Základy statistické zpracování dat v programu R

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00027006%3A_____%2F24%3A10177567" target="_blank" >RIV/00027006:_____/24:10177567 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.youtube.com/watch?v=MmXQsmoydLg" target="_blank" >https://www.youtube.com/watch?v=MmXQsmoydLg</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Základy statistické zpracování dat v programu R

Popis výsledku v původním jazyce

Činnost spojená se zemědělstvím je spojena s informacemi. Platí to o to víc, čím méně lidí se v tomto oboru fyzicky angažuje. Pro praxi je tak zásadní s daty a informacemi pracovat efektivně a zároveň kriticky. Umět je získávat, zpracovávat, vyhodnocovat, interpretovat a na jejich základě přijímat rozhodnutí či opatření. Pro fázi zpracování dat je dostupná celá řada nástrojů a metod, které je užitečné znát nebo alespoň mít o nich takovou míru povědomí, která umožní je používat užitečným způsobem. Statistické zpracování dat základním přístupem pro ověření vstupní kvality dat resp. jejich vyhodnocení. Uplatňuje se nejen ve výzkumu, ale i v praktických rutinách, kde jsou procesně data zpracovávána v softwarových programech různého zaměření či v cloudových řešeních. V mnoha případech využívají jádra a moduly programu R, volně dostupného statistického softwaru. Cílem tohoto workshopu bylo frekventanty seznámit nejen s důležitostí statistického přístupu ke zpracování dat, ale i způsoby sběru dat zemědělskou a bezpilotní technikou. Sběr dat bezpilotní technikou je dnes dostupnou, rychlou a efektivní možností, jak se dozvědět o snímaném pozemku či porostu velké množství důležitých informací. Velmi vhodně doplňuje či nahrazuje volně dostupnou datovou vrstvu satelitních platformy multispektrálních či RGB dat Sentinelu 2. Výhodou je schopnost zisku dat i v oblačných situacích, operativnost, vyšší prostorové rozlišení možnost využití další senzorové techniky v podobě např. LWIR kamer či aktivního LIDAR senzoru. Příspěvek Ing. Jan Lukáše, Ph.D. (VÚRV, v.v.i.) zevrubně demonstroval všechny podstatné aspekty spojené s kvalitním sběrem a zpracováním spektrální a termálních dat na různých praktických příkladech vyskytujících se v praxi, navázaných na výživu i ochranu rostlin včetně sledovaní porostu či půdy v časových řadách. V krátkosti se účastníci seznámili s technickými aspekty, které ovlivňují kvalitu sbíraných dat, konkrétní technikou i programovými nástroji používanými pro zpracování dat i jejich interpretaci. Zároveň byl demonstrován příklad využití softwaru R pro zpracování velkých datových souborů. Bc. Nela Gloriková, (VÚRV, v.v.i.) následně ozřejmila frekventantům základy organizace dat pro jejich zpracování, koncept středních hodnot, rozptylu i odchylek na konkrétních příkladech navázaných na popisnou statistiku. V další části pak nastínila možnosti programu R, včetně základního pracovního prostředí a jeho modularity využitelné pro konkrétní rutiny zpracování dat. V závěrečném příspěvku pak byla zástupcem STROM Praha představena zemědělská technikou pracovního systému John Deere, které umožňuje nejen sběr dat přímo na poli, ale dále nabízí nástroje a prostředí pro jejich zpracování, které jsou pro zemědělce dnes dostupné.

Název v anglickém jazyce

Basics of statistical data processing in the R program

Popis výsledku anglicky

Activities related to agriculture are connected with information. This is even more true the fewer people are physically involved in this field. It is essential for practice to work with data and information effectively and critically. To be able to obtain, process, evaluate, interpret and take decisions or measures based on them. A whole range of tools and methods are available for the data processing phase, which are useful to know or at least have a level of awareness of them that will allow them to be used in a useful way. Statistical data processing is a basic approach for verifying the input quality of data or their evaluation. It is applied not only in research, but also in practical routines, where data is processed in software programs of various specializations or in cloud solutions. In many cases, they use the cores and modules of the R program, a freely available statistical software. The aim of this workshop was to introduce participants not only to the importance of a statistical approach to data processing, but also to methods of data collection using agricultural and unmanned equipment. Data collection using unmanned technology is today an accessible, fast and effective way to learn a large amount of important information about the scanned plot of land or vegetation. It very conveniently complements or replaces the freely available data layer of the Sentinel 2 satellite platform of multispectral or RGB data. The advantage is the ability to obtain data even in cloudy situations, operability, higher spatial resolution, and the possibility of using other sensor technology in the form of, for example, LWIR cameras or an active LIDAR sensor. The contribution of Ing. Jan Lukáš, Ph.D. (VÚRV, v.v.i.) thoroughly demonstrated all the essential aspects associated with high-quality collection and processing of spectral and thermal data on various practical examples found in practice, linked to plant nutrition and protection, including monitoring of vegetation or soil in time series. In short, the participants were introduced to the technical aspects that affect the quality of the collected data, the specific technique and software tools used for data processing and interpretation. At the same time, an example of using the R software for processing large data sets was demonstrated. Bc. Nela Gloriková, (VÚRV, v.v.i.) subsequently explained to the participants the basics of data organization for processing, the concept of mean values, variance and deviations on specific examples linked to descriptive statistics. In the next part, she outlined the possibilities of the R program, including the basic working environment and its modularity usable for specific data processing routines. In the final contribution, a representative of STROM Prague introduced the agricultural equipment of the John Deere work system, which not only allows data collection directly in the field, but also offers tools and environments for their processing, which are available to farmers today.

Druh

W - Uspořádání workshopu

CEP obor

—

OECD FORD obor

40106 - Agronomy, plant breeding and plant protection; (Agricultural biotechnology to be 4.4)

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2024

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Místo konání akce

Praha-online

Stát konání akce

CZ - Česká republika

Datum zahájení akce

—

Datum ukončení akce

—

Celkový počet účastníků

80

Počet zahraničních účastníků

—

Typ akce podle státní přísl. účastníků

CST - Celostátní akce