Картирование полей: Картирование полей

Картирование урожайности: как определить рентабельность поля

Далеко не каждое поле может «похвастаться» однородностью рельефа, агрохимического состава и структуры почвы. Зачастую наши поля весьма разнородны, а значит, урожайность культур на них распределяется неравномерно. Как выявить «пустые» участки почвы и не тратить на их обработку лишние средства, «Своему фермерству» рассказала Альфия Каюмова, сооснователь и генеральный директор компании GreenGrowth на вебинаре «Картирование урожайности как важный инструмент оценки эффективности работы хозяйства».

Зоны продуктивности

Зонами продуктивности, как уточнила Альфия Каюмова, можно назвать участки поля с разными показателями урожайности. Дело в том, что урожайность может значительно варьироваться не только на разных полях, но и в рамках одного поля. Зоны продуктивности выделяют двух типов: стабильные и нестабильные. Стабильные участки характеризуются постоянной урожайностью из года в год, поскольку на них не влияют ни погодные условия, ни особенности выращиваемых культур. Причина формирования таких зон – либо агрохимическое состояние почвы, либо ее гранулометрический состав (наличие песка, суглинка, солончаков и т.д.). На нестабильных участках урожайность варьируется из года в год, может быть как низкой, так и высокой, влияют на нее в основном климатические условия и нюансы конкретных сельхозкультур. Для нестабильных участков подобную карту построить достаточно сложно: как правило, здесь не бывает объективных причин колебаний урожайности, которые можно прогнозировать заранее. «По нашему опыту, – отмечает Альфия Каюмова, – таких полей встречается немного, а значит, и проблема эта нераспространенная».

Карты урожайности полей (со спутника): зеленым цветом обозначена высокая (относительно исторических показателей поля) урожайность, желтым – средняя, красным – низкая. В этом примере красным цветом выделена урожайность 2 ц/га. Фотография Green Growth.

Зачем определять

К картированию зон продуктивности сельхозпроизводители обращаются, чтобы понять степень однородности своих полей: достаточно редко встречаются возделываемые земли со стабильно высокой урожайностью по всей территории. «Зачастую урожайность на поле различается даже не на его противоположных концах: участки с высокой и низкой продуктивностью могут располагаться и с шагом в один гектар, – поясняет эксперт. – Соответственно, эти участки по-разному реагируют на одну и ту же норму высева семян или на одну и ту же дозу удобрения. Если проводить эксперименты и выявлять такие участки, продуктивность поля можно повысить и сократить затраты на удобрения и семена».

Другая причина, по которой необходимо понимать зоны продуктивности полей, это возможность дифференцировать посев и нормы внесения удобрений. Впрочем, Альфия Каюмова отметила, что сегодня в аграрном сообществе существуют два кардинально противоположных лагеря: по мнению одних, в зонах с высокой урожайностью нужно вносить меньше стандартного количества удобрений и семян, а другие уверены, что напротив, в этих зонах как раз и нужно стимулировать еще больший рост показателей, тогда как «желтым», «красным» и переходным зонам следует уделять меньше внимания, снижая за счет них свои расходы. Оба подхода, считает эксперт, имеют право на существование, но, принимая решение, нужно руководствоваться здравым смыслом и понимать влияющие на урожайность лимитирующие факторы. Если причиной угнетения плодородия участка является недостаток питательных веществ в почве, то «добавка» удобрений может сказаться положительно. Однако если проблема в рельефе или типе/структуре почвы, то смысла в этом действии не будет. Таким образом, уверена Альфия Каюмова, дифференцированный посев нельзя назвать панацеей от всех бед – использование этого приема следует соотносить с однородностью поля. «Если у вас однородное поле, такие инструменты точного земледелия не дадут вам желаемой рентабельности: на нем и без того все хорошо растет. Именно поэтому на таких полях целесообразно равномерно распределять удобрения, семена и СЗР. Если же мы понимаем, что у нас есть «больные» и «здоровые» участки, то вам необходим опытный агроном: действовать здесь нужно, экспериментируя».

Третья причина, по которой возделываемые земли зонируют по принципу продуктивности, это возможность обнаружения на поле системных проблем. «Если у вас нет инструмента по определению зон, то урожайные и бесплодные участки вы определяете «на глаз», а эта информация достаточно субъективная. Если же вы можете с точностью локализовать сложные участки, то вам будет проще и анализировать эту проблему. Иногда в хозяйствах встречаются такие места: как бы фермер их не удобрял, как бы не вскапывал год за годом, они не отвечают повышением плодородности – такое поле своей рентабельностью не оправдывает затрат, которые на него идут. Благодаря анализу вы можете принять радикальное решение (тем более сложное, если «пустая» зона расположена в середине поля) и вывести трудный участок из оборота».

Кроме того, если на конкретном поле урожайность недостаточно высокая, чтобы выращивать на нем пшеницу, и затраты на посевные материалы и агрохимикаты не окупаются проданным урожаем, можно подобрать для такого поля другую культуру, с той же урожайностью, но менее дорогую в производстве, и таким образом успешно окупать расходы.

Инструменты для определения зон продуктивности

Зоны продуктивности полей сегодня определяют двумя способами:

• Определение по спутниковым картам (вегетационный индекс NDVI)
• Определение по картам фактической урожайности при помощи программно-аппаратных комплексов

Спутниковые карты формируются при помощи полученных со спутника фотографий, и картирование продуктивности по ним возможно при помощи индекса NDVI (Normalized difference vegetation index, или нормализованный вегетационный индекс). Этот индекс показывает степень вегетационного процесса и зависит от того, какой длины световые волны поглощают и отражают растения. Плюс использования спутниковых изображений заключается в том, что эти фотографии можно получать в течение всего года: эти данные доступны и обновляются раз в три дня. Доступ к этой информации сегодня обеспечивает ряд российских и зарубежных компаний, как за деньги, так и безвозмездно. «Чтобы в удаленном режиме, не заезжая на поле, проследить рост своих посевов, – говорит Альфия Каюмова, – нужно в мобильном или WEB-приложении найти это поле, отметить его границы и указать растущие на нем культуры. Однако у этого инструмента есть большой минус: спутниковые снимки не расскажут, что именно на поле растет хорошо: пшеница или бурьян. Индекс вегетации этого не отобразит». Кроме того, указывает специалист, индекс NDVI не всегда коррелирует и с урожайностью. К примеру, если он показывает на поле отлично развивающуюся зеленую массу растений, то может не учитывать, что колосковая часть в это время развита плохо или формируется неправильно.   Поэтому, чтобы определить зоны урожайности точнее, нужно опускаться, так сказать, на уровень земли.

Для этого существует более классический, более надежный и эффективный инструмент – это построение карт фактической урожайности при помощи специальных приспособлений с датчиками, которые устанавливаются на зерноуборочные комбайны. Альфия Каюмова рассказала: «В начале уборочной кампании комбайн с этим устройством, как сканер, проходит по полю, и измеряет фактическую урожайность, полученную на том или ином участке поля. Так вы можете видеть с шагом в один гектар или даже меньше, как по полю фактически распределена прибыль». Очевидный плюс этого способа состоит в том, что он может стать основой для точечного агрохимического анализа почвы и позволяет принимать взвешенные решения о необходимости дифференциации посева, внесения агрохимикатов, севообороте и конфигурации поля. Чтобы сформировать такие рекомендации, нужно располагать данными за несколько лет.

