Ryžių auginimo modelio ir kultūrinio tipo kartografavimas naudojant nuotolinį stebėjimą

Ryžiais visame pasaulyje maitina daugiau nei 3,5 milijardo žmonių, tačiau, remiantis Tarptautinio ryžių tyrimų instituto (IRRI) 2024 m. pasaulinio ryžių atlaso atnaujinimu, mažiau nei 601 TP3 T ryžių auginimo plotų turi tikslius ir atnaujintus auginimo žemėlapius. Ryžių auginimo modelio ir kultūrinio tipo žemėlapių sudarymas naudojant nuotolinį stebėjimą sparčiai mažina šią spragą, pateikiant erdviškai tikslius, laike suderintus duomenis tokiu mastu, kurio negali atitikti jokie antžeminiai tyrimai.

Nuo drėkinamų dvigubo pasėlių žemumų atpažinimo Vietnamo Mekongo deltoje iki lietaus laistomų vieno sezono laukų nustatymo Užsachario Afrikoje – palydovinės ir radarinės sistemos dabar teikia žvalgybos duomenis, kurių reikia ūkininkams, vyriausybėms ir maisto saugos agentūroms, kad jos galėtų užtikrintai planuoti. Dirbtiniam intelektui ir debesų kompiuterijai spartėjant duomenų apdorojimui, tikimasi, kad iki 2027 m. beveik realiuoju laiku vykdomas ryžių stebėjimas taps pasauliniu standartu.

Kodėl ryžiai svarbūs ir kodėl juos sunku stebėti

1. Ryžių gamyba ir pasaulinė aprūpinimo maistu lygtis

Ryžiai yra pagrindinis kalorijų šaltinis daugiau nei pusei pasaulio gyventojų, ir jų svarba gerokai peržengia individualios mitybos ribas. Pasaulinė ryžių gamyba siekė maždaug 520 milijonų metrinių tonų nulukštentų ryžių 2024 m., remiantis FAO duomenimis, Azijai tenka beveik 901 TP3 t šios produkcijos.

Bet koks reikšmingas ryžių tiekimo sutrikimas, nesvarbu, ar tai būtų sausra, potvynis, kenkėjų protrūkis, ar politikos nesėkmė, sukelia staigius maisto kainų šuolius, kurie neproporcingai paveikia skurdžiausias pasaulio šeimas.

Norint išlaikyti aprūpinimą maistu tokiu mastu, reikia daugiau nei tiesiog užauginti pakankamai ryžių. Reikia tiksliai žinoti, kur auginami ryžiai, kiek kartų per metus kiekvienas laukas apdirbamas ir kokie ūkininkavimo metodai taikomi. Vyriausybėms reikia šių duomenų, kad galėtų paskirstyti drėkinimo infrastruktūrą, subsidijuoti sąnaudas ir sukaupti rezervus nenumatytiems atvejams.

Iššūkis yra tas, kad ryžiai auginami nepaprastai suskaidytuose kraštovaizdžiuose – nuo terasuotų kalvų Filipinuose iki plačių drėkinamų lygumų Kinijoje, todėl įprastiniai kiekvieno lauko tyrimai nacionaliniu ar regioniniu mastu yra logistiškai ir finansiškai nepraktiški.

2. Sistemingo ryžių auginimo modelio stebėjimo poreikis

Ryžių auginimo modeliai, t. y. ryžių auginimo sezonų skaičius per metus ir jų pasiskirstymas kraštovaizdyje, nuolat kinta. Klimato kintamumas kai kuriuose regionuose sutrumpina auginimo laikotarpius, o kituose – juos pailgina. Ekonominiai signalai skatina ūkininkus pereiti nuo vieno prie dviejų derliaus nuėmimo, kai vandens prieinamumas ir rinkos kainos sutampa.

Be sistemingo stebėjimo planuotojai dirba su surašymo duomenimis, kurie gali būti pasenę penkeriais ar daugiau metų, todėl vanduo, trąšų subsidijos ir kaimo kreditai nuolat paskirstomi neteisingai. Nuotolinis stebėjimas siūlo sprendimą šiam stebėjimo trūkumui, per kelias dienas pateikiant nuoseklius, pakartojamus stebėjimus visose šalyse.

Užuot pasikliavusios ūkininkų savarankiškai pateiktais duomenimis ar surašytojų apklausomis, palydovinės sistemos tiesiogiai stebi kraštovaizdį, fiksuodamos, kaip ryžių laukai keičiasi dėl potvynių, persodinimo, vegetatyvinio augimo ir derliaus nuėmimo kiekvienu metų laiku.

3. Ką nuotolinis stebėjimas suteikia žemės ūkio kartografavimui

Nuotolinis stebėjimas – tai mokslas, kurio metu per atstumą gaunama informacija apie objektus ar vietoves, paprastai naudojant jutiklius, sumontuotus palydovuose, orlaiviuose ar bepiločiuose orlaiviuose (UAV). Žemės ūkio kontekste jutikliai matuoja pasėlių, dirvožemio ir vandens atspindėtą ar skleidžiamą energiją įvairiais elektromagnetinio spektro bangos ilgiais.

Kadangi skirtingi žemės dangos tipai skirtingais augimo etapais atspindi energiją, palydoviniai vaizdai gali atskirti ryžių lauką nuo kukurūzų lauko, o užtvindytą persodintą ryžių plotą nuo sauso tiesiogiai sėjamo ryžių ploto, o šis tikslumas didėja tobulėjant jutiklių technologijoms. Ryžių auginimo modelio ir kultūrinio tipo kartografavimas naudojant nuotolinį stebėjimą padeda pasiekti keturis tarpusavyje susijusius tikslus.

• Pirma, ji pateikia erdviškai aiškius ryžių auginimo vietų sezoninius ir metinius inventorius.
• Antra, jame klasifikuojama, kiek auginimo ciklų per metus pasitaiko kiekvienoje žemėlapyje pažymėtoje vietovėje, išskiriant vieno, dvigubo ir trigubo pasėlių sistemas.
• Trečia, jame nurodomi naudojami kultūriniai metodai, pavyzdžiui, ar laukas persodinamas, ar sėjamas tiesiogiai, ar kontroliuojamas vandens valdymas, ar laistomas lietaus vandeniu.
• Ketvirta, ji generuoja pradinius duomenis, kurie naudojami gamybos prognozėms, vandens biudžeto sudarymui, prisitaikymo prie klimato kaitos planavimui ir tiksliosios žemdirbystės sistemoms.

Ryžių auginimo sistemų ir kultūrinių tipų supratimas

1. Ką iš tikrųjų reiškia ryžių auginimo modelis

Ryžių auginimo modelis apibūdina ryžių auginimo laiko išdėstymą per kalendorinius metus tam tikroje vietoje. Jis parodo ne tik tai, ar ryžiai auginami, bet ir kiek kartų, kada prasideda ir baigiasi kiekvienas sezonas, ir kokie pasėliai, jei tokių yra, seka arba yra prieš ryžius tame pačiame lauke. Šių modelių kartografavimas visame regione suteikia planuotojams dinamišką žemės naudojimo intensyvumo ir išteklių poreikio vaizdą, kurio niekada negalėtų pateikti viena momentinė nuotrauka.

2. Vieno derliaus ryžių sistemos

Vieno pasėlio (monokropolio) sistemose ūkininkai augina vieną ryžių sezoną per metus, paprastai derindami jį su musoniniu lietinguoju sezonu arba vienu kontroliuojamu drėkinimo ciklu. Šios sistemos vyrauja regionuose, kur vandens prieinamumas, darbo jėga ar klimatas riboja antrojo sezono galimybę.

Vieno pasėlio sistemos paprastai turi ilgesnius vegetacijos laikotarpius per sezoną, dažnai naudojant tradicines arba patobulintas ilgai auginimo veisles, ir jos yra neproporcingai gerai drėkinamos lietaus, todėl jos labai jautrios kritulių laikui ir pasiskirstymui.

3. Dvigubo derliaus ryžių sistemos

Dvigubo pasėlių auginimo sistemos leidžia iš to paties lauko nuimti du ryžių derlius per metus. Jos labiausiai paplitusios Pietryčių ir Pietų Azijoje, įskaitant Raudonosios upės deltą Vietname, Bangladešo užliejamas lygumas ir drėkinamus Indijos Pandžabo rajonus.

Laiko skirtumas tarp dviejų sezonų yra mažas, dažnai mažesnis nei 30 dienų, todėl norint nustatyti dvigubo pasėlių plotus pagal palydovinius duomenis, reikia atlikti tankius laiko eilučių stebėjimus, kad būtų galima aptikti du pilnus fenologinius ciklus per vienerius metus.

4. Trigubo derliaus ryžių sistemos

Trigubas ryžių derlius, nuimant tris ryžius per metus, taikomas ribotose vietovėse, kuriose ištisus metus išlieka palankios vandens sąlygos ir temperatūra. Pietų Vietnamo Mekongo delta ir kai kurios Guangdongo provincijos dalys pietų Kinijoje palaiko trigubo derliaus sistemas.

Nors trigubo pasėlių derlingumo sistemos maksimaliai padidina žemės naudojimo intensyvumą, jos kelia didelių iššūkių dirvožemio derlingumui ir kenkėjų kontrolei. Nuotolinis šių laukų identifikavimas yra techniškai sudėtingas, nes trumpi pūdymo laikotarpiai tarp pasėlių suspaudžia fenologinius signalus į siaurus intervalus.

5. Lietaus drėkinamų ryžių auginimas

Tarptautinio ryžių tyrimų instituto (IRRI) duomenimis, lietaus drėkinami ryžiai, auginami vien tik krituliais, be dirbtinio vandens tiekimo, sudaro maždaug 451 TP3 t viso ryžių ploto pasaulyje. Tai dominuojanti sistema Užsachario Afrikoje, Pietų ir Pietryčių Azijos kalnuotose vietovėse ir nuo lietaus priklausomose užliejamose lygumose.

Lietaus laistomos sistemos yra labai jautrios kritulių kiekio kintamumui, todėl kai kuriuose regionuose derlius svyruoja 30–50% tarp drėgnų ir sausų metų. Nuotolinio stebėjimo požiūriu, lietaus laistomus ryžius sunkiau kartografuoti, nes potvynio signalas yra silpnesnis ir netolygesnis nei drėkinamuose laukuose.

6. Laistomų ryžių auginimas

Laistomų ryžių sistemos vandenį gauna kanalais, siurbliais arba valdomais rezervuarais, todėl ūkininkai gali labai tiksliai kontroliuoti sodinimo ir derliaus nuėmimo laiką. Laistomi ryžiai šiuo metu užima tik apie 551 TP3 T pasaulinio ryžių ploto, tačiau sudaro 751 TP3 T visos ryžių produkcijos, o tai rodo vandens tiekimo saugumo teikiamą derliaus pranašumą.

Tyčinis drėkinamų laukų užtvindymas sukuria stiprų ir nuoseklų radaro atspindžio signalą, kurį patikimai aptinka palydoviniai jutikliai, todėl drėkinami ryžiai yra vieni tiksliausiai pasaulyje užfiksuotų pasėlių rūšių.

7. Aukštumų ir žemumų ryžių sistemos

Kalnų ryžiai auginami neužliejamuose, gerai drenuotuose dirvožemiuose, dažnai kalvų šlaituose ar terasose Azijoje ir Afrikoje. Kadangi šie laukai niekada nėra tyčia užliejami, juose trūksta vandens signalo, kuris leistų atpažinti žemumų ryžius radaru, todėl tyrėjai turi pasikliauti vien spektriniais augmenijos modeliais.

Tuo tarpu žemumų ryžiai auginami lygiuose arba sekliai užliejamuose laukuose, kur vanduo kaupiasi natūraliai arba drėkinant. Žemumų sistemos dominuoja Azijos ryžių dubenų regionuose ir yra pagrindinis daugelio didelio masto kartografavimo pastangų taikinys.

Morfologinis kontrastas tarp aukštumų ir žemumų laukų, įskaitant lauko formą, topografinę padėtį ir medžių lajos struktūrą, suteikia papildomų erdvinių užuominų, kurias galima efektyviai panaudoti atliekant objektinę vaizdų analizę.

8. Tiesiogiai sėti ir persodinti ryžiai

Persodinami ryžiai – tai daigų auginimas medelyne 25–30 dienų, o tada rankiniu arba mechaniniu būdu perkeliami į pagrindinį lauką. Tuo tarpu tiesiogiai sėjant ryžius, sėklos sėjamos tiesiai į paruoštą lauką be daigyno.

Šie du metodai palydoviniuose duomenyse sukuria išmatuojamus skirtingus laiko parašus: persodintuose laukuose maždaug po trijų savaičių po užliejimo pastebimas ryškus, sinchronizuotas žalumas, o tiesiogiai sėtuose laukuose lajos vystymasis nuo sėjos dienos yra laipsniškesnis. Šis fenologinis skirtumas, subtilus, bet realus, aptinkamas atliekant kruopščią vegetacijos indeksų laiko eilučių analizę.

Nuotolinio stebėjimo įrankiai ir technologijos ryžių kartografavimui

1. Nuotolinio stebėjimo fizikinis principas

Kiekvienas augalas atspindi, sugeria ir praleidžia saulės spinduliuotę pagal jo lapų biochemiją, lajos struktūrą ir vandens kiekį. Žali lapai stipriai sugeria raudoną šviesą fotosintezei, tuo pačiu atspindėdami didelę dalį artimojo infraraudonojo spektro (NIR) energijos. Tuo tarpu užlieti dirvožemiai sugeria beveik visą gaunamą spinduliuotę.

