Am dori să cultivăm o cultură a discuțiilor

...cu ajutorul agriconBLOG

agriconBLOG

22.07.2019

Agricultura de precizie prin satelit sau prin senzori?

De la disponibilitatea imaginilor din satelit Sentinel-2, ofertele de utilizare a acestor date s-au înmulțit. De la start-up-uri până la corporații internaționale, toate acestea se luptă pentru a obține favorurile agricultorilor. Diferite declarații de marketing sugerează potențialilor clienți că pot crește randamentul și pot economisi îngrășăminte și pesticide cu ajutorul acestor instrumente cu costuri reduse (de cele mai multe ori gratuite). În plus, operarea lor este o joacă de copii. Acest lucru ridică acum întrebarea: Este acesta într-adevăr cazul? Și care este rațiunea de a avea senzori pe tractor sau pe mașină?

Adevărul este că agricultura de precizie necesită surse de informații cât mai exacte ca punct de plecare pentru automatizarea proceselor de producție. Prin urmare, caracterul adecvat al unei surse de informații ar trebui verificat întotdeauna în funcție de anumite criterii. Acestea includ întrebări despre

valoarea măsurată,
calitatea și precizia măsurătorilor,
drepetabilitatea și fiabilitatea,
caracterul practic și ergonomic al procesului și
analiza cost-beneficiu

Indiferent dacă este vorba de un senzor sau de un satelit, fiecare sursă de date trebuie să fie măsurată în funcție de aceste puncte. Am dori să facem acest lucru folosind exemplul fertilizării cu azot specifice locului și să detaliem diferențele dintre cele două sisteme de informații. Deoarece crearea hărților de răspândire cu ajutorul imaginilor din satelit urmează în esență aceleași principii, vom folosi produsele "atfarm" de la Yara și "CropView" de la 365 FarmNet ca reprezentanți ai numeroaselor oferte. Folosind același câmp, putem ilustra cât de diferit funcționează sistemele.

Valoarea măsurată corectă

	N-Sensor^®	Imagini din satelit
Metoda de măsurare	Reflectarea benzilor spectrale	Reflectarea benzilor spectrale
Valoarea măsurată derivată	Indicii absoluți cu calibrare la absorbția absolută de N în kg N/ha	Indicii relativi fără calibrare la absorbția absolută de N ("mai mult sau mai puțin")

Ambele metode măsoară informațiile spectrale ale arboretelor. N-Sensor® utilizează două lungimi de undă definite. Pe baza acestora se poate obține absorbția exactă și absolută de N a unui arboret de plante.

Pe de altă parte, datele furnizorilor de imagini din satelit sunt întotdeauna indici relativi, care reprezintă doar "mai mult" sau "mai puțin". Nu este posibilă o referință directă la absorbția actuală de N a plantelor.

Exemplu practic: CropView (365 FarmNet)

La prezentarea datelor, nu există cifre care să definească "vegetația". Utilizatorul însuși este obligat să evalueze "mult" și "puțin" și să își bazeze fertilizarea cu N pe această bază.

Indicele utilizat pentru a determina diferențele de vegetație este, conform cunoștințelor actuale, indicele de vegetație diferențiat normalizat fără dimensiuni (NDVI). Structurile sunt greu de recunoscut pe hartă.

Problema este că NDVI-ul utilizat ajunge la așa-numita saturație la 40 kg de absorbție de N/ha (cereale la CE 30/31, rapiță la CE 16-18). Acest lucru înseamnă că toate măsurătorile care depășesc această absorbție de N nu pot fi diferențiate în mod clar din punct de vedere tehnic. Prin urmare, diferențele măsurate sunt pur aleatorii și sunt vizualizate doar prin "înfășurarea" scalei.

Exemplu practic: atfarm (Yara Digital)

Nici pentru indicii oferiți nu sunt comunicate cifre absolute. Denumirile (în exemplul "N-Sensor View") sunt alese inteligent din punct de vedere al marketingului, deoarece sugerează o trimitere directă la tehnologia senzorilor YARA.

Totuși, în comparație cu tehnologia senzorilor, imaginea din satelit nu arată absorbția medie de N și, prin urmare, nu este posibilă o derivare directă a fertilizării optime cu N. Pentru că la o absorbție de N de 160 kg/ha la rapiță, nu ar trebui să se aplice niciun îngrășământ, dar la 100 kg/ha ar fi necesare aproximativ 60 kg. Utilizatorul nu primește aceste informații decisive.

De asemenea, nu se știe dacă gradațiile de culoare reprezintă 5, 10 sau poate 20 kg N/ha. Structurile sau zonele parțiale sunt greu de recunoscut pe hartă.

Exemplu practic: agriPORT (Agricon)

Datele N-Sensor® indică întotdeauna absorbția de N a culturii, măsurată în momentul încrucișării. Acest lucru permite o evaluare absolută și obiectivă a arboretului.

În comparație cu imaginile din satelit, N-Sensor®, care este legat de mașină, atinge o rezoluție semnificativ mai mare, care descrie mult mai bine structurile și subzonele.

Calitatea, acuratețea și fiabilitatea măsurătorilor

N-Sensor®, ca sistem legat la mașină, măsoară reflexia suportului de plante de la o distanță de aproximativ 4 până la 7 m. În afară de îngheț în februarie/martie sau de posibila formare de praf în condiții de uscăciune (unde fertilizarea cu N are oricum puțin sens), nu există variabile perturbatoare care să poată falsifica semnalul senzorului.

Imaginile din satelit sunt luate de la o altitudine de peste 750.000 m (!). Între ele se află întreaga atmosferă terestră. Prin urmare, toate particulele conținute în acesta (praf, vapori de apă, aerosoli etc.) se află în proporții care se schimbă constant între dispozitivul de măsurare și instalații.

	N-Sensor^®	Imagini din satelit
Independența meteo	Da	Nu
Disponibilitate	Întotdeauna	Numai în cazul în care cerul este lipsit de nori în timpul survolului, iar câmpurile nu sunt umbrite de nori.
Vârsta de măsurare	În timp real	Zile, săptămâni, uneori luni (în funcție de gradul de acoperire a norilor)

În plus, norii și umbrele lor de pe suprafața Pământului joacă un rol important în imaginile din satelit, deoarece pot interfera semnificativ cu interpretarea imaginilor sau pot face imposibilă utilizarea imaginilor.

Exemplu practic: Nori și umbre

Deși norul în sine acoperă doar o parte a câmpurilor, nu pot fi utilizate nici măcar acele impacturi sau zone parțiale pe care se află umbrele norilor. Astfel, aproximativ 40% până la 50% din secțiunea totală nu poate fi utilizată pentru calcularea unei hărți de dispersie N.

Exemplu practic: Disponibilitatea datelor

Adesea, nu sunt disponibile date utilizabile de la Sentinel-2 în timpul sezonului de creștere. În exemplul prezentat, de exemplu, niciuna dintre imaginile din satelit nu a putut fi utilizată din cauza acoperirii cu nori în perioada 27 aprilie - 14 mai 2019. Prin urmare, fertilizarea variabilă cu N a fost posibilă doar într-o măsură limitată sau doar în conformitate cu date depășite.

Exemplu practic: Harta de răspândire defectuoasă

În ciuda acoperirii cu nori, utilizatorul are opțiunea de a utiliza imagini pentru fertilizare. Dacă, de exemplu, imaginea din 2 mai 2019 ar fi fost utilizată pentru a calcula o hartă de împrăștiere, fermierul ar fi trebuit să țină cont de erori clare în măsurarea cantității de îngrășământ N. În special în zonele în care se află nori pe câmp, există în mod clar o suprafertilizare, deoarece indicele de măsurare este prea mic.

Calitatea și fiabilitatea măsurătorilor

Prin urmare, calitatea și fiabilitatea măsurătorilor și a imaginilor din satelit sunt mai slabe decât cele ale senzorilor de la bordul mașinilor, deoarece acestea sunt expuse la mult mai multe variabile perturbatoare.

Rezoluția spațială	N-Sensor^®	Imagini din satelit
Valori măsurate pe ha	125	25
Precizia pozițională	+/- 0,1 ... 0,3 m	+/- 11 m (în teren accidentat, de asemenea, mai mult)

Măsurătorile efectuate cu N-Sensor® au o rezoluție spațială de cinci ori mai mare decât o imagine din satelit. Imaginile din satelit au o inexactitate de poziționare medie de +/- 11 m. Fiecare "placă de imagine" are 20 pe 20 m și conține o singură informație. Poziția plăcii de imagine se poate deplasa în toate direcțiile cu 11 m față de realitate. Acest lucru înseamnă că diferențele la scară mică nu pot fi detectate cu certitudine.

Georeferențiere deficitară: pe partea de nord-vest, biomasa este prezentată la limita câmpului, care nu există în realitate. De fapt, acolo există un drum de pământ și, prin urmare, nu există o vegetație semnificativă. Biomasa indicată provine de pe câmpul vecin, care vine abia după drumul de câmp. Acest lucru înseamnă că întreaga hartă are probabil un decalaj de 10 (?) metri.

Problema inexactității poziționale și a efectului de margine este, bineînțeles, mai vizibilă în cazul câmpurilor mai mici decât în cazul câmpurilor mari, indiferent de eroarea pozițională din câmp.

Practicitate și ergonomie

Din cauza lipsei valorilor măsurate absolute, nu se pot utiliza funcții de control agronomic absolut. Aici se află cele mai mari și mai importante decizii pe care trebuie să le ia utilizatorul:

Decizia 1: În conformitate cu ce principiu vreau să fertilizez?

Funcția Robin Hood (ia de la cei bogați și dă la cei săraci) sau
Funcția regelui Ioan (ia de la săraci și dă la bogați)

Decizia 2: Care este panta funcției de control?

În ce măsură vreau să reacționez la diferențele de pe hartă prin fertilizarea cu N?

În termeni pozitivi, aproape toți furnizorii le oferă fermierilor mână liberă în ceea ce privește răspunsul la aceste două întrebări. Cu toate acestea, dacă privim cu luciditate, fermierii sunt lăsați singuri cu deciziile din cauza lipsei de recomandări din partea majorității furnizorilor. În plus, aceștia nu au aproape deloc posibilitatea de a verifica corectitudinea deciziilor odată ce acestea au fost luate.

Prin urmare, fermierul trebuie să determine singur nivelul absolut de fertilizare. În acest sens, el se bazează de obicei pe valorile sale empirice și pe "ochiul Domnului". Pentru a crește precizia, se pot face mai multe tăieri de biomasă la rapiță sau mai multe măsurători cu N-testerul la cereale. În afară de efortul practic, datele ar trebui apoi să fie atribuite pe calculator la țigla corespunzătoare din imaginea din satelit. În acest moment, acest lucru este greu de conceput.

Prin urmare, există întotdeauna pericolul ca...

alegerea funcției de control,
nivelul absolut de fertilizare și
variația cantității de N

este fundamental greșită.

Ergonomie

Managerul fermei sau agronomul trebuie să facă o cantitate relativ mare de muncă de birou în timpul sezonului de vârf. Atunci când se utilizează imagini din satelit, trebuie parcurse următoarele etape pentru fiecare câmp:

Verificați: sunt disponibile imagini actuale?
Dacă nu: ce imagini trebuie să selectez ca alternativă?
Unde este nivelul de fertilizare?
Determinarea cantității minime și maxime de N/ha
Descărcați harta de dispersie
Exportul manual al fiecărei hărți de dispersie pe un stick USB
Predarea către remorcher

Să analizăm acest aspect folosind exemplul unei ferme de 1 000 ha cu 70% cereale și rapiță în cultură: Cu o dimensiune medie a câmpului de 15 ha, aceasta înseamnă aproximativ 50 de câmpuri. Astfel, utilizatorul trebuie să calculeze 50 de carduri de împrăștiere pentru prima aplicare de azot în timpul iernii, alte 50 în martie/aprilie pentru a doua aplicare de azot și, eventual, alte 40-70 de carduri în mai/iunie pentru a treia și a patra aplicare în cazul cerealelor. În acest fel, se produc în jur de 140-170 de carduri de întindere, care trebuie realizate conform etapelor menționate mai sus. Și toate acestea în timpul sezonului de primăvară, deja foarte aglomerat.

