Geir-Harald Strand
Head of Research
(+47) 415 01 640
geir.harald.strand@nibio.no
Place
Ås O43
Visiting address
Oluf Thesens vei 43, 1433 Ås
Abstract
Lønsemda i dei grovfôrbaserte husdyrproduksjonane i tilskotssone 5B har vore lågare enn andre tilskotssoner i Sør-Noreg gjennom mange år. Sone 5B omfattar Vestlandet, det vil seie fylka Vestland, Møre og Romsdal og kommunane i Rogaland utanom Jæren, Gjesdal, Bjerkreim og Strand. Dette er ein region prega av fjordar og fjell med mange små driftseiningar med driftsvanskar i form av bratt terreng og mange og små jordteigar og utfordrande klima. I dette prosjektet er det føreteke ein grundig analyse av lønsemda for dei aktuelle sonene og sett på kva faktorar som er dei viktigaste årsakene til forskjellane. Det er høgare kraftfôrforbruk per dyreeining i sone 5B enn i de andre sonene. Det kan tyde på lågare grovfôrgrunnlag i høve til produksjonsomfang. Avdrått på mjølk er høg i sone 5B. Bruka i sone 5B har større prosent innmarksbeite. Det er også mykje innsett kapital i drifta og høge maskinkostnader per dekar i sonen. Bruka i sone 5B er noko mindre i produksjonsomfang og har større driftsvanskar samanlikna med dei andre sonene. Dette medfører høgare arbeidsforbruk. Driftsvanskane som er sett på her, er storleik på teigar, form på teigane, grad av fulldyrka areal og kor bratt terrenget er.
Authors
Geir-Harald StrandAbstract
This paper examines strategies that can be used to determine the appropriate binarization of predictive land-cover maps to produce categorical land-cover maps, in this study used to separate peatland from non-peatland. Seven different strategies were applied to two predictive peatland maps, and the accuracy of the resultant binary land cover maps was evaluated. The main objective was to find the most effective approach to include as much peatland as possible, while simultaneously keeping the amount of noise (false positives) in the peatland map at a minimum. The best overall results were obtained with metrics related to correlation in the confusion matrix. Cohen’s Kappa and the F1 score (defined as the harmonic mean of precision and recall) both reached their maximum at the same cutoff value, producing a land cover map with relatively high recall and limited amounts of noise in terms of false positive results. Maximizing the F1 score does not necessarily produce the optimal result for all applications. The intended purpose of the map must also be considered when deciding whether it is more important to increase true positive results or minimize false positives. In this study, selecting the cutoff point by maximizing Cohen’s Kappa or the F1 score proved to be the most effective overall strategy for dichotomizing the maps. Other strategies may be more appropriate when the distribution of the predictive scores is more balanced or there is a partisan preference for enhancing either user’s accuracy or producer’s accuracy.
Abstract
Arealtilskudd beregnes ut fra geografisk sone og vekstgruppe. I dette oppdraget er bakgrunn for geografisk arealsoneinndeling i kommunene Bjerkreim, Gjesdal og Strand undersøkt, med utgangspunkt i tilgjengelig informasjon fra offentlige dokumenter og litteratur (kap. 1). Kommunene Bjerkeim, Gjesdal og Strand har siden 1994 vært plassert i sone 3, sammen med jordbruksforetak i kommuner på Østlandet. I kapittel to er areal- og produksjonsgrunnlaget, utvikling i tal kyr og sau (2019-24) og utvikling i tilskuddssatser (2017-24) undersøkt. Utgangspunktet for gjennomgangen er kommunene Bjerkreim, Gjesdal og Strand (heretter; region BGS), men gjennomgangen synliggjør samtidig utviklingen for øvrige jordbruksforetak i sone 3 (heretter; region 3) og sone 5B (heretter; region 5B) . I region BGS dominerer grovfôrproduksjon, noe som også er tilfellet i region 5B. I region 3 er kornproduksjon dominerende, men slik produksjon er tilnærmet fraværende i region BGS og 5B. Dette har nødvendigvis økonomiske konsekvenser for foretakene i region BGS. For å synliggjøre hvor krevende jordbruksarealet er å drive, er det utarbeidet indikatorer på driftsvansker for region BGS, 3 og 5B i kapittel tre. Driftsvanskeindikatorene vurderer størrelse, helling, og form på jordstykkene. For fulldyrka og overlatedyrka jord ligger region BGS mellom region 5B og 3 når det gjelder størrelse og helling. Når driftsvansken vurderes etter jordstykkets form, kommer region BGS bedre ut enn øvrige regioner. Formen på innmarksbeitene viser størst driftsvanske i region BGS. Dette er relevant i og med at 56 % av innmarksbeitene i denne regionen er godkjent spredeareal for husdyrgjødsel.