дроны и спутники в агротехе
  • Истории наших партнеров

Дроны И Спутники В Агротехе: Возможна Ли Дружба?

Мировой рынок сельскохозяйственных дронов растет на 22% каждый год, что ожидаемо, учитывая, что только в США фермеры видят примерную рентабельность дронов от $2 до $12 на акр. В то же время существует 5,5-миллиардный рынок спутниковых технологий, обеспечивающих сельскохозяйственные предприятия историческими данными и прогнозами вегетационных индексов для их полей.

Спутники и дроны служат одной и той же цели — помогать фермерам, но отличаются тем, что они предлагают агробизнесу. Следовательно, многие компании рассматривают возможность использования преимуществ обоих для достижения более высокой урожайности на ежегодной основе.

В этой статье EOS Data Analytics, глобальный поставщик аналитики спутниковых изображений на основе искусственного интеллекта, поделится тремя историями своих клиентов и партнеров, которые имеют опыт использования дронов и спутников для анализа их полей.

Пример 1: Переход С Дронов На Спутники

Один из наших клиентов в США, местный лидер в области производства газонов, начал использовать дроны в 2016 году, имея около 10 000 акров земли, за которыми нужно было следить. Он хотел оценить состояние зеленого покрова и показатель NDVI (Нормализованный Разностный Вегетационный Индекс) своих земель.

Спустя несколько лет были добавлены еще две локации в разных штатах. Использование дронов становилось все более трудоемким, поскольку компании нужно было перевозить их и операторов из одного места в другое. В итоге они могли позволить себе всего три отчета дронов за вегетационный период.

После того как компания перешла на спутниковую съемку и дистанционное зондирование, она получила возможность составлять отчеты каждый месяц, и теперь нужно лишь 1,5 часа, чтобы проанализировать состояние одной фермы, и три дня, чтобы получить отчет обо всей своей деятельности.

В случае с дронами для получения такого же результата компании потребовались бы два штатных инженера, управляющих дронами и непрерывно обрабатывающих изображения.

Пример 2: Когда И Спутники, И Дроны Полезны Для Анализа Состояния Участка

Aero665, аргентинская компания по обслуживанию дронов, рассказала, как она использует EOSDA Crop Monitoring, спутниковую онлайн-платформу точного земледелия для мониторинга полей, вместе со своими дронами для сбора дополнительных данных об участках.

Чтобы проиллюстрировать свою работу, компания Aero665 представила анализ участка площадью около 18 гектаров в поле, расположенном в городе Лас-Флорес, провинция Буэнос-Айрес, Аргентина. Участок был засеян пшеницей 7 июля 2022 года. После нескольких месяцев засушливой погоды посевы пострадали от проливного дождя (160 миллиметров осадков), продолжавшегося два дня.

Команда решила выяснить состояние здоровья растений после таких осадков.

С помощью EOSDA Crop Monitoring пользователи могут узнать индексы вегетации на основе уровня хлорофилла и присутствия азота в культуре. Начнем с краткого обзора участка через платформу.

спутниковое изображение участка в EOSDA Crop Monitoring
Изображение участка, полученное с помощью EOSDA Crop Monitoring 1 августа 2022. Источник: Aero665.

Чтобы увидеть текущую динамику развития посевов, проанализируем вегетационные индексы участка.

Выше представлены скриншоты индексов NDVI и MSAVI (Модифицированный Почвенный Вегетационный Индекс) для участка.

Индекс NDVI наиболее полезен в период самого интенсивного роста культур, то есть в середине сезона. Снимки были сделаны в начале сезона выращивания сельскохозяйственных культур, когда почва могла оставаться голой или в растениях было низкое содержание хлорофилла. Поэтому индекс MSAVI также полезен здесь, поскольку он сглаживает воздействие почвы и дает более точные результаты, чем базовый NDVI.

Чтобы более четко увидеть неоднородность участка, его необходимо зонировать по средним значениям NDVI.

