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.

Технології на основі датчиків щільності в точному землеробстві

Опубліковано на від dementievgeopard

GeoPard постійно вдосконалює свої можливості з обробки різних типів польових наборів даних. Набори даних з датчиків високої щільності підтримуються нашим аналітичним ядром для подальших досліджень та збору польової інформації.

необроблені поверхневі дані сільськогосподарської галузі
оброблені поверхневі дані сільськогосподарського поля
поле з даними поверхневого землеробства

Користувач має доступ до можливостей імпорту, візуалізації, аналізу та дослідження географічно прив’язаних даних високої щільності. Ці операції підтримуються через веб/мобільні інтерфейси користувача та API.

Аналітичні можливості охоплюють:

  1. Підтримка форматів даних як точок, так і полігонів
  2. Обробка даних датчиків для корекції даних та побудови безперервної поверхні для межі поля
  3. Налаштування колірних схем для встановлення бажаних колірних кодів та класифікації
  4. Генерація зон управління та подальше створення програми змінної ставки
  5. Використання як частини багатошарові і перехресні шари аналітика

Приклад даних про електропровідність, зібраних нашими партнерами. Технології на основі датчиків щільності в точному землеробствіПриклад даних про електропровідність, зібраних нашими партнерами.

Для сільськогосподарських консультантів, агрономів та виробників це означає, що більше даних, зібраних на місцях, можна зберігати, аналізувати та використовувати в щоденній діяльності в одному рішенні, а також легкодоступних для дослідження даних.

Для місцевих компаній, що займаються розробкою датчиків, GeoPard – це чудовий інструмент, який підтримує аналітику даних, зібраних такими компаніями, та надає контекстну інформацію: історичний і поточний супутник аналіз, профіль топографічного поля на основі дистанційне зондування і дані про машини. 

Прикладом такої успішної співпраці є інтеграція GeoPard з FarmVU – компанія з виробництва датчиків вологості ґрунту. 

Що таке датчик щільності?

Датчик густини – це електронний пристрій, який використовується для вимірювання густини речовини, тобто кількості маси на одиницю об'єму. Він працює, виявляючи зміни тиску або частоти хвилі, що проходить через речовину.

Вони використовуються в різних галузях промисловості, включаючи харчову промисловість та виробництво напоїв, фармацевтичну промисловість, нафтогазову промисловість, для забезпечення постійного контролю якості продукції.

Наприклад, у харчовій промисловості їх можна використовувати для вимірювання густини рідких продуктів, таких як соки, сиропи та соуси, щоб переконатися, що вони відповідають певним стандартам смаку та текстури.

У нафтогазовій промисловості їх використовують для вимірювання густини рідин, таких як нафта, газ і вода, щоб визначити їхній склад і забезпечити ефективність видобутку. Ця інформація важлива для визначення обсягу та вартості видобутого матеріалу.

Роль датчика щільності в сільському господарстві

Вони можуть відігравати важливу роль у сільському господарстві, надаючи цінну інформацію про якість ґрунту та стан здоров'я врожаю. Ці датчики вимірюють щільність ґрунту або рослинних тканин, що може вказувати на рівень поживних речовин, вміст вологи та інші важливі фактори, що впливають на ріст рослин та врожайність.

Одним із застосувань датчиків щільності в сільському господарстві є аналіз ґрунту. Вимірюючи щільність ґрунту, фермери можуть визначити його текстуру та структуру, що може допомогти їм приймати рішення щодо удобрення, зрошення та інших методів управління ґрунтом.

Наприклад, піщані ґрунти мають меншу щільність, ніж глинисті, а це означає, що вони швидше стікають водою та можуть потребувати частішого поливу.

Їх також можна використовувати для вимірювання щільності рослинних тканин, таких як листя або стебла. Ця інформація може допомогти фермерам виявити дефіцит поживних речовин або інші проблеми, які можуть впливати на ріст рослин. Наприклад, рослини з низьким рівнем азоту матимуть нижчу щільність листя, ніж здорові рослини.

Ще одним застосуванням датчиків щільності в сільському господарстві є точне землеробство. Використовуючи їх, встановлені на тракторах або дронах, фермери можуть створювати детальні карти своїх полів, які показують зміни щільності ґрунту, вмісту вологи та інших факторів.

