Precizní zemědělství představuje způsob hospodaření, při kterém jsou pěstební zásahy přizpůsobovány konkrétním podmínkám na daném místě pozemku. Na pozemek již není nahlíženo jako na nejmenší celistvou jednotku, ale dělí se dále na části, které vycházejí ze znalosti o heterogenitě půdního prostředí a stavu porostů. Právě nevyrovnanost pozemků je základním předpokladem pro využití tohoto způsobu hospodaření, neboť bez ní má koncept precizního zemědělství jen pramalý význam.
Jinými slovy: pozemky, které se jeví jako relativně vyrovnané, není nutné obhospodařovat diferencovaně, lze použít tradiční celoplošně uniformní přístup. Znalost variability určitého agronomicky významného znaku (např. zásoba živin v půdě, zaplevelení) pak představuje základní vstupní informaci pro diferencované provádění pěstebních operací (variabilní aplikace hnojiv, herbicidů).
Druhy a příčiny variability
Zmiňovanou variabilitu pozemků lze chápat ve dvou směrech – jako prostorovou a časovou. V případě prostorové variability vykazuje sledovaný znak změny v rámci plochy pozemku (při zohlednění např. hloubky půdy i v trojdimenzionálním prostoru). Typickým příkladem může být variabilita výnosu v rámci jedné plodiny na pozemku nebo utužení půdy. Příčinami prostorové variability mohou být heterogenita půdního prostředí, rozdílná intenzita obhospodařování pozemků a bioticky škodlivé vlivy.
Časová variabilita naproti tomu představuje změny znaku v čase. Příčinou je zpravidla průběh povětrnostních podmínek, který zásadně ovlivňuje vývoj sledovaného jevu. Jako příklad lze zmínit množství nadzemní biomasy nebo úroveň napadení plodiny škodlivými organismy.
Oba dva druhy variability se vzájemně prolínají a jejich výsledný projev je dostatečně znám. Různé agronomicky významné ukazatele vykazují rozdílnou úroveň prostorové a časové variability. Obsah mineralizovatelného dusíku v půdě je vysoce dynamickou veličinou, zatímco zrnitost půdy lze z krátkodobého hlediska považovat za relativně neměnnou. Úspěšnost precizního zemědělství je dána právě schopností stanovit, řídit a vyhodnotit časoprostorové kontinuum v rostlinné produkci. Obhospodařování agronomických jevů s vysokou prostorovou závislostí a nízkou časovou variabilitou je mnohem snazší než těch s vysokou časovou dynamikou. Čím vyšší je prostorová variabilita, tím vyšší je potenciál precizního hospodaření. Stupeň obtížnosti se zvyšuje tím, jak převládá časová variabilita nad prostorovou. Např. variabilní vápnění nebo hnojení fosforečnými a draselnými hnojivy mají nízkou časovou variabilitu, a proto je jejich provádění snadné. Naproti tomu u dusíkatého hnojení může být časová složka variability větší než prostorová, což činí jeho aplikaci v precizním zemědělství mnohem složitější. Problematiku zachycení prostorové variability lze na současné úrovni znalostí precizního zemědělství považovat za zvládnutou a v praxi použitelnou, zatímco zohlednění časové variability je zatím ve fázi výzkumu.
Mapování prostorové variability pozemků
Cílem precizního zemědělství je rozdílným obhospodařováním v rámci jednotlivých pozemků dosáhnout zvýšené efektivity využívání materiálních vstupů (hnojiv, pesticidů, PHM apod.). Toho lze dosáhnout pouze v případě, že variabilitu pozemků umíme efektivně stanovit. Mapování stanoviště tak představuje první a kritický krok v precizním zemědělství.
Důsledky nevyrovnanosti stanoviště mohou být patrné pouhým okem na porostu plodin, ale nejvýrazněji se následně projevují na výnose. Výnos ovlivňující faktory lze rozdělit do dvou skupin – na pěstitelem málo a více ovlivnitelné. Do první skupiny spadají vlastnosti pro daný pozemek víceméně neměnné, jako je půdní zrnitost, klima a topografie. Do druhé lze zařadit půdní strukturu, dostupnost půdní vláhy, zásobenost živinami, pH půdy, zaplevelení a výskyt chorob a škůdců. Prostorovou variabilitu vlastností v první skupině stačí zjišťovat pouze při vstupním posouzení, zatímco pro druhou skupinu je doporučeno jej provádět průběžně. Není třeba dodávat, že veškeré mapování musí být přesně lokalizováno pomocí GPS přijímače. Výsledkem je pak mapa půdních nebo porostních podmínek, z které je po uplatnění příslušných kritérií vytvořena aplikační mapa (hnojení, ochrany rostlin, zpracování půdy) a podle ní provedena operace – aplikace.
