Genauigkeit der lokalen Ertragsermittlung mittels Großmähdreschern

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Sommertagung 2010
Dossenheim, 24.06.2010
Arbeitskreis Landwirtschaftliches Versuchswesen
geo-konzept GmbH
Gut Wittenfeld
D-85111 Adelschlag
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Genauigkeit der lokalen Ertragsermittlung
mittels Großmähdreschern
Dr. agr. P.O. Noack, geo-konzept GmbH
Dr. agr. Patrick Ole Noack, geo-konzept GmbH
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Definition Ertragskarte
„Eine Ertragskarte ist
die flächenhafte Darstellung
der Variabilität und
der Höhe des Ernteertrages
auf einem Schlag
in Form einer Karte.“
Folie 2
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Von Ertragsdaten zu Ertragskarten
?
Datenerfassung
Datenverarbeitung
VN000066@0000@999999@00000@000000@048837748@
0011207620@04518@4@00@09214400
VN000066@0000@999999@00000@000000@048837748@
0011207620@04518@4@00@09214600
VN000066@0000@999999@00000@000000@048837748@
0011207620@04518@4@00@09214800
VN000066@0000@999999@00000@000000@048837748@
0011207620@04518@4@00@09215000
Folie 3
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Sensoren im Überblick
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Ertragssensoren
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Positionssensoren (GNSS)
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Messwerte und Zielgrössen
Volumenstromsensor
Feuchtesensor
Geschwindigkeitssensor
Volumenstrom [l/s]
Positionssensor
Massenstromsensor
Schüttdichte [kg/qm]
Geschwindigkeit [m/s]
Massenstrom [kg/s]
Massenstrom [kg/s]
Wegstrecke[m]
Schnittbreite [m]
Messintervall [s]
Feuchtertrag [kg]
Messwerte
Teilfläche [qm]
Kornfeuchte [%]
berechnete Werte
Konstanten
Sensoren
Zielgrösse : Trockenertrag [t/ha]
Position [m,m]
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Punktertragskarte
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Geostatistik
Kriging
Inverse Distance
(globales oder lokales
Semivariogramm)
yldgrd
⎛
1
yld
(
q
)
*
⎜
n
d (q) p
⎜
=∑
n
⎜
1
q =1
⎜ ∑
p
i =1 d (i )
⎝
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⎞
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
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Rastertragskarte
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Filterung von Ertragsdaten – H-Methode
Schritt 1 :
Import
Schritt 2 :
Fahrspurerkennung
Schritt 3 :
Fahrspurvergleich
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Polynomregression und Residuen
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Korrigierter Ertragsverlauf
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Korrigierte Ertragskarte
Schlag Bandstauden, Ernte 2001, Ertragsmonitor ACT, Winterweizen
Standardabweichungen, 5 m Raster
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Einflussfaktoren auf Ertragskarten
Data Processing (Filter)
Yield data
Yield measurement system
Yield map
Interpolation method
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Material und Methoden
Auf vier Feldern wurden mit einem Mähdrescher und zwei
Ertragssensoren lokale Erträge ermittelt. Beide
Ertragsmesssysteme nutzten Positionsdaten eines GPS
Empfängers.
Die Ertragsdaten wurden mit der H-Methode gefiltert.
Aus den Ertragsdaten wurden mittels Inverse Distance und
Kriging Rastertragskarten mit 5 m Rastergrösse erstellt.
Die Gridresiduen wurden ermittelt und gruppiert nach
Ertragssensor, Feld, Filterung und Interpolationsmethode
statistisch untersucht.
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Gridresiduen
16
14
yield in t/ha
12
10
8
6
4
2
49
46
43
40
37
34
31
28
25
22
19
16
13
10
7
4
1
0
datapoints
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Ergebnisse
grid residuals [Mg ha-1]
group
mean
field 1
field 2
field 3
field 4
-0.17
-0.01
0.02
-0.03
standard
deviation
0.86
0.88
0.87
0.80
YM
yield measurement system
IWD
inverse distance weighting
group
mean
YM A
YM B
raw
filtered
IWD
kriging
all
-0.09
-0.01
-0.10
0.00
-0.10
0.00
-0.05
standard
deviation
1.46
0.27
1.38
0.38
0.89
0.84
0.87
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Zusammenfassung

Von Ertragssensoren auf Mähdreschern erfasste Massenströme
weisen in Abhängigkeit von der Messmethode und der
Signalvorverarbeitung einen sehr unterschiedlichen Grad an
Grundrauschen auf.

Ertragsdaten können aus verschiedenen Gründen mit Fehlern behaftet
sein: schnelle wechselnde Gutströme, Neigung des Mähdreschers, Einund Ausfahren aus dem Bestand, Geschwindigkeitswechsel,
Unterschreitung der maximalen Schnittbreite.

Um aussagekräftige Ertragskarten zu erstellen, müssen Ertragsdaten
gefiltert werden. Der Einfluss von unterschiedlichen
Interpolationsmethoden ist relativ gering.

Großmähdrescher können den Ertrag bei optimaler Kalibrierung mit
einer Genauigkeit von maximal 3% bestimmen. Die absoluten Fehler
können diesen Wert bei schlechten Erntebedingungen und
fehlender/mangelnder Kalibrierung deutlich überschreiten.
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Kontaktdaten
Dr. agr. Patrick Ole Noack
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[email protected]
+49 8424 89890
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