Kategorija: Daljinsko zaznavanje

Dobrodošli v razdelku “Daljinsko zaznavanje v kmetijstvu” na naši spletni strani! Tukaj vam ponujamo obsežen vodnik o tem, kako ta tehnologija revolucionira kmetijsko industrijo.

Ta tehnologija vključuje uporabo senzorjev in slik za zbiranje podatkov o zemeljski površini brez fizičnega dotika. V kmetijstvu je ta tehnologija postala vse pomembnejša pri zagotavljanju natančnih in pravočasnih informacij o zdravju pridelkov, vlažnosti tal in ocenah pridelka.

V našem razdelku “Daljinsko zaznavanje v kmetijstvu” boste našli obilico informacij o različnih vrstah daljinskega zaznavanja, ki se uporabljajo v kmetijstvu, kot so sateliti, droni in zemeljski senzorji. Obravnavali bomo tudi njegove različne uporabe, vključno s kartiranjem poljščin, odkrivanjem bolezni in preciznim kmetijstvom.

Naša ekipa strokovnjakov je skrbno pripravila zbirko člankov, študij primerov in raziskovalnih nalog, ki poudarjajo prednosti in izzive uporabe tehnologije daljinskega zaznavanja v kmetijstvu. Ponujamo tudi vpogled v najnovejše trende in razvoj na tem področju, vključno z novimi senzorskimi tehnologijami in tehnikami analize podatkov.

Vodnik in posodobitve za daljinsko zaznavanje

Ne glede na to, ali ste kmet, raziskovalec ali strokovnjak v industriji, je ta razdelek idealen kraj, kjer lahko izveste več o tem vznemirljivem in hitro razvijajočem se področju. Pridružite se nam na tej poti, ko bomo raziskovali načine, kako tehnologija daljinskega zaznavanja spreminja prihodnost kmetijstva.

Tehnologije na osnovi senzorjev gostote v preciznem kmetijstvu

Objavljeno na avtor dementievgeopard

GeoPard nenehno izboljšuje svoje zmogljivosti za obdelavo različnih vrst naborov podatkov na terenu. Naše analitično jedro podpira nabore podatkov senzorjev visoke gostote za nadaljnje raziskave in zbiranje terenskih vpogledov.

surovi plitvi podatki s kmetijskega področja
obdelani plitvi podatki kmetijskega področja
polje s podatki o plitvi agroživilstvu

Uporabnik ima dostop do zmogljivosti za uvoz, vizualizacijo, analizo in raziskovanje georeferenciranih podatkov visoke gostote. Te operacije so podprte prek spletnih/mobilnih uporabniških vmesnikov in API.

Analitične zmogljivosti zajemajo:

  1. Podpora za podatkovne formate točk in poligonov
  2. Obdelava podatkov senzorjev za popravljanje podatkov in izgradnjo neprekinjene površine za mejo polja
  3. Prilagajanje barvnih shem za nastavitev želenih barvnih kod in klasifikacije
  4. Generiranje con upravljanja in nadaljnje ustvarjanje aplikacije s spremenljivo obrestno mero
  5. Uporaba kot del večplastni in . navzkrižne plasti analitika

Primer podatkov o električni prevodnosti, ki so jih zbrali naši partnerji. Tehnologije na osnovi senzorjev gostote v preciznem kmetijstvuPrimer podatkov o električni prevodnosti, ki so jih zbrali naši partnerji.

Za kmetijske svetovalce, agronome in pridelovalce to pomeni, da je mogoče več podatkov, zbranih na terenu, shraniti, analizirati in uporabljati v vsakodnevnih dejavnostih v eni sami rešitvi ter jih enostavno raziskati.

Za lokalna podjetja, ki se ukvarjajo s senzorji, je GeoPard odlično orodje, ki podpira analitiko podatkov, ki jih zbirajo taka podjetja, in zagotavlja kontekstualne informacije: zgodovinski in . trenutni satelit analiza, topografski profil polja na podlagi daljinsko zaznavanje in . podatki o strojih. 

Primer takšnega uspešnega sodelovanja je integracija GeoPard z FarmVU – podjetje za senzorje vlažnosti tal. 

Kaj je senzor gostote?

