Супутниковий моніторинг у сільському господарстві

121

Визначення несприятливих умов для росту рослин, порушень їхнього нормального розвитку — найважливіші завдання сільськогосподарського моніторингу. Однак спостереження за значними площами посівів неможливе без сучасних технологій, зокрема супутникового моніторингу. 

Супутниковий моніторинг допомагає аграрію вирішити багато завдань. Серед основних — своєчасне інформування про стан та однорідність посівів, стресовий стан рослин. Отриману інформацію можна використовувати для оцінки потенційної врожайності та розробки заходів щодо запобігання негативних тенденцій у розвитку сільськогосподарських культур.

Що таке супутниковий моніторинг?

Поверхню Землі вивчають сотні дослідних супутників. Особливу цінність для сільськогосподарського використання мають спектральні зображення зі супутників. Джерелом інформації стають випромінювання від землі, що фіксуються встановленими на супутниках спектрометрами високої роздільної здатності.

Спектральна відбивна здатність індивідуальна для кожної сільськогосподарської  культури та відрізняється специфікою відбиття різних довжин хвиль. Знаючи відбивну здатність рослини, можна ідентифікувати її та оцінити стан на спектральних знімках.

Зйомку проводять у декількох спектральних діапазонах. Для обробки й інтерпретації знімків застосовують спектральні індекси, що враховують різні фактори — хмарність, тіні, рельєф ділянки, різні кути падіння сонячних променів, різницю кута зйомки, вплив навколишнього середовища.

Знімки багатьох дослідницьких супутників є в інтернеті у вільному доступі (на сайтах NASA, Європейського Космічного Агентства), але їхня інформативність без застосування спектральних індексів — мінімальна.

Компанії ж, які надають послуги супутникового моніторингу, мають алгоритм обробки знімків. Вони враховують спектральні індекси для оцінки стану рослинності, вмісту пігментів, азоту, вуглецю, води.

Вегетаційний індекс. Принцип роботи системи супутникового моніторингу

Вегетаційні індекси — це спектральні індекси, які застосовують для оцінки стану рослин. Існує понад 160 різних вегетаційних індексів, найбільш поширений — NDVI.

Індекс NDVI. Джерело: smartfarming.ua

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index — нормалізований диференційований вегетаційний індекс) — кількісний показник фотосинтетичної біомаси, що враховує червону й інфрачервону зону електромагнітного спектра. На червону зону спектра (0,62 – 0,75 мкм) припадає максимум поглинання сонячної радіації хлорофілом, а на ближню інфрачервону зону (0,75 – 1,3 мкм) максимальне відбиття енергії клітинної структури листа.

Результат обробки даних дистанційного зондування Землі — побудова карт вегетації та векторних карт неоднорідних зон.

Одна з основних переваг застосування супутникового моніторингу — можливість порівняльного аналізу даних за тривалий період часу. Зйомку одних і тих же територій здійснювали роками з періодичністю один раз у декілька днів. Це дозволяє розглядати динаміку врожайності окремих полів і ділянок упродовж декількох років, порівнюючи методи ведення господарства з отриманим у кінці сезону врожаєм.

Яку інформацію надає аналіз спектральних карт?

Великим господарствам зі земельним банком у тисячі гектарів супутниковий моніторинг дозволяє отримувати оперативну інформацію з усієї площі. Дані зі супутників дозволяють визначити проблемні ділянки поля. Далі аграрій може ретельніше дослідити ці зони, щоби встановити причини.

Результати моніторингу замінюють польові спостереження та дозволяють оцінити стан посівів, ідентифікувати види культур, визначити динаміку зростання біомаси та вчасно виявити відхилення.

Обробка мультиспектральних зображень дозволить дізнатися про дефіцит азоту та про необхідність внесення добрив і ЗЗР на конкретних частинах поля. Також допоможе дізнатися про ступінь дозрівання врожаю та спрогнозувати врожайність.

Супутниковий моніторинг посівів. Джерело: agro-online.com

Результати супутникового моніторингу не здатні дати вичерпної відповіді про стан агроценозів. Залишається необхідність польових досліджень, відбору проб ґрунту й інших заходів. Але він значною мірою полегшує планування, вказуючи на проблемні ділянки.

Дослідницькі супутники, що здійснюють зйомку

Супутники ДЗЗ умовно можна розділити на безкоштовні (дослідницькі супутники, інформація з них у вільному доступі) і комерційні (знімки потрібно придбати).

Найбільш часто використовують знімки таких супутників:

Landsat 7, 8 — проводять зйомку з періодичністю 1 раз у 8 днів. Landsat 7 надає знімки у восьми спектральних діапазонах із роздільною здатністю від 15 до 60 м на піксель, Landsat 8 – 30 м на піксель.

Супутник Landsat-8. Джерело: earthzine.org

Terra і Aqua — запущені 1999 і 2002 року. Обладнані спектрорадіометрами середньої роздільної здатності MODIS (здійснює зйомку в 36 діапазонах спектру з роздільною здатністю від 250 м до 1 км). Зйомку проводять один раз на день.

Sentinel 2а, 2b — запущені 2015 та 2017 року. Обладнані ширококутними багатозональними спектрометрами з високою роздільною здатністю зі 13-спектральними каналами. Проводять зйомку однієї території з частотою 1 раз у 5 днів.

Розмір пікселя, періодичність зйомки, роздільна здатність спектрометра — важливі характеристики, але здебільшого точність отриманих результатів залежатиме від способу обробки знімків. Застосовувані вегетаційні індекси визначаються емпірично та базуються на фізичних властивостях світла, відбивної здатності рослин й інших важливих характеристиках.

Вибираючи компанію, що надає послуги супутникового моніторингу, варто звернути увагу на її досвід, поцікавитися, які індекси використовують для обробки знімків і дані яких супутників обробляють.

Недоліки методу

Значний недолік методу — залежність отримання даних від хмарності. Коли зйомка йде один раз у декілька днів, відсутність відомостей у похмурі дні може позначитися на точності й оперативності прогнозу. Крім того, роздільна здатність зображень зі супутника нижча, ніж зйомки з дрона, на роботу якого, до того ж, не впливає хмарність.

Супутниковий моніторинг менш інформативний на ранніх стадіях вегетації рослин. А умови росту та розвитку рослин специфічні для різних кліматичних зон і залежать від багатьох природних факторів.

Обробляючи знімки, враховують результати на тестових ділянках. Інформацію зі спектральних зображень таких ділянок порівнюють з результатами польових досліджень. Отримані відомості дозволяють скорегувати алгоритм обробки для уточнення даних і прогнозування кількісних показників (розрахунок кількості біомаси, прогноз урожайності тощо).

Ще один спосіб здійснити моніторинг полів — використовувати дрони. Детальніше — в одному із наступних наших матеріалів.

Матеріал підготовлено aggeek.net