Mapování variability půdních vlastností
Variabilita půdních podmínek je způsobena celou řadou faktorů, jejichž vliv se mění s ohledem na prostorové měřítko sledování. V regionálním měřítku převládá vliv klimatických faktorů, způsob využití půdy, vegetační pokryv a charakteristiky povrchu krajiny. Na úrovni pole jsou hlavními faktory ovlivňujícími variabilitu půdní typ, reliéf terénu, předplodina a předchozí způsob hospodaření. Ve větším měřítku pak mohou mít vliv směr řádků porostu, způsob aplikace živin, technologie zpracování půdy a stupeň utužení půdy.
Mapování prostorové variability půdy je prováděno u těch půdních vlastností, které jsou nezbytné pro agronomické rozhodování. Nejčastěji se jedná o agrochemické půdní vlastnosti pro korekci hnojení (obsah živin v půdě), vápnění půd (pH půdy), příp. ovlivňující zpracování půdy (fyzikální vlastnosti půdy, reliéf terénu). S ohledem na množství materiálních vstupů umožňuje právě oblast výživy a hnojení rostlin dosažení nejvyšších přínosů.
Vzorkování půdy
Tradičním způsobem získávání informací o půdních vlastnostech je vzorkování půdy.
Pro zachycení prostorové variability je rozhodujícím parametrem hustota vzorkování a rozmístění odběrových bodů po pozemku. Vyšší počet odběrů umožňuje provést detailnější mapování, ale samozřejmě s vyššími náklady. Vzorkování o nižším počtu vzorků je méně nákladné, nemusí však zachytit některé lokální rozdíly. Hustota vzorkování je odvislá od úrovně variability pozemku, ale zpravidla se v precizním zemědělství pohybuje v rozmezí jeden vzorek na 1–5 ha. Podobně jako hustota má význam také rozmístění odběrových bodů v rámci pozemku. Je definována celá řada rozmístění vzorkování (tzv. schémat), která se ale v zásadě liší podle toho, zda je při jejich návrhu alespoň přibližně známá variabilita pozemku. Když není, je rozmístění vzorků nejčastěji v pravidelné síti anebo náhodné. Pokud je informace o pozemku k dispozici, je rozmístění provedeno na základě tohoto podkladu. Příkladem může být umístění bodů odběru na základě leteckého nebo družicového snímku dané lokality, výsledků měření elektrické vodivosti půdy, znalosti topografie pozemku nebo podle výnosových map (pokud očekáváme, že variabilita výnosu odpovídá variabilitě půdních podmínek). Tento způsob je někdy nazýván jako cílené vzorkování. Lze tak vhodně kombinovat výhody obou způsobů mapování (půdního vzorkování, senzorového měření) a dosáhnout tak snížení počtu vzorků při zachování výsledné přesnosti půdních map. V rámci výzkumu prováděného v Ústavu agrosystémů a bioklimatologie Mendelovy univerzity v Brně bylo porovnáváno pravidelné a cílené vzorkování. Rozmístěním odběrových bodů na základě leteckých snímků nebo výsledků měření elektrické vodivosti půdy bylo dosaženo až 48% redukce půdních vzorků v porovnání s pravidelnou sítí při použití speciálního algoritmu a 25% redukce u subjektivní optimalizace.
Pro využití výsledků mapování v precizním zemědělství je nutné z bodových dat výsledků rozborů půdních vzorků prostorovými interpolacemi vytvořit celoplošné půdní mapy. Prostorové interpolace představují metody odhadu hodnot sledovaného znaku mezi místy pozorování, tzn. na místech, která nejsou vzorkováním pokryta, z hodnot okolních bodů.
Nepřímé metody identifikace variability půdy
Nepřímé metody pracují na principu senzorového měření. Čidla identifikují změnu sledované půdní vlastnosti nebo vlastnosti, která je s ní úzce vázána, a kterou je možné převést do elektronického záznamu. Senzorová technika má fixní náklady, může měřit ve velkém prostorovém i časovém měřítku a umožňuje opakované měření přímo v terénu. Nevýhodou nepřímých metod je vždy nižší přesnost stanovení sledovaného jevu v porovnání s přesnými laboratorními rozbory. Tato nižší přesnost je ale vyvážena intenzivním prostorovým pokrytím. Senzory pracují na nejrůznějším principu, v současnosti lze ale za nejvíce rozšířené v praxi považovat elektrické, elektromagnetické a mechanické. Přístroje umožňující zjišťování informací o půdních vlastnostech během jízdy jsou označovány jako on-the-go.
