نظرة عامة على المشروع

يُعدّ الاستخدام الأمثل للأسمدة أمراً بالغ الأهمية للحفاظ على إنتاجية المحاصيل مع التحكم في تكاليف المدخلات. ومع ذلك، غالباً ما تعتمد قرارات التسميد التقليدية على الخبرة الميدانية أو بيانات العينات المحدودة، مما يجعل من الصعب فهم الاختلافات عبر مساحات شاسعة من الأراضي الزراعية.

لتحسين إدارة التسميد، أدخل العميل حلاً لأخذ العينات الطيفية باستخدام الطائرات بدون طيار في قاعدة زراعة الأرز الخاصة به.

تجمع الطائرة المسيرة 200 نقطة بيانات طيفية لكل هكتار على طول مسار طيران محدد مسبقًا. تُحلل البيانات المجمعة باستخدام خوارزمية NDVI وتُعالج لإنشاء مؤشرات متعلقة بالعناصر الغذائية وخريطة توصيات التسميد.

يتم نقل البيانات بشكل متزامن إلى منصة سحابية، مما يسمح للعميل باستخدام بيانات الحقل لدعم إدارة الأسمدة بشكل أكثر استهدافًا.

التحديات

قرارات التخصيب بناءً على بيانات محدودة

قد تعتمد ممارسات التسميد التقليدية بشكل كبير على الخبرة أو استراتيجيات التطبيق العامة، مما يجعل من الصعب مراعاة الاختلافات بين المناطق الفردية داخل قاعدة زراعة الأرز الكبيرة.

اختلافات عبر الأراضي الزراعية

قد يختلف نمو المحاصيل وظروف الحقول باختلاف المناطق. وبدون بيانات كافية، قد يؤدي تطبيق استراتيجية التسميد نفسها على كامل الحقل إلى استخدام غير فعال للأسمدة.

ارتفاع تكاليف الأسمدة

يُعدّ السماد النيتروجيني من المدخلات الزراعية الهامة. وقد يؤدي استخدامه غير الفعال إلى زيادة استهلاك الأسمدة وتكاليف التشغيل دون تحسين إنتاجية المحاصيل بالضرورة.

نقص البيانات الميدانية طويلة الأجل

بدون مراقبة مستمرة، قد يكون من الصعب على المزارعين تتبع التغيرات في ظروف الحقول بمرور الوقت أو وضع نهج قائم على البيانات لإدارة جودة الأراضي الزراعية.

حلول أخذ العينات الطيفية بواسطة الطائرات بدون طيار

ولمعالجة هذه التحديات، قام العميل بتطبيق نظام أخذ عينات طيفية يعتمد على الطائرات بدون طيار لزراعة الأرز.

تتبع الطائرة بدون طيار مسار طيران محدد مسبقًا وتجمع 200 نقطة بيانات طيفية لكل هكتار ، مما يؤدي إلى إنشاء مجموعة بيانات أكثر تفصيلاً لتحليل ظروف الحقل.

تتم معالجة المعلومات الطيفية التي تم جمعها من خلال سير عمل التحليل الخاص بالنظام، بما في ذلك التحليل القائم على مؤشر NDVI ، لتوليد مؤشرات متعلقة بالمغذيات.

ثم يتم إرسال البيانات المعالجة إلى منصة سحابية ، حيث يتم استخدامها لإنشاء خريطة توصيات التسميد.

هذا يحول بيانات أخذ العينات الميدانية إلى معلومات قابلة للتنفيذ يمكن أن تدعم قرارات التسميد الأكثر استهدافًا.

كيف يعمل الحل

01 - ضبط مسار الرحلة مسبقًا

تم تخطيط مسار طيران الطائرة بدون طيار وفقًا لمنطقة زراعة الأرز لضمان جمع البيانات بشكل منهجي عبر الأراضي الزراعية المستهدفة.

02 - جمع البيانات الطيفية

أثناء الرحلة، تجمع الطائرة بدون طيار ما يقرب من 200 نقطة بيانات طيفية لكل هكتار.

يؤدي هذا إلى إنشاء مجموعة بيانات مفصلة تغطي مناطق مختلفة من قاعدة زراعة الأرز.

03 - تحليل البيانات المجمعة

تتم معالجة البيانات الطيفية المجمعة باستخدام سير عمل التحليل الخاص بالنظام، بما في ذلك التحليل القائم على مؤشر NDVI ، لتحديد الاختلافات في ظروف المحاصيل والحقول.

