Mēs vēlamies attīstīt diskusiju kultūru.

...ar mūsu agriconBLOG

agriconBLOG

22.07.2019

Täppispõllumajandus satelliidi või sensori abil?

Alates Sentinel-2 satelliidipiltide kättesaadavusest on pakkumised nende andmete kasutamiseks kasvanud. Alates idufirmadest kuni rahvusvaheliste korporatsioonideni konkureerivad nad kõik põllumajandustootjate poolehoiu pärast. Erinevad turundusavaldused näitavad potentsiaalsetele klientidele, et nende odavate (enamasti tasuta) vahenditega saab suurendada saagikust ning säästa väetiste ja pestitsiidide pealt. Lisaks sellele on nende kasutamine lapsemäng. See tekitab nüüd küsimuse: kas see on tõesti nii? Ja mis on traktori või masina peal või peal olevate andurite olemasolu põhjus?

Tõsiasi on see, et täppispõllumajandus vajab võimalikult täpseid teabeallikaid, mis on tootmisprotsesside automatiseerimise lähtepunktiks. Seetõttu tuleks teabeallika sobivust alati kontrollida teatud kriteeriumide alusel. Nende hulka kuuluvad küsimused, mis käsitlevad

mõõdetud väärtus,
mõõtmise kvaliteet ja täpsus,
korratavus ja usaldusväärsus,
protsessi teostatavus ja ergonoomilisus ning
tasuvusanalüüs

Sõltumata sellest, kas tegemist on anduri või satelliidiga - iga andmeallikat tuleb mõõta nende punktide suhtes. Me tahame seda teha kohaspetsiifilise lämmastikväetamise näitel ja käsitleda üksikasjalikumalt kahe infosüsteemi erinevusi. Kuna levikukaartide loomine satelliidipiltide abil toimub põhimõtteliselt alati samade põhimõtete järgi, kasutame Yara toodet "atfarm" ja 365 FarmNet'i toodet "CropView" kui esindajaid arvukatest pakkumistest. Sama valdkonna abil saame illustreerida, kui erinevalt süsteemid toimivad.

Õige mõõdetud väärtus

	N-Sensor^®	Satelliidipildid
Mõõtmismeetod	Spektriribade peegeldus	Spektriribade peegeldus
Tuletatud mõõteväärtus	Absoluutsed indeksid, mis on kalibreeritud absoluutse N-sisalduse suhtes (kg N/ha).	Suhtelised indeksid ilma absoluutse N-sisalduse kalibreerimiseta ("enam-vähem")

Mõlemad meetodid mõõdavad taimestiku spektraalset teavet. N-Sensor® kasutab kahte määratletud lainepikkust. Sellest saab siis tuletada taimestiku täpse ja absoluutse N-sisalduse.

Seevastu satelliidipiltide pakkujate andmed on alati suhtelised indeksid, mis näitavad ainult "rohkem" või "vähem". Otsene viide taimede praegusele N-sisaldusele ei ole võimalik.

Praktiline näide: CropView (365 FarmNet)

Andmete esitamisel puuduvad numbrid, mis määratleksid "taimestikku". Kasutaja on kohustatud ise hindama "palju" ja "vähe" ning lähtuma oma N-niiskuse väetamisel sellest.

Taimestiku erinevuste määramiseks kasutatav indeks on praeguste teadmiste kohaselt mõõtmeta normaliseeritud diferentseeritud taimestikuindeks (NDVI). Struktuurid on kaardil vaevu äratuntavad.

Probleemiks on see, et kasutatud NDVI jõuab nn küllastuseni 40 kg lämmastikuvajaduse korral hektari kohta (teravilja EC 30/31, rapsi EC 16-18). See tähendab, et kõik mõõtmised, mis ületavad seda N-kiirguse tarbimist, ei ole tehniliselt selgelt eristatavad. Mõõdetud erinevused on seega puhtalt juhuslikud ja neid saab visualiseerida ainult skaala "ülespööramisega".

Praktiline näide: atfarm (Yara Digital)

Ka pakutavate indeksite kohta ei ole absoluutseid numbreid edastatud. Nimetused (näiteks "N-Sensor View") on turunduslikust seisukohast nutikalt valitud, kuna need viitavad otsesele viitele YARA anduritehnoloogiale.

