Eoagri

Stan uprawy: stan biofizyczny

Stan biofizyczny pozwala ocenić stan upraw poprzez ilościowe określenie kluczowej zmiennej wskazującej na witalność, takiej jak zieleń roślinności. Produkt generuje mapy przestrzenne i analizy szeregów czasowych oraz klasyfikuje witalność upraw według pięciu standardowych kategorii: bardzo niska, niska, średnia (wartość odniesienia sezonowego), wysoka i bardzo wysoka. Te pięć kategorii jest dostosowywanych w zależności od wartości witalności każdej analizowanej uprawy oraz każdego regionu agroekologicznego. W związku z tym te same wartości wskaźnika żywotności nie są wykorzystywane do klasyfikacji tej uprawy w innych regionach agroekologicznych ani w odniesieniu do innych rodzajów upraw.

Stan biofizyczny dostarcza praktycznych informacji dotyczących skutecznego zarządzania uprawami na podstawie oceny zieleni roślinności.

• Rolnictwo precyzyjne

• Zieleń roślinności

• Zarządzanie uprawami

• Optymalizacja wydajności

• Ubezpieczenia i finansowanie rolnicze

Stan uprawy: powierzchnia liści i aktywność fotosyntetyczna

Powierzchnia liści i aktywność fotosyntetyczna umożliwia ocenę kondycji upraw poprzez ilościowe określenie kluczowych zmiennych dotyczących pokrywy roślinnej, takich jak wskaźnik powierzchni liści (LAI) oraz frakcja pochłanianego promieniowania fotosyntetycznie czynnego (fAPAR). Produkt generuje mapy przestrzenne i analizy szeregów czasowych oraz klasyfikuje wartości LAI lub fAPAR w pięciu standardowych kategoriach: bardzo niski, niski, średni (wartość referencyjna dla danej pory roku), wysoki i bardzo wysoki. Te pięć kategorii dostosowuje się do każdej analizowanej uprawy i każdego regionu agroekologicznego. W związku z tym te same wartości nie są wykorzystywane do klasyfikacji tej uprawy w innych regionach agroekologicznych ani innych rodzajach upraw.

Powierzchnia liści i aktywność fotosyntetyczna dostarcza praktycznych informacji dotyczących zarządzania uprawami w zakresie wzrostu roślin i wydajności fotosyntezy.

• Rolnictwo precyzyjne
• Wzrost roślin
• Zarządzanie uprawami
• Optymalizacja wydajności
• Ubezpieczenia i finansowanie w sektorze rolniczym

Kondycja upraw: równowaga odżywcza

Równowaga odżywcza umożliwia ocenę stanu zdrowia upraw poprzez ilościowe określenie kluczowych wskaźników odżywczych, takich jak pochłanianie światła przez pigmenty (Redgeabs), zawartość chlorofilu a i b (Chla+b) oraz stężenie azotu (Ni). Produkt generuje mapy przestrzenne i analizy szeregów czasowych oraz klasyfikuje wartości Redgeabs, Chla+b lub Ni według pięciu standardowych kategorii: bardzo niski, niski, średni (wartość referencyjna dla danej pory roku), wysoki i bardzo wysoki. Te pięć kategorii dostosowuje się do każdej analizowanej uprawy i każdego regionu agroekologicznego. W związku z tym te same wartości nie są wykorzystywane do klasyfikacji tej uprawy w innych regionach agroekologicznych ani innych rodzajach upraw.

Równowaga odżywcza dostarcza praktycznych informacji dotyczących zarządzania uprawami w zakresie wydajności fotosyntezy oraz dostępności składników odżywczych na gruntach uprawnych.

• Rolnictwo precyzyjne

• Wydajność fotosyntezy roślin

• Dostępność składników odżywczych

• Zarządzanie uprawami

• Optymalizacja wydajności

• Ubezpieczenia i finansowanie rolnicze

Kondycja upraw: poziom wilgotności

Poziom wilgotności umożliwia ocenę kondycji upraw poprzez ilościowe określenie kluczowej zmiennej, jaką jest zawartość wilgoci na styku gleby z uprawą (wilgotność). Produkt generuje mapy przestrzenne i analizy szeregów czasowych oraz klasyfikuje wilgotność według pięciu standardowych kategorii: bardzo niska, niska, średnia (wartość odniesienia sezonowa), wysoka i bardzo wysoka. Te pięć kategorii dostosowuje się do każdej analizowanej uprawy i każdego regionu agroekologicznego. W związku z tym te same wartości nie są wykorzystywane do klasyfikacji tej uprawy w innych regionach agroekologicznych ani innych rodzajach upraw.

Poziom wilgotności zawiera praktyczne informacje dotyczące zarządzania uprawami w zakresie zawartości wilgoci.

• Rolnictwo precyzyjne

• Zawartość wilgoci

• Zarządzanie uprawami

• Optymalizacja wydajności

• Ubezpieczenia i finansowanie rolnicze

Kondycja pola

Kondycja pola umożliwia ocenę kondycji upraw poprzez porównanie kluczowej zmiennej dotyczącej pokrywy roślinnej, takiej jak wskaźnik powierzchni liści (LAI), ze średnią wartością LAI dla danego obszaru agroekologicznego. Informacje prezentowane są za pomocą prostego systemu powiadomień, który obejmuje trzy kategorie: alarm, ostrzeżenie i brak ryzyka. Metoda ta jest dostosowana do każdej badanej uprawy i każdego regionu agroekologicznego. W związku z tym kategorie te nie mają zastosowania do tej samej uprawy w innych regionach agroekologicznych ani do innych rodzajów upraw. 

