Ahogy a 21. század végén majdnem minden magyar gazda ismerte az SPC vetőgépet (és sokan biztosan csukott szemmel is szét tudták szedni, majd összerakni), úgy válik a térinformatika és a nevezetes SHP (shape) fájl a harmadik évezred gazdálkodásának alapjává. A precíziós mezőgazdaság a benne rejlő kiaknázatlan – és valljuk be: talán teljesen fel sem fogott – lehetőségek miatt már itthon is a fejlődés és fejlesztés nehezen megkerülhető eleme. A párbeszédhez és a közös munkához azonban elengedhetetlen, hogy az alapokkal mindenki – gazdálkodó, szaktanácsadó, szolgáltató és kereskedő egyaránt – tisztában legyen. Írásunk ebben kíván segíteni.
Hogyan kerül az adat a szántóföldre?
A „precíziós gazdálkodás” csak a megközelítés egyik elnevezése, és nem foglalja annyira magába az egész műveletsor elméleti alapját, mint a másik név: a „helyspecifikus gazdálkodás”. Ebben a kifejezésben benne van az a jelenség, hogy minden helyhez – azaz a tér egy adott pontjához – adatok rendelhetőek. A célunk az, hogy ezen adatok felhasználásával a lehető legnagyobb megtérülést elérve osszuk szét a rendelkezésre álló forrásokat (idő, pénz, inputanyag stb.) a területünkön.
Honnan lehetnek adatsoraink? Rendelkezésre állhatnak (1) alapadatok, például térképszelvények (EOV térképek), digitális terepmodellek (DEM), felmérések adatai (MePAR blokkok, helyrajzi számok) és ortofotók. A (2) gazdálkodási tevékenység során keletkező adatokat is hasznosíthatjuk: a területek körvonalainak változását, az egyes években beadott Egységes Kérelmeket (EK), valamint az egyes zónák lehatárolását. A (3) területen „keletkező” adatok – szenzoros adatok, hozamtérkép, talajmintavétel pontjai stb. – adatrétegek létrehozását teszik lehetővé, amelyek többféle adatsort is tartalmazhatnak (például a talajmintavétel esetén a pH-t, a szervesanyag-tartalmat vagy az egyes tápelem-szinteket). Ezek kombinálásával alakíthatóak ki a menedzsment vagy művelési zónák, amelyek utána meghatározó alapegységei a táblán belüli műveleteknek (differenciált tápanyag-kijuttatás, változó tőszámú vetés).
Alapadatok
Nagyon szubjektív, hogy mit tekintünk alapadatnak. Vannak, akik ezeket az adataikat (táblaadatok, terméseredmények, Gazdálkodási Napló stb.) csak papíralapon kezelik, míg mások már a talajszkennelés digitális térképeit is alapadatként kezelik. Alapadatnak tekinthető minden olyan információ, amelyek legalább egy szezonon keresztül általános érvényűek, mint például a táblaadatok, de ide sorolhatjuk azok a szenzoros adatokat is, amelyek nem változnak naponta.
Kezdjük a táblaadatokkal! A helyspecifikus műveléshez alapvetően tudnunk kell a tábla elhelyezkedését, méretét – ezt több forrásból ellenőrizhetjük (területalapú kérelem, földhivatali alaptérkép, MePAR), amelyek különböző vetületi vagy koordináta-rendszerekben ábrázolják területeinket. Célszerű a későbbi munka segítése érdekében a WGS 84 (World Geodetic System, a 84 pedig a bevezetés évszámára – 1984 – utal) vetület használata, ugyanis a legtöbb eszköz és szenzor általában ebben a vetületben rögzíti a mért adatokat, valamint az erőgépek fedélzeti számítógépei is e koordináta-rendszerben kezelik a térképeket. Minden ország használ helyi vetületi koordináta-rendszereket, ez nálunk az EOV, avagy az Egységes Országos Vetületi rendszer. Ha több adatunk van több forrásból, az említett uniformitásra érdemes odafigyelni, hiszen munkánk során belefuthatunk a problémába, hogy habár ugyanarról a tábláról származó adatokkal szeretnénk dolgozni, mégsem tudjuk megtenni, hiszen térben a két különböző vetületi rendszer használata miatt nem fedik egymást az adatrétegeink.
A szenzoros alapadatokból általában a talajjal összefüggő mérések tekinthetőek alapadatnak. A talaj tulajdonságai közül az elektromos vezetőképesség (EC) az a paraméter, amelynek mérésével nagy biztonsággal meghatározhatóak a művelési zónák, mint a további vizsgálati egységek határai.