Elektrické a elektromagnetické metody umožňují rychlé a relativně přesné stanovení rozdílů v půdním substrátu podle jeho vodivosti. Využívají geofyzikálních vlastností půdy, kdy změna půdního prostředí ovlivňuje procházející elektrický proud nebo elektromagnetické pole. Přístroje využívající elektrický proud jsou invazivní, tzn. narušují povrch půdy. Zpravidla se jedná o jeden či více párů kovových disků – elektrod, které prořezávají svrchní vrstvu půdy, přičemž jeden disk elektrický proud vysílá, zatímco druhý měří jeho změnu při průchodu půdou. Vzdálenost mezi elektrodami určuje hloubku měření. Nejznámějším on-the-go zařízením pracujícím na tomto principu je Veris 3100 (Veris Technologies, USA). Přístroje využívající elektromagnetické vodivosti jsou bezkontaktní, princip měření je obdobný jako u předchozích, pouze půdou prochází elektromagnetické pole. Výhodou je použití těchto přístrojů na kamenitých půdách nebo během vegetace. Nejčastěji používaným je přístroj EM38 (Geonics Limited, Kanada), v našich končinách je možné využít obdobný přístroj CMD vyráběný brněnskou firmou GF Instruments, s. r. o. Vlastní měření je prováděno ručně nesením přístroje po pozemku (elektromagnetické senzory) nebo tažením za vozidlem (oba typy senzorů).
Elektrická vodivost půdy je ovlivňována působením mnoha půdních faktorů. Mezi nejvýznamnější patří vlhkost půdy, její zrnitost a zasolení, dále to může být také objemová hmotnost, obsah organické hmoty, kationtová výměnná kapacita a další. Právě komplexní působení mnoha půdních vlastností znesnadňuje rozšíření těchto senzorů v praxi, neboť bez dalšího průzkumu lze jen obtížně jednotlivé půdní faktory na dané lokalitě kvantifikovat. Podobně nejednoznačná je také vazba mezi elektrickou vodivostí a výnosem plodin. Vyšší korelace lze očekávat na pozemcích, kde je výnos limitujícím prvkem některý z hlavních faktorů ovlivňujících elektrickou vodivost půdy – např. dostupnost půdní vláhy. Na druhou stranu zmiňované komplexní působení lze využít pro předběžnou analýzu variability pozemku, která bude zahrnovat široké spektrum půdních vlastností a může identifikovat oblasti se značně rozdílnými půdními podmínkami či může sloužit jako podklad pro optimalizaci půdního vzorkování. Elektrická vodivost půdy je z krátkodobého hlediska relativně neměnná – vymezení identifikovaných oblastí je přibližně stejné, mění se pouze absolutní hodnoty naměřené vodivosti v závislosti na ročním období, resp. vlhkosti půdy.
Mechanické senzory pracují na principu měření odporu předmětu pronikajícího půdou. Často používanou metodou je penetrometrické měření utužení půdy, které umožňuje stanovit vertikální zhutnění půdy. Tlak vyvinutý pro zatlačení hrotu přístroje do půdy je v jednotlivých hloubkách zaznamenáván a přepočten na penetrační odpor. Tyto přístroje již nelze považovat za on-the-go, neboť měření nelze provádět za jízdy. Naopak měření tahového odporu je nutné provádět za pohybu a technické vybavení pro jeho zjišťování se v současnosti již stává doplňující výbavou traktorů. Podobně jako u elektrické vodivosti je zde patrný vliv více půdních faktorů, zcela dominantní vliv mají ale zrnitost půdy, fyzikální vlastnosti půdy (objemová hmotnost, pórovitost) a vlhkost půdy. Informace o utužení půdy je přímo využitelná pro návrh nápravného zpracování půdy (místo a hloubka provedení zásahu).
Některé další on-the-go přístroje pracují na odlišných fyzikálních či chemických vlastnostech či jejich kombinacích. Až na výjimku v podobě Veris pH Mapper, který měří elektrickou vodivost a zároveň pH půdy iontově selektivními elektrodami, se jedná zatím o prototypy či zařízení ve fázi vývoje.
