Модель ИИ NASA и IBM составила карту рисовых полей муссонной Азии с детализацией 30 метров
Ученые применили модель искусственного интеллекта NASA и IBM для картирования рисовых полей муссонной Азии по спутниковым данным за 2018–2023 годы. Карта с разрешением 30 метров может повысить точность оценок посевных площадей, потребности в воде и выбросов метана.
ИИ выявил зоны выращивания риса в муссонной Азии
Ученые составили новую карту рисовых полей муссонной Азии с помощью модели искусственного интеллекта для изучения Земли, разработанной NASA и IBM, сообщает Aaj Tak. Карта построена по спутниковым наблюдениям за 2018–2023 годы и определяет районы выращивания риса с пространственным разрешением 30 метров.
Проект решает давнюю проблему аграрного мониторинга. Производство риса в Азии распределено по огромной территории и часто сосредоточено на небольших, близко расположенных участках, которые трудно последовательно учитывать традиционными региональными обследованиями. Автоматический анализ спутниковых снимков позволяет быстрее охватить такие поля и применять единую методику в разных районах.
По данным Aaj Tak, средняя точность карты составила около 84%, а в отдельных районах показатель находился примерно в диапазоне от 83% до 90%. Это не отменяет необходимости проверки на местах, но дает исследователям и аграрным ведомствам основу континентального масштаба для определения местоположения рисовых полей и отслеживания изменений.
Данные Landsat и Sentinel-2 дают детализацию на уровне полей
Модель использовала снимки и наблюдения спутниковых программ Landsat и Sentinel-2 для распознавания участков, занятых рисом. Разрешение 30 метров позволяет выявлять посевы на сравнительно небольших площадях, что особенно важно в регионах с раздробленной структурой землепользования.
Более точное картирование может улучшить оценку посевных площадей, а в сочетании с данными об урожайности и сезонности — расчеты производства риса. Государственные органы, переработчики, трейдеры и инвесторы используют такие оценки для анализа доступности сырья, закупок и рыночных рисков. Сама карта не является прогнозом урожая, но создает более подробную географическую базу для его подготовки.
Данные за 2018–2023 годы также позволяют исследовать изменения посевных площадей в этот период. Повторное картирование поможет отличить устойчивые производственные зоны от районов, где площади под рисом растут, сокращаются или перемещаются, однако Aaj Tak не приводит показатели площадей по отдельным странам.
Оценки водопотребления и выбросов метана могут стать точнее
Расположение рисовых полей важно не только для оценки урожая: выращивание риса требует значительных объемов воды. Aaj Tak приводит более раннюю глобальную оценку, согласно которой на рисоводство приходится около 24–30% пресной воды, используемой человечеством. Поскольку большая часть мирового риса производится в Азии, более точные данные на уровне полей помогут определить районы с наиболее высокой нагрузкой на орошение.
Затопленные рисовые поля также служат источником метана. По оценкам ученых, ежегодные мировые выбросы метана с рисовых полей составляют около 32 тераграммов, причем значительная их часть приходится на Азию, сообщает Aaj Tak. Более точное определение местоположения и площади полей может улучшить расчеты выбросов и анализ связи между агротехнологиями, использованием воды и выделением метана.
Для участников рынка непосредственная ценность проекта заключается в повышении прозрачности, а не в прямом изменении предложения. Производители и власти смогут точнее направлять программы управления водными ресурсами, а переработчики и трейдеры — объединять карту с погодными данными, показателями урожайности и информацией об уборке. Коммерческая польза будет зависеть от регулярности обновлений, проверки данных в отдельных производственных регионах и интеграции с другими аграрными наборами данных.
