Možnosti využití online senzorových systémů pro variabilní aplikaci dusíkatých hnojiv Bakalářská práce

Mendelova univerzita v Brně Agronomická fakulta Ústav agrosystémů a bioklimatologie Možnosti využití online senzorových systémů pro variabilní aplikaci dusíkatých hnojiv Bakalářská práce Vedoucí práce: Ing. Vojtěch Lukas, Ph.D. Vypracoval: Jakub Škrabal Brno 2017

Čestné prohlášení Prohlašuji, že jsem práci: Možnosti využití online senzorových systémů pro variabilní aplikaci dusíkatých hnojiv vypracoval samostatně a veškeré použité prameny a informace uvádím v seznamu použité literatury. Souhlasím, aby moje práce byla zveřejněna v souladu s 47b zákona č. 111/1998 Sb., o vysokých školách a o změně a doplnění dalších zákonů (zákon o vysokých školách), ve znění pozdějších předpisů, a v souladu s platnou Směrnicí o zveřejňování vysokoškolských závěrečných prací. Jsem si vědom, že se na moji práci vztahuje zákon č. 121/2000 Sb., autorský zákon, a že Mendelova univerzita v Brně má právo na uzavření licenční smlouvy a užití této práce jako školního díla podle 60 odst. 1 autorského zákona. Dále se zavazuji, že před sepsáním licenční smlouvy o využití díla jinou osobou (subjektem) si vyžádám písemné stanovisko univerzity, že předmětná licenční smlouva není v rozporu s oprávněnými zájmy univerzity, a zavazuji se uhradit případný příspěvek na úhradu nákladů spojených se vznikem díla, a to až do jejich skutečné výše V Brně dne:.. podpis

Poděkování Pro zpracování bakalářské práce byly využity dílčí výsledky řešení výzkumných projektů NAZV QJ1610289 "Optimalizace využití produkčního potenciálu půdy lokálně cílenou agrotechnikou" a TAČR ALFA TA04021389 "Vývoj systému pro variabilní dávkování pesticidů a hnojiv na základě senzorového monitoringu porostních podmínek". Data z polních experimentů byla získána ve spolupráci se zemědělským podnikem SALIX MORAVA a.s. a společností AGROTEC a.s. Dále bych chtěl poděkovat vedoucímu práce Ing. Vojtěchu Lukasovi, Ph.D. za odborné rady, ochotu, konzultace a pomoc při zpracování této bakalářské práce.

ABSTRAKT Tato bakalářská práce se zabývá využitím spektrálního měření při variabilní aplikaci dusíkatých hnojiv především v pšenici ozimé. V literárním přehledu je popsán způsob a princip spektrálního měření a důležitost dusíku ve výživě polních plodin. Jsou zde také popsány jednotlivé senzory dostupné na trhu. V praktické části je popsán provozní pokus, při kterém byl testován senzor Isaria od firmy Fritzmeier. Tento senzor byl testován dva roky na porostech pšenice ozimé. V části bakalářské práce výsledky a diskuse jsou srovnány výsledky ze dvou let testování. Dále pak srovnání a vyhodnocení jednotlivých variant nastavení senzoru. Sledovány byli především tyto ukazatele: množství aplikovaného dusíku, efektivita využití dusíku na jednotku produkce, obsah dusíkatých látek v zrnu a výnos. Jsou zde uvedeny také ekonomické efekty plynoucí z rozdílu uniformního a variabilního dávkování dusíkatých hnojiv. Klíčová slova: precizní zemědělství, Isaria, N senzory, ekonomika, variabilita pozemku ABSTRACT This bachelor thesis describes the possibility of using spectral measurement of nitrogen fertilizers in variable application especially on winter wheat. The theoretical part describes the fashion and the principle of spectral measurement and the essence of nitrogen in field s crop nutrition. This part also lists sensors available in the market. In a practical part of the thesis there is a description of operational experiment in which the Isaria sensor from Fritzmeier company was tested. This sensor has been tested for two years on winter wheat. In a argumentative part of the thesis there is a comparison of the results from this two experimental years and the evaluation of each variant of the sensor s setting. The focus was specially on the following indicators: quantity of applied nitrogen, the utilisation s efficiency of nitrogen on production unit and the content of nitrogen s substance in grain and yield. Moreover there are mentioned the economic effects of the difference in uniform and variable dosage of the nitrogen fertilizers. Key words: precision agriculture, Isaria, N sensors, economic, variability of field

Obsah 1 ÚVOD... 9 2 CÍL PRÁCE... 10 3 LITERÁRNÍ PŘEHLED... 11 3.1 Precizní zemědělství... 11 3.2 Senzorová technika... 12 3.2.1 Mapování stavu porostů... 13 3.2.2 Hnojení plodin v precizním zemědělství... 13 3.2.3 Nepřímé metody hodnocení stavu porostů... 14 3.3 Princip snímání senzory... 15 3.4 N senzory na trhu... 17 3.4.1 Fritzmeier Isaria... 17 3.4.2 Trimble GreenSeeker... 18 3.4.3 Yara N-sensor... 19 3.4.4 Topcon CropSpec... 20 3.4.5 Fritzmeier MiniVeg N... 21 3.4.6 Agrocom CROP-Meter... 21 3.4.7 AgLeader OptRx... 22 3.5 Výživa rostlin dusíkem... 23 3.5.1 Nedostatek dusíku... 24 3.5.2 Nadbytek dusíku... 25 4 MATERIÁL A METODY... 27 4.1 Popis lokalit a pozemků... 27 4.1.1 Pedologické podmínky... 27 4.1.2 Průběh počasí... 28 4.2 Agrotechnické zásahy... 30 4.2.1 Příprava půdy... 30 4.2.2 Setí... 31 4.2.3 Hnojení... 31

4.2.4 Chemická ochrana... 32 4.3 Návrh pokusu... 32 4.3.1 Rok 2015... 32 4.3.2 Rok 2016... 34 4.3.3 Sklizeň... 36 5 VÝSLEDKY A DISKUZE... 38 6 ZÁVĚR... 48 7 SEZNAM POUŽITÝCH ZDROJŮ... 49 7.1 Literární zdroje... 49 7.2 Internetové zdroje... 50 8 SEZNAM OBRÁZKŮ A TABULEK... 53 9 PŘÍLOHY... 55

1 ÚVOD Precizní zemědělství je způsob hospodaření, kdy se do zemědělské praxe zavádějí technologie, které nebyli původně určené pro zemědělství. Jedná se například o GPS, které v současné době našlo uplatnění v mnoha odvětvích. Dále se jedná o různé senzory, čidla a roboty. Díky změně hospodaření v druhé polovině minulého století, kdy se drobné pozemky sloučil ve velké plochy nachází dnes takové technologie v zemědělství uplatnění. Takovým příkladem mohou být N senzory, o kterých pojednává tato bakalářská práce. Tyto senzory pomáhají optimalizovat výživný stav porostů a to tak, že pomocí různých vlnových délek záření měří odrazivost tohoto záření od plodiny. Dokáží tak vyhodnotit nejen zapojenost porostu, ale i jeho výživný stav a to především zásobení rostlin dusíkem. Podle těchto informací pak dokáže rozmetadlo průmyslových hnojiv aplikovat různou dávku dusíkatých hnojiv na jednotlivá místa pozemku. Toto měření se může porovnávat s výnosovým potenciálem pozemku, takže tam, kde je dlouhodobě vysoký výnosový potenciál zvýší dávku dusíku a tam kde je nižší výnosový potenciál tuto dávku sníží. Senzory v kombinaci s mapami výnosového potenciálu tak nepřehnojují místa pozemku, kde je nízký potenciál výnosu. Použití N senzorů má tudíž nejen ekonomický efekt, ale také ekologický. 9

2 CÍL PRÁCE Cílem této práce bylo zpracovat literární rešerši na téma využití online senzorů při variabilní aplikaci dusíkatých hnojiv. V praktické části bylo cílem práce porovnat dva roky provozního pokusu realizovaných v podniku Salix Morava a.s. v lokalitě Zdounky. Předmětem pokusu byl senzorový systém Isaria od firmy Fritzmeier. Pokus byl realizovaná celkem na třech pozemcích v různých variantách nastavení. 10