Цю інформацію можна використовувати для створення карт-приписів, які спрямовують точне внесення добрив, пестицидів та інших засобів. Це може допомогти зменшити відходи, підвищити врожайність сільськогосподарських культур та захистити навколишнє середовище.

Виявлення хмар та тіней у сільському господарстві

Опубліковано на від dementievgeopard

Виявлення хмар і тіней є одним з найважливіших завдань в аналітичних рішеннях дистанційного зондування.

Якщо все супутникове зображення чисте, все ще існує ймовірність того, що ваше поле буде в хмарах/тінях. Зворотне також вірне – багато систем не обробляють зображення з хмарністю вище 70%, хоча решта 30% може допомогти агроному чи фермеру прийняти правильне рішення протягом сезону.

У GeoPard ми вирішуємо цю проблему за допомогою кількох алгоритмів машинного навчання, які працюють з дуже високою точністю.

Визначення хмар та тіней хмар

 

Ми визначаємо маску хмари та маску тіні на рівні всього зображення, і для кожної пари поле-зображення ми враховуємо, який відсоток поля покритий хмарами або тінями від хмар.

В автоматичній аналітиці ми отримуємо лише повністю безхмарні зображення для певного поля, що дозволяє користувачеві впевнено приймати рішення на основі багаторічної аналітики.

Користувач GeoPard має можливість переглядати та навіть запускати аналітику самостійно, навіть на зображеннях з частково хмарною поверхнею.

визначити маску хмари та маску тіні

 

Це все ще може бути дуже корисним, наприклад, протягом сезону для застосування обприскування зі змінною нормою внесення засобів захисту рослин на основі останнього супутникового знімка, на якому 10% площі поля знаходиться під хмарами. Це означає, що для 90% площі поля рішення буде базуватися на перевірених даних.

Також користувачі GeoPard можуть легко перевіряти вихідні зображення на регіональному рівні в ближньому інфрачервоному діапазоні, що допомагає відрізнити чисту місцевість від хмар і тіней (див. додане зображення).

У інтерфейсі користувача фільтр хмарних даних розташований у верхньому меню модуля “Супутниковий моніторинг”, див. скріншоти у вкладенні.

Geopard виявив, що поле частково розташоване під хмарами та тінями

 

Майте на увазі, що компанії, що займаються цифровим сільським господарством, все ще можуть мати труднощі з правильним виявленням хмар і тіней. На доданому скріншоті одна з таких компаній створює карту добрив VR на основі даних про хмари та тіні. Тож неправильна карта призводить до неправильних агрономічних рішень і зрештою до неправильних результатів.

GeoPard виявляє хмари та тіні з високим рівнем точності та не пропонує приймати рішення щодо змінної швидкості на основі хмар. Ви завжди можете переглянути вихідні зображення в різних ракурсах та індексах і зменшити масштаб, щоб побачити картину навколо.

створено карту добрив VR на основі даних про хмари та тіні

 

Не всі рішення однакові, оберіть найкращі варіанти, доступні на ринку!

 

різні спектральні індекси

Що таке виявлення хмар у точному землеробстві?

Виявлення хмар у точному землеробстві стосується процесу ідентифікації та моніторингу хмарного покриву в сільськогосподарських районах за допомогою технологій дистанційного зондування. Хмари можуть суттєво впливати на сільськогосподарські методи та продуктивність сільськогосподарських культур, що робить їх виявлення та аналіз вирішальними для ефективного управління фермерським господарством.

Це передбачає використання різних датчиків, таких як супутники, дрони або наземні прилади, для отримання зображень сільськогосподарських полів. Ці датчики фіксують дані у вигляді видимого та інфрачервоного світла, яке можна проаналізувати для визначення наявності та характеристик хмар.

Його основне призначення в точному землеробстві полягає в оцінці просторового та часового розподілу хмар над сільськогосподарськими угіддями.

