Прогнозирование урожая вступает в эпоху цифровых двойников

Спутниковые снимки, искусственный интеллект и передовые методы моделирования готовы изменить способы мониторинга и измерения состояния урожая и посевов,  а также сельскохозяйственного производства, сообщает WorldGrain.

Стартап из Сакраменто считает, что использование этих достижений позволит снизить зависимость от традиционных инструментов анализа урожая, включая обследования, исторические аналогии, корреляции с погодой и индексы растительности. Основываясь на этих традиционных инструментах, используемых для составления прогнозов, SatYield применяет собственную систему биофизического моделирования и наблюдение в реальном времени.

В основе этого сдвига лежит дистанционное зондирование — использование спутниковых наблюдений для мониторинга состояния посевов на больших географических территориях. Общедоступные спутниковые сети непрерывно собирают изображения, которые могут быть проанализированы с помощью инструментов компьютерного зрения и машинного обучения, что позволяет компаниям отслеживать развитие посевов на протяжении всего вегетационного периода.

Эта технология отражает более широкий переход от периодической оценки урожая к непрерывному наблюдению. Вместо обследований или ежемесячных снимков новые системы включают в себя изображения, данные о погоде и измерения урожая по мере их поступления, создавая постоянно обновляемую картину производственного потенциала.

«Мы анализируем пиксели и создаём интеллектуальный слой», — говорит Габби Низри, соучредитель и генеральный директор SatYield. «То, что мы с вами видим из космоса, — это всего лишь пиксели или качественные изображения. Мы же преобразуем их в ценную информацию».

Технология выходит за рамки простого определения того, что посажено на поле. Современные аналитические системы объединяют спутниковые снимки с данными о погоде, информацией о почве и агрономическими моделями для оценки площади посевов, мониторинга состояния урожая и оценки потенциала производства. Все чаще эти платформы предназначены не просто для отслеживания погодных условий, но и для измерения того, как растения реагируют на эти условия.

В основе подхода компании к оценке урожая лежит концепция цифрового двойника сельскохозяйственной культуры — виртуального представления урожая, основанного на входных данных, включающих спутниковые снимки, погодные условия, состояние почвы и информацию о посадках. Цифровое двойникование позволяет исследователям и аналитикам моделировать развитие растений в различных условиях.

«Мы выращиваем урожай внутри компьютера», — сказал Низри.

Модели цифровых двойников объединяют информацию, начиная от дат посадки и характеристик почвы и заканчивая прогнозами погоды и спутниковыми наблюдениями. В результате получается динамическая симуляция, способная генерировать тысячи потенциальных вариантов развития урожая, помогая аналитикам оценивать урожайность и производство по мере развития.

«Вместо того чтобы просто спрашивать, как выглядит урожай сегодня, SatYield призван помочь ответить на более перспективный вопрос: учитывая то, что наблюдается сегодня, куда движется производство?» — заявили в компании.

Дэвид Шоаф, ветеран сельскохозяйственной отрасли и консультант по стратегическим продажам компании SatYield, заявил, что система компании сочетает спутниковые снимки с классификацией культур на основе искусственного интеллекта и моделированием роста растений.

«Мы берем эти данные — почву, погоду, методы выращивания, сроки посадки, семена — и внедряем их в наш алгоритм, — сказал он. — Затем мы создаем около 20 000 различных вариантов моделирования урожая».

Для анализа все большее значение приобретают биологические измерения, снижая зависимость от визуальных показателей. Одним из примеров является индекс листовой поверхности — показатель, измеряющий количество солнечного света, поглощаемого растительным покровом растений. Поскольку рост растений тесно связан с поглощением энергии, эти измерения могут дать представление о жизнеспособности растений, уровне стресса и потенциальной урожайности.

Хотя SatYield предоставляет обновления чаще, чем Министерство сельского хозяйства США, компания не рассматривает свои услуги как замену правительственной информации. Вместо этого компания стремится занять лидирующие позиции в качестве поставщика «независимой, более частой информации, которая может подтвердить, опровергнуть или добавить региональные детали в промежутках между официальными публикациями».

Помимо предоставления сводных прогнозов урожая, технология SatYield также предлагает более детальную информацию о региональных тенденциях производства.

«Для продавцов зерна, трейдеров, пищевых компаний и других участников сельскохозяйственного рынка цель состоит в том, чтобы заблаговременно выявлять изменения в физическом предложении, понимать, где эти изменения происходят, и постоянно переоценивать производственные риски по мере развития сезона», — сказал Низри.

Компания SatYield стремится дополнить существующую рыночную информацию более частым обзором состояния урожая, основанным на данных метеорологических спутников и биофизических моделях, демонстрирующих реакцию растения.

«Обновляя эту информацию на протяжении всего сезона, SatYield стремится выявлять значимые изменения в посевных площадях, урожайности и производстве до того, как они станут очевидными в традиционных рыночных данных», — сказал Низри.

Ранее OleoScope сообщал о применении ИИ в земледелии.