Врсте даљинског истраживања у пољопривреди

У последње време дошло је до повећања употребе напредних технолошких система попут даљинског очитавања у пољопривреди. Пољопривредне праксе су данас знатно ефикасније, кохерентније и једноставније у поређењу са конвенционалним пољопривредним праксама.

Употреба напредних метода, на пример, процена приноса усева у свим аспектима процеса узгоја, може произвести идеалан принос и бољу жетву.

Да би гарантовали већи принос, пољопривредници морају да обезбеде најбоље здравље својих усева. Док је употреба уобичајених система ограничавала...очување већих региона, јер се од пољопривредника очекивало да физички посете све делове земље.

Најновија иновација је пружила низ начина на које пољопривредници могу без много напора да прате квалитет усева у већим регионима.

Шта је даљинска детекција?

ДефинишиДаљинска детекција је област проучавања и технологије која подразумева прикупљање информација о површини Земље или другим објектима са даљине. Користи различите уређаје и сензоре, као што су сателити, авиони и дронови, за прикупљање података без физичког контакта са циљем.

Једноставно речено, то подразумева проверу земљишта помоћу напредне опреме са великих удаљености. Провера укључује физичке карактеристике комада земљишта.

Процес функционише тако што процењује произведено и рефлектовано зрачење са земљишта, што помаже у структурирању слике земљишта и помаже стручњацима да донесу процену о одређеним деловима земљишта.

Ови електромагнетни таласи укључују видљиву светлост, инфрацрвено и микроталасно зрачење. Анализирањем карактеристика зрачења, научници могу да извуку вредне информације о карактеристикама и процесима на Земљи.

Има широк спектар примене у различитим дисциплинама, укључујући праћење животне средине, пољопривреду, урбанистичко планирање и управљање катастрофама. Пружа средства за посматрање и проучавање великих подручја Земљине површине, којима би било тешко или немогуће директно приступити.

За шта се користи даљинска детекција?

За повећање развој усева и повећати принос на тешком тржишту, произвођачи имају тенденцију да искористе најновију доступну технологију. Да би гарантовали највећи принос, пољопривредницима је потребно да жетва остане у најбољем могућем стању.

Посматрање снаге жетве на огромном подручју постаје знатно једноставније употребом даљинске детекције у пољопривреди.

Подаци прикупљени током процеса подржавају прецизно узгој, оснажујући пољопривреднике да постигну веће приносе од својих жетви. Неке уобичајене примене даљинског очитавања укључују:

• Мапирање земљишног покривача и коришћења земљишта: Може да идентификује и класификује различите типове земљишног покривача, као што су шуме, усеви, водена тела и урбана подручја. Ове информације помажу у праћењу промена у коришћењу земљишта, процени крчења шума, управљању природним ресурсима и планирању урбаног развоја.
• Праћење животне средине: Омогућава посматрање и анализу параметара животне средине као што су здравље вегетације, квалитет воде, загађење ваздуха и индикатори климатских промена. Помаже у праћењу и разумевању природних феномена, као што су шумски пожари, суше и топљење поларних ледених капа.
• Пољопривреда и управљање усевима: Даљинска детекција у пољопривреди може да процени здравље усева, процени приносе усева и идентификује подручја погођена штеточинама или болестима. Ове информације помажу пољопривредницима да доносе информисане одлуке о наводњавању, ђубрењу и сузбијању штеточина, што доводи до побољшане продуктивности усева и управљања ресурсима.
• Управљање катастрофама: Игра кључну улогу у реаговању на катастрофе и напорима за опоравак. Помаже у мапирању обима природних катастрофа попут урагана, поплава и земљотреса, омогућавајући ефикасну расподелу ресурса и дистрибуцију помоћи. Такође помаже у процени штете након катастрофе и планирању активности обнове.
• Геологија и истраживање минерала: Његове технике, као што су хиперспектрално снимање и радар, могу да детектују и карактеришу геолошке карактеристике и минерална налазишта. Ове информације подржавају геолошко мапирање, истраживање минерала и процену ресурса.

Технике даљинског истраживања се настављају развијати са напретком у технологији сензора, алгоритмима за обраду слика и методама анализе података.

