Как ГИС Изменит Сельское Хозяйство В Ближайшие Годы

Какие Ключевые Тренды, По Вашему Мнению, Определяют Будущее Геопространственной Отрасли?

Первыми я бы, несомненно, назвал ИИ и МО. Искусственный интеллект и машинное обучение революционизируют геопространственную отрасль. Интеграция ИИ в ГИС позволяет обрабатывать огромные наборы данных, раскрывая тенденции, которые даже эксперты-аналитики могут упустить из виду. В частности, достижения ИИ в обработке данных и распознавании изображений улучшили пространственный анализ и визуализацию, оказавшись бесценными в сельском хозяйстве и почвоведении. Эта эволюция привела к появлению GeoAI, который объединяет ИИ с геопространственными данными и технологиями. Способность GeoAI извлекать, классифицировать и обнаруживать информацию из различных источников значительно повышает нашу способность решать сложные пространственные задачи, открывая новую эру для специалистов по ГИС.

Облачные вычисления незаменимы в геопространственной работе из-за огромного объема данных высокого разрешения и исторических данных. Увеличение разрешения в два раза увеличивает размер изображения в четыре раза, а обработка этих данных еще больше увеличивает потребности в хранении. Облачное хранилище, такое как AWS, которое используется научной командой EOSDA, обеспечивает необходимую масштабируемость и вычислительную мощность. Это гарантирует эффективную производительность продукта для всех пользователей и поддерживает обширные клиентские базы без ограничений по пространству. Более того, облачные платформы предлагают экономичные вычисления по требованию, взимая плату за запрос, а не за постоянную аренду оборудования. Заглядывая вперед, добавление ИИ для оптимизации моделей обработки данных для повышения облачных вычислений повысит эффективность, сократит затраты и минимизирует воздействие на окружающую среду.

Автоматизация сбора геопространственных данных стремительно развивается с помощью технологий дистанционного зондирования, таких как спутники, дроны и БПЛА. Спутники обеспечивают сбор глобальных данных с растущим разрешением, что, в свою очередь, повышает качество аналитики. Однако сохраняются такие проблемы, как частота сбора данных и облачный покров. БПЛА заполняют эти пробелы, предлагая целевой сбор данных, которым ИИ вскоре будет управлять в автоматизированных системах управления полями (AFMS). Эти системы будут интегрировать данные со спутников, дронов и полевых датчиков, создавая комплексное представление о здоровье растений и почвы. Кроме того, дроны будут развиваться для выполнения таких задач, как применение обработок, в конечном итоге обеспечивая полностью автоматизированный цикл выращивания сельскохозяйственных культур посредством скоординированного взаимодействия дронов и спутников.

Другой заметной тенденцией является рост 3D-геопространственного моделирования и цифровых двойников. Цифровые двойники имитируют местоположения или структуры, позволяя проводить тестирование сценариев и прогнозировать поведение. 3D-данные поступают из систем CAD для изготовленных объектов или с помощью геодезической съемки и технологий дистанционного зондирования, таких как LiDAR. Несмотря на потребность в ресурсах, рендеринг этих моделей экономически эффективен благодаря упрощенному трехмерному представлению.

Цифровые двойники теперь очень точны и имеют важное применение в таких областях, как геология и агрономия. Цифровые модели рельефа (ЦМР), один из типов цифровых двойников, имеют решающее значение для планирования и моделирования оборудования. Объединение цифровых двойников с ИИ открывает новые возможности, такие как создание 3D-ландшафтов почвы и воксельных карт характеристик почвы. Эта технология позволит осуществлять всесторонний контроль сельскохозяйственного производства и точную корректировку роста для каждого растения.

Каковы Практические Применения И Перспективы Использования ГИС В Сельском Хозяйстве?

