Ko satelit opazi, da se polje prebuja prej kot običajno
Ko satelit opazi, da se polje prebuja prej kot običajno
V čebelarstvu začetek sezone pogosto določim z več podatki hkrati. Zapišem temperaturo, pogledam napoved padavin, opazujem pašo in preverim, kako hitro se razvija zalega. Noben posamezen znak ni dovolj. Podobno velja za kmetijska polja, le da so tam razmere bolj raznolike, površine večje, posledice napačne ocene pa precej dražje.
Zato je zanimiv projekt Pheno-AI, ki ga razvija ESA. Njegova zamisel je preprosta za opis, precej zahtevnejša pa za izvedbo: s satelitskimi posnetki, podnebnimi podatki in modelom akumulacije toplote napovedovati razvojne faze rastlin in pridelek na ravni posameznega polja.
Toplota ni samo številka na termometru Rastline se ne odzivajo na koledar, temveč na razmere. Kalitev, cvetenje in zorenje so povezani s temperaturo, razpoložljivo vodo, stanjem tal in tudi z vremenskimi skoki. Model akumulacije toplote poskuša iz dnevnih temperatur oceniti, koliko razvoja je rastlina že opravila. Satelitska podatka Sentinel-1 in Sentinel-2 nato dodata sliko dejanskega stanja na površini.
Prednost je v tem, da kmetija za osnovno spremljanje ne potrebuje posebne naprave na vsakem polju. Sistem lahko pomaga oceniti, kdaj se približuje žetveno okno, kako se razvoj razlikuje med parcelami in kje bi bilo smiselno podrobneje preveriti stanje. To ni nadomestilo za ogled njive. Je pa lahko dober filter za to, kam najprej usmeriti čas.
Zakaj bi bilo to uporabno tudi pri nas Slovenske parcele so pogosto majhne in razdrobljene, vremenske razmere pa se lahko spremenijo že med Ljubljanskim barjem, Savinjsko dolino in Goričkim. Povprečje za celo regijo zato hitro skrije pomembne razlike. Če model dovolj dobro zazna razvoj po posameznem polju, bi lahko podpiral natančnejše načrtovanje gnojenja, namakanja in žetve.
Pri tem bi bila pomembna zadržanost. Napoved pridelka ni isto kot izmerjen pridelek. Oblačnost, senca, bolezen, poškodbe zaradi toče in stanje tal lahko vplivajo na rezultat. Tudi satelit ne vidi vsega, kar vidi človek pri robu njive. Uporabna tehnologija mora zato jasno pokazati tudi stopnjo negotovosti, ne samo ene lepe številke.
Od polja do pašnih območij Zame je zanimiv še širši vidik. Razvoj rastlin določa, kdaj je na voljo hrana za opraševalce in kako dolgo traja posamezen pašni vir. Satelitsko spremljanje samo po sebi ne pove, koliko nektarja je v cvetovih, lahko pa pomaga opisati časovno zaporedje cvetenja na večjih območjih. To bi bilo uporabno pri primerjanju let z zgodnjo pomladjo, sušnim poletjem ali nenadnim ohladitvenim obdobjem.
Pheno-AI je po podatkih na strani projekta ESA še v preverjanju uporabniških potreb in tehnične izvedljivosti v Keniji, na Portugalskem in v Nemčiji. Prav ta faza je pomembna. Preden tak sistem postane orodje za odločanje, mora pokazati, da razume razlike med polji, podnebji in načini kmetovanja. Pri vremenu je namreč koristna napoved tista, ki zna povedati tudi, kdaj ji ne smemo popolnoma verjeti.