AGROSENSING · Blog

Nota lapangan pertanian

Panduan praktikal untuk pertanian pintar, perisikan tanaman, GIS pertanian, pemantauan satelit dan pengesahan lapangan.

122 artikel · Halaman 6 daripada 11

Deretan tanaman sayuran di ladang yang ditanam di San Rafael, Bulacan

NDVI untuk pertanian: corak berguna dan kesilapan biasa

Gunakan NDVI untuk membandingkan corak tumbuh-tumbuhan dalam konteks yang sesuai, memeriksa input merah dan inframerah dekat serta topeng kualiti. Semak pemerhatian lapangan sebelum memberikan makna agronomik.

Baca artikel ↗
Pokok epal mengeluarkan buah merah dalam barisan di Nagog Hill Orchard

NDRE dan jalur tepi merah dalam pemantauan tanaman

Nyatakan jalur inframerah dekat dan jalur tepi merah yang digunakan, kerana formulasi dan penderia yang berbeza tidak sama. Bandingkan pemerhatian dalam kaedah pemprosesan dan konteks tanaman yang sama.

Baca artikel ↗
Pekerja ladang menyiram sebidang sayur di utara Ghana

NDMI dan kelembapan kanopi tanaman: mentafsir isyarat

Gunakan hubungan inframerah dekat dan inframerah gelombang pendek sebagai maklumat kontekstual tentang variasi berkaitan kelembapan kanopi. Semak hujan, peringkat tanaman dan pemerhatian tanah di samping peta.

Baca artikel ↗
Ladang gandum emas di bawah langit mendung di Indiana, Amerika Syarikat

Awan, bayang-bayang dan pemerhatian satelit yang boleh digunakan

Periksa topeng kualiti di atas medan sebenar, bukan sahaja peratusan awan seluruh pemandangan. Semak bayang-bayang, jerebu nipis, tepi medan dan bilangan piksel sah yang tinggal selepas menutup.

Baca artikel ↗
Ladang yang ditanam dengan barisan tanaman selari dan pokok terpencil

Komposit tanaman bulanan: tarikh dan masalah ketidakpastian

Dokumentasi tarikh yang menyumbang kepada komposit dan cara nilai dipilih atau digabungkan. Periksa sama ada medan diwakili oleh bahagian yang berlainan dalam bulan itu.

Baca artikel ↗
Peralatan pengairan pangsi tengah di atas padang di Boone County, Indiana

Imej radar untuk pertanian di bawah awan berterusan

Tentukan mod pemerhatian, arah orbit, rawatan rupa bumi dan konteks tanaman sebelum membandingkan taburan belakang radar. Gunakan pemerhatian rujukan yang sesuai untuk mentafsir perubahan permukaan dan kanopi.

Baca artikel ↗
Kebun zaitun dan landskap luar bandar berhampiran Benilloba, Sepanyol

Kesan pinggir medan satelit dan piksel bercampur

Periksa cara jalan, pokok, longkang, tanaman bersebelahan dan penjajaran poligon mempengaruhi piksel yang disertakan dalam ringkasan medan. Pertimbangkan penimbal dalaman hanya jika kawasan perwakilan masih men

Baca artikel ↗
Drone pertanian beroperasi di atas sawah berhampiran Nisoshi, Aomori, Jepun

Membandingkan peta tumbuh-tumbuhan satelit dan dron

Jajarkan tarikh pemerolehan, definisi jalur, rawatan radiometrik, resolusi dan sempadan medan sebelum membandingkan corak. Agregat kepada skala sepunya yang bermakna dan bukannya padanan warna mengikut mata.

Baca artikel ↗
Juruteknik lapangan memeriksa stesen sensor di sebelah tanaman pengairan

Makluman anomali tanaman: dari ambang kepada pemerhatian yang disahkan

Tentukan makluman sebagai permintaan untuk semakan dan ujinya terhadap peristiwa pengurusan biasa. Rekod sama ada setiap makluman disahkan, ditolak dengan alasan atau masih menunggu bukti.

Baca artikel ↗
Petani memeriksa sampel tanah yang diambil dengan alat pensampelan

Bawa bukti lapangan kembali ke peta pertanian

Reka setiap soalan tinjauan untuk menyokong keputusan yang boleh dikenal pasti, dan sambungkan pemerhatian dengan gambar, tarikh, koordinat dan kod medan yang sesuai. Uji keseluruhan kitaran pengumpulan-untuk-s

Baca artikel ↗
Cerun pertanian teres di Batad di Cordilleras Filipina

Mendigitalkan sempadan pertanian dengan kawalan kualiti

Pilih tarikh imej dan maksud sempadan yang dimaksudkan sebelum mendigitalkan. Bezakan takat yang ditanam, blok operasi, rizab saliran dan sempadan hak tanah dan bukannya menggabungkannya menjadi satu poligon.

Baca artikel ↗
Pokok mangga tumbuh di kebun

Menyelaras sistem rujukan untuk GIS pertanian

Kenal pasti sistem rujukan koordinat untuk setiap sumber dan pilih sistem unjuran yang sesuai untuk analisis kawasan setempat atau jarak. Kekalkan metadata asal semasa mengeksport atau berkongsi.

Baca artikel ↗

Lihat tanah anda daripada perspektif yang lebih berhubung.

Pilih komoditi dan terokai ruang kerja AgroSensing.

Mulakan demo anda