Алгоритм позволяет фермерам отслеживать состояние посевов в реальном времени

Исследователи из Центра передового опыта в области геопространственных наук Университета штата Южная Дакота разработали новый алгоритм для мониторинга посевов.

Юй Шень и Сяоян Чжан начали исследование два года назад, чтобы сделать мониторинг более эффективным. Традиционно прогресс посевов отслеживался визуально: около 5000 репортеров по всей территории США еженедельно заполняли опросы на основе наблюдений за полями в своем регионе. Эти отчеты, обработанные Национальной службой сельскохозяйственной статистики (NASS), являются основным источником информации для фермеров, но процесс трудоемкий, дорогой и субъективный.

Исследователи предложили использовать оперативные спутниковые данные для создания более эффективной системы. Объединив 30-метровые пространственные наблюдения с полярно-орбитальных спутников Landsat и Sentinel-2 с временными наблюдениями с геостационарного спутника, команда смогла рассчитать развитие "зелености" посевов с высоким пространственным и временным разрешением для оперативного мониторинга в режиме, близком к реальному времени.

Исследование опубликовано в журнале Remote Sensing of Environment.

Ключевые возможности алгоритма:

• Мониторинг роста культур в масштабе отдельного поля (30 метров).
• Расчет шести ключевых фаз роста до их наступления с возрастающей точностью по мере приближения события:
  1. Начало вегетационного сезона
  2. Середина весны
  3. Начало созревания
  4. Начало осени
  5. Середина осени
  6. Конец вегетационного сезона
• Эти даты используются для определения стадий роста, таких как сроки посадки, появления всходов, цветения, созревания и сбора урожая для кукурузы.

Алгоритм был проверен на данных сезона выращивания кукурузы и сои в Айове в 2020 году. Его прогнозы соответствовали официальным отчетам USDA за тот же год.

Практическая польза:

• Предоставление фермерам точных данных о фенологии для управления посевами. Например, алгоритм предскажет оптимальное окно для орошения до его наступления.
• Возможность оценки размера урожая до его сбора.
• Предоставление распределенной информации о состоянии посевов от отдельных полей до уровня всего штата, что является значительным улучшением по сравнению с отчетностью NASS.

Алгоритм с рабочим кодом должен стать новым геопространственным инструментом для мониторинга состояния посевов. В будущем этот инструмент будет передан USDA для интеграции в существующие операционные системы. Пользователи смогут видеть состояние культур на отдельных полях через интерактивную карту.

Дальнейшие исследования будут направлены на повышение точности краткосрочных прогнозов алгоритма. Применение этого инструмента в национальном и глобальном масштабе может помочь в оценке мировой продовольственной безопасности.