Žyma: Nuotoliniai tyrimai

Planet vaizdinė medžiaga (kasdienė, 3 metrų skiriamosios gebos) valdymo zonų kūrimui

Paskelbta pagal dementievgeopard

Access to Planet imagery became simpler, faster, and more affordable with GeoPard Agriculture. Since August 2022 GeoPard has released the capabilities to search and analyze only requested Planet images from the user’s preferred date range.

So a GeoPard user requests only preferred Planet images and can use them in GeoPard analytical toolbox.

Planet images extend Sentinel and Landsat coverages (provided by default) and can be mixed with other data layers (harvesting/spraying/seeding machinery datasets, topography profile) via existing Multi-Layer, Multi-Year, ir Equation tools. 

 

Planet Imagery for Management Zones Creation

 

Planeta is the largest earth observation satellite network delivering a near-daily global dataset and enables its high-resolution and high-frequency satellite imagery data.

Management Zones Based on Planet Scope (3.5m resolution) imagery.

Read more about GeoPard / Planet Partnership.

What is Planet Imagery And Its Use for Management Zones Creation?

It refers to the satellite imagery provided by Planet Labs, a private company that operates a fleet of small satellites called Doves. These satellites capture high-resolution images of Earth’s surface on a daily basis. The term “3m resolution” means that each pixel in the image represents a 3×3 meter area on the ground. This level of detail allows for detailed analysis and monitoring of various features and changes on the Earth’s surface.

When it comes to management zones creation, Planet Imagery with daily 3m resolution can be highly beneficial for various industries and applications, such as:

  • Agriculture: High-resolution imagery can help in creating management zones in agriculture, where different areas of a field may require different treatments, like irrigation, fertilization, or pest control. By analyzing the imagery, farmers can identify patterns related to crop health, soil moisture, and other factors, enabling them to make better decisions about resource allocation.
  • Environmental management: Satellite imagery can be used to identify and monitor environmentally sensitive areas, such as wetlands, forests, and wildlife habitats. This information can be used to create management zones that protect these areas and ensure sustainable land use practices.
  • Urban planning: High-resolution imagery can help urban planners identify areas of growth, land use patterns, and infrastructure development. This information can be used to create management zones that guide future development and ensure efficient use of resources.
  • Nelaimių valdymas: Satellite imagery can help in identifying and monitoring disaster-prone areas, such as floodplains or wildfire hotspots. Management zones can be created to establish evacuation routes, allocate resources for disaster response, and inform land use policies that minimize the risk of future disasters.
  • Natural resource management: High-resolution imagery can help in monitoring and managing resources like water, minerals, and forests. By identifying areas of high resource value or scarcity, management zones can be created to ensure the sustainable use and conservation of these resources.

In summary, Planet Imagery with daily 3m resolution is a valuable tool for creating management zones in various fields, providing up-to-date and detailed information that can help decision-makers optimize resource allocation and ensure sustainable land use practices.

Dažnai užduodami klausimai

1. What can the use of imagery help establish?

The use of imagery can help establish a more efficient and effective farming system. By utilizing technologies like drones or satellite imaging, imagery can provide valuable insights into crop health, soil conditions, and irrigation needs.

It aids in identifying areas of concern, such as pest infestations or nutrient deficiencies, allowing farmers to take targeted actions. Furthermore, imagery helps in monitoring crop growth and development, enabling precise decision-making and maximizing yields. 

Kaip palydovinės nuotraukos padeda stebėti pasėlius

Paskelbta pagal dementievgeopard

Satellite imagery is one of the most versatile functions that can be implemented in agricultural production in order to improve the decision-making process. Making decisions, based on a large quantity of data, can help the farmers, agronomists, or advisors to comprehend the situation and the processes that are occurring in the agricultural fields that are subject to monitoring.

What is satellite imaging?

Satellite imaging, also known as satellite remote sensing, is the process of using satellite imagery to gather information about the Earth’s surface, atmosphere, and oceans. This technology involves the use of satellites equipped with specialized sensors and cameras that can capture high-resolution images of the Earth from space.

The images captured by the satellites can be used for a variety of applications, including monitoring weather patterns, tracking changes in the environment, mapping land use and vegetation, and assessing the impact of natural disasters. They can also be used for military and intelligence purposes.

Satellite imaging with its benefits can present situations that can not be seen with regular observation. Regular observations can be very demanding in the sense of the quantity of implemented workforce, finance, and time.

Even with regular observations made during the growth period of the crops, there are several things that can not be seen with the naked eye, such as the early progression of liga and damage induced by the pests that ultimately result in chlorophyll degradation on a cell level.

With the integration and calculation of spectral bands invisible to the human eye, the growers and the advisors can easily visualize chlorophyll degradation before the visible disease or pest damage symptoms on the plants.

Multispectral Satellite Imagery

These advantages in crop monitoring are beneficial with nowadays technologies, allowing implementation of such information to be integrated into geographic information systems, resulting in creating a prompt and quality set of data ready to be utilized in the decision-making processes regarding agricultural production systems.

Besides making information-based decisions, satellite imagery can be used for reporting, record-keeping, and integrating with different sets of data (disease and pest models, yield maps, pest monitoring, fertilization maps and etc,) in order to create an even more functional system of crop monitoring and the way how the farmer or other professionals see the progress of the crops during their growing period.

How are satellite imagery used in farming?

The images can be used to model and calculate spectral indices which later are equated to be used for visualization in the form of color synthesis, either in the visible part of the spectrum or by including other wavelengths. Properly selected color synthesis can reveal crop growth, stress or soil erozija displayed with different colors.

Spectral indices are combinations of spectral reflection of two or more wavelengths to show features of interest. Crop indices are most commonly used in agriculture, but the indices are used for the identification of burned areas, other artificial characteristics, water, and other geological features.

Hyperspectral Satellite Imagery

Useful spectral indices in crop production include:

  • NDVI (Normalized Difference Vegetation Index).
  • EVI (Enhanced Vegetation Index).
  • RENDVI or NDRE (Red Edge Normalized Difference Vegetation Index).
  • GNDVI (The Green Normalized Difference Vegetation Index).
  • MSI or NDWI (Moisture Stress Index).
  • LAI (Leaf Area Index).

NDVI is one of the most used indices and is frequently used to review the initial state of a crop. Other indexes work with certain characteristics, so the results are specific to related to specific agricultural sites, it is important to work with the history of land vegetation.

NDVI (normalizuotas diferencinis vegetacijos indeksas)

This index is a measure of green vegetation and is generally the most widely used index. The leaves reflect infrared light (NIR) and use only visible light for photosynthesis. This means that a healthy plant with a good photosynthesis rate can be analyzed by comparing NIR with visible red light.

Unhealthy vegetation will reflect more visible light and lower NIR. Healthy vegetation will reduce some of the visible light that falls on it. However, NDVI is sensitive to the effects of soil (light and color), cloud cover, and shade. Also, the NDVI values can be incorrect in a situation with dense vegetation.

EVI (Enhanced Vegetation Index)

This index is the standard for the moderate resolution spectra – an instrument used on the Terra and Aqua satellites. EVI presents an alternative to NDVI which refers to some of its deficiencies, e.g., soil and atmospheric constraints, by optimizing the reflectivity of leaf vegetation.

It uses the blue part of the visible spectrum for signal correction, lowering the effects of the abovementioned constraints including the scattering of electromagnetic radiation by aerosols.

RENDVI or NDRE (Red Edge Normalized Difference Vegetation Index)

This index is based on the standard NDVI index, but with modifications. RENDVI is very useful in precision agriculture, forest monitoring, and the detection of crop stress.

Its effectiveness is due to the inclusion of wavelengths that fall into the red end band, rather than wavelengths that correspond to the value of reflection and absorption. It is especially convenient for detecting small changes in the vegetation condition.

GNDVI (The Green Normalized Difference Vegetation Index)

This index is similar to the NDVI index and measures the reflection of the light in the green part of the spectrum in the wavelength range of 540 to 570 nanometers, instead of the red part of the spectrum. This makes the index more sensitive to the chlorophyll content in the green parts of the crops.

MSI (Moisture Stress Index)

This index is sensitive to the increase in water content in the leaves. The MSI index is used to detect water scarcity stress and is a good indicator of crop conditions often used for crop modeling, fire analysis, and ecosystem physiology. High values ​​indicate water stress and lower water content.

LAI (Leaf Area Index)

This index is used to estimate leaf area and to predict plant growth and yield.

Types of crop satellite imagery

Satellites and technology providers Type of satellite imagery Repeat cycle Spatial resolution
Landsat4-9 RGB, MULTISPECTRAL, PANCHROMATIC 8 days 15, 30, 100 m
Sentinel-2, RGB, MULTISPECTRAL 5 days 10 m
Planet Scope RGB, MULTISPECTRAL Daily 3-4 m
Planet SkySat PANCHROMATIC, MULTISPECTRAL Daily 0.5, 0.71-0.82 m
Airbus Pleiades MULTISPECTRAL Daily 0.5 m
Pleades NEO PANCHROMATIC, MULTISPECTRAL 40 minutes after request 0.3 m
ICEEYE SYNTHETIC APERTURE RADAR Daily 0.25 m
Hyperion HYPERSPECTRAL N/A 30 m
Prism HYPERSPECTRAL N/A 0.3 m

Satellite imaging use-cases

Here are some important use of satellite images in crop monitoring:

Thermal Imagery

The heat emitted by ground-level objects can be seen in thermal photography taken from the air, which also reveals temperature variations that correspond to crop stress. The removal of unnecessary elements, such as pivot equipment, from the image through calibration and image correction prevents data skew.

Cooler regions show purple and warmer regions appear yellow in the final imagery. Thermal imaging is helpful for finding leaks, jams, and other irrigation problems since water cools vegetation. Thermal imaging aids growers in identifying pre-symptomatic disease and pest pressures and responding with more timely and focused interventions by revealing tiny changes in leaf surface temperature.

Soil moisture

Agriculture must take into account soil moisture. For precision farming applications (at the scale of individual fields) and with the anticipation of improving crop yield modeling, the availability of high-resolution soil moisture maps is especially crucial.

Due to the poor spatial resolution and shallow depth of the observations, soil moisture products generated from satellites have so far been employed sparingly in farm- or field-scale agricultural decision support. However, if it can deliver pertinent data on acceptable temporal and spatial dimensions, satellite-derived soil moisture is anticipated to have much potential.

