Vrste daljinskega zaznavanja v kmetijstvu

V zadnjem času se je v kmetijstvu povečala uporaba naprednih tehnoloških sistemov, kot je daljinsko zaznavanje. Današnje kmetijske prakse so v primerjavi s konvencionalnimi kmetijskimi praksami bistveno učinkovitejše, skladnejše in poenostavljenejše.

Uporaba naprednih metod, na primer ocenjevanje pridelka v vseh vidikih procesa gojenja, lahko zagotovi idealen pridelek in boljšo letino.

Da bi zagotovili višji pridelek, morajo kmetje zagotoviti najboljše zdravje svojih pridelkov. Medtem ko je uporaba običajnih sistemov omejevala ...ohranjanje večjih regij, saj so kmetje morali fizično obiskati vse dele zemljišča.

Najnovejša inovacija je ponudila vrsto načinov, s katerimi lahko kmetje brez večjega truda spremljajo kakovost pridelkov v večjih regijah.

Kaj je daljinsko zaznavanje?

DefinirajDaljinsko zaznavanje je področje študija in tehnologije, ki vključuje zbiranje informacij o zemeljski površini ali drugih objektih na daljavo. Uporablja različne naprave in senzorje, kot so sateliti, letala in droni, za zbiranje podatkov brez fizičnega stika s ciljem.

Preprosto povedano, gre za preverjanje zemljišča z napredno opremo z velikih razdalj. Preverjanje vključuje fizične značilnosti zemljišča.

Postopek deluje tako, da ocenjuje proizvedeno in odbito sevanje z zemljišča, kar pomaga strukturirati sliko zemljišča in pomaga strokovnjakom pri presoji določenih delov zemljišča.

Ti elektromagnetni valovi vključujejo vidno svetlobo, infrardeče in mikrovalovno sevanje. Z analizo značilnosti sevanja znanstveniki lahko pridobijo dragocene informacije o značilnostih in procesih na Zemlji.

Ima širok spekter uporabe v različnih disciplinah, vključno z okoljskim spremljanjem, kmetijstvom, urbanističnim načrtovanjem in obvladovanjem nesreč. Omogoča opazovanje in preučevanje velikih območij zemeljske površine, do katerih bi bil neposreden dostop težko ali nemogoč.

Za kaj se uporablja daljinsko zaznavanje?

Za povečanje razvoj poljščin in povečati pridelek na zahtevnem trgu, pridelovalci ponavadi izkoriščajo najnovejšo razpoložljivo tehnologijo. Da bi zagotovili največji pridelek, morajo kmetje ohraniti pridelek v najboljšem možnem stanju.

Opazovanje moči žetve na velikem območju postane bistveno lažje z uporabo daljinskega zaznavanja v kmetijstvu.

Podatki, zbrani s tem postopkom, podpirajo natančno gojenje in kmetom omogočajo doseganje višjih pridelkov. Nekatere pogoste aplikacije daljinskega zaznavanja vključujejo:

• Kartiranje pokrovnosti in rabe tal: Lahko prepozna in razvrsti različne vrste pokrovnosti tal, kot so gozdovi, poljščine, vodna telesa in urbana območja. Te informacije pomagajo pri spremljanju sprememb v rabi zemljišč, ocenjevanju krčenja gozdov, upravljanju naravnih virov in načrtovanju urbanega razvoja.
• Spremljanje okolja: Omogoča opazovanje in analizo okoljskih parametrov, kot so zdravje vegetacije, kakovost vode, onesnaženost zraka in kazalniki podnebnih sprememb. Pomaga pri spremljanju in razumevanju naravnih pojavov, kot so gozdni požari, suše in taljenje polarnih ledenih pokrovov.
• Kmetijstvo in gospodarjenje s poljščinami: Daljinsko zaznavanje v kmetijstvu lahko oceni zdravje pridelkov, oceni pridelek in prepozna območja, ki jih prizadenejo škodljivci ali bolezni. Te informacije pomagajo kmetom pri sprejemanju premišljenih odločitev o namakanju, gnojenju in zatiranju škodljivcev, kar vodi do boljše produktivnosti pridelkov in upravljanja virov.
• Obvladovanje nesreč: Igra ključno vlogo pri odzivanju na nesreče in prizadevanjih za obnovo. Pomaga pri kartiranju obsega naravnih nesreč, kot so orkani, poplave in potresi, kar omogoča učinkovito dodeljevanje virov in razdeljevanje pomoči. Pomaga tudi pri ocenjevanju škode po nesreči in načrtovanju dejavnosti obnove.
• Geologija in raziskovanje mineralov: Njegove tehnike, kot sta hiperspektralno slikanje in radar, lahko zaznajo in okarakterizirajo geološke značilnosti in nahajališča mineralov. Te informacije podpirajo geološko kartiranje, raziskovanje mineralov in oceno virov.

