الوسم: الاستشعار عن بعد

صور الكواكب (يومية، بدقة 3 متر) لإنشاء مناطق الإدارة

نُشر على بواسطة dementievgeopard

أصبح الوصول إلى صور القمر الصناعي Planet أسهل وأسرع وأقل تكلفة مع تطبيق GeoPard Agriculture. منذ أغسطس 2022، أتاح GeoPard إمكانية البحث عن صور Planet المطلوبة وتحليلها فقط ضمن النطاق الزمني الذي يفضله المستخدم.

لذا، يطلب مستخدم GeoPard صور الكواكب المفضلة فقط ويمكنه استخدامها في مجموعة أدوات التحليل الخاصة بـ GeoPard.

صور الكواكب تمتد سينتينل ولاندسات تغطيات (مقدمة افتراضيًا) ويمكن دمجها مع طبقات بيانات أخرى (مجموعات بيانات آلات الحصاد/الرش/البذر، وملف تعريف التضاريس) عبر البيانات الموجودة متعدد الطبقات, متعدد السنوات, و أدوات المعادلات. 

 

صور الكواكب لإنشاء مناطق الإدارة

 

كوكب تُعد أكبر شبكة أقمار صناعية لمراقبة الأرض، حيث توفر مجموعة بيانات عالمية شبه يومية، وتتيح بيانات صور الأقمار الصناعية عالية الدقة وعالية التردد.

مناطق الإدارة المستندة إلى صور بلانيت سكوب (بدقة 3.5 متر).

اقرأ المزيد عن جيوبارد / شراكة الكوكب.

ما هي صور الكواكب وما استخدامها في إنشاء مناطق الإدارة؟

يشير هذا المصطلح إلى صور الأقمار الصناعية التي توفرها شركة بلانيت لابز، وهي شركة خاصة تُشغّل أسطولًا من الأقمار الصناعية الصغيرة تُسمى دوفز. تلتقط هذه الأقمار صورًا عالية الدقة لسطح الأرض يوميًا. ويعني مصطلح "دقة 3 أمتار" أن كل بكسل في الصورة يُمثل مساحة 3×3 أمتار على سطح الأرض. يتيح هذا المستوى من الدقة إجراء تحليل دقيق ومراقبة شاملة لمختلف المعالم والتغيرات على سطح الأرض.

عندما يتعلق الأمر بإنشاء مناطق الإدارة، يمكن أن تكون صور الكواكب بدقة 3 أمتار يوميًا مفيدة للغاية لمختلف الصناعات والتطبيقات، مثل:

  • زراعةيمكن أن تساعد الصور عالية الدقة في إنشاء مناطق إدارة في الزراعة، حيث قد تتطلب مناطق مختلفة من الحقل معالجات مختلفة، مثل الري والتسميد ومكافحة الآفات. ومن خلال تحليل هذه الصور، يستطيع المزارعون تحديد الأنماط المتعلقة بصحة المحاصيل ورطوبة التربة وعوامل أخرى، مما يمكّنهم من اتخاذ قرارات أفضل بشأن تخصيص الموارد.
  • الإدارة البيئية: يمكن استخدام صور الأقمار الصناعية لتحديد ومراقبة المناطق الحساسة بيئياً، مثل الأراضي الرطبة والغابات وموائل الحياة البرية. ويمكن استخدام هذه المعلومات لإنشاء مناطق إدارة تحمي هذه المناطق وتضمن ممارسات مستدامة لاستخدام الأراضي.
  • التخطيط الحضري: تساعد الصور عالية الدقة مخططي المدن على تحديد مناطق النمو، وأنماط استخدام الأراضي، وتطوير البنية التحتية. ويمكن استخدام هذه المعلومات لإنشاء مناطق إدارية توجه التنمية المستقبلية وتضمن الاستخدام الأمثل للموارد.
  • إدارة الكوارث يمكن أن تساعد صور الأقمار الصناعية في تحديد ومراقبة المناطق المعرضة للكوارث، مثل السهول الفيضية أو بؤر حرائق الغابات. ويمكن إنشاء مناطق إدارة لتحديد طرق الإخلاء، وتخصيص الموارد للاستجابة للكوارث، وتوجيه سياسات استخدام الأراضي التي تقلل من مخاطر الكوارث المستقبلية.
  • إدارة الموارد الطبيعية: يمكن أن تساعد الصور عالية الدقة في رصد وإدارة الموارد مثل المياه والمعادن والغابات. ومن خلال تحديد المناطق ذات القيمة العالية للموارد أو المناطق التي تعاني من ندرتها، يمكن إنشاء مناطق إدارة لضمان الاستخدام المستدام لهذه الموارد والحفاظ عليها.

باختصار، تعد صور الكواكب بدقة 3 أمتار يوميًا أداة قيّمة لإنشاء مناطق إدارة في مختلف المجالات، حيث توفر معلومات حديثة ومفصلة يمكن أن تساعد صناع القرار على تحسين تخصيص الموارد وضمان ممارسات استخدام الأراضي المستدامة.

الأسئلة الشائعة

1. ما الذي يمكن أن يساعد استخدام الصور في ترسيخه؟

يمكن أن يساعد استخدام الصور في إنشاء نظام زراعي أكثر كفاءة وفعالية. فمن خلال استخدام تقنيات مثل الطائرات المسيّرة أو التصوير بالأقمار الصناعية، يمكن للصور أن توفر معلومات قيّمة حول صحة المحاصيل، وظروف التربة، واحتياجات الري.

تساعد هذه التقنية في تحديد مواطن الخلل، مثل انتشار الآفات أو نقص العناصر الغذائية، مما يُمكّن المزارعين من اتخاذ إجراءات مُوجّهة. علاوة على ذلك، تُسهم الصور في مراقبة نمو المحاصيل وتطورها، مما يُتيح اتخاذ قرارات دقيقة وزيادة الإنتاجية إلى أقصى حد. 

كيف تساعد الصور الفضائية في مراقبة المحاصيل

نُشر على بواسطة dementievgeopard

تُعدّ صور الأقمار الصناعية من أكثر الأدوات تنوعًا التي يُمكن توظيفها في الإنتاج الزراعي لتحسين عملية اتخاذ القرارات. فالاعتماد على كميات هائلة من البيانات يُساعد المزارعين والمهندسين الزراعيين والمستشارين على فهم الوضع والعمليات الجارية في الحقول الزراعية الخاضعة للمراقبة.

ما هي تقنية التصوير بالأقمار الصناعية؟

التصوير بالأقمار الصناعية، المعروف أيضًا باسم الاستشعار عن بعد بالأقمار الصناعية، هو عملية استخدام صور الأقمار الصناعية لجمع معلومات حول سطح الأرض وغلافها الجوي ومحيطاتها. تتضمن هذه التقنية استخدام الأقمار الصناعية مزودة بأجهزة استشعار وكاميرات متخصصة يمكنها التقاط صور عالية الدقة للأرض من الفضاء.

يمكن استخدام الصور التي تلتقطها الأقمار الصناعية في تطبيقات متنوعة، تشمل رصد أنماط الطقس، وتتبع التغيرات البيئية، ورسم خرائط استخدام الأراضي والغطاء النباتي، وتقييم آثار الكوارث الطبيعية. كما يمكن استخدامها لأغراض عسكرية واستخباراتية.

تُتيح تقنيات التصوير بالأقمار الصناعية، بما توفره من مزايا، إمكانية رصد حالات لا يمكن رؤيتها بالمراقبة التقليدية. وتتطلب المراقبة التقليدية موارد كبيرة من حيث القوى العاملة والتمويل والوقت.

حتى مع إجراء الملاحظات المنتظمة خلال فترة نمو المحاصيل، هناك العديد من الأشياء التي لا يمكن رؤيتها بالعين المجردة، مثل التطور المبكر لـ المرض والضرر الناجم عن الآفات والذي يؤدي في النهاية إلى تحلل الكلوروفيل على مستوى الخلية.

بفضل دمج وحساب النطاقات الطيفية غير المرئية للعين البشرية، يمكن للمزارعين والمستشارين تصور تدهور الكلوروفيل بسهولة قبل ظهور أعراض تلف الأمراض أو الآفات المرئية على النباتات.

صور الأقمار الصناعية متعددة الأطياف

تُعد هذه المزايا في مراقبة المحاصيل مفيدة مع التقنيات الحالية، مما يسمح بدمج هذه المعلومات في نظم المعلومات الجغرافية، مما يؤدي إلى إنشاء مجموعة بيانات سريعة وعالية الجودة جاهزة للاستخدام في عمليات صنع القرار المتعلقة بنظم الإنتاج الزراعي.

إلى جانب اتخاذ القرارات القائمة على المعلومات، يمكن استخدام صور الأقمار الصناعية في إعداد التقارير وحفظ السجلات والتكامل مع مجموعات بيانات مختلفة (نماذج الأمراض والآفات،, خرائط الإنتاج, (مثل مراقبة الآفات، وخرائط التسميد، وما إلى ذلك) من أجل إنشاء نظام أكثر فعالية لمراقبة المحاصيل والطريقة التي يرى بها المزارع أو غيره من المهنيين تقدم المحاصيل خلال فترة نموها.

كيف تُستخدم صور الأقمار الصناعية في الزراعة؟

يمكن استخدام الصور لنمذجة وحساب المؤشرات الطيفية التي تُعادل لاحقًا لاستخدامها في التصور على شكل توليف لوني، إما في الجزء المرئي من الطيف أو بإضافة أطوال موجية أخرى. ويمكن للتوليف اللوني المُختار بعناية أن يكشف عن نمو المحاصيل أو إجهادها أو حالة التربة. تآكل معروضة بألوان مختلفة.

المؤشرات الطيفية هي عبارة عن توليفات من الانعكاس الطيفي لطولين موجيين أو أكثر لإظهار خصائص معينة. تُستخدم مؤشرات المحاصيل بشكل شائع في الزراعة، ولكنها تُستخدم أيضًا لتحديد المناطق المحروقة، وغيرها من الخصائص الاصطناعية، والمياه، وغيرها من السمات الجيولوجية.

صور الأقمار الصناعية فائقة الطيف

تشمل المؤشرات الطيفية المفيدة في إنتاج المحاصيل ما يلي:

  • مؤشر الاختلافات الطبيعية المعززة (مؤشر اختلاف الغطاء النباتي المعياري).
  • مؤشر الغطاء النباتي المحسن (EVI).
  • RENDVI أو NDRE (مؤشر اختلاف الغطاء النباتي الطبيعي للحافة الحمراء).
  • GNDVI (مؤشر اختلاف الغطاء النباتي الأخضر المعياري).
  • MSI أو NDWI (مؤشر إجهاد الرطوبة).
  • مؤشر مساحة الورقة (LAI).

يُعدّ مؤشر NDVI أحد أكثر المؤشرات استخدامًا، ويُستخدم بكثرة لتقييم الحالة الأولية للمحصول. بينما تعتمد مؤشرات أخرى على خصائص محددة، لذا فإن نتائجها ترتبط بمواقع زراعية معينة، ومن المهم مراعاة تاريخ الغطاء النباتي للأرض.

مؤشر NDVI (مؤشر اختلاف الغطاء النباتي المعياري)

يُعدّ هذا المؤشر مقياسًا للغطاء النباتي الأخضر، وهو عمومًا المؤشر الأكثر استخدامًا. تعكس الأوراق الأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR) وتستخدم الضوء المرئي فقط في عملية التمثيل الضوئي. وهذا يعني أنه يمكن تحليل نبات سليم ذي معدل تمثيل ضوئي جيد من خلال مقارنة الأشعة تحت الحمراء القريبة بالضوء الأحمر المرئي.

تعكس النباتات غير الصحية كمية أكبر من الضوء المرئي وكمية أقل من الأشعة تحت الحمراء القريبة. أما النباتات الصحية فتُقلل من كمية الضوء المرئي الساقط عليها. مع ذلك، يتأثر مؤشر NDVI بعوامل التربة (الضوء واللون)، والغطاء السحابي، والظل. كما قد تكون قيم NDVI غير دقيقة في المناطق ذات الغطاء النباتي الكثيف.

مؤشر الغطاء النباتي المحسن (EVI)

يُعدّ هذا المؤشر المعيار القياسي للأطياف متوسطة الدقة، وهو أداة تُستخدم على متن قمري تيرا وأكوا الصناعيين. ويُقدّم مؤشر EVI بديلاً لمؤشر NDVI، إذ يُعالج بعض أوجه قصوره، مثل قيود التربة والغلاف الجوي، من خلال تحسين انعكاسية أوراق النباتات.

يستخدم الجزء الأزرق من الطيف المرئي لتصحيح الإشارة، مما يقلل من تأثيرات القيود المذكورة أعلاه بما في ذلك تشتت الإشعاع الكهرومغناطيسي بواسطة الهباء الجوي.

