Ознака: Даљинско сондирање

Слике планете (дневно, резолуција 3м) за креирање зона управљања

Објављено на од стране dementievgeopard

Приступ сликама планета постао је једноставнији, бржи и приступачнији уз GeoPard Agriculture. Од августа 2022. године, GeoPard је објавио могућности претраживања и анализе само тражених слика планета из жељеног распона датума корисника.

Дакле, корисник ГеоПард-а захтева само жељене слике планета и може их користити у ГеоПард аналитичком алату.

Слике планета се протежу Сентинел и Ландсат покривености (обезбеђене подразумевано) и могу се комбиновати са другим слојевима података (скупови података о машинама за жетву/прскање/сетву, профил топографије) путем постојећих Вишеслојни, Вишегодишње, и Алати за једначине. 

 

Слике планета за креирање зона управљања

 

Планета је највећа мрежа сателита за посматрање Земље која испоручује готово свакодневни глобални скуп података и омогућава своје сателитске снимке високе резолуције и високе фреквенције.

Зоне управљања засноване на снимцима Planet Scope-а (резолуција 3,5 м).

Прочитајте више о ГеоПард / Планет партнерство.

Шта је снимање планета и како се користи за креирање зона управљања?

Односи се на сателитске снимке које је обезбедила компанија Planet Labs, приватна компанија која управља флотом малих сателита названих Doves. Ови сателити свакодневно снимају слике Земљине површине високе резолуције. Термин “резолуција од 3 метра” значи да сваки пиксел на слици представља површину на тлу величине 3×3 метра. Овај ниво детаља омогућава детаљну анализу и праћење различитих карактеристика и промена на Земљиној површини.

Када је у питању креирање зона управљања, снимци планета са дневном резолуцијом од 3 метра могу бити веома корисни за различите индустрије и примене, као што су:

  • ПољопривредаСлике високе резолуције могу помоћи у креирању зона управљања у пољопривреди, где различите области поља могу захтевати различите третмане, попут наводњавања, ђубрења или сузбијања штеточина. Анализом слика, пољопривредници могу идентификовати обрасце везане за здравље усева, влажност земљишта и друге факторе, што им омогућава да доносе боље одлуке о расподели ресурса.
  • Управљање животном средином: Сателитски снимци могу се користити за идентификацију и праћење еколошки осетљивих подручја, као што су мочваре, шуме и станишта дивљих животиња. Ове информације могу се користити за креирање зона управљања које штите ова подручја и обезбеђују одрживе праксе коришћења земљишта.
  • Урбанистичко планирање: Слике високе резолуције могу помоћи урбанистима да идентификују подручја раста, обрасце коришћења земљишта и развој инфраструктуре. Ове информације се могу користити за креирање управљачких зона које усмеравају будући развој и обезбеђују ефикасно коришћење ресурса.
  • Управљање катастрофама: Сателитски снимци могу помоћи у идентификацији и праћењу подручја склоних катастрофама, као што су поплавна подручја или жаришта шумских пожара. Зоне управљања могу се створити како би се успоставили путеви за евакуацију, расподелили ресурси за реаговање на катастрофе и информисале политике коришћења земљишта које минимизирају ризик од будућих катастрофа.
  • Управљање природним ресурсима: Слике високе резолуције могу помоћи у праћењу и управљању ресурсима попут воде, минерала и шума. Идентификовањем подручја високе вредности ресурса или њихове оскудице, могу се створити зоне управљања како би се осигурало одрживо коришћење и очување ових ресурса.

Укратко, снимци планета са дневном резолуцијом од 3 метра су вредан алат за креирање зона управљања у различитим областима, пружајући ажурне и детаљне информације које могу помоћи доносиоцима одлука да оптимизују расподелу ресурса и обезбеде одрживе праксе коришћења земљишта.

Најчешћа питања

1. Шта употреба слика може помоћи да се утврди?

Употреба снимака може помоћи у успостављању ефикаснијег и делотворнијег система пољопривреде. Коришћењем технологија попут дронова или сателитског снимања, снимци могу пружити драгоцене увиде у здравље усева, стање земљишта и потребе за наводњавањем.

Помаже у идентификовању проблематичних подручја, као што су заразе штеточинама или недостатак хранљивих материја, омогућавајући пољопривредницима да предузму циљане акције. Штавише, слике помажу у праћењу раста и развоја усева, омогућавајући прецизно доношење одлука и максимизирање приноса. 

Како сателитски снимци помажу у праћењу усева

Објављено на од стране dementievgeopard

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.

Мултиспектрални сателитски снимци

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.

Хиперспектрални сателитски снимци

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

Сателити и добављачи технологије Врста сателитских снимака Понављање циклуса Просторна резолуција
Ландсат4-9 RGB, МУЛТИСПЕКТРАЛНИ, ПАНХРОМАТСКИ 8 дана 15, 30, 100 м
Сентинел-2, RGB, МУЛТИСПЕКТРАЛНИ 5 дана 10 м
Планетски опсег RGB, МУЛТИСПЕКТРАЛНИ Дневно 3-4 м
Планета СкајСат ПАНХРОМАТСКИ, МУЛТИСПЕКТРАЛНИ Дневно 0,5, 0,71-0,82 м
Ербас Плејаде МУЛТИСПЕКТРАЛ Дневно 0,5 м
Молим НЕО ПАНХРОМАТСКИ, МУЛТИСПЕКТРАЛНИ 40 минута након захтева 0,3 м
ICEEYE Радар са синтетичком апертуром Дневно 0,25 м
Хиперион ХИПЕРСПЕКТРАЛНО Н/Д 30 м
Призма ХИПЕРСПЕКТРАЛНО Н/Д 0,3 м

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.

Сателитско праћење

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.

Предвиђање приноса усева помоћу података даљинске детекције у прецизној пољопривреди

Објављено на од стране dementievgeopard

За предвиђање приноса усева, потребно је да разумемо колико сунчеве светлости биљке примају и колико им је воде потребно. Раст биљака зависи од ова два фактора, али многи други фактори утичу на раст биљака, као што су температура, влажност и врста земљишта.

Количина и квалитет усева произведених у свету је главни фактор који утиче на безбедност хране. Ово је посебно важно у земљама у развоју где је пољопривреда и даље важан део економије.

Даљинска детекција Подаци се могу користити за процену количине светлости коју биљке примају и тиме предвиђање приноса усева. Подаци даљинске детекције су моћан алат за процену приноса усева. Они пружају информације о усевима који расту и њиховом окружењу, омогућавајући вам да процените производњу усева.

Подаци даљинске детекције су облик аналитике података у пољопривреди који се може користити за предвиђање приноса пре жетве. Овај чланак истражује све што треба да знате о подацима даљинске детекције.

Шта су подаци о приносима усева у пољопривреди?

Подаци о приносу усева су информације о количини усева коју производи пољопривредник или група пољопривредника. Укључују количину усева убраних по хектару земљишта. Ово се може мерити у тонама, бушелима или било којој другој јединици мере у зависности од усева.

Подаци о приносу на пољопривредним газдинствима су важни када је у питању пољопривреда јер могу помоћи пољопривредницима да одреде колико треба да посеју следеће сезоне. Поред тога, подаци о приносу им омогућавају да утврде да ли постоји проблем са њиховим усевима који треба решити.

Подаци о приносу могу се користити и за праћење напретка ка глобалним циљевима које су поставиле владе, невладине организације и друге заинтересоване стране.

Поред тога, подаци о приносима се користе за идентификацију предности и слабости у пољопривредним праксама и давање препорука на основу ових информација. Подаци о приносима су корисни за доношење информисаних одлука о многим аспектима пољопривреде, као што су:

Анализа података у прецизној пољопривреди

Избор семена: Избор сорти и хибрида на основу података о приносу може помоћи да се осигура да су поља засејана најпрофитабилнијим доступним семеном.

Сузбијање штеточина: Праћењем раста биљака, подаци о приносу могу помоћи пољопривредницима да одреде када да уведу сузбијање штеточина мере. Ово може смањити употребу пестицида и повећати профит.

Распоред наводњавања: Коришћење информација са монитора приноса омогућава пољопривредницима да фино подесе распоред наводњавања, што помаже у уштеди воде и новца уз одржавање високих приноса.

Шта су подаци даљинске детекције?

Даљинска детекција је наука о прикупљању информација о објекту или феномену без директног контакта са објектом и самим тим на неинвазиван начин. Користи се у пољопривреди за праћење усева, земљишта и услова влаге.

Даљинска детекција користи емисије електромагнетног зрачења (ЕМЗ) као што су оне које емитују радио таласи, микроталаси, инфрацрвено, видљиво светло и ултраљубичасто светло.

Даљинска детекција усева пружа начин мерења услова раста усева током времена. Такође пружа информације о стању усева у одређеним тачкама у времену и простору. Ове информације се могу користити за процену приноса усева и процену када би требало да се жетва обави.

Подаци даљинске детекције могу се користити за мерење промена у коришћењу земљишта, праћење раста усева и приноса пољопривредних газдинстава, откривање влажности и нивоа салинитета земљишта, одређивање нивоа заразе штеточинама, праћење нивоа загађења животне средине итд.

Дакле, на пример, ако шетате пољем и посматрате биљке, прикупљате податке о њима. Ако се возите хеликоптером или авионом и посматрате биљке одозго, прикупљате податке даљинске детекције.

Постоји много различитих врста техника и уређаја за даљинско очитавање који се користе за прикупљање ових података: сателитски снимци, аерофотографије, радарски системи, лидар и други.

Шта је предвиђање приноса усева?

Предвиђање приноса усева је процес процене потенцијалног или очекиваног приноса одређене културе за дато подручје и вегетациону сезону.

То подразумева анализу различитих фактора као што су временски услови, карактеристике земљишта, генетика усева и праксе управљања како би се направиле информисане прогнозе о вероватној жетви.

Важно је напоменути да су предвиђања приноса усева подложна неизвесности због сложености пољопривредних система и утицаја непредвидивих фактора попут штеточина, болести и екстремних временских прилика.

Иако модели предвиђања пружају вредне увиде, они служе као алат за помоћ у доношењу одлука, а не као пружање апсолутне сигурности.

Како то функционише?

Следећи извори података су комбиновани како би се створила различита тежина за пројекције приноса на основу тренутних околности сезоне раста у различитим регионима.

Научници за податке компаније Farmers Edge комбинују ове изворе података са најновијим достигнућима у машинском учењу како би ажурирали процене прогнозе приноса кад год је главна компонента приноса поремећена.

1. Подаци из предсезоне

Предсезонски подаци морају бити тачни како би се поставила основа за предвиђање приноса усева. Ове информације су доступне пре него што се усев засеје и оне постављају темеље за прва очитавања предвиђања приноса.

Подаци као што су локација поља, тренутни и претходни усеви, временски услови специфични за поље пре садње или сетве, информације и подаци о испитивању земљишта и регионални метеоролошки трендови током последње деценије комбиновани су како би се пружио увид у то како започети сезону са тачним бројкама приноса које треба очекивати.

2. Подаци током сезоне

Подаци током сезоне пружају увид у варијабле које утичу на принос пољопривреде током вегетационе сезоне након што су темељи постављени.

Метеоролошке станице на пољопривредним газдинствима у Фармерс Еџу пружају податке усмерене на поље који побољшавају ове скупове података пружањем очекиваних и предвиђених вредности које се чувају, а затим ресетују када подаци стигну сваког дана, унапређујући моделе.

Други подаци током сезоне, попут примене ђубрива, такође се узимају у обзир током сезоне, било да је планирано или не, како би се побољшала дијагностика на терену и понудиле прогнозиране вредности приноса.

3. Подаци специфични за усеве

Широка мрежа локалних агронома компаније Farmers Edge такође може пружити податке специфичне за усеве током вегетационе сезоне.

Агрономи са Farmers Edge-а су идентификовали податке специфичне за усеве који утичу на принос током вегетације, укључујући садржај воде током главних фаза раста или сате изнад кардиналних температура за усеве током кључних периода који одређују принос, за пет главних усева у предвиђању приноса (кукуруз, уљана репица, сочиво, соја и пшеница).

4. Слике усева и поља

Сателитски снимци високе резолуције користе се за брзо и прецизно одређивање вредности NDVI здравља усева на пољима, што омогућава истраживачима да траже погрешне резултате или регионалне проблеме са усевима који би могли утицати на принос.

Ови регионални трендови могу се користити да се утврди да ли су подручја на правом путу за прогнозу или да ли су фактори животне средине искривили вредности предвиђања приноса усева.

5. Подаци хистограма

Модели за предвиђање приноса на Farmers Edge-у користе велике статистичке податке како би пронашли различите дистрибуције на сликама поља током времена, што затим пружа јасноћу конволуционој неуронској мрежи која може да користи ове модификације за предвиђање приноса на великим подручјима, као што су Сједињене Државе или Канада, како се слике мењају током времена.

Шта су подаци даљинске детекције у пољопривреди?

Није једноставно предвидети производњу пре него што комбајн прође кроз поље, али тим Farmers Edge-а је одушевљен што произвођачима пружа предвиђања приноса на основу комплетне и тачне статистике.

Сваки извор података има тежину у предвиђању приноса усева, која се може мењати на основу параметара модела.

Како повећати принос на пољопривреди прецизним технологијама?

Власници фарми генерацијама расправљају и раде на повећању пољопривредних приноса. Неке од откривених метода биле су ефикасне, док су друге биле неефикасне.

Поред непроцењивог искуства ранијих генерација пољопривредника, пољопривредна индустрија сада може профитирати од савремених научних и технолошких достигнућа.

Хајде да погледамо најчешће начине на које пољопривредници могу повећати приносе и како се претходно искуство и нове технологије могу искористити за повећање пољопривредне продуктивности.

1. Правилно наводњавање

Пољопривредници који желе да повећају просечан принос по хектару на својим фармама требају добро осмишљен систем за наводњавање. Обезбеђивање праве количине воде биљкама има директан утицај на њихов развој и, као резултат тога, на пољопривредне приносе.

Временске прогнозе су кључне за ефикасно наводњавање пољопривредног земљишта. Хиперлокална временска прогноза је сада могућа захваљујући данашњим технологијама, које укључују прилагођене програме и софтвере за пољопривреднике.

То чини прецизно наводњавање могуће тако што ће пољопривредницима омогућити да се унапред припреме и закажу наводњавање својих усева на најтачнији и најефикаснији могући начин.

2. Тестирање земљишта и његов квалитет

Један од најважнијих фактора који утичу на приносе усева је квалитет земљишта или плодност. Поред пољопривредне производње, квалитет земљишта утиче на то колико кошта пољопривредника узгој одређене биљке, јер неке од њих захтевају специфичне односе одређених елемената у земљишту, као што су минералне честице, органска материја, вода и ваздух.

Пољопривредници морају редовно пратити стање земљишта на својим парцелама како би постигли веће пољопривредне приносе. Плодоред је једна од најефикаснијих техника за одржавање здравља земљишта, између осталог.

Ротација биљака на одређеној парцели избегава замор земљишта и прекида циклусе инсеката, што резултира већим пољопривредним производом и, као резултат тога, већим просечним приносом по хектару.

3. Квалитет семена

Квалитет семена које пољопривредници користе за сетву својих поља утиче на пољопривредну производњу. Због тога се пољопривредницима саветује да на својим пољопривредним земљиштима сеју само сертификовано семе које је прошло све неопходне контроле квалитета како би повећали пољопривредне приносе.

