Piedāvājam iespēju novērot savu lauku vai dārzu no Kosmosa
DRĪZUMĀ ŠEIT BŪS PIEEJAMA IESPĒJA NOVĒROT SAVU DĀRZU VAI LAUKU NO SATELĪTA. Šobrīd piedāvājam uzzināt, kā šī lieta darbojas. Priekšstatam var iepazītiesar Dobeles Dārzkopības Institūta lauku. Lai piekļūtu DEMO laukam ievadiet lauka ID : 7dc9zr8 un nospiediet IENĀKT SISTĒMĀ
- Iespēja apskatīt savu lauku gan kā to redz cilvēka acs, gan dažādos gaismas viļņu spektros
- Lauks tiek fotografēts vidēji ik pēc 3 dienām
- Neliela gada maksa tikai par konta uzturēšanu, neatkarīgi no lauka lieluma (Ha skaita)!
- Pieejamas dažādas bezmaksas attālinatās analīzes metodes
- Lauks redzams izšķirtspējā līdz 9 m2 (3x3m)
Ko dod sava lauka, dārza vai meža novērošana no satelīta ?
Satelīts dod iespēju attālināti iegūt informāciju par veģetāciju, augsnes mitrumu, ūdens pietiekamību augos, augsnes struktūru u.c. lauksaimniecībā izmantojamās zemes raksturlielumiem, kas var palīdzēt stādījumu analīzē un lēmumu pieņemšanā…[lasīt vairāk‣]
Vērojot un salīdzinot savu lauku vai dārzu dažādos datumos, pēc indeksu izmaiņām atsevišķos lauka sektoros var secināt par izmaiņām veģetācijā, apūdeņošanas nepieciešamību, minerālvielu trūkumu un citām izmaiņām laukā vai dārzā. Izmaiņas tiek atspoguļotas uz lauka/dārza kartes ar dažādu krāsu gammu. Tāpat šos datus var izmantot pierādot nelabvēlīgu laika apstākļu, piemēram salnu ietekmi uz dārzu.
Vairāk par planētas novērošanu no Kosmosa…
Eiropas Savienība Zemes novērošanas Kosmosa programmas ietvaros 2014.g. sāka darboties Kopernikus (Copernicus) programma. Tās ietvaros orbītā palaisti vairāki tā sauktie Sentinel satelīti ar dažādām novērošanas misijām. Dažādu nozaru vajadzībām šobrīd ir publiski pieejami dati no Sentinel-2 misijas satelītu pāra. Satelīts dod iespēju ar attālinātās zondēšanas metodēm iegūt informāciju par dažādiem Zemes raksturlielumiem. Piemēram var noteikt, kā mainās planētas veģetācija, analizēt globālās sasilšanas ietekmi, planētas ūdens klājuma (jūru un okeānu) stāvokli, veikt mežu platību analīzi, identificēt mežu ugunsgrēku izcelsmes vietas, un protams satelītu dati kalpo kā neatsverams palīgs lauksaimniekiem. Lauksaimnieku vajadzībām tiek izmantoti dati kas iegūti pārsvarā no satelīta Sentinel-2 L2A , ka ir speciāli pielāgots lauksaimniecības datu vākšanai. Satelīts dod iespēju attālināti iegūt informāciju par veģetāciju, augsnes mitrumu un ūdens pietiekamību augos, augsnes struktūru u.c. lauksaimniecībā izmantojamās zemes raksturlielumiem, kas var palīdzēt zemkopjiem stādījumu analīzē un lēmumu pieņemšanā.
