Satelitski prostorni podaci – budućnost poljoprivrede na primjeru vinograda i maslinika

Digitalna rješenja utemeljena na svemirskim prostornim podacima karakterizira inovativni segment s tehnološkog i s tematskog aspekta primjene. Uspostavom programa Copernicus (svemirski program EU za opažanje Zemlje iz svemira), već se nekoliko godina kontinuirano razvijaju i nadograđuju inovativna digitalna rješenja kojima se adresiraju ključni izazovi i problemi u uzgoju, monitoringu i sprječavanju štetnih utjecaja nametnika na poljoprivrednim kulturama.

Svemirski prostorni podaci obuhvaćaju sve prostorne (georeferencirane) podatke koji imaju prostornu komponentu, a koji su prikupljeni putem umjetnih satelita metodom daljinskog istraživanja. Daljinska istraživanja (engl. remote sensing) predstavljaju nezaobilaznu metodu u brojnim znanstvenim područjima današnjice, a dobiveni rezultati zahvaljujući razvoju računalnih tehnologija nalaze široku primjenu u različitim disciplinama. Riječ je o metodi prikupljanja i interpretaciji informacija o udaljenim objektima bez fizičkog dodira s objektom. Uključuje sve aktivnosti od snimanja, procesiranja, analiziranja, interpretacije do dobivanja informacija iz podataka prikupljenih tim istraživanjem.

Vegetacijski indeksi

Kako bi se odredila gustoća zelenila na određenoj površini Zemlje, potrebno je promatrati različite valne duljine vidljivog i blizu infracrvenog Sunčeva zračenja reflektiranog s biljaka. Kad Sunčevo zračenje dolazi do biljaka, pigmenti u listovima (klorofili) apsorbiraju vidljivu svjetlost (od 0,4 do 0,7 µm) za upotrebu u fotosintezi. Struktura stanica lista reflektira blizu infracrvenu svjetlost (od 0,7 do 1,1 µm). Što više listova posjeduje biljka, veći je utjecaj na valne duljine svjetla.

Zbog toga vegetacija u vidljivom spektru izgleda potpuno drugačije nego u blizu infracrvenom spektru. Na temelju blizu infracrvenih i crvenih valnih duljina određuju se relativne količine vegetacije. Ako postoji više reflektirane energije u blizu infracrvenom spektru nego u vidljivom spektru, tada je vegetacija u tom pikselu vjerojatno gusta i može sadržavati travnata područja.

Jedan od najčešće korištenih vegetacijskih indeksa je NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), a uz njega se vrlo često koriste varijacije u vegetacijskom indeksu lisne površine (LAI), indeksu prilagođenom tlu (SAVI) koji prikazuje odnos vegetacije i gole zemlje. U poljoprivredi također vrlo visoku primjenu bilježi vodeni indeks normalizirane razlike (NDWI) te zeleni vegetacijski indeks (GNDVI).

Područje primjene

Primjena produkata svemirskih prostornih podataka u poljoprivredi u posljednjih desetak godina potiče značajan interes za kreiranjem znanstveno-istraživačkih radova i projekata. Slijedom navedenog, identificirano je šest temeljnih područja primjene produkata svemirskih prostornih podataka u poljoprivredi:

• procjena kvalitete i prinosa usjeva
• procjena suše
• detekcija štetočina i bolesti usjeva
• upravljanje procesom gnojidbe i korovom
• procjena kvalitete tla
• inventarizacija optimalnih lokacija uzgoja

Analizom vrijednosti NDVI-a te pripadajućih vegetacijskih indeksa, poljoprivrednici mogu donositi odluke o količini i prostornoj rasprostranjenosti dodavanih hranjivih tvari, insekticida ili zakazati selektivnu berbu prikupljanjem plodova vrhunske kvalitete. Uzgoj određenih sorata npr. vinskih na srednjodalmatinskim otocima usko je povezan s vrstom tla na kojem se uzgaja (pr. biševski plavac, faros, bogdanuša) te je prilikom planiranja i zoniranja područja sadnje izuzetno važno odrediti uzročno-posljedičnu determinantu s pedološkim otočnim značajkama.

Spomenuti vegetacijski indeksi također imaju vrlo visoku razinu primjenjivosti u planiranju i optimiziranju uzgoja maslina na dalmatinskim otocima. Korištenjem satelitskih snimki (vrlo visoke rezolucije) moguće je detektirati niz promjena u morfologiji krošnji masline, što u konačnici predstavlja polazište prilikom planiranja rezidbe, prevencije bolesti i drugih poljoprivrednih aktivnosti u maslinicima.

Mogući razvoj precizne poljoprivrede na primjeru vinove loze i maslina:

• razvoj EO (Earth Observation – promatranje Zemlje) rješenja za monitoring zdravlja vinove loze i maslina u gotovo stvarnom vremenu;
• razvoj EO rješenja za procjenu količine prinosa vinove loze i maslina;
• razvoj EO rješenja za praćenje meteoroloških parametara u maslinicima i vinogradima u gotovo stvarnom vremenu;
• razvoj EO rješenja za praćenje kvalitete i vlažnosti tla u maslinicima i vinogradima u gotovo stvarnom vremenu;
• razvoj EO rješenja za rani sustav upozorenja pojave bolesti, štetnika, korova ili opasnih vremenskih prilika u maslinicima i vinogradima u gotovo stvarnom vremenu;
• razvoj EO rješenja za marketing proizvoda vinove loze i maslina i
• razvoj EO rješenja za brendiranje proizvoda vinove loze i maslina.

U današnje doba kad se svakodnevno razvijaju nova tehnološka rješenja, njihova primjena može omogućiti daljnji napredak u poljoprivrednoj proizvodnji. Strojno učenje i umjetna inteligencija može pomoći postići bolji urod ili spriječiti štetu u nasadu ili usjevu, a na ljudskoj je inteligenciji da shvati sve prednosti i da čovjek nauči koristiti sve inovacije koje su dostupne.