Kategorija: Satelitski posnetki

Dobrodošli v razdelku Satelitski posnetki v kmetijstvu na naši spletni strani! Tukaj boste našli obsežno zbirko satelitskih posnetkov visoke ločljivosti, ki so posebej zasnovani za kmete, agronome in raziskovalce, ki jih zanima uporaba teh posnetkov v preciznem kmetijstvu.

Naše satelitske slike so posnete z napredno tehnologijo daljinskega zaznavanja, ki nam omogoča zajemanje podrobnih informacij o zdravju pridelkov, ravni vlage in drugih pomembnih dejavnikih, ki vplivajo na kmetijsko pridelavo. Naše slike vam lahko pomagajo pri sprejemanju premišljenih odločitev o upravljanju pridelkov, namakanju in drugih ključnih vidikih kmetovanja.

V našem razdelku Satelitski posnetki v kmetijstvu lahko dostopate do slik različnih kmetijskih regij, poljščin in kmetijskih praks. Naše slike spremljajo podrobne analize in vpogledi naše ekipe strokovnjakov, kar vam daje informacije, ki jih potrebujete za optimizacijo svojih kmetijskih praks in izboljšanje pridelkov.

Ne glede na to, ali ste mali kmet ali veliko kmetijsko podjetje, je ta razdelek dragocen vir za izboljšanje vaše kmetijske produktivnosti. Razumemo, da je kmetijstvo kompleksno in dinamično področje, zato si prizadevamo zagotoviti najbolj natančne in ažurne informacije, ki vam bodo pomagale do uspeha.

Naše spletno mesto je zasnovano tako, da je uporabniku prijazno in enostavno za navigacijo, kar zagotavlja, da lahko hitro najdete potrebne informacije. Ponujamo tudi vrsto orodij in virov, ki vam bodo pomagali kar najbolje izkoristiti naše storitve, vključno z vadnicami, gradivi za usposabljanje in tehnično podporo.

Vodnik in posodobitve satelitskih posnetkov

Model avtomatiziranega zaznavanja meja polj za precizno kmetijstvo podjetja GeoPard

Objavljeno na avtor Muhammad Farjad

GeoPard je uspešno zaključil razvoj avtomatiziranega modela za zaznavanje meja polj z uporabo večletnih satelitskih posnetkov, natančnega zaznavanja oblakov in senc ter naprednih lastniških algoritmov, vključno z globokimi nevronskimi mrežami.

Model zaznavanja polja GeoPard je dosegel najsodobnejšo natančnost 0,975 na metriki presečišča nad unijo (IoU), potrjeno v različnih regijah in vrstah poljščin po vsem svetu.

Oglejte si te slike, da vidite rezultate v Nemčiji (povprečna velikost polja je 7 hektarjev):

1 - Neobdelana slika Sentinel-2

1 – Neobdelana slika Sentinel-2

3 - Segmentirane meje polja

2 – Slika Sentinel-2 z visoko ločljivostjo, posneta s satelita GeoPard (ločljivost 1 meter)

2 - Slika Sentinel-2 z visoko ločljivostjo, posneta s strani GeoPard

3 – Segmentirane meje polja, 0.975 Metrika natančnosti presečišča nad unijo (IoU), v več mednarodnih regijah in vrstah poljščin.

Integracija v naš API in aplikacijo GeoPard bo kmalu na voljo. Ta avtomatizirana in stroškovno učinkovita metoda pomaga napovedovati donose, koristi vladnim organizacijam in pomaga velikim lastnikom zemljišč, ki morajo pogosto posodabljati meje polj med sezonami.

GeoPardov pristop uporablja večletni trendi vegetacije poljščin z uporabo večfaktorske analize in kolobarjenja.

 

Model je dostopen prek GeoPard API na osnovi plačila po porabi, kar ponuja prilagodljivost brez potrebe po dragih naročninah.

 

Kaj je označevanje meja polja?

Določitev meja polj se nanaša na postopek identifikacije in kartiranja meje kmetijskih polj ali zemljiških parcel. Vključuje uporabo različnih tehnik in virov podatkov za razmejitev meja posameznih polj ali kmetijskih parcel.

Tradicionalno so meje polj ročno določali kmetje ali lastniki zemljišč na podlagi svojega znanja in opažanj.

Vendar pa so z napredkom tehnologije, zlasti na področju daljinskega zaznavanja in geografskih informacijskih sistemov (GIS), avtomatizirane in polavtomatizirane metode postale vse bolj razširjene.

