Od sprístupnenia satelitných snímok Sentinel-2 sa ponuky na využívanie týchto údajov množia ako huby po daždi. O priazeň poľnohospodárov sa uchádzajú všetci, od začínajúcich podnikov až po medzinárodné korporácie. Rôzne marketingové vyhlásenia potenciálnym zákazníkom naznačujú, že pomocou týchto lacných (väčšinou bezplatných) nástrojov môžu zvýšiť úrodu a ušetriť na hnojivách a pesticídoch. Ich obsluha je navyše veľmi jednoduchá. To teraz vyvoláva otázku: Je to naozaj tak? A aký je zmysel existencie snímačov na traktore alebo stroji?
Presné poľnohospodárstvo si totiž vyžaduje čo najpresnejšie zdroje informácií ako východisko pre automatizáciu výrobných procesov. Vhodnosť informačného zdroja by sa preto mala vždy overovať podľa určitých kritérií. Patria sem otázky týkajúce sa
- nameranú hodnotu,
- kvalitu a presnosť merania,
- opakovateľnosti a spoľahlivosti,
- praktickosť a ergonómiu procesu a
- analýza nákladov a výnosov
Bez ohľadu na to, či ide o snímač alebo satelit, každý zdroj údajov musí byť porovnávaný s týmito bodmi. Chceli by sme to urobiť na príklade hnojenia dusíkom pre jednotlivé lokality a podrobnejšie sa venovať rozdielom medzi týmito dvoma informačnými systémami. Keďže tvorba rozptylových máp pomocou satelitných snímok sa v podstate vždy riadi rovnakými princípmi, ako zástupcov početných ponúk použijeme produkty "atfarm" od spoločnosti Yara a "CropView" od 365 FarmNet. Na tom istom poli môžeme ilustrovať, ako rozdielne systémy fungujú.
Správna nameraná hodnota
| N-Senzor® | Satelitné snímky | |
|---|---|---|
| Metóda merania | Odraz spektrálnych pásiem | Odraz spektrálnych pásiem |
| Odvodená nameraná hodnota | Absolútne indexy s kalibráciou na absolútny príjem N v kg N/ha | Relatívne indexy bez kalibrácie na absolútny príjem N ("viac alebo menej") |
Obe metódy merajú spektrálne informácie o rastlinných porastoch. N-Senzor® používa dve definované vlnové dĺžky. Z nich sa potom dá odvodiť presný a absolútny príjem N v poraste.
Na druhej strane údaje poskytovateľov satelitných snímok sú vždy relatívne indexy, ktoré predstavujú len "viac" alebo "menej". Priamy odkaz na aktuálny príjem N rastlinami nie je možný.
Praktický príklad: CropView (365 FarmNet)
Pri prezentácii údajov neexistujú žiadne čísla, ktoré by definovali "vegetáciu". Používateľ je povinný sám posúdiť "veľa" a "málo" a na základe toho hnojiť N.
Index používaný na určenie rozdielov vo vegetácii je podľa súčasných poznatkov bezrozmerný normalizovaný diferencovaný vegetačný index (NDVI). Stavby sú na mape sotva rozpoznateľné.
Problémom je, že použité NDVI sa dostáva do tzv. nasýtenia pri príjme 40 kg N/ha (obilniny pri EC 30/31, repka pri EC 16-18). To znamená, že všetky merania nad touto hodnotou príjmu N nie sú technicky jasne rozlíšiteľné. Namerané rozdiely sú preto čisto náhodné a zviditeľňujú sa len "navíjaním" stupnice.
Praktický príklad: atfarm (Yara Digital)
Pre ponúkané indexy sa neoznamujú ani žiadne absolútne čísla. Názvy (v príklade "N-Sensor View") sú z marketingového hľadiska zvolené šikovne, pretože naznačujú priamy odkaz na technológiu snímača YARA.
