Супутники У Харчовій Промисловості Та Водокористуванні

Для виробників харчової продукції в Азії та Африці подолання факторів, що знижують продуктивність полів, не є чимось новим. Підприємствам доводиться враховувати ризик пошкодження рослин і втрати якості ґрунту через засуху та опади — ознаки зміни клімату, що постійно посилюються. Населення планети, яке постійно зростає (очікується, що до кінця 2022 року або в перші місяці 2023 року воно перевищить 8 мільярдів осіб) і надалі стимулюватиме попит на продовольство. Питання підтримки врожайності сільськогосподарських культур на необхідному рівні стає дедалі актуальнішим.

З іншого боку, сталі підходи до сільського господарства, до яких входить застосування супутникових технологій, дозволяють виробникам продовольства адаптуватися до умов навколишнього середовища та оперативно реагувати на проблеми, що виникають. В інтерв’ю, Бріджеш Топіл, директор зі стратегічних партнерств EOS Data Analytics, розповідає про фактори, що загрожують продовольчій безпеці на обох континентах, та способи пом’якшення їх негативного впливу.

Які Фактори Загрожують Продовольчій Безпеці В Африці Та Азії?

Щоб відповісти на це запитання, необхідно взяти до уваги демографічні, кліматичні та політичні чинники.

Почнемо з взаємозалежності між зростанням населення та забезпеченням продовольством. Азія, де проживає приблизно три п’яті (4,651 млрд людей) населення планети, є найбільш густонаселеним континентом світу. Африка має найвищі темпи зростання чисельності населення (2,38% у 2022 році проти 0,04% у Європі станом на 2020 рік). На цей континент припаде понад половина світового приросту населення в період з 2019 по 2050 роки.

Країни Африки та Азії постійно стикаються з нестачею продовольства, що є наслідком відсутності сталого підходу до сільського господарства, спрямованого на оптимізацію ресурсів та мінімізацію шкоди навколишньому середовищу. Сталі методи включають сівозміну, скорочення обсягів обробітку ґрунту, диференційоване внесення засобів виробництва, посів покривних культур та багаторічних рослин у міжсезоння, регулювання використання води залежно від рівня вологості ґрунту тощо.

Кліматичні ризики, такі як підвищення середньої температури Землі, часті періоди аномальної спеки, посухи, повені та підвищення рівня моря також впливають на цикл виробництва харчової продукції і часто призводять до пошкодження врожаю.

Я повинен визнати, що світ рухається у правильному напрямку, запроваджуючи сталі методи для зниження глобального голоду. Але, незважаючи на це, багато країн на континентах мають труднощі з забезпеченням продовольчої безпеки через відсутність ініціатив з боку урядів або спільнот.

Як Виробники Харчової Продукції Можуть Пом’якшити Негативні Наслідки Зміни Клімату У Своїй Діяльності?

Негативні наслідки зміни клімату спричиняють низьку рентабельність виробників продовольства. Вимірювання температури, розвитку культур, рівня опадів, вологості ґрунту та інших показників за допомогою супутникових даних допомагають знизити вплив зміни клімату на виробництво харчової продукції. Фермерам також вигідно використати прогнози, щоб заздалегідь дізнаватися про погодні умови. Це дозволяє їм планувати роботи в полях або реагувати на погодні явища відповідним чином, щоб забезпечити посівам найбільші шанси на виживання.

Швидке впровадження таких рішень моніторингу, як EOSDA Crop Monitoring, дозволяє менеджерам, які займаються цифровою трансформацією у сфері виробництва харчової продукції, використовувати переваги передового аналізу даних без шкоди для можливостей високошвидкісної передачі та зберігання інформації. Додаток для точного землеробства може стати невід’ємною частиною діяльності виробників харчової продукції, надаючи цінну інформацію про поля, яку вони можуть використовувати для отримання максимально можливого врожаю за умов зміни клімату.

Як EOSDA Crop Monitoring Може Допомогти Виробникам Харчової Продукції?

