Table of Contents

وقد أصبح رسم خرائط استخدام الأراضي الزراعية حجر الزاوية في إدارة الموارد الحديثة، مما مكّن المزارعين والباحثين وواضعي السياسات من تتبع كيفية استخدام الأراضي، ورصد صحة المحاصيل، وتنفيذ الممارسات المستدامة، والبيانات الساتلية، بمجرد أن تكون أداة متخصصة في الاستشعار عن بعد، تُصدر الآن قرارات يومية بشأن المزارع في جميع أنحاء العالم، ومن خلال إدماج الصور العالية الاستبانة ذات المعرفة الزراعية، يمكن لأصحاب المصلحة أن يُحدّدوا إلى أقصى حد من المحاصيل، ويحدّوا من النفايات، ويحميوا النظم الإيكولوجية.

تطور رسم الخرائط الزراعية

وقد اعتمدت خرائط استخدام الأراضي الزراعية على الدراسات الاستقصائية الأرضية وتقارير المزارعين وبيانات التعدادات، وكانت هذه الأساليب بطيئة وكثيفة اليد العاملة، وغير دقيقة في كثير من الأحيان، وقد أتاح ظهور صور جوية في أوائل القرن العشرين رؤية للطيور، ولكن التغطية ظلت محدودة ومكلفة، وبدأت الثورة الحقيقية ببرامج ساتلية مدنية في السبعينات، وقد أتاحت سلسلة سواتل ناسا التي أطلقت في عام 1972 إجراء تغييرات معتدلة في الأرض، حيث أتاحت المجال لأول مرة من حيث الاتساق والسعة.

واليوم، تقوم مجموعة سواتل رصد الأرض - بما في ذلك الساتل سينتينيل - ٢ )وكالة الفضاء الأوروبية(، والشبكة التجارية لسواتل رصد الأرض، مثل بلانيت وماكسار - بتسليم فترات يومية أو حتى دون يوم، مع قرارات مكانية تتراوح بين ٣٠ مترا و ٣٠ سنتيمترا، وقد أدى هذا الوفر من البيانات إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى المعلومات الزراعية.

ويعكس تطور الخرائط أيضا تحولا من التصنيف الثابت )مثل " الأرض الزراعية " ضد " الغابات " ( إلى الرصد الدينامي لعلم الفينولوجيا الزراعية، والأرقام القياسية الصحية، وعوامل الإجهاد، وهذه التطورات تتيح الدعم في اتخاذ القرارات في وقت قريب من الواقع، وهو أمر حاسم لإدارة أنماط الطقس المتزايدة التقلب والطلبات السوقية.

مصادر تكنولوجيا السواتل والبيانات

ويعتبر فهم أنواع أجهزة الاستشعار الساتلية ومنتجات البيانات المتاحة أمرا أساسيا لأي شخص ينشر نظما لرسم الخرائط الزراعية، ولكل جهاز استشعار مبادلات بين الحيز المكاني والطيف والزماني والمسح الإشعاعي.

أجهزة الاستشعار البصرية والمتعددة الأطياف

- إن الاصطناعيات الضوئية تعكس ضوء الشمس في الأصابع المرئية أو شبه الحمراء، كما أن مؤشرات الغطاء النباتي مثل مؤشر النباتات المطهرة (NDVI) تعتمد على التناقض بين انعكاسات الهواء الحاد والتفكير المنخفض عن الأوراق الصحية، كما أن خرائط النيتروز أصبحت أداة قياسية لتقييم الكشف عن الفيروس والكتل الإحيائية والإجهاد الشديد.

رادار (سار)

أما سواتل الرادار الاصطناعي المصاب بالصدمات الاصطناعية، مثل الساتل سينتينيل-1، والنبضات الدقيقة الصنع، وقياس الستار الخلفي من سطح الأرض، وخلافا للمجسات البصرية، يمكن للرادار أن يخترق الغيوم ويشغل ليلا أو نهارا، مما يجعل من السار قيمة بالنسبة لرصد المحاصيل في المناطق المدارية أو خلال موسم النمو الغائم، وتراعي بيانات الرادار لفهم، وكم، وحجمها، وحجمها، وحجمها.

