TERRA COVER
แพลตฟอร์มวิเคราะห์ความต้องการชลประทานและความชื้นในดินด้วยดาวเทียมบวกแมชชีนเลิร์นนิง
TERRA COVER ใช้ภาพถ่ายดาวเทียมบวกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงประเมินสถานะความชื้นในดินและความต้องการชลประทานของพืชในพื้นที่เกษตร ตรรกะของมันคือ แทนที่จะปักเซนเซอร์เต็มไร่ (แพง เสียง่าย และแทนได้แค่จุดเดียว) สู้ใช้แถบมัลติสเปกตรัมและอินฟราเรดความร้อนของดาวเทียมย้อนกลับสถานะความชื้นของทั้งไร่ แล้วผสานข้อมูลอากาศคำนวณว่า ไม่กี่วันนี้ควรรดน้ำเท่าไร
คุณสมบัติและสถานการณ์การใช้งาน
ความสามารถหลักได้แก่การย้อนกลับความชื้นในดิน การประเมินความต้องการน้ำของพืช คำแนะนำตารางการชลประทาน และแผนที่ความต่างภายในแปลง แผนที่ความต่างใช้งานได้จริงเป็นพิเศษ เพราะความสามารถกักเก็บน้ำของแต่ละส่วนในไร่เดียวกันมักต่างกันมาก การรดน้ำเท่ากันทั้งไร่เท่ากับทั้งเปลืองน้ำและทำให้บางส่วนขาดน้ำ การรดแบบแบ่งโซนคือจุดที่เกษตรแม่นยำประหยัดเงินได้จริง
เหมาะกับฟาร์มขนาดกลางถึงใหญ่ ผู้จำหน่ายอุปกรณ์ชลประทาน และที่ปรึกษาการเกษตร ไต้หวันช่วงหลังมีความถี่ของภาวะขาดน้ำสูงขึ้น และสัดส่วนการใช้น้ำในเกษตรก็สูง วิธี ใช้การสำรวจระยะไกลแทนเซนเซอร์หนาแน่น แบบนี้มีคุณค่าอ้างอิงต่อการจัดการชลประทานแบบแบ่งโซนของนาข้าวและสวนผลไม้
ฟังก์ชันหลัก
- ย้อนกลับความชื้นในดินด้วยดาวเทียม
- ประเมินความต้องการน้ำของพืช
- คำแนะนำตารางการชลประทาน
- แผนที่ความต่างภายในแปลง
- ผสานข้อมูลอากาศ
การใช้งานที่พบบ่อย
- การจัดการชลประทานฟาร์มพื้นที่กว้าง
- การจัดสรรน้ำในช่วงแล้ง
- การรดน้ำแบบแบ่งโซนของเกษตรแม่นยำ
- การประเมินสิทธิ์การใช้น้ำเกษตร
ฟีเจอร์เด่น
- ย้อนกลับความชื้นในดินด้วยดาวเทียม
- ประเมินความต้องการน้ำของพืช
- คำแนะนำตารางการชลประทาน
- แผนที่ความต่างภายในแปลง
- ผสานข้อมูลอากาศ
ข้อดี
- ไม่ต้องปักเซนเซอร์จำนวนมากในไร่
- ครอบคลุมพื้นที่กว้างและควบคุมต้นทุนได้
- คำแนะนำชลประทานแบบแบ่งโซนประหยัดน้ำได้จริง
ข้อเสีย
- เมฆบดบังกระทบคุณภาพภาพออปติคัล
- ผลการย้อนกลับเป็นการประมาณของโมเดล ต้องปรับเทียบในพื้นที่
- ความละเอียดอาจไม่พอสำหรับแปลงเกษตรเล็ก
กรณีการใช้งาน
- การจัดการชลประทานฟาร์มพื้นที่กว้าง
- การจัดสรรน้ำในช่วงแล้ง
- การรดน้ำแบบแบ่งโซนของเกษตรแม่นยำ
- การประเมินสิทธิ์การใช้น้ำเกษตร
บันทึกบรรณาธิการ
เกษตรแม่นยำพูดกันมาสิบกว่าปี ที่ลงจริงได้ดีที่สุดคือการชลประทาน เพราะค่าน้ำและค่าไฟเป็นรายจ่ายที่เกษตรกรเห็นทุกเดือน เงินที่ประหยัดได้เป็นรูปธรรม โน้มน้าวได้มากกว่าการพูดเรื่องเพิ่มผลผลิต
คำถามที่พบบ่อย
แปลงเกษตรไต้หวันเล็กมาก ความละเอียดพอหรือไม่?
เป็นปัญหาจริง ขนาดพิกเซลของภาพดาวเทียมสาธารณะอาจหยาบเกินไปสำหรับแปลงเกษตรเล็กที่พบบ่อยในไต้หวัน เหมาะกับการเพาะปลูกพื้นที่กว้างต่อเนื่องมากกว่า ก่อนนำมาใช้ต้องยืนยันหน่วยที่เล็กที่สุดที่แยกแยะได้ของแปลงเป้าหมาย
วันฝนตกมีเมฆทำอย่างไร?
ภาพออปติคัลถูกเมฆบดบังได้ ปกติจะใช้ภาพเรดาร์หรือการประมาณค่าในโมเดลเติมเต็ม แต่คุณภาพข้อมูลในช่วงฝนตกต่อเนื่องจะลดลง นี่เป็นข้อจำกัดร่วมของบริการเกษตรผ่านดาวเทียมทั้งหมด
เครื่องมือ AI ที่เกี่ยวข้อง
Waste Robotics
หุ่นยนต์คัดแยกขยะที่ผสานเทคโนโลยีไฮเปอร์สเปกตรัม (Hyperspectral) และ AI มองเห็นความแตกต่างของวัสดุที่ตาเปล่ามองไม่เห็น
ZenRobotics
ระบบหุ่นยนต์คัดแยกขยะชุดแรกของโลก ที่สามารถจำแนกประเภทขยะได้มากกว่า 500 ชนิด
Glacier
หุ่นยนต์คัดแยก AI ในโรงงานรีไซเคิล ที่เปลี่ยนขยะให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึก
Wildlife Insights
แพลตฟอร์มสัตว์ป่าที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งติดป้ายภาพจากกล้องดักถ่ายโดยอัตโนมัติและประมวลผลภาพหลายพันภาพในไม่กี่นาที
BirdWeather
เครือข่ายบันทึกเสียงนกทั่วโลกที่ขับเคลื่อนด้วย BirdNET Neural Network ติดตั้งไว้แล้วปล่อยให้ระบบบันทึกชนิดนกให้อัตโนมัติ
Rainforest Connection
ได้ยินเสียงเลื่อยยนต์ในป่าฝนปุ๊บ แจ้งเตือนปั๊บ ใช้ AI เสียงชีวภาพปกป้องระบบนิเวศ