Са све већом доступношћу сателитских снимака високе резолуције и интеграцијом података даљинске детекције са географским информационим системима (ГИС), његове примене и потенцијал се шире, доприносећи бољем разумевању наше планете и олакшавајући процесе доношења информисаних одлука.

Како функционише даљинска детекција?

Ради тако што снима и анализира електромагнетно зрачење које емитују или рефлектују објекти или површине на Земљи са даљине. Ево поједностављеног објашњења како даљинска детекција функционише:

• Извор енергије: Почиње са извором енергије, који може бити природан (нпр. сунчева светлост) или вештачки (нпр. активни сензори попут радара). Извор енергије емитује електромагнетно зрачење према површини Земље.
• Интеракција са циљем: Емитована енергија интерагује са циљним објектима или површинама. Део енергије се апсорбује, део се рефлектује, а део се може пренети кроз мету. Интеракција зависи од својстава мете, као што су њен састав, текстура и садржај влаге.
• Детекција сензораСензори, обично смештени на сателитима, авионима или дроновима, детектују енергију коју мета рефлектује или емитује. Ови сензори могу да сниме широк опсег таласних дужина, укључујући видљиво, инфрацрвено и микроталасно зрачење.
• Прикупљање података: Сензори прикупљају податке у облику дигиталних слика или мерења. Прикупљени подаци могу да укључују интензитет рефлектоване или емитоване енергије на различитим таласним дужинама.
• Пренос и складиштење података: Након прикупљања, подаци се преносе на земаљске станице или чувају на сензорској платформи. Затим се обрађују и стављају на располагање за даљу анализу.
• Обрада и анализа података: Подаци даљинске детекције се обрађују коришћењем специјализованих алгоритама и техника. То укључује корекције за атмосферске сметње, геометријска изобличења и радиометријску калибрацију. Обрађени подаци се затим анализирају како би се извукле значајне информације о површини Земље.
• Тумачење и примена: Анализиране податке тумаче стручњаци, као што су научници, географи или агрономи. Они идентификују и класификују објекте, мапирају типове земљишног покривача, прате промене и извлаче релевантне информације за различите примене.
• Визуелизација и комуникација: Коначни резултати се често визуелизују путем мапа, слика или других графичких приказа. Ови визуелни излази олакшавају доносиоцима одлука, научницима и јавности да разумеју и тумаче информације.

Важно је напоменути да може да користи и пасивне и активне технике детекције. Пасивни сензори детектују природну енергију (нпр. сунчеву светлост) коју рефлектује или емитује Земљина површина. Активни сензори, с друге стране, емитују сопствену енергију (нпр. радарске импулсе) и мере енергију која се рефлектује назад.

Како то функционише у пољопривреди?

Процес даљинског очитавања у пољопривреди функционише на основу информација прикупљених различитим уређајима током одређеног периода. Прикупљени подаци се затим могу користити за анализу различитих аспеката усева и приноса.

Ова анализа се користи за уношење промена у усеве како би се осигурао максималан принос. Процес се може користити за спровођење разних анализа и спровођење мера у складу са тим. Уобичајене претње са којима се суочавају пољопривредници су зараза штеточинама и коров у усевима.

У пољопривреди, може помоћи у раном откривању и упозорити пољопривреднике да предузму неопходне контрамере како би осигурали здравље усева. Да би се процес спровео на различитим површинама земљишта које варирају у величини и врсти жетве, користе се разне врсте уређаја и сензора.

Врсте даљинског истраживања у пољопривреди

У пољопривреди, технике даљинског истраживања обухватају различите методе за прикупљање и анализу података о усевима и пољопривредним пејзажима. Ево неких уобичајених врста даљинског истраживања које се користе у пољопривреди:

1. Оптичко детектовање: Оптички сензори хватају електромагнетно зрачење у видљивом, блиском инфрацрвеном (NIR) и термалном инфрацрвеном (TIR) подручју електромагнетног спектра. Они пружају вредне информације о здрављу усева, индексима вегетације и покривености земљишта. Подаци оптичког сензора се обично добијају путем сателитских снимака или аерофотографије.

2. Мултиспектрално очитавање: Мултиспектрални сензори снимају податке у неколико дискретних опсега унутар електромагнетног спектра. Они омогућавају анализу специфичних таласних дужина релевантних за здравље вегетације и праћење усева. Мултиспектрални подаци се обично користе за израчунавање индекса вегетације као што су NDVI (Нормализовани индекс разлике вегетације) и EVI (Побољшани индекс вегетације) за процену стања усева.

3. Хиперспектрално очитавање: Хиперспектрални сензори снимају податке у стотинама уских и суседних спектралних опсега широм електромагнетног спектра. Ова висока спектрална резолуција омогућава детаљну анализу и идентификацију специфичних материјала и карактеристика вегетације. Хиперспектрални подаци су вредни за откривање болести, процену хранљивих материја и детаљну класификацију усева.

4. Термално мерење: Термални сензори снимају податке у TIR области електромагнетног спектра. Они мере емитовано зрачење са објеката, укључујући усеве и земљиште, што је повезано са њиховом температуром. Термално детектовање је корисно за процену водног стреса, откривање ефикасности наводњавања и праћење здравља усева на основу температурних варијација.

5. Радарско детектовање: Радарски сензори користе микроталасно зрачење да продру кроз облачни покривач, вегетацију и земљиште, омогућавајући прикупљање података без обзира на временске услове. Радарски сензори мере повратно расејани сигнал, који пружа информације о структури и садржају влаге усева и терена. Радарски подаци су вредни за мапирање топографије, праћење влажности земљишта и процену фаза раста усева.

6. ЛиДАР сензориLiDAR (сензори за детекцију и одређивање даљине светлости) емитују ласерске импулсе и мере време потребно да се рефлектована светлост врати. LiDAR подаци пружају веома прецизне тродимензионалне информације о висини усева, структури крошње и надморској висини терена. Корисни су за примене прецизне пољопривреде, укључујући процену висине усева, моделирање терена и карактеризацију крошње.

7. Беспилотне летелице (БПЛО)Беспилотне летелице опремљене различитим сензорима, као што су RGB камере, мултиспектрални сензори или термални сензори, омогућавају прикупљање података високе резолуције и флексибилности на локализованом нивоу. Беспилотне летелице пружају детаљне и благовремене информације за праћење усева, откривање болести и праксе прецизне пољопривреде.

Ове различите врсте техника даљинског очитавања нуде комплементарне изворе података и могућности, омогућавајући свеобухватно разумевање пољопривредних система.

Интеграцијом и анализом података из више извора, пољопривредници, агрономи и истраживачи могу стећи увид у здравље усева, раст, статус хранљивих материја, управљање водама и друге битне факторе који доприносе ефикасном управљању пољопривредом.

Врсте сензора

Сензори различитих врста се користе заједно за прикупљање различитих врста информација на променљивим површинама. Сензори се у основи категоришу у своје логистичке типове. Постоје сателитски сензори, ваздушни сензори и сензори на земљи.

Ови сензори се могу даље категоризовати као што су сензори за земљу и могу бити у различитим конфигурацијама. Постоје ручни сензори за земљу, постоје сензори за земљу монтирани на возила, као што су они монтирани на тракторе, и постоје самостојећи сензори за земљу који се обично монтирају на стубове и веће дрвеће.

Сензори на земљи се обично користе за проверу нивоа хранљивих материја, садржаја влаге у земљишту и временских услова. Коришћењем ових бројних промена у вези са употребом ђубрива и наводњавања може се одржати висок принос.

Следећа категорија сензора су ваздушни сензори. Захваљујући доступности дронова, ваздушни сензори су постали прилично приступачни и доступни.

Ови ваздушни сензори може да снима слике земљишта високе резолуције, као и да прикупља друге податке сензора који се крећу на малим висинама током дужег временског периода изнад усева. Подаци прикупљени путем ових сензора могу помоћи у откривању корова, процени приноса и другим детаљним анализама као што су мерење салинитета земљишта и садржаја хлорофила.

Иако су постали приступачни и приступачни, и даље су неупотребљиви при јаким ветровима и облачном времену, што је мана њихове употребе.

