Картирование урожайности: Оптимизация сельскохозяйственных практик по всему миру

Картирование урожайности — это краеугольный камень современного, основанного на данных сельского хозяйства. Оно предоставляет фермерам и агрономам подробную пространственную информацию об эффективности культур на поле. Эта информация позволяет проводить целенаправленные мероприятия, оптимизировать распределение ресурсов и продвигать устойчивые методы ведения сельского хозяйства. В этом подробном руководстве мы рассмотрим принципы, технологии, преимущества и проблемы, связанные с картированием урожайности в глобальном масштабе.

Что такое картирование урожайности?

Картирование урожайности — это процесс сбора и анализа данных для создания визуальных представлений урожайности культур на поле. Эти карты выделяют зоны высокой и низкой продуктивности, выявляя пространственную изменчивость, которая может быть вызвана различными факторами, такими как состояние почвы, доступность питательных веществ, нашествия вредителей, вспышки болезней, водный стресс и методы управления. Полученные карты являются мощными инструментами для принятия обоснованных решений о внесении ресурсов, планировании полива и других агрономических практиках.

Важность картирования урожайности в современном сельском хозяйстве

В эпоху растущего мирового населения и ограниченных ресурсов оптимизация производительности сельского хозяйства имеет первостепенное значение. Картирование урожайности играет жизненно важную роль в достижении этой цели, обеспечивая:

• Повышение эффективности: Выявляя участки с низкой производительностью, фермеры могут проводить целенаправленные мероприятия, сокращая потери и максимизируя использование ресурсов.
• Улучшенное управление ресурсами: Карты урожайности способствуют дифференцированному внесению (VRA) удобрений, пестицидов и поливной воды, обеспечивая применение ресурсов только там, где это необходимо.
• Повышение устойчивости: Снижение использования ресурсов приводит к уменьшению воздействия на окружающую среду и более устойчивым методам ведения сельского хозяйства.
• Принятие решений на основе данных: Карты урожайности предоставляют ценную информацию для принятия обоснованных решений о выборе культур, плотности посева и других методах управления.
• Раннее обнаружение проблем: Анализ карт урожайности с течением времени может помочь выявить возникающие проблемы, такие как деградация почвы или нашествия вредителей.

Технологии, используемые в картировании урожайности

В картировании урожайности применяется несколько технологий, каждая из которых имеет свои сильные и слабые стороны. К ним относятся:

1. Мониторы урожайности

Мониторы урожайности — это датчики, установленные на комбайнах, которые измеряют массу или объем убираемого зерна в режиме реального времени. Эти датчики обычно сопряжены с GPS-приемниками для записи местоположения каждого измерения урожайности, создавая геопривязанную карту урожайности. Данные, собранные мониторами урожайности, имеют решающее значение для выявления изменчивости урожайности и понимания факторов, которые на нее влияют. Калибровка и регулярное техническое обслуживание критически важны для точного мониторинга урожайности.

Пример: В Соединенных Штатах многие крупные фермеры, выращивающие кукурузу и сою, активно используют мониторы урожайности для отслеживания продуктивности культур и оптимизации внесения ресурсов. Аналогичные системы используются при уборке пшеницы в Европе и Австралии.

2. Дистанционное зондирование

Дистанционное зондирование включает в себя получение информации об объекте или территории на расстоянии, как правило, с помощью датчиков, установленных на спутниках, самолетах или беспилотных летательных аппаратах (БПЛА). Методы дистанционного зондирования могут использоваться для оценки здоровья посевов, биомассы и других параметров, которые коррелируют с урожайностью. Распространенные платформы и датчики дистанционного зондирования включают:

• Спутниковые снимки: Спутники, такие как Landsat, Sentinel и MODIS, предоставляют мультиспектральные изображения, которые можно использовать для оценки здоровья посевов и вегетационных индексов, таких как NDVI (нормализованный разностный вегетационный индекс).
• Аэрофотоснимки: Летательные аппараты, оснащенные мультиспектральными или гиперспектральными датчиками, могут предоставлять изображения с более высоким разрешением, чем спутники.
• Беспилотные летательные аппараты (БПЛА): Дроны обеспечивают гибкость сбора изображений высокого разрешения по запросу, предоставляя своевременную информацию о состоянии посевов.

