Nem elég, hogy beszerezni is nehéz, de a műtrágyák árai jelenleg csak egy irányt ismernek, feljebb, feljebb és egyre feljebb. Ilyen körülmények között különösen fontos, hogy jól átgondolt és pontosan mért kiindulási adatokon alapuló precíziós tápanyag utánpótlási technológiát használjunk. Így nemcsak a növények számára szükséges tápanyagot tudjuk biztosítani, hanem a műtrágya mennyiségének optimális, helyspecifikus kijuttatásával jelentős költséget is megtakaríthatunk.
Íme három egyszerű megoldás, mely már rövid távon megtérül és komoly hasznot is hajt:
TalkingFields térképek
Ezek a térképek olyan rendkívül magas feldolgozottságú információkat tartalmaznak, melyek a tábláinkról az elmúlt pár évben készült 300-500 műholdas biomasszafelvétel statisztikai kiértékelésével készül. Ezzel a módszerrel pontosan feltérképezhetők az adott táblán belüli valós termőhelyi különbségek, hiszen a feldolgozás során csak a statisztikailag igazolható, ismétlődő jelenségeket vesszük figyelembe.
Kiküszöböli az időjárás, a növények és a fajták hatásait
Csak táblahatárvonal szükséges, néhány nap alatt elkészül
Közvetlenül használható kijuttatási (applikációs) térképek készítésére
Univerzálisan használható SHP és XML adatformátum
NEXT Térkép szerver NDVI térképek
A NEXT Térkép szerver a felhasználók számára elérhetővé teszi a Sentinel műholdak adataiból készült NDVI térképeket. Ezek az információk folyamatosan, naprakészen elérhetők, továbbá a korábbi felvételek is visszakereshetőek és használhatók.
Az üzem összes táblájára elérhető külön előfizetési díj nélkül
Az NDVI térképből egyszerűen készíthető kijuttatási (applikációs) térkép
Választható kijuttatási stratégia
Bármely korábbi dátumhoz tartozó NDVI térkép is használható
Pontos információ az esetleges felhőtakarásról, az eredeti légifelvétel is megtekinthető (van felhő az adott tábla fölött?)
NEXT GreenSeeker nitrogénszenzor
A NEXT GreenSeeker nitrogénszenzor valós időben a munkamenet közben képes feltérképezni a táblán belüli biomassza és vitalitásbeli különbségeket, mint ez a videón is jól látszik. Aktív fényforrással rendelkező szenzorai már a legkisebb eltéréseket is megbízhatóan felismerik.
Műtrágyaszóró, permetező vezérlése ISOBUS vagy soros porton keresztül
Alkalmas szilárd és folyékony műtrágya kijuttatását is vezérelni
Egyszerű kezelés: csak az átlagos mennyiség, a minimális és maximális dózis megadása szükséges
Választható kijuttatási stratégia (alacsony NDVI érték – kevesebb műtrágya vagy magasabb NDVI érték – több műtrágya)
Mi kell a használathoz?
A fenti három termék külön-külön is eredményesen használható, de együtt, rendszerbe szervezve még nagyobb a hatásuk. A TalkingFields és az NDVI térképek használatához mindössze számítógép és szoftver szükséges, meg természetesen elhatározás, hogy ésszerű, hatékony módon szálljunk szembe az elszabadult műtrágya árakkal. A NEXT GreenSeeker működéséhez egy ISOBUS monitor szükséges a traktoron vagy önjáró permetezőn.
A szélsőséges időjárási jelenségek és a klímaváltozás fokozott mértékben jelent kihívást a növénytermesztési ágazat számára. A kedvezőtlen időjárási viszonyok, és ezek között a tavaszi fagykár is, jelentős veszteséget is okoznak a termelőknek. Ezért kiemelten fontos a klímaváltozáshoz történő adaptáció, a környezeti feltételekhez való alkalmazkodás, valamint a kármegelőző- és mérséklő tevékenység is. Ennek a támogatási programnak a fő célja a tavaszi fagykár elleni védekezés támogatása a tavaszi fagykárból adódó termelési kockázatok csökkentése. A támogatás lehetőséget biztosít olyan technológiai fejlesztések végrehajtására, amelyek használatával el lehet hárítani, vagy mérsékelni lehet a tavaszi fagykárokat.
