Тестирование Geopard Agriculture — профессиональной аналитической системы для земельного банка

13 мая в 13:00

1730

Тестирование Geopard Agriculture — профессиональной  аналитической системы для земельного банка

GeoPard Agriculture — система предоставляющая аграрию информацию о состоянии культур на его полях. Для анализа используются снимки спутников landsat-8, sentinel-2 и данные рельефа местности.


Это уже третье решение которое мы тестируем, ранее мы протестировали Xarvio Field Manager и EOS Crop Monitoring.

В отличии от предыдущих GeoPard Agriculture — абсолютно бесплатный для аграриев с земельным банком до 200 га (свыше 200 га стоимость использования
0,55 га/год). Создатели платформы объясняют такой подход важностью доступности качественной аналитики для широкого круга аграриев, что будет способствовать улучшению технологий агропроизводства.

Производители оснащают свою технику инструментами точного земледелия, полагаясь на умение агрария извлекать из них пользу. Но, как и многие другие инструменты (БПЛА, полевые метеостанции), они часто становятся дорогой, но бесполезной игрушкой в руках фермера. Сложность в том, что точное земледелие — это не набор технических решений. Оно начинается с информации, большого набора данных о почве, культурах, погоде, влажности, и последующих решений, принятых на основе анализа этих данных. Только реализуя эти решения сможет принести максимальную пользу техника с функцией дифференцированного высева, полива, внесения удобрений и СЗР.

В ходе тестирования платформы мы пришли к выводу что GeoPard Agriculture отличается от многих решений, основанных на данных космического мониторинга. Оно предполагает желание агрария работать с информацией и получить не рекомендацию, но высокоточные сведения основываясь на которых он сам сможет принимать правильные решения.

В частности, на это указывает:

  • использование технологии GraphQL для открытой двусторонней связи с платформой через API или widget интеграцию. Взаимодействие может устанавливаться как с FMS, так и с собственным решением используемым холдингом (например ArcGIS), при этом интеграция данных встраивается в процесс с учётом пожеланий заказчика;
  • настраиваемая возможность многопользовательского доступа. Клиент может открывать доступ другому пользователю (специалисту, аграрию) указав его электронный адрес. Этот пользователь сможет работать с данными, создавать и корректировать карты-задания, но данные останутся защищёнными от удаления;
  • возможность работать не только с данными платформы, но и с самостоятельно собранной информацией (например, результатами химического анализа почвы). Используя инструментарий платформы для работы со спутниковыми снимками пользователь может работать с загруженными картами урожайности, данными химического анализа — визуализировать информацию создавая карты обеспеченности почвы любым химическим элементом (по данным агрохиманализа), сравнивать слои (например, карту урожайности с картой содержания калия).

Создание карты урожайности на основе неполных данных

Интерфейс платформы

Интерфейс максимально простой и состоит всего из трёх разделов: Профайл поля, Создание зон, Экспорт. Оглавление разделов отображается в виде строки в верхней части экрана.

Разделы также имеют лаконичную структуру. В разделе Профайл поля аграрий создаёт ферму и добавляет в неё поля. Их можно рисовать самостоятельно или экспортировать (поддерживается формат shapefiles). Система заполняет библиотеку карт для внесённых полей. Для каждого поля это спутниковые карты, карты неоднородности и топографические карты.

Профайл поля. Спутниковые карты

Карта вегетации (индекс WDRVI) по региону

Помимо актуальных спутниковых снимков (улучшенные до разрешения около 0,5 м/пиксель снимки Sentinel-2 (изначальное разрешение 10 м/пиксель)) и карт неоднородности (разрешением 3 м/пиксель), в архиве снимки территории за 30 лет с разрешением 30 м/пиксель. При этом пользователь получает снимок целого региона, а не только своего поля, что также может быть использовано для аналитики.

Разработчики утверждают, что их решение позволяет идентифицировать облака на космических снимках с точностью 95% и это сегодня самая высокая точность среди подобных решений. Распознавание облаков и их теней очень важная составляющая услуги космического мониторинга. Так сервисы конкурентов зачастую предпочитают не работать со снимками с высоким процентом облачности.

Если облачность на снимке региона составляет 70%, то поле агрария всё ещё может находится на территории не занятой облаками (30%). Потому GeoPard Agriculture не отбраковывает эти снимки. Их анализ позволяет получать клиентам платформы в среднем на 2 снимка в месяц больше. Эти снимки полей могут также быть частично заняты облаками (на 5-10%), но для многих полевых операций (например, дифференцированное внесение СЗР) критически важна актуальность информации. Расчёт норм внесения вещества для 90% территории будет выполняться на основе свежих снимков, которых может не быть у пользователей других платформ. Для занятых облаками зон может быть назначена средняя норма внесения по полю, на выбор агрария.

У ряда решений есть проблема, когда рябь облаков может быть идентифицирована как засоленный участок. На платформе GeoPard аграрий может самостоятельно проверить исходное изображение (с применением вегетационного индекса) сравнив его с изображением в ближней инфракрасной области, которая помогает отличать чистую землю от облаков и теней.

Фильтр снимков позволяет отображать только снимки без облаков, частично занятые облаками, или все.

Для отображения каждого снимка могут использоваться 12 индексов, в том числе инфракрасный, RGB и вегетационные индексы (помимо NDVI это LAI, EVI2, WDRVI, GNDVI, IPVI, GCI, SAVI, OSAVI, NDWI).

Для отдельных клиентов на обновлённых условиях сотрудничества можно проапгрейдить кейс продукта, включив не только снимки landsat и sentinel, но и высокоточные снимки коммерческих спутников Planet labs/AirBus.

Карты неоднородности

Для каждого поля создаётся три карты неоднородности:

  • на основе последнего снимка (наполняется в течение сезона каждые 5-7 дней в зависимости от облачности);
  • многолетняя карта (на основе архива снимков landsat (база снимков за 30 лет) и sentinel);
  • многолетняя карта на основе архива снимков семейства спутников sentinel (с 2015 года).

Разработчики утверждают, что их платформа первая где эта услуга автоматизирована. Однако и здесь соблюдается подход, при котором пользователь активный участник создания аналитики.

Для создания карты неоднородности автоматически выбираются снимки на пике вегетации (по одному за сезон). Снимки, которые были выбраны для анализа помечаются, и клиент может как заменить их, так и исключить из анализа. Это позволяет клиенту получить более объективную информацию:

  • могут быть исключены сезоны с экстремальными погодными условиями;
  • для анализа можно оставить только те сезоны, когда поле арендовал текущий владелец и о технологии имеются записи (культура, данные об удобрениях, урожайности);
  • можно оставить только те сезоны, когда выращивалась текущая культура (например, для создания карты неоднородности поля, занятого кукурузой, оставить только года, когда также выращивалась кукуруза).

При этом алгоритм выбора снимков тоже не руководствуется только динамикой вегетации и отбраковывает некоторые снимки (например, тех лет, когда поле было засеяно частично, или с большими пропусками).

Перечень карт неоднородности пополняется картами, созданными пользователем в разделе Создание зон.

Топографические карты

Сравнение карты вегетации за 3 года с картой рельефа

Раздел топографических карт заполняется набором некоммерческих данных, которые доступны для региона. Так для территорий США, Великобритании и Австрии (специалисты команды разработчиков имеют длительный опыт работы с этими регионами) это лидар-съёмка. На платформу скачиваются данные по доступному датасету и создаются карты общих высот (elevation), теней (hillshade), совместный слой (elevation/hillshade), угол наклона (slope), сторона света в которую смотрит склон (aspect), совместный слой (aspect/slope).

Этот раздел будет полезен для управления участками со сложным рельефом. Слои топографических карт можно сравнивать с картами урожайности и вегетации для поиска зависимостей, можно выполнять зонирование на основе рельефа полей. Возможность создавать зоны по нескольким слоям данных пока подключается индивидуально.

В Профайл поля также можно добавлять собственные карты, данные почвенного анализа, урожайности и т.д.

Создание зон

В этом разделе пользователь работает с картами неоднородности. Процесс разбит на несколько этапов, возможность перехода между этапами заблокирована, пока текущая работа не выполнена корректно.

Здесь создаются и корректируются карты-задания для дифференцированного внесения СЗР, удобрения, полива, высева. Для работы могут быть использованы как автоматически созданные карты, так и карты, созданные на основании отобранных снимков.

Выбирается количество зон, на которые необходимо разбить поле, указываются нормы внесения для каждой зоны. Для современных агрегатов, которые могут вносить несколько препаратов одновременно, возможно раздельное определение нормы внесения до трёх препаратов.

Все созданные карты сохраняются в профайле полей, могут редактироваться и экспортироваться на бортовые устройства техники поддерживающей shp формат (ведётся работа по поддержке формата isoxml и интеграции с myjohndeere).

Разработчики руководствуются для создания карт ограниченным количеством информации (спутниковые снимки, загруженные пользователем карты), в то время как аграрий может пополнять сведения данными полевых исследований, сведениями о севообороте, технологии агропроизводства и т.д. Поэтому для клиентов предусмотрели возможность редактирования карт неоднородности с помощью двух инструментов: split и merge. Они позволяют двигать отдельные полигоны либо всю зону в другой класс, разбивать полигон на части.

Экспорт

В разделе экспорт в несколько кликов любая информация может быть скачана и впоследствии передана в любую ГИС и FMS, которая используется аграрием. Карты-задания могут выгружаться на бортовые устройства техники, доступен экспорт границ полей. Время скачивания одной карты всего несколько секунд.

