Како сателитски снимци помажу у праћењу усева

Сателитски снимци су једна од најсвестранијих функција која се може применити у пољопривредној производњи како би се побољшао процес доношења одлука. Доношење одлука, на основу велике количине података, може помоћи пољопривредницима, агрономима или саветницима да разумеју ситуацију и процесе који се одвијају у пољопривредним областима које су предмет праћења.

Шта је сателитско снимање?

Сателитско снимање, познато и као сателитско даљинско снимање, је процес коришћења сателитских снимака за прикупљање информација о површини Земље, атмосфери и океанима. Ова технологија подразумева употребу сателити опремљен специјализованим сензорима и камерама које могу да снимају слике Земље високе резолуције из свемира.

Слике које сниме сателити могу се користити за разне примене, укључујући праћење временских образаца, праћење промена у окружењу, мапирање коришћења земљишта и вегетације и процену утицаја природних катастрофа. Такође се могу користити у војне и обавештајне сврхе.

Сателитско снимање са својим предностима може да представи ситуације које се не могу видети редовним посматрањем. Редовна посматрања могу бити веома захтевна у смислу количине ангажоване радне снаге, финансија и времена.

Чак и уз редовна посматрања током периода раста усева, постоји неколико ствари које се не могу видети голим оком, као што је рана прогресија болест и штета коју узрокују штеточине, а која на крају доводи до деградације хлорофила на нивоу ћелија.

Интеграцијом и израчунавањем спектралних опсега невидљивих људском оку, узгајивачи и саветници могу лако визуализовати деградацију хлорофила пре видљивих симптома болести или штеточина на биљкама.

Ове предности у праћењу усева су корисне са данашњим технологијама, омогућавајући интеграцију таквих информација у географске информационе системе, што резултира стварањем брзог и квалитетног скупа података спремних за коришћење у процесима доношења одлука у вези са системима пољопривредне производње.

Поред доношења одлука заснованих на информацијама, сателитски снимци могу се користити за извештавање, вођење евиденције и интеграцију са различитим скуповима података (модели болести и штеточина, мапе приноса, праћење штеточина, мапе ђубрења итд.) како би се створио још функционалнији систем праћења усева и начин на који пољопривредник или други стручњаци виде напредак усева током њиховог периода раста.

Како се сателитски снимци користе у пољопривреди?

Слике се могу користити за моделирање и израчунавање спектралних индекса који се касније изједначавају да би се користили за визуелизацију у облику синтезе боја, било у видљивом делу спектра или укључивањем других таласних дужина. Правилно одабрана синтеза боја може открити раст усева, стрес или стање земљишта. ерозија приказане различитим бојама.

Спектрални индекси су комбинације спектралне рефлексије две или више таласних дужина које приказују карактеристике од интереса. Индекси усева се најчешће користе у пољопривреди, али се индекси користе и за идентификацију изгорелих подручја, других вештачких карактеристика, воде и других геолошких карактеристика.

Корисни спектрални индекси у производњи усева укључују:

• НДВИ (Нормализовани индекс разлике вегетације).
• EVI (Индекс побољшане вегетације).
• RENDVI или NDRE (Индекс нормализоване разлике вегетације црвене ивице).
• GNDVI (Зелени нормализовани индекс разлике вегетације).
• МСИ или НДВИ (Индекс стреса влаге).
• LAI (Индекс површине листа).

NDVI је један од најчешће коришћених индекса и често се користи за преглед почетног стања усева. Други индекси раде са одређеним карактеристикама, па су резултати специфични за одређена пољопривредна места, важно је радити са историјом копнене вегетације.

NDVI (Нормализовани индекс разлике вегетације)

Овај индекс је мера зелене вегетације и генерално је најчешће коришћени индекс. Листови рефлектују инфрацрвену светлост (НИР) и користе само видљиву светлост за фотосинтезу. То значи да се здрава биљка са добром стопом фотосинтезе може анализирати упоређивањем НИР-а са видљивом црвеном светлошћу.

Нездрава вегетација ће рефлектовати више видљиве светлости и смањити NIR. Здрава вегетација ће смањити део видљиве светлости која пада на њу. Међутим, NDVI је осетљив на утицаје земљишта (светлост и боја), облачности и сенке. Такође, вредности NDVI могу бити нетачне у ситуацији са густом вегетацијом.

EVI (Индекс побољшане вегетације)

Овај индекс је стандард за спектре умерене резолуције – инструмент који се користи на сателитима Terra и Aqua. EVI представља алтернативу NDVI-ју која се односи на неке од његових недостатака, нпр. ограничења земљишта и атмосфере, оптимизацијом рефлективности лисне вегетације.

Користи плави део видљивог спектра за корекцију сигнала, смањујући ефекте горе поменутих ограничења, укључујући расејање електромагнетног зрачења аеросолима.

RENDVI или NDRE (Индекс вегетације нормализоване разлике црвене ивице)

Овај индекс је базиран на стандардном NDVI индексу, али са модификацијама. RENDVI је веома користан у прецизној пољопривреди, праћењу шума и откривању стреса усева.

Његова ефикасност је последица укључивања таласних дужина које спадају у црвени крајњи опсег, а не таласних дужина које одговарају вредности рефлексије и апсорпције. Посебно је погодан за детекцију малих промена у стању вегетације.

GNDVI (Зелени нормализовани индекс разлике вегетације)

Овај индекс је сличан NDVI индексу и мери рефлексију светлости у зеленом делу спектра у опсегу таласних дужина од 540 до 570 нанометара, уместо црвеног дела спектра. Због тога је индекс осетљивији на садржај хлорофила у зеленим деловима усева.