Talajszkennelés eredménye egy Zamárdi tábláról – a precíziós gazdálkodás szempontjából alapadatnak tekinthető, azonban ma itthon még nem sokan rendelkeznek ilyen adatsorral
Tevekénységi adatok
Alapadatainkat különböző forrásokból egészíthetjük ki, amelyek már alkalmasak a dinamikus változások nyomon követésére. Az Egységes Kérelem a leadás után csak egy nehezen kezelhető PDF fájlnak tűnik, azonban megfelelő digitalizálása számtalan lehetőséget rejt: a térképlapokból georeferálással megközelítőleg pontos táblahatárokat készíthetünk (ezek természetesen nem lesznek annyira akkurátusak, mint egy GPS-es területmérésből származó adatsor). A georeferálás a rendelkezésünkre álló geometriai adatok (ebben az esetben a halványzöld táblákat ábrázoló térképek) térképi vetületi rendszerhez való illesztése. Magyarul: a térképen látható tábla egyes pontjait a tér valós pontjaihoz igazítva olyan SHP (shape) fájlt hozunk létre, amely már az asztali és erőgépi szoftverek által térben elhelyezhető módon tartalmazza a táblahatárainkat.
A tevékenységi adatok közé tartoznak a Gazdálkodási Naplóban vagy egy gazdaságirányítási rendszerben is rögzített munkaműveletek adatai, valamint a kijuttatott műtrágya- vagy növényvédőszer-mennyiségek. Ma még táblaszinten kezeljük a GN-t, azonban egy precíziós gazdálkodást folytató üzemben egy olyan megoldás lenne ideális, amelyben zóna alapon (is) tudjuk rögzíteni a felhasznált inputanyagokra, valamint az eredményekre (termésátlag, minőség, nedvesség stb.) vonatkozó adatokat.
A gazdaságban kihelyezett időjárás-állomások adatainak elemzése az egyes műveletek időzítéséhez nyújt segítséget, valamint kinyerhető ezen adatsorokból olyan trendek, amelyek a változó éghajlat mellett a segítségünkre lehetnek. Az általános adatok (csapadék mennyisége és eloszlása, talaj nedvességtartalma különböző mélységben, hőösszeg stb.) mellett az egyre fejlettebb modellek alapján készített hosszú távú előrejelzések is értékes hozadékai e rendszereknek.
Szenzoros adatok
A táblán keletkező adatok közül jelenleg a legnagyobb térhódítást a precíziós szenzorokkal gyűjtött adatok tudhatják maguk mögött, amelyek segítenek átfogóan megismerni táblaink adottságait. Két típusú adatgyűjtésre van lehetőségünk.
Az első csoportba a talajközeli, vagy úgynevezett near sensing szenzorok tartoznak, amelyeket a talaj felszínéhez közel használunk. Ide soroljuk a közeli infravörös szenzorokat, amelyek a növények zöld színtartományának, valamint a zöldtömeg mérésével a pillanatnyi ellátottsági szint felmérésére alkalmasak. Ezek általában kézi vagy az erő- és munkagépre szerelhetőek, és közvetlenül az adott művelet előtti méréseket tesznek lehetővé, ezáltal a gyors döntéshozatal megtételéhez nélkülözhetetlenek.
A távérzékelő, vagyis a remote sensing szenzorok távolabbról, a levegőből vagy a világűrből, közvetve vizsgálják területünket. Ide sorolandók a műholdképek, a légi fotók, valamint a drón felvételek is. Ezek lehetnek valós színtartományúak (mint például a Google Maps-en megjelenített műholdképek és ortofotók), vagy pedig filterezett, NDVI vagy red edge képek.
Amennyiben ugyanazon területről több időpontból származó adatsor áll rendelkezésünkre, idősoros adatokból beszélünk. A fenti képen egy Zala megyei tábláról készült NDVI felvételek láthatóak 2013-ig visszamenően (2015-ben a területen 2 főnövény volt, ezért nem relevánsak az akkori képek)
Hozamtérképek
A hozamadatok rögzítése egyenlő vagy változó tőszámú vetés esetén is jó visszajelzést ad a területünk és művelési zónáink termőképességéről. A hozamtérképek összevetése a talajszkennelés során nyert EC térképpel, tápanyag-ellátottsági adatokkal, a vegetációs időszak során mért szenzoros adatokkal jó alapot biztosít a következő szezon tervezéséhez.
