Birka: Tālizpēte

Planet attēli (ikdienas, 3m izšķirtspēja) pārvaldības zonu izveidei

Publicēts dementievgeopard

Piekļuve Planet attēliem kļuva vienkāršāka, ātrāka un pieejamāka, pateicoties GeoPard Agriculture. Kopš 2022. gada augusta GeoPard ir laidis klajā iespējas meklēt un analizēt tikai pieprasītos Planet attēlus no lietotāja vēlamā datumu diapazona.

Tātad GeoPard lietotājs pieprasa tikai vēlamos Planet attēlus un var tos izmantot GeoPard analītiskajos rīkos.

Planētu attēli paplašinās Sentinel un Landsat pārklājumi (pēc noklusējuma nodrošināti) un tos var kombinēt ar citiem datu slāņiem (ražas novākšanas/miglošanas/sēšanas tehnikas datu kopām, topogrāfijas profilu), izmantojot esošos Daudzslāņu, Daudzgadu, un Vienādojumu rīki. 

 

Planet attēli vadības zonu izveidošanai

 

Planēta ir lielākais Zemes novērošanas satelītu tīkls, kas gandrīz katru dienu piegādā globālu datu kopu un ļauj iegūt augstas izšķirtspējas un augstas frekvences satelītattēlu datus.

Pārvaldības zonas, kuru pamatā ir Planet Scope (3,5 m izšķirtspēja) attēli.

Lasīt vairāk par GeoPard / Planētas partnerība.

Kas ir planētu attēli un kā tos izmantot pārvaldības zonu izveidē?

Tas attiecas uz satelītattēliem, ko nodrošina privāts uzņēmums Planet Labs, kas pārvalda mazu satelītu floti ar nosaukumu Doves. Šie satelīti katru dienu uzņem augstas izšķirtspējas Zemes virsmas attēlus. Termins "3 m izšķirtspēja" nozīmē, ka katrs attēla pikselis attēlo 3 × 3 metru lielu laukumu uz zemes. Šis detalizācijas līmenis ļauj veikt detalizētu analīzi un uzraudzīt dažādas Zemes virsmas iezīmes un izmaiņas.

Runājot par pārvaldības zonu izveidi, Planet Imagery ar ikdienas 3 m izšķirtspēju var būt ļoti noderīgi dažādām nozarēm un lietojumiem, piemēram:

  • LauksaimniecībaAugstas izšķirtspējas attēli var palīdzēt izveidot apsaimniekošanas zonas lauksaimniecībā, kur dažādām lauka daļām var būt nepieciešama atšķirīga apstrāde, piemēram, apūdeņošana, mēslošana vai kaitēkļu apkarošana. Analizējot attēlus, lauksaimnieki var noteikt modeļus, kas saistīti ar kultūraugu veselību, augsnes mitrumu un citiem faktoriem, ļaujot viņiem pieņemt labākus lēmumus par resursu sadali.
  • Vides pārvaldība: Satelītattēlus var izmantot, lai identificētu un uzraudzītu vides ziņā jutīgas teritorijas, piemēram, mitrājus, mežus un savvaļas dzīvnieku dzīvotnes. Šo informāciju var izmantot, lai izveidotu pārvaldības zonas, kas aizsargā šīs teritorijas un nodrošina ilgtspējīgu zemes izmantošanas praksi.
  • Pilsētplānošana: Augstas izšķirtspējas attēli var palīdzēt pilsētplānotājiem noteikt izaugsmes zonas, zemes izmantošanas modeļus un infrastruktūras attīstību. Šo informāciju var izmantot, lai izveidotu pārvaldības zonas, kas vada turpmāko attīstību un nodrošina efektīvu resursu izmantošanu.
  • Katastrofu pārvaldība: Satelītu attēli var palīdzēt identificēt un uzraudzīt katastrofu apdraudētas teritorijas, piemēram, palienes vai meža ugunsgrēku perēkļus. Var izveidot pārvaldības zonas, lai noteiktu evakuācijas maršrutus, piešķirtu resursus katastrofu seku likvidēšanai un informētu par zemes izmantošanas politiku, kas samazina turpmāku katastrofu risku.
  • Dabas resursu pārvaldība: Augstas izšķirtspējas attēli var palīdzēt uzraudzīt un pārvaldīt tādus resursus kā ūdens, minerāli un meži. Identificējot apgabalus ar augstu resursu vērtību vai trūkumu, var izveidot pārvaldības zonas, lai nodrošinātu šo resursu ilgtspējīgu izmantošanu un saglabāšanu.

Rezumējot, Planet Imagery ar ikdienas 3m izšķirtspēju ir vērtīgs instruments pārvaldības zonu izveidei dažādās jomās, sniedzot aktuālu un detalizētu informāciju, kas var palīdzēt lēmumu pieņēmējiem optimizēt resursu sadali un nodrošināt ilgtspējīgu zemes izmantošanas praksi.

Biežāk uzdotie jautājumi

1. Ko var palīdzēt noteikt tēlainības izmantošana?

Attēlu izmantošana var palīdzēt izveidot efektīvāku un lietderīgāku lauksaimniecības sistēmu. Izmantojot tādas tehnoloģijas kā droni vai satelītattēli, attēli var sniegt vērtīgu ieskatu kultūraugu veselībā, augsnes apstākļos un apūdeņošanas vajadzībās.

Tas palīdz identificēt problemātiskās jomas, piemēram, kaitēkļu invāzijas vai barības vielu trūkumu, ļaujot lauksaimniekiem veikt mērķtiecīgas darbības. Turklāt attēli palīdz uzraudzīt kultūraugu augšanu un attīstību, ļaujot pieņemt precīzus lēmumus un maksimāli palielināt ražu. 

Kā satelītattēli palīdz kultūraugu uzraudzībā

Publicēts dementievgeopard

Satelītattēli ir viena no daudzpusīgākajām funkcijām, ko var ieviest lauksaimnieciskajā ražošanā, lai uzlabotu lēmumu pieņemšanas procesu. Lēmumu pieņemšana, pamatojoties uz lielu datu apjomu, var palīdzēt lauksaimniekiem, agronomiem vai konsultantiem izprast situāciju un procesus, kas notiek uzraugāmajos lauksaimniecības laukos.

Kas ir satelītattēlveidošana?

Satelītu attēlveidošana, kas pazīstama arī kā satelītu tālizpēte, ir process, kurā, izmantojot satelītu attēlus, tiek apkopota informācija par Zemes virsmu, atmosfēru un okeāniem. Šī tehnoloģija ietver satelīti aprīkots ar specializētiem sensoriem un kamerām, kas spēj uzņemt augstas izšķirtspējas Zemes attēlus no kosmosa.

Satelītu uzņemtos attēlus var izmantot dažādiem mērķiem, tostarp laikapstākļu modeļu uzraudzībai, vides izmaiņu izsekošanai, zemes izmantošanas un veģetācijas kartēšanai un dabas katastrofu ietekmes novērtēšanai. Tos var izmantot arī militāriem un izlūkošanas mērķiem.

Satelītu attēlveidošana ar tās priekšrocībām var radīt situācijas, ko nevar novērot ar regulāriem novērojumiem. Regulāri novērojumi var būt ļoti prasīgi attiecībā uz ieguldītā darbaspēka daudzumu, finansēm un laiku.

Pat regulāri veicot novērojumus kultūraugu augšanas periodā, ir vairākas lietas, ko nevar redzēt ar neapbruņotu aci, piemēram, agrīna progresēšana slimība un kaitēkļu radītie bojājumi, kas galu galā izraisa hlorofila degradāciju šūnu līmenī.

Integrējot un aprēķinot cilvēka acij neredzamās spektrālās joslas, audzētāji un konsultanti var viegli vizualizēt hlorofila degradāciju pirms redzamiem slimību vai kaitēkļu bojājumu simptomiem uz augiem.

Multispektrālie satelītattēli

Šīs kultūraugu uzraudzības priekšrocības ir noderīgas, izmantojot mūsdienu tehnoloģijas, ļaujot šādu informāciju integrēt ģeogrāfiskās informācijas sistēmās, kā rezultātā tiek izveidots ātrs un kvalitatīvs datu kopums, kas ir gatavs izmantošanai lēmumu pieņemšanas procesos par lauksaimniecības ražošanas sistēmām.

Papildus uz informāciju balstītu lēmumu pieņemšanai satelītattēlus var izmantot ziņošanai, uzskaitei un integrēšanai ar dažādiem datu kopumiem (slimību un kaitēkļu modeļiem, ražas kartes, kaitēkļu monitorings, mēslošanas kartes utt.), lai izveidotu vēl funkcionālāku kultūraugu monitoringa sistēmu un veidu, kā lauksaimnieks vai citi speciālisti redz kultūraugu progresu to augšanas periodā.

Kā satelītattēli tiek izmantoti lauksaimniecībā?

Attēlus var izmantot, lai modelētu un aprēķinātu spektrālos indeksus, kurus vēlāk var pielīdzināt vizualizācijai krāsu sintēzes veidā, vai nu spektra redzamajā daļā, vai iekļaujot citus viļņu garumus. Pareizi izvēlēta krāsu sintēze var atklāt kultūraugu augšanu, stresu vai augsnes stāvokli. Erozija attēlots ar dažādām krāsām.

Spektrālie indeksi ir divu vai vairāku viļņu garumu spektrālā atstarojuma kombinācijas, lai parādītu interesējošas pazīmes. Kultūraugu indeksus visbiežāk izmanto lauksaimniecībā, taču tos izmanto arī izdegušu platību, citu mākslīgu raksturlielumu, ūdens un citu ģeoloģisku elementu identificēšanai.

Hiperspektrālie satelītattēli

Noderīgi spektrālie indeksi augkopībā ietver:

  • NDVI (Normalizēts diferenciālais veģetācijas indekss).
  • EVI (Uzlabots veģetācijas indekss).
  • RENDVI vai NDRE (sarkanās malas normalizētais diferenciālais veģetācijas indekss).
  • GNDVI (zaļās normalizētā diferenciālās veģetācijas indekss).
  • MSI vai NDWI (mitruma stresa indekss).
  • LAI (lapu platības indekss).

NDVI ir viens no visbiežāk izmantotajiem indeksiem, un to bieži izmanto, lai pārskatītu kultūraugu sākotnējo stāvokli. Citi indeksi strādā ar noteiktām īpašībām, tāpēc rezultāti ir specifiski konkrētām lauksaimniecības vietām, ir svarīgi strādāt ar zemes veģetācijas vēsturi.

NDVI (normalizēts diferenciālais veģetācijas indekss)

Šis indekss ir zaļās veģetācijas mērs un parasti ir visplašāk izmantotais indekss. Lapas atstaro infrasarkano gaismu (NIR) un fotosintēzei izmanto tikai redzamo gaismu. Tas nozīmē, ka veselīgu augu ar labu fotosintēzes ātrumu var analizēt, salīdzinot NIR ar redzamo sarkano gaismu.

Neveselīga veģetācija atstaros vairāk redzamās gaismas un pazeminās NIR (tuvāko infrasarkano staru intervālu). Veselīga veģetācija samazinās daļu no uz to krītošās redzamās gaismas. Tomēr NDVI ir jutīgs pret augsnes (gaismas un krāsas), mākoņu segas un ēnas ietekmi. Turklāt NDVI vērtības var būt nepareizas situācijā ar blīvu veģetāciju.

EVI (Uzlabots veģetācijas indekss)

Šis indekss ir mērenas izšķirtspējas spektru standarts — instruments, ko izmanto Terra un Aqua satelītos. EVI piedāvā alternatīvu NDVI, kas atsaucas uz dažiem tā trūkumiem, piemēram, augsnes un atmosfēras ierobežojumiem, optimizējot lapu veģetācijas atstarošanos.

Signāla korekcijai tas izmanto redzamā spektra zilo daļu, samazinot iepriekš minēto ierobežojumu, tostarp aerosolu radītā elektromagnētiskā starojuma izkliedes, ietekmi.

RENDVI vai NDRE (sarkanās malas normalizētais diferenciālais veģetācijas indekss)

Šis indekss ir balstīts uz standarta NDVI indeksu, bet ar modifikācijām. RENDVI ir ļoti noderīgs precīzajā lauksaimniecībā, mežu monitoringā un kultūraugu stresa noteikšanā.

Tā efektivitāte ir saistīta ar viļņu garumu iekļaušanu, kas ietilpst sarkanajā gala joslā, nevis viļņu garumiem, kas atbilst atstarošanas un absorbcijas vērtībām. Tas ir īpaši ērti nelielu veģetācijas stāvokļa izmaiņu noteikšanai.

GNDVI (zaļās normalizētā diferenciālā veģetācijas indekss)

Šis indekss ir līdzīgs NDVI indeksam un mēra gaismas atstarošanos spektra zaļajā daļā viļņu garuma diapazonā no 540 līdz 570 nanometriem, nevis spektra sarkanajā daļā. Tas padara indeksu jutīgāku pret hlorofila saturu kultūraugu zaļajās daļās.

