Chemap Agro s.r.o.

Význam zpracování aplikačních map pro lokálně cílenou agrotechniku zemědělských plodin

28. 01. 2021 Ing. Vojtěch Lukas, Ph.D. a kol. Precizní zemědělství Zobrazeno 811x

Precizní zemědělství či smart farming je mnohými označováno digitální revolucí v zemědělství, jde ale jen o postupné zavádění moderních technologií, které se samozřejmostí používáme již nějakou dobu v běžném životě. Hlavním cílem je zvýšit efektivnost pracovních operací a zkvalitnit hospodaření v krajině směrem k udržení produkční schopnosti půd a omezení environmentálních rizik.

Myšlenka cíleného obhospodařování pozemků dle jejich plošné nevyrovnanosti není nová, již naši předkové se snažili reagovat na rozdílně úrodné části svých polí. Rozsáhlé scelování pozemků v druhé polovině 20 století vedlo mnohdy k vytvoření nesourodých půdních celků a ještě více zvýraznilo jejich heterogenitu; s postupným zvyšováním intenzity hospodaření a plošné výkonosti mechanizace však nebylo možné na nevyrovnanost pozemků nijak efektivně reagovat. Až zavádění precizního zemědělství do praxe umožnilo postihnout rozdíly dosahovaných výnosů na dostatečné prostorové úrovni v podobě variabilně prováděných pěstebních zásahů.

Základní principy variabilně prováděných pěstebních operací

Při tvorbě podkladů pro variabilní provádění pěstebních zásahů se vychází z mapování prostorové nevyrovnanosti nejrůznějšími metodami a následné kombinace výsledných mapových záznamů. Stanovení intenzity zásahu může vycházet z měření aktuálního stavu daného agronomicky významného jevu, jako je stanovení zásobenosti půdy živinami z půdního vzorkování pro aplikaci zásobního hnojení, hodnocení výživného stavu ze spektrálních měření plodinových senzorů pro variabilní přihnojování porostů, měření elektrické vodivosti půdy pro variabilní zpracování půdy, snímkování pomocí bezpilotních prostředků (dronů) pro hodnocení zaplevelení a přípravu cílené aplikace herbicidů, apod.

Druhým přístupem při tvorbě aplikačních map je zohlednění dlouhodobých trendů produktivity půdy. Jedná se o tradiční postup agronomického rozhodování v podobě očekávaného výnosu plodin, který je v případě precizního zemědělství zpřesněn do podoby vymezení výnosových hladin v rámci jednotlivých pozemků. Informace o výši očekávaného výnosu plodiny je významná pro agronomické rozhodování. Běžnou praxí je kalkulace průměrné hodnoty pro celý pozemek, na nevyrovnaných pozemcích ale tento postup znamená chybné nastavení intenzity zásahu, které se může projevit, např. přehnojením porostů na méně produktivních plochách a naopak nedostatečnou aplikaci hnojiv na místech s nadprůměrnou produkcí.

V mnoha případech je ideální kombinovat tyto dva přístupy, kdy např. u stanovení dávky dusíkatého hnojení se vychází z pokrytí potřeby odběru N na očekávanou úroveň výnosu v dané části pozemku odvozené z víceletých výnosových map, a tato dávka je korigována dle diagnostiky výživného stavu rostlin z družicového průzkumu. Cílem je hnojením podpořit porost s předpokladem dosažení vyššího výnosu. Naopak na místech s obvykle dosahovaným nižším výnosem je dávka snižována. Nedochází tedy ke srovnání porostu aplikací zvýšené dávky u porostu v horší kondici, ale k diferenciaci dle rozložení očekávaného výnosu.

Využití a zpracování výnosových map

Vývoj sklízecí techniky v současnosti nabízí možnost celoplošného monitorování výnosu sklízené plodiny a jeho záznam do map. Jde o velmi cenné informace pro optimalizaci pěstebních technologií s ohledem na plošné diference dosahovaných výnosů. Před použitím výnosových map je ale nutné záznamy ze sklízecí mlátičky upravit, neboť jsou zkresleny celou řadou vlivů. Je třeba provést odstranění chybových, nespolehlivých a odlehlých hodnot daných chybným záznamem polohy, záběru, objížděním překážek a otáčením apod (mapa 1).