Resolution

High-resolution satellite imaging from low-orbit satellites has recently become more developed and accessible, providing another potential for phenotyping applications. This paper illustrates how satellite photography is used in crop phenotyping and agricultural production, and it identifies plant features that can be assessed using high-resolution satellite data.

The paper covers the benefits of using satellite-based phenotyping in crop breeding programs as well as the drawbacks, such as cloud blockage. It also explores potential uses for high-resolution satellite imaging as a phenotyping tool in the future.

In order to help plant breeders choose high-yielding, stress-tolerant varieties that can help meet global food demand while coping with climate change, high-resolution satellite imagery can be used as a phenotyping tool for the evaluation of crop varieties.

Satellite monitoring

Applications of satellite imagery

GeoPard capabilities and satellite imaging applications offer the users to visualize, normalize, analyze and derive insights directly from the agricultural plots in order to improve crop production. This data utilization can be done with the help of ready-to-use GeoPard algorithms or by creating your own algorithms to make them useful for agronomy.

These algorithms allow evaluation of crop growth, stress, etc. (see photo) or even create prescription maps: for example Nitrogen VR application maps, Crop Protection spraying application maps.

Dažnai užduodami klausimai

1. Kaip gauti ūkio palydovinius vaizdus?

To get it for your farm, research providers, sign up, and access their database or portal. Specify your farm’s location and desired parameters to retrieve relevant images for agricultural monitoring.

2. Kodėl palydoviniai vaizdai yra naudingi norint suprasti mitybos tinklus?

It is helpful in understanding food webs due to its ability to provide a broad and comprehensive view of ecosystems. By capturing large-scale images of land and water bodies, it allows scientists to observe and analyze the spatial distribution of various habitats and resources.

This, in turn, aids in studying the interactions between different species, identifying key feeding relationships, and comprehending the flow of energy through food webs.

It helps unravel complex ecological dynamics, contributing to a deeper understanding of ecosystem functioning and conservation efforts.

3. How expensive is satellite imagery?

Its cost varies depending on several factors. These include the provider, resolution, frequency of acquisition, and extent of coverage needed. Prices can range from affordable options for low-resolution imagery to more expensive options for high-resolution and real-time monitoring.

Additionally, specialized services or customized data requests may incur additional costs. It is advisable to explore different providers and their pricing models to find a satellite imaging solution that aligns with your specific requirements and budget.

4. What is infrared satellite imagery? How to read it?

It captures the infrared radiation emitted by objects and surfaces on the Earth’s surface. It provides valuable insights into temperature variations and thermal patterns.

To read infrared satellite imaging, one must understand that warmer objects appear brighter in the image, while cooler objects appear darker. By analyzing these temperature variations, one can assess cloud formations, identify land and water temperature disparities, detect wildfires, and even monitor ocean currents.

Understanding the color scale and interpreting the brightness levels on the imagery helps in extracting meaningful information from infrared satellite images.

Derliaus prognozavimas naudojant nuotolinio zondavimo duomenis tiksliame ūkininkavime

Paskelbta pagal dementievgeopard

Norėdami prognozuoti pasėlių derlių, turime suprasti, kiek saulės šviesos gauna augalai ir kiek vandens jiems reikia. Augalų augimas priklauso nuo šių dviejų veiksnių, tačiau augalų augimui įtakos turi ir daugelis kitų veiksnių, tokių kaip temperatūra, drėgmė ir... dirvožemio tipas.

Pasaulyje užauginamų pasėlių kiekis ir kokybė yra pagrindinis veiksnys, turintis įtakos aprūpinimui maistu. Tai ypač svarbu besivystančiose šalyse, kuriose žemės ūkis vis dar yra svarbi ekonomikos dalis.

Nuotolinis stebėjimas Duomenys gali būti naudojami augalų gaunamos šviesos kiekiui įvertinti ir tokiu būdu prognozuoti pasėlių derlių. Nuotolinio stebėjimo duomenys yra galinga priemonė pasėlių derliui įvertinti. Jie suteikia informacijos apie augančius augalus ir jų aplinką, leidžiančią įvertinti pasėlių gamybą.

Nuotolinio stebėjimo duomenys yra duomenų analizės forma žemės ūkyje, kurią galima naudoti derliui prognozuoti prieš derliaus nuėmimą. Šiame straipsnyje nagrinėjama viskas, ką reikia žinoti apie nuotolinio stebėjimo duomenis.

Kas yra pasėlių derliaus duomenys žemės ūkyje?

Derliaus duomenys – tai informacija apie ūkininko arba ūkininkų grupės užauginto derliaus kiekį. Tai apima iš hektaro žemės nuimto derliaus kiekį. Tai gali būti matuojama tonomis, bušeliais arba bet kokiu kitu matavimo vienetu, priklausomai nuo derliaus.

Ūkių derliaus duomenys yra svarbūs žemės ūkyje, nes jie gali padėti ūkininkams nustatyti, kiek jie turėtų sėti kitą sezoną. Be to, derliaus duomenys leidžia jiems nustatyti, ar yra kokių nors problemų su jų pasėliais, kurias reikia spręsti.

Derliaus duomenys taip pat gali būti naudojami stebint pažangą siekiant vyriausybių, nevyriausybinių organizacijų ir kitų suinteresuotųjų šalių nustatytų pasaulinių tikslų.

Be to, derliaus duomenys naudojami ūkininkavimo praktikos stipriosioms ir silpnosioms pusėms nustatyti ir remiantis šia informacija teikti rekomendacijas. Derliaus duomenys yra naudingi priimant pagrįstus sprendimus dėl daugelio ūkininkavimo aspektų, tokių kaip:

Duomenų analizė tiksliojoje žemdirbystėje

Sėklų pasirinkimas: Veislių ir hibridų pasirinkimas pagal derliaus duomenis gali padėti užtikrinti, kad laukai būtų apsėti pelningiausiomis sėklomis.

Kenkėjų kontrolė: Stebint augalų augimą, derliaus duomenys gali padėti ūkininkams nustatyti, kada pradėti taikyti kenkėjų kontrolė priemonės. Tai gali sumažinti pesticidų naudojimą ir padidinti pelną.

Laistymo planavimas: Naudodamiesi informacija iš derliaus monitorių, ūkininkai gali tiksliai suplanuoti drėkinimo procesą, o tai padeda taupyti vandenį ir pinigus, kartu išlaikant didelį derlių.

Kas yra nuotolinio stebėjimo duomenys?

Nuotolinis stebėjimas – tai mokslas, kurio metu informacija apie objektą ar reiškinį gaunama tiesiogiai su juo nesiliečiant ir neįsiterpiant. Jis naudojamas žemės ūkyje pasėliams, dirvožemiui ir drėgmės sąlygoms stebėti.

Nuotolinis stebėjimas naudoja elektromagnetinės spinduliuotės (EMS) emisijas, tokias kaip radijo bangos, mikrobangos, infraraudonieji spinduliai, matoma šviesa ir ultravioletiniai spinduliai.

Nuotolinis pasėlių stebėjimas suteikia galimybę laikui bėgant matuoti pasėlių augimo sąlygas. Jis taip pat suteikia informacijos apie pasėlių būklę konkrečiais laiko ir erdvės momentais. Ši informacija gali būti naudojama pasėlių derliui įvertinti ir numatyti, kada derlius turėtų būti nuimtas.

Nuotoliniu būdu gauti duomenys gali būti naudojami žemės naudojimo pokyčiams matuoti, pasėlių augimui ir ūkio derliui stebėti, dirvožemio drėgmės ir druskingumo lygiui nustatyti, kenkėjų užkrėtimo lygiui nustatyti, aplinkos taršos lygiui stebėti ir kt.

Taigi, pavyzdžiui, jei vaikštote per lauką ir stebite augalus, renkate apie juos duomenis. Jei vairuojate sraigtasparniu ar lėktuvu ir stebite augalus iš viršaus, renkate nuotolinio stebėjimo duomenis.

Šiems duomenims rinkti naudojama daug įvairių nuotolinio stebėjimo metodų ir prietaisų: palydoviniai vaizdai, aerofotonuotraukos, radarų sistemos, lidaras ir kt.

Kas yra pasėlių derliaus prognozavimas?

Pasėlių derliaus prognozavimas – tai procesas, kurio metu įvertinamas potencialus arba numatomas konkretaus pasėlio derlius tam tikroje vietovėje ir vegetacijos sezonu.

Tai apima įvairių veiksnių, tokių kaip oro sąlygos, dirvožemio savybės, augalų genetika ir valdymo praktika, analizę, siekiant pagrįstai prognozuoti tikėtiną derlių.

Svarbu pažymėti, kad pasėlių derliaus prognozės yra neapibrėžtos dėl žemės ūkio sistemų sudėtingumo ir nenuspėjamų veiksnių, tokių kaip kenkėjai, ligos ir ekstremalūs oro reiškiniai, įtakos.

Nors prognozavimo modeliai suteikia vertingų įžvalgų, jie labiau padeda priimti sprendimus, o ne suteikia absoliutų tikrumą.

Kaip tai veikia?

Šie duomenų šaltiniai yra sujungiami, siekiant sukurti skirtingą derliaus prognozių skaičių svorį, pagrįstą dabartinėmis auginimo sezono aplinkybėmis įvairiuose regionuose.

„Farmers Edge“ duomenų mokslininkai derina šiuos duomenų šaltinius su naujausiais mašininio mokymosi pasiekimais, kad atnaujintų derliaus prognozių įverčius, kai tik sutrikdomas svarbus derliaus komponentas.

1. Ikisezoniniai duomenys

Priešsezoniniai duomenys turi būti tikslūs, kad būtų galima prognozuoti pasėlių derlių. Ši informacija prieinama prieš pasodinant pasėlius ir sudaro sąlygas pirmiesiems derliaus prognozių rodmenims.

Tokie duomenys kaip lauko vieta, dabartiniai ir ankstesni pasėliai, konkrečiam laukui būdingi orai mėnesiai prieš sėją ar sodinimą, dirvožemio tyrimų informacija ir duomenys bei regioninės orų tendencijos per pastarąjį dešimtmetį yra sujungiami, kad būtų galima suprasti, kaip pradėti sezoną su tiksliais derliaus skaičiais, kuriuos galima numatyti.

