Categorie: Imagini satelitare

Bine ați venit în secțiunea Imagini Satelitare în Agricultură de pe site-ul nostru! Aici veți găsi o colecție extinsă de imagini satelitare de înaltă rezoluție, concepute special pentru fermieri, agronomi și cercetători interesați de utilizarea acestora în agricultura de precizie.

Imaginile noastre din satelit sunt realizate cu tehnologie avansată de teledetecție, permițându-ne să capturăm informații detaliate despre sănătatea culturilor, nivelul de umiditate și alți factori importanți care influențează producția agricolă. Imaginile noastre vă pot ajuta să luați decizii informate cu privire la managementul culturilor, irigații și alte aspecte critice ale agriculturii.

Prin secțiunea noastră Imagini din Satelit în Agricultură, puteți accesa imagini cu diverse regiuni agricole, culturi și practici agricole. Imaginile noastre sunt însoțite de analize detaliate și perspective de la echipa noastră de experți, oferindu-vă informațiile necesare pentru a vă optimiza practicile agricole și pentru a vă îmbunătăți recoltele.

Indiferent dacă sunteți un fermier la scară mică sau o mare întreprindere agricolă, această secțiune este o resursă valoroasă pentru îmbunătățirea productivității agricole. Înțelegem că agricultura este un domeniu complex și dinamic și ne străduim să oferim cele mai precise și actualizate informații pentru a vă ajuta să reușiți.

Site-ul nostru este conceput pentru a fi ușor de utilizat și navigat, asigurându-vă că puteți găsi rapid informațiile de care aveți nevoie. De asemenea, oferim o gamă de instrumente și resurse pentru a vă ajuta să profitați la maximum de acesta, inclusiv tutoriale, materiale de instruire și suport tehnic.

Ghid și Actualizări Imagini Satelitare

Model automat de detectare a limitelor câmpurilor pentru agricultura de precizie de la GeoPard

Postat pe de Muhammad Farjad

GeoPard a finalizat cu succes dezvoltarea unui model automat de detectare a limitelor câmpurilor folosind imagini satelitare multianuale, detectarea precisă a norilor și a umbrelor și algoritmi avansați proprietari, inclusiv rețele neuronale profunde.

Modelul de detectare pe teren GeoPard a atins o precizie de ultimă generație de 0,975 pe metrica Intersecție peste Uniune (IoU), validate în diverse regiuni și tipuri de culturi la nivel global.

Vedeți aceste imagini pentru a vedea rezultatele din Germania (suprafața medie a terenului este de 7 hectare):

1 - Imagine brută Sentinel-2

1 – Imagine brută Sentinel-2

3 - Limite de câmp segmentate

2 – Imagine Sentinel-2 de super-rezoluție de la GeoPard (rezoluție de 1 metru)

2 - Imagine Sentinel-2 de super-rezoluție de la GeoPard

3 – Limite de câmp segmentate, 0.975 Metrica de precizie a intersecției peste uniune (IoU), în mai multe regiuni internaționale și tipuri de culturi.

Integrarea în API-ul nostru și în aplicația GeoPard va fi disponibilă în curând. Această metodă automatizată și rentabilă ajută la prezicerea randamentelor, aduce beneficii organizațiilor guvernamentale și asistă marii proprietari de terenuri care trebuie adesea să actualizeze limitele câmpurilor între sezoane.

Abordarea GeoPard utilizează tendințele vegetației culturilor multianuale utilizând analiza multifactorială și rotația culturilor.

 

Modelul este accesibil prin intermediul API-ul GeoPard pe bază de plată în funcție de utilizare, oferind flexibilitate fără a fi nevoie de abonamente costisitoare.

 

Ce este Delimitarea Limitelor de Câmp?

Delimitarea limitelor terenurilor se referă la procesul de identificare și cartografiere a limitelor terenurilor agricole sau ale parcelelor de teren. Aceasta implică utilizarea diverselor tehnici și surse de date pentru a demarca limitele terenurilor individuale sau ale parcelelor agricole.

În mod tradițional, limitele câmpurilor erau delimitate manual de către fermieri sau proprietari de terenuri, pe baza cunoștințelor și observațiilor lor.

Cu toate acestea, odată cu progresele tehnologice, în special în teledetecție și sisteme informaționale geografice (GIS), metodele automatizate și semiautomatizate au devenit din ce în ce mai răspândite.

