Szeretnénk a vitakultúrát ápolni

...az agriconBLOG-unkkal

agriconBLOG

22.07.2019

Precíziós gazdálkodás műholddal vagy érzékelővel?

Amióta a Sentinel-2 műholdfelvételek rendelkezésre állnak, az adatok felhasználására vonatkozó ajánlatok száma ugrásszerűen megnőtt. Az induló vállalkozásoktól kezdve a nemzetközi vállalatokig mindannyian versengenek a gazdák kegyeiért. A különböző marketingnyilatkozatok azt sugallják a potenciális vásárlóknak, hogy ezekkel az alacsony költségű (többnyire ingyenes) eszközökkel növelhetik a terméshozamot, és spórolhatnak a műtrágyán és a növényvédő szereken. Ráadásul működtetésük gyerekjáték. Felmerül a kérdés: valóban így van-e ez? És mi a létjogosultsága a traktoron vagy a gépen lévő, illetve a traktoron vagy a gépen elhelyezett érzékelőknek?

Tény, hogy a precíziós gazdálkodáshoz a lehető legpontosabb információforrásokra van szükség, amelyek a termelési folyamatok automatizálásának kiindulópontjául szolgálnak. Az információforrás alkalmasságát ezért mindig bizonyos kritériumok alapján kell ellenőrizni. Ezek közé tartoznak a következőkre vonatkozó kérdések

a mért érték,
a mérés minősége és pontossága,
a megismételhetőség és a megbízhatóság,
a folyamat kivitelezhetősége és ergonómiája, és
a költség-haszon elemzés

Függetlenül attól, hogy érzékelőről vagy műholdról van szó - minden adatforrást ezekhez a pontokhoz kell mérni. Ezt a helyspecifikus nitrogéntrágyázás példáján keresztül szeretnénk megtenni, és részletesebben bemutatni a két információs rendszer közötti különbségeket. Mivel a műholdas felvételek felhasználásával történő szórási térképek létrehozása alapvetően mindig ugyanazokat az elveket követi, a számos ajánlat közül a Yara "atfarm" és a 365 FarmNet "CropView" termékeit fogjuk használni. Ugyanazon a mezőn keresztül szemléltethetjük, hogy a rendszerek mennyire különbözően működnek.

A helyes mért érték

	N-Sensor^®	Műholdfelvételek
Mérési módszer	Spektrális sávok visszaverődése	Spektrális sávok visszaverődése
Levezetett mért érték	Abszolút indexek abszolút N-felvételre kalibrálva, kg N/ha-ban kifejezve	Relatív indexek az abszolút N-felvételhez való kalibrálás nélkül ("többé-kevésbé")

Mindkét módszer a növényállományok spektrális információit méri. Az N-Sensor® két meghatározott hullámhosszt használ. Ezekből aztán levezethető egy növényállomány pontos és abszolút N-felvétele.

A műholdkép-szolgáltatók adatai ezzel szemben mindig relatív indexek, amelyek csak a "több" vagy "kevesebb" értéket jelentik. A növények jelenlegi N-felvételére való közvetlen hivatkozás nem lehetséges.

Gyakorlati példa: CropView (365 FarmNet)

Az adatok bemutatásakor nincsenek olyan számok, amelyek meghatározzák a "növényzetet". A felhasználó maga köteles felmérni a "sokat" és a "keveset", és a N-trágyázást erre alapozni.

A vegetációs különbségek meghatározására használt index a jelenlegi ismeretek szerint a dimenzió nélküli normalizált differenciált vegetációs index (NDVI). A térképen alig felismerhetőek a struktúrák.

A probléma az, hogy az alkalmazott NDVI 40 kg N-felvétel/ha-nál (gabonafélék EC 30/31, repce EC 16-18) az úgynevezett telítettségbe ütközik. Ez azt jelenti, hogy az e N-felvétel feletti mérések technikailag nem különböztethetők meg egyértelműen. A mért különbségek tehát pusztán véletlenszerűek, és csak a skála "felhúzásával" válnak láthatóvá.

