Słowniczek rolnictwa precyzyjnego

Podejście do zarządzania uprawami wykorzystujące dane georeferencyjne (z drona, satelity, czujników i aplikacji), aby interweniować w sposób ukierunkowany strefa po strefie, dawkując wodę, nawozy i środki ochrony roślin zgodnie z rzeczywistymi potrzebami każdej części pola, zamiast jednolicie.

Zdalne wykrywanie cech upraw za pomocą czujników zamontowanych na dronie, samolocie lub satelicie. Obrazy w różnych pasmach (widzialne, bliska podczerwień, termiczne) umożliwiają oszacowanie wigoru, stresu wodnego i stanu zdrowia bez bezpośredniego kontaktu z rośliną.

Indeks wegetacji mierzący wigor i ilość zielonej biomasy poprzez połączenie pasm czerwonego i bliskiej podczerwieni. Przyjmuje wartości od -1 do +1: im wyższy, tym gęstsza i bardziej aktywna wegetacja. To najczęściej stosowany indeks do map wigoru.

Indeks wykorzystujący pasmo red-edge, bardziej czuły niż NDVI w uprawach o gęstym baldachimie i w zaawansowanych fazach sezonu. Przydatny do oceny statusu azotowego i rozróżniania różnic wigoru, gdy NDVI ma tendencję do nasycenia.

Wariant NDVI wykorzystujący pasmo zielone zamiast czerwonego. Jest bardziej czuły na zawartość chlorofilu i służy do oceny stanu odżywienia oraz zmian wigoru w uprawach o wysokim pokryciu liściowym.

Indeksy, które ograniczają wpływ gleby (OSAVI) i szacują zawartość chlorofilu (TCARI). Często stosowane razem, poprawiają odczyt wigoru w uprawach trwałych, gdzie gleba między rzędami może zniekształcać tradycyjne indeksy.

Indeks powierzchni liściowej: stosunek między całkowitą powierzchnią liści a zajmowaną powierzchnią gleby. To obiektywny parametr gęstości baldachimu, przydatny do kalibracji objętości zabiegów i oceny wigoru upraw.

Powierzchnia ściany liściowej: powierzchnia "ściany" wegetacji na jednostkę długości rzędu, typowa dla winnic i sadów prowadzonych na szpalerach. Służy do dostosowania dawki środka ochrony roślin do rzeczywistej objętości baldachimu do potraktowania.

Objętość rzędu drzew: objętość baldachimu na hektar, obliczana na podstawie wysokości, grubości i rozstawy nasadzeń. To jedna z metod referencyjnych do określania objętości wody i dawki produktu w opryskiwaczach.

Indeks stresu wodnego uprawy, obliczany na podstawie obrazów termicznych: porównuje temperaturę baldachimu z temperaturą powietrza, aby zidentyfikować rośliny pod wpływem stresu wodnego. Wspiera nawadnianie precyzyjne, nawadniając tylko tam, gdzie to konieczne.

Zastosowanie o zmiennej dawce: dystrybucja wody, nawozów lub środków ochrony roślin z dawką, która automatycznie zmienia się strefa po strefie w polu, zgodnie z mapą aplikacyjną, w celu optymalizacji środków produkcji i ograniczenia marnotrawstwa.

System wspomagania decyzji: narzędzie, które zbiera dane agronomiczne (pogoda, czujniki, obrazy, modele predykcyjne) i przekłada je na praktyczne wskazówki dotyczące ochrony, odżywiania i nawadniania. Aplikacja iAgro to DSS na smartfon.

Cyfrowa replika uprawy lub pola, zbudowana z obrazów i zebranych danych. Umożliwia pomiar parametrów roślin, symulację scenariuszy i monitorowanie ewolucji w czasie bez fizycznej interwencji w polu.

Mapa, która dzieli pole na strefy i przypisuje każdej z nich optymalną dawkę środka produkcji (nawóz, środek ochrony roślin, nasiona, woda). Jest wgrywana do terminali pokładowych, aby prowadzić maszyny w zastosowaniach o zmiennej dawce.

Kolorowe przedstawienie zmienności wigoru wegetatywnego w obrębie działki, uzyskane z indeksów wegetacji. Podkreśla obszary bardziej i mniej produktywne, aby zarządzać zbiorem, nawożeniem i zabiegami w sposób specyficzny dla danego miejsca.