Kromě chybových záznamů může být problematické také zpracování záznamů z více sklízecích mlátiček provádějících současně sklizeň na jednom pozemku, obzvláště pokud se rozcházejí v kalibraci výnosoměrného čidla. Logicky nelze porovnat množství sklizeného zrna zaznamenaného oběma stroji na stejném místě, lze ale po přepočtu na relativní hodnoty výnosu vypočítat odchylku hodnot sousedících přejezdů v obdobných výnosových zónách (nízký, střední a vysoký výnos) a provést vyrovnání obou datových souborů. Vynásobením relativních hodnot průměrným výnosem zrna za celý pozemek zjištěným při odvozu zrna na posklizňovou úpravu pak lze získat výnos v absolutních hodnotách. Automatizace tohoto postupu v GIS usnadnila zpracování výnosových map z rozdílných značek sklízecí techniky pro cca 3 700 ha zrnin na 160 pozemcích sklizených v roce 2019 ve společnosti Rostěnice, a. s. s minimalizací ručního zpracování jednotlivých pozemků. V rámci experimentálního vývoje byly pro porovnání záznamů využity také družicové snímky Sentinel-2 pořízené před dozráváním plodiny, kde lze identifikovat odchylky sklízecích mlátiček na relativně vyrovnaných místech porostu.

Posledním krokem při přípravě výnosových map je pak vytvoření celoplošné mapy z bodových záznamů. S ohledem na dostatečnou hustotu záznamů a značnými lokálními výkyvy je doporučeno preferovat metody prostorových interpolací s vyhlazovacím efektem, jako je např. metoda ordinary kriging (mapa 2) namísto přesných interpolátorů (typicky metoda inverzního vážení vzdáleností IDW).

Takto zpracované výnosové záznamy mohou být významným zdrojem pro popis plošné variability pozemků v precizním zemědělství. Kromě vyhodnocení a plošného znázornění ekonomické efektivity pěstování slouží také pro kalkulaci bilance živin dle úrovně odběru živin odvezenou produkcí v jednotlivých částech pozemků. Mnohem významnější je vymezení tzv. produkčních zón kombinací výnosových záznamů za více ročníků. Cílem je vyhodnotit variabilitu výnosových úrovní za sledované období a identifikovat nadprůměrně či podprůměrně výnosné plochy včetně procentuálního vztažení vůči průměrné hodnotě dosaženého výnosu plodiny. Prvním krokem je přepočet výnosu zrna na procentuální hodnotu vztaženou vždy k průměrné hodnotě pozemku, což umožní porovnávat výnosové hladiny plodin s rozdílnou výnosovou úrovní (např. mák setý a pšenice ozimá). Druhým krokem je pak výpočet střední hodnoty (průměr, medián) ze všech dostupných výnosových map v relativním vyjádření pro každou jednotku plochy (tzn. pixel). Pro usnadnění je vhodné výpočtové operace v GIS provádět formou rastrové algebry (kalkulačky) s rastrovými daty (formát geotiff / tiff). Návrh postupu zpracování nejen výnosových dat je dílčím cílem řešení projektu TAČR TH04010494 „Výzkum a vývoj technologií smart farming pro malé a střední zemědělské podniky“, na kterém spolupracují Mendelova univerzita v Brně, Česká zemědělská univerzita v Praze a společnost P & L, spol. s r.o.

Významná pro agronomy je také znalost mezi-ročníkové variability výnosových úrovní pro rozlišení ploch se stabilní či kolísavou výnosovou hladinou. V praxi se ale tato informace zatím příliš nevyužívá a je spíše sledována v rámci výzkumných studií. Výsledkem by mohlo být definovaní tří typů zón (mapa 3): zóny s vysokým a stabilním výnosem, kde je dosahováno trvale nadprůměrného výnosu zrna a kde je možné podpořit vyšší intenzitou pěstování (hnojení, ochrana rostlin, apod.). Zpravidla se jedná o oblasti s vyšší dostupností půdní vláhy. Zóny s nízkým a stabilním výnosem představují plochy, kde je vhodné snížit intenzitu pěstebních zásahů, dokud nezjistíme a nenapravíme příčinu výnos limitujícího faktoru. Může se jednat o plochy s trvale sníženou úrodností, degradovanou půdu nebo výsušné části pozemků. Třetí kategorií jsou zóny s nestabilním výnosem. Tato místa se z hlediska pěstebních doporučení jeví jako riziková, výnos je zde výrazně ovlivněn ročníkovými vlivy. Příkladem jsou méně výnosné zamokřené části pozemků, které v suchých ročnících poskytují nadprůměrný výnos.