Указание местоположения является одним из них. Это имеет решающее значение для сельского хозяйства, позволяя выполнять точные действия, такие как орошение территорий с дефицитом воды или обработка определенных растений. В моей недавней статье «Картографический метод определения зон загрязнения почвы тяжелыми металлами» мы с коллегой исследовали использование ГИС для прогнозирования последствий загрязнения почвы ^{Dmytruk, Y., & Cherlinka, V. (2023). Cartographic technique for determining areas of soil contamination by heavy metals. International Journal of Environmental Studies, 80(2), 451–463. https://doi.org/10.1080/00207233.2022.2147708.}. Определив места источника и используя образцы почвы, мы точно нанесли места загрязнения на карту. Хотя дистанционное зондирование не может количественно определить загрязнение, оно эффективно обнаруживает токсичные для растений вещества. Наши картографические модели выделяют концентрации загрязняющих веществ и естественные барьеры, улучшая мониторинг почвы. Такой подход обеспечивает точные точки контроля загрязнения, что жизненно важно для программ мониторинга, даже если загрязнение не видно невооруженным глазом.

Дистанционное зондирование — еще одно применение ГИС в сельском хозяйстве. Оно подразумевает получение информации об объектах, местах или явлениях на расстоянии, как правило, с помощью самолетов или спутников. Такие технологии, как спутниковое дистанционное зондирование, аэрофотосъемка, LiDAR и SAR, обнаруживают и классифицируют объекты на поверхности Земли, в атмосфере и водоемах. Спутниковое дистанционное зондирование считывает многоспектральные или гиперспектральные данные, различая такие особенности, как здоровая растительность, отражающая инфракрасные волны. Аэрофотосъемка с использованием самолетов и беспилотников идеально подходит для небольших полей и облачной погоды. LiDAR использует лазерное сканирование для создания 3D-моделей географических объектов, картографирования сельскохозяйственных угодий, растительности и почвы. Спутники SAR излучают радиоволны, делая снимки высокого разрешения днем ​​и ночью в любую погоду.

В результате использования вышеупомянутых технологий точное земледелие использует ГИС для объединения данных о местоположении и дистанционного зондирования, повышая эффективность сельского хозяйства. Этот метод нацелен на конкретные области поля для внесения удобрений или орошения, предотвращая потерю ресурсов в местах, где они не нужны. В области точного орошения статья моих коллег «Валидация осадков полученных по спутниковым данным GPM и H-SAF с данными наземных метеостанций Украины» продемонстрировала, что спутниковые данные являются надежным источником для определения уровней осадков ^{Zabolotna, O. S., Kryvoshein, O. O., & Kryvobok, O. A. (2023). Validation of precipitation obtained from GPM and H-SAF satellite data with relation to Ukrainian ground weather stations’ data. Ukrainian hydrometeorological journal, 2023, 32, 5–15. https://doi.org/10.31481/uhmj.32.2023.01.}. Это открытие подтверждает, что дистанционное зондирование на основе ГИС является надежной основой для методов точного земледелия и принятия обоснованных решений.

Инновационные решения революционизируют сельское хозяйство, используя опыт ученых, специалистов по данным, ГИС и исследователей. Например, в EOSDA мы используем передовые геопространственные данные и дистанционное зондирование для решения сельскохозяйственных задач. Наши достижения включают точное определение границ полей, моделирование влажности и производительности сельскохозяйственных культур, картографирование почвенных индикаторов и мощную спутниковую аналитику. Мы также создаем карты дифференцированного внесения, моделируем органический углерод почвы (как статический, так и динамический с помощью RothC) и анализируем водную эрозию почвы. Кроме того, передовые технологии разрешения изображений и оптического распознавания повышают точность и эффективность сельскохозяйственных методов, способствуя значительным улучшениям в управлении ресурсами и производительности.

Может Ли ГИС Помочь Предсказывать Будущее В Сельском Хозяйстве?

