EOS Data Analytics Bietet Datenanalyse Zur Aussaat In Der Ukraine
EOS Data Analytics (EOSDA), ein globaler Anbieter der KI-basierten Datenanalyse anhand von Satellitenbildern und Experte im Bereich Präzisionslandwirtschaft in der Ukraine, startet ein maßgeschneidertes Projekt, um Datenanalyse zur ukrainischen Saatsaison 2020 zu liefern.
Basierend auf kundenspezifischen Anforderungen, ob in Europa oder Südamerika, bietet EOSDA maßgeschneiderte Lösungen, die sowohl auf dem Feld als auch auf der Regional-, Bundes- oder Staatsebene eingesetzt werden können. Vom Projekt werden nicht nur Landwirte, sondern auch landwirtschaftliche Unternehmen und Institutionen (wie etwa landwirtschaftliche Banken, Hersteller von Nahrungsmittel, kommerzielle Landwirte und Lieferanten von landwirtschaftlichen Produkten) profitieren.
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Die Ukraine ist weltweit einer der größten Hersteller und Ausführer von Weizen und Mais: In der globalen Wirtschaft beträgt der Anteil von ukrainischen Exporten dieser Getreide 10 % bzw. 16 %. Von Lieferungen von Getreide aus der Ukraine sind über 400 Millionen Menschen weltweit abhängig. Normalerweise exportiert die Ukraine zwischen 4 und 5 Millionen Tonnen von Getreide monatlich; jedoch hat sich dieses Volumen um fast das Zehnfache reduziert. Da heuer mindestens ein Drittel der ukrainischen landwirtschaftlichen Flächen nicht gepflanzt wird, wird es erwartet, dass die Ukraine nur 63 Tonnen Millionen von Getreide und Ölsaaten erwirtschaften wird, was sich auf den globalen Nahrungsmittelmarkt deutlich auswirkt.
Seit 2016 führt EOSDA jährliche Klassifizierungen von Getreide durch, nach Region und auf der Staatsebene. Dabei wird ein eigenes Analysemodell eingesetzt, das auf einem neuralen KI-Netzwerk basiert. Die Klassifizierungen von EOSDA haben mittlerweile eine Genauigkeit von über 90 % erreicht.
Die Ergebnisse von Getreideklassifizierungen ab 2016 sind auf der sattelitenbasierten präzisionslandwirtschaftlichen Plattform EOSDA Crop Monitoring verfügbar.
Aufgrund der Unsicherheit im Zusammenhang mit der kommenden Saatsaison benötigen Stakeholder des globalen Landwirtschaftsmarkts (wie etwa landwirtschaftliche Banken, Hersteller von Nahrungsmittel, Lieferanten von landwirtschaftlichen Produkten und Landwirte) zuverlässige Daten zu Saatkampagnen in der Ukraine, um verstehen zu können, mit welchen Prognosen 2022–2023 zu rechnen ist. Das R&D Team von EOSDA, das von Professor:innen und Dokrorant:innen geleitet wird, verarbeitet seit Jahren Satellitendaten und erstellt Analysenberichte, um Einzelpersonen und Unternehmen dabei zu unterstützen, datengestützte Entscheidungen rasch zu treffen. Das Schöne ist, dass uns Unternehmen keine Bodenvergleichsmessungen oder historische Daten zur Verfügung stellen müssen, denn wir haben ja Daten über ukrainischen Grund und Boden, die seit Jahren gesammelt wurden. Sie müssen also nur ihre Interessensgebiete definieren und uns kontaktieren.
Die Funktionalität des Projekts für das Monitoring von Saatkampagnen umfasst folgende Optionen:
Nr. 1. Evaluierung Des Saatfortschritts Basierend Auf Vegetationsindizes
In den frühen Phasen des Getreidewachstums unterstützt diese Funktion dabei, Getreide von Unkraut zu unterscheiden und den Vegetationsfortschritt zu tracken.
- Empfohlen für Mai bis Juni;
- Projektdauer (inklusive der Datensammlung, -analyse und -kalkulation, Modellierung sowie Berichterstattung): zwei bis drei Wochen für eine Region und ca. ein Monat für das gesamte Land;
- Output: eine Raster-/Vektormaske (.shp/.geojson), die Metadaten eines Felds darstellt, – ein Parameter, das die Präsenz bzw. Abwesenheit von Getreide auf dem Feld zeigt.
Die Daten sind visualisiert, sodass die Maske wie ein Feldraster aussieht, in dem Bereiche in unterschiedlichen Farben dargestellt sind – je nachdem, ob und inwiefern die Getreidevegetation vorhanden ist.
Nr. 2. Frühe Getreideklassifizierung
Wie die Bezeichnung dieser Option andeutet, geht es hier darum, die Getreideart in den frühen Vegetationsphasen mit einer Genauigkeit von bis zu 70 % zu identifizieren.
- Empfohlen für Ende Juni;
- Projektdauer: drei Wochen für eine Region und ca. ein Monat für das gesamte Land;
- Output: eine Raster-/Vektormaske (.shp/.geojson), die Metadaten eines Felds darstellt, – ein Parameter, das die Präsenz bzw. Abwesenheit von Getreide auf dem Feld zeigt.
Nr. 3 Normale Getreideklassifizierung
Die Klassifizierung von Getreide in späteren Wachstumsphasen ermöglicht es, Daten mit einem hohen Genauigkeitsgrad zu sammeln (bis 80 %).
- Empfohlen für Ende August;
- Projektdauer: drei Wochen für eine Region und ca. 1.5 Monat für das gesamte Land;
- Output: gleich wie bei der Option „Frühe Getreideklassifizierung“.
Unabhängig davon, für welche der Optionen sich unsere Kund:innen entscheiden, werden Ergebnisse der Modellierung der oben angeführten Formate und ein detaillierter Bericht mit der Auswertung von Ergebnissen zur Verfügung gestellt; diese werden von saisonalen Expert:innen des EOSDA-Teams von Wissenschaftler:innen ausgearbeitet.
Wir sind überzeugt, dass jeder Stakeholder, mit dem wir gearbeitet haben, ein Nutzen in dieser neu gestarteten Initiative finden wird. So kann das Monitoring des Getreidewachtums Hersteller von Nahrungsmitteln und kommerzielle Landwirte dabei unterstützen, die für Getreide schädlichen Faktoren rechtzeitig zu erkennen und diese zu beseitigen, Ernteausfall zu verhindern und somit Nahrungsmittelknappheit zu vermeiden. Lieferanten von landwirtschaftlichen Produkten können andererseits mit der Effizient unterschiedlicher Produkte experimentieren, indem sie die Vegetationsentwicklung tracken. Und landwirtschaftliche Banken erhalten wiederum zuverlässige Daten, um Risiken einzuschätzen und sicherzustellen, dass Landwirte ihre Kredite rechtzeitig zurückzahlen.
Wir bei EOS Data Analytics sind zuversichtlich, dass weltraumgestützte Technologien eine zentrale Rolle in der modernen Landwirtschaft spielen. Sie erleichtern die Anpassung an unerwartete und ungünstige Änderungen jeglicher Art, mit denen die Welt konfrontiert sein kein.