Эксперт отмечает, что сегодня фактическим картированием зон урожайности полей во всем мире пользуется не более 20-25% растениеводческих хозяйств. Обусловлено это дороговизной таких «сканеров». На рынке есть несколько международных производителей, предлагающих эти устройства по цене от 10 тысяч долларов, не считая стоимости годовой подписки за активацию этих данных. Таким образом, далеко не каждое хозяйство может себе позволить подобное картирование – это просто выходит за пределы рентабельности. Кроме того, сложность возникает и на этапе калибровки: малейшая ошибка приведет к постоянному искажению получаемых данных, и поправку в расчеты внести самостоятельно невозможно.

Впрочем, уже сегодня в России производят аналог зарубежных устройств по картированию фактической урожайности полей. Стоит он в десятки раз дешевле, и при этом не уступает им в качестве сбора данных, а работает независимо от «мозгов» комбайна. Принцип его работы заключается в ежесекундном измерении количества зерна, проходящего через комбайн, в привязке к геолокации. Эта система, как и зарубежные, не позволяет «скачивать» полученные данные: чтобы воспользоваться ими для анализа, скажем, осенью, после полного завершения уборочной кампании, требуется также оформить подписку.

Текст: Людмила Старостина

Точное земледелие. Часть 5. Электронные карты полей, почв и картирование урожайности — Системы GPS мониторинг транспорта и контроля топлива

Создание электронных карт полей — это первый и важный этап в точном земледелии, который является базовым для всех последующих агротехнических операций.

Кроме создания электронных карт полей, необходимо создание почвенных карт. Почвы неоднородны по своему химическому и механическому составу, и для того, чтобы быть уверенными в том, что все растения получат необходимое количество питательных веществ, нужно иметь представление о распределении в пределах поля макро- и микроэлементов, необходимых для роста и развития растений.

Почвенный анализ является неотъемлемой частью технологии точного земледелия. При помощи почвенного анализа устанавливается со держание в почве питательных веществ, необходимых растению для здорового роста и развития. Результаты анализа определяют вид и норму вносимых удобрений — один из важнейших факторов, влияющих на успех сельскохозяйственного производства.

Почвенно-химический анализ — быстрый, экономичный и надежный способ определения потребности каждого индивидуального поля в извести и удобрениях в предпосевной и вегетативный периоды. Почвенный анализ, в совокупности с качественными семенами, эффективной защитой от сорняков и болезней, точным внесением удобрений и благоприятными погодными условиями, способствует значительному повышению урожайности и, соответственно, прибыли.

Почвенный анализ включает три стадии:

• Отбор почвенных образцов.
• Почвенный анализ
• Рекомендации по внесению удобрений.

На это поле, площадью 324 га, удобрения вносились равномерно из расчета 1,5 тонна на га. После составления почвенной карты выяснилось, что лишь на 47 га нужно вносить удобрения по этой норме. Еще на 90 га нужно вносить по 1 т на га. А на остальные 187 га удобрение вносить не нужно. Таким образом на это поле внесли 324 тонны, вместо 486 тонн, как делали ранее…

Итак, у вас есть электронные карты полей с данными почвенного анализа… Ваши тракторы оснащены системами параллельного вождения…
Метеостанция с различными датчиками дает вам оперативную информацию о погодных условиях, влажности почвы и метеопрогнозы…
Мультиспектральные фотографии с беспилотника позволили вам выявить проблемные участки полей (повышенная и пониженная влажность, засоренность сорняками, анализ густоты посевов и потерь всходов), рассчитать вегетационные индексы.

И вот настала пора уборки урожая. Последнее, что вам осталось сделать – картирование урожайности. Система мониторинга урожайности позволит получать точную информацию об урожае и влажности зерна в режиме реального времени. Мониторинг урожайности помогает выявить проблемные участки поля и в дальнейшем принять правильные решения. Обычно урожай в пределах одного поля варьируется от 30% до 150% от среднего значения.

Как работает такая система? Уборка урожая проводится комбайном, который оборудован GPS-приемником, сенсором влажности и датчиком регистрации зерна, которое поступает в бункер. Комбайн, двигаясь по полю, определяет свои координаты и фиксирует количество зерна, поступающего с этого участка поля. Одновременно происходит измерение влажности зерна. На основе данных, полученных при уборке урожая, создаются карты урожайности, которые позволяют определять, где и как в пределах одного поля отличается урожайность. В дальнейшем эти карты будут использованы для определения проблемных участков и причин колебания урожайности.

