چرا باید از تصاویر ماهواره‌ای برای پیش‌بینی تولید محصول زراعی استفاده کرد؟
فهرست
در دنیای امروز، به دلیل رقابت در حوزه اقتصادی و محدودیت منابع طبیعی مانند آب‌وخاک و اهمیت استفاده از مواد اولیه مانند کود و سم، برنامه‌ریزی دقیق در تولید محصولات زراعی بسیار مهم است؛ بنابراین، داشتن اطلاعات، یکی از ابزارهای قوی برای رشد در این زمین است. یکی از این اطلاعات، پیش‌بینی میزان تولید محصولات زراعی در آینده است. در این مقاله، به پاسخ چند سؤال زیر پرداخته‌شده است:
- چه اهمیتی دارد که میزان تولید محصول زراعی پیش‌بینی شود؟
- روش‌های مختلف پیش‌بینی محصولات زراعی در دنیا چگونه هستند؟
- چگونه می‌توان با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای، پیش‌بینی تولید محصول زراعی را انجام داد؟
- موارد مشابه در دنیا چیست؟
- چالش‌های پیش‌بینی تولید محصول زراعی با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای چیست؟
در پایان خواندن این مقاله، می‌توانید یک‌قدم مهم برای افزایش قدرت تصمیم‌گیری خود بردارید.
اهمیت و ارزش پیش‌بینی تولید محصول زراعی؟
پیش‌بینی عملکرد کشاورزی به چند دلیل مفید است:
1. مدیریت منابع
پیش‌بینی دقیق عملکرد محصول می‌تواند به کشاورزان و برنامه ریزان کشاورزی کمک کند تا منابع را به‌طور مؤثرتری مدیریت کنند. با دانستن مقدار محصول مورد انتظار، آن‌ها می‌توانند بهتر برای استفاده از آب، کود و سایر نهاده‌ها برنامه‌ریزی کنند.
2. برنامه‌ریزی بازار
پیش‌بینی عملکرد محصول می‌تواند به کشاورزان و برنامه ریزان کشاورزی کمک کند تا برای تقاضای بازار برنامه‌ریزی کنند. با دانستن اینکه چه مقدار محصول احتمالاً در دسترس است، می‌توانند برنامه‌های کاشت را تنظیم کنند و موجودی‌ها را برای برآوردن تقاضا مدیریت کنند.
3. مدیریت ریسک
پیش‌بینی عملکرد محصول می‌تواند به کشاورزان و برنامه‌ریزان کشاورزی در مدیریت ریسک مرتبط با آب‌وهوا، آفات و سایر عواملی که می‌تواند بر تولید محصول تأثیر بگذارد کمک کند. با دانستن آنچه باید انتظار داشته باشند، می‌توانند اقداماتی را برای کاهش ریسک و محافظت از سرمایه‌گذاری خود انجام دهند.
4. امنیت غذایی
پیش‌بینی دقیق عملکرد محصول می‌تواند به اطمینان از وجود غذای کافی برای تغذیه جمعیت کمک کند. این امر به‌ویژه در مناطقی که کمبود غذا و قحطی نگران‌کننده است، اهمیت دارد.
یکی از موارد بارز در اهمیت پیش‌بینی میزان تولید، تغییرات قیمت محصولات زراعی است. اگر پیش‌بینی عملکرد محصول نادرست باشد، می‌تواند منجر به نوسانات غیرمنتظره قیمت شود. برای مثال، اگر پیش‌بینی شود عملکرد محصول بالا باشد، اما پس‌ازآن رویدادهای آب‌وهوایی غیرمنتظره (مانند خشک‌سالی یا سیل) رخ دهد که به محصولات آسیب برساند، ممکن است عملکرد واقعی بسیار کمتر از پیش‌بینی‌شده باشد و منجر به کمبود عرضه و قیمت‌های بالاتر شود؛ بنابراین پیش‌بینی دقیق عملکرد محصول می‌تواند ابزار مهمی برای کشاورزان، بازرگانان و سیاست‌گذاران برای کمک به مدیریت نوسان قیمت باشد.
