Täsmäviljelyyn, eläinten paikantamiseen ja eläinten terveyden seurantaan liittyvä teknologia Mtech Digital Solutions Mikko Hakojärvi 31.10.2017
Täsmäviljely Pyrkimys parempaan Tavoite parantaa viljelykasvien kasvuoloja ja lopulta satoa Uusien teknologioiden ja tekniikoiden käyttöä Informaatio avainasemassa Tarvitaan enemmän ja tarkempaa tietoa kasvista sekä maasta Antaa mahdollisuuden tehostaa ja kohdentaa viljelytoimenpiteitä Paikkakohtaisen satotiedon käyttäminen Tietoa toteutuneesta sadosta on useassa tutkimuksessa käytetty seuraavan kasvukauden lannoituksen tarkentamiseen Saman pellon satokartoissa voi olla vuosien välillä suuri ero Tutkimuksissa toteutetut lisätoimenpiteet eivät aina ole olleet välttämättä taloudellisesti kannattavia
Satovaihtelu Paikallinen vaihtelu Sato vaihtelee lohkon eri osissa Ajallinen vaihtelu Sato vaihtelee vuosien välillä Vaihtelun huomioiminen viljelytoimenpiteissä Tarvitaan tietoa olemassa olevasta vaihtelusta Edellyttää tietoa vaihtelun syystä Pitää pystyä vaikuttamaan vaihtelun syyhyn ja kasvua rajoittavaan tekijään
Täsmäviljely käytännössä Havainnointi Päätöksenteko Toteutus
WebWisu - Tilan lohkot kartalla Tilan hallinnassa olevat lohkot näkyvät karttanäkymässä Kasvukauden aikana jokaiselle lohkolle päivittyy satelliittikuva aina satelliitin ottaessa kuvan Satelliitti kuvasta näytetään kasvuston biomassaa ja kasvukuntoa kuvaava kasvustoindeksi
WebWisu Sääolot ja ennusteet Kasvukauden säätä voi seurata tilaa lähimpänä sijaitsevan ilmatieteen laitoksen säähavaintoaseman tietojen perusteella Tilalle voi myös ostaa havaintoasemien keräämän tiedon perusteella lasketun tarkemman säätiedon Sää tietojen perusteella lasketaan mm: Kasvuennuste viljojen kehitysaste WisuEnnuste kasvitautien esiintymisen riski D-arvoennuste nurmien sulavuuden ennuste
Eläinten paikantaminen Käytössä: Eläinkamerat Tunnistimet Tarjolla: Sisäpaikannus GPS-panta Ohjattu nelikopterikuvaus Tulossa: Virtuaalilasisovellukset Automaattinen nelikopteripaikannus
SmartBow järjestelmä Korvamerkit Vastaanottimet
SmartBow Käyttöliittymän näkymä Älypuhelimella pystyt katsomaan reaaliaikaisesti haluamasi lehmän sijainnin Eläinten ryhmittely mittaustulosten perusteella Kiima Vähentynyt aktiivisuus Märehtiminen Eläinten ajankäytön seuranta, esimerkiksi Ruokintapöydällä Makuualueella Odottamassa lypsyä Järjestelmää ei tarvitse kalibroida asenuksen jälkeen
Eläinten terveyden seuranta Käytössä: Lypsyrobottien data Kameravalvonta Tarjolla: Kiiman ja hedelmällisyyden seuranta Eläimen askelmittari Älykäs kaulapanta Tulossa: Syötävät anturit Oppivat terveysalgoritmit Virtuaalilasisovellukset
Lähteet: Hautala, M., & Hakojärvi, M. (2011). An analytical C3-crop growth model for precision farming. Precision Agriculture, 12(2), 266-279. Hakojärvi, M., Hautala, M., Ristolainen, A., & Alakukku, L. (2013). Yield variation of spring cereals in relation to selected soil physical properties on three clay soil fields. European journal of agronomy, 49, 1-11. Hakojärvi, M., Hautala, M., & Alakukku, L. (2014). Testing the use of an analytical and mechanistic C3-biomass accumulation model for precision fertilization. Agricultural and Food Science. Hakojärvi, M. (2015). Challenges in real-time precision farming: a case study of modelling biomass accumulation. http://urn.fi/urn:isbn:978-951-51-0813-5 Borchers, M. R., Chang, Y. M., Tsai, I. C., Wadsworth, B. A., & Bewley, J. M. (2016). A validation of technologies monitoring dairy cow feeding, ruminating, and lying behaviors. Journal of dairy science, 99(9), 7458-7466. Kaufman, E. I., LeBlanc, S. J., McBride, B. W., Duffield, T. F., & DeVries, T. J. (2016). Association of rumination time with subclinical ketosis in transition dairy cows. Journal of dairy science, 99(7), 5604-5618.
Kiitos! Mistä haluaisit kuulla lisää? SmartBow Eero Mäkipää eero.makipaa@mtech.fi WebWisu Jani Kivipelto jani.kivipelto@mtech.fi