Senzor gostote je elektronska naprava, ki se uporablja za merjenje gostote snovi, ki je količina mase na enoto prostornine. Deluje tako, da zazna spremembe tlaka ali frekvence valovanja, ki prehaja skozi snov.

Uporabljajo se v različnih panogah, vključno s hrano in pijačo, farmacevtsko industrijo ter nafto in plinom, da se zagotovi dosleden nadzor kakovosti izdelkov.

Na primer, v živilski industriji se lahko uporabljajo za merjenje gostote tekočih izdelkov, kot so sokovi, sirupi in omake, da se zagotovi, da izpolnjujejo posebne standarde okusa in teksture.

V naftni in plinski industriji se uporabljajo za merjenje gostote tekočin, kot so nafta, plin in voda, da se določi njihova sestava in zagotovi učinkovito črpanje. Te informacije so pomembne za določanje količine in vrednosti pridobljenega materiala.

Vloga senzorja gostote v kmetijstvu

V kmetijstvu lahko igrajo pomembno vlogo, saj zagotavljajo dragocene informacije o kakovosti tal in zdravju pridelkov. Ti senzorji merijo gostoto tal ali rastlinskih tkiv, kar lahko kaže na raven hranil, vsebnost vlage in druge pomembne dejavnike, ki vplivajo na rast rastlin in pridelek.

Ena od uporab senzorjev gostote v kmetijstvu je analiza tal. Z merjenjem gostote tal lahko kmetje določijo njeno teksturo in strukturo, kar jim lahko pomaga pri odločanju o gnojenju, namakanju in drugih praksah upravljanja tal.

Na primer, peščena tla imajo manjšo gostoto kot glinena tla, kar pomeni, da se hitreje odcedijo in lahko zahtevajo pogostejše namakanje.

Uporabljajo se lahko tudi za merjenje gostote rastlinskih tkiv, kot so listi ali stebla. Te informacije lahko kmetom pomagajo prepoznati pomanjkanje hranil ali druge težave, ki lahko vplivajo na rast rastlin. Na primer, rastline z nizko vsebnostjo dušika bodo imele manjšo gostoto listov kot zdrave rastline.

Druga uporaba senzorjev gostote v kmetijstvu je precizno kmetovanje. Z njihovo uporabo, nameščenimi na traktorjih ali dronih, lahko kmetje ustvarijo podrobne zemljevide svojih polj, ki prikazujejo razlike v gostoti tal, vsebnosti vlage in drugih dejavnikih.

Te informacije se lahko uporabijo za izdelavo kart predpisovanja, ki vodijo natančno uporabo gnojil, pesticidov in drugih vnosov. To lahko pomaga zmanjšati količino odpadkov, izboljšati pridelek in zaščititi okolje.

Zaznavanje oblakov in senc v kmetijstvu

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Zaznavanje oblakov in senc je ena najpomembnejših nalog v analitičnih rešitvah daljinskega zaznavanja.

Če je celotna satelitska slika čista, še vedno obstaja možnost, da bo vaše polje pod oblaki/sencami. Velja tudi obratno – mnogi sistemi ne obdelujejo slik z oblaki nad 70% – čeprav lahko preostali 30% pomagajo agronomu ali kmetu, da se med sezono pravilno odloči.

Pri GeoPardu to težavo rešujemo s pomočjo več algoritmov strojnega učenja, ki delujejo z zelo visoko natančnostjo.

Določitev oblakov in senc oblakov

 

Na ravni celotne slike definiramo masko oblaka in masko sence, za vsak par polja in slike pa upoštevamo, kolikšen odstotek polja je prekrit z oblaki oziroma sencami oblakov.

Pri avtomatski analitiki za določeno področje posnamemo le popolnoma brezoblačne slike, kar uporabniku omogoča, da je na podlagi večletne analitike samozavesten pri sprejemanju odločitev.

Uporabnik GeoParda ima možnost ogleda in celo sam izvajati analitiko, tudi na delno oblačnih slikah.

definirajte masko oblaka in masko sence

 

To je lahko še vedno zelo koristno, na primer med sezono za škropljenje s spremenljivo količino sredstev za varstvo rastlin na podlagi najnovejše satelitske slike, na kateri je 10% površine polja pod oblaki. To pomeni, da bo za 90% površine polja odločitev temeljila na preverjenih podatkih.