Gyakorlati példa: atfarm (Yara Digital)

A kínált indexek esetében sem közölnek abszolút számokat. A nevek (a példában "N-Sensor View") marketing szempontból okosan vannak megválasztva, mivel közvetlen utalást sugallnak a YARA érzékelő technológiára.

A szenzoros technológiához képest azonban a műholdkép nem mutatja az átlagos N-felvételt, és így nem lehet közvetlenül levezetni az optimális N-trágyázást. Mert 160 kg/ha N-felvétel esetén a repcében nem kellene műtrágyát kijuttatni, de 100 kg/ha esetén körülbelül 60 kg műtrágyára lenne szükség. A felhasználó nem kapja meg ezt a döntő információt.

Az sem ismert, hogy a színátmenetek 5, 10 vagy esetleg 20 kg N/ha-t jelentenek-e. A struktúrák vagy részterületek alig felismerhetők a térképen.

Gyakorlati példa: agriPORT (Agricon)

Az N-Sensor® adatai mindig a növény N-felvételét mutatják a keresztezés időpontjában mért értékek szerint. Ez lehetővé teszi a növényállomány abszolút és objektív értékelését.

A műholdképekhez képest a gépi N-Sensor® lényegesen nagyobb felbontást ér el, ami sokkal jobban ábrázolja a struktúrákat és a részterületeket.

Mérési minőség, pontosság és megbízhatóság

Az N-Sensor® mint géphez kötött rendszer kb. 4-7 m távolságból méri a növényállomány visszaverődését. A februári/márciusi fagyoktól vagy a száraz körülmények közötti esetleges porképződéstől eltekintve (ahol a N-trágyázásnak amúgy sincs sok értelme), nincsenek olyan zavaró változók, amelyek meghamisíthatnák az érzékelő jelét.

A műholdfelvételek több mint 750 000 m (!) magasságból készülnek. A kettő között van a Föld teljes légköre. A benne lévő részecskék (por, vízgőz, aeroszolok stb.) ezért folyamatosan változó arányban helyezkednek el a mérőberendezés és a növények között.

	N-Sensor^®	Műholdfelvételek
Időjárási függetlenség	Igen	Nem
Elérhetőség	Mindig	Csak felhőtlen égbolt és felhőárnyéktól mentes mezők esetén.
A mérés kora	Valós idejű	Napok, hetek, néha hónapok (a felhőtakarótól függően)

Ezenkívül a felhők és a földfelszínen lévő árnyékuk nagy szerepet játszanak a műholdfelvételeken, mivel jelentősen zavarhatják a képek értelmezését, vagy teljesen lehetetlenné tehetik a képek használatát.

Gyakorlati példa: Felhők és árnyékok

Bár maga a felhő csak a mezők egy részét fedi, még azok a hatások vagy részterületek sem használhatók fel, amelyekre felhőárnyék esik. Így a teljes szelvény kb. 40-50%-a nem használható fel az N-szórás térkép kiszámításához.

Gyakorlati példa: Az adatok elérhetősége

A vegetációs időszakban gyakran nem állnak rendelkezésre használható adatok a Sentinel-2 rendszerből. A bemutatott példában például a 2019. április 27. és május 14. közötti időszakban a felhőzet miatt egyik műholdkép sem volt felhasználható. A változó N-trágyázás ezért csak korlátozott mértékben vagy csak elavult adatok alapján volt lehetséges.

Gyakorlati példa: Hibás terjedési térkép

A felhőzet ellenére a felhasználónak lehetősége van arra, hogy képeket használjon a megtermékenyítéshez. Ha például a 2019. május 2-i képet használták volna a szórási térkép kiszámításához, a gazdálkodónak egyértelmű hibákkal kellett volna számolnia az N-műtrágya mennyiségének mérésében. Különösen azokon a területeken, ahol felhők vannak a szántóföldön, egyértelműen túltrágyázottság tapasztalható, mivel a mérési index túl alacsony.

Mérési minőség és megbízhatóság

A műholdas felvételek mérési minősége és megbízhatósága ezért rosszabb, mint a gépi érzékelőké, mivel jóval több zavaró változónak vannak kitéve.

