Table of Contents

Географические информационные системы (ГИС) произвели революцию в понимании, анализе и управлении использованием сельскохозяйственных земель и продовольственной безопасностью во всем мире. Эти сложные инструменты пространственного анализа позволяют исследователям, политикам, фермерам и сельскохозяйственным планировщикам визуализировать сложные отношения между земельными ресурсами, растениеводством, факторами окружающей среды и сетями распределения продуктов питания. Интегрируя несколько слоев данных и используя передовые аналитические методы, ГИС является инструментом, который позволяет пользователям создавать многоуровневые интерактивные карты, которые могут использоваться для визуализации сложных данных и пространственного анализа. Этот комплексный подход к картированию сельского хозяйства и оценке продовольственной безопасности стал незаменимым при решении проблем питания растущего населения мира при устойчивом управлении ограниченными природными ресурсами.

Понимание географических информационных систем в сельском хозяйстве

По своей сути, ГИС-картирование - это передовая технология, которая объединяет географические данные с передовым программным обеспечением для картирования и анализа сельскохозяйственных ландшафтов, предоставляя фермерам ценную информацию в своих областях. Технология объединяет аппаратное обеспечение, программное обеспечение и информацию для создания всеобъемлющих пространственных баз данных. Аппаратные средства, программное обеспечение и информация объединяются в ГИС-технологии. Любое устройство, от простого ноутбука или настольного компьютера до чего-то более сложного, такого как спутник или дрон, может служить в качестве аппаратного обеспечения.

Сила ГИС в сельском хозяйстве заключается в ее способности обрабатывать и отображать пространственные данные значимым образом. Программное обеспечение ГИС использует карты для отображения пространственных данных. Изображения создаются с использованием различных ГИС-технологий, а затем связаны с соответствующими картами и данными, которые скрыты от глаз. В конечном итоге вы получаете карту, показывающую не только местоположение и общее состояние ваших культур, но и принимая во внимание другие соответствующие факторы, такие как рельеф местности, тип почвы и удобрение. Этот многомерный подход позволяет заинтересованным сторонам в сельском хозяйстве принимать более обоснованные решения на основе комплексного пространственного интеллекта.

Источники данных и методы сбора данных для сельскохозяйственной ГИС

Технологии дистанционного зондирования

Дистанционное зондирование является основой современных сельскохозяйственных ГИС-приложений. Дистанционное зондирование включает в себя аэро- или спутниковое сканирование поверхности Земли. Несколько спутниковых платформ предоставляют критически важные данные для картирования и мониторинга сельского хозяйства. Спутниковые платформы дистанционного зондирования (например, Sentinel-2, Landsat 8/9; Planet) и коммерчески доступные платформы предоставляют возможность объединить мультиспектральные данные высокого разрешения для использования в анализе программного обеспечения ГИС.

Программа Landsat была особенно ценна для сельскохозяйственных применений. Landsat 8 является спутником наблюдения, который вращается вокруг Земли каждые 16 дней. Он записывает девять полос видимого света, помогающих оценить здоровье сельскохозяйственных культур, содержание питательных веществ, заражение насекомыми или влагу. Помимо видимого света, эти спутники также захватывают тепловые инфракрасные данные, которые обеспечивают дополнительную информацию о стрессе урожая, доступности воды и условиях почвы.

Расширение доступности цифровых спутниковых снимков, аэрофотосъемки и новых аналитических инструментов делает возможным проведение обследований землепользования на основе дистанционного зондирования в масштабах, сопоставимых с историческими обследованиями на местах, проводимыми ДЗЗ. Современные технологии позволяют проводить точные крупномасштабные идентификационные исследования сельскохозяйственных культур и землепользования в различных временных масштабах и позволяют получать относительно более частые и всеобъемлющие данные о землепользовании в масштабах всего штата. Это достижение значительно повысило точность и своевременность картографирования землепользования в сельском хозяйстве.

GPS и сбор наземных данных

Технология глобальной системы позиционирования (GPS) дополняет спутниковое дистанционное зондирование, предоставляя точные данные о местоположении. Интеграция GPS и ГИС позволяет фермерам собирать данные в режиме реального времени, включая местоположение. Другими словами, производители сельскохозяйственной продукции могут повысить эффективность использования ресурсов, используя гаджеты для точного планирования того, где использовать эти ресурсы на данной ферме.

GPS-моделирование полей помогает анализировать сорта сельскохозяйственных культур, уровни возвышения, границы полей, системы орошения и т. Д. Этот сбор данных на уровне земли необходим для проверки спутниковых наблюдений и предоставления подробной информации о конкретных полевых условиях. GPS-отслеживание оборудования в посевных машинах, интеллектуальных системах орошения и комбайнах позволяет фермерам измерять производство и качество сельскохозяйственных культур (например, уровень влаги или хлорофилла) в режиме реального времени и в определенном месте.

Технологии беспилотников и изображения сверхвысокого разрешения

Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) или беспилотные летательные аппараты стали мощным инструментом для картографирования сельского хозяйства. Дроны предлагают изображения сверхвысокого разрешения с гибкими средствами сбора данных, что делает их очень эффективными для картографирования планов проектов сельскохозяйственной съемки малых и средних размеров. Дроны преодолевают разрыв между спутниковыми изображениями и наземными наблюдениями, предоставляя подробную информацию в масштабах, которые непрактичны для спутников, но более эффективны, чем ручные полевые съемки.

Эта информация имеет жизненно важное значение для выявления таких проблем, как болезни или недостаточное полив, что позволяет фермерам принимать быстрые, целенаправленные меры. Гибкость и относительно низкая стоимость технологии беспилотников сделали точное сельское хозяйство доступным для более широкого спектра сельскохозяйственных операций.

