Variabilné využitie auta z rastlín a pôdy



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Vývoj a implementácia presného poľnohospodárstva alebo poľnohospodárstva špecifického pre danú lokalitu bola umožnená kombináciou globálneho polohovacieho systému GPS a geografických informačných systémov GIS. Tieto technológie umožňujú prepojenie zberu údajov v reálnom čase s presnými informáciami o polohe, čo vedie k efektívnej manipulácii a analýze veľkého množstva geopriestorových údajov. Aplikácie založené na GPS v presnom poľnohospodárstve sa používajú na plánovanie fariem, mapovanie polí, odber vzoriek pôdy, navádzanie traktorov, vyhľadávanie plodín, aplikácie s premenlivou dávkou a mapovanie výnosov. GPS umožňuje farmárom pracovať v teréne s nízkou viditeľnosťou, ako je dážď, prach, hmla a tma. V minulosti bolo pre farmárov ťažké dať do súladu výrobné techniky a výnosy plodín s variabilitou pôdy.

Obsah:
  • Fotosyntéza a jej úloha pri zmene klímy a regenerácii pôdy
  • Kapitola 7: Korelácia a jednoduchá lineárna regresia
  • Presné poľnohospodárstvo
  • poľnohospodárstvo
  • Gls vs glm
  • Presné umiestnenie a technológie aplikácie hnojív s variabilnou dávkou pre záhradné plodiny
  • Jednota nekonečná tráva bez oneskorenia
  • Význam závlah ppt
  • Palivo a oxidant používané v atómovej absorpčnej spektroskopii
POZRITE SI SÚVISIACE VIDEO: 2021 Národný workshop o pôdnej vlhkosti: Monitoring lesov

Fotosyntéza a jej úloha pri zmene klímy a regenerácii pôdy

Stanovenie indexu vegetačnej pokryvnosti pri rôznych pôdnych systémoch pokryvných rastlín pomocou bezpilotného lietadla s palubnou digitálnou fotografickou kamerou. Abstrakt: Permanentný monitoring vegetačného krytu je dôležitý pre zaručenie trvalo udržateľného manažmentu poľnohospodárskych činností s relevantnou úlohou pri znižovaní vodnej erózie. Toto monitorovanie sa môže vykonávať prostredníctvom rôznych ukazovateľov, ako sú indexy vegetačnej pokrývky.

V tejto štúdii sa index vegetačnej pokrývky získal pomocou nekalibrovaných RGB obrázkov generovaných z digitálnej fotografickej kamery na bezpilotnom lietadle UAV. Okrem toho bola vykonaná porovnávacia štúdia s 11 vegetačnými indexmi.

Vegetačné indexy CIVE a EXG vykazovali lepšiu výkonnosť a index WI vykazoval najhoršiu výkonnosť v klasifikácii vegetácie počas cyklov jack bean a proso podľa celkovej presnosti a koeficientu Kappa.

Vegetačné indexy boli účinnými nástrojmi na získanie indexu pokryvnosti pôdy v porovnaní so štandardnou metódou Stocking, s výnimkou indexu WI. Architektúra a cyklus prosa a bôbu mali vplyv na správanie sa skúmaných vegetačných indexov. Vegetačné indexy generované z RGB snímok získaných UAV boli praktickejšie a efektívnejšie, čo umožnilo častejšie monitorovanie a v širšej oblasti počas cyklu plodín.

Trvalé monitorovanie vegetačného krytu je dôležité pre zabezpečenie trvalo udržateľného manažmentu poľnohospodárskych činností s relevantnou úlohou pri znižovaní vodnej erózie CARDOSO et al. Metódou Stocking sa merania vykonávajú in situ, poskytujú relevantné informácie, ale s veľkým oneskorením pri získavaní údajov a nízkym priestorovým pokrytím územia. Na druhej strane, bezpilotné lietadlá UAV a palubné digitálne kamery majú nízke prevádzkové náklady, umožňujú rýchly zber dát s výrazným priestorovým pokrytím, ktorých snímky a vedľajšie produkty sa získavajú jednoduchým spôsobom BENDIG et al.