Сертификовано семе може бити скупље од несертификованог семена, али резултат ће се исплатити јер је квалитет семена један од најважнијих елемената који утичу на продуктивност усева.

Осим тога, коришћење само висококвалитетног семена један је од еколошки најодговорнијих начина за повећање продуктивности усева. Пољопривредник може да испита квалитет одређеног семена тако што ће контактирати релевантну компанију за производњу семена и, ако је потребно, организовати прилагођена испитивања на одређеној парцели.

Поред тога, кључно је разумети да квалитет семена није трајан или непромењен. Од тренутка када се посеју у земљу, зрна семена захтевају заштиту. Једна од стратегија третмана семена која се користи да би се то постигло јесте облагање семена.

То је техника облагања семенских зрна спољашњим материјалима како би се побољшала њихова својства (тежина, величина) и/или им се обезбедиле активне хемикалије (микронутријенти, микробни инокуланти, регулатори раста итд.) ради заштите од биљних болести и побољшања њиховог раста.

4. Паметна примена ђубрива

Ђубрива су дизајнирана да негују различите врсте земљишта, побољшају раст биљака и повећају приносе, али њихова употреба треба да буде уравнотежена и разумна. Прекомерна употреба ђубрива може имати озбиљан утицај на квалитет земљишта и, као резултат тога, на пољопривредну продуктивност.

Различити региони поља могу захтевати различите нивое ђубрења земљишта, тако да је најбољи приступ селективна употреба ђубрива, у складу са захтевима различитих зона поља. Овај прецизан приступ ђубрењу поља одржава земљиште здравим, што резултира већим просечним приносима по хектару.

A Софтвер за праћење усева је једна од технолошких опција у овом контексту. Садржи алат за зонирање поља који дели пољопривредно земљиште на 2-7 зона на основу сателитских фотографија, идентификујући места која захтевају више пажње од других.

Узгајивачи често користе прецизну технологију као један од еколошки најприхватљивијих начина за њено побољшање.

5. Методе заштите усева

Пољопривредници који желе да повећају приносе морају да брину о својим биљкама током целог њиховог раста и до краја вегетационе сезоне. Пољопривредници користе разна средства како би смањили утицај корова, штеточина и болести на продуктивност усева, у зависности од ситуације.

Хербициди, инсектициди, средства за сушење, регулатори раста биљака, фунгициди, адјуванси и друге хемикалије су уобичајени примери. Заштита усева може се обавити на различите начине. Сузбијање корова/штеточина и сузбијање биљних болести су два најважнија.

6. Спречавање и управљање биљним болестима

Биљне инфекције су још једна значајна опасност за пољопривредне резултате произвођача. Пољопривредници могу користити разне методе превенције и сузбијања биљних болести, као што је избор сорти отпорних на болести или толерантних на болести, третирање семена фунгицидима и примена пестицида и других сличних супстанци на биљке у развоју, у зависности од врсте биљака које ће се гајити на пољу.

Пољопривредници би требало да обрате посебну пажњу на то када користе ове или друге тактике како би оне имале највећи ефекат. Потребно је имати на уму да је благовремена заштита биљака кључна за индикацију приноса по хектару – што се раније проблем препозна, брже и лакше ће се решити, а мање површине поља ће бити погођене.

7. Сузбијање корова и штеточина

Током вегетације, главни изазови пољопривредника су сузбијање корова и сузбијање штеточина. Један коров, на пример, може произвести преко 10 милиона семена корова, што, ако се не сузбије благовремено, може значајно смањити приносе на датом пољу и изазвати потешкоће годинама. Пољопривредници такође морају предузети холистички одговор на најезду штеточина.

Пољопривредници морају стално бити спремни да брзо реагују на проблеме са најездом штеточина, јер су штеточине веома прилагодљиви и брзо се размножавајући организми који могу угрозити производе на одређеном пољопривредном земљишту.

Предвиђање приноса усева је главна брига за пољопривреднике јер директно утиче на њихову профитну маржу. Ако пољопривредник зна колики принос може да очекује од свог земљишта, може у складу са тим да планира своје усеве и повећа своју профитну маржу. Зато је важно тачно предвидети принос пољопривреде пре садње било које културе на одређеном земљишту.

Предвиђање приноса усева помоћу GeoPard Agriculture Tools

То је важно питање у агрономији још од давнина. Кључно је за безбедност хране, посебно у временима суше, поплава или других природних катастрофа.

Предвиђање приноса усева пољопривредници такође користе за доношење одлука о томе када садити и брати усеве на основу садржаја влажности земљишта, заразе штеточинама и других фактора као што су временски услови и потребе за ђубривом.

Да бисте доносили информисаније одлуке и побољшали ефикасност узгоја уз помоћ података о приносу на пољопривредним газдинствима, кликните овде да затражите демо сада.

Најчешћа питања

1. Како пољопривредници повећавају приносе својих усева?

Пољопривредници повећавају принос усева управљањем земљиштем, ефикасним наводњавањем, плодоредом и сузбијањем штеточина и корова. Ове праксе оптимизују плодност земљишта, доступност воде и минимизирају штеточине и болести, што резултира већом продуктивношћу усева.

2. Како израчунати принос усева по хектару/парцели?

Може се мерити различитим методама и факторима. Један уобичајени приступ је физичко брање репрезентативног узорка усева са датог подручја и његово мерење. Ова тежина се затим екстраполира да би се проценио укупан принос целог поља или фарме.