Tehnike daljinskega zaznavanja se še naprej razvijajo z napredkom v tehnologiji senzorjev, algoritmih za obdelavo slik in metodah analize podatkov.

Z naraščajočo razpoložljivostjo visokoločljivostnih satelitskih posnetkov in integracijo podatkov daljinskega zaznavanja z geografskimi informacijskimi sistemi (GIS) se širijo njegove aplikacije in potencial, kar prispeva k boljšemu razumevanju našega planeta in olajšuje procese informiranega odločanja.

Kako deluje daljinsko zaznavanje?

Deluje tako, da zajame in analizira elektromagnetno sevanje, ki ga oddajajo ali odbijajo predmeti ali površine na Zemlji na daljavo. Tukaj je poenostavljena razlaga delovanja daljinskega zaznavanja:

• Vir energije: Začne se z virom energije, ki je lahko naraven (npr. sončna svetloba) ali umetni (npr. aktivni senzorji, kot je radar). Vir energije oddaja elektromagnetno sevanje proti Zemljini površini.
• Interakcija s tarčo: Oddana energija interagira s ciljnimi predmeti ali površinami. Del energije se absorbira, del se odbije, del pa se lahko prenese skozi cilj. Interakcija je odvisna od lastnosti cilja, kot so njegova sestava, tekstura in vsebnost vlage.
• Zaznavanje senzorjevSenzorji, ki so običajno nameščeni na satelitih, letalih ali brezpilotnih letalih, zaznavajo energijo, ki jo cilj odbija ali oddaja. Ti senzorji lahko zajamejo širok razpon valovnih dolžin, vključno z vidno, infrardečo in mikrovalovno svetlobo.
• Pridobivanje podatkov: Senzorji zbirajo podatke v obliki digitalnih slik ali meritev. Pridobljeni podatki lahko vključujejo intenzivnost odbite ali oddane energije pri različnih valovnih dolžinah.
• Prenos in shranjevanje podatkov: Ko so podatki zbrani, se posredujejo zemeljskim postajam ali shranijo na senzorski platformi. Nato se obdelajo in dajo na voljo za nadaljnjo analizo.
• Obdelava in analiza podatkov: Podatki daljinskega zaznavanja se obdelujejo s specializiranimi algoritmi in tehnikami. To vključuje popravke za atmosferske motnje, geometrijska popačenja in radiometrično kalibracijo. Obdelani podatki se nato analizirajo za pridobivanje pomembnih informacij o zemeljski površini.
• Razlaga in uporaba: Analizirane podatke interpretirajo strokovnjaki, kot so znanstveniki, geografi ali agronomi. Identificirajo in razvrščajo objekte, kartirajo tipe pokrovnosti tal, spremljajo spremembe in pridobivajo ustrezne informacije za različne aplikacije.
• Vizualizacija in komunikacija: Končni rezultati so pogosto prikazani z zemljevidi, slikami ali drugimi grafičnimi predstavitvami. Ti vizualni izhodi olajšajo odločevalcem, znanstvenikom in javnosti razumevanje in interpretacijo informacij.

Pomembno je omeniti, da lahko uporablja tako pasivne kot aktivne tehnike zaznavanja. Pasivni senzorji zaznavajo naravno prisotno energijo (npr. sončno svetlobo), ki jo odbija ali oddaja zemeljska površina. Aktivni senzorji pa oddajajo svojo lastno energijo (npr. radarske impulze) in merijo energijo, ki se odbija nazaj.

Kako deluje v kmetijstvu?

Postopek daljinskega zaznavanja v kmetijstvu deluje na podlagi informacij, ki jih različne naprave zberejo v določenem obdobju. Zbrane podatke je nato mogoče uporabiti za analizo različnih vidikov pridelka in pridelka.

Ta analiza se uporablja za spreminjanje pridelkov, da se zagotovi največji pridelek. Postopek se lahko uporabi za izvajanje različnih analiz in ustrezno ukrepanje. Pogoste grožnje, s katerimi se soočajo kmetje, so napadi škodljivcev in plevel v pridelkih.

V kmetijstvu lahko pomaga pri zgodnjem odkrivanju in opozarja kmete, da sprejmejo potrebne protiukrepe za zagotovitev zdravja pridelkov. Za izvedbo postopka na različnih območjih zemljišč, ki se razlikujejo po velikosti in vrsti pridelka, se uporabljajo različne vrste naprav in senzorjev.

Vrste daljinskega zaznavanja v kmetijstvu

V kmetijstvu tehnike daljinskega zaznavanja zajemajo različne metode za zbiranje in analizo podatkov o pridelkih in kmetijski krajini. Tukaj je nekaj pogostih vrst daljinskega zaznavanja, ki se uporabljajo v kmetijstvu:

1. Optično zaznavanje: Optični senzorji zajamejo elektromagnetno sevanje v vidnem, bližnjem infrardečem (NIR) in termičnem infrardečem (TIR) območju elektromagnetnega spektra. Zagotavljajo dragocene informacije o zdravju pridelkov, vegetacijskih indeksih in pokrovnosti tal. Podatki optičnega zaznavanja se običajno pridobivajo s satelitskimi posnetki ali aerofotografiranjem.

2. Večspektralno zaznavanje: Multispektralni senzorji zajemajo podatke v več diskretnih pasovih znotraj elektromagnetnega spektra. Omogočajo analizo specifičnih valovnih dolžin, pomembnih za zdravje vegetacije in spremljanje pridelkov. Multispektralni podatki se pogosto uporabljajo za izračun vegetacijskih indeksov, kot sta NDVI (normalizirani diferencialni vegetacijski indeks) in EVI (izboljšan vegetacijski indeks), za oceno stanja pridelkov.

3. Hiperspektralno zaznavanje: Hiperspektralni senzorji zajemajo podatke v stotinah ozkih in sosednjih spektralnih pasovih po celotnem elektromagnetnem spektru. Ta visoka spektralna ločljivost omogoča podrobno analizo in identifikacijo specifičnih materialov in značilnosti vegetacije. Hiperspektralni podatki so dragoceni za odkrivanje bolezni, oceno hranil in podrobno klasifikacijo pridelkov.

4. Toplotno zaznavanje: Termični senzorji zajemajo podatke v območju TIR elektromagnetnega spektra. Merijo sevanje predmetov, vključno s pridelki in tlemi, ki je povezano z njihovo temperaturo. Termični senzorji so uporabni za ocenjevanje vodnega stresa, zaznavanje učinkovitosti namakanja in spremljanje zdravja pridelkov na podlagi temperaturnih nihanj.

5. Radarsko zaznavanje: Radarski senzorji uporabljajo mikrovalovno sevanje za prodiranje skozi oblačnost, vegetacijo in tla, kar omogoča zajemanje podatkov ne glede na vremenske razmere. Radarski senzorji merijo povratno sipani signal, ki zagotavlja informacije o strukturi in vsebnosti vlage v poljščinah in terenu. Radarski podatki so dragoceni za kartiranje topografije, spremljanje vlažnosti tal in ocenjevanje faz rasti poljščin.

6. LiDAR zaznavanjeSenzorji LiDAR (zaznavanje in določanje razdalje svetlobe) oddajajo laserske impulze in merijo čas, ki ga odbita svetloba potrebuje, da se vrne. Podatki LiDAR zagotavljajo zelo natančne tridimenzionalne informacije o višini pridelka, strukturi krošnje in nadmorski višini terena. Uporabni so za aplikacije preciznega kmetijstva, vključno z ocenjevanjem višine pridelka, modeliranjem terena in karakterizacijo krošnje.