Meteorológiai állomások 80%-os támogatással
A pályázat keretében lehetőség van olyan meteorológiai állomások támogatott beszerzésére is, mely legalább a levegő hőmérsékletét és a páratartalmát képes mérni. Természetesen az ennél nagyobb tudású készülékek beszerzése is támogatható. A NEXT Meteorológiai állomások közül számos konfiguráció lehet fontos eleme a fagykár elleni védekezésnek. Az állomások között található olyan is, mely a száraz és a nedves hőmérsékletet is méri, így alkalmas a fagyveszély előrejelzésére és fagyvédelmi rendszerek vezérlésére is. További hasznos lehetőségek az időjárás és a betegségek előrejelzése is. Minden állomás önállóan működik, az adatokat az internet segítségével egy központi szerverre küldi. Az adatok elérhetők mobiltelefonról, táblagépről és számítógépről is, előbbiek esetében IOS és Android app használatával, utóbbi esetében bármely web böngészővel. A meteorológiai állomások az adatokat a NEXT Farming OFFICE programcsomag Táblatörzskönyv-GN moduljába is áttöltik.
Ez utóbbiak értékének a végleges kiírás alapján legalább a projekt 7%-át el kell érnie.
Rendelkezésre álló forráskeret, a támogatás mértéke és a határidők
A tervezet jelenlegi állapota alapján a támogatásra rendelkezésre álló tervezett keretösszeg 100 milliárd forint. A támogatás maximális mértéke a közép-magyarországi régióban (KMR) az összes elszámolható költség 40%-a, a nem közép-magyarországi régióban (nem KMR) az összes elszámolható költség 50%-a. A fiatal mezőgazdasági termelő által végrehajtott projektek 10 százalékponttal megemelt támogatási intenzitásra jogosultak. A támogatási kérelmek benyújtására előreláthatóan 2021. július 26. napjától 2021. november 19. napjáig van lehetőség.
Ez a N-szenzor, egy olyan eszköz, mely bármely ISOBUS monitorral összeköthető úgy, hogy gyakorlatilag a traktor és a monitor típusa nem játszik szerepet. A vezérelt műtrágyaszóró ideális esetben szintén egy ISOBUS eszköz, de a régebbi, soros proton keresztül kommunikáló gépek sem jelentek nehézséget a NEXT GreenSeeker számára. A szenzorok aktív fényforrással rendelkeznek, így a nap bármely szakában használhatók.
Műtrágyaszóró, permetező valós idejű vezérlése
A tápanyag-utánpótlás egyik legfontosabb célja a magas hozamok biztosítása a lehető legkisebb ráfordítással. A precíziós gazdálkodás lényege, hogy a táblán belüli különbségeket figyelembe véve történik a növények termesztése. A NEXT GreenSeeker N-szenzor valós időben, a munkamenet közben is megbízhatóan képes feltérképezni a táblán belüli biomassza és vitalitásbeli különbségeket. Az így nyert információk alapján az eszköz vezérelni tudja mind a szilárd, min a folyékony műtrágya helyspecifikum kijuttatását. Alapvetően két kijuttatási stratégia közül tudunk választani:
Kisebb NDVI érték = több műtrágya kijuttatás (fordított arányosság)
Kisebb NDVI érték = kevesebb műtrágya kijuttatás (egyenes arányosság)
Míg az első esetben a növény fejlődésének korai szakaszában, inkább a homogén állomány elérése a kívánt cél, addig a későbbi fejtrágyázás esetén már a második stratégia lesz a kívánatos és azokra a részterületekre koncentrálunk, ahonnan a magasabb termést várjuk.