Térbeli felbontás	N-Sensor^®	Műholdfelvételek
Mérési értékek hektáronként	125	25
Helymeghatározási pontosság	+/- 0,1 ... 0,3 m	+/- 11 m (dombos terepen is több)

Az N-Sensor® mérései ötször nagyobb térbeli felbontásúak, mint egy műholdkép. A műholdfelvételek átlagos helymeghatározási pontatlansága +/- 11 m. Minden "képcsempe" 20 x 20 m-es, és csak egy információt tartalmaz. A képcsempe pozíciója minden irányban 11 m-rel eltolódhat a valóságtól. Ez azt jelenti, hogy a kis léptékű különbségeket aligha lehet biztonsággal kimutatni.

Rossz helymeghatározás: az északnyugati oldalon a biomassza a mező határán van feltüntetve, ami a valóságban nem létezik. Valójában egy földút van ott, és következésképpen nincs jelentős növényzet. A jelzett biomassza a szomszédos szántóföldről származik, amely csak a mezei út után következik. Így az egész térkép valószínűleg 10 (?) méteres eltolódással rendelkezik.

A helyzeti pontatlanság és az élhatás problémája természetesen jobban érzékelhető a kisebb mezőkön, mint a nagy mezőkön, függetlenül a mező helyzeti hibájától.

Gyakorlhatóság és ergonómia

Az abszolút mért értékek hiánya miatt nem használhatók abszolút agronómiai ellenőrző funkciók. Ez az a terület, ahol a felhasználónak a legnagyobb és legfontosabb döntéseket kell meghoznia:

1. döntés: Melyik elv szerint akarom megtermékenyíteni?

Robin Hood funkció (elvenni a gazdagoktól és adni a szegényeknek) vagy
János király funkciója (vegyetek a szegényektől és adjátok a gazdagoknak)

2. határozat: Mekkora az ellenőrző függvény meredeksége?

Mennyire akarok reagálni a N-trágyázással a térképen mutatkozó különbségekre?

Pozitívan szólva, szinte minden szolgáltató szabad kezet ad a gazdálkodóknak e két kérdés megválaszolásában. Józanul szemlélve azonban a legtöbb szolgáltató ajánlásainak hiánya miatt a gazdák magukra maradnak a döntésekkel. Ráadásul alig van lehetőségük a meghozott döntések helyességének ellenőrzésére.

Ezért a gazdálkodónak magának kell meghatározni az abszolút trágyázási szintet. Ennek során általában empirikus értékeire és "az Úr szemére" hagyatkozik. A pontosság növelése érdekében repcénél több biomasszavágást, gabonaféléknél pedig több mérést lehet végezni a N-mérővel. A gyakorlati erőfeszítésen túlmenően az adatokat a számítógépen a műholdkép megfelelő csempéjéhez kellene rendelni. Jelenleg ez aligha elképzelhető.

Ezért mindig fennáll annak a veszélye, hogy...

az ellenőrzési funkció kiválasztása,
az abszolút megtermékenyítési szint és
az N-mennyiség változása

alapvetően hibás.

Ergonómia

A gazdaságvezetőnek vagy agronómusnak a főszezonban viszonylag sok irodai munkát kell végeznie. Műholdfelvételek használata esetén a következő lépéseket kell megtenni minden egyes mező esetében:

Ellenőrizze: rendelkezésre állnak az aktuális képek?
Ha nem: milyen képeket választhatok alternatívaként?
Hol van a megtermékenyítési szint?
A minimális és maximális N/ha kg meghatározása
A szórástérkép letöltése
Az egyes szórástérképek kézi exportálása USB-pendrive-ra
Átadás a vontatónak

Nézzük meg ezt egy 1000 hektáros gazdaság példáján, ahol 70%-ban gabonaféléket és repcét termesztenek: Egy átlagos 15 hektáros szántóterület mellett ez körülbelül 50 szántóföldet jelent. A felhasználónak tehát 50 szórókártyát kell kiszámítania a téli első nitrogén-kijuttatáshoz, további 50-et március-áprilisban a második nitrogén-kijuttatáshoz, és esetleg további 40-70 kártyát májusban/júniusban a harmadik és negyedik kijuttatáshoz gabonaféléknél. Ily módon körülbelül 140-170 szórókártya készül, amelyeket a fent említett lépéseknek megfelelően kell elkészíteni. És mindezt az amúgy is zsúfolt tavaszi szezonban.