7. Brezpilotna letala (UAV)Brezpilotni letalniki (UAV), opremljeni z različnimi senzorji, kot so RGB kamere, multispektralni senzorji ali toplotni senzorji, omogočajo visokoločljivostno in prilagodljivo zbiranje podatkov na lokalni ravni. Brezpilotni letalniki zagotavljajo podrobne in pravočasne informacije za spremljanje pridelkov, odkrivanje bolezni in prakse preciznega kmetijstva.

Te različne vrste tehnik daljinskega zaznavanja ponujajo dopolnilne vire podatkov in zmogljivosti, kar omogoča celovito razumevanje kmetijskih sistemov.

Z združevanjem in analizo podatkov iz več virov lahko kmetje, agronomi in raziskovalci pridobijo vpogled v zdravje pridelkov, rast, stanje hranil, upravljanje z vodo in druge bistvene dejavnike, ki prispevajo k učinkovitemu kmetijskemu upravljanju.

Vrste senzorjev

Za zbiranje različnih informacij na spreminjajočih se velikostih zemljišč se uporabljajo različni senzorji. Senzorji so v osnovi razvrščeni v logistične tipe. Obstajajo satelitski senzorji, zračni senzorji in zemeljski senzorji.

Te senzorje lahko nadalje razdelimo v kategorije, kot so talni senzorji, in so na voljo v različnih konfiguracijah. Obstajajo ročni talni senzorji, talni senzorji, nameščeni na vozilih, kot so tisti, nameščeni na traktorjih, in prostostoječi talni senzorji, ki so običajno nameščeni na stebre in večja drevesa.

Zemeljski senzorji se pogosto uporabljajo za preverjanje ravni hranil, vsebnosti vlage v tleh in vremena. S temi številnimi spremembami glede uporabe gnojil in namakanja je mogoče ohraniti visok pridelek.

Naslednja kategorija senzorjev so zračni senzorji. Zaradi razpoložljivosti dronov so zračni senzorji postali precej cenovno dostopni in dostopni.

Te zračni senzorji lahko posname slike visoke ločljivosti zemljišča in zbira druge podatke senzorjev, ki dalj časa potujejo na nizkih nadmorskih višinah nad poljščinami. Podatki, zbrani s temi senzorji, lahko pomagajo pri odkrivanju plevela, ocenjevanju pridelka in drugih podrobnih analizah, kot sta merjenje slanosti tal in vsebnosti klorofila.

Čeprav so postali dostopni in cenovno ugodni, so še vedno neuporabni v močnem vetru in oblačnem vremenu, kar je slaba stran njihove uporabe.

Najdaljša od vseh senzorskih platform za slikanje je satelitski senzor. Uporaba satelitov za kakršno koli slikanje je bila tradicionalno namenjena vladam in vojski. Uporaba satelitskega slikanja v kmetijstvu omogoča pokrivanje obsežnih površin zemlje in preverjanje stanja pridelkov.

Po naravni nesreči lahko pomaga izračunati izgubo in oceniti pridelek. Čeprav ima uporaba podatkov satelitskih senzorjev številne prednosti, je z njo povezanih tudi veliko omejitev. Za začetek je draga in tudi če odmislite stroške, je treba slikanje naročiti za določen čas, običajno več mesecev vnaprej.

Kar bi lahko bilo zaman, če bi bilo na zahtevanem območju ob zahtevanem času oblačno. Vlade po vsem svetu so začele javnosti omogočati dostop do satelitskih posnetkov, kar bi lahko v prihodnosti postopek precej olajšalo.

Delovanje senzorja

Z identifikacijo barv na polju poljščin senzorji posredujejo informacije, ki so lahko koristne pri ugotavljanju zdravstvenega stanja rastline. Z natančnim pregledom barve rastline s pomočjo senzorjev je mogoče izmeriti raven klorofila v rastlini, s čimer lahko kmet ugotovi morebitno pomanjkanje hranil ali težave z zdravjem rastline.

Preproste podatke je mogoče pridobiti z običajnimi barvnimi senzorji, za pridobivanje kompleksnih informacij pa se uporabljajo infrardeči in kratkovalovni senzorji.