O abordare comună este analiza imaginilor din satelit sau aeriene. Imaginile de înaltă rezoluție captate de sateliți sau aeronave pot oferi informații detaliate despre peisaj, inclusiv limitele dintre diferite parcele de teren.

Algoritmi de procesare a imaginilor pot fi aplicați acestor imagini pentru a detecta caracteristici distincte, cum ar fi modificări ale tipului de vegetație, culorii, texturii sau modelelor care indică prezența limitelor câmpului.

O altă tehnică implică utilizarea datelor LiDAR (Light Detection and Ranging), care utilizează fascicule laser pentru a măsura distanța dintre senzor și suprafața Pământului.

Datele LiDAR pot oferi informații detaliate despre altitudine și topografie, permițând identificarea variațiilor subtile ale terenului care pot corespunde limitelor câmpului.

În plus, sistemele informaționale geografice (GIS) joacă un rol crucial în delimitarea limitelor terenurilor.

Software-ul GIS permite integrarea și analiza diferitelor straturi de date, inclusiv imagini din satelit, hărți topografice, înregistrări ale proprietății funciare și alte informații relevante. Prin combinarea acestor surse de date, GIS poate ajuta la interpretarea și identificarea limitelor terenurilor.

Delimitarea precisă a terenului este esențială din mai multe motive. Aceasta facilitează o mai bună gestionare a resurselor agricole, permite tehnici de agricultură de precizie și sprijină planificarea și implementarea practicilor agricole precum irigarea, fertilizarea și combaterea dăunătorilor.

Datele precise privind limitele terenurilor ajută, de asemenea, la administrarea terenurilor, planificarea utilizării terenurilor și respectarea reglementărilor agricole.

Cum este util?

Joacă un rol crucial în agricultură și gestionarea terenurilor, oferind mai multe beneficii și o importanță susținută de dovezi și cifre globale. Iată câteva puncte cheie:

1. Agricultură de precizie: Limitele precise ale câmpurilor ajută la implementarea tehnicilor de agricultură de precizie, în care resurse precum apa, îngrășămintele și pesticidele sunt direcționate cu precizie către zone specifice din cadrul câmpurilor.

Conform unui raport al Băncii Mondiale, tehnologiile agriculturii de precizie au potențialul de a crește randamentele culturilor cu până în 20% și de a reduce costurile factorilor de producție cu 10-20%.

2. Gestionare eficientă a resurselor: Permite fermierilor să gestioneze mai bine resursele prin optimizarea sistemelor de irigații, ajustarea practicilor de fertilizare și monitorizarea sănătății culturilor. Această precizie reduce risipa de resurse și impactul asupra mediului.

Organizația pentru Alimentație și Agricultură (FAO) estimează că practicile agriculturii de precizie pot reduce consumul de apă cu 20-50%, consumul de îngrășăminte cu 10-20% și utilizarea pesticidelor cu 20-30%.

3. Planificarea utilizării terenurilor: Datele precise privind limitele terenurilor agricole sunt esențiale pentru planificarea utilizării terenurilor, asigurând utilizarea eficientă a terenurilor agricole disponibile. Acestea permit factorilor de decizie și administratorilor de terenuri să ia decizii informate privind alocarea terenurilor, rotația culturilor și zonarea.

Acest lucru poate duce la creșterea productivității agricole și la îmbunătățirea securității alimentare. Un studiu publicat în Journal of Soil and Water Conservation a constatat că o planificare eficientă a utilizării terenurilor ar putea crește producția alimentară globală cu 20-67%.

4. Subvenții și asigurări agricole: Multe țări oferă subvenții agricole și programe de asigurări bazate pe limitele terenurilor. Delimitarea precisă ajută la determinarea suprafețelor de teren eligibile, la asigurarea unei distribuții echitabile a subvențiilor și la calcularea corectă a primelor de asigurare.

De exemplu, Politica Agricolă Comună (PAC) a Uniunii Europene se bazează pe limite precise ale câmpurilor pentru calcularea subvențiilor și monitorizarea conformității.

5. Administrarea terenurilor și limitele legale: Delimitarea limitelor terenurilor în agricultură este crucială pentru administrarea terenurilor, drepturile de proprietate și soluționarea litigiilor funciare. Hărțile precise ale limitelor terenurilor ajută la stabilirea proprietății legale, la susținerea sistemelor de înregistrare funciară și la facilitarea tranzacțiilor funciare transparente.