Technika rekonstruująca modele trójwymiarowe i mapy georeferencyjne z wielu nakładających się zdjęć lotniczych wykonanych przez drona. Jest podstawą ortofotomap, modeli 3D i map indeksów wegetacji (np. za pomocą oprogramowania Pix4D).

Obraz lotniczy skorygowany geometrycznie tak, aby każdy punkt był przedstawiony tak, jak widziany z góry i w jednolitej skali, jak mapa. Uzyskiwany poprzez łączenie (mozaikowanie) wielu zdjęć z drona, umożliwia precyzyjne pomiary odległości i powierzchni.

Cyfrowe modele wysokości terenu (DEM, goła gleba) i powierzchni obejmującej roślinność i struktury (DSM). Wyprowadzone z fotogrametrii, są wykorzystywane do analiz nachylenia, spływu wody i objętości baldachimu.

Czujnik zdolny do rejestrowania obrazów w kilku pasmach widma elektromagnetycznego poza światłem widzialnym (bliska podczerwień, red edge), montowany na dronie lub satelicie. Stanowi podstawę do obliczania wskaźników wegetacji, takich jak NDVI i NDRE.

Pomiar temperatury powierzchni baldachimu za pomocą kamery termowizyjnej. Wykrywa zmiany związane ze stresem wodnym i wczesnymi stadiami niektórych chorób, zanim staną się widoczne gołym okiem.

Zastosowanie danych meteorologicznych (temperatura, wilgotność, opady, wiatr) w decyzjach agronomicznych: prognozowanie ryzyka chorób grzybowych, obliczanie zapotrzebowania na wodę i planowanie zabiegów, na podstawie lokalnych stacji meteorologicznych lub danych satelitarnych wysokiej rozdzielczości.

Model matematyczny szacujący ryzyko rozwoju choroby lub szkodnika na podstawie danych meteorologicznych, fenologicznych i biologii patogenu, z indeksem ryzyka wyprzedzającym pojawienie się objawów o kilka dni, co pozwala na prewencyjną i celowaną interwencję.

Ilość wody utraconej przez parowanie z gleby i transpirację uprawy w danym okresie. ET0 to wartość referencyjna obliczana na podstawie danych meteorologicznych, ETc to wartość skorygowana dla konkretnej uprawy i fazy fenologicznej: podstawowy parametr do planowania nawadniania.

Systemy pozycjonowania satelitarnego; korekta RTK w czasie rzeczywistym zmniejsza błąd pozycji do kilku centymetrów. Stanowi podstawę automatycznego prowadzenia ciągników oraz precyzyjnego pozycjonowania pomiarów i map.

Standard komunikacji (ISO 11783), który pozwala ciągnikowi, terminalowi pokładowemu i maszynie towarzyszącej (rozsiewaczowi, opryskiwaczowi, siewnikowi) wymieniać dane w jednolity sposób, niezależnie od producenta, dzięki czemu mapę zaleceń można wczytać na terminal i zastosować automatycznie w polu.

Wydzielona część pola, ponieważ wykazuje jednorodne cechy gleby i wigoru wewnątrz siebie, odmienne od innych stref. To jednostka, na podstawie której budowane są mapy zaleceń w celu zróżnicowania nawożenia, nawadniania i zabiegów.

Wczesna prognoza oczekiwanej produkcji (liczba i wielkość owoców lub gron) za pomocą widzenia komputerowego na obrazach zarejestrowanych smartfonem lub dronem, przydatna do planowania zbiorów, logistyki i sprzedaży przed winobraniem lub zbiorem.

Trójwymiarowa rekonstrukcja rośliny lub rzędu na podstawie zdjęć wykonanych smartfonem, wykorzystywana do pomiaru wysokości, grubości i objętości roślinności (parametry takie jak LAI, TRV i LWA) bez dedykowanych narzędzi.

Para kamer, które rejestrując tę samą scenę z dwóch punktów widzenia, odtwarzają głębię obrazu. Zamontowane na ciągniku, umożliwiają ciągły pomiar objętości baldachimu i szacowanie plonu podczas przejazdu przez pole.

Netto ilość ekwiwalentu CO2 związana z działalnością gospodarstwa rolnego, obliczana przez odjęcie od emisji (maszyny, nawozy) pochłaniania przez uprawy i glebę. Jest coraz częściej wymagana w łańcuchach dostaw do raportowania zrównoważonego rozwoju.