Šie kontrastingi atsakai sukuria nuspėjamus spektrinius parašus, kuriuos palydovų jutikliai gali įrašyti nuosekliai, leisdami analitikams stebėti pasėlių būklę, augimo stadiją ir lauko lygmens valdymo sprendimus net nesilankant lauke.

2. Optinis nuotolinis stebėjimas

Optiniai jutikliai aptinka atspindėtą saulės spinduliuotę ir sukuria vaizdus, kurie labai panašūs į tai, ką žmogaus akis matytų, jei būtų išplėsta iki infraraudonųjų spindulių. Ryžių kartografavimo tyrimuose dominuoja trys optinės platformos.

Landsat (NASA ir USGS nuo 1972 m. valdoma palydovų serija) teikia 30 metrų erdvinės skiriamosios gebos vaizdus su 16 dienų peržiūrų ciklu. Dėl ilgo laiko archyvo jis yra būtinas ryžių plotų pokyčių per dešimtmečius tyrimams. Tačiau 16 dienų pasikartojimas reiškia, kad kai kurie fenologiniai įvykiai per trumpą vegetacijos sezoną tarp stebėjimų gali būti nepastebėti.

Sentinel-2 (valdomas Europos kosmoso agentūros, paleistas 2015 ir 2017 m. kaip dviejų palydovų žvaigždynas) patobulina „Landsat“ su 10–20 metrų skiriamąja geba ir 5 dienų sugrįžimo ciklu ties pusiauju. Šie du patobulinimai kartu leidžia tiksliau nustatyti lauko ribas ir geriau imti fenologinius mėginius, o naujausiuose didelio tikslumo ryžių kartografavimo tyrimuose, įskaitant tuos, kurie buvo paskelbti ISPRS žurnale „Photogrammetry and Remote Sensing“ 2024 m., „Sentinel-2“ naudojamas kaip pagrindinis optinis duomenų šaltinis.

MODIS MODIS (vidutinės skiriamosios gebos vaizdavimo spektroradiometras), esantis NASA „Terra“ ir „Aqua“ palydovuose, užtikrina 250–500 metrų skiriamąją gebą ir galimybę peržiūrėti duomenis kasdien. Nors MODIS duomenys yra per smulkūs atskirų laukų žemėlapiams sudaryti, jie išlieka vertingi vertinant nacionalinio ir žemyno masto pasėlių intensyvumą, kai didelė erdvinė skiriamoji geba yra mažiau svarbi nei laiko tankis.

3. Radarinis nuotolinis stebėjimas

Sintetinės apertūros radaras (SAR) yra radaro pagrindu sukurta technologija, kuri siunčia mikrobangų impulsus į Žemės paviršių ir matuoja į jutiklį išsklaidytą energiją. Skirtingai nuo optinių jutiklių, SAR veikia nepriklausomai nuo debesuotumo ir saulės šviesos, o tai reiškia, kad duomenis jis gauna vienodai gerai tiek debesuotą musoninę naktį, tiek giedrą sausringo sezono dieną.

Ši savybė yra nepaprastai svarbi ryžių kartografavimui tropinėje Azijoje, kur optiniai jutikliai dėl debesų užtvaros paprastai praranda vegetacijos sezono savaites.

Sentinel-1 (ESA) perduoda C diapazono mikrobangų energiją (bangos ilgis maždaug 5,6 cm) ir teikia nemokamus, pasaulinius SAR duomenis 10 metrų skiriamąja geba su 6–12 dienų pasikartojimo ciklu. Ryžių laukai sąveikauja su SAR signalais savitu būdu:

• užlieti laukai veikia kaip beveik idealus veidrodis, atspindintis didžiąją dalį radaro energijos nuo jutiklio (sukuriant mažas atgalinės sklaidos vertes), o
• Augantis ryžių vainikas vis labiau išsklaido energiją atgal į jutiklį, didėjant augalų tankumui ir lapų plotui.

Ši atgalinės sklaidos trajektorija laikui bėgant, maža potvynio ir persodinimo metu, kylanti vegetacinėse stadijose ir vėl mažėjanti po žydėjimo, sudaro ryžiams būdingą radaro fenologinį parašą.

Nguyen ir kt. (Nuotolinis aplinkos stebėjimas, 2023 m.) nustatė, kad „Sentinel-1“ SAR laiko eilučių klasifikacija buvo pasiekta 92.3% bendras tikslumas kartografuojant ryžių auginimo sezonus trijose Vietnamo Mekongo deltos provincijose, įskaitant trijų pasėlių zonas, kuriose optiniai duomenys nebuvo prieinami daugiau nei 60% auginimo laikotarpio dėl debesuotumo.

Atogrąžų ryžių auginimo regionuose SAR pagrįsti metodai yra ne tik optinio jutimo alternatyva, bet ir dažnai vienintelė patikima sezoninio kartografavimo galimybė musonų mėnesiais.

4. Kelių jutiklių duomenų integravimas

Nė vienas jutiklis nesiūlo idealaus erdvinio detalumo, laiko tankio ir debesų prasiskverbimo derinio. Todėl tiksliausios ryžių žemėlapių sudarymo sistemos integruoja kelis jutiklių tipus į vieną analitinę sistemą.

Įprasta architektūra sujungia „Sentinel-1“ SAR debesų neturinčiam laiko stebėjimui su „Sentinel-2“ optiniais duomenimis spektriniam sodrumui giedrais laikotarpiais nustatyti ir naudoja MODIS kaip didelės skiriamosios gebos inkarą fenologiniam modeliui aptikti regioniniu mastu.

Kai šie duomenų srautai algoritmiškai sujungiami, bendras duomenų rinkinys gali nustatyti pasėlių ribas, nustatyti persodinimo datas ir priskirti kultūrinių tipų klasifikacijas tokiu tikslumu, kokio negali pasiekti joks vienas jutiklis.

Ryžių auginimo modelių nustatymas iš palydovinių duomenų

1. Ryžių augimo etapų laikiniai parašai

Ryžiai pereina aiškiai apibrėžtą augimo etapų seką: žemės paruošimą ir užliejimą, persodinimą arba sėją, krūmijimąsi (kelių stiebų išsivystymą iš vieno augalo), šluotelės atsiradimą, žiedynų susidarymą (grūdus laikančios žiedyno galvutės atsiradimą) ir derliaus nuėmimą.

Kiekvienas etapas sukelia išmatuojamą lauko optinių ir radaro charakteristikų pokytį. Analitikai naudoja šiuos etapams būdingus parašus, užfiksuotus kaip spektrinių indeksų arba SAR atgalinės sklaidos laiko eilutes, kad atkurtų, kas ir kada įvyko kiekviename lauke, be jokių išankstinių ūkininko žinių.

