Springer Science and Business Media LLC

This paper investigates the Maximum Acquisition Values (MAVs) of weeding robots and their determinants in both organic and conventional sugar beet farming in Germany. The MAV is defined in this paper as the price of the weeding robot that renders the same net profit as the current weeding methods. For our analysis, a Monte Carlo simulation approach is used, combined with empirical data and data collected from weeding robot companies. The results show that the MAVs of mechanical weeding robots for organic farming are substantially higher than that of spot spraying robots for conventional farming. Technology attributes are more influential than labour cost in determining the MAVs of weeding robots: in organic farming, technology attributes such as area capacity and weeding efficiency impact the MAVs of mechanical weeding robots the most; in conventional farming, supervision intensity and the robot’s ability to save herbicides are the most influential factors. The wage rate of unskilled labour, relevant for manual weeding, plays a more important role in determining the MAVs than that of skilled labour, relevant for supervision of the robot. This implies that a shortage of seasonal workers and hence increases in the wage of low-skilled labour could be important drivers of the adoption of mechanical weeding robots. Plot characteristics such as plot size and mechanisation level only have limited impacts on the MAVs.

The benefits of digital soil maps cannot be overemphasised. For many years, researchers have mapped different soil classes, properties and processes while identifying the spatial associations between soil properties using side-by-side visualization maps. Although this is acceptable, it may be difficult to identify complex spatial associations between the mapped soil properties. For some, the task may be challenging owing to multiple times of side-by-side placing of the maps and the possible application of none user-friendly colour palettes and or schemes. Innovative tools are proposed for visualizing and identifying spatial associations between digital soil maps (raster layers) using bivariate and trivariate maps. These tools are applied in a case study to identify the spatial interactions between pH and selected macro-nutrients [nitrogen (N) and potassium (K)] of similar locality (Czech Republic), resolution and scale. This study further gives a brief overview of the applicability of bivariate and trivariate maps following the digital soil mapping process. Results show that bivariate and trivariate maps are effective for visualizing complex associations between pH and macro-nutrients. However, precautionary measures should be taken while applying bivariate and trivariate maps to ensure they are self-explanatory and that the legend colour schemes applied are user-friendly. Also, the variables mapped should be related. In this case, pH is a key soil quality indicator that affects macro-nutrient availability in soils.

Các công nghệ thông tin (CNTT) theo địa điểm cung cấp kiến thức về sự biến đổi không gian trong một lĩnh vực để nâng cao hiệu quả của các đầu vào thông qua các ứng dụng tỷ lệ biến thiên (VR). Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nhận thức của nông dân về tầm quan trọng của công nghệ nông nghiệp chính xác (PF) trong việc cải thiện hiệu quả sử dụng phân bón photpho (P) và kali (K) có thể giúp xác định lý do tại sao các nhóm nông dân khác nhau áp dụng PF. Việc hiểu rõ các yếu tố này có thể hữu ích trong việc nhắm mục tiêu các nhóm nông dân cụ thể áp dụng PF và tăng cường hiệu quả phân bón để đáp ứng nhu cầu cây trồng và giảm thiểu mất mát P và K ra môi trường. Dữ liệu được thu thập từ một khảo sát qua thư năm 2001 đối với các nông dân trồng bông (Gossypium hirsutum L.) tại sáu bang miền Đông Nam nước Mỹ. Phân tích logit có thứ tự được sử dụng để đánh giá mức độ quan trọng mà những người đã áp dụng công nghệ PF đặt lên các công nghệ này để cải thiện hiệu quả của việc ứng dụng P và K. Kết quả cho thấy các nông dân này đánh giá việc lấy mẫu đất theo vùng quản lý hoặc trên lưới và cảm biến theo thời gian là rất quan trọng. Những nông dân chính xác sử dụng bản đồ và cảm biến từ xa lại thấy các công nghệ PF là ít quan trọng nhất. Những nông dân chính xác lớn tuổi, người thuê đất với tỷ lệ lớn hơn và sử dụng máy tính cho quản lý nông nghiệp có xu hướng đặt tầm quan trọng lớn hơn vào các công nghệ PF trong việc cải thiện hiệu quả của việc ứng dụng P và K.

Wide assimilation of precision agriculture among farmers is currently dependent on the ability to demonstrate its efficiency at the field-scale. Yet, most experiments that compare variable-rate vs uniform application (VRA and UA) are performed in strips, concentrated in a small portion of the field with limited extrapolation to the field scale. A spatiotemporal normalized ratio (STNR) methodology is proposed to evaluate the impact of VRA compared with UA for on-farm trials at the field scale. It incorporates a base year in which the whole plot is managed with UA and consecutive years in which half of the plot is managed with UA and the other half is managed with VRA. Additionally, a novel normalized relative comparison index (NRCI) is presented where the ratios of VRA/UA sub-plots are compared between a base year and a consecutive year, for any measured parameter. The NRCI determines the impact of VRA on variability using statistical measures of dispersion (variability measures) and on performance with statistical measures of central tendency (performance measures). Variability measures with NRCI values lower or higher than 1 indicate VRA management decreased or increased variability. Performance measures with NRCI lower or higher than 1 indicate subplot impairment or improvement, respectively due to VRA management. The methodology was demonstrated on a commercial drip irrigated peach orchard and a wine grape vineyard. NRCI results showed that VRA drip irrigation reduced water status in-field variability but did not necessarily increase yield. The benefits and limitations of the proposed design are discussed.

As digitalization in the agricultural sector has intensified, the number of studies addressing adoption and use of digital technologies in crop production and livestock farming has also increased. However, digitalization trends in the context of small-scale farming have mainly been excluded from such studies. The focus of this paper is on investigating the sequential adoption of precision agriculture (PA) and other digital technologies, and the use of multiple technologies in a small-scale agricultural region in southern Germany. An online survey of farmers yielded a total of 2,390 observations, of which 1,820 operate in field farming, and 1,376 were livestock farmers. A heuristic approach was deployed to identify adoption patterns. Probable multiple uses of 30 digital farming technologies and decision-support applications, as well as potential trends of sequential technology adoption were analyzed for four sequential points of adoption (entry technology, currently used technologies, and planned short-term and mid-term investments). Results show that Bavarian farmers cannot be described as exceedingly digitalized but show potential adoption rates of 15–20% within the next five years for technologies such as barn robotics, section control, variable-rate applications, and maps from satellite data. Established use of entry technologies (e.g., automatic milking systems, digital field records, automatic steering systems) increased the probability of adoption of additional technologies. Among the most used technologies, the current focus is on user-friendly automation solutions that reduce farmers’ workload. Identifying current equipment and technology trends in small-scale agriculture is essential to strengthen policy efforts to promote digitalization.

Real-time non-destructive monitoring of nitrogen accumulation by hyperspectral remote sensing is important for crop nitrogen management. In this study, winter wheat field experiment incorporating several varieties and exogenous nitrogen treatments was performed at multiple sites. Using hyperspectral readings of the experimental crops, the continuum removal method was used to expand the chlorophyll absorption characteristic band. The correlation among the spectral reflectance of the wheat canopy, the continuum removal spectrum, and leaf nitrogen accumulation (LNA) were systematically analyzed. The correlations between LNA and spectral parameters (e.g., original spectral reflectance, two-band combination parameters, and common vegetation indices) and continuum-removed absorption feature parameters were all compared. Three nonlinear modeling methods were considered (partial least squares regression, SVM regression, and random forest regression) and their relative ability to predict LNA was compared. Continuum removal treatment significantly improved the correlation between the continuum-removed spectra of the chlorophyll absorption regions (550–750 nm) and LNA. Results also show that RSI (NBDI743, NBDI703) could be used to estimate LNA using univariate linear regression (R2 and root mean square error were 0.806 and 1.231 g m−2, respectively). The SVM regression was found to be the most accurate regression model when chlorophyll absorption characteristic band reflectivity values normalized by the continuum removal process were taken as an input (R2 and root mean square error values were 0.895 and 0.903 g m−2, respectively). This approach was able to predict LNA of wheat using continuum-removed absorption features through hyperspectral measurements, which provide technical support for nitrogen diagnosis and precise crop production management.

Hiểu rõ các mô hình không gian của cộng đồng vi sinh vật trong đất và các yếu tố ảnh hưởng là điều kiện tiên quyết để đánh giá sức khỏe của đất và quản lý cụ thể theo khu vực nhằm cải thiện năng suất cây trồng. Tuy nhiên, cấu trúc cộng đồng vi sinh vật trong đất ở quy mô đồng ruộng là phức tạp do sự tương tác giữa địa hình và các thuộc tính của đất. Mục tiêu của nghiên cứu này là (1) đặc trưng hóa các mô hình biến động không gian của cộng đồng vi sinh vật trong đất ở quy mô đồng ruộng; (2) đánh giá ảnh hưởng của các thuộc tính vật lý-hóa học của đất, địa hình và quản lý lên biến động không gian của sinh khối vi sinh vật trong đất. Nghiên cứu này được thực hiện trên một đồng ruộng rộng 194 ha quản lý thương mại tại Hạt Hale, Texas, vào năm 2017. Tổng cộng 212 mẫu đất hỗn hợp đã được thu thập ở độ sâu 0–0,15 m và phân tích bằng phương pháp este liên kết axit béo methyl ester (EL-FAME) để đặc trưng hóa cấu trúc và sinh khối của cộng đồng vi sinh vật. Độ dẫn điện của đất (EC), pH, kết cấu đất, độ ẩm của đất (SWC), cacbon hữu cơ trong đất (SOC) và nitơ tổng số (TN) đã được xác định cho mỗi mẫu đất. Các thuộc tính địa hình, bao gồm độ cao và độ dốc, được thu thập từ dữ liệu độ cao điểm động thời gian thực (RTK). Các bản đồ cộng đồng vi sinh vật được nội suy ở quy mô này cho thấy sự phân bố sinh khối và đa dạng vi sinh vật có cấu trúc không gian, với các vùng có diện tích vài trăm mét theo nhiều hướng khác nhau tương ứng với sự phân bố của các loại đất và địa hình. Hầu hết các cộng đồng vi sinh vật có tương quan tự động trong các phạm vi lớn hơn trong cùng một loại đất so với các loại đất khác. Sự phân bố tổng thể sinh khối vi sinh vật trong đất chủ yếu bị ảnh hưởng bởi SOC và SWC. pH của đất và tỷ lệ C:N có ảnh hưởng tiêu cực đến sinh khối của các cộng đồng vi khuẩn. Sinh khối của các cộng đồng nấm bị ảnh hưởng tiêu cực bởi độ dốc và độ cao. Kết quả của nghiên cứu này có tiềm năng cung cấp cơ sở cho việc thiết kế các kế hoạch lấy mẫu đất nhằm đặc trưng hóa sự phân bố cộng đồng vi sinh vật và quản lý sức khỏe đất cụ thể theo khu vực.

Phương pháp đo trực tiếp chỉ số quang phổ bằng máy ảnh kỹ thuật số kết hợp với buồng nhỏ di động và ánh sáng tùy chỉnh được sử dụng để chụp hình 600 lá từ 40 cây cà phê. Trong nghiên cứu này, một số chỉ số thực vật (VI) đã được phát triển và đánh giá. Thông qua một loạt các thí nghiệm, Chlorophyll a và b, Carotenoid, và mức Nitơ quan trọng trong cây cà phê Robusta được phân tích và đánh giá bằng cách sử dụng những chỉ số VI được chọn từ quang phổ của các công cụ khác nhau như Quang phổ kế, máy ảnh kỹ thuật số và thiết bị đo Chlorophyll SPAD-502. Mức Nitơ quan trọng thực tế đã được xác định bằng cách sử dụng bài kiểm tra phòng thí nghiệm Kjeldahl. Ngoài Hue, các chỉ số VI mới được đề xuất có thể cải thiện đáng kể mối tương quan trong việc ước lượng sắc tố quang hợp (Chlorophyll a và b, Carotenoid) và mức Nitơ quan trọng của cây cà phê Robusta. Cuối cùng, máy ảnh kỹ thuật số dành cho người tiêu dùng với buồng tùy chỉnh được chứng minh có thể sử dụng cho việc ước lượng nhanh chóng và chính xác tại chỗ về Chlorophyll a và b, Carotenoid, và mức Nitơ quan trọng của cây cà phê Robusta từ phép đo trực tiếp trên lá.