Ця інформація допомагає фермерам та агрономам приймати обґрунтовані рішення щодо зрошення, удобрення, боротьби зі шкідниками та інших сільськогосподарських практик. Розуміючи закономірності хмарності, фермери можуть оптимізувати розподіл ресурсів та мінімізувати ризик пошкодження врожаю або зниження врожайності.

Алгоритми виявлення хмар аналізують захоплені зображення, щоб розрізняти хмарні та нехмарні пікселі.

Ці алгоритми використовують різні методи, такі як порогове визначення, спектральний аналіз та машинне навчання, для точної ідентифікації та класифікації хмарних утворень.

Вихідні дані алгоритмів зазвичай включають відсоток покриття хмарами, класифікацію типів хмар та схеми руху хмар.

Після виявлення хмар та визначення їхніх характеристик фермери можуть використовувати цю інформацію для впровадження методів точного землеробства.

Наприклад, якщо над певною ділянкою поля виявлено хмару, фермери можуть відкласти зрошення або застосування пестицидів у цьому регіоні, доки хмара не пройде. Синхронізуючи сільськогосподарську діяльність з рухом хмар, фермери можуть оптимізувати використання ресурсів та мінімізувати непотрібні витрати.

Це особливо корисно в регіонах з високою хмарністю або там, де погодні умови швидко змінюються. Завдяки постійному моніторингу хмарності фермери можуть адаптувати свої сільськогосподарські методи в режимі реального часу, вносячи корективи залежно від поточних погодних умов.

Підсумовуючи, виявлення хмар у точному землеробстві відіграє вирішальну роль в оптимізації сільськогосподарських практик та управління ресурсами. Завдяки точній ідентифікації та моніторингу хмарного покриву фермери можуть приймати обґрунтовані рішення для підвищення врожайності сільськогосподарських культур, зменшення втрат ресурсів та пом'якшення ризиків, пов'язаних зі зміною погодних умов.

Растровий аналіз

Опубліковано на від dementievgeopard
NDVI з роздільною здатністю 10 м
NDVI з роздільною здатністю 30 м
зони управління зі збільшеною до 3 м роздільною здатністю
зони управління з роздільною здатністю 3 м
NDVI з роздільною здатністю 3 м
NDVI зі збільшеною роздільною здатністю 3 м

Роздільна здатність супутникових знімків може відрізнятися, і найпопулярніші безкоштовні постачальники мають 10 м (Sentinel2) та 30 м (Landsat). Час від часу такої якості недостатньо.

Тому команда GeoPard налаштовує комплексні наукові алгоритми (наприклад, ті, що також використовуються в медичній діагностиці) для сільськогосподарських полів, щоб покращити якість растрової та векторної аналітики GeoPard.

Це допомагає збільшити точність карт GeoPard у 3-10 разів порівняно з оригінальною роздільною здатністю вихідного супутникового знімка. Наприклад, просторова роздільна здатність карти зон управління GeoPard становить ~3 м.

Якщо ви сільськогосподарський виробник або сільськогосподарський консультант, почніть використовувати https://geopard.tech/ передова аналітика для ваших полів за доступною ціною.

Якщо ви постачальник послуг, інтегруйте https://geopard.tech/ аналітику через API на вашу платформу та одразу почніть надавати цінність своїм клієнтам.

Як читати зображення NDVI?

Читання зображень NDVI включає кілька ключових кроків. По-перше, зрозумійте, що NDVI вимірює здоров'я та енергію рослинності. Високі значення NDVI вказують на здорову та густу рослинність, тоді як низькі значення свідчать про стресову або розріджену рослинність.

Щоб інтерпретувати зображення NDVI, порівняйте колірну шкалу, надану до зображення, де зелений або темно-зелений колір позначає здорову рослинність, а жовтий або червоний — ділянки зі стресом або без рослинності.

Аналізуючи закономірності та коливання значень NDVI на певній території, ви можете отримати уявлення про стан та розподіл рослинності, що допомагає у виконанні таких завдань, як моніторинг сільськогосподарських культур та управління земельними ресурсами.

ГеоПард Агрікультура

Супутниковий моніторинг сільського господарства для польової аналітики

Опубліковано на від dementievgeopard

Що це означаєGeoPard надає доступ до архіву оброблених, каліброваних та очищених супутникових знімків за понад 30 років з повним набором зображень. Зображення розраховуються на основі кожного супутникового знімка в одну мить. 