Kondycja pola dostarcza praktycznych informacji przydatnych w zarządzaniu uprawami poprzez porównanie pokrywy roślinnej na różnych polach w ramach tego samego regionu agroekologicznego.

• Rolnictwo precyzyjne

• Wzrost roślin

• Zarządzanie uprawami

• Optymalizacja wydajności

• Ubezpieczenia i finansowanie rolnicze

Wydajność suchej masy

Wydajność suchej masy (DMP) pozwala ocenić stan upraw poprzez oszacowanie kluczowej zmiennej wpływającej na wydajność wzrostu, jaką jest sucha masa. Zastosowana metoda łączy wskaźniki uzyskane z danych satelitarnych z danymi meteorologicznymi za pomocą modelu efektywności wykorzystania światła (LUE), który tworzy powiązanie między pochłoniętym promieniowaniem z syntezą biomasy. Metodologia obejmuje opracowanie szeregów czasowych obejmujących okres dziesięciu dni, obliczenie pierwotnej wydajności netto oraz późniejsze oszacowanie suchej masy przy użyciu parametrów dostosowanych do poszczególnych regionów agroekologicznych. Ta dziesięciodniowa rozdzielczość stanowi punkt odniesienia do pomiaru tempa wzrostu lub spadku, a także do identyfikacji kluczowych momentów fenologicznych i odpowiadającej im zgromadzonej biomasy.

Wydajność suchej masy dostarcza praktycznych informacji dotyczących zarządzania uprawami w zakresie produkcji biomasy.

• Rolnictwo precyzyjne

• Produkcja biomasy

• Zarządzanie uprawami

• Optymalizacja wydajności

• Ubezpieczenia i finansowanie rolnicze

Oszacowanie wydajności

Oszacowanie wydajności  umożliwia ocenę stanu upraw poprzez oszacowanie kluczowej zmiennej wpływającej na wydajność, takiej jak plon ziarna. Skumulowaną wydajność suchej masy w całym sezonie przekształca się na plon przy użyciu wskaźników zbiorów skalibrowanych lokalnie i dostosowanych do poszczególnych regionów agroekologicznych. Kalibracja ta gwarantuje, że model odzwierciedla specyficzne cechy upraw analizowanych w każdym regionie agroekologicznym. Szacowanie plonu, wyrażanego zazwyczaj w tonach na hektar, przeprowadza się po osiągnięciu szczytu sezonu (POS) i przed jego zakończeniem (EOS).

Oszacowanie wydajności dostarcza praktycznych informacji dotyczących zarządzania uprawami w zakresie optymalizacji analizy wydajności.

• Rolnictwo precyzyjne

• Analiza wydajności

• Zarządzanie uprawami

• Optymalizacja wydajności

• Ubezpieczenia i finansowanie rolnicze

Zawartość wody w glebie

Produkt Zawartość wody w glebie (SWC) uzyskuje się na podstawie wcześniej wybranych wskaźników wegetacyjnych w połączeniu z pomiarami higrometrów przeprowadzonymi w terenie. Punktowe pomiary zawartości wody w glebie na głębokości dziesięciu centymetrów służą do kalibracji danych uzyskanych z satelity przy każdym monitorowaniu działek rolniczych. W ten sposób uzyskuje się wartość zawartości wody w glebie na głębokości dziesięciu centymetrów, o rozdzielczości przestrzennej wynoszącej dziesięć metrów, skalibrowaną równocześnie z danymi z obserwacji satelitarnych. 

Zawartość wody w glebie umożliwia podejmowanie świadomych decyzji dotyczących stanu upraw, gospodarki wodnej oraz optymalizacji plonów.

• Precyzyjna uprawa winorośli

• Gospodarka wodna

• Potrzeba nawadniania

• Monitorowanie gleby

• Optymalizacja wydajności

Potrzeba nawadniania

Produkt Potrzeba nawadniania oblicza rzeczywistą ewapotranspirację uprawy (ETc) za pomocą udoskonalonej adaptacji równania Penmana-Monteitha, uwzględniającej parametry fizyczne i związane z roślinnością. Udoskonalone kluczowe dane:

• Albedo obliczone dynamicznie na podstawie danych satelitarnych z wykorzystaniem temperatury powierzchni Ziemi.

• fAPAR (udział pochłoniętego promieniowania fotosyntetycznie aktywnego) wykorzystywany do oszacowania współczynnika uprawy (Kc).

Model łączy wybrane wskaźniki wegetacji z pomiarami z lokalnych stacji meteorologicznych, analizami glebowymi oraz zaawansowanymi technikami analizy geoprzestrzennej. To zintegrowane podejście pozwala tworzyć modele o wysokiej rozdzielczości przedstawiające mikroklimaty winnic oraz dynamikę wilgotności gleby. 

Produkt Potrzeba nawadniania jest na bieżąco aktualizowany przez cały cykl uprawy i zapewnia wgląd w czasie rzeczywistym w rzeczywiste wskaźniki ewapotranspiracji. Pozwala to na precyzyjne i oparte na danych planowanie nawadniania oraz bezpośrednie dostosowanie ilości dostarczanej wody do potrzeb fizjologicznych winorośli, a także optymalizację zarówno efektywności wykorzystania wody, jak i kondycji winnicy.

