Як ГІС Змінить Сільське Господарство в Найближчі Роки

Які Ключові Тренди, На Вашу Думку, Сформують Майбутнє Геопросторової Індустрії?

Першими, які я б, безсумнівно, назвав ШІ й ML. Штучний інтелект і машинне навчання роблять революцію в геопросторовій галузі. Інтеграція штучного інтелекту в ГІС дозволяє обробляти величезні набори даних, виявляючи тенденції, які можуть пропустити навіть експертні аналітики. Зокрема, удосконалення ШІ в обробці даних і розпізнаванні зображень покращили просторовий аналіз і візуалізацію, що виявилося неоціненним у сільському господарстві та ґрунтознавстві. Ця еволюція породила GeoAI, який поєднує ШІ з геопросторовими даними та технологіями. Здатність GeoAI отримувати, класифікувати та виявляти інформацію з різноманітних джерел значно розширює нашу здатність розв’язувати просторові проблеми, відкриваючи нову еру для спеціалістів ГІС.

Хмарні обчислення незамінні в геопросторових роботах через величезний обсяг високої роздільної здатності та історичних даних. Збільшення роздільної здатності вдвічі збільшує розмір зображення, а обробка цих даних ще більше збільшує потребу в сховищі. Хмарне сховище, таке як AWS, яке використовує наукова команда EOSDA, забезпечує необхідну масштабованість і обчислювальну потужність. Це дає ефективну роботу продукту для всіх користувачів і підтримує величезну базу клієнтів без обмежень у просторі. Крім того, хмарні платформи пропонують економічно ефективні обчислення на вимогу, стягуючи плату за запит, а не безперервну оренду обладнання. Забігаючи наперед, додавання ШІ для оптимізації моделей обробки даних для підвищення ефективності хмарних обчислень зменшить витрати та мінімізує вплив на навколишнє середовище.

Автоматизація збору геопросторових даних швидко розвивається завдяки технологіям дистанційного зондування, таким як супутники, дрони та БПЛА. Супутники забезпечують глобальний збір даних зі наростальною роздільною здатністю, що, своєю чергою, підвищує якість аналітики. Однак залишаються такі проблеми, як частота збору даних і хмарність. БПЛА заповнюють ці прогалини, пропонуючи цілеспрямований збір даних, яким штучний інтелект незабаром керуватиме в рамках автоматизованих систем керування полем (AFMS). Ці системи об’єднуватимуть дані із супутників, безпілотників і польових датчиків, створюючи комплексне уявлення про стан рослин і ґрунту. Крім того, дрони розвиватимуться для виконання таких завдань, як застосування засобів обробки, що зрештою забезпечить повністю автоматизований цикл вирощування сільськогосподарських культур завдяки скоординованій взаємодії дронів і супутників.

Ще однією помітною тенденцією є зростання 3D геопросторового моделювання та цифрових двійників. Цифрові двійники імітують розташування або структури, що дозволяє тестувати сценарії та прогнозувати поведінку. 3D-дані отримують із систем CAD для промислових об’єктів або за допомогою геодезичних фільмувань і технологій дистанційного зондування, таких як LiDAR. Попри величезні ресурсні вимоги, рендеринг цих моделей є економічно ефективним завдяки спрощеному тривимірному представленню.

Цифрові двійники тепер дуже точні та мають значні застосування в таких галузях, як геологія та агрономія. Цифрові моделі рельєфу (ЦМР), один із типів цифрових двійників, мають вирішальне значення для планування та моделювання обладнання. Поєднання цифрових двійників зі штучним інтелектом відкриває нові можливості, такі як створення 3D-ландшафтів ґрунту та воксельних карт характеристик ґрунту. Ця технологія дозволить комплексно контролювати сільськогосподарське виробництво та точно регулювати ріст кожної рослини.

Які Є Практичні Застосування Та Перспективи Використання ГІС У Сільському Господарстві?

