Категорія: Супутникові знімки

Ласкаво просимо до розділу «Супутникові знімки в сільському господарстві» нашого вебсайту! Тут ви знайдете велику колекцію супутникових знімків високої роздільної здатності, спеціально розроблених для фермерів, агрономів та дослідників, які зацікавлені у використанні цих знімків для точного землеробства.

Наші супутникові знімки отримані за допомогою передової технології дистанційного зондування, що дозволяє нам отримувати детальну інформацію про стан сільськогосподарських культур, рівень вологості та інші важливі фактори, що впливають на сільськогосподарське виробництво. Наші зображення можуть допомогти вам приймати обґрунтовані рішення щодо управління сільськогосподарськими культурами, зрошення та інших важливих аспектів сільського господарства.

У розділі «Супутникові знімки в сільському господарстві» ви можете отримати доступ до зображень різних сільськогосподарських регіонів, культур та методів ведення сільського господарства. Наші зображення супроводжуються детальним аналізом та висновками нашої команди експертів, що надає вам інформацію, необхідну для оптимізації ваших методів ведення сільського господарства та підвищення врожайності.

Незалежно від того, чи ви дрібний фермер, чи велике сільськогосподарське підприємство, цей розділ є цінним ресурсом для підвищення вашої сільськогосподарської продуктивності. Ми розуміємо, що сільське господарство — це складна та динамічна галузь, і прагнемо надавати найточнішу та найактуальнішу інформацію, щоб допомогти вам досягти успіху.

Наш вебсайт розроблено таким чином, щоб бути зручним для користувача та легкою навігацією, що гарантує вам швидкий пошук необхідної інформації. Ми також пропонуємо низку інструментів та ресурсів, які допоможуть вам максимально ефективно використовувати його, включаючи навчальні посібники, навчальні матеріали та технічну підтримку.

Посібник та оновлення зі супутникових знімків

Автоматизована модель визначення меж полів для точного землеробства від GeoPard

Опубліковано на від dementievgeopard

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. 

Як супутникові зображення допомагають у моніторингу врожаю

Опубліковано на від dementievgeopard

Супутникові знімки – одна з найуніверсальніших функцій, яку можна впровадити в сільськогосподарському виробництві для покращення процесу прийняття рішень. Прийняття рішень на основі великої кількості даних може допомогти фермерам, агрономам чи консультантам зрозуміти ситуацію та процеси, що відбуваються на сільськогосподарських полях, що підлягають моніторингу.

Що таке супутникова зйомка?

Супутникова зйомка, також відома як супутникове дистанційне зондування, — це процес використання супутникових знімків для збору інформації про поверхню Землі, атмосферу та океани. Ця технологія передбачає використання супутники оснащені спеціалізованими датчиками та камерами, здатними отримувати зображення Землі з високою роздільною здатністю з космосу.

Зображення, отримані супутниками, можуть бути використані для різних цілей, зокрема для моніторингу погодних умов, відстеження змін у навколишньому середовищі, картографування землекористування та рослинності, а також оцінки впливу стихійних лих. Їх також можна використовувати у військових та розвідувальних цілях.

Супутникові знімки з їхніми перевагами можуть демонструвати ситуації, які неможливо побачити за допомогою звичайних спостережень. Регулярні спостереження можуть бути дуже вимогливими з точки зору кількості залученої робочої сили, фінансів та часу.

Навіть за умови регулярних спостережень протягом періоду росту культур, є кілька речей, які неможливо побачити неозброєним оком, такі як раннє прогресування захворювання та пошкодження, спричинені шкідниками, що зрештою призводить до деградації хлорофілу на клітинному рівні.

Завдяки інтеграції та розрахунку спектральних смуг, невидимих для людського ока, виробники та консультанти можуть легко візуалізувати деградацію хлорофілу до появи видимих симптомів хвороб або пошкодження шкідниками на рослинах.

