Hüperspektraalsed kujutised põllumajandusele. Nordrhein-Westfaleni liidumaa toetus.

Meil on hea meel teatada, et projekt “Tehisintellekti raamistik mulla omaduste kvantitatiivseks hindamiseks hüperspektraalsete satelliidipiltide abil” valiti osaliseks rahastamiseks Nordrhein-Westfaleni keskkonnaministeeriumi ja Euroopa Liidu poolt programmi raames. REACT-EU InnovationUmweltwirtschaft.NRW programm. Toetust rahastab Euroopa Regionaalarengu Fond / Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).

Tehisintellekti ja statistika kasutamine selles projektis võimaldas kindlaks teha hüperspektraalsete ja mullaandmete (nt N, pH) vahelise korrelatsiooni, hõlbustades täpsemat ja skaleeritavamat lähenemist mullaanalüüsile. Eelseisev hüperspektraalsete satelliitide käivitamine sagedaste korduskülastuste ja sujuva juurdepääsuga uutele piltidele ilma viivitusteta pakub mitmeid eeliseid, eriti säästva põllumajanduse toitainete haldamisel. Tehnoloogia aitab hinnata mulla toitainete sisaldust ja kättesaadavust, võimaldades põllumeestel väetamisstrateegiaid kohandada. See viib taimede parema toitainete omastamiseni, väiksema keskkonnamõjuni ja kulude kokkuhoiuni.

Mis on hüperspektraalne kujutis?

Hüperspektraalsed kujutised on võimas kaugseire tehnika, mis jäädvustab elektromagnetilist spektrit kõrge spektraalse lahutusvõimega.

Erinevalt traditsioonilistest satelliidipiltidest, mis tavaliselt koosnevad kolmest kuni neljast spektriribast (punane, roheline, sinine ja mõnikord ka lähiinfrapuna), kogub hüperspektraalne pilt sadu kuni tuhandeid kitsaid spektriribasid nähtava, lähiinfrapuna ja lühilainelise infrapuna piirkonnas. Iga riba annab ainulaadset teavet pildistatud ala pinnaomaduste kohta.

Seda saadakse õhus või kosmoses asuvatele platvormidele paigaldatud andurite abil. Need andurid kasutavad spektromeetreid peegeldunud või kiiratud kiirguse intensiivsuse mõõtmiseks mitmes kitsas sagedusribas.

Laia spektraalandmete valiku kogumise abil suudavad hüperspektraalsed andurid tuvastada erinevate materjalide spektraalsetes signatuurides peeneid erinevusi, võimaldades väga detailset ja täpset analüüsi.

Hüperspektraalsete kujutiste rakendused

• Keskkonnaseire: Sellel on oluline roll ökosüsteemide tervise jälgimisel ja hindamisel. See aitab tuvastada taimestiku stressi, jälgida maakatte muutusi, avastada invasiivseid liike ning mõõta vee kvaliteedi parameetreid, nagu klorofülli kontsentratsioon või hägusus järvedes ja jõgedes.
• Põllumajandus: See aitab täppispõllumajanduses, pakkudes üksikasjalikku teavet põllukultuuride tervise, toitainete sisalduse, niiskustaseme ja haiguste avastamise kohta. Põllumehed saavad teha andmepõhiseid otsuseid niisutamise, väetamise ja kahjuritõrje kohta, mille tulemuseks on optimaalne saagikus ja väiksem keskkonnamõju.
• Geoloogia ja maavarade uurimineSee on oluline geoloogiliste formatsioonide kaardistamisel, mineraalide leiukohtade tuvastamisel ja kivimitüüpide iseloomustamisel. See aitab geoloogidel tuvastada muutusi mineraalide koostises ja kaardistada potentsiaalseid uurimisalasid, aidates kaasa tõhusamale ja sihipärasemale kaevandamistegevusele.
• MetsandusSee abistab metsamajandamisel ja -seirel. See võimaldab tuvastada puuliike, kvantifitseerida metsa biomassi, avastada puude stressi ja hinnata metsatulekahjude tekitatud kahju. See teave aitab kaasa säästvale metsamajandamisele, bioloogilise mitmekesisuse kaitsmisele ja metsatulekahjude varajase hoiatamise süsteemidele.

Hüperspektraalsete kujutiste eelised

Selle peamine eelis seisneb võimes anda detailset spektraalinformatsiooni, mis võimaldab materjale suure täpsusega eristada.

See viib maakatte tüüpide parema klassifitseerimise ja kaardistamiseni, konkreetsete ainete parema identifitseerimise ning keskkonnaprotsesside parema mõistmiseni.

Hüperspektraalseid andmeid saab analüüsida ka täiustatud algoritmide ja masinõppe tehnikate abil, et saada väärtuslikke teadmisi ja automatiseerida piltide tõlgendamist.