MSI (mitruma stresa indekss)

Šis indekss ir jutīgs pret ūdens satura palielināšanos lapās. MSI indeksu izmanto, lai noteiktu ūdens trūkuma stresu, un tas ir labs kultūraugu apstākļu rādītājs, ko bieži izmanto kultūraugu modelēšanai, ugunsgrēku analīzei un ekosistēmas fizioloģijai. Augstas vērtības norāda uz ūdens stresu un zemāku ūdens saturu.

LAI (lapu platības indekss)

Šo indeksu izmanto, lai novērtētu lapu laukumu un prognozētu augu augšanu un ražu.

Kultūraugu satelītattēlu veidi

Satelīti un tehnoloģiju nodrošinātāji Satelītattēlu veids Atkārtot ciklu Telpiskā izšķirtspēja
Landsat4-9 RGB, MULTISPEKTĀRS, PANHROMATISKAIS 8 dienas 15, 30, 100 m
Sentinel-2, RGB, MULTISPEKTRĀLS 5 dienas 10 m
Planētas darbības joma RGB, MULTISPEKTRĀLS Dienas 3–4 m
Planēta SkySat PANHROMATISKS, DAUDZSPEKTRĀLS Dienas 0,5, 0,71–0,82 m
Airbus Plejādes MULTISPEKTRĀLS Dienas 0,5 m
Aizbildinās NEO PANHROMATISKS, DAUDZSPEKTRĀLS 40 minūtes pēc pieprasījuma 0,3 m
ICEEYE Sintētiskā apertūras radars Dienas 0,25 m
Hiperions HIPERSPEKTRĀLS Nav pieejams 30 m
Prizma HIPERSPEKTRĀLS Nav pieejams 0,3 m

Satelītu attēlveidošanas lietošanas gadījumi

Šeit ir daži svarīgi satelītattēlu izmantošanas veidi kultūraugu uzraudzībā:

Termoattēli

Zemes līmeņa objektu izstaroto siltumu var redzēt no gaisa uzņemtajās termofotogrāfijas, kas atklāj arī temperatūras svārstības, kas atbilst kultūraugu stresam. Nevajadzīgu elementu, piemēram, grozāmo iekārtu, noņemšana no attēla, izmantojot kalibrēšanu un attēla korekciju, novērš datu sagrozījumu.

Vēsākajos reģionos galīgajos attēlos redzama violeta krāsa, bet siltākos reģionos – dzeltena krāsa. Termoattēlojumi ir noderīgi noplūžu, sastrēgumu un citu apūdeņošanas problēmu atrašanai, jo ūdens atdzesē veģetāciju. Termoattēlojumi palīdz audzētājiem identificēt pirmssimptomu slimību un kaitēkļu radīto apdraudējumu un reaģēt ar savlaicīgākām un mērķtiecīgākām iejaukšanās darbībām, atklājot sīkas lapu virsmas temperatūras izmaiņas.

Augsnes mitrums

Lauksaimniecībā jāņem vērā augsnes mitrums. Precīzās lauksaimniecības pielietojumiem (atsevišķu lauku mērogā) un paredzot uzlabot kultūraugu ražas modelēšanu, augstas izšķirtspējas augsnes mitruma karšu pieejamība ir īpaši svarīga.

Sliktās telpiskās izšķirtspējas un nelielā novērojumu dziļuma dēļ no satelītiem ģenerētie augsnes mitruma produkti līdz šim ir reti izmantoti lauksaimniecības lēmumu atbalstam lauku saimniecībās vai laukos. Tomēr, ja satelītu iegūtie augsnes mitruma dati var sniegt atbilstošus datus par pieņemamiem laika un telpas izmēriem, tiek prognozēts, ka tiem ir liels potenciāls.

Izšķirtspēja

Augstas izšķirtspējas satelītattēlu iegūšana no zemas orbītas satelītiem pēdējā laikā ir kļuvusi attīstītāka un pieejamāka, radot vēl vienu fenotipa noteikšanas pielietojumu potenciālu. Šajā rakstā ir ilustrēts, kā satelītfotogrāfija tiek izmantota kultūraugu fenotipēšanā un lauksaimnieciskajā ražošanā, un tajā ir identificētas augu pazīmes, kuras var novērtēt, izmantojot augstas izšķirtspējas satelītdatus.

Rakstā aplūkotas satelītu fenotipēšanas izmantošanas priekšrocības kultūraugu selekcijas programmās, kā arī trūkumi, piemēram, mākoņu aizsprostojums. Tajā arī pētītas augstas izšķirtspējas satelītattēlu izmantošanas iespējas kā fenotipēšanas rīks nākotnē.

Lai palīdzētu augu selekcionāriem izvēlēties augstražīgas, pret stresu izturīgas šķirnes, kas var palīdzēt apmierināt globālo pārtikas pieprasījumu, vienlaikus tiekot galā ar klimata pārmaiņām, augstas izšķirtspējas satelītattēlus var izmantot kā fenotipēšanas rīku kultūraugu šķirņu novērtēšanai.

Satelītu monitorings

Satelītu attēlu pielietojums

GeoPard spējas un satelītattēlu lietojumprogrammas piedāvā lietotājiem vizualizēt, normalizēt, analizēt un iegūt ieskatus tieši no lauksaimniecības zemes gabaliem, lai uzlabotu kultūraugu ražošanu. Šo datu izmantošanu var veikt, izmantojot gatavus GeoPard algoritmus vai izveidojot savus algoritmus, lai padarītu tos noderīgus agronomijā.

Šie algoritmi ļauj novērtēt kultūraugu augšanu, stresu utt. (skatīt fotoattēlu) vai pat izveidot recepšu kartes: piemēram, slāpekļa VR lietošanas kartes, augu aizsardzības līdzekļu izsmidzināšanas lietošanas kartes.

Biežāk uzdotie jautājumi

1. Kā iegūt satelītattēlus saimniecībai?

Lai to iegūtu savai saimniecībai, izpētiet pakalpojumu sniedzējus, reģistrējieties un piekļūstiet viņu datubāzei vai portālam. Norādiet savas saimniecības atrašanās vietu un vēlamos parametrus, lai iegūtu atbilstošus attēlus lauksaimniecības uzraudzībai.

2. Kāpēc satelītattēli ir noderīgi barības tīklu izpratnei?

Tas ir noderīgi barības tīklu izpratnē, pateicoties tā spējai sniegt plašu un visaptverošu ekosistēmu pārskatu. Uzņemot liela mēroga sauszemes un ūdenstilpņu attēlus, tas ļauj zinātniekiem novērot un analizēt dažādu dzīvotņu un resursu telpisko sadalījumu.

Tas, savukārt, palīdz pētīt mijiedarbību starp dažādām sugām, identificēt galvenās barošanās attiecības un izprast enerģijas plūsmu caur barības tīkliem.

Tas palīdz atšķetināt sarežģīto ekoloģisko dinamiku, veicinot dziļāku izpratni par ekosistēmu darbību un saglabāšanas centieniem.

3. Cik dārgi ir satelītattēli?

Tās izmaksas atšķiras atkarībā no vairākiem faktoriem. Tie ietver pakalpojumu sniedzēju, izšķirtspēju, iegūšanas biežumu un nepieciešamo pārklājuma apjomu. Cenas var būt no pieejamām iespējām zemas izšķirtspējas attēliem līdz dārgākām iespējām augstas izšķirtspējas un reāllaika uzraudzībai.

Turklāt specializēti pakalpojumi vai pielāgoti datu pieprasījumi var radīt papildu izmaksas. Ieteicams izpētīt dažādus pakalpojumu sniedzējus un to cenu modeļus, lai atrastu satelītattēlu risinājumu, kas atbilst jūsu īpašajām prasībām un budžetam.

4. Kas ir infrasarkano staru satelītattēli? Kā tos lasīt?

Tas uztver Zemes virsmas objektu un virsmu izstaroto infrasarkano starojumu. Tas sniedz vērtīgu ieskatu temperatūras svārstībās un termiskajos modeļos.

Lai nolasītu infrasarkano staru satelītattēlus, ir jāsaprot, ka siltāki objekti attēlā izskatās spilgtāki, bet vēsāki – tumšāki. Analizējot šīs temperatūras svārstības, var novērtēt mākoņu veidojumus, noteikt zemes un ūdens temperatūras atšķirības, atklāt meža ugunsgrēkus un pat uzraudzīt okeāna straumes.

Izpratne par krāsu skalu un spilgtuma līmeņiem attēlos palīdz iegūt jēgpilnu informāciju no infrasarkanajiem satelītattēliem.

Raugu ražas prognozēšana, izmantojot tālizpētes datus, precīzās lauksaimniecībā

Publicēts dementievgeopard

Lai prognozētu ražu, mums ir jāsaprot, cik daudz saules gaismas augi saņem un cik daudz ūdens tiem nepieciešams. Augu augšana ir atkarīga no šiem diviem faktoriem, taču augu augšanu ietekmē daudzi citi faktori, piemēram, temperatūra, mitrums un augsnes tips.

Pasaulē saražoto kultūraugu daudzums un kvalitāte ir būtisks faktors, kas ietekmē pārtikas nodrošinājumu. Tas ir īpaši svarīgi jaunattīstības valstīs, kur lauksaimniecība joprojām ir svarīga ekonomikas sastāvdaļa.

Tālizpēte Datus var izmantot, lai novērtētu augu saņemtās gaismas daudzumu un tādējādi prognozētu ražu. Tālizpētes dati ir spēcīgs instruments ražas novērtēšanai. Tie sniedz informāciju par augošajām kultūrām un to vidi, ļaujot novērtēt ražu.

Tālizpētes dati ir datu analīzes veids lauksaimniecībā, ko var izmantot, lai prognozētu ražu pirms ražas novākšanas. Šajā rakstā ir aplūkots viss, kas jums jāzina par tālizpētes datiem.

Kas ir ražas dati lauksaimniecībā?

Ražas dati ir informācija par lauksaimnieka vai lauksaimnieku grupas saražotās ražas apjomu. Tie ietver novāktās ražas apjomu no hektāra zemes. To var mērīt tonnās, bušelos vai jebkurā citā mērvienībā atkarībā no kultūrauga.

Lauksaimniecības nozarē ražas dati ir svarīgi, jo tie var palīdzēt lauksaimniekiem noteikt, cik daudz sēt nākamajā sezonā. Turklāt ražas dati ļauj noteikt, vai ar viņu kultūraugiem ir kāda problēma, kas jārisina.

Ražas datus var izmantot arī, lai uzraudzītu progresu valdību, nevalstisko organizāciju un citu ieinteresēto personu noteikto globālo mērķu sasniegšanā.

Turklāt ražas dati tiek izmantoti, lai noteiktu lauksaimniecības prakses stiprās un vājās puses un, pamatojoties uz šo informāciju, sniegtu ieteikumus. Ražas dati ir noderīgi, lai pieņemtu pamatotus lēmumus par daudziem lauksaimniecības aspektiem, piemēram:

Datu analītika precīzajā lauksaimniecībā

Sēklu izvēle: Šķirņu un hibrīdu izvēle, pamatojoties uz ražas datiem, var palīdzēt nodrošināt, ka lauki tiek apsēti ar visienesīgākajām pieejamajām sēklām.

Kaitēkļu apkarošana: Uzraugot augu augšanu, ražas dati var palīdzēt lauksaimniekiem noteikt, kad ieviest kaitēkļu apkarošana pasākumi. Tas var samazināt pesticīdu lietošanu un palielināt peļņu.

Apūdeņošanas plānošana: Izmantojot informāciju no ražas monitoriem, lauksaimnieki var precīzi pielāgot apūdeņošanas plānošanu, kas palīdz ietaupīt ūdeni un naudu, vienlaikus saglabājot augstu ražu.

Kas ir tālizpētes dati?

Tālizpēte ir zinātne par informācijas iegūšanu par objektu vai parādību, neatrodoties tiešā saskarē ar objektu un tādējādi neiejaucoties. To izmanto lauksaimniecībā, lai uzraudzītu kultūraugus, augsni un mitruma apstākļus.

Tālizpētē tiek izmantota elektromagnētiskā starojuma (EMS) emisija, piemēram, radioviļņu, mikroviļņu, infrasarkanā starojuma, redzamās gaismas un ultravioletā starojuma emisija.

Kultūraugu tālizpēte sniedz veidu, kā laika gaitā izmērīt kultūraugu augšanas apstākļus. Tā sniedz arī informāciju par kultūraugu stāvokli konkrētos laika un telpas punktos. Šo informāciju var izmantot, lai novērtētu kultūraugu ražu un sniegtu aplēses par ražas novākšanas laiku.

