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 magában az egész műveletsor elméleti alapját, mint a másik név, a „helyspecifikus gazdálkodás”. Ebben a kifejezében 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 papír alapon 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.

Művelési zóna 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 folyamatot 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.

A cikk először az Agrárágazat 2017. szeptemberi számában jelent meg.