УВа дақылдарды болжау үшін жаңа жақсартылған өсімдік жамылғысының индексін жасайды

Жүйе жасанды интеллектпен қатар спутниктік суреттерді қолданады және картоптың өнімділігін болжау үшін сәтті сынақтан өтті.

Қашықтықтан зондтау зертханасының (LATUV) зерттеушілері Валладолид Университеті (UVa) өсімдіктерді болжау модельдерін жақсартуға қабілетті жаңа өсімдік индексін жасады. ESA Sentinel-2 спутниктік кескіндерін және машиналық оқыту мен жасанды интеллект әдістерін қолданатын жаңа техника картоп пен бидай дақылдарының шығымдылығын болжауда сәтті сыналды.

Ауылшаруашылық өндірісі фермерлер арасында үлкен сенімсіздік туғызатын көптеген факторларға, адами және қоршаған ортаға байланысты. Бірақ технология оны қысқартуда маңызды одақтас бола алады. Бұл белгілі бір жағдайларда, мысалы, топырақ, климат немесе ауылшаруашылық тәжірибесінде дақылдың мінез-құлқын модельдеуге тырысатын және осы күтілетін эволюцияға байланысты ауылшаруашылық өндірісін бағалайтын есептеу модельдеріне қатысты.

«Көптеген модельдер бар және олар әдетте дақылдардың әр түріне тән», - деп түсіндіреді LATUV зерттеушісі және жақында жарияланған International Journal of қашықтықтан зондтау және ауылшаруашылық және орман метеорология журналдарында жарияланған екі зерттеудің алғашқы авторы Диего Гомес.

Бірақ бұл дәстүрлі өсу модельдерінің кейбір шектеулері бар, мысалы «өзгергіштікті кеңістіктік модельдеу мүмкін емес» немесе олар талап ететін көптеген кіріс деректері «оларды жинауға кеткен уақыт пен ақшаның қымбаттығына байланысты алынбайды» . ”

Сметалар жасалған картоп өсірілетін аймақ / Д. Гомес

Осылайша, біз соңғы жылдары оптикалық датчиктермен түсірілген (спутниктерге, ұшақтарға, ұшқышсыз ұшақтарға және т.б.) түсірілген спектрлік кескіндерді қолданатын және осы дәстүрлі модельдерді толықтыра алатын, тіпті кей жағдайда ауыстыратын технологияға, қашықтықтан зондтауға бәс тігеміз. Бұл спектральды кескіндер дақылдардың жай-күйі немесе фенологиясы туралы - өсімдіктердің даму процесінің көрінетін сыртқы өзгерістері туралы мәліметтер береді, олар дақылдарды болжау үшін енгізілген ақпаратты реттейтін модельдерге біріктірілген.

«Спектралды кескіндер деректерді енгізуді қажет етеді, қашықтағы сайттарға қол жеткізуге мүмкіндік береді және арзан. Олар сонымен қатар егіннің өнімділігіне байланысты ақпарат ала алады », - деп атап өтті LATUV зерттеушісі, спектрлік индекстердің бірі - спектралды диапазондарды біріктіретін математикалық формулалар - көбінесе өсімдік қуатын немесе энергияны бағалау үшін қолданылады өсімдіктердің тығыздығы - бұл ақырында өсімдік өнімділігін болжайды - бұл NDVI (NDVI).

Дәнді дақылдардың болжамды модельдерін құру үшін осы индекстің уақыттық қатарларын пайдалану ғылыми әдебиеттерде өте кең таралған. Бұл көрсеткіш өсімдік жамылғысының шағылыстыруын - өсімдік жамылғысының жарықты шағылыстыру қабілетін - екі спектрлік диапазонда пайдаланады, олар сәйкесінше фотосинтез үшін қолданылатын жарықтың бір бөлігіне және жапырақтардың жасушалық құрылымына байланысты.

Өсімдіктің жаңа индексі

LATUV зерттеушілері ESA Sentinel-2 спутниктік кескіндеріне негізделген PPI деп аталатын жаңа индекс жасады, бұл фотосинтезге қатысатын спектрлік ақпаратты есепке алумен қатар - 400-ден 700 нанометрге дейін - электромагниттік спектрдің басқа аймақтарынан алынған ақпаратты ескереді -704 нанометрлер, Red Edge диапазоны және 945 нанометрлер, су буларының жұтылу жолағы, олар өсімдік дақылдарының жай-күйі туралы басқа да негізгі ақпараттарды бере алады, мысалы, судың кернеулігі - өсімдік өзінен көп су талап еткен кезде.

Зерттеушілер өсімдік жамылғысының екі индексінің болжамдық қабілетін, NDVI және PPI-ді спутниктік суреттерден алынған көбірек мәліметтермен салыстырды. Мұны істеу үшін олар екі жасанды интеллект және машиналық оқыту алгоритмдерін қолданды (кездейсоқ орман және тірек вектор машинасы деп аталады) және осы индекстерді басқа спутниктік жолақтармен біріктіретін әртүрлі модельдер жасады.

«Гипотеза белгілі NDVI индексіне кірмеген басқа жолақтарды қолданатын индексті қолдану арқылы және, екінші жағынан, егіннің дақылдары туралы құпия ақпарат беру мүмкіндігі бар болса, болжамды модельдер жақсырақ болар еді», - дейді Гомес. бұл, сайып келгенде, модельдердің болжамды сыйымдылығы «өсімдік индекстерінің екеуін де, екеуін де қосқанда жоғарылады», бұл «бұл деректерді белгілі бір спутниктік жолақтармен бірге қолдануды» бағалайды.

Картоп өсіруде дәлірек болжамдар

Нәтижелер PPI индексі Support Vector Machine алгоритмін қолданған кезде NDVI-ге ұқсас ақпарат беретінін және кездейсоқ орман алгоритмін қолданған кезде NDVI-ге қарағанда айтарлықтай ақпараттылығы бар екенін көрсетіп, «үстелге болжамды жақсарта алатын жаңа өсімдік индексін қояды» жерсеріктік суреттерге негізделген егіннің модельдері ».

Әзірге жаңа индекс жеткілікті түрде оқшауланған зерттеу аймағында картоп өсіру бойынша сыналды. Дәнді дақылдардан кейін картоп бүкіл әлемде ең маңызды азық-түлік дақылдарының бірі болып табылады. Бұл дамушы елдердің азық-түлік қауіпсіздігінде шешуші рөл атқарады, сонымен бірге Германия, Франция, Нидерланды және Польша негізгі өндірушілер ретінде Еуропаның ауылшаруашылық саласында үлкен салмақ алады. Сондай-ақ, ол Мексикада алынған мәліметтермен бидайда сыналды.

Жабдықтың идеясы - модельдің беріктігін жақсарту үшін мәліметтер санын көбейту, кеңістіктің өзгергіштігін арттыру және жаңа дақылдарды қосу үшін үлкен зерттеу аймағын қамту. Қаржыландырудың үздіксіздігіне байланысты және келешекте фермерлерге олардың егінін сенімді болжауға көмектесетін перспективалар.