2. Sezono duomenys

Sezono metu surinkti duomenys suteikia įžvalgų apie kintamuosius, kurie daro įtaką ūkio derliui per visą auginimo sezoną po to, kai jau pakloti pamatai.

„Farmers Edge“ ūkiuose įrengtos meteorologinės stotys teikia lauko duomenis, kurie papildo šiuos duomenų rinkinius, pateikdami numatomas ir prognozuojamas vertes, kurios saugomos ir iš naujo nustatomos kiekvieną dieną, kai gaunami duomenys, taip tobulinant modelius.

Kiti sezono metu surinkti duomenys, pavyzdžiui, trąšų naudojimas, taip pat atsižvelgiami sezono metu, nesvarbu, ar tai planuota, ar ne, siekiant pagerinti lauko diagnostiką ir pateikti prognozuojamas derliaus vertes.

3. Konkretiems augalams skirti duomenys

Platus „Farmers Edge“ vietinių agronomų tinklas taip pat gali teikti su konkrečiais augalais susijusius duomenis auginimo sezono metu.

„Farmers Edge“ agronomai nustatė su augalais susijusius duomenis, kurie turi įtakos derliui auginimo sezono metu, įskaitant vandens kiekį pagrindiniais augimo etapais arba valandas virš kardinalios temperatūros augalams svarbiausiais derlių lemiančiais laikotarpiais, penkiems pagrindiniams augalams, kuriems prognozuojamas derlius (kukurūzams, rapsams, lęšiams, sojų pupelėms ir kviečiams).

4. Pasėlių ir laukų vaizdai

Didelės skiriamosios gebos palydoviniai vaizdai naudojami NDVI pasėlių sveikatos vertėms laukuose greitai ir tiksliai nustatyti, o tai leidžia tyrėjams ieškoti klaidingų rezultatų arba regioninių problemų, susijusių su pasėliais, kurios gali turėti įtakos derliui.

Šios regioninės tendencijos gali būti naudojamos siekiant nustatyti, ar vietovės atitinka prognozes, ar aplinkos veiksniai iškreipė pasėlių derliaus prognozių vertes.

5. Histogramos duomenys

„Farmers Edge“ derliaus prognozavimo modeliai naudoja didelę statistiką, kad laikui bėgant rastų skirtingą lauko vaizdų pasiskirstymą. Tai suteikia aiškumo konvoliuciniam neuroniniam tinklui, kuris gali naudoti šiuos pakeitimus derliui prognozuoti didelėse teritorijose, tokiose kaip Jungtinės Valstijos ar Kanada, vaizdams keičiantis laikui bėgant.

Kas yra nuotolinio stebėjimo duomenys žemės ūkyje?

Nelengva numatyti derlių prieš nuimant derlių lauke, tačiau „Farmers Edge“ komanda džiaugiasi galėdama pateikti gamintojams ūkio derliaus prognozes, pagrįstas išsamia ir tikslia statistika.

Kiekvienas duomenų šaltinis turi svorį pasėlių derliaus prognozėje, kurį galima keisti atsižvelgiant į modelio parametrus.

Kaip padidinti ūkio derlių taikant tiksliąsias technologijas?

Ūkininkų kartos ištisas kartas diskutavo ir dirbo siekdami padidinti žemės ūkio derlių. Kai kurie atrasti metodai buvo veiksmingi, kiti – neefektyvūs.

Be neįkainojamos ankstesnių kartų ūkininkų patirties, žemės ūkio pramonė dabar gali pasinaudoti šiuolaikiniais mokslo ir technologijų pasiekimais.

Pažvelkime į dažniausiai ūkininkams taikomus būdus padidinti derlių ir kaip ankstesnė patirtis bei naujos technologijos gali būti panaudotos žemės ūkio produktyvumui didinti.

1. Tinkamas drėkinimas

Ūkininkams, norintiems padidinti vidutinį derlių iš akro savo ūkiuose, reikia gerai suprojektuotos drėkinimo sistemos. Tinkamas vandens kiekis augalams daro tiesioginę įtaką jų vystymuisi ir dėl to žemės ūkio derlingumui.

Orų prognozės yra labai svarbios efektyviam dirbamos žemės drėkinimui. Dėl šiuolaikinių technologijų, įskaitant pritaikytas programas ir programinę įrangą ūkininkams, dabar įmanomas itin lokalus orų prognozavimas.

Tai daro tikslus drėkinimas tai įmanoma, nes ūkininkai gali iš anksto pasiruošti ir kuo tiksliau bei efektyviau suplanuoti savo pasėlių laistymą.

2. Dirvožemio tyrimai ir jų kokybė

Vienas iš svarbiausių veiksnių, darančių įtaką pasėlių derliui, yra dirvožemio kokybė arba derlingumas. Be žemės ūkio produkcijos, dirvožemio kokybė turi įtakos tam, kiek ūkininkui kainuoja auginti tam tikrą augalą, nes kai kuriems iš jų dirvožemyje reikalingi tam tikri konkrečių elementų, tokių kaip mineralinės dalelės, organinės medžiagos, vanduo ir oras, santykiai.

Ūkininkai privalo reguliariai stebėti dirvožemio būklę savo žemės sklypuose, kad pasiektų didesnį žemės ūkio derlių. Sėjomaina yra vienas iš efektyviausių būdų, be kita ko, išlaikyti dirvožemį sveiką.

Augalų rotacija konkrečiame lauko sklype padeda išvengti dirvožemio nuovargio ir nutraukia vabzdžių ciklus, todėl padidėja žemės ūkio produkcija ir dėl to vidutinis ūkio derlius iš akro.

3. Sėklų kokybė

Ūkininkų naudojamų sėklų kokybė daro įtaką žemės ūkio produkcijai. Todėl agrarininkams rekomenduojama savo dirbamose žemėse sėti tik sertifikuotas sėklas, kurios praėjo visus būtinus kokybės patikrinimus, siekiant padidinti žemės ūkio derlių.

Sertifikuotos sėklos gali būti brangesnės nei nesertifikuotos, tačiau rezultatas bus vertas to, nes sėklų kokybė yra vienas iš svarbiausių elementų, turinčių įtakos pasėlių produktyvumui.

Be to, vienas iš aplinkai draugiškiausių būdų padidinti pasėlių produktyvumą yra naudoti tik aukštos kokybės sėklas. Ūkininkas gali patikrinti konkrečių sėklų kokybę susisiekęs su atitinkama sėklų įmone ir, jei reikia, suorganizavęs individualius bandymus konkrečiame žemės sklype.

Be to, labai svarbu suprasti, kad sėklų kokybė nėra amžina ar nepakitusi. Nuo pat pasėjimo į žemę sėklų grūdus reikia apsaugoti. Viena iš sėklų apdorojimo strategijų, naudojamų tam pasiekti, yra sėklų dražavimas.

Tai sėklų grūdų įdėjimo į išorines medžiagas technika, siekiant pagerinti jų savybes (svorį, dydį) ir (arba) aprūpinti juos veikliosiomis cheminėmis medžiagomis (mikroelementais, mikrobų inokuliantais, augimo reguliatoriais ir kt.), kad apsaugotų juos nuo augalų ligų ir paskatintų jų augimą.

4. Protingas trąšų naudojimas

Trąšos yra skirtos maitinti įvairių tipų dirvožemį, skatinti augalų augimą ir didinti derlių, tačiau jų naudojimas turėtų būti subalansuotas ir apdairus. Per didelis trąšų naudojimas gali turėti didelės įtakos dirvožemio kokybei ir dėl to žemės ūkio produktyvumui.

Skirtingiems lauko regionams gali reikėti skirtingo dirvožemio tręšimo lygio, todėl geriausias būdas yra trąšas naudoti selektyviai, atsižvelgiant į skirtingų lauko zonų poreikius. Toks tikslus lauko tręšimo būdas palaiko sveiką dirvožemį, todėl gaunamas didesnis vidutinis derlius iš akro.

A Pasėlių stebėjimo programinė įranga yra viena iš technologijų galimybių šiame kontekste. Joje yra lauko zonavimo įrankis, kuris, remdamasis palydovinėmis nuotraukomis, padalija dirbamą žemę į 2–7 zonas ir nustato vietas, kurioms reikia skirti daugiau dėmesio nei kitoms.

Augintojai dažnai naudoja tiksliąsias technologijas kaip vieną iš ekologiškiausių būdų jam padidinti.

5. Augalų apsaugos metodai

Žemdirbiai, norintys padidinti derlių, turi rūpintis savo augalais visą jų augimo laikotarpį ir iki vegetacijos sezono pabaigos. Ūkininkai, atsižvelgdami į situaciją, naudoja įvairius junginius, kad sumažintų piktžolių, kenkėjų ir ligų įtaką pasėlių produktyvumui.

Herbicidai, insekticidai, džiovikliai, augalų augimo reguliatoriai, fungicidai, adjuvantai ir kitos cheminės medžiagos yra dažni pavyzdžiai. Augalų apsauga gali būti atliekama įvairiais būdais. Piktžolių / kenkėjų kontrolė ir augalų ligų kontrolė yra du svarbiausi.

6. Augalų ligų prevencija ir valdymas

Augalų infekcijos yra dar vienas didelis pavojus augintojo žemės ūkio rezultatams. Ūkininkai gali naudoti įvairius augalų ligų prevencijos ir valdymo metodus, pavyzdžiui, rinktis ligoms atsparias arba joms atsparias veisles, apdoroti sėklas fungicidais ir naudoti pesticidus bei kitas panašias medžiagas besivystantiems augalams, priklausomai nuo lauke auginamų augalų rūšies.

Agrarininkai turėtų atkreipti ypatingą dėmesį į tai, kada jie naudoja šias ar kitas taktikas, kad jos turėtų didžiausią poveikį. Būtina nepamiršti, kad savalaikė augalų apsauga yra labai svarbi ūkio derlingumui iš akro – kuo anksčiau problema bus nustatyta, tuo greičiau ir lengviau ją bus galima išspręsti, ir kuo mažesnis laukų plotas bus paveiktas, tuo mažiau bus paveikta.