Mapa 1: Výnosové mapy obsahují celou řadu nepřesných záznamů, které je nutné před jejich dalším zpracováním odstranit
Mapa 1: Výnosové mapy obsahují celou řadu nepřesných záznamů, které je nutné před jejich dalším zpracováním odstranit

Mapa 2: Zpracování výnosových záznamů ze dvou sklízecích mlátiček s rozdílnou kalibrací výnosoměrného čidla - vlevo bez korekce se zřetelně viditelnými jízdami techniky, vpravo pak po aplikaci postupu normalizace záznamů; celoplošné mapy byly vytvořeny metodou kriging
Mapa 2: Zpracování výnosových záznamů ze dvou sklízecích mlátiček s rozdílnou kalibrací výnosoměrného čidla - vlevo bez korekce se zřetelně viditelnými jízdami techniky, vpravo pak po aplikaci postupu normalizace záznamů; celoplošné mapy byly vytvořeny metodou kriging

Mapa 3: Příklad map výnosové úrovně (Yield level) a výnosové stability (Yield variability) stanovené pro 52 ha (vlevo) a 38 ha (vpravo) pozemek z historických výnosových map (2004–2009); červené plochy výnosové stability představují rizikové oblasti pro volbu vyšší intenzity zásahu
Mapa 3: Příklad map výnosové úrovně (Yield level) a výnosové stability (Yield variability) stanovené pro 52 ha (vlevo) a 38 ha (vpravo) pozemek z historických výnosových map (2004–2009); červené plochy výnosové stability představují rizikové oblasti pro volbu vyšší intenzity zásahu

Identifikace produkčních zón z družicových dat

V případě absence výnosových záznamů lze produkční zóny definovat z dat dálkového průzkumu, nejčastěji v podobě družicových multispektrálních snímků. Na rozdíl od výnosových záznamů multispektrální snímky nenesou informaci o dosaženém výnosu, ale identifikují rozdíly v rozložení relativního výnosu na základě hodnocení stavu vegetace spektrálním měřením - vegetačními indexy. Díky svým vlastnostem a bezplatnou dostupností je jedním z nejčastěji využívaných zdrojů družicových dat pro precizní zemědělství program NASA/USGS Landsat (USA) a data z družice Sentinel-2 z programu Copernicus Evropské kosmické agentury (ESA). Stanovení vychází z analýzy víceleté řady (min. 5 až 8 let) vegetačních indexů vypočtených z multispektrálních družicových scén z druhé poloviny vegetačního období s vyfiltrovanou oblačností a dalších nežádoucích jevů (mapa 4).

Mapa 4: Příklad mapy produkčních zón (výnosového potenciálu) členěných po 5 % pro pozemky obhospodařované zemědělskou společností Rostěnice, a.s.
Mapa 4: Příklad mapy produkčních zón (výnosového potenciálu) členěných po 5 % pro pozemky obhospodařované zemědělskou společností Rostěnice, a.s.

Tvorba aplikačních map pro zásobní hnojení

Při stanovení úrovně zásobního hnojení se vychází z pokrytí odběru živin na dosahovanou produkci a obsahu přístupných živin (P, K, Mg, Ca) v půdě. Cílem je distribuovat dávky hnojiv s ohledem na výnosové rozdíly, neboť rozdílný celkový odběr živin může významně ovlivňovat zásobenost živin v půdě.

V rámci řešení výzkumného projektu MZe NAZV QJ1610289 „Optimalizace využití produkčního potenciálu půdy lokálně cílenou agrotechnikou“ byl navržen postup mapování plošné variability půdních podmínek v rámci jednotlivých pozemků a tvorba aplikačních map pro variabilní provádění zásobního hnojení. Tento postup zahrnuje (A) senzorové mapování plošné nevyrovnanosti pozemků s využitím nepřímých metod pozemního geofyzikálního měření a dálkového průzkumu, (B) stratifikaci pozemků na základě senzorového mapování a návrh optimalizované sítě pro odběr půdních vzorků a (C) postupy výpočtu celoplošných půdních map z výsledků laboratorních analýz půdních vzorků metodami prostorových interpolací doplněných o data senzorového měření půdy.

Základem stanovení dávky P, K, a Mg živin je bilanční metoda, kdy jsou do půdy navraceny živiny odebrané ve sklizených produktech. Prvním krokem je určení normativní dávky se zohledněním výnosových úrovní z výnosových map či vymezení zón relativního výnosového potenciálu z družicových dat. Následně je provedena korekce normativní dávky na základě hodnocení obsahu přístupných živin z půdního vzorkování optimalizovaného pomocí metod senzorového mapování půdy. Posledním krokem je zpřesnění bilance živin zohledněním odběru živin z výnosových map poslední sklizně a přísunu živin aplikací minerálních či organických hnojiv v uplynulém období (schéma 1).