Uporabniki GeoParda lahko preprosto preverijo izvorne slike na regionalni ravni v bližnjem infrardečem pogledu, kar pomaga ločiti jasno zemljo od oblakov in senc (glej priloženo sliko).

V uporabniškem vmesniku se filter oblaka nahaja v zgornjem meniju modula “Satelitsko spremljanje”, glejte priložene posnetke zaslona.

Geopard je zaznal, da se polje delno nahaja pod oblaki in sencami

 

Upoštevajte, da se lahko podjetja za digitalno kmetijstvo še vedno soočajo s težavami pri pravilnem zaznavanju oblakov in senc. Na priloženem posnetku zaslona eno od takšnih podjetij ustvari zemljevid gnojil za virtualno resničnost na podlagi podatkov o oblakih in sencah. Napačen zemljevid torej vodi do napačnih agronomskih odločitev in na koncu do napačnih rezultatov.

GeoPard zazna oblake in sence z visoko stopnjo natančnosti in ne predlaga, da se odločite za spremenljivo hitrost na podlagi oblakov. Izvorne slike si lahko vedno ogledate v različnih pogledih in indeksih ter jih pomanjšate, da si ogledate sliko naokoli.

ustvarjen zemljevid gnojil VR na podlagi podatkov o oblakih in sencah

 

Ni vsaka rešitev enaka, izberite najboljše možnosti, ki so na voljo na trgu!

 

različni spektralni indeksi

Kaj je zaznavanje oblakov v preciznem kmetijstvu?

Zaznavanje oblakov v preciznem kmetijstvu se nanaša na postopek prepoznavanja in spremljanja oblačnosti na kmetijskih območjih z uporabo tehnologij daljinskega zaznavanja. Oblaki lahko pomembno vplivajo na kmetijske prakse in produktivnost poljščin, zato je njihovo zaznavanje in analiza ključnega pomena za učinkovito upravljanje kmetij.

Vključuje uporabo različnih senzorjev, kot so sateliti, droni ali zemeljski instrumenti, za zajemanje slik kmetijskih polj. Ti senzorji zajemajo podatke v obliki vidne in infrardeče svetlobe, ki jo je mogoče analizirati za določitev prisotnosti in značilnosti oblakov.

Njegov glavni namen v preciznem kmetijstvu je ocena prostorske in časovne porazdelitve oblakov nad kmetijskimi območji.

Te informacije pomagajo kmetom in agronomom pri sprejemanju premišljenih odločitev glede namakanja, gnojenja, zatiranja škodljivcev in drugih kmetijskih praks. Z razumevanjem vzorcev oblačnosti lahko kmetje optimizirajo dodelitev virov in zmanjšajo tveganje za škodo na pridelkih ali zmanjšanje pridelka.

Algoritmi za zaznavanje oblakov analizirajo zajete slike, da ločijo med oblačnimi in neoblačnimi slikovnimi pikami.

Ti algoritmi uporabljajo različne tehnike, kot so pragiranje, spektralna analiza in strojno učenje, za natančno prepoznavanje in razvrščanje oblačnih formacij.

Izhod algoritmov običajno vključuje odstotek pokritosti z oblaki, klasifikacijo tipov oblakov in vzorce gibanja oblakov.

Ko so oblaki zaznani in njihove značilnosti določene, lahko kmetje te informacije uporabijo za izvajanje tehnik preciznega kmetijstva.

Na primer, če se nad določenim območjem polja zazna oblak, lahko kmetje odložijo namakanje ali uporabo pesticidov na tem območju, dokler oblak ne mine. Z usklajevanjem kmetijskih dejavnosti z gibanjem oblakov lahko kmetje optimizirajo izrabo virov in zmanjšajo nepotrebne vnose.

To je še posebej koristno v regijah z visoko oblačnostjo ali kjer se vremenski vzorci hitro spreminjajo. Z nenehnim spremljanjem oblačnosti lahko kmetje v realnem času prilagajajo svoje kmetijske prakse in jih prilagajajo trenutnim vremenskim razmeram.

