Hiperspektriniai vaizdai žemės ūkiui. Šiaurės Reino-Vestfalijos žemės dotacija.

Džiaugiamės galėdami pranešti, kad Šiaurės Reino-Vestfalijos aplinkos ministerija ir Europos Sąjunga dalinai finansavo projektą “Dirbtinio intelekto sistema dirvožemio savybių kiekybiniam įvertinimui naudojant hiperspektrinius palydovinius vaizdus”. REACT-EU InnovationUmweltwirtschaft.NRW programa. Dotaciją finansuoja Europos regioninės plėtros fondas / Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).

Dirbtinio intelekto ir statistikos naudojimas šiame projekte leido nustatyti hiperspektrinių ir dirvožemio duomenų (pvz., azoto, pH) koreliaciją, o tai palengvino tikslesnį ir pritaikomesnį dirvožemio analizės metodą. Būsimas hiperspektrinių palydovų paleidimas su dažnais peržiūros intervalais ir sklandžia prieiga prie naujų vaizdų be vėlavimų suteikia keletą privalumų, ypač tvaraus žemės ūkio maistinių medžiagų valdymo srityje. Ši technologija padeda įvertinti maistinių medžiagų kiekį dirvožemyje ir jų prieinamumą, leisdama ūkininkams pritaikyti tręšimo strategijas. Tai pagerina augalų maistinių medžiagų įsisavinimą, sumažina poveikį aplinkai ir sutaupo lėšų.

Kas yra hiperspektrinis vaizdas?

Hiperspektriniai vaizdai yra galinga nuotolinio stebėjimo technika, kuri fiksuoja elektromagnetinį spektrą su didele spektrine skiriamąja geba.

Skirtingai nuo tradicinių palydovinių vaizdų, kurie paprastai susideda iš trijų ar keturių juostų (raudonos, žalios, mėlynos ir kartais artimojo infraraudonojo spektro), hiperspektriniai vaizdai surenka šimtus ar tūkstančius siaurų spektrinių juostų matomoje, artimojo infraraudonojo ir trumpųjų bangų infraraudonojo spektro srityse. Kiekviena juosta suteikia unikalios informacijos apie vaizduojamo ploto paviršiaus savybes.

Jis gaunamas naudojant jutiklius, sumontuotus ant ore arba kosmose esančių platformų. Šie jutikliai naudoja spektrometrus, kad matuotų atspindėtos arba skleidžiamos spinduliuotės intensyvumą keliose siaurose juostose.

Rinkdami platų spektrinių duomenų spektrą, hiperspektriniai jutikliai gali aptikti subtilius įvairių medžiagų spektrinių parašų skirtumus, todėl galima atlikti labai išsamią ir tikslią analizę.

Hiperspektrinių vaizdų taikymas

• Aplinkos monitoringas: Jis atlieka gyvybiškai svarbų vaidmenį stebint ir vertinant ekosistemų sveikatą. Jis padeda nustatyti augmenijos stresą, stebėti žemės dangos pokyčius, aptikti invazines rūšis ir matuoti vandens kokybės parametrus, tokius kaip chlorofilo koncentracija ar drumstumas ežeruose ir upėse.
• Žemės ūkis: Tai padeda tiksliojoje žemdirbystėje, teikiant išsamią informaciją apie pasėlių sveikatą, maistinių medžiagų kiekį, drėgmės lygį ir ligų aptikimą. Ūkininkai gali priimti duomenimis pagrįstus sprendimus dėl drėkinimo, tręšimo ir kenkėjų kontrolės, todėl optimalus pasėlių derlius ir mažesnis poveikis aplinkai.
• Geologija ir mineralų žvalgybaTai labai svarbu sudarant geologinių darinių žemėlapius, nustatant mineralų telkinius ir apibūdinant uolienų tipus. Tai padeda geologams aptikti mineralų sudėties pokyčius ir sudaryti potencialių žvalgymo vietų žemėlapius, prisidedant prie efektyvesnės ir tikslingesnės kasybos veiklos.
• MiškininkystėTai padeda tvarkyti ir stebėti miškus. Tai leidžia identifikuoti medžių rūšis, kiekybiškai įvertinti miško biomasę, aptikti medžių stresą ir įvertinti gaisrų padarytą žalą. Ši informacija padeda tvariai tvarkyti miškus, išsaugoti biologinę įvairovę ir diegti ankstyvojo miškų gaisrų perspėjimo sistemas.

Hiperspektrinių vaizdų privalumai

Pagrindinis jo privalumas yra gebėjimas pateikti išsamią spektrinę informaciją, leidžiančią labai tiksliai atskirti medžiagas.

Tai leidžia geriau klasifikuoti ir kartografuoti žemės dangos tipus, geriau identifikuoti konkrečias medžiagas ir geriau suprasti aplinkos procesus.

Hiperspektrinius duomenis taip pat galima analizuoti naudojant pažangius algoritmus ir mašininio mokymosi metodus, siekiant išgauti vertingų įžvalgų ir automatizuoti vaizdų interpretavimą.