Это интересный вопрос, и ответ на него — да. Ключевым направлением исследований ГИС является решение проблемы максимизации урожайности при ограниченных почвенных ресурсах. Точное земледелие, моделирование деградации почвы и прогнозирование эволюции агроландшафта являются жизненно важными областями. Модели оценки урожайности особенно востребованы, помогая агробизнесу прогнозировать урожай и совершенствовать стратегии. Специалисты ГИС играют активную роль в этой развивающейся области. Известные исследования включают «Оценку продуктивности сельскохозяйственных угодий на основе спутниковых и биофизических смоделированных данных», в котором разрабатывается новая модель производительности, и «Улучшение модели сельскохозяйственных культур WOFOST с помощью неароматизированной ассимиляции фильтра Калмана индекса площади листьев», которое фокусируется на раннем прогнозировании урожайности ^{Kryvobok, O. (2023). The estimation of Crop Land Productivity based on satellite and biophysical modelled data. EGU General Assembly 2023, Vienna, Austria, 24–28 Apr 2023. EGU23-13430. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu23-13430. Belozerova, O. D. (2024). Enhancing WOFOST crop model with unscented Kalman filter assimilation of leaf area index. International Journal of Image and Data Fusion, 15(2), 174–189. https://doi.org/10.1080/19479832.2023.2287037.}. Эти работы подчеркивают решающую роль ГИС в сельском хозяйстве.

Специалисты ГИС играют решающую роль в оценке риска заболеваний сельскохозяйственных культур, объединяя данные о местоположении с моделями науки о данных. Когда появляются неизвестные заболевания растений, специалисты ГИС анализируют динамику индексов растительности наряду с данными о температуре, влажности и питательных веществах почвы, полученными с помощью дистанционного зондирования. Также оцениваются показатели рельефа для выявления природных и антропогенных факторов, влияющих на развитие заболеваний. Специалисты ГИС, часто имеющие навыки в построении моделей, вносят свой вклад на каждом этапе сбора, обработки, анализа и создания моделей данных. Эти картографические модели создают карты зон риска, улучшая понимание закономерностей заболеваний, сезонных колебаний и пространственных факторов, что позволяет агробизнесу снижать риски и оптимизировать стратегии управления урожаем.

Специалисты ГИС играют важную роль в объединении пространственных и наземных данных с математическими моделями, облегчая создание, тестирование и проверку моделей. Они анализируют разнообразные наборы данных для извлечения предикторов и вносят вклад в удаленную аналитику влажности, что имеет решающее значение для определения частоты и эффективности орошения. Кроме того, специалисты ГИС играют важную роль в классификации сельскохозяйственных культур с использованием алгоритмов дистанционного зондирования и машинного обучения. Эта тенденция позволяет агрохолдингам эффективно контролировать поля, экономя время и ресурсы, которые ранее тратились на отдельные визиты скаутов в поле. Используя экспертные знания ГИС, агробизнес оптимизирует методы орошения и совершенствует стратегии управления полями, в конечном итоге повышая производительность и устойчивость сельского хозяйства. Это также приводит к прогнозированию урожайности.

Прогнозирование будущего также необходимо при решении проблемы изменений климата. Это ключевой фокус для сообщества ГИС и EOSDA. Ученые ГИС возглавили усилия по моделированию динамики климата и воздействия человека на окружающую среду. Такие модели, как CANDY, CENTURY и другие, точно отслеживают потоки углерода на основе местных условий. EOSDA улучшает модель RothC для прогнозирования сдвигов баланса углерода при различных типах управления, помогая усилиям по секвестрации CO2. В частности, Глобальная карта потенциала секвестрации органического углерода в почве (GSOCseq), поддерживаемая Global Soil Partnership и FAO, помогает управлять мировыми уровнями углерода ^{Global Soil Sequestration Potential (GSOCseq) Map. Food and Agriculture Organization of the United Nations.}. Роль сообщества ГИС распространяется на все сектора, включая лесное хозяйство, производство, транспорт и энергетику, для комплексной борьбы с изменениями климата.

Итак, Сыграет Ли Спутниковая Аналитика Важную Роль В Связи Между ГИС И Сельским Хозяйством?