Картирование моделей использования сельскохозяйственных земель

Классификация землепользования и земельного покрова

Картографирование землепользования и земельного покрова (LULC) классифицирует сельскохозяйственные земли, например, пахотные земли, пастбища, сады, подвалы или застроенные районы. Эта классификация имеет основополагающее значение для понимания того, как используются земельные ресурсы и как они меняются с течением времени. Для классификации землепользования используются различные методы классификации из дистанционно воспринимаемых изображений.

Используются учебные образцы. Автоматизирована неконтролируемая кластеризация или классификация пикселей изображения. Эти автоматизированные методы классификации позволяют быстро анализировать большие географические районы, что позволяет контролировать использование сельскохозяйственных земель в региональном, национальном и даже глобальном масштабах.

Передовые методы, такие как объектно-ориентированный анализ изображений (OBIA), еще больше улучшили точность классификации, учитывая не только отдельные пиксели, но и форму, цвет и текстуру сегментов изображения. Этот подход лучше имитирует то, как люди интерпретируют изображения и могут различать типы землепользования, которые могут показаться похожими только по спектральным характеристикам.

Полевое пограничное разграничение

Точное картирование границ поля имеет решающее значение для определения общей площади посевных площадей, страхования урожая и отчетности о соблюдении. Точные границы поля позволяют точно рассчитать посевные площади, оценки урожайности и распределение ресурсов. Современные методы ГИС могут автоматически определять границы поля из изображений с высоким разрешением, хотя ручная проверка часто остается необходимой для сложных сельскохозяйственных ландшафтов.

Технология RTK (Real-Time Kinematic), предлагаемая поставщиками услуг NTRIP, революционизирует картографирование ферм, предоставляя в режиме реального времени GNSS-корректировки данных GPS. Это позволяет точно определять местоположение элементов, таких как ряды сельскохозяйственных культур, системы орошения и границы земли, и значительно сокращает время, затрачиваемое на обработку. Этот уровень точности необходим для современных высокоточных сельскохозяйственных приложений и автоматизированного сельскохозяйственного оборудования.

Временный анализ и обнаружение изменений

Одним из наиболее мощных возможностей ГИС в картировании землепользования в сельском хозяйстве является возможность анализировать изменения с течением времени. Сравнивая изображения и пространственные данные с разных периодов времени, аналитики могут выявлять тенденции в преобразовании землепользования, расширении или сокращении сельского хозяйства и сдвиги в моделях земледелия. Визуализируя данные, ГИС помогает фермерам выявлять тенденции и закономерности, внедрять обнаружение изменений и быстро решать проблемы.

Анализ временных рядов особенно ценен для понимания сезонных колебаний в росте сельскохозяйственных культур, выявления областей неурожая или стресса и мониторинга воздействия изменчивости климата на сельскохозяйственные системы.Многовременные наборы данных позволяют исследователям различать постоянные изменения в землепользовании и временные изменения в результате севооборота или периодов отлива.

Применение ГИС в точном сельском хозяйстве

Сайт-специфический Crop Management

Точность сельского хозяйства в значительной степени зависит от ГИС для сбора и интерпретации массивных полевых данных для принятия обоснованных решений. Этот подход признает, что условия значительно различаются в отдельных областях и что единая практика управления может быть не оптимальной. Одним из важнейших применений картирования ГИС в управлении культурами является точное сельское хозяйство. Точность сельского хозяйства включает использование передовых технологий, таких как GPS, дистанционное зондирование и ГИС, для сбора и анализа данных из отдельных посевных площадей. Эти данные затем используются для оптимизации распределения ресурсов, внедрения конкретных методов ведения сельского хозяйства и принятия решений, основанных на данных.

Точный земледелие - это вид землепользования, который фокусируется на адаптации вашей деятельности для удовлетворения потребностей конкретного участка на участке земли. Изменения в склоне, например, влияют на то, как осадки - и, следовательно, удобрения - убегают с ваших полей и собирают в определенных местах. Это может привести к переливу и чрезмерному удобрению в определенных районах и негативно повлиять на урожайность. Полевое картирование сельскохозяйственных земель позволяет фермерам более экономно использовать ресурсы, в конечном итоге улучшая урожай.

Анализ почвы и управление

Геолого-географическое картирование позволяет фермерам точно оценивать почвенные условия, помогая им принимать обоснованные решения в отношении орошения, оплодотворения и севооборота. Анализируя уровни влажности почвы, распределение питательных веществ и другие факторы, фермеры могут оптимизировать свои усилия по максимизации урожайности. Методы пространственной интерполяции, такие как кригинг и обратный вес на расстоянии (IDW), позволяют создавать непрерывные карты свойств почвы из точечных образцов.

Понимание изменчивости почв имеет решающее значение для оптимизации сельскохозяйственных вводимых ресурсов. Геологическое картирование почв может выявить закономерности в текстуре почвы, содержании органических веществ, уровнях рН и доступности питательных веществ. Эта информация направляет применение удобрений, извести и других поправок с переменной скоростью, гарантируя, что каждая часть поля получает соответствующую обработку на основе ее конкретных потребностей.

Мониторинг здоровья растений и прогнозирование урожайности

Методы картирования ГИС помогают фермерам в мониторинге роста сельскохозяйственных культур и прогнозировании урожайности. Накладывая исторические данные о урожайности на такие факторы реального времени, как погодные условия и уровень влажности почвы, фермеры могут оценивать будущие показатели урожая и планировать соответственно. Индексы растительности, полученные из мультиспектральных изображений, такие как Нормализованный индекс разницы в растительности (NDVI), обеспечивают количественные показатели здоровья и бодрости сельскохозяйственных культур.

