Giriş

Zeytincilik, zeytin ağacının yetiştirilmesiyle ilgilenen bin yıllık bir uygulamadır (Olea europaea) sofralık zeytin ve özellikle de zeytinyağı üretimi için kullanılmaktadır. Bu tarım sektörü, başta Akdeniz havzasındaki ülkeler olmak üzere dünyanın birçok bölgesinde büyük ekonomik ve kültürel öneme sahiptir ve birçok toplumun kültür ve ekonomisinin önemli bir parçası haline gelmiştir.
Son yıllarda zeytin sektörü, uluslararası düzeyde yeni üretici ülkelerle rekabet, bitki sağlığı ile ilgili acil durumların ortaya çıkması ve iklim koşullarındaki değişiklikler de dahil olmak üzere önemli dönüşümler geçirmiştir.
Agrobit, bu zorlukların etkili bir şekilde üstesinden gelmek için, şirketleri zeytinliklerini yönetme ve nihai ürünün kalitesini optimize etme konusunda destekleyen bir dizi yenilikçi hizmet ve araç sunmaktadır.

Şekil 1: zeytinlik

iDrone: drone ile oluşturulan değişkenlik haritaları

Drone ile çekilen görünür (RGB), multispektral ve/veya termal görüntülerin analizi yoluyla, zeytinliklerin tematik haritalarını yeniden oluşturmak mümkündür, örneğinNDVI (Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi) haritaları zeytin bahçesinin canlılığını izlemek ve değerlendirmek (Şekil 2).

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

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. Farklılaştırılmış döllenme

Tarla değişkenliğini belirleyen canlılık haritaları sayesinde, gübrelemeyi zeytin bahçesinin özel ihtiyaçlarına göre uyarlamak mümkündür. Bu , daha hassas besin yönetimine, israfın azaltılmasına ve en çok ihtiyaç duyulan alanlara orantılı olarak dağıtımın iyileştirilmesine olanak tanır. Doğru yapıldığında, canlılık haritalarına dayalı farklılaştırılmış gübreleme,gübre kullanımının optimize edilmesine katkıda bulunur. Aslında, zaten güçlü olan alanlara daha küçük miktarlarda gübre ve daha az güçlü alanlara daha büyük miktarlarda gübre dağıtarak, tarladaki besin maddelerinin dağılımı iyileştirilir ve değişkenlik azaltılır.

3. Sulama optimizasyonu ve su stresi yönetimi

Drone’a monte edilmiş termal kameralar aracılığıyla Su stresini bilinçli bir şekilde yönetmek için sıcaklık haritaları. Bu haritalar, zeytin ağaçlarının ve toprağın sıcaklığı hakkında bilgi sağlayarak Su stresine eğilimli alanları belirleyin. Bu kritik alanlar zamanında tespit edilerek önleyici tedbirler alınabilir. hedefli sulama planlamasızeytin yetiştiricisinin sulama konusunda daha bilinçli kararlar vermesine olanak tanır. su kaynaklarının daha bilinçli kullanılması.
Bitkisel Su Stresi Endeksi (CWSI) tarımda mahsulün su stresi seviyesini değerlendirmek için kullanılan bir göstergedir (Şekil 3). Haritalar , zeytinliğin sulamaya ihtiyaç duyan veya drenaj veya su durgunluğu ile ilgili sorunları olan alanlarını gösterebilir, bitki refahını iyileştirmek ve yanlış sulama yönetimi riskini azaltmak için su kaynaklarının hedefli yönetimine izin verebilir.

Şek.3: Bir zeytin bahçesinin su stresi haritası (CWSI). Solda, yaprak kanopisi su stresi (kırmızı, büyük su stresi; mavi, su refahı). Sağda, z CWSI değerlerinin yeniden sınıflandırılması ve mekânsallaştırılmasıyla elde edilen su stresi tahmini. Değerler 1 ila 5 arasında değişir, yani düşükten yükseğe doğru stres değerleri.

iAgro: akıllı telefondan hassas zeytin yetiştiriciliği

Agrobit çözümleri ayrıca şunları içerir iAgroilk mobil Bitki sağlığı uygulamalarını optimize edebilen ve canlılık haritaları oluşturabilen sahaya özel DSS uygulaması sadece akıllı telefonunuzu kullanarak zeytinlikten faydalanabilirsiniz.
iAgro ile, bir zeytin ağacının rehberli fotoğraf taramasıyla (Şekil 4), birkaç parametre hızlı ve objektif bir şekilde ölçülebilir, yani:

• 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 4: iAgro uygulaması tarafından oluşturulan bir zeytin ağacının 3B nokta bulutu

Tarlada yeterli sayıda iyi dağılmış bitki örneklenerek (tarla başına en az 5 nokta), uygulama otomatik olarak canlılık haritaları (LAI indeksi) oluşturur ve bunlar kullanılabilir değişken ve optimize edilmiş bitki sağlığı uygulamaları için gübreleme ve reçete haritalarını optimize etmekzeytin bahçesinin gerçek ihtiyaçlarına ve tespit edilen her fenolojik aşamaya göre (Şekil 5).

Şekil 5: iAgro uygulaması tarafından oluşturulan 3 sınıftaki canlılık haritası (LAI indeksi) (sarı renkte, uygulama ile taranan noktalar), gübrelemeyi 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 6). iAgro sayesinde, uygulama başına%60’a kadar sutasarrufu sağlamak ve pestisitleri mümkün olan en iyi şekilde dağıtmak, olumlu ekonomik, çevresel ve sosyal sonuçlarla mümkündür.

Şekil 6: 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 zeytin yetiştiriciliği bağlamında, meteoroloji istasyonları ve tahmin modelleri, gerçek tarımsal karar destek sistemleri (DSS, Decision Support System) olarak hizmet veren yeri doldurulamaz araçlardır. Zeytinliklerin optimum 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 zeytin ağacı 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.

Zeytin yetiştiriciliği için bir DSS örneği, Agricolus’un bir çözümü olan Oliwes‘tir ve burada çiftçi için aşağıdakiler de dahil olmak üzere bir dizi çok yararlı bilgi sağlanmaktadır:

• Fenolojik model: Gelişimin her aşamasında zeytin bahçesinin 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;
• Hastalık ve zararlı böceklerin (zeytin sineği) tahmin modelleri: Zeytin yetiştiriciliğinin olumsuzlukları arasında zeytin sineğinin zeytin verimi ve kalitesi için önemli bir tehdit oluşturduğu artık iyi bilinmektedir. Bu sineğin dişileri yumurtalarını çekirdeklerin içine bırakır, larvaları besleyerek posaya zarar verir ve etkilenen meyvenin erken dökülmesine neden olur. Oliwes’te bu istilaları öngörmek ve erken aşamada müdahale etmek mümkündür. mMeteoroloji istasyonu tarafından ölçülen minimum ve maksimum sıcaklıklara dayalı olarak genç sinek formlarının günlük ve haftalık ölüm seviyesini tanımlayan sinekölüm modelive sinek gelişim modeli Saatlik sıcaklık verilerini kullanarak sinek popülasyonunun çeşitli fenolojik evrelerdeki dağılımını, ardından bireysel evrelerin zaman içindeki eğilimini ve böceğin yıllık nesil sayısını tahmin eder (Şekil 7). Bu tahminler zeytin yetiştiricisinin önleyici tedbirler almasına ve daha verimli ve etkili bir şekilde tedavi etmesine olanaktanır.

Şekil 7: Zeytin sineği gelişimi (üstte) ve ölüm oranı (altta) tahmin modeli

Sonuçlar

Zeytinliklerin tarım ilaçları ve gübrelerle yönetimi, bir çiftliğin ekonomik ve çevresel dengesi üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Zeytinlik yönetimini karakterize eden tarımsal uygulamaların çevresel etkilerini azaltabilecek, çiftliği piyasada daha sürdürülebilir ve rekabetçi hale getirebilecek ve yeni düzenlemelere (Avrupa Yeşil Anlaşması ve Tarladan Çatala Stratejisi) uygun araçlar vasıtasıyla rasyonalizasyonunun uygulanması önemlidir.

iDrone hizmetiyle veya bağımsız olarak iAgro uygulamasıyla oluşturulan zeytinlik canlılık haritalarının kullanımı, çiftçilerin zeytinliklerini yönetmek için daha odaklı ve sürdürülebilir bir yaklaşım benimsemelerine, nihai ürünün kalitesini artırmalarına ve boşa harcanan kaynakları azaltmalarına olanak tanıyor. Bu operasyonel strateji, özellikle tarlada doğal olarak bulunan değişkenliği tanımlamaya odaklanarak, zeytin bahçesinin belirli özelliklerini tanımlamadaki olağanüstü sağlamlığı ile öne çıkmakta ve şirketin giderek daha kesin bir kimliği pekiştirmesine ve pazarda kendini ayırt etmesine olanak sağlamaktadır.

Meteoroloji istasyonları ve tahmin modellerinin kullanımı zeytin yetiştiricilerinin Bilime dayalı kararlar almak ve riskleri azaltmak, zeytin kalitesini ve verimini ve dolayısıyla yağ üretimini iyileştirmek. Sıcaklık değişimlerinin fenolojik ve fizyolojik gelişimi yöneten tüm fizyolojik süreçleri etkilediği zeytin sektöründe, bu tür bilgileri tahmin etme ve sürekli olarak izleme yeteneği aşağıdakiler için temeldir zeytin kalitesi üzerinde yüksek kontrol ve yeterli verimlilik sağlar. Zeytin yetiştiricileri, meteoroloji istasyonları ve tahmin modelleri kullanarak en uygun zamanlarda harekete geçebilir Savunma operasyonlarının ve kaynak kullanımının optimize edilmesi, israfın azaltılması ve üretim verimliliğinin artırılması.