EOSDA Crop Monitoring, як і будь-яка платформа, що спирається на супутникові дані дистанційного зондування, дає користувачам змогу побачити стан полів та погоду з висоти супутника, з одного боку, та можливість збільшити зображення та оцінити цей стан за численними показниками здоров’я та розвитку культур та стану ґрунту, з іншого боку. У цьому сенсі, можливість огляду великої території дозволяє поліпшити управління іригацією.

За допомогою дистанційного зондування полів, фермери можуть отримати інформацію про вологість ґрунту у великому просторовому масштабі (приблизно 10 000 квадратних кілометрів в одному тайлі супутникового зображення), що робить супутниковий моніторинг більш економічно ефективним, ніж використання датчиків вологості ґрунту у довгостроковій перспективі. В середньому, один датчик покриває 1-2 акрів землі (1 акр – це 4046,86 квадратних метрів). Деякі експерти також пропонують використовувати від 2 до 4 датчиків для поля площею 65 гектарів – чверть ділянки у Північній Америці. Крім того, ми повинні врахувати витрати, такі як випробування обладнання в лабораторії, вибір місця, встановлення або обслуговування.

Додаток є джерелом інформації (індекс вологості ґрунту, прогнози опадів, вегетаційний індекс NDMI та дані про вологість ґрунту, згадані раніше), спираючись на яку користувачі можуть планувати кількість води та терміни поливу сільськогосподарських культур.

Аналіз NDMI показує, де необхідно розподілити воду, щоб запобігти надмірному або недостатньому зрошенню. Прогнози погоди з даними про очікувані опади, вологість та хмарність також дозволяють фермерам коригувати полив. Індекс вологості ґрунту показує вологість ґрунту на рівні поверхні та кореневої зони. Фермери переважно використовують цю функцію в періоди з недостатньою кількістю опадів, щоб визначити водний стрес або ділянки, де опади можуть призвести до зсувів.

Збереження запасів води дозволяє уникнути таких серйозних проблем, як пошкодження або знищення врожаю, що може дорого коштувати фермеру і користувачам продукції.

Функції платформи також дозволяють виробникам харчової продукції, отримувати як останні відомості про розвиток сільськогосподарських культур, так і історичні дані. Я хочу згадати ще кілька функцій та послуг, які є найбільш популярними серед наших користувачів. До них відносяться:

Вегетаційні індекси – кількісні показники, що відображають стан розвитку рослин для кожного пікселя на супутниковому знімку. Окрім NDVI, EOSDA Crop Monitoring використовує ще 17 вегетаційних індексів.

Дані щодо продуктивності полів за останні мінімум п’ять років. Ці дані потрібні для прогнозування врожайності.

Рейтинг полів для сортування полів за дев’ятьма категоріями, такими як продуктивність або зміна значення вегетаційного індексу, для розуміння того, які з них вимагають негайної уваги.

Командні акаунти для додавання декількох користувачів.

Зонування для створення карт вегетації та продуктивності, які, також використовуються для диференційованого внесення насіння, добрив, пестицидів та гербіцидів. Ці карти ще називаються картами внесення для диференційованого внесення засобів виробництва (VRA).

Розкажіть, Будь Ласка, Докладніше Про Призначення Цих Карт.

Всі карти базуються на останніх даних з супутникових знімків.

Виробники харчової продукції використовують карти продуктивності та вегетації для визначення зон полів з вищим і нижчим потенціалом урожайності. На основі цієї інформації фермери можуть спланувати відповідну кількість насіння або добрив для кожної зони. Карти можуть бути скачані у форматі .sph і завантажені до бортового комп’ютера сільськогосподарської техніки для здійснення диференційованого внесення. Таким чином, виробники харчової продукції можуть витрачати менше коштів на ресурси, що використовуються, розподіляючи їх більш раціонально.