Багатоспектральні супутникові знімки

Ці переваги моніторингу сільськогосподарських культур є вигідними завдяки сучасним технологіям, що дозволяє інтегрувати таку інформацію в геоінформаційні системи, що призводить до створення оперативного та якісного набору даних, готових до використання в процесах прийняття рішень щодо систем сільськогосподарського виробництва.

Окрім прийняття рішень на основі інформації, супутникові знімки можна використовувати для звітності, ведення обліку та інтеграції з різними наборами даних (моделями хвороб та шкідників, карти врожайності, моніторинг шкідників, карти удобрення тощо) з метою створення ще більш функціональної системи моніторингу врожаю та способу, яким фермер чи інші фахівці бачать прогрес культур протягом періоду їх вегетації.

Як використовуються супутникові знімки в сільському господарстві?

Зображення можна використовувати для моделювання та розрахунку спектральних індексів, які згодом прирівнюються для візуалізації у вигляді синтезу кольорів, або у видимій частині спектра, або шляхом включення інших довжин хвиль. Правильно підібраний синтез кольорів може виявити ріст сільськогосподарських культур, стрес або стан ґрунту. ерозія відображаються різними кольорами.

Спектральні індекси – це комбінації спектрального відбиття двох або більше довжин хвиль для відображення об'єктів, що цікавлять. Індекси врожаю найчастіше використовуються в сільському господарстві, але ці індекси також використовуються для ідентифікації випалених ділянок, інших штучних характеристик, води та інших геологічних об'єктів.

Гіперспектральні супутникові знімки

До корисних спектральних індексів у рослинництві належать:

  • НДВІ (Нормалізований індекс різниці рослинності).
  • ІРВ (Покращений індекс рослинності).
  • RENDVI або NDRE (Нормалізований індекс різниці рослинності червоного краю).
  • GNDVI (Зелений нормалізований індекс різниці рослинності).
  • MSI або NDWI (індекс вологості).
  • Індекс листової площі (ІЛП).

NDVI є одним з найбільш використовуваних індексів, який часто використовується для оцінки початкового стану врожаю. Інші індекси працюють з певними характеристиками, тому результати є специфічними для конкретних сільськогосподарських ділянок, важливо враховувати історію наземної рослинності.

NDVI (Нормалізований індекс різниці рослинності)

Цей індекс є мірою зеленої рослинності та, як правило, є найширше використовуваним індексом. Листя відбиває інфрачервоне світло (БІС) і використовує лише видиме світло для фотосинтезу. Це означає, що здорову рослину з хорошою швидкістю фотосинтезу можна проаналізувати, порівнявши БІС з видимим червоним світлом.

Нездорова рослинність відбиватиме більше видимого світла та зменшуватиме ближнє інфрачервоне випромінювання (NIR). Здорова рослинність зменшить частину видимого світла, що на неї падає. Однак NDVI чутливий до впливу ґрунту (світла та кольору), хмарності та тіні. Крім того, значення NDVI можуть бути неточними в умовах густої рослинності.

EVI (Покращений індекс рослинності)

Цей індекс є стандартом для спектрів середньої роздільної здатності – інструменту, що використовується на супутниках Terra та Aqua. EVI представляє альтернативу NDVI, яка враховує деякі його недоліки, наприклад, ґрунтові та атмосферні обмеження, шляхом оптимізації відбивної здатності листової рослинності.

Він використовує синю частину видимого спектру для корекції сигналу, зменшуючи вплив вищезгаданих обмежень, включаючи розсіювання електромагнітного випромінювання аерозолями.

RENDVI або NDRE (індекс нормованої різниці рослинності червоного краю)

Цей індекс базується на стандартному індексі NDVI, але з модифікаціями. RENDVI дуже корисний у точному землеробстві, моніторингу лісів та виявленні стресу сільськогосподарських культур.

Його ефективність зумовлена включенням довжин хвиль, що потрапляють у червону кінцеву смугу, а не довжин хвиль, що відповідають значенню відбиття та поглинання. Це особливо зручно для виявлення невеликих змін у стані рослинності.

