W jaki sposób hiperspektralne obrazy satelitarne wspomagają precyzyjne rolnictwo?

Zastosowanie hiperspektralnych zdjęć satelitarnych w rolnictwie zmieniło sposób zarządzania gruntami rolnymi, aby sprostać rosnącym potrzebom rosnącej populacji w obliczu zmieniającego się klimatu.

Rozwój i komercjalizacja tego narzędzia w ostatnich czasach przełożyły się na przystępną cenowo wiedzę i monitorowanie nie tylko dużych gospodarstw rolnych, ale także małych gospodarstw rolnych na całym świecie.

Ważne jest zrozumienie koncepcji hiperspektralnego obrazowania satelitarnego oraz korzyści, jakie przynosi ono rolnikom i użytkom rolnym, a także sposobu jego wykorzystania.

Jak zdjęcia satelitarne są przydatne w rolnictwie?

Przez większość historii ludzkości rolnictwo było nauką i praktyką ściśle związaną z ziemią. Jednak obecnie zasięg rolnictwa znacznie się rozszerzył, docierając do satelitów krążących wokół Ziemi. Ale jak satelity wpływają na sposób, w jaki uprawiamy rośliny i produkujemy żywność?

Odpowiedź leży w czynnikach, od których zależy rolnictwo, mianowicie glebie, pogodzie, temperaturze, strukturze opadów, rozwoju upraw, topografii itd.

Satelity i technologie kosmiczne pozwalają nam łatwo mierzyć i monitorować te czynniki z poziomu ekranów komputerów, a uzyskane w ten sposób informacje mogą być wykorzystane do planowania odpowiednich interwencji rolniczych.

Wykorzystanie satelitów w rolnictwie to szybko rozwijająca się praktyka. Przeszła ona od prostego gromadzenia informacji do faktycznego wykonywania precyzyjnych prac rolniczych, na przykład wykorzystania traktorów z GPS do zbiorów.

Należy zauważyć, że satelity służą głównie do generowania precyzyjnych danych geoprzestrzennych obiektów zainteresowania – pól uprawnych, a w naszym przypadku upraw. Osiąga się to poprzez połączenie więcej niż trzech satelitów i koncepcję znaną jako trilateracja.

Co więcej, aby mierzyć i monitorować wymienione powyżej czynniki, satelity są wyposażone w różnego rodzaju czujniki o wysokiej wydajności. To właśnie dzięki połączeniu tych mechanizmów satelity stały się tak użyteczne we współczesnym rolnictwie.

Czym jest obrazowanie hiperspektralne w rolnictwie precyzyjnym?

Obrazowanie hiperspektralne to proces uzyskiwania danych o obiekcie poprzez rejestrowanie różnych sygnatur widmowych z całego spektrum elektromagnetycznego światła, a nie tylko pasma światła odbitego od obiektu, które możemy zobaczyć.

Rejestrowanie tych sygnatur widmowych odbywa się za pomocą specjalistycznych czujników kamer umieszczonych na satelitach.

W rolnictwie obrazowanie hiperspektralne opiera się na fakcie, że niemal wszystkie rodzaje upraw wykazują różne sygnatury widmowe na różnych etapach cyklu życiowego i w różnych warunkach fizjologicznych. Różnice te można przypisać oczekiwanym lub nieoczekiwanym obserwacjom.

W przypadku nieoczekiwanych wyników, różnice można przypisać kilku czynnikom środowiskowym lub organizacyjnym, które zmieniły warunki fizjologiczne roślin. Może to być pomocne w wykrywaniu:

• Poziom wilgotności gleby
• Kilka chorób
• Skład upraw dla systemów wieloplonowych
• Zarażenie chwastami
• Poziom składników odżywczych w glebie itp.

Dzięki dokładnemu badaniu i analizie tych ustaleń, rolnik może łatwo dostosować swoje działania, aby zoptymalizować produkcję w czasie i przestrzeni. W pewnym sensie obrazowanie hiperspektralne pozwala rolnikom zrozumieć, czego potrzebuje uprawa.

Proces obrazowania w rolnictwie odbywa się z poziomu gruntu lub z powietrza. W przypadku gruntu obrazowanie wykonuje się za pomocą robotów lub pojazdów wyposażonych w czujniki hiperspektralne. Do obrazowania hiperspektralnego z powietrza wykorzystuje się drony (UAV) oraz zdjęcia satelitarne.

Ponieważ mechanizm działania obrazowania hiperspektralnego polega na precyzyjnym pomiarze światła i jego pasm widmowych, nawet niewielki ruch lub nieregularność w systemie może znacznie zaburzyć wyniki i spowodować więcej szkody niż pożytku.

Dlatego kluczowe jest korzystanie z niezawodnych i dokładnych systemów i usług w przypadku wszelkich operacji rolniczych z wykorzystaniem obrazowania hiperspektralnego. Wreszcie, zastosowanie obrazowania hiperspektralnego w rolnictwie jest najbardziej efektywne, gdy jest ono regularnie stosowane w wielu cyklach uprawowych, co pozwala na dokładniejsze zrozumienie i monitorowanie upraw.