أجهزة الاستشعار الحرارية ذات الأشعة تحت الحمراء

وتسجل أجهزة الاستشعار الحراري درجة حرارة سطح الأرض، التي يمكن أن تشير إلى معدلات التبخر والإجهاد المائي في المحاصيل، وفي حين أن البيانات الحرارية أقل استخداما من المنتجات البصرية، فإنها تكتسب مسارا في تحديد مواعيد الري بدقة، وتقوم السواتل مثل الساتل " ECOSTRESS " (على محطة الفضاء الدولية) بتوفير قياسات حرارية عالية الاستبانة تتناسب مع التطبيقات الزراعية.

منابر البيانات وإمكانية الوصول

وقد انفجرت البيانات الساتلية بتوافر بيانات مفتوحة من وكالات مثل ناسا ووكالة الفضاء الأوروبية ووكالة الفضاء الدولية ومنابر الشبكة العالمية مثل USGS EarthExplorer و Copernicus Open Access Hub[Fog cloudes:3]]) مما يسمح للمستعملين بتنزيل الصور المركبة للمنتجات الحرة.

أحدث ممارسات الزراعة التي يمكن استخدامها بواسطة البيانات الساتلية

وينتقل المزارعون إلى أبعد من الإدارة الميدانية الموحدة إلى استراتيجيات دقيقة وموجهة نحو البيانات تعالج كل جزء من الميدان بطريقة مختلفة.

تطبيقات المعدل المتغير (VRA)

وتستخدم تكنولوجيا الأسعار المتغيرة خرائط مستمدة من السواتل لممتلكات التربة، وصحة المحاصيل، والعوائد التاريخية لتعديل استخدام الأسمدة، ومبيدات الآفات، والبذور، وبدلا من تطبيق معدل ثابت في جميع أنحاء ميدان كامل، يمكن للمزارعين أن يستهدفوا النيتروجين إلى مناطق ذات تردد منخفض، وأن يقللوا من مبيدات الأعشاب حيث لا توجد فيها أعشاب، وأن يزرعوا أكثر كثافة حيث تكون التربة أكثر خصبة من 10 في المائة.

إدارة الري

فالبيانات الساتلية عن التهرب من التهرب من المياه المستمدة من أجهزة الاستشعار الحرارية والبصرية تساعد المزارعين على تحديد متى وأين يصلون، مثلا، تجمع قاعدة " أوفنيت " بين البيانات الساتلية وقراءات محطات الطقس لتوفير تقديرات استهلاك المياه على الصعيد الميداني، وباستخدام هذه المعلومات، يمكن للمزارعين تجنب الإفراط في المياه وحفظ المياه الجوفية، والجدول الزمني للري خلال الأوقات المثلى، في المناطق التي تستخدم فيها خرائط المياه الجوفية، مثل وادي الكاليف المركزي في كاليفورنيا.

رسم الخرائط وتخطيط التناوب

وتسمح الصور الساتلية المتعددة المراحل للمحللين بوضع خرائط دقيقة لنوع المحاصيل عن طريق مراقبة منحنى نمو كل ميدان، وتميز المحاصيل المختلفة الأنماط الفينولوجية - تواريخ الزراعة، ودرجة التخضير القصوى، والنسيج - التي يمكن تصنيفها بطبقات خامية للتعلم الآلي، وتسترشد هذه الخرائط بقرارات تناوب المحاصيل، وتدعم التنبؤ بالسلع الأساسية، وتساعد الشركات الزراعية الكيميائية على تخطيط سلاسل الإمداد.

الإنشاءات والتوقيت المهجور

ومن خلال ربط القياسات المستمدة من السواتل (مثلاً، مؤشر التنمية الصناعية، ومؤشر الكلوروفيل الأخضر) ببيانات العائدات التاريخية، يمكن أن تقدر النماذج غلة الموسم الحالي قبل موسم الحصاد، وتساعد هذه التنبؤات المزارعين على التفاوض بشأن العقود، وتخزين الخطط، واللوجستيات، واتخاذ قرارات التأمين أو التسويق، وتتضمن النماذج المتقدمة التنبؤات الجوية، ورطوبة التربة، والممارسات الإدارية لتحسين الدقة.