Пример: В Бразилии спутниковые снимки широко используются для мониторинга посевов сои и выявления участков, пострадавших от засухи или болезней. В Азии технология дронов все чаще применяется для оценки урожайности риса.

3. Геоинформационные системы (ГИС)

Программное обеспечение ГИС используется для управления, анализа и визуализации пространственных данных. Карты урожайности, созданные с помощью мониторов урожайности или данных дистанционного зондирования, могут быть импортированы в ГИС для дальнейшего анализа. Инструменты ГИС можно использовать для наложения карт урожайности на другие слои пространственных данных, такие как почвенные карты, топографические карты и карты орошения, для выявления корреляций и понимания факторов, влияющих на изменчивость урожайности.

Пример: Фермеры в Канаде используют ГИС для интеграции данных об урожайности с почвенными картами для создания планов дифференцированного внесения удобрений.

4. Картирование почв

Свойства почвы значительно влияют на урожайность. Картирование почв включает в себя характеристику пространственной изменчивости свойств почвы, таких как текстура, содержание органического вещества, уровень питательных веществ и pH. Почвенные карты могут быть созданы с использованием традиционных почвенных обследований, методов дистанционного зондирования или контактных почвенных датчиков. Сочетание почвенных карт с картами урожайности может помочь выявить участки, где ограничения, связанные с почвой, влияют на продуктивность культур.

Пример: В Австралии датчики электромагнитной индукции (EMI) используются для картирования засоленности почв, что является серьезным ограничением для растениеводства во многих регионах. Эти данные затем интегрируются с данными об урожайности для разработки стратегий управления.

5. Аналитика данных и машинное обучение

Огромные объемы данных, генерируемые мониторами урожайности, платформами дистанционного зондирования и почвенными датчиками, требуют сложных методов анализа данных для извлечения значимой информации. Алгоритмы машинного обучения могут использоваться для прогнозирования урожайности на основе различных входных переменных, выявления закономерностей в изменчивости урожайности и оптимизации методов управления. Облачные платформы предоставляют инструменты для хранения, обработки и анализа сельскохозяйственных данных в больших масштабах.

Пример: Компании, такие как John Deere и Climate Corporation, предлагают платформы для анализа данных, которые интегрируют данные об урожайности с другими источниками информации для предоставления фермерам практических рекомендаций.

Преимущества картирования урожайности

Преимущества картирования урожайности распространяются на различные аспекты сельскохозяйственного производства и управления:

1. Оптимизированное управление ресурсами

Картирование урожайности позволяет осуществлять дифференцированное внесение (VRA) ресурсов, таких как удобрения, пестициды и поливная вода. VRA предполагает корректировку нормы внесения ресурсов в зависимости от конкретных потребностей различных участков поля. Применяя ресурсы только там, где они необходимы, VRA может сократить затраты, минимизировать воздействие на окружающую среду и повысить урожайность.

Пример: Фермер в Аргентине использует карты урожайности для выявления участков с низким уровнем азота. Затем он применяет VRA для внесения азотных удобрений только на эти участки, сокращая расходы на удобрения и минимизируя риск стока питательных веществ.

2. Улучшенное управление орошением

Вода является дефицитным ресурсом во многих сельскохозяйственных регионах. Картирование урожайности может помочь оптимизировать управление орошением, выявляя участки, испытывающие водный стресс. Эта информация может быть использована для корректировки графиков полива и подачи воды только на те участки, которые в ней нуждаются больше всего. Для обнаружения водного стресса у культур можно использовать методы дистанционного зондирования, такие как тепловизионная съемка.

Пример: В Калифорнии, где вода является серьезной проблемой, фермеры используют карты урожайности и данные дистанционного зондирования для оптимизации графиков орошения миндальных садов.

3. Улучшенное управление вредителями и болезнями

Картирование урожайности может помочь выявить участки, особенно уязвимые для нашествий вредителей или вспышек болезней. Эту информацию можно использовать для целенаправленного обследования полей и применения пестицидов или фунгицидов только на пораженных участках. Раннее обнаружение проблем с вредителями и болезнями может предотвратить масштабный ущерб и снизить потребность в применении пестицидов широкого спектра действия.

