Wykrywanie chmur i cieni w rolnictwie

Wykrywanie chmur i cieni jest jednym z najważniejszych zadań w analitycznych rozwiązaniach teledetekcyjnych.

Jeśli cały obraz satelitarny jest czysty w strefie 90%, istnieje nadal 10% prawdopodobieństwo, że Twoje pole będzie pokryte chmurami lub cieniami. Działa to również w drugą stronę – wiele systemów nie przetwarza obrazów z chmurami powyżej strefy 70% – chociaż pozostałe 30% mogą pomóc agronomowi lub rolnikowi w podjęciu właściwej decyzji w trakcie sezonu.

W GeoPard rozwiązujemy ten problem za pomocą kilku algorytmów uczenia maszynowego, które działają z bardzo dużą dokładnością.

Maskę chmur i maskę cienia definiujemy na poziomie całego obrazu, a dla każdej pary pole-obraz rozważamy, jaki procent pola jest pokryty chmurami lub cieniami chmur.

W analityce automatycznej wykorzystujemy wyłącznie obrazy całkowicie pozbawione chmur dla określonego pola, co pozwala użytkownikowi podejmować decyzje na podstawie wieloletniej analizy.

Użytkownik GeoPard ma możliwość przeglądania i samodzielnego uruchamiania analiz, nawet w przypadku częściowo zachmurzonych obrazów.

Może to być nadal bardzo przydatne, na przykład w trakcie sezonu, w celu zastosowania oprysków o zmiennym dawkowaniu środkami ochrony roślin na podstawie najnowszego zdjęcia satelitarnego, na którym 10% powierzchni pola znajduje się pod chmurami. Oznacza to, że dla 90% powierzchni pola decyzja będzie podejmowana na podstawie zweryfikowanych danych.

Powiązane:  Znormalizowany Wskaźnik Różnicowy Wilgotności

Użytkownicy GeoPard mogą również łatwo sprawdzać obrazy źródłowe na poziomie regionalnym w widoku bliskiej podczerwieni, co pomaga odróżnić czysty teren od chmur i cieni (patrz załączony obrazek).

Filtr chmury w interfejsie użytkownika znajduje się w górnym menu modułu “Monitorowanie satelitarne”, zobacz załączone zrzuty ekranu.

Należy pamiętać, że firmy z sektora rolnictwa cyfrowego wciąż mogą mieć problemy z prawidłowym wykrywaniem chmur i cieni. Na załączonym zrzucie ekranu jedna z takich firm tworzy mapę nawożenia VR w oparciu o dane dotyczące chmur i cieni. Zatem niewłaściwa mapa prowadzi do błędnych decyzji agronomicznych i ostatecznie do błędnych rezultatów.

GeoPard wykrywa chmury i cienie z wysoką dokładnością i nie sugeruje podejmowania decyzji o zmiennej częstotliwości na podstawie chmur. Zawsze możesz przeglądać obrazy źródłowe w różnych widokach i indeksach, a także oddalać obraz, aby zobaczyć go w całej okazałości.

Nie wszystkie rozwiązania są takie same, wybierz najlepsze opcje dostępne na rynku!

Czym jest detekcja chmur w rolnictwie precyzyjnym?

Detekcja chmur w rolnictwie precyzyjnym odnosi się do procesu identyfikacji i monitorowania zachmurzenia na obszarach rolniczych z wykorzystaniem technologii teledetekcji. Chmury mogą znacząco wpływać na praktyki rolnicze i wydajność upraw, dlatego ich wykrywanie i analiza mają kluczowe znaczenie dla efektywnego zarządzania gospodarstwem rolnym.

Polega ona na wykorzystaniu różnych czujników, takich jak satelity, drony czy instrumenty naziemne, do rejestrowania obrazów pól uprawnych. Czujniki te rejestrują dane w postaci światła widzialnego i podczerwonego, które można analizować w celu określenia obecności i charakterystyki chmur.

Jego głównym celem w rolnictwie precyzyjnym jest ocena przestrzennego i czasowego rozkładu chmur nad obszarami rolniczymi.

Informacje te pomagają rolnikom i agronomom podejmować świadome decyzje dotyczące nawadniania, nawożenia, zwalczania szkodników i innych praktyk rolniczych. Dzięki zrozumieniu zachmurzenia rolnicy mogą optymalizować alokację zasobów i minimalizować ryzyko uszkodzenia upraw lub spadku plonów.

Algorytmy wykrywania chmur analizują przechwycone obrazy w celu odróżnienia pikseli chmur od pikseli niebędących chmurami.

Algorytmy te wykorzystują różne techniki, takie jak progowanie, analiza widmowa i uczenie maszynowe, aby dokładnie identyfikować i klasyfikować formacje chmur.

Wynikiem działania algorytmów są zazwyczaj takie dane, jak procent zachmurzenia, klasyfikacja typów chmur i wzorce ruchu chmur.

Po wykryciu chmur i określeniu ich cech rolnicy mogą wykorzystać te informacje do wdrożenia technik rolnictwa precyzyjnego.

Na przykład, jeśli nad określonym obszarem pola zostanie wykryta chmura, rolnicy mogą opóźnić nawadnianie lub stosowanie pestycydów w tym regionie do czasu jej ustąpienia. Synchronizując działania rolnicze z ruchem chmur, rolnicy mogą zoptymalizować wykorzystanie zasobów i zminimalizować zbędne nakłady.

Jest to szczególnie przydatne w regionach o dużym zachmurzeniu lub gdzie warunki pogodowe ulegają szybkim zmianom. Dzięki stałemu monitorowaniu zachmurzenia rolnicy mogą dostosowywać swoje praktyki rolnicze w czasie rzeczywistym, dostosowując je do aktualnych warunków pogodowych.

Podsumowując, detekcja chmur w rolnictwie precyzyjnym odgrywa kluczową rolę w optymalizacji praktyk rolniczych i zarządzaniu zasobami. Dzięki dokładnej identyfikacji i monitorowaniu zachmurzenia rolnicy mogą podejmować świadome decyzje, aby zwiększyć wydajność upraw, zmniejszyć straty środków produkcji i ograniczyć ryzyko związane ze zmieniającymi się warunkami pogodowymi.