המערכת משתמשת בתמונות לוויין לצד בינה מלאכותית וכבר נבדקה בהצלחה בכדי לחזות בביצועי תפוחי האדמה.
חוקרים מהמעבדה לחישה מרחוק (LATUV) של אוניברסיטת ויאדוליד (UVa) תכננו אינדקס צמחייה חדש המסוגל לשפר מודלים של חיזוי יבול. הטכניקה החדשה, המשתמשת בתמונות לווין ESA Sentinel-2 וטכניקות למידת מכונה ובינה מלאכותית, נבדקה בהצלחה בחיזוי יבול תפוחי אדמה וחיטה.
הייצור החקלאי תלוי במספר רב של גורמים, אנושיים וסביבתיים, היוצרים אי ודאות רבה בקרב החקלאים. אך הטכנולוגיה יכולה להיות בעלת ברית חשובה בהפחתתה. כך הדבר במודלים חישוביים המבקשים לדמות את התנהגות היבול בתנאים ספציפיים, למשל אדמה, אקלים או פרקטיקות חקלאיות, ובהתאם להתפתחות צפויה זו, מעריכים את הייצור החקלאי.
"יש הרבה דגמים והם בדרך כלל ספציפיים לכל סוג של יבול", מסביר דייגו גומז, חוקר LATUV ומחברו הראשון של שני מחקרים שפורסמו לאחרונה בכתב העת International Journal of Remote Sensing ו- Meteorology Agricultural and Forest.
אך למודלים של צמיחה מסורתיים אלה יש מגבלות מסוימות, כמו "חוסר היכולת לשנות מודל באופן מרחבי באותה חבילה" או ריבוי נתוני הקלט שהם דורשים "שאינם מתקבלים בדרך כלל בגלל עלות הזמן והכסף הגבוהים הכרוכים באיסופם. . ”
שטח גידול תפוחי אדמה שעליו נערכו האומדנים / ד. גומז
לפיכך, בשנים האחרונות אנו מהמרים על טכנולוגיה, חישה מרחוק, המשתמשת בתמונות ספקטרליות שצולמו על ידי חיישנים אופטיים (המותקנים על לוויינים, מטוסים, מזל"טים וכו ') ויכולה להשלים ואף להחליף במקרים מסוימים את המודלים המסורתיים הללו. תמונות ספקטרליות אלה מספקות נתונים על מצבו או הפנולוגיה של היבול - השינויים החיצוניים הנראים לעין בתהליך פיתוח הצמח - המשולבים במודלים המתאימים מידע קלט לחיזוי יבולים.
"תמונות ספקטרליות מכסות את הצורך בנתוני קלט, מאפשרות גישה לאתרים מרוחקים ובעלות נמוכה. הם גם מסוגלים להשיג מידע הקשור ליכולת הייצור של היבול ", מציין חוקר LATUV, שמזכיר כי אחד המדדים הספקטרליים - נוסחאות מתמטיות המשלבות רצועות ספקטרליות - של צמחייה הנפוצה ביותר לאמידת החוזק או צפיפות הצמחייה - המנבא בסופו של דבר את פריון היבול - היא NDVI (NDVI).
השימוש בסדרות זמן של אינדקס זה ליצירת מודלים מנבאים של יבולים נפוץ מאוד בספרות המדעית. אינדקס זה משתמש בהחזרת צמחייה - יכולת הצמחייה להחזיר אור - בשתי רצועות ספקטרליות, אדומות וכמעט אדומות, הקשורות לחלק מהאור המשמש לפוטוסינתזה ולמבנה התא של העלים, בהתאמה.
מדד צמחייה חדש
חוקרי LATUV פיתחו אינדקס חדש בשם PPI המבוסס על תמונות לוויין ESA Sentinel-2, שבנוסף להתחשב במידע הספקטרלי הכרוך בפוטוסינתזה - 400 עד 700 ננומטר - לוקח בחשבון מידע מאזורים אחרים בספקטרום האלקטרומגנטי -704 ננומטרים, פס האדום אדג 'ו -945 ננומטרים, רצועת ספיגת אדי מים - שיכולים לספק מידע מרכזי אחר על מצב הגידול, כמו מתח המים שלו - כאשר הצמח דורש יותר מים ממה שיש לו.
החוקרים השוו את יכולת הניבוי של שני מדדי הצמחייה, NDVI ו- PPI, יחד עם נתונים רבים יותר מתמונות לוויין. לשם כך הם השתמשו בשני אלגוריתמים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה (הנקראים Random Forest and Support Vector Machine), ויצרו מודלים שונים בהם שילבו אינדקסים אלה עם להקות הלוויין האחרות.
"ההשערה הייתה כי על ידי שימוש באינדקס המשתמש בפסים אחרים שאינם כלולים במדד ה- NDVI הפופולרי, ומצד שני, עם פוטנציאל מסוים לספק מידע יבול רגיש, המודלים המנבאים יהיו טובים יותר", אומר גומז, שמתקדם. שלבסוף, יכולת הניבוי של המודלים "גדלה כאשר נכללו שני מדדי הצמחייה או שניהם", אשר מעריכה "את השימוש בנתונים אלה בשילוב עם רצועות לווין בודדות".
תחזיות מדויקות יותר בגידול תפוחי אדמה
התוצאות מראות כי מדד ה- PPI מספק מידע הדומה ל- NDVI בעת שימוש באלגוריתם Support Vector Machine, והוא אינפורמטיבי משמעותית מ- NDVI בעת שימוש באלגוריתם היער האקראי, ומבטיח תוצאות "שהעלו על השולחן אינדקס צמחייה חדש שיכול לשפר את הניבוי דגמי קציר המבוססים על תמונות לוויין ".
עד כה המדד החדש נבדק על גידול תפוחי אדמה באזור מחקר מקומי למדי. לאחר דגני בוקר, תפוח אדמה הוא אחד מגידולי המזון החשובים בעולם. זה ממלא תפקיד מפתח בביטחון המזון של מדינות מתפתחות ויש לו משקל רב גם במגזר החקלאי האירופי, כאשר גרמניה, צרפת, הולנד ופולין הן היצרניות הגדולות. זה נבדק גם בחיטה עם נתונים שנלקחו במקסיקו.
הרעיון של הציוד הוא להגדיל את מספר הנתונים כדי לשפר את מוצקות המודל, לכסות שטח מחקר גדול יותר כדי להגדיל את השונות המרחבית ולשלב גידולים חדשים. נקודות מבט התלויות ברציפות המימון ויכולות לעזור לחקלאים לחזות את קצירם בצורה מהימנה יותר בעתיד.