Картування врожайності культур: Оптимізація аграрних практик у всьому світі

Картування врожайності є наріжним каменем сучасного, керованого даними сільського господарства. Воно надає фермерам та аграрним фахівцям детальну просторову інформацію про продуктивність культур у межах поля. Ця інформація дозволяє здійснювати цільові втручання, оптимізуючи розподіл ресурсів та сприяючи впровадженню сталих методів ведення сільського господарства. Цей комплексний посібник розгляне принципи, технології, переваги та виклики, пов'язані з картуванням врожайності в глобальному масштабі.

Що таке картування врожайності?

Картування врожайності — це процес збору та аналізу даних для створення візуальних зображень врожайності культур на полі. Ці карти висвітлюють зони високої та низької продуктивності, розкриваючи просторову мінливість, яку можна пояснити різними факторами, такими як стан ґрунту, доступність поживних речовин, ураження шкідниками, спалахи хвороб, водний стрес та методи господарювання. Отримані карти є потужними інструментами для прийняття обґрунтованих рішень щодо внесення ресурсів, планування зрошення та інших агрономічних практик.

Важливість картування врожайності в сучасному сільському господарстві

В епоху зростання світового населення та обмежених ресурсів оптимізація сільськогосподарської продуктивності є першочерговим завданням. Картування врожайності відіграє життєво важливу роль у досягненні цієї мети, забезпечуючи:

Підвищення ефективності: Виявляючи зони з низькою продуктивністю, фермери можуть здійснювати цільові втручання, зменшуючи відходи та максимізуючи використання ресурсів.
Покращене управління ресурсами: Карти врожайності сприяють диференційованому внесенню (VRA) добрив, пестицидів та поливної води, гарантуючи, що ресурси застосовуються лише там, де це необхідно.
Посилення сталості: Зменшення використання ресурсів призводить до меншого впливу на навколишнє середовище та більш сталих методів ведення господарства.
Прийняття рішень на основі даних: Карти врожайності надають цінні відомості для прийняття обґрунтованих рішень щодо вибору культур, густоти посіву та інших управлінських практик.
Раннє виявлення проблем: Аналіз карт врожайності з часом може допомогти виявити нові проблеми, такі як деградація ґрунту або ураження шкідниками.

Технології, що використовуються в картування врожайності

Кілька технологій застосовуються в картування врожайності, кожна з яких має свої сильні та слабкі сторони. До них належать:

1. Монітори врожайності

Монітори врожайності — це датчики, встановлені на зернозбиральних комбайнах, які вимірюють масу або об'єм зерна, що збирається в режимі реального часу. Ці датчики зазвичай поєднуються з GPS-приймачами для запису місцезнаходження кожного вимірювання врожайності, створюючи геопросторову карту врожайності. Дані, зібрані моніторами врожайності, є вирішальними для виявлення мінливості врожайності та розуміння факторів, що її зумовлюють. Калібрування та регулярне технічне обслуговування є критично важливими для точного моніторингу врожайності.

Приклад: У Сполучених Штатах багато великих фермерських господарств, що вирощують кукурудзу та сою, значною мірою покладаються на монітори врожайності для відстеження продуктивності культур та оптимізації внесення ресурсів. Аналогічні системи використовуються при зборі пшениці в Європі та Австралії.

2. Дистанційне зондування

Дистанційне зондування передбачає отримання інформації про об'єкт або територію на відстані, зазвичай за допомогою датчиків, встановлених на супутниках, літаках або безпілотних літальних апаратах (БПЛА). Методи дистанційного зондування можуть використовуватися для оцінки стану здоров'я культур, біомаси та інших параметрів, які корелюють з врожайністю. Поширені платформи та датчики дистанційного зондування включають:

Супутникові знімки: Супутники, такі як Landsat, Sentinel та MODIS, надають мультиспектральні зображення, які можна використовувати для оцінки стану здоров'я культур та вегетаційних індексів, таких як NDVI (нормалізований диференційний вегетаційний індекс).
Аерофотознімки: Літаки, оснащені мультиспектральними або гіперспектральними датчиками, можуть надавати зображення з вищою роздільною здатністю, ніж супутники.
Безпілотні літальні апарати (БПЛА): Дрони пропонують гнучкість у зборі зображень високої роздільної здатності за вимогою, надаючи своєчасну інформацію про стан культур.