Специфікація місця є одним із них. Це має вирішальне значення для сільського господарства, оскільки дозволяє здійснювати точні дії, такі як зрошення територій, де бракує води, або обробка окремих рослин. У моїй нещодавній статті «Картографічна техніка для визначення зон забруднення ґрунту важкими металами» ми з колегою досліджували використання ГІС для прогнозування впливу забруднення ґрунту ^{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.}. Визначивши джерела забруднення та використовуючи зразки ґрунту, ми точно нанесли на карту точки забруднення. Хоча дистанційне зондування не може кількісно визначити забруднення, воно ефективно виявляє токсичні для рослин речовини. Наші картографічні моделі підкреслюють концентрації забруднювальних речовин і природні бар’єри, покращуючи моніторинг ґрунту. Цей підхід забезпечує точні контрольні точки забруднення, життєво важливі для програм моніторингу, навіть якщо забруднення не видно неозброєним оком.

Дистанційне зондування є ще одним застосуванням ГІС у сільському господарстві. Це передбачає отримання інформації про об’єкти, місця чи явища на відстані, як правило, за допомогою літака чи супутника. Такі технології, як супутникове дистанційне зондування, аерофотознімання, LiDAR і SAR, виявляють і класифікують об’єкти на поверхні Землі, в атмосфері та водоймах. Супутникове дистанційне зондування зчитує мультиспектральні або гіперспектральні дані, виокремлюючи такі ознаки, як здорова рослинність, що відбиває інфрачервоні хвилі. Аерофотознімання з використанням літаків і дронів ідеально підходить для невеликих полів і хмарної погоди. LiDAR використовує лазерне сканування для створення 3D-моделей географічних об’єктів, картографування сільськогосподарських угідь, рослинності та ґрунту. Супутники SAR випромінюють радіохвилі, знімаючи зображення високої роздільної здатності вдень і вночі за будь-якої погоди.

В результаті використання згаданих вище технологій точне землеробство використовує ГІС для поєднання даних про місцеперебування та дистанційного зондування, підвищуючи ефективність сільського господарства. Цей метод націлений на конкретні ділянки поля для внесення добрив чи зрошення, запобігаючи втраті ресурсів у місцях, де вони не потрібні. У сфері точного зрошення стаття моїх колег «Валідація опадів отриманих за супутниковими даними GPM і H-SAF з даними наземних метеостанцій України» продемонструвала, що супутникові дані є надійним джерелом для визначення рівня опадів ^{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.}. Це відкриття підтверджує, що дистанційне зондування на основі ГІС є надійною основою для методів точного землеробства та прийняття обґрунтованих рішень.

Інноваційні рішення революціонізують сільське господарство, використовуючи досвід спеціалістів з обробки даних, фахівців із ГІС та дослідників. Наприклад, в EOSDA ми використовуємо передові геопросторові дані та дистанційне зондування для розв’язання проблем сільського господарства. Серед наших досягнень — точне визначення меж поля, моделювання вологості та продуктивності посівів, картування ґрунтових індикаторів і потужна супутникова аналітика. Ми також створюємо карти диференційного внесення, моделюємо органічний вуглець у ґрунті (статичний і динамічний за допомогою RothC) і аналізуємо водну ерозію ґрунту. Крім того, передові технології роздільної здатності зображень і оптичного розпізнавання підвищують точність і ефективність сільськогосподарської практики, сприяючи значним покращенням управління ресурсами та продуктивності.

Чи Може ГІС Допомогти Передбачати Майбутнє У Сільському Господарстві?

