Категория: Дистанционное зондирование

Добро пожаловать в раздел “Дистанционное зондирование в сельском хозяйстве” нашего сайта! Здесь мы предлагаем подробное руководство о том, как эта технология совершает революцию в сельскохозяйственной отрасли.

Эта технология предполагает использование датчиков и изображений для сбора данных о поверхности Земли без физического контакта с ней. В сельском хозяйстве эта технология приобретает все большее значение для предоставления точной и своевременной информации о состоянии урожая, влажности почвы и прогнозах урожайности.

В разделе “Дистанционное зондирование в сельском хозяйстве” вы найдете множество информации о различных типах дистанционного зондирования, используемых в сельском хозяйстве, таких как спутники, дроны и наземные датчики. Мы также обсудим различные области его применения, включая картирование посевов, обнаружение болезней и точное земледелие.

Наша команда экспертов тщательно отобрала коллекцию статей, тематических исследований и научных работ, освещающих преимущества и проблемы использования технологий дистанционного зондирования в сельском хозяйстве. Мы также предоставляем информацию о последних тенденциях и разработках в этой области, включая новые сенсорные технологии и методы анализа данных.

Руководство по дистанционному зондированию и обновления

Независимо от того, являетесь ли вы фермером, исследователем или профессионалом отрасли, этот раздел идеально подходит для того, чтобы узнать больше об этой захватывающей и быстро развивающейся области. Присоединяйтесь к нам в этом путешествии, чтобы узнать, как технологии дистанционного зондирования меняют будущее сельского хозяйства.

Как высокопроизводительное фенотипирование на основе БПЛА трансформирует современную селекцию растений

Опубликовано dementievgeopard

По прогнозам, к 2050 году численность населения планеты достигнет 9,8 миллиарда человек, что удвоит спрос на продовольствие. Однако расширение сельскохозяйственных угодий для удовлетворения этой потребности является нерациональным. Более 501 тыс. тонн новых пахотных земель, созданных с 2000 года, вытеснили леса и естественные экосистемы, усугубляя изменение климата и потерю биоразнообразия.

Чтобы избежать этого кризиса, ученые обращаются к селекции растений — науке о разработке сельскохозяйственных культур с более высокой урожайностью, устойчивостью к болезням и изменению климата. Однако традиционные методы селекции слишком медленны, чтобы соответствовать неотложности проблемы.

Именно здесь дроны и искусственный интеллект (ИИ) вступают в игру, меняя правила игры и предлагая более быстрый и эффективный способ выведения более качественных сельскохозяйственных культур.

Почему традиционная селекция растений отстаёт

Селекция растений основана на отборе растений с желаемыми характеристиками, такими как засухоустойчивость или устойчивость к вредителям, и их скрещивании в течение нескольких поколений. Самым большим препятствием в этом процессе является фенотипирование — ручное измерение характеристик растений, таких как высота, состояние листьев или урожайность.

Например, измерение высоты растений на поле из 3000 участков может занять недели, а человеческие ошибки приводят к несоответствиям до 201 тонны на тонну. Кроме того, урожайность сельскохозяйственных культур повышается всего на 0,5–11 тонн на тонну в год, что значительно ниже темпов роста в 2,91 тонны на тонну, необходимых для удовлетворения потребностей 2050 года.

Кукуруза, основная сельскохозяйственная культура для миллиардов людей, является наглядным примером этого замедления: темпы роста ее ежегодной урожайности упали с 2,21 тыс. тонн в 1960-х годах до 1,331 тыс. тонн в настоящее время. Для преодоления этого разрыва ученым необходимы инструменты, которые автоматизируют сбор данных, уменьшают количество ошибок и ускоряют принятие решений.

Как беспилотные технологии меняют селекцию растений

Беспилотные летательные аппараты (БПЛА), оснащенные передовыми датчиками и искусственным интеллектом, совершают революцию в сельском хозяйстве. Эти устройства могут летать над полями и собирать точные данные о тысячах растений за считанные минуты — процесс, известный как высокопроизводительное фенотипирование (ВПП).

В отличие от традиционных методов, дроны собирают данные по всей площади поля, исключая погрешность выборки. Они используют специализированные датчики для измерения всего, от высоты растений до уровня водного стресса.

Например, мультиспектральные датчики обнаруживают ближний инфракрасный свет, отражаемый здоровыми листьями, а тепловизионные камеры определяют засушливый стресс, измеряя температуру растительного покрова.

Автоматизация сбора данных позволяет дронам снижать трудозатраты и ускорять циклы селекции, благодаря чему можно разрабатывать улучшенные сорта сельскохозяйственных культур за годы, а не за десятилетия.

Научные основы работы датчиков и сбора данных дронами

Дроны используют различные датчики для сбора важных данных о растениях. RGB-камеры, наиболее доступный вариант, улавливают видимый свет для измерения площади растительного покрова и высоты растений. На полях сахарного тростника эти камеры достигли точности 64–691 Тл при подсчете стеблей, заменив подверженный ошибкам ручной подсчет.

Мультиспектральные датчики идут дальше, обнаруживая невидимые длины волн, такие как ближний инфракрасный диапазон, которые коррелируют с уровнем хлорофилла и состоянием растений. Например, они предсказали засухоустойчивость сахарного тростника с точностью более 80%.

  • RGB-камеры: Захват красного, зеленого и синего света для создания цветных изображений.
  • Многоспектральные датчикиОбнаружение света за пределами видимого спектра (например, ближнего инфракрасного диапазона).
  • Термодатчики: Измерение количества тепла, выделяемого растениями.
  • ЛидарИспользует лазерные импульсы для создания трехмерных карт растений.
  • Гиперспектральные датчики: Позволяет регистрировать более 200 длин волн света для сверхдетального анализа.

Тепловые датчики обнаруживают тепловые сигнатуры, выявляя растения, испытывающие недостаток влаги, которые выглядят горячее, чем здоровые. На хлопковых полях тепловые дроны показали результаты, сопоставимые с наземными измерениями температуры, с погрешностью менее 51 TP3T.

Датчики LiDAR используют лазерные импульсы для создания трехмерных карт посевов, измеряя биомассу и высоту с точностью до 95% в ходе испытаний энергетического тростника. Самые передовые инструменты, гиперспектральные датчики, анализируют сотни длин волн света, чтобы выявлять дефицит питательных веществ или заболевания, невидимые невооруженным глазом.

Эти датчики помогли исследователям связать 28 новых генов с замедлением старения пшеницы — признаком, повышающим урожайность.

От полета к анализу данных: как дроны анализируют данные о посевах

Процесс фенотипирования с помощью дронов начинается с тщательного планирования полета. Дроны летают на высоте 30–100 метров, делая перекрывающиеся снимки для обеспечения полного охвата. Например, поле площадью 10 гектаров можно отсканировать за 15–30 минут.

После полета программное обеспечение, такое как Agisoft Metashape, сшивает тысячи изображений в подробные карты с помощью метода Structure-from-Motion (SfM) — технологии, которая преобразует 2D-фотографии в 3D-модели. Эти модели позволяют ученым измерять такие характеристики, как высота растений или плотность растительного покрова, одним нажатием кнопки.

Затем алгоритмы искусственного интеллекта анализируют данные, прогнозируя урожайность или выявляя вспышки заболеваний. Например, дроны просканировали 3132 участка сахарного тростника всего за 7 часов — задача, на выполнение которой вручную потребовалось бы три недели. Такая скорость и точность позволяют селекционерам быстрее принимать решения, например, отбраковывать низкопродуктивные растения на ранней стадии сезона.

Основные области применения дронов в современном сельском хозяйстве

Дроны используются для решения некоторых из самых серьезных проблем сельского хозяйства. Одно из основных применений — прямое измерение характеристик растений, где дроны заменяют ручной труд. На кукурузных полях дроны измеряют высоту растений с точностью 90%, сокращая погрешность с 0,5 метра до 0,21 метра.

Они также отслеживают плотность растительного покрова — показатель того, насколько хорошо растения затеняют землю, подавляя сорняки. Селекционеры энергетического тростника использовали эти данные для выявления сортов, которые снижают рост сорняков на 401 тонну на три тонны.

Еще одним прорывом является прогнозирование селекции, где модели искусственного интеллекта используют данные с дронов для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур. Например, мультиспектральные изображения позволили предсказать урожайность кукурузы с точностью 80%, превзойдя традиционные методы геномного анализа.

Дроны также помогают в поиске генов, позволяя ученым обнаруживать сегменты ДНК, ответственные за желаемые признаки. В случае с пшеницей дроны связали зеленую окраску листвы с 22 новыми генами, что потенциально может повысить засухоустойчивость.

Кроме того, гиперспектральные датчики обнаруживают такие заболевания, как позеленение цитрусовых, за несколько недель до появления симптомов, что дает фермерам время принять меры.

Повышение генетического прогресса с помощью высокоточных технологий.

Генетический прирост — ежегодное улучшение характеристик сельскохозяйственных культур в результате селекции — рассчитывается по простой формуле:

(Интенсивность отбора × Наследуемость × Изменчивость признаков) ÷ Время селекционного цикла.

Генетический прирост (ΔG) рассчитывается следующим образом:
ΔG = (i × h² × σp) / L

Где:

  • i = Интенсивность отбора (насколько строги селекционеры).
  • h² = Наследуемость (какая степень передачи признака от родителей к потомству).
  • σp = Изменчивость признаков в популяции.
  • L = Время, затраченное на один цикл размножения.

Почему это важноДроны улучшают все показатели:

  1. i: Сканирование В 10 раз больше растений, что позволяет проводить более строгий отбор.
  2. h²: Снижение погрешностей измерений, улучшение оценок наследуемости.
  3. σp: Выявление тонких вариаций признаков по всему полю.
  4. LСокращение времени цикла от 5 лет до 2–3 лет на основе предварительных прогнозов.

Дроны улучшают каждый аспект этого уравнения. Сканируя целые поля, они позволяют селекционерам отбирать 11 лучших растений по показателю TP3T, а не только 101 лучшее, тем самым повышая интенсивность отбора. Они также улучшают оценки наследуемости за счет уменьшения ошибок измерения.

Например, ручная оценка высоты растений приводит к изменчивости в 20%, тогда как дроны сокращают этот показатель до 5%. Более того, дроны улавливают тонкие вариации признаков у тысяч растений, максимально увеличивая изменчивость признаков.