Specifickým způsobem mapování půdní variability je dálkový průzkum leteckým nebo družicovým snímkováním. V tomto případě je využíváno spektrálních vlastností půdy – její odrazivosti. Odrazivost půdy se snižuje při vyšší vlhkost půdy, vyšším podílu jílovitých částic a obsahu organické hmoty. Proto se vlhčí, těžší či humózní půda jeví tmavší. Výskyt oxidů železa pak způsobuje barevné zabarvení půdy. Výhodou dálkového průzkumu je jeho plošná výkonnost a celoplošné pokrytí. Rozsáhlé území lze zmapovat během krátkého okamžiku a přitom bude zachycena každá část sledovaného území. To eliminuje následnou interpolaci dat. Nevýhodou je komplexní působení zmiňovaných faktorů a v porovnání s elektrickou vodivostí hloubkový dosah měření a nutnost absence vegetačního krytu. Zatímco pomocí měření elektrické vodivosti mohou být identifikovány rozdíly i několik metrů pod povrchem půdy, v případě dálkového snímkování zjišťujeme odrazivost pouze několikamilimetrové svrchní vrstvy půdy. To může ztěžovat mapování na pozemcích, kde se vrchní vrstva půdy liší od nižších, kde je povrch půdy pokryt jiným materiálem (např. po vápnění) nebo v případech zpracování půdy pouze na části pozemku (rozdílná vlhkost). Snímky vegetace lze pro mapování variability půdy využít pouze v případě, kdy variabilita porostu odpovídá variabilitě půdy. To například neplatí u biotického poškození rostlin. Využitelnost dálkového průzkumu značně zvyšuje dostupnost aktuálních a historických snímků v podobě webových služeb či obrazových archívů. Zvláštní částí dálkového průzkumu je termální snímkování, které měří teplotu půdy. I zde je ale obdobný vliv interakcí více půdních faktorů, přičemž nejvýrazněji se projevuje vlhkost půdy.
Značný vliv na prostorovou variabilitu půdních podmínek má také reliéf terénu. Mapování je použitelné zejména pro identifikaci vláhových poměrů na pozemku a návrh zpracování půdy s ohledem na možné erozní ohrožení. K těmto účelům lze využít jednoduché měření pomocí GPS nebo digitální výškový model (DEM), který je v nižším prostorovém rozlišení dostupný bezplatně (např. radarová data Aster GDEM) nebo s vyšším rozlišením za úhradu (Český úřad zeměměřický a katastrální; Geodis, s. r. o., a další).
Mapování variability porostů polních plodin
Variabilitu porostu ovlivňuje zejména heterogenita půdních podmínek, rozdílná intenzita obhospodařování pozemků a výskyt škodlivých činitelů. Zatímco řada půdních vlastností je z krátkodobého hlediska neměnná a jejich mapování je možné provést jednou za delší časové období, porostní parametry jsou mnohem dynamičtější a je nutné je sledovat několikrát během vegetačního období v závislosti na četnosti provádění pěstebních operací.
Pod rozdílnou intenzitou hospodaření lze spatřovat vliv nevyrovnaného a nevhodného zakládání porostů, hnojení, aplikace pesticidů apod. Společně s biotickým poškozením rostlin tyto faktory prostorovou variabilitu zvyšují. To vše se projevuje na celkové nákladnosti a náročnosti mapování a je jedním z důvodů, proč jsou pro hodnocení porostů využívány nepřímé senzorové metody mnohem více než u zjišťování půdních vlastností.
Tradiční metody mapování variability porostů
Metody tradičního mapování polních plodin se liší podle účelu použití. Pro stanovení výživného stavu je prováděn odběr rostlinného materiálu a následný laboratorní anorganický rozbor rostlin (ARR) s cílem korekce dávky hnojiv podle obsahu živin v rostlinách. Hodnocení porostů a kontrola výnosotvorných procesů jsou prováděny v rámci agrobiologické kontroly (ABK), jejíž podstatou je přesné sledování a kontrola růstu a vývoje rostlin v porostu na podkladě makrofenologických a mikrofenologických pozorování. Další tradiční metodou může být mapování zaplevelení formou terénního průzkumu, hodnocení poškození rostlin škůdci a chorobami a další postupy, které v kombinaci s prostorovou lokalizací mohou sloužit jako podklad pro variabilní aplikaci hnojiv a pesticidů. Charakteristickým rysem je, podobně jako u vzorkování půdy, vysoká náročnost a nákladnost tohoto způsobu mapování, proto je možné jej provádět jen na určitých místech – bodech pozemku. Celoplošné mapy sledovaného znaku jsou pak výsledkem prostorových interpolací z bodových dat. Také v tomto případě má zásadní roli hustota bodů měření, jejich rozmístění po pozemku a četnost pozorování.