Map-Overlay
A tápanyag-utánpótlás minősége tovább emelhető a NEXT GreenSeeker Map-Overly funkció használatával. Ez azt jelenti, hogy a szenzoradatok feldolgozása mellett egy előre elkészített és a monitorra feltöltött faktor térkép segítségével a kijuttatni kívánt anyagmennyiség tovább pontosítható. Ez a faktor térkép (Map-Overlay) kiegészítő információkat nyújt a NEXT GreenSeeker számára a tábla adott pontjának termőképességéről. A szenzoradatok és a Map-Overlay együttes használata teszi lehetővé a tápanyag utánpótlás optimális végrehajtását. A NEXT GreenSeeker a szenzor és a térképi információk alapján automatikusan vezérli a műtrágyaszórót a kiválasztott stratégia alapján, beleértve a minimum és a maximum kijuttatási értékeket is.
NDVI térképek készítése
A NEXT GreenSeeker a munkamenet során NDVI térképet is készít, melyet fel lehet használni elemzésre, dokumentálásra is. Lehetőség van a nitrogénszenzort csak NDVI térkép készítésére használni, ebben az esetben anyagkijuttatás nem történik. Erre gyakori példa a repce őszi szkennelése és az így nyert NDVI térképből számítógépen kijuttatási (applikációs) térkép készíthető tavasszal.
A mezőgazdaság digitalizációjának egyik kulcsproblémája, hogy a különböző gyártmányú gépek egymással nem képesek kommunikálni, a munkavégzés során keletkező adatokat eltérő formátumban és adott esetben más felhőben tárolják. Ezáltal az adatok összegyűjtése és további feldolgozása egy mezőgazdasági üzemvezetési információs rendszerben (FMIS), közismertebb nevén, táblatörzskönyvben, meglehetősen fáradtságos és bonyolult.
Összefogtak a gépgyártók és a szoftverfejlesztő
Ezt a problémát küszöböli ki az a NEXT Machine Management szoftver modul, ami a NEXT Farming portál részeként fog működni 2018 őszétől. A hat mezőgazdasági gépgyártó (AGCO, Krone, Kuhn, Lemken, Pöttinger és Rauch) valamint a FarmFacts közösen egy olyan rendszert (Machine Management System) fejleszt, mely lehetővé teszi, hogy az összes munkagép és eszköz által létrehozott adat gyártmánytól függetlenül feldolgozható legyen.
Németországban az Universität Bonn irányításával indul a CropWatch projekt, melynek célja a gabonatáblák elektronikus megfigyelése a növényvédelem és a tápanyag-utánpótlás jobb tervezéséhez. A projekt költségvetése 1 millió EUR, futamideje pedig 3 év.
Drónok és a Smart Farming
A mezőgazdaság digitalizációja (Smart Farming) egy olyan technikai, technológiai forradalom, melynek következtében a termelés hatékonysága és ezzel a felhasznált anyagok mennyiségének optimalizálása jelentősen javul. Ebben a folyamatban fontos szerepük van drónoknak is, hiszen ezek a légi eszközök speciális kamerával és szenzorokkal is felszerelhetők, így fontos adatokat tudnak szolgáltatni egy adott növényállomány állapotáról. A Smart Farming egyik legfontosabb feladata a környezetkímélő és fenntartható mezőgazdaság kialakítása.
CropWatch – A termelési folyamat ellenőrzés és elemzése
A kutatási projekt célkitűzése egy olyan adatmenedzsment rendszer kifejlesztése, mely a növénytermesztés termelési folyamatát ellenőrzi és elemzi. A top agrar online részletes leírásából megtudhatjuk azt is, hogy a projekthez két mérési platform készült, az egyiket egy traktorra szerelt digitális kamera látja el információkkal, míg a másik egy drónról kapja az adatokat. A felvételekből új algoritmusokkal lényeges vegetációs paramétereket nyernek ki, melyeket további információkkal (időjárási adatok, táblajellemzők stb.) kombinálnak. A végcél, hogy az adatok vizualizációjával az információ felhasználóbarát módon kerüljön a gazdákhoz.
