Alhoewel presisieboerdery as ’n tegnologiese ontwikkeling op toerusting by stropers, kalkstrooiers en planters begin het, het dit as ’n stelselbenadering tot gewasproduksie ontwikkel. Hierdeur word die onsekerhede in besluitneming verminder deur grond- en plantvariasie ruimtelik beter te kwantifiseer, te verstaan en te bestuur.
Die spesifieke bestuursproses en bestuursinligting vir presisieboery verskil na gelang van hulpbronne, sowel as die tipe produksiestelsels. Die tegnologie wat beskikbaar is om variasie deur die groeiseisoen te kwantifiseer en te bestuur, word in Figuur 1 aangedui en verder in die artikel toegelig.
Die kwantifisering van grond- en plantvariasie deur presisietegnologie (Figuur 1) kan slegs bydra tot goeie boerderybesluitneming en -bestuur indien die data tot intelligensie verwerk word, soos voorgestel in Figuur 2.
Kartering of grondklassifikasie
Grond- of oespotensiaal is die mees basiese aspek van presisieboerdery en behels fisiese grondkartering om eienskappe soos die grondtipe, sowel as horison-opeenvolging tesame met doeltreffende en totale gronddiepte, -tekstuur en tekens van natheid, te kwantifiseer. Hiermee word die “drommetjie water” in die grond gekwantifiseer sodat ’n oespotensiaal beraam of met langtermyn-stroperdata gekalibreer kan word (sien Figuur 3).
Ruimtelike kwantifisering van grondchemiese eienskappe
In presisieboerdery word die woord “presisiekaarte” soms gebruik om te verwys na die bepaling van grondchemie op ’n ruitpatroon, sodat kostedoeltreffende toediening van kalk en bemesting met veranderlike toedieningskaarte uitgevoer kan word (Figuur 4).
Presisiebestuur
PRESISIEBESTUUR VAN FINANSIËLE RISIKO VOLGENS OMNIZONE™- EN OMNIRISKIQ™-MODEL
In die Mei/Junie 2023-uitgawe van Arena (Presisieboerdery verminder risiko’s vir produsente) is die waarde van stroperdata breedvoerig bespreek. Hierdie data word gebruik om die grondpotensiaalsones, sowel as die waarskynlikheid van ’n spesifieke opbrengs in ’n sone, te kwantifiseer. Hiermee kan ’n bemestingsaanbeveling se winsgewendheid per sone bepaal word voor die plantseisoen en na-oes bevestig word. Die wisselende graanprys speel ’n groot rol in hierdie proses.
Ter illustrasie word tradisionele en veranderlike bemesting as voorbeeld uit 2015-data gebruik:
Die tradisionele bemestingsbenadering is gebruik, met die langtermyn-gemiddelde opbrengs (LGO) = 6,85 t/ha oor die hele land. Die totale koste beloop R14 245/ha of R2 080/t. Die graanprys is R2 400/t. Die swart lyn in Figuur 5 stel die gelykbreekpunt voor.
Wanneer dieselfde gegewens gebruik word, maar met ’n veranderlike bemestingstoediening per sone, word die waarskynlikheid vir wins in Figuur 6 voorgestel.
Vir die gevallestudie oor veranderlike bemesting, is die insetkoste per sone bereken. ’n Vergelyking van Figuur 5 en 6 toon dat die kans om wins te maak in die ver ondergemiddelde en ondergemiddelde sones onderskeidelik 15% en 42% is. Indien veranderlike bemesting toegedien word, verhoog die kans vir wins na 38% en 52% onderskeidelik.
Die twee laer as gemiddelde opbrengssones het dus ’n aansienlike hoër kans om wins te genereer met veranderlike toediening as met tradisionele bemesting. Vir die hoër potensiaal-sones is daar ’n hoër waarskynlikheid om wins te genereer met tradisionele bemesting omdat dit ’n laer insetkoste het. Die twee bemestingsbenaderings word in Tabel 1 en 2 vergelyk.
Die invloed van die verandering in die graanprys toon dat met veranderlike bemesting selfs die ondergemiddelde sone ’n redelike hoë waarskynlikheid het om wins te genereer.
Tabel 2 toon dat met tradisionele bemesting daar 250 kg/ha en 110 kg/ha kunsmis oorbemes word in die ver ondergemiddelde en ondergemiddelde sones onderskeidelik, indien dit met veranderlike bemesting vergelyk word. In die bogemiddelde en ver bogemiddelde sones word slegs 25 kg/ha en 50 kg/ha meer bemes met veranderlike bemesting as met die tradisionele benadering.
Indien die waarskynlikheid om wins te genereer in ag geneem word, toon Tabel 2 dat daar met veranderlike bemesting ’n 23% en 10% groter kans is om wins te maak met veranderlike bemesting. Die data toon dat die OmniZone™- en OmniRiskIQ™-model doeltreffend gebruik kan word om kwantitatiewe data te voorsien om bemesting ekonomies en omgewingsvriendelik toe te dien.
RISIKO EN BESTUUR
Elke sone het sy eie kenmerkende risiko’s wat geïdentifiseer moet word voordat gepaste bestuursmeganismes oorweeg kan word. Die geleentheid vir risikobestuur in die voorbeeld hierbo lê by die laer opbrengssones, aangesien groter finansiële verliese daar voorkom. Die hoër opbrengssones is eerder ’n geleentheid om die “hoë risiko = hoë opbrengs”-beginsel oordeelkundig aan te wend.
Daar is verskeie opsies of veranderlikes, byvoorbeeld opbrengsmikpunt per sone tesame met graanprysskommeling, wat tydens ’n persoonlike gesprek met jou Omnia-landboukundige ondersoek kan word.
