[Обработка изображений, Геоинформационные сервисы, Big Data, Открытые данные, Машинное обучение] Как по спутниковым снимкам понять состояние растений на поле
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Чтобы фермер мог следить за своими полями при помощи смартфона, компания OneSoil обрабатывает терабайты спутниковых изображений и превращает их в удобные карты NDVI. Если по-простому, это такие разноцветные картинки, по которым можно судить о здоровье посевов. Это следующий шаг после того, как фермер нашёл свои поля с предсказанными нами границами на карте мира (про это было в одном из прошлых постов). NDVI (Normalized difference vegetation index, Нормализованный вегетационный индекс) — это числовой показатель качества и количества растительности на участке поля. Он рассчитывается по спутниковым снимкам и зависит от того, как растения отражают и поглощают световые волны разной длины. Здоровое растение активно поглощает красный свет и отражает ближний инфракрасный, а больное — ровно наоборот. Все эти данные улавливает спутник при помощи своих датчиков. Вообще вегетационных индексов масса, NDVI — это самый распространённый.
1 — просто кусочек карты мира, а 2 — карта NDVI для поля, которое мы там нашлиИндекс NDVI нужен, чтобы дистанционно наблюдать за состоянием сельскохозяйственных полей. Но прежде чем превратится в карту NDVI в мобильном или в веб-приложении OneSoil, спутниковые изображения проходят долгий путь.Шаг 1: спутники фотографируют ЗемлюВ приложениях OneSoil мы используем изображения спутников Sentinel-2 программы Copernicus. Copernicus — это спутниковая программа наблюдения и мониторинга Земли, запущенная Европейской комиссией. Снимки Sentinel-2 хорошо подходят для нужд сельского хозяйства, так как они имеют разрешение 10 метров и обновляются каждые 3-5 дней.Спутникам нужно 10 дней, чтобы облететь Землю 143 раза по орбите. За это время они делают снимки всей поверхности Земли. Далее эти фотографии отправляются в наземные центры обработки и архивирования данных, где изображения обрабатываются, нарезаются на более мелкие квадраты и загружаются в облачное хранилище Copernicus. Туда они попадают спустя 2-12 часов после съёмки.
3 — орбиты спутников Sentinel, 4 — сетка снимков Sentinel-2В этот момент вступаем в игру мы.Шаг 2: Мы обрабатываем спутниковые снимкиНаша цель — показать точный индекс NDVI как можно скорее. Ежедневно мы получаем около 300 гигабайтов необработанных данных. Это от 200 до 300 спутниковых изображений, каждое из которых отображает площадь 100 на 100 км. Чтобы использовать их при расчёте NDVI, мы автоматически сжимаем полученные данные и обрабатываем их.Обработка — важный шаг, потому что часто на спутниковых снимках видны снег и облака. Только чистые изображения позволяют оценить состояние вегетации, поэтому мы разработали собственные алгоритмы для поиска и фильтрации облаков, теней от них и снега. Но если погода плохая и небо затянуто облаками, то изображения будут «грязными», и у нас будет недостаточно данных для расчёта NDVI. В таком случае мы не сможем показать апдейты о состоянии поля нашим пользователям. 