MSI (Индекс напрезања влаге)

Овај индекс је осетљив на повећање садржаја воде у листовима. MSI индекс се користи за откривање стреса услед несташице воде и добар је индикатор стања усева, често коришћен за моделирање усева, анализу пожара и физиологију екосистема. Високе вредности указују на стрес због недостатка воде, а нижи садржај воде.

LAI (Индекс површине листа)

Овај индекс се користи за процену површине листа и за предвиђање раста и приноса биљака.

Врсте сателитских снимака усева

Случајеви употребе сателитског снимања

Ево неких важних употреба сателитских снимака у праћењу усева:

Термалне слике

Топлота коју емитују објекти на нивоу тла може се видети на термалној фотографији снимљеној из ваздуха, која такође открива температурне варијације које одговарају стресу усева. Уклањање непотребних елемената, као што је опрема за окретање, са слике путем калибрације и корекције слике спречава искривљење података.

Хладнији региони се приказују љубичастом, а топлији региони жутом бојом на коначним снимцима. Термално снимање је корисно за проналажење цурења, зачепљења и других проблема са наводњавањем, јер вода хлади вегетацију. Термално снимање помаже произвођачима да идентификују пресимптоматске болести и притиске штеточина и да реагују благовременијим и фокусиранијим интервенцијама откривајући ситне промене у температури површине листа.

Влажност земљишта

Пољопривреда мора узети у обзир влажност земљишта. За примене прецизне пољопривреде (на нивоу појединачних поља) и са очекивањем побољшања моделирања приноса усева, доступност мапа влажности земљишта високе резолуције је посебно кључна.

Због лоше просторне резолуције и мале дубине посматрања, производи влажности земљишта генерисани са сателита до сада су ретко коришћени у подршци пољопривредним одлукама на нивоу фарми или поља. Међутим, ако могу да пруже релевантне податке о прихватљивим временским и просторним димензијама, очекује се да влажност земљишта добијена помоћу сателита има велики потенцијал.

Резолуција

Сателитско снимање високе резолуције са сателита у ниској орбити је недавно постало развијеније и приступачније, пружајући још један потенцијал за примену фенотипизације. Овај рад илуструје како се сателитска фотографија користи у фенотипизацији усева и пољопривредној производњи, и идентификује карактеристике биљака које се могу проценити коришћењем сателитских података високе резолуције.

Рад обухвата предности коришћења сателитског фенотипизовања у програмима оплемењивања усева, као и недостатке, као што је блокирање облака. Такође истражује потенцијалне примене сателитског снимања високе резолуције као алата за фенотипизацију у будућности.

Да би се помогло узгајивачима биљака да одаберу високородне сорте отпорне на стрес које могу помоћи у задовољавању глобалне потражње за храном, а истовремено се носити са климатским променама, сателитски снимци високе резолуције могу се користити као алат за фенотипизацију за процену сорти усева.

Примене сателитских снимака

ГеоПард могућности и апликације за сателитско снимање нуде корисницима да визуелизују, нормализују, анализирају и извлаче увиде директно са пољопривредних парцела како би побољшали производњу усева. Ово коришћење података може се обавити уз помоћ готових GeoPard алгоритама или креирањем сопствених алгоритама како би били корисни за агрономију.

Ови алгоритми омогућавају процену раста усева, стреса итд. (видети фотографију) или чак креирају мапе прописаних средстава: на пример мапе примене азота VR, мапе примене прскања заштите усева.

Најчешћа питања

1. Како добити сателитске снимке за фарму?

Да бисте га добили за своју фарму, истражите добављаче, региструјте се и приступите њиховој бази података или порталу. Наведите локацију своје фарме и жељене параметре да бисте преузели релевантне слике за праћење пољопривреде.

2. Зашто су сателитски снимци корисни за разумевање ланаца исхране?

Корисно је за разумевање ланаца исхране због своје способности да пружи широк и свеобухватан поглед на екосистеме. Снимањем великих размера копнених и водених тела, омогућава научницима да посматрају и анализирају просторну дистрибуцију различитих станишта и ресурса.

Ово, заузврат, помаже у проучавању интеракција између различитих врста, идентификовању кључних односа у исхрани и разумевању протока енергије кроз мреже исхране.

Помаже у откривању сложене еколошке динамике, доприносећи дубљем разумевању функционисања екосистема и напора за очување.

3. Колико су скупи сателитски снимци?

Његова цена варира у зависности од неколико фактора. То укључује добављача, резолуцију, учесталост снимања и потребан обим покривености. Цене могу да се крећу од приступачних опција за снимке ниске резолуције до скупљих опција за високу резолуцију и праћење у реалном времену.

Поред тога, специјализоване услуге или прилагођени захтеви за податке могу проузроковати додатне трошкове. Препоручљиво је истражити различите добављаче и њихове моделе цена како бисте пронашли решење за сателитско снимање које одговара вашим специфичним захтевима и буџету.

4. Шта је инфрацрвени сателитски снимак? Како га читати?

Снима инфрацрвено зрачење које емитују објекти и површине на Земљиној површини. Пружа драгоцене увиде у температурне варијације и термалне обрасце.

Да би се читали инфрацрвени сателитски снимци, мора се разумети да топлији објекти изгледају светлије на слици, док хладнији објекти изгледају тамније. Анализом ових температурних варијација, може се проценити формирање облака, идентификовати разлике у температури копна и воде, открити шумски пожари, па чак и пратити океанске струје.

Разумевање скале боја и тумачење нивоа осветљености на сликама помаже у извлачењу значајних информација из инфрацрвених сателитских снимака.