Супутникові Дані Для Оцінки Біопродуктивності Культур
Сільськогосподарська галузь відіграє важливу роль у соціально-економічному та екологічному розвитку Казахстану. У 2021 році цей сектор став роботодавцем для 30% працездатного населення, а його частка в загальному виробництві країни склала майже 5,1%.
У цьому матеріалі ми розповімо про пілотний проєкт оцінки біопродуктивності п’яти видів сільськогосподарських культур, який команда вчених EOSDA реалізувала для космічної компанії в Казахстані.
Проблема: Необхідність Оцінки Біопродуктивності Культур, Що Вирощуються На Великих Територіях
Майже десята частина площі Казахстану (22,9 млн. га) використовується для вирощування сільськогосподарських культур. Під управлінням локальних фермерів може бути від 1 до 10 тисяч гектарів, що змушує власників таких великих господарств шукати технічні можливості їхнього ефективного моніторингу.
Супутники спостереження Землі можуть у цьому допомогти. Казахстанській космічній компанії знадобилося оцінити поточні характеристики рослинності посівів, й у вирішення цього завдання вона обрала EOSDA.
Рішення: Визначення Біопродуктивності Сільськогосподарських Культур З Допомогою Біофізичної Моделі З Використанням Даних DMP
Основною метою проєкту була оцінка характеристик біопродуктивності п’яти культур (ячмінь, яра пшениця, бобові, соняшник та ріпак) на адміністративному рівні. Підсумковий звіт містив поточну оцінку загальної біомаси (коріння, стебла, листя та генеративні органи рослини) та біомаси плоду, наприклад, зерна якщо йдеться про пшеницю або ячмінь.
Результати оцінки біопродуктивності можна використовувати для прогнозування врожайності.
Це один з методів вирішення даної проблеми. Використання даних з біопродуктивності також дозволяє оцінити стан посівів та агрометеорологічні умови для певної території. Це допомагає краще зрозуміти які фактори і як впливають на ріст врожаю в поточному та попередньому роках, щоб вжити відповідних заходів щодо покращення ситуації на полях у разі потреби.
Для аналізу на рівні регіону вчені використали відкриті дані програми Copernicus Global Land Service за 2018 та 2019 роки.
Наша ідея полягала у використанні продукту Продуктивність сухої речовини (DMP) для визначення характеристик біомаси сільськогосподарських культур (тобто скільки зеленої маси рослинності зросло на полі). Відносно велика площа полів у Казахстані стала одним із вирішальних факторів при виборі продукту.
Продуктивність сухої речовини (DMP) являє собою швидкість росту рослинності або приріст сухої біомаси з одиницями вимірювання, що використовуються для вирішення агростатистичних завдань (кг/га/день). Дані DMP генеруються кожні 10 днів із просторовою роздільною здатністю 300 м.
Також для моделювання були отримані та використані погодні дані від NASA Power та ґрунтові дані від FAO Soils Portal.
Після калібрування моделі команда порівняла ці дані із фактичними даними та розрахунками моделі для визначення загальної біомаси за вегетаційний період. Фахівці EOSDA визначили дати посіву та збирання врожаю на основі фактичних даних. А модель використовувалася для визначення коефіцієнта переходу від загальної біомаси до біомаси плодів (врожайність). Останній параметр також відомий як індекс урожаю.
Точність розв’язання поставленого завдання відрізнялася залежно від регіону. Наприклад, відносна похибка розрахунку біомаси ярої пшениці становила від 0,6-1% до 49%; для ячменю – 33,8%.
Для отримання більш точних результатів нам потрібно буде оцінити значно більшу кількість полів та культур.
Результат: Дані Про Біомасу Сільськогосподарських Культур У Різних Регіонах Казахстану
Фахівці EOSDA склали звіт із загальної біомаси та біомаси плодів (урожайності). Команда завершила проєкт за два місяці. Збір даних та підготовка до розробки моделі зайняли значну кількість часу.
Про автора:
Віра Петрик – директор з маркетингу EOS Data Analytics, глобального постачальника аналітики супутникових зображень на основі штучного інтелекту.
Віра має ступінь маркетингу Нідерландського Інституту Маркетингу, а також ступінь магістра Київського інституту усних та письмових перекладачів при Українському науково-дослідному центрі. Вона відповідає за маркетинг та піар (PR) для EOSDA та всіх її продуктів.
Її головна мета – допомогти EOS Data Analytics увійти до числа світових лідерів компаній супутникового моніторингу, а також просувати стійкі продукти з передовою інфраструктурою, які допомагають зберегти Землю та, за допомогою космічних технологій, приносять користь людству.
Oстанні статті
Лісовпорядкування: Методи Ведення Лісового Господарства
Лісовпорядкування забезпечує стале виробництво, зберігаючи здоров'я екосистеми. Супутникові технології дозволяють відстежувати стан території та планувати розвиток господарства ще ефективніше.
Суцільна Рубка Як Інструмент Лісового Господарства
Суцільна рубка має серйозні переваги та недоліки, що робить її суперечливим інструментом лісогосподарства. Однак за певних умов вона може ефективно використовуватися для відновлення лісу.
EOSDA Отримала Перші Знімки Супутника EOS SAT-1
EOS SAT-1, перший малий оптичний супутник у складі агро-орієнтованого супутникового сузір’я, запущеного компанією EOS Data Analytics, надіслав свої перші знімки Землі.