GNDVI (Зелений нормалізований індекс різниці рослинності)

Цей індекс подібний до індексу NDVI та вимірює відбиття світла в зеленій частині спектра в діапазоні довжин хвиль від 540 до 570 нанометрів, замість червоної частини спектра. Це робить індекс більш чутливим до вмісту хлорофілу в зелених частинах сільськогосподарських культур.

MSI (індекс вологості)

Цей індекс чутливий до збільшення вмісту води в листі. Індекс MSI використовується для виявлення стресу, пов'язаного з нестачею води, і є хорошим показником стану сільськогосподарських культур, який часто використовується для моделювання сільськогосподарських культур, аналізу пожеж та фізіології екосистеми. Високі значення вказують на водний стрес та нижчий вміст води.

Індекс площі листя (LAI)

Цей індекс використовується для оцінки площі листя та прогнозування росту й врожайності рослин.

Типи супутникових знімків культур

Супутники та постачальники технологій Тип супутникових знімків Повторення циклу Просторова роздільна здатність
Landsat4-9 RGB, МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНИЙ, ПАНХРОМАТИЧНИЙ 8 днів 15, 30, 100 м
Сентінел-2, RGB, МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНИЙ 5 днів 10 м
Планета Скоуп RGB, МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНИЙ Щоденно 3-4 м
Планета SkySat ПАНХРОМАТИЧНИЙ, МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНИЙ Щоденно 0,5, 0,71-0,82 м
Airbus Pleiades МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНИЙ Щоденно 0,5 м
Благає NEO ПАНХРОМАТИЧНИЙ, МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНИЙ 40 хвилин після запиту 0,3 м
ЛЬОДОВЕ ОКО РАДАР ІЗ СИНТЕТИЧНОЮ АПЕРТУРОЮ Щоденно 0,25 м
Гіперіон ГІПЕРСПЕКТРАЛЬНИЙ Немає даних 30 м
Призма ГІПЕРСПЕКТРАЛЬНИЙ Немає даних 0,3 м

Варіанти використання супутникових знімків

Ось деякі важливі способи використання супутникових знімків для моніторингу сільськогосподарських культур:

Тепловізійні зображення

Тепло, що випромінюється об'єктами на рівні землі, можна побачити на тепловізійних знімках, зроблених з повітря, які також виявляють коливання температури, що відповідають стресу, спричиненому врожаєм. Видалення непотрібних елементів, таких як шарнірне обладнання, із зображення за допомогою калібрування та корекції зображення запобігає спотворенню даних.

Холодніші ділянки на кінцевих зображеннях мають фіолетовий колір, а тепліші — жовтий. Тепловізійне зображення корисне для виявлення протікань, заторів та інших проблем із зрошенням, оскільки вода охолоджує рослинність. Тепловізійне зображення допомагає виробникам виявляти досимптомні хвороби та шкідники, а також реагувати більш своєчасно та цілеспрямовано, виявляючи незначні зміни температури поверхні листя.

Вологість ґрунту

У сільському господарстві необхідно враховувати вологість ґрунту. Для застосування в точному землеробстві (у масштабі окремих полів) та з урахуванням очікуваного покращення моделювання врожайності сільськогосподарських культур, наявність карт вологості ґрунту з високою роздільною здатністю є особливо важливою.

Через низьку просторову роздільну здатність та малу глибину спостережень, дані про вологість ґрунту, отримані за допомогою супутників, досі рідко використовувалися для підтримки сільськогосподарських рішень у масштабах ферм або полів. Однак, якщо вони можуть надати відповідні дані з прийнятними часовими та просторовими вимірами, очікується, що дані про вологість ґрунту, отримані за допомогою супутників, мають великий потенціал.

Роздільна здатність

Супутникові знімки високої роздільної здатності, отримані з низькоорбітальних супутників, останнім часом стали більш розвиненими та доступними, що забезпечує ще один потенціал для застосування фенотипування. У цій статті показано, як супутникова фотографія використовується у фенотипуванні сільськогосподарських культур та сільськогосподарському виробництві, а також визначено особливості рослин, які можна оцінити за допомогою супутникових даних високої роздільної здатності.