Banca Mondială estimează că doar 30% din populația lumii deține drepturi documentate legal asupra terenurilor sale, subliniind importanța unor date fiabile privind limitele câmpurilor pentru o proprietate funciară sigură.

6. Conformitate și sustenabilitate de mediu: Limitele precise ale câmpurilor ajută la monitorizarea conformității, asigurând respectarea reglementărilor de mediu și a practicilor agricole durabile.

Acesta ajută la identificarea zonelor tampon, a ariilor protejate și a zonelor predispuse la eroziune sau contaminare a apei, permițând fermierilor să ia măsurile adecvate. Respectarea standardelor de mediu sporește sustenabilitatea și reduce impactul negativ asupra ecosistemelor.

Conform FAO, practicile agricole durabile pot reduce anual până la 6 miliarde de tone de emisii de gaze cu efect de seră.

Aceste aspecte ilustrează utilitatea și importanța sa în agricultură și gestionarea terenurilor. Dovezile și cifrele globale prezentate susțin impactul pozitiv pe care îl poate avea asupra eficienței resurselor, planificării utilizării terenurilor, cadrelor juridice, sustenabilității mediului și productivității agricole generale.

Pe scurt, delimitarea limitelor terenurilor agricole în agricultură este procesul de identificare și cartografiere a limitelor terenurilor agricole sau ale parcelelor de teren. Se bazează pe diverse tehnici, cum ar fi analiza imaginilor din satelit, datele LiDAR și GIS, pentru a defini și demarca cu precizie aceste limite, permițând o gestionare eficientă a terenurilor și practici agricole.

Imagini planetare (zilnic, rezoluție 3m) pentru crearea zonelor de management

Postat pe de dementievgeopard

Accesul la imaginile planetare a devenit mai simplu, mai rapid și mai accesibil cu GeoPard Agriculture. Din august 2022, GeoPard a lansat funcționalitatea de a căuta și analiza doar imaginile planetare solicitate din intervalul de date preferat de utilizator.

Așadar, un utilizator GeoPard solicită doar imaginile preferate ale planetei și le poate utiliza în instrumentele analitice GeoPard.

Imaginile planetelor se extind Sentinel și Landsat acoperiri (furnizate în mod implicit) și pot fi combinate cu alte straturi de date (seturi de date pentru utilaje de recoltare/stropire/semănare, profil topografic) prin intermediul straturilor existente Multistrat, Multianuală, și Instrumente pentru ecuații. 

 

Imagini planetare pentru crearea zonelor de management

 

Planetă este cea mai mare rețea de sateliți de observare a Pământului care furnizează un set de date globale aproape zilnic și permite obținerea de date din imagini satelitare de înaltă rezoluție și de înaltă frecvență.

Zone de gestionare bazate pe imagini Planet Scope (rezoluție 3,5 m).

Citește mai multe despre GeoPard / Parteneriatul Planetar.

Ce sunt imaginile planetare și ce sunt utilizate pentru crearea zonelor de management?

Se referă la imaginile satelitare furnizate de Planet Labs, o companie privată care operează o flotă de sateliți mici numiți Doves. Acești sateliți captează zilnic imagini de înaltă rezoluție ale suprafeței Pământului. Termenul “rezoluție de 3 m” înseamnă că fiecare pixel din imagine reprezintă o suprafață de 3×3 metri pe sol. Acest nivel de detaliu permite analiza detaliată și monitorizarea diferitelor caracteristici și schimbări de pe suprafața Pământului.

Când vine vorba de crearea zonelor de gestionare, imaginile Planet Imagery cu o rezoluție zilnică de 3m pot fi extrem de benefice pentru diverse industrii și aplicații, cum ar fi:

