Viljelykasvin biomassan kertymistä kuvaava malli täsmäviljelyyn

Precision farming is a set of advanced technologies and cultivation practices that aim to enhance crop growing conditions in a site-specific manner. Current machinery offers many technical tools for such actions, but information about when and where it is necessary to use the developed machinery effectively is lacking. The use of crop models has been proposed to combine the effects of growing season conditions and field spatial properties. However, in a timely and spatially variable environment, which a field often is, much information about site-specific growing conditions should be available in order for an advanced crop model to reproduce the site-specific growth in a detailed manner. Unfortunately the information from fields has often been very limited, and insufficient for such purposes. Furthermore the set of precision farming tools and the number of growth factors that can be managed is limited. For describing maximal biomass accumulation, a simple crop model was introduced and evaluated in this thesis. The model is mechanistic, and it uses a minimal number of parameters that all are based on physics, chemistry or physiology. The model can be used for calculating the radiation or radiation and water limited biomass accumulation of a C3-crop. A field experiment equipped with continuous measurements was used for model establishment and after model establishment the model was evaluated with a field experiment with various radiation, nitrogen fertilization and precipitation conditions. In both the studies the crop model was found to produce the maximal biomass accumulation when parameter values measured in the experiment were used. The model was applied in a study evaluating the effects of selected site- and depth-specific soil properties on yield variation on three different clay soil fields located in southern Finland. In order to evaluate the effects of selected soil properties under various weather conditions a Monte Carlo method was used with the biomass accumulation model and generated precipitations. The yield variation was evaluated according to temporal mean biomass yield and temporal standard deviation of the biomass yield. For studying the use of the model in a spatial environment, the introduced biomass accumulation model was applied in a simulator built for simulating a fully automated crop farm. In addition, the use of continuous soil moisture measurements for measuring the crop water use and further for biomass accumulation was tested. According to the results, the crop model was capable of simulating the highest biomass accumulation of the crops used in the experiments. This was the case for all radiation-limited simulations and for most of the water-limited simulations. In a few cases the values of the observed soil properties were found to cause too low biomass accumulation in simulations but in such cases the problem was also present in the comparisons of observed soil properties and observed soil water content during the growing season. For future research with the model, the next phase will be to test the model use in precision farming-related decision making. The structure of the model enables its use with other C3-crops than small grain cereals. Therefore testing of the model with other C3-crops could be performed in future research.Täsmäviljelytoimenpiteillä pyritään yleisesti parantamaan kasvin kasvuolosuhteita hyödyntäen esimerkiksi eri viljelymenetelmiä tai uusimpia maatalousteknologian ratkaisuja. Maatalouskoneisiin on kehitetty paljon täsmäviljelytoimenpiteitä mahdollistavia teknisiä ratkaisuja. Näiden tehokas hyödyntäminen edellyttää kuitenkin tietoa siitä, missä lohkon osissa erilaisia toimenpiteitä tarvitaan. Tätä varten tarvitaan tietoa sekä viljelykasvin kasvusta että kasvuoloista (esimerkiksi maaperän ominaisuuksista), jotta voitaisiin arvioida, mikä kasvutekijöistä mahdollisesti rajoittaa kasvin kasvua. Tietoa viljelykasvin tilasta voidaan saada erilaisten mittausten avulla, mutta varsinkin paikkakohtaista tietoa on usein käytettävissä rajallisesti. Kasvin kasvumalleja on ehdotettu yhdeksi ratkaisuksi päätöksentekoon, mutta niiden tehokas hyödyntäminen edellyttää paikkakohtaista tietoa pelloilta. Tässä väitöskirjatyössä esitellään yksinkertainen biomassan kertymisen kasvumalli C3-kasveille. Malli on rakenteeltaan mekanistinen (prosessimalli), ja se huomioi fysiikan, kemian ja kasvin fysiologian asettamat rajoitteet biomassan kertymiselle. Mallista on pyritty tekemään mahdollisimman yksinkertainen, minkä ansiosta malli sisältää mahdollisimman vähän parametrejä. Tämä ominaisuus parantaa mallin käytettävyyttä tilanteissa, joissa simuloitavasta kohteesta on saatavilla vähän tietoa. Mallissa voidaan huomioida biomassan kertymää rajoittavana tekijänä fotosynteettisesti aktiivisen säteilyn määrä tai veden riittävyys. Mallin kehityksessä käytettiin kenttäkokeessa kerättyä tietoa. Havainnoituja muuttujia olivat mm. kokonaisbiomassan kertymä, juuriston kehitys, säteilyn intensiteetti, sademäärä, maan kosteus ja lehtialan kertyminen. Mallin kehityksen jälkeen sen toimintaa testattiin kenttäkokeella, jossa viljeltiin vehnää eri sade- ja lannoitemäärillä sekä fotosynteettisesti aktiivisen säteilyn eri intensiteeteillä. Testauksen jälkeen mallilla simuloitiin maksimaalista biomassan kertymistä paikkakohtaisesti kolmella eri peltolohkolla, ja malli sisällytettiin automaattista kasvinviljelytilaa mallintavaan simulaattoriin. Laadittu kasvin kasvumalli oli tässä tutkimuksessa saatujen tulosten perusteella käyttökelpoinen simuloimaan kenttäkokeissa käytettyjen viljelykasvien (ohra ja vehnä) maksimaalista biomassan kertymistä. Tällä tarkoitetaan suurinta mahdollista biomassaa, joka voidaan saavuttaa vallitsevissa kasvuolosuhteissa. Veden rajoittamaa biomassan kertymää laskettaessa on kuitenkin otettava huomioon, että simuloitavan pellon maaperästä tarvitaan paikka- ja syvyyskohtaista tietoa maan vedenpidätyskyvystä. Jatkotutkimuksissa mallia on tarpeen testata käytännön olosuhteissa ja hyödyntää päätöksen teossa, kuten esimerkiksi lisälannoitukseen liittyvässä päätöksenteossa. Mallin rakenne mahdollistaa sen käyttämisen myös muilla C3-kasveilla. Jatkotutkimuksissa tulisi selvittää kasvin kasvumallin soveltuvuus ohran ja vehnän lisäksi muille C3-kasveille

Evaluation of the Influence of Field Conditions on Aerial Multispectral Images and Vegetation Indices

Remote sensing is a method used for monitoring and measuring agricultural crop fields. Unmanned aerial vehicles (UAV) are used to effectively monitor crops via different camera technologies. Even though aerial imaging can be considered a rather straightforward process, more focus should be given to data quality and processing. This research focuses on evaluating the influences of field conditions on raw data quality and commonly used vegetation indices. The aerial images were taken with a custom-built UAV by using a multispectral camera at four different times of the day and during multiple times of the season. Measurements were carried out in the summer seasons of 2019 and 2020. The imaging data were processed with different software to calculate vegetation indices for 10 reference areas inside the fields. The results clearly show that NDVI (normalized difference vegetation index) was the least affected vegetation index by the field conditions. The coefficient of variation (CV) was determined to evaluate the variations in vegetation index values within a day. Vegetation index TVI (transformed vegetation index) and NDVI had coefficient of variation values under 5%, whereas with GNDVI (green normalized difference vegetation index), the value was under 10%. Overall, the vegetation indices that include near-infrared (NIR) bands are less affected by field condition changes

Evaluation of the Influence of Field Conditions on Aerial Multispectral Images and Vegetation Indices

Remote sensing is a method used for monitoring and measuring agricultural crop fields. Unmanned aerial vehicles (UAV) are used to effectively monitor crops via different camera technologies. Even though aerial imaging can be considered a rather straightforward process, more focus should be given to data quality and processing. This research focuses on evaluating the influences of field conditions on raw data quality and commonly used vegetation indices. The aerial images were taken with a custom-built UAV by using a multispectral camera at four different times of the day and during multiple times of the season. Measurements were carried out in the summer seasons of 2019 and 2020. The imaging data were processed with different software to calculate vegetation indices for 10 reference areas inside the fields. The results clearly show that NDVI (normalized difference vegetation index) was the least affected vegetation index by the field conditions. The coefficient of variation (CV) was determined to evaluate the variations in vegetation index values within a day. Vegetation index TVI (transformed vegetation index) and NDVI had coefficient of variation values under 5%, whereas with GNDVI (green normalized difference vegetation index), the value was under 10%. Overall, the vegetation indices that include near-infrared (NIR) bands are less affected by field condition changes

Comprehensive model for predicting the fuel consumption in various harvesting methods of grass silage

Fuel consumption of various forage harvesting methods was assessed with a theoretical calculation model, which was validated with field measurements. The examined harvesting methods were tractor-powered forage harvester (TPFH), self-propelled forage harvester (SPFH), self-loading forage wagon (SLFW), and combined baling and wrapping (CBW). The results from the field measurements indicated that the model was working either well or satisfactorily with the examined methods, apart from the CBW method, which would require re-defining the model coefficients. Model sensitivity analysis indicated that variables such as yield level, working width and transportation distance have a significant effect on the fuel consumption. When the working width was increased from 3 m to 9 m, the fuel consumption of the examined methods decreased ca. 54-61%. Increasing the working width by windrowing was found recommended for all examined methods. In all, the most energy efficient method was SLFW, but it was also most sensitive to transportation distance. With the transportation distance of 10 km, the fuel consumption of the SLFW method was already 9-11 % higher compared to that of TPFH and SPFH methods. The strong effect of these variables may cause a wide variation in the fuel consumption of the examined methods, but the model can be used to standardize this effect. The results from this study can thus be used for approximate estimations of average fuel consumption of the examined forage harvesting methods.Peer reviewe

Aggregate Farming in the Cloud: The AFarCloud ECSEL project

Farming is facing many economic challenges in terms of productivity and cost-effectiveness. Labor shortage partly due to depopulation of rural areas, especially in Europe, is another challenge. Domain specific problems such as accurate monitoring of soil and crop properties and animal health are key factors for minimizing economical risks, and not risking human health. The ECSEL AFarCloud (Aggregate Farming in the Cloud) project will provide a distributed platform for autonomous farming that will allow the integration and cooperation of agriculture Cyber Physical Systems in real-time in order to increase efficiency, productivity, animal health, food quality and reduce farm labor costs. Moreover, such a platform can be integrated with farm management software to support monitoring and decision-making solutions based on big data and real-time data mining techniques.publishedVersio

Testing the use of an analytical and mechanistic C3-biomass accumulation model for precision fertilization

Peer reviewe

Kasvinkasvumalli täsmäviljelyyn

Nykyään on saatavilla huomattava määrä teknologiaa helpottamaan viljelijän työtä peltoviljelyn eri työvaiheissa tai parantamaan työntarkkuutta. Uudesta teknologiasta saatava hyöty kuitenkin riippuu siitä miten ja milloin tätä teknologiaa käytetään. Jotta saatava hyöty olisi mahdollisimman suuri, on teknologiaa pystyttävä käyttämään oikeassa paikassa oikeaan aikaan. Jotta tämä olisi mahdollista, tarvitaan tietoa mm. maaperän ominaisuuksista ja viljelykasvin kasvuvaiheesta ja kehityksestä nykyhetkellä ja lähitulevaisuudessa. Maaperän ja kasvin nykyinen tila voidaan saada selville mittaamalla ja tulevaisuuden tarpeet voidaan saada selville esim. kasvimallin avulla. Nykyiset kasvimallit ovat hyvin kehittyneitä ja kykenevät ottamaan huomioon suuren joukon kasvin kasvuun vaikuttavia tekijöitä. Tästä syystä ne tarvitsevat toimiakseen paljon informaatiota viljelykasvista ja kasvuolosuhteista kasvukauden aikana. Jotta tälläistä kasvimallia voidaan hyödyntää, tarvitaan erittäin paljon paikkakohtaisia mittauksia yhden peltolohkon sisällä. Mittausdatan keruuta mallin vaatimassa mittakaavassa on erittäin hankala järjestää. Täsmäviljelyssä hyödynnettävien mallien tuleekin olla riittävän yksinkertaisia, jotta mitattavien suureiden määrä ei kasva paikkakohtaisessa käytössä kohtuuttoman suureksi. Toisaalta yksinkertaistenkin mallien tulee olla riittävän monimutkaisia ja laajoja, jotta ne kykenevät kuvaamaan kasvin kasvua, kehitystä ja tarpeita kasvukauden aikana Tutkimuksessamme olemme kehittäneet mallin kuvaamaan viljelykasvin biomassan kertymistä em. vaatimukset huomioon ottaen. Jotta mallit olisivat käytettävissä ilman paikkakohtaista kalibrointia, ei parametreihin saa sisältyä paikkaan tai olosuhteisiin sidottua informaatiota. Tästä syystä kaikilla mallissamme käytetyillä parametreilla on selkeä fysikaalinen, kemiallinen tai fysiologinen perusta. Koska halusimme testata mallimme paikkansapitävyyttä käytännössä, suoritimme kasvukaudella 2009 paikkakohtaisia mittauksia pelto-olosuhteissa. Koealueelta mitattiin kasvin kasvuun vaikuttavia tekijöitä kolmesta eri pisteestä, joissa yhdessä kasvoi syysvehnää ja kahdessa muussa kevätvehnää. Mitattuja suureita olivat: maan kosteuspitoisuus, lämpötila sekä maassa että ilmassa, maaveden potentiaali, PAR säteily, kokonaissäteily ja ilmankosteus. Kasvustosta puolestaan mitattiin jatkuvana mittauksena lehtialan kehitystä. Alustavien vertailujen perusteella yksinkertaisillakin analyyttisillä malleilla on mahdollista saavuttaa varsin tarkkoja tuloksia maan kosteuspitoisuudesta ja kasvin biomassasta. Mitä tarkoittaa jatkossa?

