Získávání podkladů pro precizní hospodaření

Collection of Spatial Data for Precision Farming

Brodský Lukáš, Vaněk Václav

Abstract

There are different methods of assessing variability of site features on field. The biggest difference is in the quality of obtained data. The main methods are: mapping based on manual grid point or cell sampling, mapping with real-time sensors, and remote sensing.

Pro získávání map, popisujících prostorové rozložení variability (heterogenity) různých faktorů na pozemku, existují různé metody. Jednotlivé metody se liší především kvalitou, vypovídací schopností, a tedy i využitelností těchto dat. V základním pohledu lze tyto metody odlišit podle principiální hustoty měření a záznamu dat.

Základní metody získávání prostorových dat vlastností pozemku jsou:

· mapování na základě odběru vzorků,

· mapování pomocí senzorů,

· letecké a satelitní snímkování.

V dnešní době je asi nejvíce používanou metodou získávání prostorově vztažených dat pro mapování vlastností pozemků odběr půdních vzorků ze sítě bodů pravidelně rozmístěných po pozemku. Podle metodiky AZP se odebírá průměrný vzorek (např. v řepařské a kukuřičné oblasti z 10 ha) reprezentující celou tuto plochu. Postupně se zvyšujícím se povědomím o variabilitě půdních vlastností se plocha pro odběr zmenšovala. Rozlišovaly se dvě základní metody vzorkování: odběr z ploch, bloků pravidelně rozmístěných po pozemku (např. strana čtverce 60-100 m), nebo odběr vzorků ze sítě bodů (odběrové místo je kruh okolo průsečíku).

Při vzorkování jednotlivých ploch se pak při vytváření mapy přiřazovala jednotná hodnota pro celou určenou plochu. Tato metoda vzorkování se v praxi neujala především pro časovou náročnost, ale také při vyšší úrovni variability na pozemku a příliš velké zvolené ploše odběru se nesprávně odlišily lokality různých úrovní měřeného faktoru.

Naopak odběr ze sítě bodů není tolik časově náročný. Vytvořená mapa z těchto dat se více blíží skutečnosti, jestliže získáme dostatek informací. Protože touto metodou získáme vzorky z omezeného počtu odběrových míst, pro vykreslení mapy rozložení hodnot celého pozemku se musí využít počítače k dopočtu hodnot mezi vzorkovanými body. Existují různé interpolační metody založené na prostorové závislosti měřených hodnot. Jednou z nejvíce užívaných interpolačních metod je kriging.

1. Porovnání základních metod vzorkování (Pocknee, 1995)

Výstupní mapa se vykreslí jako hladká gradace od nízkých po vysoké hodnoty, nebo se použije konturové mapy, kde jsou vstupní data rozčleněna do jednotlivých intervalů, tříd. Rozdělení isočarami u konturové mapy umožňuje lepší vizuální posouzení variability podle velikosti, tvaru a uspořádání jednotlivých ploch stejné úrovně. Pro doplnění mapového výstupu se někdy používá histogram, který je důležitý především při použití hladké gradace.

Při půdním vzorkování je důležitým a kritickým parametrem hustota vzorkování. Se zvyšující se hustotou vzorkování klesá variabilita mezi sousedními vzorky. S hustotou vzorkování ale úzce souvisí ekonomika. Vysoké náklady na odběr a analýzu půdních vzorků vedou k snižování potřebné hustoty, a tedy počtu vzorků, který reprezentuje skutečnou variabilitu. Některé starší práce měly za cíl zjistit optimální hustotu systematického vzorkování v konkrétních podmínkách. Výsledkem těchto prací je návrh sítě 100x100 m (Pocknee a Boydell, 1995), 70x70 m (Frazen a Peck, 1995) pro zjištění variability v daných podmínkách a dostatečného popsání hlavních ploch zásobenosti živin pro variabilní aplikaci hnojiv. Jestliže má být získána přesná mapa pro většinu polních plodin, lze doporučit, podle dat získaných ze vzorkování pravidelné sítě hustoty 32 m, schéma vzorkování, u kterého by vzdálenost sítě neměla překročit 90 m (Wollenhaupt et al., 1994). Firma Ag-Chem Equipment (1997) doporučuje vzorkovat v hustotě 1 vzorek na hektar (100x100 m), nebo hustěji. Ekonomický úspěch lokálně cílené aplikace hnojiv závisí na schopnosti vzorkování dostatečně reprezentovat hlavní plochy různé úrovně zásobenosti živin, a tak oddělit oblasti, kde není nutná aplikace, nebo postačují nižší dávky (Sawyer, 1994). Existuje tedy přímá závislost mezi ekonomikou (náklady na analýzu vzorků) a kvalitou (využitelností) získaných informací.

