खेती - मिट्टी, प्रबंधन ज़ोन, फसल स्वास्थ्य और फसल इतिहास

खेती किट चुने गए खेत के लिए मिट्टी, फसल स्वास्थ्य, प्रबंधन ज़ोन और फसल इतिहास रिपोर्ट प्रदान करती है। निम्नलिखित लेयर बनाने के लिए एक खेत ड्रॉ करें या किसी मौजूदा आकृति को चुनें:

• मिट्टी: खेत की मिट्टी का मानचित्र।
• ज़ोन: परिवर्तनीय-दर बुवाई और उर्वरक के लिए प्रबंधन ज़ोन, जिन्हें आप shapefile के रूप में निर्यात कर सकते हैं।
• फसल स्वास्थ्य: हर कुछ दिनों में ली गई सैटेलाइट छवियों से फसल कितनी हरी-भरी और बढ़वार वाली है।
• फसल इतिहास: हर साल क्या बोया गया था (अमेरिका)।

यह दुनिया में कहीं भी खेतों के लिए काम करता है। नीचे बताए अनुसार, कुछ रिपोर्टों में संयुक्त राज्य अमेरिका में अधिक विवरण होता है।

खाता आवश्यकताएँ और खेत सीमाएँ

नोट: खेती एक प्रो व्यवसाय किट है। प्रत्येक साइन-इन किए गए खाते को इसे आज़माने के लिए 3 मुफ़्त खेत रिपोर्ट भी मिलती हैं। किसी भी रिपोर्ट के प्रत्येक रन में एक का उपयोग होता है। विफल होने वाले रन में एक का उपयोग नहीं होता। किट दिखाती है कि आपके पास कितनी मुफ़्त रिपोर्ट बची हैं।

प्रो खाते में अपग्रेड करना सीखने के लिए, Pro अकाउंट में कैसे अपग्रेड करें देखें।

एक खेत अधिकतम 5,000 एकड़ (लगभग 2,000 हेक्टेयर) का हो सकता है। फसल स्वास्थ्य और सैटेलाइट ज़ोन 2,000 एकड़ तक के खेतों पर काम करते हैं।

खेती किट खोलें

1. मानचित्र और डेटा खोलें और किट टैब पर जाएँ।
2. खेती खोजें और किट का उपयोग करें पर क्लिक करें।

आप अपने मानचित्र पर किसी बहुभुज, आयत या वृत्त पर राइट-क्लिक करके खेत विश्लेषण करें भी चुन सकते हैं।

खेत चुनें

• चुनी गई आकृति लें: आपके मानचित्र पर क्षेत्रों की एक सूची खोलता है। एक पर क्लिक करें, या मानचित्र पर चुनें पर क्लिक करें और फिर मानचित्र पर खेत पर क्लिक करें।
• खेत बनाएँ: खेत की रूपरेखा बनाने के लिए मानचित्र पर क्लिक करें, फिर समाप्त करने के लिए पहले बिंदु पर क्लिक करें।

चुना गया खेत बटनों के नीचे अपने आइकॉन, नाम और आकार के साथ दिखता है।

मिट्टी

संयुक्त राज्य अमेरिका में, मिट्टी का मानचित्र USDA मृदा सर्वेक्षण (SSURGO) से आता है। खेत की प्रत्येक मिट्टी निम्न दिखाती है:

• फसल उत्पादकता (NCCPI, 0 से 1 तक; 0.6 और उससे अधिक उच्च है)।
• ऊपरी 100 सेमी (40 इंच) में उपलब्ध जल।
• जल निकासी वर्ग और हाइड्रोलॉजिक समूह (A सबसे तेज़ निकासी करता है, D सबसे धीमी)।
• क्षमता वर्ग और फ़ार्मलैंड वर्ग (उदाहरण के लिए प्राइम फ़ार्मलैंड)।

मानचित्र को फसल उत्पादकता, जल निकासी, हाइड्रोलॉजिक समूह या फ़ार्मलैंड वर्ग के अनुसार रंगने के लिए रंग का आधार का उपयोग करें।

अन्य सभी जगहों पर, मिट्टी का मानचित्र SoilGrids से आता है, जो 250 मीटर पर एक विश्व मृदा मॉडल है। यह ऊपरी मिट्टी (ऊपरी 30 सेमी) दिखाता है: बनावट (उदाहरण के लिए सिल्ट लोम), मृदा समूह, मिट्टी, रेत और सिल्ट, कार्बनिक कार्बन, pH और CEC। बनावट, कार्बनिक कार्बन या pH के अनुसार रंग दें। SoilGrids 250 मीटर रिज़ॉल्यूशन पर मृदा अनुमान प्रदान करता है। यह एक छोटे खेत के भीतर मिट्टी की सीमाओं को स्पष्ट नहीं कर सकता।

ज़ोन

ज़ोन परिवर्तनीय-दर बुवाई और उर्वरक के लिए खेत को सबसे कम से सबसे अधिक तक 2 से 6 प्रबंधन ज़ोन में विभाजित करता है।

ज़ोन किस आधार पर हैं, यह चुनें:

• सर्वोत्तम उपलब्ध: जहाँ अमेरिकी मृदा सर्वेक्षण खेत को कवर करता है वहाँ मिट्टी की फसल उत्पादकता, और अन्य सभी जगहों पर सैटेलाइट फसल बढ़वार।
• मिट्टी की फसल उत्पादकता (अमेरिका) या मिट्टी की जल धारण क्षमता (अमेरिका): USDA मृदा सर्वेक्षण से। उत्पादकता के लिए, आप फसल (मक्का, सोयाबीन, कपास या लघु अनाज) भी चुन सकते हैं।
• सैटेलाइट फसल बढ़वार: Sentinel-2 सैटेलाइट छवियों के तीन मौसमों से। खेत के प्रत्येक हिस्से की तुलना प्रत्येक मौसम की चरम अवधि में खेत के औसत से की जाती है, ताकि हमेशा मज़बूत या कमज़ोर रहने वाले हिस्से ज़ोन के रूप में दिखें। यह दुनिया में कहीं भी काम करता है।