Приклад: У Бразилії супутникові знімки широко використовуються для моніторингу посівів сої та виявлення територій, що постраждали від посухи чи хвороб. В Азії технологія дронів все частіше застосовується для оцінки врожайності рису.

3. Геоінформаційні системи (ГІС)

Програмне забезпечення ГІС використовується для управління, аналізу та візуалізації просторових даних. Карти врожайності, створені за допомогою моніторів врожайності або даних дистанційного зондування, можна імпортувати в ГІС для подальшого аналізу. Інструменти ГІС можна використовувати для накладання карт врожайності на інші шари просторових даних, такі як карти ґрунтів, топографічні карти та карти зрошення, для виявлення кореляцій та розуміння факторів, що впливають на мінливість врожайності.

Приклад: Фермери в Канаді використовують ГІС для інтеграції даних про врожайність з картами ґрунтів для створення планів диференційованого внесення добрив.

4. Картування ґрунтів

Властивості ґрунту значно впливають на врожайність культур. Картування ґрунтів передбачає характеристику просторової мінливості властивостей ґрунту, таких як текстура, вміст органічної речовини, рівень поживних речовин та pH. Карти ґрунтів можна створювати за допомогою традиційних обстежень ґрунтів, методів дистанційного зондування або проксимальних датчиків ґрунту. Поєднання карт ґрунтів з картами врожайності може допомогти виявити ділянки, де обмеження ґрунту впливають на продуктивність культур.

Приклад: В Австралії датчики електромагнітної індукції (EMI) використовуються для картування засоленості ґрунтів, що є серйозним обмежуючим фактором для рослинництва в багатьох регіонах. Потім ці дані інтегруються з даними про врожайність для розробки стратегій управління.

5. Аналітика даних та машинне навчання

Величезні обсяги даних, що генеруються моніторами врожайності, платформами дистанційного зондування та датчиками ґрунту, вимагають складних методів аналітики даних для вилучення значущих висновків. Алгоритми машинного навчання можна використовувати для прогнозування врожайності культур на основі різних вхідних змінних, виявлення закономірностей у мінливості врожайності та оптимізації управлінських практик. Хмарні платформи надають інструменти для зберігання, обробки та аналізу сільськогосподарських даних у великих масштабах.

Приклад: Такі компанії, як John Deere та Climate Corporation, пропонують платформи для аналітики даних, які інтегрують дані про врожайність з іншими джерелами інформації, щоб надавати фермерам практичні рекомендації.

Переваги картування врожайності

Переваги картування врожайності поширюються на різні аспекти сільськогосподарського виробництва та управління:

1. Оптимізоване управління ресурсами

Картування врожайності дозволяє здійснювати диференційоване внесення (VRA) ресурсів, таких як добрива, пестициди та поливна вода. VRA передбачає коригування норми внесення ресурсів залежно від конкретних потреб різних ділянок поля. Застосовуючи ресурси лише там, де вони необхідні, VRA може зменшити витрати на них, мінімізувати вплив на довкілля та підвищити врожайність.

Приклад: Фермер в Аргентині використовує карти врожайності для виявлення ділянок з низьким рівнем азоту. Потім він використовує VRA для внесення азотних добрив лише на ці ділянки, зменшуючи витрати на добрива та мінімізуючи ризик стоку поживних речовин.

2. Покращене управління зрошенням

Вода є дефіцитним ресурсом у багатьох сільськогосподарських регіонах. Картування врожайності може допомогти оптимізувати управління зрошенням, виявляючи ділянки, що зазнають водного стресу. Цю інформацію можна використовувати для коригування графіків поливу та подачі води лише на ті ділянки, які її найбільше потребують. Для виявлення водного стресу в культурах можна використовувати методи дистанційного зондування, такі як тепловізійна зйомка.

Приклад: У Каліфорнії, де вода є серйозною проблемою, фермери використовують карти врожайності та дані дистанційного зондування для оптимізації графіків зрошення мигдалевих садів.

