Обзор проекта

Эффективное управление внесением удобрений имеет важное значение для поддержания урожайности сельскохозяйственных культур при одновременном контроле затрат. Однако традиционные решения о внесении удобрений часто основываются на полевом опыте или ограниченных данных выборки, что затрудняет понимание различий на больших площадях сельскохозяйственных угодий.

Для повышения эффективности внесения удобрений клиент внедрил на своей рисоводческой базе решение для спектрального анализа с использованием дронов .

Дрон собирает 200 точек спектральных данных на гектар вдоль заданной траектории полета. Собранные данные анализируются с помощью алгоритма NDVI и обрабатываются для генерации показателей, связанных с питательными веществами, и карты рекомендаций по внесению удобрений.

Данные передаются синхронно на облачную платформу, что позволяет клиенту использовать полевые данные для более целенаправленного управления внесением удобрений.

Условия проведения

Решения о внесении удобрений на основе ограниченных данных.

Традиционные методы внесения удобрений могут в значительной степени основываться на опыте или обобщенных стратегиях применения, что затрудняет учет различий между отдельными участками в рамках крупной рисоводческой базы.

Различия на разных сельскохозяйственных угодьях

Рост сельскохозяйственных культур и полевые условия могут различаться в разных регионах. Без достаточных данных применение одной и той же стратегии внесения удобрений на всем поле может привести к неэффективному использованию удобрений.

Рост цен на удобрения

Азотные удобрения являются важным сельскохозяйственным ресурсом. Неэффективное их применение может привести к увеличению потребления удобрений и эксплуатационных расходов без обязательного повышения урожайности.

Отсутствие долгосрочных полевых данных

Без непрерывного мониторинга фермерам сложно отслеживать изменения полевых условий с течением времени или разработать основанный на данных подход к управлению качеством сельскохозяйственных угодий.

Решение для спектрального анализа с помощью дронов

Для решения этих задач клиент внедрил систему спектрального отбора проб на основе дронов для выращивания риса.

Дрон следует по заданной траектории полета и собирает 200 точек спектральных данных на гектар , создавая более подробный набор данных для анализа полевых условий.

Собранная спектральная информация обрабатывается в рамках аналитического процесса системы, включая анализ на основе NDVI , для генерации показателей, связанных с содержанием питательных веществ.

Обработанные данные затем передаются на облачную платформу , где используются для создания карты рекомендаций по внесению удобрений.

Это позволяет преобразовать данные полевого отбора проб в полезную информацию, которая может способствовать принятию более целенаправленных решений по внесению удобрений.

Как работает решение

01 — Задайте траекторию полета

Траектория полета дрона планируется с учетом площади посевов риса, чтобы обеспечить систематический сбор данных по всей целевой сельскохозяйственной территории.

02 — Сбор спектральных данных

Во время полета дрон собирает приблизительно 200 точек спектральных данных на гектар.

Это позволяет создать подробный набор данных, охватывающий различные районы рисоводческой базы.

03 — Анализ собранных данных

Собранные спектральные данные обрабатываются с использованием аналитического процесса системы, включая анализ на основе NDVI , для выявления различий в условиях выращивания культур и на полях.

04 — Создайте карту рекомендаций по внесению удобрений

Проанализированные данные преобразуются в визуальную информацию и используются для создания карты рекомендаций по внесению удобрений , помогающей определить участки, которые могут потребовать различных стратегий удобрения.

05 — Поддержка точного внесения удобрений

Фермеры могут использовать карту рекомендаций в качестве справочного материала при планировании внесения удобрений, что помогает повысить эффективность использования азотных удобрений.

06 — Мониторинг сельскохозяйственных угодий в течение определенного времени

Собранные данные хранятся и обрабатываются через облачную платформу, создавая основу для долгосрочного мониторинга состояния сельскохозяйственных угодий и поддерживая динамичное управление сельским хозяйством.

Ключевые технологии

Спектральная выборка с использованием дронов

Аэрофотосъемка позволяет систематически обследовать большие площади сельскохозяйственных угодий без необходимости проведения обширного ручного отбора проб.

Анализ на основе NDVI

Анализ NDVI помогает оценить состояние растительности на основе спектральной информации и предоставляет полезные показатели для принятия решений в сельском хозяйстве.

Облачная платформа данных

Собранные данные передаются на облачную платформу для централизованного хранения, обработки и управления.

Карта рекомендаций по внесению удобрений

Система преобразует проанализированные данные в визуальную карту рекомендаций, упрощая интерпретацию и применение сложной полевой информации для сельскохозяйственных операторов.

Долгосрочный мониторинг данных

Непрерывный сбор данных позволяет отслеживать изменения состояния сельскохозяйственных угодий с течением времени, что способствует более динамичному и основанному на данных управлению полями.

Результаты проекта

Внедрение спектрального анализа с помощью дронов позволило добиться ощутимых улучшений в управлении внесением удобрений на рисоводческой ферме заказчика.

На 32% более высокая эффективность использования азотных удобрений

Применение подхода к внесению удобрений, основанного на анализе данных, позволило увеличить использование азотных удобрений на 32% , что помогло клиенту более эффективно использовать внесенные удобрения.

Снижение затрат на удобрения на 18%.

Более целенаправленное управление внесением удобрений позволило снизить затраты на удобрения на 18% , что способствовало повышению экономической эффективности выращивания риса.

Управление сельскохозяйственными угодьями на основе данных

Облачная платформа создала централизованную базу данных для мониторинга состояния полей и поддержки долгосрочного управления сельским хозяйством.

Динамический мониторинг качества сельскохозяйственных земель

Непрерывный сбор и анализ полевых данных позволяет клиенту отслеживать изменения во времени, а не полагаться только на отдельные случаи отбора проб.

От сбора данных до точного земледелия

Этот проект демонстрирует, как технология беспилотных летательных аппаратов может связать сбор полевых данных с принятием решений в сельском хозяйстве.

Вместо того чтобы рассматривать весь рисоводческий участок как однородное поле, спектральный отбор проб предоставляет более подробную информацию о различиях на всей территории сельскохозяйственных угодий.

Благодаря непрерывному сбору данных и облачному мониторингу сельскохозяйственные предприятия могут постепенно формировать исторический набор данных для разработки более обоснованных стратегий внесения удобрений и долгосрочного управления сельскохозяйственными угодьями.

Сочетание спектрального анализа с помощью дронов, анализа на основе индекса NDVI, управления облачными данными и картирования рекомендаций по внесению удобрений создает основу для более эффективного и основанного на данных точного земледелия.