Võrreldes sensoritehnoloogiaga ei näita satelliidipilt aga keskmist N-ainekulu, mistõttu ei ole võimalik optimaalset N-niiskuse väetamist otseselt tuletada. Sest kui rapsi N-sisaldus on 160 kg/ha, ei oleks vaja väetada, kuid 100 kg/ha puhul oleks vaja umbes 60 kg väetist. Kasutaja ei saa seda otsustavat teavet.

Samuti ei ole teada, kas värviklassid tähistavad 5, 10 või ehk 20 kg N/ha. Struktuurid või osalised alad on kaardil vaevu äratuntavad.

Praktiline näide: agriPORT (Agricon)

N-Sensor® andmed näitavad alati põllukultuuri N-sisaldust, mis on mõõdetud ristamise ajal. See võimaldab taimestiku absoluutset ja objektiivset hindamist.

Võrreldes satelliidipiltidega saavutab masinaga seotud N-Sensor® oluliselt suurema lahutusvõime, mis kujutab struktuure ja alasid palju paremini.

Mõõtmise kvaliteet, täpsus ja usaldusväärsus

N-Sensor® kui masinaga seotud süsteem mõõdab taimestiku peegeldust umbes 4-7 m kauguselt. Peale veebruarikuise/märtsi külma või võimaliku tolmu tekkimise kuivades tingimustes (kus N-niiskuse väetamisel on niikuinii vähe mõtet) ei ole mingeid häirivaid muutujaid, mis võiksid anduri signaali võltsida.

Satelliidipildid on tehtud üle 750 000 m (!) kõrguselt. Nende vahel on kogu Maa atmosfäär. Kõik selles sisalduvad osakesed (tolm, veeaur, aerosoolid jne) asuvad seega pidevalt muutuvas proportsioonis mõõteseadme ja taimede vahel.

	N-Sensor^®	Satelliidipildid
Sõltumatus ilmastikuoludest	Jah	Ei
Kättesaadavus	Alati	Ainult pilvitu taevas ülelennu ajal ja pilvevabad põllud.
Mõõtmise vanus	Reaalajas	Päevad, nädalad, mõnikord kuud (sõltuvalt pilvisusest).

Lisaks sellele mängivad satelliidipiltide puhul suurt rolli pilved ja nende varjud maapinnal, kuna need võivad oluliselt segada piltide tõlgendamist või teha piltide kasutamise täiesti võimatuks.

Praktiline näide: Pilved ja varjud

Kuigi pilv ise katab ainult osa väljadest, ei saa kasutada isegi neid mõjusid või osalisi alasid, millele pilvevarjud jäävad. Seega ei saa N-sirutuskaardi arvutamiseks kasutada umbes 40-50% kogu lõikest.

Praktiline näide: andmete kättesaadavus

Sageli ei ole Sentinel-2-st kasvuperioodi jooksul kasutatavaid andmeid saadaval. Näidatud näites näiteks ei olnud võimalik kasutada ühtegi satelliidipilti pilvisuse tõttu ajavahemikul 27. aprillist kuni 14. maini 2019. Seega oli N-niiskuse varieeruv väetamine võimalik ainult piiratud ulatuses või ainult vastavalt vananenud andmetele.

Praktiline näide: vigane levikukaart

Vaatamata pilvisusele on kasutajal võimalus kasutada pilte viljastamiseks. Kui näiteks 2. mai 2019. aasta pilti oleks kasutatud laialivalgumiskaardi arvutamiseks, oleks põllumajandustootja pidanud arvestama selgete vigadega N-väetise koguse mõõtmisel. Eriti aladel, kus põllul asuvad pilved, on selgelt üleväetamine, sest mõõteindeks on liiga madal.

Mõõtmise kvaliteet ja usaldusväärsus

Satelliidipiltide mõõtmise kvaliteet ja usaldusväärsus on seetõttu kehvem võrreldes masinapõhiste andurite omaga, kuna need on tunduvalt rohkematele häirivatele muutujatele avatud.