Pro-aktiewe bestuur
PRO-AKTIEWE BESTUUR VAN DIE GROEISEISOEN MET SUPER 5TM SATELLIET GEWASMONITERING
Die voordeel van afstandwaarnemingstegnologie is om variasie in gewasgroei tydens die groeiseisoen te kwantifiseer. Wanneer hierdie inligting met die gronddata en gewasontleding gekombineer word, skep dit ’n geleentheid vir pro-aktiewe besluitneming en optrede.
Indekse om te gebruik:
- Plant se groeikragtigheid (NDVI)
- Vroeë afsterf of rypwording-aanduider
- Blaararea-indeks
- Vogstremmingsindeks
- Fotosintetiese aktiwiteitsindeks
Bestuursvoordeel:
- Vroeë waarskuwing vir reaksie
- Vroeë ID van areas om te verken
- Vergelyking en ‘benchmarking’
- Opbrengsvoorspelling
- Gewasbestuur
- Voedingsbestuur
VOEDINGSBESTUUR
Presisieboerdery is die ideale hulpmiddel om die voedingstofverbruiksdoeltreffendheid (VVD) en die waterverbruiksdoeltreffendheid (WVD) in die praktyk ’n werklikheid te maak sodat die produktiwiteit, volhoubaarheid en winsgewendheid van ’n produksiestelsel bepaal kan word. Hierdie aanduiders word onder andere bepaal deur die grondfaktore, kunsmispraktyke (tipe produk, tyd van toediening, plasing), besproeiing, stremming en wortelgesondheid.
Die bepaling van die VVD en WVD vir elke land of bestuursone is waardevolle bestuurshulpmiddels om die winsgewendheid tydens droë en nat jare te verhoog, sowel as om omgewingsvriendelik te boer. Stroperdata kan as vertrekpunt gebruik word.
Verdere ontledings om daarmee saam te interpreteer, sluit in Super 5TM-satellietwaarneming, OmniSap®– en blaarmonsters, grondbiologie-ontledings en gewasreaksiekurwes verkry vanaf statistiese plaasproewe. Langtermyn VVD- en WVD-waardes vir individuele lande en produksiesones kan verhoog word met die beste bestuurspraktykkonsep van die regte bron, regte gehalte, regte hoeveelheid op die regte plek en regte tyd toegedien.
Figuur 7 toon hoe ’n stikstoftekort oor ’n hele land waargeneem is. ’n Regstellende toediening van ’n ekstra 60 kg N/ha is aanbeveel en op die linkerkantse deel van die land toegedien. Die NDVI-beeld twee maande voor oes het getoon dat die ekstra N wel ’n verhoogde NDVI-waarde teweeggebring het. Die opbrengskaart toon dat waar die ekstra N toegedien is, die opbrengs 6,8 t/ha teenoor die 4,5 t/ha op die res van die land was.
Figuur 8 toon ’n voorbeeld van hoe die OmniZoneTM-kaarte gebruik kan word om kunsmispeilproewe statisties per sone uit te lê. Die nodige voorskrifkaarte word saam met die bemesting-voorskrifkaart geskryf en die proef word saam met die res van die land in een aksie geplant. Kliënte wat hierin belangstel, kan die Omnia-landboukundige in hul gebied kontak.
GEWASBESTUUR
Die tegnologie sorg vir verskeie moontlikhede in gewasbestuur. Figuur 9 toon die identifikasie van ondoeltreffende waterverspreiding op ’n spilpunt met satellietbeelde. Die impak was ’n verlies van 17 t/ha.
Figuur 10 toon hoe die verspreiding van ’n Alternaria alternate-swaminfeksie op aartappels deur satellietbeelde en landinspeksie waargeneem kan word.
Figuur 11 asook Figure 12 en 13 toon voorbeelde van die toepassing van presisieboerdery, ook in die bestuur van grondgesondheid.
VOORSPELLING VAN OPBRENGS VANAF SATELLIETDATA
Die voorspelling van opbrengs met 80% akkuraatheid kan proaktief aangewend word om die bemarking en logistiek van die stroopproses te beplan en te organiseer. Dit verskaf ’n tydsvoordeel vir die boer (Figuur 14).
Samevatting
Presisieboerdery vanuit ’n landboukundige oogpunt het verskeie metodes en tegnologieë om die natuurlike hulpbronne te kwantifiseer en gewasgroei tydens die groeiseisoen te monitor. Kwantitatiewe data word tot waardevolle inligting verwerk sodat weldeurdagte besluitneming en proaktiewe optrede kan volg.
Tipiese prosesse wat gevolg kan word:
- Ken jou area, wat insluit:
- Chemiese ruitmonsterneming en grondregstellings.
- Stroperdata-verwerking.
- OmniZoneTM en/of fisiese kartering, gevolg deur OmniRiskIQTM.
- Meet jou opbrengs.
- Bestuur jou tyd met afstandwaarneming en sonekaarte:
- Identifisering van monsternemingspunte tydens die groeiseisoen.
- Super 5TM- en “NUE”-beelde met laat variëring van stikstof.
- Oesskatting vir vroeë bemarking.
Gesels met jou Omnia-landboukundige om die moontlikhede van presisieboerderytegnologie op jou plaas te ontgin.
Bronnelys
- Dobermann A, Blackmore S, Cook SE and Adamchuk VI, 2004. Precision farming: Challenges and future directions
- Jordaan J, Snyman R en Du Toit J, 2014. Verbeter waterverbruik deur presisieboerdery
- Kok D, Strauss R, Snyman J en Coetzee K, 2020. Die interpretasie van satellietbeelde: Waarde en toepassings vir optimale bestuur
- Onbekend, 2022. Omni-Precise
- Terblanche T, 2016. Precision yield measurement for more economic management, especially in dry years. Nutriology®Newsletter, Summer 2016