Самое важное, что они сокращают циклы селекции, позволяя делать прогнозы на ранних стадиях. Селекционеры сахарного тростника, использующие дроны, утроили свой генетический прогресс по сравнению с традиционными методами, что доказывает преобразующий потенциал этой технологии.

Преодоление трудностей и взгляд в будущее

Несмотря на многообещающие перспективы, фенотипирование с использованием дронов по-прежнему сталкивается со значительными проблемами. Высокая стоимость современных датчиков остается серьезным препятствием – например, гиперспектральные камеры могут стоить более 10 000 долларов, что делает их недоступными для большинства мелких фермеров.

Обработка огромных объемов собранных данных также требует значительных ресурсов облачных вычислений, что увеличивает затраты. Платформы искусственного интеллекта, такие как AutoGIS, автоматизируют анализ данных, устраняя необходимость в ручном вводе.

Исследователи также интегрируют дроны с почвенными датчиками и метеостанциями, создавая систему мониторинга в реальном времени, которая оповещает фермеров о вредителях или засухе. Эти инновации прокладывают путь к новой эре точного земледелия, где решения, основанные на данных, заменяют догадки.

Заключение

Дроны и искусственный интеллект не просто меняют селекцию растений — они переосмысливают устойчивое сельское хозяйство. Благодаря ускоренной разработке засухоустойчивых высокоурожайных культур, эти технологии могут удвоить производство продуктов питания к 2050 году без расширения сельскохозяйственных угодий.

Это позволит сохранить более 100 миллионов гектаров лесов, что эквивалентно площади Египта, и уменьшить углеродный след сельского хозяйства. Фермеры, использующие данные с дронов, уже сократили потребление воды и пестицидов на 301 тонну, защищая экосистемы и снижая затраты.

Как отметил один из исследователей: “Мы больше не гадаем, какие растения лучшие. Дроны нам об этом говорят”. При дальнейшем внедрении инноваций это слияние биологии и технологий может обеспечить продовольственную безопасность для миллиардов людей, одновременно защищая нашу планету.

Ссылка: Хуимфухиео, И., и да Силва, Дж.А. (2025). Высокопроизводительное фенотипирование в полевых условиях с использованием беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) как инструментарий селекционеров растений: всесторонний обзор. Smart Agricultural Technology, 100888.

Оптимизация использования азота в твердых сортах пшеницы с помощью стратегий, основанных на картах NNI и NDVI.

Опубликовано dementievgeopard

Твердые сорта пшеницы, являющиеся краеугольным камнем средиземноморского сельского хозяйства и крайне важной для производства макаронных изделий культурой в глобальном масштабе, сталкиваются с неотложной проблемой: нерациональным использованием азотных (N) удобрений.

Хотя азот необходим для максимизации урожайности, его чрезмерное применение имеет серьезные экологические последствия, включая загрязнение грунтовых вод, выбросы парниковых газов и деградацию почвы.

Новаторское четырехлетнее исследование (2018–2022 гг.), проведенное в Ашиано, Италия, и опубликованное в Европейском журнале агрономии, ставило целью решение этой проблемы путем тщательного сравнения традиционных методов внесения азотных удобрений с передовыми методами точного земледелия.

Исследование было посвящено трем стратегиям, основанным на спутниковых данных: индексу азотного питания (NNI), пропорциональному индексу NDVI (NDVIH) и компенсационному индексу NDVI (NDVIL) – в сравнении с традиционным равномерным внесением азота. Полученные результаты не только указывают путь к устойчивому выращиванию твердой пшеницы, но и позволяют с поразительной точностью количественно оценить экономические и экологические компромиссы каждого метода.

Методология: Точное земледелие и спутниковые технологии.

Эксперимент проводился в течение четырех последовательных вегетационных сезонов на холмистой местности Тосканы, региона, являющегося символом средиземноморского пшеничного земледелия. Исследователи разделили экспериментальные поля на участки, подвергнутые четырем различным стратегиям внесения азотных удобрений.

Традиционный подход с “фиксированной нормой внесения” основывался на региональных агрономических рекомендациях, предусматривающих ежегодное внесение 150 кг азота на гектар. В отличие от этого, методы точного внесения использовали спутниковые снимки Sentinel-2 — миссию Европейского космического агентства, предоставляющую многоспектральные данные высокого разрешения (10 метров), — для пространственного и временного регулирования внесения азота.

Стратегия NNI отличалась тем, что рассчитывала азотный статус урожая в режиме реального времени с использованием проверенного алгоритма, который интегрирует индекс листовой поверхности и оценки биомассы. NDVIH распределяла азот пропорционально плотности растительности (нормализованный разностный индекс растительности), в то время как NDVIL применяла компенсационный подход, направляя дополнительный азот в зоны с низкой растительностью.

NNI превосходит традиционные стратегии и стратегии, основанные на NDVI.

За период исследования метод NNI продемонстрировал беспрецедентную эффективность. Он позволил сократить использование азота на 201 тонну на 3 гектара, внеся всего 120 кг на гектар по сравнению с традиционными 150 кг, при этом сохранив статистически эквивалентную урожайность зерна в 4,8 тонны на гектар против 4,7 тонны при стандартном способе внесения.

Содержание белка — важнейший показатель качества твердой пшеницы, используемой в производстве макаронных изделий, — достигло 13,21 TP3T при использовании метода NNI, что немного превосходит результат 12,51 TP3T, полученный традиционным методом.

Это незначительное увеличение содержания белка привело к существенным промышленным преимуществам: тесто, приготовленное из пшеницы, оптимизированной по показателю NNI, продемонстрировало индекс W (показатель прочности клейковины) 280, что значительно превосходит показатель 240, наблюдаемый в обычной пшенице.

Эти улучшения стали результатом способности NNI синхронизировать доступность азота со стадиями развития культуры, обеспечивая оптимальное распределение питательных веществ во время налива зерна.

Скрытые издержки подходов, основанных на индексе NDVI

Стратегии, основанные на индексе NDVI, хотя и являются инновационными, выявили существенные ограничения. Пропорциональный подход NDVIH, который распределял азот в зависимости от зелени растительного покрова, увеличил содержание белка до 13,81 TP3T, но снизил урожайность до 4,5 тонн на гектар — падение на 61 TP3T по сравнению с NNI.

Этот парадокс возник из-за чрезмерного внесения удобрений в уже богатых азотом зонах, где избыточный вегетативный рост отвлекал энергию от производства зерна.

Компенсационный метод NDVIL, разработанный для улучшения состояния посевов на проблемных участках, позволил достичь наивысшей урожайности (5,1 тонны/га), но ценой значительных экологических издержек: он потребовал 160 кг азота на гектар, что привело к увеличению выбросов закиси азота на 331 тонну (1,4 кг эквивалента CO2 на кг зерна) по сравнению с 0,8 кг при использовании метода NNI.

Эти выбросы имеют огромное значение — закись азота обладает в 265 раз большим потенциалом глобального потепления, чем углекислый газ, в течение столетия.

С экономической точки зрения, метод NNI оказался явным победителем. Фермеры, применившие эту стратегию, получили чистую прибыль в размере 220 евро с гектара, что на 121 TP3T выше, чем при использовании традиционного метода (196 евро). Это преимущество обусловлено двумя факторами: снижением затрат на удобрения (98 евро/га против 123 евро/га) и более высокой ценой на зерно с высоким содержанием белка.

В исследовании был введен новый показатель “социальных издержек” — комплексная оценка ущерба окружающей среде, воздействия загрязнения воды на здоровье населения и долгосрочной деградации почвы. Социальные издержки NNI составили 42 евро на гектар, что значительно меньше, чем 60 евро в традиционном сельском хозяйстве. Промежуточные издержки NDVIH и NDVIL составили 58 и 55 евро соответственно, что отражает несбалансированное распределение азота в их почве.

При более глубоком анализе экологических показателей эффективность использования азотных удобрений (NfUE) — процент внесенного азота, преобразованного в урожайное зерно, — достигла 651 ТБ3Т при использовании NNI, что является значительным улучшением по сравнению с эффективностью 521 ТБ3Т при традиционных методах. Этот скачок привел к снижению выщелачивания нитратов на 181 ТБ3Т, что защитило местные водоносные горизонты от загрязнения.

За четыре года исследования поля, обрабатываемые по программе NNI, теряли всего 12 кг азота на гектар в год из-за вымывания, по сравнению с 22 кг на обычных участках. Для сравнения, Директива ЕС о нитратах устанавливает предельные концентрации нитратов в грунтовых водах ниже 50 мг/л — пороговое значение, превышенное на 301 тыс. тонн на обычных участках, но только на 81 тыс. тонн на участках, обрабатываемых по программе NNI.

Масштабирование NNI: проблемы и политические меры

Исследование также выявило скрытые преимущества для климата. Используя методологию оценки жизненного цикла (LCA), команда подсчитала, что углеродный след NNI составляет 0,8 кг эквивалента CO2 на кг зерна, что на 331 тонну меньше, чем в традиционном сельском хозяйстве (1,2 кг).

Это сокращение в первую очередь обусловлено уменьшением выбросов при производстве удобрений (1,2 кг CO2-экв/кг предотвращенного азота) и снижением выбросов закиси азота из почвы. Если масштабировать внедрение NNI на 2,4 миллиона гектаров пшеничных полей твердых сортов пшеницы в ЕС, это позволит сократить ежегодные выбросы на 960 000 метрических тонн CO2-эквивалента — что эквивалентно выводу из эксплуатации 208 000 автомобилей.

Однако исследование предостерегает от рассмотрения точного земледелия как панацеи. Успех метода NNI зависит от постоянного доступа к высококачественным спутниковым данным и современной технике, способной к внесению удобрений с переменной нормой, — а именно, в развивающихся регионах существуют пробелы в инфраструктуре.

Например, спутники Sentinel-2 повторно посещают каждую точку каждые пять дней, но облачность на критических стадиях роста может нарушить сбор данных. Кроме того, алгоритмы требуют калибровки под местные условия; в этом исследовании пороговые значения NNI были точно настроены для средиземноморского климата, что позволило достичь точности 92% в прогнозировании азотного статуса.

Применение модели к засушливым регионам или тяжелым глинистым почвам без перекалибровки может снизить точность до 70–751 ТТ3Т.

Человеческий фактор также имеет решающее значение. Фермерам, переходящим на NNI (Non Negative Index), необходимо пройти обучение интерпретации спектральных индексов — например, понимать, что значения NDVI выше 0,7 часто указывают на избыточную растительность и требуют снижения уровня азота.