A SwagBot egy univerzális mezőgazdasági robot prototípusa, melyet a University of Sydney kutatói fejlesztettek ki és néhány napja már gyakorlati teszteket végeznek vele. A SwagBot fő célja, hogy a szabadtéri munkát segítse, ezért úgy tervezték, hogy nehéz terepen is biztonságosan tudjon mozogni, akár vízátfolyásokon is át tudjon kelni. Változó domborzati körülményekkel is elboldogul, hegynek fölfelé ugyanolyan ügyesen közlekedik, mint az ellenkező irányba.
Szarvasmarha és juh terelése
Jóllehet a videón látható szarvasmarhák az első pillanatban elég ijedten fogadták az új cowboy robotot, de vélhetőleg elég hamar hozzá fognak szokni. A Swagbot fejlesztése természetesen nem áll le ezen a ponton, hanem további izgalmas funkciókkal fog bővülni.
Állategészségügyi megfigyelések
A SwagBot fejlesztői egy másik projektükben már bemutattak egy olyan robotot, mely a növények egészségi állapotát kontrollálja. Az új robottal viszont az a célkítűzés, hogy olyan algoritmusokat készítsenek, melyek segítségével elsőként az állatok egészségügyi paramétereit is monitorozni tudják.
Napjainkban egy olyan robbanásszerű változáson megy keresztül a világ, mely elsősorban az információtechnológiai eszközök elterjedésével és azok új szintű használatával függ össze. Az internet általános körű használata, az újabb és újabb szenzorok megjelenése és használata, valamint az elektronikus kommunikáció olyan szinten változtatta meg a mindennapi életünket, tájékozódásunkat a világban, olvasási és médiafogyasztási szokásainkat, hogy ha egy mai tinédzsert visszahelyeznénk a 80-as évekbe, akkor könnyen lehet, hogy kőbaltás ősembernek érezné magát. Pedig a digitalizációnak még csak a kezdetén állunk, sok helyen látjuk már a következő évek trendjeit és a várható új megoldásokat, de hosszabb távon még lesz bőven meglepetésben részünk. Az azonban biztos, hogy az ipari és a mezőgazdasági termelés digitalizációja feltartóztathatatlan és annak alkalmazása nagyon komoly versenyelőnyt jelent azokkal szemben, akik ragaszkodnak az analóg gazdálkodáshoz. Természetesen a digitalizációnak nem csak előnyei vannak, hanem kockázatai is, melyekkel tisztában kell lennünk. A digitalizációval kapcsolatos előnyök, új kihívások de a veszélyek is az élet teljes területét lefedik, nem kizárólag a mezőgazdasági termelést érintik. A digitalizációt emberek hozzák létre azzal, hogy napról napra új hardvereket, szoftvereket készítenek, új eljárásokat hoznak létre. A digitalizáció a mindennapjaink része akkor is, ha sokszor erről nem is veszünk tudomást.
A XXI. század nyersanyaga az adat
A tőzsdei kapitalizáció alapján a világ 5 legértékesebb cége közül három (Apple, Google, Microsoft) egyértelműen a digitalizációhoz köthető. Míg az Apple és a Microsoft kifejezetten kézzelfogható termékeket forgalmaz, addig a Google esetében már nem ilyen egyértelmű a helyzet. Ma a világon senki más nem gyűjti és dolgozza fel az adatokat olyan intenzitással és hatékonysággal, mint azt a Google teszi. Ha egy átlagfelhasználó az interneten bármit tesz, az a Google előtt általában nem marad rejtve és többek között az irányított keresési eredményekben és célzott reklámokban manifesztálódik. Információ természetesen nem csak az interneten