Агрокліматичні звіти для оцінки стану культур у регіоні
Агрокліматичні звіти від EOSDA поєднують супутникові та кліматичні дані з передовим моделюванням, щоб забезпечити точний регіональний аналіз стану культур і прогнози врожайності. Симуляції WOFOST у поєднанні з алгоритмами машинного навчання гарантують своєчасні, засновані на даних рішення.
- Щомісячні аналітичні дані про культури та клімат.
- Погодні дані NASA POWER та знімки MODIS.
- Індивідуальні звіти, готові до прийняття рішень.
Підхід та методологія
Модель: Автоматизовані процеси формують супутникові та кліматичні набори даних. Для аналізу біофізичних параметрів і прогнозування врожайності застосовуються моделі WOFOST і алгоритми машинного навчання.
Кліматичні дані: Використовуються набори NASA POWER, що включають мінімальні та максимальні температури, сонячну радіацію, опади, швидкість вітру та вологість повітря.
Супутникові дані: Залучаються знімки MODIS для аналізу у регіональному масштабі.
Роздільна здатність: Від 300 метрів до 10 км (залежно від шару даних) - достатня для регіонального аналізу. Біофізичні параметри та оцінки врожайності надаються по адміністративних одиницях (регіон, область, район).
Обмеження: Точність може бути нижчою для окремих культур, таких як кава, какао, кущові та деревні культури або інші екзотичні види у регіонах без надійної офіційної статистики врожайності.
WOFOST (WOrld FOod STudies) - це механістична модель симуляції, яка використовується для аналізу росту культур і врожайності. Вона описує, як процеси фотосинтезу та дихання взаємодіють із довкіллям. За допомогою WOFOST можна оцінити потенційне виробництво культур, біомасу та споживання води залежно від ґрунту, типу культури, погодних даних і агротехнічних практик.
Наші прогнози врожайності базуються на моделі машинного навчання, що поєднує супутникові дані, дані про погоду та рельєф, історичну статистику врожайності та результати біофізичної моделі WOFOST. Інтеграція результатів WOFOST дозволяє значно підвищити точність прогнозування.
Результати Проєкту та Формати Вихідних Даних
Звіт у форматі MS Word або PDF, який містить такі ключові розділи:
- Огляд агрометеорологічних умов на рівні регіону
- Аналіз умов росту культур у регіоні
- Прогнози врожайності основних культур по регіону
- Частота звітів: щомісячно протягом сезону вирощування (2-5 звітів за сезон)
Можливість кастомізації: зміст і структура звіту можуть бути адаптовані до конкретних потреб замовника.
Необхідні Дані
Вхідні дані від замовника:
- Область інтересу (AOI): вся країна або цільові регіони із зазначенням бажаного рівня деталізації (регіони, райони тощо)
- Календар культур (якщо доступний, для вибору оптимального періоду аналізу)
Дані, зібрані та оброблені EOSDA
- Супутникові знімки
- Історичні дані про врожайність
- Кліматичні дані
- Інші шари даних (ґрунт, фенологія тощо)
Типові Етапи Проєкту
Тривалість проєкту: 3-5 місяців (вегетаційний сезон) з щомісячним наданням звітів
Аналіз рослинності: дослідження характеристик рослинності для AOI та оцінка доступних джерел даних
Отримання даних: пошук, завантаження та попередня обробка супутникових, кліматичних і історичних даних урожайності
Моделювання та моніторинг: запуск і супровід моделей прогнозування врожайності, включно з розрахунком похідних параметрів
Верифікація та фінальні результати: перевірка отриманих даних та підготовка остаточних результатів
Переваги
Планування бізнесу та політики
- Планування виробництва та постачання
- Оптимізація ланцюга постачання
- Аналіз ринку та сільськогосподарська розвідка
- Формування політики та дотримання вимог: підтримка звітності щодо використання земель і виробництва культур
Продуктивність і стійкість у польових умовах
- Сільськогосподарський моніторинг та продовольча безпека: підтримка оцінки ризиків і аналізу продовольчої безпеки
- Планування землекористування та сталого управління ресурсами
- Аналіз стану культур і ризиків урожайності
- Дані для кращого контролю хвороб і шкідників