2. Fenologija pagrįstas ryžių žemėlapių sudarymas

Fenologija pagrįstas žemėlapių sudarymas (naudojant biologinių įvykių laiką pasėliams klasifikuoti) yra dominuojantis didelių plotų ryžių aptikimo metodas. Šis metodas veikia pritaikant matematines kreives prie laiko eilučių duomenų, o tada nustatant laukus, kuriuose laiko modelis atitinka būdingą ryžių augimo kreivę. Svarbiausios įvykių datos, gautos iš šio pritaikymo proceso, apima:

• vegetacijos sezono pradžia (paprastai žymima staigiu vegetacijos indekso verčių padidėjimu po potvynio),
• vegetacijos sezono piko metu (didžiausias lapų ploto indeksas) ir
• sezono pabaiga (staigus kritimas derliaus nuėmimo metu).

Tokių ciklų, aptiktų per kalendorinius metus, skaičius tiesiogiai lemia, ar laukas klasifikuojamas kaip vieną, du ar tris kartus apželdintas.

3. Auginimo intensyvumo vertinimas

Auginimo intensyvumas, t. y. per metus žemės vienete užbaigtų auginimo sezonų skaičius, yra vienas iš politikos požiūriu svarbiausių ryžių auginimo modelių žemėlapių rezultatų. Paprastas, bet efektyvus metodas apskaičiuoja, kiek kartų pikselio metinėje laiko eilutėje pasitaiko ryžių tipo spektrinis arba atgalinės sklaidos pikas.

Kartu su erdviniais filtrais, skirtais pašalinti klaidingus aptikimus, kuriuos sukelia pelkės, vandens telkiniai ar sezoniniai potvyniai, šie ciklų skaičiavimai sukuria vieno, dviejų ir trijų pasėlių ryžių žemėlapius, kuriuos galima patvirtinti pagal lauko tyrimus ir regioninę statistiką.

4. Sezoninis ir metinis ryžių pasiskirstymo žemėlapis

Sezoniniai žemėlapiai (po vieną žemėlapį kiekvienam auginimo sezonui per metus) rodo ne tik tai, kur auginami ryžiai, bet ir kada jie auga kiekvienoje vietovėje. Metiniai sezoninių žemėlapių rinkiniai atskleidžia visą regiono derliaus nuėmimo kalendorių, įskaitant ankstyvojo ir vėlyvojo sezono ryžių erdvinį pasiskirstymą, kuris turi tiesioginės įtakos vandens paskirstymo planavimui, kenkėjų poveikio valdymui ir derliaus logistikai.

5. Ryžių sėjomainų nustatymas

Daugelyje Azijos ryžių auginimo sistemų ūkininkai tame pačiame lauke iš eilės sezonus kaitalioja ryžius su kviečiais, daržovėmis, ankštiniais augalais arba pūdymo laikotarpiais. Nuotolinis stebėjimas aptinka šias rotacijas analizuodamas visas metines laiko eilutes, o ne atskirą sezoną.

Laukas, drėgnuoju metų laiku klasifikuojamas kaip ryžių laukas, o sausuoju – kaip kviečių laukas, vegetacijos indekso duomenyse pasižymi aiškiu dviejų pikų laikiniu modeliu, kuriame kiekvieno piko spektrinės charakteristikos nurodo atitinkamą pasėlių tipą. Šių sėjomainų kartografavimas yra svarbus dirvožemio sveikatos vertinimui, drėkinimo poreikio modeliavimui ir pajamų diversifikavimo programoms.

Kaip „GeoPard“ padeda sudaryti ryžių auginimo modelių žemėlapius

Ryžių derliaus žemėlapių sudarymas reikalauja nuolatinio, iš kelių šaltinių gaunamo stebėjimo per visą auginimo sezoną, ir būtent tai „GeoPard“ siūlo. Sujungdama „Landsat-8“, „Sentinel-2“ ir „Planet“ vaizdus į vieną platformą, „GeoPard“ stebi laukus kas antrą dieną iki 3 metrų skiriamąja geba, užtikrindama, kad dėl debesų tarpų nebūtų praleisti svarbūs ryžių auginimo įvykiai, tokie kaip potvyniai prieš persodinimą, daigų žalėjimas ir derliaus nuėmimas.

Platformos kelių jutiklių sintezė parodė 4% tikslumo padidėjimą, palyginti su vieno jutiklio metodais, o tai tiesiogiai padidina skirtumą tarp vieno, dviejų ir trijų pasėlių ryžių sistemų.

Kultūriniam tipui nustatyti „GeoPard“ augmenijos indeksų rinkinys, įskaitant NDWI paviršiniams potvyniams aptikti, EVI2 lajos biomasės laikui nustatyti ir LAI lajos tankiui nustatyti, fiksuoja spektrinę biografiją, kuri skiria drėkinamus persodintus ryžius nuo lietaus laistomų arba tiesiogiai sėjamų sistemų.

Debesuotomis musoninėmis dienomis, kai optiniai vaizdai visiškai neveikia, „GeoPard“ integruotas radaro duomenų sluoksnis leidžia nepertraukiamai sekti augmeniją, nuskaitydamas SAR atspindžio įdubą, kuri yra galutinis užtvindyto ryžių lauko požymis persodinimo metu.

Sluoksnių palyginimo įrankis leidžia agronomams greta pateikti iki keturių sinchronizuotų duomenų sluoksnių, todėl lengva atskirti ryžių kultūrinius tipus, lyginant NDWI potvynių signalus su daugiametėmis vegetacijos tendencijomis ir dirvožemio produktyvumo žemėlapiais.

Remiantis daugiau nei 30 metų palydovinių vaizdų duomenimis, platforma atskleidžia ilgalaikius pasėlių intensyvumo modelius lauko lygmeniu. Šios įžvalgos tiesiogiai perkeliamos į kintamo kiekio trąšų, sėklų ir augalų apsaugos žemėlapius, paverčiant ryžių kultūrinių tipų žemėlapius konkrečiais, lauko lygmens valdymo nurodymais.

Ryžių kultūrinių tipų kartografavimas naudojant nuotolinį stebėjimą

1. Skirtingų kultūrinių praktikų spektrinės charakteristikos

Kultūrinis tipas, specifinis ryžių laukui taikomų valdymo praktikų derinys, formuoja to lauko spektrinio parašo evoliuciją laikui bėgant. Pavyzdžiui, užlieti persodinti ryžiai sezono pradžioje pasižymi vandens dominuojamu optiniu atsaku (mažas atspindėjimas visose matomose juostose), po kurio staiga pasikeičia, kai susidaro daigų laja.