На пример, ако узорак тежи 100 килограма, а површина поља је 2 хектара, принос усева по хектару би био 50 килограма.

Поред тога, напредне технологије попут даљинског очитавања и сателитских снимака могу се користити за процену здравља усева, вегетационих индекса и биомасе, пружајући вредне увиде.

Приликом мерења узимају се у обзир и други фактори попут квалитета зрна, величине и тржишне вредности. На пример, ако узорак тежи 100 килограма, а површина поља је 2 хектара, принос по хектару би био 50 килограма.

3. Како процењујете принос усева пре жетве?

Процена приноса усева пре жетве може се обавити комбинацијом метода.

Један приступ је коришћење модела раста специфичних за усеве који узимају у обзир факторе као што су датум садње, временски услови и здравље усева како би се предвидео потенцијални принос.

Друга метода је коришћење техника даљинског очитавања, као што су сателитски снимци или дронови, за процену снаге усева и биомасе.

4. Који тип пољопривредног система даје здравије житарице?

Системи органске пољопривреде се често повезују са здравијим житарицама. Органска пољопривреда избегава употребу синтетичких пестицида, хербицида и генетски модификованих организама (ГМО). Уместо тога, органски пољопривредници се ослањају на природна ђубрива, плодоред и биолошке методе сузбијања штеточина.

Ове праксе доприносе производњи житарица које не садрже хемијске остатке, потенцијално имају више есенцијалних хранљивих материја и нижи ниво контаминације пестицидима.

Међутим, важно је напоменути да специфичне здравствене користи житарица могу варирати у зависности од фактора као што су квалитет земљишта, сорта усева и праксе руковања након жетве.

5. Како пестициди повећавају принос усева?

Пестициди могу да га повећају штитећи биљке од разних штеточина, болести и корова. Они помажу у контроли или елиминисању штетних инсеката, гљивица, бактерија и других организама који могу оштетити или уништити усеве.

Смањењем утицаја штеточина, пестициди омогућавају биљкама да снажније расту, ефикасно користе хранљиве материје и усмеравају више ресурса ка продуктивном расту.

Хиперспектрални снимци за пољопривреду. Грант од покрајине Северна Рајна-Вестфалија.

Објављено на од стране vladimirklinkov

Драго нам је да објавимо да је пројекат “Оквир вештачке интелигенције за квантитативну процену својстава земљишта коришћењем хиперспектралних сателитских снимака” изабран за делимично финансирање од стране Министарства заштите животне средине Северне Рајне-Вестфалије и Европске уније у оквиру РЕАЦТ-ЕУ ИнноватионУмвелтвиртсцхафт.НРВ програм. Грант је финансиран од стране Европског фонда за регионални развој / Еуропаисцхен Фондс фур регионале Ентвицклунг (ЕФРЕ).

Европски фонд за регионални развој

Употреба вештачке интелигенције и статистике у овом пројекту омогућила је одређивање корелације између хиперспектралних и података о земљишту (нпр. N, pH), олакшавајући прецизнији и скалабилнији приступ анализи земљишта. Предстојеће лансирање хиперспектралних сателита са честим интервалима поновних посета и беспрекорним приступом новим снимцима без кашњења представља неколико предности, посебно у управљању хранљивим материјама за одрживу пољопривреду. Технологија помаже у процени садржаја и доступности хранљивих материја у земљишту, омогућавајући пољопривредницима да прилагоде стратегије ђубрења. То доводи до бољег усвајања хранљивих материја од стране биљака, смањеног утицаја на животну средину и уштеде трошкова.

Шта је хиперспектрално снимање?

Хиперспектрално снимање је моћна техника даљинског очитавања која снима електромагнетни спектар са високом спектралном резолуцијом.

За разлику од традиционалних сателитских снимака, који се обично састоје од три до четири опсега (црвеног, зеленог, плавог и понекад блиског инфрацрвеног зрачења), хиперспектрални снимци прикупљају стотине до хиљаде уских спектралних опсега у видљивом, блиском инфрацрвеном и краткоталасном инфрацрвеном подручју. Сваки опсег пружа јединствене информације о површинским својствима снимљеног подручја.

Прикупља се помоћу сензора постављених на ваздушним или свемирским платформама. Ови сензори користе спектрометре за мерење интензитета рефлектованог или емитованог зрачења у више уских опсега.

Прикупљањем широког спектра спектралних података, хиперспектрални сензори могу да детектују суптилне разлике у спектралним потписима различитих материјала, омогућавајући веома детаљну и прецизну анализу.

Примене хиперспектралних снимака

  • Праћење животне средине: Игра виталну улогу у праћењу и процени здравља екосистема. Помаже у идентификацији стреса вегетације, праћењу промена земљишног покривача, откривању инвазивних врста и мерењу параметара квалитета воде попут концентрације хлорофила или замућености у језерима и рекама.
  • Пољопривреда: Помаже у прецизној пољопривреди пружајући детаљне информације о здрављу усева, садржају хранљивих материја, нивоу влаге и откривању болести. Пољопривредници могу доносити одлуке засноване на подацима у вези са наводњавањем, ђубрењем и сузбијањем штеточина, што резултира оптимизованим приносима усева и смањеним утицајем на животну средину.
  • Геологија и истраживање минералаКључна је за мапирање геолошких формација, идентификацију минералних лежишта и карактеризацију врста стена. Помаже геолозима да открију промене у саставу минерала и мапирају потенцијална подручја за истраживање, доприносећи ефикаснијим и циљанијим рударским активностима.
  • ШумарствоПомаже у управљању и праћењу шума. Омогућава идентификацију врста дрвећа, квантификацију шумске биомасе, откривање стреса дрвећа и процену штете од шумских пожара. Ове информације помажу у одрживом управљању шумама, очувању биодиверзитета и системима раног упозоравања на шумске пожаре.