зонирование в EOSDA Crop Monitoring
Зонирование участка на платформе EOSDA Crop Monitoring от EOSDA. Источник: Aero665.

С помощью этих данных становится видно, что большая часть площади участка имеет недостаточную растительность. Можно заподозрить наводнение, если сопоставить это изображение с картой высот.

карта высот участка в EOSDA Crop Monitoring
Карта высот участка на платформе EOSDA Crop Monitoring. Источник: Aero665.

Однако это не доказывает, что затопленные участки являются самыми низкими на участке.

Для получения дополнительной информации необходимо собрать данные с земли. Фотографии с высоким разрешением, сделанные дронами, могут помочь фермерам увидеть, какая часть их участков затоплена или покрыта сорняками. Такие изображения также позволяют пользователям идентифицировать поражения и болезни, подсчитывать растения и многое другое.

Компания Aero665 использовала один из своих дронов для съемки этого участка 1 августа. Полет занял около 20 минут, что немного, но обработка данных для получения изображений, представленных ниже, обычно занимает гораздо больше времени.

фото участка с дрона
Обзорное фото участка, сделанное дроном. Источник: Aero665.

EOSDA Crop Monitoring

Платформа для мониторинга полей, которая использует спутниковые снимки с высоким разрешением – выявляйте изменения и принимайте меры дистанционно!

На этом фото видно, что причиной появления на спутниковом изображении участков с низкой растительностью является затопление: растения просто не видны спутнику, так как они находятся под водой.

Кроме того, дрон сделал около 600 фотографий участка в высоком разрешении. Они могут помочь оценить количество времени, необходимого чтобы вода сошла, а также состояние различных частей сельскохозяйственных культур, затронутых водой.

По прошествии нескольких дней можно получить новое изображение из EOSDA Crop Monitoring.

индекс MSAVI в EOSDA Crop Monitoring
Индекс MSAVI в EOSDA Crop Monitoring 11 августа 2022. Источник: Aero665.

Теперь, когда вода в основном ушла, состояние участка намного лучше, и становится видно, как затопление влияет на вегетацию культуры.

Пример 3: Использование Спутников Для… Дронов

Мы также поговорили с партнером нашего клиента, компанией, предоставляющей услуги дронов в Чили, чтобы узнать о ее технических проблемах.

Компания использует дроны DJI Phantom 4 для создания изображений участков, а затем выполняет анализ, аналогичный тому, который предлагает EOSDA Crop Monitoring.

В отличие от более простых дронов, DJI Phantom 4 использует новые подходы для повышения точности позиционирования. Для этого он собирает данные со спутников, и в настоящее время доступны две технологии, использующие этот метод: RTK (кинематика в реальном времени) и PPK (кинематика постобработки).

Оба подхода имеют определенные преимущества и недостатки по отношению к точности собранных данных. Выбор того, который соответствует требованиям клиента, является первоочередной задачей при предоставлении услуг дронов конечным пользователям.

мультиспектральная камера дрона
Мультиспектральная матрица камеры P4. Источник: DJI.

Кроме того, дроны оснащены многоспектральной камерой. Она позволяет рассчитывать для участка индексы NDVI, SAVI, TSAVI, NSII и LAI, что делает аналитический потенциал технологии практически идентичным возможностям спутников.

разные представления индекса
Как дроны видят одно и то же поле разными камерами. Изображение предоставлено клиентом EOSDA.

Однако для консолидации данных, собранных с дронов, и извлечения из них полезной информации компания обращается к сторонним программным решениям, таким как DroneDeploy, Pix4Dmapper, RedToolBox, Autodesk Civil 3D и другим. Это требует не только опыта и времени, но и достаточных вычислительных мощностей.

данные, полученные с дрона DJI
Скриншот, сделанный из QGIS во время обработки данных, собранных дроном DJI. Изображение предоставлено клиентом EOSDA.

В случае с этой компанией дроны способны делать снимки в любую погоду и с гораздо более высоким разрешением, чем могут существующие спутники, но такое технологическое превосходство достигается за счет более высоких затрат усилий, необходимых для запуска дрона, выполнения съемки и анализа собранных данных.