Az N-Sensor® -ral végzett N-megtermékenyítési módszerünkkel az irodai munka lényegében két dologra korlátozódik:

Az N-Sensor® őszi szkennelései alapján szórás-térképek készítése az első nitrogénalkalmazáshoz. Az egy terménytípushoz tartozó összes mezőt egyszerre és szinte automatikusan lehet kiszámítani.
Munkakezelés: Küldje el az adatokat e-mailben a gépre, ahol a vezető azonnal lekérheti és feldolgozhatja azokat.

Ezek a megrendelések opcionálisan minden adományra és minden szántóföldre a tavaszi szezon előtt is elkészíthetők, és így nem jelentenek további terhet a gazdálkodó számára.

Költségek, előnyök és bizonyított hatások

Az Atfarm jelenleg 8 €/ha aktív területet számít fel. Egy 1000 hektáros gazdaság esetében, ahol 70%-ban gabonaféléket és repcét termesztenek, a gazdaság évente 5600 eurót fizet. Tíz év alatt ez körülbelül 56 000 €.

Az N-Sensor® ALS 2 és a terminálból álló, használatra kész rendszer összeszerelve 27 500 €-ba kerül. Az értékcsökkenés öt év alatt történik. A hardverellenőrzést kétévente kell elvégezni, amelynek költsége 500 €. A 3%-os kamat és az értékcsökkenési időszakon belüli két-három ellenőrzés mellett évente körülbelül 5 700 EUR költség merül fel. Tíz év alatt ez összesen 32 000 €-t tesz ki.

A költségoldal azonban csak másodlagos. Az igazán döntő kérdés az, hogy mit kapsz érte? Az N-Sensor® előnyei már sokszorosan bizonyítottak. Ezek közé tartozik az akár 15%-os N-megtakarítás, 5%-os termésnövekedés, a kaszálási hozam és a betakarított termék minőségének javulása, valamint a N-hez kapcsolódó lerakódás elkerülése. Ez átlagosan 100 €/ha hasznot eredményez, a növényvédelemben pedig 45 €/ha hasznot a növekedésszabályozók és gombaölő szerek alkalmazása esetén. Így az érzékelőtechnológiába való beruházás rendkívül gazdaságos, és a befektetés általában már egy év után megtérül.

Jelenlegi ismereteink szerint még nem volt nagyszabású kísérlet a műholdképek szolgáltatója részéről. Ezért még nem szolgáltattak bizonyítékot arra, hogy a műholdfelvételek alapján a N-trágyázás pozitív hatást gyakorolna.

Következtetés

A N-trágyázás műholdas képekkel történő meghatározása valószínűleg jobb, mint a folyamatos kijuttatás. Az ár-teljesítmény arány azonban nem megfelelő. A legfontosabb hátrányok, amelyeket az atfarm példája szemléltet az N-Sensor®-hez képest, a következők:

Korlátozott elérhetőség a felhőzet és a felhőárnyékok miatt
A lapok helyzeti pontatlansága
Akár 33%-kal alacsonyabb felbontás
Nincs kalibráció az abszolút N-felvételre vonatkozóan
Az abszolút vezérlési funkciók nem állnak rendelkezésre vagy nem alkalmazhatók
A rossz ergonómia nagy időveszteséget jelent a szezon során
Nagyobb gazdaságok esetében magasabb költségek, mint az N-Sensor®.

Az Agricon az elmúlt években többször is megvizsgálta a műholdképeket, mint a precíziós gazdálkodás lehetséges információforrását. Az ismert gyengeségek miatt azonban szándékosan döntöttünk ellene. Az N-Sensor®-hoz hasonló pozitív hozamhatásokat nem tudtunk levezetni. Mi értelme van egy látszólag "olcsó" digitális eszköznek, ha nem érünk el pozitív hatást? Akkor jobb, ha nem kínálunk műholdas megoldást, mintha a szenzortechnológiához képest gyengébb megoldást kínálnánk.