Perché gli agricoltori dovrebbero preoccuparsi dei dati sulla resa pulita

Perché gli agricoltori dovrebbero preoccuparsi dei dati sulla resa pulita

Perché gli agricoltori dovrebbero preoccuparsi di dati sulla resa puliti?

Questa è una domanda che molti agricoltori si pongono e Devon Liss è pronto con una risposta. Il Product Development Manager di Trimble è immerso nel mondo della tecnologia agricola ormai da 14 anni, con il chiaro obiettivo di trovare nuovi modi per aiutare gli agricoltori a coltivare acri redditizi, con il minor numero possibile di problemi tecnologici.

Secondo Liss, i dati sulla resa pulita svolgono un ruolo importante nella massimizzazione della produttività e della redditività dell'azienda agricola. Sì, ci sono molti altri fattori in gioco, ma senza dati precisi sulla resa, gli agricoltori finiranno per prendere decisioni basate su mappe della resa imprecise, non diversamente dal tentativo di raggiungere la destinazione con indicazioni sbagliate.

I dati sulla resa diventano particolarmente importanti quando gli agricoltori stanno cercando di ottenere una chiara gestione della variabilità dei loro campi. Armati di tale conoscenza, possono adottare misure per migliorare la redditività di ogni diversa zona di produttività. Per una zona a produzione molto bassa senza soluzione economica, può significare togliere quegli acri dalla produzione. Per un'altra zona, potrebbe significare ridurre gli input che alla fine non miglioreranno i rendimenti.

Ma per prendere buone decisioni, gli agricoltori hanno bisogno di buoni dati sulla resa, in modo da elaborare un quadro chiaro e accurato di ciò che è realmente accaduto con quel raccolto.

"I dati sul rendimento sono la nostra unica migliore pagella per quello che abbiamo fatto in un campo in un anno particolare. Riassume tutto quello che è successo e mostra ciò che abbiamo ottenuto per quanto riguarda il raccolto", afferma Liss. “Ma sappiamo tutti che i dati sulla resa direttamente dal monitor sono un set di dati imperfetto. I dati che escono dal monitor potrebbero essere di scarsa qualità per una serie di motivi:potremmo avere schemi a zig-zag a causa del ritardo del flusso di grano, ritardi di inizio e fine passata alla fine di ogni riga, combinazioni sovrapposte o non adeguatamente calibrate. in entrambi i casi, sappiamo che i dati sulla resa hanno un potenziale molto elevato, ma forse di scarsa qualità."

Il problema

Come gli agricoltori sanno, l'accuratezza dei dati sulla resa dipende in gran parte dall'accuratezza con cui l'operatore della mietitrebbia registra i dati sul display. La maggior parte dei display richiede agli operatori di eseguire "calibrazioni", ovvero misurare la quantità effettiva di grano raccolto in un'area del campo (in genere pesando il grano con una bilancia), e quindi inserire quel peso nel monitor della resa. Queste calibrazioni devono essere eseguite durante il raccolto, per ogni coltura e quando le condizioni della coltura, come il livello di umidità o la varietà dei semi, cambiano.

Se gli agricoltori devono saltare questo passaggio a causa dei limiti di tempo, la qualità dei dati sulla resa diventa sospetta, soprattutto quando si utilizza più di una mietitrebbia non calibrata per raccogliere un singolo campo. Il risultato? Pile di dati privi di significato che non corrispondono alla realtà sul campo.

Altri impatti significativi sui risultati dei dati sulla resa sono legati alle imprecisioni che sono una funzione del processo di raccolta dei dati. Alcuni di questi problemi includono:

• Ritardo del segnale che fa sì che le posizioni del punto di resa siano sfalsate rispetto a dove è stato raccolto il raccolto
• Stato dell'intestazione combinata errato o impreciso su alcuni punti che non tiene conto dell'innesto dell'intestazione
• Combina la sovrapposizione di aree precedentemente raccolte
• Imprecisioni del GPS e del sensore che creano dati imprecisi

La correzione

Secondo Liss, alcuni agricoltori stanno pulendo manualmente i propri dati sulla resa. Questo processo funziona per alcuni, ma è goffo e richiede tempo. Altri si stanno rivolgendo a nuovi strumenti di pulizia dei dati di rendimento in arrivo sul mercato.

Di seguito abbiamo incluso una lista di controllo che gli agricoltori possono utilizzare per valutare quale tipo di strumento di pulizia dei dati sulla resa è più adatto alle loro operazioni agricole. In generale, il tuo strumento di pulizia della resa dovrebbe:

1. Lavora su tutti i dati sulla resa che arrivano al software Trimble Ag da tutti i principali monitor della resa
2. Rimuovi automaticamente i problemi relativi ai dati relativi a ritardi nel flusso del grano, errori GIS, errori del sensore e sovrapposizioni
3. Semplifica la correzione dei dati di scarsa resa causati dalla raccolta con più mietitrebbie
4. Fornire un modo per correggere i valori dei dati sulla resa utilizzando le quantità di raccolto effettive raccolte dai ticket della bilancia o da altre fonti
5. Fornisci i seguenti output per ogni set di rendimento:
   • Resa calibrata:include tutte le correzioni e gli aggiustamenti apportati allo strato di resa grezza, in unità di raccolta
   • Resa normalizzata:mette tutta la resa su una scala di 100 dove 100 rappresenta il 100% della resa media per ogni campo. In questo modo è facile confrontare la resa di anno in anno, anche quando sono state coltivate colture diverse.

Secondo Liss, mentre ogni agricoltore avrà il proprio modo preferito di gestire i dati sulla resa, l'obiettivo finale è, più pulito è, meglio è, per te e per i tuoi profitti.

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