Tālizpētes datus var izmantot, lai mērītu zemes izmantošanas izmaiņas, uzraudzītu kultūraugu augšanu un lauksaimniecības ražu, noteiktu augsnes mitruma un sāļuma līmeni, noteiktu kaitēkļu invāzijas līmeni, uzraudzītu vides piesārņojuma līmeni utt.

Piemēram, ja jūs ejat pa lauku un skatāties uz augiem, jūs apkopojat datus par tiem. Ja jūs braucat apkārt ar helikopteru vai lidmašīnu un skatāties uz augiem no augšas, jūs apkopojat tālizpētes datus.

Šo datu vākšanai tiek izmantotas daudzas dažādas tālizpētes metodes un ierīces: satelītattēli, aerofotogrāfijas, radaru sistēmas, lidars un citas.

Kas ir ražas prognozēšana?

Ražas prognozēšana ir process, kurā tiek novērtēta konkrētas kultūras potenciālā vai paredzamā raža noteiktā apgabalā un augšanas sezonā.

Tas ietver dažādu faktoru, piemēram, laika apstākļu, augsnes īpašību, kultūraugu ģenētikas un apsaimniekošanas prakses, analīzi, lai izdarītu pamatotas prognozes par iespējamo ražu.

Ir svarīgi atzīmēt, ka kultūraugu ražas prognozes ir pakļautas nenoteiktībai lauksaimniecības sistēmu sarežģītības un neparedzamu faktoru, piemēram, kaitēkļu, slimību un ekstremālu laikapstākļu, ietekmes dēļ.

Lai gan prognozēšanas modeļi sniedz vērtīgu ieskatu, tie kalpo kā instruments lēmumu pieņemšanas atbalstam, nevis kā absolūtas pārliecības nodrošināšanai.

Kā tas darbojas?

Turpmāk minētie datu avoti tiek apvienoti, lai izveidotu dažādu svērumu ražas prognozes skaitļiem, pamatojoties uz pašreizējiem ražas sezonas apstākļiem dažādos reģionos.

Farmers Edge datu zinātnieki apvieno šos datu avotus ar jaunākajiem sasniegumiem mašīnmācīšanās jomā, lai atjauninātu ražas prognožu aplēses ikreiz, kad tiek traucēta kāda būtiska ražas komponente.

1. Pirmssezonas dati

Pirmssezonas datiem ir jābūt precīziem, lai liktu pamatu ražas prognozēšanai. Šī informācija ir pieejama pirms ražas sēšanas, un tā sagatavo augsni pirmajiem ražas prognozēšanas rādījumiem.

Dati, piemēram, lauka atrašanās vieta, pašreizējās un iepriekšējās kultūras, lauka specifiskie laikapstākļi mēnešus pirms sēšanas vai sēšanas, augsnes testēšanas informācija un dati, kā arī reģionālās laikapstākļu tendences pēdējās desmitgades laikā, tiek apvienoti, lai sniegtu ieskatu par to, kā sākt sezonu ar precīziem ražas skaitļiem, ko prognozēt.

2. Sezonas dati

Sezonas dati sniedz ieskatu mainīgajos lielumos, kas ietekmē saimniecības ražu visā augšanas sezonā pēc pamatu ielikšanas.

Farmers Edge saimniecībās uzstādītās meteoroloģiskās stacijas sniedz uz lauku orientētus datus, kas uzlabo šos datu kopumus, sniedzot paredzamās un prognozētās vērtības, kas tiek saglabātas un pēc tam atiestatītas, kad katru dienu tiek saņemti dati, tādējādi uzlabojot modeļus.

Sezonas laikā tiek ņemti vērā arī citi sezonas dati, piemēram, mēslošanas līdzekļu lietošana, neatkarīgi no tā, vai tas ir plānots vai nē, lai uzlabotu lauka diagnostiku un piedāvātu prognozētās ražas vērtības.

3. Konkrētai kultūrai specifiski dati

Farmers Edge plašais vietējo agronomu tīkls var sniegt arī datus par kultūraugiem augšanas sezonas laikā.

Farmers Edge agronomi ir apzinājuši kultūraugiem specifiskus datus, kas ietekmē ražu augšanas sezonā, tostarp ūdens saturu galvenajos augšanas posmos vai stundas virs kardinālās temperatūras kultūraugiem galvenajos ražas noteikšanas periodos piecām galvenajām kultūrām ražas prognozēšanā (kukurūza, rapsis, lēcas, sojas pupas un kvieši).

4. Kultūraugu un lauka attēli

Augstas izšķirtspējas satelītattēli tiek izmantoti, lai ātri un precīzi noteiktu NDVI kultūraugu veselības vērtības laukos, ļaujot pētniekiem meklēt kļūdainus rezultātus vai reģionālas problēmas ar kultūraugiem, kas varētu ietekmēt ražu.

Šīs reģionālās tendences var izmantot, lai noteiktu, vai apgabali atbilst prognozēm vai arī vides faktori ir izkropļojuši kultūraugu ražas prognozes vērtības.

5. Histogrammas dati

Lauksaimnieku malas ražas prognozēšanas modeļi izmanto lielo statistiku, lai laika gaitā atrastu dažādus lauka attēlu sadalījumus, kas pēc tam sniedz skaidrību konvolucionālajam neironu tīklam, kas var izmantot šīs modifikācijas, lai prognozētu ražu lielās teritorijās, piemēram, Amerikas Savienotajās Valstīs vai Kanādā, attēliem mainoties laika gaitā.

Kas ir tālizpētes dati lauksaimniecībā?

Nav viegli paredzēt ražošanu, pirms kombains ir izbraucis cauri laukam, taču Farmers Edge komanda ar prieku sniedz ražotājiem ražas prognozes, pamatojoties uz pilnīgu un precīzu statistiku.

Katram datu avotam ir svars ražas prognozēšanā, ko var mainīt, pamatojoties uz modeļa parametriem.

Kā palielināt saimniecības ražu, izmantojot precīzās ražošanas tehnoloģijas?

Lauksaimnieku paaudzēm ilgi ir diskutējuši un strādājuši pie lauksaimniecības ražas palielināšanas. Dažas no atklātajām metodēm bija efektīvas, bet citas - neefektīvas.

Papildus iepriekšējo lauksaimnieku paaudžu nenovērtējamajai pieredzei lauksaimniecības nozare tagad var gūt labumu no mūsdienu zinātnes un tehnoloģiju sasniegumiem.

Apskatīsim visizplatītākos veidus, kā lauksaimnieki var palielināt ražu, un to, kā iepriekšējo pieredzi un jaunās tehnoloģijas var izmantot lauksaimniecības produktivitātes palielināšanai.

1. Pareiza apūdeņošana

Lauksaimniekiem, kuri vēlas palielināt vidējo ražas apjomu uz akru savās saimniecībās, ir nepieciešama labi izstrādāta apūdeņošanas sistēma. Pareiza ūdens daudzuma nodrošināšana augiem tieši ietekmē to attīstību un līdz ar to arī lauksaimniecības ražu.

Laika prognozes ir ļoti svarīgas lauksaimniecības zemju efektīvai apūdeņošanai. Pateicoties mūsdienu tehnoloģijām, kas ietver pielāgotas programmas un programmatūru lauksaimniekiem, tagad ir iespējama hiperlokāla laika prognozēšana.

Tas padara precīza apūdeņošana iespējams, ļaujot lauksaimniekiem iepriekš sagatavoties un pēc iespējas precīzāk un efektīvāk plānot savu kultūraugu apūdeņošanu.

2. Augsnes testēšana un tās kvalitāte

Viens no svarīgākajiem faktoriem, kas ietekmē kultūraugu ražu, ir augsnes kvalitāte jeb auglība. Papildus lauksaimnieciskajai ražošanai augsnes kvalitāte ietekmē to, cik lauksaimniekam izmaksā audzēt noteiktu augu, jo dažiem no tiem ir nepieciešamas noteiktas noteiktu elementu attiecības augsnē, piemēram, minerāldaļiņas, organiskās vielas, ūdens un gaiss.

Lauksaimniekiem regulāri jāuzrauga augsnes stāvoklis savos zemes gabalos, lai sasniegtu lielāku ražu. Augmaiņa ir viena no efektīvākajām metodēm, kā, cita starpā, uzturēt augsni veselīgu.

Augu maiņa konkrētā lauka gabalā novērš augsnes nogurumu un pārtrauc kukaiņu ciklus, kā rezultātā palielinās lauksaimniecības produkcija un līdz ar to arī vidējā raža uz akru.

3. Sēklu kvalitāte

Lauksaimnieku izmantoto sēklu kvalitāte ietekmē lauksaimniecisko ražošanu. Tāpēc lauksaimniekiem ieteicams sēt tikai sertificētas sēklas, kas ir izturējušas visas nepieciešamās kvalitātes kontroles savās lauksaimniecības zemēs, lai palielinātu lauksaimniecības ražu.

Sertificētas sēklas var būt dārgākas nekā nesertificētas sēklas, taču rezultāts būs tā vērts, jo sēklu kvalitāte ir viens no svarīgākajiem elementiem, kas ietekmē kultūraugu produktivitāti.

Turklāt augstas kvalitātes sēklu izmantošana ir viens no videi draudzīgākajiem veidiem, kā palielināt kultūraugu produktivitāti. Lauksaimnieks var pārbaudīt konkrētu sēklu kvalitāti, sazinoties ar attiecīgo sēklu uzņēmumu un, ja nepieciešams, organizējot pielāgotus izmēģinājumus konkrētā zemes gabalā.

Papildus tam ir svarīgi saprast, ka sēklu kvalitāte nav pastāvīga vai nemainīga. No brīža, kad sēklas tiek iesētas zemē, tām ir nepieciešama aizsardzība. Viena no sēklu apstrādes stratēģijām, ko izmanto, lai to panāktu, ir sēklu apstrāde.

Tā ir metode, kurā sēklu graudi tiek iekapsulēti ārējos materiālos, lai uzlabotu to īpašības (svaru, izmēru) un/vai nodrošinātu tos ar aktīvām ķīmiskām vielām (mikroelementiem, mikrobiālajiem inokulantiem, augšanas regulatoriem utt.), lai pasargātu tos no augu slimībām un veicinātu to augšanu.

4. Gudra mēslošanas līdzekļu lietošana

Mēslošanas līdzekļi ir paredzēti, lai barotu dažādu veidu augsni, veicinātu augu augšanu un palielinātu ražu, taču to lietošanai jābūt līdzsvarotai un saprātīgai. Mēslošanas līdzekļu pārmērīga lietošana var nopietni ietekmēt augsnes kvalitāti un līdz ar to arī lauksaimniecības produktivitāti.

Dažādiem lauka reģioniem var būt nepieciešams atšķirīgs augsnes mēslošanas līmenis, tāpēc labākā pieeja ir mēslošanas līdzekļus izmantot selektīvi, atbilstoši dažādu lauka zonu prasībām. Šī precīzā pieeja lauka mēslošanai uztur augsni veselīgu, kā rezultātā palielinās vidējā raža no akra.

A Ražas uzraudzības programmatūra ir viena no tehnoloģiskajām iespējām šajā kontekstā. Tā ietver lauka zonēšanas rīku, kas, pamatojoties uz satelītuzņēmumiem, sadala lauksaimniecības zemi 2–7 zonās, identificējot vietas, kurām nepieciešama lielāka uzmanība nekā citām.

Audzētāji bieži izmanto precīzās tehnoloģijas kā vienu no videi draudzīgākajiem veidiem, kā to veicināt.

5. Augu aizsardzības metodes

Lauksaimniekiem, kuri vēlas palielināt ražu, ir jārūpējas par saviem augiem visā to augšanas laikā un līdz veģetācijas perioda beigām. Lauksaimnieki atkarībā no situācijas izmanto dažādus savienojumus, lai mazinātu nezāļu, kaitēkļu un slimību ietekmi uz kultūraugu produktivitāti.

Herbicīdi, insekticīdi, desikanti, augu augšanas regulatori, fungicīdi, palīgvielas un citas ķīmiskas vielas ir bieži sastopami piemēri. Augu aizsardzību var veikt dažādos veidos. Nezāļu/kaitēkļu apkarošana un augu slimību apkarošana ir divi no svarīgākajiem.

6. Augu slimību profilakse un apkarošana

Augu infekcijas ir vēl viens būtisks apdraudējums audzētāja lauksaimnieciskajai darbībai. Lauksaimnieki var izmantot dažādas augu slimību profilakses un pārvaldības metodes, piemēram, izvēlēties pret slimībām izturīgas vai tolerantu šķirnes, apstrādāt sēklas ar fungicīdiem un lietot pesticīdus un citas līdzīgas vielas augošiem augiem atkarībā no augu veida, kas tiks audzēti laukā.

