Рішення agritech для Великобританії
20 вересня компанія EOS Data Analytics, світовий постачальник аналітики супутникових знімків на основі штучного інтелекту, провела вебінар, присвячений використанню аналітики супутникових даних для підвищення ефективності управління фермами шляхом впровадження методів точного землеробства.
Захід був присвячений декільком темам. Однією з них став огляд сільськогосподарського ринку Великобританії: основні чинники, що ускладнюють зростання галузі, та тенденції впровадження точного землеробства. Також обговорювалися індивідуальні агротехнологічні рішення (класифікація типів культур, визначення меж полів, моделювання прогнозування врожайності та вологості ґрунту) та майбутній запуск супутникового угруповання EOS SAT.
Будь ласка, перейдіть за посиланнями, щоб переглянути запис вебінару та презентацію.
У заході взяли участь виробники продуктів харчування, агрокооперативи, спеціалісти сільськогосподарських банків, IT, телекомунікаційних та консалтингових компаній із Великобританії.
Ведучим та доповідачем був керівник відділу стратегічних партнерств EOS Data Analytics Бріджеш Топпіл.
Намір аграріїв і фермерів шукати і пробувати нові підходи до виробництва сільськогосподарських культур був обумовлений погіршенням екологічних умов, пов’язаних із зміною клімату, та необхідністю підвищення продуктивності для задоволення зростаючого попиту на продовольство, залишаючись при цьому конкурентоспроможними. Інша мета – зменшити вплив сільського господарства на довкілля: забруднення води, повітря та деградацію ґрунту. Для вирішення цих проблем британські фермери та агрохолдинги впроваджують методи точного землеробства, серед яких картографування ґрунту та внесення добрив зі змінною нормою були найбільш популярними у 2019 році.
Супутники відіграють важливу роль у точному землеробстві, оскільки вони дозволяють проводити дистанційне зондування сільськогосподарських угідь, генеруючи дані, які аналізуються для отримання відповідей на питання щодо стану рослин та ґрунту.
Супутникові дані надають уявлення про розвиток посівів, землекористування, практику сівозміни або перебіг інших польових робіт, рівень вологості ґрунту та багато інших показників, що вкрай важливі для ефективного управління фермами. Вони також можуть бути використані для прогнозування сільськогосподарського виробництва в регіоні, поліпшення ланцюжків поставок і зниження наслідків нестачі продовольства та втрат продуктів харчування.
Для ілюстрації практичного використання аналітики супутникових знімків спікер розповів про вже виконані компанією EOSDA індивідуальні агротехнологічні рішення. Бріджеш пояснив їхнє призначення і зробив огляд етапів реалізації та результатів.
Класифікація сільськогосподарських культур передбачає класифікацію ґрунтового покриву: визначення типів культур або класів ґрунтового покриву, таких як орні та не орні землі. Можна отримати результати на рівні регіону та країни. Класифікація посівів також дозволяє отримати історичні дані про сівозміну.
Спеціалісти EOSDA використовують супутникові знімки та наземні дані для проєктів класифікації.
Класифікація культур зазвичай включає визначення меж полів — виносних полів і обчислення їх точної площі за поточний і минулі сезони. Для роботи з об’єктами, площа яких менша за три гектари, використовуються знімки високої роздільної здатності.
Прогнозування врожайності — це оцінка кількості врожаю, який буде зібраний протягом вегетаційного періоду. Маючи дані прогнозу врожайності, клієнти можуть організувати збиральні роботи, зберігання та транспортування зібраного врожаю. Прогнозувати врожайність можна для поля, штату (регіону) чи всієї території країни. Клієнти повинні надати команді такі дані, як сільськогосподарський календар, вологість ґрунту, тип ґрунту, дані про температуру, опади, одиниця вимірювання врожаю, або врожайність за минулі періоди. Точність прогнозування врожайності перевищує 90%.
Дані про вологість ґрунту базуються на співвідношенні між об’ємом води у ґрунті та об’ємом всього ґрунту, та вимірюються у відсотках. Сфери застосування аналітики вологості ґрунту включають оцінку запасів води для штучного зрошення та прогнозування ймовірності посухи. Страхові агенти можуть покладатися на останні та історичні показники вологості ґрунту при обробці страхових претензій.
Користувачі EOSDA Crop Monitoring можуть отримати аналітику вологості ґрунту, як функцію. Однак для кожної задачі необхідний збір вихідних даних в області інтересу. Саме тоді у справу вступає наша команда фахівців із роботи з великими даними. Замовник вказує географічне положення області, що його цікавить, і фахівці отримують знімки з таких супутників, як SMAP NASA і AMSR-2/ASMR-E Японського агентства аерокосмічних досліджень. На цих супутниках встановлені мікрохвильові датчики (радіометри), які можуть вимірювати яскравість та температуру поверхні землі.
Заключна частина презентації була присвячена подальшому розгортанню першого супутника у складі угруповання EOS SAT.
Наша інженерна команда готується до запуску супутника EOS SAT-1 цього року. Нещодавно він завершив випробування щодо вимірювання властивостей маси, що вкрай важливо для контролю інерції супутника в космосі. Після повного запуску до 2025 року (сім супутників утворюють рій), угруповання буде контролювати до 90% сільськогосподарських угідь у всьому світі. Експлуатація EOS SAT означає самостійне створення та управління конвеєром даних, починаючи з генерування даних для вирішення задач, пов’язаних із сільським господарством, і закінчуючи поданням результатів аналізу.