Ruumiline eraldusvõime	N-Sensor^®	Satelliidipildid
Mõõdetud väärtused hektari kohta	125	25
Positsiooniline täpsus	+/- 0,1 ... 0,3 m	+/- 11 m (mägisel maastikul ka rohkem)

N-Sensor® mõõtmiste ruumiline eraldusvõime on viis korda suurem kui satelliidipildil. Satelliidipiltide keskmine asukoha ebatäpsus on +/- 11 m. Iga "pildiplaat" on 20 x 20 m suurune ja sisaldab ainult ühte infot. Pildiplaadi asukoht võib nihkuda kõigis suundades 11 m võrra tegelikkusest. See tähendab, et väikesemahulisi erinevusi on vaevalt võimalik kindlalt tuvastada.

Halb georeferents: loodepoolsel küljel on põllu piiril näidatud biomassi, mida tegelikult ei ole olemas. Tegelikult on seal ainult muldkeha ja järelikult puudub seal märkimisväärne taimestik. Näidatud biomass pärineb naaberpõllult, mis tuleb alles pärast põlluteed. Seega on kogu kaardil tõenäoliselt 10 (?) meetri suurune nihe.

Asukoha ebatäpsuse ja servaefekti probleem on muidugi väiksemate väljade puhul märgatavam kui suurte väljade puhul, olenemata sellest, kui suur on asukoha viga väljal.

Praktilisus ja ergonoomika

Absoluutsete mõõteväärtuste puudumise tõttu ei saa kasutada absoluutseid agronoomilisi kontrollifunktsioone. See on koht, kus kasutaja peab tegema kõige suuremaid ja olulisemaid otsuseid:

Otsus 1: Millise põhimõtte kohaselt tahan ma viljastada?

Robin Hoodi funktsioon (võta rikastelt ja anna vaestele) või
Kuningas Johannese funktsioon (võtke vaestelt ja andke rikastele)

Otsus 2: Milline on kontrollfunktsiooni kaldenurk?

Kui palju ma tahan oma N-niiskuse väetamisega reageerida kaardil olevatele erinevustele?

Positiivne on see, et peaaegu kõik teenuseosutajad annavad põllumajandustootjatele vabad käed nende kahe küsimuse vastamisel. Siiski, kui vaadata kainelt, jäävad põllumajandustootjad enamiku teenusepakkujate soovituste puudumise tõttu otsustega üksi. Lisaks sellele ei ole neil peaaegu mingit võimalust kontrollida otsuste õigsust, kui need on juba tehtud.

Seega peab põllumajandustootja ise määrama absoluutse väetustaseme. Seejuures toetub ta tavaliselt oma empiirilistele väärtustele ja "Issanda silmale". Täpsuse suurendamiseks võiks rapsi puhul teha mitu biomassi lõikust või teravilja puhul mitu mõõtmist N-testriga. Lisaks praktilisele vaevale tuleks andmed seejärel arvutis satelliidipildi vastavale plaadile omistada. Praegu on see vaevalt et mõeldav.

Seetõttu on alati oht, et...

kontrollifunktsiooni valik,
absoluutne väetamise tase ja
N-koguse varieerumine

on põhimõtteliselt vigane.

Ergonoomia

Põllumajandusettevõtja või agronoom peab tipphooajal tegema suhteliselt palju kontoritööd. Satelliidipiltide kasutamisel tuleb iga põllu puhul teha järgmised toimingud:

Kontrollida: kas praegused pildid on kättesaadavad?
Kui ei: milliseid pilte valida alternatiivina?
Kus on väetamise tase?
Minimaalse ja maksimaalse N-kilogrammi määramine hektari kohta
Lae alla hajuvuskaart
Iga hajuvuskaardi käsitsi eksportimine USB-pulgale
Üleandmine puksiirile

Vaatleme seda 1000 hektari suuruse põllumajandusettevõtte näitel, kus kasvatatakse 70% teravilja ja rapsi: Kui keskmine põllu suurus on 15 ha, siis on see umbes 50 põldu. Seega peab kasutaja arvutama 50 levikukaarti esimese lämmastikuga töötlemise jaoks talvel, veel 50 kaarti märtsis/aprillis teise lämmastikuga töötlemise jaoks ja võib-olla veel 40-70 kaarti mais/juunis kolmanda ja neljanda lämmastikuga töötlemise jaoks teravilja puhul. Sel viisil toodetakse umbes 140-170 levikukaarti, mis tuleb valmistada vastavalt eespool nimetatud etappidele. Ja seda kõike juba niigi tiheda kevadhooaja ajal.