Tiesioginės sėklų lysvėse pasėti ryžiai, pasodinti į neužtvindytą sėklų guolį, rodo laipsniškesnį vegetacijos signalo didėjimą nuo dygimo pradžios, be pradinio užtvindymo laikotarpio, kurį lengvai aptinka optiniai ir SAR jutikliai.

2. Laistomų ir lietaus laistomų ryžių skirtumai

Laistomi ir lietaus drėkinami ryžių laukai skiriasi dviem pastebimais būdais: potvynių laiku ir reguliarumu bei jų sezoninės fenologijos nuoseklumu. Laistomi laukai paprastai užliejami pagal grafiką, persodinimo datos kasmet kinta mažiau ir kontroliuojant vandens valdymą išlaiko pastovų lajos tankį.

Lietaus drėkinamuose laukuose laiko atžvilgiu kintamumas tarp metų yra didesnis, juose sezono viduryje gali atsirasti vandens stresas, kurį galima pastebėti kaip anomalius vegetacijos indekso verčių sumažėjimus, o sausros metais kartais neužbaigiamas visas vegetacijos sezonas.

Daugiametė laiko eilučių analizė fiksuoja šią kintamumo struktūrą, leisdama klasifikavimo algoritmams atskirti drėkinamas ir lietaus laistomas zonas, kurių tikslumas gerai kalibruotose sistemose paprastai viršija 85%.

3. Persodintų ir tiesiogiai sėjamų ryžių kartografavimas

Patikimiausias rodiklis, leidžiantis atskirti persodintus nuo tiesiogiai sėjamų ryžių SAR duomenyse, yra pradinio žemo atgalinio sklaidos potvynio laikotarpio laikas ir trukmė.

Persodinti ryžių laukai 2–4 savaites užliejami vandeniu prieš daigų persodinimą, todėl sezono pradžioje susidaro ilgas, beveik nepermatomas langas.

Tiesioginės sėjos laukuose potvynio langas arba visai nebūna (sausos sėjos), arba jis labai trumpas (šlapios sėjos), o atgalinės sklaidos kilimas yra ankstesnis, palyginti su sėjos data, ir struktūriškai skiriasi savo nuolydžiu. Šias laiko charakteristikas galima automatiškai išgauti naudojant algoritmus, taikomus tankioms SAR laiko eilutėms.

4. Valdymo praktikos nustatymas naudojant nuotolinį stebėjimą

Be persodinimo metodo ir vandens režimo, nuotolinis stebėjimas gali aptikti tam tikrus vandens valdymo metodus, tokius kaip pakaitinis drėkinimas ir džiovinimas (AWD) – technika, naudojama metano išmetimui ir vandens sunaudojimui sumažinti periodiškai sausinant ryžių laukus.

AWD laukuose vegetacijos laikotarpiu stebimi svyruojantys SAR atspindžio modeliai, atspindintys pasikartojančius potvynio ir drenažo ciklus, o nuolat užliejamuose laukuose atspindžio trajektorija yra pastovesnė. Ši galimybė yra ypač vertinga stebint klimatui palankių ryžių auginimo praktikų diegimą nacionalinėse šiltnamio efektą sukeliančių dujų inventorizacijose.

5. Vandens valdymo rodikliai ryžių laukuose

SAR technologija leidžia nustatyti vandens paviršiaus aptikimą net kelių centimetrų gylyje po ryžių medžių laja. Toks jautrumas leidžia analitikams sudaryti potvynių būklės žemėlapius kiekviename lauke svarbiausiais vegetacijos sezono momentais, o tai padeda priimti sprendimus dėl drėkinimo planavimo ir anksti įvertinti potvynių padarytą žalą.

Kai kelių datų vandens paviršiaus žemėlapiai sujungiami laike, kiekvienam laukui gaunamas dinaminis vandens valdymo parašas, kuris yra vertingas įvestis kultūrinių tipų klasifikavimo modeliams.

Technika ir metodai: nuo indeksų iki gilaus mokymosi

1. Ryžių stebėsenos vegetacijos indeksai

Augalijos indeksai yra matematiniai skirtingų bangos ilgių atspindžio verčių deriniai, skirti sustiprinti augalų biomasės ir sveikatos signalą, kartu sumažinant dirvožemio fono, atmosferos poveikio ir apšvietimo geometrijos keliamą triukšmą. Trys indeksai yra esminiai ryžių kartografavimo darbe.

i. NDVI (normalizuotas diferencinis vegetacijos indeksas) apskaičiuojamas kaip (NIR – raudonas) / (NIR + raudonas) ir yra plačiausiai naudojamas ryžių stebėsenos indeksas. Jis seka lajos žalumą nuo daigų įsitvirtinimo iki senėjimo, o vertės paprastai kyla nuo beveik nulio persodinimo metu iki 0,6–0,8 vegetacinio augimo piko metu.

ii. EVI (pagerintas augmenijos indeksas) efektyviau nei NDVI koreguoja atmosferos aerozolių poveikį ir dirvožemio foninį triukšmą, todėl yra tinkamesnis aplinkoje, kurioje yra didelis aerozolių kiekis, pavyzdžiui, biomasės deginimo sezonais, būdingais tropinei Azijai.

iii. LSWI (sausumos paviršinio vandens indeksas) apima trumpųjų bangų infraraudonųjų spindulių atspindį, kad aptiktų vandens kiekį tiek augalų lajoje, tiek dirvožemio paviršiuje, todėl yra labai jautrus potvyniams, būdingiems žemumų ryžių auginimui, ir teikia patikimą signalą auginimo sezono pradžiai nustatyti.

2. Laiko eilučių analizė

Vienas palydovinis vaizdas užfiksuoja ryžių lauko būklę vienu momentu, tačiau ryžių lauko istorija parašyta tų momentų sekoje. Laiko eilučių analizė sujungia daug stebėjimų, paprastai po vieną vaizdą kas 5–16 dienų per visus metus, ir išskiria laiko metrikas, tokias kaip sezono pradžios data, didžiausias NDVI, žalumo greitis ir derliaus nuėmimo data.

Šie rodikliai kartu apibūdina visą lauko fenologinį elgesį ir yra daug tikslesni diagnostiniai augalų tipų nustatymui nei bet koks vienos datos stebėjimas. Statistiniai metodai, įskaitant harmoninę regresiją ir dinaminį laiko iškraipymą (DTW), dažniausiai naudojami laiko eilučių duomenims suderinti ir palyginti skirtingais metais ir regionuose.