• Precyzyjna uprawa winorośli

• Gospodarka wodna

• Potrzeba nawadniania

• Optymalizacja wydajności

Ryzyko chorób

Ryzyko chorób  to system wczesnego ostrzegania, który dostarcza prognoz dotyczących ryzyka wystąpienia głównych chorób winorośli, takich jak mączniak prawdziwy czy botrytis. Dzięki powiązaniu kluczowych czynników klimatycznych z modelami rozwoju chorób system wykorzystuje dane meteorologiczne i analizy geoprzestrzenne do generowania codziennych ocen ryzyka na poziomie poszczególnych pól. Wyróżnia się osiem poziomów, od 0 do 7: poziom 0 oznacza, że w ciągu ostatnich siedmiu dni nie wystąpiły warunki sprzyjające rozwojowi choroby, natomiast poziom 7 oznacza, że warunki te występowały codziennie w tym samym okresie.

Ryzyko chorób zapewnia bieżące aktualizacje w trakcie głównych faz fenologicznych, co umożliwia terminowe wydawanie ostrzeżeń, stosowanie proaktywnych strategii ochrony upraw oraz wspieranie rolnictwa ekologicznego.

• Precyzyjna uprawa winorośli

• Rolnictwo ekologiczne

• Występowanie chorób

• Wczesne ostrzeganie

• Proaktywna ochrona upraw

• Optymalizacja wydajności

Potrzeba nawożenia

Produkt Potrzeba nawożenia jest uruchamiany na żądanie, gdy produkt „Ryzyko chorób” wykryje wysoki poziom ryzyka. Do przeprowadzenia tej analizy potrzebne są obrazy wielospektralne o bardzo wysokiej rozdzielczości (VHR), które pozwalają na bardzo szczegółową ocenę witalności i stanu odżywienia winorośli. Analiza pozwala na sporządzenie mapy zmienności przestrzennej w rozwoju roślin oraz identyfikację obszarów o zróżnicowanych potrzebach w zakresie składników odżywczych. Ułatwia to stosowanie strategii nawożenia o zmiennych dawkach, ukierunkowanych na konkretne obszary, co pozwala zoptymalizować wykorzystanie składników odżywczych i sprzyja zdrowiu roślin.

Produkt Potrzeba nawożenia pozwala na precyzyjne i terminowe zarządzanie składnikami odżywczymi.

• Precyzyjna uprawa winorośli

• Wczesne ostrzeżenie

• Występowanie chorób

• Stan odżywienia

• Rolnictwo ekologiczne

• Monitorowanie pokrywy roślinnej

Prognoza wydajności

Prognoza wydajności dostarcza szacunków dotyczących plonu ziarna na poziomie pola. Modele prognostyczne trenowane są na podstawie rzeczywistych danych dotyczących plonów z poprzednich sezonów rolniczych, a także zmiennych wyjaśniających uzyskanych z danych satelitarnych i danych klimatycznych. W rezultacie otrzymujemy warstwę geoprzestrzenną wzbogaconą o szacunki plonów dla poszczególnych działek, dostępną już na dwa i pół miesiąca przed zbiorami i aktualizowaną co piętnaście dni.

Prognoza wydajności dostarcza praktycznych informacji, które ułatwiają proaktywne podejmowanie decyzji dotyczących przycinania zielonego, planowania zbiorów i oceny jakości plonów, zakupu winogron od dostawców oraz monitorowania wydajności poszczególnych krzewów winorośli, umożliwiając identyfikację tych, które przestały być wydajne lub które należy wykarczować.

• Precyzyjna uprawa winorośli

• Prognoza wydajności

• Zarządzanie przycinaniem zielonym 

• Kontrola jakości zbiorów

• Planowanie zbiorów

Lokalizacja i rodzaj uprawy

Lokalizacja upraw polega na stworzeniu mapy o rozdzielczości dziesięciu metrów, która wyznacza granice obszarów uprawnych i nieuprawnych za pomocą modelu uczenia maszynowego opartego na zmiennych wyjaśniających uzyskanych z danych satelitarnych. Ponadto generowana jest mapa niepewności, która wskazuje poziom pewności wyników klasyfikacji binarnej. Publikacja ta jest wydawana co roku i zawiera przestrzenną analizę statystyczną, którą można dostosować do podziałów administracyjnych lub konkretnych potrzeb użytkownika, aby zapewnić bardziej szczegółowy obraz rozmieszczenia gruntów uprawnych.

Rodzaj uprawy obejmuje mapę o rozdzielczości 10 metrów, na której zaznaczono każdą uprawę prowadzoną na gruntach ornych przy użyciu zautomatyzowanego modelu uczenia maszynowego opartego na zmiennych wyjaśniających pochodzących z danych satelitarnych. In addition, an uncertainty map provides a measure of confidence for the classification results. Wynik jest generowany dla każdego cyklu fenologicznego i obejmuje przestrzenną analizę statystyczną, którą można dostosować do podziałów administracyjnych lub konkretnych potrzeb użytkownika, aby zapewnić bardziej szczegółowy obraz rozmieszczenia poszczególnych rodzajów upraw.

• Finansowanie rolnictwa

• Portfele finansowe sektora rolnego 

• Identyfikowalność w certyfikowanych łańcuchach dostaw

• Planowanie i wsparcie dla sektora rolnego

• Mapa przeznaczenia gruntów rolnych

• Ocena ryzyka

Mapowanie obszarów uprawnych

Mapowanie obszarów uprawnych wyznacza granice poszczególnych działek rolnych za pomocą zautomatyzowanego algorytmu uczenia głębokiego opartego na konwolucyjnej sieci neuronowej (CNN). Na podstawie analizy zdjęć satelitarnych o wysokiej rozdzielczości sieć CNN rozpoznaje subtelne cechy, takie jak kontrasty między granicami, wskaźniki wegetacji oraz różnice w teksturze. Dzięki temu model potrafi rozróżniać sąsiednie pola nawet w przypadku braku widocznych barier fizycznych, takich jak ogrodzenia czy żywopłoty, i osiągać wysoki poziom dokładności na dużą skalę.