Nepřímé metody hodnocení stavu porostů
Z agronomického hlediska jsou nejvýznamnějšími sledovanými vlastnostmi hustota porostu, výživný stav rostlin, poškození rostlin (stres, napadení škodlivými činiteli) a zaplevelení. Senzory pro detekci změn těchto vlastností využívají rozličných fyzikálních principů, v praxi jsou nejčastěji používány čidla měřící spektrální vlastnosti rostlin.
Rostliny totiž vykazují specifickou odrazivost v jednotlivých pásmech elektromagnetického záření.
Modrá a červená část záření jsou v převážné většině spotřebovávány při procesu fotosyntézy, část zeleného spektra je odrážena (proto se nám rostliny jeví jako zelené). V blízce infračerveném spektru (NIR) je většina záření odrážena. NIR je pro lidské oko neviditelné, pro jeho záznam je nutné speciální detekční zařízení. Zjednodušeně lze říci, že odrazivost ve viditelném záření podává informaci o stavu fotosyntetického aparátu, zatímco v NIR o množství biomasy. Na tzv. multispektrálním snímku, který zahrnuje všechna tato pásma, se pak vegetace bude v modré a červené části jevit jako velmi tmavá až černá, v zeleném šedá a v NIR bude světlá až bílá. Takto je popsána zdravá vegetace, rostliny trpící stresem (nebo stárnoucí) vykazují změny odrazivosti – přibývá odrazivost v červeném spektru (rostliny žloutnou) a naopak se snižuje odrazivost v NIR. Princip porovnávání odrazivosti v jednotlivých spektrech je určujícím rysem většiny přístrojů používaných k hodnocení stavu porostů. Senzorové měření dokáže poměrně spolehlivě detekovat porostní rozdíly (nedostatečná výživa, vodní stres, napadení rostlin), obvykle ale není schopno určit přesnou příčinu identifikovaného stresu.
Podobně jako u půdních senzorů je možné přístroje dělit na on-the-go (někdy také nazývány jako on-line metody), které poskytují výsledky stanovování průběžně při jízdě po pozemku, a off-line metody, do kterých je možné zařadit kontaktní bodové měření porostu a dálkový průzkum.
Zřejmě nejpoužívanějším bezkontaktním on-the-go přístrojem v praxi je Yara N-Sensor pro variabilní aplikaci dusíkatých hnojiv. Přístroj je umístěn na kabině traktoru (aplikátoru) a během jízdy měří odrazivost porostu, na základě které provede stanovení aplikační dávky a rozmetadlem aplikuje hnojivo. Všechny tyto operace probíhají kontinuálně v čase bez výraznější prodlevy. Nová generace N-Sensor ALS je vybavena xenonovými výbojkami pro práci za horších světelných podmínek. Na podobném principu pracuje i řada dalších přístrojů, např. Topcon CropSpec, který používá laserem indukovanou odrazivost, anebo NTech GreenSeeker, využívající LED záření. Laserové záření využívá také přístroj Fritzmeier MiniVeg, který ale měří fluorescenci chlorofylu. Rostliny nevyužijí všechno přijaté záření pro fotosyntézu, část je vyzařována v podobě fluorescence zpět do prostředí. Čím je rostlina více stresována, tím hůře funguje fotosyntetický aparát a podíl vyzařovaného záření se zvyšuje. Úroveň fluorescence pak odpovídá zdravotnímu a výživnému stavu rostlin.
Zcela odlišného způsobu měření využívá Claas CropMeter, který stanovuje mechanicky hustotu porostu a z ní odvozuje aplikační dávku hnojiv nebo regulátorů růstu a fungicidů. Na předním závěsu traktoru je umístěna příčná tyč na kyvadle, které je vedeno porostem. Úhel vychýlení kyvadla pak odpovídá hustotě porostu.
Off-line metody lze charakterizovat časovým oddělením jednotlivých procesů; měření, jeho vyhodnocení a aplikace tedy nejsou prováděny průběžně pojezdem po pozemku. Typickým příkladem je kontaktní měření rostlin nebo dálkový průzkum.
Příkladem přístroje pro kontaktní měření rostlin je Yara N-tester. Ten na základě odrazivosti listu, sepnutého mezi měřicími klapkami, odvozuje obsah chlorofylu. Z něj je po zohlednění odrůdových rozdílů v daném roce stanovena dávka hnojení plodiny. Pro mapování prostorové variability se sledování provádí na více místech pozemku. Je nutné si uvědomit, že toto měření nezohledňuje hustotu porostu, která má pro řadu agrotechnických zásahů význam. Podobný princip měření využívá také řada kapesních přístrojů PlantPen a N-pen od české firmy Photon Systems Instruments.
Při dálkovém průzkumu je využíváno již popisovaného způsobu měření odrazivosti porostů a jeho kvantifikace v podobě tzv. vegetačních indexů. Nejpoužívanějším indexem je NDVI, který hodnotí porost poměrem odrazivosti v červeném a NIR spektru. Kombinuje oba významné parametry – stav rostlin a množství biomasy na jednotce plochy. Zároveň umožňuje odlišení vegetace od ostatních objektů (půda, zástavba, voda). Pro zemědělce je toto mapování již nějakou dobu nabízeno společností MJM Litovel, a. s., formou služby NitroSensing jako podklad pro dusíkaté hnojení. Výhody dálkového průzkumu v podobě plošné výkonnosti a celoplošného pokrytí pozemku již byly popisovány u mapování půdy. Méně příznivou vlastností je časová prodleva mezi měřením a vlastním provedením zásahu – aplikací. Zejména u aplikace dusíkatých hnojiv je s ohledem na dynamiku N v rostlinách nutné tuto prodlevu co nejvíce zkrátit. Výhodou i nevýhodou může být nutnost využití specializovaných služeb, zatímco on-the-go systémy jsou koncipovány pro přímé užívání pěstitelem. Tvorba aplikačních map z obrazových dat na druhou stranu umožňuje souběžné nasazení více aplikátorů. Pokud chceme provádět variabilní hnojení pomocí N-sensoru, např. třemi rozmetadly, je nutné tyto přístroje pořídit tři. Konečná volba technologie mapování porostů je tak odvislá od konkrétního způsobu hospodaření a velikosti zemědělského podniku.
Finálním senzorovým mapováním variability porostu je měření výnosů při sklizni a kvalita produktu. Výnosové senzory zrna se již stávají standardní výbavou sklízecích mlátiček a v závislosti na výrobci využívají optického, mechanického, radiačního nebo kapacitního měření. Nezbytné je určení vlhkosti zrna pro přepočet výnosu zrna na konstantní vlhkost. Ve fázi vývoje či prototypů se nacházejí senzory pro stanovení sklizňové kvality zrna (např. obsah bílkovin) pomocí měření v NIR. Ty by v kombinaci s dvoukomorovým zásobníkem na sklízecí mlátičce umožňovaly oddělit zrno s nižší kvalitou (a výkupní cenou). Podobně je problematický vývoj výnosových senzorů pro ostatní skupiny plodin, jako jsou pícniny, okopaniny a další. Znalost výnosu plodiny je přitom pro pěstitele významná, neboť podává informaci o úspěšnosti agrotechnických zásahů a pro stanovení bilance živin. Dříve byly samotné výnosové mapy používány jako podklad pro provádění hnojení, v současné době se od tohoto postupu upouští a variabilita výnosu představuje pouze jednu z informací nutných pro správné agronomické rozhodování.
Použitá literatura je k dispozici u autora.
Příspěvek je součástí řešení projektů MŠMT č. 2B06124 a GAČR GA205/09/1437.
Klíčové informace
- Znalost variability pozemků je pro provádění precizního zemědělství nezbytná.
- Tradiční metody jejího mapování jsou přesné, ale nákladné a organizačně náročné.
- Nepřímá senzorová měření umožňují rychle a nenákladně identifikovat rozdíly v půdních podmínkách nebo porostu, s ohledem na vliv mnoha faktorů je přesné určení příčiny nevyrovnanosti bez dalšího průzkumu obtížné.
- V praxi používané nepřímé metody mapování půdy vycházejí z geofyzikálních vlastností půdního prostředí, zatímco pro hodnocení porostů jsou nejčastěji využívány spektrální vlastnosti rostlin.
Ing. Vojtěch Lukas, Ph.D.Mendelova univerzita v Brně
Agronomická fakulta
Ústav agrosystémů a bioklimatologie