Při zpracování map v GIS je opět z důvodu snadnosti provádění aritmetických operací doporučena práce s rastrovými daty. Pokud nejsou k dispozici některé prostorové záznamy, např. aplikace hnojiv jednotnou dávkou, je uvažována konstantní hodnota pro celou plochu pozemku. Pro většinu palubních počítačů je nutné výslednou aplikační mapu převést do vektorové podoby, nejčastěji do formátu shapefile (shp) či ISOXML (Taskdata).

Schéma 1: Obecné schéma navrženého postupu zpracování aplikačních map zásobního hnojení v GIS prostředí
Schéma 1: Obecné schéma navrženého postupu zpracování aplikačních map zásobního hnojení v GIS prostředí

Variabilní aplikace minerálních dusíkatých hnojiv

Jak již bylo zmíněno na příkladu v úvodu, pro variabilní přihnojování porostů dusíkatými hnojivy lze doporučit kombinaci diagnostiky aktuálního výživného stavu rostlin pomocí spektrálních měření plodinovými senzory nebo metodami dálkového průzkumu, s mapou produkčních zón definující odběr živiny na očekávanou produkci (mapa 5). Pro přihnojení v raných fázích lze z důvodu méně spolehlivé diagnostiky stavu rostlin využít pouze mapu produkčních zón (mapa 6). Výchozím předpokladem při aplikaci N hnojiv dle podkladové mapy produkčních zón je zvýšení dávky hnojení na místech s vyšším očekávaným výnosem. Výše maximální dávky je stanovena s ohledem na odběr živiny a průběhu povětrnostních podmínek v daném roce. V oblastech s opakovaným výskytem poléhání porostu lze doporučit významné snížení úrovně hnojení, pro vymezení těchto míst lze využít mapu produkčních zón v kombinaci s reliéfem terénu (DEM).

Mapa 5: Příklad mapování nevyrovnanosti 40ha pozemku s pšenicí ozimou ve velmi suchých podmínkách (Dolní Dubňany - Dukovany, 2017); zatímco mapa produkčních zón (a) z časové řady družicových snímků vykazuje obdobné členění méně výnosných zón jako výnosová mapa (b) z toho roku, aktuální stav porostu hodnocení pomocí NDVI ze Sentinel-2 (c) a senzoru Greenseeker (d) z druhé poloviny dubna 2017 vykazoval odlišné rozložení
Mapa 5: Příklad mapování nevyrovnanosti 40ha pozemku s pšenicí ozimou ve velmi suchých podmínkách (Dolní Dubňany - Dukovany, 2017); zatímco mapa produkčních zón (a) z časové řady družicových snímků vykazuje obdobné členění méně výnosných zón jako výnosová mapa (b) z toho roku, aktuální stav porostu hodnocení pomocí NDVI ze Sentinel-2 (c) a senzoru Greenseeker (d) z druhé poloviny dubna 2017 vykazoval odlišné rozložení

Mapa 6: Rozložení dávek produkčního přihnojení porostu dusíkatými hnojivy dusíku na základě mapy produkčních zón pro produkční hnojení ozimé pšenice (25ha pozemek, ZD Kojčice); vyšší úroveň výživy je adresována do míst s vyšším očekávaným výnosem
Mapa 6: Rozložení dávek produkčního přihnojení porostu dusíkatými hnojivy dusíku na základě mapy produkčních zón pro produkční hnojení ozimé pšenice (25ha pozemek, ZD Kojčice); vyšší úroveň výživy je adresována do míst s vyšším očekávaným výnosem

Variabilní aplikace přípravků na ochranu rostlin

Využívání přípravků na ochranu rostlin je v současnosti pod značným drobnohledem veřejnosti. Ačkoli cílená (zonální) aplikace postřikových látek umožňuje významně snížit spotřebu přípravků, její efektivnost je silně závislá na schopnosti spolehlivě diagnostikovat stav rostlin a identifikovat škodlivý organizmus či poškození rostlin.

Výsledky polního experimentu Mendelu a společnosti Skymaps, s. r. o. s cílenou preemergentní aplikací glyfosátů u kukuřice na základě velmi detailního snímkování bezpilotními prostředky (drony) ukazují na možnost snížení ošetřované plochy o 30 až 70 % (obr. 1).

Mnohem jednodušší je vytvoření podkladové mapy pro aplikaci regulátorů růstu z družicových snímků Sentinel-2, kdy vyšší hodnoty NDVI ukazují na vyšší hustotu porostu s adresovanou vyšší dávkou regulace růstu. Podobně lze z těchto dat vymezit plochy zelených rostlin před dozráním při variabilně prováděné desikaci porostu (mapa 7).

