Любому государству для регулирования экономики необходимо иметь актуальные и постоянно обновляющиеся данные о посевных площадях культур. Это нужно для подробного анализа состояния сельского хозяйства, своевременного выявления и устранения рисков и принятия других управленческих решений.
Информация о том, какую площадь занимают ключевые культуры на уровне района, региона или целой страны, позволяет компаниям-производителям принимать верные решения по регулированию спроса и предложения, и тем самым оптимизировать расходы и повышать прибыль компании.
Стремительное развитие информационных и спутниковых технологий привело к появлению огромного количества различных современных решений для сельского хозяйства: БПЛА, карты-задания на основе индекса NDVI, спутниковые системы для контроля состояния культур на полях и многое, многое другое. На диаграмме (см. Диаграмма 1) отображены результаты опроса 1 783 российских фермеров, который провела компания Kleffmann Group в 2019 году.
Разумеется, прогресс коснулся и ведения статистики. Самое важное при ее составлении – свежие и точные данные. Многие компании разрабатывают собственные решения для обеспечения точной и актуальной статистики посевных. В качестве основы используются обработанные данные спутников Sentinel-1 и Sentinel-2 для измерения площадей культур.
Спутники собирают все имеющиеся данные спектрального измерения поверхности Земли, затем эти данные необходимо обработать: откорректировать снимки от участков с повышенной облачностью, грамотно проанализировать комплекс индексов вегетации (NDVI, GVI, LAI, MSI и другие), а также выявить четкие тренды изменения индекса NDVI (основной используемый индекс вегетации) на всех стадиях развития каждой культуры. Следующей стадией является «обучение» спутника. Это необходимо для того, чтобы спутник при помощи технологий машинного обучения научился самостоятельно определять, какая культура находится на поле.
Рис. 2 Применение различных индексов вегетации на спутниковых снимках
Для «обучения» спутнику необходимо знать, какая культура находится на каждом поле, чтобы правильно сопоставлять и запоминать индексы вегетации. Но чтобы спутник научился точно и быстро распознавать культуры, ему необходима помощь «с земли». Максимальная точность данных обеспечивается координатами полей с возделываемыми культурами, собранными вручную. При самостоятельном объезде каждого поля исключается возможность ошибки (при соответствующей компетенции исполнителя), и можно с полной уверенностью «сказать» спутнику, что на поле А возделывают подсолнечник, а на поле Б – озимая пшеница.
Однако здесь сразу можно заметить ощутимое препятствие, которое тормозит внедрение подобной системы - огромная территория нашей страны. Самостоятельный объезд каждого региона сопряжен с большими расходами времени и средств. Странам Евросоюза гораздо проще покрыть территорию целой страны за короткий период времени. В России одно только Ставрополье может полностью вместить в себя территорию, например, всей Словакии. Важным условием для обеспечения наиболее точных результатов является многократный объезд одной и той же территории на разных стадиях роста каждой культуры. А это существенно увеличивает расходы.
По этой причине в России широко используется другой метод сбора данных. Из каждого региона дистанционно (например, посредством опросов) берется около 10-15 координат полей каждой культуры, и затем эти данные экстраполируются на весь регион. Но хотя это и позволяет существенно сэкономить время и деньги, такой способ вынуждает значительно пренебрегать качеством данных – чем меньше данных для машинного обучения, тем хуже спутник будет распознавать культуры. Тем более, без физического присутствия на полях мы не можем быть уверенными, что культура была указана правильно (особенно, если речь идет о зерновых до стадии колошения).
Отсюда вывод: только большое количество собранных координат даст возможность спутнику правильно «запомнить» индексы каждой культуры и позволит в дальнейшем безошибочно определять границы полей. Каждой компании, разрабатывающей собственное решение для определения посевных площадей, приходится делать выбор между качеством данных и экономией средств.
Новейшие технологии, которые стремительным вихрем ворвались в современный мир, безусловно в ближайшей перспективе изменят сельское хозяйство, в том числе и сбор статистических данных об отрасли в целом и о каждом хозяйстве отдельно. И чем точнее эта статистика, тем более успешной будет стратегия развития сельского хозяйства.
Федор Кошкин, младший менеджер проектов компании Kleffmann Group