Спутниковый снимок до (5) и после (6) распознавания облаков После чистки наступает стадия расчёта индекса вегетации. Чтобы определить значение NDVI в определённой точке изображения, используют следующую формулу: 
NIR — ближний инфракрасный диапазон, а RED — красный диапазонЗатем мы расшифровываем рассчитанные значения и задаём им цвета в диапазоне от тёмно-коричневого до ярко-зелёного. Чем зеленее, тем выше NDVI. Такую раскраску и цифровое значение индекса NDVI для полей и видят фермеры в наших приложениях.Шаг 3: Фермер смотрит на карты вегетации и делает выводыПо индексу вегетации NDVI фермер не может узнать, что именно случилось с его посевами — это скорее подсказка о том, что происходит на поле в данный момент. То есть если моё поле тёмно-коричневого цвета в середине сезона, я не знаю, что именно там произошло — поле затопило, посевы съели вредители или вытоптали недоброжелатели. Просто знаю, что дела на этом участке идут не очень, надо съездить туда, понять, что случилось, и предпринять какие-то меры.Это и есть самый базовый сценарий использования NDVI — дистанционный осмотр поля. Сидя дома на диване, фермер может по индексу вегетации понять, на каких участках поля растения развиваются нормально, а на каких — нет. И вот в эти проблемные участки он сразу и едет. Это сильно экономит время и деньги на оплату работы или бензин для машины. Просто представьте, что поле в 1 га — это 100 на 100 метров, чуть больше, чем обычное футбольное поле. Быстрым шагом такой участок можно обойти минут за пять. Просто обойти без возможности понять, что же там в глубине происходит. Когда ты фермер, площадь твоих полей может достигать нескольких десятков тысяч гектар, а осматривать их нужно практически круглый год. Вот в таком случае и пригодятся карты NDVI, которые мы показываем в наших приложениях.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Венчурные инвестиции, Развитие стартапа, Финансы в IT, IT-компании] Стартапы и венчурные инвестиции: тренды и итоги 2020 года
- [Администрирование баз данных, Lua, DevOps] Мониторинг Tarantool: логи, метрики и их обработка
- [Программирование, Машинное обучение, Учебный процесс в IT, Социальные сети и сообщества, Изучение языков] 9 Reasons Why Students Don’t Want You as a Teacher
- [IT-инфраструктура, Big Data, DevOps, Финансы в IT] Выгода бизнеса от AIOps, или почему хороший сисадмин не останется без работы
- [Java, Scala, Kotlin, Kubernetes] IntelliJ IDEA 2020.3
- [Программирование, Разработка мобильных приложений, Разработка под Android, Развитие стартапа, Софт] Бизнес-идея для программистов. Совершенно незанятая ниша на рынке программ
- [Венчурные инвестиции, Развитие стартапа] Y Combinator: итоги 2020 (перевод)
- [Git, Big Data, Data Engineering] DVC vs GIT. Почему GIT'а недостаточно в проектах машинного обучения
- [JavaScript, ReactJS] React Server Components — что это?
- [Python, Обработка изображений, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Natural Language Processing] Первое место на AI Journey 2020 Digital Петр
Теги для поиска: #_obrabotka_izobrazhenij (Обработка изображений), #_geoinformatsionnye_servisy (Геоинформационные сервисы), #_big_data, #_otkrytye_dannye (Открытые данные), #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_ai, #_ml, #_sputnikovye_snimki (спутниковые снимки), #_startap (стартап), #_bolshie_dannye (большие данные), #_gis, #_agroteh (агротех), #_obrabotka_izobrazhenij (
Обработка изображений
), #_geoinformatsionnye_servisy (
Геоинформационные сервисы
), #_big_data, #_otkrytye_dannye (
Открытые данные
), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 23-Ноя 01:27
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
|
Чтобы фермер мог следить за своими полями при помощи смартфона, компания OneSoil обрабатывает терабайты спутниковых изображений и превращает их в удобные карты NDVI. Если по-простому, это такие разноцветные картинки, по которым можно судить о здоровье посевов. Это следующий шаг после того, как фермер нашёл свои поля с предсказанными нами границами на карте мира (про это было в одном из прошлых постов). NDVI (Normalized difference vegetation index, Нормализованный вегетационный индекс) — это числовой показатель качества и количества растительности на участке поля. Он рассчитывается по спутниковым снимкам и зависит от того, как растения отражают и поглощают световые волны разной длины. Здоровое растение активно поглощает красный свет и отражает ближний инфракрасный, а больное — ровно наоборот. Все эти данные улавливает спутник при помощи своих датчиков. Вообще вегетационных индексов масса, NDVI — это самый распространённый.  