3. Mašininis mokymasis ryžių klasifikavimui

Mašininis mokymasis pakeitė ryžių pasėlių modelio kartografavimo mastą ir tikslumą, automatizuodamas sudėtingų, netiesinių ryšių tarp spektrinių-laikinių duomenų ir lauko sąlygų identifikavimą.

i. Atsitiktinis miškas (RF) yra ansamblinis metodas, kuris sukuria šimtus nepriklausomų sprendimų medžių, kurių kiekvienas apmokytas atsitiktiniu požymių pogrupiu, ir sumuoja jų balsus galutinei klasifikacijai. Jis yra atsparus triukšmingiems mokymo duomenims, efektyviai tvarko daugiamačius požymių erdves ir pateikia kintamus svarbos balus, kurie padeda analitikams suprasti, kurie laikiniai ar spektriniai požymiai lemia klasifikavimo sprendimus.

ii. Atramos vektoriaus mašina (SVM) randa optimalią skiriamąją ribą tarp klasių daugiamatėje požymių erdvėje. SVM gerai veikia, kai mokymo duomenų yra nedaug, todėl yra naudingas duomenų stokojančiose srityse, kur faktinių duomenų rinkimas yra brangus.

iii. Gilusis mokymasis, ypač konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN) ir pasikartojantys neuroniniai tinklai (RNN), tokie kaip ilgos trumpalaikės atminties (LSTM) architektūros, gali vienu metu mokytis tiek erdvinių modelių atskiruose vaizduose, tiek laiko modelių skirtingose vaizdų sekose. LSTM pagrįsti klasifikatoriai, taikomi palydovinėms laiko eilutėms, pasiekė pažangiausią tikslumą ryžių žemėlapių sudarymo užduotyse, o keli tyrimai parodė bendrą tikslumą, viršijantį 90% regioniniu mastu.

Xiao ir kt. (Tarptautinis taikomosios Žemės stebėjimo ir geoinformacijos žurnalas, 2025 m.) parodė, kad LSTM gilaus mokymosi modelis, apmokytas naudojant „Sentinel-1“ ir „Sentinel-2“ sujungtus laiko eilučių duomenis, nubrėžė ryžių kultūrų tipų žemėlapį trijose Pietų Azijos šalyse. bendras tikslumas – 91,7%, o kappa koeficientas – 0,89, esant toms pačioms mokymo duomenų sąlygoms, 6,4 procentinio punkto lenkdamas „Random Forest“.

Didelio ploto ryžių kultūrinių tipų žemėlapių sudarymui, kur galima rinkti mokymo duomenis, LSTM pagrįsti gilaus mokymosi klasifikatoriai dabar yra etaloninis metodas ir turėtų būti numatytasis pasirinkimas naujoms nacionalinėms žemėlapių sudarymo programoms.

4. Objektinė vaizdų analizė (OBIA)

Objektinė vaizdų analizė (OBIA) veikia grupuojant gretimus pikselius su panašiomis spektrinėmis ir erdvinėmis charakteristikomis į objektus (segmentus) prieš juos klasifikuojant, o ne klasifikuojant kiekvieną pikselį atskirai.

Ryžių žemėlapių sudarymo srityje OBIA yra vertinga, nes į klasifikaciją gali įtraukti formą, tekstūrą ir kontekstą, atskiriant ryžių lauką nuo panašios spalvos vandens telkinio pagal taisyklingą ryžių laukų stačiakampę geometriją.

OBIA ypač efektyvi esant labai didelei erdvinei skiriamajai gebai, pavyzdžiui, 1–5 metrų skiriamosios gebos komercinių palydovų duomenims arba bepiločių orlaivių (UAV) vaizdams.

5. Pokyčių aptikimo metodai

Pokyčių aptikimas nustato sritis, kuriose žemės naudojimas pasikeitė per du ar daugiau datų. Ryžių sistemos stebėjime pokyčių aptikimas atlieka du tikslus: stebėti ryžių ploto plėtrą ar mažėjimą iš metų į metus reaguojant į klimato ar ekonominius veiksnius ir nustatyti sezono vidurio pokyčius, tokius kaip pasėlių gedimas, apleidimas ar netikėti potvyniai.

Dviejų datų palyginimas vienu metu (tiesiogiai lyginant dvi datas) yra paprastas, tačiau jautrus metų fenologiniams skirtumams. Daugelio laikų pokyčių aptikimas, apimantis visus metinius duomenų rinkinius, yra patikimesnis ir gali atskirti tikrąjį žemės naudojimo pokytį nuo sezoninių fenologinių skirtumų.

Tikslumo vertinimas ir patvirtinimas

1. Duomenų rinkimas pagal faktinę informaciją

Kiekvieną ryžių žemėlapių sudarymo produktą reikia patvirtinti pagal nepriklausomai surinktus lauko stebėjimus. Tikslūs duomenys paprastai apima GPS pagrindu atliktus lauko patikrinimus, kurių metu apmokyti skaičiuotojai statistiškai reprezentatyviame vietų imtyje užfiksuoja pasėlių rūšį, augimo stadiją, vandens valdymo būklę ir įveisimo būdą. Šie stebėjimai renkami taip, kad laike sutaptų su palydoviniais duomenimis, ir jie neįtraukiami į modelio mokymą ir naudojami tik tikslumo vertinimui.

2. Klasifikavimo tikslumo metrika

Ryžių auginimo srityje F1 balas, kuris subalansuoja gamintojo ir vartotojo tikslumą kiekvienoje klasėje, vis dažniau pateikiamas kartu su Kappa balu kaip informatyvesnė vieno skaičiaus našumo santrauka. Standartiniai žemėlapio tikslumo vertinimo rodikliai apima:

• bendras tikslumas (visų teisingai klasifikuotų patvirtinimo taškų procentinė dalis),
• gamintojo tikslumas (tikimybė, kad tam tikros tikrosios klasės laukas bus teisingai susietas, analogiškai atšaukimui),
• vartotojo tikslumas (tikimybė, kad su tam tikra klase susietas laukas iš tikrųjų yra ta klasė, analogiškai tikslumui) ir
• Kappa koeficientas (atsitiktinio atitikimo pakoreguotas atitikimo matas, kai vertės, viršijančios 0,80, rodo stiprų atitikimą).

3. Auginimo modelio ir kultūrinių tipų žemėlapių patvirtinimas

Norint patvirtinti pasėlių modelių žemėlapius, reikia kelių laikotarpių faktinio žemės paviršiaus duomenų, atliekant lauko patikrinimus keliuose pasėlių auginimo kalendoriaus taškuose, siekiant patvirtinti, kiek sezonų per metus kiekvienoje patvirtinimo vietoje iš tikrųjų buvo nuimtas derlius.

Kultūrinio tipo patvirtinimas, atskiriantis persodintus nuo tiesiogiai sėtų arba laistomus nuo lietaus laistomų, yra sudėtingesnis, nes šie skirtumai ne visada vizualiai akivaizdūs lauke ir reikalauja ūkininkų apklausų arba tiesioginio valdymo įvykių stebėjimo jautriais vegetacijos laikotarpiais.

Nacionalinė žemės ūkio statistika, nors dažnai apibendrinama provincijos ar rajono lygmeniu, suteikia papildomą patvirtinimo sluoksnį ploto įverčiams, leidžiantį palyginti žemėlapio sumas su oficialiai pateiktais duomenimis.