Посмотрите на результат работы комбайна, оснащенного системой картирования урожайности. Верхнее фото, это подсолнечник, нижнее – пшеница. Комбайн движется по полю и специальные датчики в реальном времени определяют количество зерна и его влажность. Все это происходит с привязкой к координатам. В результате создается вот такие карты. Зеленый цвет – отлично. Красный – плохо. Серый – урожая на этом участке вообще нет. Или не взошел, или погиб… Рассмотрим верхний пример: площадь этого поля 93.91 га. Хороший урожай собран с площади 23,87 га (6…8,3 т на га). Также неплохая урожайность на 33,11 га (5,3…6 т на га). Немного хуже ситуация на 9 га (4,2…5,3 т на га). Еще меньше урожай на 6,2 га (2,8…4,2 т на га).И совсем плохо на 3,78 га (0,4…2,8 т на га). Кроме этого в правой части поля мы видим участки, где урожай не было совсем. Таким образом, средняя урожайность по этому полю составляет 5,4 тонны на гектар. На нижней поле урожайность пшеницы также колеблется от 1,4 до 9,5 тонны на гектар. Среднее значение урожайности по этому полю составляет 5,7 т на га.

Часть 6

Предлагаемое нами бортовое оборудование и программное обеспечение для GPS мониторинга постоянно совершенствуется, а цены при этом остаются абсолютно доступными!

Позвоните нам и задайте свои вопросы! Мы с удовольствием подберем для вас решение, которое решит задачу контроля машин за минимальные деньги без ущерба качеству!

Сопоставление полей атрибутов—ArcGIS Pro | Документация

Многие инструменты геообработки, включая Пространственное соединение, Добавление, Объединение, Экспорт объектов и Экспорт таблицы, имеют параметр для управления тем, как поля атрибутов из входных наборов данных обрабатываются и записываются или сопоставляются с выходным набором данных — Карта полей параметр. Помимо переноса полей атрибутов из ввода в вывод, сопоставление полей также может быть полезно для некоторых общих задач, таких как конкатенация полей и вычисление статистики, такой как среднее значение или сумма.

Элемент управления «Карта полей» отображается в виде списка выходных полей, а также соответствующих свойств полей и исходных полей (полей атрибутов из входных наборов данных, сопоставленных с каждым выходным полем).

Поля вывода

Список полей вывода представляет собой набор полей атрибутов, которые будут в наборе выходных данных. Вы можете выбрать одно или несколько полей вывода и удалить каждое с помощью кнопки удаления . Вы можете добавить новые поля вывода с помощью кнопки «Добавить новое поле» . Вы можете навести указатель мыши на каждое поле вывода, чтобы просмотреть его имя, псевдоним и тип.

Чтобы изменить порядок полей, щелкните имя поля и перетащите его в желаемое положение. Вы можете изменить свойства выбранного поля вывода, такие как имя и псевдоним поля, а также тип поля и связанные свойства.

Исходные поля

Вы также можете просмотреть исходные поля выбранного выходного поля. Исходные поля — это атрибутивные поля из входного набора данных, сопоставленные с выбранным выходным полем. Исходные поля, связанные с выходным полем, будут определять, какие значения атрибутов из входных наборов данных передаются в выходное поле в выходном наборе данных.

Чтобы выбрать исходные поля из входных наборов данных, нажмите кнопку «Добавить новый источник», выберите входную таблицу и поле и нажмите кнопку «Добавить выбранное».