Lauksaimniecības speciālistiem jāpievērš īpaša uzmanība tam, kad viņi izmanto šīs vai citas taktikas, lai tām būtu vislielākā ietekme. Jāpatur prātā, ka savlaicīga augu aizsardzība ir kritiski svarīga saimniecības ražas rādītājiem uz akru — jo agrāk problēma tiek atpazīta, jo ātrāk un vieglāk tā tiks atrisināta, un jo mazāka platība laukiem tiks ietekmēta.

7. Nezāļu un kaitēkļu apkarošana

Veģetācijas periodā lauksaimnieku galvenās problēmas ir nezāļu un kaitēkļu apkarošana. Piemēram, viena nezāle var saražot vairāk nekā 10 miljonus nezāļu sēklu, kas, ja tās netiek nekavējoties apkarotas, var ievērojami samazināt ražu noteiktā laukā un radīt grūtības gadiem ilgi. Lauksaimniekiem ir arī jāreaģē holistiski uz kaitēkļu invāziju.

Lauksaimniekiem pastāvīgi jābūt gataviem nekavējoties reaģēt uz kaitēkļu invāzijas problēmām, jo kaitēkļi ir ļoti adaptīvi un ātri vairojoši organismi, kas var apdraudēt produkciju konkrētās lauksaimniecības zemēs.

Ražas prognozēšana ir galvenais lauksaimnieku uzdevums, jo tā tieši ietekmē viņu peļņas normu. Ja lauksaimnieks zina, cik lielu ražu viņš var sagaidīt no savas zemes, viņš var attiecīgi plānot savu kultūraugu audzēšanu un palielināt savu peļņas normu. Tāpēc ir svarīgi precīzi prognozēt saimniecības ražu pirms jebkuras kultūras stādīšanas konkrētā zemē.

Ražas prognozēšana ar GeoPard lauksaimniecības rīkiem

Tas ir bijis svarīgs jautājums agronomijā kopš seniem laikiem. Tas ir kritiski svarīgs pārtikas nodrošinājumam, īpaši sausuma, plūdu vai citu dabas katastrofu laikā.

Lauksaimnieki izmanto arī ražas prognozēšanu, lai pieņemtu lēmumus par kultūraugu stādīšanas un ražas novākšanas laiku, pamatojoties uz augsnes mitruma saturu, kaitēkļu invāziju un citiem faktoriem, piemēram, laika apstākļiem un mēslojuma prasībām.

Lai pieņemtu pamatotākus lēmumus un uzlabotu augšanas efektivitāti, izmantojot lauksaimniecības ražas datus, noklikšķiniet šeit lai pieprasītu demonstrāciju tūlīt.

Biežāk uzdotie jautājumi

1. Kā lauksaimnieki palielina savu ražu?

Lauksaimnieki palielina ražu, izmantojot augsnes apstrādi, efektīvu apūdeņošanu, augseku un kaitēkļu un nezāļu apkarošanu. Šī prakse optimizē augsnes auglību, ūdens pieejamību un samazina kaitēkļu un slimību skaitu, kā rezultātā palielinās kultūraugu ražība.

2. Kā aprēķināt kultūraugu ražu no hektāra/zemes gabala?

To var izmērīt, izmantojot dažādas metodes un faktorus. Viena izplatīta pieeja ir fiziski novākt reprezentatīvu kultūraugu paraugu no noteiktas platības un to nosvērt. Pēc tam šis svars tiek ekstrapolēts, lai novērtētu kopējo ražu visā laukā vai saimniecībā.

Piemēram, ja paraugs sver 100 kilogramus un lauka platība ir 2 hektāri, raža no hektāra būtu 50 kilogrami.

Turklāt tādas progresīvas tehnoloģijas kā tālizpēte un satelītattēli var tikt izmantoti, lai novērtētu kultūraugu veselību, veģetācijas rādītājus un biomasu, sniedzot vērtīgu ieskatu.

Mērot, tiek ņemti vērā arī citi faktori, piemēram, graudu kvalitāte, lielums un tirgus vērtība. Piemēram, ja paraugs sver 100 kilogramus un lauka platība ir 2 hektāri, raža no hektāra būtu 50 kilogrami.

3. Kā jūs novērtējat ražu pirms ražas novākšanas?

Ražas novērtēšanu pirms ražas novākšanas var veikt, izmantojot vairākas metodes.

Viena pieeja ir izmantot kultūraugiem specifiskus augšanas modeļus, kas ņem vērā tādus faktorus kā stādīšanas datums, laika apstākļi un kultūraugu veselība, lai prognozētu potenciālo ražu.

Vēl viena metode ir tālizpētes metožu, piemēram, satelītattēlu vai dronu, izmantošana, lai novērtētu kultūraugu sparu un biomasu.

4. Kura lauksaimniecības sistēma dod veselīgākus graudus?

Bioloģiskās lauksaimniecības sistēmas bieži tiek saistītas ar veselīgākiem graudiem. Bioloģiskā lauksaimniecība neizmanto sintētiskos pesticīdus, herbicīdus un ģenētiski modificētus organismus (ĢMO). Tā vietā bioloģiskie lauksaimnieki paļaujas uz dabīgajiem mēslošanas līdzekļiem, augseku un bioloģiskām kaitēkļu apkarošanas metodēm.

Šī prakse veicina tādu graudu ražošanu, kas nesatur ķīmiskas atliekas, potenciāli satur vairāk nepieciešamo uzturvielu un kam ir zemāks pesticīdu piesārņojuma līmenis.

Tomēr ir svarīgi atzīmēt, ka graudu specifiskie ieguvumi veselībai var atšķirties atkarībā no tādiem faktoriem kā augsnes kvalitāte, kultūraugu šķirne un apstrādes prakse pēc ražas novākšanas.

5. Kā pesticīdi palielina ražu?

Pesticīdi var to palielināt, aizsargājot augus no dažādiem kaitēkļiem, slimībām un nezālēm. Tie palīdz kontrolēt vai iznīcināt kaitīgus kukaiņus, sēnītes, baktērijas un citus organismus, kas var bojāt vai iznīcināt kultūraugus.

Samazinot kaitēkļu ietekmi, pesticīdi ļauj augiem augt spēcīgāk, efektīvi izmantot barības vielas un novirzīt vairāk resursu produktīvai augšanai.

Hiperspektrālie attēli lauksaimniecībai. Ziemeļreinas-Vestfālenes federālās zemes dotācija.

Publicēts vladimirklinkov

Ar prieku paziņojam, ka projekts “Mākslīgā intelekta ietvars augsnes īpašību kvantitatīvai novērtēšanai, izmantojot hiperspektrālos satelītattēlus” ir saņēmis daļēju finansējumu no Ziemeļreinas-Vestfālenes Vides ministrijas un Eiropas Savienības saskaņā ar… REACT-EU InnovationUmweltwirtschaft.NRW programma. Dotāciju finansē Eiropas Reģionālās attīstības fonds / Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).

Eiropas Reģionālās attīstības fonds

Mākslīgā intelekta un statistikas izmantošana šajā projektā ļāva noteikt korelāciju starp hiperspektrālajiem un augsnes datiem (piemēram, N, pH), veicinot precīzāku un mērogojamāku pieeju augsnes analīzei. Gaidāmā hiperspektrālo satelītu palaišana ar biežiem atgriešanas intervāliem un netraucētu piekļuvi jauniem attēliem bez kavēšanās sniedz vairākas priekšrocības, jo īpaši ilgtspējīgas lauksaimniecības barības vielu pārvaldībā. Šī tehnoloģija palīdz novērtēt barības vielu saturu un pieejamību augsnē, ļaujot lauksaimniekiem pielāgot mēslošanas stratēģijas. Tas nodrošina labāku barības vielu uzņemšanu augiem, samazinātu ietekmi uz vidi un izmaksu ietaupījumus.

Kas ir hiperspektrālā attēlveidošana?

Hiperspektrālie attēli ir jaudīga tālizpētes metode, kas uztver elektromagnētisko spektru ar augstu spektrālo izšķirtspēju.

Atšķirībā no tradicionālajiem satelītattēliem, kas parasti sastāv no trim līdz četrām joslām (sarkanas, zaļas, zilas un dažreiz tuvā infrasarkanā starojuma), hiperspektrālie attēli apkopo simtiem līdz tūkstošiem šauru spektra joslu redzamajā, tuvā infrasarkanā un īsviļņu infrasarkanajā diapazonā. Katra josla sniedz unikālu informāciju par attēlotā apgabala virsmas īpašībām.

To iegūst, izmantojot sensorus, kas uzstādīti uz gaisā vai kosmosā esošām platformām. Šie sensori izmanto spektrometrus, lai mērītu atstarotā vai izstarotā starojuma intensitāti vairākās šaurās joslās.

Apkopojot plašu spektrālo datu klāstu, hiperspektrālie sensori var noteikt smalkas atšķirības dažādu materiālu spektrālajos parakstos, ļaujot veikt ļoti detalizētu un precīzu analīzi.

Hiperspektrālo attēlu pielietojumi

  • Vides monitorings: Tam ir būtiska loma ekosistēmu veselības uzraudzībā un novērtēšanā. Tas palīdz identificēt veģetācijas stresu, uzraudzīt zemes seguma izmaiņas, atklāt invazīvās sugas un mērīt ūdens kvalitātes parametrus, piemēram, hlorofila koncentrāciju vai duļķainību ezeros un upēs.
  • Lauksaimniecība: Tas palīdz precīzajā lauksaimniecībā, sniedzot detalizētu informāciju par kultūraugu veselību, barības vielu saturu, mitruma līmeni un slimību noteikšanu. Lauksaimnieki var pieņemt uz datiem balstītus lēmumus par apūdeņošanu, mēslošanu un kaitēkļu apkarošanu, kā rezultātā tiek optimizēta kultūraugu raža un samazināta ietekme uz vidi.
  • Ģeoloģija un derīgo izrakteņu izpēteTas ir ļoti svarīgs ģeoloģisko veidojumu kartēšanā, derīgo izrakteņu atradņu identificēšanā un iežu veidu raksturošanā. Tas palīdz ģeologiem atklāt izmaiņas minerālu sastāvā un kartēt potenciālās izpētes vietas, veicinot efektīvākas un mērķtiecīgākas ieguves darbības.
  • MežsaimniecībaTas palīdz mežu apsaimniekošanā un uzraudzībā. Tas ļauj identificēt koku sugas, kvantitatīvi noteikt meža biomasu, noteikt koku stresu un novērtēt meža ugunsgrēku radītos postījumus. Šī informācija palīdz ilgtspējīgā mežu apsaimniekošanā, bioloģiskās daudzveidības saglabāšanā un meža ugunsgrēku agrīnās brīdināšanas sistēmās.

Hiperspektrālo attēlu priekšrocības

Tās galvenā priekšrocība ir spēja sniegt detalizētu spektrālo informāciju, kas ļauj precīzi atšķirt materiālus.

Tas uzlabo zemes seguma veidu klasifikāciju un kartēšanu, veicina konkrētu vielu identificēšanu un labāku vides procesu izpratni.

Hiperspektrālos datus var analizēt arī, izmantojot uzlabotus algoritmus un mašīnmācīšanās metodes, lai iegūtu vērtīgas atziņas un automatizētu attēlu interpretāciju.

Attālināta kultūraugu uzraudzības sistēma: Kā tā darbojas?

Publicēts dementievgeopard

Attālināta kultūraugu uzraudzības sistēma precīzajā lauksaimniecībā attiecas uz dažādu tehnoloģiju un rīku izmantošanu kultūraugu uzraudzībai un pārvaldībai no attāluma. Šī pieeja izmanto datu vākšanas, analīzes un komunikācijas tehnoloģijas, lai pieņemtu pamatotus lēmumus par kultūraugu veselību, apūdeņošanu, mēslošanu un kopējo saimniecības pārvaldību.

21. gadsimtā, kad viss kļūst digitāls, lauksaimniecība nav atstāta novārtā. Šobrīd, kad lasāt šo rakstu, vairāki lauksaimnieki visā pasaulē jau izmanto tehnoloģijas, lai veiktu dažādus uzdevumus savos laukos, piemēram, uzraudzītu augu mitrumu, augsnes stāvokli, vispārējo veselību, temperatūru un pat daudz ko citu, izmantojot sensorus.

Izmantojot tehnoloģijas, lauksaimnieki gūst priekšrocības, ko sniedz precīza statistika, salīdzinot ar vecajiem laikiem, kad lēmumu pieņemšanai tika izmantotas minējumi un intuīcija. Tas palīdz viņiem pieņemt labākus lēmumus, kas palielina ražu.

Kas ir kultūraugu uzraudzības sistēma?

Kultūraugu monitorings attiecas uz sistemātisku kultūraugu novērošanu, novērtēšanu un datu vākšanu visā to augšanas ciklā.

Tas ietver regulāru un sistemātisku kultūraugu novērošanu, lai apkopotu informāciju par to veselību, augšanu un attīstību.