Исследовательская группа подсчитала, что повышение уровня грамотности фермеров в области точного земледелия на 101 процентный пункт может увеличить эффективность использования ресурсов на 4–6 процентных пунктов. Вероятно, решающее значение будут иметь политические меры: субсидирование почвенных датчиков, финансирование семинаров под руководством агрономов и стимулирование кооперативов к совместному использованию техники могут демократизировать доступ к ресурсам.

В перспективе значение этого исследования выходит далеко за рамки твердой пшеницы. Адаптированная к таким культурам, как кукуруза или рис, концепция NNI (Non-National Institutional Unit) может решить проблему 60 миллионов тонн избыточного азота, ежегодно вносимого в мировой сельскохозяйственный оборот, — ключевой задачи Целей устойчивого развития ООН.

Предварительные испытания на ячменных полях Испании показывают аналогичную стабильность урожайности при снижении потребности в азоте на 181 TP3T, что указывает на возможность применения этого метода для разных культур. Для исследователей интеграция машинного обучения со спутниковыми данными представляет собой многообещающее направление: ранние модели теперь могут прогнозировать потребность в азоте с точностью до 951 TP3T за 30 дней до внесения удобрений, что позволяет осуществлять упреждающее, а не реактивное управление.

Заключение

В заключение, данное исследование выходит за рамки академических кругов, предлагая план действий по согласованию сельскохозяйственной производительности и здоровья планеты.

Сократив использование азота на 201 тыс. тонн, увеличив прибыль фермеров на 121 тыс. тонн и сократив выбросы парниковых газов на треть, метод NNI демонстрирует, что устойчивость и прибыльность не являются взаимоисключающими понятиями. Поскольку изменение климата усиливает засухи и дестабилизирует вегетационные периоды, такие стратегии точного земледелия окажутся незаменимыми.

Задача теперь состоит в том, чтобы преобразовать это научное подтверждение в практические действия — посредством реформы политики, демократизации технологий и изменения парадигмы в нашем отношении к удобрениям: не как к грубым инструментам, а как к высокоточным средствам в стремлении к продовольственной безопасности.

СсылкаФаббри, К., Дельгадо, А., Геррини, Л., и Наполи, М. (2025). Стратегии точного азотного удобрения твердой пшеницы: оценка устойчивости подходов, основанных на картах NNI и NDVI. Европейский журнал агрономии, 164, 127502.

Дистанционное зондирование революционизирует мониторинг никотина в листьях сигар

Опубликовано dementievgeopard

В новаторском исследовании используются гиперспектральная съемка с помощью беспилотных летательных аппаратов и машинное обучение для точной оценки уровня никотина в сигарных листьях.

Последние достижения в области аэрофотосъемки с использованием гиперспектральных изображений в сочетании с машинным обучением произвели революцию в мониторинге никотина в сигарных листьях. Этот передовой подход повышает точность оценки, предоставляя ценную информацию для табачной промышленности, где химический состав имеет решающее значение для качества.

Исследователи под руководством Тяня и соавторов из Сычуаньского сельскохозяйственного университета стремились преодолеть ограничения традиционных ручных методов контроля качества, которые часто отличаются недостаточной точностью и эффективностью. В их исследовании, опубликованном 2 февраля 2025 года, выявлена сильная корреляция между использованием азотных удобрений, уровнем влажности и концентрацией никотина, что подчеркивает важность своевременных и точных методов мониторинга.

Исследование проводилось с мая по сентябрь 2022 года на современной сельскохозяйственной научно-исследовательской базе университета, где исследователи использовали беспилотные летательные аппараты (БПЛА), оснащенные гиперспектральными камерами, для получения спектров отражения листьев 15 различных сортов сигарного листа при различных уровнях азотного питания.

Результаты их исследования выявили прямую корреляцию между внесением азотных удобрений и содержанием никотина в сигарных листьях. “С увеличением нормы внесения азотных удобрений содержание никотина в сигарных листьях возрастало”, — заявили авторы, подчеркнув влияние сельскохозяйственных практик на качество продукции.

Для повышения качества гиперспектральных изображений, полученных с помощью БПЛА, в исследовании были использованы методы предварительной обработки, такие как многомерная коррекция рассеяния, стандартное нормальное преобразование и сглаживание с помощью свертки Савицкого-Голея. Затем были применены передовые алгоритмы машинного обучения, включая регрессию методом частичных наименьших квадратов (PLSR) и нейронные сети обратного распространения, для разработки прогностических моделей, способных точно оценивать содержание никотина.

Наиболее эффективной оказалась модель MSC-SNV-SG-CARS-BP, которая показала точность тестирования со значениями R² приблизительно 0,797 и RMSE 0,078. “Модель MSC-SNV-SG-CARS-BP обладает наилучшей точностью прогнозирования содержания никотина”, — отметили авторы, позиционируя ее как перспективный инструмент для будущих исследований и применения в точном земледелии.

Использование дистанционного зондирования для анализа спектральных свойств сигарных листьев позволяет фермерам и производителям быстро и неразрушающим методом оценивать качество урожая, что дает возможность принимать более обоснованные решения в области производства и цепочки поставок. Такой подход обеспечивает широкий охват при низких эксплуатационных затратах, гарантируя при этом согласованность данных за счет снижения зависимости от человеческого фактора.

Интеграция гиперспектральной съемки и машинного обучения потенциально может трансформировать традиционное выращивание табака, не только повышая качество никотина, но и способствуя устойчивым и эффективным методам ведения сельского хозяйства. Исследователи подчеркивают необходимость дальнейшего совершенствования этих технологий и их адаптации к различным сортам табака и другим культурам.

В будущих исследованиях основное внимание будет уделено оптимизации условий эксплуатации БПЛА для получения спектральных данных высочайшего качества с учетом таких переменных, как высота полета, условия освещения и снижение уровня шума. Учет этих факторов имеет решающее значение по мере развития сельскохозяйственной практики в соответствии с требованиями рынка и при приоритете экологической устойчивости.

Данное исследование подчеркивает синергию между технологией и сельскохозяйственной наукой, акцентируя внимание на растущем внедрении инновационных методов для улучшения качества продукции. Исследователи выступают за более широкое применение гиперспектрального зондирования в сельском хозяйстве, укрепляя роль технологии в повышении урожайности, эффективности и экологической ответственности.

Источники: https://www.nature.com/articles/s41598-025-88091-4

Метод объединения данных дистанционного зондирования для мониторинга деградации лесов: новое исследование.

Опубликовано dementievgeopard

В условиях глобального изменения климата и усиления антропогенной активности леса по всему миру находятся под угрозой со стороны различных вредителей, патогенов и болезней. Эти угрозы ставят под угрозу здоровье, устойчивость и продуктивность как естественных лесов, так и лесных плантаций.

Для эффективного решения этих проблем необходимы раннее выявление и принятие мер, что является сложной задачей на больших территориях. Понимая важность этого, исследователи разработали новые технологии на основе данных дистанционного зондирования Земли для мониторинга и управления деградацией лесов.

В недавнем исследовании представлен подход, основанный на машинном обучении, для выявления поврежденных лесов с использованием общедоступных данных дистанционного зондирования Sentinel-2, дополненных данными Google Earth. Этот подход специально ориентирован на бореальные леса, пораженные короедом Polygraphus proximus Blandford.

В исследовании использовалось сочетание данных дистанционного зондирования и алгоритмов машинного обучения для обнаружения и оценки повреждений лесов. Вот краткое описание методологии и полученных результатов:

  • Аннотирование изображений и разработка алгоритмов: Исследователи начали с аннотирования изображений в каналах, соответствующих естественному восприятию цвета (красный, зеленый и синий), доступных в Google Earth. Затем они применили глубокие нейронные сети в двух вариантах решения задачи: семантическая сегментация и обнаружение.
  • Результаты эксперимента: В ходе своих экспериментов исследователи разработали модель, которая с высокой точностью количественно оценивает изменения целевых объектов. Модель достигла показателя F1-меры 84,56%, эффективно определяя количество поврежденных деревьев и оценивая площади, занятые увядшими насаждениями.
  • Интеграция с изображениями Sentinel-2: Полученные из изображений высокого разрешения маски повреждений были объединены с изображениями Sentinel-2 среднего разрешения. Эта интеграция позволила достичь точности 81,261 TP3T, что делает решение пригодным для оперативных систем мониторинга. Это достижение предлагает быстрый и экономически эффективный метод распознавания поврежденных лесов в регионе.
  • Уникальный аннотированный набор данных: Кроме того, исследователи составили уникальный аннотированный набор данных для выявления лесных массивов, поврежденных жуком-полиграфистом в исследуемом регионе. Этот набор данных имеет неоценимое значение для будущих исследований и мониторинга.

Раннее выявление и количественная оценка деградации лесов с использованием этого подхода, основанного на объединении данных дистанционного зондирования, открывают значительные перспективы для стратегий управления лесами и их сохранения. Благодаря возможности своевременного принятия мер, такие технологии могут помочь ограничить распространение ущерба и поддержать устойчивые методы управления лесами.

Хотя полная версия статьи, подробно описывающей это исследование, еще не опубликована, этот предварительный тезис подчеркивает потенциал интеграции данных дистанционного зондирования с передовыми методами машинного обучения для решения актуальной проблемы деградации лесов. По мере дальнейшего развития этих технологий они будут играть решающую роль в защите наших лесов от растущих угроз, связанных с изменением климата и деятельностью человека.

Следите за обновлениями, скоро будет опубликована полная версия этого новаторского исследования, которое, несомненно, предоставит новые знания и возможности для применения в области управления лесными ресурсами.

Источник: https://www.frontiersin.org/journals/environmental-science/articles/10.3389/fenvs.2024.1412870/abstract

Картирование засоленных почв мира с использованием технологий дистанционного зондирования

Опубликовано dementievgeopard

Группа исследователей разработала методику, позволяющую с впечатляющей точностью, до 10 метров, измерять содержание солей в почве по всему миру. Это усовершенствование отвечает острой необходимости в точной оценке засоленности почвы, что является важной проблемой, влияющей на сельскохозяйственную продуктивность и здоровье почвы во всем мире.

Засоление почв, являющееся одним из видов деградации земель, затрагивает более 1 миллиарда гектаров по всему миру, нанося ущерб сельскохозяйственной продуктивности и здоровью окружающей среды. Предыдущие попытки картирования засоления почв сталкивались с трудностями из-за низкой детализации доступных наборов данных и сложностей в отображении непрерывных изменений уровня засоления почв.

Признавая эти сложности, исследовательская группа приступила к созданию модели, использующей изображения Sentinel-1/2, климатические данные, информацию о рельефе местности и передовые алгоритмы машинного обучения. Их целью было оценить содержание солей в почве в пяти климатических регионах.

Результаты были опубликованы в статье, вышедшей 28 марта 2024 года в журнале Journal of Remote Sensing. В этом исследовании представлена инновация, эффективно сочетающая наклонные спиральные каналы с периодическими массивами сжатия-расширения.

Оценка глобальной засоленности почв на глубине 10 м с использованием многоисточникового дистанционного зондирования.

В основе этой работы лежит интеграция данных, полученных с помощью различных технологий дистанционного зондирования, в частности, сложных спутников Sentinel-1/2, в сочетании со стратегическим использованием алгоритмов машинного обучения. Такой подход позволил разработать усовершенствованную модель, способную точно картировать засоленность почвы с поразительной точностью — разрешением 10 метров, даже в различных климатических условиях.

Этот новаторский метод позволяет нам значительно преодолеть ограничения предыдущих разработок, которые были ограничены более низким разрешением и более узкой направленностью на анализ засоленности почвы. Наша преданная своему делу исследовательская группа собрала обширный набор данных, включающий глобальные климатические закономерности, точные измерения засоленности почвы на уровне земли и широкий спектр геопространственных переменных.

Благодаря использованию алгоритма Random Forest, модель не только превосходно прогнозирует засоленность почвы с поразительной точностью, но и проливает свет на ключевую роль климата, уровня грунтовых вод и индексов засоленности в формировании ландшафтов засоленности почв. Это достижение знаменует собой шаг вперед в нашей способности отслеживать и управлять состоянием почв в глобальном масштабе.

Профессор Чжоу Ши, руководитель исследования, отметил: “Это исследование представляет собой значительный шаг вперед в наших возможностях по оценке и решению проблемы засоления почв в глобальном масштабе. Благодаря интеграции спутниковых снимков с машинным обучением мы теперь можем с беспрецедентной точностью и детализацией определять засоленные почвы, что предоставляет бесценную информацию для устойчивых методов землепользования и сельского хозяйства”.”

В результате последних исследований была создана глобальная карта засоленности почв с высоким разрешением. Эта карта является ценным инструментом для ученых, политиков и фермеров. Она помогает им эффективно решать проблемы засоленности почв. Точно определяя области с высокой засоленностью, они могут предпринимать целенаправленные действия для восстановления здоровья почвы.

Кроме того, это способствует внедрению устойчивых методов ведения сельского хозяйства и помогает в планировании стратегий управления ресурсами. Более того, методология, использованная в этом исследовании, устанавливает новый стандарт для экологического мониторинга и может быть применена в других оценках деградации земель.

Более подробная информацияНан Ван и др., Оценка глобальной засоленности почвы на глубине 10 м с использованием многоисточникового дистанционного зондирования, Журнал дистанционного зондирования (2024). DOI: 10.34133/remotesensing.0130

Автоматизированная очистка и калибровка данных об урожайности

Опубликовано dementievgeopard

Автоматизированная очистка и калибровка данных об урожайности (AYDCC) — это процесс, использующий алгоритмы и модели для обнаружения и исправления ошибок в данных об урожайности, таких как выбросы, пробелы или смещения. AYDCC может повысить качество и надежность данных об урожайности, что может привести к более глубокому пониманию ситуации и более эффективным рекомендациям для фермеров.

Введение в данные об урожайности

Данные об урожайности являются одним из важнейших источников информации для фермеров в XXI веке. Они представляют собой данные, собранные с помощью различной сельскохозяйственной техники, такой как комбайны, сеялки и жатки, и позволяют оценить количество и качество урожая, произведенного на данном поле или участке.

Это имеет огромное значение по нескольким причинам. Во-первых, это помогает фермерам принимать обоснованные решения. Обладая подробными данными об урожайности, фермеры могут корректировать свои методы ведения сельского хозяйства для максимизации производительности.

Например, если на определенном поле постоянно наблюдается снижение урожайности, фермеры могут исследовать основные причины, такие как состояние почвы или проблемы с орошением, и принять корректирующие меры.

Кроме того, это позволяет применять методы точного земледелия. Составляя карты изменений урожайности на своих полях, фермеры могут адаптировать внесение удобрений и пестицидов к конкретным участкам. Такой целенаправленный подход не только оптимизирует использование ресурсов, но и снижает воздействие на окружающую среду.

Согласно данным Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (ФАО), к 2050 году мировое сельскохозяйственное производство должно увеличиться на 601 тыс. тонн 3 тонны, чтобы удовлетворить растущий спрос на продовольствие. Данные об урожайности, играющие важную роль в повышении продуктивности сельскохозяйственных культур, имеют решающее значение для достижения этой цели.

Кроме того, в Бразилии фермер, выращивающий сою, использовал данные об урожайности вместе с данными анализа почвы для создания карт внесения удобрений с переменной нормой для своих полей. Он вносил разные нормы удобрений в зависимости от плодородия почвы и потенциальной урожайности каждой зоны.

Он также использовал данные об урожайности для сравнения различных сортов сои и выбора лучших для своих условий. В результате он увеличил среднюю урожайность на 121 тонну на 3 трлн тонн и снизил затраты на удобрения на 151 тонну на 3 трлн тонн.

Аналогичным образом, в Индии фермер, выращивающий рис, также использовал данные об урожайности вместе с данными о погоде, чтобы скорректировать график орошения своих полей. Он отслеживал уровень влажности почвы и характер выпадения осадков с помощью датчиков и спутниковых снимков.

понимание и использование данных об урожайности

Он также использовал его для сравнения различных сортов риса и выбора лучших для своих условий. В результате он увеличил средний урожай на 101 тонну на 3 ярда и сократил потребление воды на 201 тонну на 3 ярда.

Несмотря на свои преимущества, разработка и внедрение данных об урожайности по-прежнему сопряжены с некоторыми трудностями. К числу этих трудностей относятся:

  • Качество данных: Точность и надежность данных зависят от качества датчиков, калибровки оборудования, методов сбора данных, а также методов обработки и анализа данных. Низкое качество данных может привести к ошибкам, искажениям или несоответствиям, которые могут повлиять на достоверность и полезность данных.
  • Доступ к данным: Доступность и ценовая доступность данных об урожайности зависят от наличия и владения сельскохозяйственной техникой, датчиками, устройствами хранения данных и платформами для обработки данных. Отсутствие доступа или владения может ограничивать возможности фермеров по сбору, хранению, обмену или использованию собственных данных.
  • Защита персональных данных: Безопасность и конфиденциальность данных зависят от защиты и регулирования со стороны фермеров, производителей техники, поставщиков данных и пользователей данных. Отсутствие защиты или регулирования может привести к несанкционированному или неэтичному использованию данных, такому как кража, манипуляция или эксплуатация.
  • Грамотность в работе с данными: Понимание и использование данных об урожайности зависят от навыков и знаний фермеров, специалистов по распространению сельскохозяйственных знаний, консультантов и исследователей. Недостаток навыков или знаний может препятствовать эффективной интерпретации, передаче и применению данных этими участниками.
сбор наборов данных с использованием сельскохозяйственной техники, такой как комбайны.

Поэтому для преодоления этих трудностей и реализации всего потенциала данных об урожайности важно очистить и откалибровать эти данные.

Введение в очистку данных о производительности и их калибровку.

Данные об урожайности являются ценным источником информации для фермеров и исследователей, которые хотят анализировать показатели урожайности, определять зоны управления и оптимизировать принятие решений. Однако для обеспечения их надежности и точности часто требуется очистка и калибровка.

Калибровка набора данных “YieldDataset” — это функция, которая корректирует распределение значений в соответствии с математическими принципами, повышая общую целостность данных. Она улучшает качество принятия решений и делает набор данных ценным для дальнейшего углубленного анализа.

Модуль калибровки GeoPard Yield

С помощью модуля Yield Clean-Calibration компания GeoPard смогла очистить и скорректировать наборы данных об урожайности.

Мы упростили процесс повышения качества ваших данных об урожайности, предоставив фермерам возможность принимать обоснованные решения, на которые вы можете полагаться.

GeoPard — очистка и калибровка данных об урожайности, аналогично зонам потенциального потенциала поля.

После калибровки и очистки полученный набор данных о производительности становится однородным, без выбросов или резких изменений между соседними геометрическими параметрами.

С помощью нашего нового модуля вы можете:

Выберите вариант для продолжения.
Выберите вариант для продолжения.
  • Удалите поврежденные, перекрывающиеся и ненормальные точки данных.
  • Откалибруйте значения производительности на нескольких машинах.
  • Начните калибровку всего несколькими щелчками мыши (что упростит взаимодействие с пользователем) или воспользуйтесь соответствующей конечной точкой API GeoPad.
Автоматизированная калибровка данных урожайности с помощью GeoPard (1)
Автоматизированная калибровка данных урожайности с помощью GeoPard (2)
Автоматизированная калибровка данных урожайности с помощью GeoPard (3)
Автоматизированная калибровка данных урожайности с помощью GeoPard (4)
Автоматизированная калибровка данных урожайности с помощью GeoPard (5)
Автоматизированная калибровка данных урожайности с помощью GeoPard (6)
Автоматизированная калибровка данных урожайности с помощью GeoPard (7)

К числу наиболее распространенных вариантов использования автоматизированной очистки и калибровки данных об урожайности относятся:

  • Синхронизация данных при одновременной работе нескольких комбайнов или в течение нескольких дней, обеспечивающая согласованность результатов.
  • Повышение однородности и точности набора данных путем сглаживания вариаций.
  • Удаление шума в данных и посторонней информации, которая может затуманить понимание сути проблемы.
  • Исключение разворотов или аномальных геометрических форм, которые могут искажать фактические закономерности и тенденции в полевых условиях.

На изображении ниже вы можете увидеть поле, где одновременно работали 15 комбайнов. На нем наглядно показано, насколько сильно отличаются исходный набор данных об урожайности и улучшенный набор данных после калибровки с помощью модуля GeoPard yield clean-calibration.

Разница между исходными и улучшенными наборами данных об урожайности, полученными с помощью модуля калибровки GeoPard.

Почему важно проводить очистку и калибровку?

Данные об урожайности собираются с помощью мониторов и датчиков, установленных на комбайнах. Эти устройства измеряют массовый расход и содержание влаги в собранном урожае и используют координаты GPS для геопривязки данных.

Однако эти измерения не всегда точны или последовательны из-за различных факторов, которые могут влиять на работу оборудования или условия выращивания урожая. Некоторые из этих факторов:

1. Варианты комплектации: Сельскохозяйственная техника, такая как комбайны и жатки, часто имеет присущие ей особенности, которые могут приводить к расхождениям в сборе данных. Эти особенности могут включать различия в чувствительности датчиков или калибровке техники.

Например, некоторые мониторы урожайности могут использовать линейную зависимость между напряжением и массовым расходом, в то время как другие — нелинейную. Некоторые датчики могут быть более чувствительны к пыли или грязи, чем другие. Эти различия могут вызывать расхождения в данных об урожайности на разных машинах или полях.

Пример 1. Развороты, остановки, использование половины ширины оборудования.
Пример 1. Развороты, остановки, использование половины ширины оборудования.
Пример 2. Развороты, остановки, использование половины ширины оборудования.
Пример 2. Развороты, остановки, использование половины ширины оборудования.

2. Факторы окружающей среды: Погодные условия, типы почв и топография играют важную роль в урожайности сельскохозяйственных культур. Если эти факторы окружающей среды не учитывать, они могут вносить искажения и неточности в данные об урожайности.

Например, песчаные почвы или крутые склоны могут приводить к более низким урожаям, чем суглинистые почвы или равнинная местность. Аналогично, участки с более высокой плотностью посевов могут давать более высокие урожаи, чем участки с более низкой плотностью.

3. Неточности датчиков: Датчики, несмотря на свою точность, не являются безошибочными. Со временем их показания могут меняться, что приводит к неточным результатам, если их не калибровать регулярно.

Например, неисправный тензодатчик или неплотно подключенная проводка могут привести к неточным показаниям массового расхода. Загрязненный или поврежденный датчик влажности может давать ошибочные значения содержания влаги. Неправильное имя поля или идентификатор, введенный оператором, может присвоить данные о производительности неправильному файлу поля.

Эти факторы могут привести к тому, что наборы данных об урожайности будут содержать ошибки, неточности или противоречия. Если эти данные не будут должным образом очищены и откалиброваны, это может привести к ошибочным выводам или решениям.

Например, использование неочищенных данных об урожайности для создания карт урожайности может привести к ошибочному определению высокоурожайных или низкоурожайных участков на поле.

Почему важно очищать и калибровать набор данных об урожайности?

Использование некалиброванных данных об урожайности для сравнения урожайности на разных полях или в разные годы может привести к несправедливым или неточным результатам. Использование неочищенных или некалиброванных данных об урожайности для расчета баланса питательных веществ или необходимых ресурсов может привести к переизбытку или недостатку удобрений или пестицидов.

Поэтому перед использованием данных об урожайности для анализа или принятия решений крайне важно провести их очистку и калибровку. Очистка наборов данных об урожайности — это процесс удаления или исправления любых ошибок или шума в исходных данных об урожайности, собранных мониторами и датчиками урожайности.

Автоматизированные методы очистки и калибровки данных об урожайности

Вот тут-то и пригодятся автоматизированные методы очистки данных. Автоматизированные методы очистки данных — это способы, позволяющие выполнять задачи по очистке данных без или с минимальным участием человека.

Настройте этап калибровки.
Автоматизированные методы очистки и калибровки

Автоматизированные методы очистки данных могут сэкономить время и ресурсы, уменьшить количество человеческих ошибок, а также повысить масштабируемость и эффективность очистки данных. К распространенным автоматизированным методам очистки данных о урожайности относятся:

1. Выявление выбросов: Выбросы — это точки данных, которые значительно отклоняются от нормы. Автоматизированные алгоритмы могут выявлять эти аномалии, сравнивая точки данных со статистическими показателями, такими как среднее значение, медиана и стандартное отклонение.

Например, если набор данных об урожайности показывает исключительно высокую урожайность на конкретном поле, алгоритм обнаружения выбросов может отметить это для дальнейшего исследования.

2. Снижение уровня шума: Шум в данных об урожайности может возникать из различных источников, включая факторы окружающей среды и неточности датчиков.

Автоматизированные методы шумоподавления, такие как алгоритмы сглаживания, отфильтровывают случайные колебания, делая данные более стабильными и надежными. Это помогает выявлять истинные тенденции и закономерности в данных.

3. Вменение данныхОтсутствие данных — распространённая проблема в наборах данных об урожайности. Методы восполнения недостающих данных автоматически оценивают и заполняют пропущенные значения на основе закономерностей и взаимосвязей внутри данных.

Например, если датчик не записывает данные за определенный период времени, методы восполнения недостающих значений могут оценить отсутствующие значения на основе соседних точек данных.

Таким образом, автоматизированные методы очистки данных выступают в роли хранителей качества данных, обеспечивая, чтобы наборы данных об урожайности оставались надежным и ценным ресурсом для фермеров во всем мире.

Кроме того, существует множество удобных инструментов и компьютерных программ, которые могут автоматически очищать и корректировать данные об урожайности, и GeoPard — одна из них. Модуль очистки и калибровки данных об урожайности GeoPard, наряду с аналогичными решениями, чрезвычайно важен для обеспечения точности и надежности данных.

GeoPard - Очистка и калибровка урожайности - 3 комбайна

Заключение

Автоматизированная очистка и калибровка данных об урожайности (AYDCC) имеет важное значение в точном земледелии. Она обеспечивает точность данных о посевах, устраняя ошибки и повышая качество, что позволяет фермерам принимать обоснованные решения. AYDCC решает проблемы с данными и использует автоматизированные методы для получения достоверных результатов. Такие инструменты, как модуль очистки и калибровки данных об урожайности GeoPard, упрощают этот процесс для фермеров, способствуя эффективной и продуктивной сельскохозяйственной практике.

После того как данные об урожайности будут очищены, Автоматизированный отчет о доходности Идет еще дальше: система сравнивает урожай с зонами или нормами внесения удобрений в этом сезоне, оценивает каждый шаг внесения удобрений и сообщает, окупилась ли дополнительная продукция.

Применение геоинформатики (ГИС) в сельском хозяйстве

Опубликовано dementievgeopard
Геоинформатика (ГИС) устраняет разрыв между пространственными данными и принятием решений в сельском хозяйстве, позволяя фермерам оптимизировать использование ресурсов при минимизации воздействия на окружающую среду. Этот технологически ориентированный подход помогает адаптировать методы точного земледелия к конкретным условиям поля, тем самым повышая производительность и эффективность.

Геоинформатика в сельском хозяйстве

Анализируя точную пространственную информацию, такую как изменчивость почвы, содержание влаги и распространение вредителей, фермеры могут принимать взвешенные решения, обеспечивая обработку каждого участка своей земли именно тем, что ему необходимо. Последние данные показывают, что эта технология широко используется: более 701 тыс. фермерских хозяйств применяют ее в той или иной форме. Интеграция геопространственных данных становится стандартной практикой в процессах принятия решений в различных отраслях, от мелкого натурального хозяйства до крупных коммерческих предприятий. Фермеры могут следить за своими посевами в режиме реального времени, используя спутниковые снимки и наземные датчики. Благодаря уменьшению отходов и снижению негативного воздействия на окружающую среду, они могут использовать это для точного внесения воды, удобрений и пестицидов там и тогда, где это необходимо. Проект CottonMap в Австралии использует геоинформатику для мониторинга водопотребления, что привело к снижению потребления воды на 401 тыс. тонн. Улучшенное управление ресурсами минимизирует воздействие на окружающую среду за счет сокращения стока химикатов и чрезмерного орошения. геоинформатика в сельском хозяйстве Повышение производительности способствует обеспечению глобальной продовольственной безопасности. Оптимизируя схемы посадки с использованием пространственных данных, фермеры могут добиться более высоких урожаев без расширения сельскохозяйственных угодий.

Что такое геоинформатика?

Геоинформатика, также известная как географическая информационная наука (ГИС-наука), — это междисциплинарная область, объединяющая элементы географии, картографии, дистанционного зондирования, информатики и информационных технологий для сбора, анализа, интерпретации и визуализации географических и пространственных данных. Она фокусируется на сборе, хранении, управлении, анализе и представлении пространственной информации в цифровом виде, способствуя лучшему пониманию поверхности Земли и взаимосвязей между различными географическими объектами. Это мощный инструмент, который может использоваться для самых разных целей, включая: 1. Точное земледелие: Его можно использовать для сбора данных по различным факторам, таким как тип почвы, урожайность и заражение вредителями. Затем эти данные можно проанализировать для выявления областей изменчивости на поле. После выявления таких областей фермеры могут использовать ГИС для разработки индивидуальных планов управления для каждой из них. 2. Экологический мониторинг: Его можно использовать для мониторинга изменений в окружающей среде, таких как вырубка лесов, изменение землепользования и качество воды. Затем эти данные можно использовать для отслеживания прогресса в реализации экологической политики и выявления областей, нуждающихся в дополнительной защите. 3. Градостроительство: Геоинформатика может использоваться для планирования и управления городскими территориями. Эти данные могут применяться для выявления районов, нуждающихся в развитии, для планирования транспортных сетей и управления инфраструктурой. 4. Управление в случае стихийных бедствий: Его можно использовать для управления чрезвычайными ситуациями, такими как наводнения, землетрясения и лесные пожары. Эти данные могут быть использованы для отслеживания развития катастрофы, выявления пострадавших районов и координации усилий по оказанию помощи. Что такое геоинформатика? Компоненты геоинформатики.

Компоненты геоинформатики

Эти компоненты работают вместе, позволяя получить представление о различных аспектах земной поверхности и ее взаимосвязях. Вот основные компоненты геоинформатики:
  • Географические информационные системы (ГИС): ГИС включает в себя использование программного и аппаратного обеспечения для сбора, хранения, обработки, анализа и визуализации географических данных. Эти данные организуются в слои, что позволяет пользователям создавать карты, проводить пространственный анализ и принимать обоснованные решения на основе пространственных взаимосвязей.
  • Дистанционное зондирование: Дистанционное зондирование включает в себя сбор информации о поверхности Земли на расстоянии, как правило, с использованием спутников, самолетов или дронов. Данные дистанционного зондирования, часто в виде изображений, могут дать представление о растительном покрове, состоянии растительности, климатических условиях и многом другом.
  • Глобальные системы позиционирования (GPS)Технология GPS обеспечивает точное позиционирование и навигацию с помощью сети спутников. В ГИС GPS используется для сбора точных данных о местоположении, что имеет решающее значение для картографирования, навигации и пространственного анализа.
  • Пространственный анализ: Это позволяет применять различные методы пространственного анализа для понимания закономерностей, взаимосвязей и тенденций в географических данных. К этим методам относятся анализ близости, интерполяция, анализ наложения и сетевой анализ.
  • КартографияКартография включает в себя создание карт и визуальных представлений географических данных. Она предоставляет инструменты и методы для разработки информативных и визуально привлекательных карт, эффективно передающих пространственную информацию.
  • Геобазы данныхГеобазы данных — это структурированные базы данных, предназначенные для хранения и управления географическими данными. Они обеспечивают основу для организации пространственных данных, позволяя эффективно хранить, извлекать и анализировать их.
  • Веб-картография и геопространственные приложенияГеоинформатика получила широкое распространение в сфере веб-картографии и приложений, позволяя пользователям получать доступ к географическим данным и взаимодействовать с ними через онлайн-платформы. Это привело к разработке различных сервисов и инструментов, основанных на определении местоположения.
  • Геопространственное моделированиеГеопространственное моделирование включает в себя создание вычислительных моделей для имитации реальных географических процессов. Эти модели помогают прогнозировать результаты, моделировать сценарии и принимать решения в различных областях.

8. Применение и использование геоинформатики в сельском хозяйстве

Вот некоторые из ключевых областей применения ГИС в сельском хозяйстве:

1. Точное земледелие

Точное земледелие использует возможности географических информационных систем (ГИС) для предоставления фермерам подробной информации об их полях. Эта информация варьируется от детальных карт растительности и продуктивности до данных по конкретным культурам. В основе этого подхода лежит принятие решений на основе данных, что позволяет фермерам оптимизировать свою деятельность для достижения максимальной урожайности и эффективности. Применение геоинформатики в сельском хозяйстве Система мониторинга урожая GeoPard, создающая карты продуктивности, предоставляет важнейшее решение для точного земледелия. Эти карты используют исторические данные за предыдущие годы, позволяя фермерам выявлять закономерности продуктивности на своих полях. Используя эту информацию, фермеры могут определять плодородные и неплодородные участки.

2. Мониторинг состояния растений

Значение мониторинга состояния сельскохозяйственных культур невозможно переоценить. Благополучие растений напрямую влияет на урожайность, управление ресурсами и общее состояние сельскохозяйственной экосистемы. Традиционно ручной осмотр посевов на обширных полях был трудоемким и занимал много времени. Однако с появлением передовых технологий, таких как ГИС и дистанционное зондирование, произошел кардинальный сдвиг, позволивший осуществлять точный мониторинг в беспрецедентных масштабах. Геоинформатика помогает в раннем выявлении потенциальных проблем, влияющих на состояние сельскохозяйственных культур. Анализируя данные дистанционного зондирования и спутниковые снимки, фермеры могут выявлять стрессовые факторы, такие как дефицит питательных веществ или вспышки заболеваний, что позволяет проводить целенаправленные мероприятия.

3. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур

Интеграция исторических данных, состава почвы, погодных условий и других переменных позволяет фермерам прогнозировать урожайность с поразительной точностью. Эта информация дает им возможность принимать обоснованные решения относительно посева, распределения ресурсов и маркетинговых стратегий. карта данных об урожайности зон за 2019 год В области прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур компания GeoPard стала ведущим новатором. GeoPard разработала надежный метод, который, по утверждению компании, демонстрирует превосходную точность более 901 TP3T, объединяя исторические и текущие данные о урожайности, полученные со спутников. Этот инновационный подход является доказательством того, как технологии могут произвести революцию в современном сельском хозяйстве.

4. Мониторинг животноводства с помощью геоинформатики

Пространственные данные, полученные с помощью GPS-трекеров, установленных на скоте, позволяют получить представление о перемещениях и поведении животных. Эти инструменты дают фермерам возможность точно определять местоположение скота на ферме, обеспечивая эффективное управление и уход. Помимо отслеживания местоположения, инструменты ГИС в сельском хозяйстве предоставляют всестороннее представление о здоровье скота, моделях роста, циклах фертильности и потребностях в питании. Прогнозируется, что глобальный рынок точного земледелия, включая мониторинг скота, достигнет значительной стоимости в ближайшие годы. Эта тенденция подчеркивает преобразующий потенциал ГИС в оптимизации управления животноводством.

5. Борьба с насекомыми и вредителями

Традиционные методы, такие как ручная разведка больших полей, оказались трудоемкими и неэффективными. Однако конвергенция технологий, в частности алгоритмов глубокого обучения и спутниковых данных, произвела революцию в обнаружении и борьбе с вредителями. Геоинформатика помогает создавать карты распространения вредителей, что позволяет точно применять пестициды. Целенаправленно обрабатывая определенные участки, фермеры могут минимизировать использование химикатов, уменьшить воздействие на окружающую среду и защитить полезных насекомых. Система мониторинга урожая GeoPard — эффективный метод выявления различных угроз, таких как засорение сорняками и болезни сельскохозяйственных культур. Потенциальные проблемные зоны выявляются путем изучения собранных в полевых условиях индексов растительности. Например, низкое значение индекса растительности в определенном месте может быть признаком потенциальных вредителей или болезней. Это упрощает процедуру и устраняет необходимость в трудоемкой ручной разведке больших полей.

6. Контроль орошения

Данные, полученные с помощью ГИС, предоставляют ценную информацию об уровне влажности почвы, помогая фермерам принимать обоснованные решения относительно графика полива. Это обеспечивает эффективное использование воды и предотвращает переувлажнение или засуху. Важность орошения с переменной нормой расхода воды Технология ГИС для сельского хозяйства предоставляет мощный инструментарий для выявления культур, испытывающих нехватку воды. Фермеры могут узнать больше о водном состоянии своих посевов, используя такие индексы, как нормализованный разностный индекс влажности (NDWI) или нормализованный разностный индекс влажности (NDMI). Индекс NDMI, используемый по умолчанию в GeoPard Crop Monitoring, имеет шкалу от -1 до 1. Нехватка воды обозначается отрицательными значениями около -1, а переувлажнение может обозначаться положительными значениями, близкими к 1.

7. Борьба с наводнениями, эрозией и засухой.

Наводнения, эрозия и засуха представляют собой грозных противников, способных нанести существенный ущерб сельскохозяйственным угодьям. Помимо физического разрушения, эти проблемы нарушают доступность воды, здоровье почвы и общую урожайность. Эффективное управление этими угрозами имеет решающее значение для обеспечения продовольственной безопасности, сохранения природных ресурсов и развития устойчивых методов ведения сельского хозяйства. Геоинформатика помогает оценить уязвимость ландшафтов к наводнениям, эрозии и засухе. Анализируя топографические данные, характер выпадения осадков и характеристики почвы, фермеры могут внедрять стратегии для смягчения этих рисков.

8. Использование ГИС в автоматизации сельского хозяйства

Географические информационные системы (ГИС) вышли за рамки своей традиционной роли картографических инструментов и стали важнейшими средствами управления автоматизированной техникой. Эта технология наделяет различное сельскохозяйственное оборудование, такое как тракторы и дроны, пространственными данными и системами точной навигации. В результате задачи, начиная от посадки и заканчивая опрыскиванием и уборкой урожая, могут выполняться с беспрецедентной точностью и минимальным участием человека. ГИС в автоматизации сельского хозяйства Представьте себе ситуацию, когда трактору поручено засеять посевы на огромном поле. Оснащенный системой GPS и технологией ГИС, трактор использует пространственные данные для навигации по заранее определенным маршрутам, обеспечивая равномерное размещение семян и оптимальное расстояние между ними. Такая точность не только повышает урожайность, но и минимизирует потери ресурсов.

Роль геоинформатики в точном земледелии

Она играет решающую роль в точном земледелии, предоставляя фермерам данные и инструменты, необходимые для принятия обоснованных решений по управлению урожаем. Ее можно использовать для сбора данных по различным факторам, таким как тип почвы, урожайность и заражение вредителями.

Затем эти данные можно проанализировать, чтобы выявить области изменчивости внутри поля. После выявления таких областей фермеры могут использовать ГИС для разработки индивидуальных планов управления для каждой из них.

Использование геоинформатики в точном земледелии быстро растёт по всему миру. Например, в Соединенных Штатах за последние пять лет использование точного земледелия увеличилось более чем на 501 тонну на 3 тонны. А в Китае ожидается, что в ближайшие годы использование точного земледелия будет расти более чем на 201 тонну на 3 тонны в год.

Исследования показали, что точное внесение ресурсов с помощью геоинформатических методов может привести к увеличению урожайности до 151 тонны на 3 тонны при одновременном снижении затрат на ресурсы на 10-301 тонну на 3 тонны.

Кроме того, исследование, опубликованное в журнале Nature в 2020 году, показало, что использование ГИС для управления поливом пшеницы привело к увеличению урожайности на 201 ТТ3Т. Другое исследование, опубликованное в журнале Science в 2021 году, показало, что использование ГИС для более точного внесения удобрений на кукурузном поле привело к увеличению урожайности на 151 ТТ3Т.

Его также можно использовать для создания карт урожайности сельскохозяйственных культур. Эти карты позволяют выявлять участки с низкой урожайностью, которые затем можно исследовать для определения причины проблемы. После выявления причины проблемы фермеры могут принять меры по улучшению урожайности на этих участках.

Роль геоинформатики в точном земледелии

Например, фермеры могут использовать его для создания карт типов и плодородия почвы. Затем эти карты можно использовать для более точного внесения удобрений, что может помочь повысить урожайность и сократить количество ненужных удобрений.

Помимо сбора и анализа данных, его можно использовать и для визуализации пространственных данных. Это может быть полезно фермерам, чтобы увидеть, как различные факторы, такие как тип почвы и урожайность, распределяются по полю. Инструменты визуализации также могут помочь фермерам донести свои выводы до других, например, до консультантов по растениеводству или государственных чиновников.