  • AgriculturăImaginile de înaltă rezoluție pot ajuta la crearea unor zone de gestionare în agricultură, unde diferite zone ale unui câmp pot necesita tratamente diferite, cum ar fi irigarea, fertilizarea sau combaterea dăunătorilor. Prin analizarea imaginilor, fermierii pot identifica tipare legate de sănătatea culturilor, umiditatea solului și alți factori, permițându-le să ia decizii mai bune cu privire la alocarea resurselor.
  • Managementul mediului: Imaginile din satelit pot fi utilizate pentru a identifica și monitoriza zonele sensibile din punct de vedere ecologic, cum ar fi zonele umede, pădurile și habitatele faunei sălbatice. Aceste informații pot fi folosite pentru a crea zone de gestionare care protejează aceste zone și asigură practici durabile de utilizare a terenurilor.
  • Planificare urbană: Imaginile de înaltă rezoluție pot ajuta planificatorii urbani să identifice zonele de creștere, modelele de utilizare a terenurilor și dezvoltarea infrastructurii. Aceste informații pot fi utilizate pentru a crea zone de management care să ghideze dezvoltarea viitoare și să asigure utilizarea eficientă a resurselor.
  • Gestionarea dezastrelor: Imaginile din satelit pot ajuta la identificarea și monitorizarea zonelor predispuse la dezastre, cum ar fi zonele inundabile sau focarele de incendii de vegetație. Se pot crea zone de gestionare pentru a stabili rute de evacuare, a aloca resurse pentru răspunsul în caz de dezastre și a fundamenta politicile de utilizare a terenurilor care să minimizeze riscul unor dezastre viitoare.
  • Managementul resurselor naturale: Imaginile de înaltă rezoluție pot ajuta la monitorizarea și gestionarea resurselor precum apa, mineralele și pădurile. Prin identificarea zonelor cu valoare ridicată sau deficitare a resurselor, se pot crea zone de gestionare pentru a asigura utilizarea durabilă și conservarea acestor resurse.

În concluzie, Planet Imagery, cu o rezoluție zilnică de 3m, reprezintă un instrument valoros pentru crearea de zone de management în diverse domenii, oferind informații actualizate și detaliate care pot ajuta factorii de decizie să optimizeze alocarea resurselor și să asigure practici durabile de utilizare a terenurilor.

Întrebări frecvente

1. Ce poate ajuta la stabilirea utilizării imaginilor?

Utilizarea imaginilor poate ajuta la stabilirea unui sistem agricol mai eficient și mai eficace. Prin utilizarea de tehnologii precum dronele sau imaginile din satelit, imaginile pot oferi informații valoroase despre sănătatea culturilor, condițiile solului și nevoile de irigații.

Ajută la identificarea zonelor de interes, cum ar fi infestările cu dăunători sau deficiențele de nutrienți, permițând fermierilor să ia măsuri specifice. În plus, imaginile ajută la monitorizarea creșterii și dezvoltării culturilor, permițând luarea unor decizii precise și maximizarea randamentelor. 

Cum ajută imaginile din satelit la monitorizarea culturilor

Postat pe de dementievgeopard

Imaginile din satelit reprezintă una dintre cele mai versatile funcții care pot fi implementate în producția agricolă pentru a îmbunătăți procesul decizional. Luarea deciziilor, bazată pe o cantitate mare de date, poate ajuta fermierii, agronomii sau consultanții să înțeleagă situația și procesele care au loc în câmpurile agricole supuse monitorizării.

Ce este imagistica din satelit?

Imagistica prin satelit, cunoscută și sub denumirea de teledetecție prin satelit, este procesul de utilizare a imaginilor din satelit pentru a colecta informații despre suprafața Pământului, atmosferă și oceane. Această tehnologie implică utilizarea sateliți echipate cu senzori și camere specializate care pot capta imagini de înaltă rezoluție ale Pământului din spațiu.

Imaginile captate de sateliți pot fi utilizate pentru o varietate de aplicații, inclusiv monitorizarea modelelor meteorologice, urmărirea schimbărilor în mediu, cartografierea utilizării terenurilor și a vegetației și evaluarea impactului dezastrelor naturale. De asemenea, acestea pot fi utilizate în scopuri militare și de informații.

Imagistica satelitară, cu beneficiile sale, poate prezenta situații care nu pot fi observate prin observații regulate. Observațiile regulate pot fi foarte solicitante în sensul cantității de forță de muncă implementată, a finanțării și a timpului necesar.

Chiar și cu observații regulate efectuate în perioada de creștere a culturilor, există mai multe lucruri care nu pot fi observate cu ochiul liber, cum ar fi progresia timpurie a boală și daunele induse de dăunători, care duc în cele din urmă la degradarea clorofilei la nivel celular.

Prin integrarea și calcularea benzilor spectrale invizibile ochiului uman, cultivatorii și consultanții pot vizualiza cu ușurință degradarea clorofilei înainte de apariția simptomelor vizibile de boli sau dăunători la plante.

Imagini satelitare multispectrale

Aceste avantaje în monitorizarea culturilor sunt benefice în tehnologiile actuale, permițând integrarea acestor informații în sistemele informaționale geografice, rezultând în crearea unui set de date prompte și de calitate, gata de a fi utilizate în procesele decizionale privind sistemele de producție agricolă.

