Giriş

Bağcılığın kökleri ilk uygarlıkların ortaya çıkışına kadar uzanmaktadır ve toplumumuzun gelişimi üzerinde önemli bir etkisi olmuştur. Binlerce yıl boyunca, hem yetiştirilen üzüm çeşitleri hem de yetiştirilmesinde kullanılan tarımsal yöntemler açısından önemli dönüşümlere tanık olduk.
Günümüzde, özellikle hızlı iklim değişikliği ve güçlü çevresel etkiler nedeniyle, kayda değer büyüklükte bir dizi zorlukla karşı karşıyayız. Üzüm bağlarının korunması ve dolu fırtınası, don ve hastalık gibi zarar verici olayların çevreye saygı gösterilerek önlenmesi giderek zorlaşmaktadır.
Bu sorunlarla mümkün olan en iyi şekilde başa çıkabilmek için, şirketlere üzüm bağlarını yönetme ve nihai ürünün kalitesini artırma konusunda yardımcı olacak bir dizi yenilikçi araca sahibiz.

Şekil 1: espalier üzüm bağı

iDrone: drone ile oluşturulan değişkenlik haritaları

Drone ile çekilen görünür (RGB), multispektral ve/veya termal görüntülerin analizi yoluyla (bkz. iDrone) için kullanılan önemli bir araç olanNDVI (Normalleştirilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi) haritaları gibi bağın tematik haritalarını yeniden oluşturmak mümkündür. bağın canlılığını izlemek ve değerlendirmek (Şekil 2).

Haritalar farklı amaçlar için kullanılabilir:

1. Rasyonelleştirilmiş bitki sağlığı uygulamaları

Canlılık haritaları, tarladaki değişkenliğin tanımlanmasını ve karakterize edilmesini mümkün kılar, bu da değişken uygulama makinelerine (VRT’ler) yüklendikten sonra aşağıdakileri mümkün kılan bölgeleme haritalarının oluşturulmasına olanak tanır Uygulamaları daha kuvvetli alanlarda yoğunlaştırın ve daha az kuvvetli alanlarda daha az ürün uygulayarak su ve pestisit kullanımını optimize edin.

2. Seçici toplama

NDVI tabanlı haritalar, üzümlerin farklı olgunluk derecelerine ulaştığı tarladaki farklı canlılık bölgelerinin belirlenmesine yardımcı olabilir. Bu, özellikle farklı üzüm çeşitleri yetiştirirken veya yüksek kaliteli şaraplar üretmek istediğinizde yararlıdır. Canlılık haritaları, çiftçilerin hasadı daha verimli bir şekilde planlamasına olanak tanıyarak üzümleri en olgun bölgelerde belirli zamanlarda hasat ederek son ürünün kalitesini artırır.
Daha fazla bilgi edinmek için bu konuda düzenlediğimiz webinar’a başvurabilirsiniz -> Hassas hasat için üzüm bağı bölgelendirmesi

3. Farklılaştırılmış döllenme

Canlılık haritaları ilegübreleme, bağın her bir alanındaki asmaların özel ihtiyaçlarına göre uyarlanabilir. Bu , daha hassas besin yönetimine olanak tanır, israfı önler ve besin ihtiyacının en fazla olduğu yere göre dağıtımı iyileştirir.
Doğru şekilde yapılırsa, güç haritalarına dayalı farklılaştırılmış gübreleme aşağıdakilere yardımcı olur Gübre kullanımını optimize edin. Aslında, zaten kuvvetli olan alanlara daha az gübre serperek ve aynı zamanda daha az kuvvetli alanlara daha fazla gübre uygulayarak, bir sahada yeniden dağıtımı iyileştirir ve değişkenliği azaltır.

4. Su Stresi Yönetimi

Drone’a monte edilmiş termal kameralar aracılığıyla Su stresini bilinçli bir şekilde yönetmek için sıcaklık haritaları. Bu haritalar asma ve toprak sıcaklıkları hakkında bilgi sağlayarak su stresine eğilimli alanların belirlenmesine yardımcı olur. Bu kritik alanlar, hedeflenen sulama planlaması için önleyici tedbirler almak üzere zamanında belirlenebilir ve bağcının kaynağın daha bilinçli bir şekilde kullanılması için daha bilinçli sulama kararları vermesine olanak tanır.
Mahsul Su Stresi Endeksi (CWSI), tarımda mahsul su stresi seviyesini değerlendirmek için kullanılan bir göstergedir. Haritalar, bağın sulamaya ihtiyaç duyan veya drenaj veya su basması sorunları olan alanlarını gösterebilir, bitki refahını iyileştirmek ve yanlış sulama yönetimi riskini azaltmak için su kaynağının hedefli yönetimine izin verir.

Şekil 2: Bir üzüm bağının üç sınıftaki canlılık haritası: düşük, orta, yüksek

iAgro: akıllı telefondan hassas bağcılık

Agrobit çözümleri ayrıca şunları içerir iAgroilk mobil Bitki sağlığı uygulamalarını optimize edebilen ve canlılık haritaları oluşturabilen sahaya özel DSS uygulaması sadece akıllı telefonunuzu kullanarak bağın.
iAgro ile, bir asmanın veya bir sıranın bir kısmının fotoğrafik taramasını kullanarak (Şekil 3), özellikle çeşitli parametreler hızlı ve objektif bir şekilde ölçülebilir:

• yükseklik, kalınlık ve taç hacmi taranan bitkinin;
• Yaprak Alanı İndeksi(LAI);
• Yaprak Duvar Alanı(LWA);
• Ağaç Sıra Hacmi(TRV);
• Her fenolojik aşamada bitki sağlığı uygulamaları için en uygun su dozu.

Şekil 3: iAgro uygulaması tarafından oluşturulan bir vidanın 3B nokta bulutu

Uygulama, tarlada yeterli sayıda iyi dağılmış bitki örnekleyerek (tarla başına en az 5 nokta), gübreleme veya üzüm hasadını optimize etmek için kullanılabilecek vejetatif canlılık haritalarını (LAI indeksi) ve bağın gerçek ihtiyaçlarına ve tespit edilen her fenolojik aşamaya göre değişken ve optimize edilmiş bitki sağlığı uygulamaları için reçete haritalarını otomatik olarak oluşturur (Şekil 4).

Şekil 4: iAgro uygulaması tarafından oluşturulan 3 sınıftaki canlılık haritası (LAI indeksi) (sarı renkte, uygulama ile taranan noktalar), gübreleme ve üzüm hasadını optimize etmek için kullanılabilir. Daha beyaz alanlar, daha yüksek canlılığa sahip daha yeşil alanlara kıyasla daha düşük canlılığa karşılık gelmektedir.

Uygulama, uygulama türüne ve çiftliğin püskürtücüsüne bağlı olarak, her zaman üreticinin etiketine uyarak, dağıtılacak doğru su ve pestisit dozu için bir reçete haritası oluşturabilecektir (Şekil 5). iAgro sayesinde, uygulama başınayüzde 60’a kadar sutasarrufu sağlamak ve pestisitleri mümkün olan en iyi şekilde dağıtmak, olumlu ekonomik, çevresel ve sosyal sonuçlarla mümkündür.

Şekil 5: iAgro uygulaması tarafından oluşturulan 3 sınıftaki su dozlarının (l/ha) reçete haritası (sarı renkte, uygulama ile taranan noktalar), doğrudan değişken oranlı makinelere (VRT) yüklenerek bitki sağlığı uygulamalarının optimizasyonu için de kullanılabilir

Hava istasyonları, DSS ve tahmin modelleri

Kaliteli bağcılık bağlamında, meteoroloji istasyonları ve tahmin modelleri, gerçek tarımsal karar destek sistemleri (DSS, Decision Support System) olarak hizmet veren yeri doldurulamaz araçlardır. Optimum bağ yönetimi ve sahadan gelen bilgilere (toprak ve mikro iklim) dayalı bilinçli kararlar almak için gerekli verileri sağladıkları için önemleri çok büyüktür.

Hava istasyonları toplar gerçek zamanlı meteorolojik verilerTahmin modelleri ise bu verileri, doğru hava tahminleri ve asma biyolojisine dayalı mekanik modellerle birlikte kullanarak karar destek için faydalı bilgiler sağlar:

• mahsulün fenolojisi (gelişim aşaması veya olgunluk aşaması);
• patojen istilası riski yetiştirme döngüsünün her noktasında;
• beslenme ve su gereksinimleri.

Bağcılık için bir DSS örneği, Agricolus’un bir çözümü olan GrapeDSS‘dir ve bu çözümde çiftçi için aşağıdakiler de dahil olmak üzere bir dizi çok yararlı bilgi sağlanmaktadır:

• Fenolojik model: gelişimin her aşamasında zeytinliğin ihtiyaçlarını değerlendirmek için fenoloji tahmini;
• Sulama ihtiyaçlarının tahmini: gerektiğinde optimum su tedariki ile müdahale etmek;
• Gübreleme modeli: gübre dozları hakkında öneriler elde etmek için toplam azot, fosfor ve potasyum gereksinimlerinin hesaplanması;
• Hastalıkların öngörücü modelleri (Tüylü küf, Külleme, Botrytis) ve zararlı böcekler (Güve): Downy mildew, Powdery mildew ve Botrytis gibi patojenlerden kaynaklanan riskler, mikro-iklimsel veriler analiz edilerek tahmin edilmektedir (Şekil 6). GüveBöylece model, sezon boyunca nesillerin gelişimini simüle edebilmektedir, bağcının önleyici tedbirler almasına ve daha verimli ve etkili bir şekilde işlem yapmasına olanak tanır.

Şekil 6: Plasmopara viticola (üstte) ve Lobesia botrana (altta) tahmin modeli

Sonuçlar

Pestisitler ve gübreler yoluyla bağ yönetimi, bir şirketin ekonomik ve çevresel bilançosu üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Bu önemlidir tarımsal uygulamaların rasyonelleştirilmesini uygulamak çevresel etkilerini azaltan araçlarla bağ yönetimini karakterize eder, Şirketi piyasada daha sürdürülebilir ve rekabetçi hale getirmek ve yeni düzenlemelere (Avrupa Yeşil Anlaşması ve Çiftlikten Çatala Stratejisi) uygun hale getirmek.

iDrone hizmetiyle veya bağımsız olarak iAgro uygulamasıyla oluşturulan bağ canlılığı haritalarının kullanımı, çiftçilerin bağ yönetiminde daha odaklı ve sürdürülebilir bir yaklaşım benimsemelerini, nihai ürünün kalitesini artırmalarını ve boşa harcanan kaynakları azaltmalarını sağlar. Bu operasyonel strateji, özellikle tarlada doğal olarak bulunan değişkenliği tanımlamaya odaklanarak bağın belirli özelliklerini tanımlamadaki olağanüstü sağlamlığıyla öne çıkmakta ve şirketin giderek daha kesin bir kimliği pekiştirmesini ve pazarda kendini ayırt etmesini sağlamaktadır.

Hava durumu istasyonları ve tahmin modellerinin kullanımı bağcıların şunları yapmasına olanak tanır Bilime dayalı kararlar almak ve riskleri azaltmak, üzüm kalitesini ve verimini ve dolayısıyla şarap üretimini iyileştirmek. Termal değişimlerin fenolojik ve fizyolojik gelişimi yöneten tüm fizyolojik süreçleri etkilediği bağcılık sektöründe, bu tür bilgileri tahmin etme ve sürekli izleme yeteneği aşağıdakiler için temeldir üzüm kalitesi üzerinde yüksek kontrol ve yeterli verimlilik sağlar. Bağcılar, hava istasyonları ve tahmin modellerini kullanarak en uygun zamanlarda harekete geçebilir Savunma operasyonlarının ve kaynak kullanımının optimize edilmesi, israfın azaltılması ve üretim verimliliğinin artırılması.