Mapa 7: Příprava aplikační mapy pro ošetření regulátory růstu na základě analýzy NDVI snímku ze Sentinel-2
Mapa 7: Příprava aplikační mapy pro ošetření regulátory růstu na základě analýzy NDVI snímku ze Sentinel-2

Obr. 1: Příklad cíleného provedení herbicidního zásahu dle podrobného snímkování zaplevelení vytrvalých plevelů (pcháč rolní) z dronu; na základě podkladové mapy zpracované společností Skymaps, s. r. o. bylo provedeno ošetření na 39 % plochy pozemku (namísto celoplošné aplikace)
Obr. 1: Příklad cíleného provedení herbicidního zásahu dle podrobného snímkování zaplevelení vytrvalých plevelů (pcháč rolní) z dronu; na základě podkladové mapy zpracované společností Skymaps, s. r. o. bylo provedeno ošetření na 39 % plochy pozemku (namísto celoplošné aplikace)

Přínosy variabilní aplikace

V rámci řešení výzkumného projektu TAČR TH02030133 „Zemědělský systém hospodaření integrující efektivní využití živin plodinami a ochranu vod před plošnými zdroji znečištění“ je hodnocen přínos variabilní aplikace minerálních dusíkatých hnojiv v podmínkách Českomoravské vrchoviny. Na pozemcích obhospodařovaných Zemědělským družstvem Kojčice došlo v letech 2016–2018 ke zvýšení účinnosti dusíkaté výživy za optimálních vláhových podmínek. Pokud porost trpí nedostatkem vody, dostupnost dusíku je snížena a variabilní hnojení je neefektivní. Plošné rozdíly ve výnosech jsou za těchto podmínek silně ovlivněny heterogenitou půdních vlastností, zejména půdní vlhkostí.

Vyhodnocení aplikace dusíkatého hnojení ve společnosti Spearhead Czech s.r.o. ukazuje na mírné navýšení výnosů plodin v zónách s variabilní aplikací (viz graf 1). Podobné výsledky potvrzují i řada vědeckých studií ze zahraničí: vyšší ziskovost variabilní aplikace dusíkatých hnojiv lze očekávat na pozemcích s vyšší heterogenitou, přínosy variabilní aplikace jsou ale významné pokud se kromě agronomického hlediska berou v potaz také environmentální vlivy v podobě snížení vyplavování dusíku do vodních zdrojů a emisí N2O.

Ke zvýraznění efektů variabilní aplikace přispívá začlenění dalších postupů precizního zemědělství, jako jsou variabilní setí či variabilní aplikace přípravků na ochranu rostlin.

Graf 1: Dosahovaný výnos po uniformní (UNI) a variabilní aplikaci minerálních dusíkatých hnojiv ve třech aplikačních zónách polního pokusu s pšenicí ozimou společnosti Spearhead Czech, s. r. o. (Elbl a kol., 2018)
Graf 1: Dosahovaný výnos po uniformní (UNI) a variabilní aplikaci minerálních dusíkatých hnojiv ve třech aplikačních zónách polního pokusu s pšenicí ozimou společnosti Spearhead Czech, s. r. o. (Elbl a kol., 2018)

V textu byly využity výsledky řešení výzkumných projektů TAČR TH02030133 a TH04010494.

Ing. Vojtěch Lukas, Ph.D., Ing. Jakub Elbl, Ph.D., Ing. Petr Širůček, Ing. Lubomír Neudert, Ph.D., Ing. Et Ing. Jiří Mezera; Mendelova univerzita v Brně
Ing. Renata Duffková, Ph.D.; Výzkumný ústav meliorací a ochrany půdy, v. v. i, Praha

Související články

Precizní zemědělství nabízí široké možnosti

05. 03. 2021 Ing. Hana Honsová, Ph.D.; Praha Precizní zemědělství Zobrazeno 451x

Zkušenosti s prvním nasazením polních robotů v ČR

08. 02. 2021 Ing. Václav Jirka a kol.; Leading Farmers CZ, a.s. Precizní zemědělství Zobrazeno 605x

Variabilní aplikace jako nástroj moderního agronoma

20. 01. 2021 Ing. Martina Semrádová; Varistar, s. r. o. Precizní zemědělství Zobrazeno 820x

Precizní aplikace - stále častější požadavek zákazníků

17. 01. 2021 Ing. Jan Kovařík; AGRIO MZS s.r.o. Precizní zemědělství Zobrazeno 823x

Silážní porosty monitoruje NIRs i družice

05. 01. 2021 Ing. Eduard Hanina; Limagrain Precizní zemědělství Zobrazeno 705x

Další články v kategorii Precizní zemědělství

detail