RENDVI أو NDRE (مؤشر اختلاف الغطاء النباتي المعياري للحافة الحمراء)

يستند هذا المؤشر إلى مؤشر NDVI القياسي، ولكن مع بعض التعديلات. يُعدّ مؤشر RENDVI مفيدًا للغاية في الزراعة الدقيقة، ومراقبة الغابات، والكشف عن إجهاد المحاصيل.

تُعزى فعاليته إلى تضمينه أطوال موجية تقع ضمن نطاق الطيف الأحمر، بدلاً من الأطوال الموجية التي تتوافق مع قيم الانعكاس والامتصاص. وهو مناسب بشكل خاص لرصد التغيرات الطفيفة في حالة الغطاء النباتي.

مؤشر GNDVI (مؤشر اختلاف الغطاء النباتي الأخضر المعياري)

يشبه هذا المؤشر مؤشر NDVI، ويقيس انعكاس الضوء في الجزء الأخضر من الطيف ضمن نطاق أطوال موجية يتراوح بين 540 و570 نانومتر، بدلاً من الجزء الأحمر. وهذا ما يجعل المؤشر أكثر حساسية لمحتوى الكلوروفيل في الأجزاء الخضراء من المحاصيل.

مؤشر الإجهاد الرطوبي (MSI)

يُعدّ هذا المؤشر حساسًا لزيادة محتوى الماء في الأوراق. ويُستخدم مؤشر MSI للكشف عن الإجهاد الناتج عن ندرة المياه، وهو مؤشر جيد لحالة المحاصيل، ويُستخدم غالبًا في نمذجة المحاصيل، وتحليل الحرائق، ودراسة فسيولوجيا النظام البيئي. وتشير القيم المرتفعة إلى الإجهاد المائي وانخفاض محتوى الماء.

مؤشر مساحة الأوراق (LAI)

يُستخدم هذا المؤشر لتقدير مساحة الورقة والتنبؤ بنمو النبات وإنتاجيته.

أنواع صور الأقمار الصناعية للمحاصيل

الأقمار الصناعية ومزودي التكنولوجيا نوع صور الأقمار الصناعية كرر الدورة الدقة المكانية
لاندسات 4-9 RGB، متعدد الأطياف، بانكروماتيك 8 أيام 15، 30، 100 متر
سينتينل-2،, RGB، متعدد الأطياف 5 أيام 10 أمتار
نطاق الكوكب RGB، متعدد الأطياف يوميًا 3-4 متر
بلانيت سكاي سات بانكروماتيكي، متعدد الأطياف يوميًا 0.5، 0.71-0.82 متر
إيرباص بلياديس متعدد الأطياف يوميًا 0.5 متر
يناشد نيو بانكروماتيكي، متعدد الأطياف بعد 40 دقيقة من الطلب 0.3 متر
آيس آي رادار الفتحة الاصطناعية يوميًا 0.25 متر
هايبريون الطيف الفائق غير متوفر 30 متراً
موشور الطيف الفائق غير متوفر 0.3 متر

حالات استخدام التصوير بالأقمار الصناعية

فيما يلي بعض الاستخدامات المهمة لصور الأقمار الصناعية في مراقبة المحاصيل:

التصوير الحراري

يمكن رصد الحرارة المنبعثة من الأجسام الموجودة على مستوى سطح الأرض في الصور الحرارية الملتقطة من الجو، والتي تكشف أيضاً عن تغيرات في درجات الحرارة تتوافق مع إجهاد المحاصيل. ويمنع إزالة العناصر غير الضرورية، مثل معدات الري المحوري، من الصورة من خلال المعايرة وتصحيح الصورة، انحراف البيانات.

تظهر المناطق الباردة باللون الأرجواني، بينما تظهر المناطق الدافئة باللون الأصفر في الصور النهائية. يُعدّ التصوير الحراري مفيدًا في الكشف عن التسريبات والانسدادات وغيرها من مشاكل الري، نظرًا لأن الماء يُبرّد النباتات. كما يُساعد التصوير الحراري المزارعين على تحديد الأمراض والآفات قبل ظهور أعراضها، والاستجابة لها بتدخلات أكثر دقة وفي الوقت المناسب، وذلك من خلال رصد التغيرات الطفيفة في درجة حرارة سطح الأوراق.

رطوبة التربة

يجب أن تأخذ الزراعة في الحسبان رطوبة التربة. وبالنسبة لتطبيقات الزراعة الدقيقة (على مستوى الحقول الفردية) ومع توقع تحسين نماذج إنتاجية المحاصيل، فإن توفر خرائط رطوبة التربة عالية الدقة أمر بالغ الأهمية.

نظراً لضعف الدقة المكانية وقلة عمق البيانات المرصودة، لم يُستخدم منتج رطوبة التربة المُستمد من الأقمار الصناعية إلا بشكل محدود في دعم اتخاذ القرارات الزراعية على مستوى المزارع أو الحقول. مع ذلك، إذا أمكن توفير بيانات دقيقة ذات أبعاد زمنية ومكانية مقبولة، فمن المتوقع أن يكون لرطوبة التربة المُستمدة من الأقمار الصناعية إمكانات كبيرة.

دقة

شهدت تقنية التصوير الفضائي عالي الدقة من الأقمار الصناعية ذات المدارات المنخفضة تطوراً ملحوظاً وسهولة في الوصول إليها مؤخراً، مما يوفر إمكانات جديدة لتطبيقات تحديد النمط الظاهري. توضح هذه الورقة البحثية كيفية استخدام التصوير الفضائي في تحديد النمط الظاهري للمحاصيل والإنتاج الزراعي، وتحدد خصائص النباتات التي يمكن تقييمها باستخدام بيانات الأقمار الصناعية عالية الدقة.

تتناول هذه الورقة البحثية فوائد استخدام التصوير الفضائي القائم على الأقمار الصناعية في برامج تحسين المحاصيل، بالإضافة إلى عيوبه، مثل حجب السحب. كما تستكشف الاستخدامات المحتملة للتصوير الفضائي عالي الدقة كأداة للتصوير الفضائي في المستقبل.

من أجل مساعدة مربي النباتات على اختيار أصناف عالية الإنتاجية ومقاومة للإجهاد والتي يمكن أن تساعد في تلبية الطلب العالمي على الغذاء مع التكيف مع تغير المناخ، يمكن استخدام صور الأقمار الصناعية عالية الدقة كأداة للنمط الظاهري لتقييم أصناف المحاصيل.

مراقبة عبر الأقمار الصناعية

تطبيقات صور الأقمار الصناعية

جيبارد القدرات و توفر تطبيقات التصوير بالأقمار الصناعية يُمكّن هذا النظام المستخدمين من تصور البيانات وتوحيدها وتحليلها واستخلاص رؤى مباشرة من الحقول الزراعية بهدف تحسين إنتاج المحاصيل. ويمكن الاستفادة من هذه البيانات باستخدام خوارزميات GeoPard الجاهزة أو عن طريق إنشاء خوارزميات خاصة لجعلها مفيدة في مجال الزراعة.

تسمح هذه الخوارزميات بتقييم نمو المحاصيل والإجهاد وما إلى ذلك (انظر الصورة) أو حتى إنشاء خرائط وصفية: على سبيل المثال خرائط تطبيق النيتروجين VR، وخرائط تطبيق رش حماية المحاصيل.

الأسئلة الشائعة

1. كيف يمكن الحصول على صور الأقمار الصناعية للمزرعة؟

للحصول على هذه الخدمة لمزرعتك، ابحث عن مزودي الخدمة، وسجّل حسابًا لديهم، ثم ادخل إلى قاعدة بياناتهم أو بوابتهم الإلكترونية. حدد موقع مزرعتك والمعايير المطلوبة لاسترجاع الصور المناسبة للمراقبة الزراعية.

2. لماذا تُعد صور الأقمار الصناعية مفيدة لفهم الشبكات الغذائية؟

يُعدّ هذا الجهاز مفيداً في فهم الشبكات الغذائية لقدرته على توفير رؤية شاملة وواسعة النطاق للنظم البيئية. فمن خلال التقاط صور واسعة النطاق للأراضي والمسطحات المائية، يُتيح للعلماء مراقبة وتحليل التوزيع المكاني لمختلف الموائل والموارد.

وهذا بدوره يساعد في دراسة التفاعلات بين الأنواع المختلفة، وتحديد العلاقات الغذائية الرئيسية، وفهم تدفق الطاقة عبر الشبكات الغذائية.

يساعد ذلك في كشف الديناميكيات البيئية المعقدة، مما يساهم في فهم أعمق لوظائف النظام البيئي وجهود الحفاظ عليه.

3. ما هي تكلفة صور الأقمار الصناعية؟

تختلف تكلفتها تبعاً لعدة عوامل، منها مزود الخدمة، ودقة الصورة، وتواتر التصوير، ونطاق التغطية المطلوبة. وتتراوح الأسعار بين خيارات معقولة التكلفة للصور منخفضة الدقة، وخيارات أغلى ثمناً للتصوير عالي الدقة والمراقبة الآنية.

بالإضافة إلى ذلك، قد تترتب تكاليف إضافية على الخدمات المتخصصة أو طلبات البيانات المخصصة. لذا يُنصح باستكشاف مختلف مزودي الخدمة ونماذج التسعير الخاصة بهم للعثور على حلول تصوير الأقمار الصناعية التي تتناسب مع متطلباتك وميزانيتك.

4. ما هي صور الأقمار الصناعية بالأشعة تحت الحمراء؟ وكيف تتم قراءتها؟

يلتقط هذا الجهاز الإشعاع تحت الأحمر المنبعث من الأجسام والأسطح على سطح الأرض، مما يوفر معلومات قيّمة حول تغيرات درجات الحرارة والأنماط الحرارية.

لقراءة صور الأقمار الصناعية بالأشعة تحت الحمراء، يجب فهم أن الأجسام الأكثر دفئًا تظهر أكثر سطوعًا في الصورة، بينما تظهر الأجسام الأبرد أكثر قتامة. ومن خلال تحليل هذه الاختلافات في درجات الحرارة، يمكن تقييم تكوينات السحب، وتحديد التباينات في درجات حرارة اليابسة والماء، والكشف عن حرائق الغابات، وحتى رصد التيارات المحيطية.

يساعد فهم مقياس الألوان وتفسير مستويات السطوع في الصور على استخلاص معلومات ذات مغزى من صور الأقمار الصناعية بالأشعة تحت الحمراء.

تنبؤ إنتاجية المحاصيل ببيانات الاستشعار عن بعد في الزراعة الدقيقة

نُشر على بواسطة dementievgeopard

للتنبؤ بمحصول المحاصيل، نحتاج إلى فهم كمية ضوء الشمس التي تتلقاها النباتات وكمية المياه التي تحتاجها. يعتمد نمو النبات على هذين العاملين، ولكن هناك العديد من العوامل الأخرى التي تؤثر على نمو النبات مثل درجة الحرارة والرطوبة و نوع التربة.

تُعدّ كمية ونوعية المحاصيل المنتجة في العالم عاملاً رئيسياً يؤثر على الأمن الغذائي. ويكتسب هذا الأمر أهمية خاصة في الدول النامية حيث لا تزال الزراعة تشكل جزءاً هاماً من اقتصادها.

الاستشعار عن بعد يمكن استخدام البيانات لتقدير كميات الضوء التي تتلقاها النباتات، وبالتالي التنبؤ بمحصول المحاصيل. تُعد بيانات الاستشعار عن بُعد أداةً فعّالة لتقدير محصول المحاصيل، إذ توفر معلومات عن المحاصيل النامية وبيئتها، مما يسمح بتقدير إنتاج المحاصيل.

تُعدّ بيانات الاستشعار عن بُعد شكلاً من أشكال تحليل البيانات في الزراعة، ويمكن استخدامها للتنبؤ بالمحصول قبل الحصاد. تتناول هذه المقالة كل ما تحتاج معرفته عن بيانات الاستشعار عن بُعد.

ما هي بيانات إنتاج المحاصيل في الزراعة؟

بيانات إنتاج المحاصيل هي معلومات عن كمية المحاصيل التي ينتجها مزارع أو مجموعة مزارعين. وتشمل كمية المحصول المحصود لكل هكتار من الأرض. ويمكن قياس ذلك بالطن أو البوشل أو أي وحدة قياس أخرى حسب نوع المحصول.

تُعدّ بيانات إنتاجية المزارع بالغة الأهمية في القطاع الزراعي، إذ تُساعد المزارعين على تحديد كمية المحاصيل التي ينبغي زراعتها في الموسم القادم. كما تُتيح لهم هذه البيانات تحديد ما إذا كانت هناك أي مشكلة في محاصيلهم تستدعي المعالجة.

ويمكن أيضاً استخدام بيانات الإنتاج لرصد التقدم المحرز نحو الأهداف العالمية التي تحددها الحكومات والمنظمات غير الحكومية والجهات المعنية الأخرى.

بالإضافة إلى ذلك، تُستخدم بيانات المحصول لتحديد نقاط القوة والضعف في الممارسات الزراعية وتقديم توصيات بناءً على هذه المعلومات. تُعدّ بيانات المحصول مفيدة في اتخاذ قرارات مدروسة بشأن العديد من جوانب الزراعة، مثل:

تحليلات البيانات في الزراعة الدقيقة

اختيار البذور: إن اختيار الأصناف والهجائن بناءً على بيانات المحصول يمكن أن يساعد في ضمان زراعة الحقول بأكثر البذور ربحية المتاحة.

مكافحة الآفات: من خلال مراقبة نمو النبات، يمكن لبيانات المحصول أن تساعد المزارعين على تحديد الوقت المناسب لإدخال النباتات. مكافحة الآفات يمكن أن تؤدي هذه الإجراءات إلى تقليل استخدام المبيدات الحشرية وزيادة الأرباح.

جدولة الري: إن استخدام المعلومات من أجهزة مراقبة المحاصيل يسمح للمزارعين بضبط جدول الري بدقة، مما يساعد على الحفاظ على المياه والمال مع الحفاظ على غلة عالية.

ما هي بيانات الاستشعار عن بعد؟

الاستشعار عن بعد هو علم الحصول على معلومات حول جسم أو ظاهرة ما دون التلامس المباشر معها، وبالتالي بطريقة غير تدخلية. ويُستخدم في الزراعة لمراقبة المحاصيل والتربة ومستويات الرطوبة.

تستخدم تقنية الاستشعار عن بعد انبعاثات الإشعاع الكهرومغناطيسي مثل تلك المنبعثة من موجات الراديو والميكروويف والأشعة تحت الحمراء والضوء المرئي والأشعة فوق البنفسجية.

يُتيح الاستشعار عن بُعد للمحاصيل قياس ظروف نموها بمرور الوقت، كما يُوفر معلومات عن حالتها في نقاط زمنية ومكانية محددة. ويمكن استخدام هذه المعلومات لتقدير غلة المحاصيل وتحديد موعد الحصاد الأمثل.

يمكن استخدام البيانات المستشعرة عن بعد لقياس تغيرات استخدام الأراضي، ومراقبة نمو المحاصيل، وإنتاجية المزارع، والكشف عن مستويات رطوبة التربة وملوحتها، وتحديد مستويات الإصابة بالآفات، ومراقبة مستويات التلوث البيئي، وما إلى ذلك.

فعلى سبيل المثال، إذا كنت تمشي في حقل وتنظر إلى النباتات، فأنت تجمع بيانات عنها. وإذا كنت تقود طائرة هليكوبتر أو طائرة وتنظر إلى النباتات من الأعلى، فأنت تجمع بيانات الاستشعار عن بعد.

هناك العديد من أنواع تقنيات وأجهزة الاستشعار عن بعد المختلفة المستخدمة لجمع هذه البيانات: صور الأقمار الصناعية، والصور الجوية، وأنظمة الرادار، والليدار، وغيرها.

ما هو التنبؤ بمحصول المحاصيل؟

التنبؤ بمحصول المحاصيل هو عملية تقدير المحصول المحتمل أو المتوقع لمحصول معين لمنطقة معينة وموسم نمو معين.

يتضمن ذلك تحليل عوامل مختلفة مثل الظروف الجوية وخصائص التربة وعلم الوراثة للمحاصيل وممارسات الإدارة من أجل وضع تنبؤات مستنيرة حول الحصاد المحتمل.

من المهم ملاحظة أن توقعات غلة المحاصيل عرضة لعدم اليقين بسبب تعقيد النظم الزراعية وتأثير العوامل غير المتوقعة مثل الآفات والأمراض والظواهر الجوية المتطرفة.

على الرغم من أن نماذج التنبؤ توفر رؤى قيّمة، إلا أنها بمثابة أداة للمساعدة في اتخاذ القرارات بدلاً من توفير اليقين المطلق.

كيف يعمل؟

يتم دمج مصادر البيانات التالية لإنشاء ترجيح متنوع لأرقام توقعات المحصول بناءً على ظروف موسم الزراعة الحالي في مختلف المناطق.

يقوم علماء البيانات في Farmers Edge بدمج مصادر البيانات هذه مع أحدث التطورات في مجال التعلم الآلي لتحديث تقديرات توقعات المحصول كلما تعطل أحد مكونات المحصول الرئيسية.

1. بيانات ما قبل الموسم

يجب أن تكون بيانات ما قبل الموسم دقيقة لوضع الأساس اللازم للتنبؤ بمحصول المحاصيل. تتوفر هذه المعلومات قبل زراعة المحصول، وهي تُهيئ الظروف لقراءات التنبؤ الأولية بالمحصول.

يتم دمج بيانات مثل موقع الحقل، والمحاصيل الحالية والسابقة، والطقس الخاص بالحقل في الأشهر السابقة للزراعة أو البذر، ومعلومات وبيانات اختبار التربة، واتجاهات الطقس الإقليمية على مدى العقد الماضي، لتوفير نظرة ثاقبة حول كيفية بدء الموسم بأرقام دقيقة للمحصول يمكن توقعها.

2. بيانات الموسم

توفر البيانات الموسمية نظرة ثاقبة على المتغيرات التي تؤثر على إنتاجية المزرعة طوال موسم النمو بعد وضع الأساس.

توفر محطات الأرصاد الجوية في المزارع من Farmers Edge بيانات تركز على الحقل تعمل على تحسين مجموعات البيانات هذه من خلال تقديم القيم المتوقعة والمتنبأ بها والتي يتم تخزينها ثم إعادة ضبطها عند ورود البيانات كل يوم، مما يؤدي إلى تطوير النماذج.

كما يتم أخذ البيانات الأخرى التي يتم جمعها خلال الموسم، مثل استخدام الأسمدة، في الاعتبار خلال الموسم، سواء كان ذلك مخططًا له أم لا، لتحسين تشخيص الحقول وتقديم قيم التنبؤ بالمحصول.

3. بيانات خاصة بالمحاصيل

قد توفر شبكة Farmers Edge الواسعة من المهندسين الزراعيين المحليين بيانات خاصة بالمحاصيل خلال موسم النمو.

حدد مهندسو الزراعة في Farmers Edge بيانات خاصة بالمحاصيل تؤثر على المحصول خلال موسم النمو، بما في ذلك محتوى الماء خلال مراحل النمو الرئيسية أو الساعات التي تتجاوز درجات الحرارة الأساسية للمحاصيل خلال الفترات الرئيسية لتحديد المحصول، وذلك بالنسبة للمحاصيل الخمسة الرئيسية في التنبؤ بالمحصول (الذرة، الكانولا، العدس، فول الصويا، والقمح).

4. صور المحاصيل والحقول

تُستخدم صور الأقمار الصناعية عالية الدقة لتحديد قيم مؤشر NDVI لصحة المحاصيل في الحقول بسرعة ودقة، مما يسمح للباحثين بالبحث عن نتائج خاطئة أو مشاكل إقليمية تتعلق بالمحاصيل والتي يمكن أن تؤثر على المحصول.

يمكن استخدام هذه الاتجاهات الإقليمية لتحديد ما إذا كانت المناطق تسير على المسار الصحيح للتنبؤات أو ما إذا كانت العوامل البيئية قد شوهت قيم التنبؤ بمحصول المحاصيل.

5. بيانات المدرج التكراري

تستخدم نماذج التنبؤ بمحصول Farmers Edge الإحصائيات الكبيرة للعثور على توزيعات مختلفة في صور الحقول بمرور الوقت، مما يوفر وضوحًا لشبكة عصبية التفافية يمكنها استخدام هذه التعديلات للتنبؤ بالمحصول عبر مناطق واسعة، مثل الولايات المتحدة أو كندا، مع تغير الصور بمرور الوقت.

ما هي بيانات الاستشعار عن بعد في الزراعة؟

ليس من السهل التنبؤ بالإنتاج قبل أن تمر الحصادة عبر الحقل، لكن فريق Farmers Edge سعيد بتزويد المنتجين بتوقعات إنتاج المزارع بناءً على إحصاءات كاملة ودقيقة.

لكل مصدر من مصادر البيانات وزن في التنبؤ بمحصول المحاصيل، والذي يمكن تغييره بناءً على معلمات النموذج.

كيف يمكن زيادة إنتاجية المزارع باستخدام التقنيات الدقيقة؟

ناقش أصحاب المزارع وعملوا على زيادة الإنتاج الزراعي لأجيال. بعض الطرق التي تم اكتشافها كانت فعالة، بينما كانت طرق أخرى غير فعالة.

بالإضافة إلى الخبرة القيّمة للأجيال السابقة من المزارعين، قد تستفيد الصناعة الزراعية الآن من التطورات العلمية والتكنولوجية الحديثة.

دعونا نلقي نظرة على أكثر الطرق شيوعاً التي يمكن للمزارعين من خلالها زيادة المحاصيل، وكيف يمكن الاستفادة من الخبرة السابقة والتكنولوجيا الجديدة لتعزيز الإنتاجية الزراعية.

1. الري المناسب

يحتاج المزارعون الراغبون في زيادة متوسط إنتاج محاصيلهم لكل فدان إلى نظام ري مُصمّم جيدًا. فتوفير الكمية المناسبة من الماء للنباتات يؤثر بشكل مباشر على نموها، وبالتالي على غلة المحاصيل.

تُعدّ التنبؤات الجوية بالغة الأهمية لريّ الأراضي الزراعية بكفاءة. وقد أصبح التنبؤ الجويّ على المستوى المحليّ ممكناً بفضل التقنيات الحديثة، والتي تشمل برامج وتطبيقات مُخصصة للمزارعين.

يجعل ذلك الري الدقيق وهذا ممكن من خلال السماح للمزارعين بالاستعداد مسبقًا وجدولة ري محاصيلهم بأدق وأكفأ طريقة ممكنة.

2. اختبار التربة وجودتها

تُعدّ جودة التربة أو خصوبتها من أهم العوامل المؤثرة على غلة المحاصيل. فإلى جانب الإنتاج الزراعي، تؤثر جودة التربة على تكلفة زراعة نبات معين، إذ تتطلب بعض النباتات نسبًا محددة من عناصر معينة في التربة، مثل الجزيئات المعدنية والمواد العضوية والماء والهواء.

يجب على المزارعين مراقبة حالة التربة في قطع أراضيهم بانتظام لتحقيق غلة زراعية أعلى. تناوب المحاصيل تُعد هذه التقنية من أكثر التقنيات فعالية للحفاظ على صحة التربة، من بين أمور أخرى.

تساهم دورة النباتات في قطعة أرض محددة في تجنب إجهاد التربة وتعطيل دورات الحشرات، مما يؤدي إلى زيادة الإنتاج الزراعي، وبالتالي زيادة متوسط إنتاجية المزرعة لكل فدان.

3. جودة البذور

تؤثر جودة البذور التي يستخدمها المزارعون في زراعة حقولهم على الإنتاج الزراعي. ولذلك، يُنصح المزارعون بزراعة البذور المعتمدة فقط، والتي اجتازت جميع فحوصات الجودة اللازمة، في أراضيهم الزراعية لزيادة المحصول.

قد تكون البذور المعتمدة أغلى ثمناً من البذور غير المعتمدة، لكن النتيجة ستكون جديرة بالاهتمام لأن جودة البذور هي أحد أهم العناصر التي تؤثر على إنتاجية المحاصيل.

إلى جانب ذلك، يُعدّ استخدام البذور عالية الجودة فقط من أكثر الطرق مسؤوليةً بيئياً لتعزيز إنتاجية المحاصيل. ويمكن للمزارع فحص جودة بذور معينة من خلال التواصل مع شركة متخصصة في البذور، وإجراء تجارب مُخصصة على قطعة أرض محددة عند الحاجة.

إلى جانب ذلك، من المهم فهم أن جودة البذور ليست دائمة أو ثابتة. فمنذ لحظة زراعتها في الأرض، تحتاج حبوب البذور إلى الحماية. ومن استراتيجيات معالجة البذور المستخدمة لتحقيق ذلك تغليف البذور.

إنها تقنية تغليف حبوب البذور بمواد خارجية لتحسين خصائصها (الوزن، الحجم) و/أو تزويدها بمواد كيميائية فعالة (المغذيات الدقيقة، والملقحات الميكروبية، ومنظمات النمو، وما إلى ذلك) لحمايتها من أمراض النبات وتعزيز نموها.

