عملکرد محصول از مهمترین شاخصهای ارزیابی موفقیت مدیریت محصول توسط کشاورز است. این شاخص تحت تأثیر مجموعهای از عوامل متنوع، از جمله شرایط آب و هوایی، کیفیت خاک، تغذیه و کوددهی، روشهای آبیاری، کنترل آفات و بیماریها، مدیریت علفهای هرز و سایر پارامترهای مرتبط قرار دارد. پیشبینی یا تخمین عملکرد در طول فصل رشد، اطلاعات ارزشمندی درباره وضعیت رشد گیاه در بخش های مختلف مزرعه ارائه میدهد و امکان برنامهریزی دقیقتر و هدفمندتر را برای مدیریت بهینه مزرعه فراهم میکند. به عنوان مثال آیا بخشهایی از مزرعه نیاز به اصلاح مدیریت دارد؟ آیا باید استراتژی آبیاری یا کوددهی تغییر داده شوند؟ از طرف دیگر آگاهی زودهنگام نسبت به عملکرد مزرعه به کشاورزان کمک میکند تا با بهبود برنامهریزی اقتصادی، فروش محصولات را بهینه کرده و هزینههای کشاورزی را مدیریت کنند. در نتیجه، پیشبینی عملکرد، ابزاری اساسی برای بهینهسازی مدیریت محصولات کشاورزی است. در ادامه، روشهای متداول برای پیشبینی عملکرد بررسی شدهاند.
انواع روشهای پیشبینی عملکرد
پیشبینی عملکرد میتواند از طریق کیلگیری یا نمونهبرداری از نقاط مختلف مزرعه انجام شود، و یا اینکه از مدلهای شبیهسازی و سنجش از راه دور برای تخمین عملکرد استفاده کرد.
کیلگیری یا نمونهبرداری توسط انسان
کیلگیری یکی از روشهای نسبتا دقیق برای تخمین عملکرد محصولات کشاورزی است. در این روش، نقاطی از مزرعه بهصورت تصادفی یا سیستماتیک انتخاب شده و محصول آن بهطور کامل (نمونهبرداری تخریبی) یا نمونه (نمونهبرداری با سطح تخریب کم) برداشت میشود. سپس وزن، تعداد، حجم یا دیگر شاخصها بسته به نوع محصول اندازهگیری و ثبت میشوند. در ادامه به منظور تعمیم نتایج نمونه برداری به کل مزرعه یا باغ از روش های درونیابی مانند IDW (Inverse Distance Weighting) و کریجینگ (Kriging) استفاده شده تا نقشه عملکرد مزرعه یا باغ به دست آید. این روش به دلیل دقت بالا در تخمین عملکرد واقعی محصول، کاربرد زیادی دارد. هرچند این روش زمانبر است، اما به دلیل سادگی و قابلیت اجرا در مناطق مختلف، یکی از پایهایترین ابزارهای پیشبینی عملکرد محسوب میشود.
ویژگیهای کلیدی: دقت بالا در تخمین عملکرد، زمانبر بودن، نیاز به دقت بالا در نمونهبرداری
استفاده از مدلهای شبیهسازی گیاهی
مدلهای شبیهسازی گیاهی از معادلات ریاضی برای شبیهسازی فرآیندهای زیستی گیاه، از جمله رشد، توسعه و عملکرد آن استفاده میکنند. این مدلها اثر متغیرهایی مانند آبوهوا، خاک و مدیریت کشاورزی را بر گیاه تحلیل میکنند و مقدار عملکرد را برآورد مینمایند، مانند مدلهای SSM، DSSAT و APSIM که به طور گسترده در تحقیقات کشاورزی مورد استفاده قرار میگیرند. برای استفاده از مدل های شبیه سازی نیاز به کالیبره کردن پارامترهای مدل بوده و همچنین نیاز به داده های هواشناسی آینده برای پیش بینی عملکرد میباشد.
ویژگیهای کلیدی: دقت کمتر از کیلگیری، نیاز به کالیبره کردن پارامترها، نیاز به داده های هواشناسی آینده، سرعت بالای محاسبه، در نظر گرفتن عوامل مختلف
استفاده از سنجش از دور
فناوری سنجش از دور ابزارهای قدرتمندی برای ارزیابی سلامت محصولات و پیش بینی عملکرد ارائه میدهد. برای این منظور، رابطه رگرسیونی بین شاخصهای ماهواره ای در مراحل مختلف رشد گیاه با عملکرد بررسی شده تا از روابط بدست آمده برای پیش بینی عملکرد در سالهای آتی استفاده گردد.
