Використання обрізаних растрових даних для агробізнесу

Обрізання растрових даних на основі меж поля звучить дуже просто. Деякі джерела даних – це растри з пікселями та роздільною здатністю 3 м/10 м/30 м, інші – це вектори з полігонами або мультиполігонами.

Точне визначення межі обрізаних растрових даних є складним завданням. Більшість програмного забезпечення для ГІС та точного землеробства мають піксельний растр за замовчуванням. Точна оцінка даних поблизу меж поля допомагає краще зрозуміти, наприклад, стан пологу, значення схилу. 

Приклади пікселізованих растрів:

Чи можливо його покращити та зробити точнішим?

Так, GeoPard робить це і навіть надає дані для подальшої інтеграції через API. Ось деякі приклади:

• Обрізка необроблених супутникових знімків (червоно-зелено-синій та ближній інфрачервоний діапазони) на основі меж поля:

• Обрізка супутникових знімків з індексом рослинності, таким як WDRVI, на основі меж поля:

• Обрізка набору цифрових топографічних даних (висота та шорсткість) на основі меж поля:

Як це виглядає в інтерфейсі GeoPard та як це можна інтегрувати у ваше агротехнологічне рішення:

Ми в GeoPard розуміємо цінність таких деталей і постійно працюємо над удосконаленням рішення.

Що таке растрові дані?

Растрові дані – це тип цифрових зображень, представлених сіткою пікселів або комірок, де кожна комірка відповідає певному розташуванню на поверхні Землі. Кожному пікселю в растровому зображенні присвоюється значення, яке представляє певний атрибут або характеристику цього місця, таку як висота, температура або земний покрив.

Він зазвичай використовується в геоінформаційних системах (ГІС) та програмах дистанційного зондування для представлення та аналізу різних типів просторових даних. Його можна збирати з різних джерел, включаючи супутникові та аерофотознімки, цифрові камери та наземні датчики.

Вони часто зберігаються в різних форматах, таких як GeoTIFF, JPEG та PNG, які призначені для ефективного стиснення та зберігання даних. Програмне забезпечення ГІС та інструменти обробки зображень можна використовувати для маніпулювання та аналізу даних, наприклад, шляхом виконання обчислень значень пікселів або застосування фільтрів для покращення певних функцій.

Приклади застосувань включають картографування землекористування та земного покриву, аналіз змін рослинності з часом та прогнозування врожайності сільськогосподарських культур на основі факторів навколишнього середовища.

Як растрові дані використовуються в точному землеробстві?

Це важливий компонент точного землеробства, оскільки він надає детальну інформацію про стан здоров'я сільськогосподарських культур, властивості ґрунту та фактори навколишнього середовища, яку можна використовувати для прийняття більш обґрунтованих рішень щодо управління сільськогосподарськими культурами. Ось кілька прикладів того, як растрові дані використовуються в точному землеробстві:

• Аналіз стану врожаю: Дані дистанційного зондування у вигляді супутникових знімків або знімків з дронів можна використовувати для створення шарів даних, що відображають індекси рослинності, такі як NDVI (нормалізований індекс різниці рослинності) або NDRE (нормалізована різниця червоного краю). Ці індекси допомагають визначити ділянки поля зі здоровою рослинністю, а також ділянки, де культури можуть зазнавати стресу через хвороби, шкідників або дефіцит поживних речовин.
• Аналіз ґрунту: Дані про ґрунт, такі як вміст вологості або текстура ґрунту, можна збирати за допомогою датчиків, які генерують шари даних. Ці шари можуть допомогти визначити ділянки поля з різними характеристиками ґрунту, що може допомогти приймати рішення щодо удобрення, зрошення та інших практик управління ґрунтом.
• Аналіз навколишнього середовища: Шари даних, що відображають такі фактори навколишнього середовища, як температура, опади та швидкість вітру, можна використовувати для моделювання росту сільськогосподарських культур та прогнозування врожайності. Ці шари також можуть допомогти визначити ділянки поля, схильні до ерозії, затоплення чи інших екологічних проблем.
• Застосування змінної ставки: Його можна використовувати для створення карт приписів для внесення змінних норм внесення таких речовин, як добрива або пестициди. Вносячи речовини з різною нормою відповідно до потреб різних ділянок поля, фермери можуть зменшити втрати та оптимізувати ріст сільськогосподарських культур.

Загалом, растрові дані є вирішальним інструментом у точному землеробстві, оскільки вони надають детальну інформацію про стан сільськогосподарських культур та ґрунту, яку можна використовувати для прийняття більш обґрунтованих рішень щодо управління сільськогосподарськими культурами.