Эти индексы используют уникальную спектральную сигнатуру здоровой растительности, которая сильно отражает ближнее инфракрасное излучение при поглощении видимого красного света. Расчетом соотношения этих отражательных коэффициентов NDVI обеспечивает стандартизированную меру фотосинтетической активности, которая коррелирует с биомассой, площадью листьев и в конечном итоге урожайностью. Данные NDVI временных рядов могут отслеживать развитие урожая в течение вегетационного периода и идентифицировать области, испытывающие стресс до появления видимых симптомов.

Борьба с вредителями и болезнями

С помощью картирования ГИС фермеры могут отслеживать распространение вредителей и болезней в режиме реального времени, выявлять уязвимые районы и оперативно принимать профилактические меры. Пространственный анализ вспышек вредителей и болезней может выявить закономерности, связанные с условиями окружающей среды, сортами сельскохозяйственных культур или методами управления. Эта информация поддерживает целенаправленные мероприятия, которые минимизируют использование пестицидов, эффективно контролируя угрозы для растениеводства.

Системы раннего обнаружения, сочетающие дистанционное зондирование с ГИС, могут идентифицировать спектральные сигнатуры, связанные со стрессом растений, вызванным вредителями или патогенами. Анализируя данные, собранные из различных источников, включая спутники и беспилотники, фермеры могут на ранней стадии выявлять такие проблемы, как болезни или дефицит питательных веществ. Такой проактивный подход позволяет своевременно принимать меры, повышая здоровье сельскохозяйственных культур и максимизируя урожайность.

Планирование ирригации и управление водными ресурсами

Вода часто является наиболее ограничивающим фактором в сельскохозяйственном производстве, что делает эффективное орошение критически важным для продовольственной безопасности. ГИС позволяет проводить сложный анализ потребностей в орошении на основе свойств почвы, топографии, потребностей в воде для сельскохозяйственных культур и доступных источников воды. Во-первых, вам нужно будет выполнить топографическую съемку вашего поля. Это может быть достигнуто за считанные минуты с помощью инструмента ГИС, и если он будет мобильным, вы даже сможете взять свои карты в поле с собой.

Топографический анализ показывает, как вода течет по сельскохозяйственному ландшафту, выявляя районы, подверженные заболачиванию или засухе. Эта информация направляет проектирование дренажных систем, размещение ирригационной инфраструктуры и планирование применения воды. Системы ирригации с переменной скоростью могут применять воду именно там и тогда, когда это необходимо, сокращая отходы и улучшая урожайность.

Оценка и картирование продовольственной безопасности

Понимание аспектов продовольственной безопасности

Продовольственная безопасность — это сложная, многомерная концепция, которая выходит за рамки простого производства продуктов питания. По данным Организации Объединенных Наций, продовольственная безопасность означает, что все люди имеют физический и экономический доступ к продовольствию в любое время. Четыре ключевых аспекта продовольственной безопасности — наличие, доступ, использование и стабильность — каждый из них имеет важные пространственные компоненты, которые ГИС может помочь проанализировать и визуализировать.

В настоящем документе ставится цель деконструировать сложный и многомерный аспект отсутствия продовольственной безопасности и предлагается директивным органам подход к картированию пространственного измерения отсутствия продовольственной безопасности. Используя набор показателей на основе ГИС и подход, основанный на малой площади, мы объединяем анализ основных компонентов и пространственный анализ ГИС для построения одного составного индекса и четырех отдельных индексов на основе четырех измерений продовольственной безопасности. Этот многомерный подход признает, что отсутствие продовольственной безопасности является результатом взаимодействия нескольких факторов, которые различаются в географическом пространстве.

Пространственный анализ производства и доступности пищевых продуктов

Карта протяженности пахотных земель, полученная со спутника, с высоким пространственным разрешением (30 м или лучше) является обязательным для анализа продовольственной и водной безопасности. Точное картирование места производства продовольствия формирует основу для оценки продовольственной безопасности. ГИС позволяет интегрировать данные о растениеводстве с распределением населения, местами на рынке и транспортными сетями для понимания доступности продовольствия в местном, региональном и национальном масштабах.

Картирование площади пахотных земель с высоким разрешением (30 м или лучше) на очень больших площадях, таких как континенты или крупные страны или регионы, точно, точно, неоднократно и быстро имеет большое значение для решения глобальных проблем продовольственной и водной безопасности. Эти подробные карты пахотных земель поддерживают разработку продуктов более высокого уровня, таких как классификации типов сельскохозяйственных культур, картирование ирригации и оценки интенсивности возделывания.

Выявление регионов, не имеющих продовольственной безопасности

ГИС играет важную роль в определении постоянной доступности достаточного питания для домохозяйства в целях поддержания здорового образа жизни. Здесь мы сосредоточены на использовании ГИС-технологии в оценке продовольственной безопасности и критериев в картировании уязвимых районов для доступа к здоровому питанию и классификации районов от очень низких безопасных до очень высоких безопасных районов.

ГИС является инструментом исследования в области использования методов пространственного мышления для выявления регионов, подверженных риску, в силу нехватки продовольствия и водных ресурсов, которые являются результатом присущего им дефицита окружающей среды. Пространственный анализ может выявить географические модели отсутствия продовольственной безопасности, которые могут быть не очевидны из совокупной статистики, что позволяет осуществлять более целенаправленные и эффективные мероприятия.

Таким образом, в настоящем исследовании подробно излагаются пространственно явные методологии разработки показателей ГИС на местном уровне для картирования пространственных моделей отсутствия продовольственной безопасности на более низких пространственных уровнях (т.е. в палатах или в окрестностях). Этот мелкомасштабный анализ особенно важен для выявления очагов отсутствия продовольственной безопасности в более крупных регионах, которые могут казаться продовольственно безопасными при рассмотрении в более грубых пространственных разрешениях.

