Категорія: Дистанційне зондування

Ласкаво просимо до розділу “Дистанційне зондування в сільському господарстві” нашого вебсайту! Тут ми пропонуємо вичерпний посібник про те, як ця технологія революціонізує сільськогосподарську галузь.

Ця технологія передбачає використання датчиків та зображень для збору даних про поверхню Землі без фізичного дотику до неї. У сільському господарстві ця технологія стає дедалі важливішою для надання точної та своєчасної інформації про стан сільськогосподарських культур, вологість ґрунту та оцінки врожайності.

У нашому розділі “Дистанційне зондування в сільському господарстві” ви знайдете безліч інформації про різні типи дистанційного зондування, що використовуються в сільському господарстві, такі як супутники, дрони та наземні датчики. Ми також обговоримо його різні застосування, включаючи картографування сільськогосподарських культур, виявлення хвороб та точне землеробство.

Наша команда експертів ретельно підібрала добірку статей, тематичних досліджень та дослідницьких робіт, які висвітлюють переваги та проблеми використання технології дистанційного зондування в сільському господарстві. Ми також надаємо інформацію про останні тенденції та розробки в цій галузі, включаючи нові сенсорні технології та методи аналізу даних.

Посібник та оновлення з дистанційного зондування

Незалежно від того, чи ви фермер, дослідник чи фахівець галузі, цей розділ – ідеальне місце, щоб дізнатися більше про цю захопливу та швидко розвиваючуся галузь. Приєднуйтесь до нас у цій подорожі, щоб дослідити, як технології дистанційного зондування змінюють майбутнє сільського господарства.

Оптимізація використання азоту в твердій пшениці за допомогою стратегій на основі карт NNI та NDVI

Опубліковано на від Muhammad Farjad

Тверда пшениця, наріжний камінь середземноморського сільського господарства і найважливіша культура для виробництва макаронних виробів, стикається з нагальною проблемою: нераціональне використання азотних добрив.

Хоча азот необхідний для максимізації врожайності, його надмірне застосування має жахливі екологічні наслідки, включаючи забруднення ґрунтових вод, викиди парникових газів та деградацію ґрунтів.

Революційне чотирирічне дослідження (2018-2022 рр.), проведене в Асціано, Італія, і опубліковане в Європейському агрономічному журналі, мало на меті вирішити цю кризу шляхом ретельного порівняння традиційного управління азотом з передовими методами точного землеробства.

Дослідження було зосереджено на трьох супутникових стратегіях - індексі азотного живлення (NNI), пропорційному NDVI (NDVIH) та компенсаційному NDVI (NDVIL) - у порівнянні з традиційним рівномірним внесенням азоту. Отримані результати не лише розкривають шлях до сталого вирощування твердої пшениці, але й з надзвичайною точністю визначають економічні та екологічні компроміси кожного методу.

Методологія: Точне землеробство зустрічається з супутниковими технологіями

Експеримент розгортався протягом чотирьох послідовних вегетаційних сезонів на пагорбах Тоскани, регіону, що є символом середземноморського вирощування пшениці. Дослідники розділили тестові поля на ділянки, на яких застосовували чотири різні стратегії внесення азоту.

Традиційний підхід “фіксованої норми” відповідав регіональним агрономічним рекомендаціям і передбачав внесення 150 кг азоту на гектар щорічно. На противагу цьому, прецизійні методи використовували супутникові знімки Sentinel-2 - місії Європейського космічного агентства, що надає мультиспектральні дані з високою роздільною здатністю (10 метрів), щоб адаптувати внесення азоту в просторі та часі.

Стратегія NNI вирізнялася тим, що вона розраховувала азотний статус сільськогосподарських культур у реальному часі за допомогою перевіреного алгоритму, який інтегрує індекс листкової поверхні та оцінки біомаси. NDVIH розподіляв азот пропорційно на основі щільності рослинності (нормалізований різницевий вегетаційний індекс), тоді як NDVIL застосував компенсаційний підхід, спрямовуючи додатковий азот у зони з низьким рівнем рослинності.

NNI перевершує традиційні стратегії та стратегії на основі NDVI

За період дослідження метод NNI продемонстрував безпрецедентну ефективність. Він дозволив скоротити використання азоту на 20%, вносячи лише 120 кг на гектар порівняно з традиційними 150 кг, зберігаючи при цьому статистично еквівалентну врожайність зерна на рівні 4,8 т/га порівняно з 4,7 т/га за фіксованої норми внесення добрив.

Вміст білка - критично важливий показник якості для кінцевого використання твердої пшениці в макаронних виробах - досяг 13,2% за допомогою NNI, що трохи перевищує показник традиційного методу 12,5%.

Цей незначний приріст білка призвів до значних промислових переваг: тісто, виготовлене з NNI-оптимізованої пшениці, показало W-індекс (показник міцності клейковини) 280, що значно перевищує 240, які спостерігаються у звичайної пшениці.

Такі покращення стали можливими завдяки здатності NNI синхронізувати доступність азоту зі стадіями розвитку культури, забезпечуючи оптимальний розподіл поживних речовин під час наливу зерна.

Приховані витрати підходів на основі NDVI

Стратегії, засновані на NDVI, хоча і були інноваційними, виявили критичні обмеження. Пропорційний підхід NDVIH, який розподіляє азот на основі зеленого кольору пологу, збільшує вміст білка до 13,81 т/га, але зменшує врожайність до 4,5 т/га - на 61 т/га менше порівняно з NNI.

Цей парадокс виник через надмірне внесення добрив у вже багатих на азот зонах, де надмірний вегетативний ріст відволікав енергію від виробництва зерна.

Компенсаційний метод NDVIL, розроблений для підвищення врожайності на проблемних ділянках, дозволив отримати найвищу врожайність (5,1 т/га), але за високу екологічну ціну: він потребував 160 кг азоту на гектар, що призвело до різкого збільшення викидів закису азоту на 33% (1,4 кг CO2-еквіваленту на кг зерна) порівняно з 0,8 кг при використанні NNI.

Ці викиди мають велике значення - закис азоту має в 265 разів більший потенціал глобального потепління, ніж вуглекислий газ протягом століття.

З економічної точки зору NNI виявилася беззаперечним переможцем. Фермери, які застосовували цю стратегію, отримали чистий прибуток у розмірі 220 євро з гектара, що на 121 т/га більше, ніж при використанні традиційного методу (196 євро). Ця перевага зумовлена двома факторами: зниженням витрат на добрива (98 євро/га проти 123 євро/га) та преміальною ціною на зерно з високим вмістом протеїну.

У дослідженні було запроваджено новий показник “соціальних витрат” - комплексний вимір шкоди довкіллю, впливу на здоров'я населення від забруднення води та довгострокової деградації ґрунтів. Соціальні витрати NNI склали 42 євро на гектар, порівняно з 60 євро у традиційному сільському господарстві. Проміжні витрати NDVIH та NDVIL становили 58 та 55 євро відповідно, що відображає незбалансований розподіл азоту.

Якщо заглибитися в екологічні показники, то ефективність використання азотних добрив (NfUE) - відсоток внесеного азоту, перетвореного на врожайне зерно - досягла 65% при використанні NNI, що є значним покращенням порівняно з ефективністю 52% при використанні традиційних методів. Цей стрибок призвів до зменшення вимивання нітратів на 18%, що захистило місцеві водоносні горизонти від забруднення.

Протягом чотирирічного дослідження поля під NNI втрачали лише 12 кг азоту на гектар щорічно внаслідок вимивання, порівняно з 22 кг на звичайних ділянках. Для порівняння, Директива ЄС щодо нітратів передбачає, що концентрація нітратів у ґрунтових водах не повинна перевищувати 50 мг/л - цей поріг було перевищено на 301 тис. га звичайних ділянок, але лише на 81 тис. га ділянок, що обробляються за технологією NNI.

Масштабування НСІ: виклики та політичні втручання

Дослідження також висвітлило приховані кліматичні переваги. Використовуючи методологію оцінки життєвого циклу (ОЖЦ), команда підрахувала, що вуглецевий слід NNI становить 0,8 кг CO2-еквіваленту на кілограм зерна, що на 33% менше, ніж у традиційному сільському господарстві, де цей показник становить 1,2 кг.

Це скорочення відбулося насамперед завдяки зменшенню викидів від виробництва добрив (вдалося уникнути 1,2 кг CO2-екв/кг N) та зменшенню викидів закису азоту з ґрунтів. Якщо масштабувати його на 2,4 мільйона гектарів сільськогосподарських угідь в ЄС, де вирощують тверду пшеницю, то широке впровадження NNI може скоротити щорічні викиди на 960 000 метричних тонн CO2-еквіваленту, що еквівалентно усуненню з доріг 208 000 автомобілів.

Однак дослідження застерігає від того, щоб розглядати точне землеробство як панацею. Успіх методу NNI залежить від безперервного доступу до високоякісних супутникових даних і передової техніки, здатної працювати зі змінною швидкістю внесення добрив і заповнювати прогалини в інфраструктурі в регіонах, що розвиваються.

Наприклад, супутники Sentinel-2 повторно відвідують кожну точку кожні п'ять днів, але хмарність під час критичних стадій росту може порушити збір даних. Крім того, алгоритми вимагають калібрування до місцевих умов; у цьому дослідженні порогові значення NNI були точно налаштовані для середземноморського клімату, що дозволило досягти точності прогнозування азотного статусу на рівні 92%.

Застосування моделі в посушливих регіонах або на важких глинистих ґрунтах без повторного калібрування може знизити точність до 70-75%.

Людський фактор виявляється не менш важливим. Фермери, які переходять на NNI, потребують навчання для інтерпретації спектральних індексів - наприклад, розуміння того, що значення NDVI вище 0,7 часто сигналізують про надмірну рослинність і вимагають зменшення внесення азоту.

За оцінками дослідницької групи, підвищення рівня обізнаності фермерів щодо прецизійних інструментів на 101ТП3Т може підвищити NfUE на 4-6 відсоткових пунктів. Політичні втручання, ймовірно, виявляться дуже важливими: субсидування ґрунтових датчиків, фінансування семінарів під керівництвом агрономів і заохочення кооперативів до спільного використання техніки може демократизувати доступ до них.

Забігаючи наперед, зазначимо, що наслідки дослідження виходять далеко за межі твердої пшениці. Система NNI, адаптована до таких культур, як кукурудза або рис, може вирішити проблему 60 мільйонів тонн надлишкового азоту, що вносяться у світі щороку, що є ключовим завданням Цілей сталого розвитку ООН.

Попередні випробування на ячмінних полях Іспанії показали подібну стабільність врожайності при внесенні на 18% менше азоту, що свідчить про можливість застосування між культурами. Для дослідників інтеграція машинного навчання з супутниковими даними є багатообіцяючою перспективою: ранні моделі тепер можуть прогнозувати потребу в азоті з точністю 95% за 30 днів до внесення, що дозволяє здійснювати проактивне, а не реактивне управління.

Висновок

Насамкінець, це дослідження виходить за межі академічних кіл, пропонуючи план узгодження продуктивності сільського господарства зі здоров'ям планети.

Зменшуючи використання азоту на 201 т/га, збільшуючи прибутки фермерів на 121 т/га та скорочуючи викиди парникових газів на третину, метод NNI демонструє, що сталість та прибутковість не є взаємовиключними. Оскільки зміна клімату посилює посухи та дестабілізує вегетаційні періоди, такі точні стратегії виявляться незамінними.

Тепер завдання полягає в тому, щоб перетворити це наукове обґрунтування на практичні дії - через реформування політики, технологічну демократизацію та зміну парадигми в тому, як ми розглядаємо добрива: не як тупий інструмент, а як високоточний інструмент у пошуках продовольчої безпеки.

Посилання: Fabbri, C., Delgado, A., Guerrini, L., & Napoli, M. (2025). Стратегії точного внесення азотних добрив для твердої пшениці: оцінка сталості підходів на основі карт NNI та NDVI. Європейський журнал агрономії, 164, 127502.

Дистанційне зондування революціонізує моніторинг нікотину в сигарному листі

Опубліковано на від Muhammad Farjad

Новаторське дослідження використовує гіперспектральну візуалізацію БПЛА та машинне навчання для точної оцінки рівня нікотину в листі сигар.

Нещодавні досягнення в аерогіперспектральній візуалізації в поєднанні з машинним навчанням революціонізували моніторинг нікотину в листі сигар. Цей передовий підхід підвищує точність оцінки, водночас надаючи цінну інформацію для тютюнової промисловості, де хімічний склад має вирішальне значення для якості.

Під керівництвом Тяня та ін. з Сичуанського сільськогосподарського університету дослідники прагнули подолати обмеження традиційних ручних перевірок якості, яким часто бракує точності та ефективності. Їхнє дослідження, опубліковане 2 лютого 2025 року, виявляє сильну кореляцію між використанням азотних добрив, рівнем вологості та концентрацією нікотину, що підкреслює важливість своєчасних та точних методів моніторингу.

Дослідження проводилося з травня по вересень 2022 року на базі сучасних сільськогосподарських досліджень університету, де дослідники використовували безпілотні літальні апарати (БПЛА), оснащені гіперспектральними камерами, для зйомки спектрів відбиття листя 15 різних сортів сигарного листя за різних обробок азотом.

Їхні результати виявили пряму кореляцію між внесенням азотних добрив та рівнем нікотину в листі сигари. “Зі збільшенням норми внесення азотних добрив вміст нікотину в листі сигари збільшувався”, – заявили автори, підкреслюючи вплив сільськогосподарських практик на якість продукції.

Для покращення якості даних гіперспектральних зображень, зібраних БПЛА, у дослідженні використовувалися методи попередньої обробки, такі як багатовимірна корекція розсіювання, стандартне нормальне перетворення та згладжування згортки Савіцького-Голея. Потім для розробки прогностичних моделей, здатних точно оцінювати вміст нікотину, були застосовані передові алгоритми машинного навчання, включаючи регресію часткових найменших квадратів (PLSR) та нейронні мережі зворотного поширення.

Найефективнішою визначеною моделлю була модель MSC-SNV-SG-CARS-BP, яка досягла точності тестування зі значеннями R² приблизно 0,797 та середньоквадратичною помилкою (RMSE) 0,078. “Модель MSC-SNV-SG-CARS-BP має найкращу прогностичну точність щодо вмісту нікотину”, – зазначили автори, позиціонуючи її як перспективний інструмент для майбутніх досліджень та застосувань у точному землеробстві.

Використовуючи дистанційне зондування для аналізу спектральних властивостей листя сигари, фермери та виробники можуть швидко та неруйнівно оцінювати якість врожаю, що дозволяє приймати більш обґрунтовані рішення щодо виробництва та ланцюга постачання. Такий підхід пропонує широке охоплення за низьких операційних витрат, водночас забезпечуючи узгодженість даних, зменшуючи залежність від людського фактору.

Інтеграція гіперспектральної візуалізації та машинного навчання має потенціал трансформувати традиційне вирощування тютюну, не лише покращуючи якість нікотину, але й сприяючи сталому та ефективному розвитку сільськогосподарських практик. Дослідники наголошують на необхідності постійного вдосконалення цих технологій та їх адаптації для різних сортів тютюну та інших культур.

Майбутні дослідження будуть зосереджені на оптимізації умов експлуатації БПЛА для отримання спектральних даних найвищої якості, враховуючи такі змінні, як висота польоту, умови освітлення та зниження шуму. Врахування цих факторів має вирішальне значення, оскільки сільськогосподарські практики розвиваються для задоволення потреб ринку, надаючи пріоритет екологічній стійкості.

Це дослідження підкреслює синергію між технологіями та сільськогосподарською наукою, підкреслюючи зростаюче впровадження інноваційних методів для покращення якості продукції. Дослідники виступають за ширше застосування гіперспектрального зондування в сільському господарстві, посилюючи роль технологій у підвищенні врожайності, ефективності та екологічної відповідальності.

Джерела: https://www.nature.com/articles/s41598-025-88091-4

Підхід до об'єднання даних дистанційного зондування для моніторингу деградації лісів: нове дослідження

Опубліковано на від Muhammad Farjad

В умовах глобальної зміни клімату та зростання людської діяльності ліси в усьому світі знаходяться під загрозою з боку різних шкідників, патогенів та хвороб. Ці загрози ставлять під загрозу здоров'я, стійкість та продуктивність як природних лісів, так і лісових насаджень.

Ефективне управління цими проблемами вимагає раннього виявлення та вжиття заходів, що є складним завданням на великих територіях. Визнаючи важливість цього, дослідники розробили нові технології на основі даних спостереження Землі для моніторингу та управління деградацією лісів.

Нещодавнє дослідження представляє підхід на основі машинного навчання для виявлення пошкоджених лісів з використанням зображень дистанційного зондування з відкритого коду Sentinel-2, що підтримуються даними Google Earth. Цей підхід спеціально зосереджений на бореальних лісах, уражених короїдом Polygraphus proximus Blandford.

У дослідженні використовувалося поєднання зображень дистанційного зондування та алгоритмів машинного навчання для виявлення та оцінки пошкоджень лісів. Ось короткий виклад їхньої методології та висновків:

  • Анотація зображень та розробка алгоритму: Дослідники почали з анотування зображень у каналах, що відповідають природному сприйняттю кольорів (червоний, зелений та синій), доступному в Google Earth. Потім вони застосували глибокі нейронні мережі у двох постановках задач: семантична сегментація та детекція.
  • Результати експерименту: Завдяки своїм експериментам дослідники розробили модель, яка кількісно оцінює зміни в цільових об'єктах з високою точністю. Модель досягла балу F1 84.56%, що ефективно визначає кількість пошкоджених дерев та оцінює площі, зайняті засохлими насадженнями.
  • Інтеграція із зображеннями Sentinel-2: Маски пошкоджень, отримані з зображень високої роздільної здатності, були інтегровані із зображеннями Sentinel-2 середньої роздільної здатності. Ця інтеграція досягла точності 81.26%, що робить рішення придатним для систем оперативного моніторингу. Це вдосконалення пропонує швидкий та економічно ефективний метод виявлення пошкоджених лісів у регіоні.
  • Унікальний анотований набір даних: Крім того, дослідники склали унікальний анотований набір даних для виявлення лісових ділянок, пошкоджених жуком-поліграфологом у досліджуваному регіоні. Цей набір даних є безцінним для майбутніх досліджень та моніторингу.

Раннє виявлення та кількісна оцінка деградації лісів за допомогою цього підходу об'єднання даних дистанційного зондування має значні перспективи для стратегій управління лісами та їх збереження. Забезпечуючи своєчасне вжиття заходів, такі технології можуть допомогти обмежити поширення шкоди та підтримувати практики сталого управління лісами.

Хоча повний текст статті з детальним описом цього дослідження ще не опубліковано, цей ранній реферат підкреслює потенціал інтеграції даних дистанційного зондування з передовими методами машинного навчання для вирішення актуальної проблеми деградації лісів. Оскільки ці технології продовжують розвиватися, вони відіграватимуть вирішальну роль у захисті наших лісів від зростаючих загроз, що виникають через зміну клімату та діяльність людини.

Слідкуйте за повною публікацією цього новаторського дослідження, яке, безсумнівно, надасть подальше розуміння та застосування в галузі управління лісами.