Дроны Или Спутники: Действительно Ли Нужно Выбирать?

Дроны делают снимки участков с высоким разрешением гораздо быстрее, чем группа скаутов.

Но выбирая использование дронов, сельскохозяйственные предприятия также вынуждены будут найти специалиста, который будет их обслуживать и извлекать полезную информацию из полученных снимков. Например, в случае с местными фермерами в Аргентине это может оказаться серьезным препятствием.

Фермеры часто принимают решения, руководствуясь сердцем, а не статистикой. Поэтому, когда они видят, что мы предлагаем на выставках, они обращаются к нам не из необходимости, а из любопытства. Фермеры по-прежнему думают, что за дронами будущее, а не настоящее.

Такие инструменты, как EOSDA Crop Monitoring, не требуют технических знаний для использования и более доступны для освоения новыми пользователями.

Опять же, хотя и разные по своей природе и задачам, которые они решают, спутниковые инструменты и снимки с дронов не следует сравнивать друг с другом как конкурирующие решения.

EOSDA Crop Monitoring с помощью взгляда из космоса обеспечивает быстрый обзор любых участков и исторических данных о них. И как только платформа укажет на проблему в одной из областей, пользователь сможет назначить задачи людям на земле, чтобы исследовать ее более тщательно с помощью дронов.

Именно так передовые сельскохозяйственные предприятия делают выбор в пользу преимуществ обоих миров.

Об авторе:

Наталья Иванчук Научный сотрудник EOSDA

Наталья Иванчук получила степень магистра по прикладной математике (2013 г.) в Национальном университете водного хозяйства и природопользования по специальности "Прикладная математика" .В 2019 году защитила диссертацию и получила ученую степень кандидата технических наук. Тема диссертации – "Математическое моделирование фильтрационных процессов в почвенных средах с учетом воздействия элементов инженерных сооружений", специальность 01.05.02 – математическое моделирование и вычислительные методы.

В данный момент Наталья занимает должность доцента кафедры компьютерных наук и прикладной математики в Национальном университете водного хозяйства и природопользования в городе Ровно. Преподает студентам программирование на разных языках (С++, С#, JS и др.).

Наталья активно занимается научной работой, которая непрерывно связана с программированием, поскольку все разработанные в процессе исследования алгоритмы программно реализуются. Программирование является не только основой его работы, но и ее хобби. Любит совершенствоваться и узнавать что-то новое, именно поэтому решила попробовать себя и в работе с Python в составе команды EOS Data Analytics.

Автор более 60 публикаций (научных, учебно-методического характера, свидетельства о регистрации авторского права на произведение, монографии и тезисы докладов на отечественных и международных конференциях), Стипендиат КМУ для молодых ученых, Лауреат ежегодного конкурса «Молодой ученый года» по результатам деятельности в 2020 году за победу в номинации «Молодой методист года в области информационных технологий».

Последние cтатьи

Изменение Климата И Сельское Хозяйство: Пути Адаптации
  • Сельскохозяйственные практики

Изменение Климата И Сельское Хозяйство: Пути Адаптации

В условиях взаимного влияния изменения климата и ведения сельского хозяйства фермерам необходимо адаптировать производство для устранения негативных последствий.

Искусственные Спутники: Их Типы И Применение
  • Дистанционное зондирование

Искусственные Спутники: Их Типы И Применение

Искусственные спутники Земли (ИСЗ) используются в системах коммуникаций, навигации, научных исследованиях и других отраслях. Понимание специфики типов ИСЗ способствует их оптимальному применению.

Лесоразведение: Типы, Преимущества, Проблемы Реализации
  • Лесное хозяйство

Лесоразведение: Типы, Преимущества, Проблемы Реализации

Сегодня страны активно ищут пути снижения негативного влияния человека на окружающую среду. Лесоразведение помогает обеспечивать здоровье экосистем и одновременно решать социально-экономические задачи.