Супутниковий моніторинг сільського господарства для польової аналітики
RGB - приклад поєднання справжніх кольорів для сезонних зображень 2019 року
Розширений індекс вегетації аналізує культури на всіх стадіях росту
Індекс зеленого хлорофілу поля: виміряйте стан здоров'я рослини, оскільки вміст хлорофілу зменшується у рослин, що перебувають у стресі

Глибока сезонна та історична аналітика польових даних є основою рішення GeoPard.

Що таке супутниковий моніторинг сільського господарства?

Супутниковий моніторинг сільського господарства стосується використання супутникових технологій дистанційного зондування для збору інформації про сільськогосподарські культури та землі, на яких вони вирощуються.

Ця технологія дозволяє фермерам та дослідникам відстежувати ріст сільськогосподарських культур, виявляти зміни у стані рослинності, вимірювати ступінь використання землі та контролювати стан навколишнього середовища на відстані.

Аналізуючи супутникові знімки, фермери можуть виявляти проблеми на ранній стадії, такі як дефіцит поживних речовин, шкідники та хвороби, і вживати коригувальних заходів, перш ніж вони завдадуть значної шкоди врожаю.

Дані, отримані із супутникових знімків, також можна використовувати для оптимізації графіків поливу, прогнозування врожайності та оцінки виробництва сільськогосподарських культур.

Супутниковий моніторинг сільського господарства може надати цінну інформацію для управління сільським господарством, дозволяючи фермерам приймати більш обґрунтовані рішення та підвищувати врожайність і прибутковість.

Воно також відіграє важливу роль у продовольчій безпеці та сталому розвитку, забезпечуючи ефективніше використання природних ресурсів та зменшуючи вплив сільського господарства на навколишнє середовище.

Як можна використовувати супутниковий моніторинг сільського господарства?

Майже в режимі реального часу ви можете спостерігати за розвитком врожаю, включаючи ретроспективний аналіз та оцінку стану, виявляти ділянки з різним рівнем росту, виявляти аномалії та, звичайно ж, порівнювати свою ферму із сусідніми полями та ділянками.

Крім того, його можна використовувати кількома способами на користь фермерів та дослідників. Ось кілька прикладів:

  • Моніторинг посівів: Супутникові знімки можна використовувати для моніторингу росту та розвитку сільськогосподарських культур з плином часу. Аналізуючи супутникові знімки, фермери можуть відстежувати стан своїх культур, виявляти зони стресу або хвороб і відповідно коригувати свої методи управління.
  • Прогноз врожайності: Супутникові дані можна використовувати для оцінки врожайності сільськогосподарських культур на основі вегетаційних індексів, вологості ґрунту та інших параметрів. Ця інформація може допомогти фермерам приймати обґрунтовані рішення щодо графіків збору врожаю та маркетингових стратегій.
  • Управління зрошенням: Супутникові знімки можна використовувати для моніторингу рівня вологості ґрунту та використання води сільськогосподарськими культурами, що дозволяє фермерам оптимізувати графіки поливу та зменшити витрати води.
  • Картографування ґрунтів: Супутникові знімки можна використовувати для картографування властивостей ґрунту, таких як текстура, вміст органічних речовин та доступність поживних речовин. Ця інформація може допомогти фермерам приймати більш обґрунтовані рішення щодо удобрення та інших практик управління ґрунтом.
  • Моніторинг шкідників та хвороб: Супутникові знімки можна використовувати для виявлення зон зараження шкідниками та хворобами, що дозволяє фермерам вживати профілактичних заходів до того, як буде завдано значної шкоди.
  • Картографування землекористування: Супутникові знімки можна використовувати для картографування моделей землекористування та змін з часом. Ця інформація може допомогти політикам та дослідникам краще зрозуміти динаміку землекористування та розробити ефективнішу політику землекористування.

Загалом, супутниковий моніторинг сільського господарства надає багатство інформації, яка може допомогти фермерам і дослідникам приймати більш обґрунтовані рішення та підвищувати продуктивність і сталий розвиток сільського господарства.

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