Do určité doby byly doporučovány pouze uniformně pravidelné tvary sítě vzorkování (čtverec, obdélník, kosočtverec) bez využití jiných informací, vypovídajících o variabilitě vzorkovaného pozemku. Neurčitost v hustotě uniformního vzorkování spolu s vysokou cenou vyšších hustot vzorkovaní limitují využitelnost na mnoha pozemcích. Proto jsou sestavovány nové strategie mapování, pomocí kterých jsou redukovány počty odebraných vzorků se snahou neztratit důležité informace výstupní mapy.

Nové metody vzorkování jsou založeny na vytváření odběrových schémat bodů vzorků podle některé známé prostorově vztažené vlastnosti pozemku. Zpracování probíhá tak, že pozemek je rozdělen na jednotlivé plochy různé velikosti, které jsou považovány za homogenní. V každé takto vytvořené jednotkové ploše je určen bod odběru vzorků. Jako zdrojové informace lze použít např. historii ošetření pole, dříve získané půdní mapy, výnosové mapy, letecké a satelitní snímky a jiné mapově zpracované faktory. Tato data jsou kombinována a analyzována pomocí geografického informačního systému (GIS). Výstupem je schéma bodů vzorkování.

V mnoha případech ale neexistují žádné kvalitní informace, na jejichž podkladě lze určit úroveň prostorové variability a oddělit hlavní lokality. Oliver, Webster (1991) podle Youden&Mehlich v takové situaci navrhují použít “nested design” vzorkování. V tomto schématu vzorkování jsou jednotlivá odběrová místa různě vzdálena. Podle hierarchické analýzy variability se navrhne optimální hustota vzorkování pro danou oblast pozemku. Je ale nutno provést vzorkování a analýzu ve dvou krocích. Této metody se využívá především u rozsáhlejšího vzorkování.

Cílem vzorkování pozemku je popsání a oddělení hlavních oblastí odpovídajících různým úrovním sledovaného faktoru. Variabilita, kolísání těchto faktorů, se v prostoru projevuje v různé frekvenci. Je tedy důležité vědět, s jakou přesností je třeba popsat prostorové změny (např. podle možností aplikační techniky) a tomu přizpůsobit způsob vzorkování.

Bylo by jednoduché popsat zemský povrch, kdyby byl homogenní. Prostředí ale takové není: existuje téměř nekonečná variabilita (Webster a Oliver, 1990).

2. Různé úrovně kolísání a typy prostorové variability

Jako nová, momentálně nejvíce se rozvíjející technologie získávání dat, je mapování pomocí mobilních senzorů (tab. I). Mapa rozložení měřené vlastnosti je získána snímáním senzoru v určitém časovém intervalu a záznamem dat současně s aktuální souřadnicí GPS.

Výhody použití senzorů pro mapování jsou:

* měření ve velmi husté síti v celé ploše (výstupem je detailní mapa

s vysokým rozlišením),

* nevzniká problém s dopočítáváním neměřených bodů (většinou

je hustota měření vyšší než hlavní úroveň variability měřeného faktoru),

* nejsou náklady na analýzu, pouze fixní náklady.