Interfejs umożliwiający automatyczne przesyłanie danych agronomicznych (pomiarów, map, wskaźników) z aplikacji lub platformy DSS do oprogramowania zarządzania gospodarstwem, systemów ERP lub zewnętrznych systemów łańcucha dostaw, unikając ręcznego wprowadzania i duplikatów.

Dystrybucja środków ochrony roślin lub biologicznych (np. pożytecznych owadów) za pomocą drona, przy mniejszych objętościach cieczy niż w przypadku tradycyjnych maszyn. Przydatne na terenach pochyłych, uprawach trudno dostępnych oraz do szybkich, zlokalizowanych interwencji.

Przypisanie precyzyjnych współrzędnych geograficznych do danych, obrazu lub mapy, tak aby mogły być poprawnie nałożone na inne warstwy informacyjne (granice katastralne, wcześniejsze mapy, ortofotomapy). To warunek konieczny do porównywania pomiarów wykonanych w różnych momentach.

Technologia teledetekcji, która mierzy odległości poprzez emitowanie impulsów laserowych i analizę czasu powrotu odbitego sygnału. Odtwarza z dużą precyzją trójwymiarową strukturę korony i terenu, nawet pod gęstą roślinnością, gdzie sama fotogrametria ma trudności.

Zbiór milionów punktów w przestrzeni trójwymiarowej, każdy o współrzędnych X, Y, Z, generowany za pomocą fotogrametrii lub LIDAR. To surowa reprezentacja, z której wyprowadza się modele 3D, wysokości korony i objętości.

Punkt na ziemi o precyzyjnie znanych współrzędnych geograficznych, wykorzystywany do kalibracji i georeferencji pomiarów z drona lub satelity z dokładnością centymetrową.

Rzeczywisty rozmiar terenu reprezentowany przez pojedynczy piksel obrazu lotniczego lub satelitarnego. Im niższa wartość (np. kilka centymetrów), tym większa szczegółowość obrazu.

Zestaw czujników i kamer (RGB, wielospektralnych, termicznych) zamontowanych na dronie do pomiaru. Wybór ładunku użytecznego determinuje, jakie dane można zebrać podczas lotu.

Zaprogramowana przed misją sekwencja trasy, wysokości, prędkości i punktów wykonywania zdjęć dla drona, aby zapewnić jednolite pokrycie obszaru i nakładanie się zdjęć niezbędne do fotogrametrii.

Określony zakres długości fal światła (np. czerwony, zielony, niebieski, bliska podczerwień, red edge), który czujnik wielospektralny potrafi wykrywać oddzielnie. Połączenie kilku pasm generuje wskaźniki wegetacji.

Profil odbicia obiektu (rośliny, gleby, wody) zmierzony w różnych pasmach spektralnych. Zdrowe rośliny i rośliny w stresie wykazują różne sygnatury spektralne: to zasada leżąca u podstaw diagnostyki zdalnej.

Wskaźnik szacujący zawartość wilgoci w roślinności poprzez połączenie pasma bliskiej podczerwieni i podczerwieni krótkofalowej. Uzupełnia CWSI w monitorowaniu stanu wodnego rośliny.

Wariant NDVI, który koryguje wpływ atmosfery i zmniejsza nasycenie sygnału w bardzo gęstych uprawach, oferując dokładniejszy odczyt wigoru w warunkach wysokiej biomasy.

Technika polegająca na rozprowadzaniu nawozów rozpuszczonych w wodzie nawadniającej, często kropelka po kropelce. W połączeniu z mapami zaleceń pozwala dozować wodę i składniki odżywcze razem, strefa po strefie.

Podejście agronomiczne oparte na minimalnej uprawie gleby, stałym pokryciu roślinnym i płodozmianie, w celu zachowania struktury i żyzności gleby. Dane z rolnictwa precyzyjnego pomagają monitorować jego efekty w czasie.

Rozprowadzanie nasion o zmiennej dawce i kontrolowanym rozstawie w zależności od zdolności produkcyjnej każdej strefy pola, w celu optymalizacji gęstości siewu i ograniczenia marnowania nasion.

System, który wykorzystując odbiornik GNSS (często z korekcją RTK), automatycznie prowadzi ciągnik wzdłuż równoległych przejazdów z minimalnym nakładaniem się, zmniejszając nakładanie się i pominięcia podczas zabiegów.

