Aj keď sú v poľnohospodárstve metódy diaľkového snímania používané už dlhšiu dobu, v porovnaní s ostatnými oblasťami agronómie ide o relatívne nové postupy. Významnú úlohu zohráva tzv. diaľkový prieskum v lokálne cielenom hospodárení, častejšie označovanom ako precízne poľnohospodárstvo. Sú pritom využívané pokročilé postupy mapovania pozemkov za pomoci geoinformačných technológií pre optimalizáciu hospodárenia na poľnohospodárskej pôde.
Metódy družicového snímania
Metódy digitálneho získavania dát diaľkového prieskumu Zeme (DPZ) predstavujú najčastejšie bezpilotné, letecké a družicové snímkovanie. Voľba spôsobu monitoringu je závislá od požiadaviek na priestorové rozlíšenie, na rýchlosť vykonania prieskumu a na výšku nákladov. V ostatnom čase stále viac narastajú požiadavky na družicové snímkovanie. Súvisí to nielen s pokrokom vo vývoji senzorov a schopnosťou detailne zachytiť zmeny vo vegetácii, ale aj s frekvenciou snímkovania a s bezplatnou dostupnosťou multispektrálnych dát družicových systémov. Družicové snímky zachytávajú rozsiahle územie v krátkom časovom intervale, so súčasnou vysokou periodicitou v rádoch dní. Snímky sú vytvorené družicou pri jej pohybe na orbitálnej dráhe vo vzdialenosti 700 – 800 km od Zeme, so súčasným nepretržitým snímkovaním zemského povrchu senzorovým zariadením. Takto získané obrazové dáta sú následne spracované do štvorcových dlaždíc a ponúkané užívateľovi (obr. 1).
Členenie jednotlivých scén Sentinel-2 na území Českej a Slovenskej republiky. Každá dlaždica má kódové označenie a zaberá plochu 100 x 100 km.
Vďaka svojim vlastnostiam a bezplatnej dostupnosti je jedným z najčastejšie využívaných zdrojov družicových multispektrálnych dát pre precízne poľnohospodárstvo (program Landsat (NASA/USGS, USA) a dát z družice Sentinel-2 z programu Copernicus Európskej kozmickej agentúry (ESA). Landsat poskytuje dáta s priestorovým rozlíšením až 30 m/pixel a intervalom zachytenia rovnakého miesta 16 dní. Vďaka vysokému prekrytiu snímok ide ale pre rad lokalít o 8-dňový interval (obr. 2). Keďže prvá družica Landsat bola vypustená v r. 1972, je tak k dispozícii bohatý časový rad takýchto dát. V súčasnosti je v prevádzke Landsat 8 a na vypustenie sa pripravuje Landsat 9.
Dynamika priebehu vývoja porastu pšenice ozimnej na pozemku s výmerou 70 ha, zachytená NDVI snímkami z družice Landsat 8 v priebehu vegetačného obdobia 2014. Oranžovou farbou sú znázornené nízke hodnoty NDVI, tmavomodrou, naopak, vysoké.
Európsky systém družíc Sentinel 2 A/B zaznamenáva multispektrálne obrazové dáta v 13 pásmach s priestorovým rozlíšením až 10 m/pixel. Konfigurácie spektrálnych pásiem umožňuje výpočet vegetačných indexov v oblasti red-edge. Družica Sentinel 2A bola vypustená v roku 2015, v marci 2017 bola doplnená o druhú družicu Sentinel 2B. V tandeme poskytujú snímky s periodicitou 5 dní (3 – 4 dni pre našu zemepisnú šírku).
Dostupnosť Sentinel-2 scén pre pozemok s pšenicou ozimnou (Pelhřimov) v priebehu roku 2018, reprezentovaná vykreslením hodnôt NDVI na časovej osi. Vysoké hodnoty ukazujú bezoblačné snímky, zatiaľ čo prepady krivky indikujú snímky s oblačnosťou. I napriek ich vysokej početnosti je možné bez problémov zostaviť krivku vývoja porastu v priebehu vegetačného obdobia.
Je potrebné ale dodať, že využiteľnosť družicových snímok všeobecne znižuje výskyt oblačnosti v snímanej scéne, ktorá môže byť kritická pri plánovaní pestovateľských operácií. Aj keď je známy presný čas preletu družice nad záujmovým územím, s ohľadom na možný výskyt oblačnosti nie je možné garantovať použiteľnosť každej snímky. Pokročilé postupy spracovania multispektrálnych dát ale vedia rozoznať výskyt riedkej alebo hustej oblačnosti, či dokonca tiene mrakov a ďalšie nežiadúce atmosférické javy. Vyššia periodicita preletov družice nad daným územím dáva predpoklad nájdenia dostatočných bezoblačných scén pre vyhodnotenie dynamiky rastu rastlín, vykonávanie časových analýz snímok a identifikáciu manažmentu zón.
Identifikácia produkčných zón z družicových dát
Okrem aktuálneho hodnotenia stavu porastov plodín je tiež možné využiť družicové multispektrálne dáta pre stanovenie dlhodobých trendov nevyrovnanosti pozemkov, tzv. produkčné zóny či mapy úrodového potenciálu. Ide o postup, ktorý nahrádza použitie úrodových záznamov zo zberu zberovou technikou v prípade ich absencie. Na rozdiel od úrodových záznamov, multispektrálne snímky neprinášajú informáciu o dosiahnutej úrode, ale identifikujú rozdiely v rozložení relatívnej úrody na základe hodnotenia stavu vegetácie spektrálnym meraním – vegetačnými indexami. Stanovenie vychádza z analýzy viacročného radu (min. 5 až 10 rokov) vegetačných indexov vypočítaných z multispektrálnych družicových scén z druhej polovice vegetačného obdobia s vyfiltrovanou oblačnosťou a ďalších nežiaducich javov.