V porovnaní so senzorovou technológiou však satelitný snímok nezobrazuje priemerný príjem N, a preto nie je možné priamo odvodiť optimálne hnojenie N. Pretože pri príjme N 160 kg/ha v repke by nebolo potrebné aplikovať žiadne hnojivo, ale pri príjme 100 kg/ha by bolo potrebných približne 60 kg. Používateľ túto rozhodujúcu informáciu nedostane.
Nie je tiež známe, či farebné odstupňovanie predstavuje 5, 10 alebo možno 20 kg N/ha. Stavby alebo čiastkové oblasti sú na mape ťažko rozpoznateľné.
Praktický príklad: AgriPORT (Agricon)
Údaje zo senzora N-Sensor® vždy ukazujú príjem N plodinou, ako bol nameraný v čase kríženia. To umožňuje absolútne a objektívne posúdenie porastu.
V porovnaní so satelitnými snímkami dosahuje strojovo viazaný N-Sensor® výrazne vyššie rozlíšenie, ktoré oveľa lepšie zobrazuje štruktúry a podoblasti.
Kvalita, presnosť a spoľahlivosť merania
N-Senzor® ako systém viazaný na stroj meria odraz od rastlinného porastu zo vzdialenosti približne 4 až 7 m. Okrem mrazu vo februári/marci alebo možnej tvorby prachu v suchých podmienkach (kde hnojenie N aj tak nemá zmysel) neexistujú žiadne rušivé premenné, ktoré by mohli sfalšovať signál zo senzora.
Satelitné snímky sú zhotovené z výšky viac ako 750 000 m (!). Medzi nimi sa nachádza celá zemská atmosféra. Všetky častice v ňom obsiahnuté (prach, vodná para, aerosóly atď.) sa preto nachádzajú v neustále sa meniacom pomere medzi meracím zariadením a rastlinami.
| N-Senzor® | Satelitné snímky | |
|---|---|---|
| Nezávislosť na počasí | Áno | Nie |
| Dostupnosť | Vždy | Len pri bezoblačnej oblohe počas preletu a na poliach bez mračien. |
| Vek merania | V reálnom čase | Dni, týždne, niekedy mesiace (v závislosti od oblačnosti) |
Okrem toho zohrávajú na satelitných snímkach významnú úlohu mraky a ich tiene na zemskom povrchu, ktoré môžu výrazne narušiť interpretáciu snímok alebo úplne znemožniť ich použitie.
Praktický príklad: Oblaky a tiene
Hoci samotný oblak pokrýva len časť polí, nemožno použiť ani tie dopady alebo čiastočné oblasti, na ktorých ležia tiene oblakov. Preto sa na výpočet mapy N-rozptylu nemôže použiť približne 40 % až 50 % celkového rezu.
Praktický príklad: Dostupnosť údajov
Počas vegetačného obdobia nie sú často zo Sentinelu-2 k dispozícii žiadne použiteľné údaje. V uvedenom príklade napríklad nebolo možné použiť žiadnu zo satelitných snímok kvôli oblačnosti v období od 27. apríla do 14. mája 2019. Variabilné hnojenie N bolo preto možné len v obmedzenej miere alebo len podľa neaktuálnych údajov.
Praktický príklad: Chybná mapa šírenia
Napriek oblačnosti má používateľ možnosť používať obrázky na oplodnenie. Ak by sa napríklad snímka z 2. mája 2019 použila na výpočet mapy rozptylu, poľnohospodár by musel počítať s jasnými chybami pri meraní množstva N hnojiva. Najmä v oblastiach, kde na poli ležia mraky, je zjavné nadmerné hnojenie v dôsledku príliš nízkeho indexu merania.
Kvalita a spoľahlivosť merania
Kvalita a spoľahlivosť satelitných snímok je preto v porovnaní so strojovými snímačmi nižšia, pretože sú vystavené podstatne väčšiemu množstvu rušivých premenných.
| Priestorové rozlíšenie | N-Senzor® | Satelitné snímky |
|---|---|---|
| Namerané hodnoty na ha | 125 | 25 |
| Presnosť polohy | +/- 0,1 ... 0,3 m | +/- 11 m (v kopcovitom teréne aj viac) |
Merania N-Sensor® majú päťkrát vyššie priestorové rozlíšenie ako satelitné snímky. Satelitné snímky majú priemernú polohovú nepresnosť +/- 11 m. Každá "obrazová dlaždica" má rozmery 20 × 20 m a obsahuje len jednu informáciu. Poloha obrazovej dlaždice sa môže posunúť vo všetkých smeroch o 11 m oproti skutočnosti. To znamená, že rozdiely v malom meradle sa dajú sotva s istotou zistiť.