روش‌های مختلف پیش‌بینی تولید محصول زراعی چیست؟
روش‌های مختلفی برای پیش‌بینی عملکرد محصول وجود دارد که هرکدام مزایا، محدودیت‌ها و چالش‌های خاص خود رادارند. در اینجا برخی از رایج‌ترین روش‌ها آورده شده است:
1. بررسی‌های میدانی
این روش شامل بررسی فیزیکی محصولات در مزرعه برای تخمین عملکرد است. این کار را می‌توان با شمارش تعداد گیاهان، غلاف‌ها یا میوه‌ها در واحد سطح یا با اندازه‌گیری‌هایی مانند زیست‌توده یا شاخص سطح برگ انجام داد. چالش اصلی این روش این است که می‌تواند زمان‌بر و گران باشد، به‌خصوص برای زمین‌های بزرگ.
2. سنجش‌ازدور ماهواره‌ای
در این روش از تصاویر ماهواره‌ای یا هوایی برای تخمین عملکرد محصول استفاده می‌شود. تصاویر را می‌توان برای شناسایی الگوهای پوشش گیاهی، مانند محتوای کلروفیل یا شاخص سطح برگ که می‌تواند برای تخمین عملکرد استفاده کرد، تجزیه‌وتحلیل کرد. عیب این روش این است که برای تجزیه‌وتحلیل دقیق تصاویر نیاز به تجهیزات پیچیده و تخصص دارد.
3. مدل‌های محصول
مدل‌های ریاضی هستند که رشد و عملکرد محصول را بر اساس عواملی مانند آب‌وهوا، شرایط خاک و شیوه‌های مدیریتی شبیه‌سازی می‌کنند. اگر به‌درستی کالیبره شوند، می‌توانند تخمین بازدهی دقیقی ارائه دهند، اما برای راه‌اندازی و اجرا به داده‌ها و تخصص زیادی نیاز دارند.
4. یادگیری ماشینی
این شامل آموزش الگوریتم‌هایی برای پیش‌بینی عملکرد بر اساس داده‌های تاریخی در مورد آب‌وهوا، خاک و شیوه‌های مدیریت محصول است. یادگیری ماشینی می‌تواند بسیار دقیق باشد و می‌تواند حجم وسیعی از داده‌ها را به‌سرعت تجزیه‌وتحلیل کند، اما به داده‌های باکیفیت بالا و تخصص در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و مدل‌سازی نیاز دارد.
5. رویکردهای ترکیبی
برخی از محققان و کشاورزان از ترکیبی از این روش‌ها برای بهبود پیش‌بینی عملکرد استفاده می‌کنند. به‌عنوان‌مثال، آن‌ها ممکن است از سنجش‌ازدور برای تخمین پوشش گیاهی و بررسی‌های مزرعه‌ای برای اعتبار سنجی تخمین‌ها استفاده کنند، یا از مدل‌های محصول برای پیش‌بینی عملکرد بر اساس داده‌های آب‌وهوا و تأیید پیش‌بینی‌ها با بررسی‌های صحرایی استفاده کنند.
پیش‌بینی میزان تولید با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای چگونه است؟
در این روش از تصاویر ماهواره‌ای یا هوایی برای تخمین وضعیت محصولات در مزرعه استفاده می‌شود. این تصاویر می‌توانند اطلاعاتی در مورد سلامت و رشد گیاهان، مانند محتوای کلروفیل، شاخص سطح برگ، یا محتوای آب، ارائه دهند. سپس می‌توان از این اطلاعات برای تخمین عملکرد محصول استفاده کرد.
تصاویر سنجش‌ازدور می‌تواند با استفاده از انواع حسگرها مانند حسگرهای نوری یا راداری انجام شود. حسگرهای نوری با استفاده از نور مرئی یا نزدیک به فروسرخ از میدان عکس می‌گیرند، درحالی‌که حسگرهای رادار از امواج ماکروویو برای تشخیص خواص بازتابی و پراکندگی محصولات استفاده می‌کنند.
هنگامی‌که اطلاعات مربوطه استخراج شد، می‌توان از آن برای تخمین عملکرد محصول با استفاده از مدل‌های آماری یا الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده کرد. به‌عنوان‌مثال، اطلاعات مربوط به پوشش گیاهی یا محتوای کلروفیل می‌تواند برای پیش‌بینی زیست‌توده یا عملکرد محصولات استفاده شود.
سنجش‌ازدور مزایای متعددی به‌عنوان روشی برای پیش‌بینی عملکرد محصول دارد. می‌تواند مناطق وسیعی را به‌سرعت پوشش دهد و اطلاعاتی را در مورد شرایط محصول ارائه دهد که به دست آوردن آن‌ها با استفاده از روش‌های دیگر دشوار یا غیرممکن است.