3 LITERÁRNÍ PŘEHLED 3.1 Precizní zemědělství Již v minulosti si zemědělci uvědomovali, že pozemky, na kterých hospodaří nejsou homogenní a výnosy nejsou na všech místech pozemku stejné. Každý hospodář svoje pozemky dobře znal, a věděl kde se vyplatí intenzivně hospodařit a kde ne. Tento fakt se změnil s politickými změnami v nedávné historii. Došlo ke vzniku zemědělských podniků hospodařících na velkých územích. Na velkých územích bylo velmi složité nebo až nemožné získat znalosti o jednotlivých rozdílných částech pozemku. Toto se změnilo až s rozvojem výpočetní techniky a globálních satelitních systémů, které umožnily lokalizaci a identifikaci rozdílů na pozemku pro nový způsob hospodaření nazvaný precizní zemědělství (Neudert a kol. 2010). Precizní zemědělství je ujednocený název pro směr hospodaření využívající nové technologie. Od klasického způsobu hospodaření se liší úrovní a způsobem řízení. Tradiční hospodaření vychází z toho, že pozemky jsou homogenní. Precizní zemědělství toto překonává a snaží se uplatněním nových technologií využívat heterogenitu pozemku. V precizním zemědělství je spojeno uplatnění nových technologií s vyspělou zemědělskou činností. Cílem tohoto způsobu hospodaření je provádět pěstební zásahy na správném místě, se správnou intenzitou a ve správnou dobu. (Křen 2015). Mezi hlavní technologie, které umožňují takto hospodařit patří globální satelitní navigační systémy (GNSS), geografické informační systémy (GIS), senzorová technika a aplikační prvky (Neudert a kol. 2010). Globální navigační satelitní systémy jsou nezbytným prvkem pro určení polohy na Zemi. Nejpoužívanější je americký systém GPS (Neudert a kol. 2010). Tento systém je tvořen v součastnosti 28 satelity, které obíhají zemi přibližně každých 12 hodin. Pro určení polohy je nutný signál ze čtyř družic. V ČR je běžně k dispozici až 8 družic k určení polohy (www.gpsnavigace.cz). Další systémy jako např. Galileo, Glonass, Compass a Beidou pracují na podobném principu jak GPS. Zpracování dat s přiřazenou polohou probíhá pomocí systému GIS. Prostorová data jako např. pojezdy strojů po pozemku, hranice pozemku, mapy násobenosti živinami a výnosové mapy jsou vytvářena a zobrazována pomocí GIS. Senzorová technika umožňuje stanovení variability pozemku. Senzory nahrazují nebo doplňují stávající metody stanovení půdních vlastností nebo hodnocení porostů. Nejčastěji jsou používané senzory 11

pro hodnocení výživného stavu porostů (N-senzor), měření hustoty porostů (cropmeter), mapování utuženosti půdy, půdní vlhkosti, vodivosti a mapování výnosů (Neudert a kol. 2010). Precizní zemědělství nachází největší uplatnění v USA a v agrárně vyspělých zemích. V ČR je příznivá agrární struktura pro precizní zemědělství. Výhodou jsou velké hony a velké zemědělské podniky. Nevýhodou je nepříznivá ekonomická situace podniků, která komplikuje pořizování nové techniky, která je často velmi drahá (Křen 2015). Rentabilita precizního zemědělství vychází z porovnání ekonomických výnosů, úsporou materiálových vstupů a zvýšením kvality produkce s náklady na zavedení a provozování tohoto způsobu hospodaření. Variabilní aplikace hnojiv, pesticidů má oproti uniformní aplikaci výhody nejen ekonomické ale také i ekologické (Gnip, Lukas 2015). Další ekonomické výhody spočívají v úspoře PHM, v zjednodušení a zpřehlednění řízení podniku a automatizaci řady pracovních operací. Na druhé straně vyžaduje zavádění těchto metod dostatečně kvalifikované pracovníky (Neudert a kol. 2010). Velký vliv na rentabilitu precizního zemědělství mají tři faktory. Prvním faktorem je heterogenita pozemků. Čím je heterogenita větší, tím dříve je dosaženo úspory vstupů a zvýšení kvality produkce. Druhým faktorem je intenzita hospodaření. Čím má podnik větší náklady na hnojiva a pesticidy, tím bude mít větší úsporu než-li podnik s nižší intenzitou hospodaření. Třetím faktorem je velikost podniku. Podniky s vyšší výměrou variabilně obhospodařovaných pozemků budou mít vyšší úsporu fixních nákladů. Variabilní náklady zůstávají stejné respektive porostou s nárůstem plochy. Proto malé podniky řeší variabilní pěstební zásahy formou služeb než nákupem vlastní technologie (Gnip, Lukas 2015). Budoucnost precizního zemědělství se bude odvíjet od vývoje nových technologií. Zejména lze očekávat vývoj senzorových systémů pro hodnocení výživného stavu porostů a přístrojů pro zjišťování agrochemických půdních vlastností. Další oblastí, kde lze očekávat rozvoj se použití polních robotů. Roboti nejčastěji pracují na základně senzorových systémů. Sami se pohybují po pozemku a detekují škodlivé činitele nejčastěji plevele a aplikují na ně herbicid (Neudert a kol. 2010). 3.2 Senzorová technika Použití senzorové techniky umožňuje detailní popis variability pozemku. Na rozdíl od konvenčních způsobů umožňuje popis pozemku ve velmi vysokém rozlišení a tím 12

větší efektivnost a nákladovost. Senzorová technika využívaná v precizním zemědělství společně s GPS přijímačem umožňuje získání velmi husté sítě mapování. Díky velmi husté síti mapování odstraňujeme problém s dopočítáváním dat v bodech nevzorkované části pozemku. Možným omezením použití senzorové techniky je přesnost měření v porovnání s laboratorními metodami. U vlivu toho faktoru a dalších faktorů např. světelné podmínky se nedá mnohdy určit jejich významnost (Lukas, Kroulík 2015). Senzorová technika je schopná detekovat mnoho parametrů jako například stres rostliny z nedostatku živin, napadení rostlin chorobami a podmínky pro růst (Gröll 2008). 3.2.1 Mapování stavu porostů Variabilitu porostů ovlivňuje zejména heterogenita pozemku, tj. rozdílnost půdních podmínek, různá intenzita obhospodařování a různý výsky škodlivých činitelů. Řada půdních vlastností je v krátkodobém horizontu neměnná, proto stačí provádět mapování jednou za delší časové období. U vlastností porostu tomu tak není, jeho parametry se mění několikrát za vegetační období. Proto volíme četnost mapování v závislosti na četnosti provádění pěstitelských zásahů. Tradiční mapování variability pozemků se liší podle účelu použití. Pro stanovení výživného stavu se provádí odběr rostlinného materiálu a v laboratoři se provádí anorganický rozbor. Hodnocení porostů a výnosotvorných prvků se provádí při agrobiologické kontrole porostu. Při této kontrole se sleduje růst a vývoj rostliny v porovnání s makrofenologickým a mikrofenologickým pozorováním. Dalšími metodami, které se v praxi používají jsou mapování zaplevelení při terénním průzkumu a mapování výskytu chorob a škůdců. Společným znakem těchto metod je vysoká náročnost a nákladnost ale také fakt, že je toto mapování možné provádět pouze v bodech (Lukas a kol. 2011). 3.2.2 Hnojení plodin v precizním zemědělství Při hnojení plodin bychom měli plodinám zajistit přísun živin pro tvorbu výnosu a kvality produkce. Při stanovování dávky musíme brát ohled na různé skutečnosti. Jedná se zejména o půdní a klimatické podmínky, vliv předplodiny, zpracování půdy, organické hnojení, závlahy ale také předpisy stanovené zákony a vyhláškami. Při klasickém bilančním principu, kde vrací do půdy takové množství živin, které bylo z pozemku odvezeno v produktech. Při tomto systému se také bere v úvahu půdní zásoba živin z výsledků agrochemického zkoušení půd (AZP) (Lukas a kol. 2012). 13