Джерело: https://www.frontiersin.org/journals/environmental-science/articles/10.3389/fenvs.2024.1412870/abstract

Картування засолених ґрунтів світу за допомогою технологій дистанційного зондування

Опубліковано на від Muhammad Farjad

Команда дослідників створила метод, який вимірює вміст солі в ґрунті по всій земній кулі з вражаючою точністю, аж до 10 метрів. Це вдосконалення відповідає критичній потребі в точній оцінці засоленості ґрунту, що є важливою проблемою, що впливає на продуктивність сільського господарства та здоров'я ґрунту в усьому світі.

Засолення ґрунту, вид деградації земель, впливає на понад 1 мільярд гектарів по всьому світу, завдаючи шкоди сільськогосподарській продуктивності та здоров'ю навколишнього середовища. Попередні зусилля з картографування засолення ґрунту стикалися з труднощами через низьку деталізацію доступних наборів даних та труднощі у відображенні постійних змін рівня засолення ґрунту.

Визнаючи ці проблеми, дослідницька група вирішила створити модель, яка використовує зображення Sentinel-1/2, кліматичні дані, інформацію про рельєф місцевості та передові алгоритми машинного навчання. Їхньою метою було оцінити вміст солей у ґрунті у п'яти кліматичних регіонах.

Результати були опубліковані 28 березня 2024 року в журналі «Journal of Remote Sensing». Це дослідження представляє інновацію, яка ефективно поєднує кутові спіральні канали з періодичними масивами стиснення-розширення.

Оцінка глобальної солоності ґрунту на глибині 10 м за допомогою багатоджерельного дистанційного зондування

В основі цих зусиль лежить інтеграція даних різних технологій дистанційного зондування, зокрема складних супутників Sentinel-1/2, у поєднанні зі стратегічним використанням алгоритмів машинного навчання. Такий підхід призвів до розробки вдосконаленої моделі, здатної точно картографувати засоленість ґрунту з надзвичайною точністю — роздільною здатністю 10 метрів, навіть у різних кліматичних умовах.

Цей новаторський метод виводить нас далеко за межі попередніх зусиль, які були обмежені їхньою нижчою роздільною здатністю та вужчою спрямованістю на аналіз солоності ґрунту. Наша віддана дослідницька команда зібрала величезний набір даних, що охоплює глобальні кліматичні закономірності, точні вимірювання солоності ґрунту на рівні землі та широкий спектр геопросторових змінних.

Завдяки використанню алгоритму «Випадкового лісу» модель не лише чудово прогнозує засоленість ґрунту з надзвичайною точністю, але й проливає світло на ключову роль, яку відіграють клімат, рівень ґрунтових вод та індекси солоності у формуванні ландшафтів засоленості ґрунту. Цей прогрес знаменує собою крок уперед у нашій здатності контролювати та керувати здоров'ям ґрунту в глобальному масштабі.

Професор Чжоу Ши, головний дослідник, зазначив: “Це дослідження є значним кроком у нашій здатності оцінювати та вирішувати проблему засоленості ґрунтів у глобальному масштабі. Інтегруючи супутникові знімки з машинним навчанням, ми тепер можемо точно визначити засолені ґрунти з неперевершеною точністю та деталізацією, що забезпечує безцінну інформацію для сталого землекористування та сільськогосподарської практики”.”

Найновіше дослідження дозволило створити карту глобальної засоленості ґрунтів високої роздільної здатності. Ця карта є цінним інструментом як для вчених, політиків, так і для фермерів. Вона допомагає їм ефективно вирішувати проблеми засоленості ґрунтів. Визначаючи ділянки з високою засоленістю, вони можуть вживати цілеспрямованих заходів для відновлення здоров'я ґрунту.

Крім того, воно підтримує впровадження сталих сільськогосподарських практик та допомагає в плануванні стратегій управління ресурсами. Більше того, методологія, що використовується в цьому дослідженні, встановлює новий стандарт моніторингу навколишнього середовища з потенційним застосуванням в інших оцінках деградації земель.

Більше інформаціїНан Ван та ін., Оцінка глобальної солоності ґрунту на глибині 10 м з використанням багатоджерельного дистанційного зондування, Журнал дистанційного зондування (2024). DOI: 10.34133/remotesensing.0130

Автоматизоване очищення та калібрування даних про врожайність

Опубліковано на від Muhammad Farjad

Автоматизоване очищення та калібрування даних про врожайність (AYDCC) – це процес, який використовує алгоритми та моделі для виявлення та виправлення помилок у даних про врожайність, таких як викиди, прогалини або відхилення. AYDCC може покращити якість та надійність даних про врожайність, що може призвести до кращого розуміння та рекомендацій для фермерів.

Вступ до даних про врожайність

Дані про врожайність є одним із найважливіших джерел інформації для фермерів у 21 столітті. Це дані, зібрані з різної сільськогосподарської техніки, такої як комбайни, сівалки та збиральні комбайни, які вимірюють кількість та якість врожаю, виробленого на певному полі чи в певній місцевості.

Це має величезне значення з кількох причин. По-перше, це допомагає фермерам приймати обґрунтовані рішення. Озброєні детальними даними про врожайність, фермери можуть удосконалити свою практику для максимізації продуктивності.

Наприклад, якщо певне поле постійно дає низькі врожаї, фермери можуть дослідити основні причини, такі як стан ґрунту або проблеми з зрошенням, і вжити коригувальних заходів.

Крім того, це дає змогу проводити точне землеробство. Відображаючи зміни в продуктивності сільськогосподарських культур на своїх полях, фермери можуть адаптувати свої методи внесення ресурсів, таких як добрива та пестициди, до конкретних регіонів. Такий цілеспрямований підхід не лише оптимізує використання ресурсів, але й зменшує вплив на навколишнє середовище.

За даними Продовольчої та сільськогосподарської організації ООН (ФАО), світове сільськогосподарське виробництво має зрости на 601 т/3 т до 2050 року, щоб задовольнити зростаючий попит на продукти харчування. Дані про врожайність, завдяки своїй ролі у підвищенні продуктивності сільськогосподарських культур, відіграють важливу роль у досягненні цієї мети.

Крім того, у Бразилії фермер, який вирощував сою, використовував дані про врожайність разом із даними відбору проб ґрунту для створення карт зі змінними нормами добрив для своїх полів. Він застосовував різні норми добрив залежно від родючості ґрунту та потенціалу врожайності кожної зони.

Він також використовував дані про врожайність, щоб порівняти різні сорти сої та вибрати найкращі для своїх умов. В результаті він збільшив свою середню врожайність на 121 т/3 т та зменшив витрати на добрива на 151 т/3 т.

Аналогічно, в Індії фермер, що вирощує рис, також використовував набори даних про врожайність разом із даними про погоду для коригування графіка поливу своїх полів. Він контролював рівень вологості ґрунту та режим опадів за допомогою датчиків та супутникових знімків.

розуміння та використання даних про врожайність

Він також використовував його для порівняння різних сортів рису та вибору найкращих для своїх умов. В результаті він збільшив свою середню врожайність на 101 т/3 тонни та зменшив споживання води на 201 т/3 тонни.

Незважаючи на свої переваги, дані про врожайність все ще стикаються з деякими труднощами з точки зору їхньої розробки та впровадження. Деякі з цих труднощів:

  • Якість даних: Його точність і надійність залежать від якості датчиків, калібрування обладнання, методів збору даних, а також методів обробки та аналізу даних. Низька якість даних може призвести до помилок, упередженостей або невідповідностей, які можуть вплинути на достовірність і корисність даних.
  • Доступ до даних: Наявність та доступність даних про врожайність залежать від доступу до сільськогосподарської техніки, датчиків, пристроїв зберігання даних та платформ даних, а також від права власності на них. Відсутність доступу або права власності може обмежувати можливості фермерів збирати, зберігати, обмінюватися або використовувати власні дані.
  • Конфіденційність даних: Його безпека та конфіденційність залежать від захисту та регулювання даних фермерами, виробниками техніки, постачальниками даних та користувачами даних. Відсутність захисту або регулювання може призвести до несанкціонованого або неетичного використання даних, такого як крадіжка, маніпуляції або експлуатація.
  • Грамотність даних: Розуміння та використання даних про врожайність залежать від навичок та знань фермерів, консультантів, радників та дослідників. Брак навичок або знань може перешкоджати здатності цих учасників ефективно інтерпретувати, передавати або застосовувати дані.
збір наборів даних за допомогою сільськогосподарської техніки, такої як комбайни

Тому, щоб подолати ці проблеми та реалізувати весь потенціал даних про врожайність, важливо їх очищувати та калібрувати.

Вступ до очищення та калібрування даних про врожайність

Дані про врожайність є цінним джерелом інформації для фермерів та дослідників, які хочуть аналізувати продуктивність сільськогосподарських культур, визначати зони управління та оптимізувати прийняття рішень. Однак, вони часто потребують очищення та калібрування для забезпечення їхньої надійності та точності.

Калібрування “YieldDataset” – це функціональність, яка коригує розподіл значень відповідно до математичних принципів, підвищуючи загальну цілісність даних. Це підвищує якість прийняття рішень і робить набір даних цінним для подальшого поглибленого аналізу.

Модуль очищення та калібрування врожайності GeoPard

GeoPard зробив можливим очищення та виправлення наборів даних про врожайність за допомогою свого модуля Yield Clean-Calibration.

Ми зробили підвищення якості ваших наборів даних про врожайність простішим, ніж будь-коли, надаючи фермерам можливість приймати рішення на основі даних, на які ви можете покластися.

GeoPard - Очищення та калібрування врожайності, подібно до зон потенціалу поля

Після калібрування та очищення отриманий набір даних про врожайність стає однорідним, без викидів або різких змін між сусідніми геометріями.

