Partner serwisu: 
Rozwiązanie takie pod nazwą Yield Prediction Solution proponuje firma Metos Polska. Jest ona przedstawicielem austriackiego producenta zaawansowanych technologicznie rozwiązań do monitorowania upraw. To Pessl Instruments, którego gama produktów oferowana jest właśnie pod marką Metos.
Miejscem, w którym gromadzone i przechowywane są wszystkie dane zebrane z urządzeń Pessl Instruments, jest platforma internetowa FieldClimate. Posiada ona szereg funkcjonalności pomagający podejmować ważne decyzje związane z prowadzeniem gospodarstwa rolnego. O ich praktycznym wykorzystaniu na podstawie danych z rolniczych stacji pogodowych pisaliśmy już tutaj.
Prognoza plonu zmniejsza ryzyko nieuzasadnionego ekonomicznie przeinwestowania danej uprawy. W trakcie sezonu wegetacyjnego pozwala reagować na zmieniające się warunki i dostosować do nich poziom nawożenia oraz ochrony plantacji.
Nową funkcjonalnością platformy internetowej FieldClimate jest możliwość przewidywania plonów. – Najnowszy moduł umożliwia oszacowanie wydajności upraw w oparciu o dostępność wody. Podstawowe ustawienia nie wymagają niczego więcej niż wprowadzenia informacji o uprawie, dacie jej siewu i określeniu przybliżonego terminu zbioru. Prognoza jest dostępna w dowolnym momencie przed, w trakcie i po okresie wzrostu. Dzięki temu innowacyjnemu podejściu rolnik może otrzymywać ważne decyzje dotyczące zarządzania w trakcie sezonu wegetacyjnego. Dotyczą one na przykład nawadniania, stosowania pestycydów i nawozów w celu osiągnięcia zyskownych plonów – mówi Marek Wilanowski, Country Manager Metos Polska.
Nie ulega wątpliwości, że podstawową zmienną decydującą o wielkości plonu jest woda. Dlatego wilgotność gleby i rozkład opadów podczas sezonu wegetacyjnego mają tak duże znaczenie. Oczywiście na wzrost i rozwój roślin wpływa jeszcze cały szereg innych czynników począwszy od żyzności gleby, poprzez rozkład temperatur, na działaniach rolnika kończąc. Jednak wszystkie starania związane z uprawą gleby, siewem nasion, nawożeniem, zwalczaniem chwastów i ochroną roślin niewiele pomogą, jak po prostu zabraknie wody.
Uruchomienie modułu przewidywania plonów (Yield Prediction Solution) jest proste i rozpoczyna się od wyznaczenia granicy pola lub strefy upraw oraz wprowadzenia informacji mających wpływ na przyszłe zbiory. Najważniejsze z nich dotyczą początkowej wilgotności gleby, jej tekstury/typu, daty siewu rośliny i przewidywanego rozpoczęcia jej dojrzewania.
Dla uzyskania najlepszych wyników przewidywania plonów, bardzo ważne jest posiadanie stacji pogodowej na polu lub w jego pobliżu. Ma to znaczenie choćby z powodu różnej wielkości opadów w miejscach od siebie oddalonych o zaledwie kilka/kilkanaście kilometrów.
Obecnie moduł przewidywania plonów (Yield Prediction Solution) obejmuje uprawy następujących roślin: jęczmień, kukurydza, rzepak, pszenica, pszenica durum i soja.
– Jedna z naszych rolniczych stacji pogodowych znajduje się około 14 km od rządowej stacji meteorologicznej na lotnisku. Okazało się, że podczas jednego silnego deszczu, w ciągu zaledwie pół godziny, różnica między tymi dwoma lokalizacjami wyniosła około 80 mm opadu. Nie powinno się więc polegać na danych ogólnych, tylko możliwie bliskich polu – podpowiada Marek Wilanowski.
Wyniki przewidywania plonów dostępne w ramach Yield Prediction Solution podzielone są na 4 obszary:
Platforma internetowa FieldClimate w połączeniu z prognozą plonów udostępnia również zdjęcia satelitarne dla określonego pola lub strefy upraw. Wyświetlane są dwa wskaźniki na podstawie zdjęć z satelity Sentinel 2 o rozdzielczości 10 metrów. To wskaźnik powierzchni liści (LAI) i normalizowana różnica wskaźnika wegetacji (NDVI).
tyle wynosi rozdzielczość zdjęć pół wykonywanych z poziomu satelity Sentinel 2, z których korzysta platforma internetowa FieldClimate.
– W oparciu o przewidywanie plonów w strefie upraw i informacje satelitarne, rolnik może dostosować ważne decyzje dotyczące zarządzania w sezonie wegetacyjnym w odniesieniu do wody, chorób, zwalczania owadów i dodatkowego stosowania nawozów – podsumowuje Marek Wilanowski.