Mēģinājumi novērtēt veģetāciju “no augšas”, kā arī atrast likumsakarības analizējot zemes novērojumus dažādu gaismas viļņu garumos sākās ar pirmo satelītu palaišanu 20.g.s. 50 gadu beigās. 1972.g. ASV uzsāka zemes novērošanas programmu “Landsat” , kuras ietvaros tika palaists Landsat1 satelīts. Lai standartizētu iegūtos datus un pielāgotu tos praktiskai izmantošanai tika izstrādāta Veģetācijas analīzes metodika, kuras izstrādes gaitā sekmīga izrādījās tā saukto Veģetācijas indeksu ieviešana. Plašāk zināmais veģetācijas indekss ir NDVI (Normalized difference vegetation index ), ko sāka plašāk pielietot 70-to gadu sākumā. Vēlāk tika izstrādāta virkne citu indeksu, lai raksturotu planētas veģetāciju, augsni, jūras un okeānus, urbāno vidi, meteo apstākļus un citus raksturlielumus atbilstoši attiecīgās , nozares vajadzībām.
Kopumā pasaulē šobrīd darbojas vairāki zemes novērošanas projekti, ko veic gandrīz katra valsts, kas ir spējusi palaist orbītā satelītu, kā arī privātās struktūras. Lielākā daļa programmu ir ar ierobežotu pieeju datiem vai arī par tiem ir jāmaksā, vai arī ir pieeja tikai ierobežotam datu apjomam. LAA piedāvājumā ir iekļauti Copernicus misijas publiski pieejamie dati, kā arī dažādu pētniecisko organizāciju un entuziastu izstrādātas metodes to apstrādei un attēlošanai zemkopim saprotamā formā
Daži tehnoloģiskie ierobežojumi, kas jāpatur prātā lauksaimniekam veicot savu lauku vai dārzu novērojumus…
Izšķirtspēja. Populārā Google maps satelīta attēlu izšķirtspēja lauku apvidū vidēji ir 1m2. Satelītiem vai misijām, kas paredzēti lauksaimniecības zemju monitoringam parasti izšķirtspēja ir 3x3m (9m2) vai 5x5m(25m2) . Atsevišķos gadījumos 1.5 x 1.5 vai 2×2 m. Lai arī šāda izšķirtspēja nedod iespēju detalizēti apskatīt nelielas platības un piemēram augļu dārzā ar šādu izšķirtspēju nevarēs identificēt problēmu uz viena konkrēta koka, tomēr par lauka kopējo stāvokli tā dod pietiekošu informāciju, lai noteiktu problēmas vai vērtētu lauka vai dārza stāvokli. Attālinātās zondēšanas metodes vislabāk izmantot teritorijās sākot no 1 Ha.
Apriņķojuma biežums . Atkarība no misijas un orbītas satelīts vai misijas vienība pārlido konkrētu vietu reizi vairākās dienās līdz pat vairākām reizēm dienā. Līdz ar to jārēķinās, ka konkrētā lauka attēls būs pieejams ik pa dažām dienām. Salīdzinājumam – Google maps satelīta attēla karte tiek atjaunota vidēji reizi 2 gados.
Datu / attēla iegūšanas apstākļi. Pat ja satelīts veic datu ierakstu vai foto virs jūsu lauka, jāņem vērā meteo apstākļi konkrētajā brīdī. Piemēram kvalitatīva attēla iegūšanai mākoņu daudzumam jābūt līdz 30%. Pretējā gadījumā attēlā būs redzama tikai balta mākoņsega. Tāpat ir nozīme kurā diennakts laikā satelīts atrodas virs konkrētā lauka. Piemēram Dobeles DI lauks 23.04.2024 izskatīsies šādi
Monitorējamās kultūras specifika. Katrai kultūrai dažādos veģetācijas posmos ir sava specifika, tāpēc universālas metodes, kas ļautu noteikt izsekojamā lauka „veselīgumu” vai problēmu rajonus nav. Lai arī pētījumi notiek jau vairākus gadu 10, tomēr vēl arvien ir daudz darāmā, lai izpētītu likumsakarības starp datiem, kas iegūti ar attālinātās zondēšanas (no satelīta, lidmašīnas vai drona) metodēm un tiešajiem novērojumiem uz zemes. Samērā labi ir izpētīti dati no liela apjoma viena veģetācijas tipa laukiem, piemēram viena tipa meži, graudaugu lauki daudzu 100 Ha platībā, zālāji vai līdzīgi objekti, kur ir lielas platības ar vienveidīgu kultūru un tipveida apstrādi. Augļu – ogu dārzi un atklātā lauka dārzeņi ir mazāk pētīti, jo šajos gadījumos likumsakarību atrašana ir daudz sarežģītāka.