Mapowanie obszarów uprawnych zapewnia wytyczenie granic poszczególnych działek rolnych, które następnie zostaną wykorzystane jako dane wejściowe dla produktu „Kondycja pola”.

• Finansowanie rolnictwa

• Portfele finansowe sektora rolnego 

• Identyfikowalność w certyfikowanych łańcuchach dostaw

• Planowanie i wsparcie dla sektora rolnego

• Mapa przeznaczenia gruntów rolnych

• Ocena ryzyka

Płodozmian

Płodozmian  umożliwia ocenę praktyk płodozmianowych na potrzeby finansowania rolnictwa poprzez ich dokładną kwantyfikację w ciągu roku rolnego. Algorytm wykrywania cykli uprawowych identyfikuje wszystkie lokalne wartości szczytowe w szeregu czasowym i dla każdej z nich określa początek oraz koniec sezonu w ramach z góry zdefiniowanego okna wyszukiwania wokół wartości szczytowej. W przypadku wykrycia drugiej kampanii uprawowej w tym samym roku rolniczym system może również sklasyfikować daną uprawę.

Produkt Płodozmian jest generowany corocznie na podstawie danych dotyczących poszczególnych pól i wskazuje liczbę wykrytych cykli wegetacyjnych, a w przypadku braku jednego cyklu – wykrytą uprawę dodatkową. W zależności od potrzeb w zakresie finansowania rolnictwa produkt ten można uzupełnić o analizę statystyczną przestrzenną dla każdego okręgu administracyjnego.

• Finansowanie rolnictwa 

• Planowanie regionalne i polityczne

• Portfele finansowe sektora rolnego

• Identyfikowalność w certyfikowanych łańcuchach dostaw

• Zrównoważone strategie płodozmianu

• Rolnictwo węglowe

Uprawy okrywowe

Produkt Uprawy okrywowe  umożliwia ocenę tej praktyki pod kątem finansowania poprzez dokładną kwantyfikację wzorców uprawy roślin okrywowych w ciągu roku rolnego. Modele uczenia maszynowego trenowane są na poziomie pola dla każdej z głównych upraw w trakcie ich cyklu wegetacyjnego, dlatego sporządzenie mapy powierzchni uprawnej oraz rozpoznanie płodozmianu stanowią obowiązkowe etapy wstępne.

Produkt Uprawy okrywowe, zawierający informacje na poziomie poszczególnych pól, opracowywany jest w każdym roku rolnym i uzupełniany przestrzenną analizą statystyczną dla każdego okręgu administracyjnego, co ma na celu dostosowanie się do konkretnych potrzeb w zakresie finansowania rolnictwa.

• Finansowanie rolnictwa

• Planowanie regionalne i polityczne

• Portfele finansowe sektora rolnego

• Identyfikowalność w certyfikowanych łańcuchach dostaw

• Zrównoważone strategie płodozmianu

• Rolnictwo węglowe

Uprawa roli

Uprawa roli  umożliwia ocenę praktyk uprawowych na potrzeby finansowania rolnictwa poprzez ich identyfikację na podstawie wieloczasowych zdjęć satelitarnych oraz technik uczenia maszynowego. Modele są trenowane na poziomie pola dla każdej z głównych upraw w trakcie ich cyklu wegetacyjnego, dlatego sporządzenie map powierzchni uprawnych oraz identyfikacja płodozmianu i upraw stanowią obowiązkowe etapy wstępne.

Produkt Uprawa roli, zawierający informacje na poziomie pola, sporządzany jest w każdym roku rolnym i uzupełniony o przestrzenną analizę statystyczną dla każdego podziału administracyjnego, w celu dostosowania się do konkretnych potrzeb w zakresie finansowania rolnictwa.

• Finansowanie rolnictwa 

• Planowanie regionalne i polityczne

• Portfele finansowe sektora rolnego

• Identyfikowalność w certyfikowanych łańcuchach dostaw

• Zrównoważone strategie płodozmianu

• Rolnictwo węglowe

Spis upraw drzewnych

Spis upraw drzewnych oferuje wysoce precyzyjne rozwiązanie geoprzestrzenne do zliczania poszczególnych drzew na działkach drzewnych. Rozwiązanie wykorzystuje optyczne zdjęcia satelitarne o bardzo wysokiej rozdzielczości (VHR) lub dane pozyskane za pomocą bezzałogowych statków powietrznych (UAV), w połączeniu z podejściem półautomatycznym i algorytmami uczenia maszynowego. W ten sposób umożliwia przeprowadzenie dokładnych pomiarów liczby drzew oraz wykorzystanie podstawowych wskaźników roślinności.

Spis upraw drzewnych dostarcza praktycznych informacji przydatnych w planowaniu zasobów i optymalizacji działalności, a jednocześnie ułatwia spełnienie wymogów dotyczących zrównoważonego rozwoju oraz norm certyfikacyjnych.

• Inwentaryzacja i mapowanie upraw drzewnych na potrzeby planowania agroleśnego.

• Monitorowanie wzrostu lub spadku areału upraw w czasie.

• Wsparcie planowania przestrzennego i podziału na strefy rolnicze.

• Ocena potencjału produkcyjnego upraw drzewnych.

• Wytyczne dotyczące działań związanych z zarządzaniem uprawami i ich zrównoważonym rozwojem.