مراقبة الآفات والأمراض

ويمكن أن تشير التغييرات في انعكاسات الأصابع إلى بداية الآفات أو المرض قبل ظهور الأعراض في العين البشرية، فعلى سبيل المثال، فإن Fusarium[Fusarium]) يُعدل رأسها في الخواص الظرفية في منطقة الموجات القصيرة الحمراء، وتسمح الإنذارات المبكرة من الرصد بواسطة السواتل للمزارعين بالتدخل في تطبيقات المستهدفة، مما يقلل من فقدان المحاصيل واستخدام شبكات السواتل.

رسم خرائط التربة وحفظها

وتساعد الصور الساتلية على رسم خرائط المواد العضوية والترفيه وأنماط التحات، وتكشف الصور الملتقطة بساتل الأحواض بين الحصاد والزراعة عن تباين في اللون والتفكير الذي يربط خصائص التربة، وتستخدم المزارع هذه الخرائط لتنفيذ ممارسات الحفظ، مثل زراعة الخضوع أو العازلة، في المناطق المعرضة للتحات، وتقترن ببيانات طوبوغرافية من نماذج الارتفاع الرقمي، وخرائط تخطيط التربة القائمة على السواتل.

فوائد رسم خرائط استخدام الأراضي

وتمتد مزايا رسم الخرائط الزراعية بواسطة السواتل إلى ما يتجاوز العمليات الزراعية الفردية إلى النظم البيئية والاقتصادية عموما.

تحقيق الاستخدام الأمثل للموارد

وقد خلصت دراسة من جامعة نبراسكا إلى أن إدارة النيتروجين بواسطة السواتل قد خفضت استخدام الأسمدة بنسبة 15 في المائة في حقول الذرة دون تخفيض غلة، كما أن وفورات المياه تتناقص على قدم المساواة: فالمحاكمات الميدانية في أستراليا باستخدام بيانات ساتلية من طراز ET خفضت أحجام الري بنسبة 20 إلى 30 في المائة مع الحفاظ على الإنتاجية.

الاستدامة البيئية

وتساعد رسم خرائط استخدام الأراضي في قياس الأثر البيئي للزراعة والتخفيف من آثاره، كما أن خرائط أصناف المحاصيل الدقيقة تتيح تقدير انبعاثات غازات الدفيئة من استخدام الأسمدة وتحفيز التربة، وترصد تغير الغطاء الأرضي تكشف عن تحويل الغابات أو الأراضي العشبية إلى الأراضي الزراعية، وتدعم تتبع إزالة الغابات وحساب الكربون، كما تُبلّغ البيانات الساتلية ] بالتزايد الغذائي المستدام [FLT more:1].]

تحسين المخاطر والحد منها

ويؤدي الكشف المبكر عن عوامل الإجهاد، إلى جانب التدخلات الدقيقة، إلى تحقيق غلات أعلى وأكثر استقرارا، كما تتيح خرائط المحاصيل المستمدة من السواتل للمزارعين تحديد المناطق المنخفضة الإجهاد المستمرة وعلاجها من خلال إدخال تعديلات محددة على التربة أو تحسين الصرف الصحي، وتُحدث عبر الزمن رسما متكررا للبيانات غنيا يحسن الفهم الزراعي للتقلبات الميدانية.

قرارات تحديد البيانات

ويمكِّن الوصول إلى المعلومات الساتلية الدقيقة في الوقت المناسب المزارعين من اتخاذ خيارات مستنيرة، فسواء ما إذا كان يقرر تاريخ الزراعة الأمثل استنادا إلى خرائط رطبة التربة أو اختيار مجموعة من المحاصيل تناسب الظروف المتزايدة المتوقعة، فإن القرارات التي تحركها البيانات تقلل الاعتماد على التخمين والمعرفة الخداعية، فبالنسبة للمقرضين الزراعيين والمؤمنين، فإن بيانات الأداء الساتلية تقلل من المخاطر وتسمح بمنتجات مصممة خصيصا لذلك.