З нашим новим модулем ви можете:

Виберіть опцію, щоб продовжити
Виберіть опцію, щоб продовжити
  • Видалення пошкоджених, перекриваючихся та невідповідних точок даних
  • Калібрування значень врожайності на кількох машинах
  • Розпочніть калібрування лише кількома клацаннями миші (що спрощує взаємодію з користувачем) або запустіть пов'язану кінцеву точку GeoPad API
Автоматизоване калібрування очищення даних врожайності за допомогою GeoPard (1)
Автоматизоване калібрування очищення даних врожайності за допомогою GeoPard (2)
Автоматизоване калібрування очищення даних врожайності за допомогою GeoPard (3)
Автоматизоване калібрування очищення даних врожайності за допомогою GeoPard (4)
Автоматизоване калібрування очищення даних врожайності за допомогою GeoPard (5)
Автоматизоване калібрування очищення даних врожайності за допомогою GeoPard (6)
Автоматизоване калібрування очищення даних врожайності за допомогою GeoPard (7)

Деякі з найпоширеніших випадків використання автоматизованого очищення та калібрування даних про врожайність включають:

  • Синхронізація даних, коли кілька комбайнів працювали одночасно або протягом кількох днів, забезпечуючи узгодженість.
  • Збільшення однорідності та точності набору даних шляхом згладжування варіацій.
  • Видалення шуму даних та зайвої інформації, яка може затьмарити аналітичні дані.
  • Усунення поворотів або аномальних геометрій, які можуть спотворювати фактичні закономірності та тенденції в галузі.

На зображенні нижче ви можете побачити поле, де одночасно працювали 15 комбайнів. На ньому показано, як оригінальний набір даних про врожайність та покращений набір даних після калібрування за допомогою модуля калібрування врожайності GeoPard виглядають досить по-різному та легко зрозуміти.

Різниця між оригінальним та покращеним набором даних про врожайність за допомогою калібрувального модуля GeoPard

Чому важливо чистити та калібрувати?

Дані про врожайність збираються за допомогою моніторів врожайності та датчиків, прикріплених до комбайнів. Ці пристрої вимірюють масову витрату та вміст вологи в зібраній культурі та використовують GPS-координати для геоприв’язки даних.

Однак ці вимірювання не завжди точні або послідовні через різні фактори, які можуть впливати на продуктивність обладнання або умови вирощування культури. Деякі з цих факторів:

1. Варіації обладнання: Сільськогосподарська техніка, така як комбайни та збиральні комбайни, часто має притаманні відмінності, які можуть призвести до розбіжностей у зборі даних. Ці відмінності можуть включати різницю в чутливості датчиків або калібруванні техніки.

Наприклад, деякі монітори врожайності можуть використовувати лінійну залежність між напругою та масовою витратою, тоді як інші можуть використовувати нелінійну. Деякі датчики можуть бути чутливішими до пилу або бруду, ніж інші. Ці коливання можуть спричиняти розбіжності в даних про врожайність на різних машинах або полях.

Приклад 1 Розвороти, зупинки, використання половинної ширини обладнання
Приклад 1 Розвороти, зупинки, використання половинної ширини обладнання
Приклад 2. Розвороти, зупинки, використання половинної ширини обладнання
Приклад 2. Розвороти, зупинки, використання половинної ширини обладнання

2. Фактори навколишнього середовища: Погодні умови, типи ґрунту та топографія відіграють значну роль у врожайності сільськогосподарських культур. Якщо ці фактори навколишнього середовища не враховувати, вони можуть вносити шум та неточності в дані про врожайність.

Наприклад, піщані ґрунти або круті схили можуть призвести до нижчої врожайності, ніж суглинні ґрунти або рівнинна місцевість. Так само райони з вищою щільністю посівів можуть мати вищу врожайність, ніж райони з нижчою щільністю.

3. Неточності датчиків: Датчики, попри їхню точність, не є безпомилковими. З часом вони можуть дрейфувати, надаючи неточні показники, якщо їх не калібрувати регулярно.

Наприклад, несправний тензодатчик або нещільно з'єднана проводка можуть призвести до неточних показників масової витрати. Брудний або пошкоджений датчик вологості може видавати помилкові значення вмісту вологи. Неправильна назва поля або ідентифікатор, введені оператором, можуть призначити дані про врожайність неправильному файлу поля.

Ці фактори можуть призвести до появи наборів даних із шумом, помилками або суперечностями. Якщо ці дані не очищати та не калібрувати належним чином, це може призвести до помилкових висновків або рішень.

Наприклад, використання неочищених даних про врожайність для створення карт врожайності може призвести до помилкової ідентифікації високо- або низьковрожайних ділянок у межах поля.

Чому важливо очищати та калібрувати набір даних про врожайність

Використання некаліброваних наборів даних про врожайність для порівняння врожайності на різних полях або за різними роками може призвести до несправедливих або неточних порівнянь. Використання неочищених або некаліброваних даних про врожайність для розрахунку балансу поживних речовин або витрат на сільськогосподарські культури може призвести до надмірного або недостатнього внесення добрив чи пестицидів.

Тому важливо виконати очищення та калібрування даних про врожайність, перш ніж використовувати їх для будь-якого аналізу або прийняття рішень. Очищення наборів даних про врожайність – це процес видалення або виправлення будь-яких помилок чи шуму в необроблених даних про врожайність, зібраних моніторами та датчиками врожайності.

Автоматизовані методи очищення та калібрування даних про врожайність

Саме тут стають у пригоді автоматизовані методи очищення даних. Автоматизовані методи очищення даних – це методи, які можуть виконувати завдання очищення даних без або з мінімальним втручанням людини.

Налаштуйте крок калібрування
Автоматизовані методи очищення та калібрування

Автоматизовані методи очищення даних можуть заощадити час і ресурси, зменшити кількість людських помилок і підвищити масштабованість і ефективність очищення даних. Деякі поширені автоматизовані методи очищення даних про врожайність:

1. Виявлення викидів: Викиди – це точки даних, які суттєво відхиляються від норми. Автоматизовані алгоритми можуть виявляти ці аномалії, порівнюючи точки даних зі статистичними показниками, такими як середнє значення, медіана та стандартне відхилення.

Наприклад, якщо набір даних про врожайність показує винятково високу врожайність для певного поля, алгоритм виявлення відхилень може позначити це для подальшого дослідження.

2. Зменшення шуму: Шум у даних про врожайність може виникати з різних джерел, включаючи фактори навколишнього середовища та неточності датчиків.

Автоматизовані методи зменшення шуму, такі як алгоритми згладжування, фільтрують нестабільні коливання, роблячи дані стабільнішими та надійнішими. Це допомагає виявити справжні тенденції та закономірності в даних.

3. Імпутація данихВідсутність даних є поширеною проблемою в наборах даних про врожайність. Методи імпутації даних автоматично оцінюють та заповнюють відсутні значення на основі закономірностей та зв'язків у даних.

Наприклад, якщо датчик не може записувати дані протягом певного періоду часу, методи імпутації можуть оцінити відсутні значення на основі суміжних точок даних.

Отже, автоматизовані методи очищення даних слугують охоронцями якості даних, гарантуючи, що набори даних про врожайність залишаються надійним та цінним активом для фермерів у всьому світі.

Крім того, існує безліч зручних інструментів та комп’ютерних програм, які можуть автоматично очищати та коригувати дані про врожайність, і GeoPard є одним із них. Модуль очищення та калібрування врожайності GeoPard, разом із подібними рішеннями, надзвичайно важливий для забезпечення точності та надійності даних.

GeoPard - Очищення та калібрування врожаю - 3 комбайни

Висновок

Автоматизоване очищення та калібрування даних про врожайність (AYDCC) є важливим у точному землеробстві. Воно забезпечує точність даних про врожайність, усуваючи помилки та підвищуючи якість, дозволяючи фермерам приймати обґрунтовані рішення. AYDCC вирішує проблеми з даними та використовує автоматизовані методи для отримання достовірних результатів. Такі інструменти, як модуль очищення та калібрування врожайності GeoPard, спрощують цей процес для фермерів, сприяючи ефективним та продуктивним методам ведення сільського господарства.

Застосування (ГІС) геоінформатики в сільському господарстві

Опубліковано на від Muhammad Farjad

Геоінформатика (ГІС) усуває розрив між просторовими даними та процесом прийняття рішень у сільському господарстві, дозволяючи фермерам оптимізувати використання ресурсів, мінімізуючи вплив на навколишнє середовище. Цей технологічний підхід допомагає адаптувати методи точного землеробства до конкретних польових умов, тим самим підвищуючи продуктивність та ефективність.

Геоінформатика в сільському господарстві

Аналізуючи точну просторову інформацію, таку як мінливість ґрунту, вміст вологи та поширення шкідників, фермери можуть робити обґрунтований вибір, гарантуючи, що кожна ділянка їхніх земель отримає саме ту обробку, яка їй потрібна.

Останні дані показують, що ця технологія широко використовується, понад 70% ферм використовують її в тій чи іншій якості. Інтеграція геопросторових даних стає стандартною практикою в процесах прийняття рішень у різних галузях промисловості, від дрібномасштабного натурального господарства до великих комерційних операцій.

Фермери можуть стежити за своїми посівами в режимі реального часу за допомогою супутникової фотографії та наземних датчиків. Завдяки меншим відходам та меншому негативному впливу на навколишнє середовище вони можуть використовувати це для внесення води, добрив та пестицидів саме там і тоді, коли це потрібно.

Проєкт CottonMap в Австралії використовує геоінформатику для моніторингу водоспоживання, що призводить до зниження споживання води за шкалою 40%. Покращене управління ресурсами мінімізує вплив на навколишнє середовище, зменшуючи хімічний стік та надмірне зрошення.

