Súčasné trendy v oblasti presného poľnohospodárstva poskytujú užívateľom široké možnosti v rámci zberu a analýzy dát týkajúcich sa produkčných vlastností jednotlivých pestovateľských plôch. Jedným z najcennejších zdrojov priestorových údajov sú výnosové (úrodové) mapy.

Získavanie údajov o priestorovej variabilite úrod prostredníctvom snímačov na zberovej technike John Deere je aj napriek vysokej technickej úrovni a dostupnosti týchto zariadení v poľnohospodárskej praxi stále nedocenené. Pestovatelia si stále neuvedomujú hodnotu dát, ktoré poskytujú práve úrodové mapy. Pri zohľadnení súčasnej intenzity rastlinnej výroby a ceny vstupov je priestorová informácia o viacerých faktoroch, ktoré v konečnom dôsledku ovplyvňujú výnos jednotlivých plodín na jednotlivých plochách silnou zbraňou pre zefektívnenie riadenia podniku a odvodenie postupov vhodných pre danú lokalitu. Na jednej strane je možné tieto informácie použiť na preskúmanie priestorovo premenných  faktorov obmedzujúcich výnos. Na druhej strane možno históriu výnosov použiť na definovanie priestorovo variabilných cieľov výnosu, ktoré môžu umožňovať rôzne vstupy podľa očakávanej produktivity jednotlivých častí poľa.

Aké informácie nám vedia poskytnúť úrodové mapy?

• Hlavnou informáciou je priestorovo definovaná kvantita pozberanej produkcie. Vďaka tomu je možné veľmi presne definovať a následne lokalizovať časti plôch s vyššou alebo nižšou produktivitou. Na základe týchto údajov je v nasledujúcej sezóne možné pristúpiť k variabilnému manažmentu týchto plôch, či už z hľadiska zonálnej aplikácie hnojív, alebo úpravy výsevku.
• V rámci zlepšenia manažmentu riadenia je veľmi cennou informáciou aktuálny progres zberových prác, kedy sú tieto informácie bezdrôtovo prenášané na portál MyJohnDeere.com a zároveň online zobrazované na akomkoľvek zariadení, či už PC, tablet, alebo smartfón. Priebežná informácia o kvantite pozberanej produkcie a jej vlhkosti umožňuje plánovať a realizovať odbyt ešte pred tým, ako je celá pozberaná produkcia manuálne zvážená a uložená na sklad.
• Informácia o zberovej vlhkosti produkcie z jednotlivých častí plôch umožňuje v nasledujúcej sezóne lepšie plánovať a zahajovať zberové práce v tých častiach poľa, kde je dozrievanie z dôvodu rozdielnych pôdnych vlastností dynamickejšie.
• Vďaka presnej kalibrácií je možné z hľadiska produkčných parametrov zvlášť vyhodnocovať rôzne pestované odrody, čo poskytuje obzvlášť dôležité informácie pri plánovaní následných osevov.
• V neposlednom rade táto technológia poskytuje informáciu o aktuálnej spotrebe paliva, na základe čoho je možné posudzovať ekonomickú náročnosť zberových prác na jednotlivých plochách.

Získať čo najpestrejší „sendvič“ dát

Úrodové mapy v súčasnosti predstavujú lacný a veľmi cenný zdroj dát. Ich význam narastá z množstvom sezón počas ktorých boli zbierané. Už na základe trojročných dát, je možné veľmi presne definovať variabilitu jednotlivých plôch a následne tak pristupovať k tvorbe predpisov k variabilnému manažmentu výroby. Viacročná história výnosov je nevyhnutná preto, aby sa zabránilo vyvodzovaniu záverov, ktoré budú ovplyvnené počasím alebo inými nepredvídateľnými faktormi počas konkrétneho roka.   

Úrodové mapy sú tiež základným zdrojom dát, ktoré po spárovaní s údajmi z iných zdrojov a senzorov (pôdne mapy, multispektrálne snímkovanie) umožňujú získať detailné informácie o produkčnej schopnosti a variabilite úrodových prvkov na jednotlivých plochách v čase a priestore.

Zber dát prostredníctvom úrodových máp byt tak mal byť v záujme každého progresívneho agromanažéra. Čím väčšia je databáza priestorových výnosov na podniku, tým efektívnejšie a rýchlejšie bude zavádzanie ďalších, na to nadväzujúcich technológií presného poľnohospodárstva.

Čo ak žatvu realizuje zmiešaná flotila kombajnov a nie každý je vybavený touto technológiou? Vývojári v spoločnosti John Deere počítali aj s takouto situáciou, ktoré je v súčasnej praxi bežná. V prípade ak jednu parcelu zberajú tri kombajny, pričom len jeden je vybavený úrodometrom je možné na základe algoritmu a domodelovania dát vytvoriť predpisovú mapu celej plochy aj na základe týchto obmedzených údajov. Zber dát tak má svoje opodstatnenie aj v týchto prípadoch.