W jaki sposób satelitarne obrazy widmowe pomagają rolnikom precyzyjnym?

Satelity i związane z nimi technologie nie tylko pomagają rolnikom skutecznie zarządzać swoimi gospodarstwami, ale także zmieniają sposób, w jaki prowadzona jest działalność rolnicza na całym świecie.

Satelity dają rolnikom wgląd i wgląd w całe ich pola uprawne z perspektywy, o jakiej mogliby tylko pomarzyć jeszcze kilkadziesiąt lat temu. Oto kilka sposobów, w jakie satelity pomagają rolnikom w efektywnym i zrównoważonym zarządzaniu gospodarstwami:

• Mapowanie: Pierwszym krokiem w rolnictwie precyzyjnym z wykorzystaniem satelitów jest dokładne zmapowanie całej działki. Jest to szczególnie korzystne w przypadku dużych gruntów rolnych, które umożliwiają rolnikom identyfikację i priorytetyzację gruntów na podstawie ich charakterystyki przestrzennej.
• Pomiar i badanie: Kamery wielospektralne i czujniki zamontowane na satelitach bezpośrednio lub pośrednio dokonują pomiaru szerokiej gamy ważnych parametrów użytków rolnych, takich jak stan zdrowia upraw, odżywienie, stres wodny gleby, etap sadzenia, wzorce pogodowe, choroby itp.
• Wykonywanie i monitorowanie: Przechodząc dalej, dane satelitarne i ich funkcjonalności są przydatne w automatyzacji maszyn technologicznych i pozwalają na precyzyjne dostosowywanie dawek nawożenia i schematów nawadniania. Co więcej, narastające w miarę upływu czasu obrazy odzwierciedlają charakterystykę gruntów rolnych, a także środowisko. Pomaga to przewidywać przyszłe zdarzenia oraz planować i przygotowywać się z wyprzedzeniem, aby zmaksymalizować szanse na minimalizację ekstremalnych strat spowodowanych czynnikami takimi jak susze, zmiany klimatu, epidemie chorób itp.

Jego zastosowanie w rolnictwie, w tym obrazy hiperspektralne, mieści się w szerokim kontekście rolnictwa precyzyjnego. Dlatego zdjęcia satelitarne rzadko są wykorzystywane w izolacji i stanowią raczej jeden z elementów Internetu Rzeczy (IoT) wykorzystywanego w rolnictwie precyzyjnym.

Zdjęcia satelitarne w połączeniu z danymi naziemnymi, sztuczną inteligencją, analizą dużych zbiorów danych i rozpowszechnianiem danych aż do poziomu rolników za pomocą smartfonów i usług aplikacyjnych.

Dokładniej rzecz ujmując, obrazowanie wysokospektralne w rolnictwie umożliwia następujące działania:

1. Wykrywanie stanu zdrowia upraw:

Różne rodzaje wskaźników roślinności, obliczane na podstawie wielospektralnych obrazów satelitarnych, służą do zrozumienia, wykrywania i monitorowania stanu zdrowia upraw. Jak wspomniano wcześniej, różne warunki zdrowotne lub ich wigor powodują absorpcję lub odbicie światła o różnych długościach fal.

Czujniki rejestrują i obliczają wskaźniki, a najlepszy z nich może być wykorzystany w czasie niemal rzeczywistym do opracowania odpowiednich strategii zarządzania. Aby dowiedzieć się więcej o różnych rodzajach wskaźników roślinności i wybrać odpowiedni, przeczytaj ten artykuł. Blog GeoPard.

2. Stan i właściwości gleby:

Podobnie jak rośliny uprawne i ich liście wykazują odmienne charakterystyki spektralne w zależności od stanu zdrowia, tak samo zmiany w glebie i jej właściwościach przekładają się na różne widmo światła odbitego przez czujniki umieszczone w powietrzu.

Na przykład wskaźnik jasności gleby (Soil Brightness Index) jest jednym z takich wskaźników, służących do pomiaru i mapowania właściwości gleby. Ponieważ właściwości gleby, takie jak wilgotność, poziom składników odżywczych, tekstura, podatność na erozję i pH, odgrywają ogromną rolę w ogólnym sukcesie lub porażce całego systemu rolniczego, ważne jest dokładne i regularne mapowanie, zarządzanie i monitorowanie stanu gleby.

Systematyczne pobieranie próbek gleby może zapewnić dokładniejszy opis jej właściwości, jednak w przypadku dużych obszarów może być kosztowne i nieskuteczne.

W rezultacie najlepszym podejściem jest połączenie obrazowania hiperspektralnego z systematycznym pobieraniem próbek gleby metodą siatki, co pozwala uzyskać dokładną i wiarygodną mapę różnych właściwości gleby.