7. Piktžolių ir kenkėjų kontrolė

Augimo sezono metu pagrindiniai ūkininkų iššūkiai yra piktžolių ir kenkėjų kontrolė. Pavyzdžiui, viena piktžolė gali išauginti daugiau nei 10 milijonų piktžolių sėklų, kurios, jei nebus greitai sunaikintos, gali gerokai sumažinti derlių tam tikrame lauke ir sukelti sunkumų daugelį metų. Žemės ūkio specialistai taip pat turi imtis holistinių priemonių kenkėjų antplūdžių prevencijai.

Ūkininkai turi nuolat būti pasirengę greitai reaguoti į kenkėjų užkrėtimo problemas, nes kenkėjai yra labai prisitaikantys ir greitai besidauginantys organizmai, kurie gali kelti grėsmę produktams konkrečioje dirbamoje žemėje.

Pasėlių derliaus prognozavimas yra labai svarbus ūkininkams, nes tai tiesiogiai veikia jų pelno maržą. Jei ūkininkas žino, kokio derliaus gali tikėtis iš savo žemės, jis gali atitinkamai planuoti savo pasėlius ir padidinti savo pelno maržą. Štai kodėl svarbu tiksliai numatyti ūkio derlių prieš sėjant bet kokius pasėlius konkrečioje žemėje.

Derliaus prognozavimas naudojant „GeoPard“ žemės ūkio įrankius

Tai buvo svarbus agronomijos klausimas nuo seniausių laikų. Tai labai svarbu aprūpinimui maistu, ypač sausros, potvynių ar kitų stichinių nelaimių metu.

Ūkininkai taip pat naudoja pasėlių derliaus prognozavimą, kad priimtų sprendimus dėl pasėlių sodinimo ir derliaus nuėmimo, atsižvelgdami į dirvožemio drėgmės kiekį, kenkėjų antplūdžius ir kitus veiksnius, tokius kaip oro sąlygos ir trąšų poreikis.

Kad būtų galima priimti labiau pagrįstus sprendimus ir pagerinti augimo efektyvumą naudojantis ūkio derlingumo duomenimis, spustelėkite čia užsakyti demonstracinę versiją dabar.

Dažnai užduodami klausimai

1. Kaip ūkininkai padidina savo pasėlių derlių?

Ūkininkai didina pasėlių derlių tvarkydami dirvožemį, efektyviai drėkindami, taikydami sėjomainą ir kenkėjų bei piktžolių kontrolę. Ši praktika optimizuoja dirvožemio derlingumą, vandens prieinamumą ir sumažina kenkėjų bei ligų skaičių, todėl padidėja pasėlių produktyvumas.

2. Kaip apskaičiuoti pasėlių derlių iš hektaro/sklypo?

Jį galima išmatuoti įvairiais metodais ir taikant įvairius veiksnius. Vienas įprastas būdas – fiziškai nuimti reprezentatyvų pasėlių mėginį iš tam tikro ploto ir jį pasverti. Tada šis svoris ekstrapoliuojamas, kad būtų galima įvertinti bendrą viso lauko ar ūkio derlių.

Pavyzdžiui, jei mėginys sveria 100 kilogramų, o lauko plotas yra 2 hektarai, derlius iš hektaro būtų 50 kilogramų.

Be to, pažangios technologijos, tokios kaip nuotolinis stebėjimas ir palydoviniai vaizdai, gali būti naudojamos pasėlių sveikatai, augmenijos rodikliams ir biomasei įvertinti, o tai suteikia vertingų įžvalgų.

Matuojant grūdus, taip pat atsižvelgiama į kitus veiksnius, tokius kaip grūdų kokybė, dydis ir rinkos vertė. Pavyzdžiui, jei mėginys sveria 100 kilogramų, o lauko plotas yra 2 hektarai, derlius iš hektaro būtų 50 kilogramų.

3. Kaip įvertinate pasėlių derlių prieš derliaus nuėmimą?

Derliaus nuėmimą prieš derliaus nuėmimą galima apskaičiuoti derinant kelis metodus.

Vienas iš būdų – naudoti konkrečiam augalui pritaikytus augimo modelius, kuriuose atsižvelgiama į tokius veiksnius kaip sodinimo data, oro sąlygos ir augalų sveikata, siekiant prognozuoti potencialų derlių.

Kitas metodas – naudoti nuotolinio stebėjimo metodus, tokius kaip palydoviniai vaizdai ar dronai, siekiant įvertinti pasėlių gyvybingumą ir biomasę.

4. Kuri ūkininkavimo sistema duoda sveikesnius grūdus?

Ekologinio ūkininkavimo sistemos dažnai siejamos su sveikesniais grūdais. Ekologiniame ūkininkavime vengiama naudoti sintetinius pesticidus, herbicidus ir genetiškai modifikuotus organizmus (GMO). Vietoj to, ekologiniai ūkininkai naudoja natūralias trąšas, sėjomainą ir biologinius kenkėjų kontrolės metodus.

Ši praktika padeda auginti grūdus, kuriuose nėra cheminių medžiagų likučių, gali būti daugiau būtinų maistinių medžiagų ir mažesnis pesticidų užterštumo lygis.

Tačiau svarbu atkreipti dėmesį, kad konkreti grūdų nauda sveikatai gali skirtis priklausomai nuo tokių veiksnių kaip dirvožemio kokybė, pasėlių veislė ir derliaus nuėmimo praktika.

5. Kaip pesticidai padidina pasėlių derlių?

Pesticidai gali jį padidinti apsaugodami augalus nuo įvairių kenkėjų, ligų ir piktžolių. Jie padeda kontroliuoti arba pašalinti kenksmingus vabzdžius, grybelius, bakterijas ir kitus organizmus, kurie gali pažeisti ar sunaikinti pasėlius.

Sumažindami kenkėjų poveikį, pesticidai leidžia augalams augti energingiau, efektyviai naudoti maistines medžiagas ir skirti daugiau išteklių produktyviam augimui.

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

Paskelbta pagal vladimirklinkov

We are glad to announce that the “Artificial intelligence framework for quantitative estimation of soil properties using hyperspectral satellite imagery” project was selected for partial funding by the Ministry of the Environment of North Rhine-Westphalia and the European Union under the REACT-EU InnovationUmweltwirtschaft.NRW program. The grant is funded by the European Regional Development Fund / Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).

the European Regional Development Fund

The use of artificial intelligence and statistics in this project made it possible to determine the correlation between hyperspectral and soil data (e.g., N, pH), facilitating a more precise and scalable approach to soil analysis. The forthcoming launch of hyperspectral satellites with frequent revisit intervals and seamless access to new imagery without delays presents several advantages, particularly in nutrient management for sustainable agriculture. The technology helps assess nutrient content and availability in the soil, allowing farmers to tailor fertilisation strategies. This leads to better nutrient uptake by plants, reduced environmental impact, and cost savings.

What is Hyperspectral imagery?

Hyperspectral imagery is a powerful remote sensing technique that captures the electromagnetic spectrum with high spectral resolution.

Unlike traditional satellite imagery, which typically consists of three to four bands (red, green, blue, and sometimes near-infrared), hyperspectral imagery collects hundreds to thousands of narrow spectral bands across the visible, near-infrared, and shortwave infrared regions. Each band provides unique information about the surface properties of the imaged area.

It is acquired using sensors mounted on airborne or spaceborne platforms. These sensors use spectrometers to measure the intensity of reflected or emitted radiation across multiple narrow bands.

By collecting a wide range of spectral data, hyperspectral sensors can detect subtle differences in the spectral signatures of various materials, allowing for highly detailed and precise analysis.

Applications of Hyperspectral Imagery

  • Environmental Monitoring: It plays a vital role in monitoring and assessing the health of ecosystems. It helps identify vegetation stress, monitor land cover changes, detect invasive species, and measure water quality parameters like chlorophyll concentration or turbidity in lakes and rivers.
  • Agriculture: It aids in precision agriculture by providing detailed information about crop health, nutrient content, moisture levels, and disease detection. Farmers can make data-driven decisions regarding irrigation, fertilization, and pest management, resulting in optimized crop yields and reduced environmental impact.
  • Geology and Mineral Exploration: It is instrumental in mapping geological formations, identifying mineral deposits, and characterizing rock types. It helps geologists detect alterations in mineral composition and map potential areas for exploration, contributing to more efficient and targeted mining activities.
  • Forestry: It assists in forest management and monitoring. It enables the identification of tree species, quantification of forest biomass, detection of tree stress, and assessment of wildfire damage. This information aids in sustainable forest management, biodiversity conservation, and early warning systems for forest fires.

Benefits of Hyperspectral Imagery

Its main advantage lies in its ability to provide detailed spectral information, enabling the discrimination of materials with high accuracy.

This leads to improved classification and mapping of land cover types, enhanced identification of specific substances, and better understanding of environmental processes.

Hyperspectral data can also be analyzed using advanced algorithms and machine learning techniques to extract valuable insights and automate image interpretation.

Nuotolinio pasėlių stebėjimo sistema: Kaip tai veikia?

Paskelbta pagal dementievgeopard

A remote crop monitoring system in precision agriculture refers to the use of various technologies and tools to monitor and manage crops from a distance. This approach leverages data collection, analysis, and communication technologies to make informed decisions about crop health, irrigation, fertilization, and overall farm management.

Farming is not left behind in the 21st century where everything is going digital. As you read this article, several farmers spread across the globe are already using tech to perform several tasks in their fields such as monitoring plant humidity, soil conditions, general health, temperatures, and even many more the use of sensors.

By embracing technology, farmers are enjoying the benefits of having accurate statistics as compared to the old days when they used guesses works and intuitions to make choices. This helps them in making better judgments that result in increased harvests.

What is crop monitoring system?

Crop monitoring refers to the process of systematically observing, assessing, and collecting data about crops throughout their growth cycle.

It involves regular and systematic observation of crops to gather information about their health, growth, and development.

Its goal is to make informed decisions regarding crop management practices, optimize resource utilization, and maximize yields. It typically involves the following activities:

  • Visual Inspection
  • Phenological Observations
  • Soil Monitoring
  • Weather Monitoring
  • Sensor-Based Monitoring
  • Data Analysis

By monitoring crops, farmers can proactively address problems, optimize resource allocation, and make informed decisions to improve overall crop health, yield, and profitability. It is an essential component of precision agriculture, enabling farmers to practice targeted and sustainable crop management.

