Использование растровых данных с обрезкой для агробизнеса

Обрезанные растровые данные, основанные на границах полей, звучат очень просто. Некоторые источники данных представляют собой растры с пикселями и разрешением 3 м/10 м/30 м, другие — векторные данные с полигонами или мультиполигонами.

Точное определение границ растровых данных, полученных в результате обрезки, представляет собой сложную задачу. По умолчанию большинство ГИС-программ и программного обеспечения для точного земледелия выдают пикселизированный растр. Точная оценка данных вблизи границ поля помогает лучше понять, например, состояние растительного покрова или значение уклона. 

Примеры пикселированных растров:

Можно ли улучшить и сделать его более точным?

Да, GeoPard это делает и даже предоставляет данные для дальнейшей интеграции через API. Вот несколько примеров:

• Фрагмент необработанных спутниковых снимков (в красно-зелено-синем и ближнем инфракрасном диапазонах) с указанием границ поля:

• Фрагмент спутниковых снимков с индексом растительности, таким как WDRVI, на основе границ поля:

• Фрагмент цифрового топографического набора данных (высота и шероховатость) с учетом границ поля:

Как это выглядит в интерфейсе GeoPard и как это можно интегрировать в ваше агротехнологическое решение:

В GeoPard мы понимаем ценность таких деталей и постоянно работаем над улучшением решения.

Что такое растровые данные?

Растровые данные — это тип цифровых изображений, представленных сеткой пикселей или ячеек, где каждая ячейка соответствует определенному местоположению на поверхности Земли. Каждому пикселю в растровом изображении присваивается значение, представляющее определенный атрибут или характеристику этого местоположения, например, высоту над уровнем моря, температуру или тип землепользования.

Пространственные данные широко используются в географических информационных системах (ГИС) и приложениях дистанционного зондирования для представления и анализа различных типов пространственных данных. Они могут быть получены из различных источников, включая спутниковые и аэрофотоснимки, цифровые камеры и наземные датчики.

Данные часто хранятся в различных форматах, таких как GeoTIFF, JPEG и PNG, которые предназначены для эффективного сжатия и хранения информации. Для обработки и анализа данных можно использовать программное обеспечение ГИС и инструменты обработки изображений, например, выполняя вычисления над значениями пикселей или применяя фильтры для выделения определенных объектов.

Примеры применения включают картирование землепользования и растительного покрова, анализ изменений растительности с течением времени и прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур на основе факторов окружающей среды.

Как растровые данные используются в точном земледелии?

Это важнейший компонент точного земледелия, поскольку он предоставляет подробную информацию о состоянии урожая, свойствах почвы и факторах окружающей среды, которую можно использовать для принятия более обоснованных решений по управлению посевами. Вот несколько примеров использования растровых данных в точном земледелии:

• Анализ состояния здоровья растений: Данные дистанционного зондирования в виде спутниковых снимков или снимков с беспилотников могут использоваться для создания слоев данных, отображающих индексы растительности, такие как NDVI (нормализованный разностный индекс растительности) или NDRE (нормализованный разностный индекс красного края). Эти индексы помогают определить участки поля со здоровой растительностью, а также участки, где культуры могут испытывать стресс из-за болезней, вредителей или дефицита питательных веществ.
• Анализ почвы: Данные о почве, такие как содержание влаги или текстура почвы, могут быть собраны с помощью датчиков, которые создают слои данных. Эти слои помогают выявлять участки поля с различными характеристиками почвы, что может помочь в принятии решений о внесении удобрений, орошении и других методах управления почвой.
• Экологический анализ: Слои данных, отображающие такие факторы окружающей среды, как температура, осадки и скорость ветра, могут использоваться для моделирования роста сельскохозяйственных культур и прогнозирования урожайности. Эти слои также могут помочь выявить участки поля, подверженные эрозии, наводнениям или другим экологическим проблемам.
• Внесение удобрений с переменной нормой: Его можно использовать для создания карт предписаний по внесению удобрений или пестицидов с переменной нормой расхода. Внося удобрения и пестициды с различной нормой расхода в зависимости от потребностей разных участков поля, фермеры могут сократить потери и оптимизировать рост урожая.

В целом, растровые данные являются важнейшим инструментом в точном земледелии, поскольку они предоставляют подробную информацию о состоянии посевов и почвы, которую можно использовать для принятия более обоснованных решений по управлению урожаем.