Как стать автором
Обновить

Комментарии 14

Так как же фермеру узнать состояние полей?

По итогу, у нас получается NDVI снимок, на котором видны проблемные участки. На основе этого мы можем скорректировать следующее внесение удобрений. Или же если видим, что есть какие то проблемные участки, то отправляем оперативную группу органумов и выясняем что это, возможно какой-то сорняк.

В основном агрономы не видят что происходит внутри поля, когда перед ними ставится задача провести осмотр, они пройдут по краю, скажут что всё хорошо, и всё. А если поле 600 Га, то даже по краям тяжело пройти. А снимки позволяют увидеть картину сверху, целиком.

А если органутанам выдать квадрокоптер, чтобы они поле ещё и сверху изучали?
Тут больше интересно, какую информацию можно найти вне видимого диапазона. И есть ли от него вообще польза.

Польза есть. У меня клиент занимается примерно этим же самым - скачиваем данные со спутников (NASA MODIS), в разных диапазонах строятся карты. Можно наглядно за последние 20 лет видеть карты растительности. Скачиваем данные по посадкам агрокультур (где рис, где кукуруза и тп), объединяем все это, добавляем температуру, строим ML модель. Добавляем прогнозы - и можно примерно предсказывать где что будет как дальше расти. По разному типу излучения моделью можно на спутниках распознавать тип культур.

Таких сервисов уже довольно много. Кто-то запускает беспилотники по карте фотографировать поля - фермеру каждый день видно с какой стороны поле сохнет или цвет какой нездоровый. Когда у тебя пара сотен гектар в разных местах штата - может быть довольно удобно.

За 5 минут можно обработать один большой снимок 100х100 км.
А для того что бы обработать одно поле дроном, нужно гораздо больше времени, если у тебя 100 полей по 200 Га, то это вообще анрил.

Сейчас ни один агрохолдинг без спутниковых снимков не справляется. Данный пост был написан для обычных фермеров у которых нет огромных площадей.

По поводу пользы. Тут есть 2 аспекта которые мы можем сделать благодаря этим снимкам. Это сэкономить или дозаработать.

Если интересно что как и почему, напишите комментарий, постараюсь написать по этому поводу отдельный пост, потому что тема очень большая, что бы говорить о ней в комментариях.

Интересно именно, какие и как вывода делаются с данных снимков? То есть как интерпретируется полученная информация. Механически получить информацию и подготовить для обработки сейчас может даже школьник, а как её дальше «читать». Если есть возможность напишите отдельную статью про это.

Хорошо, напишу, постараюсь выложить на следующей неделе, подпишитесь тогда, что бы не потерять.

Это все прекрасно, но может всё таки для широкой публики хабра стоит привести примеры анализов с расшифровкой? Иначе получается очередной курс рисования совы.

Данная статья и была рассчитана не на широкую публику, об этом я написал в самом начале.

T38ULA – номер квадрата, по которой сделан снимок

А где можно посмотреть списки наименований всех квадратов? Потому что "указываем название своего квадрата, его вы можете найти в интернете по названию области" мягко говоря не работает от слова совсем :) Какие нужны ключевые слова с запросе? Что за система «деления на квадраты» используется?

Сам нашел. sentinel grid map

Спасибо за замечание, исправил в инструкции, можете посмотреть.

Спасибо!

А вы не смотрели в сторону планетарного комптютера от майкрософта?

Доступные коллекции - https://planetarycomputer.microsoft.com/catalog

АПИ - https://planetarycomputer.microsoft.com/docs/reference/data/

Вероятно вам может пригодится секция PgSTAC Mosaic endpoints -

регистрация поиска и по полученому хэшу грузите тайлы из необходимой коллекции

Не слышал об этом, завтра посмотрю, заранее спасибо )

Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий

Публикации