геоінформатика в сільському господарстві

Підвищення продуктивності сприяє глобальній продовольчій безпеці. Оптимізуючи схеми посіву за допомогою просторових даних, фермери можуть досягати вищих врожаїв без розширення сільськогосподарських угідь.

Що таке геоінформатика?

Геоінформатика, також відома як географічна інформаційна наука (ГІС), — це міждисциплінарна галузь, яка поєднує елементи географії, картографії, дистанційного зондування, інформатики та інформаційних технологій для збору, аналізу, інтерпретації та візуалізації географічних та просторових даних.

Він зосереджений на зборі, зберіганні, управлінні, аналізі та представленні просторової інформації в цифровому форматі, що сприяє кращому розумінню поверхні Землі та взаємозв'язків між різними географічними об'єктами. Це потужний інструмент, який можна використовувати для різних цілей, зокрема:

1. Точне землеробство: Його можна використовувати для збору даних про різні фактори, такі як тип ґрунту, врожайність сільськогосподарських культур та зараження шкідниками. Ці дані потім можна проаналізувати, щоб визначити області мінливості в межах поля. Після визначення цих областей фермери можуть використовувати ГІС для розробки індивідуальних планів управління для кожної області.

2. Моніторинг навколишнього середовища: Його можна використовувати для моніторингу змін у навколишньому середовищі, таких як вирубка лісів, зміни у землекористуванні та якість води. Ці дані потім можна використовувати для відстеження прогресу екологічної політики та визначення територій, які потребують подальшого захисту.

3. Міське планування: Геоінформатику можна використовувати для планування та управління міськими територіями. Ці дані можна використовувати для визначення територій, які потребують розвитку, для планування транспортних мереж та для управління інфраструктурою.

4. Управління стихійними лихами: Його можна використовувати для ліквідації наслідків стихійних лих, таких як повені, землетруси та лісові пожежі. Ці дані можна використовувати для відстеження розвитку стихійного лиха, визначення постраждалих районів та координації зусиль з надання допомоги.

Що таке геоінформатика? Компоненти геоінформатики

Компоненти геоінформатики

Ці компоненти працюють разом, щоб надати розуміння різних аспектів поверхні Землі та її взаємозв'язків. Ось основні компоненти геоінформатики:

  • Географічні інформаційні системи (ГІС): ГІС передбачає використання програмного та апаратного забезпечення для збору, зберігання, маніпулювання, аналізу та візуалізації географічних даних. Ці дані організовані в шари, що дозволяє користувачам створювати карти, проводити просторовий аналіз та приймати обґрунтовані рішення на основі просторових зв'язків.
  • Дистанційне зондування: Дистанційне зондування передбачає збір інформації про поверхню Землі на відстані, зазвичай за допомогою супутників, літаків або дронів. Дані дистанційного зондування, часто у формі зображень, можуть надати уявлення про земний покрив, стан рослинності, кліматичні особливості тощо.
  • Глобальні системи позиціонування (GPS)Технологія GPS дозволяє точно визначати місцезнаходження та здійснювати навігацію через мережу супутників. У ГІС GPS використовується для збору точних даних про місцезнаходження, що має вирішальне значення для картографування, навігації та просторового аналізу.
  • Просторовий аналіз: Це дозволяє застосовувати різні методи просторового аналізу для розуміння закономірностей, взаємозв'язків та тенденцій у географічних даних. Ці методи включають аналіз близькості, інтерполяцію, аналіз накладання та мережевий аналіз.
  • КартографіяКартографія передбачає створення карт та візуальних зображень географічних даних. Вона надає інструменти та методи для розробки інформативних та візуально привабливих карт, які ефективно передають просторову інформацію.
  • Геобази данихГеобази даних – це структуровані бази даних, призначені для зберігання та управління географічними даними. Вони забезпечують основу для організації просторових даних, що дозволяє ефективно їх зберігати, витягувати та аналізувати.
  • Веб-картографування та геопросторові додаткиГеоінформатика розширилася до веб-картографування та додатків, дозволяючи користувачам отримувати доступ до географічних даних та взаємодіяти з ними через онлайн-платформи. Це призвело до розробки різних геолокаційних сервісів та інструментів.
  • Геопросторове моделюванняГеопросторове моделювання передбачає створення обчислювальних моделей для імітації реальних географічних процесів. Ці моделі допомагають прогнозувати результати, моделювати сценарії та допомагають у прийнятті рішень у різних галузях.

8 застосувань та використання геоінформатики в сільському господарстві

Ось деякі з ключових застосувань та способів використання ГІС у сільському господарстві:

1. Точне землеробство

Точне землеробство використовує можливості геоінформаційних систем (ГІС), щоб надати фермерам детальну інформацію про стан їхніх полів. Ця інформація варіюється від детальних карт рослинності та продуктивності до інформації про конкретні культури.

Суть цього підходу полягає в прийнятті рішень на основі даних, що дає фермерам можливість оптимізувати свої методи для максимальної врожайності та ефективності.

Використання геоінформатики в сільському господарстві

Завдяки створенню карт продуктивності, GeoPard Crop Monitoring забезпечує вирішальне рішення для точного землеробства. Ці карти використовують історичну інформацію за попередні роки, що дозволяє фермерам визначати закономірності продуктивності на своїх фермах. Фермери можуть визначати продуктивні та непродуктивні ділянки за допомогою цієї інформації.

2. Моніторинг здоров'я врожаю

Важливість моніторингу здоров'я сільськогосподарських культур неможливо переоцінити. Стан сільськогосподарських культур безпосередньо впливає на врожайність, управління ресурсами та загальний стан сільськогосподарської екосистеми.

Традиційно ручний огляд посівів на великих полях був виснажливим та трудомістким. Однак з появою передових технологій, таких як ГІС та дистанційне зондування, відбулися трансформаційні зміни, що дозволили здійснювати точний моніторинг у безпрецедентних масштабах.

Геоінформатика допомагає у ранньому виявленні потенційних проблем, що впливають на здоров'я сільськогосподарських культур. Аналізуючи дані дистанційного зондування та супутникові знімки, фермери можуть виявляти стресові фактори, такі як дефіцит поживних речовин або спалахи хвороб, що дозволяє цілеспрямовано вживати заходів.

3. Прогнозування врожайності сільськогосподарських культур

Інтегруючи історичні дані, склад ґрунту, погодні умови та інші змінні, це дозволяє фермерам прогнозувати врожайність сільськогосподарських культур з надзвичайною точністю. Ця інформація дає їм змогу приймати обґрунтовані рішення щодо посадки, розподілу ресурсів та маркетингових стратегій.

карта даних про врожайність зон 2019 року

У сфері прогнозування врожайності сільськогосподарських культур GeoPard стала провідним новатором. GeoPard розробила надійний метод, який, як стверджується, має відмінний коефіцієнт точності понад 90%, поєднуючи історичні та поточні дані про врожайність, отримані з супутників. Цей інноваційний підхід є доказом того, як технології можуть революціонізувати сучасне сільське господарство.

4. Моніторинг худоби за допомогою геоінформатики

Просторові дані GPS-трекерів про худобу дають уявлення про переміщення та поведінку тварин. Ці інструменти дозволяють фермерам точно визначати місцезнаходження худоби на фермі, забезпечуючи ефективне управління та догляд.

Окрім відстеження місцезнаходження, інструменти ГІС для сільського господарства надають комплексне уявлення про здоров'я худоби, моделі росту, цикли родючості та потреби в поживних речовинах.

Прогнозується, що світовий ринок точного землеробства, яке включає моніторинг худоби, досягне значної оцінки в найближчі роки. Ця тенденція підкреслює трансформаційний потенціал ГІС в оптимізації управління тваринництвом.

5. Боротьба з комахами та шкідниками

Традиційні методи, такі як ручне обстеження великих полів, виявилися трудомісткими та неефективними. Однак поєднання технологій, зокрема алгоритмів глибокого навчання та супутникових даних, призвело до революції у виявленні та боротьбі зі шкідниками.

Геоінформатика допомагає у створенні карт поширення шкідників, що дозволяє точно застосовувати пестициди. Зосереджуючись на конкретних ділянках, фермери можуть мінімізувати використання хімікатів, зменшити вплив на навколишнє середовище та захистити корисних комах.

Моніторинг сільськогосподарських культур GeoPard – це ефективний метод виявлення різноманітних загроз, таких як забур'яненість та хвороби сільськогосподарських культур. Потенційно проблемні зони виявляються шляхом вивчення зібраних на місцях рослинних індексів.

Наприклад, низьке значення індексу рослинності в певному місці може бути ознакою потенційних шкідників або хвороб. Це усвідомлення спрощує процедуру та усуває необхідність трудомісткої ручної розвідки великих полів.

6. Контроль зрошення

Дані, отримані з ГІС, надають цінну інформацію про рівень вологості ґрунту, допомагаючи фермерам приймати обґрунтовані рішення щодо графіків поливу. Це забезпечує ефективне використання води та запобігає надмірному поливу або посусі.

Важливість зрошення зі змінною нормою поливу

ГІС-технології для сільського господарства надають потужний інструментарій для виявлення сільськогосподарських культур, які перебувають під водним стресом. Фермери можуть дізнатися більше про стан води своїх культур, використовуючи такі індекси, як нормалізований індекс різниці водних ресурсів (NDWI) або нормалізований індекс різниці вологості (NDMI).

Компонент моніторингу врожаю GeoPard за замовчуванням, індекс NDMI, пропонує шкалу від -1 до 1. Дефіцит води позначається негативними значеннями близько -1, але перезволоження може бути позитивним значенням, близьким до 1.

