Tin tức

Giải pháp viễn thám hỗ trợ canh tác lúa nước hiệu quả ở Châu Á

12/05/2021 GeoLink Thu Giang 0 Nhận xét

(English below)

Hỗ trợ canh tác lúa nước sử dụng vi vệ tinh
Vi vệ tinh PlanetScope đã cắt giảm đáng kể chi phí chế tạo so với vệ tinh tiêu chuẩn. Mặc dù vậy, nó có hiệu suất gần như giống nhau (bốn dải: xanh lam, xanh lục, đỏ, hồng ngoại gần; độ phân giải không gian: 3,7 mét) và có thể quan sát gần như hàng ngày thông qua việc bay đồng thời từ 100 đến 200 vi vệ tinh. Nhờ các vệ tinh vi mô, một hệ thống giám sát vệ tinh có thể được phát triển với độ phân giải thời gian cao và độ phân giải không gian cao mà trước đây các vệ tinh tiêu chuẩn không thể làm được.
Sử dụng máy học (máy vector hỗ trợ) như một hệ thống hỗ trợ canh tác lúa nước sử dụng một nhóm các vi vệ tinh, dự án đã thành công trong việc dự đoán chính xác chiều cao cây, số lượng thân và màu lá (giá trị SPAD) trong quá trình chẩn đoán bón phân từ giữa đến cuối tháng 7 cũng như thời kỳ thu hoạch, năng suất và chất lượng thích hợp của chúng vào đầu tháng 9 với sai số từ điểm phần trăm một chữ số đến hàng chục điểm phần trăm.

Ước tính diện tích bề mặt ruộng trồng lúa và triển vọng cho cây lúa
Gạo được ăn ở nhiều nước trên khắp châu Á. Ở Nhật Bản, nó được trồng trên những cánh đồng được tưới tiêu tốt, nhưng phương pháp canh tác bằng nước mưa, chỉ dựa vào nước mưa, là phổ biến ở các nước trên khắp Đông Nam Á. Ở những nơi như vậy, diện tích bề mặt của ruộng lúa có thể được trồng thay đổi rất nhiều tùy thuộc vào lượng mưa năm đó. Tuy nhiên, trên thực tế rất khó thực hiện khảo sát chính xác diện tích bề mặt ruộng trồng. Đây là nơi có thể sử dụng viễn thám. Radar Khẩu độ Tổng hợp (SAR) có khả năng thực hiện các cuộc khảo sát bất kể thời gian trong ngày hoặc điều kiện thời tiết và diện tích bề mặt của ruộng lúa đã trồng có thể được ước tính từ dữ liệu quan sát thu thập được. (Hình A-3) Dự án cũng đang tiến hành nghiên cứu ước tính năng suất và áp dụng công nghệ này cho các cây trồng khác như ngô và mía.

Đây là một ví dụ về thông tin được công bố trên Hệ thống mạng lưới giám sát dựa trên vệ tinh của Jaxa (JASMIN) để cho phép ước tính tình trạng của cây lúa ở châu Á.
(B-1) Hiển thị ở trên là lượng mưa và nắng, nhiệt độ mặt đất, v.v. Bên dưới, màu đỏ biểu thị các giá trị cao và màu xanh lam biểu thị các giá trị thấp so với số đọc trung bình hàng năm. (B-2) Ví dụ về hình ảnh hiển thị lượng mưa. Trong ví dụ này, có những vùng ở miền Bắc Thái Lan mưa nhiều hơn so với những năm trung bình.

--------------

Remote sensing solutions support efficiently paddy rice farming in Asia

Assisting paddy rice farming using microsatellites
The PlanetScope microsatellite has significantly cut manufacturing costs compared to standard satellites. Notwithstanding, it has nearly the same performance (four bands: blue, green, red, near infrared; spatial resolution: 3.7 meters) and can make observations nearly daily through the simultaneous flying of 100 to 200 microsatellites. Thanks to microsatellites, a satellite monitoring system can be developed with high time resolution and high spatial resolution that was previously not possible with standard satellites.
Using machine learning (support vector machine) as a system to assist paddy rice farming employing a group of microsatellites, the project succeeded in accurately predicting the plant height, number of stems, and leaf color (SPAD value) during fertilization diagnosis from mid to late July as well as their suitable harvest period, yield, and quality in early September with a margin of error between single-digit percentage points to a dozen percentage points.

Estimating the Surface Area of Planted Rice Fields and the Prospects for Rice
Rice is eaten in many countries throughout Asia. In Japan, it is grown in well irrigated paddies, but rain-fed cultivation, which relies on water from rain alone, is common in countries throughout Southeast Asia. In such places, the surface area of rice fields that can be planted varies greatly depending on the rainfall that year. However, in reality it is difficult to carry out accurate surveys of the surface area of planted fields. This is where remote sensing can be used. The Synthetic Aperture Radar (SAR) is capable of carrying out surveys regardless of the time of day or weather conditions, and the surface area of planted rice fields can be estimated from the observation data gathered. (Figure A-3) The project is also conducting research into estimating yields and applying this technology to other crops such as corn and sugarcane.

This is an example of information publicized on Jaxa’s Satellite Based Monitoring Network System (JASMIN) to allow estimating the status of rice crops in Asia.
(B-1) Shown above is the amount of rain and sunshine, the ground temperature, etc. Below, red indicates values that are high, and blue indicates values that are low relative to average annual readings. (B-2) Example of image showing the amount of rain. In this example, there are regions in Northern Thailand where it has rained more than in average years.

Geolink tổng hợp từ Respec 

Bình luận

VIẾT BÌNH LUẬN CỦA BẠN:

popup

Số lượng:

Tổng tiền: