Hassas tarım sözlüğü

Tarlanın her bölümünün gerçek ihtiyaçlarına göre suyu, gübreleri ve bitki koruma ürünlerini tek biçimde değil bölge bölge hedefli olarak dozlayarak müdahale etmek için coğrafi referanslı verileri (dron, uydu, sensör ve uygulamadan) kullanan ekin yönetimi yaklaşımı.

Ekinlerin özelliklerinin dron, uçak veya uyduya monte edilen sensörler aracılığıyla uzaktan ölçülmesi. Farklı bantlardaki (görünür, yakın kızılötesi, termal) görüntüler, bitkiyle doğrudan temas olmadan bitki gücünü, su stresini ve sağlık durumunu tahmin etmeye olanak tanır.

Kırmızı ve yakın kızılötesi bandını birleştirerek bitki gücünü ve yeşil biyokütle miktarını ölçen bitki örtüsü endeksi. -1 ile +1 arasında değerler alır: ne kadar yüksekse bitki örtüsü o kadar yoğun ve etkindir. Bitki gücü haritaları için en çok kullanılan endekstir.

Yoğun taçlı ekinlerde ve mevsimin ileri evrelerinde NDVI'ye göre daha duyarlı olan red edge bandından yararlanan endeks. Azot durumunu değerlendirmek ve NDVI doygunluğa eğilim gösterdiğinde bitki gücü farklarını ayırt etmek için yararlıdır.

NDVI'nin kırmızı yerine yeşil bandını kullanan varyantı. Klorofil içeriğine daha duyarlıdır ve yüksek yaprak örtüsüne sahip ekinlerde beslenme durumunu ve bitki gücü değişimlerini değerlendirmek için kullanılır.

Toprağın etkisini azaltan (OSAVI) ve klorofil içeriğini tahmin eden (TCARI) endeksler. Sıklıkla birlikte kullanılır ve sıralar arasındaki toprağın geleneksel endeksleri saptırabildiği odunsu ekinlerde bitki gücü okumasını iyileştirir.

Yaprak alan endeksi: toplam yaprak yüzeyinin, kapladığı toprak yüzeyine oranı. Taç örtüsü yoğunluğunun nesnel bir parametresi olup uygulama hacimlerini ayarlamak ve ekinin bitki gücünü değerlendirmek için yararlıdır.

Yaprak duvarı alanı: bağlara ve telli terbiye meyve bahçelerine özgü, sıra uzunluğu birimi başına bitki örtüsü "duvarının" yüzeyi. Bitki koruma ürünü dozunu işlenecek gerçek taç hacmine uyarlamak için kullanılır.

Ağaç sırası hacmi: yükseklik, kalınlık ve dikim aralığından hesaplanan, hektar başına taç hacmi. Atomizörlerde su hacmini ve ürün dozunu belirlemek için başvurulan yöntemlerden biridir.

Termal görüntülerden hesaplanan ekin su stresi endeksi: su sıkıntısı çeken bitkileri belirlemek için taç örtüsünün sıcaklığını havanınkiyle karşılaştırır. Yalnızca gereken yeri sulayarak hassas sulamayı destekler.

Değişken oranlı uygulama: girdileri optimize etmek ve israfı azaltmak için, bir reçete haritasını izleyerek suyun, gübrelerin veya bitki koruma ürünlerinin dozunun tarlada bölge bölge otomatik değiştiği dağıtım.

Karar destek sistemi: agronomik verileri (hava durumu, sensörler, görüntüler, öngörü modelleri) toplayan ve bunları koruma, besleme ve sulama üzerine pratik talimatlara dönüştüren bir araç. iAgro uygulaması akıllı telefon için bir DSS'tir.

Ölçülen görüntülerden ve verilerden oluşturulan, bir ekinin veya tarlanın dijital kopyası. Tarlaya fiziksel olarak müdahale etmeden bitki parametrelerini ölçmeye, senaryoları simüle etmeye ve zaman içindeki gelişimi izlemeye olanak tanır.

Tarlayı bölgelere ayıran ve her birine bir girdinin (gübre, bitki koruma ürünü, tohum, su) en uygun dozunu atayan harita. Değişken oranlı uygulamalarda makineleri yönlendirmek için terminallere yüklenir.

Bitki örtüsü endekslerinden elde edilen, bir parsel içindeki bitki gücü değişkenliğinin renkli gösterimi. Hasat, gübreleme ve uygulamaları sahaya özel yönetmek için daha çok ve daha az verimli bölgeleri öne çıkarır.