موارد مشابه پیش‌بینی تولید با تصاویر ماهواره‌ای در دنیا چیست؟
چندین پروژه پیش‌بینی عملکرد محصول در مقیاس بزرگ وجود داشته است که از فناوری سنجش‌ازدور استفاده کرده‌اند. در اینجا سه نمونه آورده شده است:
1. شرکت Descartes Labs
یکی از نمونه‌های یک شرکت جهانی که پیش‌بینی عملکرد محصول را با استفاده از سنجش‌ازدور برای کشاورزان فراهم می‌کند، شرکت Descartes Labs است. این شرکتی است که در استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای تصاویر ماهواره‌ای و انواع دیگر داده‌ها برای ارائه بینش‌ها و تحلیل‌های پیش‌بینی کننده برای کشاورزی، در میان سایر صنایع، متخصص است. آن‌ها یک پلتفرم هوشمند ارائه می‌دهند که نظارت بر سلامت محصول، پیش‌بینی عملکرد و سایر بینش‌ها را بر اساس داده‌های سنجش‌ازدور به کشاورزان ارائه می‌دهد. این پلتفرم تصاویر ماهواره‌ای، داده‌های آب‌وهوا و سایر منابع داده را برای ارائه اطلاعات دقیق و به‌موقع برای کمک به کشاورزان در تصمیم‌گیری آگاهانه در مورد مدیریت و بازاریابی محصول ترکیب می‌کند. آزمایشگاه دکارت با چندین شرکت بزرگ کشاورزی و تاجر کالا کارکرده است و به دلیل رویکرد نوآورانه خود در استفاده از فناوری سنجش‌ازدور برای بهبود بهره‌وری و پایداری کشاورزی شناخته‌شده است.
2. پروژه پایش زراعی GEOGLAM برای هشدار اولیه (The GEOGLAM Crop Monitor for Early Warning)
این پروژه با همکاری گروه نظارت بر کشاورزی جهانی مشاهدات زمین (GEOGLAM) و سازمان غذا و کشاورزی سازمان ملل متحد (FAO) انجام می‌شود. این پروژه از داده‌های ماهواره‌ای و مشاهدات زمینی برای نظارت بر شرایط محصول و پتانسیل عملکرد در مناطق عمده تولید غذا در سراسر جهان استفاده می‌کند. این پروژه، به‌روزرسانی‌های منظم در مورد شرایط محصول و پیش‌بینی عملکرد برای محصولات عمده مانند ذرت، گندم، برنج و سویا ارائه می‌کند. این پروژه در ارائه هشدارهای اولیه در مورد کمبودهای بالقوه محصول و اطلاع‌رسانی سیاست‌ها و تصمیم‌گیری‌های مرتبط با امنیت غذایی موفق بوده است.
3. سرویس نظارت بر محصولات آژانس فضایی اروپا
این سرویس با استفاده از داده‌های ماهواره‌ای و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، پیش‌بینی دقیق عملکرد محصول را برای محصولات عمده در اروپا ارائه می‌دهد. این سرویس برای پیش‌بینی عملکرد محصولاتی مانند گندم، ذرت و جو با دقت بالا مورداستفاده قرارگرفته است و کشاورزان و بازرگانان برای تصمیم‌گیری آگاهانه در مورد کاشت و بازاریابی محصولات از آن استفاده می‌کنند.
4. سیستم نظارت بر عملکرد ملی چین
این سیستم با همکاری دولت چین و چندین موسسه تحقیقاتی است و از داده‌های ماهواره‌ای و مدل‌های محصول برای پیش‌بینی عملکرد محصولات عمده‌ای مانند ذرت، برنج و سویا استفاده می‌کند. این سیستم برای ارائه هشدارهای اولیه در مورد کاهش بالقوه محصول و کمک به کشاورزان در تصمیم‌گیری آگاهانه در مورد کاشت و برداشت محصولات استفاده‌شده است.
یکی از نمونه‌های موفق بیابان‌زدایی در دنیا
در سال‌های دور، کارخانه نمک در میان بیابان Kubuqi قرار داشت و در اثر تولید نمک زیاد، تقریباً در معرض نابودی توسط طوفان نمک قرار داشت. اگرچه مالک کارخانه تلاش کرد با احداث جاده و انتقال نمک‌ها، کارخانه خود را نجات بدهد اما همان جاده نیز توسط طوفان نمک از بین رفت و بنابراین، ایده‌ی کنترل و مهار بیابان از طریق همکاری مردم محلی به ذهن مالک کارخانه رسید.