Tās mērķis ir pieņemt pamatotus lēmumus par kultūraugu apsaimniekošanas praksi, optimizēt resursu izmantošanu un palielināt ražu. Tas parasti ietver šādas darbības:

  • Vizuāla pārbaude
  • Fenoloģiskie novērojumi
  • Augsnes monitorings
  • Laika apstākļu uzraudzība
  • Uz sensoriem balstīta uzraudzība
  • Datu analīze

Uzraugot kultūraugus, lauksaimnieki var proaktīvi risināt problēmas, optimizēt resursu sadali un pieņemt pamatotus lēmumus, lai uzlabotu vispārējo kultūraugu veselību, ražu un rentabilitāti. Tā ir būtiska precīzās lauksaimniecības sastāvdaļa, kas ļauj lauksaimniekiem praktizēt mērķtiecīgu un ilgtspējīgu kultūraugu apsaimniekošanu.

Viedā kultūraugu uzraudzības sistēma: kā tā darbojas?

Tās galvenais mērķis ir nodrošināt, lai lauksaimniecība kļūtu vienkāršāka un ienesīgāka salīdzinājumā ar tradicionālajām metodēm. Sākot ar datu attēlošanu par laukiem un beidzot ar laika prognozēm, tālāk ir sniegta visa informācija par attālinātu kultūraugu uzraudzību un saistītajām tēmām.

Viedā kultūraugu uzraudzības sistēma ietver dažādas tehnoloģijas, lai apkopotu, analizētu un izmantotu datus efektīvai kultūraugu apsaimniekošanai. Šeit ir aprakstīts, kā tā parasti darbojas:

1. Sensora izvietošana

Sistēma vispirms izvieto sensorus laukā. Šie sensori var izmērīt tādus parametrus kā augsnes mitrums, temperatūra, gaisa mitrums, barības vielu līmenis un gaismas intensitāte.

Tie var ietvert arī laikapstākļu sensorus, lai apkopotu datus par nokrišņiem, vēja ātrumu un saules radiāciju. Sensori ir stratēģiski izvietoti visā laukā, lai apkopotu reprezentatīvus datus.

2. Datu vākšana

Izvietotie sensori nepārtraukti vāc datus no lauka. To var izdarīt, izmantojot vadu vai bezvadu savienojumus.

Bezvadu sensori tiek plaši izmantoti, jo tie nodrošina elastību un ērtu izvietošanu. Apkopotie dati tiek nosūtīti uz centrālo sistēmu tālākai apstrādei un analīzei.

3. Datu pārraide

Bezvadu sensori pārraida apkopotos datus uz centrālo mezglu vai vārteju. To var izdarīt, izmantojot dažādas bezvadu sakaru tehnoloģijas, piemēram, mobilo sakaru tīklus, Wi-Fi vai īpašas radio sistēmas. Datu pārraide var notikt reāllaikā vai regulāros intervālos atkarībā no sistēmas konfigurācijas.

4. Datu glabāšana un apstrāde

Apkopotie dati tiek glabāti datubāzē tālākai analīzei. Datiem tiek pielietotas uzlabotas datu apstrādes metodes, tostarp mašīnmācīšanās algoritmi un statistiskie modeļi, lai iegūtu jēgpilnas atziņas un modeļus. Šī analīze palīdz identificēt korelācijas, tendences un anomālijas kultūraugu apstākļos.

5. Lēmumu atbalsts un brīdinājumi

Pamatojoties uz analizētajiem datiem, sistēma sniedz lēmumu atbalstu lauksaimniekiem vai agronomiem. Tā ģenerē brīdinājumus un paziņojumus par kritiskiem notikumiem, piemēram, augsnes mitruma līmeņa pazemināšanos zem noteikta sliekšņa vai kaitēkļu vai slimību klātbūtni.

Šie brīdinājumi tiek piegādāti, izmantojot tīmekļa informācijas paneļus, mobilās lietotnes vai e-pasta/SMS paziņojumus, nodrošinot savlaicīgu iejaukšanos.

6. Vizualizācija un pārskatu sniegšana

Sistēma attēlo analizētos datus lietotājam draudzīgā veidā, izmantojot vizualizācijas un pārskatus. Grafikus, diagrammas un kartes bieži izmanto, lai sniegtu informāciju par kultūraugu veselību, augšanas modeļiem un vides apstākļiem. Tas palīdz lauksaimniekiem viegli interpretēt datus un pieņemt pamatotus lēmumus.

7. Automatizācija un vadība

Dažos gadījumos to var integrēt ar automatizētām apūdeņošanas sistēmām, mēslošanas sistēmām vai tehniku.

Pamatojoties uz apkopotajiem datiem un analīzi, sistēma var automātiski kontrolēt apūdeņošanas grafikus, pielāgot barības vielu lietošanas devas vai aktivizēt kaitēkļu apkarošanas pasākumus.

Šī integrācija ļauj pieņemt uz datiem balstītus lēmumus reāllaikā un precīzi kontrolēt kultūraugu apsaimniekošanas praksi.

Viedās kultūraugu uzraudzības sistēmas galvenais mērķis ir optimizēt resursu izmantošanu, uzlabot kultūraugu produktivitāti un samazināt izmaksas, nodrošinot lauksaimniekiem precīzu un savlaicīgu informāciju lēmumu pieņemšanai. Izmantojot tehnoloģijas, šādas sistēmas mūsdienu lauksaimniecībā nodrošina efektīvāku un ilgtspējīgāku kultūraugu apsaimniekošanas praksi.

Attālinātās kultūraugu uzraudzības sistēmas nozīme

Viens no svarīgākajiem uzdevumiem, kas vienmēr tiek veikts, lai iegūtu labu ražu, ir kultūraugu uzraudzība. Tā kā augi tiek pastāvīgi uzraudzīti, tas nodrošina, ka tie aug vislabākajos apstākļos, un jebkādu anomāliju gadījumā tās tiek savlaicīgi novērstas, tādējādi samazinot postošo gaidāmo ietekmi.

Kā lauksaimniekam vai lauksaimniecības entuziastam ir vērts atzīmēt, ka pašlaik ir obligāti jāgaida labākas, masīvākas un kvalitatīvākas ražas, jo lielākā daļa trūkumu tiek novērsti pietiekami agri.

Kopš kultūraugu uzraudzība ir viena no pamatprasībām labai ražai, tāpēc ir nepieciešama īpaša apmācība. Īpaša apmācība nenozīmē maģistra vai bakalaura grādu, bet tikai to, ka ir jāsaprot, kā koordinēt, uzraudzīt un pat izvērtēt iegūtos rezultātus. Tādējādi jūs varēsiet pieņemt labākus lēmumus, pamatojoties uz precīzu diagnozi un vēlāk iegūt vislabākās kvalitātes ražu.

Izvēloties kultūraugu uzraudzību, jums jāzina, ka papildus invāziju un kaitēkļu izplatības novēršanai, slimības un pat nezāles vienmēr tiek kontrolētas, tāpēc nav postošas ietekmes, kas pazemina ražīgumu un pat galaproduktu kvalitāti.

Vai jūs zināt, ka kultūraugi katru gadu tiek pakļauti dīvainiem draudiem kaitēkļu bioloģisko komponentu mutāciju un transformāciju dēļ, tāpēc, izvēloties vienu līdzīgu apstrādes metodi, jūs kļūdāties un katru reizi jāmaina taktika?

Šī iemesla dēļ kultūraugu uzraudzība tiek uztverta kā nopietns uzdevums, kam nepieciešama lielāka atbildība un ko nevajadzētu noniecināt.

Ikreiz, kad tiek uzraudzīti augļu kultūras, piemēram, bumbieri un pat āboli, izmantojot integrēto kaitēkļu apkarošanas programmu, ieteicams ne tikai sekot līdzi izmaiņām kokos, bet arī pārbaudīt laika apstākļus apgabalā, kas tos ietekmē.

Tas ļauj jums izveidot iespējamo kaitēkļu sarakstu, kas var apdraudēt koku augšanu. Sistemātiska augļu dārza kvartāla vizuālā uzraudzība būs noderīga ikreiz, kad vēlaties samazināt izmaksas un laiku no stādīšanas sezonas līdz ražas novākšanas sezonai.

Klimats un kaitēkļi

Analizējot klimata ietekmi, strīdīgais aspekts ir vienkārši tas, ka daži kaitēkļi var ar to baroties un vēlāk tik ātri kļūt toksiski kultūraugiem. Būtībā lauksaimniecībā daudziem lauksaimniekiem vienmēr trūkst izpratnes, tāpēc viņi pamana, kad ir jau par vēlu, kad viņu kultūraugi jau ir masveidā inficēti ar kaitēkļiem.

Vislabākais ir tas, ka kaitēkļi vienmēr reaģē uz klimatu paredzami, tāpēc var izstrādāt perfektu stratēģiju, lai izvairītos no vēl viena kaitēkļu uzbrukuma un arī novērstu tos nākotnē.

Lai gan monitorings tiek veikts biežāk, dārzeņu un augļu audzētāji par kaitēkļu klātbūtni vai jebkādiem draudiem vienmēr uzzina nedaudz vēlu. Tas parāda, cik svarīgi ir uzraudzīt klimatiskos faktorus, kas galu galā izrādās agrākas kaitēkļu dīgšanas un invāzijas pazīmes.

Bloķēt kultūraugu uzraudzību

Kultūraugu uzraudzībai var izmantot daudzus veidus, un viens no tiem ir vizuālā uzraudzība, izmantojot blokus, kas ļauj analizēt kokus ar līdzīgām īpašībām, pamatojoties uz to šķirni, vecumu un pat fizisko stāvokli.

Vizuālās uzraudzības ideja ir tāda, lai bloki darbotos kā zīmes un tos varētu pētīt kā vienotu veselumu, nevis atsevišķi, jo šo metodi izmanto vairāki lauksaimnieki visā pasaulē un dārzkopības ekspertiem vienmēr ir ierobežots laiks, lai pārskatītu katru no laukā izvietotajiem blokiem.

Attālinātās kultūraugu uzraudzības sistēmas nozīme

Izvēloties piemērotāko bloku, jāpievērš zināma uzmanība. Tas ir tāpēc, ka izvēlētajam blokam ir jābūt visai kaitēkļu vēsturei, lai varētu piemērot labāko ārstēšanu un profilaksi citu koku augšanas aizsardzībai.

Jums nav nepieciešams liels aprīkojums, instrumenti un pat sarežģītas metodes, lai uzraudzītu savas kultūras. Viens no labākajiem veidiem, kā to izdarīt, ir vienkārši veikt rūpīgu un plašu vizuālu pārbaudi, kas ļauj pamanīt dažādus veidus. kaitēkļi atrodas kokos.

To vienmēr var paveikt, izmantojot parastu lēcu, tomēr eksperti vienmēr izmantos sarežģītāku aprīkojumu, piemēram, binokulāro mikroskopu. Tas ļauj viņiem saskaitīt un pat identificēt ērces un tripšus.

Kultūraugu temperatūra

Lai precīzi izmērītu temperatūru, uzraugot kultūraugus, var izvēlēties izmantot vienkāršu termometru, uzzinot vienkāršu informāciju. Papildus tam var izvēlēties izmantot arī maksimālās un minimālās temperatūras termometru, kas ir ļoti izplatīts lauku piegādātāju vidū, un pierakstīt papildu informāciju.

Ir arī vērts atzīmēt, ka termometrs jānovieto augļu dārzā un jānodrošina, lai tas netiktu pakļauts tiešiem saules stariem. Varat arī pievienot datu reģistrētāju, lai reģistrētu precīzāku informāciju par laika apstākļiem.

Datu reģistrētājiem varat izvēlēties arī tādus, kas spēj izmērīt temperatūru, lietu, mitrumu un pat lapu mitrumu.

Lai jūs varētu nolikt malā kokus, kas netiks pētīti, kopā ar tiem blokos, kas kalpos kā indikatori, lai jūs varētu tos atšķirt, jums tie vienkārši jāiezīmē, izmantojot akrila krāsu vai pat līmlenti.

Integrētas kaitēkļu apkarošanas piemērošana nodrošina ziedu, pumpuru un augļu nejaušu atlasi un marķēšanu, lai uzraudzītu katru koku.

Pēc aptuveni vienas līdz divām nedēļām, laikā, kad attīstās augļi, lauksaimniekiem ir jāpavada desmit līdz divdesmit minūtes uz katriem diviem ar pusi akriem, stingri apstrādājot iezīmētos augļus, ziedus un pumpurus, meklējot jebkādas pazīmes, kas varētu liecināt par viena vai pat vairāku kaitēkļu klātbūtni kultūrā.

Ikreiz, kad kultūraugos tiek atrasts kaitēklis, tas ir ātri un detalizēti jāreģistrē žurnālā, kas izveidots tieši šāda veida datiem.