Taikymas visoje žemės ūkio sistemoje

1. Žemės ūkio planavimas ir politikos kūrimas

Ryžių pasėlių žemėlapiai, gauti nuotolinio stebėjimo būdu, suteikia žemės ūkio ministerijoms erdvinę skiriamąją gebą, kurios joms reikia norint planuoti tikslines intervencijas. Regionams, identifikuotiems kaip vieno pasėlio lietaus drėkinamiems, galima teikti pirmenybę nedidelio masto drėkinimo plėtrai; trijų pasėlių plotus, kuriuose mažėja derlius, galima tirti dėl dirvožemio degradacijos ar gruntinio vandens lygio sumažėjimo.

2. Ryžių gamybos įvertinimas

Derinant ryžių plotų žemėlapius iš nuotolinio stebėjimo su derliaus įvertinimo modeliais, tokiais kaip pasėlių augimo modeliavimas, pagrįstas orų duomenimis, galima gauti subnacionalines ir nacionalines gamybos prognozes likus savaitėms ar mėnesiams iki derliaus nuėmimo.

Azijos plėtros banko maisto saugumo ataskaitų suvestinė ir FAO pasaulinė informacijos ir ankstyvojo perspėjimo sistema (GIEWS) apima palydovinius ryžių plotų duomenis, kad būtų galima apskaičiuoti derliaus nuėmimo produkcijos įverčius, kurie yra tikslesni nei tyrimais pagrįsti metodai.

3. Vandens išteklių valdymas

Laistomi ryžiai yra didžiausias gėlo vandens vartotojas Azijoje – tokiose šalyse kaip Indija ir Bangladešas jiems sunaudojama maždaug 401 TP3 t viso žemės ūkio vandens.

Vertingiausias palydovinio ryžių žemėlapių sudarymo rezultatas yra ne pats žemėlapis, o sprendimas, kurį jis leidžia priimti – statyti kanalą, uždaryti gręžinį ar nukreipti subsidijas.

Tiksliai žinant, kur auginami drėkinami ryžiai, kiek sezonų jie drėkinami ir kuriuose laukuose naudojami efektyvūs vandens išteklių valdymo metodai, tokie kaip AWD, tiesiogiai padedama planuoti upių baseinus, rezervuarų eksploatavimą ir vertinti požeminio vandens tvarumą.

4. Maisto saugumo stebėsena

Ankstyvojo perspėjimo apie maisto nepriteklių sistemos priklauso nuo greito pasėlių gedimų nustatymo. Kai ryžių plotai neužbaigia viso auginimo ciklo, palydovinė stebėsena nustato anomaliją kaip neegzistuojantį arba sutrumpintą fenologinį piką numatomu sezoniniu laikotarpiu. USAID remiamas FEWS NET (Bado ankstyvojo perspėjimo sistemų tinklas) naudoja palydovinius augmenijos duomenis, įskaitant su ryžiais susijusį stebėjimą, kad generuotų įspėjimus apie maisto trūkumą visoje Azijoje ir Afrikoje.

5. Klimato kaitos poveikio vertinimas

Ilgalaikiai ryžių auginimo modelių žemėlapių archyvai, apimantys 20 ar daugiau metų „Landsat“ duomenų, atskleidžia, kaip ryžių auginimo plotai, metų laikai ir derlius keitėsi reaguojant į kintančius temperatūros ir kritulių režimus. Šie istoriniai tendencijų žemėlapiai pateikia empirinių įrodymų apie klimato kaitos poveikį ryžių sistemoms ir yra naudojami kaip įvesties duomenys prognozuojant būsimą žemės ūkio riziką pagal skirtingus atšilimo scenarijus.

7. Tiksliosios žemdirbystės taikymas

Ūkio mastu bepiločių orlaivių (UAV) pagrindu sudarytas ryžių kultūros tipo žemėlapių sudarymas kartu su lauko dirvožemio ir vandens duomenimis padeda priimti tikslius valdymo sprendimus, tokius kaip kintamo kiekio trąšų naudojimas, kenkėjų stebėjimas konkrečioje vietoje ir optimizuotas sėjos datų planavimas. Šios programos šiuo metu sparčiai bręsta Japonijoje, Pietų Korėjoje ir kai kuriose Kinijos dalyse, kur ryžių auginimas yra labai mechanizuotas ir yra duomenų infrastruktūra, leidžianti susieti nuotolinio stebėjimo rezultatus su ūkio valdymo sistemomis.

Iššūkiai ir apribojimai, ribojantys ryžių žemėlapių sudarymą

1. Debesuotumas ir duomenų prieinamumas

Nuolatinė debesuotumas musonų sezono metu, kai auginama didelė dalis Azijos ryžių, labai riboja tinkamų naudoti optinių stebėjimų skaičių. Kai kuriose vietose dėl debesų užterštumo „Sentinel-2“ stebėjimų skaičius kritiniu persodinimo ir ankstyvuoju vegetacijos laikotarpiu sumažėja iki mažiau nei dviejų per mėnesį. SAR duomenys šią problemą sušvelnina, bet nepašalina, nes smarkios liūtys gali laikinai prisotinti radaro signalą.

2. Mišrūs pikseliai ir maži lauko dydžiai

Regionuose, kur ryžių laukai yra mažesni nei jutiklio erdvinė skiriamoji geba, vienas pikselis fiksuoja ryžių ir ne ryžių žemės dangos mišinį, todėl klasifikacija yra dviprasmiška. Kalnuotose vietovėse esančiose kalnuotose vietovėse esančiose ryžių auginimo sistemose ir sodo dydžio ryžių laukuose Indonezijos ir Filipinų dalyse įprastai susidaro mišrūs pikseliai net ir esant 10 metrų ’Sentinel-2“ skiriamajai gebai, todėl pikseliais pagrįstų metodų naudojimas šiose aplinkose ribojamas.

3. Pasėlių tipų spektrinis ir laikinis panašumas

Kai kurie pasėliai, ypač cukranendrės, džiutas ir tam tikros pievos, NDVI arba EVI laiko eilutėse sukuria panašias fenologines kreives kaip ryžiai, todėl kyla klasifikavimo painiava. SAR pagrįstas potvynių aptikimas sumažina šią painiavą dėl žemumų ryžių, tačiau kalnų ryžių sistemas be užtvindytų laukų sunku atskirti nuo spektriniu požiūriu panašių pasėlių be papildomų lauko duomenų ar pagalbinių geografinių duomenų.

4. Laiko skiriamosios gebos apribojimai

Ryžių auginimo modelio ir kultūros tipo kartografavimas naudojant nuotolinį stebėjimą reikalauja tankaus laiko mėginių ėmimo, idealiu atveju bent vieno stebėjimo kas 8–10 dienų per visą vegetacijos sezoną. Kai debesuotumas arba palydovų orbitų tarpai sumažina šį laiko tankį, automatiniai aptikimo algoritmai gali visiškai praleisti trumpalaikes ryžių veisles arba greito ciklo trijų derliaus sezonus.

