Nutikate kaugseire lahenduste rakendamine keskkonnasäästliku põllumajanduse edendamiseks
Innovatsioonitegevuse eesmärk on viia põllukultuuride kasvuaegne toitainete vajaduse määramine ja väetuskaartide koostamine kaugseire andmete põhiseks. Kaugseire andmeid kasutatakse paralleelselt koos mullaseireandmetega kvaliteetseks põllupõhiseks analüüsiks väetuskaartide koostamisel. See võimaldab vähendada ülemääraste toitainete koguste mulda viimist, et minimeerida toitainete leostumist pinna-ja põhjavette. Eesmärk on hoiduda põllukultuuride ala- ja üleväetamisest. Alaväetamine põhjustab mullas toitainete sisalduse, mullaviljakuse ja tootlikkuse vähenemist ning üleväetamisel on negatiivne mõju keskkonnale ja tootmise tasuvusele.
Katsed toimuvad järgnevate põllukultuuridega:
Nisu
Oder
Raps
Tegevused
Eesti Maaülikooli katsepõllule ja klastri liikmete tootmispõldudele on rajatud katsed, kus määratakse väetusnormidele vastavad vegetatsiooniindeksi näitajad ning töötatakse välja toitumispuuduse põhised lämmastiku väetusnormid.
Eestis oleme ühinenud Euroopa Kosmoseagentuuriga, millest tulenevalt on meile kättesaadavad satelliitfotod. Tartu Observatooriumilt saadakse satelliidipildid, mille põhjal töötatakse välja arvutusmudel väetuskaartide koostamiseks, et väetada põllukultuure kasvukohapõhiselt vastavalt taimede vajadusele.
Kolme aasta vältel on Eesti Maaülikoolis viidud läbi põldkatsed, et määrata läbi kaugseire Eesti klimaatilistes tingimustes põllukultuuride kasvuaegset toitainetega varustatust. 2017.-2019. aastatel rajati katsed kolme kultuuriga: suvinisu, suvioder ja suviraps.
Eesti Maaülikooli juurde rajatud katselappidele tehti enne külvamist kultuuride põhiväetamine selleks, et tagada põllukultuuridele terveks kasvuperioodiks piisav fosfori ja kaaliumi varu mullas. Kasvuaegselt viidi läbi kaks täiendavat pealtväetamist mineraalse lämmastikväetisega. Vegetatsiooniindeksi määramiseks ning väetamise järgselt avaldunud mõju hindamiseks mõõdeti käsispektromeetriga ning kaugseire abil (neljal korral) taimede kasvuaegset toitainetega varustatust. Saagikoristuse ajal fikseeriti põllukultuuride saak igalt katselapilt, et näha, kas kasvuaegsed seiretulemused avalduvad ka saagikuses. Sügisel võeti katsepõldudelt mullaproovid, et analüüsida taimede kasvuaegset toitainetega varustatust ja mõju saagikusele ning planeerida väetamist järgmiseks aastaks.
Tootmispõldudele rajatud katsetel viidi läbi põllukultuuride kasvuperioodil drooniseire, et võrrelda omavahel katsepõldude ja erinevates Eesti piirkondades asuvate tootmispõldude kasvutingimusi. Tootmispõldudelt kogutud andmete analüüsi tulemustel anti soovitusi järgmiseks hooajaks põldude efektiivsemaks majandamiseks.
Satelliidi seire kasutamine põllukultuuride NDVI mõõtmisteks
Katsete tulemuste põhjal töötatakse välja arvutusmudel väetuskaartide koostamiseks, et väetada põllukultuure kasvukohapõhiselt vastavalt taimede vajadusele. Lõpptulemusel koostatakse Eesti klimaatilistele tingimustele sobiv arvutusmudel diferentseeritud asukohapõhiseks väetuskaartide koostamiseks satelliitfotode alusel määratud vegetatsiooniindeksi põhjal arvutatava väetustarbe jaoks.
Arvutusmudelit saavad põllumajandustootjad kasutada erinevates GIS tarkvaral baseeruvates programmides. Väetuskaartide kasutamisel vähenevad mineraal- ja vedelväetiste põllule antavad kogused ning seeläbi fosfori ja lämmastiku leostumine pinna- ja põhjavette. Täiendav info ja abistav arvutusmoodul väetuskaartide koostamiseks annab võimaluse teha otsuseid lähtuvalt tegelikust olukorrast põllul ja hoida keskkonda üleliigsest väetamisest.
Tulemused
Innovatsioonitegevuse eesmärk oli kaugseire abil kasutada taimede väetamisel mineraalväetisi seal, kus neid on vaja ja koguses, mida taimed antud ilmastikutingimustes vajavad optimaalse saagi moodustamiseks. Mineraalväetiste liigkasutamine ja alakasutamine on keskkonnale on ohuks. Tegevuse eesmärk oli välja töötada mineraalväetiste optimaalse kasutamise mudel. Andes põllule mineraalväetisi vales kohas, vales koguses ja valel ajal, jääb osa toitaineid taimede poolt kasutamata. Need toiteained, mis jäävad kasutamata lenduvad osalt atmosfääri ja osalt leostuvad põhjavette. Samuti on kasutamata toitained kahjum põllumajandustootjale.
Võttes abiks satelliitseire, saame tuvastada põldudel alad, kus taimed ei ole tärganud, taimik on hõre, taimede toitainetega varustatus on madal või vastupidi – toitained on taimedele hästi kättesaadavad.
Rajasime katsepõllud, et selgitada välja erinevate lämmastiku väetusnormide mõju NDVI näidule. Katsed viidi läbi neljal järjestikusel aastal tänu millele sai näha ka erineva ilmastiku mõju taimede toitainete omastamisele, mis kajastus ka NDVI mõõtmistulemustes. Ka visuaalselt vaatlusel oli hästi näha, et kui vegetatsiooniperioodil jaotuvad sademed ühtlaselt ja taimedel veepuudust ei ole, siis iga täiendav lämmastiku kogus on taimede poolt omastatud ning taimed lähevad järjest lopsakamaks ja rohelisemaks (foto ülal).
Satelliitseirega määrasime kolme uuritava põllukultuuri (suvinisu, suvioder ja suviraps) NDVI näidud erinevatel väetusfoonidel.
– Tegime kindlaks, kas ja kui palju täiendav lämmastikväetamine suurendab NDVI näitu.
– Põldkatsetest oli näha kui palju peame uuritavale kultuurile täiendavalt lämmastikväetist andma, kui tahame NDVI näitu tõsta kõrgemale tasemele.
– Määrasime katselappide NDVI ja saagi koristuse järgselt fikseerisime nende katselappide saagikuse.
Katsed toimusid MTÜ Põllukultuuride klastri liikmete OÜ Voore Farm, Torma POÜ ja Growing Crops OÜ tootmispõldudel. Näidisfoto kaugseire katseprojekti põllust (all).
Põllumajanduses selgelt kindlale ühele tegevusele vastavaid fikseeritud tulemusi ei saa, sest taimede kasvu mõjutavaid tegureid on vegetatsiooniperioodil palju. Tugevamaid mõjutajaid kasvuperioodil on enamasti sademed ja temperatuur. 2017. aastal oli Eestis väga sademeterohke, kuid põuane 2018. aasta ei võimaldanud taimedel omastada põldudele antud väetist, sest sademete puudusest tingituna mineraalväetis mullas ei lahustunud.
Aktiivsete temperatuuride ja sademete summad 2017-2020
Samas saame satelliitseirega tuvastada põllul probleemsed alad ja neid vajadusel täpsemalt kohapeal uurida. Nii on satelliitseirega taimestikust saadavate andmete alusel võimalik tuvastada paljusid probleeme:
- Põllul tekkinud agrotehnilised vead;
- Mullastiku erisustest tingitud kasvukeskkonna erisused;
- Mulla veerežiimi erisused;
- Mullas olevate toitainete puudused;
- Madalast mulla pH-st tingitud toitainete omastamise probleemid;
- Taimede kasvuks vajalike toitainete puudus;
- Taimehaiguste ja kahjurite põhjustatud probleemid.
Satelliitseire andemete töötlemisel saadud NDVI andmekihid.
Satelliitseire abil saadud põlluviljakuse andmeid töödeldakse ja analüüsitakse NDVI andmekihtidena. Seos NDVI näidu ja saagikuse vahel on küllaltki tugev ja nii saame koostada igale kultuurile arvutusmudeli aktiivses kasvufaasis mõõdetud NDVI ja hiljem samalt alalt põllul oodatava saagikuse vahel. Mõõtmistulemustel saadud graafikud kehtivad Eesti ilmastikutingimustes ja näivleetunud mullal.
NDVI näit ei ole alati positiivses seoses väetusnormiga, vaid sõltub tugevalt sademete hulgast ja õhutemperatuurist põllukultuuride kasvuajal. Optimaalsete kasvutingimuste korral saame põllukultuuril mõõdetava NDVI näidu korral öelda kui palju oleks vaja lämmastikuga veel väetada, et saada antud tingimustes maksimaalne saak.
Läbiviidud innovatsioonitegevus näitas, et satelliitseire on efektiivne meetod põllul kasvava kultuuri seisukorra hindamiseks ja seda kogu ettevõtte põldudel ühel ajahetkel. Satelliitseire andmete alusel tehtud analüüsi tulemusel saame põldudele vajamineva väetise koguse välja arvutada enne väetiste laotamisega alustamist. Saadud info annab ettevõttele võimaluse juba varakult planeerida väetiste kasutust ja logistikat, mis toob kaasa ettevõtte kulutuste kokkuhoiu.
Tooltip content
Kaugseire lahenduste rakendamise põldkatsed viidi läbi Eesti maaelu arengukava 2014–2020 meetme 16 „Koostöö“ raames. Innovatsioonitegevuse eelarve oli 143 760€ ja periood 06.03.2017 – 06.01.2022.
Partner:
Eesti Maaülikool – Toomas Tõrra, Alar Astover
Tatoli AS– Jaanus Kilgi
Tartu observatoorium – Kaupo Voormansik
Põllumajandusuuringute Keskus – Priit Penu