У статті розглядаються переваги використання супутникового фенотипування в програмах селекції сільськогосподарських культур, а також його недоліки, такі як хмарність. Також досліджуються потенційні можливості використання супутникових знімків високої роздільної здатності як інструменту фенотипування в майбутньому.

Щоб допомогти селекціонерам рослин вибрати високоврожайні, стресостійкі сорти, які можуть допомогти задовольнити світовий попит на продукти харчування, одночасно долаючи зміни клімату, супутникові знімки високої роздільної здатності можуть бути використані як інструмент фенотипування для оцінки сортів сільськогосподарських культур.

Супутниковий моніторинг

Застосування супутникових знімків

ГеоПард можливості та пропонуються програми супутникової зйомки користувачам візуалізувати, нормалізувати, аналізувати та отримувати інформацію безпосередньо з сільськогосподарських ділянок для покращення виробництва сільськогосподарських культур. Це використання даних може бути здійснено за допомогою готових алгоритмів GeoPard або шляхом створення власних алгоритмів, щоб зробити їх корисними для агрономії.

Ці алгоритми дозволяють оцінювати ріст культур, стрес тощо (див. фото) або навіть створювати карти призначення: наприклад, карти застосування азоту VR, карти застосування обприскування засобами захисту рослин.

Поширені запитання

1. Як отримати супутникові знімки для ферми?

Щоб отримати це для своєї ферми, дослідіть постачальників, зареєструйтесь та отримайте доступ до їхньої бази даних або порталу. Вкажіть місцезнаходження вашої ферми та бажані параметри, щоб отримати відповідні зображення для сільськогосподарського моніторингу.

2. Чому супутникові знімки корисні для розуміння харчових ланцюгів?

Це корисно для розуміння харчових мереж завдяки своїй здатності надавати широке та всебічне уявлення про екосистеми. Завдяки отриманню великомасштабних зображень суші та водойм, це дозволяє вченим спостерігати та аналізувати просторовий розподіл різних середовищ існування та ресурсів.

Це, у свою чергу, допомагає вивчати взаємодію між різними видами, визначати ключові харчові зв'язки та розуміти потік енергії через харчові мережі.

Це допомагає розгадати складну екологічну динаміку, сприяючи глибшому розумінню функціонування екосистеми та зусиль щодо її збереження.

3. Наскільки дорогі супутникові знімки?

Його вартість залежить від кількох факторів. До них належать постачальник, роздільна здатність, частота збору даних та необхідний обсяг покриття. Ціни можуть варіюватися від доступних варіантів для зображень з низькою роздільною здатністю до дорожчих варіантів для високої роздільної здатності та моніторингу в режимі реального часу.

Крім того, спеціалізовані послуги або індивідуальні запити на дані можуть спричинити додаткові витрати. Рекомендується дослідити різних постачальників та їхні моделі ціноутворення, щоб знайти рішення для супутникової зйомки, яке відповідає вашим конкретним вимогам та бюджету.

4. Що таке інфрачервоні супутникові знімки? Як їх читати?

Він фіксує інфрачервоне випромінювання, що випромінюється об'єктами та поверхнями на поверхні Землі. Це надає цінну інформацію про коливання температури та теплові закономірності.

Щоб читати інфрачервоні супутникові знімки, необхідно розуміти, що тепліші об'єкти виглядають яскравішими на зображенні, тоді як холодніші об'єкти — темнішими. Аналізуючи ці температурні коливання, можна оцінити утворення хмар, визначити відмінності в температурі суші та води, виявити лісові пожежі та навіть контролювати океанські течії.

Розуміння колірної шкали та інтерпретація рівнів яскравості на зображеннях допомагає витягувати важливу інформацію з інфрачервоних супутникових знімків.

Гіперспектральні зображення для сільського господарства. Грант від землі Північний Рейн-Вестфалія.