1 — просто кусочек карты мира, а 2 — карта NDVI для поля, которое мы там нашлиИндекс NDVI нужен, чтобы дистанционно наблюдать за состоянием сельскохозяйственных полей. Но прежде чем превратится в карту NDVI в мобильном или в веб-приложении OneSoil, спутниковые изображения проходят долгий путь.Шаг 1: спутники фотографируют ЗемлюВ приложениях OneSoil мы используем изображения спутников Sentinel-2 программы Copernicus. Copernicus — это спутниковая программа наблюдения и мониторинга Земли, запущенная Европейской комиссией. Снимки Sentinel-2 хорошо подходят для нужд сельского хозяйства, так как они имеют разрешение 10 метров и обновляются каждые 3-5 дней.Спутникам нужно 10 дней, чтобы облететь Землю 143 раза по орбите. За это время они делают снимки всей поверхности Земли. Далее эти фотографии отправляются в наземные центры обработки и архивирования данных, где изображения обрабатываются, нарезаются на более мелкие квадраты и загружаются в облачное хранилище Copernicus. Туда они попадают спустя 2-12 часов после съёмки.  3 — орбиты спутников Sentinel, 4 — сетка снимков Sentinel-2В этот момент вступаем в игру мы.Шаг 2: Мы обрабатываем спутниковые снимкиНаша цель — показать точный индекс NDVI как можно скорее. Ежедневно мы получаем около 300 гигабайтов необработанных данных. Это от 200 до 300 спутниковых изображений, каждое из которых отображает площадь 100 на 100 км. Чтобы использовать их при расчёте NDVI, мы автоматически сжимаем полученные данные и обрабатываем их.Обработка — важный шаг, потому что часто на спутниковых снимках видны снег и облака. Только чистые изображения позволяют оценить состояние вегетации, поэтому мы разработали собственные алгоритмы для поиска и фильтрации облаков, теней от них и снега. Но если погода плохая и небо затянуто облаками, то изображения будут «грязными», и у нас будет недостаточно данных для расчёта NDVI. В таком случае мы не сможем показать апдейты о состоянии поля нашим пользователям.  Спутниковый снимок до (5) и после (6) распознавания облаков После чистки наступает стадия расчёта индекса вегетации. Чтобы определить значение NDVI в определённой точке изображения, используют следующую формулу:  NIR — ближний инфракрасный диапазон, а RED — красный диапазонЗатем мы расшифровываем рассчитанные значения и задаём им цвета в диапазоне от тёмно-коричневого до ярко-зелёного. Чем зеленее, тем выше NDVI. Такую раскраску и цифровое значение индекса NDVI для полей и видят фермеры в наших приложениях.Шаг 3: Фермер смотрит на карты вегетации и делает выводыПо индексу вегетации NDVI фермер не может узнать, что именно случилось с его посевами — это скорее подсказка о том, что происходит на поле в данный момент. То есть если моё поле тёмно-коричневого цвета в середине сезона, я не знаю, что именно там произошло — поле затопило, посевы съели вредители или вытоптали недоброжелатели. Просто знаю, что дела на этом участке идут не очень, надо съездить туда, понять, что случилось, и предпринять какие-то меры.Это и есть самый базовый сценарий использования NDVI — дистанционный осмотр поля. Сидя дома на диване, фермер может по индексу вегетации понять, на каких участках поля растения развиваются нормально, а на каких — нет. И вот в эти проблемные участки он сразу и едет. Это сильно экономит время и деньги на оплату работы или бензин для машины. Просто представьте, что поле в 1 га — это 100 на 100 метров, чуть больше, чем обычное футбольное поле. Быстрым шагом такой участок можно обойти минут за пять. Просто обойти без возможности понять, что же там в глубине происходит. Когда ты фермер, площадь твоих полей может достигать нескольких десятков тысяч гектар, а осматривать их нужно практически круглый год. Вот в таком случае и пригодятся карты NDVI, которые мы показываем в наших приложениях. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Обработка изображений ), #_geoinformatsionnye_servisy ( Геоинформационные сервисы ), #_big_data, #_otkrytye_dannye ( Открытые данные ), #_mashinnoe_obuchenie ( Машинное обучение ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 23-Ноя 01:27
Часовой пояс: UTC + 5