Особенности платформы

Возможности интеграции GeoPard Agriculture со сторонними решениями

Решение GeoPard Agriculture вошло в топ-5 стартапов на конкурсе Agritechnica 2019 Foodnext в Германии. С одной стороны GeoPard не предлагает готовых решений, не фокусирует поток информации на конкретных задачах агрария (за исключением создания карт дифференцированного внесения). Отсутствуют блоки Скаутинга и Погоды, которые есть у других решений. 

С другой — аграрию предлагается максимально точная информация для самостоятельного решения вопросов реализации агрономического потенциала почв и выращиваемых сортов, совершенствования технологии и применения принципов точного земледелия.

Учитывая, что решение бесплатное для первых 200 га, не обязательно изучать все индексы и топографические слои. Можно взять ту информацию, которая вам понятна и полезна и работать с ней. Необходимо найти свой способ извлекать пользу из данных.

Например, можно использовать платформу только как библиотеку спутниковых снимков для определения уровня вегетации разных частей поля. Подобные снимки сегодня доступны только в платных приложениях, на их основе строят свою аналитику и рекомендации известные платформы.

Можно использовать для анализа только знакомый индекс NDVI, а можно поинтересоваться какую информацию можно извлечь из других слоёв данных. Например, для лучшего понимания состояния культур можно использовать слой с индексом WDRVI. Это индекс с расширенным динамическим диапазоном (выше чем у NDVI) который точнее на 33% и лучше подходит для анализа на поздних стадиях развития культур (значение листового индекса LAI> 2).

На ранних этапах созревания можно также найти более репрезентационные индексы чем NDVI, на точность которого влияет излучение не занятых растениями участков (шум почвы).

Помимо информации сервис предоставляет анализ сведений. Помимо уже упомянутых автоматически создаваемых карт неоднородности, разработчики автоматизировали следующую аналитику:

  • каждому полю на основе разности в уровне вегетации хороших и плохих участков присваивается коэффициент неоднородности. Чем он больше, тем выше потребность в применении подходов точного земледелия на данном поле. Внесение усреднённой нормы азотных удобрений на таком поле будет очевидно недостаточным на одних участках, и избыточным и приводящим к накоплению нитратов на других;
  • каждому полю присваивается индекс относительной вариации основанный на обнаружении изменений вегетации в течение определённого периода (от нескольких недель, до нескольких лет). Он помогает получить представление о динамике развития культур, установить взаимосвязь между этими изменениями и наблюдаемыми факторами которые послужили их причиной (мелиоративные мероприятия, негативные погодные явления). С помощью этого индекса можно оценить ущерб, нанесённый стихией, оценивать потенциальную урожайность во время роста культур. Нахождение с помощью индекса участков с устойчивой многолетней вегетацией востребовано агрохимическими и семенными компаниями, которые используют их для полевых экспериментов и тестирования продуктов;
  • есть также функции обнаружения изменений вегетации между снимками (которого нет у многих конкурентных решений) и сравнения слоёв данных.

Для автоматической аналитики берутся только чистые от облаков снимки.

На этих примерах мы видим какой простор для интерпретаций оставляют качественные данные и как они могут быть использованы.

Для того чтобы понять, насколько качественная аналитика доступна благодаря сервису, следует обратить внимание что компания GeoPard не фокусируется на работе с агропроизводителями и собирает данные для сервисных компаний, выступая технологическим партнёров по сбору гео-данных многих продуктов, основанных на анализе снимков ДЗЗ. 

GeoPard Agriculture предоставляют гео-аналитику самому широкому кругу участников рынка, в том числе для конкурентных решений. Только их аналитика на основе снимков GeoPard будет стоить дороже чем 0,55 га/год. Поэтому, если экономический аспект для вас важен, и вы уверены, что сможете самостоятельно извлечь полезную для себя информацию из этой аналитики, нет смысла переплачивать за неё.

Платформа GeoPard Agriculture не монетизируется за счёт продажи данных пользователя.

Вывод:

Удобство интерфейса — 4

API — 5

Качество информации — 5

На данный момент есть только web-версия продукта и мобильный адаптив, полноценного мобильного приложения ещё нет. 

Двунаправленная синхронизация данных по АРI делает GeoPard не сторонним сервисом, но рабочим инструментом агронома, позволяя создавать тепловые карты по любому измеренному компоненту почвы, карты заданий для удобрения, защиты растений, посева, ирригации, карту отбора проб почвы для агрохиманализа.

Об этом говорят и сами разработчики, позиционируя решение не как farmmanagement-систему, а как Business Intelligence/дата аналитику для агрономов, агриконсультантов, специалистов отделов точного земледелия.

Задача команды не предоставить вам готовые решения для управления посевами, но перевести цифровую информацию спутниковой съёмки, данных рельефа, агрохиманализа, урожайности в доступный пониманию формат, в котором вы самостоятельно сможете найти причину разницы в продуктивности участков, снижения эффективности агропроизводства и применить технологии точного земледелия на своём производстве с помощью настроенных под ваши поля карт-заданий.

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


AgriGeek

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам:

bn

Вверх