Při hnojení dusíkem musíme brát v úvahu jeho potřebné množství pro tvorbu výnosu a vedlejších produktů. Nesmíme zapomínat na dusík, který je přijímaný z půdy, organických hnojiv a dusík po předplodině, zejména z čeledi bobovitých. Pro zohlednění tohoto faktu je třeba brát na zřetel půdní a klimatické podmínky, z kterých lze získat údaje o organickém dusíku a míru mineralizace během vegetace. Při stanovení termínu aplikace dusíkatých hnojiv je důležité se řídit zásadou, že většina dusíku by se měla aplikovat ve vegetačním období, v době, kdy má rostlina největší potřebu dusíku. Jednorázová dávka dusíku by neměla přesáhnout 80 kg N.ha -1. Výhodou dělených dávek je využití údajů o aktuálním stavu porostu a dalších ukazatelů (Vaněk a kol. 2016). 3.2.3 Nepřímé metody hodnocení stavu porostů Nevýznamnějšími sledovanými vlastnosti jsou hustota porostu, výživný stav, zaplevelení a poškození rostlin chorobami a škůdci. Senzory, které se na toto mapování používají různé fyzikální principy. Nejčastěji se používají čidla, která měří spektrální vlastnosti rostlin. Rostliny vykazují v každém pásmu elektromagnetického záření jinou odrazivost. Při fotosyntéze se převážně spotřebovává modrá a červená část záření. V blízkém infračerveném spektru, které je pro oko neviditelné je většina záření odrážena. Zelená část spektra je z části odrážena, proto vidíme rostliny zeleně. Proto lze říci, že odrazivost viditelné části spektra udává stav fotosyntetického aparátu a odrazivost blízkého infračerveného spektra udává množství biomasy. Senzorové systémy proto umí určit problémy v porostu, jako např. napadení rostlin, nedostatečná výživa, napadení škodlivým činitelem, ale nejsou schopné určit přesnou příčinu stresu (Lukas a kol. 2011). Senzorové systémy lze rozdělit na online (on-the-go) a na offline. Při online mapování měří přístroj během jízdy odrazivost porostu, podle které určí aplikační dávku, kterou rozmetadlo nebo postřikovač aplikuje (Lukas a kol. 2011). Výhodou toho systému je, že spektrální měření, zpracování dat, jejich interpretace a aplikace probíhá během jednoho přejezdu po pozemku (Lukas a kol. 2012). Při offline mapování jsou procesy mapování a aplikace oddělené. Příkladem takového měření rostlin je kontaktní měření. Toto měření na základě odrazivosti listu, který je např. mezi měřícími klapkami, odvozuje obsah chlorofylu. Pro získání prostorové variability se měření provádí na více místech pozemku. Dávka hnojení se odvozuje od odrůdových rozdílů. Další ze systémů offline mapování je dálkové měření. Při dálkovém měření se také měří 14

odrazivost porostů, ale jeho množství se udává v podobě vegetačních indexů. Nejpoužívanější index je NDVI, což je poměr odrazivosti červeného spektra ku odrazivosti blízce infračerveného spektra. Výhodou tohoto měření je vysoká plošná výkonnost a celé pokrytí pozemku. Nevýhodou je časová prodleva mezi měřením a aplikací (Lukas a kol. 2011). Díky ekonomické, technické a odborné náročnosti mapování jsou tyto systém v současné době většinou záležitostí firem, které se specializují na služby v precizním zemědělství. Finálním senzorovým mapování porostů je mapování výnosů a kvality produkce. V dnešní době se výnosové senzory stávají standartním vybavením sklízecích mlátiček. Nezbytné je znát vlhkost zrna z důvodu přepočtu výnosu na konstantní vlhkost,zpravidla na 15 %. Informace o výnosu je pro hospodařící podnik významná, protože podává informace o úspěšnosti agrotechnických zásahů a pro zjištění bilance živin. V minulost byli výnosové mapy podklad pro provádění hnojení. V současné době variabilita výnosu představuje pouze jednu informaci pro správné rozhodování. Kombinací výnosových map z více ročníků lze na pozemku rozlišit místa s rozdílným výnosovým potenciálem (Lukas a kol. 2011). Obr.1: Kontaktní (offline) měření obsahu chlorofylu chlorofylmetrem (http://www.yara.co.uk/crop-nutrition/tools-and-services/n-tester/) 3.3 Princip snímání senzory Vlastnosti rostlin se liší více než například vlastnosti půd. Je to dáno tím, že vlastnosti rostlin závisí nejen na půdě, ale také na odrůdě, úrovni výživy, mikroklimatu, použité agrotechnice, fázi růstu a na vlivech škodlivých činitelů. U rostlin je charakteristické, že se jejich vlastnosti mění také v čase v různých fázích vývoje. V důsledku těchto vlastností je doba snímání velmi důležitá (Heege 2013). 15

Snímání porostů prostřednictvím elektromagnetického záření je založeno na odrazivosti. Teoreticky by mohlo být založeno i na propustnosti nebo absorbanci. Problém je v tom že propustnost nebo absorbanci nelze snadno nebo dokonce vůbec zaznamenat systémy on-the-go. Je důležité si uvědomit, že odrazivost je do určité míry závislá na absorbanci i propustnosti. Záření, které je absorbování nebo přeneseno jinam není možné použít pro snímání. Z viditelného záření, které dopadá na zdravou a rostoucí rostlinu je značná část spotřebována pro fotosyntézu. Z toho důvodu je odrazivost ale i propustnost poměrně malá. Jsou však rozdíly ve viditelné části spektra. Odrazivost modré a červené části spektra je menší než odrazivost zelené části spektra. V případě rostlin je blízké infračervené záření rozděleno. Záření o vlnové délce 700 nm až 1300 nm má velmi nízkou absorbanci a tím pádem velkou odrazivost. Toto záření je označováno jako blízké infračervené záření (NIR). Část spektra s vlnovou délkou 1300 nm až 2500 nm je označována jako krátkovlnné infračervené záření (SWIR). Odrazivost půdy roste poměrně rovnoměrně s vlnovou délkou ve viditelné a blízké infračervené oblasti. Na rozdíl od toho odrazivost rostlin ve viditelných částech spektra je definována jako absorbance pro fotosyntézu a tudíž je nižší než u půdy. V blízké infračervené oblasti absorbance pro fotosyntézu umožňuje množení odrazu od rostlin. Důsledkem toho je zvýšený nárůst odrazivosti v přechodové oblasti z viditelného do blízkého infračerveného spektra. Měřící senzory spoléhají na rozdíly v odrazivosti půdy a rostlin (Heege 2013). Z tohoto pohledu je pro rostlinou výrobu je nejdůležitější množství biomasy a obsah chlorofylu. Množství biomasy je nejdůležitější u pícnin. U obilovin není množství biomasy tak důležité. Daleko důležitější je množství produkčních orgánů. Pro všechny plodiny je nejdůležitější množství listové plochy, kde probíhá fotosyntéza (Heege 2013). Tzv. listová pokryvnost (LAI) udává plochu vrchní strany listu na m 2 půdy. V průběhu vegetace se LAI zvyšuje. U obilnin může být dosaženo hodnoty LAI 5-9 (Lukas a kol. 2012). Některé přístroje snímají porost na základě fluorescence chlorofylu. Je to vlastnost, kdy je část energie ze světla zpět vyzařována do prostředí. Toto fluorescenční světlo má dobře definovatelnou vlnovou délku 685 740 nm. Intenzita vyzářeného fluorescenčního záření je opakem energie použité pro fotosyntézu. Toto může sloužit jako indikátor fotosyntetické přeměny světla (Oerke a kol. 2010) 16

Obr. 2: Rozdíl v odrazivosti světelného spektra mezi zdravým a nezdravým listem (http://www.aces.edu/pubs/docs/a/anr-1398/index2.tmpl) 3.4 N senzory na trhu 3.4.1 Fritzmeier Isaria V roce 2009 byl představen firmou Fritzmeier přístroj na mapování výživného stavu porostů, který je zaměřen na menší až střední podniky (Lukas a kol. 2012). Pracuje na principu snímání odrazivosti porostu. Tmavě zelená barva rostliny signalizuje, že rostlina obsahuje více chlorofylu a tím pádem i více dusíku. Naopak světle zelená barva signalizuje nedostatek dusíku v rostlině. Senzory systému Isaria pracují se čtyřmi vlnovými délkami. Tzn., že pracují se čtyřmi různými světelnými diodami od vlnové délky 660 nm (červená) do vlnové délky 780 nm (infračervená). To umožňuje pracovat se dvěma růstovými parametry. Jeden je IBI index, který hodnotí zapojení porostu (biomasu). Druhý index IRMI hodnotí výživný stav rostlin (příjem dusíku). Zapojení porostu se hodnotí v ranějších fázích vývoje BBCH 28-30 (začátek sloupkování). Příjem dusíku se hodnotí v pozdějších fázích vývoje od BBCH 30 až po začátek kvetení (BBCH 60-65). Výhodou systému Isaria je, že on-line hnojení lze kombinovat s výnosovým potenciálem pozemku, popřípadě s půdní zásobou živin. Cílem tohoto systému je, aby byl maximálně využit potenciál daného místa. V místech, kde je dlouhodobě nepříznivé prostředí pro vývoj rostliny (utužená půda, zamokřená, horší kvalita půdy) systém dávky dusíkatých hnojiv snižuje tak, aby se to ale neprojevilo na výnosu (www.zavesnatechnika.cz). Při vyhodnocování nepracuje pouze s vegetačními indexy, ale používá další zpřesňující informace jako jsou například mapy výnosového 17

