Kako satelitski posnetki pomagajo pri spremljanju pridelkov

Satelitski posnetki so ena najbolj vsestranskih funkcij, ki jih je mogoče uporabiti v kmetijski proizvodnji za izboljšanje procesa odločanja. Sprejemanje odločitev na podlagi velike količine podatkov lahko kmetom, agronomom ali svetovalcem pomaga razumeti stanje in procese, ki se dogajajo na kmetijskih poljih, ki so predmet spremljanja.

Kaj je satelitsko slikanje?

Satelitsko slikanje, znano tudi kot satelitsko daljinsko zaznavanje, je postopek uporabe satelitskih posnetkov za zbiranje informacij o zemeljski površini, atmosferi in oceanih. Ta tehnologija vključuje uporabo sateliti opremljen s specializiranimi senzorji in kamerami, ki lahko zajamejo visokoločljivostne slike Zemlje iz vesolja.

Slike, ki jih posnamejo sateliti, se lahko uporabljajo za različne namene, vključno s spremljanjem vremenskih vzorcev, sledenjem spremembam v okolju, kartiranjem rabe zemljišč in vegetacije ter ocenjevanjem vpliva naravnih nesreč. Uporabljajo se lahko tudi v vojaške in obveščevalne namene.

Satelitsko slikanje s svojimi prednostmi lahko prikaže situacije, ki jih z rednim opazovanjem ni mogoče videti. Redna opazovanja so lahko zelo zahtevna glede količine uporabljene delovne sile, finančnih sredstev in časa.

Tudi z rednimi opazovanji med rastnim obdobjem pridelkov obstaja več stvari, ki jih ni mogoče videti s prostim očesom, kot je zgodnje napredovanje bolezen in škodo, ki jo povzročajo škodljivci, kar na koncu povzroči razgradnjo klorofila na celični ravni.

Z integracijo in izračunom spektralnih pasov, ki so človeškemu očesu nevidni, lahko pridelovalci in svetovalci enostavno vizualizirajo razgradnjo klorofila, preden se na rastlinah pojavijo vidni simptomi bolezni ali poškodb zaradi škodljivcev.

Te prednosti pri spremljanju pridelkov so koristne s sodobnimi tehnologijami, ki omogočajo integracijo takšnih informacij v geografske informacijske sisteme, kar ima za posledico ustvarjanje hitrega in kakovostnega nabora podatkov, ki jih je mogoče uporabiti v procesih odločanja o kmetijskih proizvodnih sistemih.

Poleg sprejemanja odločitev na podlagi informacij se lahko satelitski posnetki uporabljajo tudi za poročanje, vodenje evidenc in integracijo z različnimi nabori podatkov (modeli bolezni in škodljivcev, zemljevidi pridelka, spremljanje škodljivcev, karte gnojenja itd.), da bi ustvarili še bolj funkcionalen sistem spremljanja pridelkov in način, kako kmet ali drugi strokovnjaki vidijo napredek pridelkov med njihovo rastno dobo.

Kako se satelitski posnetki uporabljajo v kmetijstvu?

Slike se lahko uporabijo za modeliranje in izračun spektralnih indeksov, ki se kasneje enačijo za vizualizacijo v obliki barvne sinteze, bodisi v vidnem delu spektra bodisi z vključitvijo drugih valovnih dolžin. Pravilno izbrana barvna sinteza lahko razkrije rast poljščin, stres ali tla. erozija prikazano z različnimi barvami.

Spektralni indeksi so kombinacije spektralnega odboja dveh ali več valovnih dolžin za prikaz zanimivih značilnosti. Indeksi poljščin se najpogosteje uporabljajo v kmetijstvu, vendar se indeksi uporabljajo tudi za identifikacijo požganih območij, drugih umetnih značilnosti, vode in drugih geoloških značilnosti.

Uporabni spektralni indeksi v pridelavi poljščin vključujejo:

• NDVI (Normaliziran indeks razlik v vegetaciji).
• EVI (izboljšan vegetacijski indeks).
• RENDVI ali NDRE (indeks vegetacije z normaliziranimi razlikami rdečega roba).
• GNDVI (indeks zelene normalizirane razlike v vegetaciji).
• MSI ali NDWI (indeks obremenitve vlage).
• LAI (indeks listne površine).

NDVI je eden najpogosteje uporabljenih indeksov in se pogosto uporablja za pregled začetnega stanja pridelka. Drugi indeksi delujejo z določenimi značilnostmi, zato so rezultati specifični za določena kmetijska območja, zato je pomembno upoštevati zgodovino kopenske vegetacije.

NDVI (normalizirani indeks razlik v vegetaciji)

Ta indeks je merilo zelene vegetacije in je na splošno najpogosteje uporabljen indeks. Listi odbijajo infrardečo svetlobo (NIR) in za fotosintezo uporabljajo le vidno svetlobo. To pomeni, da lahko zdravo rastlino z dobro stopnjo fotosinteze analiziramo s primerjavo NIR z vidno rdečo svetlobo.

Nezdrava vegetacija bo odbijala več vidne svetlobe in imela nižji NIR. Zdrava vegetacija bo zmanjšala del vidne svetlobe, ki pade nanjo. Vendar pa je NDVI občutljiv na vplive tal (svetloba in barva), oblačnost in senco. Prav tako so lahko vrednosti NDVI napačne v primeru goste vegetacije.

EVI (izboljšan vegetacijski indeks)

Ta indeks je standard za spektre zmerne ločljivosti – instrument, ki se uporablja na satelitih Terra in Aqua. EVI predstavlja alternativo NDVI, ki se nanaša na nekatere njegove pomanjkljivosti, npr. omejitve tal in ozračja, z optimizacijo odbojnosti listnate vegetacije.

Za korekcijo signala uporablja modri del vidnega spektra, s čimer zmanjšuje učinke zgoraj omenjenih omejitev, vključno s sipanjem elektromagnetnega sevanja zaradi aerosolov.

RENDVI ali NDRE (indeks vegetacije z normaliziranimi razlikami rdečega roba)

Ta indeks temelji na standardnem indeksu NDVI, vendar z nekaj spremembami. RENDVI je zelo uporaben v preciznem kmetijstvu, spremljanju gozdov in odkrivanju stresa pri pridelkih.

Njegova učinkovitost je posledica vključitve valovnih dolžin, ki spadajo v rdeči končni pas, namesto valovnih dolžin, ki ustrezajo vrednosti odboja in absorpcije. Še posebej je primeren za zaznavanje majhnih sprememb v stanju vegetacije.

GNDVI (Zeleni normalizirani indeks razlik v vegetaciji)

Ta indeks je podoben indeksu NDVI in meri odboj svetlobe v zelenem delu spektra v območju valovnih dolžin od 540 do 570 nanometrov namesto v rdečem delu spektra. Zaradi tega je indeks bolj občutljiv na vsebnost klorofila v zelenih delih poljščin.

MSI (indeks vlažnega stresa)

Ta indeks je občutljiv na povečanje vsebnosti vode v listih. Indeks MSI se uporablja za zaznavanje stresa zaradi pomanjkanja vode in je dober pokazatelj stanja pridelkov, ki se pogosto uporablja za modeliranje pridelkov, analizo požarov in fiziologijo ekosistemov. Visoke vrednosti kažejo na vodni stres in nižjo vsebnost vode.

LAI (indeks listne površine)

Ta indeks se uporablja za oceno listne površine ter za napovedovanje rasti in pridelka rastlin.

Vrste satelitskih posnetkov poljščin

Primeri uporabe satelitskega slikanja

Tukaj je nekaj pomembnih načinov uporabe satelitskih posnetkov pri spremljanju pridelkov:

Termovizijske slike

Toploto, ki jo oddajajo predmeti na tleh, je mogoče videti na termalni fotografiji, posneti iz zraka, ki razkriva tudi temperaturne spremembe, ki ustrezajo stresu pridelka. Odstranitev nepotrebnih elementov, kot je vrtljiva oprema, s slike s kalibracijo in korekcijo slike preprečuje popačenje podatkov.

Hladnejša območja so na končnih posnetkih vijolična, toplejša pa rumena. Termovizijsko slikanje je koristno za odkrivanje puščanj, zastojev in drugih težav z namakanjem, saj voda hladi rastline. Termovizijsko slikanje pomaga pridelovalcem pri prepoznavanju predsimptomatskih bolezni in škodljivcev ter pri odzivanju s pravočasnejšimi in osredotočenimi posegi, saj razkriva drobne spremembe temperature površine listov.

Vlažnost tal

Kmetijstvo mora upoštevati vlažnost tal. Za uporabo v preciznem kmetijstvu (na ravni posameznih polj) in glede na pričakovanje izboljšanja modeliranja pridelka je razpoložljivost visokoločljivostnih kart vlažnosti tal še posebej ključnega pomena.

Zaradi slabe prostorske ločljivosti in majhne globine opazovanj so se satelitski podatki o vlažnosti tal doslej redko uporabljali za podporo kmetijskemu odločanju na kmetijah ali poljih. Vendar pa se pričakuje, da bodo satelitski podatki o vlažnosti tal imeli velik potencial, če lahko zagotovijo ustrezne podatke o sprejemljivih časovnih in prostorskih dimenzijah.

