Рішення Agritech Для Північної Америки
11 серпня 2022 року компанія EOS Data Analytics, глобальний постачальник аналітики супутникових знімків на основі штучного інтелекту, провела відкритий вебінар з використання аналітики супутникових даних для оптимізації управління агробізнесом.
Вебінар було присвячено огляду сільськогосподарського ринку Північної Америки, його успіхів та проблем, а також переваг рішень супутникового моніторингу для представників агробізнесу. Присутні дізналися про цілі, способи реалізації та результати таких агротехнологічних проєктів, як класифікація сільськогосподарських культур, визначення меж полів, прогнозування врожайності, моніторинг збирання врожаю та аналіз вологості ґрунту.
Щоб переглянути запис вебінару та ознайомитися з презентацією, перейдіть за посиланнями.
У вебінарі взяли участь виробники продуктів харчування, сільськогосподарські кооперативи, організації агрокредитування, консалтингові агенції, розробники програмного забезпечення та телекомунікаційні компанії.
З доповіддю виступив Бріджеш Топпіл, керівник відділу стратегічних партнерств у EOS Data Analytics.
Механізація, широке використання хімічних засобів захисту рослин та дотримання правил раціонального управління фермерськими підприємствами позитивно вплинули на розвиток сільськогосподарської галузі у Північній Америці. Як результат, збільшилася кількість сільськогосподарських кооперативів, а аграрії відійшли від традиційних методів господарювання. Однак, шлях перетворень ще й досі повний перешкод.
Виробникам продуктів харчування у США та Канаді необхідний доступ до даних для моніторингу стану та розвитку сільськогосподарських культур, прогнозування врожайності або визначення оптимальної кількості добрив, гербіцидів та пестицидів. На інспектування полів йде багато часу та коштів; крім того, скаутам та замовникам необхідний швидкий та простий обмін інформацією про виконану роботу, а також координація дій. Інструменти для аналізу супутникових знімків можуть допомогти підприємствам агросектору оптимізувати роботу фермерських господарств.
Супутникові дані дозволяють дистанційно відстежувати розвиток сільськогосподарських культур і стан ґрунту та використовуються, щоб отримати відповіді на питання щодо землекористування, сівозміни або проведення інших польових робіт. Супутникова аналітика допомагає фермерам щодня приймати зважені рішення, і тим самим дає можливість створювати та підтримувати стійкі продовольчі системи.
Аналітика супутникових знімків може бути корисною не тільки виробникам продуктів харчування та сільгоспкооперативам, а й іншим учасникам агроринку. Банки можуть використовувати інформацію про поля потенційних клієнтів для більш точної оцінки ризиків та прийняття обґрунтованих рішень щодо доцільності видачі кредитів. Консультаційні компанії зможуть витрачати менше часу на інспектування полів, використовувати історичні дані та останню інформацію про стан полів під час розробки рекомендацій. Постачальники програмного забезпечення отримують централізований доступ до численних джерел даних і можуть інтегрувати супутникову аналітику у вже існуючі рішення або створювати нові. Телекомунікаційні компанії можуть використовувати ексклюзивні дані сільськогосподарського ринку для вирішення таких завдань, як класифікація культур або прогнозування врожайності, та отримують можливість диверсифікувати та розвивати нові потоки надходження доходів.
Ведучий пояснив цінність кожного рішення agritech та розглянув кілька проєктів компанії.
Класифікація сільськогосподарських культур означає класифікацію землекористування з точки зору видів сільськогосподарських культур, які вирощуються на зазначеній території, або визначення класів ґрунтового покриву, таких як орні та не орні землі, на рівні регіону або країни. Класифікація сільськогосподарських культур також дозволяє отримати історичні дані про сівозміну.
Для реалізації цього завдання потрібні супутникові знімки та наземні дані.
Класифікація сільськогосподарських культур зазвичай проводиться паралельно з визначенням меж поля, що дозволяє визначити його точну площу. Площа поля може бути розрахована для поточного та минулого сезонів.
Використання знімків високої роздільної здатності дозволяє отримати точніші результати під час розробки цього агротехнологічного рішення, а також ідентифікувати об’єкти розміром менш як три гектари.
Моніторинг збирання врожаю допомагає оптимізувати збиральну кампанію та планувати врожайність. Дане рішення agritech включає регулярні звіти про збирання врожаю за вказану дату, кількість убраних полів, площу зібраних культур, прогнозовану врожайність тощо.
Фермери можуть використовувати дані про врожай, зібраний за попередні сезони, щоб підрахувати оптимальну кількість добрив на всьому полі чи окремій ділянці, коригувати культивацію ґрунту та норми висіву насіння, а також контролювати сільгоспроботи. Знаючи дату висіву конкретних культур та передбачувані дати збирання врожаю на зазначених полях, а також відстежуючи зниження показників розвитку посівів, аграрії можуть планувати вирощування сільськогосподарських культур у наступних сезонах, щоб отримати максимально високий врожай.
Прогнозування врожайності дозволяє фермерам та іншим учасникам агробізнесу оцінити, скільки сільгосппродукції буде вироблено за цей сезон. Врожайність можна прогнозувати на рівні поля, штату (регіону) та країни. Для цього необхідні такі дані, як сільськогосподарський календар, вологість ґрунту, тип ґрунту, погодні умови та історична статистика врожайності. Точність прогнозів урожайності становить понад 90%.
Дані про вологість ґрунту базуються на співвідношенні між об’ємом води в ґрунті та об’ємом усього ґрунту; вологість ґрунту вимірюється у відсотках. Фермери та агрономи можуть використовувати дані про вологість ґрунту для планування зрошення, розрахунку необхідної кількості поливної води або прогнозування ймовірності посухи у певних регіонах. Страхові агенти можуть відстежувати та порівнювати історичні та поточні значення вологості ґрунту, щоб приймати зважені рішення щодо страхових виплат.
Аналітика вологості ґрунту доступна в однойменній функції на платформі EOSDA Crop Monitoring, але дані для розв’язання цієї задачі збираються для конкретного регіону чи області. Команда EOSDA використовує географічне положення області інтересу і знімки з супутників, таких як SMAP НАСА та AMSR-2/ASMR-E Японського агентства аерокосмічних досліджень, оснащених мікрохвильовими сенсорами (радіометрами), які можуть вимірювати яскравість і температуру земної поверхні.
Незабаром компанія EOSDA почне надавати клієнтам високоякісні супутникові дані, отримані із власного сузір’я.
У 2022 році ми плануємо запустити супутник EOS SAT-1 – перший із семи супутників сузір’я EOS SAT, спеціально розробленого для потреб агробізнесу. Після виведення решти шести супутників на низьку навколоземну орбіту до 2025 року ми зможемо охопити 90% орних земель у всьому світі. Наявність власних джерел даних означає, що ми самі контролюємо повний цикл надання послуг супутникової аналітики та отримуємо дані, які оптимально підходять для розв’язування сільськогосподарських задач, що дуже важливо для отримання точних результатів під час розробки рішень.