VRS (Технология переменной нормы высева)

Высев с переменной нормой: применение технологии и преимущества

Преимущества высева с переменной нормой становятся очевидными, поскольку сельскохозяйственные предприятия стремятся оставаться экономически осведомленными и приспосабливаться к колебаниям экономических условий.

Несмотря на то, что точное земледелие находится на подъеме, фактическое внедрение переменной нормы посева требует корректировки всей цепочки расчета себестоимости. Производители склонны рассматривать оцифровку как значительные инвестиции, однако, используя аналитику спутниковых изображений, они могут ввести технологию посева с переменной нормой, экономя на операционных расходах, таких как семена, удобрения и вода. В статье исследованы основные понятия переменной нормы высева, предложены новейшие научные исследования и практические пути ее внедрения в современном сельскохозяйственном производстве.

Что такое посев с переменной нормой?

Высев с переменной нормой высева (VRS) — это технология точного земледелия, которая может правильно и точно регулировать норму высева в соответствии с изменчивостью свойств почвы, рельефа, метеорологических условий и других факторов.

Высев с переменной нормой существует как минимум с 90-х годов, однако он был доступен прежде всего ученым и крупным производителям сельскохозяйственной техники. Именно сейчас он становится доступным для широкой аудитории агропроизводителей благодаря общей доступности аналитики больших данных, и возможностям которые предоставляет спутниковая агронавигация. По словам Василия Черлинка, почвоведа компании EOS Data Analytics, для достижения оптимальной урожайности наиболее рентабельным способом лучше всего применять технологию высева с переменной нормой, которая базируется на сочетании знаний с полей и данных спутниковых снимков.

Мы же напоминаем, что вы можете использовать нашу продукцию для агронавигации в процессе посева культур.

Недавно практика посева с переменной нормой вышла на совершенно новый уровень. Несмотря на то, что может быть много способов внедрения переменных норм точного посева без использования методов цифрового преобразования и анализа больших данных, все же результаты будут более предсказуемыми и удовлетворительными, если принимать во внимание передовую технологию. Больше данных означает большую доступность для получения точных выводов. К счастью, такие вещи, как спутниковые снимки, стали доступными для широкой аудитории.

Тем не менее, переменная норма высева может стать еще лучше. Ученые данных выводят VRS на новый уровень, используя инструменты и алгоритмы для точного согласования нормы высева с изменчивостью свойств почвы, рельефа, метеорологических условий и других факторов. Поскольку такие вещи, как прорастание семян, развитие культуры и потенциал урожайности, могут меняться в зависимости от этих условий, переменная норма высева позволяет соответственно распределять семена, тем самым оптимизируя урожайность. Используя этот метод, фермеры могут лучше управлять рисками и сосредоточиться на инвестициях в сферах с высоким потенциалом.

Как улучшить посев с переменной скоростью с помощью спутниковых изображений

Научный анализ является одним из распространенных способов проверить достоверность и расширить границы теоретических знаний. Научная группа EOSDA проверила алгоритмы, основанные на цифровой аналитике, и предложила совершенствование процессов посева с переменной скоростью.

Пример можно продемонстрировать с использованием данных дистанционного зондирования спутниковой платформы точного земледелия EOSDA Crop Monitoring . В частности, ученые рассматривали индексы растительности и почвы из разных спектральных диапазонов. Резкие изменения в этих значениях позволили им определить сферы интереса, где сельскохозяйственные стратегии для точного посева переменные нормы должны быть скорректированы.

В идеале лучше дополнить спутниковые данные наземными измерениями, например:

Данные о генетическом потенциале сорта и всхожести семян
Временные ряды со спутниковыми данными по полному набору индексов растительности
Агрохимические, агрофизические и физико-химические показатели почв, почвенная карта, анализ производных DEM (цифровой модели рельефа)
Карты урожайности за последние несколько лет для всех севооборотов
Информация об орошении/дренаж и схемы размещения дренажа, если необходимо.

Например, в результатах экспериментального исследования, они провели полный набор аналитических процедур для определения факторов, которые имеют наибольшее влияние на урожайность сельскохозяйственных культур, в этом случае кукурузы, в сезоне 2022 года.

Как показало прогнозное моделирование почвенного покрова, преобладающими почвами являются комплексы слабо-, средне- и сильноплодородных серых феоземов (темно-серые лесные почвы в украинской классификации) и черноземов легкосуглинистого состава. Для этих почв интервал влажности для качественной, агротехнически допустимой обработки составляет 15-25% и 15-18% соответственно.

Василий — ученый-почвовед в EOS Data Analytics

Данные, полученные от EOSDA Crop Monitoring, позволили ученым определить оптимальное время для переменного посева путем анализа влажности и температуры почвы. В течение вегетационного периода они использовали аналитику спутниковых изображений для дальнейшего анализа причин колебания урожайности. Впоследствии они зафиксировали несколько интересных наблюдений:

Существует прямая корреляция между NDVI (нормализованный индекс разницы растительности), TWI (топографический индекс влажности) и производительностью почвы

Существует обратная корреляция между NDVI, TWI и наклоном, а также тангенциальной и средней кривизной топографической поверхности

Эти наблюдения в сочетании с другими источниками данных, упомянутыми выше, привели ученых EOSDA к ценным выводам:

Минеральные удобрения распределяют в соответствии с рельефом местности. Они будто переносятся с возвышенных участков в низшие участки рельефа, тогда как в горизонтальных участках они распределены более равномерно. Как следствие, в нижних и горизонтальных областях была обнаружена повышенная растительность.

Спутниковые изображения показывают более светлые пятна в умеренно и сильно эродированных почвах, что перекрестно проверяется с результатами моделирования эрозии.

Учитывая все эти факторы, команда EOSDA сформулировала усовершенствованную переменную норму высева для следующего сезона выращивания кукурузы на данном поле. Предыдущую (равномерную) норму высева 77,5 тыс. семян/га изменили на среднюю норму 91 тыс. семян/га.

Важно также отметить, что эта норма пропорционально уменьшалась в соответствии с ухудшением состояния почвы. Это были участки наиболее эродированных почв с самыми низкими значениями агрохимических, агрофизических и физико-химических показателей. Другими словами, уменьшение нормы высева на участках с пониженными показателями урожайности увеличивает площадь питания растений, что позволяет достичь урожайности, близкой к среднеполевой. В случае равномерной нормы высева (и конкуренции растений за ресурсы) достижение одинаковой урожайности выглядит недостижимым. Результаты были полезными как с точки зрения бизнеса, так и с точки зрения устойчивого развития. Ожидается увеличение экономического эффекта не менее чем на 5-10%.

Эта статья является приблизительным переводом англоязычной статьи — eos.com/blog/variable-rate-seeding