Потенциал использования спутниковых данных в сельском хозяйстве

30 июля в 16:00

1156

Потенциал использования спутниковых данных в сельском хозяйстве

Европейская космическая программа “Коперник” собирает информацию о поверхности земли, которая может быть полезна аграриям. Первоначальная цель программы — наблюдения окружающей среды для обеспечения экологической безопасности. Высокое качество снимков и количество спектральных диапазонов съёмки позволяют полагаться на спутники, как на важный инструмент мониторинга сельскохозяйственных земель.


Со спутниковыми снимками связывали большие надежды

Использование спутниковых снимков для мониторинга сельскохозяйственных земель считалось перспективным направлением ещё 30 лет назад. Тогда чтобы получить один снимок спутника Landsat требовалось проанализировать данные, содержащиеся на четырёх магнитных лентах. Три месяца могло уйти только на предварительную обработку, по истечению которых наконец можно было увидеть спутниковую фотографию.

Сегодня можно получить готовый к анализу снимок в течение 24 часов после съёмки, выросла область применения снимков, но нельзя сказать, что потенциал технологии раскрыт полностью. Эволюция исследовательских спутников сопровождается растущими ожиданиями аграриев, с которыми отрасль спутниковых услуг стабильно не успевает справляться.

Создание карт полей с применением вегетационных индексов на основе снимков спутников Sentinel-1A и Sentinel-1B программы “Коперник” даёт важные сведения и приносит реальную ценность для агрария.

Карты посевов — инструмент точного земледелия

Источник: intelligence-airbusds.com

Спутниковые данные регулярно обновляемы и доступны по цене. Полученные сведения о вегетации растений на разных участках поля помогают определить зоны стресса и запланировать операцию (дифференцированное внесение удобрений, СЗР, полив и т.д.) по его устранению полагаясь на всё ту же карту неоднородности. 

Большинство компаний предоставляющих услуги по спутниковому мониторингу сосредоточены на составлении карт посевов и созданных на их основе карт-заданий для техники. Высокая оснащённость полевой техники позволяет создавать цифровые инструкции в понятных форматах (shape-files, ISO-XML и др.) и загружать их на бортовые устройства для автоматического выполнения с минимальным участием механизатора. Современные системы позиционирования позволяют точно выполнять задания. В результате растение получает то питание и защиту в которых нуждается, а аграрий эффективнее расходует ценные материалы.

Подобный симбиоз технологий позволил частично оправдать возложенные на отрасль спутникового мониторинга надежды. Их дальнейшее развитие и срастание создаёт потенциал для привлечения к выполнению полевых операций не профильных специалистов и даже роботов, без какого-либо участия человека.

Но в то же время спутники ДЗЗ по-прежнему не способны дать ответ на причину, по которой растение испытывает стресс. Решая задачу мониторинга они возлагают на агрария новые задачи по полевому скаутингу и диагностике проблем.

Три способа работы со спутниковыми данными

Работа со спутниковыми снимками сегодня включает три основных направления: 

  • картирование;
  • измерение;
  • мониторинг. 

Не все возможности работы с данными в равной степени востребованы и используются аграрием. Так идентификация культур по отражательному спектру больше востребована ведомственными структурами и только начинает использоваться аграриями для конкурентной разведки и сравнительного анализа собственных посевов с аналогичными посевами в регионе.

Измерение качеств поверхности связано с применением вегетационных индексов. Это направление использования снимков наиболее распространено, поскольку значительно превосходит возможности полевого скаутинга, предоставляя сведения о качестве вегетации сразу со всех полей хозяйства.

Мониторинг поверхности фиксирует динамику изменений состояния культур в течение периода вегетации. Активность культур, изменение состояния после полива, внесения удобрений или СЗР позволяют сделать вывод об эффективности мер. Часто обновляемые снимки (например, созвездие коммерческих спутников Planet предоставляет ежедневно обновляемую информацию) позволяют следить за динамикой выполнения полевых работ — посевом, уборкой, скашиванием пастбищ и т.д.

Определение причин стресса

Слабым местом применения спутниковых снимков по-прежнему остаётся определение причин стресса растений. Вегетационный индекс NDVI поможет определить количество наземной биомассы в разных частях поля, но он не укажет на причины, по которым растения так развиваются. Есть множество алгоритмов по диагностике, которые соотносят разные данные о поверхности для поиска ответа, но ни один нельзя назвать надёжным.

Причина может быть в недостатке влаги, питательных веществ, качестве почвы, сорной растительности, насекомых-вредителях, болезнях или вообще быть вызвана качеством проведения агрооперации, например неисправностью сеялки.

Все расхождения в вегетации необходимо проверять, объединять и сопоставлять разные данные спутникового мониторинга, агрохиманализа, сруктуры почв, данных о погоде и т.д. Но и это поможет лишь сузить список возможных причин стресса растений.

Если причина в дефиците азота, который напрямую коррелирует с количеством биомассы, то есть готовый кейс для агрария по выявлению проблемных участков и составлению карт дифференцированного внесения азотных удобрений. Но подобных кейсов мало и далеко не всегда удаётся получить экономическую выгоду от использования спутниковых данных.

Нам всё ещё нужны фермеры

Источник: geospatialworld.net

Несмотря на то, что диагностика преимущественно остаётся прерогативой агрономов, помощь спутниковых снимков неоценима в составлении маршрутов для полевого скаутинга. Карты неоднородности помогут определить участки, нуждающиеся во внимании специалиста, что сильно отличается от “слепых” обследований посевов. Проблемная зона может быть в середине поля, незаметная со стороны, и если причина в болезни, то она должна быть локализована в кратчайшие сроки. Но без дистанционного мониторинга агроном не узнает о проблеме пока заражена не будет большая часть посевов.

Однако пока системы на основе искусственного интеллекта или глубокого обучения не смогут принимать решения без участия агрономов, исходя из одних данных, совершенствование алгоритмов работы со спутниковыми снимками будет продолжено.

Спутники уже помогают фермерам лучше и быстрее оценивать состояние своих культур и следить за динамикой его изменения. Эта технология уже доказала свою ценность и экономический эффект от применения благодаря снижению потерь урожая от недостатка питания или защиты и более эффективного применения дорогих агрохимикатов. Но потенциал использования снимков спутников ДЗЗ в сельском хозяйстве больший, чем просто создание карт-заданий.

Источник: futurefarming.com

Заметили ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl+Enter, чтобы сообщить нам.

AgriGeek

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам:

bn

Вверх