Secinājums

Visa mūsu agronomu komanda ir dažādu lauksaimniecības nozaru profesionāļi, kas spēj sniegt arī uzraudzības pakalpojumus, apvienojot lauka apmeklējumus ar kvantitatīvu un kvalitatīvu novērtējumu un lauksaimniecības kultūru attālinātās uzraudzības sistēmu.

Visas šīs inovatīvās sistēmas ir novērtējumi, kas vērsti uz plašu darbību klāstu, rūpīgi uzraugot kultūraugu attīstību, apkopojot datus un informāciju, kas saistīta ar attiecīgo teritoriju.

Pēc tam mūsu profesionālā komanda rūpīgi analizē šos datus un pēc tam tos iekļauj galīgajā ziņojumā, kas ļauj viņiem pieminēt un novērtēt galvenos faktorus, kas var ietekmēt kultūraugu produktivitāti.

Pamatojoties uz šiem rezultātiem, GeoPard var sniegt jums aptuvenu ražas novākšanas laiku, kā arī ražas apjomu. Tas ļauj klientiem netraucēti uzraudzīt savu kultūraugu ražu, izmantojot jaunākos satelītattēlus. Nosveriet datu slāņus noteiktā vietā, neizmantojot konkrētu objektu.

Tālizpētes veidi lauksaimniecībā

Publicēts dementievgeopard

Pēdējā laikā lauksaimniecībā ir pieaugusi tādu progresīvu tehnoloģiju sistēmu kā tālizpētes izmantošana. Mūsdienu lauksaimniecības prakse ir ievērojami efektīvāka, saskaņotāka un racionalizētāka salīdzinājumā ar tradicionālajām lauksaimniecības praksēm.

Izmantojot progresīvas metodes, piemēram, kultūraugu ražas novērtēšanu visos kultivēšanas procesa aspektos, var iegūt ideālu ražu un labāku ražu.

Lai garantētu lielāku ražu, lauksaimniekiem ir jānodrošina savu kultūraugu vislabākā veselība. Lai gan tradicionālo sistēmu izmantošana ierobežojalielāku reģionu novērošana, jo bija paļauts, ka lauksaimniekiem fiziski jāapmeklē visas zemes daļas.

Jaunākais jauninājums ir devis virkni veidu, kā lauksaimnieki var bez lielām pūlēm pārbaudīt kultūraugu kvalitāti lielākos reģionos.

Kas ir tālizpēte?

DefinētTālizpēte ir studiju un tehnoloģiju joma, kas ietver informācijas vākšanu par Zemes virsmu vai citiem objektiem no attāluma. Tajā tiek izmantotas dažādas ierīces un sensori, piemēram, satelīti, lidmašīnas un droni, lai apkopotu datus, neveicot fizisku kontaktu ar mērķi.

Vienkārši sakot, tas ietver zemes pārbaudi ar modernu aprīkojumu no liela attāluma. Pārbaude ietver zemes gabala fizisko īpašību noteikšanu.

Process darbojas, novērtējot no zemes radīto un atstaroto starojumu, kas palīdz strukturēt zemes ainu un palīdz speciālistiem pieņemt spriedumus par konkrētām zemes daļām.

Šie elektromagnētiskie viļņi ietver redzamo gaismu, infrasarkano starojumu un mikroviļņu starojumu. Analizējot starojuma raksturlielumus, zinātnieki var iegūt vērtīgu informāciju par Zemes īpatnībām un procesiem.

Tam ir plašs pielietojumu klāsts dažādās disciplīnās, tostarp vides monitoringā, lauksaimniecībā, pilsētplānošanā un katastrofu pārvaldībā. Tas nodrošina līdzekļus lielu Zemes virsmas platību novērošanai un izpētei, kurām būtu grūti vai neiespējami tieši piekļūt.

Kam tiek izmantota tālizpēte?

Lai palielinātu kultūraugu attīstība un palielināt ražu sarežģītā tirgū, ražotāji mēdz izmantot jaunākās pieejamās tehnoloģijas. Lai garantētu vislielāko ražu, lauksaimniekiem ir nepieciešams, lai raža būtu vislabākajā stāvoklī.

Ražas stipruma novērošana plašā reģionā kļūst ievērojami vienkāršāka, izmantojot tālizpēti lauksaimniecībā.

Šajā procesā iegūtie dati atbalsta precīzo audzēšanu, dodot lauksaimniekiem iespēju sasniegt lielāku ražu no ražas. Daži izplatīti tālizpētes pielietojumi ietver:

  • Zemes seguma un zemes izmantošanas kartēšana: Tā var identificēt un klasificēt dažādus zemes seguma veidus, piemēram, mežus, kultūraugus, ūdenstilpes un pilsētu teritorijas. Šī informācija palīdz uzraudzīt zemes izmantošanas izmaiņas, novērtēt mežu izciršanu, pārvaldīt dabas resursus un plānot pilsētu attīstību.
  • Vides monitorings: Tas ļauj novērot un analizēt tādus vides parametrus kā veģetācijas veselība, ūdens kvalitāte, gaisa piesārņojums un klimata pārmaiņu rādītāji. Tas palīdz uzraudzīt un izprast dabas parādības, piemēram, meža ugunsgrēkus, sausumu un polāro ledāju kušanu.
  • Lauksaimniecība un kultūraugu apsaimniekošana: Lauksaimniecības tālizpēte var novērtēt kultūraugu veselību, aprēķināt kultūraugu ražu un identificēt kaitēkļu vai slimību skartās teritorijas. Šī informācija palīdz lauksaimniekiem pieņemt pamatotus lēmumus par apūdeņošanu, mēslošanu un kaitēkļu apkarošanu, tādējādi uzlabojot kultūraugu produktivitāti un resursu pārvaldību.
  • Katastrofu pārvaldība: Tam ir izšķiroša nozīme katastrofu seku likvidēšanas un atjaunošanas pasākumos. Tas palīdz kartēt dabas katastrofu, piemēram, viesuļvētru, plūdu un zemestrīču, apmēru, nodrošinot efektīvu resursu sadali un palīdzības sniegšanu. Tas arī palīdz novērtēt postījumus pēc katastrofas un plānot atjaunošanas pasākumus.
  • Ģeoloģija un derīgo izrakteņu izpēte: Tās metodes, piemēram, hiperspektrālā attēlveidošana un radars, var atklāt un raksturot ģeoloģiskās iezīmes un derīgo izrakteņu atradnes. Šī informācija atbalsta ģeoloģisko kartēšanu, derīgo izrakteņu izpēti un resursu novērtēšanu.

Tālizpētes metodes turpina attīstīties līdz ar sensoru tehnoloģijas, attēlu apstrādes algoritmu un datu analīzes metožu sasniegumiem.

Līdz ar augstas izšķirtspējas satelītattēlu pieejamības pieaugumu un tālizpētes datu integrāciju ar ģeogrāfiskās informācijas sistēmām (ĢIS), to pielietojumi un potenciāls paplašinās, veicinot labāku izpratni par mūsu planētu un atvieglojot informētus lēmumu pieņemšanas procesus.

Kā darbojas tālizpēte?

Tā darbojas, uztverot un analizējot elektromagnētisko starojumu, ko no attāluma izstaro vai atstaro objekti vai virsmas uz Zemes. Šeit ir vienkāršots tālizpētes darbības skaidrojums:

Kā darbojas tālizpēte?

  • Enerģijas avots: Tas sākas ar enerģijas avotu, kas var būt dabisks (piemēram, saules gaisma) vai mākslīgs (piemēram, aktīvi sensori, piemēram, radars). Enerģijas avots izstaro elektromagnētisko starojumu Zemes virsmas virzienā.
  • Mijiedarbība ar mērķi: Izstarotā enerģija mijiedarbojas ar mērķa objektiem vai virsmām. Daļa enerģijas tiek absorbēta, daļa tiek atstarota, bet daļa var tikt pārraidīta caur mērķi. Mijiedarbība ir atkarīga no mērķa īpašībām, piemēram, tā sastāva, tekstūras un mitruma satura.
  • Sensora noteikšanaSensori, kas parasti atrodas satelītos, lidmašīnās vai dronos, uztver mērķa atstaroto vai izstaroto enerģiju. Šie sensori var uztvert plašu viļņu garumu diapazonu, tostarp redzamo, infrasarkano un mikroviļņu starojumu.
  • Datu iegūšana: Sensori apkopo datus digitālu attēlu vai mērījumu veidā. Iegūtie dati var ietvert atstarotās vai izstarotās enerģijas intensitāti dažādos viļņu garumos.
  • Datu pārraide un glabāšana: Kad dati ir apkopoti, tie tiek pārraidīti uz zemes stacijām vai glabāti sensoru platformā. Pēc tam tie tiek apstrādāti un padarīti pieejami tālākai analīzei.
  • Datu apstrāde un analīze: Tālizpētes dati tiek apstrādāti, izmantojot specializētus algoritmus un metodes. Tas ietver atmosfēras traucējumu, ģeometrisko deformāciju korekcijas un radiometrisko kalibrēšanu. Apstrādātie dati pēc tam tiek analizēti, lai iegūtu jēgpilnu informāciju par Zemes virsmu.
  • Interpretācija un piemērošana: Analizētos datus interpretē eksperti, piemēram, zinātnieki, ģeogrāfi vai agronomi. Viņi identificē un klasificē objektus, kartē zemes seguma veidus, uzrauga izmaiņas un iegūst atbilstošu informāciju dažādiem pielietojumiem.
  • Vizualizācija un komunikācija: Galīgie rezultāti bieži tiek vizualizēti, izmantojot kartes, attēlus vai citus grafiskus attēlojumus. Šie vizuālie rezultāti atvieglo lēmumu pieņēmējiem, zinātniekiem un sabiedrībai informācijas izpratni un interpretāciju.

Ir svarīgi atzīmēt, ka tā var izmantot gan pasīvās, gan aktīvās uztveršanas metodes. Pasīvie sensori uztver dabiski radušos enerģiju (piemēram, saules gaismu), ko atstaro vai izstaro Zemes virsma. Aktīvie sensori, savukārt, izstaro savu enerģiju (piemēram, radara impulsus) un mēra atstaroto enerģiju.

Kā tas darbojas lauksaimniecībā?

Tālizpētes process lauksaimniecībā darbojas, izmantojot informāciju, ko dažādas ierīces apkopo noteiktā laika periodā. Apkopotos datus pēc tam var izmantot, lai analizētu dažādus kultūraugu un ražas aspektus.

Šo analīzi izmanto, lai veiktu izmaiņas kultūraugos, lai nodrošinātu maksimālu ražu. Šo procesu var izmantot, lai veiktu dažādas analīzes un attiecīgi īstenotu pasākumus. Biežākie draudi, ar kuriem saskaras lauksaimnieki, ir kaitēkļu invāzija un nezāles kultūrās.

Lauksaimniecībā tas var palīdzēt tos laikus atklāt un brīdināt lauksaimniekus veikt nepieciešamos pretpasākumus, lai nodrošinātu kultūraugu veselību. Lai veiktu procesu dažādās zemes platībās, kuru lielums un ražas veids svārstās, tiek izmantotas dažādas ierīces un sensori.

Tālizpētes veidi lauksaimniecībā

Lauksaimniecībā tālizpētes metodes ietver dažādas metodes datu vākšanai un analīzei par kultūraugiem un lauksaimniecības ainavām. Šeit ir daži izplatīti tālizpētes veidi, ko izmanto lauksaimniecībā:

1. Optiskā uztveršana: Optiskie sensori uztver elektromagnētisko starojumu elektromagnētiskā spektra redzamajā, tuvajā infrasarkanajā (NIR) un termāli infrasarkanajā (TIR) apgabalos. Tie sniedz vērtīgu informāciju par kultūraugu veselību, veģetācijas rādītājiem un zemes segumu. Optiskās uztveršanas dati parasti tiek iegūti, izmantojot satelītattēlus vai aerofotogrāfijas.

2. Multispektrālā uztveršana: Multispektrālie sensori uztver datus vairākās atsevišķās elektromagnētiskā spektra joslās. Tie ļauj analizēt specifiskus viļņu garumus, kas ir būtiski veģetācijas veselībai un kultūraugu uzraudzībai. Multispektrālie dati parasti tiek izmantoti, lai aprēķinātu veģetācijas indeksus, piemēram, NDVI (normalizēto diferenciālo veģetācijas indeksu) un EVI (uzlaboto veģetācijas indeksu), lai novērtētu kultūraugu stāvokli.

3. Hiperspektrālā uztveršana: Hiperspektrālie sensori uztver datus simtiem šaurās un nepārtrauktās spektra joslās visā elektromagnētiskajā spektrā. Šī augstā spektrālā izšķirtspēja ļauj veikt detalizētu analīzi un identificēt konkrētus materiālus un veģetācijas raksturlielumus. Hiperspektrālie dati ir vērtīgi slimību atklāšanai, barības vielu novērtēšanai un detalizētai kultūraugu klasifikācijai.