4. الاستخدام الذكي للأسمدة

الأسمدة صُممت الأسمدة لتغذية أنواع مختلفة من التربة، وتعزيز نمو النباتات، وزيادة المحاصيل، ولكن يجب استخدامها باعتدال وروية. فالإفراط في استخدام الأسمدة قد يُؤثر سلبًا على جودة التربة، وبالتالي على الإنتاجية الزراعية.

قد تتطلب مناطق مختلفة من الحقل مستويات متفاوتة من تسميد التربة، لذا فإن أفضل طريقة هي استخدام الأسمدة بشكل انتقائي، وفقًا لاحتياجات كل منطقة من مناطق الحقل. هذا النهج الدقيق في تسميد الحقول يحافظ على صحة التربة، مما يؤدي إلى زيادة متوسط إنتاجية الفدان.

A برامج مراقبة المحاصيل يُعدّ هذا أحد الخيارات التقنية المتاحة في هذا السياق. فهو يحتوي على أداة لتقسيم الأراضي الزراعية إلى مناطق تتراوح بين 2 و7 مناطق بناءً على صور الأقمار الصناعية، مما يُحدد الأماكن التي تتطلب عناية أكبر من غيرها.

يلجأ المزارعون في كثير من الأحيان إلى استخدام التكنولوجيا الدقيقة كإحدى أكثر الطرق الصديقة للبيئة لتعزيز الإنتاج.

5. أساليب حماية المحاصيل

يجب على المزارعين الراغبين في زيادة المحاصيل الاهتمام بنباتاتهم طوال فترة نموها وحتى نهاية موسم الزراعة. ويستخدم المزارعون مجموعة متنوعة من المركبات للحد من تأثير الأعشاب الضارة والآفات والأمراض على إنتاجية المحاصيل، وذلك بحسب الظروف.

تُعدّ مبيدات الأعشاب، ومبيدات الحشرات، والمجففات، ومنظمات نمو النبات، ومبيدات الفطريات، والمواد المساعدة، وغيرها من المواد الكيميائية أمثلة شائعة. ويمكن حماية المحاصيل بطرق متنوعة، ويُعدّ مكافحة الأعشاب الضارة والآفات ومكافحة أمراض النبات من أهمها.

6. الوقاية من أمراض النبات وإدارتها

تُعدّ الأمراض النباتية من المخاطر الكبيرة الأخرى التي تُهدد الأداء الزراعي للمزارعين. ويمكن للمزارعين استخدام مجموعة متنوعة من أساليب الوقاية من أمراض النبات وإدارتها، مثل اختيار أصناف مقاومة أو متسامحة مع الأمراض، ومعالجة البذور بمبيدات الفطريات، واستخدام المبيدات الحشرية وغيرها من المواد المماثلة على النباتات النامية، وذلك بحسب نوع النباتات المراد زراعتها في الحقل.

ينبغي على المزارعين إيلاء اهتمام خاص لتوقيت استخدام هذه الأساليب أو غيرها لضمان تحقيق أقصى قدر من التأثير. من الضروري التذكير بأن حماية النباتات في الوقت المناسب أمر بالغ الأهمية لزيادة إنتاجية المزرعة لكل فدان؛ فكلما تم اكتشاف المشكلة مبكراً، كان حلها أسرع وأسهل، وقلّت مساحة الأراضي المتضررة.

7. إدارة الأعشاب الضارة والآفات

خلال موسم النمو، تتمثل التحديات الرئيسية التي تواجه المزارعين في مكافحة الأعشاب الضارة وإدارة الآفات. فعلى سبيل المثال، يمكن لنبتة واحدة أن تنتج أكثر من 10 ملايين بذرة، والتي إذا لم تتم مكافحتها على الفور، يمكن أن تقلل بشكل كبير من غلة الحقل وتسبب مشاكل لسنوات. كما يجب على المزارعين اتباع نهج شامل لمكافحة تفشي الآفات.

يجب أن يكون المزارعون على أهبة الاستعداد باستمرار للاستجابة الفورية لمشاكل انتشار الآفات لأن الآفات كائنات شديدة التكيف وسريعة التكاثر، مما قد يعرض المحاصيل في أراضٍ زراعية محددة للخطر.

يُعدّ التنبؤ بمحصول المحاصيل مصدر قلق بالغ للمزارعين، إذ يؤثر بشكل مباشر على هامش ربحهم. فإذا عرف المزارع كمية المحصول المتوقعة من أرضه، استطاع تخطيط محاصيله وفقًا لذلك، وبالتالي زيادة هامش ربحه. ولذا، من المهم التنبؤ بدقة بمحصول المزرعة قبل زراعة أي محصول في أي أرض.

التنبؤ بمحصول المحاصيل باستخدام أدوات GeoPard الزراعية

لقد كانت هذه المسألة مهمة في علم الزراعة منذ العصور القديمة. وهي بالغة الأهمية للأمن الغذائي، لا سيما في أوقات الجفاف أو الفيضانات أو الكوارث الطبيعية الأخرى.

يستخدم المزارعون أيضًا التنبؤ بمحصول المحاصيل لاتخاذ قرارات بشأن موعد زراعة المحاصيل وحصادها بناءً على محتوى رطوبة التربة، وانتشار الآفات، وعوامل أخرى مثل الظروف الجوية واحتياجات الأسمدة.

لتحقيق قرارات أكثر استنارة وتحسين كفاءة النمو باستخدام بيانات إنتاجية المزارع،, انقر هنا اطلب عرضًا توضيحيًا الآن.

الأسئلة الشائعة

1. كيف يزيد المزارعون من إنتاج محاصيلهم؟

يزيد المزارعون من إنتاجية محاصيلهم من خلال إدارة التربة، والري الفعال، وتناوب المحاصيل، ومكافحة الآفات والأعشاب الضارة. تعمل هذه الممارسات على تحسين خصوبة التربة، وتوافر المياه، والحد من الآفات والأمراض، مما يؤدي إلى زيادة إنتاجية المحاصيل.

2. كيف يتم حساب إنتاجية المحاصيل لكل هكتار/قطعة أرض؟

يمكن قياسه عبر طرق وعوامل مختلفة. إحدى الطرق الشائعة هي حصاد عينة تمثيلية من المحصول من منطقة معينة ووزنها. ثم يُستخدَم هذا الوزن لتقدير إجمالي إنتاج الحقل أو المزرعة بأكملها.

على سبيل المثال، إذا كان وزن العينة 100 كيلوغرام ومساحة الحقل 2 هكتار، فإن محصول الهكتار الواحد سيكون 50 كيلوغرامًا.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام التقنيات المتقدمة مثل الاستشعار عن بعد وصور الأقمار الصناعية لتقييم صحة المحاصيل ومؤشرات الغطاء النباتي والكتلة الحيوية، مما يوفر رؤى قيمة.

تُؤخذ عوامل أخرى في الاعتبار عند قياس إنتاجية المحصول، مثل جودة الحبوب وحجمها وقيمتها السوقية. فعلى سبيل المثال، إذا كان وزن العينة 100 كيلوغرام ومساحة الحقل هكتارين، فإن إنتاجية المحصول لكل هكتار ستكون 50 كيلوغرامًا.

3. كيف تقوم بتقدير محصول المحاصيل قبل الحصاد؟

يمكن تقدير محصول المحاصيل قبل الحصاد من خلال مجموعة من الطرق.

يتمثل أحد الأساليب في استخدام نماذج نمو خاصة بكل محصول، تأخذ في الاعتبار عوامل مثل تاريخ الزراعة، والظروف الجوية، وصحة المحصول للتنبؤ بالمحصول المحتمل.

وهناك طريقة أخرى تتمثل في استخدام تقنيات الاستشعار عن بعد، مثل صور الأقمار الصناعية أو الطائرات بدون طيار، لتقييم قوة المحاصيل وكتلتها الحيوية.

4. أي نوع من أنظمة الزراعة ينتج حبوبًا أكثر صحة؟

غالباً ما ترتبط أنظمة الزراعة العضوية بحبوب أكثر صحة. تتجنب الزراعة العضوية استخدام المبيدات الحشرية ومبيدات الأعشاب الاصطناعية والكائنات المعدلة وراثياً. وبدلاً من ذلك، يعتمد المزارعون العضويون على الأسمدة الطبيعية، وتناوب المحاصيل، وأساليب المكافحة البيولوجية للآفات.

تساهم هذه الممارسات في إنتاج حبوب خالية من المخلفات الكيميائية، وربما تحتوي على نسبة أعلى من العناصر الغذائية الأساسية، ومستويات أقل من التلوث بالمبيدات.

ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن الفوائد الصحية المحددة للحبوب يمكن أن تختلف تبعاً لعوامل مثل جودة التربة، ونوع المحصول، وممارسات التعامل بعد الحصاد.

5. كيف تساهم المبيدات في زيادة إنتاجية المحاصيل؟

تساهم المبيدات في زيادة إنتاجية المحاصيل من خلال حماية النباتات من مختلف الآفات والأمراض والأعشاب الضارة. كما أنها تساعد في مكافحة أو القضاء على الحشرات والفطريات والبكتيريا والكائنات الحية الأخرى الضارة التي قد تُلحق الضرر بالمحاصيل أو تُدمرها.

من خلال تقليل تأثير الآفات، تسمح المبيدات للنباتات بالنمو بقوة أكبر، واستخدام العناصر الغذائية بكفاءة، وتخصيص المزيد من الموارد للنمو الإنتاجي.

التصوير الطيفي الفائق للزراعة. منحة من ولاية شمال الراين وستفاليا.

نُشر على بواسطة vladimirklinkov

يسرنا أن نعلن أن مشروع "إطار الذكاء الاصطناعي للتقدير الكمي لخصائص التربة باستخدام صور الأقمار الصناعية فائقة الطيف" قد تم اختياره للحصول على تمويل جزئي من قبل وزارة البيئة في شمال الراين وستفاليا والاتحاد الأوروبي في إطار REACT-EU InnovationUmweltwirtschaft.NRW برنامج. يتم تمويل المنحة من قبل صندوق التنمية الإقليمية الأوروبي / Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE).

صندوق التنمية الإقليمية الأوروبي

أتاح استخدام الذكاء الاصطناعي والإحصاء في هذا المشروع تحديد العلاقة بين بيانات التصوير الطيفي الفائق وبيانات التربة (مثل النيتروجين ودرجة الحموضة)، مما سهّل اتباع نهج أكثر دقة وقابلية للتوسع في تحليل التربة. ويُقدّم الإطلاق المرتقب للأقمار الصناعية ذات التصوير الطيفي الفائق، والتي تتميز بفترات إعادة زيارة متكررة وإمكانية الوصول السلس إلى صور جديدة دون تأخير، العديد من المزايا، لا سيما في إدارة المغذيات من أجل الزراعة المستدامة. وتساعد هذه التقنية في تقييم محتوى المغذيات وتوافرها في التربة، مما يسمح للمزارعين بتكييف استراتيجيات التسميد. ويؤدي ذلك إلى تحسين امتصاص النباتات للمغذيات، وتقليل الأثر البيئي، وتوفير التكاليف.

ما هي الصور فائقة الطيف؟

التصوير الطيفي الفائق هو تقنية استشعار عن بعد قوية تلتقط الطيف الكهرومغناطيسي بدقة طيفية عالية.

بخلاف صور الأقمار الصناعية التقليدية، التي تتكون عادةً من ثلاثة إلى أربعة نطاقات (الأحمر والأخضر والأزرق، وأحيانًا الأشعة تحت الحمراء القريبة)، تجمع صور الأطياف الفائقة مئات إلى آلاف النطاقات الطيفية الضيقة عبر مناطق الضوء المرئي والأشعة تحت الحمراء القريبة والأشعة تحت الحمراء ذات الموجة القصيرة. يوفر كل نطاق معلومات فريدة حول خصائص سطح المنطقة المصورة.

يتم الحصول على هذه البيانات باستخدام أجهزة استشعار مثبتة على منصات محمولة جواً أو فضائية. تستخدم هذه الأجهزة مطيافات لقياس شدة الإشعاع المنعكس أو المنبعث عبر نطاقات ضيقة متعددة.

من خلال جمع مجموعة واسعة من البيانات الطيفية، يمكن لأجهزة الاستشعار فائقة الطيفية اكتشاف الاختلافات الدقيقة في البصمات الطيفية لمختلف المواد، مما يسمح بإجراء تحليل مفصل ودقيق للغاية.

