АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Сельскохозяйственные задачи, решаемые с помощью данных дистанционного зондирования

Читайте также:
  1. Access. Базы данных. Определение ключей и составление запросов.
  2. Decide which answer А, В, С or D best fits each space. Подумайте, какие из предложенных ответов лучше подходят для данных выражений.
  3. Decide which answer А, В, С or D best fits each space. Подумайте, какие из предложенных ответов лучше подходят для данных выражений.
  4. I. Разработка структуры базы данных.
  5. I.5.3. Подготовка данных для задачи линейного программирования
  6. I.5.7. Mодификация (изменение) данных задачи
  7. III. Векторное произведение векторов, заданных координатами
  8. III. Решение логических задач с помощью рассуждений
  9. ODBC - открытый интерфейс к базам данных на платформе Microsoft Windows — до 15 мин.
  10. А), б) – по определению; в), г) – с помощью свойств
  11. А). Расчет стоимости одного комплекта гуманитарной помощи с помощью функции СЛУЧМЕЖДУ
  12. Абстрактные структуры данных

Введение

Сельскохозяйственное изучение территории – одно из эффективных направлений использования космической информации. Круг вопросов, решение которых возможно по космическим снимкам, включает как задачи оперативного получения информации о составе и состоянии сельскохозяйственных культур, потенциальной урожайности, болезнях и повреждениях посевов вредителями и т. д., так и задачи инвентаризации земельных ресурсов, оценки биомассы, изучения динамики сельскохозяйственного использования земель. [5].

Достоинство дистанционных материалов – однородность и сравнимость на обширные территории, большая обзорность, современность и перманентность – являются решающими для вышеназванных задач.

В реферате была предпринята попытка широко осветить тему, показав как принципы, заложенные в системы комического мониторинга сельскохозяйственных культур так и их конкретные реализации.

 

Сельскохозяйственные задачи, решаемые с помощью данных дистанционного зондирования

Системы космического мониторинга сельскохозяйственных угодий в большинстве случаев основаны на вегетационном индексе растительности, который позволяет отслеживать динамику развития сельскохозяйственных культур [13].

Отклонение вегетационного индекса от нормы сообщает о диспропорциях в развитии сельскохозяйственных культур, что свидетельствует о необходимости дополнительных сельскохозяйственных работ на этих участках. Это могут быть проблемы с поливом, большое количество сорняков, повреждение растений вредителями и др.

Пользователями технологий космического мониторинга сельскохозяйственных угодий являются [13]

· агрономы и сельское хозяйство (контроль с/х посевов, прогнозирование урожайности, оптимизация управленческих решений);

· владельцы бизнеса (оценка бизнес-перспектив, принятие разумных решений по капитальным вложениям и другим управленческим решениям);

· инвесторы и инвестиционные аналитики (оценка инвестиционного потенциала, помощь в принятия инвестиционных решений, обеспечение надежности прогнозов);

· страховые брокеры (проверка обращений клиентов, установление шкалы ставок и страховых премий, определение суммы выплат);

· сельскохозяйственные производители техники (интеграция решений в системы сельскохозяйственной техники);

· государственные и отраслевые организации, занимающиеся сельским хозяйством, продовольственной безопасностью и экологическими проблемами.

Кроме того данные космической съемки применяются для прогноза точной погоды на поле, что позволяет спланировать сельскохозяйственные работы [16]. Данные в микроволновом диапазоне позволяют оценивать температуру почвы, влажность с низким пространственным разрешением (километры). Также вегетационный индекс может служить в качестве раннего индикатора урожайности (рис. 1), что поможет фермерам принять правильные маркетинговые решения.

Рис. 1. Сравнение хода вегетационного индекса в 2013 и 2012 г. [17]

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)