“Presisie” was die afgelope dekade die antwoord vir amper al die produsent se probleme. Groot beleggings is in monitors, planters en spuittoerusting gemaak om insette soos kalk, kunsmis en – tot ’n mindere mate saad – veranderlik te kan toedien. Het hierdie tegnologie egter die risiko vir die produsent en sy finansierder verminder of help bestuur?
Presisieboerdery is ’n holistiese, omgewingsvriendelike strategie waarmee boerdery-insette en -praktyke drasties verander kan word deur van toepaslike tegnologie gebruik te maak.
Presisieboerderysiklus
Die presisieboerderysiklus-proses word grafies in Figuur 1 voorgestel:
- Die praktiese toepassing of implementering op plaasvlak met trekkers, implemente en stropers maak slegs 25% van die totale presisieboerderysiklus uit.
- ’n Produsent se presisievennoot is verantwoordelik vir die ander 75% van die siklus. Dit sluit in: Die insameling, verwerking en interpretasie van hulpbrondata, in-seisoen monitering en evaluering, asook oes- en na-oes data-evaluering. Hierdie data word tot waardevolle inligting verwerk om produsente te bemagtig om ’n ingeligte bestuursbesluit te kan neem waarmee risiko’s bestuur kan word.
In praktyk begin presisieboerdery in die beplanningsfase met die insameling, akkumulasie, verwerking en interpretasie van data.
BEPLANNING
Dataverkryging of -insameling
- Fisiese en chemiese grondkartering op ’n ruitbasis of reeds gedefinieerde sones.
- Smart sampling vir spesifieke ondersoeke (probleme).
- Die insameling van as applied (toegepaste) data.
- Stroperdata is geskik as evaluering en verskaf ook insetdata vir verdere ontleding.
- Voortdurende data-insameling deur middel van sensors wat intydse data oor die grond, klimaat en toerusting versamel.
Data-ontleding
- In-diepte ontleding, evaluasie en interpretasie van alle ingesamelde data.
- Groot en komplekse datastelle word met geografiese inligtingstelsels (GIS) verwerk sodat verskeie vlakke van gestoorde inligting gelyktydig geïnterpreteer kan word.
BESLUITNEMINGSFASE
Data is waardeloos indien daar geen doel gestel is nie. Sukses word verhoog deur die betrokkenheid van inligtingstegnologie en besluitnemingsondersteuningstelsels. Tipiese besluite sluit in:
- Strategiese of langtermynbesluite (tien jaar).
- Taktiese of mediumtermynbesluite (twee tot vyf jaar).
- Operasionele of intydse besluite (daagliks).
IMPLEMENTERINGSFASE
Die twee komponente van hierdie fase is: Toerusting en die “brein” daaragter. Veranderlike toediening kan op twee maniere gedoen word, naamlik:
- Kaartgebaseerde toediening: Voorskrifkaarte word ontwikkel, hetsy deur ’n landboukundige of maatskappy, en word op die skerm in die trekker gelaai voordat die aksie uitgevoer word.
- Sensorgebaseerde toediening: Sensors is op die implemente gemonteer om intydse (on-the-go of real-time) data te versamel, dit skerm toe te stuur, waar toepaslike sagteware die verwerking en interpretasie doen, en daarna ’n aanbeveling na die implement te stuur wat die regstellingsaksie uitvoer.
EVALUERINGSFASE
Noodsaaklike aspekte wat geëvalueer behoort te word:
- Vergelyking van voorskrif- en toegediende (as applied) kaarte.
- In-seisoen gewasgroei, voedingstofopname, oorsake van stremming, siekte-, voedings- en chemiese skadesimptome.
- Opbrengs en die gehalte daarvan.
- Wins.
- Doeltreffendheid waarmee insette (voeding en water) en die hulpbron (grondgesondheid) gebruik is deur gebruik te maak van simulasie, regressie en korrelasie-ontleding.
Uitsette van die evalueringsfase:
- Riglyne vir toekomstige bestuursbesluitneming.
- Ekonomiese doeltreffendheid van die presisieboerderystelsel.
Toepassing van presisieboerdery
Die produsent moet homself afvra hoe ver daar met die toepassing van presisieboerdery gevorder is.
Die algemene fokus is om foute reg te stel of dieselfde aksie op ’n makliker en meer akkurate manier uit te voer. Dit sluit in:
• Tegniese vlak:
- Posisioneringstelsels het die grootste toepassing gevind.