• Ocena potencjału sekwestracji dwutlenku węgla przez uprawy.

Kondycja

Kondycja oferuje wysoce precyzyjne rozwiązanie geoprzestrzenne służące do oceny kondycji każdego drzewa w uprawach drzewnych. Dzięki wykorzystaniu zdjęć satelitarnych o bardzo wysokiej rozdzielczości (VHR) lub danych uzyskanych za pomocą bezzałogowych statków powietrznych (UAV), w połączeniu z półautomatycznym podejściem i algorytmami uczenia maszynowego, narzędzie to pozwala zidentyfikować drzewa, których cechy odbiegają od oczekiwanych. W tym celu wykorzystuje pięć jakościowych kategorii oceny wyników, od „bardzo słabej” do „bardzo dobrej”. Ponadto rozwiązanie mierzy powierzchnię korony i porównuje ją ze średnią wartością dla danej działki.

Kondycja umożliwia producentom precyzyjne zarządzanie poprzez konkretne działania oraz dostarcza praktycznych informacji pozwalających zoptymalizować stan zdrowotny upraw drzewiastych, usprawnić alokację zasobów i zwiększyć ogólną wydajność.

• Inwentaryzacja i kartografia upraw drzewnych na potrzeby planowania agroleśnego

• Monitorowanie wzrostu lub spadku areału upraw w czasie

• Wsparcie planowania przestrzennego i podziału na strefy rolnicze

• Ocena potencjału produkcyjnego upraw drzewnych

• Kierunki działań w zakresie zarządzania uprawami i ich zrównoważonego rozwoju

• Ocena potencjału sekwestracji dwutlenku węgla przez uprawy drzewne

Mapowanie upraw komercyjnych

Mapowanie upraw komercyjnych polega na stworzeniu mapy o rozdzielczości dziesięciu metrów, która wyznacza granice kluczowych upraw, takich jak palma oleista, eukaliptus, topola, kawa, kakao czy kauczuk, na zróżnicowanych obszarach rolniczych oraz w mieszanych systemach upraw o złożonych warunkach pokrywy roślinnej. W tym celu wykorzystuje zautomatyzowany model uczenia maszynowego, do którego wprowadzane są zmienne wyjaśniające uzyskane z danych satelitarnych. Mapy upraw stanowią warstwę odniesienia do obliczania wskaźników produkcji, w tym szacunków powierzchni uprawnej, i służą jako podstawa dla dalszych zastosowań, takich jak szacowanie biomasy i plonów.

Mapowanie upraw komercyjnych pozwala zoptymalizować alokację zasobów i sprzyja podejmowaniu decyzji na podstawie danych, co przyczynia się do zrównoważonego gospodarowania glebą i zwiększenia wydajności rolnictwa.

• Gospodarka zasobami agroleśnymi

• Optymalizacja systemów agroleśnych

• Strategie optymalizacji biomasy

• Zrównoważone gospodarowanie gruntami

• Ocena ryzyka i planowanie odporności

• Wsparcie przy podejmowaniu decyzji dotyczących polityki i inwestycji

Biomasa nadziemna

Biomasa nadziemna określa ilość biomasy nadziemnej (AGB) w systemach upraw komercyjnych. Zastosowana metoda łączy wskaźniki uzyskane z danych satelitarnych z danymi meteorologicznymi za pomocą modelu efektywności wykorzystania światła (LUE), który tworzy powiązanie między pochłoniętym promieniowaniem z syntezą biomasy. Metodologia obejmuje opracowanie szeregów czasowych obejmujących okres dziesięciu dni, obliczenie pierwotnej wydajności netto, a następnie oszacowanie biomasy na hektar przy użyciu parametrów dostosowanych do poszczególnych systemów upraw. Dzięki comiesięcznemu lub sezonowemu monitorowaniu zmian w biomasie nadziemnej produkt ten umożliwia precyzyjną analizę wzorców wzrostu zarówno na poziomie całego lasu, jak i poszczególnych podlasów. 

Produkt Biomasa nadziemna jest skierowany do podmiotów zajmujących się rolnictwem i leśnictwem i dostarcza im informacji na temat wzrostu i rozwoju plantacji, które mogą okazać się bardzo przydatne przy podejmowaniu decyzji, w ramach inicjatyw związanych z rozliczaniem emisji dwutlenku węgla oraz programów zrównoważonego rozwoju.

• Gospodarka zasobami agroleśnymi

• Strategie optymalizacji biomasy

• Prognozowanie wydajności i planowanie zbiorów

• Rachunkowość emisji dwutlenku węgla i sporządzanie sprawozdań dotyczących klimatu

• Ocena ryzyka i planowanie odporności

• Wsparcie przy podejmowaniu decyzji dotyczących polityki i inwestycji

Oszacowanie wydajności

Oszacowanie wydajności  łączy mapowanie systemów upraw komercyjnych z oceną biomasy nadziemnej w celu modelowania plonów. Skumulowaną wydajność suchej masy w całym sezonie przekształca się na plon przy użyciu lokalnie skalibrowanych wskaźników zbiorów, tak aby odzwierciedlały one specyficzne cechy analizowanej uprawy komercyjnej. Szacowanie wydajności, wyrażane zazwyczaj w tonach na hektar, przeprowadza się zazwyczaj po osiągnięciu szczytu sezonu (POS) i przed jego zakończeniem (EOS).

Oszacowanie wydajności zmniejsza niepewność operacyjną, wzmacnia odporność systemów rolno-leśnych i zwiększa rentowność.