Ďalšou výhodou je vyššie časové rozlíšenie, ktoré poskytuje dôležité dotácie pre rozhodovanie YU et al. Naproti tomu jeho dostupnejšia cena, vysoké priestorové rozlíšenie centimetrov, ako aj možnosť získania rôznych vegetačných indexov vo viditeľnom spektre zvýšili jeho využitie a sú potrebné štúdie na lepšie definovanie metodík a indexov pre rôzne situácie vegetačného krytu DANDOIS et al. .

Okrem toho sa tieto indexy použili na odhad vegetačného krytu v obrazoch založených na pixeloch, ktoré zahŕňajú vegetačné alebo nezarastené oblasti. Čo sa týka indexov vegetačnej pokrývky, Cardoso et al. Vzhľadom na dôležitosť týchto pokryvných rastlín a nedostatok informácií o ich dynamike vegetačného pokryvu sa táto štúdia zamerala na výpočet a posúdenie rôznych vegetačných indexov viditeľného spektra a určenie indexu vegetačnej pokrývky z leteckých snímok získaných UAV v riadiacich systémoch krycích rastlín. .

Študijná oblasť pozostávala z parciel 4. Ošetrenia pozostávali z holých nevegetačných tried a plodín jack bean Canavalia ensiformis L. Krycie rastliny boli ručne zasiate začiatkom novembra Obrázok 1 Ortofoto experimentálnych parciel s ošetrením jack bean, proso , a holá pôda Získavanie snímok pomocou UAV.

Prelety sa uskutočňovali počas zberového cyklu o 5, 15, 30, 75, , a dňoch po sejbe DAS Obrázok 1. Uskutočnilo sa šesť preletov s výškou 15 m. Na georeferencovanie obrazu bolo použitých 18 kontrolných bodov.

V ďalšom kroku program PhotoScan Pro1. V tejto štúdii sa použilo deväť indexov a dve kombinácie. Kde r, g a b sú normalizované hodnoty pásov R červená, G zelená a B modrá.

Aby sa našiel najlepší optický kontrast medzi rastlinami a pôdou a automaticky sa rozlíšili, použili sa indexy Excess Green ExG Equation 2 a Woebbecke Index WI Equation 3 podľa Woebbecke et al. Použitím rôznych výsledkov získaných v štúdiách o vyššie uvedených indexoch Guijarro et al.

HUE bol stanovený použitím metodológie navrhnutej Purcellom a kol. Spočiatku sa z mozaiky šiestich ortofotografií extrahovali náhodné body s hodnotami vegetačných indexov pre každý z deviatich plôch. Tieto hodnoty sa podrobili logistickej regresii, aby sa vygenerovali intervaly pravdepodobnosti od 0 do 1, ako rovnica 13 HILBE, :.

Kde P je pravdepodobnosť udalosti, ktorá je v tomto prípade vegetáciou alebo nevegetáciou, z je lineárna funkcia prieskumnej premennej x, b 0 je priesečník a b 1 je uhlový koeficient.

Keďže dáta sú binárne, logistická regresia sa adekvátne aplikuje na dáta. Na overenie vegetačných tried bolo extrahovaných 50 náhodných bodov z ortofotografií obsahujúcich vegetačné triedy pre každý pozemok. Na výpočet indexu vegetačnej pokrývky boli použité dve metódy. Prvá metóda využívala metodiku navrhnutú Stockingom počas cyklu plodín fazule a prosa vo vzťahu k dňom po zasiatí DAS.

Okrem toho bol pre každý vegetačný index vygenerovaný logistickou regresiou stanovený index vegetačnej pokrývky. Rovnica CI VI Porovnanie indexov pokryvnosti bolo okrem výpočtu zvyškovej hodnoty vykonané aj pomocou lineárneho regresného koeficientu determinácie, R 2 a Pearsonovej korelácie. súčet štvorcov RSS pre každý pozemok FERREIRA, Obrázok 2 ukazuje, že mapy vytvorené z kombinácií pásov RGB umožnili zaznamenávať variabilitu odpovedí vegetačných indexov vo vzťahu k vegetácii na každom pozemku.