Pe lângă luarea deciziilor bazate pe informații, imaginile din satelit pot fi utilizate pentru raportare, păstrarea evidențelor și integrarea cu diferite seturi de date (modele de boli și dăunători, hărți de randament, monitorizarea dăunătorilor, hărți de fertilizare etc.) pentru a crea un sistem și mai funcțional de monitorizare a culturilor și a modului în care fermierul sau alți profesioniști văd progresul culturilor în perioada lor de creștere.

Cum sunt folosite imaginile din satelit în agricultură?

Imaginile pot fi utilizate pentru a modela și calcula indici spectrali care ulterior sunt echivalați pentru a fi utilizați pentru vizualizare sub formă de sinteză a culorilor, fie în partea vizibilă a spectrului, fie prin includerea altor lungimi de undă. Sinteza culorilor selectată corect poate dezvălui creșterea culturilor, stresul sau starea solului. eroziune afișate cu culori diferite.

Indicii spectrali sunt combinații de reflexie spectrală a două sau mai multe lungimi de undă pentru a arăta caracteristicile de interes. Indicii culturilor sunt cel mai frecvent utilizați în agricultură, dar indicii sunt utilizați pentru identificarea zonelor arse, a altor caracteristici artificiale, a apei și a altor caracteristici geologice.

Imagini satelitare hiperspectrale

Indicii spectrali utili în producția agricolă includ:

  • NDVI (Indicele de vegetație cu diferență normalizată).
  • EVI (Indicele Vegetației Îmbunătățite).
  • RENDVI sau NDRE (Indicele de vegetație cu diferență normalizată la marginea roșie).
  • GNDVI (Indicele de vegetație cu diferență normalizată verde).
  • MSI sau NDWI (Indice de stres la umiditate).
  • IAF (Indicele suprafeței foliare).

NDVI este unul dintre cei mai utilizați indici și este frecvent utilizat pentru a analiza starea inițială a unei culturi. Alți indici lucrează cu anumite caracteristici, astfel încât rezultatele sunt specifice anumitor amplasamente agricole, fiind important să se lucreze cu istoricul vegetației terestre.

NDVI (Indicele de Vegetație cu Diferență Normalizată)

Acest indice este o măsură a vegetației verzi și este, în general, cel mai utilizat indice. Frunzele reflectă lumina infraroșie (NIR) și utilizează doar lumina vizibilă pentru fotosinteză. Aceasta înseamnă că o plantă sănătoasă cu o rată bună de fotosinteză poate fi analizată prin compararea NIR cu lumina roșie vizibilă.

Vegetația nesănătoasă va reflecta mai multă lumină vizibilă și va reduce raza de infraroșu apropiată (NIR). Vegetația sănătoasă va reduce o parte din lumina vizibilă care cade pe ea. Cu toate acestea, NDVI este sensibil la efectele solului (lumină și culoare), ale norilor și ale umbrei. De asemenea, valorile NDVI pot fi incorecte într-o situație cu vegetație densă.

EVI (Indicele Vegetației Îmbunătățite)

Acest indice este standardul pentru spectrele cu rezoluție moderată – un instrument utilizat pe sateliții Terra și Aqua. EVI prezintă o alternativă la NDVI, care se referă la unele dintre deficiențele sale, de exemplu, constrângerile legate de sol și atmosferă, prin optimizarea reflectivității vegetației cu frunze.

Folosește partea albastră a spectrului vizibil pentru corecția semnalului, reducând efectele constrângerilor menționate mai sus, inclusiv împrăștierea radiațiilor electromagnetice de către aerosoli.

RENDVI sau NDRE (Indicele de vegetație cu diferență normalizată la marginea roșie)

Acest indice se bazează pe indicele NDVI standard, dar cu modificări. RENDVI este foarte util în agricultura de precizie, monitorizarea pădurilor și detectarea stresului culturilor.

Eficacitatea sa se datorează includerii lungimilor de undă care se încadrează în banda roșie finală, mai degrabă decât lungimilor de undă care corespund valorii reflexiei și absorbției. Este deosebit de convenabil pentru detectarea micilor schimbări în starea vegetației.

GNDVI (Indicele de vegetație cu diferență normalizată verde)

Acest indice este similar cu indicele NDVI și măsoară reflexia luminii în partea verde a spectrului în intervalul de lungimi de undă de la 540 la 570 nanometri, în loc de partea roșie a spectrului. Acest lucru face ca indicele să fie mai sensibil la conținutul de clorofilă din părțile verzi ale culturilor.