شفافية السياسات والإمدادات

وتستخدم الوكالات الحكومية خرائط استخدام الأراضي بواسطة السواتل لتصميم برامج دعم ورصد الامتثال للأنظمة البيئية والتنبؤ بإنتاج الأغذية، وتطالب الشركات في سلسلة الإمداد بالأغذية - من التجار إلى التجزئة - على نحو متزايد ببيانات تحققها السواتل عن المنشأ، وتغير استخدام الأراضي، وممارسات الاستدامة، وتدعم هذه الشفافية خطط التصديق مثل المائدة المستديرة المعنية بنفط النخيل المستدام وموراتسون الصومازون.

التحديات والحدود

وعلى الرغم من وعدها، فإن رسم الخرائط الزراعية بواسطة السواتل يواجه عدة عقبات يجب معالجتها من أجل اعتمادها على نطاق أوسع.

مقايضة القرار المكاني والتمهل

ولا يقدم أي ساتل واحد حلا مكانيا وزراعيا وزمانيا عاليا في نفس الوقت، فالصور ذات الاستبانة الحسنة (المتر الفرعي) باهظة الثمن وكثيرا ما تكون قد عادت إلى النظر فيها عدة أيام، بينما تأتي عمليات إعادة الفرز المتكررة (يوميا) بقرار مسرّع (عشر أمتار أو أكثر).

الغطاء والغلاف الجوي

أما أجهزة الاستشعار الضوئية فهي غير فعالة تحت الغطاء السحابي، ففي المناطق المدارية والمونية، يمكن أن تحجب الغيوم المستمرة حقول النسيان لأسابيع، مما يجعل التحليل الزمني صعبا، وفي حين أن السحب التي يخترقها الرادار، فإن تفسيره أكثر تعقيدا ويتطلب تجهيزا متخصصا، إذ أن الجمع بين البيانات البصرية وبيانات البحث عن النتائج هو مجال نشط للبحث، ولكن الاندماج التشغيلي لا يزال صعبا.

تفسير البيانات وألعاب المهارات

ويجب تجهيز صور السواتل الخام لاستخراج مقاييس زراعية ذات مغزى، وهذا يتطلب خبرة في مجال الاستشعار عن بعد، والزراعة، وعلم البيانات، ويفتقر كثير من المزارعين إلى المهارات التقنية أو الموارد اللازمة لاستخدام البيانات الساتلية مباشرة، ويضطلع الوسطاء - مثل التعاونيات الزراعية، أو خدمات الإرشاد، أو منابر التحليل التجاري - بدور حاسم في سد هذه الفجوة، ولكن التكاليف يمكن أن تكون باهظة بالنسبة لصغار المزارعين.

Validation and Ground Truth

فالتنبؤات المستمدة من السواتل تحتاج إلى بيانات عن الحقيقة الأرضية لأغراض المعايرة والتحقق، إذ أن جمع العينات الميدانية - نوع المحاصيل، والحالة الصحية، والعائد - هو كثيف الموارد، وفي المناطق التي توجد فيها بيانات أرضية متفرقة، قد تنتج النماذج خرائط غير دقيقة، ويمكن أن تكمل عمليات المسح الميداني التقليدية، مع وجود طائرات بدون طيار منخفضة التكلفة، ولكن القدرة على التدرج لا تزال مسألة.

الاتجاهات المستقبلية في رسم خرائط استخدام الأراضي الزراعية

ويوعِد العقد المقبل بأدوات أقوى من ذلك، مثل تكنولوجيا السواتل، والاستخبارات الاصطناعية، والمضي قدما في تكامل البيانات.

