Wykorzystanie przyciętych danych rastrowych w agrobiznesie

Przycięte dane rastrowe oparte na granicach pól brzmią bardzo prosto. Niektóre źródła danych to rastry z pikselami i rozdzielczością 3 m/10 m/30 m, inne – to wektory z wielokątami lub multiwielokątami.

Dokładne ustalenie granic przyciętych danych rastrowych jest trudne. Domyślnym wyjściem większości systemów GIS i oprogramowania do precyzyjnego rolnictwa jest pikselowany raster. Precyzyjna analiza danych blisko granicy pola pomaga lepiej zrozumieć, na przykład, stan koron drzew czy wartość nachylenia. 

Przykłady pikselizowanych rastrów:

Czy można go udoskonalić i uczynić bardziej dokładnym?

Tak, GeoPard to umożliwia i udostępnia dane do dalszej integracji za pośrednictwem API. Oto kilka przykładów:

• Wycinek surowych obrazów satelitarnych (widoki RedGreenBlue i NearInfrared) na podstawie granic pola:

• Wycinek obrazów satelitarnych z indeksem roślinności, takim jak WDRVI, opartym na granicy pola:

• Wycinek zbioru danych topografii cyfrowej (wysokość i chropowatość) na podstawie granicy pola:

Jak to wygląda w interfejsie GeoPard i jak można to zintegrować z rozwiązaniem rolniczym:

My w GeoPard rozumiemy wartość takich szczegółów i nieustannie pracujemy nad udoskonaleniem rozwiązań.

Czym są dane rastrowe?

Dane rastrowe to rodzaj cyfrowych danych obrazowych, które są reprezentowane przez siatkę pikseli lub komórek, gdzie każda komórka odpowiada określonej lokalizacji na powierzchni Ziemi. Każdemu pikselowi w obrazie rastrowym przypisana jest wartość reprezentująca określony atrybut lub cechę danej lokalizacji, taką jak wysokość, temperatura lub pokrycie terenu.

Jest powszechnie stosowany w systemach informacji geograficznej (GIS) i aplikacjach teledetekcyjnych do reprezentacji i analizy różnych typów danych przestrzennych. Można go gromadzić z różnych źródeł, w tym zdjęć satelitarnych i lotniczych, aparatów cyfrowych oraz czujników naziemnych.

Dane są często przechowywane w różnych formatach, takich jak GeoTIFF, JPEG i PNG, które zostały zaprojektowane z myślą o wydajnej kompresji i przechowywaniu danych. Oprogramowanie GIS i narzędzia do przetwarzania obrazu mogą być wykorzystywane do manipulowania danymi i ich analizy, na przykład poprzez wykonywanie obliczeń na wartościach pikseli lub stosowanie filtrów w celu udoskonalenia określonych cech.

Przykłady zastosowań obejmują mapowanie użytkowania gruntów i pokrycia terenu, analizę zmian roślinności na przestrzeni czasu i przewidywanie plonów na podstawie czynników środowiskowych.

Jak dane rastrowe są wykorzystywane w rolnictwie precyzyjnym?

Jest to niezbędny element rolnictwa precyzyjnego, ponieważ dostarcza szczegółowych informacji o kondycji upraw, właściwościach gleby i czynnikach środowiskowych, które można wykorzystać do podejmowania bardziej świadomych decyzji dotyczących zarządzania uprawami. Oto kilka przykładów wykorzystania danych rastrowych w rolnictwie precyzyjnym:

• Analiza stanu zdrowia upraw: Dane teledetekcyjne w postaci obrazów satelitarnych lub zdjęć z dronów można wykorzystać do generowania warstw danych, które przedstawiają wskaźniki roślinności, takie jak NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) lub NDRE (Normalized Difference Red Edge). Wskaźniki te pomagają zidentyfikować obszary pola ze zdrową roślinnością, a także obszary, na których uprawy mogą być narażone na stres z powodu chorób, szkodników lub niedoborów składników odżywczych.
• Analiza gleby: Dane glebowe, takie jak wilgotność gleby czy jej tekstura, można gromadzić za pomocą czujników generujących warstwy danych. Warstwy te mogą pomóc w identyfikacji obszarów pola o zróżnicowanych właściwościach glebowych, co może pomóc w podejmowaniu decyzji dotyczących nawożenia, nawadniania i innych praktyk związanych z zarządzaniem glebą.
• Analiza środowiskowa: Warstwy danych, które pokazują czynniki środowiskowe, takie jak temperatura, opady i prędkość wiatru, mogą być wykorzystane do modelowania wzrostu upraw i przewidywania plonów. Warstwy te mogą również pomóc w identyfikacji obszarów pola podatnych na erozję, powodzie lub inne problemy środowiskowe.
• Zastosowanie zmiennej stawki: Można go używać do generowania map recepturowych dla zmiennego dawkowania środków ochrony roślin, takich jak nawozy czy pestycydy. Stosując środki ochrony roślin w zróżnicowanych dawkach, w zależności od potrzeb poszczególnych obszarów pola, rolnicy mogą zmniejszyć straty i zoptymalizować wzrost upraw.

Ogólnie rzecz biorąc, dane rastrowe stanowią kluczowe narzędzie w rolnictwie precyzyjnym, gdyż dostarczają szczegółowych informacji o stanie upraw i gleby, które można wykorzystać do podejmowania bardziej świadomych decyzji dotyczących zarządzania uprawami.