تطبيقات التصوير الطيفي الفائق

  • الرصد البيئي: يلعب دورًا حيويًا في رصد وتقييم صحة النظم البيئية. فهو يساعد في تحديد إجهاد الغطاء النباتي، ورصد تغيرات الغطاء الأرضي، والكشف عن الأنواع الغازية، وقياس معايير جودة المياه مثل تركيز الكلوروفيل أو العكارة في البحيرات والأنهار.
  • زراعة: يُسهم هذا النظام في الزراعة الدقيقة من خلال توفير معلومات تفصيلية حول صحة المحاصيل، ومحتواها من العناصر الغذائية، ومستويات الرطوبة، والكشف عن الأمراض. وبذلك، يستطيع المزارعون اتخاذ قرارات مبنية على البيانات فيما يتعلق بالري والتسميد ومكافحة الآفات، مما يؤدي إلى زيادة غلة المحاصيل وتقليل الأثر البيئي.
  • الجيولوجيا واستكشاف المعادنيُعدّ هذا الأسلوب أساسياً في رسم خرائط التكوينات الجيولوجية، وتحديد الرواسب المعدنية، وتصنيف أنواع الصخور. كما يساعد الجيولوجيين على رصد التغيرات في التركيب المعدني ورسم خرائط للمناطق المحتملة للاستكشاف، مما يُسهم في أنشطة تعدين أكثر كفاءة ودقة.
  • الغاباتيُسهم هذا النظام في إدارة الغابات ومراقبتها، إذ يُتيح تحديد أنواع الأشجار، وقياس الكتلة الحيوية للغابات، والكشف عن إجهاد الأشجار، وتقييم أضرار حرائق الغابات. وتُساعد هذه المعلومات في الإدارة المستدامة للغابات، والحفاظ على التنوع البيولوجي، وأنظمة الإنذار المبكر لحرائق الغابات.

فوائد التصوير الطيفي الفائق

تكمن ميزته الرئيسية في قدرته على توفير معلومات طيفية مفصلة، مما يتيح التمييز بين المواد بدقة عالية.

يؤدي هذا إلى تحسين تصنيف ورسم خرائط أنواع الغطاء الأرضي، وتعزيز تحديد المواد المحددة، وفهم أفضل للعمليات البيئية.

يمكن أيضًا تحليل البيانات الطيفية الفائقة باستخدام خوارزميات متقدمة وتقنيات التعلم الآلي لاستخلاص رؤى قيّمة وأتمتة تفسير الصور.

نظام مراقبة المحاصيل عن بُعد: كيف يعمل؟

نُشر على بواسطة dementievgeopard

يشير نظام مراقبة المحاصيل عن بُعد في الزراعة الدقيقة إلى استخدام تقنيات وأدوات متنوعة لمراقبة المحاصيل وإدارتها عن بُعد. ويعتمد هذا النهج على جمع البيانات وتحليلها وتقنيات الاتصال لاتخاذ قرارات مدروسة بشأن صحة المحاصيل والري والتسميد والإدارة العامة للمزرعة.

لم يتخلف قطاع الزراعة عن ركب التطور الرقمي في القرن الحادي والعشرين، حيث بات كل شيء يتجه نحو الرقمنة. فبينما تقرأ هذه المقالة، يستخدم العديد من المزارعين حول العالم التكنولوجيا لأداء مهام متنوعة في حقولهم، مثل مراقبة رطوبة النباتات، وحالة التربة، والصحة العامة، ودرجات الحرارة، وغيرها الكثير باستخدام أجهزة الاستشعار.

بفضل تبني التكنولوجيا، يتمتع المزارعون بمزايا الحصول على إحصاءات دقيقة مقارنةً بالماضي حين كانوا يعتمدون على التخمين والحدس في اتخاذ القرارات. وهذا يساعدهم على اتخاذ قرارات أفضل تُسفر عن زيادة المحاصيل.

ما هو نظام مراقبة المحاصيل؟

يشير رصد المحاصيل إلى عملية المراقبة والتقييم وجمع البيانات المتعلقة بالمحاصيل بشكل منهجي طوال دورة نموها.

يتضمن ذلك المراقبة المنتظمة والمنهجية للمحاصيل لجمع معلومات حول صحتها ونموها وتطورها.

يهدف هذا النهج إلى اتخاذ قرارات مدروسة بشأن ممارسات إدارة المحاصيل، وتحسين استخدام الموارد، وزيادة الإنتاجية إلى أقصى حد. ويتضمن عادةً الأنشطة التالية:

  • الفحص البصري
  • الملاحظات الفينولوجية
  • مراقبة التربة
  • مراقبة الأحوال الجوية
  • المراقبة القائمة على أجهزة الاستشعار
  • تحليل البيانات

من خلال مراقبة المحاصيل، يستطيع المزارعون معالجة المشكلات بشكل استباقي، وتحسين تخصيص الموارد، واتخاذ قرارات مدروسة لتحسين صحة المحاصيل وإنتاجيتها وربحيتها بشكل عام. وتُعدّ هذه المراقبة عنصراً أساسياً في الزراعة الدقيقة، إذ تُمكّن المزارعين من تطبيق إدارة مستدامة وموجّهة للمحاصيل.

نظام مراقبة المحاصيل الذكي: كيف يعمل؟

يهدف هذا النظام بشكل أساسي إلى جعل الزراعة أسهل وأكثر ربحية مقارنةً بالأساليب التقليدية. بدءًا من عرض بيانات الحقول وصولًا إلى توقعات الطقس، ستجد أدناه كل ما قد ترغب بمعرفته حول مراقبة المحاصيل عن بُعد والمواضيع ذات الصلة.

يشتمل نظام مراقبة المحاصيل الذكي على تقنيات متنوعة لجمع البيانات وتحليلها واستخدامها من أجل إدارة المحاصيل بكفاءة. إليك شرحًا لكيفية عمله عادةً:

1. نشر أجهزة الاستشعار

يبدأ النظام بنشر أجهزة استشعار في الحقل. يمكن لهذه الأجهزة قياس معايير مثل رطوبة التربة ودرجة الحرارة والرطوبة ومستويات العناصر الغذائية وشدة الضوء.

قد تشمل هذه الأنظمة أيضاً أجهزة استشعار للطقس لجمع بيانات عن هطول الأمطار وسرعة الرياح والإشعاع الشمسي. وتُوضع هذه الأجهزة بشكل استراتيجي في جميع أنحاء الحقل لجمع بيانات تمثيلية.

2. جمع البيانات

تقوم أجهزة الاستشعار المنتشرة بجمع البيانات باستمرار من الميدان. ويمكن القيام بذلك باستخدام اتصالات سلكية أو لاسلكية.

تُستخدم أجهزة الاستشعار اللاسلكية على نطاق واسع لما توفره من مرونة وسهولة في النشر. تُرسل البيانات المُجمّعة إلى نظام مركزي لمزيد من المعالجة والتحليل.

3. نقل البيانات

تقوم أجهزة الاستشعار اللاسلكية بنقل البيانات المُجمّعة إلى مركز تحكم أو بوابة مركزية. ويمكن تحقيق ذلك باستخدام تقنيات اتصال لاسلكية متنوعة، مثل شبكات الهاتف المحمول، أو شبكات الواي فاي، أو أنظمة الراديو المخصصة. ويمكن أن يكون نقل البيانات فورياً أو على فترات منتظمة، وذلك بحسب إعدادات النظام.

4. تخزين البيانات ومعالجتها

تُخزَّن البيانات المُجمَّعة في قاعدة بيانات لإجراء المزيد من التحليلات. وتُطبَّق تقنيات متقدمة لمعالجة البيانات، بما في ذلك خوارزميات التعلّم الآلي والنماذج الإحصائية، لاستخلاص رؤى وأنماط ذات دلالة. ويساعد هذا التحليل في تحديد الارتباطات والاتجاهات والشذوذات في حالة المحاصيل.

5. دعم اتخاذ القرار والتنبيهات

استناداً إلى البيانات المُحللة، يُقدّم النظام دعماً لاتخاذ القرارات للمزارعين أو المهندسين الزراعيين. ويُصدر تنبيهات وإشعارات بشأن الأحداث الهامة، مثل انخفاض مستويات رطوبة التربة عن حدٍّ معين أو وجود آفات أو أمراض.

يتم إرسال هذه التنبيهات عبر لوحات المعلومات المستندة إلى الويب، أو تطبيقات الهاتف المحمول، أو إشعارات البريد الإلكتروني/الرسائل النصية القصيرة، مما يتيح التدخل في الوقت المناسب.

6. التصور وإعداد التقارير

يعرض النظام البيانات المُحللة بطريقة سهلة الاستخدام من خلال الرسوم البيانية والتقارير. وتُستخدم الرسوم البيانية والمخططات والخرائط عادةً لنقل المعلومات حول صحة المحاصيل وأنماط نموها والظروف البيئية. وهذا يُساعد المزارعين على فهم البيانات بسهولة واتخاذ قرارات مدروسة.

7. الأتمتة والتحكم

في بعض الحالات، يمكن دمجها مع أنظمة الري الآلية، أو أنظمة التسميد المائي، أو الآلات.

استناداً إلى البيانات والتحليلات التي تم جمعها، يمكن للنظام التحكم تلقائياً في جداول الري، وضبط معدلات تطبيق المغذيات، أو تفعيل تدابير مكافحة الآفات.

يتيح هذا التكامل اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي بناءً على البيانات والتحكم الدقيق في ممارسات إدارة المحاصيل.

يتمثل الهدف الأساسي لنظام مراقبة المحاصيل الذكي في تحسين استخدام الموارد، وزيادة إنتاجية المحاصيل، وخفض التكاليف، وذلك بتزويد المزارعين بمعلومات دقيقة وفي الوقت المناسب لاتخاذ القرارات. ومن خلال الاستفادة من التكنولوجيا، تُمكّن هذه الأنظمة من تطبيق ممارسات إدارة محاصيل أكثر كفاءة واستدامة في الزراعة الحديثة.

أهمية نظام مراقبة المحاصيل عن بعد

من أهم المهام التي تُنفذ باستمرار لضمان غلة جيدة هي مراقبة المحاصيل. فبمراقبة النباتات بشكل دائم، يتم ضمان نموها في أفضل الظروف، وفي حال وجود أي خلل، يتم تصحيحه في الوقت المناسب، مما يقلل من الآثار المدمرة المحتملة.

بصفتك مزارعًا أو من هواة الزراعة، تجدر الإشارة إلى أنه من الضروري حاليًا أن تتوقع محاصيل ضخمة أفضل وذات جودة أعلى، حيث يتم حل معظم العيوب في وقت مبكر بما فيه الكفاية.

منذ مراقبة المحاصيل يُعدّ التدريب المتخصص أحد أهم متطلبات الحصاد الجيد. ولا يعني هذا بالضرورة الحصول على شهادة جامعية، بل يكفي فهم كيفية تنسيق ومراقبة وتقييم النتائج. من خلال ذلك، ستتمكن من اتخاذ قرارات أفضل بناءً على تشخيص دقيق، وبالتالي الحصول على أفضل المحاصيل.

عند اختيار مراقبة محاصيلك، عليك أن تعلم أنه بصرف النظر عن منع الإصابات وانتشار الآفات والأمراض وحتى الأعشاب الضارة، فإنها تخضع دائمًا للسيطرة، وبالتالي لا توجد آثار مدمرة تقلل من الأداء وحتى جودة المنتجات النهائية.

هل تعلم أن المحاصيل تتعرض باستمرار لتهديدات غريبة سنوياً بسبب الطفرات والتحولات في المكونات البيولوجية للآفات، وبالتالي فإن اختيار طريقة واحدة مماثلة لمعالجتها يعني أنك مخطئ وتحتاج إلى تغيير التكتيكات في كل مرة؟

ولهذا السبب، يُنظر إلى مراقبة المحاصيل على أنها مهمة جادة تتطلب المزيد من المسؤولية، وهي مهمة لا ينبغي الاستهانة بها.

عندما يقوم المرء بمراقبة محاصيل الفاكهة مثل الكمثرى وحتى التفاح، عند استخدام برنامج الإدارة المتكاملة للآفات، يُنصح ليس فقط بتتبع التغيرات في الأشجار ولكن أيضًا بالتحقق من حالة الطقس في المنطقة التي تؤثر عليها.

يُمكّنك هذا من الحصول على قائمة بالآفات المحتملة التي قد تُهدد نمو الأشجار. يُساعدك استخدام المراقبة البصرية المنتظمة لبستانك على تقليل التكاليف والوقت اللازمين من موسم الزراعة إلى موسم الحصاد.

المناخ والآفات

يكمن الجانب المثير للجدل عند تحليل تأثير المناخ في قدرة بعض الآفات على التغذي عليه، ثم تتحول بسرعة إلى عوامل سامة للمحاصيل. في الواقع، يفتقر العديد من المزارعين في القطاع الزراعي إلى الوعي الكافي، فلا يلاحظون الإصابة إلا بعد فوات الأوان، حين تكون محاصيلهم قد غزتها الآفات بشكل كبير.

