Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "mapa aplikacyjna" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Zmienne nawożenie mineralne pszenicy ozimej z wykorzystaniem map przestrzennego rozmieszczenia plonów
Variable rate application of fertilizers in growing winter wheat with use of yield maps
Autorzy:
Walczykova, M.
Zagórda, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/291808.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
GPS
rejestracja plonów
nawożenie zmienne
mapa aplikacyjna
yield recording
variable rate fertilization
application map
Opis:
W opracowaniu przedstawiono przygotowanie map aplikacyjnych do nawożenia pszenicy ozimej nawozem fosforowym i potasowym. Zbiór pszenicy był przeprowadzony kombajnu zbożowym Class Lexion 430, wyposażonym w optyczny system pomiaru plonu firmy Agrocom oraz miernik wilgotności ziarna. Zarejestrowane dane dotyczące plonowania opracowano wstępnie w programie Agro-Map tej same] firmy, otrzymując przestrzenne rozmieszczenie wysokości plonów. Mapy naważenia mineralnego, zawierające zróżnicowane dawki dla danego pola zgodnie z uzyskanymi plonami i zasobnością gleby, sporządzono w programie ArcView 3.3 firmy ESRI, do którego importowano dane z kombajnu. Zapotrzebowanie na składniki minerale zostało oszacowane na podstawie ich wykorzystania przez roślinę w danym roku. Powstałe mapy eksportowano do formatu pliku czytanego przez sterownik systemu LH 5000 GPS, z którym pracuje rozsiewacz Alpha 1131 firmy Rauch, użytkowany w przedstawionych badaniach.
In the paper preparation of application maps for phosphate and potassium fertilization of winter wheat is presented. The wheat harvest was made by Class Lexicon 430 combine harvester, equipped with Agrocom optical yield monitoring system and grain moisture sensor. Recorded yield data were first processed in Agro-Map programmed of the same company, getting information on spatial distribution of yields in the field. Maps of fertilization considering variable rates according to the site yield and macro elements content were prepared in Arc View 3.3 programmed of ESRI, to which the yield data were transferred. Demand for macro elements was estimated on the basis of their use by the plant in the past season. The application maps were saved in format read by LH 5000 GPS system that controls the work of Rauch Alpha 1131 fertilizer used in the presented research.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 10, 10; 375-384
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie syntezy danych satelitarnych Sentinel-1 i Sentinel-2 do opracowania map zmiennego nawożenia azotem rzepaku ozimego
Using synthesis of Sentinel-1 and Sentinel-2 satellite data to develop maps of variable nitrogen fertilization of winter oilseed rape
Autorzy:
Michalski, Michał
Turos, Przemysław
Buszke, Bartosz
Malinowski, Radek
Rybicki, Marcin
Stankiewicz, Mateusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/52229620.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
Tematy:
LAI
uczenie maszynowe
dane satelitarne
Sentinel-1
Sentinel-2
mapa aplikacyjna
machine learning
satellite data
VRA map
Opis:
Monitorowanie upraw w trakcie sezonu wegetacyjnego stanowi podstawę planowania zabiegów agrotechnicznych w rolnictwie precyzyjnym. Opiera się ono zazwyczaj na wykorzystaniu multispektralnych danych satelitarnych, których dostępność jest często ograniczona przez występowanie chmur. Powoduje to potrzebę sięgnięcia po inne rozwiązania, a jednym z nich jest wykorzystanie niezależnych od zachmurzenia satelitarnych danych radarowych. Celem prezentowanego badania było opracowanie map aplikacyjnych zmiennego nawożenia azotem rzepaku ozimego, poprzez modelowanie wskaźnika pokrycia liściowego (Leaf Area Index-LAI) z wykorzystaniem danych Sentinel-1 (S-1) i Sentinel-2 (S-2). Użyte dane teledetekcyjne i dane in-situ zebrano podczas dwóch sezonów wegetacyjnych z różnych regionów w Polsce. Współczynnik wstecznego rozpraszania obliczony na podstawie S-1 został zastosowany jako dane wejściowe do modelowania wskaźnika LAI z wykorzystaniem kilku technik regresji. Ze względu na charakterystykę zobrazowań radarowych, LAI było szacowane jako wartość średnia dla pojedynczego pola osiągając najlepsze wyniki dla algorytmu Random Forest (R2=0.85; RMSE=0.41). W celu zwiększenia precyzji wymaganej przy zabiegach agrotechnicznych wykorzystano zależność pomiędzy LAI wyznaczonym na podstawie ostatniego dostępnego bezchmurnego zdjęcia S-2 i LAI modelowanym przy użyciu S-1. Pozwoliło to na uzyskanie przestrzennego zróżnicowania w obrębie pola do poziomu piksela 10 m×10 m dla okresu z zachmurzeniem. Przygotowana w procesie syntezy danych S-1 i S-2 mapa LAI pozwoliła oszacować dotychczas pobraną przez rzepak ilość azotu. Na tej podstawie dostosowano dawkę nawozu do aktualnych potrzeb roślin oraz opracowano mapę aplikacyjną. Badanie wykazało potencjał i użyteczność syntezy danych S-1 i S-2 do opracowywania map aplikacyjnych zmiennego nawożenia, gdyż umożliwia ich tworzenie również w okresie niedostępności aktualnych danych optycznych. Proponowana metoda może stanowić uzupełnienie dla rozwiązań stosowanych obecnie w rolnictwie precyzyjnym.
Regular crop monitoring during a vegetation season is necessary to make right decisions in precision agriculture. It is usually based on multispectral satellite data but their use is often limited by cloud cover. This problem can be reduced by applying data from synthetic aperture radar (SAR) satellite sensors that operate independently of cloudiness. The aim of this study was to develop maps of variable nitrogen fertilization for winter oilseed rape, by modelling Leaf Area Index (LAI) using Sentinel-1 (S-1) and Sentinel-2 (S-2) data. Satellite and in-situ data were collected for several fields during two growing seasons in various regions of Poland. Backscattering coefficients derived from S-1 were used as input to the LAI estimation process using different regression techniques. Due to the characteristics of radar imagery, LAI was estimated as an average value for a single field achieving the best results with a Random Forest algorithm (R2=0.85; RMSE=0.41). In order to increase the precision required for agrotechnical treatments, the relationship between LAI calculated using the latest available cloudless S-2 image and LAI derived from S-1 was established. That allowed for spatial differentiation of LAI values within a field at the level of 10×10 m pixel for the clouded period. LAI map prepared in the process of synthesis allowed to estimate the amount of nitrogen taken up so far by winter oilseed rape. Using this information, the dose of fertilizer was adjusted to the current needs of plants in the prepared application maps of variable fertilization. This study showed the potential and usefulness of the S-1 and S-2 data synthesis for developing maps of variable fertilization, as it enabled their creation also in the period of unavailability of optical data. The method can become a complement to the current solutions in precision agriculture.
Źródło:
Roczniki Geomatyki; 2023, 21, 1(100); 31-47
1731-5522
2449-8963
Pojawia się w:
Roczniki Geomatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies