Mengapa Petani Harus Peduli dengan Data Hasil Bersih

Ini adalah pertanyaan yang ditanyakan banyak petani, dan Devon Liss siap dengan jawabannya. Manajer Pengembangan Produk Trimble telah berkecimpung dalam dunia teknologi ag selama 14 tahun, dengan fokus yang jelas untuk menemukan cara baru guna membantu petani menumbuhkan lahan yang menguntungkan, dengan kerumitan teknologi sesedikit mungkin.

Menurut Liss, data hasil bersih memainkan peran utama dalam memaksimalkan produktivitas pertanian, dan profitabilitas. Ya, ada banyak faktor lain yang berperan, tetapi tanpa data hasil yang bersih, petani pada akhirnya akan membuat keputusan berdasarkan peta hasil yang tidak akurat — sama seperti mencoba menavigasi ke tujuan Anda dengan arah yang buruk.

Data hasil panen menjadi sangat penting ketika petani mencoba untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang variabilitas lahan mereka. Berbekal pengetahuan tersebut, mereka dapat mengambil langkah-langkah untuk meningkatkan profitabilitas dari setiap zona produktivitas yang berbeda. Untuk zona produksi yang sangat rendah tanpa perbaikan ekonomi, ini mungkin berarti mengeluarkan hektar tersebut dari produksi. Untuk zona lain, ini bisa berarti menurunkan input yang pada akhirnya tidak akan meningkatkan hasil.

Namun untuk membuat keputusan yang baik, petani memerlukan data hasil panen yang baik sehingga mereka mendapatkan gambaran yang jelas dan akurat tentang apa yang sebenarnya terjadi dengan tanaman tersebut.

“Data hasil adalah satu-satunya rapor terbaik kami untuk apa yang kami lakukan di lapangan pada tahun tertentu. Itu merangkum semua yang terjadi dan menunjukkan apa yang kami dapatkan sejauh panen, ”kata Liss. “Tapi kita semua tahu bahwa menghasilkan data langsung dari monitor adalah kumpulan data yang tidak sempurna. Data yang keluar dari monitor mungkin memiliki kualitas yang buruk karena beberapa alasan — kami mungkin memiliki pola zig-zag karena penundaan aliran butir, penundaan start-pass dan end-pass di akhir setiap baris, menggabungkan tumpang tindih atau tidak dikalibrasi dengan benar — apa pun itu, kami tahu data hasil memiliki potensi yang sangat tinggi, tetapi mungkin kualitasnya buruk.”

Masalahnya

Seperti yang diketahui para petani, keakuratan data hasil sangat tergantung pada seberapa hati-hati operator gabungan mencatat data di layar mereka. Sebagian besar tampilan mengharuskan operator untuk melakukan 'kalibrasi', yaitu mengukur jumlah gabah yang sebenarnya dipanen di area lapangan (biasanya dengan menimbang gabah dengan timbangan), dan kemudian memasukkan bobot tersebut ke monitor hasil. Kalibrasi ini harus dilakukan selama panen, untuk setiap tanaman, dan saat kondisi tanaman seperti tingkat kelembapan atau variasi benih berubah.

Jika petani harus melewati langkah ini karena kendala waktu, kualitas data hasil panen menjadi mencurigakan — terutama ketika lebih dari satu kombinasi yang tidak dikalibrasi digunakan untuk memanen satu lahan. Hasil? Tumpukan data tidak berarti yang tidak sesuai dengan kenyataan di lapangan.

Dampak signifikan lainnya terhadap hasil data hasil terkait dengan ketidakakuratan yang merupakan fungsi dari proses pengumpulan data. Beberapa masalah ini meliputi:

• Penundaan sinyal yang menyebabkan lokasi titik hasil diimbangi dari tempat tanaman dipanen
• Status tajuk gabungan yang salah atau tidak akurat pada beberapa poin yang tidak memperhitungkan tajuk yang digunakan
• Menggabungkan tumpang tindih dari area yang dipanen sebelumnya
• Ketidakakuratan GPS dan sensor yang menghasilkan data yang tidak akurat

Perbaikannya

Menurut Liss, sebagian petani membersihkan data hasil panen secara manual. Proses ini bekerja untuk beberapa tetapi kikuk dan memakan waktu. Yang lain beralih ke alat pembersih data hasil baru yang hadir di pasar.

Di bawah ini kami menyertakan daftar periksa yang dapat digunakan petani untuk membantu mengevaluasi alat pembersihan data hasil seperti apa yang paling cocok untuk operasi pertanian mereka. Secara umum, alat pembersih hasil panen Anda harus:

1. Kerjakan semua data hasil yang masuk ke Trimble Ag Software dari semua monitor hasil utama
2. Secara otomatis menghapus masalah data yang terkait dengan penundaan aliran butiran, kesalahan GIS, kesalahan sensor, dan tumpang tindih
3. Permudah untuk memperbaiki data hasil yang buruk yang disebabkan oleh pemanenan dengan beberapa gabungan
4. Menyediakan cara untuk mengoreksi nilai data hasil menggunakan jumlah panen aktual yang dikumpulkan dari tiket timbangan atau sumber lain
5. Berikan keluaran berikut untuk setiap kumpulan hasil:
   • Calibrated Yield — mencakup semua koreksi dan penyesuaian yang dilakukan pada lapisan hasil mentah, dalam unit panen
   • Penghasilan yang Dinormalkan — menempatkan semua hasil pada skala 100 dengan 100 mewakili 100% dari hasil rata-rata untuk setiap bidang. Hal ini memudahkan untuk membandingkan hasil panen dari tahun ke tahun, bahkan ketika tanaman yang berbeda dibudidayakan.

Menurut Liss, meskipun setiap petani akan memiliki cara pilihannya sendiri untuk mengelola data hasil, tujuan utamanya adalah, semakin bersih semakin baik — untuk Anda, dan keuntungan Anda.

Cari tahu lebih lanjut hari ini tentang cara memanfaatkan solusi pertanian presisi Trimble Ag untuk menghubungkan pertanian Anda pada musim panen ini.