Odboj svetlobe od listov se spremeni v infrardečem spektru, če je list poškodovan znotraj, kar lahko kaže tudi na pomanjkanje vode. Eden najbolj zanesljivih modelov v kmetijskem daljinskem zaznavanju je znan kot normalizirani diferenčni vegetacijski indeks ali NDVI..

Z uporabo infrardečih in rdečih senzorjev lahko model NDVI zlahka prepozna poškodovane pridelke, kar kmetom daje več reakcijskega časa za sprejetje učinkovitih protiukrepov za rešitev pridelkov.

Te senzorje je mogoče uporabiti tudi za preverjanje zdravja tal in merjenje slanosti tal. Tla z nepotrebnimi solmi bodo običajno svetlejša v infrardečem območju, kar lahko pomaga pri prepoznavanju tal, ki potrebujejo več zalivanja in obdelave.

Uporaba toplotnih senzorjev lahko pomaga pri optimizaciji namakalnega sistema. Toplota, ki jo oddaja kateri koli vir, se v infrardečem območju prikaže kot svetlejši odtenek.

Po namakanju lahko kmet pošlje nad svoja polja zračni dolgofrekvenčni infrardeči senzor ali LWIR, da preveri, katera območja sevajo toploto zaradi slabih vodnih sistemov, s čimer se lahko odpravijo težave z namakalnim sistemom.

Satelitski senzorji lahko pokrivajo širok spekter zmogljivosti. Ker lahko zaobidejo podnebne pogoje, so idealni za hortikulturno opazovanje. Poleg radarja in mikrovalovnih senzorjev GPS iz satelitov zagotavlja natančne informacije o lokaciji, kar je ključnega pomena za nove kmetijske inovacije, kot so samovozeča kmetijska oprema in samovozeča kmetijska vozila.

Vloga in prednosti daljinskega zaznavanja in GIS v kmetijstvu

V kmetijstvu igra ključno vlogo, saj zagotavlja dragocene informacije in vpoglede, ki prispevajo k boljšemu upravljanju pridelkov, večji produktivnosti in trajnostnim kmetijskim praksam. Tukaj je nekaj ključnih načinov, kako je daljinsko zaznavanje pomembno v kmetijstvu:

Ocena posejane površine

Ena od ključnih uporab daljinskega zaznavanja v vrtnarstvu je ocena posejanih območij. Podatki iz zračnih in satelitskih senzorjev omogočajo natančno analizo posejanih območij in pomagajo pri oceni tveganja v primeru nesreče ali katastrofe.

Ocena zdravja pridelka

Kmetom in agronomom omogoča spremljanje zdravja in vitalnosti pridelkov na velikih površinah. Z analizo satelitskih ali zračnih posnetkov lahko odkrijejo zgodnje znake stresa, pomanjkanja hranil, izbruhov bolezni ali napadov škodljivcev. Ta sistem zgodnjega opozarjanja omogoča pravočasne intervencije in ciljno usmerjeno zdravljenje, kar zmanjšuje izgube pridelkov in optimizira dodelitev virov.

Ocena in napovedovanje pridelka

Podatki, skupaj s statističnimi modeli, lahko pomagajo oceniti in napovedati donose poljščin. Z analizo vegetacijskih indeksov in spremljanjem dejavnikov, kot sta pokrovnost krošenj in biomasa, lahko kmetje predvidijo morebitne spremembe pridelka in sprejemajo premišljene odločitve glede žetve, skladiščenja in trženja svojih pridelkov.

Identifikacija bolezni pridelkov

Daljinsko zaznavanje GIS v kmetijstvu olajša prepoznavanje kontaminacij in napadov škodljivcev na pridelkih na velikih površinah v začetnih fazah. To daje pridelovalcem ustrezno možnost, da uporabijo morebitne protiukrepe za zaščito pridelka pred velikimi izgubami. To je mogoče s satelitskim slikanjem in pregledi.

Lastnosti tal

Morda je glavni element pri zagotavljanju dobrega pridelka ustrezna podpora tal. To neposredno vpliva na pridelek. Kakršen koli napredek v upravljanje kmetije ali kmetijski sistem povzroča spremembe tal, kar posledično vpliva na proizvodno zmogljivost tal.