van, hanem mindenhol, így a mezőgazdasági termelés során is rengeteg adat keletkezik, melyek jelentős részéről tudomást sem veszünk. A Smart Farming alapja, hogy ezeket az adatokat ne hagyjuk hasznosulatlanul elveszni, hanem építsük be a termelési és a döntési folyamatokba, hiszen a cél a fenntartható, gazdaságos termelés. Jóllehet az adat nem helyettesíti sem a vetőmagot, sem a műtrágyát, de hiányát sem lehet többlet inputanyaggal kompenzálni. Természetesen a rendelkezésre álló adat csak annyit ér, amennyit hasznosítunk belőle. Ha nem tudjuk megfelelő módon gyűjteni, tárolni, idegenektől megvédeni, és kiértékelni, akkor olyan mintha nem is lenne. Addig amíg az adatok gyűjtése és tárolása tisztán technikai kérdés, az adatok védelme és különösen azok kiértékelése komoly szaktudást feltételeznek. A Smart Farming nagy mértékben felértékeli a tudást, az “úgy csináljuk, ahogy mindig is szoktuk” mentalitás összeegyeztethetetlen a digitális mezőgazdasággal. Az adatok pont azért vannak, hogy a termelés bármely szakaszában gyorsan és pontosan beavatkozhassunk az optimális folyamat érdelében. Digitális gazdaság és ezen belül Smart Farming sem lesz tudás alapú társadalom nélkül. Az információ új információt generál és erre a kihívásra csak az tud megfelelően reagálni, aki kész élete végéig tanulni, az új dolgokra nyitottnak lenni, ez a digitalizáció egyik nagy kockázata az egyes ember szemszögéből. Az újkori írástudatlanság neve digitális analfabetizmus. Szakmák fognak nyomtalanul eltűnni a süllyesztőben és új eddig ismeretlen szakmák fognak megjelenni. A másik nagy kockázat a digitális önrendelkezés elvesztése, ami gyakorlatilag annyit jelent, hogy az én személyes és/vagy üzemi adataim illetéktelenek számára is hozzáférhetőek. Az illetéktelenek fogalmát elég tágan lehet értelmezni, ebbe éppúgy belefér a titkosszolgálatok adathalászata, mint a közvetlen konkurensek vagy akár hatóságok, hivatalok hozzáférése bizalmas, adott esetben üzleti titkokat tartalmazó adatokhoz. A digitális önrendelkezés alapja, hogy az üzemi és személyes adataim fölött én gyakoroljam az ellenőrzést és csak az általam kontrollált módon kerüljön az máshoz. Nem kell itt feltétlenül nagy dolgokra gondolni, kérdezte már valaki, hogy egy felhőalapú szolgáltatásnál melyik országban van a szerver, ott milyen az adatvédelem jogi helyzete, ki férhet hozzá az adataihoz, titkosítva vannak-e az adatai a távoli szerveren, vagy egy esetleges betörés után minden olvasható formában letölthető-e onnan? Mi történik, ha a szolgáltató csődbe megy, esetleg csak lekapcsolja a szervert? Vagy a kedvenc példám az e-mail: Gondolom azzal mindenki tisztában van, hogy az e-mail információvédelme nagyjából a postai levelezőlappal azonos, azaz bízunk benne, hogy a postai dolgozók csukott szemmel dolgozzák fel őket és senki még véletlenül sem pillant rá, nehogy elolvassa. Bizalmas információkat vélhetőleg senki sem írna meg levelező lapon partnereinek. Akkor miért levelezünk titkosítás nélkül? Gyakorlatilag minden valamirevaló e-mail kliens, még az okostelefonon is támogatja a titkosítást, csak használni kellene, hiszen már tudjuk, hogy az adat a XXI. század nyersanyaga és az ára nem fog úgy esni, mint a kőolajé.