potenciálu. V tomto případě systém pracuje následovně: pokud detekuje nedostatek dusíku na ploše, která má dlouhodobě střední nebo vysoký výnosový potenciál, zvýší dávku hnojiva. V opačném případě, když zjistí nedostatek dusíku na ploše, která má dlouhodobě podprůměrný výnosový potenciál, tak aplikuje minimální udržitelnou dávku. (Galambošová a kol. 2015). Další výhodou je, že naměřená data jsou přenášena do řídící jednotky bezdrátově. V absolutním módu měření odpadá kalibrace na poli, protože kalibraci obsahuje řídící jednotka. Tento systém je možno použit za jakýchkoliv světelných podmínek. S využitím mapových podkladů, které lze nahrát do ovládacího softwaru kombinujeme vlastnosti online a offline systémů (Lukas a kol. 2012). Diodové lampy vydrží v provozu až 50 tisíc hodin a umožňují snímání porostu až 2000 snímků za sekundu. Dle údajů výrobce se náklady na systém Isaria zaplatí při výměře 700 až 750 ha za jednu sezónu. Isarii lze také použít při aplikaci růstových regulátorů a desikantů. Pracuje se také na využití tohoto systému při aplikaci pesticidů, zejména fungicidů. Systém lze také použít při aplikaci P a K a jiných živin podle map zásobenosti půdy. V tomto případě se nedávkuje variabilně podle senzorů ale podle map (www.zavesnatechnika.cz). Obr. 3: Souprava vybavená systémem Isaria (Foto J. Škrabal) 3.4.2 Trimble GreenSeeker Tento senzor byl vyvinut firmou Ntech Industries, která je součástí společnosti Trimble. Pro měření používá záření LED diod, které pracují na základě měření odraženého záření v červeném a blízkém infračerveném spektru (NIR). Tento systém 18

používá k výpočtu dávky výpočet indexu NDVI. Pro pokrytí celého aplikačního záběru je však nutné instalovat více senzorů. Senzor snímá porost 100x za sekundu a spočítá index NDVI zprůměrovaný za jednu sekundu. Senzory je nutné před započetím práce kalibrovat. Kalibrace se provádí přejezdem po části pozemku. Po kalibraci je nutno zadat hodnoty dávek aplikace pro nulovou hodnotu a pro minimální a maximální hodnotu NDVI. Tento přístroj lze také zapojit kromě klasického palubního počítače Trimble i přes systém ISOBOX, který umožňuje ovládání v palubních terminálech ISOBUS (Lukas a kol. 2015). Obr. 4: Senzory GreenSeeker při aplikaci (www.porstlandtechnik.com/verkauf/12- aogreenseeker) 3.4.3 Yara N-sensor Tento senzorový systém byl vyvinut v Norsku firmou Hydro Agri v roce 2000. V současnosti se firma jmenuje Yara (Lukas a kol. 2012). Měří odrazivost ve viditelném spektru 400-700 nm. V tomto spektru se nejlépe určí obsah chlorofylu. Také měří ve spektru 700-1000 nm, kdy se nejlépe zjišťuje nárůst biomasy. Tento systém prodělal ve vývoji několik změn. Přístroj Yara N-sensor první generace byl při měření závislý na světelných podmínkách z důvodu, že byl vybaven čtyřmi pasivními senzory. Tyto senzory měří odraz světla od plodiny, což není možné např. v noci. Tento přístroj musel být také kalibrován. Kalibrace se provádí přístrojem Yara N-Testerem na referenční části pozemku. Získané hodnoty se přepočítaly podle tabulek na množství hnojiva v závislosti na odrůdě a vývojové fázi. Kalibrace se musí provádět na každém novém pozemku znova. Senzor vyžaduje zapojený porost a je vhodný pro použití při aplikaci dusíkatých hnojiv v kukuřici, bramborách, ozimých obilninách a řepce. Lze 19

jej také použít pro aplikaci růstových regulátorů (Lukas a kol. 2015). Pro správnou funkci je důležité umístění senzoru na traktoru. Před instalací je nutné ověřit si výpočtem zde plocha snímaná senzory je v aplikačním záběru stroje (Lukas a kol. 2012). Druhá generace přístroje Yara N-sensor ALS má oproti první generaci vlastní zdroj světla. Díky umělému zdroji světla, který vytváří xenonové lampy je možné používat tento přístroj 24 hodin denně (Lukas a kol. 2012). V případě hnojení obilnin senzorovými systémy jsou v průběhu vývoje rostlin uplatňovány rozdílné metody. Při produkčním hnojení se s zvyšujícími naměřenými hodnotami snižují dávky dusíkatých hnojiv. U horších porostů je dávka naopak zvyšována až na maximum. Naopak při kvalitativním přihnojování se při zvyšujících naměřených hodnotách zvyšují i dávky dusíku. Je to z toho důvodu, že čím je větší zelená plocha rostliny, tím více příjme dusíku v kapalné formě (Lukas a kol. 2015). Obr. 5: Yara N-sensor ALS při aplikaci (www.agropodnikhk.cz/aplikace-hnojivvariabilni-hnojeni-dusikem.html) 3.4.4 Topcon CropSpec Tento senzorový systém se skládá ze dvou senzorů, které se umísťují na pravou a levou stranu kabiny traktoru nebo postřikovače. Při měření odrazivosti používá záření o vlnové délce 730-740 nm (červené) a 800-810 nm (NIR) (Lukas a kol. 2015). Měří odrazivost porostu, kdy zjistí obsah chlorofylu v rostlinách, který souvisí s obsahem dusíku v rostlině. Tato metoda je přesná, nedestruktivní a poskytuje stabilní údaje (údaje výrobce). Výhodou tohoto systému jsou malé rozměry a velký záběr snímání. 20

Tento systém lze také použít pouze na snímání porostů offline režim (Lukas a kol. 2012). Obr. 6: Senzor Topcon CropSpec (www.topconpositioning.com/crop-sensing/canopysensing/cropspec) 3.4.5 Fritzmeier MiniVeg N Přístroj byl vyvinu firmou Fritzmeier ve spolupráci s Technickou univerzitou v Mnichově. Na trh se dostal v roce 2005 a od té doby prodělal několik změn (Lukas a kol. 2015). Pracuje na principu měření fluorescence chlorofylu. Laserové paprsky stimulují činnost chlorofylu v rostlině, což způsobí umělou fluorescenci. Současně se měří přirozená fluorescence, kterou vyvolává sluneční záření.. Poměr umělé a přirozené fluorescence podává informaci o stavu chlorofylu v rostlinách. Když je poměr vysoký tak značí, že rostlina má nedostatečnou výživu dusíkem nebo na ni působí stresové faktory. Senzory jsou upevněny na předním závěsu traktoru jen několik centimetrů nad porostem. Senzor zabírá záběr 6 m a skládá se ze čtyř samostatných jednotek. Používání tohoto senzoru nevyžaduje žádnou kalibraci, protože systém se kalibruje automaticky podle nastaveného standardu. Je možné tento přístroj používat již od fáze odnožování (BBCH 21-25) (Lukas a kol. 2012). Tento přístroj v současné době již není nabízen na trhu. 3.4.6 Agrocom CROP-Meter Je přístroj, který s upevňuje na přední závěs traktoru a měří hustotu porostu. Hustota je stanovena vychýlením kyvadla, které měří sílu odporu ohýbajících se rostlin potenciometrem. Při tomto měření je zohledňována rychlost jízdy a výška nad zemí (Lukas a kol. 2012). Protože přístroj musí mít pro měření odpor porostu nelze ho použít v raných fázích vývoje. Lze ho používat v porostech obilnin a řepky. V obilninách ho lze používat od fáze sloupkování (BBCH 31) po fázi zrání (BBCH 80). Pro aplikaci 21