Пример: Фермеры в Китае используют карты урожайности и снимки с дронов для обнаружения пирикуляриоза риса и применяют фунгициды только на пораженных участках.

4. Улучшенное управление почвой

Здоровье почвы необходимо для устойчивого сельскохозяйственного производства. Картирование урожайности может помочь выявить участки, где происходит деградация почвы. Эту информацию можно использовать для внедрения почвозащитных практик, таких как покровные культуры, нулевая обработка почвы и контурная вспашка. Почвенные карты также могут использоваться для руководства внесением почвенных мелиорантов, таких как известь или гипс, для улучшения плодородия и дренажа почвы.

Пример: В Африке фермеры используют карты урожайности и почвенные карты для выявления участков с низким содержанием органического вещества и внедряют практику покровных культур для улучшения здоровья почвы.

5. Повышение рентабельности

Оптимизируя управление ресурсами, улучшая управление орошением, совершенствуя борьбу с вредителями и болезнями и улучшая управление почвой, картирование урожайности может привести к повышению рентабельности для фермеров. Снижение затрат на ресурсы, увеличение урожайности и улучшение качества продукции — все это способствует увеличению доходов фермерских хозяйств. Первоначальные инвестиции в технологии картирования урожайности могут быстро окупиться за счет повышения эффективности и производительности.

Проблемы картирования урожайности

Несмотря на многочисленные преимущества картирования урожайности, с его внедрением связан и ряд проблем:

1. Сбор и обработка данных

Сбор и обработка данных об урожайности могут быть трудоемкими и дорогостоящими. Мониторы урожайности требуют калибровки и обслуживания для обеспечения точности измерений. Данные дистанционного зондирования требуют специального программного обеспечения и экспертных знаний для обработки и анализа. Стоимость сбора и обработки данных может стать препятствием для внедрения технологии некоторыми фермерами.

2. Интерпретация данных

Интерпретация карт урожайности и выявление факторов, влияющих на ее изменчивость, может быть сложной задачей. Это требует глубокого понимания физиологии растений, почвоведения и агрономических практик. Фермерам может потребоваться консультация с сельскохозяйственными экспертами или использование специализированного программного обеспечения для эффективной интерпретации данных об урожайности.

3. Интеграция источников данных

Интеграция данных об урожайности с другими слоями пространственных данных, такими как почвенные карты, топографические карты и карты орошения, может быть сложной. Различные источники данных могут иметь разные форматы и разрешения. Для эффективного наложения и анализа различных слоев данных требуется программное обеспечение ГИС.

4. Стоимость технологии

Стоимость мониторов урожайности, платформ дистанционного зондирования и программного обеспечения ГИС может быть значительной инвестицией для фермеров, особенно для мелких фермеров в развивающихся странах. Доступ к доступным технологиям необходим для широкого внедрения картирования урожайности.

5. Отсутствие инфраструктуры

В некоторых регионах, особенно в развивающихся странах, отсутствует инфраструктура для поддержки картирования урожайности. Это включает в себя доступ к надежному интернет-соединению, электроснабжению и технической поддержке. Решение этих инфраструктурных проблем необходимо для содействия внедрению картирования урожайности.

Будущее картирования урожайности

Будущее картирования урожайности выглядит многообещающим, и несколько новых тенденций готовы еще больше расширить его возможности и доступность:

1. Прогресс в сенсорных технологиях

Постоянно разрабатываются новые и усовершенствованные датчики для картирования урожайности. Гиперспектральные датчики могут предоставлять более подробную информацию о здоровье и составе культур. Датчики LiDAR (обнаружение и определение дальности с помощью света) могут использоваться для создания топографических карт высокого разрешения. Контактные почвенные датчики могут измерять свойства почвы в режиме реального времени.

2. Интеграция искусственного интеллекта (ИИ)

ИИ играет все более важную роль в картировании урожайности. Алгоритмы машинного обучения могут использоваться для прогнозирования урожайности, выявления закономерностей в ее изменчивости и оптимизации методов управления. Инструменты на базе ИИ могут помочь фермерам принимать более обоснованные решения и повышать общую эффективность.

