Precízne poľnohospodárstvo (precision agriculture, resp. site specific crop management) je medzinárodne zjednotený názov pre smery hospodárenia na pôde, využívajúce nové technológie, ktoré začali byť rozvíjané koncom 80. a začiatkom 90. rokov 20. storočia. Hlavným cieľom je prispôsobenie agronomických operácií aktuálnym (lokálnym) podmienkam stanovišťa, pričom zásadou je vykonávať agronomické zásahy na správnom mieste, so správnou intenzitou a v správnom čase.
Ak sa poľnohospodári chcú dozvedieť viac o stave svojich plodín, bežnou metódou je terénny prieskum, pri ktorom sa hodnotí stav porastu a následne sa odoberie obmedzené množstvo vzoriek. Následne sa tieto vzorky podrobia chemickej analýze v laboratóriu. Osobné obchádzanie a ručný odber vzoriek plodín je však prácne a časovo náročné. Pole pre pestovanie plodín vo väčšine prípadov nie sú homogénne a nedá sa tak presne stanoviť rozbormi z celej plochy. Z tohto dôvodu sa v rámci precízneho poľnohospodárstva ponúka prechod na diaľkové snímanie priestoru. To ponúka alternatívu pre zisťovanie stavu nevyrovnanosti plodín na rozsiahlom území za relatívne krátky čas. Diaľkové snímanie poskytuje informácie o priestorových a časových změnách sledovaných veličín. Poľnohospodári môžu vďaka monitorovaniu celého obhospodarovaného územia ľahko zohľadniť rozdielne podmienky v rámci jednotlivých častí pozemkov, ktoré sú inými metódami prieskumu obtiažne zachytiteľné. Neinvazívna metóda vyhodnotenia kvality plodín v podobe multispektrálneho snímkovania prináša reformu v hospodárení. Pre diaľkové snímanie sa používajú dva prístupy: Využitie satelitných snímok a bezpilotných lietadiel (UAV-Photogrammetry).
Tento článok sa zaoberá monitorovaním vybraného hybridu kukurice v stanovených intervaloch postupných fáz rastu pre nájdenie spojitosti zmien nutričných hodnôt plodín a zmien v fotogrametrických obrazoch získaných leteckým snímkovaním pomocí UAV. Skúmaná je závislosť medzi dátami, získanými z chemických rozborov vzoriek rastlín a vegetačnými indexmi, vypočítanými zo spektrálnych odrazivostí, ktoré sú snímané multispektrálnou kamerou. Cieľom je experimentálne stanoviť, či je možné predikovať optimálny čas zberu kukurice a prípadne aj množstvo pozberanej plodiny.
Pre presnejšiu predikciu optimálneho času zberu sú v článku uvedené celkom nové prístupy. Tie sú založené na hľadanie korelácií medzi chemickou analýzou odobraných vzoriek kukurice a snímok, získaných spektrálnou kamerou pri UAV fotogrametrii.
Ako sme pracovali
Z multispektrálnych snímok, získaných pomocou multispektrálnej kamery na bezpilotnom lietadle (UAV) sú vytvorené mapy odrazivostí, z ktorých sú ďalej počítané vegetačné indexy. Vzorky pestovaných plodín (konkrétne kukurice) boli pre získanie ich nutričných parametrov podrobené chemickému rozboru v laboratóriu. Vegetačné indexy a výsledky chemické analýzy sú korelované v rôznom časovom slede fenofáz rastu skúmaného porastu kukurice, aby bolo možné nájsť ideálny čas zberu.
Kde sme pracovali
Experimentálne monitorovanie s odberom vzoriek sme vykonávali na pozemkoch poľnohospodárskeho podniku Bonagro Blažovice, a.s., kde bol vysiaty hybrid kukurice LG Apotheos (FAO 500) od firmy Limagrain Central Europe S.E. Pozemok sa nachádza blízko obce Prace v Juhomoravskom kraji s presnou polohou testovacieho porastu 49.1472789N, 16.7701758E, (obr. 1). Porast sa nachádzal v nadmorskej výške 260 m, kde panuje mierne podnebí s teplými až horúcimi letami. Experimentálne sme vymedzenú časť porastu snímkovali v týždenných intervaloch a vždy súčasne odoberali vzorky na chemickú analýzu.
Ako sme snímkovali
Prvotným krokom bolo zhotovenie dostatočného počtu rôznorodých dát pomocou multispektrálnej kamery, umiestnenej na bezpilotnom lietadle (Obr. 2a a 2b). Použili sme na to multispektrálnu kameru RedEdge od firmy MicaSense, upevnenú na bezpilotnom lietadle (drone) DJI Matrice 600 pro. Kamera vykonáva záznam celkom v 5 úzkych spektrálnych pásmach s rozlíšením každého snímača 1280 x 940 pixelov (bodov). Pre kompenzáciu odrazivosti bolo nutné vykonať pred každým snímaním kalibráciu snímačov zhotovením snímok šedého kalibračného panelu so známymi parametrami (Obr. 2c). Konkrétne parametre pásiem sú uvedené v tabuľke 1.
Pre vytvorenie letovej trasy bola využitá aplikácia Pix4D Capture. Plocha sledovaného porastu mala tvar obdĺžnika a rozmery 401 x 331 m, čo predstavuje približnú plochu 13,2 ha . Celková dráha letu dronu bola 4 477 m.
Sledovanie nutričnej hodnoty kukurice
Celé rastliny kukurice tvoria celkovú biomasu pozberaného porastu. Odber rastlín kukurice prebiehal vždy v rovnakých intervaloch spoločne so zhotovovaním multispektrálnych snímok. Pre sledovanie kvality hybridu kukurice sme zvolili odber podľa metodiky UKZUZ Brno. Z každého miesta bolo odobratých 10 za sebou idúcich celých rastlín kukurice. Odobrané vzorky boli ihneď odvezené a spracované v laboratóriu firmy NutriVet, s.r.o., v Pohoreliciach. Rozdelené odberové vzorky kukurice boli v laboratóriu usušené prti 60 °C (približne 24 hod.) na stabilný obsah sušiny a následne pomleté na 1 mm site. Pri takto upravených vzorkách boli analyzované nasledované parametre: Hmotnosť čerstvej hmoty; hmotnosť klasov. Ďalej boli stanovené nutričné ukazovatele: obsah sušiny, dusíkatých látok, hrubej vláknin, škrobu, popola, NDF - neutrálne detergentnej vlákniny, SNDF (stráviteľnosť NDF), SOH (stráviteľnosť organickej hmoty). Z analyzovaných dát je možné ďalej vypočítať výnos zelenej hmoty na hektár, obsah čerstvej hmoty, množstvo sušiny a tiež množstvo organické hmoty. Všetky analýzy boli vykonané bežnými metódami. Z výsledných analýz bol vypočítaný priemer hodnôt sledovaných látok pre každú odberovú fázu.
Celý článok nájdete v letnom dvojčísle Slovenského CHOVu na s.33-35 a pokračovanie v jeho októbrovom vydaní na s.25-27
Časopis Slovenský CHOV si môžete predplatiť tu.
Ing. Václav Jambor, CSc.2
Ing. Jiří Janoušek1
doc. Ing. Petr Marcoň, Ph.D.2
Mgr. Přemysl Dohnal1
Ing. Petr Raichl2
MVDr. Hana Synková2
Vysoké učení technické v Brně, ČR
NutriVet, s.r.o., Pohořelice, ČR