4. Termiskā uztveršana: Termiskie sensori uztver datus elektromagnētiskā spektra TIR apgabalā. Tie mēra objektu, tostarp kultūraugu un augsnes, izstaroto starojumu, kas ir saistīts ar to temperatūru. Termiskā uztveršana ir noderīga ūdens stresa novērtēšanai, apūdeņošanas efektivitātes noteikšanai un kultūraugu veselības uzraudzībai, pamatojoties uz temperatūras svārstībām.

5. Radara uztveršana: Radara sensori izmanto mikroviļņu starojumu, lai iekļūtu mākoņu segas, veģetācijas un augsnes iekšienē, ļaujot iegūt datus neatkarīgi no laika apstākļiem. Radara sensori mēra izkliedēto signālu, kas sniedz informāciju par kultūraugu un reljefa struktūru un mitruma saturu. Radara dati ir vērtīgi topogrāfijas kartēšanai, augsnes mitruma uzraudzībai un kultūraugu augšanas stadiju novērtēšanai.

6. LiDAR uztveršanaLiDAR (gaismas noteikšanas un diapazona) sensori izstaro lāzera impulsus un mēra laiku, kas nepieciešams atstarotās gaismas atgriešanai. LiDAR dati sniedz ļoti precīzu trīsdimensiju informāciju par kultūraugu augstumu, vainaga struktūru un reljefa augstumu. Tie ir noderīgi precīzās lauksaimniecības lietojumprogrammās, tostarp kultūraugu augstuma novērtēšanā, reljefa modelēšanā un vainaga raksturošanā.

7. Bezpilota lidaparāti (UAV)Bezpilota lidaparāti (UAV), kas aprīkoti ar dažādiem sensoriem, piemēram, RGB kamerām, multispektrāliem sensoriem vai termiskajiem sensoriem, nodrošina augstas izšķirtspējas un elastīgu datu vākšanu lokalizētā mērogā. Bezpilota lidaparāti sniedz detalizētu un savlaicīgu informāciju kultūraugu uzraudzībai, slimību atklāšanai un precīzās lauksaimniecības praksei.

Šie dažādie tālizpētes metožu veidi piedāvā savstarpēji papildinošus datu avotus un iespējas, ļaujot iegūt visaptverošu izpratni par lauksaimniecības sistēmām.

Integrējot un analizējot datus no vairākiem avotiem, lauksaimnieki, agronomi un pētnieki var iegūt ieskatu kultūraugu veselībā, augšanā, barības vielu stāvoklī, ūdens apsaimniekošanā un citos būtiskos faktoros, kas veicina efektīvu lauksaimniecības pārvaldību.

Sensoru veidi

Dažādu veidu sensori tiek izmantoti kopā, lai apkopotu dažāda veida informāciju dažāda lieluma teritorijās. Sensori pamatā tiek iedalīti pēc to loģistikas veidiem. Ir satelītu sensori, gaisa sensori un uz zemes bāzēti sensori.

Šos sensorus var sīkāk iedalīt kategorijās, piemēram, zemes sensoros, un tie var būt pieejami dažādās konfigurācijās. Ir rokas zemes sensori, ir uz transportlīdzekļiem montējami zemes sensori, piemēram, tie, kas piestiprināti pie traktoriem, un ir brīvi stāvoši zemes sensori, kas parasti tiek piestiprināti pie stabiem un lielākiem kokiem.

Uz zemes bāzēti sensori parasti tiek izmantoti, lai pārbaudītu barības vielu līmeni, augsnes mitruma saturu un laika apstākļus. Izmantojot šos datus, var veikt daudzas izmaiņas mēslošanas līdzekļu lietošanā un apūdeņošanā, lai saglabātu augstu ražu.

Nākamā sensoru kategorija ir gaisa sensori. Pateicoties dronu pieejamībai, gaisa sensori ir kļuvuši diezgan pieejami un pieejami.

Šie gaisa sensori var uzņemt augstas izšķirtspējas zemes attēlus, kā arī apkopot citus sensoru datus, ilgāku laiku pārvietojoties zemā augstumā virs kultūraugiem. Ar šo sensoru palīdzību apkopotie dati var palīdzēt nezāļu noteikšanā, ražas novērtēšanā un citās detalizētās analīzēs, piemēram, augsnes sāļuma un hlorofila satura mērīšanā.

Lai gan tie ir kļuvuši pieejami un cenas ziņā pieņemami, tie joprojām nav izmantojami spēcīgā vējā un mākoņainā laikā, kas ir to izmantošanas trūkums.

Vistālāk no visām attēlveidošanas sensoru platformām atrodas satelīta sensors. Satelītu izmantošana jebkāda veida attēlveidošanai tradicionāli bija paredzēta valdībām un militārajiem spēkiem. Satelītu attēlveidošanas izmantošana lauksaimniecībā palīdz aptvert plašas zemes platības un var palīdzēt pārbaudīt ražas stāvokli.

Pēc dabas katastrofas tas var palīdzēt aprēķināt zaudējumus un novērtēt ražu. Lai gan satelītu sensoru datu izmantošanai ir daudz priekšrocību, pastāv arī daudzi trūkumi, piemēram, tas ir dārgi, un pat ja neņem vērā izmaksas, attēlveidošana ir jāpieprasa noteiktā laikā, parasti vairākus mēnešus iepriekš.

Kas viss varētu būt veltīgi, ja pieprasītajā apgabalā pieprasītajā laikā ir mākoņi. Valdības visā pasaulē ir sākušas padarīt satelītattēlus pieejamus sabiedrībai, kas nākotnē varētu ievērojami atvieglot šo procesu.

Sensora darbība

Nosakot krāsas kultūraugu laukā, sensori nodod informāciju, kas var palīdzēt noteikt auga veselības stāvokli. Aplūkojot auga krāsu, izmantojot sensoru sniegtos precīzus datus, var izmērīt auga hlorofila līmeni, ar kura palīdzību lauksaimnieks var noteikt jebkādu barības vielu trūkumu vai problēmas ar auga veselību.

Vienkāršus datus var iegūt, izmantojot parastus krāsu sensorus, bet sarežģītas informācijas iegūšanai tiek izmantoti infrasarkanie un īsviļņu sensori.

Sensoru darbība lauksaimniecībā

Lapu gaismas atstarošanās mainās infrasarkanajā spektrā, ja lapa ir bojāta iekšēji, tas var arī norādīt, ja nav pietiekama ūdens satura. Viens no visuzticamākajiem modeļiem lauksaimniecības tālizpētē ir pazīstams kā normalizētais diferenciālais veģetācijas indekss jeb NDVI..

Izmantojot infrasarkanos un Red-Edge sensorus, NDVI modelis var viegli identificēt bojātās kultūras, kas dod lauksaimniekiem vairāk reakcijas laika, lai veiktu efektīvus pretpasākumus kultūraugu glābšanai.

Šos sensorus var izmantot arī augsnes veselības pārbaudei un augsnes sāļuma mērīšanai. Augsne ar nevajadzīgām sāls vielām parasti būs spilgtāka infrasarkanajā diapazonā, kas var palīdzēt noteikt augsni, kurai nepieciešama papildu laistīšana un apstrāde.

Termisko sensoru izmantošana var palīdzēt optimizēt apūdeņošanas sistēmu. No jebkura avota izstarotais siltums tiek attēlots kā gaišāka toņa infrasarkanajā diapazonā.

Pēc apūdeņošanas lauksaimnieks var nosūtīt virs saviem laukiem gaisa garās frekvences infrasarkano sensoru jeb LWIR, lai pārbaudītu, kuri reģioni izstaro siltumu sliktu ūdens sistēmu dēļ, tādējādi novēršot problēmas ar apūdeņošanas sistēmu.

Satelītu sensori var aptvert plašu jaudu klāstu. Tā kā tie var apiet klimatiskos apstākļus, tie ir ideāli piemēroti dārzkopības novērošanai. Papildus radaram un mikroviļņu sensoriem, GPS no satelītiem sniedz precīzu atrašanās vietas informāciju, kas ir būtiska jaunām lauksaimniecības inovācijām, piemēram, pašvadāmai lauksaimniecības tehnikai un pašbraucošiem lauksaimniecības transportlīdzekļiem.

Tālizpētes un ĢIS loma un priekšrocības lauksaimniecībā

Tai ir būtiska loma lauksaimniecībā, sniedzot vērtīgu informāciju un ieskatus, kas veicina uzlabotu kultūraugu apsaimniekošanu, produktivitātes palielināšanu un ilgtspējīgu lauksaimniecības praksi. Šeit ir daži galvenie veidi, kā tālizpēte ir svarīga lauksaimniecībā:

Kultūraugu sējumu platības novērtējums

Viens no tālizpētes kritiskajiem pielietojumiem dārzkopībā ir kultūraugu apsētā reģiona novērtēšana. Dati no gaisa un satelīta sensoriem sniedz precīzu apsētā reģiona analīzi un palīdz novērtēt risku katastrofas vai nelaimes gadījumā.

Tālizpētes un ĢIS loma un priekšrocības lauksaimniecībā

Kultūraugu veselības novērtējums

Tas ļauj lauksaimniekiem un agronomiem uzraudzīt kultūraugu veselību un sparu plašās platībās. Analizējot satelīta vai aerofotogrāfijas, viņi var atklāt agrīnas stresa pazīmes, barības vielu trūkumu, slimību uzliesmojumus vai kaitēkļu invāzijas. Šī agrīnās brīdināšanas sistēma ļauj savlaicīgi iejaukties un veikt mērķtiecīgu apstrādi, samazinot kultūraugu zudumus un optimizējot resursu sadali.

Ienesīguma novērtēšana un prognozēšana

Dati apvienojumā ar statistiskajiem modeļiem var palīdzēt novērtēt un prognozēt kultūraugu ražu. Analizējot veģetācijas rādītājus un uzraugot tādus faktorus kā vainagu segums un biomasa, lauksaimnieki var paredzēt iespējamās ražas svārstības un pieņemt pamatotus lēmumus par savu produktu novākšanu, uzglabāšanu un tirdzniecību.

Kultūraugu slimību identifikācija

GIS tālizpēte lauksaimniecībā atvieglo piesārņojuma un kaitēkļu uzbrukumu atpazīšanu kultūraugos plašās platībās jau sākumposmā. Tas dod ražotājiem pietiekamu iespēju piemērot jebkādus pretpasākumus, lai pasargātu ražu no lieliem zaudējumiem. Tas kļūst iespējams, izmantojot satelītattēlus un pārbaudes.

Augsnes īpašības

Iespējams, ka galvenais elements labas ražas nodrošināšanā ir atbilstošs augsnes atbalsts. Tas tieši ietekmē ražu. Jebkāda attīstība saimniecības pārvaldība vai lauksaimniecības sistēma izraisa augsnes izmaiņas, kas savukārt ietekmē augsnes ražošanas spēju.

Raksturlielumus, piemēram, augsnes sāļumu, augsnes pH līmeni, organisko vielu līmeni un augsnes tekstūru, var noteikt, izmantojot attālinātu noteikšanu, un šos datus var analizēt, lai veiktu jebkādu nozīmīgu augsnes apstrādi.

Augsnes mitruma kartēšana sniedz precīzu ūdens satura novērtējumu augsnē, kas var palīdzēt veikt jebkādus apūdeņošanas sistēmas struktūras uzlabojumus.

Apūdeņošanas pārvaldība

Ūdens ir kritiski svarīgs resurss lauksaimniecībā, un tam ir izšķiroša nozīme tā izmantošanas optimizēšanā. Novērtējot veģetācijas mitruma līmeni un iztvaikošanas ātrumu, tas palīdz lauksaimniekiem noteikt precīzas savu kultūraugu ūdens vajadzības.

Šī informācija ļauj viņiem īstenot efektīvas apūdeņošanas stratēģijas, samazinot ūdens izšķērdēšanu un nodrošinot, ka kultūraugi saņem pietiekamu mitrumu optimālai augšanai.

Plūdu ietekme

Izmantojot satelītu sensorus un datus, kas apkopoti no zemes sensoriem, tas var palīdzēt sniegt daudz konkrētas informācijas, lai pieņemtu lēmumu par precīzu zaudējumu novērtējumu.

Pārmērīga nokrišņu daudzuma izraisītu plūdu gadījumā zemes platības ar sliktu drenāžas sistēmu ir pakļautas slapjš ūdens uzkrāšanās riskam, kas izraisa būtiskus ražas un ražas zudumus.

Zaudējumu novērtējums var palīdzēt turpmākajā bojājumu kontroles un pretpasākumu plānošanā, lai samazinātu zaudējumus līdz minimumam..

NATCAT modelēšana

Tālizpēte lauksaimniecībā var palīdzēt novērtēt pašreizējos un prognozēt dabas katastrofu draudus. Izmantojot sensoru pārraidīto informāciju un regulāru risku uzvedību.