dusíkatých hnojiv musí být přístroj nekalibrován. Kalibrace se provádí na dvou místech, které musí mít mezi sebou kontrast (Lukas a kol. 2015). Systém v současnosti již není nabízen na trhu. Obr. 7: Mechanismus měření v porostu (www.bauernzeitung.at/?id=2500,1025351,,) 3.4.7 AgLeader OptRx Tento senzorový systém je používán zejména v USA při přihnojování pšenice a kukuřice. Princip snímání je podobný jako u systému GreenSeeker. Je založen na měření odraženého záření v červené a NIR části spektra. Dávka hnojiva je určována podle vegetačního indexu srovnaného s referenční hodnotou. Ta je určována umístěním senzoru nad porost, který je dostatečně vyživený dusíkem, po dobu 5 minut (Lukas a kol. 2015). Tento systém pracuje se třemi druhy barevného spektra a to s červeným, red-edge a NIR zářením (Pěnčíková 2016). Uživatel jednoduše stanoví místo, kde je porost nejzdravější a dobře vyživený. Nejsou za potřebí žádné referenční plochy (www.agleader.com). Stanovená referenční hodnota je srovnávána s aktuální hodnotou. Čím je rozdíl mezi hodnotami větší tím je dávka hnojiva také vyšší (Lukas a kol. 2015). Na rozdíl od ostatních senzorů OptRx pracuje se dvěma vegetačními indexy. První index NDVI je přesnější v raných fázích vývoje porostu před zapojením porostu. Druhý index NDRE je přesnější v pozdějších fázích. Princip snímání je založen na tom, že v průběhu fotosyntézy rostliny rozdílně absorbují světlo červené a blízce infračervené části spektra. Zdravý porost více odráží NIR záření, ale slabý porost ho pohlcuje. Systém využívá červenou část spektra (670 nm), dlouhovlnné červené záření red-edge (730 nm) a NIR záření (780 nm). To všechno kvůli rozdílné odrazivosti různých částí červeného spektra (Pěnčíková 2016). 22

Obr. 8: Princip snímání rostlin senzorem AgLeader OptRx (www.agleader.com/products/directcommand/optrx-crop-sensors) 3.5 Výživa rostlin dusíkem Dusík společně s uhlíkem jsou nejdůležitější prvky v koloběhu živin v přírodě. Je nezbytný nejen pro rostliny, ale také pro všechny živé organismy (Vaněk a kol. 2007). Dusík je součástí chlorofylu, čímž zajišťuje přeměnu sluneční energie na chemickou energii. Je také součástí všech aminokyselin, z kterých se skládá každá bílkovina. Je také součástí purinových a pyrimidinových bází a nukleových kyselin a proto je důležitý také při předávání genetické informace. Dusík se také účastní syntézy bílkovin, účastní se metabolismu enzymů a vitamínů (Richter, Hlušek 1999). Obsah dusíku v půdě se pohybuje od 0,1% do 0,2% což představuje asi 3 6 tun dusíku na hektar ornice. Tento dusík se v půdě vyskytuje z 95% v organických sloučeninách, ve kterých je pro rostliny nepřístupný. Jsou to zbytky rostlin a živočichů, mikrobů a humusové látky. Aby byl dusík přítomný v půdě v organické hmotě přístupný pro rostliny musí projít procesem mineralizace (Vaněk a kol. 2007). Rostlina přijímá dusík pouze ve dvou formách a to ve formě aniontu nitrátového (NO 3 - a kationtu amonného (NH 4 + ). Obě formy jsou využitelné metabolismem, ale mají rozdílný význam. Rostlina dokáže také v omezené míře přijímat dusík z některých organických látek (např. močoviny nebo aminokyselin). Rostliny z čeledi bobovitých jsou schopny fixovat vzdušný dusík (N 2 ) pomocí symbiózy s hlízkovými bakteriemi. Tyto rostliny jsou schopny pomocí fotosyntézy tento vzdušný dusík přeměnit na formu NH 3 (Richter, Hlušek 1999). V půdě dusík podléhá několika přeměnám. V půdách biologicky činných je forma dusíku NH 3 oxidována. V tomto procesu mikroorganismy 23 )

oxidují NH 3 na NO - 3. Proces se nazývá nitrifikace a má dvě fáze: nitritaci a nitrataci. Tento proces je velmi vázán na vnější podmínky a to zejména na vlhkost a teplotu půdy. Při teplotách pod 5 C tento proces ustává. Denitrifikace je opačný proces, kdy nitrátový dusík v přítomnosti organických látek redukuje až na N 2. Tento proces probíhá při nedostatku kyslíku v půdě a přítomnosti dostatku nitrátů a lehce rozložitelných organických látek (Vaněk a kol. 2007). Příjem dusíku rostlinami je ovlivněn mnoha faktory. Podstatný vliv má ph půdy. Při kyselejší půdní reakci převažuje příjem NO - 3, v neutrální nebo alkalické půdní reakci se příjem obou forem vyrovnává nebo je příjem NH + 4 vyšší. Svoji roli v příjmu dusíku má také teplota. Při nízkých teplotách klesá příjem a využití aniontu NO - 3. V půdách s vysokou biologickou aktivitou převažuje příjem nitrátového aniontu, protože je v půdě pohyblivější. Příjem dusíku také ovlivňuje příjem ostatních iontů. Když bude výživa rostliny dusíkem tvořena především nitrátovou formou bude zvýšen příjem ostatních kationtů (K +, Ca 2+, Mg 2+ ). Při převažujícím příjmu kationtu NH + 4 bývá celkově snížen příjem iontů, hlavně kationtů. Rostliny využívají přijatý dusík ke tvorbě + organických sloučenin. Kationt NH 4 využívají přímo k syntéze aminokyselin, ale nitrátový aniont NO - 3 musí být převeden na formu amonnou. Tento proces redukce probíhá v pletivech rostliny, hlavně v listech pomocí enzymů (Vaněk a kol. 2007). 3.5.1 Nedostatek dusíku Při nedostatku dusíku se obsah dusíkatých látek v rostlině silně snižuje a rostliny se pomalu vyvíjí (Richter, Hlušek 1999). Snížená tvorba stavebních bílkovin se projevuje snížením růstu a snížením tvorby všech podstatných orgánů rostliny. Snížená tvorba chlorofylu má za následek snížení fotosyntézy a snížení tvorby biomasy. Rostliny s nedostatkem dusíku jsou slabší a mají světlejší barvu a porosty bývají nevyrovnané. Omezená tvorba nadzemní biomasy má za následek také snížení tvorby kořenové soustavy a tím i snížení příjmu ostatních živin do rostliny. Při nedostatku dusíku rostliny mají často kratší vegetační dobu (Vaněk a kol. 2002). Listy ve spodních patrech rostliny začínají dříve usychat a to proto, že rostlina dusík z nižších pater translokuje do mladších listů, aby zajistila jejich vývoj a také vývoj květů a plodů. Proto se může zdát že rostlina rychle dozrává (Richter, Hlušek 1999). U jednotlivých druhů rostlin se nedostatek dusíku projevuje rozdílně a záleží také na vegetační fázi, v které se rostlina nachází. U obilovin nedostatek dusíku v době odnožování sníží počet odnoží, 24

v době tvorby vegetačních vrcholů dochází ke snížení zrn v klasu, ve fázi sloupkování a metání dochází k redukci stébel a v pozdějších fázích vývoje dochází ke snížení kvality zrna a snížení HTS. To vede ke snížení kvality potravinářské kvality nebo spadá do kvality krmné. U okopanin a zelenin je žádoucí dostatek dusíku na začátku vegetace, ale na konci vegetace je žádoucí snížení výživy dusíkem a to kvůli podpoře fyziologického dozrávání a zvýšení kvality produktu (zvýšení cukernatosti, zlepšení senzorických vlastností). Stejně jako u okopanin a zeleniny je tomu při pěstování sladovnického ječmene, kde snížená výživa dusíkem ve druhé polovině vegetace zvýší tvorbu škrobu ale sníží tvorbu dusíkatých látek (Vaněk a kol. 2002). Obr. 9: Porovnání zdravého porostu (vpravo) a porostu trpícího nedostatkem dusíku (vlevo). www.yara.co.uk/crop-nutrition/crops/wheat/crop-nutrition/deficiencies/n/13394- nitrogen-deficiency-vs-healthy-plant---wheat/ 3.5.2 Nadbytek dusíku Rostliny s nadbytkem dusíku se vyznačují větší asimilační plochou, temně zelenou barvou. Spodní listy často žloutnou z nedostatku světla (Richter, Hlušek 1999). Nejcitlivější na přebytek dusíku v raných fázích vývoje (při vzcházení) jsou rostliny, které mají drobné semena. Proto je nutné dodržet dostatečný odstup mezi hnojením a setím a také se vyvarovat vyšších dávek dusíku před setím. V pozdějších fázích je dusík využíván hlavně k tvorbě biomasy. Jednotlivé druhy reagují na nadbytek dusíku jinak. U řepky je rostlina výrazně vyšší, má bohaté větvení. Cukrovka má velké zvlněné 25

listy. Obilniny jsou hustší, hodně olistěné a sytě zelené. Díky větší mohutnosti rostlin mají rostliny nedostatek pevných pletiv a rostliny velmi často poléhají. Velká hustota porostu má za následek zvyšující se vlhkost v porostu a tím náchylnost k houbovým chorobám. Přebujelý růst má za následek sníženou tvorbu cukrů a proto je rostlina velmi citlivá k nízkým teplotám. Při velkém nadbytku dusíku se mohou vyskytovat poškození okraje listů. Je to důsledkem toho, že přijatý dusík se v rostlině hromadí a přesáhne práh toxicity a listová pletiva jsou poškozována. Více toxický je dusík ve formě NH + 4, ale příznaky poškození jsou stejné i u nitrátové formy. V praxi toho poškození vzniká pouze v místech s lokálním přehnojením (místo plnění rozmetadla, porucha rozmetadla, několikanásobný přejezd po souvrati) (Vaněk a kol. 2002). Obr. 10: Poškození pšenice nevhodnou dávkou hnojiva DAM 390 (http://www.leadingfarmers.cz/gallery/preview.asp?act=&ix=501&page=1) 26