Smart crop monitoring system: How does it work?

Its main goal is to ensure that farming becomes easier and more profitable as compared to traditional methods. From displaying data about the fields all the way to weather forecasts, below is all that you may want to know about remote crop monitoring and related topics.

A smart crop monitoring system incorporates various technologies to collect, analyze, and utilize data for efficient crop management. Here’s a breakdown of how it typically works:

1. Sensor Deployment

The system begins by deploying sensors in the field. These sensors can measure parameters such as soil moisture, temperature, humidity, nutrient levels, and light intensity.

They may also include weather sensors to capture data on rainfall, wind speed, and solar radiation. The sensors are strategically placed throughout the field to gather representative data.

2. Data Collection

The deployed sensors continuously collect data from the field. This can be done using wired or wireless connections.

Wireless sensors are commonly used as they provide flexibility and ease of deployment. The collected data is sent to a central system for further processing and analysis.

3. Data Transmission

Wireless sensors transmit the collected data to a central hub or gateway. This can be done using various wireless communication technologies such as cellular networks, Wi-Fi, or dedicated radio systems. The data transmission can be in real-time or at regular intervals depending on the system’s configuration.

4. Data Storage and Processing

The collected data is stored in a database for further analysis. Advanced data processing techniques, including machine learning algorithms and statistical models, are applied to the data to extract meaningful insights and patterns. This analysis helps identify correlations, trends, and anomalies in the crop conditions.

5. Decision Support and Alerts

Based on the analyzed data, the system provides decision support to farmers or agronomists. It generates alerts and notifications regarding critical events, such as soil moisture levels dropping below a threshold or the presence of pests or diseases.

These alerts are delivered through web-based dashboards, mobile applications, or email/SMS notifications, enabling timely interventions.

6. Visualization and Reporting

The system presents the analyzed data in a user-friendly manner through visualizations and reports. Graphs, charts, and maps are often used to convey information about crop health, growth patterns, and environmental conditions. This helps farmers interpret the data easily and make informed decisions.

7. Automation and Control

In some cases, it can be integrated with automated irrigation systems, fertigation systems, or machinery.

Based on the collected data and analysis, the system can automatically control irrigation schedules, adjust nutrient application rates, or activate pest management measures.

This integration allows for real-time, data-driven decision-making and precise control over crop management practices.

The ultimate goal of a smart crop monitoring system is to optimize resource utilization, improve crop productivity, and reduce costs by providing farmers with accurate and timely information for decision-making. By leveraging technology, such systems enable more efficient and sustainable crop management practices in modern agriculture.

The importance of a remote crop monitoring system

Among the most important tasks that are always done for good yields is the monitoring of crops. Since plants are constantly monitored, it ensures that they grow in the best conditions, and in case of any anomalies, it is corrected on time hence reducing the devastating impending impact.

As a farmer or agriculture enthusiast, it is worth noting that it is currently a must-do for one to expect better massive harvests and those that are of higher quality since most of the drawbacks are settled early enough.

Since monitoring crops is one of the pillar requirements for a good harvest, one needs to go for special training. Special training doesn’t mean one needs to hold a master’s or bachelor’s degree but only needs to understand how to coordinate, monitor and even weigh the obtained results. Through this, you will be able to make better decisions based on accurate diagnosis and later best quality yields.

When choosing to monitor your crops, you need to know that apart from prevention of infestations and spread of pests, diseases and even weeds are always under control hence no devastating effects that lower the performance and even the quality of the final products.

Are you aware that crops are always exposed to strange threats yearly due to mutations and transformations in the biological components of the pests hence usually choosing one similar method of treating them means you are mistaken and need to change tactics every time?

For that reason, monitoring crops is perceived as a serious task that needs more responsibility and one that should not be degraded.

Whenever one is monitoring fruit crops such as pears and even apples, when using an Integrated Pest Management Programme, it is advisable not only to track changes in trees but also to check on the weather in the area that affects them.

This enables you to have a list of possible pests that may pose a threat to the growth of trees. Using systematic visual monitoring of the orchard block will work whenever you want to reduce the cost and your time from planting season to the harvesting season.

Climate and pests

The questionable part when analyzing the influence of climate is simply that some pests can feed on it and later be toxic to agents to crops so fast. Basically in agriculture, many farmers always lack awareness hence noticing when it is too late when their crops are already massively infested by pests.

The better part of this is that pests always do react predictably to the climate hence a perfect strategy can be hatched to avoid another pest attack and also prevent them in the future.

Despite monitoring being done more frequently, vegetable and fruit farmers always get to know the presence of pests or any threat a little late. This shows how important it is to monitor climatic factors that eventually turn out to be earlier signs of the emergence and pest infestation.

Block crop monitoring

Many ways can be used to monitor crops, and one of them is through visual monitoring using blocks that enable you to analyze trees that have similar characteristics based on their variety, age, and, even physical condition.

The idea behind visual monitoring is to have blocks that act as signs and those that can be studied like they were a unit and not separately since it is a way that is used by several farmers across the globe and that horticultural experts always have limited time for them to review each of the blocks arranged in the field.

importance of a remote crop monitoring system

Certain attention needs to be paid during the selection of the most appropriate block. This is because the block that is chosen needs to have all the history of the pests so that the best treatment and prevention can be applied to protect the growth of other trees.

You do not have to have large equipment, tools, and even complex methods to monitor your crops. One of the best ways to go is simply to do a meticulous and extensive visual examination that enables you to notice the different types of kenkėjai present in the trees.

This can be always completed using a common lens, however, experts will always use more complex equipment such as a binocular microscope. This enables them to count and even identify mites and thrips.

Temperature of crops

For one to accurately measure the temperature when monitoring crops, he or she can choose to use a simple thermometer after finding out about simple information. Besides that, you may also choose to use a maximum to a minimum thermometer that is very common among rural suppliers and record extra information.

It is also worth noting that the thermometer needs to be placed on the orchard and ensure that it is not exposed to direct sunlight. You may also add a data logger to record more accurate weather information.

For data loggers, you may also choose to use those that have the potential of measuring the temperature, rain, humidity, and even the humidity of the leaves.

For you to put aside trees that will not be studied with those in the blocks that will act as indicators, for you to be able to differentiate them, you simply need to mark them using acrylic paint or even adhesive tape.

Application of an Integrated Pest Management vouches for selecting and marking flowers, buds, and fruits randomly to monitor each one of the trees.

After about the duration of one to two weeks, at the time that the fruit is developing, farmers need to spend ten to twenty minutes for every two and a half acres strictly managing the fruits, flowers, and buds that are marked searching for any signs that may show the presence of one or even more pests in the crop.

Whenever a pest is found in the crops, it needs to be recorded fast and also in a detailed way in the log made exactly for this kind of data.

Išvada

All our expert team of agronomists are professionals in a range of branches of agriculture and are also capable of providing monitoring services through merging field visits with quantitative and qualitative assessment and agriculture remote crop monitoring system.

All these innovative systems are assessments that are focused on a wide range of activities that carefully monitor crop developments, gathering data and information that is related to the area.

This data is then carefully analyzed by our professional team and then noted in a final report that enables them to mention and evaluate major factors and factors that are capable of affecting the productivity of the crops.

Based on these results GeoPard is then able to give you an estimated time for harvesting, and also crop yield. This enables clients to smoothly monitor their crops through the recent satellite imagery. Weight data layers in a given place without using a given facility.

Nuotolinio zondavimo tipai žemės ūkyje

Paskelbta pagal dementievgeopard

Pastaruoju metu žemės ūkyje išaugo pažangių technologijų sistemų, tokių kaip nuotolinis stebėjimas, naudojimas. Šiandieninė žemės ūkio praktika yra gerokai efektyvesnė, nuoseklesnė ir supaprastinta, palyginti su įprasta agrarine praktika.

Pažangių metodų, pavyzdžiui, pasėlių derliaus įvertinimo, naudojimas visuose auginimo proceso aspektuose gali duoti idealų derlių ir geresnį derlių.

Siekdami užtikrinti didesnį derlių, ūkininkai turi užtikrinti geriausią savo pasėlių sveikatą. Nors įprastų sistemų naudojimas ribojo...didesnių regionų stebėjimas, nes ūkininkai turėjo fiziškai aplankyti visas žemės dalis.

Naujausia inovacija suteikė įvairių būdų, kuriais ūkininkai gali be didelių pastangų patikrinti pasėlių kokybę didesniuose regionuose.

Kas yra nuotolinis stebėjimas?

ApibrėžtiNuotolinis stebėjimas yra studijų ir technologijų sritis, apimanti informacijos apie Žemės paviršių ar kitus objektus rinkimą per atstumą. Joje naudojami įvairūs įrenginiai ir jutikliai, tokie kaip palydovai, lėktuvai ir dronai, duomenims rinkti neužmezgant fizinio kontakto su taikiniu.

Paprastai tariant, tai apima žemės patikrinimą pažangia įranga iš tolimų atstumų. Tikrinimas apima fizines žemės sklypo savybes.

Procesas veikia įvertinant nuo žemės paviršiaus skleidžiamą ir atspindėtą spinduliuotę, kuri padeda susidaryti vaizdą apie žemę ir padeda specialistams priimti sprendimus dėl konkrečių žemės dalių.

Šios elektromagnetinės bangos apima matomą šviesą, infraraudonuosius spindulius ir mikrobangų spinduliuotę. Analizuodami spinduliuotės charakteristikas, mokslininkai gali išgauti vertingos informacijos apie Žemės ypatybes ir procesus.

Jis turi platų pritaikymo spektrą įvairiose disciplinose, įskaitant aplinkos monitoringą, žemės ūkį, miestų planavimą ir nelaimių valdymą. Jis suteikia galimybę stebėti ir tirti didelius Žemės paviršiaus plotus, prie kurių būtų sudėtinga arba neįmanoma tiesiogiai prisijungti.

Kam naudojamas nuotolinis stebėjimas?

Padidinti pasėlių vystymasis ir padidinti derlių nepalankioje rinkoje, gamintojai linkę naudoti naujausias prieinamas technologijas. Kad užtikrintų didžiausią derlių, ūkininkai nori, kad derlius išliktų kuo geresnės būklės.

