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

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).

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.