3. Посилене управління шкідниками та хворобами

Картування врожайності може допомогти виявити ділянки, які є особливо вразливими до ураження шкідниками або спалахів хвороб. Цю інформацію можна використовувати для цільового обстеження та застосування пестицидів або фунгіцидів лише на уражених ділянках. Раннє виявлення проблем зі шкідниками та хворобами може запобігти значним пошкодженням та зменшити потребу в застосуванні пестицидів широкого спектра дії.

Приклад: Фермери в Китаї використовують карти врожайності та зображення з дронів для виявлення пірикуляріозу рису та застосування фунгіцидів лише на уражених ділянках.

4. Покращене управління ґрунтами

Здоров'я ґрунту є важливим для сталого сільськогосподарського виробництва. Картування врожайності може допомогти виявити ділянки, де відбувається деградація ґрунту. Цю інформацію можна використовувати для впровадження практик збереження ґрунту, таких як використання покривних культур, нульовий обробіток та контурна оранка. Карти ґрунтів також можна використовувати для керування застосуванням меліорантів, таких як вапно або гіпс, для покращення родючості та дренажу ґрунту.

Приклад: В Африці фермери використовують карти врожайності та карти ґрунтів для виявлення ділянок з низьким вмістом органічної речовини та впровадження практик використання покривних культур для покращення здоров'я ґрунту.

5. Підвищення рентабельності

Оптимізуючи управління ресурсами, покращуючи управління зрошенням, посилюючи боротьбу зі шкідниками та хворобами та покращуючи управління ґрунтами, картування врожайності може призвести до підвищення рентабельності для фермерів. Зменшення витрат на ресурси, підвищення врожайності та покращення якості продукції сприяють зростанню доходів фермерських господарств. Початкові інвестиції в технології картування врожайності можуть швидко окупитися завдяки підвищенню ефективності та продуктивності.

Виклики картування врожайності

Незважаючи на численні переваги картування врожайності, існують також кілька викликів, пов'язаних з його впровадженням:

1. Збір та обробка даних

Збір та обробка даних про врожайність може бути трудомістким та дорогим. Монітори врожайності потребують калібрування та обслуговування для забезпечення точних вимірювань. Дані дистанційного зондування вимагають спеціалізованого програмного забезпечення та експертизи для обробки та аналізу. Вартість збору та обробки даних може стати перешкодою для впровадження для деяких фермерів.

2. Інтерпретація даних

Інтерпретація карт врожайності та виявлення факторів, що впливають на її мінливість, може бути складним завданням. Це вимагає глибокого розуміння фізіології рослин, ґрунтознавства та агрономічних практик. Фермерам може знадобитися консультація з аграрними експертами або використання спеціалізованого програмного забезпечення для ефективної інтерпретації даних про врожайність.

3. Інтеграція джерел даних

Інтеграція даних про врожайність з іншими шарами просторових даних, такими як карти ґрунтів, топографічні карти та карти зрошення, може бути складною. Різні джерела даних можуть мати різні формати та роздільну здатність. Для накладання та аналізу різних шарів даних необхідне програмне забезпечення ГІС.

4. Вартість технологій

Вартість моніторів врожайності, платформ дистанційного зондування та програмного забезпечення ГІС може бути значною інвестицією для фермерів, особливо для дрібних фермерів у країнах, що розвиваються. Доступ до доступних технологій є важливим для широкого впровадження картування врожайності.

5. Відсутність інфраструктури

У деяких регіонах, особливо в країнах, що розвиваються, бракує інфраструктури для підтримки картування врожайності. Це включає доступ до надійного інтернет-зв'язку, електропостачання та технічної підтримки. Вирішення цих інфраструктурних проблем є важливим для сприяння впровадженню картування врожайності.

Майбутнє картування врожайності

Майбутнє картування врожайності є світлим, з кількома новими тенденціями, які готові ще більше розширити його можливості та доступність:

1. Прогрес у сенсорних технологіях

Постійно розробляються нові та вдосконалені датчики для картування врожайності. Гіперспектральні датчики можуть надавати більш детальну інформацію про стан здоров'я та склад культур. Датчики LiDAR (Light Detection and Ranging) можна використовувати для створення топографічних карт високої роздільної здатності. Проксимальні датчики ґрунту можуть вимірювати властивості ґрунту в режимі реального часу.