TTam nepieciešama risku kartēšana un apdraudējumu aprēķināšana, novērtējot apdraudējumus, ko pabeidz ar datorsimulētiem katastrofu modeļiem.

Tālizpētes kartes, kas sagatavotas, izmantojot vēsturisko informāciju, un pašreizējā informācija, kas iegūta no dažādiem sensoriem, palīdz noteikt augstas plūdu iespējamības zonas ar augstu bīstamības pakāpi.

Tas palīdz lauksaimniecībā, jo reģionos ar augstāku riska pakāpi netiek stādīti augi un tie tiek apstrādāti, lai nodrošinātu labāku aizsardzību pret plūdiem nākamajā sezonā.

Dronu attēlu analīze kultūraugu bojājumu novērtēšanai

Dronu attēlu analīze tiek izmantota kultūraugu novērtēšanai, lai noteiktu bojājumus, ko radījusi krusa, koku skaitīšana un invāzijas. Dronu attēli ir tikpat precīzi kā ievades telpiskā izšķirtspēja. To var palielināt atbilstoši prasībām.

Barības vielu pārvaldība

Tas var palīdzēt novērtēt barības vielu trūkumu un pārvaldīt mēslošanas praksi. Analizējot spektrālās atstarošanas modeļus, lauksaimnieki var noteikt lauka zonas ar atšķirīgu barības vielu līmeni.

Tas ļauj mērķtiecīgi lietot mēslošanas līdzekļus, samazinot pārmērīgu lietošanu un iespējamo vides piesārņojumu, vienlaikus maksimāli palielinot kultūraugu barības vielu uzņemšanu un produktivitāti.

Ietekmes uz vidi novērtējums

Tas nodrošina līdzekļus lauksaimniecības prakses ietekmes uz vidi novērtēšanai. Tas palīdz uzraudzīt augsnes eroziju, novērtēt aizsardzības pasākumu efektivitāti un identificēt potenciāla piesārņojuma zonas, piemēram, pārmērīgu mēslošanas līdzekļu noteci vai pesticīdu novirzi.

Šī informācija atbalsta ilgtspējīgas lauksaimniecības prakses ieviešanu, samazinot negatīvo ietekmi uz vidi un veicinot ilgtermiņa lauksaimniecības ilgtspējību.

Izmantojot tālizpētes tehnoloģiju sniegtās iespējas, lauksaimnieki un lauksaimniecības speciālisti var pieņemt pamatotākus lēmumus, optimizēt resursu sadali un ieviest ilgtspējīgu praksi. Tas palielina produktivitāti, samazina ietekmi uz vidi un uzlabo pārtikas nodrošinājumu, galu galā dodot labumu gan lauksaimniekiem, gan patērētājiem.

Mā

Publicēts dementievgeopard

Mākoņu un ēnu noteikšana ir viens no svarīgākajiem uzdevumiem analītiskajos tālizpētes risinājumos.

Ja viss satelītattēls ir tīrs ar 90%, joprojām pastāv 10% iespējamība, ka jūsu lauks atradīsies zem mākoņu/ēnu zonas. Arī pretējais ir patiess — daudzas sistēmas neapstrādā attēlus ar mākoņiem virs 70% —, lai gan atlikušie 30% var palīdzēt agronomam vai lauksaimniekam pieņemt pareizo lēmumu sezonas laikā.

Uzņēmumā GeoPard mēs šo problēmu risinām ar vairāku mašīnmācīšanās algoritmu palīdzību, kas darbojas ar ļoti augstu precizitāti.

Mākoņu un mākoņu ēnu noteikšana

 

Mēs definējam mākoņu masku un ēnu masku visa attēla līmenī, un katram lauka-attēla pārim mēs ņemam vērā, cik procentu lauka klāj mākoņi vai mākoņu ēnas.

Automātiskajā analītikā mēs uzņemam tikai pilnīgi bezmākoņu attēlus konkrētam laukam, kas ļauj lietotājam būt pārliecinātam, pieņemot lēmumus, pamatojoties uz vairāku gadu analītiku.

GeoPard lietotājam ir iespēja pašam skatīt un pat palaist analīzi, pat daļēji mākoņainos attēlos.

definējiet mākoņu masku un ēnu masku

 

Tas joprojām var būt ļoti noderīgi, piemēram, sezonas laikā, lai veiktu mainīgas devas smidzināšanu ar augu aizsardzības līdzekļiem, pamatojoties uz jaunāko satelītattēlu, kurā 10% lauka platības atrodas zem mākoņiem. Tas nozīmē, ka attiecībā uz 90% lauka platības lēmums tiks pieņemts, pamatojoties uz pārbaudītiem datiem.

Tāpat GeoPard lietotāji var viegli pārbaudīt avota attēlus reģionālā līmenī tuvā infrasarkanā skatā, kas palīdz atšķirt skaidru zemi no mākoņiem un ēnām (skatiet pievienoto attēlu).

Lietotāja saskarnē mākoņa filtrs atrodas moduļa “Satelīta monitorings” augšējā izvēlnē; skatiet pievienotos ekrānuzņēmumus.

Ģeopards atklāja, ka lauks daļēji atrodas zem mākoņiem un ēnām.

 

Paturiet prātā, ka digitālās lauksaimniecības uzņēmumiem joprojām var rasties grūtības ar mākoņu un ēnu pareizu noteikšanu. Pievienotajā ekrānuzņēmumā viens no šādiem uzņēmumiem izveido VR mēslojuma karti, pamatojoties uz mākoņu un ēnu datiem. Tātad nepareiza karte noved pie nepareiziem agronomiskiem lēmumiem un galu galā nepareiziem rezultātiem.

GeoPard ar augstu precizitātes līmeni nosaka mākoņus un ēnas un neparedz pieņemt mainīgā ātruma lēmumu, pamatojoties uz mākoņiem. Jūs vienmēr varat aplūkot avota attēlus dažādos skatos un indeksos un attālināt, lai redzētu apkārtējo attēlu.

izveidota VR mēslojuma karte, kuras pamatā ir mākoņu un ēnu dati

 

Ne visi risinājumi ir vienādi, izvēlieties labākās tirgū pieejamās iespējas!

 

dažādi spektrālie indeksi

Kas ir mākoņu noteikšana precīzajā lauksaimniecībā?

Mākoņu noteikšana precīzajā lauksaimniecībā attiecas uz mākoņu segas identificēšanas un uzraudzības procesu lauksaimniecības zemēs, izmantojot tālizpētes tehnoloģijas. Mākoņi var būtiski ietekmēt lauksaimniecības praksi un kultūraugu produktivitāti, padarot to noteikšanu un analīzi par izšķirošu lomu efektīvas saimniecības pārvaldības nodrošināšanā.

Tas ietver dažādu sensoru, piemēram, satelītu, dronu vai uz zemes bāzētu instrumentu, izmantošanu, lai uzņemtu lauksaimniecības lauku attēlus. Šie sensori uztver datus redzamās un infrasarkanās gaismas veidā, kurus var analizēt, lai noteiktu mākoņu klātbūtni un raksturlielumus.

Tās galvenais mērķis precīzajā lauksaimniecībā ir novērtēt mākoņu telpisko un laika sadalījumu lauksaimniecības zemēs.

Šī informācija palīdz lauksaimniekiem un agronomiem pieņemt pamatotus lēmumus par apūdeņošanu, mēslošanu, kaitēkļu apkarošanu un citām lauksaimniecības praksēm. Izprotot mākoņu segas modeļus, lauksaimnieki var optimizēt resursu sadali un samazināt kultūraugu bojājumu vai ražas samazināšanās risku.

Mākoņu noteikšanas algoritmi analizē uzņemtos attēlus, lai atšķirtu mākoņu pikseļus no pikseļu, kas nav mākoņi.

Šie algoritmi izmanto dažādas metodes, piemēram, sliekšņu noteikšanu, spektrālo analīzi un mašīnmācīšanos, lai precīzi identificētu un klasificētu mākoņu veidojumus.

Algoritmu izvadē parasti ietilpst mākoņu pārklājuma procents, mākoņu tipa klasifikācija un mākoņu kustības modeļi.

Kad mākoņi ir atklāti un to īpašības ir noteiktas, lauksaimnieki var izmantot šo informāciju, lai ieviestu precīzās lauksaimniecības metodes.

Piemēram, ja virs konkrētas lauka daļas tiek konstatēts mākonis, lauksaimnieki var atlikt apūdeņošanu vai pesticīdu lietošanu šajā reģionā, līdz mākonis pazūd. Sinhronizējot lauksaimniecības darbības ar mākoņu kustību, lauksaimnieki var optimizēt resursu izmantošanu un samazināt nevajadzīgās ievades.

Tas ir īpaši izdevīgi reģionos ar augstu mākoņu segumu vai kur laika apstākļi mainās strauji. Nepārtraukti uzraugot mākoņu segumu, lauksaimnieki var pielāgot savu lauksaimniecības praksi reāllaikā, veicot korekcijas, pamatojoties uz pašreizējiem laika apstākļiem.

Rezumējot, mākoņu noteikšana precīzajā lauksaimniecībā ir izšķiroša nozīme lauksaimniecības prakses optimizēšanā un resursu pārvaldībā. Precīzi identificējot un uzraugot mākoņu segumu, lauksaimnieki var pieņemt pamatotus lēmumus, lai uzlabotu kultūraugu produktivitāti, samazinātu izejvielu izšķērdēšanu un mazinātu ar mainīgiem laika apstākļiem saistītos riskus.

Rastu analītika

Publicēts dementievgeopard
NDVI ar 10 m izšķirtspēju
NDVI ar 30 m izšķirtspēju
pārvaldības zonas ar palielinātu izšķirtspēju līdz 3 m
pārvaldības zonas ar 3 m izšķirtspēju
NDVI ar 3 m izšķirtspēju
3 m palielināta NDVI izšķirtspēja

Satelītu attēlu izšķirtspēja var atšķirties, un populārākie bezmaksas pakalpojumu sniedzēji piedāvā 10 m (Sentinel2) un 30 m (Landsat) attēlus. Dažkārt šāda kvalitāte nav pietiekama.

Tāpēc GeoPard komanda pielāgo visaptverošus zinātniskus algoritmus (piemēram, tādus, ko izmanto arī medicīniskajā diagnostikā) lauksaimniecības laukiem, lai uzlabotu GeoPard rastra un vektora analīzes kvalitāti.

Tas palīdz palielināt GeoPard karšu precizitāti līdz 3–10 reizēm, salīdzinot ar avota satelīta attēla sākotnējo izšķirtspēju. Piemēram, GeoPard pārvaldības zonu kartes telpiskā izšķirtspēja ir ~3 m.

Ja esat kultūraugu audzētājs vai lauksaimniecības konsultants, sāciet izmantot https://geopard.tech/ jaunākās paaudzes analītika jūsu laukiem par pieņemamu cenu.

Ja esat pakalpojumu sniedzējs, integrējiet https://geopard.tech/ analītiku, izmantojot API, savā platformā un sāciet sniegt vērtību saviem klientiem uzreiz.

Kā lasīt NDVI attēlus?

NDVI attēlu lasīšana ietver dažus galvenos soļus. Vispirms ir jāsaprot, ka NDVI mēra veģetācijas veselību un enerģiju. Augstas NDVI vērtības norāda uz veselīgu un blīvu veģetāciju, savukārt zemas vērtības norāda uz saspringtu vai skraju veģetāciju.

Lai interpretētu NDVI attēlus, salīdziniet sniegto krāsu skalu ar attēlu, kur zaļa vai tumši zaļa krāsa apzīmē veselīgu veģetāciju, bet dzeltena vai sarkana krāsa norāda uz stresa skartām vai neapaugušām vietām.

Analizējot NDVI vērtību modeļus un variācijas visā apgabalā, jūs varat iegūt ieskatu veģetācijas veselībā un izplatībā, kas palīdz tādos uzdevumos kā kultūraugu uzraudzība un zemes apsaimniekošana.

GeoPard Lauksaimniecība

wpChatIcon
wpChatIcon

    Pieprasīt bezmaksas GeoPard demonstrāciju / konsultāciju








    Noklikšķinot uz pogas, jūs piekrītat mūsu Privātuma politika. Mums tas ir nepieciešams, lai atbildētu uz jūsu pieprasījumu.

      Abonēt


      Noklikšķinot uz pogas, jūs piekrītat mūsu Privātuma politika

        Nosūtiet mums informāciju


        Noklikšķinot uz pogas, jūs piekrītat mūsu Privātuma politika

        Mēs izmantojam sīkdatnes, lai nodrošinātu jums vislabāko pārlūkošanas pieredzi, personalizētu vietnes saturu, analizētu tās datplūsmu un rādītu atbilstošas reklāmas.
        Skaties mūsu Privātuma politika lai uzzinātu vairāk.

        Pieņemt visus