Funkcja automatycznie wyłączająca i włączająca poszczególne sekcje belki opryskowej lub rozsiewacza, gdy znajdują się nad obszarami już potraktowanymi lub poza polem, unikając nakładania się i marnowania produktu.

Zdalna transmisja, w czasie rzeczywistym lub opóźniona, danych operacyjnych maszyn rolniczych (pozycja, zużycie, godziny pracy, alarmy) do platformy zarządzania, umożliwiająca monitorowanie parku maszyn również zdalnie.

Platforma programowa centralizująca dane polowe, maszynowe, dotyczące zabiegów i produkcji gospodarstwa rolnego, wspierająca planowanie i raportowanie działań.

Zdolność do odtworzenia ścieżki produktu, zastosowanych zabiegów i praktyk uprawowych, od pola do łańcucha dostaw. Dane zebrane dzięki rolnictwu precyzyjnemu wzmacniają identyfikowalność wymaganą przez specyfikacje i wielkopowierzchniowy handel detaliczny.

Proces, w którym gleba zatrzymuje węgiel organiczny pobrany z atmosfery, sprzyjają mu praktyki takie jak rolnictwo konserwujące i zadarnienie. To kluczowy element obliczania rolniczego śladu węglowego.

Model matematyczny symulujący rozwój uprawy (fazy fenologiczne, akumulację biomasy, oczekiwany plon) na podstawie danych meteorologicznych, genetycznych i agronomicznych, przydatny do planowania interwencji i szacowania produkcji.

Pomiar odzwierciedlający teksturę, wilgotność i zasolenie gleby. Rejestrowany za pomocą ciągnionych czujników lub z satelity, jest często podstawą do wyznaczenia pierwszych stref zarządzania na polu.

Dwie granice określające ilość wody dostępnej dla rośliny w glebie: polowa pojemność wodna to maksymalna ilość wody zatrzymanej po drenażu, punkt trwałego więdnięcia to poziom, poniżej którego roślina nie jest już w stanie jej pobrać. Kluczowe parametry do programowania nawadniania.

Ilość wody potrzebna uprawie w danej fazie fenologicznej do wzrostu bez stresu, obliczana na podstawie ewapotranspiracji i specyficznych współczynników uprawowych.

Rozliczenie między dopływem wody (opady, nawadnianie) a stratami (ewapotranspiracja, przesiąkanie) w danym okresie, wykorzystywane do decydowania, kiedy i ile nawadniać.

Nauka o fazach rozwoju rośliny (pękanie pąków, kwitnienie, zawiązywanie owoców, dojrzewanie) w związku z warunkami środowiskowymi. Znajomość bieżącej fazy fenologicznej jest niezbędna do kalibracji zabiegów i modeli prognostycznych.

Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego do rozpoznawania wzorców w obrazach i danych agronomicznych, na przykład do identyfikacji chorób ze zdjęcia, przewidywania plonów lub automatycznej klasyfikacji upraw.

Paradygmat połączonego, zdigitalizowanego rolnictwa, które integruje czujniki, IoT, robotykę, big data i sztuczną inteligencję w procesach produkcyjnych, promowany we Włoszech również poprzez dedykowane ulgi podatkowe.

Sieć podłączonych czujników i urządzeń w polu (stacje meteorologiczne, sondy wilgotności, liczniki), które nieprzerwanie zbierają i przesyłają dane, zasilając w czasie rzeczywistym systemy wspomagania decyzji.

Poziom obecności szkodnika lub ryzyka choroby, powyżej którego zabieg staje się ekonomicznie i agronomicznie uzasadniony, będący podstawą integrowanej ochrony roślin.

Zastosowanie zasad rolnictwa precyzyjnego w winnicy: mapy wigoru, wskaźniki NDVI/NDRE, selektywne winobranie i zabiegi o zmiennej dawce, aby wykorzystać naturalną zmienność winnicy pod względem jakości winogron.

Zbiór winogron zróżnicowany według stref winnicy na podstawie map wigoru lub dojrzałości, aby oddzielić partie o różnych cechach jakościowych i przeznaczyć je do różnych produktów.

Program obserwacji Ziemi Unii Europejskiej; w szczególności satelity Sentinel-2 dostarczają bezpłatnie obrazy wielospektralne z częstotliwością rewizyty co 5 dni, szeroko stosowane w rolnictwie precyzyjnym do monitorowania na dużą skalę.