• Gospodarka zasobami agroleśnymi
• Prognozowanie wydajności i planowanie zbiorów
• Ocena ryzyka i planowanie odporności
• Zrównoważone gospodarowanie gruntami
• Wsparcie w podejmowaniu decyzji dotyczących polityki i inwestycji 

Wskaźniki ewapotranspiracji

Produkt Wskaźniki ewapotranspiracji określa potencjalną ewapotranspirację uprawy (ETo) za pomocą udoskonalonej wersji równania Penmana-Monteitha, uwzględniającej zarówno parametry fizyczne, jak i te związane z roślinnością. Udoskonalone kluczowe dane:

• Albedo obliczone dynamicznie na podstawie danych satelitarnych z wykorzystaniem temperatury powierzchni Ziemi.

• fAPAR (udział pochłoniętego promieniowania fotosyntetycznie aktywnego) wykorzystywany do oszacowania współczynnika uprawy (Kc).

Model łączy wybrane wskaźniki wegetacji z danymi klimatycznymi o zasięgu globalnym. Wskaźniki ewapotranspiracji są monitorowane codziennie, co dziesięć dni, co miesiąc lub co rok i porównywane ze średnimi historycznymi w celu wykrycia anomalii wskazujących na warunki stresowe lub sprzyjające.

Wskaźniki ewapotranspiracji stanowią kluczowe narzędzie dla producentów, ponieważ pozwalają im przewidywać niedobory paszy, dostosowywać harmonogramy wypasu oraz planować dokarmianie, co zmniejsza ryzyko operacyjne i poprawia efektywność wykorzystania zasobów. W szerszej perspektywie zagregowane analizy na poziomie departamentów dostarczają spółdzielniom i decydentom politycznym przydatnych danych, które pozwalają opracowywać działania zapobiegawcze, łagodzić skutki suszy oraz chronić łańcuchy dostaw w sektorze hodowlanym.

• Mapowanie zasobów i wydajności

• Monitorowanie mobilności i dystrybucji

• Gospodarka zasobami wodnymi

• Zarządzanie ryzykiem klimatycznym i suszą

• Identyfikacja konfliktów związanych z pastwiskami

• Wsparcie przy podejmowaniu decyzji

Sucha biomasa nadziemna

Sucha biomasa nadziemna pozwala na oszacowanie ilości biomasy na pastwiskach. Zastosowana metoda łączy wskaźniki uzyskane z danych satelitarnych z danymi meteorologicznymi za pomocą modelu efektywności wykorzystania światła (LUE), który tworzy powiązanie między pochłoniętym promieniowaniem z syntezą biomasy. Metodologia obejmuje opracowanie dziesięcioletnich szeregów czasowych, obliczenie pierwotnej wydajności netto oraz późniejsze oszacowanie biomasy na hektar przy użyciu parametrów skalibrowanych na podstawie pomiarów terenowych.

Produkt Sucha biomasa nadziemna jest skierowany do producentów i dostarcza praktycznych informacji służących do analizy zmienności oraz ułatwiających podejmowanie decyzji na dużych obszarach rolniczych. Ponadto umożliwia dokładne monitorowanie wydajności pastwisk zarówno na poziomie gospodarstwa, jak i na poziomie terytorialnym.

• Mapowanie zasobów i wydajności

• Monitorowanie mobilności i dystrybucji

• Produkcja biomasy

• Planowanie zbiorów

• Wsparcie przy podejmowaniu decyzji

Dynamika sezonowa

Dynamika sezonowa przedstawia tempo wzrostu systemów pastwiskowych na podstawie wyczerpującej analizy fenometrycznej szeregów czasowych suchej biomasy nadziemnej. Produkt identyfikuje główne etapy sezonowe: początek sezonu (SOS), szczyt sezonu (POS) oraz koniec sezonu (EOS), co pozwala na monitorowanie cykli wzrostu poprzez pomiar wskaźnika zazielenienia (ROI) oraz wskaźnika starzenia się (ROD). Oba wskaźniki pozwalają producentom przewidywać szczytowe wartości biomasy, analizować trendy w zakresie wydajności oraz szacować dostępność paszy.

Dynamika sezonowa umożliwia precyzyjne śledzenie wzorców wzrostu w celu planowania wypasu i zarządzania dostępnością paszy.

• Mapowanie zasobów i wydajności

• Monitorowanie mobilności i dystrybucji

• Produkcja biomasy

• Planowanie zbiorów

• Wsparcie przy podejmowaniu decyzji

Stan pastwisk

Stan pastwisk  zapewnia szczegółową ocenę stanu pastwisk poprzez ilościowe określenie zmienności suchej biomasy nadziemnej w odniesieniu do najbliższych, odpowiadających im łąk. Produkt generuje mapy przestrzenne szeregów czasowych i klasyfikuje zmienność w pięciu kategoriach, wskazując obszary o najniższej wydajności biomasy. Ułatwia to stosowanie konkretnych środków, takich jak wypas rotacyjny czy dokarmianie.

Stan pastwisk zaprojektowano w celu optymalizacji procesu podejmowania decyzji poprzez dostarczanie aktualnych, dokładnych i przydatnych informacji na potrzeby zarządzania operacyjnego.

