A-New-Remote-Sensing-Service-Mode-for-Agricultural-Production-and-Management-Based-on-SatelliteAirGround-Spatiotemporal-MonitoringAgriculture-Switzerland

Latar Belakang

Kutipan: Li, W.; Dong, W.; Zhang, X.; Zhang, J. (2023). Layanan Penginderaan Jauh Baru untuk Produksi dan Manajemen Pertanian Berdasarkan Pemantauan Spatiotemporal Satelit-Udara-Darat.
Editor: Ying Zang.
Tanggal diterima: 3 September 2023; Tanggal revisi: 16 Oktober 2023; Tanggal diterima: 23 Oktober 2023; Tanggal diterbitkan: 27 Oktober 2023.
Hak Cipta: Artikel ini merupakan artikel akses terbuka yang didistribusikan sesuai dengan ketentuan lisensi Creative Commons Attribution (CC BY).

Remote Sensing dan Pertanian Modern: Penginderaan jauh, IoT, dan AI telah menjadi elemen inti pertanian cerdas.
Mode Produksi: Mengembangkan mode baru untuk pemantauan produksi pertanian dan berbagi intensif berdasarkan dimensi ruang, waktu, dan atribut.
Aplikasi Utama: Menggunakan untuk pengenalan tanaman, pemantauan pertumbuhan, estimasi hasil, dan pemantauan penyakit/pestisida.

Pengembangan warisan teknis di tingkat provinsi dan county.
Kolaborasi pemantauan spatiotemporal satellite–air–ground yang akurat dengan data lebih dari 90% akurasi.

Satelit dan UAV: Alat utama untuk memantau kondisi pertanian dengan cakupan yang lebih luas dan akurasi tinggi.
Sistem dan Subsistem: Terdiri dari subsistem manajemen data dan pemantauan pertanian untuk manajemen makro (provinsi dan kabupaten).

Kemajuan Teknologi: Memudahkan pemantauan pertumbuhan tanaman, estimasi hasil, serta pencetakan dan penjadwalan operasi mesin pertanian.
Sumber Data: Menggunakan data dari sistem satelit dan UAV, serta perangkat IoT untuk pengukuran tanah dan atmosfer.

Shandong: Garis besar dengan iklim monsun sedang, luas area tanam lebih dari 83,845 km².
Data yang Digunakan: Data penginderaan jauh dari Sentinel-2 dan seri Gaofen.

Data Satelit: Gambar multispektral setelah dilakukan kalibrasi dan koreksi atmosfer.
Data UAV: Menggunakan sensor multispektral dan hyperspectral dengan resolusi spasial lebih baik dari 2 m.
Data IoT: Memantau elemen seperti suhu tanah dan kelembapan udara dengan lebih dari 1000 perangkat.

Subsistem Manajemen Data: Pengelolaan akses dan integrasi data dengan pemantauan dan analisis statistik yang efektif.
Model Manajemen Pertanian: Memudahkan pengambilan keputusan pada tingkat makro dan mikro dengan informasi yang akurat.

Memungkinkan pertukaran informasi mengenai kondisi tanaman, jenis hama, dan pemantauan pertumbuhan secara efektif.
Fitur: Pengumpulan data, penjadwalan operasi mesin, dan analisis rekomendasi berbasis analisis risiko.

Alat untuk mengelola dan mendistribusikan sumber daya pertanian secara efisien.
Fitur Utama: Rekomendasi pembenihan, pemantauan kelembapan tanah, dan analisis penyakit tanaman.

Estimasi hasil tanaman dengan akurasi di atas 90% untuk tanaman gandum dan jagung.
Sistematika pelaporan yang mendukung manajemen pertanian berskala besar dan pengambilan keputusan.

Perluasan aplikasi sistem di provinsi lainnya dengan penyesuaian kondisi lokal untuk optimasi yang lebih baik.
Mengintegrasikan lebih banyak algoritma pembelajaran mendalam untuk pemantauan dan pengolahan informasi yang lebih akurat.

Sistem ini menawarkan kerangka pengelolaan terpadu untuk monitor pertanian dengan pemanfaatan teknologi tinggi untuk layanan pertanian yang cerdas dan efisien.