Cu metoda noastră de fertilizare N cu N-Sensor® , munca de birou se limitează în esență la două lucruri:

Creați hărți de împrăștiere pentru prima aplicare a azotului pe baza scanărilor de toamnă N-Sensor®. Toate câmpurile cu un tip de cultură pot fi calculate simultan și aproape automat.
Gestionarea lucrărilor: Trimiteți datele prin e-mail la mașină, de unde șoferul le poate prelua și procesa imediat.

Aceste comenzi pot fi făcute opțional pentru toate darurile și toate câmpurile înainte de sezonul de primăvară și, prin urmare, nu reprezintă o sarcină suplimentară pentru fermier.

Costuri, beneficii și efecte dovedite

În prezent, Atfarm percepe 8 EUR/ha de suprafață activă. Pentru o fermă de 1.000 ha, cu 70% cereale și rapiță cultivate, ferma plătește 5.600 de euro pe an. În zece ani, aceasta înseamnă aproximativ 56 000 de euro.

Un sistem gata de utilizare, format din N-Sensor® ALS 2 și un terminal, costă 27.500 EUR atunci când este complet asamblat. Acesta este amortizat pe o perioadă de cinci ani. O verificare a hardware-ului trebuie efectuată la fiecare doi ani, la un cost de 500 EUR. La o dobândă de 3% și două-trei verificări în cadrul perioadei de amortizare, rezultă costuri anuale de aproximativ 5.700 EUR. În zece ani, acest lucru se ridică la un total cumulat de 32.000 EUR.

Dar partea legată de costuri este doar secundară. Întrebarea cu adevărat decisivă este: ce primești în schimb? Beneficiile N-Sensor® au fost dovedite de mai multe ori. Acestea includ economii de N de până la 15%, creșteri ale randamentului de 5%, îmbunătățirea randamentului la cosit și a calității produsului recoltat și evitarea depunerii de N. Acest lucru duce la beneficii în medie de 100 EUR/ha, iar în ceea ce privește protecția culturilor, la 45 EUR/ha pentru fiecare aplicare de regulatori de creștere sau fungicide. Astfel, investițiile în tehnologia senzorilor sunt extrem de economice și, de obicei, recuperarea investiției se realizează după numai un an.

Conform cunoștințelor actuale, nu a existat încă niciun test la scară largă efectuat de un furnizor de imagini din satelit. Prin urmare, nu s-a furnizat încă nicio dovadă că există un efect pozitiv prin fertilizarea cu N conform imaginilor din satelit.

Concluzie

Utilizarea imaginilor prin satelit pentru fertilizarea cu N este probabil mai bună decât aplicarea constantă, deocamdată. Cu toate acestea, raportul preț-performanță nu este corect. Cele mai importante dezavantaje, ilustrate de exemplul atfarm în comparație cu N-Sensor®, sunt:

Disponibilitate limitată din cauza acoperirii norilor și a umbrelor de nori
Inexactitatea pozițională a plăcilor
Rezoluție cu până la 33% mai mică
Nici o calibrare a absorbției absolute de N
Funcțiile de control absolut nu sunt disponibile sau aplicabile
Ergonomia slabă înseamnă cheltuieli mari de timp în timpul sezonului
Pentru fermele mai mari, costurile sunt mai mari decât cele ale unui N-Sensor®.

În ultimii ani, Agricon a analizat în mod repetat imaginile din satelit ca o posibilă sursă de informații pentru agricultura de precizie. Cu toate acestea, din cauza slăbiciunilor cunoscute, am decis în mod deliberat să nu o facem. Nu a fost posibil pentru noi să obținem efecte pozitive de randament analoge cu cele ale N-Sensor®. Ce rost are un instrument digital aparent "ieftin" dacă nu obținem un efect pozitiv? În acest caz, este mai bine să nu se ofere o soluție prin satelit decât o soluție inferioară în comparație cu tehnologia senzorilor.