Dronla çekilen, üst üste binen çok sayıda havadan fotoğraftan üç boyutlu modeller ve coğrafi referanslı haritalar yeniden oluşturan teknik. Ortofotoların, 3D modellerin ve bitki örtüsü endeksi haritalarının temelidir (ör. Pix4D yazılımıyla).

Her noktanın yukarıdan görüldüğü gibi ve tek düze ölçekte, bir harita gibi gösterilecek biçimde geometrik olarak düzeltilmiş havadan görüntü. Dronla çekilen çok sayıda fotoğrafın birleştirilmesiyle (mozaiklenmesiyle) elde edilir ve isabetli mesafe ile yüzey ölçümlerine olanak tanır.

Arazi yükseltisinin (DEM, çıplak toprak) ve bitki örtüsü ile yapıları içeren yüzeyin (DSM) sayısal modelleri. Fotogrametriden elde edilir ve eğim, su akışı ile taç hacmi analizleri için kullanılır.

Görünür ışığın ötesinde elektromanyetik spektrumun birden fazla bandında (yakın kızılötesi, red edge) görüntü yakalayabilen, drone veya uyduya monte edilen sensör. NDVI ve NDRE gibi bitki örtüsü indekslerinin hesaplanmasının temelini oluşturur.

Termal kızılötesi kamera ile bitki örtüsünün yüzey sıcaklığının tespiti. Çıplak gözle görülmeden önce su stresi ve bazı hastalıkların erken evreleriyle ilişkili değişiklikleri belirler.

Meteorolojik verilerin (sıcaklık, nem, yağış, rüzgar) agronomik kararlara uygulanması: mantar hastalığı riskinin tahmini, su ihtiyacının hesaplanması ve uygulamaların planlanması, yerel hava istasyonları veya yüksek çözünürlüklü uydu verilerine dayanarak.

Hava durumu, fenolojik ve patojen biyolojisi verilerine dayanarak bir hastalık veya zararlının gelişme riskini tahmin eden, semptomların ortaya çıkışını birkaç gün önceden haber veren bir risk indeksi üreten matematiksel model; önleyici ve hedefli müdahaleye olanak tanır.

Belirli bir dönemde topraktan buharlaşma ve bitki terlemesi yoluyla kaybedilen su miktarı. ET0, hava durumu verilerinden hesaplanan referans değerdir; ETc ise belirli ürün ve gelişim evresi için düzeltilmiş değerdir: sulamayı planlamak için temel parametredir.

Uydu konumlandırma sistemleri; gerçek zamanlı RTK düzeltmesi konum hatasını birkaç santimetreye indirir. Traktörlerin otomatik yönlendirilmesinin ve ölçüm ile haritaların hassas konumlandırılmasının temelidir.

Traktör, kabin terminali ve ekipmanın (gübre dağıtıcı, pülverizatör, mibzer) üreticiden bağımsız olarak veri alışverişi yapmasını sağlayan iletişim standardı (ISO 11783); böylece bir reçete haritası terminale yüklenip tarlada otomatik olarak uygulanabilir.

İçinde homojen, diğer bölgelerden farklı toprak ve gelişme özellikleri gösteren, sınırları belirlenmiş tarla parçası. Gübreleme, sulama ve uygulamaları farklılaştırmak için reçete haritalarının oluşturulduğu birimdir.

Akıllı telefon veya drone ile çekilen görüntüler üzerinde bilgisayarlı görü kullanılarak beklenen üretimin (meyve veya salkım sayısı ve boyutu) erken tahmini; hasat, lojistik ve pazarlamayı hasattan önce planlamak için faydalıdır.

Akıllı telefonla çekilen fotoğraflardan bitki veya sıranın üç boyutlu olarak yeniden oluşturulması; özel ekipman gerektirmeden bitki örtüsünün yüksekliğini, kalınlığını ve hacmini (LAI, TRV ve LWA gibi parametreler) ölçmek için kullanılır.

Aynı sahneyi iki farklı açıdan görüntüleyerek görüntü derinliğini yeniden oluşturan kamera çifti. Traktöre monte edildiğinde, tarladan geçiş sırasında yaprak örtüsü hacminin sürekli ölçülmesini ve verim tahminini sağlar.

Bir tarım işletmesinin faaliyetleriyle ilişkili net CO2 eşdeğeri miktarı; emisyonlardan (makineler, gübreler) ürünler ve toprak tarafından tutulan miktar çıkarılarak hesaplanır. Tedarik zincirlerinde sürdürülebilirlik raporlaması için giderek daha fazla talep edilmektedir.