2. Інтеграція штучного інтелекту (ШІ)

ШІ відіграє все більш важливу роль у картування врожайності. Алгоритми машинного навчання можна використовувати для прогнозування врожайності, виявлення закономірностей у її мінливості та оптимізації управлінських практик. Інструменти на базі ШІ можуть допомогти фермерам приймати більш обґрунтовані рішення та покращувати загальну ефективність.

3. Розширене використання БПЛА

Дрони стають все більш популярними для картування врожайності завдяки їх гнучкості, доступності та здатності збирати зображення високої роздільної здатності за вимогою. БПЛА можуть бути оснащені різними датчиками, включаючи мультиспектральні камери, тепловізійні камери та датчики LiDAR.

4. Хмарні платформи

Хмарні платформи полегшують фермерам зберігання, обробку та аналіз сільськогосподарських даних. Ці платформи надають інструменти для інтеграції даних про врожайність з іншими джерелами інформації, такими як дані про погоду та ґрунт. Вони також пропонують інструменти для спільної роботи для обміну даними та знаннями з аграрними експертами.

5. Фокус на сталому розвитку

Зі зростанням занепокоєння щодо екологічної стійкості, картування врожайності відіграватиме все більш важливу роль у просуванні сталих сільськогосподарських практик. Оптимізуючи управління ресурсами та зменшуючи відходи, картування врожайності може допомогти фермерам мінімізувати їхній вплив на довкілля та зберігати ресурси. Фермери все частіше використовують картування врожайності для зменшення свого вуглецевого сліду.

Глобальні приклади практичного застосування картування врожайності

Картування врожайності використовується в різних формах по всьому світу, адаптуючись до місцевих умов та культур:

Північна Америка (США, Канада): Переважно використовуються високотехнологічні монітори врожайності на великих фермах, що вирощують кукурудзу, сою та пшеницю. Поширене диференційоване внесення (VRA).
Південна Америка (Бразилія, Аргентина): Супутникові знімки є ключовими для моніторингу величезних полів сої та кукурудзи. Все ширше впроваджуються технології дронів.
Європа: Зосереджена на методах точного землеробства, інтегруючи дані про врожайність з картами ґрунтів для оптимізації удобрення та зрошення пшениці, ячменю та цукрових буряків.
Азія (Китай, Індія): Розгортання технологій дронів для оцінки врожайності рису та пшениці, а також виявлення шкідників/хвороб. Менші розміри ферм створюють проблему для використання великої техніки.
Африка: Стикається з проблемами, пов'язаними з інфраструктурою та доступністю. Акцент робиться на картування стану ґрунтів та простіші, доступніші технології, придатні для дрібних фермерів.
Австралія: Зосереджена на управлінні засоленістю ґрунтів та дефіцитом води за допомогою датчиків електромагнітної індукції та методів точного зрошення у виробництві пшениці та ячменю.

Висновок

Картування врожайності є потужним інструментом для оптимізації сільськогосподарських практик, покращення управління ресурсами та просування сталого сільського господарства в усьому світі. Надаючи детальну просторову інформацію про продуктивність культур, карти врожайності дозволяють фермерам приймати обґрунтовані рішення щодо внесення ресурсів, планування зрошення та інших агрономічних практик. Незважаючи на виклики, пов'язані з його впровадженням, переваги картування врожайності значно перевершують витрати. Оскільки технології продовжують розвиватися та ставати більш доступними, картування врожайності відіграватиме все більш важливу роль у забезпеченні продовольчої безпеки та екологічної стійкості в глобальному масштабі. Поєднання передових датчиків, ШІ та хмарних платформ прокладає шлях до майбутнього, де сільське господарство буде більш ефективним, продуктивним та сталим.

Практичні поради:

Фермерам: Розгляньте можливість інвестування в технології картування врожайності, починаючи з доступних варіантів, таких як зйомка з дронів, і поступово інтегруючи більш складні системи в міру зростання вашого господарства.
Агроконсультантам: Розвивайте експертизу в аналізі та інтерпретації даних, щоб надавати цінні поради фермерам.
Дослідникам: Зосередьтеся на розробці доступних та простих у використанні рішень для картування врожайності для дрібних фермерів у країнах, що розвиваються.
Розробникам політики: Підтримуйте дослідження та розробку сталих сільськогосподарських технологій, включаючи картування врожайності. Сприяйте політиці, що стимулює впровадження практик точного землеробства.