والجانب الأفضل في هذا هو أن الآفات تتفاعل دائماً بشكل متوقع مع المناخ، وبالتالي يمكن وضع استراتيجية مثالية لتجنب هجوم آفات آخر ومنعها في المستقبل.

على الرغم من زيادة وتيرة المراقبة، لا يزال مزارعو الخضراوات والفواكه يكتشفون وجود الآفات أو أي تهديد متأخرًا بعض الشيء. وهذا يُظهر مدى أهمية مراقبة العوامل المناخية التي تُعدّ في نهاية المطاف مؤشرات مبكرة لظهور الآفات وانتشارها.

مراقبة المحاصيل المجمعة

يمكن استخدام العديد من الطرق لمراقبة المحاصيل، وإحدى هذه الطرق هي المراقبة البصرية باستخدام كتل تمكنك من تحليل الأشجار التي لها خصائص متشابهة بناءً على نوعها وعمرها وحتى حالتها المادية.

تتمثل الفكرة وراء المراقبة البصرية في وجود كتل تعمل كعلامات، ويمكن دراستها كوحدة واحدة وليس بشكل منفصل، لأنها طريقة يستخدمها العديد من المزارعين في جميع أنحاء العالم، ولأن خبراء البستنة لديهم دائمًا وقت محدود لمراجعة كل كتلة مرتبة في الحقل.

أهمية نظام مراقبة المحاصيل عن بعد

يجب إيلاء عناية خاصة عند اختيار القطعة الأنسب. ذلك لأن القطعة المختارة يجب أن تكون على دراية كاملة بتاريخ الآفات حتى يتسنى تطبيق أفضل طرق العلاج والوقاية لحماية نمو الأشجار الأخرى.

لا تحتاج إلى معدات ضخمة أو أدوات معقدة أو حتى أساليب معقدة لمراقبة محاصيلك. إحدى أفضل الطرق هي ببساطة إجراء فحص بصري دقيق وشامل يمكّنك من ملاحظة الأنواع المختلفة من آفات موجود في الأشجار.

يمكن إنجاز ذلك دائمًا باستخدام عدسة عادية، إلا أن الخبراء يستخدمون دائمًا معدات أكثر تعقيدًا مثل المجهر ثنائي العدسات. وهذا يمكّنهم من عدّ العث والتربس وتحديد أنواعهما.

درجة حرارة المحاصيل

لقياس درجة الحرارة بدقة عند مراقبة المحاصيل، يمكن استخدام ميزان حرارة بسيط بعد معرفة المعلومات الأساسية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام ميزان حرارة يقيس من الحد الأقصى إلى الحد الأدنى، وهو شائع بين الموردين في المناطق الريفية، مع تسجيل معلومات إضافية.

تجدر الإشارة أيضاً إلى ضرورة وضع مقياس الحرارة في البستان مع الحرص على عدم تعريضه لأشعة الشمس المباشرة. كما يمكنك إضافة مسجل بيانات لتسجيل معلومات الطقس بدقة أكبر.

بالنسبة لأجهزة تسجيل البيانات، يمكنك أيضًا اختيار استخدام تلك التي لديها القدرة على قياس درجة الحرارة، والأمطار، والرطوبة، وحتى رطوبة الأوراق.

لكي تتمكن من وضع الأشجار التي لن تتم دراستها مع تلك الموجودة في الكتل التي ستعمل كمؤشرات، ولكي تتمكن من التمييز بينها، ما عليك سوى وضع علامات عليها باستخدام طلاء الأكريليك أو حتى الشريط اللاصق.

يضمن تطبيق الإدارة المتكاملة للآفات اختيار وتحديد الأزهار والبراعم والثمار بشكل عشوائي لمراقبة كل شجرة على حدة.

بعد مرور حوالي أسبوع إلى أسبوعين، في الوقت الذي تتطور فيه الثمار، يحتاج المزارعون إلى قضاء من عشر إلى عشرين دقيقة لكل فدانين ونصف في إدارة الثمار والزهور والبراعم التي تم وضع علامات عليها بدقة، بحثًا عن أي علامات قد تدل على وجود آفة واحدة أو أكثر في المحصول.

عند العثور على آفة في المحاصيل، يجب تسجيلها بسرعة وبطريقة مفصلة في السجل المخصص لهذا النوع من البيانات.

الخاتمة

جميع أعضاء فريقنا من الخبراء الزراعيين هم محترفون في مجموعة من فروع الزراعة، وهم قادرون أيضاً على تقديم خدمات المراقبة من خلال دمج الزيارات الميدانية مع التقييم الكمي والنوعي ونظام مراقبة المحاصيل عن بعد.

جميع هذه الأنظمة المبتكرة عبارة عن تقييمات تركز على مجموعة واسعة من الأنشطة التي تراقب بعناية تطور المحاصيل، وتجمع البيانات والمعلومات المتعلقة بالمنطقة.

ثم يقوم فريقنا المحترف بتحليل هذه البيانات بعناية، ثم يتم تدوينها في تقرير نهائي يمكّنهم من ذكر وتقييم العوامل الرئيسية والعوامل التي يمكن أن تؤثر على إنتاجية المحاصيل.

بناءً على هذه النتائج، يُمكن لـ GeoPard تزويدك بوقت تقديري للحصاد، بالإضافة إلى تقدير محصولك. وهذا يُتيح للعملاء مراقبة محاصيلهم بسلاسة من خلال صور الأقمار الصناعية الحديثة. كما يُمكنهم إضافة طبقات بيانات الوزن في موقع مُحدد دون الحاجة إلى استخدام أي منشأة.

أنواع الاستشعار عن بعد في الزراعة

نُشر على بواسطة dementievgeopard

شهد استخدام أنظمة التكنولوجيا المتقدمة مثل الاستشعار عن بعد في الزراعة زيادة في الآونة الأخيرة. الممارسات الزراعية اليوم أكثر فعالية وتماسكًا وسلاسة بشكل كبير مقارنة بالممارسات الزراعية التقليدية.

يمكن أن يؤدي استخدام الأساليب المتقدمة، على سبيل المثال، تقدير المحاصيل في جميع جوانب عملية الزراعة إلى إنتاج محصول مثالي وحصاد أفضل.

ولضمان تحقيق محصول أعلى، يحتاج المزارعون إلى ضمان أفضل صحة لمحاصيلهم. في حين أن استخدام النظم العرفية يحد منمراقبة المناطق الأكبر، حيث كان المزارعون يعتمدون على زيارة جميع أجزاء الأرض فعليًا.

أحدثت الابتكارات الأخيرة مجموعة متنوعة من الطرق التي يمكن للمزارعين من خلالها مراقبة جودة المحاصيل بسهولة في مناطق أكبر.

ما هو الاستشعار عن بعد؟

تعريفالاستشعار عن بعد هو مجال دراسة وتكنولوجيا يتضمن جمع المعلومات عن سطح الأرض أو عن الأجسام الأخرى من مسافة. ويستخدم أجهزة ومستشعرات متنوعة، مثل الأقمار الصناعية والطائرات والمسيرات، لجمع البيانات دون إجراء اتصال مادي بالهدف.

ببساطة، يتضمن فحص الأراضي بمعدات متطورة من مسافات بعيدة. يشمل الفحص الخصائص الفيزيائية لقطعة أرض.

تعمل هذه العملية من خلال تقدير الإشعاع المنتج والمنعكس من الأرض، مما يساعد في تكوين صورة للأرض ويساعد المتخصصين في إصدار حكم على أجزاء معينة من الأرض.

تشمل هذه الموجات الكهرومغناطيسية الضوء المرئي والأشعة تحت الحمراء والميكروويف. من خلال تحليل خصائص الإشعاع، يمكّن العلماء من استخلاص معلومات قيمة حول ميزات وعمليات الأرض.

يمتلك نطاقًا واسعًا من التطبيقات عبر تخصصات مختلفة، بما في ذلك المراقبة البيئية، والزراعة، والتخطيط الحضري، وإدارة الكوارث. إنه يوفر وسيلة لمراقبة ودراسة مساحات شاسعة من سطح الأرض، والتي سيكون من الصعب أو المستحيل الوصول إليها مباشرة.

فيمَ يُستخدم الاستشعار عن بُعد؟

لتعزيز تنمية المحاصيل ولزيادة الإنتاج في سوق صعب، يميل المنتجون إلى استغلال أحدث التقنيات المتاحة. لضمان أكبر عائد، يحتاج المزارعون إلى أن تظل المحاصيل في أفضل صحة.

يصبح رصد قوة المحاصيل عبر منطقة واسعة أسهل بكثير مع استخدام الاستشعار عن بعد في الزراعة.

تُدعم البيانات التي تم جمعها من هذه العملية الزراعة الدقيقة، مما يمكّن المزارعين من تحقيق محاصيل أعلى. تشمل بعض تطبيقات الاستشعار عن بعد الشائعة:

  • رسم خرائط الغطاء الأرضي واستخدامات الأراضي: يمكنه تحديد وتصنيف أنواع مختلفة من الغطاء الأرضي، مثل الغابات والمحاصيل والمسطحات المائية والمناطق الحضرية. تساعد هذه المعلومات في مراقبة التغيرات في استخدام الأراضي، وتقييم إزالة الغابات، وإدارة الموارد الطبيعية، وتخطيط التنمية الحضرية.
  • المراقبة البيئية يسمح بمراقبة وتحليل المعايير البيئية مثل صحة الغطاء النباتي، وجودة المياه، وتلوث الهواء، ومؤشرات تغير المناخ. ويساعد في رصد وفهم الظواهر الطبيعية، مثل حرائق الغابات، والجفاف، وذوبان القمم الجليدية القطبية.
  • الزراعة وإدارة المحاصيل يمكن للاستشعار عن بعد الزراعي تقييم صحة المحاصيل وتقدير غلال المحاصيل وتحديد المناطق المتضررة من الآفات أو الأمراض. تساعد هذه المعلومات المزارعين في اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الري والتسميد ومكافحة الآفات، مما يؤدي إلى تحسين إنتاجية المحاصيل وإدارة الموارد.
  • إدارة الكوارث وهو يؤدي دورًا حاسمًا في جهود الاستجابة للكوارث والتعافي منها. فهو يساعد في رسم خرائط لمدى الكوارث الطبيعية مثل الأعاصير والفيضانات والزلازل، مما يتيح تخصيص الموارد وتوزيع المساعدات بكفاءة. كما أنه يساعد في تقييم الأضرار بعد الكوارث والتخطيط لأنشطة إعادة الإعمار.
  • الجيولوجيا والتنقيب عن المعادن يمكن لتقنياتها، مثل التصوير فائق الطيف والرادار، اكتشاف وتوصيف السمات الجيولوجية والرواسب المعدنية. تدعم هذه المعلومات رسم الخرائط الجيولوجية، واستكشاف المعادن، وتقييم الموارد.

تستمر تقنيات الاستشعار عن بعد في التطور مع التقدم في تكنولوجيا أجهزة الاستشعار وخوارزميات معالجة الصور وطرق تحليل البيانات.

مع تزايد توافر صور الأقمار الصناعية عالية الدقة ودمج بيانات الاستشعار عن بعد مع أنظمة المعلومات الجغرافية (GIS)، تتسع تطبيقاتها وإمكاناتها، مما يساهم في فهم أفضل لكوكبنا وتسهيل عمليات اتخاذ القرار المستنيرة.

