Детекција облака и сенки у пољопривреди

Детекција облака и сенки један је од најважнијих задатака у аналитичким решењима даљинског очитавања.

Ако је цела сателитска слика чиста, и даље постоји шанса да ће ваше поље бити у облацима/сенкама. Обрнуто је такође тачно – многи системи не обрађују слике са облацима изнад 70% – иако преостали 30% могу помоћи агроному или пољопривреднику да донесе праву одлуку током сезоне.

У компанији GeoPard, овај проблем решавамо уз помоћ неколико алгоритама машинског учења који раде са веома високом тачношћу.

Дефинишемо маску облака и маску сенке на нивоу целе слике, и за сваки пар поља и слике, разматрамо који проценат поља је покривен облацима или сенкама од облака.

У аутоматској аналитици, снимамо само потпуно бесоблачне слике за одређено поље, што кориснику омогућава да буде сигуран у доношење одлука на основу вишегодишње аналитике.

Корисник GeoPard-а има могућност да сам прегледа, па чак и покрене аналитику, чак и на делимично облачним сликама.

Ово и даље може бити веома корисно, на пример, током сезоне за примену прскања променљивом брзином са средствима за заштиту усева на основу најновијег сателитског снимка, на којем се 10% површине поља налази испод облака. То значи да ће за 90% површине поља одлука бити заснована на провереним подацима.

Повезано:  Врсте даљинског истраживања у пољопривреди

Такође, корисници ГеоПард-а могу лако да провере изворне слике на регионалном нивоу у блиском инфрацрвеном приказу, што помаже у разликовању чистог земљишта од облака и сенки (видети приложену слику).

Филтер за облак на корисничком интерфејсу се налази у горњем менију модула “Праћење сателита”, погледајте приложене снимке екрана.

Имајте на уму да компаније за дигиталну пољопривреду и даље могу имати проблема са исправним откривањем облака и сенки. На приложеном снимку екрана једна таква компанија креира ВР мапу ђубрива на основу података о облацима и сенкама. Дакле, погрешна мапа доводи до погрешних агрономских одлука и погрешних исхода на крају.

ГеоПард детектује облаке и сенке са високим нивоом тачности и не предлаже да доносите одлуку о променљивој брзини на основу облака. Увек можете погледати изворне слике у различитим приказима и индексима и умањити приказ да бисте видели слику около.

Није свако решење исто, изаберите најбоље опције доступне на тржишту!

Шта је детекција облака у прецизној пољопривреди?

Детекција облака у прецизној пољопривреди односи се на процес идентификације и праћења облачног покривача у пољопривредним подручјима коришћењем технологија даљинског очитавања. Облаци могу значајно утицати на пољопривредне праксе и продуктивност усева, што њихово откривање и анализу чини кључним за ефикасно управљање пољопривредом.

То подразумева употребу различитих сензора, као што су сателити, дронови или инструменти са земље, за снимање слика пољопривредних поља. Ови сензори снимају податке у облику видљиве и инфрацрвене светлости, која се може анализирати како би се утврдило присуство и карактеристике облака.

Његова примарна сврха у прецизној пољопривреди је процена просторне и временске расподеле облака изнад пољопривредних површина.

Ове информације помажу пољопривредницима и агрономима да доносе информисане одлуке у вези са наводњавањем, ђубрењем, сузбијањем штеточина и другим пољопривредним праксама. Разумевањем образаца облачности, пољопривредници могу оптимизовати расподелу ресурса и минимизирати ризик од оштећења усева или смањења приноса.

Алгоритми за детекцију облака анализирају снимљене слике како би разликовали пикселе облака од пиксела који нису облак.

Ови алгоритми користе различите технике, као што су прагирање, спектрална анализа и машинско учење, како би прецизно идентификовали и класификовали формације облака.

Излаз алгоритама обично укључује проценат покривености облаком, класификацију типа облака и обрасце кретања облака.

Када се облаци открију и утврде њихове карактеристике, пољопривредници могу да користе ове информације за примену техника прецизне пољопривреде.

На пример, ако се облак открије изнад одређеног дела поља, пољопривредници могу одложити наводњавање или примену пестицида у том региону док облак не прође. Синхронизацијом пољопривредних активности са кретањем облака, пољопривредници могу оптимизовати коришћење ресурса и минимизирати непотребне инпуте.

Посебно је корисно у регионима са високом облачношћу или где се временски обрасци брзо мењају. Континуираним праћењем облачности, пољопривредници могу да прилагоде своје пољопривредне праксе у реалном времену, вршећи подешавања на основу тренутних временских услова.

Укратко, детекција облака у прецизној пољопривреди игра кључну улогу у оптимизацији пољопривредних пракси и управљању ресурсима. Прецизним идентификовањем и праћењем облачности, пољопривредници могу доносити информисане одлуке како би повећали продуктивност усева, смањили расипање улагања и ублажили ризике повезане са променљивим временским условима.