Obrazowanie hiperspektralne dla rolnictwa. Grant z kraju związkowego Nadrenia Północna-Westfalia.

Z przyjemnością informujemy, że projekt “Ramowa analiza sztucznej inteligencji do ilościowej oceny właściwości gleby z wykorzystaniem hiperspektralnych obrazów satelitarnych” został wybrany do częściowego dofinansowania przez Ministerstwo Środowiska Nadrenii Północnej-Westfalii i Unię Europejską w ramach REACT-EU InnovationUmweltwirtschaft.NRW program. Dotacja finansowana jest ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego / Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).

Wykorzystanie sztucznej inteligencji i statystyki w tym projekcie umożliwiło określenie korelacji między danymi hiperspektralnymi a danymi glebowymi (np. azotem, pH), co umożliwiło bardziej precyzyjne i skalowalne podejście do analizy gleby. Zbliżające się wystrzelenie satelitów hiperspektralnych z częstymi rewizytami i bezproblemowym dostępem do nowych obrazów bez opóźnień niesie ze sobą szereg korzyści, szczególnie w zakresie zarządzania składnikami odżywczymi w zrównoważonym rolnictwie. Technologia ta pomaga ocenić zawartość i dostępność składników odżywczych w glebie, umożliwiając rolnikom dostosowanie strategii nawożenia. Prowadzi to do lepszego pobierania składników odżywczych przez rośliny, zmniejszenia wpływu na środowisko i oszczędności kosztów.

Czym jest obrazowanie hiperspektralne?

Obrazowanie hiperspektralne to potężna technika teledetekcji, która pozwala na rejestrowanie widma elektromagnetycznego z wysoką rozdzielczością spektralną.

W przeciwieństwie do tradycyjnych zdjęć satelitarnych, które zazwyczaj składają się z trzech do czterech pasm (czerwonego, zielonego, niebieskiego i czasami bliskiej podczerwieni), zdjęcia hiperspektralne gromadzą setki, a nawet tysiące wąskich pasm widmowych obejmujących zakresy widzialne, bliskiej podczerwieni i podczerwieni krótkofalowej. Każde pasmo dostarcza unikalnych informacji o właściwościach powierzchni obrazowanego obszaru.

Pomiary przeprowadza się za pomocą czujników zamontowanych na platformach powietrznych lub kosmicznych. Czujniki te wykorzystują spektrometry do pomiaru intensywności promieniowania odbitego lub emitowanego w wielu wąskich pasmach.

Gromadząc szeroką gamę danych spektralnych, czujniki hiperspektralne mogą wykrywać drobne różnice w sygnaturach spektralnych różnych materiałów, co pozwala na niezwykle szczegółową i precyzyjną analizę.

Zastosowania obrazowania hiperspektralnego

• Monitoring środowiska: Odgrywa kluczową rolę w monitorowaniu i ocenie stanu ekosystemów. Pomaga identyfikować stres roślinności, monitorować zmiany pokrycia terenu, wykrywać gatunki inwazyjne oraz mierzyć parametry jakości wody, takie jak stężenie chlorofilu czy mętność w jeziorach i rzekach.
• Rolnictwo: Wspomaga rolnictwo precyzyjne, dostarczając szczegółowych informacji o kondycji upraw, zawartości składników odżywczych, poziomie wilgotności i wykrywaniu chorób. Rolnicy mogą podejmować decyzje dotyczące nawadniania, nawożenia i zwalczania szkodników w oparciu o dane, co przekłada się na optymalizację plonów i ograniczenie wpływu na środowisko.
• Geologia i poszukiwanie złóż mineralnych:Jest niezbędny do mapowania formacji geologicznych, identyfikacji złóż mineralnych i charakteryzowania rodzajów skał. Pomaga geologom wykrywać zmiany w składzie mineralnym i mapować potencjalne obszary poszukiwań, przyczyniając się do bardziej efektywnej i ukierunkowanej działalności górniczej.
• LeśnictwoWspomaga zarządzanie lasami i ich monitorowanie. Umożliwia identyfikację gatunków drzew, kwantyfikację biomasy leśnej, wykrywanie stresu drzewnego i ocenę szkód spowodowanych pożarami. Informacje te wspomagają zrównoważoną gospodarkę leśną, ochronę bioróżnorodności oraz systemy wczesnego ostrzegania przed pożarami lasów.

Korzyści z obrazowania hiperspektralnego

Jego główną zaletą jest możliwość uzyskania szczegółowych informacji spektralnych, co pozwala na rozróżnianie materiałów z dużą dokładnością.

Dzięki temu możliwa jest lepsza klasyfikacja i mapowanie rodzajów pokrycia terenu, lepsza identyfikacja określonych substancji i lepsze zrozumienie procesów zachodzących w środowisku.

Dane hiperspektralne można również analizować, stosując zaawansowane algorytmy i techniki uczenia maszynowego, co pozwala na wyciąganie cennych wniosków i automatyzację interpretacji obrazów.