В реальном мире геоинформатика находит широкое применение в точном земледелии. Например, технология переменной нормы внесения (VRT) использует пространственные данные для внесения различных объемов ресурсов, таких как вода, удобрения и пестициды, по всему полю.

Такой подход гарантирует, что культуры получают именно те питательные вещества, которые им необходимы, оптимизируя рост и урожайность. В другом случае, спутниковые снимки и дроны предоставляют ценную информацию о состоянии растений и обнаружении болезней, что позволяет оперативно принимать меры.

Система мониторинга урожая GeoPard как пример программного обеспечения ГИС для сельского хозяйства.

Крайне важно помнить, что программное обеспечение ГИС, используемое в сельском хозяйстве, может различаться в зависимости от его предназначения. Некоторые инструменты показывают уровень влажности почвы для облегчения выбора посевов, другие же отображают сорта культур, урожайность и распределение. Даже сравнение экономической эффективности лесозаготовок и лесоводства можно провести с помощью различных приложений. Поэтому каждый фермер или руководитель сельскохозяйственного предприятия должен найти идеальное решение ГИС, которое предоставит ему необходимую информацию для принятия обоснованных решений на своей земле. Что касается полевых данных, платформа мониторинга урожая GeoPard обладает рядом преимуществ. Она предлагает сводки динамики растительности и влажности почвы, исторические данные о растительности и погоде, а также точные 14-дневные прогнозы погоды. GeoPard обеспечивает автоматическую синхронизацию мониторинга урожая. Эта платформа предоставляет такие возможности, как разведка для организации работ и обмена информацией в режиме реального времени, а также журнал полевых работ для планирования и мониторинга операций, поэтому она предлагает больше, чем просто данные на основе ГИС. В систему мониторинга урожая GeoPard также включены данные из дополнительных источников. Например, инструмент «Менеджер данных» интегрирует данные с сельскохозяйственной техники в платформу. Он поддерживает популярные форматы файлов, такие как SHP и ISO-XML. Вы можете измерять урожайность сельскохозяйственных культур, используя данные с полевой техники, сравнивать их с картами внесения удобрений, изучать тактику внесения удобрений и создавать планы по увеличению урожайности. Организации, с которыми сотрудничают сельскохозяйственные предприятия, и сами получают большую выгоду от этой универсальной платформы.

Проблемы точного земледелия и геоинформатики

Интеграция точного земледелия и геоинформатики влечет за собой множество политических последствий и нормативных вопросов. Правительства во всем мире сталкиваются с необходимостью разработки рамок, которые способствуют инновациям, одновременно обеспечивая конфиденциальность данных, землепользование и экологическую устойчивость. Например, нормативные акты могут регулировать сбор и обмен пространственными данными, права интеллектуальной собственности на технологии точного земледелия и этичное использование ИИ в сельском хозяйстве. В Европейском Союзе Общая сельскохозяйственная политика (ОСП) признает роль цифровых технологий, включая геоинформатику, в повышении производительности сельского хозяйства. Предоставляются финансовые стимулы для поощрения фермеров к внедрению методов точного земледелия, соответствующих экологическим целям и целям устойчивого развития. Этот пример иллюстрирует, как политика может стимулировать внедрение технологий на благо общества. Однако внедрение геоинформационных технологий в сельском хозяйстве приносит значительные преимущества, но сопровождается проблемами, особенно для фермеров разных масштабов. Мелкие фермеры часто сталкиваются с финансовыми ограничениями, им не хватает ресурсов для приобретения технологий и обучения. Более крупные хозяйства сталкиваются со сложностями управления данными из-за масштаба своей деятельности. Часто встречаются пробелы в технических знаниях, и как мелким, так и крупным фермерам требуется обучение для эффективного использования геоинформационных инструментов. Ограниченная инфраструктура и связь затрудняют доступ, особенно в отдаленных районах. Возникают проблемы с адаптацией, поскольку решения могут не подходить для небольших ферм или не интегрироваться в более крупные хозяйства. Культурное сопротивление изменениям и опасения по поводу конфиденциальности данных влияют на повсеместное внедрение. Государственная политика, неопределенность рентабельности инвестиций и проблемы совместимости еще больше препятствуют прогрессу. Для решения этих проблем потребуются индивидуальные стратегии, чтобы обеспечить пользу от геоинформатики для всех фермеров, независимо от масштаба их деятельности.

Заключение

Интеграция геоинформатики в современное сельское хозяйство обладает огромным потенциалом для преобразований. Используя возможности пространственных данных, фермеры и заинтересованные стороны в сельском хозяйстве могут принимать обоснованные решения, оптимизировать использование ресурсов и внедрять устойчивые методы ведения сельского хозяйства. Будь то прогнозирование урожайности, управление водными ресурсами или повышение точности земледелия, ГИС становится путеводной звездой, формирующей более эффективное, устойчивое и продуктивное будущее для всего мира сельского хозяйства.

Представляем вам ИИ-помощника GeoPard.НОВЫЙ

Искусственный интеллект, основанный на логическом мышлении, для точного земледелия: он задает правильные агрономические вопросы, демонстрирует свои расчеты и на основе ваших данных создает проверенные в тестовом режиме рекомендации. Вы утверждаете каждый шаг.

Посмотрите, как мыслит ИИ →

Компания LfL использует платформу GeoPard для своего будущего проекта по выращиванию сельскохозяйственных культур.

Опубликовано dementievgeopard

Современное сельское хозяйство сталкивается с серьезными проблемами. Оно должно производить высококачественные продукты питания и сырье, но все чаще ему также необходимо учитывать требования по защите почвы, воды, климата и биоразнообразия.

Баварский государственный научно-исследовательский центр сельского хозяйства (LfL) давно занимается изучением этих проблем и в настоящее время тестирует платформу точного земледелия GeoPard в рамках своего проекта «Культурное земледелие будущего».

Дмитрий Дементьев, генеральный директор и соучредитель GeoPard: “Традиционные методы растениеводства часто сталкиваются с такими проблемами, как неэффективное управление ресурсами и ограниченный доступ к данным в режиме реального времени. Эти факторы могут приводить к неоптимальным урожаям, увеличению затрат и экологической нагрузке”.”

Платформа GeoPard предоставляет LfL централизованную площадку для визуализации и анализа важнейших данных в сельском хозяйстве. Удобный интерфейс платформы позволяет комбинировать спутниковые данные и экспериментальные данные полевых испытаний, упрощая интерпретацию сложных данных и предоставляя пользователям возможность принимать обоснованные решения, оптимизирующие производительность и устойчивость.

Поле было разделено на секции, чтобы продемонстрировать специфическую схему проведения эксперимента: LfL внедрила систему полосного смешанного посева, то есть одновременное выращивание нескольких культур на параллельных полосах на одном и том же поле.

Эти полосы впоследствии можно использовать отдельно в уравнениях для расчета затрат (таких как удобрения и средства защиты растений) и результатов урожайности, что позволяет вычислить общую урожайность поля.

прибыль. Кроме того, можно оценить прибыль, получаемую от отдельных культур, и возможное воздействие на границы между полосами.

Сотрудничество между LfL и GeoPard в рамках проекта Future Crop Farming может способствовать развитию аналитических инструментов для нетрадиционных типов почв.

Используя передовую платформу GeoPard, компания может дополнить результаты своих исследований и создать ценные визуализации для донесения результатов проекта до общественности.

Инновационный проект LfL, ориентированный на точное земледелие, повышение производительности и охрану окружающей среды, демонстрирует потенциал для более устойчивого будущего в растениеводстве.

Д-р Маркус Гандорфер, руководитель отдела цифровизации и руководитель проекта в LfL: “Нам очень приятно работать с увлеченной командой GeoPard. Более глубокий анализ данных о полосном смешанном земледелии, который обеспечивает инструмент GeoPard, имеет для нас огромную ценность”.”

О

Баварский государственный научно-исследовательский центр сельского хозяйства (LfL) Баварский государственный научно-исследовательский центр сельского хозяйства (LfL) является центром знаний и услуг для сельского хозяйства в Баварии. Прикладные исследования LfL затрагивают вопросы сельскохозяйственной практики и предлагают применимые решения для сельскохозяйственных предприятий различными способами.

Междисциплинарный проект «Сельское хозяйство будущего» расположен в городе Рухсторф-ад-Ротт на юго-востоке Баварии. Более подробную информацию о проекте можно найти на его веб-сайте: http://www.future-crop-farming.de

ГеоПард Агрикультура является ведущим поставщиком программного обеспечения для точного земледелия. Компания была основана в 2019 году в Кёльне, Германия, и представлена по всему миру. Компания предлагает широкий спектр решений, которые помогают фермерам оптимизировать свою деятельность и повышать урожайность.

Ориентируясь на принципы устойчивого развития и регенеративной экономики, компания GeoPard Agriculture стремится продвигать методы точного земледелия по всему миру.

В число партнеров компании входят такие известные бренды, как John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth и многие другие.

Использование технологии GPS для оптимизации выращивания покровных культур

Опубликовано dementievgeopard

Сельское хозяйство переживает большие перемены, и все чаще применяются современные технологии, такие как системы GPS.

Это особенно заметно в том, как фермеры выращивают покровные культуры. Технология GPS революционизирует управление их полями, помогая им стать более эффективными и устойчивыми в своих сельскохозяйственных практиках.

Сидераты, иногда называемые зеленым удобрением, — это растения, выращиваемые в основном для улучшения здоровья почвы, а не для сбора урожая. Обычно их выращивают в межсезонье, и они приносят такие преимущества, как борьба с сорняками, повышение биоразнообразия и улучшение плодородия почвы.

Однако выращивание покровных культур может быть трудоемким и занимать много времени. Вот тут-то и пригодится технология GPS.

Применение технологии GPS в сельском хозяйстве дает многочисленные преимущества. Во-первых, она позволяет осуществлять точное земледелие, когда фермеры могут использовать GPS-координаты для создания точных карт своих полей.

Это помогает им внимательно следить за ростом сельскохозяйственных культур и состоянием почвы. Опираясь на данные, они могут более точно применять удобрения и пестициды, сокращая потери и минимизируя вред для окружающей среды.

Более того, технология GPS значительно повышает эффективность посадки покровных культур. Традиционные методы могут привести к неравномерному распределению семян, оставляя некоторые участки плохо покрытыми.

С помощью техники с GPS-навигацией фермеры могут обеспечить равномерное распределение по всему полю, способствуя лучшему росту и покрытию почвы. Это не только повышает эффективность покровных культур, но и снижает потребность в трудовых ресурсах и материалах.

