Számos forrásból gyűjthetünk adatokat, amely hatékonyabbá tehetik a mezőgazdasági termesztést. Terepi eszközök vagy modernebb technológiák segítségével információt gyűjthetünk – különböző fejlődési stádiumaiban – a növényzetről (zöldtömegmérések, illetve biomassza térképek, stb.), a betakarított termésről (hozamadat, szemnedvességi térképek, stb.). Emellett analóg és digitális talajtérképek feldolgozásával a talajhasznosítási, vagy talajismereti térképek nyerhetők ki. A speciális szenzoros mintavételezés pedig a talaj heterogenitását segít feltárni, ugyanakkor a terepi mintavételezésből származó információknak szintén óriási jelentősége van egy adott tábla termőképességének meghatározásában. A precíziós gazdálkodásra felkészített erőgépek GPS vevőjük révén másodpercenként gyűjtik a 3D-s adatokat, így szolgáltatva hasznos domborzati információkat a felhasználók számára. Emellett topográfiai térképeket is felhasználhatunk, melyek digitalizálásával szintvonalas térképeket készíthetünk. Terepi szintezéssel további domborzati adatok is gyűjthetők, távérzékelési adatgyűjtéssel (pl. fotogrammetriai eljárások, vagy lézerszkennelés) pedig plusz információkhoz juthatunk.
Nagyon sok adat állhat tehát rendelkezésünkre, de ezeknek különböző kívánalmaknak kell megfelelniük. Nagyon fontos elvárás az, hogy az adat, és annak forrása megbízható legyen. Fontos, hogy a mérések megismételhetők legyenek és időben is különbséget tudjunk tenni a bejövő információk között. Így akár idősoros elemzéseket is tudunk végezni, ezzel a vegetáció különböző fenológiai fázisaiban is gyűjthetünk információt a növényállományról. A legfontosabb azonban mégis az, hogy gyorsan, nagy területen és költséghatékonyan tudjunk pontos adatokat begyűjteni. Ezek a kívánalmak mind egy irányba mutatnak: azt kell meghatároznunk, hogy a táblán belül hol vannak az eltérő termőképességű területek, vagyis hol vannak a térben heterogén foltok?
Az adat gyűjtője, illetve feldolgozója minden esetben kihívásokkal kerül szembe. A manuálisan végzett elemzések hosszadalmasak és költségesek. Ahol lehetséges, ott automatizálásra van szükség, ahol pedig nem, ott félautomatizálásra. Az adatokat rögzíteni kell, aminek nagy a hardverigénye, majd a feldolgozás pedig szoftverigényes. Sokszor nagy problémát jelent a szoros időkorlát, hiszen sok esetben azonnal szükség van a feldolgozott adatra.
A termőképességtérkép tápanyagutánpótlási tervvé alakítása a KITE rendszerében egy hosszú folyamat eredményeképpen jön létre, amelynek nagy része már automatizált. A feldolgozás alapját a tábla, illetve annak digitális határvonala jelenti, de fontos pont a tábla mérete, a helyes dokumentáció érdekében pedig a tábla pontos elnevezése is. A KITE rendszere üzemmérettől függetlenül képes az optimalizált tápanyag-visszapótlást végrehajtani, így a táblaméret nem jelent elméleti korlátot a differenciálásra.
.jpg?1553862791145)
A heterogén foltokat lekövető differenciált tápanyagkijuttatás alapja a termőképességi térkép, az ún. KITErképek, melyek elsősorban űrfelvételek feldolgozásából származnak. A multispektrális űrfelvételek megfelelő csatornáinak kombinálásával készíthetők el az NDVI (Normalizált Differenciál Vegetációs Index) térképek. Sok esetben felmerül az a probléma, hogy az NDVI térképek nem használhatók teljes mértékben, mert nem szolgáltatnak pontos adatokat. A mi rendszerünk ezt képes kiküszöbölni; a termőképességi térkép elkészítéséhez kiegészítő információkat (talajtípus, domborzat, hozamadatok, stb.) is alkalmazunk. A műholdfelételek elsődleges forrása a Landsat8, illetve a Sentinel-2 műholdak. Előbbivel 30x30-as cellaméretben tudjuk vizsgálni a táblánkat, utóbbival pedig már 10 méteres felbontásban tudunk adatot gyűjteni.
Az űrfelvételeket – egy csaknem automata módon, goestatisztikai módszerekkel – ESRI ArcGIS térinformatikai szoftverkörnyezetben dolgozzuk fel, melynek eredményeként térben elkülöníthetővé válnak a jobb és rosszabb termőképességű területek.
A hasonló, illetve közel hasonló termőképességű területeket közös menedzsment zónákba rendezzük; ez pixelről pixelre történik, a fejlesztések pedig bíztató módon afelé haladnak, hogy automatizáljuk ezt az időigényes folyamatot.
A létrehozott zónatérkép alapján történik a talajmintázás. GPS vevővel ellátott mintavevő autók segítségével vesszük meg a helyspecifikus mintákat, az egyes zónákból akár 20-25 helyről. A teljes munkát dokumentáljuk, így a mintavétel útvonaladatait azonnal át tudjuk nyújtani partnereinknek. A minták laboratóriumba való bejutást követően követően makro-, mezo- és mikroelem-tartalomra történnek meg a vizsgálatok, majd az eredményeket zónaszinten ábrázoljuk.
.jpg?1553862812609)
Az optimális tápanyag-visszapótlás érekében szükséges a hozam tervezése, amely az előző évi hozamok, illetve hozamtérképek alapján történik. A KITErkép segítségével ezeket a hozamcélokat arányosítjuk, illetve beépítjük a rendszerbe, így ez meghatározza, hogy mekkora termést várhatunk az adott táblán. Ezt követően egy, a KITE igényeihez alakított tápanyaggazdálkodást támogató szoftver zóna- és cellaszinten is végez számításokat arról, hogy milyen tápanyagigénye van az adott táblának. A partnereink ezeket a térképeket zónaformában letölthetik a http://precgazd.hu/-ról.
Az így elkészült térkép az inputanyag-szükséglet meghatározásának az alapja, amely felhasználásával történik az alap-, fej-, valamint a mésztrágyázás dózisának a meghatározása, melyet helyspecifikus módon juttatunk ki. Végső lépésben pedig a majdani betakarított termés hozamadatait összevetjük a meghatározott hozamcélokkal, hogy visszaigazolást kapjunk arról, mennyire volt hatékony a modellezés, illetve a szaktanácsadás.