Derliaus stiprumo stebėjimas dideliame regione tampa gerokai paprastesnis, naudojant nuotolinį stebėjimą žemės ūkyje.

Proceso metu surinkti duomenys padeda taikyti tikslųjį auginimą, suteikdami ūkininkams galimybę pasiekti didesnį derlių. Kai kurios įprastos nuotolinio stebėjimo programos apima:

  • Žemės dangos ir žemės naudojimo žemėlapiai: Jis gali identifikuoti ir klasifikuoti skirtingus žemės dangos tipus, tokius kaip miškai, pasėliai, vandens telkiniai ir miesto teritorijos. Ši informacija padeda stebėti žemės naudojimo pokyčius, vertinti miškų naikinimą, valdyti gamtos išteklius ir planuoti miestų plėtrą.
  • Aplinkos monitoringas: Tai leidžia stebėti ir analizuoti aplinkos parametrus, tokius kaip augmenijos sveikata, vandens kokybė, oro tarša ir klimato kaitos rodikliai. Tai padeda stebėti ir suprasti gamtos reiškinius, tokius kaip miškų gaisrai, sausros ir poliarinių ledynų tirpimas.
  • Žemės ūkis ir pasėlių valdymas: Žemės ūkio nuotolinis stebėjimas gali įvertinti pasėlių sveikatą, apskaičiuoti pasėlių derlių ir nustatyti kenkėjų ar ligų paveiktas zonas. Ši informacija padeda ūkininkams priimti pagrįstus sprendimus dėl drėkinimo, tręšimo ir kenkėjų kontrolės, o tai pagerina pasėlių produktyvumą ir išteklių valdymą.
  • Nelaimių valdymas: Jis atlieka labai svarbų vaidmenį reaguojant į nelaimes ir jas atstatant. Jis padeda nustatyti stichinių nelaimių, tokių kaip uraganai, potvyniai ir žemės drebėjimai, mastą, todėl galima efektyviai paskirstyti išteklius ir pagalbą. Jis taip pat padeda įvertinti žalą po nelaimės ir planuoti atstatymo veiklą.
  • Geologija ir mineralų žvalgyba: Jos metodai, tokie kaip hiperspektrinis vaizdavimas ir radaras, gali aptikti ir apibūdinti geologinius darinius ir mineralų telkinius. Ši informacija padeda sudaryti geologinius žemėlapius, ieškoti mineralų ir vertinti išteklius.

Nuotolinio stebėjimo metodai toliau tobulėja kartu su jutiklių technologijos, vaizdo apdorojimo algoritmų ir duomenų analizės metodų pažanga.

Didėjant didelės skiriamosios gebos palydovinių vaizdų prieinamumui ir nuotolinio stebėjimo duomenų integravimui su geografinėmis informacinėmis sistemomis (GIS), plečiasi jų taikymo sritys ir potencialas, prisidedant prie geresnio mūsų planetos supratimo ir palengvinant pagrįstus sprendimų priėmimo procesus.

Kaip veikia nuotolinis stebėjimas?

Jis veikia fiksuodamas ir analizuodamas elektromagnetinę spinduliuotę, kurią skleidžia arba atspindi objektai ar paviršiai Žemėje per atstumą. Pateikiamas supaprastintas nuotolinio stebėjimo veikimo paaiškinimas:

Kaip veikia nuotolinis stebėjimas?

  • Energijos šaltinis: Tai prasideda nuo energijos šaltinio, kuris gali būti natūralus (pvz., saulės šviesa) arba dirbtinis (pvz., aktyvūs jutikliai, tokie kaip radaras). Energijos šaltinis skleidžia elektromagnetinę spinduliuotę Žemės paviršiaus link.
  • Sąveika su taikiniu: Spinduliuojama energija sąveikauja su taikiniu – objektais ar paviršiais. Dalis energijos yra sugeriama, dalis atsispindi, o dalis gali būti perduodama per taikinį. Sąveika priklauso nuo taikinio savybių, tokių kaip jo sudėtis, tekstūra ir drėgmės kiekis.
  • Jutiklio aptikimasJutikliai, paprastai esantys palydovuose, orlaiviuose ar dronuose, aptinka taikinio atspindėtą ar skleidžiamą energiją. Šie jutikliai gali užfiksuoti platų bangos ilgių diapazoną, įskaitant matomą, infraraudonąją ir mikrobangų spinduliuotę.
  • Duomenų rinkimas: Jutikliai renka duomenis skaitmeninių vaizdų arba matavimų forma. Gauti duomenys gali apimti atspindėtos arba skleidžiamos energijos intensyvumą skirtingais bangos ilgiais.
  • Duomenų perdavimas ir saugojimas: Surinkti duomenys perduodami į antžemines stotis arba saugomi jutiklių platformoje. Tuomet jie apdorojami ir pateikiami tolesnei analizei.
  • Duomenų apdorojimas ir analizė: Nuotolinio stebėjimo duomenys apdorojami naudojant specializuotus algoritmus ir metodus. Tai apima atmosferos trukdžių, geometrinių iškraipymų korekcijas ir radiometrinį kalibravimą. Apdoroti duomenys analizuojami, siekiant išgauti prasmingą informaciją apie Žemės paviršių.
  • Aiškinimas ir taikymas: Išanalizuotus duomenis interpretuoja ekspertai, pavyzdžiui, mokslininkai, geografai ar agronomai. Jie identifikuoja ir klasifikuoja objektus, sudaro žemės dangos tipų žemėlapius, stebi pokyčius ir išskiria įvairioms reikmėms aktualią informaciją.
  • Vizualizacija ir komunikacija: Galutiniai rezultatai dažnai vizualizuojami žemėlapiais, vaizdais ar kitais grafiniais vaizdais. Šie vizualiniai rezultatai palengvina sprendimus priimantiems asmenims, mokslininkams ir visuomenei suprasti ir interpretuoti informaciją.

Svarbu pažymėti, kad jis gali naudoti tiek pasyvius, tiek aktyvius jutiklius. Pasyvieji jutikliai aptinka natūraliai susidarančią energiją (pvz., saulės šviesą), kurią atspindi arba skleidžia Žemės paviršius. Kita vertus, aktyvūs jutikliai skleidžia savo energiją (pvz., radaro impulsus) ir matuoja atspindėtą energiją.

Kaip tai veikia žemės ūkyje?

Nuotolinio stebėjimo procesas žemės ūkyje pagrįstas informacija, surinkta įvairiais prietaisais per tam tikrą laikotarpį. Surinkti duomenys gali būti naudojami įvairiems pasėlių ir derliaus aspektams analizuoti.

Ši analizė naudojama norint atlikti pasėlių pakeitimus, siekiant užtikrinti maksimalų derlių. Proceso metu galima atlikti įvairias analizes ir atitinkamai įgyvendinti priemones. Dažniausios grėsmės, su kuriomis susiduria ūkininkai, yra kenkėjų užkrėtimas ir piktžolės pasėliuose.

Žemės ūkyje tai gali padėti anksti aptikti šiuos pažeidimus ir įspėti ūkininkus, kad jie imtųsi reikiamų atsakomųjų priemonių, siekiant užtikrinti pasėlių sveikatą. Norint atlikti šį procesą skirtinguose žemės plotuose, kurių dydis ir derliaus rūšys svyruoja, naudojami įvairūs prietaisai ir jutikliai.

Nuotolinio zondavimo tipai žemės ūkyje

Žemės ūkyje nuotolinio stebėjimo metodai apima įvairius duomenų apie pasėlius ir žemės ūkio kraštovaizdžius rinkimo ir analizės metodus. Štai keletas dažniausiai žemės ūkyje naudojamų nuotolinio stebėjimo tipų:

1. Optinis jutimas: Optiniai jutikliai fiksuoja elektromagnetinę spinduliuotę matomoje, artimojoje infraraudonojoje (NIR) ir šiluminėje infraraudonojoje (TIR) spektro srityse. Jie teikia vertingos informacijos apie pasėlių sveikatą, augmenijos rodiklius ir žemės dangą. Optiniai jutikliai dažniausiai gaunami iš palydovinių vaizdų arba aerofotografijos.

2. Daugiaspektris jutimas: Daugiaspektriniai jutikliai fiksuoja duomenis keliose atskirose elektromagnetinio spektro juostose. Jie leidžia analizuoti konkrečius bangos ilgius, susijusius su augmenijos sveikata ir pasėlių stebėsena. Daugiaspektriniai duomenys dažniausiai naudojami augmenijos indeksams, tokiems kaip NDVI (normalizuotas diferencinis augmenijos indeksas) ir EVI (patobulintas augmenijos indeksas), apskaičiuoti, siekiant įvertinti pasėlių būklę.

3. Hiperspektrinis jutimas: Hiperspektriniai jutikliai fiksuoja duomenis šimtuose siaurų ir gretimų spektro juostų visame elektromagnetiniame spektre. Ši didelė spektrinė skiriamoji geba leidžia atlikti išsamią konkrečių medžiagų ir augmenijos savybių analizę ir identifikavimą. Hiperspektriniai duomenys yra vertingi ligų aptikimui, maistinių medžiagų vertinimui ir išsamiam pasėlių klasifikavimui.

4. Terminis jutimas: Terminiai jutikliai fiksuoja duomenis elektromagnetinio spektro TIR srityje. Jie matuoja objektų, įskaitant pasėlius ir dirvožemį, skleidžiamą spinduliuotę, kuri yra susijusi su jų temperatūra. Terminis matavimas yra naudingas vertinant vandens trūkumą, nustatant drėkinimo efektyvumą ir stebint pasėlių sveikatą pagal temperatūros svyravimus.

5. Radarų aptikimas: Radarų jutikliai naudoja mikrobangų spinduliuotę, kad prasiskverbtų pro debesų dangą, augmeniją ir dirvožemį, todėl duomenis galima rinkti nepriklausomai nuo oro sąlygų. Radarų jutikliai matuoja atgal išsklaidytą signalą, kuris teikia informaciją apie pasėlių ir reljefo struktūrą bei drėgmės kiekį. Radarų duomenys yra vertingi topografijos žemėlapiams sudaryti, dirvožemio drėgmei stebėti ir pasėlių augimo stadijoms įvertinti.