Ja esiet jau Reģistrējies ievadiet uz e pastu nosūtīto lauka ID numuru, lai piekļūtu datiem
Ja esat jaunpienācējs lūdzu
Kā Pieteikties un iesākt lietot platformu…[lasīt vairāk‣]
- Nospiediet uz augstāk esošās zaļās pogas PIETEIKTIES. Atvērsies reģistrācijas lapa. Sekojiet norādījumiem – ievadiet savu vārdu (pēc vēlēšanās – vārdu vai pilnu vārdu /uzvārdu ), saimniecības nosaukumu un e pastu. Nospiediet [REĢISTRĒTIES]
- Uz e pastu jūs saņemsiet saiti, kuru uzspiežot varēs ievadīt pārējos datus, vai labot iepriekšējos.
- Sekojiet saitei un tālākiem norādījumiem. Ja kaut kas nesanāk reģistrāciju jūs vietā var veikt arī LAA birojs. Lūdzu rakstiet uz peteris@laas.lv, vai zvaniet t.26356200
Darbības principi, jeb kā darbojas attālinātā zondēšana no satelīta. Lauksaimniecības vajadzībām populārākā metode ir saules gaismas starojuma un atstarošanas analīze. Tā dod iespēju vizualizēt novērojumu rezultātus un padarīt tos viegli interpretējamus. Īsumā tas darbojas tā, ka tiek iegūti zemes virsmas attēli dažādos gaismas viļņu garumos…
Augsnes, veģetācijas un mitruma analīze tiek veikta izmantojot gaismas atstarojuma / absorbcijas attiecību infrasarkanās gaismas (IR no angļu Infra Red) un redzamās sarkanās gaismas spektros. Aprēķinot dažādu viļņa garumu gaismas atstarojuma/ absorbcijas proporcijas tiek iegūti kādu parādību raksturojoši indeksi . Piemēram veģetāciju raksturojošos indeksi NDVI, EVI,SAVI u.c. (sk. indeksu skaidrojumu) tiek iegūti aprēķinot proporciju starp gaismas atstarošanu / absorbciju infrasarkanās gaismas tuvumā esošajos spektros salīdzinot ar sarkanās gaismas atstarošanu/absorbciju . Izmantojot dažādus filtrus šajos viļņu garumos var iegūt dažādām kultūrām piemērotākos raksturlielumus.
Līdzīgi , tikai izmantojot citādus viļņu garumus iegūst mituma indeksus , kas raksturo augsnes mitrumu kā arī ūdens vajadzību augos (mitruma stresa līmeni) . Tāpat līdzīgām metodēm iegūst augsni raksturojošos indeksus, ūdens klājumu indeksus, urbāno teritoriju raksturojošus indeksus utt.
Piemērs tam kā tiek aprēķināti un lietoti indeksi redzams formulā ar ko aprēķina populārāko veģetācijas indeksu – NDVI (Normalized difference vegetation index )
NDVI=(NIR – Red) / (NIR + Red)
Apzīmējumi – NIR- (Near Infra Red) Infrasarkanās gaismas atstarošana (%),
Red- sarkanās (redzamās) gaismas atstarošana (%) .