A precíziós gazdálkodás az első lépés a Smart Farming irányába
Az elmúlt években a növények termesztésének technológiája döntően a GPS jelek használatának függvényében változott. A nagy pontosságú navigáció, a gépek automatikus vezérlése a precíziós gazdálkodás technikai alapfeltétele. Precíziós gazdálkodásról szigorú értelemben akkor beszélhetünk, ha helyspecifikus információkkal dolgozunk és az egyes anyagok kijuttatását is helyspecifikusan végezzük. A precíziós gazdálkodás sem képzelhető el komoly adatgyűjtés és feldolgozás nélkül, ezért a szoftver ugyanúgy alapfeltétele mint a GPS jel. Ha változtatható tőszámmal szeretnénk vetni, vagy műtrágyát helyspecifikusan kijuttatni, akkor először is olyan információkra van szükségünk, mely a kijuttatandó anyagmennyiséget szakmailag megalapozza. Ma már számtalan lehetőségünk van a tábláinkat nagy pontossággal feltérképezni, hogy részletes és helyspecifikus információkkal rendelkezzünk azokról. Dolgozhatunk hozamtérképekkel, GPS támogatással végzett talajvizsgálatokkal, Talking Fields térképekkel, de nitrogénszenzorokkal készített NDVI térképekkel is, hogy néhány elterjedtebb formát említsünk. Természetesen minél komplexebb kép áll egy tábláról rendelkezésre, annál összetettebb feladat az optimális döntés meghozatala. A precíziós gazdálkodás elterjedése együtt fog járni a magas szintű szaktanácsadással is. Ma már sok üzemben nem a technikai végrehajtás lehetősége a limitáló tényező, hiszen a géppark ezeket a funkciókat már nagyon sok esetben tudja, hanem az információk interpretálásának a korlátai akadályozzák a precíziós gazdálkodásra való áttérést. Ezen a helyzeten sokat segíthet egy intuitív módon használható döntéstámogató szoftver, mellyel egyszerűen készíthető kijuttatási (applikációs) térkép. A precíziós gazdálkodás már napjainkban is lehetővé teszi a környezettudatos és költséghatékony gazdálkodást. A precíziós gazdálkodás és a Smart Farming között nem létezik éles választóvonal, az előbbi feltétele a másiknak.
Smart Farming az intelligens mezőgazdaság
A digitalizáció általánossá válásával a precíziós gazdálkodás fokozatosan átalakul és ennek a folyamatnak az eredménye a Smart Farming. Mint már említettük, nem lehet éles határvonalat húzni a precíziós gazdálkodás és a Smart Farming közé. Ha a traktorunkra egy nitrogénszenzort szerelünk, mely valós időben képes a műtrágyaszót vezérelni, miközben mi a tábláról rendelkezésre álló távérzékelési adatok alapján egy applikációs térkép segítségével tovább finomítjuk a műtrágyaszóró vezérlését, akkor ez precíziós gazdálkodás vagy Smart Farming? Mai ismereteink alapján az egyik következő Smart Farming alkalmazás a dolgok internetének (IoT) megjelenése lesz a termelésben. Itt elsősorban különböző szenzorokra kell gondolni, melyek az általuk mért értékeket az interneten keresztül folyamatosan küldik egy szerverre, de akár egymás között is kommunikálhatnak és bizonyos akciókat önállóan is elindíthatnak. Ennek jó példája lehet olyan szenzor, mely meteorológiai-, talaj, vagy éppen növényélettani paramétereket mér. Persze a terménytárolóban is lehetnek olyan szenzorok, mely a minőségi paramétereket folyamatosan monitorozzák és az adatokat összegyűjtik. A Smart Farming egyik sajátossága a nagymennyiségú adat koncentrált gyűjtése, kezelése és feldolgozása (Big Data). A GPS és a széles sávú internet mellett kulcstechnológia lesz az adatfeldolgozás, a középpontba pedig a szoftver kerül. A Smart Farming szempontjából kiemelten fontos, hogy a termelés és feldolgozás különböző fázisaiban keletkező információk összekapcsolhatók legyenek. A különböző gyártók és szolgáltatók által generált adatoknak átjárhatóknak kell lenni, nem ragadhatnak be egy egy multinacionális cég ökoszisztémájába. A Smart Farming a termelés egész folyamatát lefedi és egyben összefogja ezért standard megoldásokra és szabványokra kell alapulnia.
Közeli és távoli trendek
A jelenleg zajló úgynevezett 4. ipari forradalom (Ipar 4.0) első kézzelfogható eredményei már jól láthatók. Az átlagember leginkább talán az autóiparban zajló változást érzékeli. Az autó az a termék, hasonlóan a traktorhoz, kombájnhoz, ahol szemünk láttára vált az “ostoba” vasból, hightech intelligens termék. A normál, utcai forgalomban használható autonóm (vezető nélküli) autóra már csak néhány évet kell várni, jelenleg a jogszabályi háttér nagyobb akadály, mint a technikai kérdések. A mezőgazdaságban is ugyanígy jöhetnek az autonóm munkagépek, melyek a gép-gép (M2M) kommunikáció használatával közösen, összehangoltan is képesek dolgozni. A dolgok internete (IoT), a különböző intelligens szenzorok, és természetesen a drónok, melyek szintén autonóm módon fognak repülni, biztosítják a kiegészítő támogatást a munkagépeknek. A jövő zenéje pedig a mesterséges intelligencia. Első lépésként nemcsak a telefonunkat és a számítógépünket vezérelhetjük élő szóval, hanem a termelési folyamatot is, később elég lesz csak gondolni a feladatra ahhoz, hogy a gépek teljesítsék azt. Egy szép nap pedig….