Pogost pristop je analiza satelitskih ali zračnih posnetkov. Slike visoke ločljivosti, posnete s sateliti ali letali, lahko zagotovijo podrobne informacije o pokrajini, vključno z mejami med različnimi zemljiškimi parcelami.

Na teh slikah se lahko uporabijo algoritmi za obdelavo slik, da se zaznajo različne značilnosti, kot so spremembe v vrsti, barvi, teksturi ali vzorcih vegetacije, ki kažejo na prisotnost meja polja.

Druga tehnika vključuje uporabo podatkov LiDAR (Light Detection and Ranging), ki uporablja laserske žarke za merjenje razdalje med senzorjem in zemeljsko površino.

Podatki LiDAR lahko zagotovijo podrobne informacije o nadmorski višini in topografiji, kar omogoča prepoznavanje subtilnih sprememb v terenu, ki lahko ustrezajo mejam polj.

Poleg tega imajo geografski informacijski sistemi (GIS) ključno vlogo pri določanju meja polj.

Programska oprema GIS omogoča integracijo in analizo različnih podatkovnih plasti, vključno s satelitskimi posnetki, topografskimi zemljevidi, evidencami lastništva zemljišč in drugimi ustreznimi informacijami. Z združevanjem teh podatkovnih virov lahko GIS pomaga pri interpretaciji in identifikaciji meja polj.

Natančna razmejitev polja je bistvenega pomena iz več razlogov. Omogoča boljše upravljanje kmetijskih virov, tehnike preciznega kmetovanja ter podpira načrtovanje in izvajanje kmetijskih praks, kot so namakanje, gnojenje in zatiranje škodljivcev.

Natančni podatki o mejah polj pomagajo tudi pri upravljanju zemljišč, načrtovanju rabe zemljišč in skladnosti s kmetijskimi predpisi.

Kako je koristno?

Igra ključno vlogo v kmetijstvu in upravljanju zemljišč, saj zagotavlja številne koristi in pomen, ki ga podpirajo dokazi in svetovne številke. Tukaj je nekaj ključnih točk:

1. Precizno kmetijstvo: Natančne meje polj pomagajo pri izvajanju tehnik preciznega kmetijstva, kjer so viri, kot so voda, gnojila in pesticidi, natančno usmerjeni na določena območja znotraj polj.

Glede na poročilo Svetovne banke imajo tehnologije preciznega kmetijstva potencial za povečanje pridelka za 20% in zmanjšanje vhodnih stroškov za 10–20%.

2. Učinkovito upravljanje virov: Kmetom omogoča boljše upravljanje virov z optimizacijo namakalnih sistemov, prilagajanjem praks gnojenja in spremljanjem zdravja pridelkov. Ta natančnost zmanjšuje izgubo virov in vpliv na okolje.

Organizacija Združenih narodov za prehrano in kmetijstvo (FAO) ocenjuje, da lahko prakse preciznega kmetijstva zmanjšajo porabo vode za 20–501 TP3T, porabo gnojil za 10–201 TP3T in uporabo pesticidov za 20–301 TP3T.

3. Načrtovanje rabe zemljišč: Natančni podatki o mejah polj so bistveni za načrtovanje rabe zemljišč, saj zagotavljajo učinkovito izrabo razpoložljivih kmetijskih zemljišč. Omogočajo oblikovalcem politik in upravljavcem zemljišč, da sprejemajo premišljene odločitve glede dodelitve zemljišč, kolobarjenja in coniranja.

To lahko vodi do večje kmetijske produktivnosti in boljše prehranske varnosti. Študija, objavljena v reviji Journal of Soil and Water Conservation, je pokazala, da bi lahko učinkovito načrtovanje rabe zemljišč povečalo svetovno proizvodnjo hrane za 20-67%.

4. Kmetijske subvencije in zavarovanja: Številne države zagotavljajo kmetijske subvencije in zavarovalne programe na podlagi meja polj. Natančna razmejitev pomaga pri določanju upravičenih zemljišč, zagotavljanju pravične porazdelitve subvencij in natančnem izračunu zavarovalnih premij.

Na primer, skupna kmetijska politika (SKP) Evropske unije se za izračun subvencij in spremljanje skladnosti zanaša na natančne meje polj.