4 MATERIÁL A METODY Pokus na ověření senzorového systému Isaria od firmy Fritzmeier byl realizován v roce 2015 a 2016 na pozemcích obhospodařovaných společností Salix Morava a. s., středisko Zdounky. V roce 2015 byl pokus realizován na pozemku Díly u lesa o výměře 40,73 ha v katastrálním území obce Zborovice. V roce 2016 byl pokus realizován na dvou pozemcích v katastrálním území obce Zdounky. Realizace probíhala na pozemku Čtvrtě u Zdounek o výměře 71,84 ha a na pozemku Velička o výměře 28,15 ha. Všechny pozemky byly oseté pšenicí ozimou. 4.1 Popis lokalit a pozemků Všechny tři pozemky se nacházejí v řepařské výrobní oblasti v okrese Kroměříž. Zdounky leží v severozápadní části Zlínského kraje, asi 10 km jihozápadně od Kroměříže. Pozemek Díly u lesa leží v katastru obce Zborovice, 15 km jihozápadně od Kroměříže. Podle ČHMÚ je dlouhodobý normál teplot 8,1 C a průměrné srážky se pohybují dlouhodobě kolem 786 mm za rok. 4.1.1 Pedologické podmínky Podle BPEJ leží pozemek Díly u lesa v teplém a mírně vlhkém klimatickém regionu. Hlavní půdní typ tvoří hnědozem modální, kambizem modální a černozem modální. Pozemek je mírně sklonitý, v nadmořské výšce 260-330 m n. m. a je bezskeletovitý až mírně skeletovitý. Půda je hluboká až středně hluboká. Pozemek Čtvrtě u Zdounek leží v teplém a mírně vlhkém klimatickém regionu, hlavní půdní typ tvoří hnědozem. Leží v nadmořské výšce 210-265 m n. m. Je rovinatý až mírně svažitý, bezskeletovitý. Půda je hluboká. Pozemek Velička leží v mírně teplém a mírně vlhkém klimatickém regionu. Část pozemku je rovinatá až s mírným sklonem. Jsou zde také místa s výrazným sklonem, který je exponovaný jihovýchodně. Půda je bezskeletovitá až slabě skeletovitá a je hluboká až středně hluboká. Hlavním půdním typem je zde hnědozem, fluvizem a kambizem. 27

Obr. 11: Pozemek Díly k lesu dle LPIS Obr. 12: Pozemek Velička dle LPIS Obr. 13: Pozemek Čtvrtě dle LPIS 4.1.2 Průběh počasí Rok 2015 Při zakládání porostů v druhé polovině září 2014 a v říjnu byli nadprůměrné srážky a také teploty. Poslední dva měsíce roku 2014 byli teplotně nadprůměrné ale již srážkově průměrné. Celkově rok 2014 byl srážkově průměrný (96% normálu), ale teplotně byl oproti normálu teplejší o 1,8 C. Zima 2014/2015 byla srážkově 28

i teplotně nadprůměrná (leden byl o 3,1 C teplejší než je normál). Březen byl teplotně teplejší o 0,8 C a srážkově nadprůměrný. Další jarní měsíce byli srážkově výrazně podprůměrné. Duben a květen byl teplotně průměrný. Letní měsíce byli výrazně nadprůměrné. Průměrná teplota v srpnu byla 21.5 C což je o 4,5 C více než je normál (1961-1990). Srážkově byl červen a červenec výrazně podprůměrný (červen pouze 36% normálu, červenec 48%). Srpen byl díky přívalovým srážkám lehce nadprůměrný. Září a říjen byl opět výrazně srážkově podprůměrný, což způsobovalo potíže při zakládání porostů ozimů. Teplotně byli tyto měsíce lehce nadprůměrné. Konec roku byl teplotně nadprůměrný a srážkově podprůměrný. Celkově rok 2015 skončil ve výrazném srážkovém deficitu (75% běžných srážek) a teplotně byl teplejší o 1,5 C. Rok 2016 Leden byl teplotně lehce nadprůměrný a srážkově lehce podprůměrný. Únor byl výrazně srážkově bohatý (dvojnásobek průměrných srážek) a teplotně byl také nadprůměrný. Jarní měsíce byly teplotně lehce nadprůměrné a srážkově výrazně srážkově podprůměrné (kromě dubna 123% průměru). Letní měsíce byli srážkově podprůměrné kromě července, který byl srážkově nadprůměrný, což způsobovalo velké potíže při sklizni. Teplotně byly letní měsíce nadprůměrné. Září bylo teplé a suché (32% průměrných srážek. Říjen byl již teplotně podprůměrný a srážkově nadprůměrný. Konec roku byl chladnější a srážkově podprůměrný. Celkově byl rok 2016 srážkově lehce podprůměrný a teplotně nadprůměrný. Tab.1: Přehled průměrných teplot ve C v roce 2015 a 2016 a dlouhodobého průměru teplot ve Zlínském kraji. (zdroj dat: ČHMÚ) měsíc I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII 2015 ø teplota 0,6 0,2 4,1 8,1 12,8 17,0 20,7 21,5 14,1 8,4 5,4 2,6 normál -2,5-0,5 3,3 8,2 13,1 16,1 17,4 17,0 13,4 8,7 3,5-0,6 2016 ø teplota -2,0 3,8 3,9 8,4 13,7 18,0 19,2 17,1 15,6 7,5 3,8-1,3 normál -2,5-0,5 3,3 8,2 13,1 16,1 17,4 17,0 13,4 8,7 3,5-0,6 29

Tab. 2: Přehled průměrného úhrnu srážek v mm v roce 2015 a 2016 a dlouhodobého průměrného úhrnu srážek ve Zlínském kraji. (zdroj dat: ČHMÚ) měsíc I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII 2015 úhrn srážek 67 33 49 31 61 35 43 94 53 29 67 18 normál 47 46 44 56 82 102 89 83 58 50 64 60 2016 úhrn srážek 43 92 21 69 52 47 154 67 29 80 53 24 normál 47 46 44 56 82 102 89 83 58 50 64 60 4.2 Agrotechnické zásahy Osevní sledy Tab. č. 3: Osevní sledy 2007-2016 Díly k lesu Čtvrtě Velička 2007 ječmen jarní ječmen jarní řepka ozimá 2008 pšenice ozimá pšenice ozimá pšenice ozimá 2009 řepka ozimá řepka ozimá slunečnice roční 2010 pšenice ozimá pšenice ozimá pšenice ozimá 2011 řepka ozimá pšenice ozimá řepka ozimá 2012 pšenice ozimá řepka ozimá pšenice ozimá 2013 ječmen jarní pšenice ozimá pšenice ozimá 2014 řepka ozimá kukuřice na zrno řepka ozimá 2015 pšenice ozimá sója luštinatá pšenice ozimá 2016 pšenice ozimá pšenice ozimá 4.2.1 Příprava půdy Všechny porosty na pokusných pozemcích v roce 2014 a 2015 byly zakládány bezorebnou technologií. Po sklizni předplodiny následovala podmítka talířovým podmítačem Vädestad Carrier 12 m nebo radličkovým kypřičem Köckerling Vector 9 m. Předseťová příprava se prováděla radličkovým kypřičem Köckerling Vector 9 m nebo Köckerling Vario. V roce 2014 na pozemku Díly k lesu byla z důvodu vydatných srážek v září špatná struktura půdy. Předseťová příprava byla provedena dvakrát (Köckerling Vector 9 m) a s použitím kompaktoru Köckerling Allrounder 14 m. V roce 2015 bylo v době zakládání porostů výrazné sucho a také se musely pozemky několikanásobně připravovat, aby bylo vytvořeno ideální seťové lůžko. 30

