafından yönlendirilir, giriş kaybı azaltır. Bir durumda, bir Nebraska mısırı, hassas makineler kullanarak rotasyon bazlı reçeteli haritalar kullanılarak,% 18 oranında verimsiz azot uygulamasını azaltır, su kullanımı verimliliğine benzer şekilde artarken, sulama programları her bir ekin su talepleri ile aynı şekilde uyumludur, toprak sensörleri tarafından belirlenir ve buharlaştırma modelleri ile belirlenir.Bu tasarruflar birçok mevsim boyunca ve büyük akreden fazla miktarda tasarruf sağlar.

Sürdürülebilir Çiftçilik ve Çevre Bağımlılığı

Veriye dayalı rotasyon planlama, tarımın çevresel ayak izinini azaltır. Precise giriş başvurusu sınırları, nitratların ve fosfatların su yollarına düşmesi, yerel ekosistemlerin korunmasıyla ilgili olarak, çiftçilerin de iklim-Smart Tarımsal hedeflerini azaltabilir - örneğin, toprak kirliliğini oluşturan maden kirliliğine kadar azaltıp azaltılabilir.

İş Akışı Optimizasyonu ve İşçi Tasarrufları

Otomatik direksiyon, bölüm kontrolü ile donatılmış ve veri girişi, manuel alan denetimleri için gerekli süreyi azaltır ve kayıt tutma sağlar. Çiftçiler telefon veya tabletlerinden gerçek zamanlı alan koşullarına erişebilir ve rotasyon planları yeni veriler geldiğinde otomatik olarak güncellenir.Bu ücretsiz iş diğer kritik görevler için ve hava koşulları değiştiğinde hızlı ayarlamalar sağlar.

Kabul Etmede Meydanlar

Açık faydalara rağmen, çeşitli engeller veriye dayalı ek rotasyon planlamasını yaygın olarak kabul eder. Yüksek çözünürlükte hassas makineler ve sensör sistemleri yüksek kalır, genellikle tam donanımlı bir traktör ve bir iklim alanı kombinasyonu için 100.000'den fazla. Küçük ve orta ölçekli çiftlikler, yatırımın yakın vadeli geri dönüş olmadan haklı çıkar. Ayrıca, farklı ekipman marka ve yazılım platformları arasındaki veri entegrasyonu sorunlu olabilir. Bir John Deere traktörünü kullanarak bir çiftçi, bir Trimble bitki sistemi kullanarak ve bir iklim bölgesine uygun bir şekilde uyum sorunları karşılaşabilir.

Veri okuryazarlığı başka bir kısıtlamadır. Birçok çiftlik operatörleri istatistik analiz veya makine öğreniminde eğitim verilmez ve çoklu katmanlı alan verileri yorumlanmasının karmaşıklığı ezici olabilir. Ekipman bayileri ve uzatma ajanları bazı destek sağlar, ancak gelişmiş rotasyon planlayıcılarının kullanılması için gerekli olan eğitimin derinliği genellikle eksik değildir. Son olarak, veri sahipliği ve mahremiyet endişeleri bulut platformlarını kullanırken ortaya çıkmaktadır - finansal veriler güvenilir bir şekilde şirketle ilgili bilgi paylaşımı konusunda dikkatlidir. Clear sözleşmeler ve şeffaf veri politikaları ve şeffaf veri politikaları.

Future Yol Tarifi

Gelişen teknolojiler, gelişmiş makineler ve ek rotasyon optimizasyonu arasındaki bağlantıyı daha da derinleştirmeye söz verir. Gerçek zamanlı topraklar, yakın zamanda bulunan türlerin varlığını ve yoğunluğunu haritaya taşıyacak, tümelopatik etkiler veya hisbicide toleransını belirli used komplekslere göre ayarlamaya olanak tanır.

Tarım makinelerindeki kenar hesaplamasının yükselişi, veri işlemenin ekipman üzerinde giderek daha fazla gerçekleşeceğini ve sabit bulut bağlantı için gerekli olduğunu ifade eder. Bir sprey, örneğin, mevcut sezon eki tipi ile ilgili olarak bir haritayı analiz eder ve bu özel weed-krop kombinasyonu için en uygun kimyasal uygulamayı ayarlar - tüm bu seviyedeki verileri uzaktan sunucuya göndermeden önce.Bu bağımsız geçiş seviyesi, sınırlı internet altyapısıyla daha duyarlı ve pratik planlamayı sağlayacaktır.

Son olarak, binlerce çiftlikten anonim verilerin toplanmasına ilişkin işbirliği platformları bölgesel düzeydeki öngörülere yol açıyor. Merkezi Illinois'de bir çiftçi benzer toprak ve iklim bölgelerindeki akranlarına karşı rotasyon performansını karşılaştırabilir, en iyi veri setlerini kabul ettikleri AIT gibi tanımlamak için.0Granular).

Bu teknolojiler olgun olarak, çiftlik makineleri ve veri analizi arasındaki çizgi, bir mutfak masasında yapılan bir düşüş kararı ile, sabit verilerle yönlendirilen ve bugün bu entegre sistemleri benimseyen dinamik, sürekli olarak güncellenen bir strateji haline gelecektir.