ДДЗ для сельского хозяйства Решаемые задачи оперативное

ДДЗ для сельского хозяйства Решаемые задачи: • оперативное получение информации о составе и состоянии сельскохозяйственных культур • расчет потенциальной урожайности • инвентаризация земельных ресурсов • оценка биомассы • изучение динамики использования земель • Достоинства дистанционных материалов – однородность и сравнимость на обширные территории, большая обзорность и непрерывность получения

Пользователи данных дистанционного зондирования в сфере сельского хозяйства • агрономы (контроль с/х посевов, прогнозирование урожайности, оптимизация управленческих решений); • владельцы бизнеса (оценка бизнес-перспектив, принятие разумных решений по капитальным вложениям и другим управленческим решениям); • инвесторы и инвестиционные аналитики (оценка инвестиционного потенциала, помощь в принятия инвестиционных решений, обеспечение надежности прогнозов); • страховые брокеры (проверка обращений клиентов, установление шкалы ставок и страховых премий, определение суммы выплат); • сельскохозяйственные производители техники (интеграция решений в системы сельскохозяйственной техники); • государственные и отраслевые организации, занимающиеся сельским хозяйством, продовольственной безопасностью и экологическими проблемами.

Использование вегетационных индексов • Системы космического мониторинга сельскохозяйственных угодий в большинстве случаев основаны на вегетационном индексе растительности, который позволяет отслеживать динамику развития сельскохозяйственных культур • Отклонение вегетационного индекса от нормы сообщает о диспропорциях в развитии сельскохозяйственных культур, что свидетельствует о необходимости дополнительных сельскохозяйственных работ на этих участках

Анализ отклонений в развитии яровых культур Состояние яровых культур на 07. 2013 по сравнению со средней многолетней нормой

Развитие яровых культур в республика Башкортостан по состоянию на 07. 2013 в сравнении со средней многолетней нормой

Анализ отклонений в развитии озимых культур

Точное земледелие с использованием NDVI

Точное земледелие с использованием NDVI

Различные вегетационные индексы 1) 1972 г. 2) 1974 г. Пороги чувствительности к разреженности растительности RVI, NDVI = 30% SAVI, PVI = 15% 3) ВИ, минимизирующие влияние отражения от почвы Почва PVI=0 Вода PVI<0 Растительность PVI>0 4) ВИ, устойчивый к атмосферному влиянию

Прогноз урожайности Прогнозная оценка урожайности текущего сезона строится на основе сравнения с релевантными параметрами прошлых лет (NDVI, температура, осадки, солнечная радиация) и исторических данных по урожайности, полученных из статистических источников. Индекс листовой поверхности (leaf area index, LAI) определяется как общее покрытие земельного участка одной стороной поверхности листьев В среднем достигнутая точность прогнозных Урожай (кг/га)=1571, 2*ln(LAI)+2033, 6 данных по сравнению с фактическими составила 85% или 702 кг/га

Оценка урожайности пшеницы в Индии на основе ДДЗ

Определение состава сельскохозяйственных культур • Фенологическое развитие сельскохозяйственных культур приводит к существенным изменениям их отражательной способности. Ход её изменения у разных растений различен и является надежным дешифровочным признаком. • Требуются снимки, полученные в разные фазы вегетации

Использование радиолокационных данных • Преимущества съёмки в радиодиапазоне заключаются в возможности проводить исследования в условиях облачности, независимо от условий освещенности. Радиолокационные данные хорошо использовать для оценки состояния посевов и влажности почв, оценки биомассы • комбинация L и P диапазонов позволяет отличать сельскохозяйственные поля от других видов земель, а комбинация L и C позволяет производить классификацию внутри сельскохозяйственных участков.

Использование радиолокационных данных Оптический снимок Радиолокационный снимок

Использование радиолокационных данных Определение состава культур по радиолокационным снимкам

Обзор сервисов космического мониторинга – Cropio, Вега Функционал системы спутникового мониторинга полей Cropio состоит из нескольких блоков: • Field Monitoring (мониторинг состояния полей в режиме реального времени); • Precise Weather (уточненный прогноз погоды с привязкой к расположению каждого поля); • Field Analytics (анализ состояния поля); • Field Zoning (определение структуры поля с выделением проблемных зон); • Field Tasking (создание заданий по выполнению работ на поле); • N-deficit (расчет рекомендованной дозы азотных удобрений); • Active Control (система оповещений о значительных изменениях в состоянии посевов); • News & Prices (информация о событиях на рынках сельскохозяйственной продукции, а также акутальные данные по динамике цен); • Reports (еженедельные и ежемесячные отчеты по состоянию посевов, суммируя информацию по каждому полю, культуре и хозяйству в целом)

Форматы представления данных

Сервис Вега Про • Временной ход NDVI, температуры, осадков, сол. радиации • Тип возделываемой культуры (озимые/яровые) • Оценка снежного покрова • Средние «нормальные» кривые NDVI • Прогнозная оценка урожайности • Сравнение состояния посевов в пространстве • Правильность декларированных культур и соблюдение севооборотов • Эффективная продуктивность полей • Степень неоднородности почвы

Государственная информационная система мониторинга земель сельскохозяйственного назначения Краснодарского края • В ходе создания системы мониторинга с/х земель Краснодарского края собрана информация о севообороте, структуре посевных площадей, плановой и фактической урожайности в разрезе каждого поля и хозяйствующего субъекта на 2010 г. • Урожайность в хозяйствах, которые используют систему, в среднем на 10 -20% становится выше, по словам Игоря Козубенко, начальника управления информатизации и аналитических систем минсельхоза края. • При комплексном внедрении технологий точного земледелия затраты при внесении удобрений снижаются на 5%, средств защиты растений – на 10%, расход топлива – на 20%, а урожайность культур повышается на 5 -8 ц/га.

Спасибо за внимание!