Карти вегетації показують, скільки азоту потрібно сільськогосподарським культурам зараз. Кольори на карті допомагають визначити проблемні зони, оскільки кожен колір свідчить про певний стан посівів. Червоний колір означає, що дана зона поля знаходиться у критичному стані, тому тут виробникам харчової продукції, ймовірно, доведеться вносити найбільшу кількість азотних добрив. Зелений колір, навпаки, зазвичай вказує на зони з високою щільністю рослинності, які потребують меншої кількості азоту.

Спираючись на карти продуктивності, фермери розподіляють рівно стільки калійних та фосфорних добрив, скільки необхідно для даного поля або його частини – не менше й не більше. Червоний колір відповідає найнижчим рівням продуктивності, тоді як відтінки зеленого вказують на більш продуктивні ділянки.

До того ж, бюджет та економія витрат – це не абстрактні поняття. Наші розробники нещодавно додали Калькулятор загальної економії коштів, який допомагає користувачам дізнатися про рентабельність інвестицій, миттєво підраховуючи кількість добрив та заощаджених грошей.

Йдеться не лише про карти продуктивності та вегетації. Існують інші типи карт, які можна створювати за допомогою інструменту точного землеробства від EOSDA. Наприклад, карти класифікації культур та ґрунтово-рослинного покриву.

Команда натренувала моделі глибинного навчання класифікувати сільськогосподарські культури та визначати ґрунтово-рослинний покрив на супутникових знімках з різних джерел та зроблених у різний час. Карти класифікації культур та ґрунтово-рослинного покриву допомагають планувати сільськогосподарські операції для різних цілей, таких як:

• Визначення орних/неорних земель
• Визначення меж полів
• Оцінка займаних площ для кожного типу культур
• Історичні дані про сівозміну

Таким чином, ключовою перевагою використання супутникових карт ґрунтового покриву та класифікації культур для виробників харчової продукції є економічно вигідний великомасштабний моніторинг сільськогосподарських земель для практичних та дослідницьких цілей.

Компанія EOS Data Analytics Оголосила Про Запуск Першого Супутникового Угруповання, Орієнтованого на Агросектор, EOS SAT, Серед компаній, Що Використовують Технології Дистанційного Зондування. Яку Користь Отримають Виробники Харчової Продукції Від Цього Джерела Даних?

Переваги EOS SAT зумовлені технічними характеристиками. Супутникове угруповання складатиметься з семи легких оптичних супутників, що надають знімки сільськогосподарських та лісових угідь у високій якості кожні 5-6 днів або щодня, якщо поставлено завдання моніторингу конкретних територій. Супутники будуть оснащені 11 спеціальними діапазонами для агромоніторингу. EOS SAT покриватиме 100% земель у провідних країнах.

Області застосування EOS SAT включають:

• Прогнозування розвитку хвороб та шкідників
• Ефективне керування ресурсами
• Моделювання та прогнозування врожайності
• Визначення меж орних земель та полів
• Управління іригацією
• Планування оптимальної сівозміни

Після запуску компанія буде надавати всі послуги, пов’язані з даними — від збору даних до їх обробки та інтерпретації — для підтримки прийняття рішень клієнтами. Цикл обробки даних складатиме від 3 до 16 годин. Ми розуміємо, що чим частіше виробники харчової продукції зможуть отримувати цінну інформацію з полів, тим краще. І ми працюємо над цим.

Катерина Сергєєва

Старший науковий співробітник EOS Data Analytics

Катерина Сергєєва приєдналась до EOS Data Analytics у 2016 році. Вона має ступінь кандидата інформаційних технологій та 15-річний досвід роботи у галузі дистанційного зондування.

Катерина – старший науковий співробітник EOSDA. Її спеціальність – розробка технологій супутникового моніторингу природних та штучних ландшафтів та виявлення змін рельєфу. Катерина є експертом у галузі аналізу стану гірничодобувних районів, сільськогосподарських угідь, водних об'єктів та інших об'єктів на основі багатошарових просторових даних.

Катерина – доцент, який проводить дослідження у Дніпровському технологічному університеті. Є автором понад 60 наукових праць.