Це цікаве запитання, і відповідь на нього ствердна. Основним напрямком дослідження ГІС є розв’язання проблеми максимізації врожайності сільськогосподарських культур з обмеженими ґрунтовими ресурсами. Точне землеробство, моделювання деградації ґрунту та прогноз еволюції агроландшафту є життєво важливими сферами. Особливо популярні моделі оцінки врожайності, які допомагають агробізнесам прогнозувати врожай і вдосконалювати свої стратегії. Фахівці з ГІС відіграють активну роль у цій галузі, що розвивається. До відомих досліджень належать «Оцінка продуктивності сільськогосподарських угідь на основі супутникових і біофізичних змодельованих даних», яке розробляє нову модель продуктивності, і «Покращення моделі сільськогосподарських культур WOFOST за допомогою асиміляції індексу площі листя без запаху фільтром Калмана», яке зосереджене на ранньому прогнозуванні врожайності ^{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.}. Ці роботи підкреслюють вирішальну роль ГІС у сільському господарстві.

Фахівці з ГІС відіграють вирішальну роль в оцінці ризику захворювань сільськогосподарських культур, поєднуючи дані про місцеперебування з науковими моделями даних. Коли з’являються невідомі хвороби рослин, фахівці з ГІС аналізують динаміку індексів рослинності разом із даними дистанційного зондування про температуру, вологість і поживність ґрунту. Також проводиться оцінка рельєфних показників для виявлення природних і антропогенних факторів, що впливають на розвиток хвороби. Фахівці з ГІС, часто кваліфіковані в будуванні моделей, беруть участь на кожному етапі збору даних, обробки, аналізу та створення моделі. Ці картографічні моделі створюють карти зон ризику, покращуючи розуміння патернів захворювань, сезонних коливань і просторових факторів, дозволяючи агробізнесам зменшувати ризики та оптимізувати стратегії управління врожаєм.

Фахівці з ГІС відіграють важливу роль у поєднанні просторових і наземних даних з математичними моделями, сприяючи створенню моделей, тестуванню та перевірці. Вони аналізують різноманітні набори даних, щоб отримати прогнози та зробити внесок у дистанційний аналіз вологості, що має вирішальне значення для визначення частоти та ефективності зрошення. Крім того, спеціалісти з ГІС відіграють важливу роль у класифікації сільськогосподарських культур за допомогою дистанційного зондування та алгоритмів машинного навчання. Ця тенденція дозволяє агрохолдингам ефективно контролювати поля, економлячи час і ресурси, які раніше витрачалися на індивідуальні візити. Використовуючи знання ГІС, агробізнеси оптимізують практику зрошення та вдосконалюють стратегії управління полями, що в кінцевому підсумку покращує продуктивність та стійкість сільського господарства. Це також дає змогу прогнозувати врожайність.

Прогнозування майбутнього також потрібне при розв’язанні проблеми кліматичних змін. Це є ключовим напрямком спільноти ГІС та EOSDA. Вчені ГІС очолили зусилля з моделювання динаміки клімату та впливу людини на навколишнє середовище. Такі моделі, як CANDY, CENTURY та інші, точно відстежують потоки вуглецю на основі місцевих умов. EOSDA покращує модель RothC для прогнозування змін балансу вуглецю за різних типів управління, сприяючи зусиллям із поглинання CO2. Зокрема, Глобальна карта потенціалу поглинання органічного вуглецю в ґрунті (GSOCseq), яка підтримується Global Soil Partnership і FAO, допомагає відстежувати світові рівні вуглецю ^{Global Soil Sequestration Potential (GSOCseq) Map. Food and Agriculture Organization of the United Nations.}. Роль ГІС-спільноти поширюється на всі сектори, включаючи лісове господарство, виробництво, транспорт та енергетику, для комплексної боротьби зі змінами клімату.

Отже, Чи Зіграє Супутникова Аналітика Важливу Роль У Зв’язку Між ГІС І Сільським Господарством?

Супутники відіграють вирішальну роль у дистанційному зондуванні, пропонуючи неперевершене покриття у великому масштабі, перевершуючи можливості повітроплавних об’єктів. Це велике покриття полегшує отримання постійних потоків даних, які потім ретельно аналізуються та представляються клієнтам. Таким чином, супутникова аналітика забезпечує найточніші та повні набори даних для застосування в сільському господарстві, що має вирішальне значення для успіху точного землеробства та вимагає точності.

