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!

Что такое сопоставление полей? | База знаний SimpleTexting

Сопоставление полей, по сути, представляет собой процесс определения того, какие данные вы хотите переместить в определенное поле. Узнайте больше в этой статье.

📌 Примечание. Эта статья относится к нашим пользовательским интеграциям, которые доступны пользователям с тарифными планами на сумму более 145 долларов США в месяц.

Что такое сопоставление полей?

Сопоставление полей, по сути, представляет собой процесс определения того, какие данные вы хотите переместить в конкретное поле. В наших пользовательских интеграциях сопоставление полей можно легко выполнить с помощью метода «перетаскивания». Когда вы создаете рецепт, вы заметите, что интерфейс можно разделить на две части: левую и правую. В левой части находится список полей, а в правой части мы увидим раздел «Данные приложения».

Список полей (слева)

В этом разделе вы увидите все поля и списки выбора, связанные с приложением и объектом, с которым вы работаете. Например, если вы используете действие «Создать объект в Salesforce» и выбираете «Учетная запись», вы увидите поля, которые обычно ассоциируются с созданием учетной записи в Salesforce. (Учетные записи в Salesforce обычно представляют собой данные компании)

Данные приложения (справа)

В этом разделе вы увидите поле с надписью «Данные приложения», также известное как «Выходные деревья данных», с несколькими списками выбора. вы можете расширить (например, свойства, триггерный вывод и т. д.). Каждый из этих списков содержит данные, связанные с его источником. В приведенном ниже примере мы видим, что один из них помечен как «Новая строка на листе — вывод триггера». Это означает, что данные в этом списке поступают из выходных данных триггера и будут содержать данные из каждой новой созданной строки. Когда вы развернете эти списки, вы увидите вещи, которые мы называем датапилами, и они выглядят так:

Эти таблетки в основном являются заполнителями для данных, связанных с каждым полем в исходном приложении и объекте, в данном случае, Google Таблицах и строках на листе. Это означает, что эти таблетки будут содержать данные в полях/столбцах для каждой конкретной работы и, как таковые, являются динамическими по своей природе. Как мы видим, каждый столбец на листе, который активировал рецепт, будет доступен в виде таблеток, таких как «Название компании», «Сайт» и так далее. Затем эти таблетки можно использовать для картографирования, перетащив их в поля слева.

Сопоставление полей ввода:

Сопоставление простое, вам просто нужно определить, какие таблетки из одного шага должны перейти к какой пилюле из другого шага. Например, если вы хотите, чтобы клиент был создан в QuickBooks при создании учетной записи в Salesforce, вам потребуется сопоставить «имя учетной записи» отдела продаж с «отображаемым именем» QB, «Телефон учетной записи» в SF с «Телефоном» в КВ и так далее. Все, что вам нужно сделать, это перетащить соответствующие таблетки справа и поместить их в поля слева. Для некоторых приложений также появится предлагаемая таблетка, которая поможет вам с картированием. Вы также можете добавить статический текст в поле, чтобы добавить дополнительный текст к каждой части данных, или также манипулировать данными, сокращая их или выполняя над ними операции (подробнее об этом позже, в нашем разделе «Расширенное построение»).

1. Статический

Это означает, что в поле помещается фиксированное значение. Независимо от обрабатываемого задания данные в поле всегда будут оставаться одинаковыми.

Пример статического отображения можно увидеть в поле ниже. Это означает, что для каждого обработанного задания имя учетной записи всегда будет John Doe.

2. Динамическое

Динамическое сопоставление полей происходит, когда в качестве входных данных выбраны таблички данных. Это означает, что значение, передаваемое в поле, будет меняться в зависимости от извлеченного объекта/записи.

Таблетка данных «Имя компании» была перенесена в поле «Имя учетной записи», что означает, что в зависимости от обрабатываемого задания соответствующее значение «Имя компании» будет передано в поле «Имя учетной записи»

3. Комбинация

Тип сопоставления комбинированного поля возникает, когда статические и динамические типы полей используются одновременно. Типичным примером может быть добавление фиксированного значения к динамическому типу поля, например добавление числа к динамическому числовому значению.

В приведенном ниже примере показано, как статическая строка добавляется к динамическому строковому значению.

4. Формула (дополнительно)

Тип сопоставления поля формулы возникает, когда формула используется для создания ввода в поле. Это можно использовать для управления значением из таблички данных. Его можно использовать по-разному, например, когда пользователи хотят разделить строку или применить оператор к числовым значениям. Чтобы переключить режим формулы и текстовый режим, наведите указатель мыши на поле, и вы должны увидеть тумблер в правом верхнем углу поля. Ввод точки «.» даст вам список формул и некоторые основные объяснения того, что они делают. Узнайте больше о режиме формулы здесь.

Типы данных

Вы заметите, что слева от каждого поля ввода и каждой таблетки в данных приложения будет отображаться символ, например «abc», «0. 00» или телефон. Эти символы указывают, какой тип данных должен быть введен в поле или какие данные содержатся в таблетке. Например, если у таблетки есть символ конверта, это означает, что это таблетка электронной почты.

Серые значения справа от таблеток — это то, что мы называем метаданными. Метаданные позволяют вам взглянуть на то, какие данные хранятся в поле. Наше приложение выбирает произвольное поле записи и использует его в качестве значения метаданных.

Вот список различных типов данных, которые мы имеем на Workakto

Что делать, если в моих приложениях есть настраиваемые поля?

Наши настраиваемые интеграции поддерживают настраиваемые поля во многих поддерживаемых нами приложениях, включая, помимо прочего: Salesforce, Quickbooks, Infusionsoft, Eventbrite.

Сопоставление полей атрибутов—ArcGIS Pro | Документация

Многие инструменты геообработки, в том числе «Пространственное соединение», «Добавление», «Объединение», «Класс объектов в класс объектов» и «Таблица в таблицу», имеют параметр для управления тем, как поля атрибутов из входных наборов данных обрабатываются и записываются или сопоставляются с выходным набором данных. — параметр Карта поля. Помимо переноса полей атрибутов из ввода в вывод, сопоставление полей также может быть полезно для некоторых общих задач, таких как конкатенация полей и расчет 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 атрибутивных полей, 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.

Правило объединения	Описание
Первое	Первое исходное значение.
Последнее	Последнее исходное значение.
Объединение	Конкатенация исходных значений. Вы можете использовать разделитель для разделения нескольких входных значений.
Сумма	Сумма всех исходных значений.
Среднее	Среднее значение всех исходных значений.
Медиана	Медиана (средняя) всех исходных значений.
Режим	Исходное значение, которое является наиболее распространенным или имеет наибольшую частоту. Администрация муниципального образования Наурузовский сельсовет Пономаревского района Оренбургской области 18+ВСЕ ПРАВА ЗАЩИЩЕНЫ © 2021 При полном или частичном использовании информации гиперссылка на nauruzovo.ru обязательна Посещаемость сайта - 0009513