{{{sourceTextContent.title}}}

Wie die Kuratierung von Wetter- und Bodendaten zu umsetzbaren Umweltinformationen führen kann

{{{sourceTextContent.subTitle}}}

Da die Verfügbarkeit und der Umfang der Daten, die uns helfen zu verstehen, was auf einem landwirtschaftlichen Feld oder in einer Obstplantage geschieht oder geschehen wird, weiterhin exponentiell wächst, besteht die Herausforderung, vor der wir jetzt stehen, darin, wie wir diese Daten sammeln, synthetisieren und nutzen können.

{{{sourceTextContent.description}}}

Da die Verfügbarkeit und der Umfang von Daten, die uns helfen zu verstehen, was auf einem landwirtschaftlichen Feld oder in einer Obstplantage geschieht oder geschehen wird, weiterhin exponentiell wächst, besteht die Herausforderung, vor der wir jetzt stehen, darin, wie wir diese Daten sammeln, synthetisieren und nutzen können, um einfache und umsetzbare Erkenntnisse und Empfehlungen für einen Nutzer zu erhalten

Es ist wohlbekannt, dass die Umwelt einen erheblichen Einfluss auf die landwirtschaftliche Produktion hat. Nicht nur die Menge an Sonne und Wasser, die eine Pflanze erhält, wirkt sich direkt auf den letztendlichen Ertrag dieser Pflanze aus, sondern auch Umweltfaktoren beeinflussen die Wirksamkeit der Produkte, die auf die Pflanze aufgetragen werden. Ein Verständnis der Umwelt hilft den Landwirten bei der Bewirtschaftung kritischer Ressourcen, einschließlich Wasser. Außerdem ermöglicht es den Agrarunternehmen, die Produktentwicklung zu verbessern und ihre Produkte nach der Markteinführung besser zu positionieren.

Beispielsweise erfordern effektive Lösungen zur Bewässerungsplanung Umweltdaten über die Bodenart und -beschaffenheit im Feld, die im Boden vorhandene organische Substanz und die Topographie sowie historische, aktuelle und prognostizierte Wettervariablen. Das Aggregieren von Daten aus mehreren, unterschiedlichen Quellen ist eine Herausforderung, und genaue Empfehlungen erfordern auch, dass die Daten von guter Qualität sind. Sobald die entsprechenden Daten aggregiert und qualitätsgesichert sind, müssen die physikalischen Prozesse, die diese Daten zusammenführen, angewendet werden.

Ein Beispiel für Bewässerung

Die Modellierung der Landoberfläche kann dazu verwendet werden, diese Wetter-, Boden- und Erntevariablen in aussagekräftige Produkte zu integrieren, die es dem Benutzer ermöglichen, die Verfügbarkeit und Bewegung von Wasser im Boden und in der Pflanze zu verstehen. Die Landoberflächenmodelle (LSM) von ClearAg beispielsweise sind speziell für die Unterstützung landwirtschaftlicher Anwendungen konzipiert, wobei die Art der zu produzierenden Pflanzen und die relevanten Bodentiefen, in denen die Wurzeln dieser Pflanzen Wasser aufnehmen, berücksichtigt werden. Schließlich haben eine Salatpflanze und ein Orangenhain sehr unterschiedliche Wasserbedürfnisse und Wurzeltiefen

Dieses landwirtschaftlich fokussierte LSM kann dann zur Erzeugung präziser Bewässerungsempfehlungen verwendet werden, ohne dass teure Sensoren im Feld erforderlich sind. Die Sammlung und Kuratierung aller notwendigen Eingabedaten aus verschiedenen, dem Stand der Wissenschaft entsprechenden Quellen erfolgt für den Nutzer. Das LSM wird dann speziell für die jeweilige Kultur - und den richtigen Zeitpunkt der Wachstumsphasen der Kultur - durchgeführt, um einen maßgeschneiderten Output zu erzielen. Für die Zwecke der Bewässerungsplanung wird diese Leistung in einfachen, leicht verständlichen Empfehlungen dargestellt, wann und wie viel bewässert werden soll, so dass die Effizienz der Wassernutzung optimiert wird. Zusätzliche unterstützende Daten sind ebenfalls in einem Diagramm dargestellt, das der Benutzer sehen kann

Extrahieren von Erkenntnissen aus den Daten

Das Konzept, komplexe Daten in leicht verständliche Erkenntnisse oder Empfehlungen zu destillieren, hat einen Wert, der weit über die reine Bewässerungsplanung hinausgeht. Vielleicht haben Sie das Ziel, das Risiko von Ertragsverlusten aufgrund von Stress während der Kornfüllzeit einer Getreidepflanze zu verstehen, oder das Risiko ungünstiger Bedingungen bei der Entstehung, die den Aufbau von Beständen beeinflussen könnten. Oder vielleicht könnten Sie Ihren Kunden bessere Empfehlungen zur Produktnutzung geben, wenn Sie das Risiko der Entwicklung einer bestimmten Krankheit kennen. Vielleicht müssen Sie wissen, auf welche Felder Sie die Ausrüstung für Bodenbearbeitung, Pflanzung, Ernte oder andere Arbeiten schicken müssen. Vielleicht möchte Ihr Forschungs- und Entwicklungs- oder Produktmanagementteam verstehen, ob die Bedingungen in einer Testsaison für die durchschnittlichen Bedingungen in einem Gebiet repräsentativ sind, wenn sie ein Produkt für die Markteinführung bewerten. Um solche Bedürfnisse zu unterstützen, wenden wir bei Iteris zum Beispiel einen Indexansatz an, um die Entscheidungsfindung mit Hilfe von Umwelteinsichten zu verbessern

Wie beim Beispiel der Bewässerung erfordert das Verständnis der Umweltauswirkungen auf diese Art von Fragen die Analyse mehrerer Variablen aus verschiedenen Quellen sowie die Kenntnis des Feldes, der Kultur und des Wachstumsstadiums. ClearAg-Indizes können Ihnen eine Punktzahl von 1 bis 100 liefern, die den Einfluss der Umwelt auf kritische Entscheidungen für einen Erzeuger oder ein Agrarunternehmen quantifiziert, sei es auf einem einzelnen Feld oder auf einer Reihe von Feldern oder Teststandorten.

Stellen Sie sich vor diesem Hintergrund die Frage, auf welche Weise prägnante, umsetzbare Umwelterkenntnisse Ihre Entscheidungsfindung unterstützen könnten Und zögern Sie nicht, sich mit dem ClearAg-Team in Verbindung zu setzen, um zu besprechen, wie Sie Ihre Erträge optimieren können.