04 - إنشاء خريطة توصيات التسميد

يتم تحويل البيانات التي تم تحليلها إلى معلومات مرئية واستخدامها لإنشاء خريطة توصيات التسميد ، مما يساعد في تحديد المناطق التي قد تتطلب استراتيجيات تسميد مختلفة.

05 - دعم التسميد الدقيق

يمكن للمزارعين استخدام خريطة التوصيات كمرجع للبيانات عند التخطيط لتطبيق الأسمدة، مما يساعد على تحسين كفاءة استخدام الأسمدة النيتروجينية.

06 - مراقبة الأراضي الزراعية بمرور الوقت

يتم تخزين البيانات التي تم جمعها وإدارتها من خلال منصة الحوسبة السحابية، مما يخلق أساسًا للمراقبة طويلة الأجل لظروف الأراضي الزراعية ودعم الإدارة الزراعية الديناميكية.

التقنيات الرئيسية

أخذ العينات الطيفية باستخدام الطائرات بدون طيار

يُمكّن جمع البيانات الجوية من مسح مساحات شاسعة من الأراضي الزراعية بشكل منهجي دون الحاجة إلى أخذ عينات يدوية مكثفة.

تحليل قائم على مؤشر NDVI

يساعد تحليل مؤشر الغطاء النباتي (NDVI) في تقييم حالة الغطاء النباتي من المعلومات الطيفية ويوفر مؤشرات مفيدة لاتخاذ القرارات الزراعية.

منصة البيانات السحابية

يتم إرسال البيانات المجمعة إلى منصة سحابية للتخزين المركزي والمعالجة والإدارة.

رسم خرائط توصيات التسميد

يقوم النظام بتحويل البيانات التي تم تحليلها إلى خريطة توصيات مرئية، مما يجعل معلومات الحقول المعقدة أسهل في التفسير والتطبيق بالنسبة للمشغلين الزراعيين.

مراقبة البيانات على المدى الطويل

يسمح جمع البيانات المستمر برصد التغيرات في ظروف الأراضي الزراعية بمرور الوقت، مما يدعم إدارة الحقول بشكل أكثر ديناميكية وقائمة على البيانات.

نتائج المشروع

أدى تطبيق تقنية أخذ العينات الطيفية بواسطة الطائرات بدون طيار إلى تحسينات ملموسة في إدارة الأسمدة في قاعدة زراعة الأرز التابعة للعميل.

زيادة استخدام الأسمدة النيتروجينية بنسبة 32%

أدى نهج التسميد القائم على البيانات إلى زيادة استخدام الأسمدة النيتروجينية بنسبة 32٪ ، مما ساعد العميل على الاستفادة بشكل أكثر فعالية من مدخلات الأسمدة.

انخفاض تكاليف مدخلات الأسمدة بنسبة 18%

أدى تحسين إدارة التسميد الموجهة إلى خفض تكاليف مدخلات الأسمدة بنسبة 18٪ ، مما ساعد على تحسين الكفاءة الاقتصادية لزراعة الأرز.

إدارة الأراضي الزراعية القائمة على البيانات

أنشأت المنصة السحابية قاعدة بيانات مركزية لمراقبة ظروف الحقول ودعم الإدارة الزراعية على المدى الطويل.

المراقبة الديناميكية لجودة الأراضي الزراعية

يُمكّن الجمع والتحليل المستمر لبيانات الحقل العميل من تتبع التغييرات بمرور الوقت بدلاً من الاعتماد فقط على أحداث أخذ العينات الفردية.

من جمع البيانات إلى الزراعة الدقيقة

يوضح هذا المشروع كيف يمكن لتكنولوجيا الطائرات بدون طيار أن تربط جمع البيانات الميدانية بصنع القرار الزراعي.

بدلاً من التعامل مع منطقة زراعة الأرز بأكملها كحقل موحد، يوفر أخذ العينات الطيفية معلومات أكثر تفصيلاً حول الاختلافات عبر الأراضي الزراعية.

بفضل جمع البيانات المستمر والمراقبة السحابية، يمكن للمشغلين الزراعيين بناء مجموعة بيانات تاريخية تدريجياً لدعم استراتيجيات التسميد الأكثر استنارة وإدارة الأراضي الزراعية على المدى الطويل.

إن الجمع بين أخذ العينات الطيفية بواسطة الطائرات بدون طيار، والتحليل القائم على مؤشر NDVI، وإدارة البيانات السحابية، ورسم خرائط توصيات التسميد، يوفر أساسًا لزراعة دقيقة أكثر كفاءة وقائمة على البيانات.