• Mapowanie zasobów i wydajności

• Monitorowanie mobilności i dystrybucji

• Produkcja biomasy

• Planowanie zbiorów

• Wsparcie przy podejmowaniu decyzji

Biomasa do modelowania zawartości węgla organicznego w glebie (COS): rolnictwo

Biomasa nadziemna (AGB) w postaci resztek pożniwnych (łodygi, liście, łupiny) stanowi główne źródło świeżej materii organicznej, która wraca do gleby. Ilość AGB ma bezpośredni wpływ na ilość węgla dostępnego do wbudowania w system glebowy. Modele takie jak Century, DAYCENT czy RothC wyraźnie wymagają danych dotyczących ilości odpadów. Niedocenianie wkładu AGB może sprawić, że modele będą przewidywać nadmierny spadek wskaźnika COS. Z drugiej strony, ich zawyżona ocena może maskować rzeczywiste ryzyko degradacji. Dlatego też dokładne obliczenie wartości AGB ma zasadnicze znaczenie dla ustalenia realistycznego bilansu masy węgla.

Biomasa do modelowania węgla organicznego w glebie (COS) wymaga nie tylko szczegółowych i precyzyjnych map biomasy nadziemnej (AGB), ale także analiz wieloczasowych obejmujących kilka lat. W tym celu konieczne jest wcześniejsze przeprowadzenie dokładnej analizy agronomicznej, obejmującej sporządzenie map rodzajów upraw, określenie systemów płodozmianu oraz identyfikację upraw okrywowych. Takie podejście ma zasadnicze znaczenie dla rozwoju precyzyjnego rolnictwa węglowego, weryfikacji protokołów rolniczych dostosowanych do warunków klimatycznych oraz tworzenia wiarygodnych prognoz dotyczących zrównoważonego stanu gleby.

• Rynki i weryfikacja kredytów węglowych

• Ocena krajowych planów działania (NDC)

• Monitorowanie neutralności w procesie degradacji gleby (LDN)

• Ocena ryzyka erozji

• Prognoza stanu gleby

Biomasa do modelowania zawartości węgla organicznego w glebie (COS): agroleśnictwo

Biomasa nadziemna (AGB) w postaci resztek pożniwnych (łodygi, liście, łupiny) stanowi główne źródło świeżej materii organicznej, która wraca do gleby. Ilość AGB ma bezpośredni wpływ na ilość węgla dostępnego do wbudowania w system glebowy. Modele takie jak Century, DAYCENT czy RothC wyraźnie wymagają danych dotyczących ilości odpadów. Niedocenianie wkładu AGB może sprawić, że modele będą przewidywać nadmierny spadek wskaźnika COS. Z drugiej strony, ich zawyżona ocena może maskować rzeczywiste ryzyko degradacji. Dlatego też dokładne obliczenie wartości AGB ma zasadnicze znaczenie dla ustalenia realistycznego bilansu masy węgla.

Biomasa do modelowania węgla organicznego w glebie (COS) w systemach rolno-leśnych wymaga czegoś więcej niż tylko punktowych map biomasy: konieczna jest długoterminowa, wieloczasowa analiza ze względu na wzrost gatunków drzewiastych oraz znaczenie określonych działań, takich jak sadzenie, przycinanie, cykle przerzedzania lub wycinka w celu utworzenia miejsca dla nowych nasadzeń.

• Rynki i weryfikacja kredytów węglowych

• Ocena krajowych planów działania (NDC)

• Monitorowanie neutralności w procesie degradacji gleby (LDN)

• Ocena ryzyka erozji

• Prognoza stanu gleby

Biomasa do modelowania zawartości węgla organicznego w glebie (COS): rolnictwo i wypas

Biomasa nadziemna (AGB), w postaci resztek roślinnych z pastwisk (łodygi, liście, łupiny), stanowi główne źródło świeżej materii organicznej, która jest ponownie wprowadzana do gleby. Ilość AGB ma bezpośredni wpływ na ilość węgla dostępnego do wbudowania w system glebowy. Modele takie jak Century, DAYCENT czy RothC wyraźnie wymagają danych dotyczących ilości odpadów. Niedocenianie wkładu AGB może sprawić, że modele będą przewidywać nadmierny spadek wskaźnika COS. Z drugiej strony, ich zawyżona ocena może maskować rzeczywiste ryzyko degradacji. Dlatego też dokładne obliczenie wartości AGB ma zasadnicze znaczenie dla ustalenia realistycznego bilansu masy węgla.

Biomasa do modelowania zawartości węgla organicznego w glebie (COS) na terenach pastwiskowych wymaga precyzyjnych map biomasy nadziemnej (AGB) w połączeniu z analizami wieloczasowymi obejmującymi kilka lat. Pozwala to uwzględnić sezonowe cykle wzrostu oraz międzyroczną zmienność produkcji paszy. Zmiany wydajności są ściśle powiązane ze zmiennością klimatyczną i nawożeniem.

• Rynki i weryfikacja kredytów węglowych

• Ocena krajowych planów działania (NDC)

• Monitorowanie neutralności w procesie degradacji gleby (LDN)

• Ocena ryzyka erozji

• Prognoza stanu gleby

Górna warstwa gleby: materia organiczna gleby

Materia organiczna gleby określa ilościowo zmiany zachodzące na gruntach uprawnych w bezpośrednim wyniku praktyk rolniczych na głębokości dziesięciu centymetrów. Analiza szeregów czasowych łączy dane satelitarne z lokalnymi danymi dotyczącymi zawartości materii organicznej w glebie. Podejście to pozwala uzyskać bardzo szczegółowe mapy o wysokiej rozdzielczości przestrzennej przedstawiające zawartość materii organicznej oraz obliczyć straty w odniesieniu do scenariusza referencyjnego. Metodologię tę można zastosować do każdego rodzaju uprawy, a po sporządzeniu wstępnej mapy zawartości materii organicznej pozwala ona modelować jej zmiany w oparciu o podejście trzeciego poziomu, wykorzystujące procesy glebowe. Model ten uwzględnia początkowe wartości zawartości materii organicznej, mapy rodzajów upraw oraz praktyki rolnicze. W rezultacie otrzymujemy precyzyjny pomiar zawartości materii organicznej w glebie, który może służyć jako wskazówka do zrównoważonego gospodarowania glebą oraz do innych zastosowań.

