Mā

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.

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.

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.

Saistītie:  Attālināta kultūraugu uzraudzības sistēma: Kā tā darbojas?

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.

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.

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

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.