OpenWeatherMap: использование спутниковых данных для снижения рисков на рынке сельского хозяйства

Запускать спутники начали еще в 60-х годах прошлого века. На волне романтического освоения космоса эта тенденция продолжилась, на сегодняшний день их запускают уже массово, а в дальнейшем будут запускать еще больше. Но попутно появилась одна проблема, которая заключается в том, что не очень понятно, что делать с полученным массивом информации. Накоплено громадное количество данных, но практическое применение они находят только в отдельных областях экономики.

И одна из областей, где этими данными научились пользоваться, и пользоваться весьма эффективно - это сельское хозяйство. Существует целый ряд сельскохозяйственных проблем, которые можно решить именно с помощью спутниковых данных.

Спутники классифицируются по трем типам: есть спутники большого разрешения. среднего и мелкого. Для сельского хозяйства используется в основном среднее разрешение от 250 м на пиксель, до 5 метров. Что можно увидеть на таких спутниковых снимках и какие задачи можно решать с помощью спутниковых данных?

По спутниковым снимкам можно определять возделывается ли что-нибудь на интересующей территории, выявлять активно используемые и заброшенные поля и рассчитывать их конфигурацию. Используя данные со спутника можно получить информацию о текущем состоянии не выезжая на конкретное поле. Анализ спутниковых данных позволяет понять, правильно ли ведется хозяйство, нарушаются ли технологии, требует ли земля дополнительной обработки для повышения урожайности.

Так, по снимкам можно определить состояние растений. Для этого существует нормализованный вегетационный индекс NDVI. Нормализованный вегетационный индекс растительности - это простой показатель количества фотосинтетически активной биомассы, некоторое вычисляемое значение по нескольким спектральным каналам. У спутников имеется от 10 до 30 спектральных каналов. Они все разные, при чем у каждого спутника свой набор, видимый, инфракрасный, ультрафиолетовый, тепловой и пр. и они снимают во всех диапазонах, потому что в разных диапазонах земля выглядит по-разному. Растения устроены так, что в одном определенном спектре они очень хорошо отражают свет, а в другом очень хорошо поглощают. Отношение этих показателей друг к другу позволяет четко отделять растительные объекты от прочих других. NDVI один из самых распространенных и используемых индексов для решения задач, использующих количественные оценки растительного покрова.

Какие же задачи можно решать, с помощью этого индекса?

Мониторинг всходов сельскохозяйственных культур.

Оперативный мониторинг позволяет оценивать текущую ситуацию, а так же прогнозировать урожайность. Используя NDVI индекс можно определять, не только наличие растений, но и динамику всходов и роста. Динамические (разносезонные) карты NDVI позволяют отмечать особенности сезонной вегетации, ее нарушения, производить планирование и т.д. Например, зная прогноз погоды, состояние растений и учитывая текущую дату можно предсказать урожайность в текущем году.

Однако, важно учитывать особенность спутникового мониторинга, которая заключается в том, что спутниковые технологии оправдываются только для масштабных задач, и совершенно не актуальны для мелких фермерских хозяйств.. Мелким фермерам спутниковые технологии попросту не нужны.

Зато эта информация интересна, например, для оптовых закупочных компаний. В данном случае представляют интерес как раз целые области чтобы понять, какая область продуктивнее, куда нужно ехать в первую очередь, а куда ехать не имеет смысла, в каком районе сейчас что растет лучше и растет ли вообще.

Анализ исторических данных. Исторические данные это информация о том, как возделывались поля, оценка их урожайности и эффективности используемых технологий.На данный момент накоплен огромный архив по ежедневной съемке всей земли. Например, спутники системы MODIS ежедневно облетают Землю еще с 2000 года. Обратившись к этому архиву можно получить историю возделывания любых полей за последние 15 лет назад. Это прекрасная возможность например, для страховых компаний получить информацию о будущем клиенте и сократить потенциальные риски. Картографические применения.

Точное землепользование. В настоящее время мировые производители удобрений предоставляют достаточно сложные продукты. Это не просто удобрения, а целые технологические процессы, привязанные к конкретной культуре, к погодным условиям. Собственно говоря, чуть ли не половина себестоимости урожая составляют расходы на удобрения и для производителей актуальна проблема контроля за правильным использованием технологий. Оценка состояния полей на базе спутниковых, погодных и исторических данных - это доступный дистанционный инструмент анализа эффективности землепользования, который позволит существенно уменьшить коммерческие риски и сократить расходы на удобрения.

Оценка эффективности систем мелиорации. По относительной продуктивности монодоминантных сельхозкультур можно оценивать состояние ирригационных и мелиоративных систем, выявлять аварии, и нарушения.

Оценка продуктивности пастбищ и охотничьих угодий.

NDVI позволяет эффективно, с незначительными затратами решать такие задачи, как оценка качества охотничьих угодий и продуктивности пастбищ для планирования их использования и выявления случаев нарушения норм выпаса скота.