Спутники играют решающую роль в дистанционном зондировании, предлагая непревзойденное покрытие в больших масштабах, превосходя возможности воздухоплавательных объектов. Такое обширное покрытие облегчает получение постоянных потоков данных, которые затем тщательно анализируются и предоставляются клиентам. Следовательно, спутниковая аналитика обеспечивает наиболее точные и полные наборы данных для сельскохозяйственного применения, что имеет решающее значение для успеха точного земледелия и требует точности.

Синтез имеющихся и сгенерированных данных, а также их последующая обработка и анализ в сочетании с интеграцией методов машинного обучения и GeoAI дает замечательные результаты. С постоянным технологическим прогрессом эти методологии достигнут еще большей сложности и эффективности. В частности, быстрое развитие ГИС с конца 1980-х годов с ускоренным прогрессом, обусловленным недавними достижениями в области ИИ, подчеркивает преобразующий потенциал спутниковой аналитики.

В этом контексте спутниковая аналитика выступает как будущее интеграции ГИС, сельского хозяйства и GeoAI, предлагая беспрецедентные возможности для оптимизации сельскохозяйственных методов, повышения эффективности и достижения устойчивых результатов. Эта траектория подчеркивает существенную роль спутниковой аналитики в формировании будущего ландшафта сельскохозяйственных инноваций и устойчивости.

Как EOSDA Планирует Адаптироваться И Преуспевать В Этой Меняющейся Ситуации?

EOSDA активно взаимодействует с заинтересованными сторонами и учеными по всему миру, реагируя на требования рынка путем интенсивной разработки моделирования органического углерода в почве. Почва служит важным поглотителем углерода посредством фотосинтеза растений. Продвигая передовые методы ведения сельского хозяйства, мы регулируем выбросы парниковых газов, способствуя смягчению последствий изменения климата. Наша приверженность мерам по борьбе с изменением климата побуждает нас преуспевать в аналитике спутниковых снимков, поддерживая наших клиентов в адаптации к климату и устойчивости. Мы также разрабатываем технологии картирования почв, включая методологии картирования засоленных почв. Наша команда продвигает расчеты норм внесения удобрений на основе запланированной урожайности. Эти инициативы находятся в активной разработке, что отражает нашу приверженность инновациям и решению сельскохозяйственных проблем в быстро меняющемся климате.

В недавней статье мы с коллегами исследовали влияние войны на украинскую почву, используя ГИС-моделирование для создания подробной карты почвы с разрешением 25 метров ^{Dmytruk, Y., Cherlinka, V., Cherlinka, L., & Dent, D. (2023). Soils in war and peace. International Journal of Environmental Studies, 80(2), 380–393. https://doi.org/10.1080/00207233.2022.2152254.}. Ученые используют инструменты ГИС для решения различных проблем, связанных с войной, включая мониторинг травмированной почвы, оценку воздействия боевых действий на экосистемы и оценку потенциала рекультивации для проектов по восстановлению. Усилия также распространяются на перспективы фиторемедиации от загрязнения тяжелыми металлами и восстановления послевоенной ирригационной системы.

Кроме того, ГИС помогает в разминировании с помощью технологий дистанционного зондирования, способствуя усилиям по восстановлению после конфликтов. Эти разнообразные приложения ГИС стимулируют развитие сельского хозяйства и изменяют ландшафт отрасли. Они подчеркивают растущую зависимость от дистанционного зондирования и геопространственных данных для противостояния новым вызовам. По мере того как интеграция ГИС продолжает развиваться, они будут играть все более важную роль в решении сложных проблем, возникающих в результате конфликтов и экологических нарушений, содействуя устойчивым решениям и восстанавливая экосистемы и сельскохозяйственную производительность в пострадавших регионах.

Для специалистов ГИС крайне важно использовать эти передовые технологии, чтобы оставаться на передовой в развитии сельского хозяйства. Используя инструменты ГИС, специалисты могут внести свой вклад в оптимизацию сельскохозяйственных практик, повышение эффективности и смягчение воздействия на окружающую среду. Использование развивающегося ландшафта ГИС в сельском хозяйстве позволяет специалистам решать возникающие проблемы, способствовать устойчивым решениям и формировать будущее сельскохозяйственной производительности и устойчивости.