- Skerms in trekkers en stropers het standaardtoerusting geword.
- Tradisionele planters is vervang met nuwe tegnologie-planters, wat onder andere skips en doubles uitskakel, en kunsmis en saad meer akkuraat uitmeet.
- Grondchemie: Tans is dit ’n standaard gebruik in Suid-Afrika om tradisionele “boeremonsters” met grondchemie op ’n ruitstelsel te vervang, om veranderlike toedieningskaarte te skryf vir die kostedoeltreffende toediening van kalk sowel as die gesonde bestuur van grondchemie.
- Grond of oespotensiaal: Hierdie fundamentele aspek van presisieboerdery behels fisiese grondkartering (grondvorm, tekstuur en gronddiepte) om die “drommetjie water” in die grond te kwantifiseer sodat die oespotensiaal beraam of met langtermynstroperdata gekalibreer kan word.
Jacobs et al. (2018) het in Noordwes die volgende bevind:
- Ouderdom speel geen rol in die gebruik van presisietegnologie nie.
- ’n Groter aantal hektare onder bewerking lei tot die verhoogde gebruik van tegnologie.
- Die ekonomiese voordele van veranderlike stikstof- en fosfaattoediening is die hoofrede vir die gebruik van dié tegnologie.
- Die aanpasbaarheid van groeikragtige kultivars lei tot beperkings in die gebruik van tegnologie.
- Voordele van presisieboerdery:
- Altesaam 94% van die respondente is oortuig dat probleemareas toepaslik reggestel kan word en dat voedingstekorte geografies reggestel kan word.
- Al die deelnemers (100%) het gevind dat die opbrengspotensiaal en werklike opbrengs tussen 0,5 t/ha en 2,5 t/ha verhoog het.
Die gevolgtrekking was dat presisieboerdery lei tot:
- Verhoogde produktiwiteit.
- ’n Verlaagde risiko.
- Vermindering van omgewingsdegradasie.
- Verbeterde ekonomiese lewensvatbaarheid.
Opbrengsdata
RISIKOBEPALING, OPBRENGSMIKPUNT EN KUNSMISAANPASSING
Opbrengs is die integrasie van al die produksiefaktore wat ’n impak in ’n spesifieke seisoen gehad het, en word visueel deur ’n opbrengsmonitor voorgestel. Die fantastiese gevoel tydens waarneming soos die stroper deur die land beweeg, is waardeloos indien die data nie vasgelê en verder ontgin word nie.
Opbrengskaarte verskaf die volgende inligting:
- Sleutelparameters soos bestuursones.
- Netto wins per hektaar.
- Data waarmee die doeltreffende gebruik van stikstof (N), fosfor (P), kalium (K) en reënval bereken kan word.
- Identifisering en kwantifisering van foute in produksietegnologie.
Die akkurate interpretasie van opbrengsdata kan strategiese bestuursbesluite ondersteun om produktiwiteit en doeltreffendheid te verhoog en die risiko te verlaag. Moenie moeite ontsien om te verseker dat die opbrengsmonitor reg gekalibreer is nie – data is te duur!
Stap 1: Bepaal die opbrengssones vanaf opbrengsdata
Bestaande stroperdata van ten minste ’n droë, ’n nat en ’n gemiddelde seisoen is die basis waarmee inligting rakende risikosones in ’n land saamgestel kan word.
Figuur 2 toon vier verskillende jare se opbrengskaarte, met ooglopende ooreenkomste tussen die verskeie seisoene ten spyte van drastiese reënvalverskille.
Die data is deur ontleding omgeskakel om bestuursones (Figuur 3) te ontwikkel. In hierdie voorbeeld is drie bestuursones geïdentifiseer: Laag, gemiddeld en hoog. Laag = opbrengs >75% van die gemiddelde opbrengs oor die vier seisoene. Hoog = 125% van die gemiddelde opbrengs oor die vier seisoene.
Hierdie bestuursonekaart (OmniZone™) kan gebruik word om opbrengsmikpunte vir elke sone te stel om doeltreffende bemestingsaanbevelings te maak. Die bepaling van ’n opbrengsmikpunt per sone is waar risikobesluite geneem word.
In die geval van ’n enkele jaar se data kan die opbrengsmikpunt vir ’n volgende seisoen onder andere bepaal word deur grondkarteringsinligting, grondvogdata, gekalibreerde sagteware en langtermynreënvoorspellings te integreer. Hierdie inligting is egter reeds in langtermyn historiese opbrengsdata vervat – dit moet net deur ’n model ontgin word.