این پروژه در بیابان Kubuqi چین و از سال 1988 شروع‌شده و در آن، سطح زیادی از درختان کاشته شدند تا جایی پیشرفت کرده که تقریباً یک‌سوم آن در سال 2020 دارای پوشش گیاهی شده است. برنامه محیط‌زیست سازمان ملل متحد برآورد می‌کند که این پروژه در طول 50 سال 1.8 میلیارد دلار ارزش داشته باشد. دگرگونی Kubuqi اعتبار چین را به‌عنوان یک رهبر محیط‌زیست ارتقا داد، دقیقاً درزمانی که آمریکا از توافقنامه آب‌وهوایی پاریس خارج شد و امانوئل مکرون، رئیس‌جمهور فرانسه، به‌صراحت گفت: «اکنون چین پیشتاز است».
بعلاوه در این پروژه، از مردم محلی و شرکت‌های خصوصی تولید انرژی برق از انرژی خورشیدی به‌گونه‌ای استفاده‌شده که منجر به بهبود اقتصاد مردم محلی و همچنین کاهش سطح بیابان شده و درنتیجه، اهداف اقتصادی و اهداف محیط زیستی حفاظت از منابع طبیعی را به‌طور هم‌زمان برآورده کرده است
چالش پیش‌بینی تولیدات زمین‌های زراعی
چندین چالش در ارتباط با استفاده از سنجش‌ازدور برای پیش‌بینی عملکرد محصول وجود دارد. برخی از آن‌ها عبارت‌اند از:
1. شرایط آب‌وهوایی و محیطی
تکنیک‌های سنجش‌ازدور بر جمع‌آوری دقیق و به‌موقع داده‌ها تکیه می‌کنند که می‌تواند تحت تأثیر شرایط آب‌وهوایی و محیطی قرار گیرد. پوشش ابر، شرایط جوی و تغییرات در الگوهای پوشش گیاهی همگی می‌توانند بر دقت داده‌های سنجش‌ازدور تأثیر بگذارند.
2. شیوه‌های مدیریت زراعی
شیوه‌های مدیریت زراعی مانند آبیاری، کود دهی و کنترل آفات می‌تواند بر عملکرد محصول تأثیر بگذارد. داده‌های سنجش از راه دور ممکن است همیشه این شیوه‌ها را ثبت نکنند که می‌تواند بر دقت تخمین‌های بازده تأثیر بگذارد.
3. پردازش و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها
داده‌های سنجش‌ازدور می‌تواند پیچیده باشد و برای پردازش و تجزیه‌وتحلیل نیاز به نرم‌افزار و تخصص دارد. عدم دقت در پردازش و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها می‌تواند منجر به تخمین عملکرد نادرست شود.
4. داده‌های زمینی محدود
تخمین‌های دقیق عملکرد به داده‌های زمینی نیاز دارند، مانند اندازه‌گیری بازدهی که در مزرعه انجام می‌شود. بااین‌حال، به دست آوردن این داده‌ها می‌تواند زمان‌بر و پرهزینه باشد و ممکن است برای همه مناطق یا انواع محصولات در دسترس نباشد.
5. تنوع در عملکرد محصول
عملکرد محصول به دلیل طیفی از عوامل ازجمله کیفیت خاک، شرایط آب‌وهوایی و شیوه‌های مدیریتی می‌تواند متفاوت باشد. این تنوع می‌تواند پیش‌بینی دقیق بازده با استفاده از داده‌های سنجش‌ازدور را دشوار کند.
شرکت بوم نگاران هوشمند امید بانام تجاری ست پلت، از مدت‌ها قبل با شرکت‌های کشت و صنعت و کشاورزان و همچنین سازمان‌های متولی همکاری زیادی داشته و توانسته است تا حد خوب و قابل قبولی، خدمتی را ارائه بدهد که میزان محصول گندم دیم و آبی را در زمین‌های کشاورزی تخمین میزند. با رشد و ارتقای این مدل در سال‌های آینده، اطلاعات ارزشمندی از میزان تولید گندم تولید می‌شود که برای کشاورزان و بازرگانان و همچنین سیاست‌گذاران کشور اهمیت فوق‌العاده خواهد داشت.
شرکت ست پلت با استفاده از بهترین و مؤثرترین روش‌های ممکن باعث افزایش کیفیت زمین و محصولات می‌شود و علاوه بر آن از هزینه‌های اضافی را کاهش می‌دهد؛ برای مشاوره تخصصی به صفحه تماس با‌ما مراجعه کرده و از مشاوره رایگان کارشناسان ما بهره‌مند شوید.