Ауыл шаруашылығы үшін гиперспектралды бейнелеу. Солтүстік Рейн-Вестфалия штатының гранты.

Солтүстік Рейн-Вестфалия Қоршаған ортаны қорғау министрлігі мен Еуропалық Одақ аясында “Гиперспектрлік спутниктік суреттерді пайдалана отырып, топырақ қасиеттерін сандық бағалауға арналған жасанды интеллект негізі” жобасы ішінара қаржыландыру үшін таңдалғанын хабарлаймыз. REACT-EU InnovationUmweltwirtschaft.NRW бағдарламасы. Грантты Еуропалық аймақтық даму қоры / Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) қаржыландырады.

Бұл жобада жасанды интеллект пен статистиканы пайдалану гиперспектрлік және топырақ деректері (мысалы, N, рН) арасындағы корреляцияны анықтауға мүмкіндік берді, бұл топырақты талдауға дәлірек және масштабталатын тәсілді жеңілдетеді. Гиперспектрлік спутниктердің алдағы уақытта жиі қайта қарау аралықтары және кідіріссіз жаңа суреттерге кедергісіз қол жеткізу мүмкіндігі бар ұшырылуы бірқатар артықшылықтарды ұсынады, әсіресе тұрақты ауыл шаруашылығы үшін қоректік заттарды басқаруда. Технология топырақтағы қоректік заттардың құрамы мен қолжетімділігін бағалауға көмектеседі, бұл фермерлерге тыңайтқыш стратегияларын бейімдеуге мүмкіндік береді. Бұл өсімдіктердің қоректік заттарды жақсы сіңіруіне, қоршаған ортаға әсерді азайтуға және шығындарды үнемдеуге әкеледі.

Гиперспектрлік бейнелеу дегеніміз не?

Гиперспектрлік бейнелеу - электромагниттік спектрді жоғары спектрлік ажыратымдылықпен түсіретін қуатты қашықтықтан зондтау әдісі.

Әдетте үш-төрт жолақтан (қызыл, жасыл, көк және кейде инфрақызылға жақын) тұратын дәстүрлі спутниктік суреттерден айырмашылығы, гиперспектрлік суреттер көрінетін, инфрақызылға жақын және қысқа толқынды инфрақызыл аймақтар бойынша жүздегеннен мыңдаған тар спектрлік жолақтарды жинайды. Әрбір жолақ кескінделген аймақтың беттік қасиеттері туралы бірегей ақпарат береді.

Ол әуедегі немесе ғарыштық платформаларға орнатылған сенсорлар арқылы алынады. Бұл сенсорлар бірнеше тар жолақтардағы шағылысқан немесе шығарылған сәулеленудің қарқындылығын өлшеу үшін спектрометрлерді пайдаланады.

Гиперспектрлік сенсорлар кең спектрлік деректерді жинау арқылы әртүрлі материалдардың спектрлік белгілеріндегі нәзік айырмашылықтарды анықтай алады, бұл өте егжей-тегжейлі және дәл талдау жасауға мүмкіндік береді.

Гиперспектрлік бейнелеудің қолданылуы

• Қоршаған ортаны бақылау: Ол экожүйелердің денсаулығын бақылауда және бағалауда маңызды рөл атқарады. Ол өсімдіктердің күйзелісін анықтауға, жер жамылғысының өзгерістерін бақылауға, инвазивті түрлерді анықтауға және көлдер мен өзендердегі хлорофилл концентрациясы немесе лайлылық сияқты су сапасының параметрлерін өлшеуге көмектеседі.
• Ауыл шаруашылығы: Бұл дақылдардың денсаулығы, қоректік заттардың мөлшері, ылғалдылық деңгейі және ауруларды анықтау туралы егжей-тегжейлі ақпарат беру арқылы дәл ауыл шаруашылығына көмектеседі. Фермерлер суару, тыңайтқыштармен қамтамасыз ету және зиянкестермен күресуге қатысты деректерге негізделген шешімдер қабылдай алады, бұл дақылдардың өнімділігін оңтайландырады және қоршаған ортаға әсерді азайтады.
• Геология және пайдалы қазбаларды барлауБұл геологиялық түзілімдерді картаға түсіруде, пайдалы қазбалар кен орындарын анықтауда және тау жыныстарының түрлерін сипаттауда маңызды рөл атқарады. Ол геологтарға минералды құрамдағы өзгерістерді анықтауға және барлауға болатын ықтимал аумақтарды картаға түсіруге көмектеседі, бұл тау-кен жұмыстарының тиімдірек және мақсатты болуына ықпал етеді.
• Орман шаруашылығыБұл орман шаруашылығын басқаруға және бақылауға көмектеседі. Ол ағаш түрлерін анықтауға, орман биомассасын сандық бағалауға, ағаш күйзелісін анықтауға және орман өртінен келтірілген залалды бағалауға мүмкіндік береді. Бұл ақпарат орман шаруашылығын тұрақты басқаруға, биоәртүрлілікті сақтауға және орман өрттері туралы ерте ескерту жүйелеріне көмектеседі.

Гиперспектрлік бейнелеудің артықшылықтары

Оның басты артықшылығы - егжей-тегжейлі спектрлік ақпарат беру мүмкіндігі, бұл материалдарды жоғары дәлдікпен ажыратуға мүмкіндік береді.

Бұл жер жамылғысы түрлерінің жіктелуі мен картаға түсірілуін жақсартуға, нақты заттарды анықтауды жақсартуға және қоршаған орта процестерін жақсырақ түсінуге әкеледі.

Гиперспектрлік деректерді құнды түсініктерді алу және кескіндерді түсіндіруді автоматтандыру үшін озық алгоритмдер мен машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып та талдауға болады.