Кроме того, технология GPS позволяет фермерам внедрять более эффективные стратегии севооборота. Благодаря точному картированию полей и отслеживанию роста культур, они могут оптимизировать здоровье почвы и продуктивность за счет хорошо спланированных ротаций. Это может привести к увеличению урожайности с течением времени, что еще больше повысит эффективность сельского хозяйства.

Более того, технология GPS играет жизненно важную роль в мониторинге и управлении вредителями и болезнями. Она позволяет фермерам отслеживать местоположение и распространение этих проблем, давая им возможность принимать целенаправленные меры по борьбе. В результате может быть сокращено использование пестицидов широкого спектра действия, способствуя созданию более здоровой и устойчивой сельскохозяйственной системы.

Технология GPS предлагает преимущества, выходящие за рамки отдельных фермеров, когда речь идет о выращивании покровных культур. Она обладает потенциалом для стимулирования устойчивых и эффективных методов ведения сельского хозяйства в глобальном масштабе.

Сокращая отходы и максимально эффективно используя ресурсы, технология GPS может сыграть значительную роль в удовлетворении растущего мирового спроса на продовольствие экологически безопасным способом.

Однако использование технологии GPS в сельском хозяйстве представляет собой проблему для многих фермеров: высокие первоначальные затраты и нехватка технических знаний. Чтобы преодолеть эти трудности, крайне важно оказывать поддержку фермерам.

Этого можно достичь с помощью финансовых стимулов, программ обучения и разработки удобного программного обеспечения и оборудования, позволяющих им эффективно использовать эту технологию.

В заключение, использование технологии GPS в выращивании покровных культур обладает потенциалом значительно повысить эффективность сельского хозяйства. Это позволяет осуществлять точное земледелие, улучшить практику посева, эффективную ротацию культур и усилить борьбу с вредителями и болезнями. Предоставляя надлежащую поддержку и ресурсы, фермеры могут использовать технологию GPS для создания более устойчивого и продуктивного сельскохозяйственного сектора.

Автоматизированная модель определения границ полей для точного земледелия от GeoPard

Опубликовано dementievgeopard

Компания GeoPard успешно завершила разработку автоматизированной модели обнаружения границ полей с использованием многолетних спутниковых снимков, точного обнаружения облаков и теней, а также передовых запатентованных алгоритмов, включая глубокие нейронные сети.

Модель обнаружения объектов GeoPard достигла высочайшей точности, соответствующей самым современным стандартам. 0,975 по показателю «Пересечение над объединением» (IoU)., Проверено в различных регионах и для различных типов сельскохозяйственных культур по всему миру.

Посмотрите эти изображения, чтобы увидеть результаты в Германии (средний размер поля составляет 7 гектаров):

1 - Необработанное изображение Sentinel-2

1 – Необработанное изображение Sentinel-2

3 - Границы сегментированных полей

2 – Сверхразрешающее изображение Sentinel-2, полученное с помощью GeoPard (разрешение 1 метр)

2 - Изображение Sentinel-2 сверхвысокого разрешения, полученное с помощью GeoPard.

3 – Сегментированные границы поля, 0.975 Показатель точности «пересечение над объединением» (IoU)., в различных международных регионах и для различных видов сельскохозяйственных культур.

Интеграция с нашим API и приложением GeoPard скоро будет доступна. Этот автоматизированный и экономически эффективный метод помогает прогнозировать урожайность, приносит пользу государственным организациям и помогает крупным землевладельцам, которым часто необходимо обновлять границы полей между сезонами.

Подход GeoPard использует многолетние тенденции вегетации сельскохозяйственных культур с использованием многофакторного анализа и севооборота.

 

Доступ к модели осуществляется через API GeoPard на основе оплаты по факту использования, что обеспечивает гибкость без необходимости дорогостоящих подписок.

 

Что такое определение границ полей?

Определение границ полей — это процесс идентификации и нанесения на карту границ сельскохозяйственных полей или земельных участков. Он включает в себя использование различных методов и источников данных для обозначения границ отдельных полей или сельскохозяйственных участков.

Традиционно границы полей определялись вручную фермерами или землевладельцами на основе их знаний и наблюдений.

Однако с развитием технологий, особенно в области дистанционного зондирования и географических информационных систем (ГИС), автоматизированные и полуавтоматизированные методы получают все большее распространение.

Один из распространенных подходов — анализ спутниковых или аэрофотоснимков. Изображения высокого разрешения, полученные со спутников или самолетов, могут предоставить подробную информацию о ландшафте, включая границы между различными земельными участками.

К этим изображениям можно применять алгоритмы обработки изображений для выявления характерных особенностей, таких как изменения типа растительности, цвета, текстуры или узоров, указывающих на наличие границ полей.

Другой метод предполагает использование данных LiDAR (Light Detection and Ranging), которые с помощью лазерных лучей измеряют расстояние между датчиком и поверхностью Земли.

Данные LiDAR позволяют получить подробную информацию о высоте и топографии, что дает возможность выявлять незначительные изменения рельефа, которые могут соответствовать границам полей.

Кроме того, географические информационные системы (ГИС) играют решающую роль в определении границ полей.

Программное обеспечение ГИС позволяет интегрировать и анализировать различные слои данных, включая спутниковые снимки, топографические карты, записи о праве собственности на землю и другую соответствующую информацию. Объединяя эти источники данных, ГИС может помочь в интерпретации и определении границ полей.

Точное разграничение полей имеет важное значение по нескольким причинам. Оно способствует более эффективному управлению сельскохозяйственными ресурсами, позволяет применять методы точного земледелия и поддерживает планирование и внедрение таких сельскохозяйственных практик, как орошение, внесение удобрений и борьба с вредителями.

Точные данные о границах земельных участков также помогают в управлении земельными ресурсами, планировании землепользования и соблюдении сельскохозяйственных норм.

В чём польза этого?

Оно играет решающую роль в сельском хозяйстве и землепользовании, обеспечивая множество преимуществ и значимости, подтвержденных данными и мировыми показателями. Вот некоторые ключевые моменты:

1. Точное земледелие: Точное определение границ полей помогает внедрять методы точного земледелия, при которых такие ресурсы, как вода, удобрения и пестициды, точно направляются в конкретные участки полей.

Согласно отчету Всемирного банка, технологии точного земледелия потенциально могут увеличить урожайность сельскохозяйственных культур на 201 тыс. тонн на 3 тонны и снизить затраты на ресурсы на 10-201 тыс. тонн на 3 тонны.

2. Эффективное управление ресурсами: Это позволяет фермерам более эффективно управлять ресурсами за счет оптимизации ирригационных систем, корректировки методов внесения удобрений и мониторинга состояния урожая. Такая точность снижает потери ресурсов и негативное воздействие на окружающую среду.

По оценкам Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (ФАО), методы точного земледелия могут сократить потребление воды на 20-501 тонну на триллион рупий, уменьшить потребление удобрений на 10-201 тонну на триллион рупий и сократить использование пестицидов на 20-301 тонну на триллион рупий.

3. Планирование землепользования: Точные данные о границах полей имеют важное значение для планирования землепользования, обеспечивая эффективное использование имеющихся сельскохозяйственных земель. Это позволяет политикам и землепользователям принимать обоснованные решения относительно распределения земель, севооборота и зонирования.

Это может привести к повышению производительности сельского хозяйства и улучшению продовольственной безопасности. Исследование, опубликованное в журнале «Journal of Soil and Water Conservation», показало, что эффективное планирование землепользования может увеличить мировое производство продуктов питания на 20–671 тыс. тонн.

4. Сельскохозяйственные субсидии и страхование: Во многих странах сельскохозяйственные субсидии и программы страхования предоставляются на основе границ полей. Точное разграничение помогает определить подходящие земельные участки, обеспечить справедливое распределение субсидий и корректно рассчитать страховые взносы.

Например, в рамках Общей сельскохозяйственной политики Европейского союза (ОСП) точные границы полей используются для расчета субсидий и контроля за соблюдением требований.

5. Управление земельными ресурсами и правовые границы: Определение границ земельных участков в сельском хозяйстве имеет решающее значение для управления земельными ресурсами, защиты прав собственности и разрешения земельных споров. Точные карты границ полей помогают установить законное право собственности, поддерживают системы регистрации земель и способствуют прозрачности земельных сделок.

По оценкам Всемирного банка, только 301 тысяча триллионов человек в мире имеют юридически оформленные права на свою землю, что подчеркивает важность надежных полевых данных о границах для обеспечения гарантированного права собственности на землю.

6. Соблюдение нормативных требований и экологическая устойчивость: Точное определение границ полей помогает контролировать соблюдение требований, обеспечивая соответствие экологическим нормам и принципам устойчивого сельского хозяйства.

Это помогает выявлять буферные зоны, охраняемые территории и районы, подверженные эрозии или загрязнению воды, что позволяет фермерам принимать соответствующие меры. Соблюдение экологических стандартов повышает устойчивость и снижает негативное воздействие на экосистемы.

По данным ФАО, устойчивые методы ведения сельского хозяйства могут ежегодно сокращать выбросы парниковых газов на 6 миллиардов тонн.

Эти моменты иллюстрируют его полезность и важность в сельском хозяйстве и землепользовании. Представленные данные и глобальные показатели подтверждают положительное влияние, которое он может оказать на эффективность использования ресурсов, планирование землепользования, правовые рамки, экологическую устойчивость и общую сельскохозяйственную производительность.

Вкратце, определение границ полей в сельском хозяйстве — это процесс идентификации и картирования границ сельскохозяйственных полей или земельных участков. Он основан на различных методах, таких как анализ спутниковых снимков, данные LiDAR и ГИС, для точного определения и разграничения этих границ, что позволяет эффективно управлять земельными ресурсами и применять сельскохозяйственные практики.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Запросить бесплатную демоверсию / консультацию GeoPard








    Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с нашими Политика конфиденциальности. Это нам нужно, чтобы ответить на ваш запрос.

      Подписаться


      Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с нашими Политика конфиденциальности

        Пришлите нам информацию


        Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с нашими Политика конфиденциальности

        Мы используем файлы cookie, чтобы предоставить вам наилучшие возможности просмотра, персонализировать контент нашего сайта, анализировать его трафик и показывать вам релевантную рекламу.
        Смотри наш политика конфиденциальности для получения дополнительной информации.

        Принять всё