MSI (Indicele de stres umed)

Acest indice este sensibil la creșterea conținutului de apă din frunze. Indicele MSI este utilizat pentru a detecta stresul cauzat de deficitul de apă și este un bun indicator al condițiilor culturilor, adesea utilizat pentru modelarea culturilor, analiza incendiilor și fiziologia ecosistemului. Valorile mari indică stres hidric și un conținut mai scăzut de apă.

IAF (Indicele suprafeței foliare)

Acest indice este utilizat pentru a estima suprafața frunzelor și pentru a prezice creșterea și randamentul plantelor.

Tipuri de imagini satelitare ale culturilor

Furnizori de sateliți și tehnologie Tipul de imagini din satelit Repetați ciclul Rezoluție spațială
Landsat4-9 RGB, MULTISPECTRAL, PANCROMATIC 8 zile 15, 30, 100 metri
Sentinel-2, RGB, MULTISPECTRAL 5 zile 10 metri
Planet Scope RGB, MULTISPECTRAL Zilnic 3-4 metri
Planeta SkySat PANCROMATICE, MULTISPECTRALE Zilnic 0,5, 0,71-0,82 m
Airbus Pleiade MULTISPECTRAL Zilnic 0,5 metri
Imploră NEO PANCROMATICE, MULTISPECTRALE 40 de minute după solicitare 0,3 metri
ICEEYE RADAR CU APERTURĂ SINTETICĂ Zilnic 0,25 metri
Hyperion HIPERSPECTRAL N / A 30 metri
Prismă HIPERSPECTRAL N / A 0,3 metri

Cazuri de utilizare a imaginilor satelitare

Iată câteva utilizări importante ale imaginilor din satelit în monitorizarea culturilor:

Imagistică termică

Căldura emisă de obiectele de la nivelul solului poate fi observată în fotografiile termice realizate din aer, care dezvăluie și variații de temperatură care corespund stresului culturilor. Eliminarea din imagine a elementelor inutile, cum ar fi echipamentele de pivotare, prin calibrare și corectare a imaginii previne distorsiunea datelor.

Regiunile mai reci sunt afișate în violet, iar regiunile mai calde apar în galben în imaginea finală. Imagistica termică este utilă pentru găsirea scurgerilor, blocajelor și a altor probleme de irigare, deoarece apa răcește vegetația. Imagistica termică ajută cultivatorii să identifice presiunile presimptomatice ale bolilor și dăunătorilor și să răspundă cu intervenții mai prompte și mai concentrate, dezvăluind mici modificări ale temperaturii suprafeței frunzelor.

Umiditatea solului

Agricultura trebuie să ia în considerare umiditatea solului. Pentru aplicațiile agriculturii de precizie (la scara câmpurilor individuale) și cu anticiparea îmbunătățirii modelării randamentului culturilor, disponibilitatea hărților de înaltă rezoluție a umidității solului este deosebit de importantă.

Din cauza rezoluției spațiale slabe și a profunzimii reduse a observațiilor, produsele de umiditate a solului generate de sateliți au fost utilizate până acum cu raritate în sprijinul deciziilor agricole la scară agricolă sau de câmp. Cu toate acestea, dacă pot furniza date pertinente la dimensiuni temporale și spațiale acceptabile, se anticipează că umiditatea solului derivată din sateliți va avea un potențial semnificativ.

Rezoluţie

Imagistica satelitară de înaltă rezoluție obținută de la sateliți pe orbită joasă a devenit recent mai dezvoltată și mai accesibilă, oferind un alt potențial pentru aplicațiile de fenotipare. Această lucrare ilustrează modul în care fotografia satelitară este utilizată în fenotiparea culturilor și în producția agricolă și identifică caracteristicile plantelor care pot fi evaluate folosind date satelitare de înaltă rezoluție.

Lucrarea prezintă beneficiile utilizării fenotipării bazate pe satelit în programele de ameliorare a culturilor, precum și dezavantajele acesteia, cum ar fi blocajul cauzat de nori. De asemenea, explorează potențialele utilizări ale imagisticii satelitare de înaltă rezoluție ca instrument de fenotipare în viitor.

Pentru a ajuta amelioratorii de plante să aleagă soiuri cu randament ridicat și tolerante la stres, care pot contribui la satisfacerea cererii globale de alimente, în timp ce fac față schimbărilor climatice, imaginile satelitare de înaltă rezoluție pot fi utilizate ca instrument de fenotipare pentru evaluarea soiurilor de culturi.