Nedostatočné georeferencovanie: na severozápadnej strane je biomasa zobrazená na hranici poľa, ktoré v skutočnosti neexistuje. V skutočnosti sa tam nachádza poľná cesta, a teda žiadna významná vegetácia. Uvedená biomasa je zo susedného poľa, ktoré prichádza až po poľnej ceste. Celá mapa má teda pravdepodobne posun 10 (?) metrov.
Problém polohovej nepresnosti a okrajového efektu je samozrejme výraznejší v menších poliach ako vo veľkých poliach, bez ohľadu na polohovú chybu v poli.
Praktickosť a ergonómia
Vzhľadom na nedostatok absolútnych nameraných hodnôt nie je možné použiť žiadne absolútne agronomické kontrolné funkcie. Práve tu sa odohrávajú najväčšie a najdôležitejšie rozhodnutia, ktoré musí používateľ urobiť:
Rozhodnutie 1: Podľa akého princípu chcem hnojiť?
- funkcia Robina Hooda (bohatým brať a chudobným dávať) alebo
- Funkcia kráľa Jána (chudobným brať a bohatým dávať)
Rozhodnutie 2: Aký je sklon riadiacej funkcie?
- Ako veľmi chcem reagovať na rozdiely v mape pri hnojení N?
Pozitívne je, že takmer všetci poskytovatelia dávajú poľnohospodárom voľnú ruku pri odpovediach na tieto dve otázky. Pri triezvom pohľade však poľnohospodári zostávajú v rozhodovaní sami, pretože väčšina poskytovateľov im nedáva odporúčania. Okrem toho nemajú takmer žiadnu možnosť skontrolovať správnosť rozhodnutí po ich prijatí.
Poľnohospodár preto musí sám určiť absolútnu úroveň hnojenia. Pritom sa zvyčajne spolieha na svoje empirické hodnoty a "Pánovo oko". Na zvýšenie presnosti by sa mohlo vykonať niekoľko rezov biomasy v repke alebo niekoľko meraní pomocou N-testera v obilninách. Okrem praktického úsilia by sa potom údaje museli priradiť k zodpovedajúcim dlaždiciam na satelitnom snímku v počítači. V súčasnosti je to ťažko predstaviteľné.
Preto vždy existuje nebezpečenstvo, že...
- výber riadiacej funkcie,
- absolútna úroveň oplodnenia a
- zmena množstva N
je zásadne chybný.
Ergonómia
Manažér farmy alebo agronóm musí počas sezóny vykonávať pomerne veľa kancelárskej práce. Pri používaní satelitných snímok je potrebné vykonať nasledujúce kroky pre každé pole:
- Kontrola: Sú k dispozícii aktuálne obrázky?
- Ak nie: ktoré obrázky mám vybrať ako alternatívu?
- Kde je úroveň hnojenia?
- Stanovenie min. a max. kg N/ha
- Stiahnite si mapu rozptylu
- Ručný export každej mapy rozptylu na kľúč USB
- Odovzdanie vlečnému vozidlu
Pozrime sa na to na príklade podniku s rozlohou 1 000 ha, na ktorom sa pestuje 70 % obilnín a repka: Pri priemernej veľkosti poľa 15 ha je to približne 50 polí. Používateľ teda musí vypočítať 50 posypových kariet pre prvú aplikáciu dusíka v zime, ďalších 50 v marci/apríli pre druhú aplikáciu dusíka a prípadne ďalších 40 až 70 kariet v máji/júni pre tretiu a štvrtú aplikáciu v obilninách. Takto sa vyrobí približne 140 až 170 rozmetacích kariet, ktoré sa musia vyrobiť podľa vyššie uvedených krokov. A to všetko počas už tak rušnej jarnej sezóny.