Предности хиперспектралних снимака

Његова главна предност лежи у способности да пружи детаљне спектралне информације, омогућавајући разликовање материјала са високом тачношћу.

Ово доводи до побољшане класификације и мапирања типова земљишног покривача, побољшане идентификације специфичних супстанци и бољег разумевања процеса у животној средини.

Хиперспектрални подаци се такође могу анализирати коришћењем напредних алгоритама и техника машинског учења како би се извукли вредни увиди и аутоматизовала интерпретација слика.

Систем за даљинско праћење усева: Како функционише?

Објављено на од стране dementievgeopard

Систем за даљинско праћење усева у прецизној пољопривреди односи се на употребу различитих технологија и алата за праћење и управљање усевима на даљину. Овај приступ користи технологије за прикупљање података, анализу и комуникацију како би се доносиле информисане одлуке о здрављу усева, наводњавању, ђубрењу и целокупном управљању фармом.

Пољопривреда није заостала ни у 21. веку где све постаје дигитално. Док читате овај чланак, неколико пољопривредника широм света већ користи технологију за обављање разних задатака на својим пољима, као што су праћење влажности биљака, стања земљишта, општег здравственог стања, температуре, па чак и многих других, коришћење сензора.

Прихватањем технологије, пољопривредници уживају у предностима тачне статистике у поређењу са старим временима када су користили нагађања и интуицију за доношење одлука. То им помаже да доносе боље процене које резултирају повећаним жетвама.

Шта је систем за праћење усева?

Праћење усева односи се на процес систематског посматрања, процене и прикупљања података о усевима током њиховог циклуса раста.

То подразумева редовно и систематско посматрање усева како би се прикупиле информације о њиховом здрављу, расту и развоју.

Његов циљ је доношење информисаних одлука у вези са праксама управљања усевима, оптимизација коришћења ресурса и максимизирање приноса. Обично укључује следеће активности:

  • Визуелни преглед
  • Фенолошка посматрања
  • Праћење земљишта
  • Праћење времена
  • Праћење засновано на сензорима
  • Анализа података

Праћењем усева, пољопривредници могу проактивно да решавају проблеме, оптимизују расподелу ресурса и доносе информисане одлуке како би побољшали укупно здравље усева, принос и профитабилност. То је суштинска компонента прецизне пољопривреде, омогућавајући пољопривредницима да практикују циљано и одрживо управљање усевима.

Паметни систем за праћење усева: Како функционише?

Његов главни циљ је да осигура да пољопривреда постане лакша и профитабилнија у поређењу са традиционалним методама. Од приказивања података о пољима па све до временских прогноза, у наставку је све што бисте можда желели да знате о даљинском праћењу усева и сродним темама.

Паметни систем за праћење усева укључује различите технологије за прикупљање, анализу и коришћење података за ефикасно управљање усевима. Ево како то обично функционише:

1. Распоређивање сензора

Систем почиње постављањем сензора на терену. Ови сензори могу да мере параметре као што су влажност земљишта, температура, влажност ваздуха, нивои хранљивих материја и интензитет светлости.

Такође могу да укључују метеоролошке сензоре за прикупљање података о падавинама, брзини ветра и сунчевом зрачењу. Сензори су стратешки постављени по пољу како би прикупили репрезентативне податке.

2. Прикупљање података

Распоређени сензори континуирано прикупљају податке са терена. То се може урадити помоћу жичних или бежичних веза.

Бежични сензори се често користе јер пружају флексибилност и једноставност примене. Прикупљени подаци се шаљу у централни систем ради даље обраде и анализе.

3. Пренос података

Бежични сензори преносе прикупљене податке до централног чворишта или гејтвеја. То се може урадити коришћењем различитих бежичних комуникационих технологија као што су мобилне мреже, Wi-Fi или наменски радио системи. Пренос података може бити у реалном времену или у редовним интервалима, у зависности од конфигурације система.

4. Складиштење и обрада података

Прикупљени подаци се чувају у бази података за даљу анализу. Напредне технике обраде података, укључујући алгоритме машинског учења и статистичке моделе, примењују се на податке како би се извукли значајни увиди и обрасци. Ова анализа помаже у идентификацији корелација, трендова и аномалија у условима усева.

5. Подршка у доношењу одлука и упозорења

На основу анализираних података, систем пружа подршку у доношењу одлука пољопривредницима или агрономима. Генерише упозорења и обавештења у вези са критичним догађајима, као што су пад нивоа влажности земљишта испод одређеног прага или присуство штеточина или болести.

Ова упозорења се достављају путем веб контролних табли, мобилних апликација или обавештења путем е-поште/СМС-а, што омогућава благовремене интервенције.