6. LiDAR jutikliaiLiDAR (šviesos aptikimo ir diapazono nustatymo) jutikliai skleidžia lazerio impulsus ir matuoja laiką, per kurį atspindėta šviesa grįžta. LiDAR duomenys teikia labai tikslią trimatę informaciją apie pasėlių aukštį, lajos struktūrą ir reljefo aukštį. Tai naudinga tiksliosios žemdirbystės taikymams, įskaitant pasėlių aukščio įvertinimą, reljefo modeliavimą ir lajos apibūdinimą.

7. Bepiločiai orlaiviai (UAV)Bepiločiai orlaiviai (UAV), aprūpinti įvairiais jutikliais, tokiais kaip RGB kameros, daugiaspektriniai jutikliai arba terminiai jutikliai, leidžia rinkti didelės skiriamosios gebos ir lanksčius duomenis lokalizuotu mastu. Bepiločiai orlaiviai teikia išsamią ir savalaikę informaciją pasėlių stebėjimui, ligų aptikimui ir tiksliosios žemdirbystės praktikai.

Šie skirtingi nuotolinio stebėjimo metodų tipai siūlo papildomus duomenų šaltinius ir galimybes, leidžiančius visapusiškai suprasti žemės ūkio sistemas.

Integruodami ir analizuodami duomenis iš kelių šaltinių, ūkininkai, agronomai ir tyrėjai gali gauti įžvalgų apie pasėlių sveikatą, augimą, maistinių medžiagų būklę, vandens valdymą ir kitus esminius veiksnius, kurie prisideda prie veiksmingo žemės ūkio valdymo.

Jutiklių tipai

Įvairių rūšių jutikliai naudojami kartu įvairiai informacijai rinkti įvairaus dydžio teritorijose. Jutikliai iš esmės skirstomi į logistinius tipus. Yra palydoviniai jutikliai, antžeminiai jutikliai ir antžeminiai jutikliai.

Šie jutikliai gali būti toliau skirstomi į kategorijas, pavyzdžiui, žemės jutikliai, ir gali būti įvairių konfigūracijų. Yra nešiojamieji žemės jutikliai, yra ant transporto priemonių montuojami žemės jutikliai, pavyzdžiui, montuojami ant traktorių, ir yra laisvai pastatomi žemės jutikliai, kurie paprastai montuojami ant stulpų ir didesnių medžių.

Antžeminiai jutikliai dažniausiai naudojami maistinių medžiagų lygiui, dirvožemio drėgmės kiekiui ir orams tikrinti. Naudojant šiuos metodus, galima atlikti daugybę trąšų naudojimo ir laistymo pakeitimų, siekiant išlaikyti didelį derlių.

Kita jutiklių kategorija yra oro jutikliai. Dėl dronų atsiradimo oro jutikliai tapo gana įperkami ir prieinami.

Šie antenos jutikliai gali daryti didelės raiškos žemės nuotraukas, taip pat rinkti kitus jutiklių duomenis, ilgesnį laiką skraidydamas mažame aukštyje virš pasėlių. Šių jutiklių surinkti duomenys gali padėti aptikti piktžoles, įvertinti derlių ir atlikti kitus išsamius tyrimus, pavyzdžiui, matuoti dirvožemio druskingumą ir chlorofilo kiekį.

Nors jie tapo prieinami ir įperkami, jie vis dar neveikia pučiant stipriam vėjui ir debesuotam orui, o tai yra jų naudojimo trūkumas.

Toliausiai iš visų vaizdavimo jutiklių platformų yra palydovinis jutiklis. Palydovų naudojimas bet kokio tipo vaizdams gauti tradiciškai buvo skirtas vyriausybėms ir kariuomenėms. Palydovinių vaizdų naudojimas žemės ūkyje padeda aprėpti didelius žemės plotus ir gali padėti patikrinti pasėlių būklę.

Po stichinės nelaimės tai gali padėti apskaičiuoti nuostolius ir įvertinti pasėlių derlių. Nors palydovinių jutiklių duomenų naudojimas turi daug privalumų, yra ir daug trūkumų, visų pirma, tai brangu, ir net atmetus išlaidas, vaizdų gavimo reikia prašyti konkrečiu laiku, paprastai prieš kelis mėnesius.

Visa tai gali būti beprasmiška, jei pageidaujamoje vietovėje pageidaujamu laiku yra debesuotumas. Vyriausybės visame pasaulyje pradėjo atverti palydovinius vaizdus visuomenei, o tai ateityje galėtų labai palengvinti šį procesą.

Jutiklio veikimas

Identifikuodami pasėlių lauko spalvas, jutikliai perduoda informaciją, kuri gali būti naudinga nustatant augalo sveikatos būklę. Žvelgiant į augalo spalvą pagal tikslius jutiklių pateiktus duomenis, galima išmatuoti augalo chlorofilo kiekį, o tai leidžia ūkininkui nustatyti bet kokį maistinių medžiagų trūkumą ar augalo sveikatos problemą.

Paprastus duomenis galima išgauti naudojant įprastus spalvų jutiklius, tačiau sudėtingai informacijai gauti naudojami infraraudonųjų spindulių ir trumpųjų bangų jutikliai.

Jutiklių veikimas žemės ūkyje

Jei lapas pažeistas iš vidaus, šviesos atspindys nuo lapų pasikeičia infraraudonųjų spindulių spektre. Tai taip pat gali rodyti, ar nėra pakankamai vandens. Vienas patikimiausių žemės ūkio nuotolinio stebėjimo modelių yra žinomas kaip normalizuotas vegetacijos skirtumo indeksas arba NDVI..

Naudodamas infraraudonųjų spindulių ir „Red-Edge“ jutiklius, NDVI modelis gali lengvai nustatyti pažeistus pasėlius, o tai suteikia ūkininkams daugiau reakcijos laiko imtis veiksmingų atsakomųjų priemonių pasėliams išsaugoti.

Šie jutikliai taip pat gali būti naudojami dirvožemio būklei patikrinti ir druskingumui matuoti. Dirvožemis su nereikalingomis druskomis paprastai bus ryškesnis infraraudonųjų spindulių diapazone, o tai gali padėti nustatyti dirvožemį, kuriam reikia daugiau laistymo sistemos ir apdorojimo.

Naudojant terminius jutiklius galima optimizuoti drėkinimo sistemą. Iš bet kurio šaltinio skleidžiama šiluma rodoma kaip šviesesnis tonas infraraudonųjų spindulių diapazone.

Po drėkinimo ūkininkas gali pasiųsti virš savo laukų anteninį ilgojo dažnio infraraudonųjų spindulių jutiklį (LWIR), kad patikrintų, kurie regionai skleidžia šilumą dėl prastos vandens sistemos, ir taip išspręstų drėkinimo sistemos problemas.

Palydoviniai jutikliai gali apimti platų pajėgumų spektrą. Kadangi jie gali apeiti klimato sąlygas, jie idealiai tinka sodininkystės stebėjimams. Be radarų ir mikrobangų jutiklių, palydovų GPS teikia tikslią vietos informaciją, kuri yra esminė naujose žemės ūkio inovacijose, tokiose kaip savaeigė žemės ūkio įranga ir savaeigės žemės ūkio transporto priemonės.

Nuotolinio stebėjimo ir GIS vaidmuo ir privalumai žemės ūkyje

Jis atlieka gyvybiškai svarbų vaidmenį žemės ūkyje, teikdamas vertingą informaciją ir įžvalgas, kurios prisideda prie geresnio pasėlių valdymo, didesnio produktyvumo ir tvarios ūkininkavimo praktikos. Štai keli pagrindiniai nuotolinio stebėjimo svarbos žemės ūkyje aspektai:

Pasėlių pasėlių ploto įvertinimas

Vienas iš svarbiausių nuotolinio stebėjimo panaudojimo sodininkystėje sričių yra pasėlių apsėjimo regiono vertinimas. Duomenys iš oro ir palydovinių jutiklių leidžia tiksliai analizuoti pasėtus regionus ir padeda įvertinti riziką, jei įvyktų nelaimė ar katastrofa.

Nuotolinio stebėjimo ir GIS vaidmuo ir privalumai žemės ūkyje

Pasėlių sveikatos vertinimas

Tai leidžia ūkininkams ir agronomams stebėti pasėlių sveikatą ir gyvybingumą dideliuose plotuose. Analizuodami palydovinius arba aerofotonuotraukas, jie gali aptikti ankstyvus streso, maistinių medžiagų trūkumo, ligų protrūkių ar kenkėjų antplūdžio požymius. Ši ankstyvojo perspėjimo sistema leidžia laiku imtis intervencijų ir tikslinių priemonių, mažinant pasėlių nuostolius ir optimizuojant išteklių paskirstymą.

Derliaus įvertinimas ir prognozavimas

Duomenys kartu su statistiniais modeliais gali padėti įvertinti ir prognozuoti pasėlių derlių. Analizuodami augmenijos rodiklius ir stebėdami tokius veiksnius kaip lajų danga ir biomasė, ūkininkai gali numatyti galimus derliaus svyravimus ir priimti pagrįstus sprendimus dėl savo produkcijos nuėmimo, sandėliavimo ir pardavimo.

Augalų ligų identifikavimas

Žemės ūkyje naudojamas GIS nuotolinis stebėjimas leidžia lengviau nustatyti užterštumą ir kenkėjų atakas dideliuose pasėliuose pradinėse stadijose. Tai suteikia gamintojams tinkamą galimybę imtis visų atsakomųjų priemonių, kad apsaugotų derlių nuo didelių nuostolių. Tai įmanoma naudojant palydovinius vaizdus ir tyrimus.

Dirvožemio savybės

Galbūt pagrindinis elementas, užtikrinantis gerą derlių, yra tinkamas dirvožemio palaikymas. Tai tiesiogiai veikia derlių. Bet kokia pažanga ūkio valdymas arba ūkininkavimo sistema sukelia dirvožemio pokyčius, kurie savo ruožtu turi įtakos dirvožemio produktyvumui.

Pavyzdžiui, dirvožemio druskingumas, dirvožemio pH, organinių medžiagų lygis ir dirvožemio tekstūra gali būti atpažįstami naudojant nuotolinį aptikimą, o šiuos duomenis galima analizuoti, kad būtų galima atlikti bet kokį reikšmingą dirvožemio apdorojimą.