Tabuľka 1 ukazuje popisnú štatistiku vegetačných indexov pre rôzne triedy vegetácie alebo nevegetácie. Indexy WI a HUE vykazovali vyššiu variáciu a vysoké hodnoty štandardnej odchýlky v porovnaní s ostatnými. Okrem toho je možné pozorovať kontrast medzi indexmi pri analýze pre vegetáciu a nevegetáciu, berúc do úvahy ich priemerné hodnoty a príslušnú smerodajnú odchýlku. Väčšina indexov teda predstavovala rozdiel medzi priemernými hodnotami v každej triede Tabuľka 1.

To posilňuje potenciál indexov pri rozlišovaní rôznych typov vegetačného krytu. Index WI zistený v našej štúdii vynikal veľkým rozdielom medzi výsledkami vyššie uvedenej štúdie, na rozdiel od iných indexov, ktoré predstavujú malý rozdiel. Saberioon a kol. Tieto hodnoty sú v súlade s hodnotami získanými v našej štúdii. Motohka a kol. Obrázok 3 zobrazuje husľový graf každej triedy vegetácie alebo nevegetácie vo vzťahu k vegetačným indexom, čo umožňuje lepšiu prezentáciu variability bodového rozloženia indexov v každej triede.

Indexy WI, VEG a GR predstavovali podobnosť v rozložení vegetačných aj nevegetačných tried so štatisticky rovnakými strednými hodnotami v každej z nich, čo dokazuje ich nízku výkonnosť. Ostatné indexy vykazovali rovnakú tendenciu bodového rozloženia, s veľkou amplitúdou vo vegetačnej triede a nízkou variabilitou v nevegetačnej triede, vykazujúcej koncentráciu bodov v mediáne.

V dôsledku toho môžu tieto indexy predstavovať dobré klasifikátory. Tabuľka 1 Popisná štatistická analýza vegetačných indexov viditeľných vo vegetačných aj nevegetačných triedach. Tvar krivky S alebo Z kriviek modelu logistickej regresie je znázornený na obrázku 4.

Typ vzťahu medzi binomickou premennou a odozvou vegetačného indexu súvisiacou s hodnotou b 1 je uvedený v tabuľke 2. Keď nastane opak, t.j. Tabuľka 2 Parametre logistických regresných modelov pre každý vegetačný index vo viditeľnom prostredí. Klasifikačné hodnotenie vegetačných indexov vo viditeľnom spektre. Čo sa týka presnosti vykonanej klasifikácie cez vegetačné indexy Obrázok 5, najvyššími hodnotami Kappa koeficientu 0 vynikli indexy CIVE a EXG.

Index WI vykazoval najnižšiu hodnotu 0. Výsledky celkovej presnosti potvrdili rovnaké poradie hodnôt získaných pomocou Kappa koeficientu s najvyššou hodnotou pre CIVE 0. Na obrázku 5 neboli uvedené výsledky indexu WI z dôvodu ich nízka veľkosť. Obrázok 5 Vzťah medzi kappa indexmi a celkovou presnosťou vypočítaných vegetačných indexov. Podľa Landisovej a Kochovej klasifikácie sú Kappa koeficient medzi 0.

Hodnoty medzi 0. Hodnoty kappa koeficientu medzi 0. Index WI okrem toho, že predstavoval primeranú mieru zhody, vykazoval nízku pozíciu na stupnici koeficientov.

Preto sa WI neodporúča na klasifikáciu vegetácie pre podmienky podobné tým v tomto experimente. To možno vysvetliť ich schopnosťou zmierniť účinky osvetlenia a variabilitu odrazivosti pôdy. Hoci vegetácia závisí od odrazivosti G-pásma HUNT, , modely, ktoré kombinujú tri RGB pásy, sú presnejšie kvôli variabilite pôdnej odrazivosti.

Tieto výsledky sú v súlade s tými, ktoré získali Kazmi et al. Všetky indexy vypočítané z normalizovaných pásiem vykazovali celkovú presnosť nad 0. Woebbecke et al. Podľa Hague et al. Títo autori však zistili, že použitie indexu VEG nadhodnotilo hustotu úrody a buriny v dôsledku uhla kamery vo vzťahu k vertikálnej projekcii. Pokiaľ ide o vplyv vývojových štádií cyklov zrniek a prosa, indexy vykazovali podobné správanie ako DAS, s výnimkou WI na obrázku 6.

Krivky vegetatívnej dynamiky reprezentované vegetačnými indexmi možno zoskupiť do intervalov 0—30 a 30— DAS. V prvom intervale bol pri zvyšovaní DAS pozorovaný nárast hodnôt celkovej presnosti a koeficientu kappa, čo je spôsobené nárastom listovej plochy a indexu vegetačnej pokrývky.

V druhom intervale dochádza k poklesu presnosti vegetačného indexu, ktorý podľa Zhenga et al. Index WI však ukázal veľkú odchýlku v priebehu cyklu pestovania, pričom vždy predstavoval menšiu presnosť v porovnaní s ostatnými.

Podľa Motohka et al. Zheng a kol. Obrázok 6 Celková presnosť a a Kappa koeficient b vegetačných indexov vo vzťahu k dňom po sejbe DAS pokryvných rastlín.

Indexy vegetačnej pokrývky získané vegetačnými indexmi a metódou zarybňovania. Lineárna regresia medzi skladovými vegetačnými indexmi a indexmi vypočítanými z vegetačných indexov predstavovala odlišné správanie vo vzťahu k pokryvným rastlinám. Pre jack bean korelácie predstavovali vysokú predikčnú schopnosť, s regresiami s vysokými koeficientmi determinácie a štatistickou významnosťou, s výnimkou indexu WI Tabuľka 3. Indexy, ktoré vykazovali dobrý výkon, sú tie, ktoré tiež predstavovali vyššiu hodnotu Kappa a celkovú presnosť .

Index EXG predstavoval R 2 = 0. Tabuľka 3 Popis analyzovaných modelov vzťahujúcich sa na indexy pokryvnosti vypočítané medzi vegetačnými indexmi x a metódou zarybňovania y pre pokryvné rastliny fazuľu a proso. Koeficienty determinácie boli pre proso nízke, s regresiami bez štatistickej významnosti. Čím vyššia je hodnota RSS, tým väčší je rozdiel medzi hodnotenými metódami. SAVI teda vyčnieval ako index, ktorý sa najviac približoval štandardnej metóde skladovania v oboch skúmaných plodinách.

Pre ostatné vo všeobecnosti časová dynamika indexov pokryvnosti predstavovala podobnú tendenciu medzi oboma metódami oboma pokryvnými rastlinami, s väčším nadhodnotením nezrovnalostí pre proso, keď sa DAS zvýšil. Okrem toho bolo pozorované nadhodnotenie indexu vegetačnej pokrývky vypočítaného z indexu vegetácie u oboch plodín, s výnimkou indexu WI Obrázok 7. Rozdiel medzi metódami odhadu indexu vegetačnej pokrývky má tendenciu klesať s postupujúcim cyklom plodín, čo možno vysvetliť veľkosť rastliny, zmena indexu pokryvnosti a starnutie rastliny na konci cyklu.

Podľa Kazmiho a spol. Rozdiely pozorované medzi oboma metódami výpočtu indexu vegetačnej pokrývky možno vysvetliť rozdielom v povahe, pre ktorú sa údaje zbierajú, pretože metóda Stocking zohľadňuje tri diagonálne čiary na každom pozemku na výpočet priemernej hodnoty indexu.

Naopak, indexy vegetačnej pokrývky vypočítané z vegetačného indexu predstavujú v pixelových mapových informáciách vyčerpávajúcim spôsobom diskutované grafy ako celok.


Kapitola 7: Korelácia a jednoduchá lineárna regresia

Obavy z utužovania pôdy v Minnesote narastajú, pretože ročné zrážky a veľkosť poľnohospodárskeho zariadenia sa dramaticky zvýšili. Vlhké pôdy sú obzvlášť náchylné na zhutnenie. Ťažké zariadenia a nástroje na obrábanie pôdy zosilňujú poškodenie štruktúry pôdy, zmenšujú priestor pórov a ešte viac obmedzujú objem pôdy a vody. Zlepšenie štruktúry pôdy je najlepšou obranou proti zhutneniu pôdy. Dobre štruktúrovaná pôda zadržiava a vedie vodu, živiny a vzduch potrebné pre zdravú činnosť koreňov rastlín. Zhutnenie pôdy nastáva, keď sú častice pôdy stlačené k sebe, čím sa zmenšuje priestor pórov medzi nimi Obrázok 1. Silne zhutnené pôdy obsahujú málo veľkých pórov, menší celkový objem pórov a následne väčšiu hustotu.