4.2.2 Setí První rok pokusu byl na pozemku Díly k lesu pěstována odrůda Matchball. Byla zaseta 7.10.2014 a výsevek činil 200 kg.ha -1. Druhý rok pokusu byla na pozemku Čtvrtě pěstována odrůda Tobak. Výsevek byl 185 kg.ha -1 a setí proběhlo 6.10.2015. Na pozemku Velička byla zaseta odrůda Rebell s výsevkem 185 kg.ha -1. Setí proběhlo 29.9.2015. Všechny porosty byly založeny pneumatickým secím strojem Horsch Pronto 8 m. V roce 2015 byli pozemky zaváleny válci cambridge. 4.2.3 Hnojení Předplodina pro pozemek Díly k lesu byla řepka ozimá. Po podmítce bylo na pozemek aplikováno fosforečno-dusíkaté hnojivo s obsahem síry Polidap v dávce 110 kg.ha -1. Na jaře byla ve formě regeneračního přihnojení aplikováno hnojivo ledek amonný s dolomitem v dávce 200 kg.ha -1. Produkční a kvalitativní přihnojení bylo prováděno online systémem Isaria a je popsáno níže. Mezi produkčním a kvalitativním přihnojení byl aplikován roztok močoviny a listové hnojivo Litofol+, které obsahuje dusík, hořčík a síru. Na pozemku Čtvrtě byla předplodina sója luštinatá. Jako základní hnojení bylo aplikováno fosforečné hnojivo superfosfát 40% v dávce 100 kg.ha -1. Na jaře byl aplikován ledek amonný s dolomitem v dávce 180 kg.ha -1. Po produkčním přihnojení byli aplikovány listová hnojiva Yara Vita Mantrac a Coptrack, které obsahují mangan a měď. S těmito listovými hnojivy byl aplikován roztok močoviny. Dále byla aplikován roztok hořké soli opět v kombinaci s roztokem močoviny. Předplodina na pozemku Velička byla pšenice ozimá. Sláma byla rozdrcena a na podporu rozkladu a úpravu poměru C:N bylo aplikováno hnojivo DAM 390 v dávce 100 kg.ha -1. Jako základní hnojení byla opět provedena aplikace superfosfátu v dávce 135 kg.ha -1. Při regeneračním přihnojení bylo aplikováno 250 kg ledku amonného s dolomitem na hektar. Další aplikace hnojiv je shodná s aplikací na pozemku Čtvrtě. Produkční a kvalitativní přihnojení pšenice bylo provedeno systémem Isaria. Aplikace ostatních uvedených hnojiv byla prováděna uniformně neseným rozmetadlem Amazone ZA-TS 4200. Kompletní přehled aplikovaných hnojiv viz příloha tab. 9, 10, 11 31

4.2.4 Chemická ochrana Na pozemku Díly k lesu byl po vzejití výdrolu řepky aplikován neselektivní herbicid. Osivo bylo ošetřeno přípravkem proti sněti. V polovině dubna bylo provedeno zkrácení stébla dvěma regulátory růstu. Další ošetření bylo prováděno proti chundelce metlici, dvouděložným plevelům, padlí travnímu, rzím, mšicím a braničnatkám. Pozemek Čtvrtě byl na podzim ošetřen přípravky proti dvouděložným a jednoděložným plevelům a proti mšicím. Začátkem dubna byl aplikován morforegulátor na zpevnění stébla. Tento zásah byl za dva týdny opakován. Dále byl opakován postřik proti dvouděložným plevelům. Další aplikace byli proti rzím, kohoutkům, mšicím, padlí a fuzariózám. Na pozemku Velička byly aplikace stejné jako na pozemku Čtvrtě. Všechny aplikace chemických přípravků na ochranu rostlin byli aplikovány samochodným postřikovačem Amazone Pantera nebo taženým postřikovačem Amazone UX4200. Podrobný přehled konkrétních chemických přípravků a dávek viz přílohy tab. 12, 13, 14 4.3 Návrh pokusu Předmětem pokusu byl online senzorový systém Isaria od firmy Fritzmeier. Cílem bylo ověření systému v provozních podmínkách a ověření vlivu způsobu variabilní aplikace dusíkatých hnojiv a její vliv na výnos a kvalitu zrna pšenice ozimé. 4.3.1 Rok 2015 V roce 2015 byl vybrán pozemek Díly u lesa (40,73 ha) na ověření senzorového systému. Pokus byl navržen ve třech variantách a každá varianta měla čtyři opakování: Varianta č.1: KONTROLA: uniformní aplikace dle doporučení agronoma Varianta č.2: 1BODOVÝ MODUS BEZ MAPY: stanovení dávky na základě online měření senzorů Varianta č.3: ABSOLUTNÍ MODUS S MAPOU: stanovená dávky probíhalo na základě online senzorového měření a na základě podkladových map s výnosovým potenciálem 32

Obr. 14: Rozmístění jednotlivých variant a výnosového potenciálu na pozemku Díly k lesu (Lukas, Novák 2015) Aplikace hnojiva byla provedena formou produkčního přihnojení ve fázi začátek sloupkování (BBCH 30) dne 9.4.2015. Bylo aplikováno hnojivo DAM 390 (30% N). Kvalitativní přihnojení bylo provedeno dne 13.5.2015. Bylo aplikováno hnojivo ledek amonný s vápencem (27% N). Tyto dvě dávky byly aplikovány na základě měření senzoru Isaria a jeho různých nastavení. Na pozemku bylo rozmístěno 60 kontrolních míst tak, aby byli rovnoměrně rozmístěny mezi jednotlivé varianty ale také aby byli rovnoměrně rozmístěny mezi místa s různým výnosovým potenciálem. Kontrolní místa sloužila k hodnocení porostů během produkčního a kvalitativního hnojení a také k odběru zrna při sklizni k zjištění kvality a výnosu zrna. Pozemek byl rozdělen na 9 výnosových zón a výnos byl nastaven na 8 t.ha -1. Pokus byl navržen ve třech variantách pásech o šířce 48 m ( 12+24+12). Rozmístění variant je navrženo dle kolejových řádků a informaci o výnosovém potenciálu. 33

4.3.2 Rok 2016 V roce 2016 byli vybrány dva pozemky: pozemek Čtvrtě (72 ha) a pozemek Velička (28 ha). Testování navazovalo na testování z roku 2015 a bylo rozšíření o dvě varianty (celkem 5 variant): Varianta č.1: KONTROLA: uniformní aplikace dle doporučení agronoma Varianta č.2: 1BODOVÝ MODUS BEZ MAPY: stanovení dávky na základě online měření senzorů Varianta č.3: ABSOLUTNÍ MODUS S MAPOU: stanovení dávky na základě online měření senzory a na základě podkladové mapy s výnosovým potenciálem Varianta č.4: 1BODOVÝ MODUS S MAPOU: stanovení dávky na základě jednobodové kalibrace online senzorů a na základě podkladové mapy Varianta č.5: PODKLADOVÁ MAPA: stanovení dávky na základě doporučení agronoma s přihlédnutím k mapě výnosového potenciálu Obr. 15: Rozmístění jednotlivých variant a výnosového potenciálu na pozemku Čtvrtě (Lukas, Novák 2016) 34

Obr. 16: Rozmístění jednotlivých variant a výnosového potenciálu na pozemku Velička (Lukas, Novák 2016) Aplikace hnojiv byla provedena formou produkčního přihnojení v růstové fázi začátek sloupkování (BBCH 30) hnojivem močovina Urea Stabil (46% N) dne 4.4.2016. Kvalitativní přihnojení proběhlo v růstové fázi metání (BBCH 44). Bylo aplikováno hnojivo ledek amonný s vápencem (27% N) dne 17.5.2016. Tyto aplikace byli opět provedeny na základě měření senzoru Isaria a jeho variant nastavení. Pokus byl navržen v 5 variantách pásech, které byli široké 24 m, což je záběr aplikační techniky. Pásy byli rozmístěné mezi kolejovými řádky, takže aplikace na jednom pásu probíhala ve dvou záběrech aplikační techniky. Na pozemku Čtvrtě byl výnos nastaven na 8,5 t.ha -1 a na pozemku Velička byl výnos nastaven na 7,5 t.ha -1. 35