Stap 2: Gebruik OmniRiskIQ™, ’n eiesoortige model wat deur Omnia Nutriology® ontwikkel is, om die kumulatiewe waarskynlikheid (Grafiek 1) vir ’n sekere opbrengs per sone op ’n grafiek te beraam deur te kyk na wat in die vorige seisoene gebeur het.
Met ’n konserwatiewe opbrengsmikpuntbenadering vir die volgende seisoen kan ’n produsent byvoorbeeld besluit om te bemes vir ’n opbrengs met ’n waarskynlikheid van 70% om te realiseer. Op Grafiek 1 sal die opbrengsmikpunt dus 3,09 t/ha, 4,93 t/ha en 6,89 t/ha onderskeidelik vir die lae (rooi), gemiddelde (groen) en hoë (blou) sones wees. Hoe meer inligting (seisoene) in hierdie ontleding gebruik word, hoe meer seisoenale wisseling word in ag geneem om die risiko beter te kwantifiseer.
Met hierdie benadering kan onderbemesting op hoëpotensiaal-grond en oorbemesting op laepotensiaal-grond voorkom word – met ander woorde, bydraend tot “die regte produk, op die regte tyd, op die regte plek, teen die regte peil”.
Die helling van die kumulatiewe waarskynlikheidskurwes word gekwantifiseer en jaarliks gemonitor om die doeltreffendheid van toegepaste bestuurspraktyke se verbetering en winsgewendheid te evalueer.
EKONOMIESE ONTLEDING
Bogenoemde voorbeeld toon hoe die OmniZone™-konsep ruimtelik identifiseer hoe en waar opbrengsrisiko’s oor ’n gegewe land/plaas voorkom. Die OmniRiskIQ™-model kwantifiseer die onderskeie opbrengsrisiko’s, asook die waarskynlikheid daarvan om in ’n sekere bestuursone te realiseer.
Omdat die heersende ekonomiese toestande tot hiertoe nie in ag geneem word nie, sal ’n opvolgartikel aandui hoe die ekonomie in berekening gebring word om winsgewendheid per bestuursone te bereken vir finale aanpassing tot die beplanning.
Samevatting
Oor die algemeen word presisieboerdery gebruik om produksierisiko’s te verminder deur:
- Outomatiese posisioneringstelsels wat bewerkingsaksies makliker en akkuraat uitvoer.
- Die “drommetjie water” in die grond te kwantifiseer waaraan ’n langtermyngemiddelde opbrengs (LGO) gekoppel kan word.
- Bestuur van grondchemie met akkurate en kostedoeltreffende kalktoediening.
- Veranderlike toediening van kunsmis, wat ’n ekonomiese en grondvrugbaarheidsvoordeel het.
- Stroperdata te omskep in sones met kwantitatiewe waarskynlikheid van produksiepotensiaal.
Gesels met jou Omnia-landboukundige – miskien kan daardie ongebruikte opbrengsdata wesenlike waarde tot jou presisieboerderypraktyke voeg deur gebruik te maak van die RiskIQ™-model. Omni-Presies® word voortdurend deur landboukundiges en kliënte uitgedaag om op hoogte te bly van die nuutste tegnologiese ontwikkeling (metings en sensors).
Wie nie meet nie, weet nie!
Bronnelys
- Brooks Ron: Yield Map interpretation linked to profitability. Novartis Crop Protection
- Ehlers L, 2016: Presisieboerdery en inligtingsisteme. In MVSA Bemestingshandleiding. 8ste hersiene uitgawe. FERTASA, Pretoria
- Jacobs AJ, Van Tol JJ & Du Preez C, 2018. Farmers perceptions of Precision agriculture and the role of Agricultural Extension: A case study of crop farming in the Schweizer-Reneke region, South Africa. S.Afr. J. Agric. Ext. Vol. 46, No. 2, 107-118
- Terblanche T en Bornman K, 2015. Die gebruik van langtermyn opbrengsmonitordata om risiko en bemestingstrategieë te bestuur: OmniRiskIQ™
- Terblanche T, 2015. Presisie-opbrengsmeting vir meer doeltreffende bestuur. Nutrilogie® Nuusbrief, Winter 2015
- Terblanche T, 2016. Precision yield measurement for more economic management, especially in dry years. Nutriology® Newsletter, Summer 2016