Foto-odvodené odhady hustoty koreňov v pôdnych jamách sa týkali využitia pôdy na štyroch modelovaných odhadoch parametrov vytvorených pre.

Presné poľnohospodárstvo

Presné poľnohospodárstvo PA je koncepcia manažmentu farmárstva založená na pozorovaní, meraní a reagovaní na medzipoľnú a vnútropoľnú variabilitu plodín. Cieľom výskumu presného poľnohospodárstva je definovať systém podpory rozhodovania DSS pre celý manažment farmy s cieľom optimalizovať návratnosť vstupov pri zachovaní zdrojov. Záujem o fytogeomorfologický prístup pramení zo skutočnosti, že geomorfologická zložka typicky určuje hydrológiu poľnohospodárskeho poľa. Tieto polia pozostávajú zo senzorov v reálnom čase, ktoré merajú všetko od hladín chlorofylu až po stav vody v rastlinách, spolu s multispektrálnymi snímkami. Nedávny technologický pokrok však umožnil použitie senzorov v reálnom čase priamo v pôde, ktoré dokážu bezdrôtovo prenášať dáta bez potreby ľudskej prítomnosti. Presné poľnohospodárstvo umožnili aj bezpilotné lietadlá, ktoré sú relatívne lacné a môžu ich obsluhovať začínajúci piloti. Tieto poľnohospodárske drony môžu byť vybavené multispektrálnymi alebo RGB kamerami na zachytenie mnohých snímok poľa, ktoré je možné spojiť pomocou fotogrametrických metód na vytvorenie ortofoto. Tieto multispektrálne obrázky obsahujú viacero hodnôt na pixel okrem tradičných hodnôt červenej a zelenej modrej, ako sú hodnoty blízkeho infračerveného spektra a hodnoty spektra s červeným okrajom používané na spracovanie a analýzu vegetatívnych indexov, ako sú mapy NDVI. Tieto topografické mapy možno použiť na koreláciu zdravia plodín s topografiou, ktorých výsledky možno použiť na optimalizáciu vstupov do plodín, ako je voda, hnojivo alebo chemikálie, ako sú herbicídy a regulátory rastu, prostredníctvom aplikácií s variabilnou dávkou.

Poľnohospodárstvo

Labes a Yung-jin, »Yesss, pane. V štatistike je zovšeobecnený lineárny model GLM flexibilným zovšeobecnením bežnej lineárnej regresie. Na prvý pohľad model funguje dobre. Podrobné špecifikácie modelu syn ekvivalentov. Prediktor ofsetu má koeficient 1.

Tieto metriky sa pravidelne aktualizujú, aby odrážali používanie až do posledných dní. Citácie predstavujú počet ďalších článkov citujúcich tento článok, vypočítaný Crossrefom a denne aktualizovaný.

Gls vs glm

Hľadať produkty:. Definícia pôdy v poľnohospodárstve. Jednotlivé častice sa po zostavení javia ako väčšie častice a sú známe ako agregáty. Prudký Durixeralf jemný, zmiešaný, aktívny, termický , Kalifornia – Táto stredne hlboká pôda je členom série San Joaquin, čo je štátna pôda Kalifornie. Degradovaná pôda nepodporuje produkciu plodín a vedie k nízkej produktivite plodín.