Agronomik verilerin (ölçümler, haritalar, indeksler) bir uygulama veya DSS platformundan işletme yönetim yazılımına, ERP'ye veya üçüncü taraf tedarik zinciri sistemlerine otomatik olarak aktarılmasını sağlayan, manuel giriş ve tekrarları önleyen arayüz.

Geleneksel araçlara kıyasla daha düşük karışım hacimleriyle drone kullanılarak bitki koruma ürünlerinin veya biyolojik ajanların (örneğin faydalı böcekler) dağıtımı. Eğimli arazilerde, erişimi zor ürünlerde ve hızlı, yerel müdahalelerde faydalıdır.

Bir veriye, görüntüye veya haritaya, diğer bilgi katmanlarıyla (kadastro sınırları, önceki haritalar, ortofotolar) doğru şekilde çakıştırılabilmesi için hassas coğrafi koordinatlar atanması. Farklı zamanlarda yapılan ölçümleri karşılaştırmanın ön koşuludur.

Lazer atımları göndererek ve yansıyan sinyalin dönüş süresini analiz ederek mesafeleri ölçen uzaktan algılama teknolojisi. Yalnızca fotogrametrinin zorlandığı yoğun bitki örtüsü altında bile, taç ve arazinin üç boyutlu yapısını büyük hassasiyetle yeniden oluşturur.

Fotogrametri veya LIDAR ile üretilen, her biri X, Y, Z koordinatlarına sahip üç boyutlu uzaydaki milyonlarca noktadan oluşan küme. 3D modellerin, taç yüksekliklerinin ve hacimlerin türetildiği ham temsildir.

Drone veya uydu ölçümlerini santimetre hassasiyetinde kalibre etmek ve coğrafi referanslamak için kullanılan, coğrafi koordinatları hassas şekilde bilinen yerdeki nokta.

Bir hava veya uydu görüntüsünün tek bir pikselinin temsil ettiği gerçek arazi boyutu. Değer ne kadar düşükse (örneğin birkaç santimetre), görüntü detayı o kadar yüksektir.

Ölçüm için bir drona monte edilen sensörler ve kameralar (RGB, çok bantlı, termal) bütünü. Faydalı yük seçimi, uçuş sırasında hangi verilerin toplanabileceğini belirler.

Alanın düzgün kapsanmasını ve fotogrametri için gerekli görüntü örtüşmesini sağlamak amacıyla görev öncesinde bir drone için programlanan rota, irtifa, hız ve çekim noktası dizisi.

Çok bantlı bir sensörün ayrı ayrı algılayabildiği belirli bir ışık dalga boyu aralığı (kırmızı, yeşil, mavi, yakın kızılötesi, red edge gibi). Birden fazla bandın birleşimi bitki örtüsü indekslerini oluşturur.

Bir nesnenin (bitki, toprak, su) farklı spektral bantlar boyunca ölçülen yansıma profili. Sağlıklı ve stres altındaki bitkiler farklı spektral imzalar gösterir: uzaktan teşhisin temel ilkesi budur.

Yakın kızılötesi ve kısa dalga kızılötesi bantlarını birleştirerek bitki örtüsünün nem içeriğini tahmin eden indeks. Bitkinin su durumunu izlemek için CWSI'yi tamamlar.

Atmosferik etkiyi düzelten ve çok yoğun taçlı ürünlerde sinyal doygunluğunu azaltan, yüksek biyokütle koşullarında canlılığın daha doğru okunmasını sağlayan bir NDVI varyantı.

Sulama suyunda çözünmüş gübrelerin, genellikle damla damla dağıtılması tekniği. Reçete haritalarıyla birleştirildiğinde, su ve besin maddelerinin bölge bölge birlikte dozlanmasını sağlar.

Toprak yapısını ve verimliliğini korumak için minimum toprak işleme, kalıcı bitki örtüsü ve ürün rotasyonuna dayanan agronomik yaklaşım. Hassas tarım verileri, etkilerinin zaman içinde izlenmesine yardımcı olur.

Ekim yoğunluğunu optimize etmek ve tohum israfını azaltmak için tarlanın her bölgesinin üretim kapasitesine göre değişken oranda ve kontrollü aralıklarla tohum dağıtımı.

Bir GNSS alıcısından (genellikle RTK düzeltmesiyle) yararlanarak traktörü minimum örtüşmeyle paralel geçişler boyunca otomatik olarak yönlendiren, uygulamalardaki örtüşmeleri ve boşlukları azaltan sistem.