Meie N-Sensor® -meetodiga N-steriliseerimise puhul piirdub kontoritöö sisuliselt kahe asjaga:

Looge N-Sensor® sügisese skaneerimise põhjal hajuvuskaardid esimese lämmastikrakenduse jaoks. Kõik ühe põllukultuuritüübiga põllud saab arvutada samaaegselt ja peaaegu automaatselt.
Tööde haldamine: saatke andmed e-kirja teel masinasse, kus juht saab need kohe kätte ja töödelda.

Neid tellimusi saab soovi korral teha kõigi kingituste ja kõikide põldude kohta enne kevadhooaja algust ja seega ei kujuta see põllumajandustootjale lisakoormust.

Kulud, kasu ja tõestatud mõju

Atfarm võtab praegu tasu 8 €/ha aktiivse pindala eest. 1000 hektari suuruse põllumajandusettevõtte eest, kus kasvatatakse 70% teravilja ja rapsi, maksab põllumajandusettevõte 5600 eurot aastas. Kümne aasta jooksul on see umbes 56 000 eurot.

Valmis süsteem, mis koosneb N-Sensor® ALS 2-st ja terminalist, maksab täielikult kokku panduna 27 500 eurot. See amortiseeritakse viie aasta jooksul. Iga kahe aasta tagant tuleks teostada riistvara kontroll, mille maksumus on 500 eurot. Kui intressimäär on 3% ja amortisatsiooniperioodi jooksul tehakse kaks kuni kolm kontrolli, tekivad iga-aastased kulud umbes 5700 eurot. Kümne aasta jooksul teeb see kokku 32 000 eurot.

Kuid kulude pool on vaid teisejärguline. Tõeliselt otsustav küsimus on, mida sa selle eest saad? N-Sensor® eelised on korduvalt tõestatud. Nende hulka kuuluvad N-sääst kuni 15%, saagikuse suurenemine 5%, niidusaagise ja koristatud toote kvaliteedi paranemine ning N-ga seotud lagunemise vältimine. Selle tulemuseks on kasu keskmiselt 100 €/ha ja taimekaitses 45 €/ha kasvuregulaatorite või fungitsiidide kasutamise eest. Seega on investeeringud anduritehnoloogiasse väga ökonoomsed ja investeering tasub end tavaliselt juba ühe aasta pärast ära.

Praeguste teadmiste kohaselt ei ole veel ühtegi suuremahulist katsetust satelliidipiltide pakkuja poolt tehtud. Seega ei ole veel tõendeid selle kohta, et satelliitfotode põhjal on N-niiskuse väetamise positiivne mõju.

Kokkuvõte

Satelliidipiltide kasutamine N-niiskuse väetamiseks on praegu tõenäoliselt parem kui pidev väetamine. Siiski ei ole hinna ja kvaliteedi suhe õige. Kõige olulisemad puudused, mida illustreerib atfarmi näide võrreldes N-Sensor®iga, on järgmised:

Piiratud kättesaadavus pilvede ja pilvevarjude tõttu
Plaatide asukoha ebatäpsus
Kuni 33% madalam resolutsioon
Absoluutse N-sisalduse kalibreerimine puudub.
Absoluutsed kontrollifunktsioonid ei ole kättesaadavad või kohaldatavad
Halb ergonoomika tähendab suurt ajakulu hooaja jooksul
Suuremate põllumajandusettevõtete puhul suuremad kulud kui N-Sensor®.

Agricon on viimastel aastatel korduvalt vaadelnud satelliidipilte kui võimalikku teabeallikat täppispõllumajanduse jaoks. Teadaolevate nõrkuste tõttu otsustasime aga teadlikult selle vastu. Meil ei olnud võimalik tuletada N-Sensor®iga analoogset positiivset saagise mõju. Mis kasu on näiliselt "odavast" digitaalsest vahendist, kui me ei saa positiivset mõju? Siis on parem mitte pakkuda satelliitlahendust kui lahendust, mis on anduritehnoloogiaga võrreldes kehvem.