!Jāņem vērā, ka dažādu misiju satelīti nosaka NDVI vērtību nedaudz atšķirīgos viļņu garumos. Copernicus gadījumā standarta aprēķinam lieto šādus viļņu garumus:
NDVI (Sentinel 2) = (B8 – B4) / (B8 + B4)
B(X) apzīmē dažādus viļņu garumus ko standartā lietot satelīta novērojumiem. Sīkāk sk. lietotajā rokasgrāmatā
Formulas princips balstās uz novērojumu, ka veselīgs augs ar augstu hlorofila saturu absorbē redzamo gaismu , īpaši sarkanās gaismas spektrā, bet atstaro zaļo un infrasarkanos gaismas viļņus. Jo vairāk hlorofila un veselīgāka lapas struktūra jo augstāka būs NDVI vērtība. NDVI vērtība ir robežās no 1 līdz (-1). Negatīvas NDVI vērtības nozīmē, ka apakšā visdrīzāk ir ūdens, sniegs, mākoņi, mitra klinšaina zeme . Pozitīvas NDVI vērtības kopumā tiek interpretētas sekojoši :
| NDVI vērtība (kas ir >0) | Interpretācija |
|---|---|
| <0.1 | Kaila zeme, bez veģetācijas |
| 0.1 – 0.2 | Gandrīz nav augu valsts seguma |
| 0.2 – 0.3 | Ļoti neliels augu segums |
| 0.3 – 0.4 | Neliels augu segums vai zems hlorofila saturs pie normāla augu seguma (neveselīgi augi) vai vājš augu segums ar augstu hlorofilu |
| 0.4 – 0.5 | Neliels – vidējs augu segums vai vai vidēji zems hlorofila saturs pie normāla augu seguma (neveselīgi augi, sākušās izmaiņas augu struktūrā) vai vidēji intensīvs augu segums ar augstu hlorofilu |
| 0.5 – 0.6 | Vidēji intensīvs augu valsts segums ar vidēju hlorofila saturu vai arī attiecīgi intensīvāks segums ar mazāk hlorofilu vai mazāk hlorofila un vidēji intensīvs segums. Normāla , veselīga lauka apakšējā robeža (atkarīgs arī kura sezonas posmā ir veikts novērojums) |
| 0.6 – 0.7 | Vidējas – augstas intensitātes augu valsts segums ar vidēju – augstu hlorofila saturu vai arī attiecīgi intensīvāks segums ar mazāk hlorofilu vai mazāk hlorofila un augstākas intensitātes segumu. Normāls veselīgs lauks vai dārzs Latvijas apstākļiem . Radītāji 0.5-0.8 var variēt dažādām kultūrām un atkarīgi arī kurā sezonas posmā ir veikts novērojums. |
| 0.7 – 0.8 | Intensīvs augu valsts segums ar augstu hlorofila saturu. Normāls, veselīgs lauks vai dārzs |
| 0.8 – 0.9 | Ļoti intensīvs augu valsts segums ar augstu hlorofila saturu. Normāls, veselīgs lauks vai dārzs |
| 0.9 – 1.0 | Super intensīvs augu valsts segums ar augstu hlorofila saturu (piemēram Lietus meži Brazīlijā), vai arī iespējama kļūda mērījumos dēļ atmosfēras traucējumiem vai cita iemesla dēļ |
Dobeles DI lauks 20.augustā 2023.g.
Svarīgi ir piebilst ka NDVI rādījums kas atbilst „normālam” vai „slimīgam” lauka vai dārza stāvoklim var variēt atkarībā no kultūras un sezonas. Šie faktori īpaši dārzkopībā vēl ir samēra maz pētīti.
Līdzīgā veidā tiek aprēķināti arī citi indeksi (mitruma, ūdens stresa, augsnes struktūras u.c.)
Kādus raksturlielumus analizē no satelīta?
Kopš p.gs. 70 gadiem ir izveidoti daudzi dažādi veģetāciju un lauku/dārzu raksturojoši indeksi. Kopumā novērojumus var iedalīt 2 grupās :
- (1)Skats dabīgajā gaismā un
- (2)skats filtrējot attēlu dažādos gaismas viļņu garumos, kas akcentē kādu specifisku teritorijas raksturlielumu.
Mūsu piedāvātajā Copernicus noverošanas sistēmā savu lauku vai dārzu var apskatīt caur vairākiem populārākajiem filtriem , kas iegūti no Sentinel-2 L2A satelīta. Attēlu Izšķirtspēja 9 m2 (3x3m). Apriņķošanas biežums vidēji ik pa 3 dienām. Katra indeksa sīkāks apraksts ir Rokasgrāmatā (tālāk redzamie attēli ir Dobeles dārzkopības institūta eksperimentālais lauks 16.04.2024 caur dažādiem filtriem (slāņiem ):
!! Tālāk redzamie JPG attēli paredzēti priekštatam. Skatoties attēlus pa tiešo pārlūkā tos var redzēt pa visu ekrānu un tie protams ir daudz lielāki un skaidrāki.