Skratka, zaznavanje oblakov v preciznem kmetijstvu igra ključno vlogo pri optimizaciji kmetijskih praks in upravljanja virov. Z natančno identifikacijo in spremljanjem oblačnosti lahko kmetje sprejemajo premišljene odločitve za povečanje produktivnosti pridelkov, zmanjšanje potrate surovin in ublažitev tveganj, povezanih s spreminjajočimi se vremenskimi razmerami.

Rastrska analitika

Objavljeno na avtor dementievgeopard
NDVI z ločljivostjo 10 m
NDVI z ločljivostjo 30 m
cone upravljanja s povečano ločljivostjo na 3 m
cone upravljanja z ločljivostjo 3 m
NDVI z ločljivostjo 3 m
3 m povečana ločljivost NDVI

Ločljivost satelitskih posnetkov se lahko razlikuje, najbolj priljubljeni brezplačni ponudniki pa ponujajo ločljivost 10 m (Sentinel2) in 30 m (Landsat). Včasih takšna kakovost ni dovolj.

Zato ekipa GeoPard prilagaja celovite znanstvene algoritme (npr. tiste, ki se uporabljajo tudi v medicinski diagnostiki) za kmetijska polja, da bi izboljšala kakovost rastrske in vektorske analitike GeoPard.

Pomaga povečati natančnost zemljevidov GeoPard za 3-10-krat v primerjavi z originalno ločljivostjo izvorne satelitske slike. Na primer, prostorska ločljivost zemljevida upravljavskih con GeoPard je ~3 m.

Če ste pridelovalec poljščin ali kmetijski svetovalec, začnite uporabljati https://geopard.tech/ Najsodobnejša analitika za vaša področja po dostopni ceni.

Če ste ponudnik storitev, integrirajte https://geopard.tech/ analitiko prek API-ja v svojo platformo in takoj začnite svojim strankam zagotavljati vrednost.

Kako brati NDVI slike?

Branje slik NDVI vključuje nekaj ključnih korakov. Najprej je treba razumeti, da NDVI meri zdravje in živahnost vegetacije. Visoke vrednosti NDVI kažejo na zdravo in gosto vegetacijo, nizke vrednosti pa na stresno ali redko vegetacijo.

Za interpretacijo slik NDVI primerjajte barvno lestvico, ki je priložena sliki, kjer zelena ali temno zelena predstavlja zdravo vegetacijo, rumena ali rdeča pa obremenjena ali nerastlinska območja.

Z analizo vzorcev in nihanj vrednosti NDVI na določenem območju lahko pridobite vpogled v zdravje in porazdelitev vegetacije, kar vam pomaga pri nalogah, kot sta spremljanje pridelkov in upravljanje zemljišč.

GeoPard kmetijstvo

Satelitsko spremljanje kmetijstva za analitiko na terenu

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Kaj to pomeniGeoPard omogoča dostop do več kot 30 let arhiva obdelanih, kalibriranih in očiščenih satelitskih slikovnih podatkov s celovitimi nabori pogledov. Pogledi se v trenutku izračunajo glede na vsak satelitski posnetek. 

Satelitsko spremljanje kmetijstva za analitiko na terenu
RGB - primer kombinacije pravih barv za sezonske slike za leto 2019
Izboljšan vegetacijski indeks analizira pridelke v vseh fazah rasti
Zeleni klorofilni indeks polja: merite zdravje rastline, saj se vsebnost klorofila v rastlinah, ki so pod stresom, zmanjšuje.

Temelj rešitve GeoPard je poglobljena sezonska in zgodovinska analiza terena.

Kaj je satelitsko spremljanje kmetijstva?

Satelitsko spremljanje kmetijstva se nanaša na uporabo satelitskih tehnologij daljinskega zaznavanja za zbiranje informacij o kmetijskih pridelkih in zemljiščih, na katerih se gojijo.

Ta tehnologija omogoča kmetom in raziskovalcem spremljanje rasti pridelkov, zaznavanje sprememb v zdravju vegetacije, merjenje obsega rabe zemljišč in spremljanje okoljskih razmer na daljavo.

