Warum sich Landwirte um saubere Ertragsdaten kümmern sollten

Warum sich Landwirte um saubere Ertragsdaten kümmern sollten

Warum sollten sich Landwirte um saubere Ertragsdaten kümmern?

Diese Frage stellen sich viele Landwirte und Devon Liss hat eine Antwort parat. Der Produktentwicklungsmanager von Trimble ist seit nunmehr 14 Jahren in die Welt der Landwirtschaftstechnologie eingetaucht, mit einem klaren Fokus darauf, neue Wege zu finden, um Landwirten dabei zu helfen, profitable Hektar mit so wenig technischem Aufwand wie möglich anzubauen.

Laut Liss spielen saubere Ertragsdaten eine wichtige Rolle bei der Maximierung der landwirtschaftlichen Produktivität und Rentabilität. Ja, es gibt viele andere Faktoren, die eine Rolle spielen, aber ohne saubere Ertragsdaten werden Landwirte letztendlich Entscheidungen auf der Grundlage ungenauer Ertragskarten treffen – nicht anders als zu versuchen, mit schlechten Wegbeschreibungen zu Ihrem Ziel zu navigieren.

Ertragsdaten werden besonders wichtig, wenn Landwirte versuchen, die Variabilität ihrer Felder klar in den Griff zu bekommen. Ausgestattet mit diesem Wissen können sie Schritte unternehmen, um die Rentabilität der einzelnen Produktivitätsbereiche zu verbessern. Für eine Zone mit sehr geringer Produktion ohne wirtschaftliche Lösung kann dies bedeuten, dass diese Hektar aus der Produktion genommen werden müssen. Für eine andere Zone könnte dies bedeuten, die Inputs zu senken, was letztendlich die Erträge nicht verbessert.

Aber um gute Entscheidungen treffen zu können, brauchen Landwirte gute Ertragsdaten, damit sie sich ein klares und genaues Bild davon machen können, was mit dieser Ernte tatsächlich passiert ist.

„Ertragsdaten sind unser einzelnes bestes Zeugnis für das, was wir in einem bestimmten Jahr auf einem Gebiet getan haben. Es fasst alles zusammen, was passiert ist, und zeigt, was wir bis zur Ernte erreicht haben“, sagt Liss. „Aber wir alle wissen, dass Ertragsdaten direkt auf dem Monitor ein unvollkommener Datensatz sind. Daten, die vom Monitor kommen, können aus einer Reihe von Gründen eine schlechte Qualität haben – wir haben möglicherweise Zick-Zack-Muster aufgrund von Kornflussverzögerungen, Start-Durchgangs- und Enddurchgangsverzögerungen am Ende jeder Reihe, Mähdrescher, die sich überlappen oder nicht richtig kalibriert sind – Wie auch immer, wir wissen, dass Ertragsdaten ein sehr hohes Potenzial haben, aber möglicherweise von schlechter Qualität.“

Das Problem

Wie die Landwirte wissen, hängt die Genauigkeit der Ertragsdaten weitgehend davon ab, wie sorgfältig der Mähdrescherfahrer die Daten auf seinem Display protokolliert. Bei den meisten Displays müssen Bediener „Kalibrierungen“ durchführen, dh die tatsächlich in einem Bereich des Feldes geerntete Getreidemenge messen (normalerweise durch Wiegen des Getreides mit einer Waage) und dieses Gewicht dann in den Ertragsmonitor eingeben. Diese Kalibrierungen müssen während der gesamten Ernte, für jede Kultur und bei Änderungen der Kulturbedingungen wie Feuchtigkeitsgehalt oder Saatgutsorte durchgeführt werden.

Wenn Landwirte diesen Schritt aus Zeitgründen überspringen müssen, wird die Qualität der Ertragsdaten fragwürdig – insbesondere wenn mehr als ein unkalibrierter Mähdrescher zur Ernte eines einzelnen Feldes verwendet wird. Das Ergebnis? Berge bedeutungsloser Daten, die nicht mit der Realität vor Ort übereinstimmen.

Andere signifikante Auswirkungen auf die Ergebnisse der Ertragsdaten hängen mit Ungenauigkeiten zusammen, die eine Funktion des Datenerfassungsprozesses sind. Einige dieser Probleme sind:

• Signalverzögerung, die dazu führt, dass die Standorte der Ertragspunkte von dem Ort versetzt werden, an dem die Ernte geerntet wurde
• Falscher oder ungenauer Combine-Header-Status an einigen Punkten, der nicht berücksichtigt, dass der Header aktiv ist
• Kombinieren Sie Überlappungen von zuvor geernteten Flächen
• GPS- und Sensorungenauigkeiten, die zu ungenauen Daten führen

Die Lösung

Laut Liss bereinigen einige Landwirte ihre Ertragsdaten manuell. Dieser Prozess funktioniert für einige, ist aber umständlich und zeitaufwändig. Andere wenden sich neuen Bereinigungstools für Ertragsdaten zu, die auf den Markt kommen.

Unten haben wir eine Checkliste beigefügt, die Landwirte verwenden können, um zu beurteilen, welche Art von Tool zur Bereinigung von Ertragsdaten am besten für ihren landwirtschaftlichen Betrieb geeignet ist. Im Allgemeinen sollte Ihr Yield-Cleaning-Tool:

1. Arbeiten Sie an allen Ertragsdaten, die von allen wichtigen Ertragsmonitoren in die Trimble Ag Software eingehen
2. Entfernen Sie automatisch Datenprobleme im Zusammenhang mit Getreideflussverzögerungen, GIS-Fehlern, Sensorfehlern und Überschneidungen
3. Erleichtern Sie die Korrektur schlechter Ertragsdaten, die durch das Ernten mit mehreren Mähdreschern verursacht wurden
4. Bereitstellung einer Möglichkeit zur Korrektur von Ertragsdatenwerten unter Verwendung tatsächlicher Erntemengen, die von Waagenkarten oder anderen Quellen gesammelt wurden
5. Stellen Sie die folgenden Ausgaben für jeden Ertragssatz bereit:
   • Kalibrierter Ertrag – umfasst alle Korrekturen und Anpassungen, die an der Rohertragsschicht in Ernteeinheiten vorgenommen wurden
   • Normalisierter Ertrag – setzt den gesamten Ertrag auf eine Skala von 100, wobei 100 100 % des durchschnittlichen Ertrags für jedes Feld darstellt. Dies macht es einfach, die Erträge von Jahr zu Jahr zu vergleichen, selbst wenn unterschiedliche Kulturen angebaut wurden.

Laut Liss hat zwar jeder Landwirt seine eigene bevorzugte Methode zur Verwaltung von Ertragsdaten, aber das ultimative Ziel ist, je sauberer, desto besser – für Sie und Ihr Endergebnis.

Erfahren Sie noch heute mehr darüber, wie Sie die Präzisionslandwirtschaftslösungen von Trimble Ag nutzen können, um Ihren Betrieb in dieser Erntesaison zu vernetzen.