Można go następnie wykorzystać do nawożenia VRA. To podejście jest stosowane przez Analiza danych glebowych rozwiązanie dostarczone przez GeoPard Rolnictwo.

3. Wzrost upraw i wykrywanie typów upraw/odmian

Zastosowanie wielospektralnych obrazów satelitarnych w celu zrozumienia i monitorowania wzrostu upraw oraz ich składu jest niezbędne w przypadku stosowania wielosystemowych upraw w dużych gospodarstwach rolnych.

W dużych gospodarstwach rolnych, na różnych obszarach ziemi mogą występować lokalne czynniki środowiskowe, które powodują odchylenia od normalnego wzorca wzrostu. Co więcej, niepożądane rośliny, takie jak chwasty, mogą rosnąć na obszarach, które negatywnie wpływają na wzrost głównych upraw.

Aby monitorować wszystkie te problemy i mieć pewność, że cała działka przyniesie optymalne rezultaty, wielospektralne obrazy satelitarne generują warstwy danych, które można porównywać i podejmować świadome decyzje.

Oprócz tych typowych zastosowań obrazowania HS, inne zastosowania obejmują wczesne wykrywanie powodzi i ostrzeganie przed nimi, wykrywanie pożarów, monitorowanie zwierząt gospodarskich i tak dalej.

Podsumowując, hiperspektralne obrazy satelitarne mają ogromny potencjał i zastosowania w rolnictwie, a także w jego przekształceniu w zaawansowaną praktykę pozwalającą sprostać rosnącym wyzwaniom XXI wieku.

Rolnicy mogą na wiele sposobów wykorzystać to potężne narzędzie i sprawić, że ich praktyki agronomiczne staną się łatwiejsze, skuteczniejsze, zrównoważone i co najważniejsze – dochodowe.

Jednakże oczywiste jest również, że jego stosowanie wymaga wysokiego poziomu precyzji i wiedzy, a rolnicy muszą mieć pewność, że korzystają z niezawodnej platformy dostawcy usług rolniczych, charakteryzującej się wysoką wydajnością operacyjną i fachową wiedzą techniczną.

Firma GeoPard Agriculture oferuje szeroką gamę rozwiązań rolniczych, które w pełni wykorzystują zakres wielospektralnych obrazów satelitarnych, takich jak Landsat, Sentinel i Planet.

Zastosowane technologie charakteryzują się bardzo wysoką dokładnością, rozdzielczością 3 m i bazą danych obrazów obejmującą kilka lat, co pozwala na ustalenie trendów wegetacji i strefy zarządzania dla Twoich gruntów rolnych.

Inne możliwości potężnego silnika GeoPard obejmują przetwarzanie w czasie niemal rzeczywistym Monitorowanie upraw I Dane plonu wykorzystując najnowsze obrazy, które można łatwo wizualizować na platformach chmurowych w sieci i na urządzeniach mobilnych.

Wykorzystując wszystkie te informacje i warstwy danych, GeoPard analizuje ogólne cechy produktywności gruntów rolnych i zaleca zmienne stawki nakładów, takie jak nawóz, nawadnianie, lub gatunków roślin uprawnych na Twojej ziemi rolnej w celu udoskonalenia praktyk agrotechnicznych z perspektywy zrównoważonego rozwoju i konkurencyjności finansowej.

Często zadawane pytania

1. Jak zdobyć zdjęcia satelitarne gospodarstwa?

Aby uzyskać obrazy dla swojego gospodarstwa, zacznij od zbadania renomowanych dostawców oferujących usługi ukierunkowane na rolnictwo, takich jak GeoPard. Wybierz odpowiedni plan usług, biorąc pod uwagę takie czynniki, jak rozdzielczość obrazu i częstotliwość aktualizacji. Po wykupieniu subskrypcji uzyskaj dostęp do obrazów za pośrednictwem platformy lub narzędzi dostawcy i pobierz obrazy dla swojego obszaru gospodarstwa. Wykorzystaj te obrazy do monitorowania stanu upraw, identyfikacji obszarów wymagających uwagi i podejmowania świadomych decyzji w celu optymalizacji praktyk zarządzania gospodarstwem.

2. Dlaczego zdjęcia satelitarne są pomocne w zrozumieniu sieci pokarmowych?

Jest pomocny w zrozumieniu sieci pokarmowych z kilku powodów. Po pierwsze, zapewnia szeroko zakrojony obraz powierzchni Ziemi, umożliwiając badaczom obserwację i monitorowanie dużych obszarów i ekosystemów. Obrazy te mogą pomóc w identyfikacji kluczowych cech siedlisk, takich jak wzorce roślinności czy procesy oceanograficzne, które wpływają na rozmieszczenie i liczebność organizmów w sieciach pokarmowych. Ponadto ułatwiają śledzenie zmian pokrycia terenu i zmiennych klimatycznych, które są istotnymi czynnikami wpływającymi na dynamikę sieci pokarmowych.