6. Визуелизација и извештавање

Систем приказује анализиране податке на начин који је једноставан за коришћење путем визуелизација и извештаја. Графикони, дијаграми и мапе се често користе за преношење информација о здрављу усева, обрасцима раста и условима животне средине. Ово помаже пољопривредницима да лако тумаче податке и доносе информисане одлуке.

7. Аутоматизација и управљање

У неким случајевима, може се интегрисати са аутоматизованим системима за наводњавање, системима за фертиригацију или машинама.

На основу прикупљених података и анализе, систем може аутоматски да контролише распореде наводњавања, прилагођава стопе примене хранљивих материја или активира мере сузбијања штеточина.

Ова интеграција омогућава доношење одлука у реалном времену, на основу података, и прецизну контролу над праксама управљања усевима.

Крајњи циљ паметног система за праћење усева је оптимизација коришћења ресурса, побољшање продуктивности усева и смањење трошкова пружањем пољопривредницима тачних и благовремених информација за доношење одлука. Коришћењем технологије, такви системи омогућавају ефикасније и одрживије праксе управљања усевима у савременој пољопривреди.

Значај система за даљинско праћење усева

Међу најважнијим задацима који се увек обављају за добре приносе је праћење усева. Пошто се биљке стално прате, то осигурава да расту у најбољим условима, а у случају било каквих аномалија, оне се благовремено исправљају, чиме се смањује разарајући предстојећи утицај.

Као пољопривредник или љубитељ пољопривреде, вреди напоменути да је тренутно неопходно очекивати боље, масивније и квалитетније жетве, јер се већина недостатака отклања довољно рано.

Од праћење усева Да би се постигла добра жетва, потребна је посебна обука. Посебна обука не значи да је потребно имати мастер или диплому, већ само разумети како координирати, пратити, па чак и процењивати добијене резултате. На тај начин ћете моћи да доносите боље одлуке на основу тачне дијагнозе и каснијег приноса најбољег квалитета.

Када се одлучите за праћење својих усева, морате знати да, поред спречавања заразе и ширења штеточина, болести, па чак и коров, увек су под контролом, стога нема разорних ефеката који смањују перформансе, па чак и квалитет финалних производа.

Да ли сте свесни да су усеви увек изложени чудним претњама сваке године због мутација и трансформација у биолошким компонентама штеточина, па обично избор једне сличне методе њиховог третирања значи да грешите и да морате сваки пут мењати тактику?

Из тог разлога, праћење усева се доживљава као озбиљан задатак који захтева већу одговорност и који не треба потцењивати.

Кад год се прате воћне усеви попут крушака, па чак и јабука, при коришћењу интегрисаног програма сузбијања штеточина, препоручљиво је не само пратити промене на дрвећу, већ и проверавати временске услове у подручју које их утиче.

Ово вам омогућава да имате листу могућих штеточина које могу представљати претњу расту дрвећа. Коришћење систематског визуелног праћења воћњака ће вам помоћи кад год желите да смањите трошкове и време од сезоне садње до сезоне бербе.

Клима и штеточине

Сумњив део анализе утицаја климе је једноставно то што се неке штеточине могу хранити њоме и касније брзо постати токсичне за усеве. У основи, у пољопривреди, многим пољопривредницима увек недостаје свести, па примећују када је прекасно када су њихови усеви већ масовно заражени штеточинама.

Бољи део овога је што штеточине увек предвидљиво реагују на климу, па се стога може смислити савршена стратегија како би се избегао нови напад штеточина и спречио њихов појава у будућности.

Упркос томе што се праћење врши све чешће, произвођачи поврћа и воћа увек мало касно сазнају за присуство штеточина или било какву претњу. То показује колико је важно пратити климатске факторе који се на крају испостављају као ранији знаци појаве и заразе штеточинама.

Праћење блок усева

Много начина се може користити за праћење усева, а један од њих је визуелно праћење коришћењем блокова који вам омогућавају да анализирате дрвеће које има сличне карактеристике на основу њихове сорте, старости, па чак и физичког стања.

Идеја која стоји иза визуелног праћења је да се имају блокови који делују као знаци и они који се могу проучавати као да су јединица, а не одвојено, јер је то начин који користе бројни пољопривредници широм света и стручњаци за хортикултуру увек имају ограничено време да прегледају сваки од блокова постављених на пољу.

важност система за даљинско праћење усева

Приликом избора најприкладнијег блока потребно је обратити одређену пажњу. То је зато што изабрани блок мора имати сву историју штеточина како би се могао применити најбољи третман и превенција за заштиту раста других стабала.

Не морате имати велику опрему, алате, па чак ни сложене методе да бисте пратили своје усеве. Један од најбољих начина је једноставно да урадите пажљив и опсежан визуелни преглед који вам омогућава да уочите различите врсте штеточине присутни у дрвећу.

Ово се увек може урадити коришћењем обичног сочива, међутим, стручњаци ће увек користити сложенију опрему као што је бинокуларни микроскоп. То им омогућава да броје, па чак и идентификују гриње и трипсе.

Температура усева

Да би се прецизно измерила температура приликом праћења усева, може се одлучити за употребу једноставног термометра након што се упозна са једноставним информацијама. Поред тога, можете се одлучити и за употребу термометра са максималном до минималном температуром који је веома уобичајен међу сеоским добављачима и забележити додатне информације.