John Deere Operations Center, Climate FieldView, Trimble और अन्य कृषि सॉफ़्टवेयर के लिए ज़ोन को .zip shapefile के रूप में डाउनलोड करने के लिए ज़ोन निर्यात करें (shapefile) पर क्लिक करें। प्रत्येक ज़ोन अपना नंबर, लेबल, मान और एकड़ रखता है।

फसल स्वास्थ्य

फसल स्वास्थ्य दुनिया में कहीं भी, हर कुछ दिनों में ली गई Sentinel-2 सैटेलाइट छवियों (10 मीटर पिक्सेल) से फसल कितनी हरी-भरी और बढ़वार वाली है, यह दिखाता है। किट नवीनतम स्पष्ट दिन का उपयोग करती है और बादलों व उनकी छायाओं को छोड़ देती है।

• फसल बढ़वार (NDVI) के अनुसार रंग बढ़वार को ही दिखाता है, खाली मिट्टी से लेकर बहुत घनी फसल तक।
• खेत के भीतर भिन्नता के अनुसार रंग प्रत्येक स्थान की तुलना खेत के बाकी हिस्से से करता है, ताकि मौसम में किसी भी समय कमज़ोर स्थान सामने आएँ। फील्ड स्काउटिंग के लिए स्थानों की पहचान करने के लिए कम बढ़वार वाले क्षेत्रों का उपयोग करें।

पैनल औसत NDVI और पिछले 12 महीनों में खेत के NDVI का एक चार्ट दिखाता है: फसल बढ़ने पर यह बढ़ता है, चरम पर पहुँचता है, और पकने या कटाई पर गिरता है। इसके बजाय उस दिन का मानचित्र बनाने के लिए छवि की तिथि में एक दिन चुनें।

NDVI	इसका सामान्यतः क्या अर्थ है
0.2 से कम	खाली मिट्टी या अवशेष
0.2 से 0.4	विरल या तनावग्रस्त फसल
0.4 से 0.6	मध्यम छतरी
0.6 से 0.8	स्वस्थ फसल
0.8 से अधिक	बहुत घनी फसल

NDVI दिखाता है कि फसल कितनी हरी-भरी है, उपज या समस्या का कारण नहीं। क्षेत्र निरीक्षण के लिए क्षेत्रों की पहचान करने के लिए इसका उपयोग करें।

फसल इतिहास

फसल इतिहास USDA क्रॉपलैंड डेटा लेयर से, 2016 से नवीनतम मौसम तक प्रत्येक वर्ष खेत में क्या बोया गया था, उसकी सूची बनाता है, और एक मौसम की फसलों का मानचित्र बनाता है। उस मौसम को मानचित्र वर्ष में चुनें: यह हमारे पास मौजूद प्रत्येक वर्ष सूचीबद्ध करता है और सबसे नए से शुरू होता है। यह केवल निचले 48 अमेरिकी राज्यों को कवर करता है।

परिणाम सहेजें और प्रबंधित करें

परिणामों को एक खेती फ़ोल्डर में जोड़ा जाता है, जिसमें प्रत्येक खेत और रन के लिए एक सबफ़ोल्डर होता है। मिट्टी और ज़ोन ऐसे क्षेत्र हैं जिन्हें आप फिर से स्टाइल कर सकते हैं। फसल स्वास्थ्य और फसल इतिहास छवि लेयर हैं, जो लॉक हैं ताकि वे मानचित्र के साथ संरेखित रहें। प्रत्येक रन क्षेत्र के बगल में एक रिपोर्ट कार्ड भी जोड़ता है, जिसमें पैनल के समान संख्याएँ, लेजेंड और चार्ट होते हैं। यह मानचित्र के साथ सहेजा जाता है, इसलिए जो कोई भी मानचित्र खोलता या साझा करता है वह किट खोले बिना रिपोर्ट देख सकता है। संख्याएँ प्रत्येक लेयर के विवरण में भी सहेजी जाती हैं।

डेटा स्रोत

• अमेरिकी मिट्टी: Soil Survey Staff, USDA NRCS, Soil Survey Geographic (SSURGO) Database.
• विश्व मिट्टी: SoilGrids 2.0, ISRIC World Soil Information (CC BY 4.0)।
• फसल स्वास्थ्य और सैटेलाइट ज़ोन: इसमें संशोधित Copernicus Sentinel डेटा (ESA) है, AWS Open Data पर Sentinel-2 संग्रह से पढ़ा गया।
• फसल इतिहास: USDA NASS Cropland Data Layer.

नोट: परिणाम सर्वेक्षण, मॉडल और सैटेलाइट डेटा से अनुमान हैं। वे मृदा परीक्षण या उपज मानचित्र नहीं हैं। उपयोग करने से पहले अपने स्वयं के उपज डेटा के विरुद्ध ज़ोन जाँचें।

Scribble से पूछें

अपना खेत चुने जाने पर, AI सहायक Scribble में कोई अनुरोध दर्ज करें, जैसे: "इस खेत के लिए मक्के हेतु 3 ज़ोन बनाओ", "इस खेत में फसल कैसी चल रही है?" या "यहाँ पिछले साल क्या बोया गया था?"।

यह भी देखें

• साइट विश्लेषण - भू-भाग, मिट्टी, जल निकासी और निर्माण योग्य क्षेत्र