Nevýhody mapování pomocí senzorů jsou:

* nižší přesnost měření senzoru v porovnání s analýzou vzorků

v laboratoři,

* silná závislost přesnosti měření senzoru na lokálních podmínkách.

Důležitou vlastností měření pomocí senzorů je získání relativních hodnot vypovídajících o úrovni variability a rozložení v celé ploše pozemku. Vyšší přesnosti absolutních hodnot lze dosáhnout dodatečným měřením referenčních vzorků.

I. Některé senzory půdních vlastností

V praxi se zatím nejvíce vyskytují senzory měřicí výnos (mapují změny výnosu na celém pozemku). Tyto senzory měří obecně průtok zrna.

Chyby při měření výnosu jsou:

* nerovnoměrnost toku zrna přes čidlo (vyšší frekvence výkyvů toku

zrna než skutečná změna výnosu),

* chyba měření senzoru,

* nepřesná kalibrace pro danou plodinu,

* časové zpoždění toku přes čidlo,

* nepřesnost určení polohy GPS (existuje opravný software).

K přesnějším používaným senzorům patří nárazové tenzometrické a kapacitní čidlo. Nižší přesnosti dosahuje optické čidlo výnosu, od kterého se postupně ustupuje.

Poslední z hlavních metod získávání prostorových dat je letecké a satelitní snímkování. Jde o záznam odraženého elektromagnetického záření od povrchu země, kde nosičem informace jsou elektromagnetické vlny. Energie odraženého elektromagnetického záření se liší ve vlnové délce podle fyzikální a chemické struktury sledovaného objektu. Povrch, který je využit v této oblasti snímkování, je především vegetační porost, tedy listy obsahující chlorofyl. Ve vztahu k chlorofylu je třeba odlišit různé vlnové délky spektra a jejich reakce na chlorofyl (absorpce, transmitance a odraz).

3. Spektrum některých vlnových délek a jejich reakce na chlorofyl

B spektrum modré, G spektrum zelené, R spektrum červené, IR spektrum infračervené

U satelitního snímkování se rozlišují dvě základní metody měření:

aktivní - je vyslán signál, který se srovnává se zpět přijatým signálem

(lze získat snímky rozdělené podle různých spekter vlnových délek),

pasivní - přijímá se energie odraženého slunečního záření.

Data se liší především rozlišovací schopností a šířkou spektra snímání. Při získání dat s rozlišením 10x10 m se získá soubor ze 100 bodů na hektar, při rozlišení 1x1 m pak 10 000 bodů na hektar. Při analýze dat ze snímkování se využívají metody kombinace ve více vlnových délkách (např. výpočet vegetačního indexu). Výhodou získání obrazových dat je především vysoké rozlišení (detailnost) snímků a možnost jednoduchého opakování měření. Nevýhodou je vysoká cena získaných dat, velká časová prodleva mezi měřením a získáním dat a silná závislost kvality dat na počasí.

Snímkování se v praxi využívá především pro rozpoznávání plodin, předpovědi výnosu, sledování zdravotního stavu porostu - především vliv vodního režimu. V poslední době také pro zjišťování úrovně variability na pozemku jako vedlejší zdrojová data.

K dosažení přesných, a tedy kvalitních mapových informací vlastností půd při mapování na základě odběru vzorků, je potřeba využít analýzu více dostupných informací, vypovídajících o prostorovém rozložení variability na pozemku a na tomto základě sestavit schéma vzorkování. V blízké budoucnosti je možné počítat s využitím senzorů pro mapování půdních vlastností, které zvýší přesnost získaných dat, a sníží náklady. Metoda vzorkování ve více krocích je nákladná, a proto se využívá především u pozemků, kde se z nějakých důvodů provádí rozsáhlejší průzkum. Ve výhodě budou pozemky, kde je měřena výnosová mapa, a to především tam, kde je k dispozici z více let.