INLIGTINGSENTRUM

Technology [photo] 

Tegnologie

Presisie opbrengsmeting vir meer doeltreffende bestuur

Presisieboerdery is 'n konsep wat deesdae in elke tydskrif of publikasie voorkom en van alle kante benader en omskryf word. Volgens die McGraw-Hill Dictionary of Scientific & Technical Terms is presisieboerdery “die toepassing/gebruik van tegnologie en agronomiese beginsels om ruimtelike en tydelike verskille, wat met alle aspekte van landbouproduksie vereenselwig word, te bestuur met die doel om gewasprestasie en omgewingsgehalte te verbeter”.

Presisieboerdery word tans beskou as die mees belowende landboukundige benadering om  volhoubaarheid te verseker. Hierdie benadering fokus daarop dat die regte besluite geneem word om sodoende opbrengs en gehalte te optimiseer, terwyl die impak op die omgewing verminder en risiko verlaag word.

Daar is natuurlik verskeie aspekte in presisieboerdery soos grondklassifikasie, ruitgebasseerde grondmonsterontleding, veranderlike bemesting, veranderlike plantestand, oesmonitordata, afstandswaarneming, ens. Hierdie verskillende aspekte is alles metodes om grond-, gewas- en bestuursaspekte te meet met die doel om dit voortdurend in terme van ekonomiese volhoubaarheid, asook die impak daarvan op die omgewing, te verbeter.

Indien geen meting gedoen word nie, op grond waarvan besluit die produsent watter sake aandag moet kry om te verseker dat bates optimaal produseer en dat insette korrek aangewend word? En voorts, op grond waarvan word risiko's bepaal en bestuur?

OmniPresies™ het oor die afgelope sewe jaar 843 410 bogrondmonsters, 91 000 ondergrondmonsters en
80 000 grondprofielwaarnemings regoor Suid-Afrika namens boere geneem en gemeet. Hierdie inligting is na kaarte omgeskakel waarvolgens die boer en sy Omnia‑landboukundige ingeligte besluite kon neem. Honderde boere vertrou Omnia jaarliks met hul grond- en opbrengsdata om pasgemaakte aanbevelings, asook die uiteindelike voorskrifkaarte vir unieke toedienrekenaars van verskeie trekkers en toedieners, te voorsien. OmniPresies™ word voordurend deur landboukundiges en kliënte uitgedaag om op hoogte te bly van die nuutste tegnologiese ontwikkeling in terme van metings en sensors.

Hoewel daar verskeie metodes en sensors is om te meet, handel hierdie artikel oor die waarde van langtermyn-opbrengsmonitordata en die gebruik daarvan om risiko- en bemestingstrategieë te identifiseer, te kwantifiseer  en te bestuur.

Opbrengsmonitors meet verskeie parameters in ‘n gegewe land en verbind dit deur middel van verskeie sensors, asook GPS-tegnologie, met die ruimtelike posisie daarvan. Die belangrikste of waardevolste parameter is natuurlik die hoeveelheid graan wat gestroop word. Opbrengs is die integrasie van al die fasette wat 'n impak in 'n spesifieke seisoen gehad het. Die meeste produsente kyk slegs na die opbrengsmonitor, soos die stroper deur die land beweeg, om die maksimum opbrengs wat die dag behaal is, te verkry. Daar is egter soveel meer wat 'n produsent uit hierdie inligting kan kry om sy toekomstige besluite soveel makliker te maak en wat sy produktiwiteit en effektiwiteit kan verhoog.

'n Werknemer van 'n bekende Amerikaanse maatskappy het by geleentheid opgemerk: ''Die inligting wat hierdie toerusting deesdae versamel, is baie meer werd as die toerusting self.'' Gevolglik moet daar verseker word dat die inligting wat deur opbrengsmonitors ingesamel word, reg verwerk word sodat sleutelparameters bereken kan word om bestuursbesluite te ondersteun. Een van hierdie parameters of afgeleides is die bestuursones wat verkry word deur 'n aantal seisoene se inligting relatief te vergelyk. Alhoewel hierdie inligting histories van aard is, kan dit as 'n basis dien waarop toekomstige besluite geneem word.

Figuur 1 toon vier verskillende jare se opbrengskaarte. Daar is ooglopende ooreenkomste tussen die verskeie seisoene al was die reënval drasties verskillend vir al vier seisoene.

Figuur 1: Opbrengskaarte van verskillende jare
Figure 1

Hierdie vier seisoene is saamgevoeg om ruimtelike bestuursones (Figuur 2) oor tyd te identifiseer. In hierdie geval is daar drie bestuursones geïdentifiseer: laag, gemiddeld en hoog ''Laag'' is die sone waar die opbrengste minder as 75% van die gemiddelde opbrengs oor die vier seisoene was en ''hoog'' waar groter as 125% van die gemiddelde opbrengs oor hierdie vier seisoene gerealiseer het.

Figuur 2: Ruimelike bestuursones
Figuur 2: Ruimelike bestuursones

Hierdie bestuursonekaart (OmniZone) kan gebruik word om opbrengsmikpunte vir elke sone te stel om doeltreffende bemestingsaanbevelings te maak.

Ons het die verskillende sones, maar nou is die vraag:  Wat moet my beplanningsopbrengs per sone vir die komende seisoen wees? Dit is hier waar risikobesluite geneem moet word.

''RiskIQ'' (Grafiek 1) is 'n unieke model van Omnia Kunsmis wat die kumulatiewe waarskynlikheid vir 'n sekere opbrengs per sone op 'n grafiek plot deur te kyk na wat in die vorige seisoene gebeur het. Dit is ook toepasbaar in gewasrotasiestelsels.

Grafiek 1: Risiko-ontleding op vorige jare se opbrengsdata gebaseer
Risk analysis based on yield data from previous years

Sou die produsent besluit om vir 'n opbrengs te mik wat volgens geskiedkundige data 'n waarskynlikheid van 50% het om te realiseer, sal die opbrengsmikpunt 4.37 t/ha vir die ''lae''-opbrengssone (rooi), 6.96 t/ha vir die ''gemiddelde''-sone (groen) en 8.29 t/ha vir die ''hoë''-opbrengssone (blou) wees. Indien die produsent die komende seisoen meer konserwatief wil benader en vir opbrengs wil bemes wat 'n waarskynlikheid van 70% het om te realiseer, gegewe die geskiedkundige inligting, sal die opbrengsmikpunt 3.09 t/ha, 4.93 t/ha en 6.89 t/ha onderskeidelik wees. Hoe meer inligting (seisoene) in hierdie analise gebruik word, hoe meer seisoenale variasie word in ag geneem om die risiko beter te kan kwantifiseer.

Hierdie inligting sal daartoe lei dat daar onder meer nie onderbemes word op hoë potensiaal gedeeltes nie, en ook nie oorbemes word op lae potensiaal gedeeltes nie - dit wil sê die regte produk, op die regte tyd, op die regte plek teen die regte peil.

Verskeie fasette van die Omnia RiskIQ-model, soos die hellings van die kumulatiewe waarskynlikheidskurwes, word gekwantifiseer en dan doelbewus jaar na jaar gemonitor om te bepaal of toegepaste bestuurspraktyke werklik verbetering meebring en lonend sou wees.

Gesels met u Omnia-landboukundige, miskien kan daardie ongebruikte geskiedkundige opbengsdata wesenlike waarde tot u presisieboerdery toevoeg deur gebruik te maak van die Omnia RiskIQ‑model.

Wie nie meet nie, weet nie!

Deur Tiaan Terblanche: Bestuurder - OmniPresies™