新质农业——变量播种技术
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文章目录
媒介
一、什么变乱量播种技术
二、使用遥感实行VRS
三、VRS的商业价值
总结
媒介
随着农业企业努力保持环保意识并适应经济波动，变量播种的优势日益凸显。精准农业渐渐遍及，但要真正实现变量播种，还需对整个价值链进行深入调整。对于生产者而言，数字化经常被视为一项庞大投资。然而，通过使用卫星图像分析，生产者可以或许有用地实行变量播种技术，同时显著节省种子、肥料和水等运营成本。本文详细探究了变量播种的基本概念，并展示了最新的科学研究效果，同时提供了在现代农业运营中实行变量播种的现实方法。
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一、什么变乱量播种技术
变量播种（VRS）是一种精准农业技术，可以或许根据土壤特性、地形、气象条件和其他因素的变化，准确调整播种量，以适应多变的农业环境。
自90年代起，变量播种技术开始在学术界和大型农机制造商之间得到应用。而如今，随着大数据分析的广泛应用，这一技术正在被更多的农业生产者所接受。专家建议，联合田间知识和卫星图像数据的变量播种技术，是在最具成本效益的方式下实现最佳产量的抱负方法。
近年来，变量播种的实践已达到全新高度。只管在没有使用数字化方法和大数据分析的环境下仍可实现精准播种，但随着尖端技术的引入，效果更加可预测、效果更令人满足。更大量的数据使得结论的准确性大幅提升，令人欣慰的是，卫星图像等资源已广泛遍及，供更多农业生产者使用。
不过，变量播种的潜力远不止于此。数据科学家正在使用工具和算法，将播种速率与土壤特性、地形、气象条件等因素的变化准确匹配，使变量播种技术更进一步。由于种子发芽、作物生长和产量潜力等因素都会受到这些条件的影响，变量播种可以或许机动分配种子，从而优化产量。通过这种方法，农民可以或许更有用地管理风险，专注于潜力更高的投资范畴，从而提升农业生产的整体效益。
二、使用遥感实行VRS
科学分析是检验有用性和拓展理论专业知识极限的常用方法之一。技术团队测试了基于数字分析的算法，并提出了对可变速率播种过程的改进。
一个例子是使用作物监测卫星精准农业平台的遥感数据。也就是说，技术职员们思量了不同光谱带的植被和土壤指数。这些值的剧烈变化使他们可以或许确定应该重新调整精准种植变量率农业计谋的关注区域。抱负环境下，最好用地面丈量数据来补充卫星数据，例如：
[*]品种遗传潜力和种子发芽的数据
[*]包含完整植被指数的卫星数据的时间序列
[*]土壤的农化、农物理和物理化学指标、土壤图、DEM（数字高程模子）分析衍生物
[*]已往几年所有作物轮作的产量图
[*]提供有关灌溉/排水和排水结构方案的信息
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图1 土壤信息3D可视化
例如，在图 1 中展示的实验研究效果中，研究团队实行了一整套分析步伐，以确定对 2022 年玉米产量影响最大的因素。在图中，可以看到一个地形的 3D 模子，此中包含多个用于进一步分析的预测因子，如坡度、坡向、表面曲率、地形湿度指数（图 1）和侵蚀伤害分析（图 2）。这些因素被精心挑选出来，以更深入地探索它们对作物产量的详细影响。研究表明，通过深入分析这些地形特征，可以获得关于影响玉米产量的名贵看法，从而为精准农业的实行提供有力的科学依据。
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图2 生产力与土壤、地形和侵蚀参数之间的相干性
通过作物监测获取的数据，科学家可以或许分析土壤水分含量和温度，以确定实行变量播种的最佳时间。在生长季节内，他们进一步使用卫星图像来深入分析产量变化的缘故原由，终极得出了一些引人关注的发现：
首先，NDVI（归一化植被指数）、TWI（地形湿度指数）与土壤生产力之间存在直接相干性。此外，NDVI和TWI与坡度以及地形表面的切向曲率和均匀曲率之间出现反比关系。这些观察效果联合其他数据源，资助科学家们得出了关键结论：
矿物肥料的分布受地形影响。高地的肥料渐渐转移到低地势区域，而在平地上，它们的分布则更为均匀。因此，在低地势和水平地带，植被覆盖率有所增长。卫星图像还显示，中度和重度侵蚀的土壤中存在较亮的斑点，与侵蚀模子的预测效果相吻合，进一步验证了侵蚀分析的准确性。
基于所有这些因素，科研团队为该地块制定了更具优化的下一季玉米种植变量播种率。此前的同一播种率为77.5千粒/公顷，而改进后的均匀播种率进步到91千粒/公顷。这一调整有望显著提升该地块的产量潜力，并优化资源分配。
三、VRS的商业价值
实践证明，变量播种比传统同一播种方法更为高效，由于土地和气候在局部特性上总是存在差异。事实上，纵然在同一块地步中，土壤特性也可能因地形、农用化学条件及其他紧张因素而有所不同。种子的发芽率、作物生长状况和产量潜力也存在变异。为了最大化产量，科学家发现，生产者需要根据每块地步中观察到的独特特征，调整每单位面积的最佳植物数量。
在进步成本效益方面，变量播种有助于显著节省肥料、病虫害防治以及除草的费用。研究表明，播种不足和播种过多都会导致产量降落，并增长成本，因此，选择符合的播种率至关紧张，而不应单纯寻求最高产量而盲目增长播种量。
此外，开端研究发现，基于空间图像分析的精准变量播种率分析比传统地面方法更为准确。它能使用大量的多年度动态数据，从而最大限度地镌汰因数据不足而产生的偏差。在欧洲的实践中，当变量播种设备用于400公顷的耕地时，投资通常在第一年内即可回本，均匀收益约为每公顷100欧元。通过预测多时期的投资回报率，我们得出结论，当农场规模达到至少150公顷时，变量播种才是经济有用的。值得注意的是，经济效益的变动依赖于种植的作物范例、土壤特性、遥感数据，最关键的还有额外的分析因素。这些指标将影响变量播种的总体投资回报和恒久可行性。
总结
卫星图像提供了名贵的数据资源，可用于精准种植中的变量播种预测分析。这些图像不但可以或许在底子层面分析植被指数，还可用于对特定位置进行深入的科学研究。在细节分析中，数据科学家可以全面评估土壤参数以及影响特定作物生长发育的关键因素。可供使用的数据越多，他们改进分析方法的速率就越快，从而更有用地找到最佳办理方案，并制定实用的变量播种建议。
基于详细研究生成的播种率数据可以通过计算机文件传输，并可在计算机系统和农业机器设备上进行访问和应用。通过这种方式应用精准种植的变量播种率，生产者不但可以或许降低生产开支，还可以优化作物的收获，并有用维护土壤康健。这种方法将科技的力量引入农业，使其更加可持续并提升整体效益。
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