Rosnąca liczba ludności na Ziemi to jeden z największych problemów dzisiejszego świata, który ciągnie za sobą wiele negatywnych aspektów. Jednym z nich jest nieustannie wzrastające zapotrzebowanie na żywność. Kluczem do jego rozwiązania może być modernizacja rolnictwa oraz jakości upraw. Firmy KP Labs oraz QZ Solutions, połączyły swoje siły dla stworzenia technologii opartej na wykorzystaniu sztucznej inteligencji do zdalnego szacowania parametrów gleby za pomocą zdjęć satelitarnych. Wdrożona innowacja umożliwi redukcję czasu oczekiwania na wyniki z 3 tygodni do 4 dni.
Według badań FAO (ang. Food and Agriculture Organization) do 2050 roku produkcja rolna będzie musiała wzrosnąć aż o 70%, aby zapewnić wystarczającą ilość żywności dla stale rosnącej liczby ludności. Jest to zależne w głównej mierze od parametrów gleby1 i odpowiedniej strategii nawożenia upraw. Aby umożliwić odpowiednią dynamikę rozwoju potrzebne są narzędzia, które zapewnią właściwe zarządzanie i zwiększenie ilości plonów. Narzędzia te powinny także zapewnić skuteczne przetwarzanie otrzymanych informacji, z wyszczególnieniem tylko tych najbardziej istotnych. Odpowiedzią na to jest rolnictwo precyzyjne, czyli system zarządzania gospodarstwem oparty na najnowszej technologii. Staje się ono coraz bardziej popularnym rozwiązaniem, ponieważ dzięki możliwości automatyzacji procesów planowania i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym, pozwala na zwiększenie wydajności upraw oraz optymalizację rentowności gospodarstwa rolnego.
Dla usprawnienia tego procesu firmy KP Labs oraz QZ Solutions połączyły siły w celu zaprojektowania unikatowej technologii wspierającej rolnictwo precyzyjne. Opracowana innowacja, polegająca na analizie składu gleby za pomocą zdjęć hiperspektralnych oraz algorytmów sztucznej inteligencji, ma ostatecznie umożliwić zdalny odczyt składu gleby. Zastosowanie takiej technologii nie tylko usprawni pozyskiwanie informacji, ale również wpłynie pozytywnie na nasze zdrowie i środowisko, ponieważ zminimalizuje ilość użytych nawozów rolniczych.
“Dla podkreślenia znaczenia, jakie odkrycie naszych firm może wnieść w dalsze dzieje rolnictwa postanowiliśmy nazwać nasz projekt Genesis – czyli początek. Ma on stanowić punkt zwrotny w tradycyjnym podejściu do planowania upraw i stać się narzędziem, które w przyszłości zrewolucjonizuje tę gałąź gospodarki” – mówi Zbigniew Kawalec, dyrektor generalny QZ Solutions.
Zlecony przez Europejską Agencję Kosmiczną (ESA) projekt polega na przeprowadzeniu programu pilotażowego dotyczącego analizy gleby z wykorzystaniem danych hiperspektralnych. Rozdzielczość jaką uzyskuje się z próbek w przypadku danych z satelity (~30m/piksel) i danych lotniczych (~2m/piksel), pozwala na pozyskanie szczegółowych informacji, które są niezbędne do dalszej interpretacji. Tradycyjne podejście do monitorowania parametrów gleby jest całkowicie zależne od człowieka, ponieważ próbki gleby muszą być zbierane, mieszane i wysyłane do analizy, co zajmuje wiele czasu i jest bardzo pracochłonne.
Pomysł wykorzystania obrazowania hiperspektralnego wspartego sztucznymi sieciami neuronowymi pozwoli na porównanie zebranego na miejscu materiału – metodą tradycyjną – z tym pozyskanym i przetworzonym zdalnie. Jeśli okaże się, że za sprawą wykorzystanej technologii, możliwe jest mapowanie parametrów takich, jak zawartość potasu, magnezu, fosforu czy poziomu pH w glebie, uruchomiony zostanie kolejny etap projektu. Będzie on odbywał się w przestrzeni kosmicznej, gdzie przetwarzanie danych nastąpi bezpośrednio na orbicie. Cały proces wykrywania parametrów gleby zostanie zautomatyzowany za sprawą algorytmów obecnych na pokładzie satelity Intuition-1, dzięki czemu użytkownik końcowy otrzyma gotowe, kompletne już informacje.
“Idea projektu opiera się na wykorzystaniu do tego celu naszego satelity Intuition-1. Plany są bardzo ambitne i w pierwszej kolejności, pilotażowo „na Ziemi”, chcemy sprawdzić, czy w ogóle możliwe jest zdalne wykrywanie parametrów gleby przy użyciu technik uczenia maszynowego zastosowanych do analizy danych hiperspektralnych. Jeśli to się powiedzie, planujemy przenieść nasze rozwiązanie właśnie na pokład Intuition-1, udowadniając tym samym, że parametry gleby mogą być wykrywane zdanie “z kosmosu”. Genesis nie tylko przyczyni się do rozwoju rolnictwa, ale również udowodni, że uczenie maszynowe może dostarczyć kluczowych informacji z surowych danych hiperspektralnych w wyspecjalizowanych aplikacjach – stanowiąc wielki krok w przyszłość rolnictwa.” mówi Michał Zachara, dyrektor operacyjny KP Labs.
Wykorzystanie obrazowania hiperspektralnego jest kluczem do zdalnej analizy jakości gleby i jej składu. Polega ono na zebraniu i przetworzeniu informacji (w widmie fal elektromagnetycznych), których nasze oko nie jest w stanie zarejestrować. Potrafi to natomiast zrobić kamera hiperspektalna. Dzięki wykorzystaniu kilkuset różnych spektrów, algorytmy sztucznej inteligencji są w stanie oszacować ilość poszczególnych makroelementów w glebie. Objętość danych hiperspektralnych sprawia jednak, że ich akwizycja i transfer na Ziemię są bardzo kosztowne i czasochłonne, co związane jest z ograniczeniami transmisji danych. Dlatego na pokładzie planowanego do umieszczenia na orbicie przez KP Labs satelity Intuition-1, na przełomie 2022/2023 poza kamerą hiperspektralną, zaimplementowane zostaną wcześniej wspomniane algorytmy oraz jednostka przetwarzania danych Leopard. Są one najistotniejszymi elementami umożliwiającymi pozyskiwanie i selekcję danych w taki sposób, aby uchwycone i przesłane na Ziemię zostały tylko te informacje, które są kluczowe dla odbiorcy końcowego. Obecnie na rynku funkcjonują już systemy teledetekcji satelitarnej, których zdjęcia mogą być wykorzystywane w analizach rolniczych. Wyjątkowość satelity Intuition-1 polega na redukcji objętości zdjęć oraz automatycznej selekcji obiektów na pokładzie satelity, dzięki czemu skracany jest czas i zmniejszany koszt przesyłu danych na Ziemię.