Monitorizare prin satelit

Aplicații ale imaginilor din satelit

GeoPard capacități și aplicațiile de imagistică prin satelit oferă utilizatorilor să vizualizeze, să normalizeze, să analizeze și să obțină informații direct din parcelele agricole pentru a îmbunătăți producția culturilor. Această utilizare a datelor se poate face cu ajutorul algoritmilor GeoPard gata de utilizare sau prin crearea propriilor algoritmi pentru a-i face utili în agronomie.

Acești algoritmi permit evaluarea creșterii culturilor, a stresului etc. (vezi foto) sau chiar crearea de hărți de prescripție: de exemplu hărți de aplicare a azotului VR, hărți de aplicare a pulverizării pentru protecția culturilor.

Întrebări frecvente

1. Cum se obțin imagini din satelit pentru o fermă?

Pentru a-l obține pentru ferma dvs., căutați furnizori, înregistrați-vă și accesați baza de date sau portalul lor. Specificați locația fermei dvs. și parametrii doriți pentru a prelua imagini relevante pentru monitorizarea agricolă.

2. De ce sunt utile imaginile din satelit pentru înțelegerea rețelelor trofice?

Este util în înțelegerea rețelelor trofice datorită capacității sale de a oferi o imagine largă și cuprinzătoare a ecosistemelor. Prin capturarea de imagini la scară largă ale corpurilor terestre și de apă, permite oamenilor de știință să observe și să analizeze distribuția spațială a diferitelor habitate și resurse.

Acest lucru, la rândul său, ajută la studierea interacțiunilor dintre diferite specii, identificarea relațiilor cheie de hrănire și înțelegerea fluxului de energie prin rețelele trofice.

Ajută la dezvăluirea dinamicii ecologice complexe, contribuind la o înțelegere mai profundă a funcționării ecosistemelor și a eforturilor de conservare.

3. Cât de scumpe sunt imaginile din satelit?

Costul său variază în funcție de mai mulți factori. Aceștia includ furnizorul, rezoluția, frecvența de achiziție și extinderea acoperirii necesare. Prețurile pot varia de la opțiuni accesibile pentru imagini de rezoluție mică până la opțiuni mai scumpe pentru monitorizare de înaltă rezoluție și în timp real.

În plus, serviciile specializate sau solicitările de date personalizate pot implica costuri suplimentare. Este recomandabil să explorați diferiți furnizori și modelele lor de prețuri pentru a găsi o soluție de imagistică satelitară care să se alinieze cerințelor și bugetului dumneavoastră specifice.

4. Ce sunt imaginile satelitare în infraroșu? Cum se citesc?

Captează radiația infraroșie emisă de obiectele și suprafețele de pe suprafața Pământului. Oferă informații valoroase despre variațiile de temperatură și modelele termice.

Pentru a citi imagini satelitare în infraroșu, trebuie să înțelegem că obiectele mai calde apar mai luminoase în imagine, în timp ce obiectele mai reci apar mai întunecate. Analizând aceste variații de temperatură, se pot evalua formațiunile norilor, se pot identifica disparitățile de temperatură dintre uscat și apă, se pot detecta incendiile de vegetație și chiar se pot monitoriza curenții oceanici.

Înțelegerea scalei de culori și interpretarea nivelurilor de luminozitate din imagini ajută la extragerea de informații semnificative din imaginile satelitare în infraroșu.

Imagini hiperspectrale pentru agricultură. Grant din partea statului Renania de Nord-Westfalia.

Postat pe de vladimirklinkov

Suntem încântați să anunțăm că proiectul “Cadrul de inteligență artificială pentru estimarea cantitativă a proprietăților solului utilizând imagini satelitare hiperspectrale” a fost selectat pentru finanțare parțială de către Ministerul Mediului din Renania de Nord-Westfalia și Uniunea Europeană în cadrul programului... REACT-EU InnovationUmweltwirtschaft.NRW program. Grantul este finanțat de Fondul European de Dezvoltare Regională / Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).