Značilnosti, na primer slanost tal, pH tal, raven organskih snovi in tekstura tal, je mogoče prepoznati z daljinskim zaznavanjem, te podatke pa je mogoče analizirati za izvedbo kakršne koli pomembnejše obdelave tal.

Kartiranje vlažnosti tal omogoča natančno oceno vsebnosti vode v tleh, kar lahko pomaga pri izvajanju morebitnih nadgradenj v strukturi namakalnega sistema.

Upravljanje namakanja

Voda je ključni vir v kmetijstvu in igra ključno vlogo pri optimizaciji njene porabe. Z ocenjevanjem ravni vlage v vegetaciji in stopnje evapotranspiracije pomaga kmetom določiti natančne potrebe po vodi za njihove pridelke.

Te informacije jim omogočajo izvajanje učinkovitih namakalnih strategij, zmanjšanje porabe vode in zagotavljanje, da pridelki prejmejo dovolj vlage za optimalno rast.

Vpliv poplav

S pomočjo satelitskih senzorjev in podatkov, zbranih z zemeljskimi senzorji, lahko pridobimo veliko natančnih informacij za natančno oceno izgube.

V primeru poplav zaradi prekomernih padavin so območja s slabim drenažnim sistemom ogrožena zaradi premočenja, kar povzroči izgubo pridelka in pridelka.

Ocena izgube lahko pomaga pri nadaljnjem načrtovanju nadzora škode in protiukrepov za zmanjšanje izgube na minimum..

NATCAT modeliranje

Daljinsko zaznavanje v kmetijstvu lahko pomaga pri ocenjevanju trenutnih in napovedovanju nevarnosti naravnih nesreč. Z uporabo informacij, ki jih posredujejo senzorji, in obnašanja običajnih tveganj.

TTo zahteva kartiranje tveganj in izračun nevarnosti z ocenjevanjem nevarnosti, ki se zaključi z računalniško simuliranimi modeli nesreč.

Zemljevidi daljinskega zaznavanja, pripravljeni s pomočjo zgodovinskih podatkov in trenutnih podatkov, zbranih iz različnih senzorjev, pomagajo pri dodeljevanju območij z visoko verjetnostjo poplavljanja z visokimi stopnjami nevarnosti.

To pomaga pri kmetijstvu, saj se območja z višjim tveganjem ne zasadijo in se tretirajo za boljšo zaščito pred poplavami v naslednji sezoni.

Analiza slik z dronom za oceno škode na pridelkih

Analiza posnetkov z dronov se uporablja pri ocenjevanju škode na pridelkih zaradi toče, štetja dreves in vdorov. Posnetki z dronov so tako natančni kot vhodna prostorska ločljivost, ki se lahko po potrebi poveča.

Upravljanje s hranili

Pomaga lahko pri ocenjevanju pomanjkanja hranil in upravljanju gnojilnih praks. Z analizo vzorcev spektralne odbojnosti lahko kmetje prepoznajo območja polja z različnimi ravnmi hranil.

To omogoča ciljno usmerjeno uporabo gnojil, kar zmanjšuje prekomerno uporabo in morebitno onesnaženje okolja, hkrati pa povečuje absorpcijo hranil in produktivnost pridelka.

Presoja vplivov na okolje

Zagotavlja sredstvo za oceno vpliva kmetijskih praks na okolje. Pomaga pri spremljanju erozije tal, ocenjevanju učinkovitosti ohranitvenih ukrepov in prepoznavanju območij potencialnega onesnaženja, kot je prekomerno odtekanje gnojil ali zanašanje pesticidov.

Te informacije podpirajo izvajanje trajnostnih kmetijskih praks, zmanjšujejo negativne vplive na okolje in spodbujajo dolgoročno trajnost kmetijstva.

Z izkoriščanjem moči tehnologij daljinskega zaznavanja lahko kmetje in kmetijski strokovnjaki sprejemajo bolj informirane odločitve, optimizirajo dodeljevanje virov in izvajajo trajnostne prakse. To vodi do večje produktivnosti, manjšega vpliva na okolje in boljše prehranske varnosti, kar na koncu koristi tako kmetom kot potrošnikom.