A Deere & Company és a Monsanto-leánycége a The Climate Corporation megállapodott arról, hogy a John Deere átveszi a Precision Planting LLC-t, és a Climate FieldViewTM webplattformot exkluzív módon, majdnem valós időben ellátja a MyJohnDeere.com munkaadataival. Az együttműködés célja az adatokon alapuló, digitális mezőgazdaság (Smart Farming) előnyeinek maximalizálása a táblán keletkező adatok egyszerű rögzítésével és az adatok nagy sűrűséggel történő feldolgozásával és továbbításával.
Legnyitottabb plattform
John May, a John Deere AMS és információtechnológiáért felelős elnöke az átvétellel kapcsolatban kiemelte, hogy ez az ügylet tovább erősíti a John Deere pozícióit a mezőgazdaság digitalizációjában, mert a Precision Planting kiegészítő eszközei további termékekben és piacokon is megjelenhetnek. Ennek pozitív hatása lesz az iparág legnyitottabb plattformjának a MyJohnDeere.com megoldásnak a további fejlődésére is.
Az idei Agritechnica (Link) kiállítás egyik központi témája a Smart Farming, így csöppet sem meglepő, hogy a díjazott újdonságok között is találunk erről a területről példákat. Az egyik ilyen újdonság a John Deere GmbH & Co. KG, a LAND-DATA Eurosoft, (AO Agrár-Office és JD-Office) a Vista GmbH (Talking Fields térképek), valamint a RAUCH GmbH és a SULKY közös fejlesztése, mely a precíziós tápanyag-utánpótlást emeli egy új szintre.
Tervezés, kijuttatatás, dokumentálás
A tápanyagmérleg kiszámítása aratástól aratásig a legtöbb gazdálkodó számára még mindig komoly időráfordítással járó folyamat, melyet gyakran kézzel végeznek. A Connected Nutrient Management egy olyan felhasználóbarát megoldás, mely a tápanyagszükséglet kiszámításán túl gondoskodik a nitrogén és foszfor optimalizált, helyspecifikus (precíziós) kijuttatásáról is, mind műtrágya, mind szerves trágya használatakor. A rendszer nemcsak a tervezést és az optimalizálást teszi lehetővé, hanem a pontos kijuttatást biztosító technológiákat is integrálja.
Szoftverfejlesztők és gépgyártók együttműködése
A John Deere, a Land Data Eurosoft, a Vista, a Rauch és a Sulky mint innovációs partnerek, nemcsak az adatokat, a tudást és a technikát osztották meg egymással, hanem azokat intelligensen összekapcsolva lehetővé tették, hogy agronómiai szempontokból optimális, a jogszabályi előírásokkal konform, helyspecifikus, táblán belül változó mennyiségű tápanyag-kijuttatási terv készülhessen. Így a nagy pontosságú, precíz kijuttatásnak köszönhetően, a költségcsökkentés mellett javulnak a termés mennyiségi és minőségi mutatói is, valamint a munkafolyamat dokumentálása is biztosított a táblatörzskönyvben. Először válik lehetővé olyan tápanyagok, mint a nitrogén és a foszfor szükségletének helyspecifikus, táblán belüli meghatározása, kijuttatása és dokumentálása úgy, hogy az függetlenül attól, hogy műtrágyát vagy szerves trágyát használunk. Egy ehhez hasonló, integrált megoldás eddig nem létezett. https://www.agritechnica.com/en/innovations/innovations-2015/