ЦЕННОСТЬ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ДЛЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА (ЧАСТЬ I)

В последнее время много говорят о данных. «Агро Данные», «личные данные»,«глобальные данные», «аналитические данные», «искусственный интеллект», «машинное обучение», «конфиденциальность данных», список можно продолжить. Это для вас важно? Не так ли?

Каков ответ на этот вопрос – решать Вам. И он, вероятно, зависит от рода Вашего занятия. Вы занимаетесь сельским хозяйством? Вы консультируете фермеров? Вы продаете посевной материал, удобрения или средства защиты для сельскохозяйственных культур? Страхование? Фьючерсы?

Из всех новых технологий, появляющихся в сельском хозяйстве, системы дистанционного зондирования (устройства, которые определяют состояние растений на расстоянии, обычно самолет или спутник) уникальны в своей способности предоставлять информацию о текущем состоянии сельскохозяйственных культур на поле. И это ценно, потому что эти данные могут использоваться для того, чтобы помочь Вам принять решение о своевременном лечении и лучше прогнозировать долгосрочные показатели урожайности.

Это первая статья серии из нескольких частей, в которой рассматривается, каким образом системы дистанционного зондирования могут представлять ценность для сельского хозяйства и как различные типы систем могут применяться для решения различных задач, поэтому, Вы можете решить, могут ли данные дистанционного зондирования быть ценными и полезными для Вас.

Что мы понимаем под «ценностью данных»?

Прежде чем погрузиться в более глубокое обсуждение, давайте, сначала, определимся, что мы подразумеваем под «ценностью данных». Это поможет провести параллели между различными технологиями и применяемостью.

Существует относительно простая модель, в которой говорится, что ценность любых данных, будь то данные дистанционного зондирования для сельского хозяйства или любые другие данные, сводится к следующим критериям:

  • Насколько «эффективны» данные?

Данные «эффективны», когда их можно использовать для принятия решений.

  • Насколько «доступны» данные?

Данные «доступны», когда они имеются (доступны) в нужное время, месте, приемлемой стоимости и в нужном формате, позволяющем Вам принять это решение.

Чтобы данные имели высокую ценность, они должны, максимально полно, удовлетворять обоим критериям.

Предположим, что разработана новая технология (назовем ее «Случай 1»), которая, после сбора информации с поля, может сказать вам со 100% уверенностью, на каких участках поля на растениях появился вредитель. Вредитель, в случае которого, доступно экономически-эффективное лечение — это высоко «эффективные» данные. Теперь предположим, что эти данные не были доступны на протяжении 2 недель с момента сбора информации с поля, за это время вредитель успел уже серьезно повредить поле — это низкая «доступность».

Теперь предположим, что другая технология («Случай 2») может моментально предоставлять аэрофотоснимки поля всякий раз, когда Вы их запрашиваете, и когда они Вам нужны (высокая «доступность»), но известно, что данные могут содержать ошибки, так что вы не можете полностью доверять тому, что «Случай 2» говорит Вам (низкая «эффективность»).

Мы зафиксировали эти два случая графически на диаграмме. Обратите внимание, что и «Случай 1», и «Случай 2» лежат вдоль линии «предельного значения». Решения, которые попадают ниже или слева от этой линии, не будут стоить ваших инвестиций, тогда как решения в правом верхнем углу (обозначенные как «зона высокой ценности») должны быть реализованы в контексте вашего бюджета и конкретных потребностей.

Независимо от источника или типа данных вы можете использовать эту простую структуру для оценки альтернатив. Важным моментом является рассмотрение как «Эффективности», так и «Доступности» данных при оценке их новых источников в вашей сельскохозяйственной деятельности.

Ценность разных источников данных

Давайте применим эту модель данных к более специфическому вопросу — относительной ценности различных источников данных в сельском хозяйстве.

До недавнего времени, единственным методом получения любых данных с поля был непосредственный выход человека в поле и наблюдения с земли. Однако за последнее десятилетие и более, спутники, пилотируемые самолеты, дроны и наземные датчики стали альтернативой для доставки новых типов данных, направленных на совершенствование методов ведения сельского хозяйства — данных для обеспечения точности в сельском хозяйстве.

Каждый из этих источников данных имеет свои преимущества и недостатки в отношении какой-либо конкретной проблемы сельского хозяйства, но для иллюстративного обсуждения предположим, что мы пытаемся определить состояние питательных веществ в кукурузном поле в начале цикла вегетации

Людской мониторинг

Человек имеет самый высокий уровень по шкале «Эффективности». В настоящее время нет альтернативы, которая превосходит человеческий опыт для диагностики состояния растений в полевых условиях, но человек набирает наименьшее значение по шкале «Доступность», потому что он не может реально оценить каждый гектар в поле, не говоря уже о каждом растении на нем.

Наземные датчики

Наземные датчики могут производить более тонкие и точные измерения, чем человек, по таким показателям, например, как влажность почвы или pH. Однако, они, как правило, специализируются на узком спектре применений, поэтому, общая работоспособность немного меньше, чем у человека. Поскольку они могут быть развернуты в больших количествах по всему полю и могут предоставлять данные 24/7, их «Доступность» немного выше, чем у человека.

Дистанционные сенсоры — спутники, пилотируемые самолеты и дроны

Системы дистанционного зондирования позволяют просматривать поле в целом — так что каждый гектар может быть эффективно измерен (обследован).

В большинстве случаев, эти системы пытаются измерить, сколько солнечного света поглощается растительным покровом (другой способ сказать, что они измеряют цвет растения), поскольку эти данные могут использоваться для определения того, какие типы пигментов присутствуют в отдельных листьях, что является хорошим показателем общего состояния наличия питательных веществ в растениях. Однако, это сложное измерение, которое подвержено ошибкам. Во многих случаях эти ошибки не корректируются надлежащим образом, поэтому эффективность данных ниже, чем можно было бы ожидать. Ошибки с некорректированными данными способствуют ошибочной диагностике и применению дорогостоящего неправильного лечения. Поэтому, критически важно понимать эти ограничения — тема, которую мы рассмотрим позже в этой серии.

Идя еще на один шаг, некоторые системы дистанционного зондирования (беспилотные летательные аппараты) могут измерять формы и размеры отдельных растений для получения дополнительных, и часто, более эффективных данных, которые не могут быть получены в результате простого измерения цвета растений.

Стоимость и простота доступа к данным — важные факторы, влияющие на показатель «Доступности» данных. Данные, получаемые с помощью спутниковых и пилотируемых систем, покрывают большие площади по разумно низкой цене, но обычно, возможность получения данных зависит от погодных условий, а доступность их данных может отставать от Ваших конкретных потребностей, поэтому, показатель «Доступности» этих систем ограничен. Системы Дронов имеют зоны покрытия гораздо меньше, но их можно развертывать, практически, в любом месте в любое время, если они не привязаны к облачным вычислениям, поэтому, показатель их «Доступности» — аналогичен.

Из этого вводного обсуждения ценности данных, Вы можете видеть, что различия между альтернативными технологиями дистанционного зондирования являются обширными и сложными. В части II этой серии мы рассмотрим эту тему более подробно.

В конечном счете, эта серия статей призвана помочь Вам решить, какой из подходов может наилучшим образом удовлетворить Ваши потребности.

Оригинал статьи

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *