AGROSENSING · บล็อก

บันทึกภาคสนามเกษตร

คำแนะนำที่เป็นประโยชน์สำหรับการเกษตรอัจฉริยะ ข้อมูลพืชผล GIS การเกษตร การตรวจสอบดาวเทียม และการตรวจสอบภาคสนาม

122 บทความ · หน้า 6 ของ 11

แถวพืชผักในทุ่งเพาะปลูกในซานราฟาเอล บูลากัน

NDVI เพื่อการเกษตร: รูปแบบที่เป็นประโยชน์และข้อผิดพลาดทั่วไป

ใช้ NDVI เพื่อเปรียบเทียบรูปแบบพืชพรรณภายในบริบทที่เหมาะสม ตรวจสอบอินพุตสีแดงและอินฟราเรดใกล้ และหน้ากากคุณภาพ ตรวจสอบการสังเกตภาคสนามก่อนกำหนดความหมายทางพืชไร่

อ่านบทความ ↗
ต้นแอปเปิลที่ออกผลสีแดงเรียงกันเป็นแถวที่ Nagog Hill Orchard

NDRE และแถบขอบสีแดงในการตรวจสอบครอบตัด

ระบุแถบอินฟราเรดใกล้และแถบขอบสีแดงที่แน่นอนที่ใช้ เนื่องจากสูตรและเซ็นเซอร์ที่แตกต่างกันไม่เหมือนกัน เปรียบเทียบการสังเกตภายในวิธีการประมวลผลเดียวกันและบริบทการครอบตัด

อ่านบทความ ↗
คนงานในฟาร์มกำลังรดน้ำแปลงผักทางตอนเหนือของกานา

NDMI และความชื้นของพืชผล: การตีความสัญญาณ

ใช้ความสัมพันธ์ระหว่างอินฟราเรดใกล้และอินฟราเรดคลื่นสั้นเป็นข้อมูลเชิงบริบทเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้องกับความชื้นของทรงพุ่ม ตรวจสอบปริมาณน้ำฝน ระยะการเพาะปลูก และการสังเกตการณ์ภาคพื้นดินควบคู่ไปกับแผนท

อ่านบทความ ↗
ทุ่งข้าวสาลีสีทองใต้ท้องฟ้ามีเมฆมากในรัฐอินเดียนา สหรัฐอเมริกา

เมฆ เงา และการสังเกตการณ์ดาวเทียมที่ใช้งานได้

ตรวจสอบมาสก์คุณภาพในพื้นที่จริง ไม่ใช่แค่เปอร์เซ็นต์คลาวด์ทั่วทั้งฉากเท่านั้น ตรวจสอบเงา หมอกควันบางๆ ขอบสนาม และจำนวนพิกเซลที่ถูกต้องที่เหลืออยู่หลังจากการมาสก์

อ่านบทความ ↗
พื้นที่เพาะปลูกมีการปลูกแบบแถวขนานและมีต้นไม้แยก

วัสดุผสมพืชผลรายเดือน: วันที่และความไม่แน่นอน

เอกสารที่วันที่มีส่วนช่วยในการผสม และวิธีการเลือกหรือรวมค่า ตรวจสอบว่าเขตข้อมูลแสดงตามส่วนต่างๆ ของเดือนหรือไม่

อ่านบทความ ↗
อุปกรณ์ชลประทานแบบหมุนศูนย์กลางเหนือทุ่งในบูนเคาน์ตี้ รัฐอินเดียนา

ภาพเรดาร์เพื่อการเกษตรภายใต้เมฆถาวร

กำหนดโหมดการสังเกต ทิศทางวงโคจร การรักษาภูมิประเทศ และบริบทการครอบตัด ก่อนที่จะเปรียบเทียบการกระจายกลับของเรดาร์ ใช้การสังเกตอ้างอิงที่เหมาะสมเพื่อตีความการเปลี่ยนแปลงของพื้นผิวและทรงพุ่ม

อ่านบทความ ↗
สวนมะกอกและภูมิทัศน์ชนบทใกล้เบนิโลบา ประเทศสเปน

เอฟเฟกต์ขอบสนามดาวเทียมและพิกเซลแบบผสม

ตรวจสอบว่าถนน ต้นไม้ ท่อระบายน้ำ พืชผลข้างเคียง และการวางแนวรูปหลายเหลี่ยมส่งผลต่อพิกเซลที่รวมอยู่ในข้อมูลสรุปของฟิลด์อย่างไร พิจารณาบัฟเฟอร์ภายในเฉพาะในกรณีที่ยังมีพื้นที่ตัวแทนเพียงพอ

อ่านบทความ ↗
โดรนเกษตรปฏิบัติการเหนือนาข้าวใกล้นิโซชิ อาโอโมริ ประเทศญี่ปุ่น

เปรียบเทียบแผนที่พืชพรรณด้วยดาวเทียมและโดรน

จัดวันที่รับข้อมูล คำจำกัดความของย่านความถี่ การรักษาด้วยการวัดรังสี ความละเอียด และขอบเขตของสนามข้อมูลก่อนที่จะเปรียบเทียบรูปแบบ รวมกันเป็นขนาดทั่วไปที่มีความหมาย แทนที่จะจับคู่สีด้วยตา

อ่านบทความ ↗
ช่างเทคนิคภาคสนามกำลังตรวจสอบสถานีเซ็นเซอร์ข้างพืชผลชลประทาน

การแจ้งเตือนความผิดปกติของการครอบตัด: จากเกณฑ์จนถึงการสังเกตที่ยืนยัน

กำหนดการแจ้งเตือนเป็นการร้องขอให้ตรวจสอบและทดสอบกับเหตุการณ์การจัดการตามปกติ บันทึกว่าการแจ้งเตือนแต่ละครั้งได้รับการยืนยัน ยกเลิกพร้อมเหตุผล หรือยังรอหลักฐานอยู่

อ่านบทความ ↗
ชาวนาตรวจสอบตัวอย่างดินที่ถ่ายด้วยเครื่องมือสุ่มตัวอย่าง

นำหลักฐานภาคสนามกลับคืนสู่แผนที่เกษตรกรรม

ออกแบบคำถามแบบสำรวจแต่ละข้อเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจที่สามารถระบุตัวตนได้ และเชื่อมโยงการสังเกตด้วยรูปถ่าย วันที่ พิกัด และรหัสภาคสนามที่เหมาะสม ทดสอบวงจรการรวบรวมเพื่อตรวจทานทั้งหมด

อ่านบทความ ↗
ทางลาดเกษตรกรรมแบบขั้นบันไดที่บาตาดในเทือกเขาฟิลิปปินส์

แปลงขอบเขตเกษตรกรรมเป็นดิจิทัลด้วยการควบคุมคุณภาพ

เลือกวันที่ของภาพและความหมายขอบเขตที่ต้องการก่อนแปลงเป็นดิจิทัล แยกแยะขอบเขตการปลูก บล็อกปฏิบัติการ สำรองการระบายน้ำ และขอบเขตสิทธิในที่ดิน แทนที่จะรวมเข้าด้วยกันเป็นรูปหลายเหลี่ยมเดียว

อ่านบทความ ↗
ต้นมะม่วงที่ปลูกในสวนผลไม้

ประสานงานระบบอ้างอิงสำหรับ GIS การเกษตร

ระบุระบบอ้างอิงพิกัดสำหรับทุกแหล่งที่มา และเลือกระบบฉายภาพที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์พื้นที่หรือระยะทางในพื้นที่ รักษาข้อมูลเมตาดั้งเดิมเมื่อส่งออกหรือแชร์

อ่านบทความ ↗

มองผืนดินผ่านมุมมองที่เชื่อมโยงยิ่งขึ้น

เลือกพืชและสำรวจพื้นที่ทำงาน AgroSensing

เริ่มทดลองใช้งาน