3. Расширение использования БПЛА

Дроны становятся все более популярными для картирования урожайности благодаря их гибкости, доступности и способности собирать изображения высокого разрешения по запросу. БПЛА могут быть оснащены различными датчиками, включая мультиспектральные камеры, тепловизоры и датчики LiDAR.

4. Облачные платформы

Облачные платформы упрощают фермерам хранение, обработку и анализ сельскохозяйственных данных. Эти платформы предоставляют инструменты для интеграции данных об урожайности с другими источниками информации, такими как погодные данные и данные о почве. Они также предлагают инструменты для совместной работы для обмена данными и идеями с сельскохозяйственными экспертами.

5. Фокус на устойчивости

По мере роста озабоченности по поводу экологической устойчивости, картирование урожайности будет играть все более важную роль в продвижении устойчивых сельскохозяйственных практик. Оптимизируя управление ресурсами и сокращая отходы, картирование урожайности может помочь фермерам минимизировать воздействие на окружающую среду и сохранять ресурсы. Фермеры все чаще используют картирование урожайности для сокращения своего углеродного следа.

Глобальные примеры практического применения картирования урожайности

Картирование урожайности используется в различных формах по всему миру, адаптированных к местным условиям и культурам:

• Северная Америка (США, Канада): В основном используются высокотехнологичные мониторы урожайности на крупных фермах, выращивающих кукурузу, сою и пшеницу. Широко распространено дифференцированное внесение (VRA).
• Южная Америка (Бразилия, Аргентина): Спутниковые снимки имеют решающее значение для мониторинга обширных полей сои и кукурузы. Все активнее внедряются технологии дронов.
• Европа: Сосредоточена на методах точного земледелия, интегрируя данные об урожайности с почвенными картами для оптимизации удобрения и орошения пшеницы, ячменя и сахарной свеклы.
• Азия (Китай, Индия): Развертывание технологий дронов для оценки урожайности риса и пшеницы и обнаружения вредителей/болезней. Меньшие размеры ферм создают проблемы для использования крупной техники.
• Африка: Сталкивается с проблемами, связанными с инфраструктурой и доступностью. Акцент делается на картировании здоровья почвы и более простых, доступных технологиях, подходящих для мелких фермерских хозяйств.
• Австралия: Основное внимание уделяется управлению засоленностью почв и дефицитом воды с использованием датчиков электромагнитной индукции и методов точного орошения при производстве пшеницы и ячменя.

Заключение

Картирование урожайности — это мощный инструмент для оптимизации сельскохозяйственных практик, улучшения управления ресурсами и продвижения устойчивого сельского хозяйства во всем мире. Предоставляя подробную пространственную информацию о продуктивности культур, карты урожайности позволяют фермерам принимать обоснованные решения о внесении ресурсов, планировании орошения и других агрономических практиках. Несмотря на проблемы, связанные с его внедрением, преимущества картирования урожайности значительно перевешивают затраты. По мере того как технологии продолжают развиваться и становиться более доступными, картирование урожайности будет играть все более важную роль в обеспечении продовольственной безопасности и экологической устойчивости в глобальном масштабе. Сочетание передовых датчиков, ИИ и облачных платформ открывает путь в будущее, где сельское хозяйство станет более эффективным, продуктивным и устойчивым.

Практические выводы:

• Фермерам: Рассмотрите возможность инвестирования в технологии картирования урожайности, начиная с доступных вариантов, таких как снимки с дронов, и постепенно интегрируя более сложные системы по мере роста вашего хозяйства.
• Сельскохозяйственным консультантам: Развивайте экспертизу в области анализа и интерпретации данных для предоставления ценной информации фермерам.
• Исследователям: Сосредоточьтесь на разработке доступных и недорогих решений для картирования урожайности для мелких фермерских хозяйств в развивающихся странах.
• Политикам: Поддерживайте исследования и разработки в области устойчивых сельскохозяйственных технологий, включая картирование урожайности. Продвигайте политику, стимулирующую внедрение практик точного земледелия.