Príklad mapy produkčných zón (úrodového potenciálu) z družicových dát členených po 5 % (pozemky spoločnosti ROSTĚNICE a. s., Vyškov).
Cieľom je vyhodnotiť heterogenitu pozemkov za sledované obdobie a identifikovať nadpriemerne či podpriemerne úrodné plochy, vrátane percentuálneho vyhodnotenia rozdielu voči priemernej hodnote dosiahnutej úrody plodiny. Takto spracované úrodové zóny môžu byť významným zdrojom pre popis plošnej variability pozemkov v precíznom poľnohospodárstve a ako už bolo povedané v úvodnej kapitole, slúžia ako podklad pre diferenciáciu pestovateľských zásahov. Znázorňujú aj ekonomickú efektivitu pestovania, kalkuláciu bilancie živín podľa úrovne odberu živín odvezenou produkciou v jednotlivých častiach pozemkov, či úpravu užívania pozemkov úpravou hraníc podľa produkčných zón.
Ako je možné využívať družicové dáta
Ako už bolo povedané, dáta z družíc Landsat a Sentinel sú poskytované bezplatne a je možné ich ľubovoľne stiahnuť, väčšinou iba po jednoduchej registrácii užívateľa. V prípade Landsat ide o primárne dátové úložisko USGS EarthExplorer (https://earthexplorer.usgs.gov/), dáta Sentinel je možné získať z ESA Copernicus Open Access Hub (https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home).
Niektoré krajiny prevádzkujú vlastné archívy dát pre svoje územie, napr. Ministerstvo dopravy ČR spolu s CESNET spustili Collaborative Ground Segment pre sťahovanie dát Sentinel z ČR a blízkeho okolia (https://dhr1.cesnet.cz/#/home). Veľké dátové úložisko tiež prevádzkuje Amazon v rámci služby AWS alebo Google v dátovom hube Google Earth Engine.
Bežný užívateľ ale nepotrebuje sťahovať družicové snímky s veľkými objemami dát, úplne mu postačia služby, ktoré zobrazujú formou webovej aplikácie snímky zvoleného územia online. Tých je na internete celý rad, napr. EO browser (https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser), Land Viewer (https://eos.com/landviewer), EOS Crop monitoring (https://eos.com/crop-monitoring) alebo OneSoil (https://app.onesoil.ai).
Väčšina týchto aplikácií má bezplatný režim, ktorý bohato postačuje na pozeranie družicových scén pre zhodnotenie situácie na pozemkoch, pre výpočet vegetačných indexov, časové porovnávanie, vrátanie napr. nahratia hraníc pozemkov, či upozorňovanie emailom na nové snímky. Pre skúsenejších užívateľov je možné odporučiť výpočtovú platformu Google Earth Engine Code Editor (https://code.earthengine.google.com/), ktorá formou jednoduchých skriptov umožňuje vykonávať nad družicovými dátami pokročilé výpočty, vrátane zónovania pozemkov a následný export dát do GIS (napr. voľne ponúkaný QGIS: www.qgis.org). Pre zjednodušenú a automatizovanú prípravu aplikačných máp je ale už potrebné využiť komerčné produkty, ponúkané priamo pre poľnohospodárskych užívateľov.
Záver
Dostupnosť bezplatne poskytovaných družicových dát s vysokým priestorovým rozlíšením až 10 m na pixel (družica Sentinel) dáva v súčasnej dobe doposiaľ nevídané možnosti mapovania nevyrovnanosti pozemkov a sledovania vývoja porastov s niekoľkodennou početnosťou. To je základným predpokladom pre jednoduché zavádzanie technológií precízneho poľnohospodárstva a postupov variabilne vykonávaných pestovateľských zásahov. Ide najmä o oblasť výživy rastlín, kedy sú metódy diaľkového prieskumu využité pre celoplošnú diagnostiku výživného stavu rastlín, či množstvo nadzemnej biomasy, namiesto tradične vykonávaných odberov rastlín pre laboratórne rozbory. Ďalej tiež v oblasti ochrany rastlín pre plánovanie variabilnej aplikácie regulátorov rastu rastlín, desikácie či fungicídnych prostriedkov. Súčasne je možné z dlhodobého časového radu družicových snímok zostaviť mapy produkčných zón, ktoré zodpovedajú rozloženiu úrodových hladín na pozemkoch. Tie potom slúžia pre spresnenie bilancie živín, pre návrh variabilnej sejby, či zmenu hospodárenia na pozemkoch. Nemenej významné je tiež celoplošné sledovanie vývoja porastov, ako náhrada agrobiologickej kontroly, lokalizácia prípadného poškodenia rastlín na pozemkoch, úroveň zapojenia porastu či dozrievania rastlín, ktoré je v teréne pre agronóma na väčšom území obťažne vykonateľné. Uvedené možnosti uplatnenia diaľkového prieskumu predstavujú zvýšenie efektivity pri pestovaní rastlín a zníženie náročnosti agronomickej praxe.
Príspevok bol spracovaný za podpory výskumných projektov TA ČR TH02030133, TH04010494 a SS01020309.
Autori: Vojtěch Lukas, Lubomír Neudert, Jan Křen, Petr Širůček, Jakub Elbl, Ústav agrosystémů a bioklimatologie, Mendelova univerzita v Brne
Preložil: P. Zubal