Presné umiestnenie a technológie aplikácie hnojív s variabilnou dávkou pre záhradné plodiny

Správne pH je dôležité pre zdravý rast rastlín. Dôležité je aj uvedomenie si dlhodobých účinkov rôznych postupov hospodárenia s pôdou na pH pôdy. Výskum ukázal, že niektoré poľnohospodárske postupy výrazne menia pH pôdy. Hodnota pH je vlastne mierou koncentrácie vodíkových iónov. Pretože sa koncentrácia vodíkových iónov mení v širokom rozsahu, používa sa logaritmická stupnica pH: pri znížení pH o 1 sa kyslosť zvýši o faktor. Preto pri vysokých alkalických hodnotách pH je koncentrácia vodíkových iónov nízka. Väčšina pôd má hodnoty pH medzi 3. V oblastiach s vyššími zrážkami sa prirodzené pH pôdy zvyčajne pohybuje od 5 do 7, zatiaľ čo v suchších oblastiach je rozsah 6.

ktoré môžu byť dokonca odvodené z geogénneho materského materiálu. pôdy pri rôznych spôsoboch využívania pôdy pomocou frakcionačnej schémy Niektoré auto-.

Jednota nekonečná tráva bez oneskorenia

Pre slepú dieru. Dvojnápravové cestovné prívesy poskytujú väčšiu stabilitu na udržanie vysokej rýchlosti na diaľniciach. Duálny elektronický a manuálny zámok; Dostanete elektronický zámok pre jednoduché použitie alebo mechanický zámok pre dlhú životnosť?

Význam závlah ppt

SÚVISIACE VIDEO: Všetko, čo potrebujete vedieť o pôde

Meria tiež koncentrácie kovov vo vzorkách. Na stanovenie antidetonátorov s obsahom kovov sa teda použila atómová emisná a atómová absorpčná spektroskopia [2, 3]. Typy horákového systému. Metódy analýzy atómovej absorpcie AA podliehajú vplyvu mnohých experimentálnych faktorov, ako sú prietok paliva a oxidantu, výška horáka a prúd lampy. Potom sa zapne palivo a okysličovadlo a potom sa zapáli plameň pomocou automatického zapaľovacieho systému prístroja, malého plameňa alebo rozžeravenej žeraviacej sviečky. AAS je kvantitatívna metóda analýzy, ktorá sa používa na analýzu. Musí sa použiť stechiometrický pomer paliva a okysličovadla v plameni, pri ktorom sa palivo a okysličovadlo úplne spotrebujú.

Kód produktu:

Palivo a oxidant používané v atómovej absorpčnej spektroskopii

Home Combineds for Farming Simulator Vlastné textúry pšenice a jačmeňa zabudnutého ovocia. Terpentín sa niekedy používa na liečbu infekcií močového mechúra. Nové textúry trávy. P, takže niektoré veci sa zlepšia, budú aj na konzole. Nové textúry. Na terpentínovú mrazničku O kaviarni Môj hack.

Účinky využívania pôdy a režimov hnojenia na potenciál denitrifikácie pôdy SDP sa často skúmajú, ale menej sa vie o reakciách SDP na rôzne typy využívania pôdy s rôznymi režimami hnojenia v pôdach odvodených z rovnakého materského materiálu. Uskutočnili sme štúdiu s použitím vzoriek pôdy z 2 dlhodobých viac ako 30-ročných experimentov s hnojením, aby sme určili rozdiel v SDP medzi ryžovou pôdou a horskou pôdou získanou z rovnakého materského materiálu kvartérneho červeného ílu. Výsledky ukázali, že SDP v ryžovej pôde bola 6. SDP ryžovej pôdy významne korelovala s génmi narG a nirS hlavne regulovanými amorfným oxidom hlinitým, zatiaľ čo účinok úpravy na SDP pre horskú pôdu do značnej miery závisel od rozdielov v baktériách denitrifikujúcich nirS na úrovni rodov Herbaspirillum, Sulfuritalea a Cupriavidus a na úrovni druhov, ktoré boli riadené najmä pH pôdy.


Pozri si video: Smetiari. Nitra NKS. Podzemné kontajnery. Garbage men. Smetiarske auto


Komentáre:

  1. Eoin

    wise is not the one who knows a lot, but the one whose knowledge is useful =)

  2. Fitz Patrick

    I am sorry, that has interfered... This situation is familiar To me. I invite to discussion.

  3. Kwesi

    Súhlaste, sú to pozoruhodné informácie

  4. Van Eych

    The author needs to post a monument for this! :)



Napíšte správu


Predchádzajúci Článok

Aké nástroje používajú krajinári

Nasledujúci Článok

Jednoduchá starostlivosť záhradné kvety uk