5. Antžeminių duomenų apribojimai

Aukštos kokybės paženklinti mokymo duomenys, lauko stebėjimai, suderinti su žinomais augalų tipais ir valdymo praktika, vis dar yra brangūs ir logistiškai sunkiai surinkti tokiu mastu, koks reikalingas nacionalinių žemėlapių sistemų mokymui ir patvirtinimui. Daugelyje mažesnes pajamas gaunančių ryžius auginančių šalių žmogiškųjų ir finansinių pajėgumų sistemingam duomenų rinkimui ant žemės trūkumas yra didžiausias žemėlapių tikslumo gerinimo apribojimas.

Naujos tendencijos ir ryžių stebėsenos ateitis

1. Bepiločiais orlaiviais ir dronais pagrįstas ryžių stebėjimas

Bepiločiai orlaiviai (UAV), aprūpinti daugiaspektriais ir terminiais jutikliais, dabar teikia centimetrų lygio vaizdus virš atskirų ūkių, atskirdami laukų ribas, pasėlių eiles ir net atskirų augalų sveikatos būklę. UAV veikia kaip tiltas tarp palydovinio mastelio žemėlapių sudarymo ir atskirų augalų stebėjimo, teikdami itin didelės skiriamosios gebos antžeminius duomenis, reikalingus palydoviniams modeliams mokyti ir patvirtinti fragmentuotose kraštovaizdžio aplinkose.

2. Dirbtinis intelektas ir gilusis mokymasis ryžių klasifikavimui

Konvoliuciniai neuroniniai tinklai, taikomi palydovinių vaizdų laiko eilutėms, kartu su transformatorių architektūromis, pritaikytomis iš natūralios kalbos apdorojimo, šiuo metu pasiekia aukščiausią kada nors pasiektą ryžių klasifikavimo tikslumą.

2024 m. Vageningeno universiteto tyrėjų paskelbta PRISM (fenologija pagrįsta ryžių pasėlių identifikavimo sistema, naudojant daugiašaltinius duomenis) sistema parodė, kad savarankiškai prižiūrimas mokymasis nepažymėtuose palydoviniuose archyvuose gali iš anksto apmokyti ryžių klasifikavimo modelius, kuriems tikslinimui reikia tik minimalių paženklintų antžeminių duomenų, taip žymiai sumažinant lauko tyrimų naštą.

3. Beveik realaus laiko ryžių stebėjimo sistemos

Beveik realiuoju laiku veikiančios ryžių stebėjimo sistemos automatiškai apdoroja gaunamus palydovinius duomenis, atnaujina ryžių žemėlapius 10–16 dienų intervalais ir siunčia įspėjimus apie sodinimo datas, vandens trūkumo atvejus ir derliaus nuėmimo laiką tiesiai į vyriausybės ataskaitų suvestines arba mobiliąsias programas, kurias naudoja ūkininkai ir konsultavimo agentai.

Tailando ryžių departamentas ir Vietnamo žemės ūkio ministerija valdo tokio tipo prototipines sistemas, o Tarptautinis ryžių tyrimų institutas remia panašių pajėgumų plėtrą Bangladeše ir Kambodžoje.

4. Palydovinių ir daiktų interneto duomenų integravimas

Ryžių laukuose išdėstyti daiktų interneto (IoT) jutikliai, matuojantys dirvožemio drėgmę, vandens lygį, temperatūrą ir augalų lajos mikroklimatą, generuoja nuolatinius žemės lygio stebėjimus, kurie papildo ir kalibruoja palydovinius nuotolinio stebėjimo duomenis.

Kai daiktų interneto jutiklių tinklai ir palydoviniai stebėjimai sujungiami duomenų sintezės sistemose, gauta stebėjimo sistema gali aptikti vandens trūkumą, potvynių pradžią ir ligų spaudimą didesniu patikimumu ir ankstesniu laiku, nei tai padarytų kiekvienas šaltinis atskirai.

5. Skaitmeninė žemdirbystė ir išmanusis ūkininkavimas

Palydovinio ryžių žemėlapių sudarymo, daiktų interneto jutiklių ir dirbtinio intelekto valdomos sprendimų palaikymo konvergencija kuria išmaniojo ryžių auginimo pamatus, kai valdymo sprendimai nuo drėkinimo laiko iki trąšų naudojimo priimami remiantis erdviškai aiškiais, beveik realiuoju laiku gautais duomenų srautais, o ne kalendoriumi pagrįstomis nykščio taisyklėmis.

Bandomosios programos Japonijos Nijigatos prefektūroje ir Kinijos Heilongdziango provincijoje parodė, kad tikslus ryžių auginimo valdymas, pagrįstas nuotoliniais tyrimais, gali sumažinti sąnaudas. 15-25% išlaikant arba gerinant derlių, remiantis preliminariomis 2024 m. lauko bandymų ataskaitomis.

Išvada

Ryžių auginimo modelio ir kultūros tipo kartografavimas naudojant nuotolinį stebėjimą iš akademinių tyrimų disciplinos išaugo į operacinę priemonę, kurią naudoja vyriausybės, tarptautinės agentūros ir žemės ūkio technologijų platformos visoje Azijoje ir už jos ribų. Daugiajutiklių laiko eilučių metodai, apjungiantys optinius ir SAR duomenis, apdorotus mašininio mokymosi ir gilaus mokymosi klasifikatoriais, dabar reguliariai teikia ryžių plotų žemėlapius nacionaliniu mastu, kurių bendras tikslumas viršija 85–90%. Šie žemėlapiai nustato ne tik tai, kur auga ryžiai, bet ir kiek kartų per metus, esant kokiam vandens režimui ir kokiu būdu auga.

Perėjimas nuo paprasto ryžių plotų žemėlapių sudarymo prie kultūrinių tipų klasifikavimo paverčia žemės dangos produktą žemės ūkio žvalgybos ištekliumi. Žinojimas, kad per dešimtmetį regionas perėjo nuo persodintų prie tiesiogiai sėjamų ryžių, vienu metu signalizuoja apie darbo rinkos pokyčius ir gruntinio vandens lygio sumažėjimą. Žinojimas, kurios lietaus laistomos vietovės yra labiausiai pažeidžiamos ankstyvojo sezono sausros periodų, identifikuojamos pagal jų laiko spektrinius modelius, leidžia iš anksto reaguoti į sausrą, o ne imtis reaktyviosios pagalbos nelaimės atveju. Nuotolinis stebėjimas leidžia gauti tokį erdvinio intelekto lygį už nedidelę lygiaverčių žemės tyrimų programų kainos dalį.