Dirvožemio drėgmės kartografavimas leidžia tiksliai įvertinti vandens kiekį dirvožemyje, o tai gali padėti atlikti bet kokius drėkinimo sistemos struktūros atnaujinimus.

Drėkinimo valdymas

Vanduo yra labai svarbus žemės ūkio išteklius ir atlieka lemiamą vaidmenį optimizuojant jo naudojimą. Įvertindamas augmenijos drėgmės lygį ir garavimo greitį, ūkininkai gali nustatyti tikslius savo augalų vandens poreikius.

Ši informacija leidžia jiems įgyvendinti veiksmingas drėkinimo strategijas, mažinant vandens švaistymą ir užtikrinant, kad pasėliai gautų pakankamai drėgmės optimaliam augimui.

Potvynio poveikis

Palydovinių jutiklių ir antžeminių jutiklių surinktų duomenų pagalba galima gauti daug tikslios informacijos, kad būtų galima tiksliai įvertinti nuostolius.

Dėl per didelio kritulių kiekio kilus potvyniams, žemės plotai su prasta drenažo sistema rizikuoja užmirkti, o tai lemia esminius derliaus ir derliaus nuostolius.

Nuostolių vertinimas gali padėti toliau planuoti žalos kontrolę ir atsakomąsias priemones, kad nuostoliai būtų kuo mažesni..

NATCAT modeliavimas

Nuotolinis stebėjimas žemės ūkyje gali padėti įvertinti esamus ir prognozuoti stichinių nelaimių pavojus. Naudojant jutiklių perduodamą informaciją ir įprastų pavojų elgseną.

TTam reikia sudaryti rizikos žemėlapį ir apskaičiuoti pavojus, įvertinant pavojus, kurie užbaigiami kompiuteriu imituotais nelaimių modeliais.

Nuotolinio stebėjimo žemėlapiai, parengti naudojant istorinę informaciją ir dabartinę informaciją, surinktą iš įvairių jutiklių, padeda priskirti didelės potvynių tikimybės zonas didelio pavojaus įvertinimams.

Tai padeda ūkininkavimui, nes didesnės rizikos regionuose augalai nesodinami ir jie apdorojami siekiant geriau apsaugoti nuo potvynių kitą sezoną.

Dronų vaizdų analizė pasėlių žalos įvertinimui

Dronų nuotraukų analizė naudojama vertinant pasėlius dėl krušos, medžių skaičiavimo ir invazijų padarytos žalos. Dronų vaizdai yra tokie pat tikslūs, kaip ir įvesties erdvinė skiriamoji geba. Ją galima padidinti pagal poreikį.

Maistinių medžiagų valdymas

Tai gali padėti įvertinti maistinių medžiagų trūkumą ir valdyti tręšimo praktiką. Analizuodami spektrinio atspindžio modelius, ūkininkai gali nustatyti lauko sritis, kuriose yra skirtingas maistinių medžiagų kiekis.

Tai leidžia tikslingai naudoti trąšas, sumažinti perteklinį jų naudojimą ir galimą aplinkos užterštumą, tuo pačiu maksimaliai padidinant pasėlių maistinių medžiagų įsisavinimą ir produktyvumą.

Poveikio aplinkai vertinimas

Tai suteikia galimybę įvertinti žemės ūkio praktikos poveikį aplinkai. Tai padeda stebėti dirvožemio eroziją, vertinti apsaugos priemonių veiksmingumą ir nustatyti galimos taršos zonas, pvz., per didelį trąšų nuotėkį ar pesticidų dreifą.

Ši informacija padeda įgyvendinti tvarios ūkininkavimo praktiką, mažinant neigiamą poveikį aplinkai ir skatinant ilgalaikį žemės ūkio tvarumą.

Pasinaudodami nuotolinio stebėjimo technologijų galia, ūkininkai ir žemės ūkio specialistai gali priimti labiau pagrįstus sprendimus, optimizuoti išteklių paskirstymą ir įdiegti tvarią praktiką. Tai padidina produktyvumą, sumažina poveikį aplinkai ir pagerina aprūpinimą maistu, o tai galiausiai naudinga tiek ūkininkams, tiek vartotojams.

Debesų ir šešėlių aptikimas žemės ūkyje

Paskelbta pagal dementievgeopard

Cloud and Shadow detection is one of the most important tasks in analytical remote sensing solutions.

If the whole satellite image is 90% clean, there is still a 10% chance that your field will be under clouds/shadows area. The reverse is also true – many systems do not process images with clouds above 70% – although the remaining 30% can help the agronomist or farmer to make the right decision during the season.

At GeoPard, we solve this problem with the help of several machine learning algorithms that work with very high accuracy.

The determination of clouds and cloud shadows

 

We define a cloud mask and a shadow mask at the level of the whole image, and for each field-image pair, we consider what percentage of the field is covered by clouds or shadows from the clouds.

In automatic analytics, we take only completely cloudless images for a specific field, which allows the user to be confident in making decisions based on multi-year analytics.

The GeoPard user has the opportunity to view and even run the analytics himself, even on partially cloudy images.

define a cloud mask and a shadow mask

 

This can still be very useful, for example, during the season to apply Variable Rate spraying with crop protection products based on the latest satellite image, in which 10% of the field’s area is under the clouds. This means that for 90% of the field’s area, the decision will be based on verified data.

Also, users of GeoPard can easily check source images on a regional level in Near-Infrared view, which helps to distinguish clear land from clouds and shadows (see picture attached).

On UI cloud filter is located in the top menu of “Satellite monitoring” module, see screenshots attached.

geopard detected that field is partially located under clouds and shadows

 

Keep in mind that digital ag companies can still struggle with the correct detection of clouds and shadows. In the attached screenshot one such a company creates VR fertilizer map based on clouds and shadows data. So the wrong map leads to wrong agronomic decisions and wrong outcomes in the end.

GeoPard detects clouds and shadows with a high level of accuracy and doesn’t propose to make your Variable Rate decision based on clouds. You can always look at the source images in different views and indices and zoom out to see the picture around.

created VR fertilizer map based on clouds and shadows data

 

Not every solution is the same, choose the best options available on the market!

 

different spectral indices

What is Cloud Detection in Precision Agriculture?

Cloud detection in precision agriculture refers to the process of identifying and monitoring cloud cover in agricultural areas using remote sensing technologies. Clouds can significantly impact agricultural practices and crop productivity, making their detection and analysis crucial for effective farm management.

It involves the use of various sensors, such as satellites, drones, or ground-based instruments, to capture imagery of agricultural fields. These sensors capture data in the form of visible and infrared light, which can be analyzed to determine cloud presence and characteristics.

Its primary purpose in precision agriculture is to assess the spatial and temporal distribution of clouds over agricultural areas.

This information helps farmers and agronomists make informed decisions regarding irrigation, fertilization, pest control, and other farming practices. By understanding cloud cover patterns, farmers can optimize resource allocation and minimize the risk of crop damage or yield reduction.

Cloud detection algorithms analyze the captured imagery to differentiate between cloud pixels and non-cloud pixels.

These algorithms utilize various techniques, such as thresholding, spectral analysis, and machine learning, to identify and classify cloud formations accurately.

The output of algorithms typically includes cloud coverage percentage, cloud type classification, and cloud movement patterns.

Once clouds are detected and their characteristics are determined, farmers can utilize this information to implement precision agriculture techniques.

For example, if a cloud is detected over a specific area of a field, farmers may delay irrigation or pesticide application in that region until the cloud passes. By synchronizing agricultural activities with cloud movements, farmers can optimize resource utilization and minimize unnecessary inputs.

It is particularly beneficial in regions with high cloud cover or where weather patterns change rapidly. By continuously monitoring cloud cover, farmers can adapt their farming practices in real-time, making adjustments based on current weather conditions.

In summary, cloud detection in precision agriculture plays a crucial role in optimizing farming practices and resource management. By accurately identifying and monitoring cloud cover, farmers can make informed decisions to enhance crop productivity, reduce input wastage, and mitigate the risks associated with changing weather conditions.

Rasterinių duomenų analizė

Paskelbta pagal dementievgeopard
NDVI with 10m resolution
NDVI with 30m resolution
management zones with increased to 3m resolution
management zones with 3m resolution
NDVI with 3m resolution
3m increased resolution NDVI

Satellite imagery resolution may vary and the most popular free providers have 10m (Sentinel2) and 30m (Landsat). From time to time such quality is not enough.

Therefore, the GeoPard team adjusts comprehensive scientific algorithms (e.g. also used in medical diagnostic) for agricultural fields to improve the quality of GeoPard raster and vector analytics.

It helps to increase the accuracy of the GeoPard maps to 3-10 times comparing to the original resolution of a source satellite image. For example, the spatial resolution of the GeoPard management zones map is ~3m.

If you are a crop grower or ag consultant, start to utilize https://geopard.tech/ cutting edge analytics for your fields for an affordable price.

If you are a service provider, integrate https://geopard.tech/ analytics via API into your platform and start to give value to your customers right away.

How to read NDVI imagery?

Reading NDVI imagery involves a few key steps. First, understand that NDVI measures the health and vigor of vegetation. High NDVI values indicate healthy and dense vegetation, while low values suggest stressed or sparse vegetation.

To interpret NDVI imagery, compare the color scale provided with the image, where green or dark green represents healthy vegetation, and yellow or red indicates stressed or non-vegetated areas.

By analyzing the patterns and variations in NDVI values across an area, you can gain insights into the health and distribution of vegetation, helping with tasks like crop monitoring and land management.

GeoPard Žemės ūkis

wpChatIcon
wpChatIcon

    Prašyti nemokamos „GeoPard“ demonstracijos / konsultacijos








    Spustelėdami mygtuką sutinkate su mūsų Privatumo Politika. Mums to reikia, kad galėtume atsakyti į jūsų užklausą.

      Prenumeruoti


      Spustelėdami mygtuką sutinkate su mūsų Privatumo Politika

        Atsiųskite mums informaciją


        Spustelėdami mygtuką sutinkate su mūsų Privatumo Politika

        Slapukus naudojame, kad suteiktume jums geriausią naršymo patirtį, personalizuotume mūsų svetainės turinį, analizuotume jos srautą ir rodytume jums aktualią reklamą.
        Žiūrėkite mūsų Privatumo politika daugiau informacijos.

        Priimti viską