Решения agritech для Северной Америки
11 августа 2022 года компания EOS Data Analytics, глобальный поставщик аналитики спутниковых снимков на основе искусственного интеллекта, провела открытый вебинар по использованию аналитики спутниковых данных для оптимизации управления агробизнесом.
Вебинар был посвящен обзору сельскохозяйственного рынка Северной Америки, его успехов и проблем, а также преимуществ решений спутникового мониторинга для представителей агробизнеса. Присутствующие узнали о целях, способах реализации и результатах таких агротехнологических проектов, как классификация сельскохозяйственных культур, определение границ полей, прогнозирование урожайности, мониторинг сбора урожая и анализ влажности почвы.
Чтобы посмотреть запись вебинара и ознакомиться с презентацией, перейдите по ссылкам.
В вебинаре приняли участие производители продуктов питания, сельскохозяйственные кооперативы, организации агрокредитования, консалтинговые агентства, разработчики программного обеспечения и телекоммуникационные компании.
С докладом выступил Бриджеш Топпил, руководитель отдела стратегических партнерств в EOS Data Analytics.
Механизация, широкое использование химических средств защиты растений и соблюдение правил рационального управления фермерскими предприятиями оказали положительное влияние на развитие сельскохозяйственной отрасли в Северной Америке. В результате увеличилось число сельскохозяйственных кооперативов, а аграрии отошли от традиционных методов хозяйствования. Однако, путь преобразований все еще полон препятствий.
Производителям продуктов питания в США и Канаде необходим доступ к данным для мониторинга состояния и развития сельскохозяйственных культур, прогнозирования урожайности или определения оптимального количества удобрений, гербицидов и пестицидов. На инспектирование полей уходит много времени и средств; кроме того, скаутам и заказчикам необходим быстрый и простой обмен информацией о проделанной работе, а также координация действий. Инструменты для анализа спутниковых снимков могут помочь предприятиям агросектора оптимизировать работу фермерских хозяйств.
Спутниковые данные позволяют дистанционно отслеживать развитие сельскохозяйственных культур и состояние почвы и используются, чтобы получить ответы на вопросы о землепользовании, севообороте или проведении других полевых работ. Спутниковая аналитика помогает фермерам ежедневно принимать обоснованные решения, и тем самым дает возможность создавать и поддерживать устойчивые продовольственные системы.
Аналитика спутниковых снимков может біть полезна не только производителям продуктов питания и сельхозкооперативам, но и другим участникам агрорынка. Банки могут использовать информацию о полях потенциальных клиентов для более точной оценки рисков и принятия обоснованных решений о целесообразности выдаче кредитов. Консультационные компании смогут тратить меньше времени на инспектирование полей, использовать исторические данные и новейшую информацию о состоянии полей при разработке рекомендаций. Поставщики программного обеспечения получают централизованный доступ к многочисленным источникам данных и могут интегрировать спутниковую аналитику в существующие решения или создавать новые. Телекоммуникационные компании могут использовать эксклюзивные данные сельскохозяйственного рынка для решения таких задач, как классификация культур или прогнозирование урожайности, и получают возможность диверсифицировать и развивать новые потоки поступления доходов.
Ведущий объяснил ценность каждого решения agritech и сделал обзор некоторых проектов компании.
Классификация сельскохозяйственных культур означает классификацию землепользования с точки зрения видов сельскохозяйственных культур, произрастающих на интересующей территории, или определение классов почвенного покрова, таких как пахотные и непахотные земли, на уровне региона или страны. Классификация сельскохозяйственных культур также позволяет получить исторические данные о севообороте.
Для реализации данной задачи необходимы спутниковые снимки и наземные данные.
Классификация сельскохозяйственных культур обычно проводится параллельно с определением границ поля, которое позволяет узнать его точную площадь. Площадь поля может быть рассчитана для текущего и прошлого сезонов.
Использование снимков высокого разрешения позволяет получить более точные результаты при разработке данного агротехнологического решения, а также идентифицировать объекты размером менее трех гектаров.
Мониторинг сбора урожая помогает оптимизировать уборочную кампанию и планировать урожайность. Данное решение agritech включает регулярные отчеты о сборе урожая за указанную дату, количестве убранных полей, площади убранных культур, прогнозируемой урожайности и т. д.
Фермеры могут использовать данные об урожае, собранном за предыдущие сезоны, чтобы подсчитать оптимальное количество удобрений на всем поле или отдельном участке, корректировать культивацию почвы и нормы высева семян, а также контролировать сельхозработы. Зная дату высева конкретных культур и предполагаемые даты сбора урожая на выбранных полях, а также отслеживая снижение показателей развития посевов, аграрии могут планировать выращивание сельскохозяйственных культур в следующих сезонах, чтобы получить максимально высокий урожай.
Прогнозирование урожайности позволяет фермерам и другим участникам агробизнеса оценить, сколько сельхозпродукции будет произведено за указанный сезон. Урожайность можно прогнозировать на уровне поля, штата (региона) и страны. Для этого необходимы такие данные, как сельскохозяйственный календарь, влажность почвы, тип почвы, погодные условия и историческая статистика урожайности. Точность прогнозов урожайности составляет более 90%.
Данные о влажности почвы основаны на соотношении между объемом воды в почве и объемом всей почвы; влажность почвы измеряется в процентах. Фермеры и агрономы могут использовать данные о влажности почвы для планирования орошения, расчета необходимого количества поливной воды или прогнозирования вероятности засухи в определенных регионах. Страховые агенты могут отслеживать и сравнивать исторические и текущие значения влажности почвы, чтобы принимать обоснованные решения относительно страховых выплат.
Аналитика влажности почвы доступна в одноименной функции на платформе EOSDA Crop Monitoring, но данные для решения этой задачи собираются для конкретного региона или области. Команда EOSDA использует географическое положение интересующей области и снимки со спутников, таких как SMAP НАСА и AMSR-2/ASMR-E Японского агентства аэрокосмических исследований, оснащенных микроволновыми сенсорами (радиометрами), которые могут измерять яркость и температуру земной поверхности.
В скором времени компания EOSDA начнет предоставлять клиентам высококачественные спутниковые данные, полученные с собственного созвездия.
В 2022 году мы планируем запустить спутник EOS SAT-1 – первый из семи спутников созвездия EOS SAT, специально разработанного для нужд агробизнеса. После вывода остальных шести спутников на низкую околоземную орбиту к 2025 году, мы сможем охватить 90% пахотных земель по всему миру. Наличие собственных источников данных означает, что мы сами контролируем полный цикл предоставления услуг спутниковой аналитики и получаем данные, которые оптимально подходят для решения сельскохозяйственных задач, что очень важно для получения точных результатов при разработке решений.