Wyzwanie: Big Data w Rolnictwie

Głównym wyzwaniem była wydajna obsługa 1 129 792 rekordów telemetrycznych rejestrowanych z wysoką częstotliwością. Wstępna implementacja oparta na strumieniowaniu WFS (Batch Processing) dowiodła sprawności przesyłu, jednak wymagała optymalizacji w zakresie czasu odpowiedzi interfejsu.

Stack Technologiczny

• Baza: PostgreSQL 17 + PostGIS (Indeksy GIST).
• Optymalizacja: Widoki zmaterializowane z unikalnym indeksem.
• Transfer: GeoServer z optymalizacją zapytań SQL.

Procesy ETL

Automatyzacja czyszczenia i standaryzacji danych z systemów John Deere (roczniki 2024/2025). Zastosowano mechanizmy ładowania wsadowego (Batching) oraz transformację struktur JSON do tabelarycznych modeli PostGIS.

Efekt Skalowania

Dzięki wdrożeniu indeksowania przestrzennego i agregacji bazodanowej, system oferuje błyskawiczną korelację danych historycznych z aktualną zasobnością gleby. Rozwiązanie łączy elastyczność Open Source z wydajnością komercyjnych systemów FMIS klasy Enterprise.

Kalkulator Siewny

Aplikacja webowa wspierająca decyzje. Algorytm przelicza normy wysiewu (szt./m²) na masę (kg/ha).

Wtyczki QGIS

• Sampler Calculator: Automatyzacja siatki poboru prób glebowych.
• Mergorator: Scalanie geometrii działek i atrybutów.

WebGIS: Krzykosy

Interaktywna mapa gminy. Demonstracja technologii GeoServer i Leaflet.

R Statistics: Finlandia

Raport analityczny wykonany w R + Quarto. Wizualizacja danych statystycznych.

Portfolio Kartograficzne

Zbiór wybranych wizualizacji i wydruków mapowych (PDF).

Sekcja Badań Podwodnych UAM

Aktywny członek Koła Naukowego Przyrodników.

Projekt Badawczy (W toku)

Nowy temat badawczy z zakresu teledetekcji i monitoringu upraw.