Fondul European de Dezvoltare Regională

Utilizarea inteligenței artificiale și a statisticilor în cadrul acestui proiect a făcut posibilă determinarea corelației dintre datele hiperspectrale și cele ale solului (de exemplu, N, pH), facilitând o abordare mai precisă și scalabilă a analizei solului. Lansarea viitoare a sateliților hiperspectrali cu intervale frecvente de revizitare și acces fără întreruperi la imagini noi, fără întârzieri, prezintă mai multe avantaje, în special în gestionarea nutrienților pentru o agricultură durabilă. Tehnologia ajută la evaluarea conținutului și disponibilității nutrienților în sol, permițând fermierilor să adapteze strategiile de fertilizare. Acest lucru duce la o mai bună absorbție a nutrienților de către plante, la un impact redus asupra mediului și la economii de costuri.

Ce este imagistica hiperspectrală?

Imagistica hiperspectrală este o tehnică puternică de teledetecție care captează spectrul electromagnetic cu o rezoluție spectrală ridicată.

Spre deosebire de imaginile satelitare tradiționale, care constau de obicei din trei până la patru benzi (roșu, verde, albastru și uneori infraroșu apropiat), imaginile hiperspectrale colectează sute până la mii de benzi spectrale înguste în regiunile vizibile, infraroșu apropiat și infraroșu cu unde scurte. Fiecare bandă oferă informații unice despre proprietățile suprafeței zonei fotografiate.

Se obține folosind senzori montați pe platforme aeriene sau spațiale. Acești senzori folosesc spectrometre pentru a măsura intensitatea radiației reflectate sau emise pe mai multe benzi înguste.

Prin colectarea unei game largi de date spectrale, senzorii hiperspectrali pot detecta diferențe subtile în semnăturile spectrale ale diferitelor materiale, permițând o analiză extrem de detaliată și precisă.

Aplicații ale imaginilor hiperspectrale

  • Monitorizarea mediului: Joacă un rol vital în monitorizarea și evaluarea stării de sănătate a ecosistemelor. Ajută la identificarea stresului asupra vegetației, la monitorizarea schimbărilor în învelișul terenului, la detectarea speciilor invazive și la măsurarea parametrilor calității apei, cum ar fi concentrația de clorofilă sau turbiditatea din lacuri și râuri.
  • Agricultură: Acesta ajută la agricultura de precizie, oferind informații detaliate despre sănătatea culturilor, conținutul de nutrienți, nivelurile de umiditate și detectarea bolilor. Fermierii pot lua decizii bazate pe date privind irigațiile, fertilizarea și gestionarea dăunătorilor, rezultând randamente optimizate ale culturilor și un impact redus asupra mediului.
  • Geologie și Explorare MineralăEste esențial în cartografierea formațiunilor geologice, identificarea zăcămintelor minerale și caracterizarea tipurilor de roci. Îi ajută pe geologi să detecteze modificări ale compoziției mineralelor și să cartografieze zonele potențiale pentru explorare, contribuind la activități miniere mai eficiente și mai bine direcționate.
  • SilviculturăAjută la gestionarea și monitorizarea pădurilor. Permite identificarea speciilor de arbori, cuantificarea biomasei forestiere, detectarea stresului asupra arborilor și evaluarea pagubelor provocate de incendii. Aceste informații ajută la gestionarea durabilă a pădurilor, la conservarea biodiversității și la sistemele de avertizare timpurie pentru incendiile forestiere.

Beneficiile imaginilor hiperspectrale

Principalul său avantaj constă în capacitatea de a oferi informații spectrale detaliate, permițând discriminarea materialelor cu o precizie ridicată.

Acest lucru duce la o clasificare și cartografiere îmbunătățită a tipurilor de acoperire terestră, la o identificare sporită a substanțelor specifice și la o mai bună înțelegere a proceselor de mediu.

Datele hiperspectrale pot fi, de asemenea, analizate folosind algoritmi avansați și tehnici de învățare automată pentru a extrage informații valoroase și a automatiza interpretarea imaginilor.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Solicită Demo Gratuit GeoPard / Consultanță








    Prin apăsarea butonului accepți termenii noștri Politica de confidențialitate. Avem nevoie de asta pentru a răspunde solicitării dumneavoastră.

      Abonare


      Prin apăsarea butonului accepți termenii noștri Politica de confidențialitate

        Trimiteți-ne informații


        Prin apăsarea butonului accepți termenii noștri Politica de confidențialitate

        Folosim cookie-uri pentru a vă oferi cea mai bună experiență de navigare, a personaliza conținutul site-ului nostru, a analiza traficul și a vă afișa reclame relevante.
        Vezi-ne Politica de confidențialitate pentru mai multe informații.

        Acceptați toate