Obr. 17: Souprava při aplikaci hnojiva Urea Stabil 4.4.2016 (Foto: V. Lukas) 4.3.3 Sklizeň První rok testování byl pozemek sklizeň 1.8.2015 sklízecí mlátičkou New Holland CR 9.80. Sklízecí mlátička byla vybavená výnosoměrným čidlem, které se na kalibrovalo při průjezdu souvratěmi pozemku. Po kalibraci následovala sklizeň jednotlivých variant pásů. Zrno sklizené z každého pásu (varianty) bylo zvlášť odvezeno na váhu. První den byla sklizena pokusná plocha, následující den byl sklizen zbytek pozemku. Průměrný výnos pozemku byl 11,3 t.ha -1. V roce 2016 probíhala sklizeň z důvodu nepřízně počasí od 27.7.2016 do 5.8.2016. Sklizeň probíhala sklízecí mlátičkou New Holland CX 8.80 vybavenou výnosoměrným čidlem s GPS záznamovým zařízením. Kalibrace výnosoměrného čidla byla provedena prvními jízdami po souvrati pozemků. Pozemek Velička vlivem přívalových srážek byl polehlý. Polehlá plocha se následně ještě více zvýšila po přívalových srážkách 31.7.2016. To způsobilo následné nesklizení středové části pozemku a absenci dat z 2,9 ha. Průměrný výnos na pozemku Čtvrtě byl 9,3 t.ha -1 a na pozemku Velička 7,7 t.ha -1. 36

Obr. 18: Sklizeň pozemku Díly k lesu a vysečené pásy jednotlivých variant (Foto V. Lukas) Obr. 19: Sklizeň na pozemku Velička (vlevo) a dokumentace polehlého porostu (vpravo) na pozemku Velička (Foto: V. Lukas) 37

kg N/ha 5 VÝSLEDKY A DISKUZE 120 Dávka N2 + N3 110 100 90 80 70 Díly k lesu Čtvrtě Velička 60 50 v1 v2 v3 v4 v5 Obr. 20: Porovnání dávek dusíku (N2 + N3) v jednotlivých variantách V první roce testování byli stanoveny tři varianty pokusu (pozemek Díly k lesu). V porovnání souhrnných dávek dusíku za produkční a kvalitativní dávku (N2 + N3) na obr. 20 byla nejmenší dávka aplikována v kontrolní variantě (v1). Mezi ostatními variantami nebyl značný rozdíl. Nejvíce dusíku bylo aplikováno ve variantě 1bodový modus bez mapy (v2). V druhé roce testování na pozemcích Čtvrtě a Velička byli rozdíly markantnější. V prvních dvou variantách (v1 a v2) byli na obou pozemcích aplikován stejné dávky. Největší rozdíl byl ve variantě absolutní modus s mapou (v3). Rozdíl v dávce činil 44,6 kg N/ha. Tento rozdíl byl pravděpodobně způsoben několika faktory. Na pozemku Velička, kde byla aplikována nižší dávka jsou odlišné půdní podmínky a další jsou roli mohla hrát místy velká svažitost pozemku. Na rozdílu se mohla také podílet předplodina, která byla na pozemku Čtvrtě lepší (sója). Ve variantě 1bodový modus s mapou (v4) byla také aplikována vyšší dávka na pozemku Čtvrtě. Ve variantě podkladová mapa (v5) byla aplikována mírně vyšší dávka na pozemku Velička. K podobným výsledkům dospěla i Galambošová (2015), která zjistila že rozdíl v aplikovaných dávkách dusíku byl u jednotlivých pozemků velmi rozdílný (na jednom pozemku o 21 kg N nižší, na druhém o 49 kg N vyšší). 38

dávka N2+N3/výnos (kg N/t) Podle tab. č.4 byla průměrně nejmenší dávka dusíku aplikována na pozemku Velička. Tento pozemek má v porovnání s ostatními nejmenší výnosový potenciál a proto ve variantách, kde byla použita podkladová mapa výnosového potenciálu (v3 a v4) byly dávky dusíku výrazně menší než na pozemku Čtvrtě a Díly k lesu. Tab. č. 4: Přehled maximálních, minimálních a průměrných hodnot k obr. 20 a 21. Efektivita využití N na tunu N2 + N3 (kg N/ha) produkce (kg N/t) Díly k lesu Čtvrtě Velička Díly k lesu Čtvrtě Velička Max 104,6 114,39 115,07 9,9 12,8 15,1 Min 102 111,86 68,42 9 11,8 9,3 Průměr 105,9 112,9 102 9,34 12,14 13,56 16 Efektivita využití N (N2+N3) na t výnosu 15 14 13 12 11 Díly k lesu Čtvrtě Velička 10 9 8 v1 v2 v3 v4 v5 Obr. 21: Efektivita využití produkční a kvalitativní dávky N na jednu tunu produkce. Největší efektivita využití dusíku byla ze všech pozemků na pozemku Díly k lesu (obr. 21). Tento fakt byl způsoben nejspíše tím, že v roce 2015 byli celorepublikově nadprůměrné výnosy a ideální průběh počasí v době tvorby výnosu pšenice. Naopak nejhorší efektivita využití dusíku byla na pozemku Velička, kromě varianty absolutní modus s mapou (v3), kde byla efektivita využití dusíku srovnatelná s pozemkem Díly k lesu. Je nutné ale zmínit, že na pozemku Velička mělo zrno nejvyšší obsah dusíkatých 39

látek (obr. 23). Na pozemku Čtvrtě byla efektivita využití dusíku mezi jednotlivými variantami srovnatelná. Mírně vyšší byla u varianty 1bodový modus bez mapy. V tabulce č. 4 jsou uvedeny maximální, minimální a průměrné hodnoty efektivity využití dusíku. Rozdíly mezi variantami na jednotlivých pozemcích jsou pravděpodobně způsobené nastavením systému pro jednotlivé varianty. 12 Využití N2 na tunu výnosu kg N/t výnosu 11 10 9 8 7 6 Díly k lesu Čtvrtě Velička 5 v1 v2 v3 v4 v5 Obr. 22: Využití produkční dávky N na tunu výnosu Využití produkční dávky dusíku na jednotku produkce bylo nejlepší na pozemku Díly k lesu. Mezi jednotlivými variantami nebyli značné rozdíly. V druhém roce byla efektivita využití produkční dávky na vytvoření jedné tuny výnosu lepší na pozemku Čtvrtě. Pozemek Velička měl nejhorší využití produkční dávky na tunu výnosu, kromě varianty 3, kde bylo využití srovnatelné s pozemkem Díly k lesu. Důvodem byli již zmiňované půdní a terénní podmínky a vliv předplodiny. Tab. č.5: Přehled maximálních, minimálních a průměrných hodnot k obr. 22 a 23. Využití N2 na produkci (kg N/t) Obsah N látek (%) Díly k lesu Čtvrtě Velička Díly k lesu Čtvrtě Velička Max 6,5 9,2 10,6 13,45 12,24 14,39 Min 6,1 8,5 6,4 13,5 11,8 13,97 Průměr 6,26 8,7 9,52 13,47 11,97 14,12 40

% N látek 15 14,5 14 13,5 13 12,5 12 11,5 11 10,5 10 Obsah N látek v zrnu v1 v2 v3 v4 v5 Díly k lesu Čtvrtě Velička Obr. 23: Obsah N látek v zrnu na jednotlivých pozemcích a jednotlivých variantách Nejlepší kvality zrna bylo dosaženo na pozemku Velička (obr. 23). Nejlepší hodnota byla dosažena ve variantě 1bodový modus s mapou (v4). Na tomto pozemku byli aplikovány také největší dávky dusíku, ale výnos byl nejmenší ze všech třech pozemků. Na rozdíl mezi množstvím aplikovaného dusíku, výnosem a obsahem dusíkatých látek má největší vliv pěstovaná odrůda. Svoji roli mohlo také sehrát počasí. Na pozemku Čtvrtě byl obsah dusíkatých látek nejmenší a to i přes to, že měl nejlepší předplodinu. Celkově byl obsah dusíkatých látek v jednotlivých variantách srovnatelný. V tabulce č. 5 jsou uvedeny maximální a minimální hodnoty. Největší rozdíl mezi maximální a minimální hodnotou byl 0,44 %. 41

Obr. 24: Prostorové rozložení výnosu na pozemku Díly k lesu (Lukas, Novák 2015) Obr. 25: Prostorové rozložení výnosu na pozemku Čtvrtě (Lukas, Novák 2016) 42

Obr. 26: Prostorové rozložení výnosu na pozemku Velička (Lukas, Novák 2016) 12 Výnos t.ha -1 11 10 9 8 7 6 Díly k lesu Čtvrtě Velička 5 v1 v2 v3 v4 v5 Obr. 27: Porovnání výnosu v jednotlivých variantách a pozemcích. 43