Сети распределения продуктов питания и доступ

Наличие продовольствия не гарантирует продовольственную безопасность, если люди не могут получить доступ к доступной пище. ГИС помогает визуализировать и анализировать сети распределения продуктов питания, включая рынки, продовольственные розничные торговцы, транспортную инфраструктуру и программы продовольственной помощи. Благодаря использованию ГИС-технологий карты могут обеспечить подробную картину доступности продовольствия в сообществе и выявить районы, где могут существовать «пищевые пустыни», то есть географические пространства, где жители испытывают трудности с доступом к здоровой пище.

ГИС можно использовать для наблюдения за географическими связями и факторами, угрожающими источникам продовольствия в различных средах, что позволяет лучше идентифицировать продовольственные пустыни во всем мире. Обеспечение геопространственного анализа доступности продовольствия в местных районах может обеспечить понимание продовольственных пустынь для лучшего планирования. Понимание пространственных барьеров для доступа к продуктам питания, включая расстояние до источников продовольствия, доступность транспорта и экономические ограничения, имеет важное значение для разработки эффективных мер.

Интеграция нескольких показателей продовольственной безопасности

ГИС позволяет проводить пространственный анализ для картирования продовольственной безопасности, выявляя уязвимые районы на основе 21 критерия. Исследования демонстрируют ее эффективность при классификации уровней продовольственной безопасности в различных регионах, таких как Восточно-Азербайджанская провинция, Иран. Методы анализа решений с использованием нескольких критериев (MCDA), такие как Процесс аналитической иерархии (AHP), позволяют интегрировать различные показатели продовольственной безопасности в составные индексы.

Результаты этого анализа представляют большой интерес для лиц, принимающих решения, и связанных с ними организаций, поскольку он может обеспечить знание продовольственной безопасности в различных областях, которые включают изучение местной продовольственной ситуации, оценку изменений в землепользовании, определение отношений между биофизическими и социально-экономическими, а также создание 3D-моделей для иллюстрации местности и разработки адекватных стратегий для обеспечения источников продовольствия. Этот всеобъемлющий подход поддерживает разработку политики на основе фактических данных и распределение ресурсов.

Передовые методы ГИС для сельскохозяйственного анализа

Многокритериальный анализ решений

Новые направления для подходов LSA были предложены путем объединения ГИС с подходами анализа решений по нескольким критериям (MCDA), такими как AHP. ГИС облегчает простую визуализацию данных и пространственный анализ, тогда как AHP позволяет нам придавать относительный вес различным критериям, то есть топографии, класса почвы и климата. Эта интеграция позволяет лицам, принимающим решения, систематически оценивать сложные вопросы пригодности для сельского хозяйства, которые включают несколько, иногда противоречивых, критериев.

Эти гибридные методы также использовались с большим преимуществом для целей улучшения планирования землепользования, таких как картирование пригодности для сельского хозяйства. ГИС и MCDA были объединены для ранжирования и картирования предположительно подходящих земель для сельского хозяйства. Полученные карты пригодности могут направлять расширение сельского хозяйства, отбор урожая и планирование землепользования для оптимизации производительности при минимизации воздействия на окружающую среду.

Пространственная интерполяция и моделирование

Инструменты пространственного анализа ГИС помогают выявлять закономерности, взаимосвязи и тенденции в сельскохозяйственных ландшафтах. Кригинг и интерполяция IDW: моделирование данных о почве и влаге. Эти геостатистические методы создают непрерывные поверхности из точечных измерений, позволяющие оценивать свойства почвы, урожайность сельскохозяйственных культур или другие переменные в неотобранных местах.

Кригинг, в частности, обеспечивает оптимальную интерполяцию, рассматривая как расстояние между точками, так и пространственную структуру автокорреляции отображаемой переменной. Это дает не только прогнозируемые значения, но и оценки неопределенности прогнозирования, что ценно для оценки риска и принятия решений в условиях неопределенности.

Машинное обучение и искусственный интеллект

Последние достижения в области машинного обучения и искусственного интеллекта расширили возможности ГИС для сельскохозяйственных применений. Эти методы могут автоматически классифицировать землепользование по изображениям, прогнозировать урожайность на основе нескольких переменных окружающей среды и выявлять тонкие закономерности в больших пространственных наборах данных, которые могут избежать наблюдения человека. Алгоритмы глубокого обучения, особенно сверточные нейронные сети, продемонстрировали замечательный успех в задачах классификации изображений, имеющих отношение к сельскому хозяйству.

Технология ГИС кардинально изменилась для картирования сельскохозяйственных земель, от дистанционного зондирования и GPS-съемки до классификации ИИ и пространственной облачной аналитики; новые инструменты ГИС превосходят все, что было в прошлом. Облачные платформы позволяют обрабатывать массивные наборы данных и развертывать сложные аналитические модели, не требуя обширной локальной вычислительной инфраструктуры.

Оценка изменения климата и адаптация сельского хозяйства

Картирование уязвимостей

С акцентом на последствиях изменения климата это исследование предлагает тщательную оценку благоприятствования землепользованию в горах Апусени на основе ГИС. Горы Апусени, регион, характеризующийся своим биоразнообразием и сложной местностью, все более уязвимы к последствиям изменения климата, которые угрожают как природным экосистемам, так и деятельности человека.

Оценки на основе ГИС играют важную роль в определении наиболее подходящих мест для сельского, лесного и природоохранного хозяйства в контексте изменения климата. Этот метод позволяет идентифицировать земли, которые указывают на устойчивость к климатическим воздействиям и поддерживают достижение инициатив в области устойчивого развития. Оценки уязвимости учитывают множество факторов, включая воздействие климатических опасностей, чувствительность сельскохозяйственных систем и адаптивный потенциал фермерских общин.

Мониторинг воздействия климата на сельское хозяйство

ГИС позволяет интегрировать климатические данные с сельскохозяйственной информацией для оценки того, как изменение температуры и структуры осадков влияют на пригодность сельскохозяйственных культур, вегетационные сезоны и производительность, включая мониторинг осадков и плодородия почвы, чтобы понять области, которые могут привести к нехватке продовольствия, и анализ данных количественных значений осадков, анализ спутниковых изображений и анализ времени для отслеживания изменений.

Долгосрочные климатические тенденции могут быть проанализированы наряду с данными о сельскохозяйственном производстве для выявления регионов, где традиционные системы земледелия могут быть более нежизнеспособными и где могут появиться новые возможности. Эта информация поддерживает активное планирование адаптации, включая сдвиги в отборе урожая, изменения в сроках посадки и инвестиции в ирригацию или другую климатически устойчивую инфраструктуру.

Системы раннего предупреждения

Система глобального информационного и раннего предупреждения (GIEWS) располагает данными дистанционного зондирования, которые позволяют отслеживать основные условия продовольственных культур и оценивать будущее производства продовольствия. Системы раннего предупреждения на основе ГИС объединяют данные о погоде в реальном времени, мониторинг состояния сельскохозяйственных культур и показатели продовольственной безопасности для выявления возникающих угроз для производства продовольствия и доступа к продуктам питания.

Эти системы могут выявлять условия засухи, отслеживать риски наводнений, отслеживать вспышки вредителей и оценивать воздействие экстремальных погодных явлений на сельскохозяйственное производство. Спутниковые данные дают ценную информацию о сельскохозяйственных условиях, включая здоровье сельскохозяйственных культур, мониторинг засухи и изменения в землепользовании. Они позволяют осуществлять крупномасштабный мониторинг сельскохозяйственных ландшафтов, помогая выявлять районы, подверженные риску отсутствия продовольственной безопасности, и позволяют применять упреждающие методы управления для защиты производства продовольствия.

Практическая реализация сельскохозяйственной ГИС

Требования к данным и соображения качества

Ключевые наборы данных включают спутниковые снимки, топографические карты, статистику населения и данные о землепользовании в сельском хозяйстве. Эти наборы данных имеют важное значение для создания пространственных баз данных, необходимых для точных оценок продовольственной безопасности. Качество и разрешение исходных данных существенно влияют на надежность ГИС-анализов и решений на их основе.

При создании карт сельскохозяйственных земель, на которые можно положиться, следует иметь в виду следующее: Используйте самые последние изображения с самым высоким разрешением, если таковые имеются. Собирайте данные наземного определения истинности для проверки ваших методов сбора данных дистанционного зондирования. Используйте надлежащие методы классификации, которые будут полагаться на тип и регион. Используйте данные временных рядов, которые имеют сезонную структуру для максимизации идентификации урожая. Включите данные беспилотников, спутников и наземной правды для продвижения средств пространственной базы данных.

Программное обеспечение и инструменты

Фермеры используют сложное программное обеспечение для картирования ферм для обработки и понимания данных, собранных сетями RTK и беспилотными летательными аппаратами. Такие инструменты, как ГИС (Географические информационные системы), анализируют эти данные, переводя их в практические идеи. Это программное обеспечение позволяет фермерам визуализировать свои земли в различных слоях, принимая обоснованные решения о размещении сельскохозяйственных культур, графиках орошения и многом другом.

Доступен широкий спектр программных платформ ГИС, от комплексных коммерческих систем до альтернатив с открытым исходным кодом. Выбор программного обеспечения зависит от конкретного приложения, бюджетных ограничений, технических знаний и требований к интеграции с другими системами управления фермами. Облачные ГИС-платформы сделали сложные возможности пространственного анализа доступными для пользователей без обширной технической инфраструктуры.

Создание потенциала и подготовка кадров

Однако самое важное заключается в том, каким образом современные технологии, такие, как датчики и географические информационные системы (ГИС), будут доступны всем фермерам. Фактически это будущее уже реализуется, поскольку все больше и больше людей имеют возможность внедрять методы картирования сельскохозяйственной деятельности на местах. Однако для реализации полного потенциала ГИС в сельском хозяйстве требуются инвестиции в обучение и наращивание потенциала.

ГИС, которая когда-то была инструментом, предназначенным только для профессионалов с правильным опытом, теперь широко доступна и может предоставить любому человеку исследования почвы, спутниковые снимки, инфракрасные данные, топографию, информацию о водных особенностях и многое другое. В считанные минуты вы поймете контуры поля, районы, где вода, вероятно, будет собираться во время проливных дождей, какие части вашей земли получают наиболее прямой солнечный свет и где вы должны сажать определенные виды культур для достижения наилучших результатов. Удобные интерфейсы и мобильные приложения сделали ГИС более доступной, но эффективное использование все еще требует понимания пространственных концепций и аналитических методов.

Преимущества и последствия ГИС в сельском хозяйстве

Экономические выгоды

С использованием ГИС фермеры могут максимально использовать потенциал своих земель с точки зрения повышения урожайности и экономии финансовых средств, не говоря уже о снижении воздействия на окружающую среду. Точное сельское хозяйство, обеспечиваемое ГИС, может значительно сократить затраты на вводимые ресурсы за счет оптимизации применения семян, удобрений, пестицидов и воды. Применение переменной скорости гарантирует, что ресурсы используются только там, где это необходимо и в соответствующих количествах.

Фермеры получают критическое представление о почвенных условиях, погодных условиях и индексах растительности посредством картирования ГИС. Это позволяет им эффективно распределять ресурсы, сокращать отходы и повышать общую эффективность управления ресурсами. Экономические выгоды выходят за рамки отдельных ферм, включая повышение эффективности рынка, улучшение программ страхования урожая и более эффективную сельскохозяйственную политику на основе точной пространственной информации.

Экологическая устойчивость

Точное земледелие помогает минимизировать воздействие на окружающую среду за счет сокращения химических веществ и удобрений. Применяя целевые методы, фермеры могут обеспечить разумное использование ресурсов, сокращение загрязнения и сохранение природных экосистем. Точное земледелие с использованием ГИС снижает сток питательных веществ в водные пути, минимизирует воздействие пестицидов на нецелевые организмы и снижает выбросы парниковых газов, связанные с чрезмерным использованием удобрений.

В нем также будет уделяться приоритетное внимание устойчивости методов землепользования, которые помогут повысить производительность и уменьшить количество отходов. Поскольку сельское хозяйство является деятельностью, основанной на четком местоположении, ГИС оказывается особенно полезной, позволяя нам совершенствовать наши процедуры посадки, полива, удобрения и сбора урожая. Для поддержания устойчивой практики сельского хозяйства мы все больше осознаем важность сохранения и сохранения наших природных ресурсов, что должно начаться с получения четкого понимания ресурсов, имеющихся в нашем распоряжении.

Усиление процесса принятия решений

Фермеры имеют право принимать своевременные решения, основанные на данных, с данными в реальном времени. Анализируя тенденции, данные о урожайности и изменчивость поля, они могут активно реагировать на проблемы и использовать возможности. ГИС обеспечивает основу для интеграции различных источников информации и представления сложных пространственных отношений в интуитивно понятных визуальных форматах, которые поддерживают лучшее понимание и принятие решений.

Использование ГИС в сельском хозяйстве позволяет фермерам составлять карты данных о сельскохозяйственных угодьях, организовывать и анализировать их и осуществлять удаленный мониторинг их посевов. Эта возможность особенно ценна для крупных сельскохозяйственных операций, поставщиков сельскохозяйственных услуг и государственных учреждений, отвечающих за сельскохозяйственную политику и продовольственную безопасность.

Тематические исследования и реальные приложения

Государственные сельскохозяйственные программы

Программы ССА помогают сельскохозяйственным производителям приобретать и эксплуатировать фермы, стабилизировать доходы фермеров, сохранять землю и воду и восстанавливаться после последствий стихийных бедствий. Для того, чтобы определить выгоды производителя для большинства областей программы ССА, ССА должна знать конкретные площади посевов или другую информацию о землепользовании. Государственные учреждения все чаще полагаются на ГИС для администрирования программы, мониторинга соблюдения и оценки стихийных бедствий.

Поскольку большая часть бизнеса FSA напрямую связана с землей, Агентство находится в процессе модернизации своих карт и связанной с ними геопространственной информации. FSA вместе с другими агентствами USDA также находится в процессе внедрения технологии географических информационных систем (ГИС) и глобальных систем позиционирования (GPS). Эта модернизация повышает эффективность программы, снижает административные расходы и улучшает доставку услуг сельхозпроизводителям.

Региональные инициативы по продовольственной безопасности

В Северной Гане ежегодно происходят наводнения, которые оказывают воздействие на местных фермеров и опустошают общину. Но ГИС помогает бороться с серьезными последствиями наводнений для продовольственной безопасности в регионе. Благодаря различным намеченным признакам, таким как физические, административные, экологические, культурные, социально-экономические и территориальные факторы, общины могут быть частью дискуссий, касающихся продовольственной безопасности.

В результате получается 3D-карта, которая предоставляет общинам возможность планировать развитие в связи с многолетними проблемами наводнений и длительными периодами засухи, которые следуют за этим. Такие модели ГИС имеют важное значение для таких регионов, как Северная Гана, для успешной работы в направлении устойчивого развития. Эти подходы к составлению карт с участием местных общин привлекают к планированию продовольственной безопасности и дают им возможность вносить местные знания в пространственный анализ.

Автономные сельскохозяйственные системы

Сельскохозяйственное картирование предоставляет подробные данные для программирования автономных сельскохозяйственных транспортных средств и оборудования. Независимо от того, перемещаются ли они между рядами сельскохозяйственных культур или охватывают конкретные области поля, точность, предлагаемая передовым картированием, обеспечивает эффективную и эффективную работу автономных систем сельского хозяйства. Робототехника и автоматизация трансформируют сельскохозяйственные операции, и эти технологии в основном зависят от точной пространственной информации, предоставляемой ГИС.

Такие инновации, как роботы для сбора фруктов и автоматизированные комбайны, в значительной степени зависят от точных сельскохозяйственных карт. Эти карты направляют робототехнику в выполнении сложных задач на обширных сельскохозяйственных угодьях, обеспечивая точность и снижая требования к ручному труду. По мере развития автоматизации сельского хозяйства интеграция между ГИС и роботизированными системами будет становиться все более сложной и необходимой.

Проблемы и ограничения

Доступность и доступ к данным

Хотя спутниковые снимки и пространственные данные стали более широко доступны, для некоторых регионов и приложений сохраняются значительные пробелы в охвате, временной частоте и пространственном разрешении. Облачный покров может ограничить доступность оптических изображений в некоторых климатических условиях, хотя радар с синтетической апертурой (SAR) обеспечивает альтернативу, которая может проникать в облака. Доступ к коммерческим изображениям высокого разрешения может быть экономически запрещен для мелких фермеров или организаций в развивающихся странах.

Проблемы обмена данными и взаимодействия могут также ограничивать эффективность применения ГИС. Сельскохозяйственные данные могут быть разбросаны по нескольким учреждениям и организациям с различными форматами, стандартами и политикой доступа. Установление соглашений об обмене данными и разработка общих стандартов являются постоянными проблемами в сельскохозяйственном сообществе ГИС.