Pri našej metóde hnojenia N pomocou N-Senzora® sa kancelárska práca obmedzuje v podstate na dve veci:
- Vytvorte mapy rozptylu pre prvú aplikáciu dusíka na základe jesenných skenov N-Sensor®. Všetky polia s jedným typom plodiny sa môžu vypočítať súčasne a takmer automaticky.
- Správa úloh: Odoslanie údajov prostredníctvom e-mailu do stroja, kde ich vodič môže okamžite načítať a spracovať.
Tieto objednávky môžu byť voliteľne vykonané pre všetky dary a všetky polia pred jarnou sezónou, a preto nepredstavujú pre poľnohospodára ďalšiu záťaž.
Náklady, prínosy a preukázané účinky
Atfarm v súčasnosti účtuje 8 €/ha aktívnej plochy. Za farmu s rozlohou 1 000 ha, na ktorej sa pestuje 70 % obilnín a repka, platí farma 5 600 EUR ročne. Za desať rokov je to približne 56 000 EUR.
Systém pripravený na použitie, pozostávajúci zo snímača N-Sensor® ALS 2 a terminálu, stojí po kompletnom zostavení 27 500 EUR. Odpisuje sa päť rokov. Kontrola hardvéru by sa mala vykonávať každé dva roky a jej cena je 500 EUR. Pri 3 % úroku a dvoch až troch kontrolách počas doby odpisovania vznikajú ročné náklady vo výške približne 5 700 EUR. Za desať rokov to predstavuje kumulatívnu sumu 32 000 EUR.
Nákladová stránka je však až druhoradá. Skutočne rozhodujúcou otázkou je, čo za to dostanete? Výhody senzora N-Sensor® boli mnohokrát overené. Patrí medzi ne úspora N až do 15 %, zvýšenie úrody o 5 %, zlepšenie výnosu kosenia a kvality zberaného produktu a zabránenie poliehaniu spôsobenému N. Výsledkom je prínos v priemere 100 EUR/ha a v oblasti ochrany plodín 45 EUR/ha pri aplikácii regulátorov rastu alebo fungicídov. Investície do senzorovej technológie sú teda veľmi úsporné a návratnosť investície sa zvyčajne dosiahne už po jednom roku.
Podľa súčasných poznatkov zatiaľ neboli vykonané žiadne rozsiahle skúšky poskytovateľom satelitných snímok. Preto zatiaľ nebol predložený žiadny dôkaz, že podľa satelitných snímok dochádza k pozitívnemu účinku hnojenia N.
Záver
Využívanie satelitných snímok na hnojenie N je zatiaľ pravdepodobne lepšie ako stála aplikácia. Pomer ceny a výkonu však nie je správny. Najdôležitejšie nevýhody, ktoré ilustruje príklad spoločnosti atfarm v porovnaní so systémom N-Sensor®, sú:
- Obmedzená dostupnosť v dôsledku oblačnosti a mrakov v tieni
- Polohová nepresnosť dlaždíc
- Až o 33 % nižšie rozlíšenie
- Žiadna kalibrácia absolútneho príjmu N
- Funkcie absolútnej kontroly nie sú k dispozícii alebo použiteľné
- Zlá ergonómia znamená vysoké časové výdavky počas sezóny
- Pre väčšie farmy sú náklady vyššie ako v prípade N-Sensor®.
Spoločnosť Agricon sa v posledných rokoch opakovane zaoberala satelitnými snímkami ako možným zdrojom informácií pre presné poľnohospodárstvo. Vzhľadom na známe nedostatky sme sa však zámerne rozhodli ju nepoužívať. Nebolo možné odvodiť pozitívne účinky na výťažok analogicky k N-Senzoru®. Načo je nám zdanlivo "lacný" digitálny nástroj, ak nemá pozitívny účinok? Potom je lepšie neponúkať satelitné riešenie ako riešenie, ktoré je v porovnaní so senzorovou technológiou horšie.
