Značka: Diaľkový prieskum

Planet Imagery (denná, rozlíšenie 3m) na vytváranie manažérskych zón

Publikované na od dementievgeopard

Prístup k snímkam planét sa vďaka GeoPard Agriculture stal jednoduchším, rýchlejším a dostupnejším. Od augusta 2022 GeoPard sprístupnil možnosti vyhľadávania a analýzy iba požadovaných snímok planét z preferovaného rozsahu dátumov používateľa.

Používateľ GeoPardu si teda vyžiada iba preferované obrázky planét a môže ich použiť v analytických nástrojoch GeoPard.

Obrázky planét sa rozširujú Sentinel a Landsat pokrytia (poskytované štandardne) a možno ich kombinovať s inými dátovými vrstvami (súbory údajov o zberových/postrekových/sejacích strojoch, profil topografie) prostredníctvom existujúcich Viacvrstvové, Viacročné, a Nástroje na rovnice. 

 

Snímky planét pre vytváranie zón riadenia

 

Planéta je najväčšia satelitná sieť pre pozorovanie Zeme, ktorá poskytuje takmer denný globálny súbor údajov a umožňuje získavať satelitné snímky s vysokým rozlíšením a vysokou frekvenciou.

Zóny riadenia založené na snímkach Planet Scope (rozlíšenie 3,5 m).

Čítajte viac o Partnerstvo GeoPard / Planet.

Čo je to snímkovanie planét a ako sa používa na vytváranie zón riadenia?

Vzťahuje sa na satelitné snímky poskytované spoločnosťou Planet Labs, súkromnou spoločnosťou, ktorá prevádzkuje flotilu malých satelitov s názvom Doves. Tieto satelity denne zachytávajú snímky zemského povrchu vo vysokom rozlíšení. Pojem “rozlíšenie 3 m” znamená, že každý pixel na snímke predstavuje plochu na zemi s rozmermi 3 × 3 metre. Táto úroveň detailov umožňuje podrobnú analýzu a monitorovanie rôznych prvkov a zmien na zemskom povrchu.

Pokiaľ ide o vytváranie zón riadenia, snímky planét s denným rozlíšením 3 m môžu byť veľmi prospešné pre rôzne odvetvia a aplikácie, ako napríklad:

  • PoľnohospodárstvoSnímky s vysokým rozlíšením môžu pomôcť pri vytváraní zón riadenia v poľnohospodárstve, kde rôzne oblasti poľa môžu vyžadovať rôzne úpravy, ako je zavlažovanie, hnojenie alebo kontrola škodcov. Analýzou snímok môžu poľnohospodári identifikovať vzorce súvisiace so zdravím plodín, vlhkosťou pôdy a ďalšími faktormi, čo im umožňuje robiť lepšie rozhodnutia o alokácii zdrojov.
  • Environmentálny manažment: Satelitné snímky možno použiť na identifikáciu a monitorovanie environmentálne citlivých oblastí, ako sú mokrade, lesy a biotopy voľne žijúcich živočíchov. Tieto informácie možno použiť na vytvorenie zón riadenia, ktoré tieto oblasti chránia a zabezpečujú udržateľné postupy využívania pôdy.
  • Mestské plánovanie: Snímky s vysokým rozlíšením môžu pomôcť urbanistom identifikovať oblasti rastu, vzorce využívania pôdy a rozvoj infraštruktúry. Tieto informácie možno použiť na vytvorenie zón riadenia, ktoré usmerňujú budúci rozvoj a zabezpečujú efektívne využívanie zdrojov.
  • Riadenie katastrof: Satelitné snímky môžu pomôcť pri identifikácii a monitorovaní oblastí náchylných na katastrofy, ako sú záplavové oblasti alebo ohniská lesných požiarov. Zóny riadenia možno vytvoriť na stanovenie evakuačných trás, pridelenie zdrojov na reakciu na katastrofy a na informovanie politík využívania pôdy, ktoré minimalizujú riziko budúcich katastrof.
  • Manažment prírodných zdrojov: Snímky s vysokým rozlíšením môžu pomôcť pri monitorovaní a riadení zdrojov, ako je voda, nerasty a lesy. Identifikáciou oblastí s vysokou hodnotou zdrojov alebo ich nedostatkom možno vytvoriť zóny riadenia, aby sa zabezpečilo udržateľné využívanie a ochrana týchto zdrojov.

Stručne povedané, snímky planét s denným rozlíšením 3 m sú cenným nástrojom na vytváranie zón riadenia v rôznych oblastiach, ktorý poskytuje aktuálne a podrobné informácie, ktoré môžu pomôcť osobám s rozhodovacou právomocou optimalizovať alokáciu zdrojov a zabezpečiť udržateľné postupy využívania pôdy.

Často kladené otázky

1. Čo môže pomôcť zistiť použitie obrazov?

Využitie snímok môže pomôcť vytvoriť efektívnejší a účinnejší poľnohospodársky systém. Využitím technológií, ako sú drony alebo satelitné snímky, môžu snímky poskytnúť cenné poznatky o zdraví plodín, stave pôdy a potrebách zavlažovania.

Pomáha pri identifikácii problémových oblastí, ako sú zamorenie škodcami alebo nedostatok živín, čo umožňuje poľnohospodárom prijímať cielené opatrenia. Okrem toho snímky pomáhajú pri monitorovaní rastu a vývoja plodín, čo umožňuje presné rozhodovanie a maximalizáciu výnosov. 

Ako satelitné snímky pomáhajú pri monitorovaní plodín

Publikované na od dementievgeopard

Satelitné snímky sú jednou z najuniverzálnejších funkcií, ktoré možno implementovať v poľnohospodárskej výrobe s cieľom zlepšiť proces rozhodovania. Rozhodovania na základe veľkého množstva údajov môžu pomôcť farmárom, agronómom alebo poradcom pochopiť situáciu a procesy, ktoré prebiehajú v monitorovaných poľnohospodárskych oblastiach.

Čo je satelitné zobrazovanie?

Satelitné snímkovanie, známe aj ako diaľkový prieskum Zeme, je proces využívania satelitných snímok na zhromažďovanie informácií o zemskom povrchu, atmosfére a oceánoch. Táto technológia zahŕňa použitie satelity vybavené špecializovanými senzormi a kamerami, ktoré dokážu zachytiť snímky Zeme vo vysokom rozlíšení z vesmíru.

Snímky zachytené satelitmi sa dajú použiť na rôzne účely vrátane monitorovania poveternostných podmienok, sledovania zmien v životnom prostredí, mapovania využívania pôdy a vegetácie a posudzovania dopadu prírodných katastrof. Môžu sa tiež použiť na vojenské a spravodajské účely.

Satelitné snímkovanie so svojimi výhodami dokáže zobraziť situácie, ktoré nie je možné vidieť pri bežnom pozorovaní. Pravidelné pozorovania môžu byť veľmi náročné z hľadiska množstva vynaloženej pracovnej sily, financií a času.

Aj pri pravidelných pozorovaniach počas obdobia rastu plodín existuje niekoľko vecí, ktoré nie je možné vidieť voľným okom, ako napríklad skorý vývoj choroba a poškodenie spôsobené škodcami, ktoré v konečnom dôsledku vedie k degradácii chlorofylu na bunkovej úrovni.

Vďaka integrácii a výpočtu spektrálnych pásiem, ktoré sú pre ľudské oko neviditeľné, môžu pestovatelia a poradcovia ľahko vizualizovať degradáciu chlorofylu ešte pred viditeľnými príznakmi poškodenia rastlinami chorobami alebo škodcami.

Multispektrálne satelitné snímky

Tieto výhody monitorovania plodín sú prospešné s dnešnými technológiami, ktoré umožňujú integráciu takýchto informácií do geografických informačných systémov, čo vedie k vytvoreniu rýchleho a kvalitného súboru údajov pripravených na využitie v rozhodovacích procesoch týkajúcich sa poľnohospodárskych výrobných systémov.

Okrem prijímania rozhodnutí založených na informáciách možno satelitné snímky použiť na podávanie správ, vedenie záznamov a integráciu s rôznymi súbormi údajov (modely chorôb a škodcov, mapy výnosov, monitorovanie škodcov, mapy hnojenia atď.) s cieľom vytvoriť ešte funkčnejší systém monitorovania plodín a spôsob, akým farmár alebo iní odborníci vidia priebeh plodín počas ich vegetačného obdobia.

Ako sa satelitné snímky využívajú v poľnohospodárstve?

Obrázky sa dajú použiť na modelovanie a výpočet spektrálnych indexov, ktoré sa neskôr porovnajú a použijú na vizualizáciu vo forme farebnej syntézy, buď vo viditeľnej časti spektra, alebo zahrnutím iných vlnových dĺžok. Správne zvolená farebná syntéza dokáže odhaliť rast plodín, stres alebo stav pôdy. erózia zobrazené rôznymi farbami.

Spektrálne indexy sú kombinácie spektrálneho odrazu dvoch alebo viacerých vlnových dĺžok na zobrazenie zaujímavých prvkov. Indexy plodín sa najčastejšie používajú v poľnohospodárstve, ale indexy sa používajú aj na identifikáciu spálených oblastí, iných umelých charakteristík, vody a iných geologických prvkov.

Hyperspektrálne satelitné snímky

Medzi užitočné spektrálne indexy v pestovaní plodín patria:

  • NDVI (Normalizovaný index rozdielnej vegetácie).
  • EVI (Index vylepšenej vegetácie).
  • RENDVI alebo NDRE (Index normalizovaných rozdielov vegetácie červeného okraja).
  • GNDVI (Index zelenej normalizovanej diferenčnej vegetácie).
  • MSI alebo NDWI (Moisture Stress Index).
  • LAI (Index listovej plochy).

NDVI je jeden z najpoužívanejších indexov a často sa používa na posúdenie počiatočného stavu plodiny. Iné indexy pracujú s určitými charakteristikami, takže výsledky sú špecifické pre konkrétne poľnohospodárske lokality, je dôležité pracovať s históriou vegetácie pôdy.

NDVI (Normalizovaný index rozdielnej vegetácie)

Tento index je mierou zelenej vegetácie a vo všeobecnosti je najpoužívanejším indexom. Listy odrážajú infračervené svetlo (NIR) a na fotosyntézu používajú iba viditeľné svetlo. To znamená, že zdravú rastlinu s dobrou rýchlosťou fotosyntézy možno analyzovať porovnaním NIR s viditeľným červeným svetlom.

Nezdravá vegetácia bude odrážať viac viditeľného svetla a zníži NIR. Zdravá vegetácia zníži časť viditeľného svetla, ktoré na ňu dopadá. NDVI je však citlivý na vplyvy pôdy (svetlo a farba), oblačnosť a tieň. Hodnoty NDVI môžu byť tiež nesprávne v situácii s hustou vegetáciou.

EVI (Index vylepšenej vegetácie)

Tento index je štandardom pre spektrá so stredným rozlíšením – nástroj používaný na satelitoch Terra a Aqua. EVI predstavuje alternatívu k NDVI, ktorá odráža niektoré jeho nedostatky, napr. pôdne a atmosférické obmedzenia, optimalizáciou odrazivosti listovej vegetácie.

Na korekciu signálu využíva modrú časť viditeľného spektra, čím znižuje účinky vyššie uvedených obmedzení vrátane rozptylu elektromagnetického žiarenia aerosólmi.

RENDVI alebo NDRE (Index normalizovaných rozdielov vegetácie červeného okraja)

Tento index je založený na štandardnom indexe NDVI, ale s úpravami. RENDVI je veľmi užitočný v presnom poľnohospodárstve, monitorovaní lesov a detekcii stresu plodín.

Jeho účinnosť je spôsobená zahrnutím vlnových dĺžok, ktoré spadajú do červeného koncového pásma, a nie vlnových dĺžok, ktoré zodpovedajú hodnote odrazu a absorpcie. Je obzvlášť vhodný na detekciu malých zmien v stave vegetácie.

GNDVI (Index zelenej normalizovanej diferenčnej vegetácie)

Tento index je podobný indexu NDVI a meria odraz svetla v zelenej časti spektra v rozsahu vlnových dĺžok 540 až 570 nanometrov namiesto červenej časti spektra. Vďaka tomu je index citlivejší na obsah chlorofylu v zelených častiach plodín.

MSI (index vlhkostného stresu)

Tento index je citlivý na zvýšenie obsahu vody v listoch. Index MSI sa používa na detekciu stresu z nedostatku vody a je dobrým indikátorom stavu plodín, ktorý sa často používa na modelovanie plodín, analýzu požiarov a fyziológiu ekosystémov. Vysoké hodnoty naznačujú stres z nedostatku vody a nižší obsah vody.

LAI (Index listovej plochy)

Tento index sa používa na odhad listovej plochy a na predpovedanie rastu a výnosu rastlín.

Typy satelitných snímok plodín

Satelity a poskytovatelia technológií Typ satelitných snímok Opakovanie cyklu Priestorové rozlíšenie
Landsat4-9 RGB, MULTISPEKTÁLNY, PANCHROMATICKÝ 8 dní 15, 30, 100 m
Sentinel-2, RGB, MULTISPEKTÁLNY 5 dní 10 metrov
Rozsah planéty RGB, MULTISPEKTÁLNY Denne 3-4 m
Planéta SkySat PANCHROMATICKÝ, MULTISPEKTÁLNY Denne 0,5, 0,71 – 0,82 m
Airbus Pleiades MULTISPEKTÁLNY Denne 0,5 m
Prosí NEO PANCHROMATICKÝ, MULTISPEKTÁLNY 40 minút po požiadaní 0,3 m
ĽADOVÉ OKO SYNTETICKÝ APETÓRNY RADAR Denne 0,25 m
Hyperion HYPERSPEKTRÁLNY Neuvedené 30 metrov
Hranol HYPERSPEKTRÁLNY Neuvedené 0,3 m

Prípady použitia satelitného zobrazovania

Tu je niekoľko dôležitých spôsobov využitia satelitných snímok pri monitorovaní plodín:

Termálne snímky

Teplo vyžarované objektmi na úrovni zeme je možné vidieť na termografii zhotovenej zo vzduchu, ktorá tiež odhaľuje teplotné zmeny zodpovedajúce stresu plodín. Odstránenie nepotrebných prvkov, ako napríklad otočného zariadenia, z obrazu pomocou kalibrácie a korekcie obrazu zabraňuje skresleniu údajov.

Chladnejšie oblasti sa na finálnych snímkach zobrazujú fialovo a teplejšie oblasti žlto. Termografia je užitočná pri hľadaní únikov, upchatia a iných problémov so zavlažovaním, pretože voda ochladzuje vegetáciu. Termografia pomáha pestovateľom identifikovať predsymptomatické choroby a škodcov a reagovať včasnejšími a cielenejšími zásahmi odhalením drobných zmien teploty povrchu listov.

Vlhkosť pôdy

Poľnohospodárstvo musí zohľadňovať pôdnu vlhkosť. Pre aplikácie presného poľnohospodárstva (v rozsahu jednotlivých polí) a s očakávaním zlepšenia modelovania výnosov plodín je dostupnosť máp pôdnej vlhkosti s vysokým rozlíšením obzvlášť dôležitá.

Vzhľadom na nízke priestorové rozlíšenie a malú hĺbku pozorovaní sa produkty pôdnej vlhkosti generované zo satelitov doteraz používali len zriedkavo na podporu poľnohospodárskeho rozhodovania na úrovni fariem alebo polí. Ak však dokážu poskytnúť relevantné údaje o prijateľných časových a priestorových rozmeroch, očakáva sa, že pôdna vlhkosť získaná zo satelitov bude mať veľký potenciál.

Rozlíšenie

Satelitné snímky s vysokým rozlíšením z nízkoobrátkových satelitov sa v poslednej dobe stali rozvinutejšími a dostupnejšími, čo poskytuje ďalší potenciál pre aplikácie fenotypizácie. Tento článok ilustruje, ako sa satelitná fotografia používa pri fenotypizácii plodín a poľnohospodárskej produkcii, a identifikuje vlastnosti rastlín, ktoré je možné posúdiť pomocou satelitných údajov s vysokým rozlíšením.

Článok sa zaoberá výhodami používania satelitného fenotypovania v programoch šľachtenia plodín, ako aj jeho nevýhodami, ako je napríklad blokovanie oblačnosťou. Skúma tiež potenciálne využitie satelitného snímania s vysokým rozlíšením ako nástroja fenotypovania v budúcnosti.

Aby sa šľachtitelia rastlín mohli vybrať vysoko výnosné a stresu odolné odrody, ktoré dokážu uspokojiť globálny dopyt po potravinách a zároveň sa vyrovnať so zmenou klímy, možno ako fenotypizačný nástroj na hodnotenie odrôd plodín použiť satelitné snímky s vysokým rozlíšením.

Satelitné monitorovanie

Aplikácie satelitných snímok

GeoPard schopnosti a ponúkajú aplikácie satelitného zobrazovania používateľom vizualizovať, normalizovať, analyzovať a získavať poznatky priamo z poľnohospodárskych pozemkov s cieľom zlepšiť produkciu plodín. Toto využitie údajov je možné dosiahnuť pomocou hotových algoritmov GeoPard alebo vytvorením vlastných algoritmov, ktoré budú užitočné pre agronómiu.

Tieto algoritmy umožňujú vyhodnotenie rastu plodín, stresu atď. (pozri fotografiu) alebo dokonca vytváranie máp s predpismi: napríklad mapy aplikácie dusíka VR, mapy aplikácie postrekov na ochranu plodín.

Často kladené otázky

1. Ako získať satelitné snímky pre farmu?

Ak ho chcete získať pre svoju farmu, vyhľadajte poskytovateľov, zaregistrujte sa a získajte prístup k ich databáze alebo portálu. Zadajte polohu svojej farmy a požadované parametre, aby ste získali relevantné obrázky pre monitorovanie poľnohospodárstva.

2. Prečo sú satelitné snímky užitočné pre pochopenie potravinových sietí?

Je užitočná pri pochopení potravinových sietí vďaka svojej schopnosti poskytnúť široký a komplexný pohľad na ekosystémy. Zachytením veľkoplošných snímok pevniny a vodných plôch umožňuje vedcom pozorovať a analyzovať priestorové rozloženie rôznych biotopov a zdrojov.

To zase pomáha pri štúdiu interakcií medzi rôznymi druhmi, identifikácii kľúčových vzťahov v oblasti kŕmenia a pochopení toku energie prostredníctvom potravinových sietí.

Pomáha rozlúštiť zložitú ekologickú dynamiku a prispieva k hlbšiemu pochopeniu fungovania ekosystémov a úsilia o ich ochranu.

3. Aké drahé sú satelitné snímky?

Jeho cena sa líši v závislosti od niekoľkých faktorov. Patria sem poskytovateľ, rozlíšenie, frekvencia snímania a rozsah potrebného pokrytia. Ceny sa môžu pohybovať od cenovo dostupných možností pre snímky s nízkym rozlíšením až po drahšie možnosti pre monitorovanie s vysokým rozlíšením v reálnom čase.

Okrem toho, špecializované služby alebo požiadavky na prispôsobené údaje môžu byť spojené s dodatočnými nákladmi. Odporúča sa preskúmať rôznych poskytovateľov a ich cenové modely, aby ste našli riešenie satelitného zobrazovania, ktoré zodpovedá vašim špecifickým požiadavkám a rozpočtu.

4. Čo sú infračervené satelitné snímky? Ako ich čítať?

Zachytáva infračervené žiarenie vyžarované objektmi a povrchmi na zemskom povrchu. Poskytuje cenné poznatky o teplotných variáciách a tepelných vzorcoch.

Na čítanie infračervených satelitných snímok je potrebné pochopiť, že teplejšie objekty sa na snímke javia jasnejšie, zatiaľ čo chladnejšie objekty sa javia tmavšie. Analýzou týchto teplotných zmien je možné posúdiť formáciu oblakov, identifikovať teplotné rozdiely na súši a vo vode, odhaliť lesné požiare a dokonca monitorovať oceánske prúdy.

Pochopenie farebnej škály a interpretácia úrovní jasu na snímkach pomáha pri získavaní zmysluplných informácií z infračervených satelitných snímok.

Predikcia úrody plodín pomocou údajov z diaľkového prieskumu v presnom poľnohospodárstve

Publikované na od dementievgeopard

Pre predpovedanie výnosov plodín musíme pochopiť, koľko slnečného svetla rastliny dostávajú a koľko vody potrebujú. Rast rastlín závisí od týchto dvoch faktorov, ale ovplyvňuje ho mnoho ďalších faktorov, ako je teplota, vlhkosť a typ pôdy.

Množstvo a kvalita plodín vypestovaných na svete je hlavným faktorom ovplyvňujúcim potravinovú bezpečnosť. Toto je obzvlášť dôležité v rozvojových krajinách, kde je poľnohospodárstvo stále dôležitou súčasťou hospodárstva.

Diaľkový prieskum Zeme Údaje sa dajú použiť na odhad množstva svetla prijímaného rastlinami, a tým na predpovedanie výnosu plodín. Dáta diaľkového prieskumu Zeme sú účinným nástrojom na odhad výnosu plodín. Poskytujú informácie o rastúcich plodinách a ich prostredí, čo vám umožňuje odhadnúť produkciu plodín.

Dáta diaľkového prieskumu Zeme sú formou analýzy údajov v poľnohospodárstve, ktorú možno použiť na predpovedanie výnosov pred zberom úrody. Tento článok skúma všetko, čo potrebujete vedieť o údajoch diaľkového prieskumu Zeme.

Čo sú údaje o výnosoch plodín v poľnohospodárstve?

Údaje o výnosoch plodín sú informácie o množstve plodín vyprodukovaných poľnohospodárom alebo skupinou poľnohospodárov. Zahŕňajú množstvo úrody zozbieranej na hektár pôdy. Toto množstvo sa môže merať v tonách, bušeloch alebo akejkoľvek inej mernej jednotke v závislosti od plodiny.

Údaje o výnosoch z poľnohospodárskych podnikov sú dôležité, pokiaľ ide o poľnohospodárstvo, pretože môžu pomôcť poľnohospodárom určiť, koľko by mali zasiať v ďalšej sezóne. Okrem toho im údaje o výnosoch umožňujú určiť, či existuje problém s ich plodinami, ktorý je potrebné riešiť.

Údaje o výnosoch možno použiť aj na monitorovanie pokroku smerom k globálnym cieľom stanoveným vládami, mimovládnymi organizáciami a inými zainteresovanými stranami.

Údaje o výnosoch sa okrem toho používajú na identifikáciu silných a slabých stránok poľnohospodárskych postupov a na vypracovanie odporúčaní na základe týchto informácií. Údaje o výnosoch sú užitočné pri prijímaní informovaných rozhodnutí o mnohých aspektoch poľnohospodárstva, ako napríklad:

Analýza údajov v presnom poľnohospodárstve

Výber semien: Výber odrôd a hybridov na základe údajov o výnosoch môže pomôcť zabezpečiť, aby boli polia osiate najziskovejšími dostupnými semenami.

Ochrana proti škodcom: Monitorovaním rastu rastlín môžu údaje o výnosoch pomôcť poľnohospodárom určiť, kedy zaviesť kontrola škodcov opatrenia. To môže znížiť používanie pesticídov a zvýšiť zisky.

Plánovanie zavlažovania: Využívanie informácií z monitorov výnosov umožňuje poľnohospodárom doladiť plánovanie zavlažovania, čo pomáha šetriť vodu a peniaze a zároveň udržiavať vysoké výnosy.

Čo sú to dáta diaľkového prieskumu Zeme?

Diaľkový prieskum Zeme je veda o získavaní informácií o objekte alebo jave bez priameho kontaktu s objektom, a teda neinvazívnym spôsobom. Používa sa v poľnohospodárstve na monitorovanie plodín, pôdy a vlhkostných podmienok.

Diaľkový prieskum Zeme využíva elektromagnetické žiarenie (EMR), ako sú rádiové vlny, mikrovlny, infračervené žiarenie, viditeľné svetlo a ultrafialové svetlo.

Diaľkový prieskum plodín poskytuje spôsob merania podmienok rastu plodín v priebehu času. Poskytuje tiež informácie o stave plodín v konkrétnych časových a priestorových bodoch. Tieto informácie možno použiť na odhad výnosov plodín a odhady, kedy by mala nastať úroda.

Dáta diaľkového prieskumu sa dajú použiť na meranie zmien vo využívaní pôdy, monitorovanie rastu plodín a výnosov poľnohospodárskych podnikov, zisťovanie úrovne vlhkosti a slanosti pôdy, určovanie úrovne zamorenia škodcami, monitorovanie úrovne znečistenia životného prostredia atď.

Takže napríklad, ak sa prechádzate po poli a pozeráte sa na rastliny, zbierate o nich údaje. Ak sa prechádzate vrtuľníkom alebo lietadlom a pozeráte sa na rastliny zhora, zbierate údaje diaľkového prieskumu Zeme.

Na zhromažďovanie týchto údajov sa používa mnoho rôznych typov techník a zariadení diaľkového prieskumu Zeme: satelitné snímky, letecké fotografie, radarové systémy, lidar a ďalšie.

Čo je predikcia výnosov plodín?

Predikcia výnosu plodín je proces odhadovania potenciálneho alebo očakávaného výnosu konkrétnej plodiny pre danú oblasť a vegetačné obdobie.

Zahŕňa analýzu rôznych faktorov, ako sú poveternostné podmienky, vlastnosti pôdy, genetika plodín a postupy hospodárenia, s cieľom urobiť informované predpovede o pravdepodobnej úrode.

Je dôležité poznamenať, že predpovede výnosov plodín sú neisté kvôli zložitosti poľnohospodárskych systémov a vplyvu nepredvídateľných faktorov, ako sú škodcovia, choroby a extrémne poveternostné udalosti.

Hoci predikčné modely poskytujú cenné poznatky, slúžia skôr ako nástroj na pomoc pri rozhodovaní, než aby poskytovali absolútnu istotu.

Ako to funguje?

Nasledujúce zdroje údajov sú kombinované s cieľom vytvoriť rôzne váhy pre prognózy výnosov na základe aktuálnych okolností vegetačného obdobia v rôznych regiónoch.

Vedci zaoberajúci sa údajmi z Farmers Edge kombinujú tieto zdroje údajov s najnovšími pokrokmi v strojovom učení, aby aktualizovali odhady prognóz výnosov vždy, keď dôjde k narušeniu hlavnej zložky výnosov.

1. Predsezónne údaje

Predsezónne údaje musia byť presné, aby sa vytvoril základ pre predpoveď výnosov plodín. Tieto informácie sú k dispozícii pred výsadbou plodiny a vytvárajú základ pre prvé údaje o predpovedi výnosov.

Údaje ako poloha poľa, súčasné a predchádzajúce plodiny, poveternostné podmienky špecifické pre dané pole v mesiacoch pred výsadbou alebo siatím, informácie a údaje z testov pôdy a regionálne poveternostné trendy za posledné desaťročie sa kombinujú, aby poskytli prehľad o tom, ako začať sezónu s presnými údajmi o výnosoch, ktoré možno očakávať.

2. Údaje počas sezóny

Údaje počas sezóny poskytujú prehľad o premenných, ktoré ovplyvňujú výnosy poľnohospodárskych podnikov počas vegetačného obdobia po položení základov.

Meteorologické stanice Farmers Edge na farmách poskytujú údaje zamerané na terén, ktoré vylepšujú tieto súbory údajov poskytovaním očakávaných a predpovedaných hodnôt, ktoré sa ukladajú a potom sa resetujú, keď každý deň prichádzajú údaje, čím sa modely vylepšujú.

Počas sezóny sa zohľadňujú aj ďalšie údaje počas sezóny, ako napríklad aplikácia hnojív, či už plánovaná alebo nie, s cieľom zlepšiť diagnostiku v teréne a ponúknuť prognózované hodnoty výnosov.

3. Údaje špecifické pre danú plodinu

Široká sieť miestnych agronómov spoločnosti Farmers Edge môže počas vegetačného obdobia poskytnúť aj údaje o špecifických plodinách.

Agronómovia z Farmers Edge identifikovali údaje špecifické pre jednotlivé plodiny, ktoré ovplyvňujú výnos počas vegetačného obdobia, vrátane obsahu vody počas hlavných rastových fáz alebo hodín nad kardinálnymi teplotami pre plodiny počas kľúčových období určujúcich výnos, a to pre päť hlavných plodín v predikcii výnosov (kukurica, repka olejná, šošovica, sója a pšenica).

4. Snímky plodín a polí

Satelitné snímky s vysokým rozlíšením sa používajú na rýchle a presné stanovenie hodnôt NDVI pre zdravie plodín na poliach, čo umožňuje výskumníkom hľadať chybné výsledky alebo regionálne problémy s plodinami, ktoré by mohli ovplyvniť výnos.

Tieto regionálne trendy možno použiť na určenie, či sú oblasti na ceste k prognóze, alebo či environmentálne faktory skreslili predpovedané hodnoty výnosov plodín.

5. Histogramové údaje

Modely predikcie výnosov Farmers Edge využívajú rozsiahle štatistické údaje na nájdenie rôznych rozložení v snímkach polí v priebehu času, čo potom poskytuje prehľadnosť konvolučnej neurónovej sieti, ktorá môže tieto úpravy použiť na predpovedanie výnosov vo veľkých oblastiach, ako sú Spojené štáty alebo Kanada, keďže snímky sa v priebehu času menia.

Čo sú to dáta diaľkového prieskumu Zeme v poľnohospodárstve?

Nie je jednoduché predvídať produkciu skôr, ako kombajn prejde cez pole, ale tím Farmers Edge s nadšením poskytuje pestovateľom predpovede výnosov na základe úplných a presných štatistík.

Každý zdroj údajov má v predikcii výnosu plodín váhu, ktorú je možné zmeniť na základe parametrov modelu.

Ako zvýšiť výnosy poľnohospodárskych podnikov pomocou presných technológií?

Majitelia fariem už celé generácie diskutujú a pracujú na zvyšovaní poľnohospodárskych výnosov. Niektoré z objavených metód boli účinné, zatiaľ čo iné neúčinné.

Okrem neoceniteľných skúseností predchádzajúcich generácií poľnohospodárov môže poľnohospodársky priemysel teraz profitovať z moderného vedeckého a technologického pokroku.

Pozrime sa na najbežnejšie spôsoby, akými môžu poľnohospodári zvýšiť výnosy a ako možno využiť predchádzajúce skúsenosti a nové technológie na zvýšenie poľnohospodárskej produktivity.

1. Správne zavlažovanie

Farmári, ktorí chcú zvýšiť priemernú produkciu plodín na aker na svojich farmách, potrebujú dobre navrhnutý zavlažovací systém. Poskytovanie správneho množstva vody rastlinám má priamy vplyv na ich vývoj a v dôsledku toho aj na poľnohospodárske výnosy.

Predpovede počasia sú kľúčové pre efektívne zavlažovanie poľnohospodárskej pôdy. Hyperlokálne predpovede počasia sú teraz možné vďaka dnešným technológiám, ktoré zahŕňajú programy a softvér na mieru pre poľnohospodárov.

To robí presné zavlažovanie je to možné tým, že poľnohospodárom umožní pripraviť sa vopred a naplánovať zavlažovanie svojich plodín čo najpresnejšie a najefektívnejšie.

2. Testovanie pôdy a jej kvalita

Jedným z najdôležitejších faktorov ovplyvňujúcich výnosy plodín je kvalita pôdy alebo úrodnosť. Okrem poľnohospodárskej produkcie má kvalita pôdy vplyv na to, koľko stojí poľnohospodára pestovanie určitej rastliny, pretože niektoré z nich vyžadujú špecifické pomery špecifických prvkov v pôde, ako sú minerálne častice, organická hmota, voda a vzduch.

Poľnohospodári musia pravidelne monitorovať stav pôdy na svojich pozemkoch, aby dosiahli vyššie poľnohospodárske výnosy. Striedanie plodín je okrem iného jednou z najúčinnejších techník na udržanie zdravej pôdy.

Striedanie rastlín na konkrétnom pozemku zabraňuje únave pôdy a prerušuje cykly hmyzu, čo vedie k vyššej poľnohospodárskej produkcii a v dôsledku toho k vyššiemu priemernému výnosu poľnohospodárskej pôdy na aker.

3. Kvalita semien

Kvalita semien, ktoré poľnohospodári používajú na osev svojich polí, má vplyv na poľnohospodársku produkciu. Preto sa poľnohospodárom odporúča, aby na svojich poľnohospodárskych pozemkoch siali iba certifikované semená, ktoré prešli všetkými potrebnými kontrolami kvality, aby sa zvýšila poľnohospodárska úroda.

Certifikované semená môžu byť drahšie ako necertifikované semená, ale výsledok bude stáť za to, pretože kvalita semien je jedným z najdôležitejších prvkov ovplyvňujúcich produktivitu plodín.

Okrem toho je používanie iba vysokokvalitných semien jedným z najenvironmentálne najzodpovednejších spôsobov, ako zvýšiť produktivitu plodín. Poľnohospodár môže overiť kvalitu konkrétnych semien kontaktovaním príslušnej spoločnosti zaoberajúcej sa semenami a v prípade potreby dohodnutím prispôsobených pokusov na konkrétnom pozemku.

Okrem toho je dôležité pochopiť, že kvalita semien nie je trvalá ani nezmenená. Od okamihu zasiatia do zeme potrebujú semená ochranu. Jednou zo stratégií ošetrenia semien, ktoré sa na dosiahnutie tohto cieľa používajú, je ich obaľovanie.

Ide o techniku zapuzdrenia semenných zŕn do vonkajších materiálov s cieľom zlepšiť ich vlastnosti (hmotnosť, veľkosť) a/alebo im dodať aktívne chemikálie (mikroživiny, mikrobiálne inokulanty, regulátory rastu atď.) na ochranu pred chorobami rastlín a podporu ich rastu.

4. Inteligentné používanie hnojív

Hnojivá sú určené na výživu rôznych typov pôdy, podporu rastu rastlín a zvyšovanie úrody, ale ich používanie by malo byť vyvážené a rozumné. Nadmerné používanie hnojív môže mať vážny vplyv na kvalitu pôdy a v dôsledku toho aj na poľnohospodársku produktivitu.

Rôzne oblasti poľa môžu vyžadovať rôzne úrovne hnojenia pôdy, takže najlepším prístupom je používať hnojivá selektívne podľa potrieb rôznych zón poľa. Tento precízny prístup k hnojeniu poľa udržiava pôdu zdravú, čo vedie k vyšším priemerným výnosom na aker.

A Softvér na monitorovanie plodín je v tejto súvislosti jednou z technologických možností. Obsahuje nástroj na zónovanie polí, ktorý na základe satelitných snímok rozdeľuje poľnohospodársku pôdu do 2 až 7 zón a identifikuje miesta, ktoré si vyžadujú väčšiu pozornosť ako iné.

Pestovatelia často využívajú presné technológie ako jeden z najekologickejších spôsobov, ako ho zlepšiť.

5. Metódy ochrany plodín

Poľnohospodári, ktorí chcú zvýšiť výnosy, sa musia starať o svoje rastliny počas celého ich rastu a až do konca vegetačného obdobia. Poľnohospodári používajú rôzne zlúčeniny na zníženie vplyvu burín, škodcov a chorôb na produktivitu plodín v závislosti od situácie.

Medzi bežné príklady patria herbicídy, insekticídy, desikanty, regulátory rastu rastlín, fungicídy, adjuvanty a iné chemikálie. Ochrana plodín sa môže vykonávať rôznymi spôsobmi. Dva najdôležitejšie sú kontrola buriny/škodcov a kontrola chorôb rastlín.

6. Prevencia a manažment chorôb rastlín

Rastlinné infekcie predstavujú ďalší významný rizikový faktor pre poľnohospodársku výkonnosť pestovateľov. Poľnohospodári môžu používať rôzne metódy prevencie a regulácie chorôb rastlín, ako je výber odrôd odolných alebo tolerantných voči chorobám, ošetrenie semien fungicídmi a aplikácia pesticídov a iných podobných látok na vyvíjajúce sa rastliny v závislosti od typu rastlín, ktoré sa majú na poli pestovať.

Poľnohospodári by mali venovať zvýšenú pozornosť tomu, kedy používajú tieto alebo iné taktiky, aby mali čo najväčší účinok. Je potrebné mať na pamäti, že včasná ochrana rastlín je rozhodujúca pre ukazovateľ výnosu na aker – čím skôr sa problém rozpozná, tým rýchlejšie a ľahšie sa vyrieši a ovplyvnené budú menšie polia.

7. Ochrana proti burine a škodcom

Počas vegetačného obdobia sú hlavnými výzvami poľnohospodárov kontrola buriny a ochrana proti škodcom. Napríklad jediná burina môže vyprodukovať viac ako 10 miliónov semien buriny, ktoré, ak sa nekontrolujú včas, môžu výrazne znížiť výnosy na danom poli a spôsobiť problémy na celé roky. Poľnohospodári musia tiež prijať holistickú reakciu na zamorenie škodcami.

Poľnohospodári musia byť neustále pripravení promptne reagovať na problémy so zamorením škodcami, pretože škodcovia sú vysoko adaptívne a rýchlo sa množiace organizmy, ktoré môžu ohroziť produkciu na konkrétnej poľnohospodárskej pôde.

Predpovedanie výnosov plodín je pre poľnohospodárov hlavným problémom, pretože priamo ovplyvňuje ich ziskovú maržu. Ak poľnohospodár vie, aký výnos môže zo svojej pôdy očakávať, môže podľa toho naplánovať svoje plodiny a zvýšiť svoju ziskovú maržu. Preto je dôležité presne predpovedať výnosy poľnohospodárskej výroby pred výsadbou akejkoľvek plodiny na konkrétnom pozemku.

Predikcia výnosov plodín pomocou poľnohospodárskych nástrojov GeoPard

V agronómii je to dôležitá téma už od staroveku. Je kľúčová pre potravinovú bezpečnosť, najmä v časoch sucha, povodní alebo iných prírodných katastrof.

Predikciu výnosov plodín používajú aj poľnohospodári na rozhodovanie o tom, kedy sadiť a zberať plodiny na základe obsahu vlhkosti pôdy, zamorenia škodcami a ďalších faktorov, ako sú poveternostné podmienky a požiadavky na hnojivá.

Aby ste mohli robiť informovanejšie rozhodnutia a zlepšovať efektivitu pestovania pomocou údajov o výnosoch z fariem, kliknite sem a požiadajte o ukážku teraz.

Často kladené otázky

1. Ako môžu poľnohospodári zvýšiť výnosy svojich plodín?

Poľnohospodári zvyšujú výnosy plodín prostredníctvom hospodárenia s pôdou, efektívneho zavlažovania, striedania plodín a kontroly škodcov a buriny. Tieto postupy optimalizujú úrodnosť pôdy, dostupnosť vody a minimalizujú škodcov a choroby, čo vedie k vyššej produktivite plodín.

2. Ako vypočítať výnos plodiny na hektár/parcelu?

Dá sa merať rôznymi metódami a faktormi. Jedným bežným prístupom je fyzicky zozbierať reprezentatívnu vzorku plodiny z danej oblasti a odvážiť ju. Táto hmotnosť sa potom extrapoluje na odhad celkového výnosu celého poľa alebo farmy.

Napríklad, ak vzorka váži 100 kilogramov a plocha poľa je 2 hektáre, výnos plodiny na hektár by bol 50 kilogramov.

Okrem toho sa na posúdenie zdravia plodín, vegetačných indexov a biomasy môžu použiť pokročilé technológie, ako je diaľkový prieskum Zeme a satelitné snímky, čo poskytuje cenné poznatky.

Pri meraní sa zohľadňujú aj ďalšie faktory, ako je kvalita zrna, veľkosť a trhová hodnota. Napríklad, ak vzorka váži 100 kilogramov a plocha poľa je 2 hektáre, výnos plodiny na hektár by bol 50 kilogramov.

3. Ako odhadujete výnos plodiny pred zberom úrody?

Odhad výnosu plodín pred zberom úrody je možné vykonať kombináciou viacerých metód.

Jeden prístup spočíva v použití modelov rastu špecifických pre danú plodinu, ktoré zohľadňujú faktory ako dátum výsadby, poveternostné podmienky a zdravotný stav plodiny na predpovedanie potenciálneho výnosu.

Ďalšou metódou je použitie techník diaľkového prieskumu Zeme, ako sú satelitné snímky alebo drony, na posúdenie vitality a biomasy plodín.

4. Ktorý typ poľnohospodárskeho systému prináša zdravšie obilniny?

Systémy ekologického poľnohospodárstva sa často spájajú so zdravšími obilninami. Ekologické poľnohospodárstvo sa vyhýba používaniu syntetických pesticídov, herbicídov a geneticky modifikovaných organizmov (GMO). Namiesto toho sa ekologickí poľnohospodári spoliehajú na prírodné hnojivá, striedanie plodín a biologické metódy kontroly škodcov.

Tieto postupy prispievajú k produkcii obilia, ktoré neobsahuje chemické zvyšky, má potenciálne vyšší obsah esenciálnych živín a nižšiu úroveň kontaminácie pesticídmi.

Je však dôležité poznamenať, že špecifické zdravotné prínosy obilnín sa môžu líšiť v závislosti od faktorov, ako je kvalita pôdy, odroda plodiny a postupy manipulácie po zbere.

5. Ako pesticídy zvyšujú výnosy plodín?

Pesticídy ho môžu zvýšiť tým, že chránia rastliny pred rôznymi škodcami, chorobami a burinami. Pomáhajú kontrolovať alebo eliminovať škodlivý hmyz, huby, baktérie a iné organizmy, ktoré môžu poškodiť alebo zničiť plodiny.

Znížením vplyvu škodcov umožňujú pesticídy rastlinám intenzívnejší rast, efektívnejšie využívanie živín a vyčlenenie viac zdrojov na produktívny rast.

Hyperspektrálne zobrazovanie pre poľnohospodárstvo. Grant od spolkovej krajiny Severné Porýnie-Vestfálsko.

Publikované na od vladimirklinkov

S potešením oznamujeme, že projekt “Rámec umelej inteligencie pre kvantitatívny odhad vlastností pôdy pomocou hyperspektrálnych satelitných snímok” bol vybraný na čiastočné financovanie Ministerstvom životného prostredia Severného Porýnia-Vestfálska a Európskou úniou v rámci REACT-EU InnovationUmweltwirtschaft.NRW program. Grant je financovaný z Európskeho fondu regionálneho rozvoja / Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).

Európsky fond regionálneho rozvoja

Použitie umelej inteligencie a štatistiky v tomto projekte umožnilo určiť koreláciu medzi hyperspektrálnymi a pôdnymi údajmi (napr. N, pH), čo uľahčilo presnejší a škálovateľnejší prístup k analýze pôdy. Nadchádzajúce vypustenie hyperspektrálnych satelitov s častými intervalmi opätovných návštev a bezproblémovým prístupom k novým snímkam bez oneskorenia predstavuje niekoľko výhod, najmä v oblasti riadenia živín pre udržateľné poľnohospodárstvo. Táto technológia pomáha posúdiť obsah a dostupnosť živín v pôde, čo umožňuje poľnohospodárom prispôsobiť stratégie hnojenia. To vedie k lepšiemu príjmu živín rastlinami, zníženému vplyvu na životné prostredie a úsporám nákladov.

Čo je hyperspektrálne zobrazenie?

Hyperspektrálne snímkovanie je výkonná technika diaľkového prieskumu Zeme, ktorá zachytáva elektromagnetické spektrum s vysokým spektrálnym rozlíšením.

Na rozdiel od tradičných satelitných snímok, ktoré zvyčajne pozostávajú z troch až štyroch pásiem (červené, zelené, modré a niekedy blízke infračervené), hyperspektrálne snímky zhromažďujú stovky až tisíce úzkych spektrálnych pásiem vo viditeľnej, blízkej infračervenej a krátkovlnnej infračervenej oblasti. Každé pásmo poskytuje jedinečné informácie o povrchových vlastnostiach snímanej oblasti.

Získava sa pomocou senzorov namontovaných na vzdušných alebo vesmírnych platformách. Tieto senzory používajú spektrometre na meranie intenzity odrazeného alebo vyžarovaného žiarenia vo viacerých úzkych pásmach.

Zberom širokej škály spektrálnych údajov dokážu hyperspektrálne senzory detekovať jemné rozdiely v spektrálnych podpisoch rôznych materiálov, čo umožňuje vysoko detailnú a presnú analýzu.

Aplikácie hyperspektrálneho zobrazovania

  • Monitorovanie životného prostredia: Zohráva dôležitú úlohu pri monitorovaní a hodnotení zdravia ekosystémov. Pomáha identifikovať stres vegetácie, monitorovať zmeny krajinnej pokrývky, odhaľovať invázne druhy a merať parametre kvality vody, ako je koncentrácia chlorofylu alebo zákal v jazerách a riekach.
  • Poľnohospodárstvo: Pomáha v presnom poľnohospodárstve tým, že poskytuje podrobné informácie o zdraví plodín, obsahu živín, úrovni vlhkosti a detekcii chorôb. Poľnohospodári môžu na základe údajov robiť rozhodnutia týkajúce sa zavlažovania, hnojenia a ochrany proti škodcom, čo vedie k optimalizovaným výnosom plodín a zníženému vplyvu na životné prostredie.
  • Geológia a prieskum nerastných surovínJe užitočný pri mapovaní geologických formácií, identifikácii ložísk nerastov a charakterizácii typov hornín. Pomáha geológom odhaliť zmeny v zložení minerálov a mapovať potenciálne oblasti na prieskum, čím prispieva k efektívnejším a cielenejším ťažobným činnostiam.
  • LesníctvoPomáha pri obhospodarovaní lesov a monitorovaní. Umožňuje identifikáciu druhov stromov, kvantifikáciu lesnej biomasy, detekciu stresu stromov a hodnotenie škôd spôsobených lesnými požiarmi. Tieto informácie pomáhajú pri udržateľnom obhospodarovaní lesov, ochrane biodiverzity a systémoch včasného varovania pred lesnými požiarmi.

Výhody hyperspektrálneho zobrazovania

Jeho hlavnou výhodou je schopnosť poskytovať podrobné spektrálne informácie, čo umožňuje rozlišovanie materiálov s vysokou presnosťou.

To vedie k lepšej klasifikácii a mapovaniu typov krajinnej pokrývky, lepšej identifikácii špecifických látok a lepšiemu pochopeniu environmentálnych procesov.

Hyperspektrálne dáta je možné analyzovať aj pomocou pokročilých algoritmov a techník strojového učenia na získanie cenných poznatkov a automatizáciu interpretácie obrazu.

Systém diaľkového monitorovania plodín: Ako funguje?

Publikované na od dementievgeopard

Systém vzdialeného monitorovania plodín v precíznom poľnohospodárstve odkazuje na používanie rôznych technológií a nástrojov na monitorovanie a riadenie plodín na diaľku. Tento prístup využíva technológie zberu, analýzy a komunikácie dát na informované rozhodovanie o zdraví plodín, zavlažovaní, hnojení a celkovom riadení farmy.

Poľnohospodárstvo nezostáva pozadu v 21. storočí, kde sa všetko stáva digitálnym. Kým čítate tento článok, niekoľko farmárov po celom svete už využíva technológiu na vykonávanie rôznych úloh na svojich poliach, ako je monitorovanie vlhkosti rastlín, podmienok pôdy, celkového zdravia, teplôt a dokonca aj mnohých ďalších pomocou senzorov.

Prijatím technológie si farmári užívajú výhody presných štatistík v porovnaní so starými časmi, keď pri rozhodovaní používali odhady a intuíciu. To im pomáha pri lepšom úsudku, ktorý vedie k vyšším úrode.

Systém monitorovania plodín

Monitorovanie plodín sa vzťahuje na proces systematického pozorovania, hodnotenia a zberu údajov o plodinách počas ich rastového cyklu.

Zahŕňa pravidelné a systematické sledovanie plodín s cieľom získať informácie o ich zdraví, raste a vývoji.

Jeho cieľom je robiť informované rozhodnutia týkajúce sa postupov hospodárenia s plodinami, optimalizovať využitie zdrojov a maximalizovať výnosy. Zvyčajne zahŕňa nasledujúce činnosti:

  • Vizuálna kontrola
  • Fenologické pozorovania
  • Monitorovanie pôdy
  • Monitorovanie počasia
  • Monitorovanie pomocou senzorov
  • Analýza dát

Monitorovaním plodín môžu farmári proaktívne riešiť problémy, optimalizovať alokáciu zdrojov a prijímať informované rozhodnutia na zlepšenie celkovej kvality plodín, výnosov a ziskovosti. Je to nevyhnutná súčasť presného poľnohospodárstva, ktorá umožňuje farmárom vykonávať cielené a udržateľné hospodárenie s plodinami.

Systém inteligentného monitorovania plodín: Ako funguje?

Jeho hlavným cieľom je zabezpečiť, aby sa poľnohospodárstvo stalo jednoduchším a ziskovejším v porovnaní s tradičnými metódami. Od zobrazovania údajov o poliach až po predpovede počasia, nižšie nájdete všetko, čo by ste mohli chcieť vedieť o diaľkovom monitorovaní plodín a súvisiacich témach.

Inteligentný systém monitorovania plodín integruje rôzne technológie na zber, analýzu a využitie údajov na efektívne riadenie plodín. Tu je podrobný prehľad toho, ako to typicky funguje:

1. Nasadenie senzorov

Systém začína nasadením senzorov v teréne. Tieto senzory dokážu merať parametre ako vlhkosť pôdy, teplotu, vlhkosť vzduchu, hladinu živín a intenzitu svetla.

Môžu tiež zahŕňať meteorologické senzory na zber údajov o zrážkach, rýchlosti vetra a slnečnom žiarení. Senzory sú strategicky umiestnené po celom poli, aby zhromažďovali reprezentatívne údaje.

2. Zber údajov

Nasadené senzory nepretržite zbierajú dáta z terénu. Toto je možné vykonávať pomocou káblových alebo bezdrôtových pripojení.

Bezdrôtové senzory sa bežne používajú, pretože poskytujú flexibilitu a ľahkú implementáciu. Zozbierané údaje sa posielajú do centrálneho systému na ďalšie spracovanie a analýzu.

3. Prenos dát

Bezdrôtové senzory prenášajú zozbierané dáta do centrálneho rozbočovača alebo brány. To sa dá uskutočniť pomocou rôznych bezdrôtových komunikačných technológií, ako sú mobilné siete, Wi-Fi alebo špecializované rádiové systémy. Prenos dát môže byť v reálnom čase alebo v pravidelných intervaloch v závislosti od konfigurácie systému.

4. Ukladanie a spracovanie údajov

Zozbierané údaje sa ukladajú do databázy na ďalšiu analýzu. Na údaje sa aplikujú pokročilé techniky spracovania dát, vrátane algoritmov strojového učenia a štatistických modelov, s cieľom získať zmysluplné poznatky a vzory. Táto analýza pomáha identifikovať korelácie, trendy a anomálie v podmienkach plodín.

5. Podpora rozhodovania a upozornenia

Na základe analyzovaných údajov poskytuje systém podporu rozhodovania poľnohospodárom alebo agronómom. Generuje výstrahy a upozornenia týkajúce sa kritických udalostí, ako je pokles hladiny pôdnej vlhkosti pod prahovú hodnotu alebo výskyt škodcov či chorôb.

Tieto upozornenia sa doručujú prostredníctvom webových dashboardov, mobilných aplikácií alebo e-mailových/SMS notifikácií, čo umožňuje včasné zásahy.

6. Vizualizácia a prehľad

Systém prezentuje analyzované údaje používateľsky prívetivým spôsobom prostredníctvom vizualizácií a správ. Grafy, diagramy a mapy sa často používajú na sprostredkovanie informácií o zdraví plodín, rastových vzorcoch a environmentálnych podmienkach. To pomáha farmárom ľahko interpretovať údaje a robiť informované rozhodnutia.

7. Automatizácia a riadenie

V niektorých prípadoch sa môže integrovať s automatizovanými zavlažovacími systémami, fertigačnými systémami alebo strojmi.

Na základe zozbieraných údajov a analýz môže systém automaticky riadiť zavlažovacie cykly, upravovať dávkovanie hnojív alebo aktivovať opatrenia na ochranu pred škodcami.

Táto integrácia umožňuje rozhodovanie založené na dátach v reálnom čase a presné riadenie postupov obhospodarovania plodín.

Konečným cieľom inteligentného systému monitorovania plodín je optimalizovať využitie zdrojov, zlepšiť produktivitu plodín a znížiť náklady tým, že poľnohospodárom poskytne presné a včasné informácie pre rozhodovanie. Využitím technológií takéto systémy umožňujú efektívnejšie a udržateľnejšie postupy riadenia plodín v modernej poľnohospodárstve.

Významu diaľkového monitorovania plodín

Medzi najdôležitejšie úlohy, ktoré sa vždy vykonávajú pre dobré výnosy, patrí sledovanie plodín. Keďže rastliny sú neustále monitorované, zabezpečuje sa, že rastú v najlepších podmienkach, a v prípade akýchkoľvek anomálií sa včas napravia, čím sa znižuje ničivý hroziaci dopad.

Ako farmár alebo nadšenec poľnohospodárstva, je dôležité poznamenať, že v súčasnosti sú nevyhnutné kroky na očakávanie lepších masových úrod a vyššej kvality, pretože väčšina nedostatkov je riešená včas.

Keďže monitorovanie plodín je jedným zo základných predpokladov dobrej úrody, človek musí absolvovať špecializované školenie. Špecializované školenie neznamená, že je potrebné mať magisterský alebo bakalársky titul, ale len pochopiť, ako koordinovať, monitorovať a dokonca hodnotiť dosiahnuté výsledky. Prostredníctvom toho budete schopní robiť lepšie rozhodnutia na základe presnej diagnózy a neskôr dosiahnuť najlepšiu kvalitu úrody.

Pri rozhodovaní o monitorovaní vašich plodín je potrebné vedieť, že okrem prevencie proti zamoreniu a šíreniu škodcov, chorôb a dokonca aj buriny sú vždy pod kontrolou, čím sa predídu ničivé účinky, ktoré znižujú výkonnosť a dokonca aj kvalitu konečných produktov.

Ste si vedomí, že plodiny sú každoročne vystavené zvláštnym hrozbám v dôsledku mutácií a transformácií v biologických zložkách škodcov, preto výberom jednej podobnej metódy ich liečby sa mýlite a musíte vždy meniť taktiku?

Z tohto dôvodu je monitorovanie plodín vnímané ako vážna úloha, ktorá si vyžaduje väčšiu zodpovednosť a ktorá by sa nemala znevažovať.

Pri monitorovaní ovocných plodín, ako sú hrušky a dokonca aj jablká, pri použití integrovaného systému ochrany rastlín je vhodné nielen sledovať zmeny na stromoch, ale aj kontrolovať počasie v oblasti, ktoré ich ovplyvňuje.

Toto vám umožní mať zoznam možných škodcov, ktorí môžu ohroziť rast stromov. Systematické vizuálne monitorovanie sádku vám poslúži vždy, keď budete chcieť znížiť náklady a ušetriť čas od výsadby až po zber.

Klíma a škodcovia

Sporná časť pri analýze vplyvu klímy je jednoducho tá, že niektorí škodcovia sa ňou môžu živiť a neskôr byť rýchlo toxickí pre plodiny. V podstate v poľnohospodárstve mnohým farmárom vždy chýba povedomie, preto si všimnú príliš neskoro, keď sú ich plodiny masívne zamorené škodcami.

Najlepšie na tom je, že škodcovia vždy reagujú predvídateľne na klímu, preto je možné vymyslieť dokonalú stratégiu na odvrátenie ďalšieho útoku škodcov a tiež ich prevenciu v budúcnosti.

Napriek častejšiemu monitorovaniu sa pestovatelia zeleniny a ovocia o prítomnosti škodcov alebo akýchkoľvek hrozieb vždy dozvedia trochu neskoro. To poukazuje na dôležitosť sledovania klimatických faktorov, ktoré sa napokon ukážu ako skoré príznaky výskytu a zamorenia škodcami.

Monitorovanie plodín na blokoch

Existuje mnoho spôsobov monitorovania plodín a jedným z nich je vizuálne monitorovanie pomocou blokov, ktoré vám umožňujú analyzovať stromy s podobnými charakteristikami na základe ich odrody, veku a dokonca aj fyzického stavu.

Myšlienka vizuálneho monitoringu spočíva v tom, že sa vytvoria bloky, ktoré fungujú ako ukazovatele, a tie sa dajú študovať ako celok, nie jednotlivo, pretože je to spôsob, ktorý využívajú viacerí farmári po celom svete a odborníci na záhradníctvo majú vždy obmedzený čas na prehliadku každého z blokov usporiadaných v teréne.

význam systému diaľkového monitorovania plodín

Pri výbere najvhodnejšieho bloku je potrebné venovať náležitú pozornosť. Je to preto, že vybraný blok musí mať celú históriu škodcov, aby sa mohli aplikovať najlepšie liečebné a preventívne opatrenia na ochranu rastu ostatných stromov.

Nemusíte mať rozsiahle vybavenie, nástroje ani zložité metódy na monitorovanie vašich plodín. Jedným z najlepších spôsobov je jednoducho vykonať dôkladné a rozsiahle vizuálne posúdenie, ktoré vám umožní všimnúť si rôzne typy škodcovia prítomný v stromoch.

Toto sa dá vždy vykonať pomocou bežného objektívu, avšak odborníci vždy používajú zložitejšie vybavenie, ako je binokulárny mikroskop. To im umožňuje počítať a dokonca identifikovať roztoče a strapky.

Teplota plodín

Aby bolo možné presne merať teplotu pri monitorovaní plodín, je možné použiť jednoduchý teplomer po zistení jednoduchých informácií. Okrem toho sa môžete tiež rozhodnúť použiť maximálny až minimálny teplomer, ktorý je medzi vidieckymi dodávateľmi veľmi bežný, a zaznamenávať dodatočné informácie.

Tiež stojí za zmienku, že teplomer treba umiestniť do sadu a zabezpečiť, aby nebol vystavený priamemu slnečnému žiareniu. Môžete tiež pridať zaznamenávač údajov na zaznamenávanie presnejších informácií o počasí.

Pre dátové záznamníky si môžete zvoliť aj tie, ktoré majú potenciál merať teplotu, dážď, vlhkosť a dokonca aj vlhkosť listov.

Aby ste mohli odložiť stromy, ktoré nebudú skúmané spolu s tými v blokoch, ktoré budú slúžiť ako indikátory, aby ste ich mohli rozlíšiť, jednoducho si ich označte akrylovou farbou alebo dokonca lepiacou páskou.

Aplikácia integrovaného manažmentu škodcov schvaľuje náhodný výber a označovanie kvetov, púčikov a plodov na sledovanie každého stromu.

Počas trvania jedného až dvoch týždňov, v čase, keď sa vyvíja ovocie, farmári potrebujú venovať desať až dvadsať minút na každé dva a pol akra, aby dôsledne spravovali plody, kvety a puky, ktoré sú označené a vyhľadávajú akékoľvek znaky, ktoré by mohli naznačovať prítomnosť jedného alebo viacerých škodcov v úrode.

Vždy, keď sa na úrode objaví škodca, musí sa to rýchlo a podrobne zaznamenať do denníka vytvoreného presne na tento typ údajov.

Záver

Náš odborný tím agronómov sú profesionáli v rôznych oblastiach poľnohospodárstva a sú tiež schopní poskytovať monitorovacie služby spojením návštev na farme s kvantitatívnym a kvalitatívnym hodnotením a poľnohospodárskym systémom diaľkového monitorovania plodín.

Všetky tieto inovatívne systémy sú hodnotenia, ktoré sa zameriavajú na širokú škálu aktivít, starostlivo monitorujú vývoj plodín, zhromažďujú údaje a informácie týkajúce sa danej oblasti.

Tieto údaje sú potom starostlivo analyzované naším profesionálnym tímom a následne zaznamenané vo finálnej správe, ktorá im umožňuje uviesť a zhodnotiť hlavné faktory a faktory, ktoré môžu ovplyvniť produkciu plodín.

Na základe týchto výsledkov vám potom GeoPard dokáže poskytnúť odhadovaný čas zberu a tiež výnos plodín. Klienti tak môžu bezproblémovo monitorovať svoje plodiny prostredníctvom aktuálnych satelitných snímok. Váhu dátových vrstiev na danom mieste bez použitia daného zariadenia.

Typy diaľkového prieskumu v poľnohospodárstve

Publikované na od dementievgeopard

V poslednom čase došlo v poľnohospodárstve k nárastu využívania pokročilých technologických systémov, ako je diaľkový prieskum Zeme. Poľnohospodárske postupy sú dnes v porovnaní s tradičnými poľnohospodárskymi postupmi výrazne efektívnejšie, súdržnejšie a racionálnejšie.

Použitie pokročilých metód, napríklad odhad výnosu plodín vo všetkých aspektoch pestovateľského procesu, môže priniesť ideálny výnos a lepšiu úrodu.

Aby sa zaručila vyššia úroda, poľnohospodári musia zabezpečiť čo najlepší zdravotný stav svojich plodín. Zatiaľ čo používanie tradičných systémov obmedzovalo...dodržiavanie väčších regiónov, keďže od farmárov sa očakávalo, že fyzicky navštívia všetky časti krajiny.

Najnovšia inovácia poskytla množstvo spôsobov, ako môžu poľnohospodári bez väčšieho napätia monitorovať kvalitu plodín vo väčších regiónoch.

Čo je diaľkový prieskum Zeme?

DefinovaťDiaľkový prieskum Zeme je oblasť štúdia a technológie, ktorá zahŕňa zhromažďovanie informácií o zemskom povrchu alebo iných objektoch z diaľky. Využíva rôzne zariadenia a senzory, ako sú satelity, lietadlá a drony, na zhromažďovanie údajov bez fyzického kontaktu s cieľom.

Jednoducho povedané, ide o kontrolu terénu pomocou moderného vybavenia z veľkých vzdialeností. Kontrola zahŕňa fyzikálne vlastnosti pozemku.

Proces funguje na princípe odhadu produkovaného a odrazeného žiarenia z krajiny, čo pomáha štruktúrovať obraz o krajine a pomáha odborníkom pri posudzovaní konkrétnych častí krajiny.

Tieto elektromagnetické vlny zahŕňajú viditeľné svetlo, infračervené a mikrovlnné žiarenie. Analýzou charakteristík žiarenia môžu vedci získať cenné informácie o vlastnostiach a procesoch na Zemi.

Má širokú škálu aplikácií v rôznych disciplínach vrátane monitorovania životného prostredia, poľnohospodárstva, urbanistického plánovania a manažmentu katastrof. Poskytuje prostriedky na pozorovanie a štúdium rozsiahlych oblastí zemského povrchu, ku ktorým by bol priamy prístup náročný alebo nemožný.

Na čo sa používa diaľkový prieskum Zeme?

Zväčšiť vývoj plodín a zvýšiť výnosy na náročnom trhu, pestovatelia majú tendenciu využívať najnovšie dostupné technológie. Na zabezpečenie čo najvyššej výnosnosti potrebujú poľnohospodári úrodu v čo najlepšom stave.

Pozorovanie sily úrody na rozsiahlom území sa stáva výrazne jednoduchším s využitím diaľkového prieskumu Zeme v poľnohospodárstve.

Údaje zhromaždené z tohto procesu podporujú presné pestovanie a umožňujú poľnohospodárom dosahovať vyššie výnosy zo svojich úrod. Medzi bežné aplikácie diaľkového prieskumu Zeme patria:

  • Mapovanie krajinnej pokrývky a využívania krajiny: Dokáže identifikovať a klasifikovať rôzne typy krajinnej pokrývky, ako sú lesy, plodiny, vodné plochy a mestské oblasti. Tieto informácie pomáhajú pri monitorovaní zmien vo využívaní pôdy, posudzovaní odlesňovania, hospodárení s prírodnými zdrojmi a plánovaní rozvoja miest.
  • Monitorovanie životného prostredia: Umožňuje pozorovanie a analýzu environmentálnych parametrov, ako je zdravie vegetácie, kvalita vody, znečistenie ovzdušia a ukazovatele zmeny klímy. Pomáha pri monitorovaní a pochopení prírodných javov, ako sú lesné požiare, suchá a topenie polárnych ľadovcov.
  • Poľnohospodárstvo a hospodárenie s plodinami: Diaľkový prieskum Zeme v poľnohospodárstve dokáže posúdiť zdravotný stav plodín, odhadnúť výnosy plodín a identifikovať oblasti postihnuté škodcami alebo chorobami. Tieto informácie pomáhajú poľnohospodárom robiť informované rozhodnutia o zavlažovaní, hnojení a kontrole škodcov, čo vedie k zlepšeniu produktivity plodín a hospodárenia so zdrojmi.
  • Riadenie katastrof: Zohráva kľúčovú úlohu v reakcii na katastrofy a úsilí o obnovu. Pomáha pri mapovaní rozsahu prírodných katastrof, ako sú hurikány, záplavy a zemetrasenia, čo umožňuje efektívne prideľovanie zdrojov a distribúciu pomoci. Pomáha tiež pri posudzovaní škôd po katastrofe a plánovaní rekonštrukčných aktivít.
  • Geológia a prieskum nerastných surovín: Jeho techniky, ako napríklad hyperspektrálne zobrazovanie a radar, dokážu detekovať a charakterizovať geologické útvary a ložiská nerastov. Tieto informácie podporujú geologické mapovanie, prieskum nerastov a hodnotenie zdrojov.

Techniky diaľkového prieskumu Zeme sa neustále vyvíjajú s pokrokom v technológii senzorov, algoritmoch spracovania obrazu a metódach analýzy údajov.

S rastúcou dostupnosťou satelitných snímok s vysokým rozlíšením a integráciou údajov diaľkového prieskumu Zeme s geografickými informačnými systémami (GIS) sa jeho aplikácie a potenciál rozširujú, čo prispieva k lepšiemu pochopeniu našej planéty a uľahčuje informované rozhodovacie procesy.

Ako funguje diaľkový prieskum Zeme?

Funguje tak, že zachytáva a analyzuje elektromagnetické žiarenie vyžarované alebo odrážané objektmi alebo povrchmi na Zemi z diaľky. Tu je zjednodušené vysvetlenie fungovania diaľkového prieskumu Zeme:

Ako funguje diaľkový prieskum Zeme?

  • Zdroj energie: Začína sa zdrojom energie, ktorý môže byť prirodzený (napr. slnečné svetlo) alebo umelý (napr. aktívne senzory ako radar). Zdroj energie vyžaruje elektromagnetické žiarenie smerom k zemskému povrchu.
  • Interakcia s cieľom: Vyžarovaná energia interaguje s cieľovými objektmi alebo povrchmi. Časť energie sa absorbuje, časť sa odráža a časť môže prechádzať cez cieľ. Interakcia závisí od vlastností cieľa, ako je jeho zloženie, textúra a obsah vlhkosti.
  • Detekcia senzoraSenzory, zvyčajne umiestnené na satelitoch, lietadlách alebo dronoch, detekujú energiu, ktorú cieľ odráža alebo vyžaruje. Tieto senzory dokážu zachytiť široký rozsah vlnových dĺžok vrátane viditeľného, infračerveného a mikrovlnného žiarenia.
  • Zber údajov: Senzory zhromažďujú údaje vo forme digitálnych obrázkov alebo meraní. Získané údaje môžu zahŕňať intenzitu odrazenej alebo vyžarovanej energie pri rôznych vlnových dĺžkach.
  • Prenos a ukladanie údajov: Po zhromaždení sa údaje prenášajú na pozemné stanice alebo sa ukladajú na palube senzorovej platformy. Následne sa spracujú a sprístupnia na ďalšiu analýzu.
  • Spracovanie a analýza údajov: Dáta diaľkového prieskumu Zeme sa spracovávajú pomocou špecializovaných algoritmov a techník. Patria sem korekcie atmosférického rušenia, geometrických skreslení a rádiometrickej kalibrácie. Spracované dáta sa potom analyzujú s cieľom získať zmysluplné informácie o zemskom povrchu.
  • Interpretácia a aplikácia: Analyzované údaje interpretujú odborníci, ako sú vedci, geografi alebo agronómovia. Identifikujú a klasifikujú objekty, mapujú typy krajinnej pokrývky, monitorujú zmeny a extrahujú relevantné informácie pre rôzne aplikácie.
  • Vizualizácia a komunikácia: Konečné výsledky sa často vizualizujú prostredníctvom máp, obrázkov alebo iných grafických znázornení. Tieto vizuálne výstupy uľahčujú osobám s rozhodovacou právomocou, vedcom a verejnosti pochopenie a interpretáciu informácií.

Je dôležité poznamenať, že môže využívať pasívne aj aktívne snímacie techniky. Pasívne senzory detekujú prirodzene sa vyskytujúcu energiu (napr. slnečné svetlo), ktorá je odrážaná alebo vyžarovaná zemským povrchom. Aktívne senzory naopak vyžarujú vlastnú energiu (napr. radarové impulzy) a merajú energiu, ktorá sa odráža späť.

Ako to funguje v poľnohospodárstve?

Proces diaľkového prieskumu Zeme v poľnohospodárstve funguje na základe informácií zhromaždených rôznymi zariadeniami počas určitého obdobia. Zhromaždené údaje sa potom môžu použiť na analýzu rôznych aspektov plodiny a výnosu.

Táto analýza sa používa na vykonávanie zmien v plodinách s cieľom zabezpečiť maximálny výnos. Tento proces možno použiť na vykonávanie rôznych analýz a implementáciu príslušných opatrení. Bežnými hrozbami, ktorým čelia poľnohospodári, sú zamorenie škodcami a burina v plodinách.

V poľnohospodárstve môže pomôcť včas odhaliť tieto problémy a varovať poľnohospodárov, aby prijali potrebné protiopatrenia na zabezpečenie zdravia plodín. Na vykonanie tohto procesu na rôznych plochách pôdy s rôznymi rozmermi a druhmi úrody sa používajú rôzne druhy zariadení a senzorov.

Typy diaľkového prieskumu v poľnohospodárstve

V poľnohospodárstve zahŕňajú techniky diaľkového prieskumu Zeme rôzne metódy zhromažďovania a analýzy údajov o plodinách a poľnohospodárskej krajine. Tu sú niektoré bežné typy diaľkového prieskumu Zeme používané v poľnohospodárstve:

1. Optické snímanie: Optické senzory zachytávajú elektromagnetické žiarenie vo viditeľnej, blízkej infračervenej (NIR) a tepelnej infračervenej (TIR) oblasti elektromagnetického spektra. Poskytujú cenné informácie o zdraví plodín, vegetačných indexoch a pokrytí krajiny. Dáta z optického snímania sa bežne získavajú prostredníctvom satelitných snímok alebo leteckého fotografovania.

2. Multispektrálne snímanie: Multispektrálne senzory zachytávajú údaje v niekoľkých diskrétnych pásmach v rámci elektromagnetického spektra. Umožňujú analýzu špecifických vlnových dĺžok relevantných pre zdravie vegetácie a monitorovanie plodín. Multispektrálne údaje sa bežne používajú na výpočet vegetačných indexov, ako je NDVI (normalizovaný rozdielový vegetačný index) a EVI (vylepšený vegetačný index) na posúdenie stavu plodín.

3. Hyperspektrálne snímanie: Hyperspektrálne senzory zachytávajú údaje v stovkách úzkych a súvislých spektrálnych pásiem v celom elektromagnetickom spektre. Toto vysoké spektrálne rozlíšenie umožňuje detailnú analýzu a identifikáciu špecifických materiálov a charakteristík vegetácie. Hyperspektrálne údaje sú cenné na detekciu chorôb, hodnotenie živín a podrobnú klasifikáciu plodín.

4. Tepelné snímanie: Tepelné senzory zachytávajú údaje v oblasti TIR elektromagnetického spektra. Merajú vyžarované žiarenie z objektov vrátane plodín a pôdy, ktoré súvisí s ich teplotou. Tepelné snímanie je užitočné na posúdenie vodného stresu, zisťovanie účinnosti zavlažovania a monitorovanie zdravia plodín na základe teplotných zmien.

5. Radarové snímanie: Radarové senzory využívajú mikrovlnné žiarenie na prenikanie cez oblačnosť, vegetáciu a pôdu, čo umožňuje zber údajov bez ohľadu na poveternostné podmienky. Radarové senzory merajú spätne rozptýlený signál, ktorý poskytuje informácie o štruktúre a obsahu vlhkosti plodín a terénu. Radarové údaje sú cenné na mapovanie topografie, monitorovanie vlhkosti pôdy a posudzovanie štádií rastu plodín.

6. Snímanie LiDARSenzory LiDAR (detekcia a meranie vzdialenosti svetla) vysielajú laserové impulzy a merajú čas potrebný na návrat odrazeného svetla. Dáta LiDAR poskytujú vysoko presné trojrozmerné informácie o výške plodín, štruktúre porastu a nadmorskej výške terénu. Sú užitočné pre aplikácie presného poľnohospodárstva vrátane odhadu výšky plodín, modelovania terénu a charakterizácie porastu.

7. Bezpilotné lietadlá (UAV)Bezpilotné lietadlá vybavené rôznymi senzormi, ako sú RGB kamery, multispektrálne senzory alebo tepelné senzory, umožňujú zber údajov s vysokým rozlíšením a flexibilný zber v lokálnom meradle. Bezpilotné lietadlá poskytujú podrobné a aktuálne informácie na monitorovanie plodín, detekciu chorôb a postupy presného poľnohospodárstva.

Tieto rôzne typy techník diaľkového prieskumu Zeme ponúkajú doplnkové zdroje údajov a možnosti, čo umožňuje komplexné pochopenie poľnohospodárskych systémov.

Integráciou a analýzou údajov z viacerých zdrojov môžu poľnohospodári, agronómovia a výskumníci získať prehľad o zdraví plodín, raste, stave živín, hospodárení s vodou a ďalších dôležitých faktoroch, ktoré prispievajú k efektívnemu poľnohospodárskemu riadeniu.

Typy senzorov

Na zhromažďovanie rôznych druhov informácií na premenlivých rozmeroch územia sa používajú senzory rôznych typov. Senzory sa v zásade delia na logistické typy. Existujú satelitné senzory, letecké senzory a pozemné senzory.

Tieto senzory možno ďalej kategorizovať, napríklad pozemné senzory, a môžu sa dodávať v rôznych konfiguráciách. Existujú ručné pozemné senzory, pozemné senzory montované na vozidlá, napríklad tie, ktoré sa montujú na traktory, a existujú voľne stojace pozemné senzory, ktoré sa zvyčajne montujú na stĺpy a väčšie stromy.

Pozemné senzory sa bežne používajú na kontrolu hladiny živín, obsahu vlhkosti v pôde a počasia. Pomocou týchto mnohých zmien týkajúcich sa používania hnojív a zavlažovania je možné udržať vysoký výnos.

Ďalšou kategóriou senzorov sú letecké senzory. Vďaka dostupnosti dronov sa letecké senzory stali pomerne cenovo dostupnými a dostupnými.

Tieto anténne senzory dokáže zhotovovať snímky krajiny vo vysokom rozlíšení, ako aj zhromažďovať ďalšie údaje zo senzorov, ktoré sa pohybujú v nízkych nadmorských výškach počas dlhšieho časového obdobia nad plodinami. Údaje zhromaždené prostredníctvom týchto senzorov môžu pomôcť pri detekcii buriny, odhade výnosu a ďalších podrobných analýzach, ako je meranie slanosti pôdy a obsahu chlorofylu.

Aj keď sa stali dostupnými a cenovo dostupnými, stále sú nefunkčné pri silnom vetre a oblačnom počasí, čo je nevýhodou ich používania.

Najvzdialenejšia zo všetkých senzorových platforiem pre zobrazovanie je satelitný senzor. Používanie satelitov na akýkoľvek druh zobrazovania bolo tradične určené len pre vlády a armády. Používanie satelitného snímania v poľnohospodárstve pomáha pokryť rozsiahle plochy pôdy a môže pomôcť pri kontrole stavu plodín.

Po udalosti prírodnej katastrofy môže pomôcť vypočítať straty a odhadnúť výnos plodín. Hoci používanie údajov zo satelitných senzorov má mnoho výhod, je s ním spojené aj mnoho nevýhod. V prvom rade je drahé a aj keď odpočítate náklady, o snímky je potrebné požiadať na konkrétny čas, zvyčajne mesiace vopred.

Čo všetko by mohlo byť zbytočné, ak by v požadovanej oblasti bola v požadovanom čase oblačnosť. Vlády na celom svete začali sprístupňovať satelitné snímky verejnosti, čo by v budúcnosti mohlo tento proces výrazne uľahčiť.

Fungovanie senzora

Identifikáciou farieb v poli s plodinami senzory prenášajú informácie, ktoré môžu byť užitočné pri určovaní zdravotného stavu rastliny. Pri pohľade na farbu rastliny prostredníctvom presných údajov poskytovaných senzormi je možné merať hladiny chlorofylu v rastline, pomocou ktorých môže farmár určiť akýkoľvek nedostatok živín alebo problém so zdravím rastliny.

Jednoduché údaje je možné extrahovať pomocou bežných farebných senzorov, ale na získanie komplexných informácií sa používajú infračervené a krátkovlnné senzory.

Fungovanie senzorov v poľnohospodárstve

Odraz svetla od listov sa mení v infračervenom spektre, ak je list poškodený zvnútra, čo môže tiež naznačovať, či list nemá dostatočný obsah vody. Jeden z najspoľahlivejších modelov v poľnohospodárskom diaľkovom prieskume Zeme je známy ako normalizovaný diferenčný vegetačný index alebo NDVI..

Pomocou infračervených a červených senzorov dokáže model NDVI ľahko identifikovať poškodené plodiny, čo dáva poľnohospodárom viac reakčného času na prijatie účinných protiopatrení na záchranu plodín.

Tieto senzory sa dajú použiť aj na kontrolu zdravia pôdy a meranie slanosti pôdy. Pôda s nadmerným obsahom solí bude vo všeobecnosti jasnejšia v infračervenom spektre, čo môže pomôcť pri identifikácii pôdy, ktorá potrebuje viac zavlažovania a úpravy.

Využitie tepelných senzorov môže pomôcť pri optimalizácii zavlažovacieho systému. Teplo vyžarované z akéhokoľvek zdroja sa zobrazuje ako svetlejší odtieň v infračervenom spektre.

Po zavlažovaní môže farmár vyslať nad svoje polia letecký dlhofrekvenčný infračervený senzor alebo LWIR, aby skontroloval, ktoré oblasti vyžarujú teplo v dôsledku zlých vodných systémov, a tak vyriešiť problémy so zavlažovacím systémom.

Satelitné senzory dokážu pokryť širokú škálu kapacít. Keďže dokážu obísť klimatické podmienky, sú ideálne na pozorovanie v záhradníctve. Okrem radarových a mikrovlnných senzorov poskytuje GPS zo satelitov presné informácie o polohe, čo je základom pre nové poľnohospodárske inovácie, ako sú samoobslužné poľnohospodárske stroje a samojazdiace poľnohospodárske vozidlá.

Úloha a výhody diaľkového prieskumu Zeme a GIS v poľnohospodárstve

Zohráva v poľnohospodárstve dôležitú úlohu tým, že poskytuje cenné informácie a poznatky, ktoré prispievajú k lepšiemu hospodáreniu s plodinami, zvýšeniu produktivity a udržateľným poľnohospodárskym postupom. Tu je niekoľko kľúčových spôsobov, akými je diaľkový prieskum Zeme dôležitý v poľnohospodárstve:

Odhad osiatej plochy plodín

Jedným z kľúčových využití diaľkového prieskumu Zeme v záhradníctve je posúdenie osiatych oblastí. Údaje zo leteckých a satelitných senzorov poskytujú presnú analýzu osiatych oblastí a pomáhajú pri hodnotení rizika v prípade katastrofy alebo nešťastia.

Úloha a výhody diaľkového prieskumu Zeme a GIS v poľnohospodárstve

Posúdenie zdravia plodín

Umožňuje poľnohospodárom a agronómom monitorovať zdravie a vitalitu plodín na veľkých plochách. Analýzou satelitných alebo leteckých snímok dokážu odhaliť včasné príznaky stresu, nedostatku živín, prepuknutia chorôb alebo zamorenia škodcami. Tento systém včasného varovania umožňuje včasné zásahy a cielené ošetrenia, čím sa znižujú straty plodín a optimalizuje sa alokácia zdrojov.

Odhad a prognóza výnosov

Údaje v kombinácii so štatistickými modelmi môžu pomôcť odhadnúť a predpovedať výnosy plodín. Analýzou vegetačných indexov a monitorovaním faktorov, ako je porast a biomasa, môžu poľnohospodári predvídať potenciálne zmeny výnosov a robiť informované rozhodnutia týkajúce sa zberu, skladovania a marketingu svojej produkcie.

Identifikácia chorôb plodín

Diaľkový prieskum Zeme GIS v poľnohospodárstve uľahčuje rozpoznanie kontaminácie a napadnutia škodcami plodín na veľkých plochách v počiatočných fázach. To dáva pestovateľom dostatočnú príležitosť použiť akékoľvek protiopatrenia na ochranu úrody pred obrovskými stratami. To je možné vďaka satelitnému snímaniu a prieskumu.

Vlastnosti pôdy

Asi najdôležitejším prvkom pri zabezpečovaní dobrej úrody je vhodná podpora pôdy. Priamo ovplyvňuje úrodu. Akýkoľvek pokrok v riadenie farmy alebo poľnohospodársky systém spôsobuje zmeny pôdy, ktoré následne ovplyvňujú produkčnú kapacitu pôdy.

Charakteristiky, ako napríklad slanosť pôdy, pH pôdy, obsah organických látok a textúra pôdy, je možné rozpoznať pomocou diaľkovej detekcie a tieto údaje je možné analyzovať na vykonanie akejkoľvek významnej úpravy pôdy.

Mapovanie pôdnej vlhkosti poskytuje presné posúdenie obsahu vody v pôde, čo môže pomôcť pri vykonávaní akýchkoľvek vylepšení v štruktúre zavlažovacieho systému.

Riadenie zavlažovania

Voda je v poľnohospodárstve kritickým zdrojom a zohráva kľúčovú úlohu pri optimalizácii jej využívania. Posudzovaním úrovne vlhkosti vegetácie a rýchlosti evapotranspirácie pomáha poľnohospodárom určiť presné požiadavky na vodu pre ich plodiny.

Tieto informácie im umožňujú zavádzať efektívne stratégie zavlažovania, znižovať plytvanie vodou a zabezpečiť, aby plodiny dostávali dostatočnú vlahu pre optimálny rast.

Dopad povodní

Prostredníctvom satelitných senzorov a údajov zhromaždených pozemnými senzormi môže pomôcť poskytnúť množstvo presných informácií na rozhodnutie o presnom posúdení strát.

V prípade záplav spôsobených nadmernými zrážkami sú oblasti so slabým odvodňovacím systémom vystavené riziku zamokrenia, čo spôsobuje zásadné straty úrody a výnosov.

Posúdenie strát môže pomôcť s ďalším plánovaním kontroly škôd a protiopatrení na minimalizáciu strát..

Modelovanie NATCAT

Diaľkový prieskum Zeme v poľnohospodárstve môže pomôcť pri posudzovaní súčasných a predpovedaní rizík prírodných katastrof. Využíva informácie prenášané senzormi a správanie sa bežných rizík.

TToto si vyžaduje mapovanie rizík a výpočet nebezpečenstiev prostredníctvom odhadovania nebezpečenstiev, ktoré sa dokončia pomocou počítačom simulovaných modelov katastrof.

Diaľkovo snímané mapy pripravené s pomocou historických údajov a súčasných informácií zhromaždených z rôznych senzorov pomáhajú pri priraďovaní oblastí s vysokou pravdepodobnosťou záplav s vysokým stupňom ohrozenia.

To pomáha v poľnohospodárstve, pretože oblasti s vyšším rizikom sa neosádzajú a ošetrujú sa pre lepšiu ochranu pred povodňami v nasledujúcej sezóne.

Analýza snímok z dronu na posúdenie poškodenia plodín

Analýza snímok z dronu sa využíva pri posudzovaní škôd na plodinách spôsobených krupobitím, počítaním stromov a inváziami. Snímky z dronu sú rovnako presné ako vstupné priestorové rozlíšenie, ktoré sa dá podľa potreby zvýšiť.

Riadenie živín

Môže pomôcť pri posudzovaní nedostatku živín a riadení postupov hnojenia. Analýzou spektrálnych odrazových vzorcov môžu poľnohospodári identifikovať oblasti poľa s rôznymi úrovňami živín.

To umožňuje cielenú aplikáciu hnojív, minimalizuje nadmerné používanie a potenciálnu kontamináciu životného prostredia a zároveň maximalizuje príjem živín a produktivitu plodín.

Posudzovanie vplyvov na životné prostredie

Poskytuje prostriedky na posúdenie vplyvu poľnohospodárskych postupov na životné prostredie. Pomáha pri monitorovaní erózie pôdy, hodnotení účinnosti ochranných opatrení a identifikácii oblastí potenciálneho znečistenia, ako je nadmerný odtok hnojív alebo úlet pesticídov.

Tieto informácie podporujú implementáciu udržateľných poľnohospodárskych postupov, minimalizujú negatívne vplyvy na životné prostredie a podporujú dlhodobú poľnohospodársku udržateľnosť.

Využitím technológií diaľkového prieskumu Zeme môžu poľnohospodári a poľnohospodárski odborníci robiť informovanejšie rozhodnutia, optimalizovať alokáciu zdrojov a zavádzať udržateľné postupy. To vedie k zvýšeniu produktivity, zníženiu vplyvu na životné prostredie a zlepšeniu potravinovej bezpečnosti, čo v konečnom dôsledku prospieva poľnohospodárom aj spotrebiteľom.

Detekcia oblakov a tieňov v poľnohospodárstve

Publikované na od dementievgeopard

Detekcia oblakov a tieňov je jednou z najdôležitejších úloh v analytických riešeniach diaľkového prieskumu.

If the whole satellite image is 90% clean, there is still a 10% chance that your field will be under clouds/shadows area. The reverse is also true – many systems do not process images with clouds above 70% – although the remaining 30% can help the agronomist or farmer to make the right decision during the season.

V GeoPard riešime tento problém pomocou niekoľkých algoritmov strojového učenia, ktoré pracujú s veľmi vysokou presnosťou.

Určovanie oblakov a tieňov oblakov

 

Definujeme masku mrakov a masku tieňov na úrovni celého obrázku a pre každý pár poľa a obrázka zvažujeme, aké percento poľa je pokryté mrakmi alebo tieňmi z mrakov.

V automatickej analytike používame pre konkrétne pole iba úplne bezoblačné snímky, čo umožňuje používateľovi s istotou prijímať rozhodnutia založené na viacročnej analytike.

Užívateľ GeoPard má možnosť prezerať si a dokonca spúšťať analýzy sám, a to aj na čiastočne zamračených snímkach.

definícia oblačnej masky a tienovej masky

 

Toto môže byť stále veľmi užitočné, napríklad počas sezóny pri aplikácii postrekov s variabilnou dávkou prípravkov na ochranu rastlín na základe najnovšieho satelitného snímku, na ktorom je 10% plochy poľa pod mrakmi. To znamená, že pre 90% plochy poľa sa rozhodnutie bude opierať o overené údaje.

Používatelia GeoPard si tiež môžu jednoducho skontrolovať zdrojové snímky na regionálnej úrovni v infračervenom zobrazení, čo pomáha rozlíšiť čistú zem od oblakov a tieňov (viď pripojený obrázok).

Filter používateľského rozhrania je umiestnený v hornom menu modulu “Sledovanie satelitov”, pozri pripojené snímky obrazovky.

leopard zistil, že pole je čiastočne pod mrakmi a tieňmi

 

Majte na pamäti, že digitálne agronomické spoločnosti môžu stále bojovať so správnou detekciou oblakov a tieňov. Na priloženej snímke obrazovky jedna takáto spoločnosť vytvára mapu VR hnojenia na základe údajov o oblakoch a tieňoch. Nesprávna mapa teda vedie k nesprávnym agronomickým rozhodnutiam a v konečnom dôsledku k nesprávnym výsledkom.

GeoPard detekuje mraky a tiene s vysokou presnosťou a nenavrhuje, aby ste sa rozhodovali o vašej variabilnej aplikácii na základe mrakov. Vždy si môžete pozrieť zdrojové obrázky v rôznych pohľadoch a indexoch a oddialiť si ich, aby ste videli okolitý obraz.

vytvorená VR mapa hnojív na základe údajov o oblakoch a tieňoch

 

Nie každé riešenie je rovnaké, vyberte si najlepšie možnosti na trhu!

 

rôzne spektrálne indexy

Detekcia oblačnosti pri presnom poľnohospodárstve

Detekcia oblakov v precíznom poľnohospodárstve sa vzťahuje na proces identifikácie a monitorovania oblačnosti v poľnohospodárskych oblastiach pomocou technológií diaľkového prieskumu. Oblaky môžu výrazne ovplyvniť poľnohospodárske postupy a produktivitu plodín, preto je ich detekcia a analýza kľúčová pre efektívne riadenie farmy.

Zahŕňa použitie rôznych senzorov, ako sú satelity, drony alebo pozemné prístroje, na zachytenie snímok poľnohospodárskych polí. Tieto senzory zachytávajú údaje vo forme viditeľného a infračerveného svetla, ktoré sa dajú analyzovať na určenie prítomnosti a charakteristík oblačnosti.

Jeho primárnym účelom v presnom poľnohospodárstve je posúdenie priestorového a časového rozloženia oblačnosti nad poľnohospodárskymi oblasťami.

Tieto informácie pomáhajú farmárom a agronómom prijímať informované rozhodnutia týkajúce sa závlahy, hnojenia, ochrany proti škodcom a iných poľnohospodárskych postupov. Pochopením vzorcov oblačnosti môžu farmári optimalizovať alokáciu zdrojov a minimalizovať riziko poškodenia plodín alebo zníženia výnosov.

Algoritmy na detekciu oblakov analyzujú zachytené snímky, aby rozlíšili medzi pixelmi oblakov a pixelmi bez oblakov.

Tieto algoritmy využívajú rôzne techniky, ako je prahovanie, spektrálna analýza a strojové učenie, na presné identifikovanie a klasifikovanie oblačných formácií.

Výstupom algoritmov typicky je percento oblačnosti, klasifikácia typu oblačnosti a vzorce pohybu oblačnosti.

Keď sú mraky detegované a sú určené ich charakteristiky, farmári môžu tieto informácie využiť na implementáciu techník presného poľnohospodárstva.

Napríklad, ak je nad určitou oblasťou poľa detekovaný oblak, farmári môžu zavlažovanie alebo aplikáciu pesticídov v tejto oblasti pozastaviť, kým oblak neprejde. Synchronizáciou poľnohospodárskych činností s pohybom oblakov môžu farmári optimalizovať využitie zdrojov a minimalizovať zbytočné vstupy.

Je to obzvlášť prospešné v oblastiach s vysokou oblačnosťou alebo tam, kde sa počasie rýchlo mení. Neustálym sledovaním oblačnosti sa poľnohospodári môžu v reálnom čase prispôsobiť svojim farmárskym postupom a vykonávať úpravy na základe aktuálnych poveternostných podmienok.

Zhrnuté, detekcia oblačnosti v precíznom poľnohospodárstve hrá kľúčovú úlohu pri optimalizácii poľnohospodárskych postupov a riadení zdrojov. Presným identifikovaním a monitorovaním oblačnosti môžu poľnohospodári prijímať informované rozhodnutia na zvýšenie produktivity plodín, zníženie plytvania vstupmi a zmiernenie rizík spojených so zmenenými poveternostnými podmienkami.

Rastrová analýza

Publikované na od dementievgeopard
NDVI s rozlíšením 10 m
NDVI s rozlíšením 30 m
zóny riadenia so zvýšeným rozlíšením na 3 m
zóny riadenia s rozlíšením 3 m
NDVI s rozlíšením 3 m
3m zvýšené rozlíšenie NDVI

Rozlíšenie satelitných snímok sa môže líšiť a najobľúbenejší poskytovatelia bezplatných snímok ponúkajú rozlíšenie 10 m (Sentinel2) a 30 m (Landsat). Z času na čas takáto kvalita nestačí.

Preto tím GeoPard upravuje komplexné vedecké algoritmy (napr. používané aj v lekárskej diagnostike) pre poľnohospodárske polia, aby zlepšil kvalitu rastrovej a vektorovej analýzy GeoPard.

Pomáha to zvýšiť presnosť máp GeoPard na 3 až 10-násobok v porovnaní s pôvodným rozlíšením zdrojového satelitného snímku. Napríklad priestorové rozlíšenie mapy manažmentových zón GeoPard je ~3 m.

Ak ste pestovateľ plodín alebo poľnohospodársky konzultant, začnite využívať https://geopard.tech/ špičkové analytické nástroje pre vaše oblasti za prijateľnú cenu.

Ak ste poskytovateľom služieb, integrujte https://geopard.tech/ analytiku cez API do vašej platformy a okamžite začnite poskytovať hodnotu svojim zákazníkom.

Ako čítať snímky NDVI?

Čítanie snímok NDVI zahŕňa niekoľko kľúčových krokov. Najprv je potrebné pochopiť, že NDVI meria zdravie a vitalitu vegetácie. Vysoké hodnoty NDVI naznačujú zdravú a hustú vegetáciu, zatiaľ čo nízke hodnoty naznačujú stresovanú alebo riedku vegetáciu.

Na interpretáciu snímok NDVI porovnajte farebnú škálu poskytnutú s obrázkom, kde zelená alebo tmavozelená predstavuje zdravú vegetáciu a žltá alebo červená označuje namáhané alebo nerastené oblasti.

Analýzou vzorcov a zmien hodnôt NDVI v danej oblasti môžete získať prehľad o zdraví a rozložení vegetácie, čo vám pomôže pri úlohách, ako je monitorovanie plodín a obhospodarovanie pôdy.

GeoPard poľnohospodárstvo

wpChatIcon
wpChatIcon

    Požiadať o bezplatné GeoPard Demo / Konzultáciu








    Kliknutím na tlačidlo súhlasíte s našimi Zásady ochrany osobných údajov. Potrebujeme to na zodpovedanie vašej žiadosti.

      Prihlásiť sa na


      Kliknutím na tlačidlo súhlasíte s našimi Zásady ochrany osobných údajov

        Pošlite nám informácie


        Kliknutím na tlačidlo súhlasíte s našimi Zásady ochrany osobných údajov

        Používame súbory cookie, aby sme vám poskytli čo najlepší zážitok z prehliadania, prispôsobili obsah našej stránky, analyzovali jej návštevnosť a zobrazili vám relevantné reklamy.
        Pozri náš zásady ochrany osobných údajov pre viac informácií.

        Prijmite všetko