丹·普拉斯根据得到的数据进行耕作。

他经常以“基于我们的投资回报计算……”工具来回答记者关于园艺决策的疑问。

业界内的每个人都这么说，但华盛顿水果和生产公司的不同之处在于“他们确实那样做了”，种植者查理·德·拉·查佩尔这样说。

丹·普拉斯说，慎重经营农场是每一家公司的传统，但是数据收集和分析方面的新进展可以提供更多关于改进的见解。

当被问及和他的侄子丹尼克一起务农学到了什么时，丹·普拉斯说，“嗯，他们的确擅长电子表格。"

丹·普拉斯说，在过去六年左右的时间里，华盛顿水果公司使用数据集约型方法进行作物负载管理，在提高产量、水果质量和稳产方面取得了巨大进步。

管理者开发一种目标作物负载技术，利用树干横截面积来预设幼树的目标产量，利用历年产量来指导老树的目标产量。然后，在修剪之前，他们清点样本树上的芽数，并把它们切开，看看这些短枝和顶梢到底有多少是花芽。

丹·普拉斯说，将花芽的百分比乘以总芽数，可以获得潜在的作物负载量。

考虑每个品种的坐果情况，保守情况下减去10%的误差，进而知道你需要修剪到什么程度。

华盛顿水果公司安装了V型棚架系统，以支撑苹果植株，包括位于亚基马谷响尾蛇岭牧场上的新的蜜脆嫁接区。 (TJ Mullinax/Good Fruit Grower)

“在电脑上记录数字是很棒的，但是你还是要去田间看看到底是什么样子”，丹·普拉斯说。“直到你修剪，再次收集数据，并把它放在这里进行分析，否则你不知道结果会怎样”。

一旦修剪人员开始工作，管理人员将继续抽取芽样本，以确保目标策略。

当花蕾开始萌发时，它们重复同样的计数过程，以指导人工疏花。考虑到整个栽植区树冠大小的差异性，他们还使用三种树冠指标来获得目标花量。到疏幼果时他们再次重复这一过程。

这意味着随着更多指标的增加，电子表格上的数据会逐年增长。

丹·普拉斯说：“我试图尽量减少我们在现场做的事与电脑捕获的内容之间的脱节。”经过多年在电子表格中添加更多数据后，他说他相信自己已经在这个过程中有所收获。“我们取得了巨大的进步，但我们取得的依然是初步的成果。再继续提高是比较困难的。”

这就是为什么他对英国智能水果视觉公司的新的作物负荷分析技术感到兴奋。华盛顿水果公司今年在两个种植区测试了这套系统——两个摄像头和一台安装在ATV上的高功率计算机，用来扫描树冠。普拉斯和优秀水果种植者杂志谈话时，渴望将IFV的数据与他的数据进行比较。

他说：“如果这套系统可以，我们就能获得更多的数据，更有效”。该公司将这项技术推向市场，种植者可以使用这项技术扫描到每个果园的每一行，但普拉斯拒绝了这一想法，而赞成采用抽样方法来计算产量和水果大小。“如果我在每块区域上下选取几行，我就会得到比现在更多的数据”。

计算机视觉系统不会取代基于芽数的修剪工作，但是在几年内，这项技术将能够分析果树的开花和结果，足以指导果树的疏花疏果。目前，它正在收集收获前的产量和果实大小的数据。

“作为一名农场主，我对这些数据将如何改进我们的园艺实践感到兴奋”，普拉斯说。“但对于我们的销售和包装团队来说，这也是有价值的信息。”