كشف السحب والظلال في الزراعة

يُعد اكتشاف السحب والظلال أحد أهم المهام في حلول الاستشعار عن بعد التحليلية.

إذا كانت صورة القمر الصناعي بأكملها نقية بنسبة 90%، فلا يزال هناك احتمال بنسبة 10% أن يكون حقلكم تحت غطاء من السحب أو الظلال. وينطبق العكس أيضاً، حيث لا تعالج العديد من الأنظمة الصور التي تحتوي على سحب بنسبة تزيد عن 70%، على الرغم من أن النسبة المتبقية البالغة 30% يمكن أن تساعد المهندس الزراعي أو المزارع على اتخاذ القرار الصحيح خلال الموسم.

في GeoPard، نحل هذه المشكلة بمساعدة العديد من خوارزميات التعلم الآلي التي تعمل بدقة عالية جدًا.

نقوم بتحديد قناع السحابة وقناع الظل على مستوى الصورة بأكملها، وبالنسبة لكل زوج من الحقل والصورة، فإننا نأخذ في الاعتبار النسبة المئوية للحقل التي تغطيها السحب أو الظلال الناتجة عن السحب.

في التحليلات الآلية، نلتقط فقط صورًا خالية تمامًا من السحب لحقل معين، مما يسمح للمستخدم بأن يكون واثقًا في اتخاذ القرارات بناءً على تحليلات متعددة السنوات.

يتمتع مستخدم GeoPard بفرصة عرض التحليلات وحتى تشغيلها بنفسه، حتى على الصور التي تظهر فيها بعض الغيوم.

لا يزال هذا مفيدًا للغاية، على سبيل المثال، خلال الموسم لتطبيق الرش المتغير المعدل بمبيدات حماية المحاصيل بناءً على أحدث صورة فضائية، حيث تكون مساحة 10% من الحقل مغطاة بالغيوم. هذا يعني أنه بالنسبة لمساحة 90% من الحقل، سيستند القرار إلى بيانات موثقة.

متعلق به:  أنواع الاستشعار عن بعد في الزراعة

كما يمكن لمستخدمي GeoPard التحقق بسهولة من الصور المصدرية على المستوى الإقليمي في عرض الأشعة تحت الحمراء القريبة، مما يساعد على التمييز بين الأرض الصافية والغيوم والظلال (انظر الصورة المرفقة).

يوجد فلتر السحابة في واجهة المستخدم في القائمة العلوية لوحدة "مراقبة الأقمار الصناعية"، انظر لقطات الشاشة المرفقة.

ضع في اعتبارك أن شركات الزراعة الرقمية قد تواجه صعوبة في الكشف الصحيح عن السحب والظلال. في لقطة الشاشة المرفقة، تقوم إحدى هذه الشركات بإنشاء خريطة أسمدة بتقنية الواقع الافتراضي بناءً على بيانات السحب والظلال. لذا، فإن الخريطة الخاطئة تؤدي إلى قرارات زراعية خاطئة ونتائج غير مرغوبة في نهاية المطاف.

يكتشف GeoPard السحب والظلال بدقة عالية، ولا يعتمد في تحديد معدل التدفق المتغير على السحب. يمكنك دائمًا معاينة الصور الأصلية من زوايا ومؤشرات مختلفة، وتصغير العرض لرؤية الصورة المحيطة.

ليست كل الحلول متشابهة، اختر أفضل الخيارات المتاحة في السوق!

ما هو اكتشاف السحب في الزراعة الدقيقة؟

يشير رصد السحب في الزراعة الدقيقة إلى عملية تحديد ومراقبة الغطاء السحابي في المناطق الزراعية باستخدام تقنيات الاستشعار عن بُعد. تؤثر السحب بشكل كبير على الممارسات الزراعية وإنتاجية المحاصيل، مما يجعل رصدها وتحليلها أمراً بالغ الأهمية للإدارة الفعالة للمزارع.

يتضمن ذلك استخدام أجهزة استشعار متنوعة، مثل الأقمار الصناعية والطائرات المسيّرة والأجهزة الأرضية، لالتقاط صور للحقول الزراعية. تلتقط هذه الأجهزة بيانات على شكل ضوء مرئي وأشعة تحت الحمراء، والتي يمكن تحليلها لتحديد وجود السحب وخصائصها.

يتمثل غرضها الأساسي في الزراعة الدقيقة في تقييم التوزيع المكاني والزماني للسحب فوق المناطق الزراعية.

تساعد هذه المعلومات المزارعين والمهندسين الزراعيين على اتخاذ قرارات مدروسة بشأن الري والتسميد ومكافحة الآفات وغيرها من الممارسات الزراعية. ومن خلال فهم أنماط الغطاء السحابي، يستطيع المزارعون تحسين تخصيص الموارد وتقليل مخاطر تلف المحاصيل أو انخفاض الإنتاج.

تقوم خوارزميات الكشف عن السحب بتحليل الصور الملتقطة للتمييز بين وحدات البكسل السحابية ووحدات البكسل غير السحابية.

تستخدم هذه الخوارزميات تقنيات متنوعة، مثل تحديد العتبة والتحليل الطيفي والتعلم الآلي، لتحديد وتصنيف تشكيلات السحب بدقة.

تتضمن مخرجات الخوارزميات عادةً نسبة تغطية السحب، وتصنيف أنواع السحب، وأنماط حركة السحب.

بمجرد اكتشاف السحب وتحديد خصائصها، يمكن للمزارعين استخدام هذه المعلومات لتطبيق تقنيات الزراعة الدقيقة.

على سبيل المثال، إذا رُصدت سحابة فوق منطقة محددة من الحقل، فقد يؤجل المزارعون الري أو رش المبيدات في تلك المنطقة حتى تنقشع السحابة. ومن خلال مزامنة الأنشطة الزراعية مع حركة السحب، يستطيع المزارعون تحسين استخدام الموارد وتقليل المدخلات غير الضرورية.

يُعدّ هذا النظام مفيداً بشكل خاص في المناطق ذات الغطاء السحابي الكثيف أو التي تشهد تغيرات سريعة في أنماط الطقس. فمن خلال المراقبة المستمرة للغطاء السحابي، يستطيع المزارعون تعديل ممارساتهم الزراعية آنياً، وإجراء التعديلات اللازمة بناءً على الظروف الجوية الراهنة.

باختصار، يلعب رصد السحب في الزراعة الدقيقة دورًا حاسمًا في تحسين الممارسات الزراعية وإدارة الموارد. فمن خلال تحديد ومراقبة الغطاء السحابي بدقة، يستطيع المزارعون اتخاذ قرارات مدروسة لتعزيز إنتاجية المحاصيل، وتقليل هدر المدخلات، والتخفيف من المخاطر المرتبطة بتغيرات الأحوال الجوية.