5. Upravljanje zemljišč in pravne meje: Določitev meja polj v kmetijstvu je ključnega pomena za upravljanje zemljišč, lastninske pravice in reševanje zemljiških sporov. Natančni zemljevidi meja polj pomagajo ugotoviti lastništvo, podpirajo sisteme zemljiške knjige in omogočajo pregledne zemljiške transakcije.

Svetovna banka ocenjuje, da ima le 30% svetovnega prebivalstva pravno dokumentirane pravice do svoje zemlje, kar poudarja pomen zanesljivih podatkov o mejah polj za varno lastništvo zemljišč.

6. Skladnost in okoljska trajnost: Natančne meje polj pomagajo pri spremljanju skladnosti, zagotavljanju spoštovanja okoljskih predpisov in trajnostnih kmetijskih praks.

Pomaga prepoznati varovalne pasove, zavarovana območja in območja, ki so nagnjena k eroziji ali onesnaženju vode, kar kmetom omogoča, da sprejmejo ustrezne ukrepe. Skladnost z okoljskimi standardi povečuje trajnost in zmanjšuje negativne vplive na ekosisteme.

Po podatkih FAO lahko trajnostne kmetijske prakse letno zmanjšajo emisije toplogrednih plinov za do 6 milijard ton.

Te točke ponazarjajo njegovo uporabnost in pomen v kmetijstvu in upravljanju zemljišč. Predstavljeni dokazi in svetovne številke podpirajo pozitivne vplive, ki jih ima lahko na učinkovito rabo virov, načrtovanje rabe zemljišč, pravne okvire, okoljsko trajnost in splošno kmetijsko produktivnost.

Skratka, določanje meja polj v kmetijstvu je postopek identifikacije in kartiranja meje kmetijskih polj ali zemljiških parcel. Za natančno opredelitev in razmejitev teh meja se opira na različne tehnike, kot so analiza satelitskih posnetkov, podatki LiDAR in GIS, kar omogoča učinkovito upravljanje zemljišč in kmetijske prakse.

Posnetki planetov (dnevni, ločljivost 3 m) za ustvarjanje upravljavskih con

Objavljeno na avtor dementievgeopard

Dostop do posnetkov planetov je postal enostavnejši, hitrejši in cenovno dostopnejši z GeoPard Agriculture. Od avgusta 2022 GeoPard ponuja možnosti iskanja in analize samo zahtevanih slik planetov iz uporabnikovega izbranega časovnega obdobja.

Torej uporabnik GeoPard zahteva samo želene slike planetov in jih lahko uporablja v analitičnem orodju GeoPard.

Slike planetov se raztezajo Sentinel in Landsat pokritosti (privzeto zagotovljene) in jih je mogoče mešati z drugimi podatkovnimi sloji (nabori podatkov o strojih za žetev/škropljenje/setev, topografski profil) prek obstoječih Večplastno, Večletno, in Orodja za enačbe. 

 

Posnetki planetov za ustvarjanje upravljavskih con

 

Planet je največje omrežje satelitov za opazovanje Zemlje, ki zagotavlja skoraj dnevni globalni nabor podatkov in omogoča visokoločljivostne in visokofrekvenčne satelitske posnetke.

Območja upravljanja na podlagi posnetkov Planet Scope (ločljivost 3,5 m).

Preberite več o GeoPard / Partnerstvo Planet.

Kaj je posnetek planetov in njegova uporaba za ustvarjanje upravljavskih con?

Nanaša se na satelitske posnetke, ki jih zagotavlja Planet Labs, zasebno podjetje, ki upravlja floto majhnih satelitov, imenovanih Doves. Ti sateliti dnevno zajemajo slike zemeljske površine v visoki ločljivosti. Izraz “ločljivost 3 m” pomeni, da vsaka slikovna pika na sliki predstavlja območje na tleh velikosti 3 × 3 metre. Ta raven podrobnosti omogoča podrobno analizo in spremljanje različnih značilnosti in sprememb na zemeljski površini.