Синтез наявних і згенерованих даних разом з їх подальшою обробкою та аналізом у поєднанні з інтеграцією методів машинного навчання та GeoAI дає чудові результати. З постійним технологічним прогресом ці методології готові досягти ще більшої витонченості та ефективності. Примітно, що швидка еволюція ГІС з кінця 1980-х років із прискореним прогресом, спричиненим нещодавніми досягненнями ШІ, підкреслює трансформаційний потенціал супутникової аналітики.

У цьому контексті супутникова аналітика постає як майбутнє ГІС, сільського господарства та інтеграції GeoAI, пропонуючи неперевершені можливості для оптимізації сільськогосподарської практики, підвищення ефективності та досягнення стійких результатів. Ця траєкторія підкреслює важливу роль супутникової аналітики у формуванні майбутнього ландшафту сільськогосподарських інновацій та сталого розвитку.

Як EOSDA Планує Адаптуватися Та Процвітати В Цьому Ландшафті, Що Весь Час Змінюється?

EOSDA активно співпрацює із зацікавленими сторонами та вченими по всьому світу, реагуючи на вимоги ринку шляхом інтенсивного розвитку моделювання органічного вуглецю в ґрунті. Ґрунт служить життєво важливим поглиначем вуглецю завдяки фотосинтезу рослин. Пропагуючи передову сільськогосподарську практику, ми регулюємо викиди парникових газів, сприяючи пом’якшенню наслідків зміни клімату. Наша відданість кліматичним діям спонукає нас до успіху в аналітиці супутникових зображень, підтримуючи наших клієнтів у адаптації до клімату та стійкості. Ми також розробляємо технології картографування ґрунтів, зокрема методики картографування засолених ґрунтів. Наша команда вдосконалює розрахунки норми добрив на основі запланованої врожайності. Ці ініціативи знаходяться в активному розвитку, що відображає нашу відданість інноваціям і розв’язанню проблем сільського господарства в умовах швидкої зміни клімату.

У недавній статті ми з колегами досліджували вплив війни на українську землю, використовуючи ГІС-моделювання для створення детальної карти ґрунтів із роздільною здатністю у 25 метрів ^{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.}. Вчені використовують інструменти ГІС для вирішення різноманітних викликів, пов’язаних з війною, включаючи моніторинг травмованого ґрунту, оцінку впливу бойових дій на екосистеми та оцінку потенціалу рекультивації для проєктів відновлення. Зусилля також поширюються на перспективи фіторемедіації забруднення важкими металами та відновлення післявоєнної іригаційної системи.

Крім того, ГІС допомагає в розмінуванні за допомогою технологій дистанційного зондування, сприяючи зусиллям з постконфліктного відновлення. Ці різноманітні програми ГІС стимулюють розвиток сільського господарства та змінюють ландшафт галузі. Вони підкреслюють висхідну залежність від дистанційного зондування та геопросторових даних для протидії новим викликам. Оскільки інтеграція ГІС продовжує розвиватися, вони відіграватимуть все більш важливу роль у розв’язанні складних проблем, що виникають через конфлікти та порушення навколишнього середовища, сприяючи стійким рішенням і відновлюючи екосистеми та продуктивність сільського господарства в постраждалих регіонах.

Фахівцям з ГІС необхідно прийняти ці передові технології, щоб залишатися попереду галузі в розвитку сільського господарства. Використовуючи інструменти ГІС, професіонали можуть сприяти оптимізації сільськогосподарських практик, підвищенню ефективності та пом’якшенню впливу на навколишнє середовище. Охоплення ландшафту ГІС у сільському господарстві, що розвивається, дає змогу фахівцям вирішувати нові виклики, сприяти стійким рішенням і формувати майбутнє сільськогосподарської продуктивності та стійкості.