- تصاویر ماهوارهای: شاخصهایی مانند NDVI (شاخص تفاوت پوشش گیاهی نرمالشده) و EVI (شاخص پیشرفته پوشش گیاهی) برای ارزیابی وضعیت رشد گیاهان و تخمین عملکرد محصول استفاده می شوند.
- پهپادها: دادههای بهدستآمده از پهپادها جزئیات بیشتری درباره وضعیت محصولات و زمینهای کشاورزی فراهم میکنند و به پیشبینی دقیقتر کمک میکنند.
ویژگیهای کلیدی: نیاز به کالیبره کردن بر اساس محصول، مشکلات دسترسی به تصاویر ماهوارهای، سرعت بالای محاسبه، شاخصهای ارزیابی محدود
استفاده از یادگیری ماشین
یادگیری ماشینی، شاخه ای از هوش مصنوعی است که بر یادگیری تمرکز داشته و میتواند با بررسی چندین متغیر، الگوها و روابط غیرخطی را شناسایی کند و در ادامه با تحلیل تأثیر آنها بر عملکرد، مقدار عملکرد را پیش بینی کند. دما، بارش و نوع خاک عمدهترین متغیرهایی است که جهت پیش بینی عملکرد با این روش تاکنون مورد استفاده قرار گرفتهاند اما سایر متغیرها مانند عناصر خاک، مقدار کود، آبیاری و غیره نیز استفاده میشوند. برخی از الگوریتمهای رایج مورد استفاده شامل Random Forest، Neural Networks و Gradient Boosting Tree است.
ویژگیهای کلیدی: دقت بالا، نیاز به حجم اطلاعات زیاد برای آموزش مدل، در نظر گرفتن عوامل مختلف
اهمیت پلتفرمهای کشاورزی در پیشبینی عملکرد
با رشد فناوریهای دیجیتال، سامانههای پیشبینی عملکرد در پلتفرمهای کشاورزی نقش مهمی در مدیریت هوشمند مزارع ایفا میکنند. این سامانهها با ادغام دادههای محیطی و فناوریهای پیشرفته مانند مدلهای یادگیری ماشین، به کشاورزان اطلاعات ارزشمندی از جمله پیش بینی عملکرد را ارائه میدهند. با استفاده از این پلتفرمها، کشاورزان میتوانند تصمیمات بهتری برای مدیریت مزارع خود اتخاذ کرده و شاهد افزایش بهرهوری و سودآوری باشند. این بهبودها نه تنها به کاهش هزینهها کمک میکند، بلکه تأثیر مثبتی بر پایداری محیط زیست نیز دارد.
نحوه پیشبینی عملکرد با پلتفرم اگرویار
پلتفرم اگرویار با هدف پاسخگویی به نیازهای کشاورزان طراحی شده و بر ارائه دقت بالا و راحتی کار تمرکز دارد. در این سیستم، کشاورز میتواند در هر زمان از فصل رشد، درخواست کیلگیری و تخمین عملکرد محصول خود را ثبت کند. پس از ثبت درخواست، کارشناس راهبر به مزرعه یا باغ مراجعه کرده و با استفاده از اپلیکیشن اگرویار، نقاط مختلف زمین را بهصورت دقیق بررسی میکند. نمونهبرداری میتواند تخریبی یا غیرتخریبی باشد، بسته به نیاز و درخواست کشاورز، اطلاعاتی مانند وزن، تعداد، حجم یا سایر پارامترهای مرتبط با نوع محصول در اپلیکیشن ثبت میشود. سپس سیستم با استفاده از الگوریتمهای محاسباتی و آماری، گزارش دقیقی از وضعیت عملکرد محصول ارائه میدهد. این گزارش شامل نقشه زمین است که وضعیت عملکردی هر بخش از مزرعه یا باغ را بهصورت تفکیکشده نمایش میدهد و به کشاورز کمک میکند تا تصمیمگیری بهتری در مدیریت زمین خود داشته باشد.
برای ثبت درخواست کیلگیری و محاسبه عملکرد کلیک کنید.
چند منبع برای مطالعه بیشتر
+Basso, B., Cammarano, D. and Carfagna, E., 2013. Review of crop yield forecasting methods and early warning systems. In Proceedings of the first meeting of the scientific advisory committee of the global strategy to improve agricultural and rural statistics, FAO Headquarters, Rome, Italy (Vol. 241).
+Van Klompenburg, T., Kassahun, A. and Catal, C., 2020. Crop yield prediction using machine learning: A systematic literature review. Computers and electronics in agriculture, 177, p.105709.
بخش نظرات
دیدگاهتان را در ارتباط با این مطلب آموزشی بنویسید!