Ločljivost

Visokoločljivostno satelitsko slikanje iz satelitov v nizki orbiti je v zadnjem času postalo bolj razvito in dostopno, kar ponuja še en potencial za uporabo fenotipizacije. Ta članek prikazuje, kako se satelitska fotografija uporablja pri fenotipizaciji poljščin in kmetijski pridelavi, ter opredeljuje značilnosti rastlin, ki jih je mogoče oceniti z uporabo visokoločljivostnih satelitskih podatkov.

Članek obravnava prednosti uporabe satelitskega fenotipiziranja v programih žlahtnjenja poljščin, pa tudi slabosti, kot je blokiranje zaradi oblakov. Raziskuje tudi potencialne uporabe visokoločljivostnih satelitskih slik kot orodja za fenotipiziranje v prihodnosti.

Da bi žlahtniteljem rastlin pomagali izbrati visokorodne, na stres odporne sorte, ki lahko pomagajo zadovoljiti svetovno povpraševanje po hrani, hkrati pa se spopadati s podnebnimi spremembami, se lahko satelitski posnetki visoke ločljivosti uporabijo kot orodje za fenotipizacijo za ocenjevanje sort poljščin.

Uporaba satelitskih posnetkov

GeoPard zmogljivosti in ponujajo aplikacije za satelitsko slikanje uporabnikom omogoča vizualizacijo, normalizacijo, analizo in pridobivanje vpogledov neposredno iz kmetijskih parcel, da bi izboljšali pridelavo poljščin. To uporabo podatkov je mogoče izvesti s pomočjo že pripravljenih algoritmov GeoPard ali z ustvarjanjem lastnih algoritmov, ki so uporabni za agronomijo.

Ti algoritmi omogočajo oceno rasti pridelka, stresa itd. (glej fotografijo) ali celo ustvarjanje zemljevidov predpisanega gnojila: na primer zemljevide uporabe dušika VR, zemljevide uporabe škropilnih sredstev za zaščito pridelkov.

Pogosta vprašanja

1. Kako pridobiti satelitske posnetke kmetije?

Če želite to pridobiti za svojo kmetijo, raziščite ponudnike, se registrirajte in dostopajte do njihove baze podatkov ali portala. Določite lokacijo svoje kmetije in želene parametre, da pridobite ustrezne slike za spremljanje kmetijstva.

2. Zakaj so satelitski posnetki koristni za razumevanje prehranjevalnih spletov?

Zaradi svoje sposobnosti, da zagotovi širok in celovit pogled na ekosisteme, je koristen pri razumevanju prehranjevalnih mrež. Z zajemanjem obsežnih slik kopnega in vodnih teles znanstvenikom omogoča opazovanje in analizo prostorske porazdelitve različnih habitatov in virov.

To pa posledično pomaga pri preučevanju interakcij med različnimi vrstami, prepoznavanju ključnih prehranjevalnih odnosov in razumevanju pretoka energije skozi prehranjevalne mreže.

Pomaga razvozlati kompleksno ekološko dinamiko in prispeva k globljemu razumevanju delovanja ekosistemov in prizadevanj za ohranjanje narave.

3. Koliko stanejo satelitski posnetki?

Njegova cena se razlikuje glede na več dejavnikov. Mednje spadajo ponudnik, ločljivost, pogostost zajemanja in potreben obseg pokritosti. Cene se lahko gibljejo od cenovno dostopnih možnosti za posnetke nizke ločljivosti do dražjih možnosti za visoko ločljivost in spremljanje v realnem času.

Poleg tega lahko specializirane storitve ali zahteve po prilagojenih podatkih povzročijo dodatne stroške. Priporočljivo je raziskati različne ponudnike in njihove cenovne modele, da bi našli rešitev za satelitsko slikanje, ki ustreza vašim specifičnim zahtevam in proračunu.

4. Kaj so infrardeči satelitski posnetki? Kako jih brati?

Zajame infrardeče sevanje, ki ga oddajajo predmeti in površine na zemeljski površini. Zagotavlja dragocen vpogled v temperaturne spremembe in toplotne vzorce.

Za branje infrardečih satelitskih slik moramo razumeti, da so toplejši objekti na sliki videti svetlejši, hladnejši pa temnejši. Z analizo teh temperaturnih nihanj lahko ocenimo nastanek oblakov, prepoznamo razlike v temperaturi kopnega in vode, zaznamo požare v naravi in celo spremljamo oceanske tokove.

Razumevanje barvne lestvice in interpretacija ravni svetlosti na posnetkih pomaga pri pridobivanju pomembnih informacij iz infrardečih satelitskih posnetkov.