Engström, Lena and Piikki, Kristin
(2016).
Skördeprognos med hjälp av YARA N-sensor.
Skara:
(NL, NJ) > Dept. of Soil and Environment
(S) > Dept. of Soil and Environment, Sveriges lantbruksuniversitet.
Teknisk rapport (Precisionsodling Sverige, Institutionen för mark och miljö, Sveriges lantbruksuniversitet)
; 39
[Report]
![]() |
PDF
- Published Version
549kB |
Abstract
Syftet med projektet var att utreda möjligheten att i höstvete använda Yara N-sensorn för prognos av skördens storlek inför kompletteringsgödsling med kväve. Undersökningen består av två delar: 1) en genomgång av internationell vetenskaplig litteratur inom området och 2) sammanställning av data från 39 höstveteförsök (2012-2014) samt utvärdering av prognosmodeller för kärnskörd som baseras på SN-värdet från handburen Yara N-sensor i olika utvecklingsstadier (DC39-63).
Försöksvis validering av modellerna de enskilda åren visade att skörden 2012 och 2013 predikterades bäst vid det senaste mättillfället, vilket var DC45-55 2012 och DC56-63 2013. Medelavvikelsen (RMSECV) för den validerade modellens skördeuppskattning jämfört med uppmätt skörd var då som lägst, 11 dt/ha. 2014 predikterades skörden bäst vid DC37-42, då medelavvikelsen för valideringen var 11 dt/ha (tabell 1), men även vid DC56-63 var medelavvikelsen låg, 12 dt/ha. Vid årsvis validering, d v s prediktion av skörd för ett år i taget utifrån en modell baserad på de andra två åren var medelavvikelsen från uppmätt skörd som lägst 18 dt/ha (RMSECV) vid DC37-42. Resultaten visar på goda möjligheter att prediktera skörden vid DC37-39 då kompletteringsgödsling vanligen rekommenderas, även om gödsling också i senare stadier kan ge skördeökningar vissa år.
Ytterligare data från fler år och platser behövs för att kunna bygga en stabilare skördeprognosmodell som kan användas för att prediktera skörden ett kommande år, med så låg medelavvikelse som möjligt från den verkliga skörden. Det är viktigt att fortsätta göra N-sensormätningar i försök på flera platser i landet och fortsätta bygga upp databasen. Vi rekommenderar att man även går vidare och provar prova hur långt man kan komma med N-sensorns våglängdsband i multivariata modeller. Att kombinera grödmodeller med sensormätningar är en mer sofistikerad strategi. Det skulle kunna fungera bra men ett mer omfattande utvecklingsarbete krävs. Den enklaste strategin att börja med är förmodligen att ta fram relativa skördekartor inom fält baserat på tidigare års skördekartor, manuellt sätta skördenivån i de olika delarna utifrån erfarenhet, och lägga in dessa som bakgrunds information i N-sensorns styrning.
Authors/Creators: | Engström, Lena and Piikki, Kristin | ||||
---|---|---|---|---|---|
Title: | Skördeprognos med hjälp av YARA N-sensor | ||||
Alternative abstract: |
| ||||
Series Name/Journal: | Teknisk rapport (Precisionsodling Sverige, Institutionen för mark och miljö, Sveriges lantbruksuniversitet) | ||||
Year of publishing : | 2016 | ||||
Depositing date: | 1 July 2016 | ||||
Number: | 39 | ||||
Number of Pages: | 21 | ||||
Place of Publication: | Skara | ||||
Publisher: | Institutionen för mark och miljö, Institutionen för mark och miljö | ||||
ISSN: | 1652-2826 | ||||
Language: | Swedish | ||||
Publication Type: | Report | ||||
Article category: | Popular | ||||
Full Text Status: | Public | ||||
Agris subject categories.: | F Plant production > F01 Crop husbandry F Plant production > F04 Fertilizing | ||||
Subjects: | (A) Swedish standard research categories 2011 > 4 Agricultural Sciences > 401 Agricultural, Forestry and Fisheries > Agricultural Science | ||||
Agrovoc terms: | precision agriculture, nitrogen fertilizers, Winter wheat, crop forecasting | ||||
Keywords: | precisionsodling, kompletteringsgödsling, höstvete, prognosmodell, grödmodell | ||||
URN:NBN: | urn:nbn:se:slu:epsilon-e-3543 | ||||
Permanent URL: | http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:slu:epsilon-e-3543 | ||||
ID Code: | 13480 | ||||
Faculty: | NJ - Fakulteten för naturresurser och jordbruksvetenskap | ||||
Department: | (NL, NJ) > Dept. of Soil and Environment (S) > Dept. of Soil and Environment | ||||
Deposited By: | SLUpub Connector | ||||
Deposited On: | 01 Jul 2016 13:52 | ||||
Metadata Last Modified: | 09 Sep 2020 14:17 |
Repository Staff Only: item control page