Најдаља од свих сензорских платформи за снимање је сателитски сензор. Употреба сателита за било коју врсту снимања традиционално је била за владе и војску. Коришћење сателитског снимања у пољопривреди помаже у покривању велике површине земљишта и може помоћи у провери стања усева.

Након природне катастрофе, може помоћи у израчунавању губитка и процени приноса усева. Иако постоје многе предности коришћења података сателитских сензора, постоје и многа ограничења. За почетак, скупо је и чак и ако изузмете трошкове, снимање се мора захтевати за одређено време, обично месецима унапред.

Што би све могло бити узалудно ако у траженом подручју у тражено време има облачности. Владе широм света су почеле да отварају сателитске снимке за јавност, што би у будућности могло знатно олакшати процес.

Рад сензора

Идентификовањем боја у пољу усева, сензори преносе информације које могу бити корисне у закључивању о здравственом стању биљке. Посматрајући боју биљке кроз прецизне податке које пружају сензори, могу се измерити нивои хлорофила у биљци, помоћу којих пољопривредник може утврдити било какав недостатак хранљивих материја или проблем са здрављем биљке.

Једноставни подаци се могу извући помоћу уобичајених сензора у боји, али за добијање сложених информација користе се инфрацрвени и краткоталасни сензори.

Рефлексија светлости од лишћа се мења у инфрацрвеном спектру ако је лист оштећен изнутра, што такође може показати да ли нема довољног садржаја воде. Један од најпоузданијих модела у пољопривредном даљинском очитавању познат је као индекс нормализоване разлике вегетације или NDVI..

Користећи инфрацрвене и Red-Edge сензоре, NDVI модел може лако да идентификује оштећене усеве, што пољопривредницима даје више времена за реакцију да предузму ефикасне контрамере како би спасили усеве.

Ови сензори се такође могу користити за проверу здравља земљишта и мерење сланости земљишта. Земљиште са непотребним солима ће генерално бити светлије у инфрацрвеном опсегу, што може помоћи у идентификацији земљишта којем је потребно више заливања и третмана.

Коришћење термичких сензора може помоћи у оптимизацији система за наводњавање. Топлота коју емитује било који извор приказује се као светлији тон у инфрацрвеном опсегу.

Након наводњавања, пољопривредник може послати ваздушни дугофреквентни инфрацрвени сензор или LWIR изнад својих поља како би проверио која подручја зраче топлоту због лоших система за воду, чиме се проблеми са системом за наводњавање могу решити.

Сателитски сензори могу да покрију широк спектар капацитета. Пошто могу да заобиђу климатске услове, идеални су за хортикултурно посматрање. Поред радарских и микроталасних сензора, GPS са сателита даје тачне информације о локацији, што је фундаментално у новим пољопривредним иновацијама попут самоходне пољопривредне опреме и самовозећих пољопривредних возила.

Улога и предности даљинске детекције и ГИС-а у пољопривреди

Игра виталну улогу у пољопривреди пружајући вредне информације и увиде који доприносе побољшаном управљању усевима, повећаној продуктивности и одрживим пољопривредним праксама. Ево неких кључних начина на које је даљинска детекција важна у пољопривреди:

Процена посејане површине усева

Једна од кључних употреба даљинске детекције у хортикултури је процена засејаног подручја усева. Подаци из ваздухопловних и сателитских сензора дају прецизну анализу засађених подручја и помажу у процени ризика уколико дође до катастрофе или несреће.

Процена здравља усева

Омогућава пољопривредницима и агрономима да прате здравље и виталност усева на великим површинама. Анализом сателитских или аеро снимака могу да открију ране знаке стреса, недостатка хранљивих материја, појаве болести или најезде штеточина. Овај систем раног упозоравања омогућава благовремене интервенције и циљане третмане, смањујући губитке усева и оптимизујући расподелу ресурса.

Процена и прогнозирање приноса

Подаци, у комбинацији са статистичким моделима, могу помоћи у процени и предвиђању приноса усева. Анализом вегетационих индекса и праћењем фактора попут покривености крошње и биомасе, пољопривредници могу предвидети потенцијалне варијације приноса и доносити информисане одлуке у вези са жетвом, складиштењем и маркетингом својих производа.

