как можно оценить биопродуктивность с/х культур с помощью спутниковых данных
  • Истории наших партнеров

Спутниковые Данные Для Оценки Биопродуктивности Культур

Сельскохозяйственная отрасль играет важнейшую роль в социально-экономическом и экологическом развитии Казахстана. В 2021 году этот сектор стал работодателем для 30% трудоспособного населения, а его доля в общем производстве страны составила составила почти 5,1%.

В этом материале мы расскажем о пилотном проекте по оценке биопродуктивности пяти видов сельскохозяйственных культур, который команда ученых EOSDA реализовала для космической компании в Казахстане.

Проблема: Необходимость Оценки Биопродуктивности Культур, Выращиваемых На Больших Территориях

Почти десятая часть площади Казахстана (22,9 млн. га) используется для выращивания сельскохозяйственных культур. Под управлением локальных фермеров может находиться от 1 до 10 тысяч гектаров, что вынуждает владельцев таких обширных хозяйств искать технические возможности для их эффективного мониторинга.

Спутниковая съемка может в этом помочь. Казахстанской космической компании потребовалось оценить текущие характеристики растительности посевов, и для решения этой задачи она выбрала EOSDA.

Решение: Определение Биопродуктивности Сельскохозяйственных Культур С Помощью Биофизической Модели С Использованием Данных DMP

Основной целью проекта была оценка характеристик биопродуктивности пяти культур (ячмень, яровая пшеница, бобовые, подсолнечник и рапс) на административном уровне. Итоговый отчет содержал текущую оценку общей биомассы (корни, стебли, листья и генеративные органы растения) и биомассы плода, например, зерна если речь идет о выращивании ячменя или пшеницы.

Результаты оценки биопродуктивности могут быть использованы для прогнозирования урожайности.

Это один из методов решения данной проблемы. Использование данных по биопродуктивности также позволяет оценить состояние посевов и агрометеорологические условия для определенной территории. Это помогает лучше понять какие факторы и как влияют на рост урожая в текущем и предыдущем годах, чтобы принять соответствующие меры по улучшению ситуации на полях в случае необходимости.

EOSDA Crop Monitoring

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

Для анализа на уровне региона ученые использовали открытые данные программы Copernicus Global Land Service за 2018 и 2019 годы.

Наша идея заключалась в использовании продукта Продуктивность сухого вещества (DMP) для определения характеристик биомассы сельскохозяйственных культур (т.е. сколько зеленой массы растительности выросло на поле). Относительно большая площадь полей в Казахстане стала одним из решающих факторов при выборе продукта.

Продуктивность сухого вещества (DMP) представляет собой скорость роста растительности или прирост сухой биомассы с единицами измерения, используемыми для решения агростатистических задач (кг/га/день). Данные DMP генерируются каждые 10 дней с пространственным разрешением 300 м.

Также для моделирования были получены и использованы погодные данные от NASA Power и почвенные данные от FAO Soils Portal.

После калибровки модели команда сравнила эти данные с фактическими данными и расчетами модели для определения общей биомассы за вегетационный период. Специалисты EOSDA определили даты посева и сбора урожая на основе фактических данных. А модель использовалась для определения коэффициента перехода от общей биомассы к биомассе плодов (урожайность). Последний параметр также известен как индекс урожая.

Точность решения поставленной задачи отличалась в зависимости от региона. Например, относительная погрешность расчета биомассы яровой пшеницы составила от 0,6-1% до 49%; для ячменя — 33,8%.

Для получения более точных результатов нам потребуется оценить значительно большее количество полей и культур.

Результат: Данные О Биомассе Сельскохозяйственных Культур По Регионам Казахстана

Специалисты EOSDA составили отчет по общей биомассе и биомассе плодов — урожайности. Команда завершила проект за два месяца. Сбор данных и подготовка к разработке модели заняли значительное количество времени.

Вам понравилась эта статья?
Спасибо за ваш отзыв!

Об авторе:

Вера Петрик Директор по маркетингу EOS Data Analytics

Вера Петрик отвечает за маркетинг и PR для EOSDA, уделяя основное внимание продвижению целей устойчивого развития и сохранения планеты путем внедрения космических технологий. Она получила степень по маркетингу в Нидерландском Институте Маркетинга, а также степень магистра в Киевском институте устных и письменных переводчиков при Украинском научно-исследовательском центре.

Последние cтатьи

Выращивание Ячменя: Технология Успешного Производства
  • Выращивание культур

Выращивание Ячменя: Технология Успешного Производства

Соблюдение технологии выращивания ячменя позволит увеличить урожайность и оптимизировать ресурсы, а онлайн платформы для мониторинга облегчат контроль за посевами.

Антракноз: Как Выявить И Контролировать Заболевание
  • Управление посевами

Антракноз: Как Выявить И Контролировать Заболевание

Антракноз быстро распространяется и может уничтожить многие сельскохозяйственные культуры. Узнайте о методах раннего выявления и вариантах лечения для защиты посевов.

Выращивание Табака От А До Я: Посев, Уход, Сбор И Сушка
  • Выращивание культур

Выращивание Табака От А До Я: Посев, Уход, Сбор И Сушка

Выращивание табака сопряжено со сложностями из-за высоких требований культуры к климату, почве и питанию. Однако современные технологии точного земледелия помогают справляться с этими вызовами.