Выбор исходных полей особенно важен при согласовании различий схемы между двумя обрабатываемыми наборами данных. Такие инструменты, как Append и Merge, объединяют несколько наборов данных в один выходной набор данных, поэтому сопоставление полей атрибутов является ключом к тому, чтобы выходные данные соответствовали вашим ожиданиям. Например, если в одном из наборов данных есть атрибутивное поле с именем Street_Name, а в другом наборе данных есть атрибутивное поле с именем Name_Of_Street, при объединении двух наборов данных вы хотите, чтобы значения из этих двух атрибутивных полей были помещены в одно выходное атрибутивное поле. . Вот что такое картирование полей.

Чтобы сопоставить поля атрибутов из ввода, добавьте поле вывода или используйте существующее поле вывода и добавьте исходное поле для каждого поля, которое вы хотите сопоставить. Например, вы можете указать, что выходное поле Street должно иметь два исходных поля: Street_Name из первого входного набора данных и Name_Of_Street из второго набора данных.

Можно использовать правило слияния, чтобы определить, как следует обрабатывать несколько исходных полей. Например, вы можете объединить текстовые поля, используя правило соединения, или рассчитать статистику для числовых полей, используя правило суммы или среднего.

Отзыв по этой теме?

Отображение полей

Сопоставление полей страницы загрузки.

Экран сопоставления полей используется для сопоставления Quik! поля в соответствующие поля Salesforce (SFDC). Поля, которые не сопоставлены, не будут заполняться автоматически, но останутся редактируемыми в сгенерированных формах.

После завершения загрузки данных формы обновите экран «Сопоставление полей» или нажмите кнопку «Обновить».
Хорошо начать сопоставление полей с кнопки Просмотр форм . Эта кнопка позволяет выбрать форму или группу форм для предварительного просмотра. В этом предварительном просмотре создаются формы с полями, заполненными с помощью Quik! названия полей. Таким образом, вы можете видеть, какие поля используются в форме.

• Раскрывающееся меню «Роли Quik» содержит все роли, которые могут отображаться в формах, на которые подписан текущий пользователь Quik. Это меню управляет данными в таблице, где каждая строка соответствует полю Quik, отображаемому в формах.
• Меню типа объекта SFDC на уровне столбца устанавливает выбранный тип объекта для каждой строки в таблице. Доступные в этом списке объекты контролируются параметром MappableObjects на вкладке «Настройки».
• Меню «Тип объекта SFDC» на уровне строки определяет, какие поля SFDC доступны для выбора в раскрывающихся меню «Поле SFDC». Доступные в этом списке объекты контролируются параметром MappableObjects на вкладке «Настройки».
• Выберите поле SFDC, соответствующее полю Quik. Когда придет время создать форму или группу форм, система будет искать эти сопоставления полей, чтобы определить, какие данные нужно извлечь из SFDC для заполнения соответствующих полей формы Quik. Например, поле «Имя владельца» в Quik, скорее всего, соответствует полю «Имя контактного лица».

После завершения нажмите Сохранить, прежде чем покинуть экран конфигурации. Вы можете вернуться в любое время, чтобы сопоставить дополнительные поля или отредактировать ранее сопоставленные поля.

Флажки

Чтобы найти имена полей и соответствующие значения для флажков, начните с открытия фактической формы (не в режиме предварительного просмотра). Щелкните правой кнопкой мыши флажок и выберите «Проверить». Во всплывающем окне проверки обычно выделен элемент метки поля. В элементе ввода непосредственно под меткой атрибут имени содержит имя поля для сопоставления, а атрибут значения содержит значение, которое будет предварительно выбирать ввод.

При сопоставлении этого поля Quik на экране «Сопоставление полей» убедитесь, что поле Salesforce, с которым выполняется сопоставление, имеет выбранное значение, если вы хотите, чтобы это значение было предварительно выбрано при создании формы.

Функции копирования

Чтобы упростить процесс сопоставления, мы добавили две удобные функции копирования. Эти функции копирования копируют все сопоставленные поля из одной роли в другую, где это применимо. Если в принимающей роли не существует поля, это поле не копируется.