Z analizo satelitskih posnetkov lahko kmetje zgodaj odkrijejo težave, kot so pomanjkanje hranil, škodljivci in bolezni, ter sprejmejo korektivne ukrepe, preden povzročijo znatno škodo na pridelkih.

Podatki, pridobljeni s satelitskimi posnetki, se lahko uporabijo tudi za optimizacijo namakalnih urnikov, napovedovanje pridelka in oceno pridelave poljščin.

Satelitsko spremljanje kmetijstva lahko zagotovi dragocene vpoglede v kmetijsko upravljanje, kar kmetom omogoča sprejemanje bolj informiranih odločitev ter izboljšanje pridelka in dobičkonosnosti.

Prav tako igra pomembno vlogo pri prehranski varnosti in trajnosti, saj omogoča učinkovitejšo rabo naravnih virov in zmanjšuje vpliv kmetijstva na okolje.

Kako lahko uporabite satelitsko spremljanje kmetijstva?

Skoraj v realnem času lahko spremljate razvoj pridelka, vključno z retrospektivno analizo in oceno stanja, poiščete območja z različnimi stopnjami rasti, zaznate anomalije in zagotovo primerjate svojo kmetijo s sosednjimi polji in območji.

Poleg tega se lahko uporablja na več načinov v korist kmetov in raziskovalcev. Tukaj je nekaj primerov:

  • Spremljanje pridelkov: Satelitske posnetke je mogoče uporabiti za spremljanje rasti in razvoja pridelkov skozi čas. Z analizo satelitskih posnetkov lahko kmetje spremljajo zdravje svojih pridelkov, prepoznajo območja stresa ali bolezni in ustrezno prilagodijo svoje gospodarjenje.
  • Napoved pridelka: Satelitski podatki se lahko uporabijo za oceno pridelka na podlagi vegetacijskih indeksov, vlažnosti tal in drugih parametrov. Te informacije lahko kmetom pomagajo pri sprejemanju premišljenih odločitev o načrtih žetve in trženjskih strategijah.
  • Upravljanje namakanja: Satelitske posnetke je mogoče uporabiti za spremljanje ravni vlažnosti tal in porabe vode pridelkov, kar kmetom omogoča optimizacijo namakalnih urnikov in zmanjšanje porabe vode.
  • Kartiranje tal: Satelitske posnetke je mogoče uporabiti za kartiranje lastnosti tal, kot so tekstura, vsebnost organskih snovi in razpoložljivost hranil. Te informacije lahko kmetom pomagajo pri sprejemanju bolj informiranih odločitev o gnojenju in drugih praksah upravljanja tal.
  • Spremljanje škodljivcev in bolezni: Satelitski posnetki se lahko uporabijo za odkrivanje območij, kjer so prisotni škodljivci in bolezni, kar kmetom omogoča, da sprejmejo preventivne ukrepe, preden pride do večje škode.
  • Kartiranje rabe zemljišč: Satelitske posnetke je mogoče uporabiti za kartiranje vzorcev rabe zemljišč in sprememb skozi čas. Te informacije lahko pomagajo oblikovalcem politik in raziskovalcem bolje razumeti dinamiko rabe zemljišč in razviti učinkovitejše politike rabe zemljišč.

Na splošno satelitsko spremljanje kmetijstva zagotavlja bogastvo informacij, ki lahko kmetom in raziskovalcem pomagajo pri sprejemanju bolj informiranih odločitev ter izboljšanju kmetijske produktivnosti in trajnosti.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Zahtevaj brezplačno GeoPard predstavitev / posvet

    Zdravo








    S klikom na gumb soglašate z našimi Pravilnik o zasebnosti. Potrebujemo ga za odgovor na vašo zahtevo.

      Naročite se na


      S klikom na gumb soglašate z našimi Pravilnik o zasebnosti

        Pošljite nam informacije


        S klikom na gumb soglašate z našimi Pravilnik o zasebnosti

        Uporabljamo piškotke, da vam zagotovimo najboljšo možno uporabniško izkušnjo, prilagodimo vsebino naše spletne strani, analiziramo njen promet in vam prikazujemo ustrezne oglase.
        Poglejte naše Politika zasebnosti za več informacij.

        Sprejmi vse