7. Боротьба з повенями, ерозією та посухою

Повені, ерозія та посуха є грізними супротивниками, які можуть завдати значної шкоди сільськогосподарським ландшафтам. Окрім фізичного руйнування, ці проблеми порушують доступність води, здоров'я ґрунту та загальну продуктивність сільськогосподарських культур. Ефективне управління цими загрозами має вирішальне значення для забезпечення продовольчої безпеки, збереження природних ресурсів та сприяння сталому веденню сільського господарства.

Геоінформатика допомагає оцінити вразливість ландшафтів до повеней, ерозії та посухи. Аналізуючи топографічні дані, режим опадів та характеристики ґрунту, фермери можуть впроваджувати стратегії для зменшення цих ризиків.

8. ГІС в автоматизації сільського господарства

Географічні інформаційні системи (ГІС) вийшли за межі своєї традиційної ролі картографічних інструментів і стали критично важливими засобами керування автоматизованою технікою. Ця технологія надає різному сільськогосподарському обладнанню, такому як трактори та дрони, просторові дані та точні навігаційні системи.

В результаті, завдання, починаючи від посадки і закінчуючи обприскуванням та збором врожаю, можуть виконуватися з безпрецедентною точністю та мінімальним втручанням людини.

ГІС в автоматизації сільського господарства

Уявіть собі сценарій, коли трактор має садити культури на величезному полі. Оснащений системою GPS та ГІС-технологією, трактор використовує просторові дані для навігації за заздалегідь визначеними маршрутами, забезпечуючи рівномірне розміщення насіння та оптимальну відстань між ними. Така точність не лише підвищує врожайність, але й мінімізує втрати ресурсів.

Роль геоінформатики в точному землеробстві

Він відіграє вирішальну роль у точному землеробстві, надаючи фермерам дані та інструменти, необхідні для прийняття обґрунтованих рішень щодо управління сільськогосподарськими культурами. Його можна використовувати для збору даних про різні фактори, такі як тип ґрунту, врожайність культур та зараження шкідниками.

Ці дані потім можна проаналізувати, щоб визначити області мінливості в межах поля. Після того, як ці області будуть визначені, фермери можуть використовувати ГІС для розробки індивідуальних планів управління для кожної області.

Використання геоінформатики в точному землеробстві стрімко зростає в усьому світі. Наприклад, у Сполучених Штатах використання точного землеробства зросло більш ніж на 501 TP3T за останні п'ять років. А в Китаї очікується, що використання точного землеробства зростатиме більш ніж на 201 TP3T на рік у найближчі роки.

Дослідження показали, що точне внесення вхідних даних за допомогою геоінформатичних методів може призвести до збільшення врожайності до 151 т³/год, одночасно зменшуючи витрати на вхідні дані на 10–301 т³/год.

Крім того, дослідження, опубліковане в журналі Nature у 2020 році, показало, що використання ГІС для управління зрошенням на пшеничному полі призвело до збільшення врожайності сільськогосподарських культур на 20%. Інше дослідження, опубліковане в журналі Science у 2021 році, показало, що використання ГІС для точнішого внесення добрив на кукурудзяному полі призвело до збільшення врожайності сільськогосподарських культур на 15%.

Його також можна використовувати для створення карт врожайності сільськогосподарських культур. Ці карти можна використовувати для визначення ділянок з низькою врожайністю, які потім можна дослідити, щоб визначити причину проблеми. Після визначення причини проблеми фермери можуть вжити коригувальних заходів для підвищення врожайності в цих районах.

Роль геоінформатики в точному землеробстві

Наприклад, фермери можуть використовувати його для створення карт типу ґрунту та родючості. Ці карти потім можна використовувати для точнішого внесення добрив, що може допомогти підвищити врожайність сільськогосподарських культур та зменшити кількість добрив, які вносяться непотрібно.

Окрім збору та аналізу даних, його також можна використовувати для візуалізації просторових даних. Це може бути корисним для фермерів, щоб побачити, як різні фактори, такі як тип ґрунту та врожайність сільськогосподарських культур, розподіляються по полю. Інструменти візуалізації також можна використовувати, щоб допомогти фермерам повідомляти про свої висновки іншим, наприклад, консультантам з питань сільськогосподарських культур або державним службовцям.

Реальне застосування геоінформатики в точному землеробстві є численним. Наприклад, технологія змінної норми (VRT) використовує просторові дані для доставки різної кількості вхідних даних, таких як вода, добрива та пестициди, по полю.

Такий підхід гарантує, що культури отримують саме ті поживні речовини, які їм потрібні, оптимізуючи ріст і врожайність. В іншому випадку, супутникові знімки та дрони надають цінну інформацію про стан здоров'я культур та виявлення хвороб, що дозволяє оперативно втручатися.

Моніторинг посівів GeoPard як приклад програмного забезпечення для сільськогосподарських ГІС

Важливо пам’ятати, що програмне забезпечення ГІС, яке використовується в сільському господарстві, може відрізнятися залежно від його цільового призначення. Хоча деякі інструменти показують рівень вологості ґрунту, щоб допомогти у виборі посадок, інші відображають сорти культур, врожайність та розподіл.

Навіть порівняння економіки лісозаготівлі з лісівництвом можна здійснити за допомогою різних програм. Тому кожен фермер чи керівник сільського господарства повинен знайти ідеальне ГІС-рішення, яке надасть йому інформацію, необхідну для прийняття розумних рішень щодо своєї землі.

Коли йдеться про польові дані, платформа моніторингу врожаю GeoPard має низку переваг. Вона пропонує зведені дані про динаміку рослинності та вологості ґрунту, історичні дані про рослинність та погоду, а також точні 14-денні прогнози погоди.

GeoPard забезпечує автоматизовану синхронізацію моніторингу посівів

Ця платформа надає такі можливості, як розвідка для організації діяльності та обміну інформацією в режимі реального часу, а також журнал польової діяльності для планування та моніторингу операцій, тому вона пропонує більше, ніж просто дані на основі ГІС.

Дані з додаткових джерел також включені до моніторингу врожаю GeoPard. Наприклад, інструмент Data Manager інтегрує дані машини в платформу. Він підтримує популярні формати файлів, такі як SHP та ISO-XML.

Ви можете вимірювати врожайність сільськогосподарських культур, використовуючи дані польової техніки, порівнювати їх з картами добрив, вивчати тактики внесення добрив та створювати плани щодо збільшення врожайності. Організації, з якими співпрацюють сільськогосподарські підприємства, та самі отримують велику користь від цієї універсальної платформи.

Проблеми точного землеробства та геоінформатики

Інтеграція точного землеробства та геоінформатики тягне за собою низку політичних наслідків та регуляторних питань. Уряди в усьому світі намагаються розробити системи, що сприяють інноваціям, водночас захищаючи конфіденційність даних, землекористування та екологічну стійкість.

Наприклад, нормативні акти можуть регулювати збір та обмін просторовими даними, права інтелектуальної власності на технології точного землеробства та етичне використання штучного інтелекту в сільському господарстві.

У Європейському Союзі Спільна сільськогосподарська політика (ССП) визнає роль цифрових технологій, включаючи геоінформатику, у підвищенні продуктивності сільського господарства.

Фінансові стимули надаються для заохочення фермерів до впровадження методів точного землеробства, які відповідають екологічним та сталим цілям. Цей приклад ілюструє, як політика може стимулювати впровадження технологій для колективної вигоди.

Однак впровадження геоінформаційних технологій у сільському господарстві дає значні переваги, проте супроводжується певними труднощами, особливо для фермерів різного масштабу. Дрібні фермери часто стикаються з фінансовими обмеженнями, не маючи ресурсів для придбання технологій та навчання.

Великі підприємства стикаються зі складнощами управління даними через масштаб своєї діяльності. Прогалини в технічних знаннях є поширеним явищем, оскільки як дрібні, так і великі фермери потребують навчання для ефективного використання геоінформатичних інструментів.

Обмежена інфраструктура та зв'язок перешкоджають доступу, особливо у віддалених районах. Виникають труднощі з налаштуванням, оскільки рішення можуть не підходити для малих ферм або не інтегруватися бездоганно у великі підприємства.

Культурний опір змінам та занепокоєння щодо конфіденційності даних впливають на повсюдне впровадження. Урядова політика, невизначеність щодо рентабельності інвестицій та проблеми сумісності ще більше перешкоджають прогресу.

Вирішення цих проблем вимагатиме адаптованих стратегій, щоб забезпечити користь геоінформатики для всіх фермерів, незалежно від масштабу.

Висновок

Безшовна інтеграція геоінформатики в сучасне сільське господарство має трансформаційний потенціал. Використовуючи можливості просторових даних, фермери та зацікавлені сторони в сільському господарстві можуть приймати обґрунтовані рішення, оптимізувати використання ресурсів та сприяти сталому розвитку. Чи то прогнозування врожайності сільськогосподарських культур, управління водними ресурсами чи вдосконалення точного землеробства, ГІС стає дороговказом, формуючи більш ефективне, стійке та продуктивне майбутнє для світу сільського господарства.

LfL використовує платформу GeoPard для свого майбутнього проєкту в галузі землеробства

Опубліковано на від Muhammad Farjad

Сьогодні сільське господарство стикається з серйозними викликами. Воно повинно виробляти високоякісні продукти харчування та сировину, але дедалі більше йому також доводиться враховувати вимоги щодо захисту ґрунту, води, клімату та біорізноманіття.

Баварський державний дослідницький центр сільського господарства (LfL) вже давно проводить дослідження цих проблем і зараз тестує платформу точного землеробства GeoPard для свого проєкту Future Crop Farming.

Дмитро Дементьєв, генеральний директор і співзасновник GeoPard: “Традиційні методи вирощування сільськогосподарських культур часто стикаються з такими проблемами, як неефективне управління ресурсами та обмежений доступ до даних у режимі реального часу. Ці фактори можуть призвести до неоптимальної врожайності, збільшення витрат та навантаження на навколишнє середовище”.”

Платформа GeoPard надає LfL централізовану платформу для візуалізації та аналізу критично важливих сільськогосподарських даних. Зручний інтерфейс платформи дозволяє поєднувати супутникові дані та експериментальні дані польових випробувань, спрощуючи інтерпретацію складних даних та надаючи користувачам можливість робити обґрунтований вибір, який оптимізує продуктивність та сталий розвиток.

Поле було розділено на секції, щоб продемонструвати специфічну конфігурацію для випробування: LfL впровадила систему смугового міжрядного посіву, тобто одночасне вирощування кількох культур паралельними смугами на одному полі.

Ці смужки згодом можна використовувати окремо в рівняннях для вхідних даних (таких як добрива та засоби захисту рослин) та результатів урожайності, що дозволяє розрахувати загальний показник поля.

прибуток. Крім того, можна оцінити прибуток, отриманий від окремих культур, та можливий вплив на межі між смугами.

Співпраця між LfL та GeoPard в рамках проекту «Майбутнє землеробство» може просунути інструменти аналізу для нетрадиційних структур полів.

Використовуючи передову платформу GeoPard, вона може доповнювати результати своїх досліджень та створювати цінні візуалізації для донесення інформації про проект до громадськості.

Зосереджуючись на точному землеробстві, продуктивності та екологічній відповідальності, інноваційний проект LfL демонструє потенціал для більш сталого майбутнього в сільському господарстві.

Доктор Маркус Гандорфер, керівник відділу цифровізації та керівник проекту в LfL: “Нам приємно працювати з ентузіазмом команди GeoPard. Глибше розуміння наших даних про смугові посіви, яке надає інструмент GeoPard, є для нас дуже цінним”.”

Про нас

Баварський державний дослідницький центр сільського господарства (LfL) Баварський державний дослідницький центр сільського господарства (LfL) є центром знань та послуг у сільському господарстві Баварії. Прикладні дослідження LfL охоплюють питання сільськогосподарської практики та пропонують різноманітні рішення для сільськогосподарських підприємств.

Міждисциплінарний проект «Майбутнє землеробство» розташований у Русторфі-ад-Ротт на південному сході Баварії. Більше інформації про проект можна знайти на вебсайті проекту: http://www.future-crop-farming.de

ГеоПард Агрікультура є провідним постачальником програмного забезпечення для точного землеробства. Компанія була заснована у 2019 році в Кельні, Німеччина, і представлена по всьому світу. Компанія пропонує низку рішень, які допомагають фермерам оптимізувати свою діяльність та збільшити врожайність.

З акцентом на сталий розвиток та регенеративну економіку, GeoPard Agriculture прагне сприяти впровадженню методів точного землеробства по всьому світу.

Серед партнерів компанії такі відомі бренди, як John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth та багато інших.

Використання технології GPS для оптимізації вирощування покривних культур

Опубліковано на від Muhammad Farjad

Сільськогосподарська галузь переживає великі зміни, оскільки впровадження сучасних технологій, таких як системи GPS, стає все більш поширеним.

Це особливо помітно в тому, як фермери вирощують покривні культури. Технологія GPS революціонізує спосіб управління їхніми полями, допомагаючи їм стати більш ефективними та сталими у своїй сільськогосподарській практиці.

Покривні культури, які іноді називають сидератами, – це рослини, що вирощуються переважно для покращення стану ґрунту, а не для збору врожаю. Зазвичай їх вирощують у міжсезоння, і вони забезпечують такі переваги, як боротьба з бур'янами, покращення біорізноманіття та підвищення родючості ґрунту.

Однак вирощування покривних культур може бути трудомістким та тривалим. Саме тут стає в нагоді технологія GPS.

Впровадження GPS-технології в сільське господарство має численні переваги. По-перше, вона дозволяє здійснювати точне землеробство, де фермери можуть використовувати GPS-координати для створення точних карт своїх полів.

Це допомагає їм ретельно контролювати ріст сільськогосподарських культур та стан ґрунту. Спираючись на дані, вони можуть точніше застосовувати добрива та пестициди, зменшуючи відходи та мінімізуючи шкоду для навколишнього середовища.

Більше того, технологія GPS значно підвищує ефективність посіву покривних культур. Традиційні методи можуть призвести до нерівномірного розподілу насіння, через що деякі ділянки будуть погано покриті.

Завдяки техніці з GPS-навігацією фермери можуть забезпечити рівномірний розподіл по всьому полю, сприяючи кращому росту та покриттю ґрунту. Це не лише підвищує ефективність покривних культур, але й зменшує потребу в робочій силі та ресурсах.

Крім того, технологія GPS дозволяє фермерам впроваджувати ефективніші стратегії сівозміни. Завдяки точному картографуванню полів та відстеженню росту культур вони можуть оптимізувати стан ґрунту та продуктивність завдяки добре спланованим сівозмінам. Це може призвести до підвищення врожайності з часом, що ще більше підвищить ефективність сільського господарства.

Більше того, технологія GPS відіграє життєво важливу роль у моніторингу та боротьбі зі шкідниками та хворобами. Вона дозволяє фермерам відстежувати місцезнаходження та поширення цих проблем, що дає їм змогу вживати цілеспрямованих заходів для боротьби. В результаті можна зменшити використання пестицидів широкого спектру дії, сприяючи здоровішій та більш стійкій сільськогосподарській системі.

Технологія GPS пропонує переваги не лише для окремих фермерів, коли йдеться про вирощування сільськогосподарських культур. Вона має потенціал для заохочення сталих та ефективних сільськогосподарських практик у глобальному масштабі.

Завдяки зменшенню відходів та оптимальному використанню ресурсів, технологія GPS може відігравати значну роль у задоволенні зростаючого світового попиту на продукти харчування екологічно безпечним способом.

Однак використання технології GPS у сільському господарстві створює труднощі для багатьох фермерів, такі як значні початкові витрати та брак технічних знань. Щоб подолати ці перешкоди, вкрай важливо надавати фермерам підтримку.

Цього можна досягти за допомогою фінансових стимулів, навчальних програм та розробки зручного програмного забезпечення та обладнання, що дозволить їм максимально ефективно використовувати цю технологію.

На завершення, використання GPS-технології у вирощуванні покривних культур має потенціал для значного підвищення ефективності сільського господарства. Вона дозволяє проводити точне землеробство, покращувати методи посіву, ефективно сівозміняти та покращувати боротьбу зі шкідниками та хворобами. Забезпечуючи належну підтримку та ресурси, фермери можуть скористатися перевагами GPS-технології для створення більш сталого та продуктивного сільськогосподарського сектору.

Автоматизована модель визначення меж полів для точного землеробства від GeoPard

Опубліковано на від Muhammad Farjad

Компанія GeoPard успішно завершила розробку автоматизованої моделі виявлення меж полів, використовуючи багаторічні супутникові знімки, точне виявлення хмар і тіней, а також передові власні алгоритми, включаючи глибокі нейронні мережі.

Модель виявлення поля GeoPard досягла найсучаснішої точності 0,975 за метрикою перетину над об'єднанням (IoU), перевірено в різних регіонах та для різних видів сільськогосподарських культур у всьому світі.

Перегляньте ці зображення, щоб побачити результати в Німеччині (середній розмір поля становить 7 гектарів):

1 - Необроблене зображення Sentinel-2

1 – Необроблене зображення Sentinel-2

3 - Сегментовані межі поля

2 – Зображення Sentinel-2 з надвисокою роздільною здатністю від GeoPard (роздільна здатність 1 метр)

2 - Зображення Sentinel-2 з надвисокою роздільною здатністю від GeoPard

3 – Сегментовані межі поля, 0.975 Метрика точності перетину над об'єднанням (IoU), у кількох міжнародних регіонах та для різних видів сільськогосподарських культур.

Інтеграція з нашим API та застосунком GeoPard відбудеться найближчим часом. Цей автоматизований та економічно ефективний метод допомагає прогнозувати врожайність, приносить користь урядовим організаціям та допомагає великим землевласникам, яким часто потрібно оновлювати межі полів між сезонами.

Підхід GeoPard використовує багаторічні тенденції вегетації сільськогосподарських культур використання багатофакторного аналізу та сівозміни.

 

Модель доступна через API GeoPard на основі оплати за використання, що пропонує гнучкість без необхідності дорогих підписок.

 

Що таке визначення меж полів?

Визначення меж полів стосується процесу визначення та картографування меж сільськогосподарських угідь або земельних ділянок. Це включає використання різних методів та джерел даних для визначення меж окремих полів або сільськогосподарських ділянок.

Традиційно межі полів розмежовувалися вручну фермерами або землевласниками на основі їхніх знань та спостережень.

Однак, з розвитком технологій, особливо в дистанційному зондуванні та геоінформаційних системах (ГІС), автоматизовані та напівавтоматичні методи стають дедалі поширенішими.

Один поширений підхід — це аналіз супутникових або аерофотознімків. Зображення високої роздільної здатності, отримані супутниками або літаками, можуть надати детальну інформацію про ландшафт, зокрема про межі між різними земельними ділянками.

Алгоритми обробки зображень можна застосовувати до цих зображень для виявлення чітких ознак, таких як зміни типу рослинності, кольору, текстури або візерунків, що вказують на наявність меж поля.

Інший метод передбачає використання даних LiDAR (визначення та визначення відстані світла), який використовує лазерні промені для вимірювання відстані між датчиком і поверхнею Землі.

Дані LiDAR можуть надавати детальну інформацію про висоту та топографічну інформацію, що дозволяє виявляти незначні зміни рельєфу, які можуть відповідати межам полів.

Крім того, геоінформаційні системи (ГІС) відіграють вирішальну роль у визначенні меж полів.

