Гиперспектральные изображения для сельского хозяйства. Грант от земли Северный Рейн-Вестфалия.

Мы рады сообщить, что проект “Система искусственного интеллекта для количественной оценки свойств почвы с использованием гиперспектральных спутниковых снимков” был отобран для частичного финансирования Министерством окружающей среды Северного Рейна-Вестфалии и Европейским союзом в рамках программы... REACT-EU InnovationUmweltwirtschaft.NRW программа. Грант финансируется Европейским фондом регионального развития / Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE).

Использование искусственного интеллекта и статистики в этом проекте позволило определить корреляцию между гиперспектральными данными и данными о почве (например, азотом, pH), что облегчило более точный и масштабируемый подход к анализу почвы. Предстоящий запуск гиперспектральных спутников с частыми интервалами повторного облета и бесперебойным доступом к новым изображениям без задержек предоставляет ряд преимуществ, особенно в управлении питательными веществами для устойчивого сельского хозяйства. Технология помогает оценивать содержание и доступность питательных веществ в почве, позволяя фермерам адаптировать стратегии внесения удобрений. Это приводит к лучшему усвоению питательных веществ растениями, снижению воздействия на окружающую среду и экономии средств.

Что такое гиперспектральные изображения?

Гиперспектральная съемка — это мощный метод дистанционного зондирования, позволяющий получать изображения электромагнитного спектра с высоким спектральным разрешением.

В отличие от традиционных спутниковых снимков, которые обычно состоят из трех-четырех диапазонов (красный, зеленый, синий и иногда ближний инфракрасный), гиперспектральные снимки собирают от сотен до тысяч узких спектральных диапазонов в видимой, ближней инфракрасной и коротковолновой инфракрасной областях. Каждый диапазон предоставляет уникальную информацию о свойствах поверхности исследуемой области.

Получение данных осуществляется с помощью датчиков, установленных на летательных или космических платформах. Эти датчики используют спектрометры для измерения интенсивности отраженного или испускаемого излучения в нескольких узких диапазонах.

Собирая широкий спектр спектральных данных, гиперспектральные датчики могут обнаруживать тонкие различия в спектральных характеристиках различных материалов, что позволяет проводить высокодетальный и точный анализ.

Применение гиперспектральных изображений

• Экологический мониторинг: Она играет жизненно важную роль в мониторинге и оценке состояния экосистем. Она помогает выявлять стресс растительности, отслеживать изменения земельного покрова, обнаруживать инвазивные виды и измерять параметры качества воды, такие как концентрация хлорофилла или мутность в озерах и реках.
• Сельское хозяйство: Это помогает в точном земледелии, предоставляя подробную информацию о состоянии урожая, содержании питательных веществ, уровне влажности и обнаружении болезней. Фермеры могут принимать решения, основанные на данных, относительно орошения, удобрения и борьбы с вредителями, что приводит к оптимизации урожайности и снижению воздействия на окружающую среду.
• Геология и разведка полезных ископаемыхОн играет важную роль в картировании геологических формаций, выявлении месторождений полезных ископаемых и характеристике типов горных пород. Он помогает геологам обнаруживать изменения в минеральном составе и составлять карты потенциальных районов для разведки, способствуя более эффективной и целенаправленной добыче полезных ископаемых.
• Лесное хозяйствоЭто помогает в управлении и мониторинге лесных массивов. Позволяет идентифицировать виды деревьев, количественно оценить лесную биомассу, выявить признаки стресса у деревьев и оценить ущерб от лесных пожаров. Эта информация способствует устойчивому управлению лесами, сохранению биоразнообразия и созданию систем раннего предупреждения о лесных пожарах.

Преимущества гиперспектральных изображений

Главное преимущество этого метода заключается в его способности предоставлять подробную спектральную информацию, позволяющую с высокой точностью различать материалы.

Это приводит к улучшению классификации и картирования типов землепользования, более точной идентификации конкретных веществ и лучшему пониманию экологических процессов.

Гиперспектральные данные также можно анализировать с помощью передовых алгоритмов и методов машинного обучения для извлечения ценных аналитических данных и автоматизации интерпретации изображений.