Такође је вредно напоменути да термометар треба поставити на воћњак и осигурати да није изложен директној сунчевој светлости. Такође можете додати уређај за снимање података како бисте бележили прецизније информације о времену.

За логере података, можете одабрати и оне који имају могућност мерења температуре, кише, влажности, па чак и влажности лишћа.

Да бисте одвојили дрвеће које неће бити проучавано са оним у блоковима који ће служити као индикатори, да бисте их могли разликовати, једноставно их треба обележити акрилном бојом или чак лепљивом траком.

Примена интегрисаног управљања штеточинама гарантује насумични одабир и обележавање цветова, пупољака и плодова како би се пратило свако дрво.

Након отприлике једне до две недеље, у време када се плод развија, пољопривредници морају да проведу десет до двадесет минута за свака два и по хектара, строго управљајући обележеним плодовима, цвећем и пупољцима, тражећи знаке који би могли указивати на присуство једне или чак више штеточина у усеву.

Кад год се штеточина пронађе у усевима, то треба брзо и детаљно забележити у дневнику направљеном управо за ову врсту података.

Закључак

Сви наши стручни агрономи су професионалци у различитим гранама пољопривреде и такође су способни да пруже услуге праћења кроз спајање теренских посета са квантитативном и квалитативном проценом и системом за даљинско праћење усева у пољопривреди.

Сви ови иновативни системи су процене које су усмерене на широк спектар активности које пажљиво прате развој усева, прикупљајући податке и информације које се односе на то подручје.

Ове податке затим пажљиво анализира наш стручни тим, а затим их бележи у завршном извештају који им омогућава да помену и процене главне факторе и факторе који могу утицати на продуктивност усева.

На основу ових резултата, GeoPard вам затим може дати процењено време за жетву, као и принос усева. Ово омогућава клијентима да без проблема прате своје усеве путем најновијих сателитских снимака. Пондеришите слојеве података на датом месту без коришћења одређеног објекта.

Врсте даљинског истраживања у пољопривреди

Објављено на од стране dementievgeopard

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:

Како функционише даљинска детекција?

  • 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.

Рад сензора у пољопривреди

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.

Улога и предности даљинске детекције и ГИС-а у пољопривреди

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.

Детекција облака и сенки у пољопривреди

Објављено на од стране dementievgeopard

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.

Одређивање облака и сенки облака

 

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.

дефинишите маску облака и маску сенке

 

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.

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.

Геопард је открио да се поље делимично налази испод облака и сенки

 

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.

креирана је ВР мапа ђубрива на основу података о облацима и сенкама

 

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

 

различити спектрални индекси

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.

Растерска аналитика

Објављено на од стране dementievgeopard
NDVI са резолуцијом од 10m
NDVI са резолуцијом од 30m
зоне управљања са повећаном резолуцијом до 3 метра
зоне управљања са резолуцијом од 3 метра
NDVI са резолуцијом од 3m
3m повећана резолуција NDVI

Резолуција сателитских снимака може да варира, а најпопуларнији бесплатни провајдери имају 10m (Sentinel2) и 30m (Landsat). С времена на време такав квалитет није довољан.

Стога, ГеоПард тим прилагођава свеобухватне научне алгоритме (нпр. који се користе и у медицинској дијагностици) за пољопривредна поља како би побољшао квалитет ГеоПард растерске и векторске аналитике.

Помаже у повећању тачности ГеоПард мапа до 3-10 пута у поређењу са оригиналном резолуцијом изворног сателитског снимка. На пример, просторна резолуција ГеоПард мапе управљачких зона је ~3 м.

Ако сте узгајивач усева или пољопривредни консултант, почните да користите https://geopard.tech/ Најсавременија аналитика за ваша поља по приступачној цени.

Ако сте пружалац услуга, интегришите https://geopard.tech/ аналитику путем API-ја у вашу платформу и одмах почните да пружате вредност својим купцима.

Како читати NDVI слике?

Читање NDVI слика подразумева неколико кључних корака. Прво, треба схватити да NDVI мери здравље и снагу вегетације. Високе вредности NDVI указују на здраву и густу вегетацију, док ниске вредности указују на стресирану или ретку вегетацију.

Да бисте интерпретирали NDVI слике, упоредите скалу боја која је дата уз слику, где зелена или тамнозелена представља здраву вегетацију, а жута или црвена означавају подручја под стресом или без вегетације.

Анализирајући обрасце и варијације вредности NDVI на одређеном подручју, можете стећи увид у здравље и дистрибуцију вегетације, што помаже у задацима попут праћења усева и управљања земљиштем.

ГеоПард Агрицултуре

впЦхатИцон
впЦхатИцон

    Захтев за бесплатну ГеоПард демо/консултацију








    Кликом на дугме прихватате наше Политика приватности. Треба нам да бисмо одговорили на ваш захтев.

      Претплатите се


      Кликом на дугме прихватате наше Политика приватности

        Пошаљите нам информације


        Кликом на дугме прихватате наше Политика приватности

        Користимо колачиће како бисмо вам пружили најбоље искуство прегледања, персонализовали садржај нашег сајта, анализирали његов саобраћај и приказивали вам релевантне рекламе.
        Погледајте наше Политика приватности за више информација.

        Прихвати све