Hogyan is működik a hozamtérképezés? A betakarítógépek hozamot és szemnedvességet mérő szenzorai egy GPS vevővel összekapcsolva képesek a gépen átáramló adatokat térbeli pontokhoz kötni, így rögzíthető az adott ponton mért hozam és nedvesség. A korszerűbb gépek már kiegészítő adatokat is rögzítenek, mint például az átáramlott anyagmennyiség vagy a haladás sebessége, valamint a nedvesség mértéke és a betakarított bruttó termés alapján valós időben képesek a nettó hozammennyiség kiszámítására.
A hozamtérképezés esetén nem szabad elfelejtenünk, hogy két fontos tényezőcsoport is befolyásolja a végeredményt: egyrészt a saját gazdálkodói döntéseink (megkésett növényvédelem, fejtrágyázás megosztása stb.) és a környezeti hatások (vadkár, jégverés, aszály, belvíz), másrészt a betakarítás során a gépkezelő figyelmessége (vágóasztal szélességének beállítása, fordulóknál az asztal megfelelő kiemelése) is megmutatkozhatnak a gyűjtött adatok pontosságában, és így alapvetően befolyásolják az adatok felhasználhatóságát.
Talajmintavételi eredmények
A talajmintavételi eredmények akár 2-3 évre visszamenőleg is segítséget nyújthatnak. A 2000-es években elterjedt GPS-es mintavétel – amennyiben négyzetháló alapon történik – nem feltétlenül azonos a precíziós talajmintavétellel, amelynek alapja a művelési zónák alapján történő mintavételezés. A négyzethálós mintázás sűríthető egészen a 2-3 hektáros felbontásig (az Egyesült Államokban hallottunk gazdáról, akinél a háló rácsai 0,5 hektárt fednek le!), azonban még így is fennáll annak a kockázata, hogy jelentősen eltérő talajtípusú foltokat egy mintaként gyűjtünk be. Az ország északi és nyugati részén a lejtőkről sem szabad elfeledkeznünk.
A talajszkennelés alapján lehatárolt művelési zónákra alapozott precíziós mintavétel, a dombos területeken a lejtés mértékének figyelembe vétele a modulált műtrágya-kijuttatás alapja a helyspecifikus gazdálkodásban.
Egyazon tábláról származó térbeli adatsorok: a Google Earth-ből kinyerhető, fedetlen talajt ábrázoló ortofotó (bal fent), NDVI műholdfelvétel (őszi búza 2017. május elején – jobb fent), lejtőtérkép (bal lent) és talajszkenneléssel nyert EC adatok 90 cm mélységben (jobb lent). Jól látható, hogy a legfontosabb jelenségek mind a négy adatsoron visszaköszönnek.
Művelésizóna-térképek és kijuttatási térképek
Az EC értékek, a talajmintavételi eredmények, az előző évi hozamadatok, valamint a különböző szenzoros adatok segítségével biztosan tervezhető a differenciált kijuttatás (VRA – variable rate application), legyen szó alap- vagy fejtrágyaként kijuttatott műtrágyáról (VRF – variable rate fertilization), vagy változó tőszámú vetésről (VRS – variable rate seeding).
Ha már mindenünk vagy legalább azok a komponensek megvannak a felsoroltakból, amelyekre az adott művelet elvégzéséhez szükségünk van, nincs más hátra, mint összegyúrni egy használható egésszé, majd megkeresni az összefüggéseket. Ez alapján például a magas EC-vel rendelkező talajfoltról feltételezhető, hogy jobb tápanyag-ellátottsággal vagy tápanyag-szolgáltató képességgel rendelkezik, így ide magasabb hozam, vagyis nagyobb tőszám és magasabb műtrágyadózis tervezhető. A folyamatos az időszakosan kapott műholdképeinkből is nyomon követhetjük, végül pedig a hozamtérképpel validálhatjuk következtetéseink helyességét és ezek fényében tervezhetjük a következő szezont.
Elvitelre
A precíziós gazdálkodás alapja a térbeli adat, azaz a tér egy jól körülhatárolható pontjához kapcsolható meghatározott értékek. Ilyen adatokkal alapból rendelkezünk (térképek, felmérések, ortofotók), valamint mi magunk is állítunk ilyeneket elő a termelés során (táblahatárok, hozamtérképek, talajvizsgálati eredmények stb.). Ezek feldolgozásával határolhatóak le a művelési zónák, amelyekre utána a precíziós gazdálkodás munka- és erőgépeivel elvégezhető műveletek épülnek.
Makra Máté – Diriczi Zsombor
FieldPASS Kft.