Техническая экспертиза и ресурсы

Несмотря на повышение удобства использования ГИС-программ, эффективное применение методов пространственного анализа по-прежнему требует значительных технических знаний. Понимание пространственной статистики, принципов дистанционного зондирования и сельскохозяйственных систем необходимо для того, чтобы избежать неправильного толкования результатов и ненадлежащего применения аналитических методов. Создание и поддержание этого опыта требует постоянных инвестиций в образование и подготовку кадров.

Вычислительные ресурсы также могут быть ограничением, особенно при обработке больших объемов спутниковых изображений или проведении сложных пространственных анализов.Хотя платформы облачных вычислений сделали более доступными мощные аналитические возможности, ограничения подключения к Интернету и пропускной способности могут ограничивать их использование в сельских районах, где они наиболее необходимы.

Оценка и оценка точности

Точность сельскохозяйственных карт и анализов на основе ГИС зависит от качества входных данных и целесообразности аналитических методов. Истина на местах — проверка на местах классификаций с дистанционным зондированием и пространственных моделей — имеет важное значение, но может быть трудоемкой и дорогостоящей. Баланс между необходимостью точности и практическими ограничениями усилий по проверке остается постоянной проблемой.

Неопределенность в пространственных данных и аналитических результатах часто плохо передается или понимается. Карты и пространственный анализ могут передавать ложное чувство точности, если неопределенность не представлена явно и не учитывается при принятии решений. Разработка более совершенных методов количественной оценки и передачи пространственной неопределенности является важной областью текущих исследований.

Будущие направления и новые технологии

Интеграция нескольких источников данных

Хранение данных ГИС имеет важное значение для интеграции различных наборов данных, таких как климатическая, сельскохозяйственная и социально-экономическая информация, в единую платформу. Этот процесс включает использование геопространственных технологий, таких как спутниковые снимки, данные, собранные с помощью мобильных устройств, и хранение данных ГИС (Географическая информационная система). Эти технологии обеспечивают всеобъемлющее, многомерное понимание сельскохозяйственной среды, позволяя выявлять критические уязвимости и обеспечивать целенаправленные вмешательства.

Будущие сельскохозяйственные ГИС-системы будут все больше интегрировать различные источники данных, включая датчики Интернета вещей (IoT), данные социальных сетей, данные мобильных телефонов и наблюдения за гражданами. Это объединение данных обеспечит более полную и своевременную информацию о сельскохозяйственных условиях и состоянии продовольственной безопасности. Алгоритмы машинного обучения будут играть решающую роль в извлечении значимых закономерностей из этих разнородных источников данных.

Мониторинг в реальном времени и поддержка принятия решений

Сбор данных с мобильных устройств облегчает сбор информации в режиме реального времени из отдаленных мест, обеспечивая критически важное понимание наземных условий и местных проблем. Эта информация поддерживает разработку целевых мероприятий и своевременное принятие решений по решению проблемы отсутствия продовольственной безопасности. Тенденция к сельскохозяйственному мониторингу в режиме реального времени будет ускоряться по мере сокращения времени посещения спутников, расширения сенсорных сетей и ускорения и автоматизации обработки данных.

Системы поддержки принятия решений будут все чаще предоставлять автоматические оповещения и рекомендации на основе пространственного анализа в реальном времени. Например, системы могут автоматически выявлять поля, показывающие признаки засухи, и рекомендовать планирование орошения или выявлять возникающие вспышки вредителей и предлагать целевые области лечения. Эти системы будут интегрировать прогнозы погоды, модели сельскохозяйственных культур и экономическую информацию для обеспечения комплексной поддержки принятия решений.

Искусственный интеллект и глубокое обучение

Искусственный интеллект и глубокое обучение трансформируют возможности сельскохозяйственной ГИС. Эти технологии могут автоматически извлекать из изображений особенности, с высокой точностью классифицировать землепользование, прогнозировать урожайность и выявлять тонкие закономерности, указывающие на стресс или болезнь урожая. Свёрточные нейронные сети показали особую перспективность для задач классификации изображений, в то время как рекуррентные нейронные сети могут моделировать временные закономерности в данных сельскохозяйственных временных рядов.

Генеративные модели ИИ могут позволить создавать синтетические обучающие данные для улучшения алгоритмов классификации, особенно для редких событий или условий, которые трудно наблюдать. Объясняемые методы ИИ помогут пользователям понять, почему модели делают конкретные прогнозы, укрепляют доверие и позволяют более эффективно использовать инструменты поддержки принятия решений на основе ИИ.

Усиление пространственного разрешения и охвата

Спутниковая технология продолжает развиваться, новые созвездия обеспечивают более высокое пространственное, временное и спектральное разрешение. Малые спутниковые созвездия могут обеспечивать ежедневное или даже более частое время повторного посещения, позволяя почти непрерывно контролировать сельскохозяйственные условия. Гиперспектральные датчики с сотнями спектральных полос могут обнаруживать тонкие различия в состоянии урожая и составе, которые невидимы для традиционных мультиспектральных датчиков.

Сочетание нескольких спутниковых платформ, аэрофотоснимков и данных беспилотников обеспечит беспрецедентную детализацию сельскохозяйственных ландшафтов. Методы слияния данных будут интегрировать информацию из этих разнообразных источников для создания комплексных сельскохозяйственных карт высокого разрешения, которые поддерживают управление точностью на индивидуальном уровне завода.

Последствия и рекомендации для политики

Поддержка инфраструктуры данных

Правительствам и международным организациям следует инвестировать в инфраструктуру сельскохозяйственных данных, включая спутниковые системы, наземные сети наблюдения и платформы обмена данными. Политика открытых данных, обеспечивающая свободный доступ к сельскохозяйственным и экологическим данным, финансируемым государством, может ускорить внедрение инноваций и улучшить процесс принятия решений в сельскохозяйственном секторе. Стандартизация форматов данных и метаданных будет способствовать интеграции данных и их совместимости.