Програмне забезпечення ГІС дозволяє інтегрувати та аналізувати різні шари даних, включаючи супутникові знімки, топографічні карти, записи про право власності на землю та іншу відповідну інформацію. Поєднуючи ці джерела даних, ГІС може допомогти в інтерпретації та ідентифікації меж полів.

Точне розмежування поля є важливим з кількох причин. Воно сприяє кращому управлінню сільськогосподарськими ресурсами, дає змогу використовувати методи точного землеробства та підтримує планування та впровадження сільськогосподарських практик, таких як зрошення, удобрення та боротьба зі шкідниками.

Точні дані про межі поля також допомагають в управлінні земельними ресурсами, плануванні землекористування та дотриманні сільськогосподарських норм.

Як це корисно?

Він відіграє вирішальну роль у сільському господарстві та землекористуванні, забезпечуючи низку переваг та важливе значення, що підтверджується доказами та світовими показниками. Ось деякі ключові моменти:

1. Точне землеробство: Точні межі полів допомагають у впровадженні методів точного землеробства, де такі ресурси, як вода, добрива та пестициди, точно спрямовуються на певні ділянки в межах полів.

Згідно зі звітом Світового банку, технології точного землеробства мають потенціал для збільшення врожайності сільськогосподарських культур на 20% та зниження виробничих витрат на 10-20%.

2. Ефективне управління ресурсами: Це дозволяє фермерам краще керувати ресурсами, оптимізуючи системи зрошення, коригуючи методи удобрення та контролюючи стан сільськогосподарських культур. Така точність зменшує втрати ресурсів та вплив на навколишнє середовище.

За оцінками Продовольчої та сільськогосподарської організації ООН (ФАО), методи точного землеробства можуть скоротити споживання води на 20-501 TP3T, зменшити споживання добрив на 10-201 TP3T та зменшити використання пестицидів на 20-301 TP3T.

3. Планування землекористування: Точні дані про межі полів є важливими для планування землекористування, забезпечення ефективного використання доступних сільськогосподарських угідь. Це дозволяє політикам та землеустроювальникам приймати обґрунтовані рішення щодо розподілу землі, сівозміни та зонування.

Це може призвести до підвищення продуктивності сільського господарства та покращення продовольчої безпеки. Дослідження, опубліковане в журналі «Збереження ґрунтів та водних ресурсів», показало, що ефективне планування землекористування може збільшити світове виробництво продуктів харчування на 20-671 т/3 т.

4. Субсидії та страхування фермерських господарств: Багато країн надають сільськогосподарські субсидії та програми страхування на основі меж полів. Точне розмежування допомагає визначити відповідні земельні площі, забезпечити справедливий розподіл субсидій та точно розрахувати страхові внески.

Наприклад, Спільна сільськогосподарська політика (САП) Європейського Союзу спирається на точні межі полів для розрахунку субсидій та моніторингу дотримання вимог.

5. Управління земельними ресурсами та правові межі: Визначення меж полів у сільському господарстві має вирішальне значення для управління земельними ресурсами, прав власності та вирішення земельних спорів. Точні карти меж полів допомагають встановити право власності, підтримувати системи реєстрації землі та сприяти прозорим земельним операціям.

За оцінками Світового банку, лише 301,3 тис. населення світу має юридично задокументовані права на свою землю, що підкреслює важливість достовірних даних про межі полів для безпечного землеволодіння.

6. Відповідність вимогам та екологічна стійкість: Точні межі полів допомагають у моніторингу відповідності, забезпечуючи дотримання екологічних норм та практик сталого ведення сільського господарства.

Це допомагає визначити буферні зони, охоронні території та території, схильні до ерозії або забруднення води, що дозволяє фермерам вживати відповідних заходів. Дотримання екологічних стандартів підвищує стійкість та зменшує негативний вплив на екосистеми.

За даними ФАО, методи сталого ведення сільського господарства можуть зменшити викиди парникових газів на суму до 6 мільярдів тонн щорічно.

Ці пункти ілюструють його корисність та важливість у сільському господарстві та землекористуванні. Наведені докази та глобальні цифри підтверджують позитивний вплив, який він може мати на ефективність використання ресурсів, планування землекористування, правову базу, екологічну стійкість та загальну продуктивність сільського господарства.

Коротко кажучи, визначення меж полів у сільському господарстві – це процес визначення та картографування меж сільськогосподарських угідь або земельних ділянок. Він спирається на різні методи, такі як аналіз супутникових знімків, дані LiDAR та ГІС, для точного визначення та демаркації цих меж, що дозволяє ефективно керувати земельними ресурсами та застосовувати сільськогосподарські практики.

Планетне зображення (щоденне, з роздільною здатністю 3 м) для створення зон управління

Опубліковано на від dementievgeopard

Доступ до зображень планет став простішим, швидшим та доступнішим завдяки GeoPard Agriculture. З серпня 2022 року GeoPard випустив можливості пошуку та аналізу лише запитуваних зображень планет з вибраного користувачем діапазону дат.

Таким чином, користувач GeoPard запитує лише бажані зображення планет і може використовувати їх в аналітичному інструментарії GeoPard.

Зображення планет розширюються Sentinel та Landsat покриття (надаються за замовчуванням) та можуть бути поєднані з іншими шарами даних (набори даних про збиральну/обприскувальну/посівну техніку, профіль топографії) через існуючі Багатошаровий, Багаторічний, і Інструменти рівнянь. 

 

Зображення планет для створення зон управління

 

Планета є найбільшою мережею супутників спостереження за Землею, яка майже щодня надає глобальний набір даних і дозволяє отримувати супутникові знімки високої роздільної здатності та високої частоти.

Зони управління на основі зображень Planet Scope (роздільна здатність 3,5 м).

Читати далі про GeoPard / Планетне партнерство.

Що таке зображення планет та їх використання для створення зон управління?

Йдеться про супутникові знімки, надані Planet Labs, приватною компанією, яка керує парком невеликих супутників під назвою Doves. Ці супутники щодня отримують зображення поверхні Землі з високою роздільною здатністю. Термін “роздільна здатність 3 м” означає, що кожен піксель на зображенні представляє ділянку на землі розміром 3×3 метри. Такий рівень деталізації дозволяє проводити детальний аналіз та моніторинг різних особливостей та змін на поверхні Землі.

Коли йдеться про створення зон управління, зображення планет із щоденною роздільною здатністю 3 м можуть бути дуже корисними для різних галузей та застосувань, таких як:

  • Сільське господарствоЗображення високої роздільної здатності можуть допомогти у створенні зон управління в сільському господарстві, де різні ділянки поля можуть потребувати різних видів обробки, таких як зрошення, удобрення або боротьба зі шкідниками. Аналізуючи зображення, фермери можуть виявити закономірності, пов'язані зі здоров'ям культур, вологістю ґрунту та іншими факторами, що дозволяє їм приймати кращі рішення щодо розподілу ресурсів.
  • Екологічний менеджмент: Супутникові знімки можна використовувати для виявлення та моніторингу екологічно чутливих територій, таких як водно-болотні угіддя, ліси та місця існування дикої природи. Цю інформацію можна використовувати для створення зон управління, які захищають ці території та забезпечують сталий землекористування.
  • Міське планування: Зображення високої роздільної здатності можуть допомогти містобудівникам визначити зони зростання, моделі землекористування та розвиток інфраструктури. Цю інформацію можна використовувати для створення зон управління, які спрямовують майбутній розвиток та забезпечують ефективне використання ресурсів.
  • Управління стихійними лихами: Супутникові знімки можуть допомогти у виявленні та моніторингу територій, схильних до стихійних лих, таких як заплави або осередки лісових пожеж. Зони управління можуть бути створені для встановлення шляхів евакуації, розподілу ресурсів для реагування на стихійні лиха та формування політики землекористування, яка мінімізує ризик майбутніх стихійних лих.
  • Управління природними ресурсами: Зображення високої роздільної здатності можуть допомогти в моніторингу та управлінні такими ресурсами, як вода, корисні копалини та ліси. Визначивши області з високою цінністю ресурсів або їх дефіцитом, можна створити зони управління для забезпечення сталого використання та збереження цих ресурсів.

Таким чином, зображення планет із щоденною роздільною здатністю 3 м є цінним інструментом для створення зон управління в різних галузях, надаючи актуальну та детальну інформацію, яка може допомогти особам, що приймають рішення, оптимізувати розподіл ресурсів та забезпечити практику сталого землекористування.

Поширені запитання

1. Що може допомогти встановити використання образів?

Використання зображень може допомогти створити більш ефективну та результативну систему сільського господарства. Завдяки використанню таких технологій, як дрони або супутникові знімки, зображення можуть надати цінну інформацію про стан сільськогосподарських культур, стан ґрунту та потреби в зрошенні.

Це допомагає виявити проблемні області, такі як зараження шкідниками або дефіцит поживних речовин, що дозволяє фермерам вживати цілеспрямованих заходів. Крім того, зображення допомагають контролювати ріст і розвиток сільськогосподарських культур, що дозволяє приймати точні рішення та максимізувати врожайність. 

wpChatIcon
wpChatIcon

    Замовити безкоштовну демонстрацію / консультацію GeoPard








    Натискаючи кнопку, ви погоджуєтесь з нашими Політика конфіденційності. Нам це потрібно, щоб відповісти на ваш запит.

      Підписатися


      Натискаючи кнопку, ви погоджуєтесь з нашими Політика конфіденційності

        Надішліть нам інформацію


        Натискаючи кнопку, ви погоджуєтесь з нашими Політика конфіденційності

        Ми використовуємо файли cookie, щоб надати вам найкращий досвід перегляду, персоналізувати контент нашого сайту, аналізувати його трафік та показувати вам релевантну рекламу.
        Дивіться на політика конфіденційності Для отримання додаткової інформації.

        Прийняти все