Nejčastější nedostatky výnosových map a tipy, jak jim předcházet

Výnosové mapy jsou grafickým znázorněním úrovně výnosu v jednotlivých částech pole. V precizním zemědělství je používáme zejména pro analýzu a optimalizaci zemědělské produkce. Pořízení sklízecí techniky s výnosoměrem je pouze prvním krokem. K finální výnosové mapě, která bude odpovídat realitě na poli, často vede dlouhá cesta. Záznamy ze sklízecí techniky jsou velmi chybové a bez čištění a úpravy nedoporučujeme výnosové mapy používat pro další aplikace. Za posledních 6 let jsme zpracovali mnoho záznamů z výnosoměrů v rámci zpracovávání pokusů s variabilními aplikacemi a chybová nebo úplně chybějící data byla hlavní příčinou, proč nešlo pokusy vyhodnotit. V tomto článku si popíšeme, jaké jsou nejčastější negativní jevy, které při zpracovávání výnosových map vidíme, a jak se alespoň některým z nich vyvarovat.

V místech polehnutí porostů dochází k výrazné výnosové depresi, jde přitom většinou o místa s vysokým výnosovým potenciálem. V případě použití výnosových map pro následnou výživu by došlo k aplikaci menšího množství dusíku, než rostliny ve vysoko výnosových zónách potřebují, a tím ke ztrátě výnosu. Vlastní výnosovou mapu bohužel neupravíme, nicméně můžeme se pokusit poléhání porostů předcházet využitím variabilních aplikací.

• Kompenzace aplikační dávky dusíkatých hnojiv v údolnicích – dusík se do těchto míst přirozeně splaví společně s vodou
• Úpravu výsevku v údolnicích – snížení výsevku pro předcházení přehuštění porostu
• Variabilní setí jako takové
• Variabilní aplikace regulátorů růstu – snížení stresu méně vyvinutých porostů, zvýšení ochrany před polehnutím u silných porostů (vždy dle rozsahu etikety)

Významné znehodnocení výnosových dat nastává při jakýchkoli změnách nastavení parametrů sklizňové techniky během sklizně na jednom poli. Například kalibrace, úprava nastavení výmlatu nebo výšky sečení na řezačce v průběhu sklizně na jednom poli ovlivňuje zaznamenaný výnos kombajnu. Tímto zásahem jsou data zničená, protože nelze zajistit jejich konzistenci napříč celou plochou pole. Takto získanou mapu proto nedoporučujeme používat pro další analýzy či aplikace.

I když porost nepolehl a nastavení techniky během sklizně zůstane neměnné, mohou přesto nastat komplikace. Ve všech uvedených případech nedochází ke sběru dat. Příčinou může být technická závada nebo chyba způsobená obsluhou. Výsledek je však vždy stejný – výnosová data buď zcela chybí, nebo nejsou kompletní, což zásadně omezuje jejich další využití.

Technickým problémům nelze předejít vždy, minimálně je však nutné instruovat obsluhu o správném ovládání stroje a výnosoměru.

K podobné situaci může dojít i v případě, kdy se na jednom poli pohybuje více sklízecí techniky, přičemž některá není vybavena výnosoměrem. Pro zpracování dat a získání alespoň částečné výnosové mapy je nouzovým řešením sklizeň tzv. „ob líchu“, při které se výnosová data shromažďují alespoň z každého druhého pojezdu. Vzhledem k současným šířkám lišt sklízecí techniky však ani tento přístup není ideální, protože neumožňuje získat dostatečně přesná a úplná data pro kvalitní analýzu.

Ať to jsou sloupy, skruže či remízky – vždy to znamená, že sklízecí technika musí objíždět překážku a dojde ke zkreslení dat nestandartním pohybem, změnou naplnění lišty či dalšími vlivy.

Na těchto místech tak podle zaznamenaných dat dochází k většímu propadu výnosu, než jak je tomu ve skutečnosti. Tato data doporučujeme pro další analýzu nepoužívat a při čištění výnosové mapy je eliminovat.

Ke zkreslení dat dochází často také při výjezdu ze sklízeného porostu do sklizené souvratě. Na výnosových mapách tak vznikají zóny s minimálním či nulovým výnosem.

K této situaci dochází, když se sklízecí technika pohybuje po souvrati se zapnutou či nezvednutou lištou. Výnosoměr tak není schopen identifikovat místa, která již byla sklizena a ukládá na nich nulový výnos.

Když na jednom poli pracují dva kombajny, přičemž každý je jinak zkalibrovaný, může to vést k výrazným rozdílům ve výnosových datech. Například jeden výnosoměr může zaznamenávat průměrný výnos okolo 10 t/ha, zatímco druhý na stejném poli jen 6 t/ha. V takovém případě jsou data naprosto nepoužitelná a jedinou možností, jak je zachránit a využít, jsou složité statistické výpočty. Pomocí nich lze kalibrovat oba kombajny na stejnou výnosovou hladinu, což umožní porovnávat odpovídající data. Většina systémů má však s touto normalizací problémy a výsledky nikdy nejsou zcela optimální.

Kalibrace kombajnů může být problematická i v případě, kdy pole sklízí pouze jeden stroj. Často se stává, že výnosoměr ukazuje jiný výnos než skutečný výsledek z váhy. Z tohoto důvodu při vyhodnocování našich pokusů vždy žádáme naše zákazníky o informaci o skutečném výnosu, abychom mohli získat co nejpřesnější a nejspolehlivější data pro analýzu.

Představme si ideální situaci, kdy nám porost nepolehl, obsluha i technika fungovala bez problémů a po poli jezdí dva zkalibrované kombajny. Na první pohled se zdá, že nemůže nastat žádný problém. Avšak pokud jsou kombajny od různých výrobců, může se stát, že výstupní data budou ve dvou vzájemně nekompatibilních formátech. I v tomto případě je nutná konverze dat do jednotného formátu. Bohužel není neobvyklé, že každý výrobce přistupuje ke kalibraci kombajnů jiným způsobem, což může dále komplikovat celý proces.

Poslední situací, která zkresluje výnosové mapy, je případ, kdy technika nesklízí na celý záběr a stroj tuto skutečnost není schopen automaticky detekovat pomocí navigace nebo dalších technických pomůcek, nebo obsluha tuto informaci nezadá manuálně do terminálu (ať už z důvodu technologické nekázně, nebo protože některé stroje tuto funkci nenabízejí). V obou případech dochází k výraznému negativnímu zkreslení výnosu, protože výnosoměr měří menší objem sklizené hmoty odpovídající šíři skutečně sklizené plochy, ale tento objem je následně přepočítán na celý záběr stroje. Výsledkem je opět zkreslení výnosové mapy, kterou je nutné upravit a eliminovat chybná data.

Tento článek rozhodně nemá za cíl znevažovat výnosové mapy, ale spíše upozornit na faktory, které je při jejich využívání nutné vzít v úvahu.

Výnosové mapy jsou cenným nástrojem pro doplnění a ověření map relativního výnosového potenciálu. Na základě výnosových dat lze provádět celou řadu zajímavých analýz, které mohou nabídnout ještě hlubší vhled než samotná výnosová data. V rámci služby Varistar nabízíme našim zákazníkům možnost zpracování výnosových map s využitím pokročilých algoritmů a technologií umělé inteligence.

Pokud Vás moderní technologie a zpracování dat zajímá, neváhejte nás kontaktovat. Můžete se přihlásit do našeho newsletteru, nebo nás začněte sledovat na Facebooku či Instagramu.