Hiper-spektralno snimanje za poljoprivredu. Potpora države Sjeverne Rajne-Vestfalije.

Drago nam je objaviti da je projekt “Okvir umjetne inteligencije za kvantitativnu procjenu svojstava tla korištenjem hiperspektralnih satelitskih snimaka” odabran za djelomično financiranje od strane Ministarstva zaštite okoliša Sjeverne Rajne-Vestfalije i Europske unije u okviru REACT-EU InnovationUmweltwirtschaft.NRW program. Bespovratna sredstva financira Europski fond za regionalni razvoj / Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).

Korištenje umjetne inteligencije i statistike u ovom projektu omogućilo je određivanje korelacije između hiperspektralnih i podataka o tlu (npr. N, pH), što je omogućilo precizniji i skalabilniji pristup analizi tla. Predstojeće lansiranje hiperspektralnih satelita s čestim intervalima ponovnih posjeta i nesmetanim pristupom novim snimkama bez kašnjenja predstavlja nekoliko prednosti, posebno u upravljanju hranjivim tvarima za održivu poljoprivredu. Tehnologija pomaže u procjeni sadržaja i dostupnosti hranjivih tvari u tlu, omogućujući poljoprivrednicima da prilagode strategije gnojidbe. To dovodi do boljeg unosa hranjivih tvari u biljke, smanjenog utjecaja na okoliš i uštede troškova.

Što je hiperspektralna slika?

Hiperspektralno snimanje je moćna tehnika daljinskog istraživanja koja snima elektromagnetski spektar s visokom spektralnom rezolucijom.

Za razliku od tradicionalnih satelitskih snimaka, koji se obično sastoje od tri do četiri pojasa (crvenog, zelenog, plavog i ponekad bliskog infracrvenog), hiperspektralni snimci prikupljaju stotine do tisuće uskih spektralnih pojaseva u vidljivom, bliskom infracrvenom i kratkovalnom infracrvenom području. Svaki pojas pruža jedinstvene informacije o površinskim svojstvima snimljenog područja.

Prikuplja se pomoću senzora postavljenih na zračnim ili svemirskim platformama. Ovi senzori koriste spektrometre za mjerenje intenziteta reflektiranog ili emitiranog zračenja u više uskih pojaseva.

Prikupljanjem širokog raspona spektralnih podataka, hiperspektralni senzori mogu otkriti suptilne razlike u spektralnim potpisima različitih materijala, što omogućuje vrlo detaljnu i preciznu analizu.

Primjena hiperspektralnog snimanja

• Praćenje okoliša: Igra vitalnu ulogu u praćenju i procjeni zdravlja ekosustava. Pomaže u identificiranju stresa vegetacije, praćenju promjena pokrova zemljišta, otkrivanju invazivnih vrsta i mjerenju parametara kvalitete vode poput koncentracije klorofila ili mutnoće u jezerima i rijekama.
• Poljoprivreda: Pomaže u preciznoj poljoprivredi pružajući detaljne informacije o zdravlju usjeva, sadržaju hranjivih tvari, razini vlage i otkrivanju bolesti. Poljoprivrednici mogu donositi odluke temeljene na podacima u vezi s navodnjavanjem, gnojidbom i suzbijanjem štetnika, što rezultira optimiziranim prinosima usjeva i smanjenim utjecajem na okoliš.
• Geologija i istraživanje mineralaKljučna je za mapiranje geoloških formacija, identificiranje mineralnih ležišta i karakterizaciju vrsta stijena. Pomaže geolozima da otkriju promjene u sastavu minerala i mapiraju potencijalna područja za istraživanje, doprinoseći učinkovitijim i ciljanijim rudarskim aktivnostima.
• ŠumarstvoPomaže u gospodarenju i praćenju šuma. Omogućuje identifikaciju vrsta drveća, kvantifikaciju šumske biomase, otkrivanje stresa drveća i procjenu štete od šumskih požara. Ove informacije pomažu u održivom gospodarenju šumama, očuvanju bioraznolikosti i sustavima ranog upozoravanja na šumske požare.

Prednosti hiperspektralnog snimanja

Njegova glavna prednost leži u sposobnosti pružanja detaljnih spektralnih informacija, što omogućuje razlikovanje materijala s visokom točnošću.

To dovodi do poboljšane klasifikacije i mapiranja tipova pokrova zemljišta, poboljšane identifikacije specifičnih tvari i boljeg razumijevanja procesa u okolišu.

Hiperspektralni podaci također se mogu analizirati korištenjem naprednih algoritama i tehnika strojnog učenja kako bi se izvukli vrijedni uvidi i automatizirala interpretacija slike.