كيف يعمل الاستشعار عن بعد؟

وهو يعمل عن طريق التقاط وتحليل الإشعاع الكهرومغناطيسي المنبعث أو المنعكس من الأجسام أو الأسطح على الأرض من مسافة بعيدة. وفيما يلي شرح مبسط لكيفية عمل الاستشعار عن بعد:

كيف يعمل الاستشعار عن بعد؟

  • مصدر الطاقة يبدأ بمصدر طاقة، يمكن أن يكون طبيعيًا (مثل أشعة الشمس) أو اصطناعيًا (مثل أجهزة الاستشعار النشطة مثل الرادار). يصدر مصدر الطاقة إشعاعًا كهرومغناطيسيًا نحو سطح الأرض.
  • التفاعل مع الهدف: تتفاعل الطاقة المنبعثة مع الأجسام أو الأسطح المستهدفة. يتم امتصاص جزء من الطاقة، وجزء آخر ينعكس، وقد يمر جزء عبر الهدف. يعتمد التفاعل على خصائص الهدف، مثل تركيبته، قوامه، ومحتواه من الرطوبة.
  • كشف المستشعرات: المستشعرات، الموجودة عادةً في الأقمار الصناعية أو الطائرات أو الطائرات بدون طيار، تكتشف الطاقة المنعكسة أو المنبعثة من الهدف. يمكن لهذه المستشعرات التقاط نطاق واسع من الأطوال الموجية، بما في ذلك المرئية وتحت الحمراء والميكروويف.
  • اكتساب البيانات: تجمع المستشعرات البيانات في شكل صور أو قياسات رقمية. وقد تتضمن البيانات التي يتم الحصول عليها شدة الطاقة المنعكسة أو المنبعثة عند أطوال موجية مختلفة.
  • نقل وتخزين البيانات بمجرد جمع البيانات، يتم إرسالها إلى محطات أرضية أو تخزينها على متن منصة الاستشعار. ثم تتم معالجتها وإتاحتها لمزيد من التحليل.
  • معالجة البيانات وتحليلها: تتم معالجة بيانات الاستشعار عن بعد باستخدام خوارزميات وتقنيات متخصصة. يشمل ذلك تصحيحات للتداخلات الجوية والتشوهات الهندسية والمعايرة الإشعاعية. ثم يتم تحليل البيانات المعالجة لاستخلاص معلومات ذات مغزى حول سطح الأرض.
  • التفسير والتطبيق يتم تفسير البيانات المحللة من قبل خبراء، مثل العلماء أو الجغرافيين أو المهندسين الزراعيين. فهم يحددون ويصنفون الأشياء، ويرسمون خرائط لأنواع الغطاء الأرضي، ويرصدون التغيرات، ويستخرجون المعلومات ذات الصلة لمختلف التطبيقات.
  • التصور والتواصل غالبًا ما يتم تصور النتائج النهائية من خلال الخرائط والصور أو تمثيلات رسومية أخرى. هذه المخرجات المرئية تسهل على صناع القرار والعلماء والجمهور فهم المعلومات وتفسيرها.

من المهم ملاحظة أنه يمكنه استخدام كل من تقنيات الاستشعار السلبي والنشط. تكتشف المستشعرات السلبية الطاقة الطبيعية (مثل ضوء الشمس) التي تنعكس أو تنبعث من سطح الأرض. من ناحية أخرى، تبعث المستشعرات النشطة طاقتها الخاصة (مثل نبضات الرادار) وتقيس الطاقة التي تنعكس مرة أخرى.

كيف يعمل في الزراعة؟

تعمل عملية الاستشعار عن بعد في الزراعة من خلال المعلومات التي تجمعها أجهزة مختلفة على مدار فترة من الزمن. يمكن بعد ذلك استخدام البيانات المجمعة لتحليل جوانب مختلفة من المحصول والإنتاجية.

يُستخدم هذا التحليل لإجراء تغييرات على المحاصيل لضمان أقصى إنتاج. يمكن استخدام هذه العملية لإجراء مجموعة متنوعة من التحليلات وتنفيذ التدابير وفقًا لذلك. التهديدات الشائعة التي يواجهها المزارعون هي تفشي الآفات والأعشاب الضارة في المحاصيل.

في الزراعة، يمكن أن يساعد في الكشف عن ذلك مبكرًا وتنبيه المزارعين لاتخاذ الإجراءات المضادة اللازمة لضمان صحة المحاصيل. لتنفيذ العملية عبر مناطق مختلفة من الأراضي ذات الأحجام المتفاوتة وأنواع المحاصيل، يتم استخدام أنواع مختلفة من الأجهزة والمستشعرات.

أنواع الاستشعار عن بعد في الزراعة

في الزراعة، تشمل تقنيات الاستشعار عن بعد مجموعة متنوعة من الأساليب لجمع وتحليل البيانات حول المحاصيل والمناظر الطبيعية الزراعية. فيما يلي بعض الأنواع الشائعة للاستشعار عن بعد المستخدمة في الزراعة:

1. الاستشعار البصري: تلتقط المستشعرات البصرية الإشعاع الكهرومغناطيسي في مناطق الطيف المرئي، والأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR)، والأشعة تحت الحمراء الحرارية (TIR) للطيف الكهرومغناطيسي. توفر هذه المستشعرات معلومات قيمة حول صحة المحاصيل، وفهارس النبات، والغطاء الأرضي. يتم الحصول على بيانات الاستشعار البصري عادةً من خلال صور الأقمار الصناعية أو التصوير الجوي.

2. الاستشعار متعدد الأطياف: تلتقط المستشعرات متعددة الأطياف البيانات في عدة نطاقات منفصلة ضمن الطيف الكهرومغناطيسي. فهي تتيح تحليل أطوال موجية محددة ذات صلة بصحة الغطاء النباتي ومراقبة المحاصيل. تُستخدم البيانات متعددة الأطياف بشكل شائع لحساب مؤشرات الغطاء النباتي مثل مؤشر تنوع الغطاء النباتي الطبيعي (NDVI) ومؤشر تنوع الغطاء النباتي المعزز (EVI) لتقييم ظروف المحاصيل.

3. الاستشعار فائق الطيف: تلتقط المستشعرات فائقة الطيف البيانات في مئات النطاقات الطيفية الضيقة والمتجاورة عبر الطيف الكهرومغناطيسي. يسمح هذا الدقة الطيفية العالية بالتحليل التفصيلي وتحديد المواد المحددة وخصائص النباتات. بيانات الطيف الفائق قيمة للكشف عن الأمراض وتقييم المغذيات وتصنيف المحاصيل المفصل.

٤. الإحساس الحراري: تلتقط المستشعرات الحرارية البيانات في منطقة الطيف الكهرومغناطيسي تحت الحمراء الحرارية. تقيس الإشعاع المنبعث من الأجسام، بما في ذلك المحاصيل والتربة، والذي يرتبط بدرجة حرارتها. يعتبر الاستشعار الحراري مفيدًا لتقييم الإجهاد المائي، والكشف عن كفاءة الري، ومراقبة صحة المحاصيل بناءً على تباينات درجة الحرارة.

5. الاستشعار بالرادار: تستخدم مستشعرات الرادار الإشعاع الكهرومغناطيسي لاختراق الغطاء السحابي والنباتات والتربة، مما يسمح بالحصول على البيانات بغض النظر عن الظروف الجوية. تقيس مستشعرات الرادار الإشارة المرتدة، والتي توفر معلومات حول بنية ومحتوى رطوبة المحاصيل والتضاريس. بيانات الرادار قيمة لرسم الخرائط الطبوغرافية، ومراقبة رطوبة التربة، وتقييم مراحل نمو المحاصيل.

6. استشعار بالليدار: أجهزة الاستشعار بالليدار (الكشف عن الضوء وتحديد المدى) تبعث نبضات ليزر وتقيس الوقت الذي يستغرقه الضوء المنعكس للعودة. توفر بيانات الليدار معلومات ثلاثية الأبعاد عالية الدقة حول ارتفاع المحاصيل وهيكل الغطاء النباتي وارتفاع التضاريس. وهي مفيدة لتطبيقات الزراعة الدقيقة، بما في ذلك تقدير ارتفاع المحاصيل ونمذجة التضاريس وتوصيف الغطاء النباتي.

7. المركبات الجوية غير المأهولة (الطائرات بدون طيار)تتيح الطائرات بدون طيار المجهزة بمجموعة متنوعة من أجهزة الاستشعار، مثل كاميرات RGB أو المستشعرات متعددة الأطياف أو المستشعرات الحرارية، جمع بيانات عالية الدقة ومرنة على نطاق محلي. توفر الطائرات بدون طيار معلومات مفصلة وفي الوقت المناسب لمراقبة المحاصيل والكشف عن الأمراض وممارسات الزراعة الدقيقة.

توفر هذه الأنواع المختلفة من تقنيات الاستشعار عن بعد مصادر بيانات وقدرات متكاملة، مما يسمح بفهم شامل للأنظمة الزراعية.

من خلال دمج وتحليل البيانات من مصادر متعددة، يمكن للمزارعين ومهندسي الزراعة والباحثين اكتساب رؤى حول صحة المحاصيل ونموها وحالتها الغذائية وإدارة المياه والعوامل الأساسية الأخرى التي تساهم في الإدارة الزراعية الفعالة.

أنواع المستشعرات

تُستخدم المستشعرات بأنواعها المختلفة معًا لجمع أنواع مختلفة من المعلومات عبر أحجام متباينة من الأراضي. تُصنف المستشعرات أساسًا حسب أنواعها اللوجستية. هناك المستشعرات الفضائية، والمستشعرات الجوية، والمستشعرات الأرضية.

يمكن تصنيف هذه المستشعرات بشكل أكبر مثل مستشعرات الأرض ويمكن أن تأتي بتشكيلات مختلفة. هناك مستشعرات أرضية محمولة باليد، وهناك مستشعرات أرضية مثبتة بالمركبات، مثل تلك المثبتة بالجرارات، وهناك مستشعرات أرضية قائمة بذاتها مثبتة عادةً بأعمدة والأشجار الكبيرة.

مجسات أرضية تُستخدم بشكل شائع للتحقق من مستويات المغذيات، ورطوبة التربة، والطقس. وباستخدام هذه، يمكن إجراء العديد من التغييرات فيما يتعلق باستخدام الأسمدة والري للحفاظ على ارتفاع المحصول.

الفئة التالية من المستشعرات هي المستشعرات الجوية. بفضل توفر الطائرات المسيرة، أصبحت المستشعرات الجوية ميسورة التكلفة وفي المتناول.

هذه أجهزة الاستشعار الجوية يمكنها التقاط صور عالية الدقة للأرض، وكذلك جمع بيانات أخرى من أجهزة الاستشعار أثناء التحليق على ارتفاعات منخفضة لفترات أطول فوق المحاصيل. يمكن للبيانات التي تم جمعها عبر هذه المستشعرات المساعدة في اكتشاف الأعشاب الضارة، وتقدير المحاصيل، وتحليلات مفصلة أخرى مثل قياس ملوحة التربة ومحتوى الكلوروفيل.

في حين أصبحت متاحة وبأسعار معقولة، إلا أنها تظل غير صالحة للاستخدام في الرياح القوية والطقس الغائم، وهو ما يمثل عيبًا في استخدامها.

الأبعد من بين جميع منصات الاستشعار للتصوير هو مستشعر قمر صناعي. تقليديًا، كان استخدام الأقمار الصناعية لأي نوع من التصوير متاحًا للحكومات والجيوش. يساعد استخدام التصوير بالأقمار الصناعية في الزراعة على تغطية مساحات شاسعة من الأراضي ويمكن أن يساعد في التحقق من حالة المحاصيل.

بعد وقوع كارثة طبيعية، يمكن أن يساعد في حساب الخسائر وتقدير إنتاجية المحاصيل. في حين أن هناك العديد من الإيجابيات لاستخدام بيانات أجهزة الاستشعار عبر الأقمار الصناعية، إلا أن هناك العديد من المحاذير المرتبطة بها، فبادئ ذي بدء، إنها مكلفة وحتى لو تم تجاهل التكلفة، يجب طلب التصوير لوقت محدد عادةً قبل أشهر.

والتي قد تكون كلها بلا جدوى إذا كان هناك غطاء سحابي في المنطقة المطلوبة في الوقت المطلوب. بدأت الحكومات حول العالم في فتح صور الأقمار الصناعية للجمهور، مما قد يسهل العملية كثيرًا في المستقبل.

عمل المستشعر

من خلال تحديد الألوان في حقل من المحاصيل، تنقل أجهزة الاستشعار المعلومات التي يمكن أن تكون مفيدة في استنتاج حالة صحة النبات. وبالنظر إلى لون النبات من خلال البيانات الدقيقة التي توفرها أجهزة الاستشعار، يمكن قياس مستويات الكلوروفيل في النبات والتي يمكن للمزارع من خلالها تحديد أي نقص في التغذية أو مشكلة في صحة النبات.

يمكن استخلاص البيانات البسيطة من خلال مستشعرات الألوان الشائعة، ولكن للحصول على معلومات معقدة، يتم استخدام مستشعرات الأشعة تحت الحمراء والموجات القصيرة.

عمل أجهزة الاستشعار في الزراعة

ينعكس الضوء عن أوراق الشجر بشكل مختلف في طيف الأشعة تحت الحمراء إذا تعرضت الورقة للتلف داخليًا، وهذا يمكن أن يشير أيضًا إلى عدم كفاية محتوى الماء. أحد أكثر النماذج الموثوقة في الاستشعار الزراعي عن بعد يُعرف بمؤشر الاختلاف الطبيعي للغطاء النباتي أو NDVI.

وباستخدام مستشعرات الأشعة تحت الحمراء والحافة الحمراء، يمكن لنموذج المؤشر الموحد لتباين الغطاء النباتي غير المائي تحديد المحاصيل المتضررة بسهولة، مما يمنح المزارعين مزيدًا من وقت رد الفعل لاتخاذ تدابير مضادة فعالة لإنقاذ المحاصيل.