.
Salīdzinājumam -Teritorijas skats no Google maps (attēls uzņemts kaut kad pavasarī laika posmā 2020 – 2023 gadam) . Maks. izšķirtspēja ap 1m2 (1x1m)
Dabīgais skats redzamajā gaismā. Lauks vai dārzs redzams tā sauktajā dabīgajā viļņu garuma spektrā (Angliski – True color, Natural color, Optimised true color vai līdzīgi) dod iespēju redzēt lauku tā kā to dabīgi redzētu cilvēks ja atrastos uz satelīta. Šādu skata formātu izmanto arī Google un citi satelīta karšu veidotāji. Mainot akcentu dažādos viļņa garumos var iegūt attiecīgajiem apstākļiem optimizētu attēlu.
Skats caur sarkanās gaismas prizmu ( False color), paredzēts apauguma veselīguma un biezuma labākai novērtēšanai
NDVI filtrs – lauks tiek attēlots ar atbilstošo NDVI vērtību, jo zaļāka krāsa jo lielāks NDVI. Piemēru, kā rēķina NDVI un citus indeksus var redzēt šeit, vai rokasgrāmatā
EVI (Enhanced Vegetation Index) filtrs– tā ir optimizēta NDVI vērtība ņemot vēra atmosfēras un zemes virsmas radītas korekcijas. Latvijas apstākļos tā varētu būt piemērotāka par NDVI jo dod detalizētāku informāciju par lauku.
Kailas jeb neauglīgas augsnes (Baren soil) identifikācija. Filtrs palīdz labāk saskatīt lauka apgabalus bez apauguma. Ar sarkanu krāsu ir kaila zeme. Ļoti tumši jeb melni apgabali ir vai nu ļoti mitra vieta vai ūdens
NDMI (Normalized Difference Moisture Index ) jeb Mitruma indeks – paredzēts ūdens daudzuma noteikšanai lapās . Jo zilāka krasa jo lielāks lapu ūdens piesātinājums
NDMI-STRESS – paredzēts irigācijas vajadzību identificēšanai. Indeks apraksta augu vajadzību pēc ūdens. Atšķirībā no NDMI, kur ir krāsu skala, šeit lietotas tikai 4 krāsas (sīkāk Rokasgrāmatā)
Slānis “Lauksaimniecība” (Agriculture) – Speciāli pieklāgots dabīgais skats, lai labāk parādītu teritorijas kur ir sākusies veģetācija (vietas kur ir veģetācija izceltas spilgti zaļā krāsā)
SAVI – augsnei pielāgots NDVI, izstrādāts lai uzlabotu NDVI precizitāti ņemot vēra augsnes atstarot spēju, kas var ietekmēt NDVI vērtības. (līdzīgi ka EVI) Tapāt kā NDVI gadījuma , jo zaļāka krasa jo veselīgāki augi
Svarīgi !! Dažādi veģetāciju, augsni un lauka/dārza parametrus analizējoši indeksi ir izstrādāti vairāki desmiti. Kā jau minēts iepriekš, lai gan pagājis vairāk kā 50 gadu pēc indeksu ieviešanas vēl arvien ir salīdzinoši maz pētījumu par to precizitāti dažādos reālos lauka apstākļos. Analizējot savu lauku ar attālinātās zondēšanas metodēm jāņem vērā indeksus ietekmē reģiona specifika, augsnes struktūra, augu tips un suga, kā arī daudzi citi faktori. Tāpēc tiek piedāvāti dažādi indeksi un saimniekam pašam ir jāizmēģina, kurš no tiem ir noderīgākais !!! Šeit būt darbs arī zinātniekiem izstrādājot Latvijai specifiskus veģetācijas indeksus , piem. NDVI (NDVILV).