Püskürtme çubuğunun veya dağıtıcının ayrı bölümlerini, zaten işlem görmüş alanların veya tarla dışının üzerinde bulunduklarında otomatik olarak açıp kapatan, örtüşmeleri ve ürün israfını önleyen işlev.

Tarım makinelerinin işletim verilerinin (konum, tüketim, çalışma saatleri, alarmlar) gerçek zamanlı veya gecikmeli olarak bir yönetim platformuna uzaktan iletilmesi, makine parkının uzaktan da izlenmesini sağlar.

Bir tarım işletmesinin tarla, makine, uygulama ve üretim verilerini merkezileştiren, faaliyetlerin planlanmasını ve raporlanmasını destekleyen yazılım platformu.

Bir ürünün, uygulanan işlemlerin ve tarımsal uygulamaların tarladan tedarik zincirine kadar olan yolunu yeniden oluşturabilme yeteneği. Hassas tarımla toplanan veriler, şartnameler ve büyük perakendecilik tarafından talep edilen izlenebilirliği güçlendirir.

Toprağın, atmosferden alınan organik karbonu tutma süreci; koruyucu tarım ve örtü bitkisi gibi uygulamalarla desteklenir. Tarımsal karbon ayak izinin hesaplanmasında kilit bir unsurdur.

Hava durumu, genetik ve agronomik verilere dayanarak bir ürünün gelişimini (fenolojik evreler, biyokütle birikimi, beklenen verim) simüle eden, müdahaleleri planlamak ve üretimi tahmin etmek için yararlı matematiksel model.

Toprağın dokusunu, nemini ve tuzluluğunu yansıtan ölçüm. Çekilen sensörlerle veya uydudan kaydedilir, genellikle bir tarlanın ilk yönetim bölgelerinin sınırlandırılmasının temelidir.

Topraktaki bitki için kullanılabilir suyu tanımlayan iki sınır: tarla kapasitesi, drenajdan sonra tutulan maksimum su miktarıdır, solma noktası ise bitkinin artık suyu emememeye başladığı seviyedir. Sulamayı programlamak için kilit parametrelerdir.

Bir ürünün belirli bir fenolojik evrede stressiz büyümesi için ihtiyaç duyduğu su miktarı; evapotranspirasyon ve ürüne özgü katsayılardan hesaplanır.

Belirli bir dönemde su girdileri (yağış, sulama) ile kayıplar (evapotranspirasyon, sızma) arasındaki hesaplama; ne zaman ve ne kadar sulama yapılacağına karar vermek için kullanılır.

Bir bitkinin gelişim evrelerinin (tomurcuklanma, çiçeklenme, meyve tutumu, olgunlaşma) çevresel koşullarla ilişkili olarak incelenmesi. Mevcut fenolojik evreyi bilmek, uygulamaları ve tahmin modellerini kalibre etmek için gereklidir.

Agronomik görüntülerde ve verilerde örüntüleri tanımak için makine öğrenimi algoritmalarının kullanımı; örneğin bir fotoğraftan hastalıkları belirlemek, verimleri tahmin etmek veya ürünleri otomatik olarak sınıflandırmak için.

Üretim süreçlerine sensörleri, IoT'yi, robotiği, büyük veriyi ve yapay zekayı entegre eden, İtalya'da özel vergi teşvikleriyle de desteklenen, bağlantılı ve dijitalleşmiş tarım paradigması.

Tarlada sürekli veri toplayan ve ileten bağlı sensörler ve cihazlar ağı (hava istasyonları, nem sensörleri, sayaçlar); karar destek sistemlerini gerçek zamanlı olarak besler.

Bir zararlının varlığının veya hastalık riskinin, bir uygulamayı ekonomik ve agronomik olarak haklı kılacağı seviye; entegre mücadelenin temelidir.

Hassas tarım ilkelerinin bağa uygulanması: canlılık haritaları, NDVI/NDRE indeksleri, seçici hasat ve üzüm kalitesi açısından bağın doğal değişkenliğinden yararlanmak için değişken oranlı uygulamalar.

Farklı kalite özelliklerine sahip partileri ayırmak ve farklı ürünlere yönlendirmek için canlılık veya olgunluk haritalarına dayanarak bağın bölgelerine göre farklılaştırılmış üzüm hasadı.

Avrupa Birliği'nin Dünya gözlem programı; özellikle Sentinel-2 uyduları, büyük ölçekli izleme için hassas tarımda yaygın olarak kullanılan, 5 günde bir yenilenen çok bantlı görüntüleri ücretsiz olarak sağlar.