يمكن أيضًا استخدام هذه المستشعرات لمراقبة صحة التربة وقياس ملوحة التربة. تميل التربة التي تحتوي على نسبة عالية من الأملاح إلى أن تكون أكثر سطوعًا في نطاق الأشعة تحت الحمراء، مما يمكن أن يساعد في تحديد التربة التي تحتاج إلى المزيد من الري والعلاج.

يمكن أن يساعد استخدام المستشعرات الحرارية في تحسين نظام الري. يتم عرض الحرارة المنبعثة من أي مصدر كدرجة لون أفتح في نطاق الأشعة تحت الحمراء.

بعد الري، يمكن للمزارع إرسال مستشعر حراري طويل الموجة بالأشعة تحت الحمراء (LWIR) فوق حقوله للتحقق من المناطق التي تشع حرارة بسبب أنظمة مياه سيئة، بحيث يمكن إصلاح المشكلات المتعلقة بنظام الري.

يمكن لأجهزة الاستشعار بالأقمار الصناعية أن تغطي مجموعة واسعة من القدرات. ونظراً لقدرتها على تجاوز الظروف المناخية، فهي مثالية للمراقبة البستانية. وإلى جانب أجهزة الاستشعار الرادارية وأجهزة الاستشعار بالموجات الدقيقة، يوفر النظام العالمي لتحديد المواقع من الأقمار الصناعية معلومات دقيقة عن الموقع، وهو أمر أساسي في الابتكارات الزراعية الجديدة مثل أجهزة الزراعة ذاتية التشغيل والمركبات الزراعية ذاتية القيادة.

دور ومزايا الاستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية في الزراعة

يلعب دورًا حيويًا في الزراعة من خلال توفير معلومات ورؤى قيمة تساهم في تحسين إدارة المحاصيل، وزيادة الإنتاجية، وممارسات الزراعة المستدامة. فيما يلي بعض الطرق الرئيسية التي يعتبر فيها الاستشعار عن بعد مهمًا في الزراعة:

تقدير المساحة المزروعة للمحاصيل

من الاستخدامات الهامة للاستشعار عن بعد في البستنة تقييم مناطق زراعة المحاصيل. تمنح البيانات من أجهزة الاستشعار الجوية والفضائية تحليلاً دقيقاً للمناطق المزروعة وتساعد في تقييم المخاطر في حال وقوع كارثة أو مصيبة.

دور ومزايا الاستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية في الزراعة

تقييم صحة المحاصيل

يتيح هذا للمزارعين ومهندسي الزراعة مراقبة صحة ونشاط المحاصيل على مساحات واسعة. من خلال تحليل صور الأقمار الصناعية أو الجوية، يمكنهم اكتشاف العلامات المبكرة للإجهاد، أو نقص المغذيات، أو تفشي الأمراض، أو الإصابة بالآفات. يمكّن نظام الإنذار المبكر هذا من التدخل في الوقت المناسب واتخاذ إجراءات علاجية مستهدفة، مما يقلل من خسائر المحاصيل ويحسن تخصيص الموارد.

تقدير الحصاد والتنبؤ به

يمكن للبيانات، جنبًا إلى جنب مع النماذج الإحصائية، المساعدة في تقدير ومحصول المحاصيل. من خلال تحليل مؤشرات الغطاء النباتي ومراقبة عوامل مثل تغطية الظلة والكتلة الحيوية، يمكن للمزارعين توقع الاختلافات المحتملة في المحصول واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الحصاد والتخزين والتسويق لمنتجاتهم.

تحديد أمراض المحاصيل

يجعل الاستشعار عن بعد بنظام المعلومات الجغرافية في الزراعة التعرف على التلوثات وهجمات الآفات في المحاصيل على مساحات واسعة في المراحل المبكرة أسهل. وهذا يمنح المنتجين فرصة كافية لتطبيق أي وسيلة مضادة لحماية المحاصيل من أي خسائر فادحة. ويصبح هذا ممكنًا من خلال التصوير الفضائي والتحليل.

خصائص التربة

لعل العنصر الأساسي في ضمان محصول جيد من المحاصيل هو الدعم المناسب للتربة. فهي تؤثر بشكل مباشر على المحصول. أي تقدم في إدارة المزارع إن نظام الزراعة يسبب تغيرات في التربة، والتي بدورها تؤثر على قدرة التربة الإنتاجية.

يمكن التعرف على خصائص مثل ملوحة التربة، ودرجة حموضة التربة، ومستوى المادة العضوية، ونسيج التربة باستخدام الاستشعار عن بعد، ويمكن تحليل هذه البيانات للقيام بأي معالجة مهمة للتربة.

يمنح رسم خرائط رطوبة التربة تقييمًا دقيقًا لمحتوى الماء في التربة، مما يمكن أن يساعد في إجراء أي ترقيات في بنية نظام الري.

إدارة الري

المياه مورد حيوي في الزراعة، وتلعب دورًا حاسمًا في تحسين استخدامها. من خلال تقييم مستويات رطوبة النباتات ومعدلات النتح، تساعد المزارعين على تحديد متطلبات المياه الدقيقة لمحاصيلهم.

تمكّن هذه المعلومات من تطبيق استراتيجيات ري فعالة، مما يقلل من هدر المياه، ويضمن حصول المحاصيل على رطوبة كافية لنمو أمثل.

تأثير الفيضانات

من خلال المستشعرات المعتمدة على الأقمار الصناعية والبيانات المجمعة عبر المستشعرات الأرضية، يمكنها المساعدة في تقديم الكثير من المعلومات المحددة لتحديد تقييم دقيق للخسائر.

في حالة حدوث فيضانات بسبب الأمطار الغزيرة، فإن مناطق الأراضي ذات أنظمة الصرف الضعيفة تكون معرضة لخطر تشبع التربة بالمياه، مما يسبب خسائر أساسية في المحاصيل والإنتاج.

يمكن أن يساعد تقييم الخسائر في المزيد من التخطيط للسيطرة على الأضرار والإجراءات المضادة لتقليل الخسائر إلى الحد الأدنى.

نمذجة NATCAT

يمكن للاستشعار عن بعد في الزراعة المساعدة في تقييم المخاطر الحالية للكوارث الطبيعية والتنبؤ بها. من خلال الاستفادة من المعلومات التي تنقلها المستشعرات وسلوك المخاطر المنتظمة.

Tيتطلب هذا رسم خرائط للمخاطر وحساب المخاطر من خلال تقدير المخاطر التي يتم الانتهاء منها بواسطة نماذج كوارث محاكاة بواسطة الكمبيوتر.

تساعد خرائط الاستشعار عن بعد المعدة بمساعدة المعلومات التاريخية والمعلومات الحالية التي تم جمعها من أجهزة استشعار مختلفة في تعيين المناطق ذات القدرة العالية على الفيضانات بتصنيفات مخاطر عالية.

يساعد هذا في الزراعة حيث لا يتم زراعة المناطق ذات التصنيف المخاطر الأعلى ويتم معالجتها لتحسين الحماية من الفيضانات للموسم التالي.

تحليل صور الطائرات بدون طيار لتقييم أضرار المحاصيل

يتم استخدام تحليل صور الطائرات بدون طيار في تقييم المحاصيل عن الأضرار الناجمة عن العواصف الثلجية، وعد الأشجار، والغزو. تعتبر صور الطائرات بدون طيار دقيقة بنفس دقة الدقة المكانية للمدخلات. والتي يمكن زيادتها حسب الحاجة.

إدارة المغذيات

يمكن أن يساعد في تقييم نقص المغذيات وإدارة ممارسات التسميد. من خلال تحليل أنماط الانعكاس الطيفي، يمكن للمزارعين تحديد المناطق في الحقل ذات مستويات المغذيات المتفاوتة.

يسمح ذلك بالاستخدام المستهدف للأسمدة، مما يقلل من الاستخدام الزائد والتلوث البيئي المحتمل مع زيادة امتصاص المحاصيل للمغذيات والإنتاجية.

تقييم الأثر البيئي

إنه يوفر وسيلة لتقييم التأثير البيئي للممارسات الزراعية. يساعد في مراقبة تآكل التربة، وتقييم فعالية تدابير الحفظ، وتحديد مناطق التلوث المحتملة، مثل الجريان السطحي المفرط للأسمدة أو انحراف المبيدات.

تدعم هذه المعلومات تنفيذ ممارسات زراعية مستدامة، والحد من الآثار البيئية السلبية، وتعزيز استدامة زراعية طويلة الأجل.

ومن خلال الاستفادة من قوة تقنيات الاستشعار عن بُعد، يمكن للمزارعين والمهنيين الزراعيين اتخاذ قرارات أكثر استنارة، وتحسين تخصيص الموارد، وتنفيذ ممارسات مستدامة. ويؤدي ذلك إلى زيادة الإنتاجية وتقليل الأثر البيئي وتحسين الأمن الغذائي، مما يعود بالنفع على المزارعين والمستهلكين على حد سواء.

كشف السحب والظلال في الزراعة

نُشر على بواسطة dementievgeopard

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.

تحديد السحب وظلالها

 

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.

قم بتحديد قناع السحابة وقناع الظل

 

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.

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.

رصد نظام تحديد المواقع الجغرافية (geopard) أن الحقل يقع جزئياً تحت السحب والظلال.

 

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.

تم إنشاء خريطة أسمدة بتقنية الواقع الافتراضي بناءً على بيانات السحب والظلال

 

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

 

مؤشرات طيفية مختلفة

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.

تحليلات النطاق (الراستر)

نُشر على بواسطة dementievgeopard
مؤشر الغطاء النباتي الطبيعي بدقة 10 أمتار
مؤشر الغطاء النباتي الطبيعي بدقة 30م
مناطق إدارية بدقة محسنة تصل إلى 3 أمتار
مناطق الإدارة بدقة 3 أمتار
مؤشر الغطاء النباتي الطبيعي بدقة 3 أمتار
3م زيادة دقة مؤشر الغطاء النباتي الطبيعي

قد تختلف دقة صور الأقمار الصناعية، وأكثر مزودي الخدمات المجانية شيوعًا لديهم 10 أمتار (Sentinel2) و 30 مترًا (Landsat). من وقت لآخر، لا تكون هذه الجودة كافية.

لذلك، يقوم فريق GeoPard بتعديل خوارزميات علمية شاملة (على سبيل المثال، تُستخدم أيضًا في التشخيص الطبي) للحقول الزراعية لتحسين جودة تحليلات GeoPard النقطية والمتجهة.

يساعد على زيادة دقة خرائط GeoPard بمقدار 3-10 مرات مقارنة بالدقة الأصلية لصورة القمر الصناعي المصدر. على سبيل المثال، يبلغ دقة خريطة مناطق إدارة GeoPard المكانية حوالي 3 أمتار.

إذا كنت مزارعًا أو مستشارًا زراعيًا، فابدأ في الاستفادة https://geopard.tech/ تحليلات متطورة لحقولك بسعر معقول.

إذا كنت مقدم خدمة، قم بالدمج https://geopard.tech/ تحليلات عبر واجهة برمجة التطبيقات إلى منصتك وابدأ في تقديم قيمة لعملائك على الفور.

كيف تقرأ صور NDVI؟

تتضمن قراءة صور NDVI بضع خطوات رئيسية. أولاً، افهم أن NDVI يقيس صحة النبات وكثافته. تشير قيم NDVI العالية إلى وجود نباتات صحية وكثيفة، بينما تشير القيم المنخفضة إلى نباتات مجهدة أو متفرقة.

لتفسير صور NDVI، قارن مقياس الألوان المقدم مع الصورة، حيث يمثل اللون الأخضر أو الأخضر الداكن النباتات الصحية، ويشير اللون الأصفر أو الأحمر إلى مناطق متوترة أو مناطق غير نباتية.

من خلال تحليل الأنماط والمتغيرات في قيم مؤشر الانفنتوريين النباتي (NDVI) عبر منطقة ما، يمكنك اكتساب رؤى حول صحة وتوزيع الغطاء النباتي، مما يساعد في مهام مثل مراقبة المحاصيل وإدارة الأراضي.

جيو بارد الزراعة

wpChatIcon
wpChatIcon

    طلب عرض توضيحي وتدريبي مجاني من GeoPard / استشارة








    ب بالنقر على الزر، فإنك توافق على سياسة الخصوصية. نحن بحاجة إليها للرد على طلبك.

      اشتراك


      ب بالنقر على الزر، فإنك توافق على سياسة الخصوصية

        أرسل لنا المعلومات


        ب بالنقر على الزر، فإنك توافق على سياسة الخصوصية

        نحن نستخدم ملفات تعريف الارتباط لنقدم لك أفضل تجربة تصفح، ونخصص محتوى موقعنا، ونحلل حركة المرور عليه، ونعرض لك إعلانات ذات صلة.
        شاهد لدينا سياسة الخصوصية لمزيد من المعلومات.

        قبول الكل