السواتل الهيدروجينية

وتلتقط أجهزة الاستشعار الهيدروجينية مئات من النطاقات الضيقة للطيفات، مما يتيح التمييز الدقيق في أنواع المحاصيل، ووضع المغذيات، وحتى أنواع الأمراض، وستوفر بعثات مثل بعثة ناسا للرصد البيئي والرابطة الأوروبية للطاقة الشمسية المقبلة بيانات عالمية عن الفائقة الأطياف، مما قد يؤدي إلى إحداث ثورة في الزراعة الدقيقة عن طريق تقديم معلومات حيوية كيميائية مباشرة من المدار.

AI and Automated Analytics

وقد أدى التعلم في مجال الآلات، وخاصة التعلم العميق مع الشبكات العصبية التي تولدها المجتمعات المحلية، إلى تحسين تصنيف نوع المحاصيل، والتنبؤ بالأغلة، والكشف عن الشذوذ، وتقوم الأنابيب الآلية حاليا بتجهيز الصور الساتلية لإنتاج خرائط على المستوى الميداني في غضون ساعات من الاحتياز، وتتعهد نماذج المؤسسة التي تم تدريبها على مجموعات بيانات رصد الأرض الضخمة (مثلا، برنامج ناسا، بريثفي) بجعل هذه القدرات متاحة بأقل قدر من البيانات المسمة.

التكامل مع نظم إدارة الأراضي والتبريد والفلاحة

وتنشأ القدرة الحقيقية لرسم الخرائط بواسطة السواتل عندما تقترن بمستشعرات في الحقول (مراقبات الرطوبة الحديدية، ومحطات الطقس، والصور التي تستخدم الطائرات بدون طيار) وبرامج إدارة المزارع.() وستصبح نظم اللوحات المغلقة التي تحفز فيها البيانات الساتلية الري الآلي أو أجهزة الرش ذات معدلات متغيرة حقيقة واقعة.() وسيمكن هذا النظم الإيكولوجية الزراعية الرقمية من اتخاذ قرارات على نطاق كل محطة على حدة.

إدماج أصحاب الحيازات الصغيرة

وتُستخدم مبادرات مثل الفاو لرسم خرائط الغطاء الأرضي العالمي ] والمنبر الأخضر الرقمي بيانات ساتلية متاحة بحرية لتقديم أفكار عملية إلى صغار المزارعين في أفريقيا وجنوب آسيا، كما أن الأجهزة المتنقلة التي تترجم المشورة المستمدة من السواتل - مثل نوافذ الزراعة أو تنبيهات الآفات - إلى اللغات المحلية ترتفع بسرعة حيث يمكن للمزارعين الوصول إلى خدمات الربط الشبكية.

Climate Adaptation and Carbon Markets

وسيؤدي الرصد بواسطة السواتل دوراً محورياً في التحقق من عزل الكربون من الممارسات الزراعية - مثل زراعة المحاصيل، والزراعة غير المزروعة، والحراجة الزراعية - لأسواق ائتمانات الكربون، ويتطلب قياس دقيق لتغيرات الكربون العضوي في التربة بمرور الوقت تاريخ استخدام الأراضي بواسطة السواتل وتقديرات الكتلة الأحيائية، وتبرز البروتوكولات الموحدة، وتستخدم عدة شركات بالفعل بيانات ساتلية للتصديق على عمليات إزالة الكربون، مما يخلق مسارات جديدة للإيرادات للمزارعين.

خاتمة

إن رسم خرائط استخدام الأراضي الزراعية باستخدام البيانات الساتلية قد انتقل من علم التجارب إلى الممارسة الرئيسية، إذ إن القدرة على مراعاة الظروف الميدانية في المناطق الكبيرة، بشكل متواتر وموضوعي، تتيح للمزارعين وأصحاب المصلحة فرصة غير مسبوقة في ديناميات إنتاج الأغذية، ومن تطبيق الأسمدة المتغيرة إلى تحقيق التنبؤات والامتثال البيئي، فإن الأفكار الساتلية التي تُفضي إلى زيادة الكفاءة والاستدامة والقدرة على التكيف، وفي حين أن التحديات المتعلقة بالحل، والغطاء السحابي، وإمكانية الوصول إلى البيانات، لا تزال تنطوي على الابتكار التكنولوجي المستمر، وتزيد من سرعة التوسع.