Опубліковано на від vklinkovgp

Ми раді повідомити, що проєкт “Структура штучного інтелекту для кількісної оцінки властивостей ґрунту з використанням гіперспектральних супутникових знімків” був обраний для часткового фінансування Міністерством навколишнього середовища землі Північний Рейн-Вестфалія та Європейським Союзом у рамках REACT-EU InnovationUmweltwirtschaft.NRW програма. Грант фінансується Європейським фондом регіонального розвитку / Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).

Європейський фонд регіонального розвитку

Використання штучного інтелекту та статистики в цьому проєкті дозволило визначити кореляцію між гіперспектральними даними та даними ґрунту (наприклад, N, pH), що сприяло більш точному та масштабованому підходу до аналізу ґрунту. Майбутній запуск гіперспектральних супутників з частими інтервалами повторного відвідування та безперешкодним доступом до нових зображень без затримок має кілька переваг, особливо в управлінні поживними речовинами для сталого сільського господарства. Технологія допомагає оцінити вміст та доступність поживних речовин у ґрунті, дозволяючи фермерам адаптувати стратегії удобрення. Це призводить до кращого засвоєння поживних речовин рослинами, зменшення впливу на навколишнє середовище та економії коштів.

Що таке гіперспектральне зображення?

Гіперспектральне зображення — це потужний метод дистанційного зондування, який фіксує електромагнітний спектр з високою спектральною роздільною здатністю.

На відміну від традиційних супутникових знімків, які зазвичай складаються з трьох-чотирьох смуг (червоного, зеленого, синього та іноді ближнього інфрачервоного діапазону), гіперспектральні знімки збирають сотні-тисячі вузьких спектральних смуг у видимому, ближньому інфрачервоному та короткохвильовому інфрачервоному діапазонах. Кожна смуга надає унікальну інформацію про властивості поверхні зображуваної області.

Його отримують за допомогою датчиків, встановлених на повітряних або космічних платформах. Ці датчики використовують спектрометри для вимірювання інтенсивності відбитого або випромінюваного випромінювання в кількох вузьких діапазонах.

Збираючи широкий спектр спектральних даних, гіперспектральні датчики можуть виявляти тонкі відмінності в спектральних сигнатурах різних матеріалів, що дозволяє проводити дуже детальний та точний аналіз.

Застосування гіперспектральної зйомки

  • Моніторинг навколишнього середовища: Він відіграє життєво важливу роль у моніторингу та оцінці здоров'я екосистем. Він допомагає виявляти стрес рослинності, контролювати зміни земного покриву, виявляти інвазивні види та вимірювати параметри якості води, такі як концентрація хлорофілу або каламутність в озерах та річках.
  • Сільське господарство: Це допомагає в точному землеробстві, надаючи детальну інформацію про стан здоров'я врожаю, вміст поживних речовин, рівень вологості та виявлення хвороб. Фермери можуть приймати рішення на основі даних щодо зрошення, удобрення та боротьби зі шкідниками, що призводить до оптимізації врожайності та зменшення впливу на навколишнє середовище.
  • Геологія та розвідка корисних копалинВін відіграє важливу роль у картографуванні геологічних формацій, виявленні родовищ корисних копалин та характеристиці типів гірських порід. Він допомагає геологам виявляти зміни у складі мінералів та картографувати потенційні ділянки для розвідки, сприяючи більш ефективній та цілеспрямованій гірничій діяльності.
  • ЛісівництвоЦе допомагає в управлінні лісами та моніторингу. Це дозволяє ідентифікувати види дерев, кількісно визначати лісову біомасу, виявляти стрес дерев та оцінювати шкоду від лісових пожеж. Ця інформація допомагає в сталому управлінні лісами, збереженні біорізноманіття та системах раннього попередження про лісові пожежі.

Переваги гіперспектральної зйомки

Його головна перевага полягає в здатності надавати детальну спектральну інформацію, що дозволяє розрізняти матеріали з високою точністю.

Це призводить до покращення класифікації та картографування типів земного покриву, покращення ідентифікації конкретних речовин та кращого розуміння екологічних процесів.

Гіперспектральні дані також можна аналізувати за допомогою передових алгоритмів та методів машинного навчання для отримання цінної інформації та автоматизації інтерпретації зображень.

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