Maan vesipitoisuuteen vaikuttavien ominaisuuksien ja sateen vaikutus maksimaaliseen biomassan kertymiseen sekä paikkakohtaiseen vaihteluun

 Viljelykasvin sato vaihtelee usein lohkon sisällä. Täsmäviljelyllä on pyritty vastaamaan tähän vaihteluun, mutta siinä onnistumiseen tarvitaan tietoa satovaihtelun syistä. Maan ominaisuuksien, erityisesti maan vesitalouteen liittyvien, on useissa eri tutkimuksissa todettu vaikuttavan sadon vaihteluun. Sadanta, maan hyötykapasiteetti, hydraulinen vedenjohtavuus ja kapillaarisuus vaikuttavat yhdessä viljelykasvin satoon, Niiden vaikutus satoon riippuu sadannan määrästä,  maan ominaisuuksista ja viljelykasvin veden tarpeesta. Tästä syystä maan ominaisuuksien vaikutus sadon vaihteluun ei välttämättä ilmene jokaisella kasvukaudella.Tässä tutkimuksessa sadon vaihtelua tarkasteltiin simuloimalla veden rajoittamaa potentiaalisen kevätvehnän (Triticum aestivum) biomassan kertymää paikkakohtaisesti kolmella eri lohkolla. Simuloinnissa käytettiin lohkoilta paikkakohtaisesti mitattuja maan ominaisuuksia ja maksimaalista biomassan kertymistä kuvaavaa kasvimallia. Biomassan kertymistä simuloitiin paikkakohtaisesti jokaisella lohkolla 1000 kasvukauden ajan. 1000 simuloidun kasvukauden välillä ainoa muuttuvana tekijänä oli sade, joka kausikohtaisesti luotiin omalla mallillaan. Sadon vaihtelun voimakkuutta arvioitiin menetelmällä, jossa biomassasadosta laskettiin lohkokohtainen keskisato ja ajallinen keskihajonta simuloiduille pisteille. Simuloitu biomassasato oli kaikilla lohkoilla huomattavasti keskimääräistä alhaisempi vähäsateisina vuosina, jolloin sato vaihteli hieman enemmän kuin sateisina vuosina. Käytetyllä menetelmän ja simulointituloksien avulla pystyttiin löytämään ne alueet lohkoilla, joilla sato suurella todennäköisyydellä poikkeaa lohkon keskisadosta. Menetelmää käytettäessä on kuitenkin otettava huomioon, että se ei erottele sellaisia pisteitä, joissa sato pysyy toistuvasti samalla tasolla, mutta poikkeaa lohkon keskisadosta. Täsmäviljelyä ajatellen tieto vakaasti satoa tuottavista paikoista olisi hyödyllinen riippumatta sadon tasosta

Yield variation of spring cereals in relation to selected soil physical properties on three clay soil fields

201