С помощью ГИС-технологий и стратегического подхода, который она обеспечивает, может быть крупномасштабное планирование и крупномасштабные изменения. ГИС является важным инструментом в усилиях по лучшему пониманию и управлению нашими отношениями между наличием продовольствия, сельскохозяйственными угодьями, где оно растет, и последствиями изменения климата для сельскохозяйственного производства. С ГИС-технологиями понимание этих отношений может привести к улучшению устойчивой практики и лучшему планированию против угроз отсутствия продовольственной безопасности. С помощью информированных стратегий для существующих сельскохозяйственных угодий и развивающейся производственной практики мы можем обеспечить продовольственную безопасность во всем мире.

Инициативы по наращиванию потенциала

Широкое внедрение ГИС в сельском хозяйстве требует инвестиций в образование и подготовку кадров на всех уровнях. Университетские программы должны интегрировать ГИС и пространственный анализ в сельскохозяйственные учебные программы. Расширение услуг должно обеспечивать подготовку фермеров и сельскохозяйственных консультантов по вопросам использования инструментов ГИС и интерпретации пространственной информации. Программы технической помощи могут помочь мелким фермерам и организациям в развивающихся странах получить доступ к ГИС и использовать их технологии.

Фермерство может показаться на расстоянии в миллион миль от земли современных технологий и гаджетов, но сельскохозяйственный сектор все чаще приближается к преимуществам использования ГИС. Дело в том, что наши сельскохозяйственные угодья постоянно вытесняются до предела, чтобы удовлетворить глобальные потребности, и без использования инструментов, которые могут помочь нам увеличить производство и сократить и лучше управлять нашими ресурсами, наша сельскохозяйственная деятельность не будет устойчивой.

Целенаправленные вмешательства в области продовольственной безопасности

Кроме того, знания полезны для разработки мероприятий на местах, которые соответствуют конкретным задачам и возможностям определенного географического района. Аналогичным образом, более глубокое понимание пространственного измерения отсутствия продовольственной безопасности может способствовать разработке устойчивой территориальной политики в области сельского хозяйства и продовольственной безопасности.

Оценки продовольственной безопасности на основе ГИС должны служить основой для разработки и адресного планирования мероприятий, включая программы продовольственной помощи, проекты развития сельского хозяйства и системы социальной защиты. Пространственный анализ может выявить наиболее уязвимые группы населения и районы, обеспечивая направление ограниченных ресурсов туда, где они могут оказать наибольшее воздействие. Системы мониторинга и оценки должны включать пространственный анализ для оценки эффективности мероприятий и адаптации стратегий на основе изменяющихся условий.

Заключение

Географические информационные системы стали незаменимыми инструментами для картирования землепользования в сельском хозяйстве и оценки продовольственной безопасности в 21-м веке. Точное картирование сельскохозяйственных земель остается неотъемлемым компонентом современного сельского хозяйства, планирования и проектирования землепользования, управления и оценки сельскохозяйственных культур и управления ресурсами. Кроме того, с появлением географических информационных систем (ГИС), то, как фермеры и исследователи и политики применяют атрибуты земли, оценивают изменения в землепользовании и базовые управленческие решения на месте, был получен совершенно новый подход.

Интеграция дистанционного зондирования, технологии GPS, пространственного анализа и все более сложных аналитических методов изменила нашу способность понимать и управлять сельскохозяйственными системами. От точных сельскохозяйственных приложений, которые оптимизируют использование ресурсов на полевом уровне до глобальных оценок продовольственной безопасности, которые информируют международную политику, ГИС обеспечивает пространственный интеллект, необходимый для решения сложных проблем питания растущего населения при защите экологических ресурсов.

Геопространственные технологии и аналитические данные меняют ландшафт прогнозных моделей и мониторинга и стратегического управления продовольственной безопасностью для всего человечества. По мере того, как технологии продолжают развиваться - с улучшением спутниковых датчиков, искусственного интеллекта, интеграции данных в реальном времени и систем поддержки принятия решений - возможности и применение ГИС в сельском хозяйстве будут продолжать расширяться.

Однако для реализации всего потенциала этих технологий требуются постоянные инвестиции в инфраструктуру данных, наращивание потенциала и проведение исследований. Обеспечение доступности инструментов ГИС и пространственной информации для всех заинтересованных сторон в сельском хозяйстве, включая мелких фермеров в развивающихся странах, остается важной задачей и возможностью. Благодаря демократизации доступа к пространственным технологиям и наращиванию потенциала для их эффективного использования мы можем использовать возможности ГИС для создания более продуктивных, устойчивых и справедливых сельскохозяйственных систем, которые повышают продовольственную безопасность для всех.

Будущее сельского хозяйства будет все больше зависеть от нашей способности понимать и управлять пространственными измерениями сельскохозяйственного производства и продовольственной безопасности. ГИС обеспечивает необходимую основу для этого пространственного интеллекта, позволяя принимать решения, основанные на данных, которые оптимизируют производительность сельского хозяйства, повышают экологическую устойчивость и обеспечивают доступ всех людей к достаточному, безопасному и питательному продовольствию. Поскольку мы сталкиваемся с проблемами изменения климата, роста населения и ограниченности ресурсов, ГИС будет играть все более важную роль в обеспечении будущего глобальных продовольственных систем.

Для получения дополнительной информации о ГИС-приложениях в сельском хозяйстве посетите проект USGS Global Food and Water Security Analysis Data или изучите ресурсы платформы EOS Data Analytics . Дополнительные сведения о точном сельском хозяйстве и картировании полей можно найти через специализированные службы картографирования ГИС-сельхозпроизводства .