Идентификација болести усева

ГИС даљинска детекција у пољопривреди олакшава препознавање контаминација и напада штеточина на усевима на великим површинама у почетним фазама. Ово произвођачима даје одговарајућу могућност да примене било какве контрамере како би заштитили усеве од огромних губитака. То постаје могуће захваљујући сателитском снимању и испитивању.

Својства земљишта

Можда је примарни елемент у обезбеђивању доброг приноса одговарајућа подршка земљишта. Она директно утиче на жетву. Било какав напредак у управљање фармом или пољопривредни систем изазива промене у земљишту, што заузврат утиче на капацитет земљишта за производњу.

Карактеристике, на пример, салинитет земљишта, pH вредност земљишта, ниво органске материје и текстура земљишта могу се препознати помоћу даљинског откривања и ти подаци се могу анализирати ради спровођења било каквог значајнијег третмана земљишта.

Мапирање влажности земљишта даје прецизну процену садржаја воде у земљишту, што може помоћи у спровођењу било каквих надоградњи у структури система за наводњавање.

Управљање наводњавањем

Вода је критични ресурс у пољопривреди и игра кључну улогу у оптимизацији њеног коришћења. Проценом нивоа влажности вегетације и стопе евапотранспирације, помаже пољопривредницима да одреде прецизне потребе својих усева за водом.

Ове информације им омогућавају да примене ефикасне стратегије наводњавања, смањујући трошење воде и осигуравајући да усеви добију одговарајућу влагу за оптималан раст.

Утицај поплаве

Користећи сателитске сензоре и податке прикупљене преко земаљских сензора, може се добити мноштво прецизних информација за доношење тачне процене губитака.

У случају поплава услед прекомерних падавина, подручја земљишта са лошим дренажним системима су у опасности од преплављивања, што узрокује значајан губитак усева и приноса.

Процена губитака може помоћи у даљем планирању контроле штете и контрамера за свеђење губитака на минимум..

NATCAT моделирање

Даљинска детекција у пољопривреди може помоћи у процени тренутних и предвиђању опасности од природних катастрофа. Коришћење информација које преносе сензори и понашања редовних ризика.

TОво захтева мапирање ризика и израчунавање опасности кроз процену опасности која се завршава помоћу симулираних модела катастрофа на рачунару.

Мапе даљинског очитавања припремљене уз помоћ историјских података и тренутних информација прикупљених са различитих сензора помажу у одређивању подручја са високим потенцијалом за поплаве са високим степеном опасности.

Ово помаже у пољопривреди јер се региони са вишим степеном ризика не засејавају и третирају ради боље заштите од поплава за наредну сезону.

Анализа снимака дроном за процену штете на усевима

Анализа снимака дроном се користи у процени штете на усевима услед града, бројања дрвећа и најезде. Снимци дроном су тачни колико и улазна просторна резолуција, која се може повећати по потреби.

Управљање хранљивим материјама

Може помоћи у процени недостатка хранљивих материја и управљању праксама ђубрења. Анализом спектралних рефлексних образаца, пољопривредници могу идентификовати подручја поља са различитим нивоима хранљивих материја.

Ово омогућава циљану примену ђубрива, минимизирајући прекомерну употребу и потенцијално загађење животне средине, а истовремено максимизирајући усвајање хранљивих материја и продуктивност усева.

Процена утицаја на животну средину

Пружа средства за процену утицаја пољопривредних пракси на животну средину. Помаже у праћењу ерозије земљишта, процени ефикасности мера заштите и идентификовању подручја потенцијалног загађења, као што су прекомерно отицање ђубрива или заношење пестицида.

Ове информације подржавају примену одрживих пољопривредних пракси, минимизирајући негативне утицаје на животну средину и промовишући дугорочну пољопривредну одрживост.

Коришћењем моћи технологија даљинског очитавања, пољопривредници и пољопривредни стручњаци могу доносити информисаније одлуке, оптимизовати расподелу ресурса и применити одрживе праксе. То доводи до повећане продуктивности, смањеног утицаја на животну средину и побољшане безбедности хране, што на крају користи и пољопривредницима и потрошачима.