Namen in cilji raziskave:
Evropska vesoljska agencija (ESA) je v sodelovanju splošnih direktoratov za kmetijstvo in razvoj podeželja (DG-AGRI) ter direktorata za notranji trg, industrijo, podjetništvo ter mala in srednja podjetja (DG-GROW) in skupnega raziskovalnega središča (JRC), vzpostavila projekt SEN4CAP, ki naj bi s podatki satelitskega sistema Sentinel pomagal doseči osrednji cilj skupne kmetijske politike (SKP), t. j. izboljšanje produktivnosti ob hkratnem trajnostnem načinu kmetijske pridelave.
Uresničevanje kmetijske politike z usmerjanjem kmetijske pridelave in okoljskih spodbud skozi sistem neposrednih plačil vključuje tudi ustrezen kontrolni mehanizem, ki preprečuje zlorabe oziroma zagotavlja njegovo transparentnost. Za ta namen je potrebno zagotoviti metodologijo za avtomatsko in pol avtomatsko identifikacijo sprememb, ki se dogajajo na kmetijskem zemljišču. Spremembe so lahko splošne kot je sprememba dejanske rabe kmetijskega zemljišča ali pa so omejene na spremembo posevka, ki se prideluje, in njihov razvoj v ciklu rasti. Zanesljivost identifikacije sprememb je pogojena s kakovostjo vhodnih podatkov daljinskega zaznavanja ter izbrane metode za identifikacijo sprememb. Boljša kot je prostorska, spektralna in časovna ločljivost posnetkov, bolj zanesljivo identifikacijo sprememb lahko pričakujemo.
Več metod daljinskega zaznavanja omogoča določanje sprememb v kmetijski rabi površin. Zaradi specifičnosti slovenskega kmetijstva (na primer visoka prostorska razdrobljenost) je potrebno vzpostaviti ustrezen sistem monitoringa upravičenosti ukrepov skupne kmetijske politike.
Cilj projekta je pripraviti analizo uporabe različnih podatkov in metodologij za potrebe monitoringa izvajanja ukrepov kmetijske politike, ki temeljijo na analizi podatkov daljinskega zaznavanja. Analiza zajema različne vire podatkov za avtomatsko zaznavanje sprememb na kmetijskih površinah ter določanje vrste posevkov, s čimer se zagotavlja bolj transparenten, dostopen in učinkovit sistem nadzora, ki nadomešča tradicionalne, terensko zahtevne metode..
Rezultati:
Tekom projekta je bila razvita metoda za samodejno zaznavanje sprememb na kmetijskih zemljiščih, kot so košnja in oranje, ter za določanje vrst posevkov na podlagi satelitskih podatkov v časovni vrsti. Uporabili so indekse, kot sta MCARI in NDVI, ter algoritme strojnega učenja, pri čemer so z večplastnimi nevronskimi mrežami (multilayer perceptron) dosegli visoko natančnost klasifikacije posevkov, in sicer kar 94,29 odstotka. Testirali so tudi komercialne satelitske vire z višjo prostorsko ločljivostjo in z njimi nekoliko izboljšali rezultate. Metode so bile uspešno validirane na celotnem ozemlju Slovenije za leto 2019, s čimer so potrdili njihovo zanesljivost. Razviti sistem omogoča transparenten in učinkovit nadzor izvajanja skupne kmetijske politike ter je dostopen tudi širši javnosti preko spletne platforme Geopedia. Projektna skupina je svoje ugotovitve prenesla tudi v prakso preko delavnic za uporabnike, s čimer so pomembno prispevali k razvoju digitalnega kmetijstva in boljšemu upravljanju kmetijskih površin v Sloveniji.
Uporaba metod daljinskega zaznavanja z avtomatskim zaznavanjem sprememb v rabi kmetijskih zemljišč je dobra rešitev problematike na tem področju, saj v zadnjem času primanjkuje ustrezno število pooblaščenih nadzornikov, ki bi lahko opravljali terenske preglede.
Ključne besede: satelitski sistem Sentinel, daljinsko zaznavanje, SKP, metode zaznavanja, monitoring
Kontakt vodilnega partnerja:
- Ime in priimek kontaktne osebe vodilnega partnerja: Uroš Žibrat
- Institucija: Kmetijski inštitut Slovenije
- Naslov institucije: Hacquetova ulica 17
- E-naslov institucije: /
- E-naslov kontaktne osebe vodilnega partnerja: uros.zibrat@kis.si
Projektni partnerji :
- Sinergise d.o.o
Povezave:
Povezava na predstavitev projekta na Digitalno knjižnico Slovenije