Ko gre za ustvarjanje con upravljanja, so lahko posnetki planetov z dnevno ločljivostjo 3 m zelo koristni za različne panoge in aplikacije, kot so:

  • KmetijstvoPosnetki visoke ločljivosti lahko pomagajo pri ustvarjanju območij upravljanja v kmetijstvu, kjer različna območja polja lahko zahtevajo različne obdelave, kot so namakanje, gnojenje ali zatiranje škodljivcev. Z analizo posnetkov lahko kmetje prepoznajo vzorce, povezane z zdravjem pridelka, vlažnostjo tal in drugimi dejavniki, kar jim omogoča boljše odločitve o dodelitvi virov.
  • Upravljanje okolja: Satelitske posnetke je mogoče uporabiti za prepoznavanje in spremljanje okoljsko občutljivih območij, kot so mokrišča, gozdovi in habitati prostoživečih živali. Te informacije je mogoče uporabiti za ustvarjanje upravljavskih con, ki varujejo ta območja in zagotavljajo trajnostne prakse rabe zemljišč.
  • Urbanistično načrtovanje: Posnetki visoke ločljivosti lahko urbanistom pomagajo prepoznati območja rasti, vzorce rabe zemljišč in razvoj infrastrukture. Te informacije se lahko uporabijo za ustvarjanje upravljavskih con, ki usmerjajo prihodnji razvoj in zagotavljajo učinkovito rabo virov.
  • Obvladovanje nesreč: Satelitski posnetki lahko pomagajo pri prepoznavanju in spremljanju območij, ki so nagnjena k nesrečam, kot so poplavna območja ali žarišča požarov v naravi. Ustvarjena so lahko območja upravljanja za vzpostavitev evakuacijskih poti, dodelitev virov za odzivanje na nesreče in oblikovanje politik rabe zemljišč, ki zmanjšujejo tveganje prihodnjih nesreč.
  • Upravljanje naravnih virov: Posnetki visoke ločljivosti lahko pomagajo pri spremljanju in upravljanju virov, kot so voda, minerali in gozdovi. Z identifikacijo območij z visoko vrednostjo virov ali območij z omejenim številom virov je mogoče ustvariti območja upravljanja, ki zagotavljajo trajnostno rabo in ohranjanje teh virov.

Skratka, posnetki planetov z dnevno ločljivostjo 3 m so dragoceno orodje za ustvarjanje upravljavskih con na različnih področjih, saj zagotavljajo ažurne in podrobne informacije, ki lahko odločevalcem pomagajo optimizirati dodelitev virov in zagotoviti trajnostne prakse rabe zemljišč.

Pogosta vprašanja

1. Kaj lahko pomaga ugotoviti uporaba slikovnega gradiva?

Uporaba posnetkov lahko pomaga vzpostaviti učinkovitejši in uspešnejši kmetijski sistem. Z uporabo tehnologij, kot so droni ali satelitski posnetki, lahko posnetki zagotovijo dragocen vpogled v zdravje pridelkov, stanje tal in potrebe po namakanju.

Pomaga pri prepoznavanju problematičnih področij, kot so napadi škodljivcev ali pomanjkanje hranil, kar kmetom omogoča sprejemanje ciljno usmerjenih ukrepov. Poleg tega posnetki pomagajo pri spremljanju rasti in razvoja pridelkov, kar omogoča natančno odločanje in maksimiranje donosa. 

Kako satelitski posnetki pomagajo pri spremljanju pridelkov

Objavljeno na avtor dementievgeopard

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.

Multispektralni satelitski posnetki

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.

Hiperspektralni satelitski posnetki

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

Sateliti in ponudniki tehnologije Vrsta satelitskih posnetkov Ponovite cikel Prostorska ločljivost
Landsat4-9 RGB, MULTIPEKTRALNI, PANKROMATIČNI 8 dni 15, 30, 100 m
Sentinel-2, RGB, MULTIPEKTRALNO 5 dni 10 m
Obseg planeta RGB, MULTIPEKTRALNO Dnevno 3–4 m
Planet SkySat PANKROMATIČNI, MULTIPEKTRALNI Dnevno 0,5, 0,71–0,82 m
Airbus Pleiades MULTIPEKTRALNO Dnevno 0,5 m
Prosi NEO PANKROMATIČNI, MULTIPEKTRALNI 40 minut po zahtevi 0,3 m
LEDENO OKO SINTETIČNI APPERTURNI RADAR Dnevno 0,25 m
Hiperion HIPERSPEKTRALNO Ni na voljo 30 m
Prizma HIPERSPEKTRALNO Ni na voljo 0,3 m

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.

Satelitsko spremljanje

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.

Hiperspektralni posnetki za kmetijstvo. Nepovratna sredstva dežele Severno Porenje-Vestfalija.