• Wytyczne dotyczące zrównoważonego gospodarowania gruntami

• Wykrywanie zagrożeń związanych z degradacją gleby i pustynnieniem

• Ocena działań renaturyzacyjnych na terenach zdegradowanych

• Wsparcie dla krajowych i regionalnych programów dotyczących zdrowia gleby

• Projektowanie działań w zakresie rolnictwa węglowego i rolnictwa regeneracyjnego

• Wsparcie analizy różnorodności biologicznej i usług ekosystemowych

Górna warstwa gleby: zawartość i odmiany SOC

Zawartość i warianty COS  to rozwiązanie oparte na danych z obserwacji Ziemi, które pozwala oszacować i monitorować poziomy węgla organicznego w glebie (COS) oraz ich zmiany w czasie na obszarach rolniczych. Produkt zapewnia dokładne oszacowania udziału COS i umożliwia wykrywanie zmian na dużą skalę. Dzięki połączeniu danych uzyskanych w wyniku obserwacji Ziemi z praktykami agronomicznymi, takimi jak stosowanie upraw okrywowych i gospodarka odpadami, możliwe jest opracowywanie i wdrażanie skutecznych strategii sekwestracji dwutlenku węgla. Szerokie możliwości monitorowania pozwalają na wdrażanie systemów płatności opartych na wynikach i stanowią podstawę dla cyfrowych systemów pomiaru, raportowania i weryfikacji (MRV), które mają zasadnicze znaczenie dla rynków uprawnień do emisji.

• Ograniczanie skutków zmian klimatu

• Wsparcie inwentaryzacji gazów cieplarnianych oraz systemów handlu uprawnieniami do emisji

• Wytyczne dotyczące zrównoważonego gospodarowania gruntami

• Wykrywanie zagrożeń związanych z degradacją gleby i pustynnieniem

• Ocena działań renaturyzacyjnych na terenach zdegradowanych

• Wsparcie dla krajowych i regionalnych programów dotyczących zdrowia gleby

• Projektowanie działań w zakresie rolnictwa węglowego i rolnictwa regeneracyjnego

• Ocena wpływu zmian w użytkowaniu gruntów na zasoby węgla w glebie

• Wsparcie analizy różnorodności biologicznej i usług ekosystemowych

Wykrywanie zaniku pokrywy roślinnej

Produkt Wykrywanie wylesiania  monitoruje działania mające wpływ na zasoby węgla za pomocą zdjęć satelitarnych o wysokiej rozdzielczości i porównuje te dane z zapisami z wizyt terenowych, dostarczając w ten sposób dokładnych informacji na temat przypadków wylesiania.

Włączenie analizy szeregów czasowych do algorytmów uczenia maszynowego pozwala na precyzyjne wykrywanie zmian w użytkowaniu gruntów. Następnie wyniki są porównywane z danymi z badań terenowych w celu zwiększenia ich dokładności. Produkt ułatwia przestrzeganie norm zrównoważonego rozwoju oraz ram rachunkowości emisji dwutlenku węgla, a ponadto stanowi obowiązkowy etap wstępny w procesie kwantyfikacji strat dwutlenku węgla związanych z wycinką drzew.

• Zasoby węgla w systemach rolno-leśnych

• Wspieranie rozwoju i integralności rynków uprawnień do emisji

• Pomiar, raportowanie i weryfikacja (MRV) na rynkach emisji dwutlenku węgla

• Oszacowanie sekwestracji dwutlenku węgla

• Mapowanie i ocena potencjału rezerw węgla

• Oszacowanie gęstości węgla

• Wsparcie w zakresie kształtowania polityki i zarządzania

Wpływ wylesiania na zasoby węgla

Wpływ wylesiania na zasoby węgla zapewnia precyzyjną kwantyfikację rocznych i całkowitych zasobów węgla w obszarach leśnych, co pozwala ocenić wpływ wylesiania na dynamikę obiegu węgla.

Dzięki zdjęciom satelitarnym o wysokiej rozdzielczości, zaawansowanym technikom teledetekcji oraz modelom uczenia maszynowego produkt ten zapewnia precyzyjne i skalowalne pomiary biomasy oraz przepływów węgla w czasie. Śledząc zmiany w zasobach węgla, organizacje mogą oceniać ryzyko wylesiania, wspierać systemy rozliczania emisji dwutlenku węgla oraz realizować politykę zrównoważonego rozwoju i łagodzenia skutków zmian klimatu. Produkt dostarcza decydentom praktycznych informacji przydatnych w planowaniu działań na rzecz ochrony środowiska, weryfikacji kredytów węglowych oraz strategicznym zarządzaniu użytkowaniem gruntów, zapewniając przejrzystość i odpowiedzialność w zarządzaniu zasobami leśnymi.

• Zasoby węgla w systemach rolno-leśnych

• Pomiar, raportowanie i weryfikacja (MRV) na rynkach emisji dwutlenku węgla

• Oszacowanie sekwestracji dwutlenku węgla

• Wspieranie rozwoju i integralności rynków uprawnień do emisji

• Mapowanie i ocena potencjału rezerw węgla

• Oszacowanie gęstości węgla

• Wsparcie w zakresie kształtowania polityki i zarządzania