StoryEditor

Sprawdzamy wiarygodność map aplikacyjnych! Czy można na nich polegać?

Wielu dostawców portali i usług udostępnia obrazy z satelitów Sentinel do tworzenia map zmiennego dawkowania. Ale jak bardzo są one wiarygodne i jakie trudności należy pokonać przy tworzeniu map aplikacyjnych?

23.05.2025., 15:40h
Artur JakubekArtur Jakubek

Jak wygląda proces tworzenia mapy aplikacyjnej?

Procedura tworzenia mapy aplikacyjnej jest podobna u wszystkich dostawców oprogramowania: najpierw wybór rodzaju mapy, a następnie określenie na jej podstawie strategii nawożenia dla konkretnych stref pola – albo słabsze strefy otrzymują więcej, a lepsze mniej nawozu, aby wyrównać wielkość plonu, albo odwrotnie, słabsze strefy dostają mniej, a lepsze więcej. Dodatkowo rolnik podaje dawkę docelową, którą sterowany mapą rozsiewacz ma średnio wysiać na polu, ustala przedział zmienności dawki we wszystkich strefach pola oraz określa liczbę tych stref.

Czytaj także: Dron zamiast satelity? CultiWise wprowadza mapy aplikacyjne nowej generacji!

image
Mapa nawożenia z MyDataPlant steruje rozsiewaczem Kverneland. Na polecenie zmienia on dawkę wysiewu w zależności od stref pola.
FOTO:

Podstawą do stworzenia mapy aplikacyjnej (zmiennego dawkowania) może być najnowsza mapa biomasy na polu lub tzw. mapa potencjału plonowania. Tę drugą programy tworzą przez przeliczenie wielu map biomasy z kilku lat, wykonanych przez satelity podczas dojrzewania roślin. Mapy z fazy dojrzewania najlepiej pokazują różnice glebowe w obrębie pola.

Warto wiedzieć

  • Różnice glebowe w obrębie pola najlepiej odzwierciedlają zdjęcia satelitarne z okresu dojrzewania zbóż ozimych i rzepaku.
  • Zdjęcia satelitarne z czynnikami zakłócającymi, takimi jak chmury, należy odrzucić.
  • Rolnicy powinni weryfikować podział mapy potencjału na strefy, np. na podstawie własnych doświadczeń, próbek glebowych lub map plonów z kombajnu.
  • Najczęściej lepiej jest wybrać mniejszą liczbę stref, np. trzy zamiast pięciu czy siedmiu.
image
Mapa nawożenia wskazuje, ile w sumie na dane pole potrzeba nawozu oraz pokazuje dawki w różnych strefach.
FOTO:

Czytaj także: Uprawa TopDownem z mapą aplikacyjną? Co daje rozwiązanie zaprezentowane przez Valtrę i Väderstad?

Czynniki, które mogą wpłynąć na wiarygodność map aplikacyjnych 

Nie każde zdjęcie satelitarne z okresu wegetacji roślin jest odpowiednie. Należy wykluczyć obrazy z chmurami lub cieniami chmur. Istnieją także inne czynniki zakłócające, jak podział pola, niejednolite zagospodarowanie, np. błędy w wysiewie lub uszkodzenia po opryskach, wymarznięcia lub podtopienia roślin, a także skupiska chwastów lub traw.

Często wystarczą dwa lub trzy zdjęcia z suchych lat o wysokiej wartości informacyjnej – radzi firma doradcza AgUmenda z Lipska. Przy obliczaniu map potencjału plonowania należy pominąć uwrocia, ponieważ nieuniknione zagęszczenia gleby mają spory wpływ na kiełkowanie i wzrost roślin. Rzetelność informacji mogą zakłócać również cienie drzew lub żywopłotów na skrajach pól.

Ponadto nie wszystkie uprawy tak samo dobrze odzwierciedlają różnice glebowe. Do tworzenia map potencjału plonowania
AgUmenda zaleca korzystanie ze zdjęć zbóż ozimych po wykłoszeniu i rzepaku po kwitnieniu. Pola kukurydzy lub buraków cukrowych również się nadają, jeśli zdjęcia zostały wykonane tuż przed zbiorem i nie pokazują ponownie zazielenionych obszarów.

image
Xarvio daje zalecenia agronomiczne, np. dotyczące planowanych zabiegów fungicydowych.
FOTO:

W jaki sposób zbadano wiarygodność map potencjału plonowania?

Jak wiarygodne są mapy potencjału plonowania różnych dostawców usług i oprogramowania, badała firma AgUmenda z Lipska na zlecenie Saksońskiego Urzędu ds. Środowiska, Rolnictwa i Geologii w ramach rocznego projektu. Uczestnikami byli dostawcy aplikacji 365Farmnet, OneSoil i xarvio.

Badania rolnicze prowadzono na trzech polach każdego z trzech gospodarstw. Co ważne, nie były to gospodarstwa doświadczalne, należące do instytucji badawczych, lecz zwykłe gospodarstwa, prowadzące regularną produkcję rolną. Jako punkt odniesienia (tzw. referencję) doradcy z AgUmenda stworzyli mapy potencjału plonowania używając oprogramowania open source QGIS. Samodzielnie wybrali istotne zdjęcia satelitarne z wykluczeniem wspomnianych wcześniej czynników zakłócających.

Wiarygodność mapy referencyjnej weryfikowano przez pobieranie

Ten artykuł jest dostępny wyłączenie dla Prenumeratorów Profi
Zyskaj dostęp do tego i innych wyjątkowych artykułów
24. maj 2025 18:00