Objavljeno na avtor vladimirklinkov

Z veseljem sporočamo, da je bil projekt “Okvir umetne inteligence za kvantitativno oceno lastnosti tal z uporabo hiperspektralnih satelitskih posnetkov” izbran za delno financiranje s strani Ministrstva za okolje Severnega Porenja-Vestfalije in Evropske unije v okviru programa REACT-EU InnovationUmweltwirtschaft.NRW program. Donacijo financira Evropski sklad za regionalni razvoj / Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).

Evropski sklad za regionalni razvoj

Uporaba umetne inteligence in statistike v tem projektu je omogočila določitev korelacije med hiperspektralnimi in talnimi podatki (npr. N, pH), kar je omogočilo natančnejši in prilagodljivejši pristop k analizi tal. Prihajajoča izstrelitev hiperspektralnih satelitov s pogostimi intervali ponovnih obiskov in nemotenim dostopom do novih posnetkov brez zamud predstavlja več prednosti, zlasti pri upravljanju hranil za trajnostno kmetijstvo. Tehnologija pomaga oceniti vsebnost in razpoložljivost hranil v tleh, kar kmetom omogoča prilagajanje strategij gnojenja. To vodi do boljše absorpcije hranil s strani rastlin, manjšega vpliva na okolje in prihrankov stroškov.

Kaj je hiperspektralno slikanje?

Hiperspektralno slikanje je zmogljiva tehnika daljinskega zaznavanja, ki zajema elektromagnetni spekter z visoko spektralno ločljivostjo.

Za razliko od tradicionalnih satelitskih posnetkov, ki običajno sestavljajo tri do štiri pasove (rdeči, zeleni, modri in včasih bližnji infrardeči), hiperspektralni posnetki zbirajo od sto do tisoče ozkih spektralnih pasov v vidnem, bližnjem infrardečem in kratkovalovnem infrardečem območju. Vsak pas zagotavlja edinstvene informacije o lastnostih površja posnetega območja.

Pridobiva se z uporabo senzorjev, nameščenih na zračnih ali vesoljskih platformah. Ti senzorji uporabljajo spektrometre za merjenje intenzivnosti odbitega ali oddanega sevanja v več ozkih pasovih.

Z zbiranjem širokega nabora spektralnih podatkov lahko hiperspektralni senzorji zaznajo subtilne razlike v spektralnih podpisih različnih materialov, kar omogoča zelo podrobno in natančno analizo.

Uporaba hiperspektralnih slik

  • Spremljanje okolja: Igra ključno vlogo pri spremljanju in ocenjevanju zdravja ekosistemov. Pomaga prepoznati stres vegetacije, spremljati spremembe pokrovnosti tal, odkrivati invazivne vrste in meriti parametre kakovosti vode, kot sta koncentracija klorofila ali motnost v jezerih in rekah.
  • Kmetijstvo: Pomaga pri preciznem kmetijstvu, saj zagotavlja podrobne informacije o zdravju pridelkov, vsebnosti hranil, ravni vlage in odkrivanju bolezni. Kmetje lahko na podlagi podatkov sprejemajo odločitve glede namakanja, gnojenja in zatiranja škodljivcev, kar ima za posledico optimiziran pridelek in manjši vpliv na okolje.
  • Geologija in raziskovanje mineralovJe ključnega pomena za kartiranje geoloških formacij, prepoznavanje nahajališč mineralov in karakterizacijo vrst kamnin. Geologom pomaga odkriti spremembe v mineralni sestavi in kartirati potencialna območja za raziskovanje, kar prispeva k učinkovitejšim in ciljno usmerjenim rudarskim dejavnostim.
  • GozdarstvoPomaga pri gospodarjenju z gozdovi in spremljanju. Omogoča identifikacijo drevesnih vrst, kvantifikacijo gozdne biomase, odkrivanje stresa dreves in oceno škode zaradi požarov v naravi. Te informacije pomagajo pri trajnostnem gospodarjenju z gozdovi, ohranjanju biotske raznovrstnosti in sistemih zgodnjega opozarjanja na gozdne požare.

Prednosti hiperspektralnih slik

Njegova glavna prednost je v sposobnosti zagotavljanja podrobnih spektralnih informacij, kar omogoča razlikovanje materialov z visoko natančnostjo.

To vodi do izboljšane klasifikacije in kartiranja tipov pokrovnosti tal, izboljšane identifikacije specifičnih snovi in boljšega razumevanja okoljskih procesov.

Hiperspektralne podatke je mogoče analizirati tudi z uporabo naprednih algoritmov in tehnik strojnega učenja za pridobivanje dragocenih vpogledov in avtomatizacijo interpretacije slik.

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