Обновление политики | Использование гиперспектральных технологий дистанционного зондирования для поддержки планирования сильной сельскохозяйственной страны

Основное направление политики и точная специализация CAS Xiguang Aerospace

в соответствии с План ускорения построения сильной аграрной нации (2024-2035 гг.)Требование заключается в том, что построение сильной аграрной державы будет сосредоточено на... Разумное сельское хозяйство, эффективное использование ресурсов, предотвращение и предотвращение стихийных бедствий и продовольственная безопасность.Четыре ключевых направления. Компания Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics CAS Aerospace Science and Technology Group Co.,LTD опирается на... Гиперспектральное дистанционное зондирование, спутниковые большие данные и алгоритмы искусственного интеллектаМы всесторонне расширяем ваши возможности в следующих областях:

«Умное сельское хозяйство»: технологии расширяют возможности точного управления

Требования политики: Ускорить создание интегрированной сети наблюдения за сельскохозяйственными угодьями с воздуха и земли для содействия цифровизации и интеллектуализации сельскохозяйственного производства.

Решение Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics CAS Aerospace Science and Technology Group Co.,LTD:

Мониторинг с помощью гиперспектрального дистанционного зондирования: Чжункэ Сигуан Аэроспейс На основе независимо разработанных гиперспектральных спутниковых группировок, кластеров дистанционного зондирования с использованием беспилотных летательных аппаратов и наземных сетей датчиков Интернета вещей создается интегрированная система сельскохозяйственного наблюдения «с неба на землю».,проходить Объединение данных из нескольких источников (гиперспектральные изображения 0,4–2,5 мкм + метеорологические/почвенные данные в реальном времени) в сочетании с алгоритмами искусственного интеллекта (двойное глубокое обучение и физические модели).,выполнить Мониторинг динамики роста сельскохозяйственных культур、 Диагностика дефицита азота, фосфора и калия в питании.、 Раннее выявление болезней и вредителей с помощью спектрального анализаА в сочетании с платформой для обработки больших данных в сельском хозяйстве генерировать " Отчет о диагностике заболеваний «Одна область, одна политика»,поддерживать Переменное орошениеи Система раннего предупреждения о стихийных бедствияхпринятие решений.

Эффективное использование ресурсов: защита «красной линии» пахотных земель и экологическая безопасность.

Требования политики: Укрепить контроль качества пахотных земель и содействовать экономичному и интенсивному использованию водных и почвенных ресурсов. Улучшить механизм приема и проверки качества дополнительных пахотных земель и неукоснительно соблюдать «красную линию» по защите 1,865 млрд му пахотных земель и 1,546 млрд му постоянных основных сельскохозяйственных угодий.

Решение Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics CAS Aerospace Science and Technology Group Co.,LTD:

1) Мониторинг сорняков и влажности почвы: Точное определение распределения почвы, сельскохозяйственных культур и сорняков на основе гиперспектральных технологий. Анализ влажности почвы в режиме реального времени、 Содержание влагии Индекс растительности (NDVI)， Динамическое построение сопряженной модели влажности почвы и сорняков на сельскохозяйственных угодьях.,для Точное восстановление деградированных сельскохозяйственных земель.и Экономичное орошениеОбеспечьте поддержку данными.

2) Экологический контроль по принципу «красной линии»: На основе технологии спутникового дистанционного зондирования с использованием нескольких источников создана высокочастотная динамическая сеть мониторинга. Благодаря сегментации изображений высокого разрешения и анализу текстурных признаков точно определены пространственные границы незаконно занятых сельскохозяйственных и лесных угодий, а также следы изменений поверхности.

Благодаря сочетанию алгоритмов глубокого обучения, происходит адаптивное выделение участков со сложным рельефом и растительностью неправильной формы для создания отчетов о незаконных застройках и раннего предупреждения правоохранительных органов, что обеспечивает департаментам природных ресурсов всепогодными возможностями крупномасштабного мониторинга «с высоты птичьего полета» и поддерживает замкнутый механизм правоохранительной деятельности, основанный на «раннем обнаружении и быстром устранении нарушений».

Классификация, ориентированная на объекты, достигается на основе технологии многомасштабной сегментации, спектрально-текстурные характеристики интегрируются для оптимизации извлечения данных о землепользовании, высокоотражающие объекты и песчаные земли объединяются для повышения точности классификации, и создается карта распределения землепользования с высокой степенью достоверности. Модель пространственно-временной эволюции строится путем наложения многопериодных исторических данных дистанционного зондирования для динамического отслеживания тенденций расширения городов и трансформации землепользования.

Предотвращение и контроль стихийных бедствий: создание надежного барьера против рисков в сельском хозяйстве

Требования политики:Создать надежную систему мониторинга и раннего предупреждения для всей цепочки поставок зерна и важных сельскохозяйственных продуктов. Усовершенствовать систему раннего предупреждения о стихийных бедствиях в сельском хозяйстве и повысить возможности предотвращения и смягчения последствий стихийных бедствий.

Решение Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics CAS Aerospace Science and Technology Group Co.,LTD:

1) Выявление участков с аномальным ростом:На основе объединения данных видимого света и мультиспектральных данных, полученных с беспилотных летательных аппаратов, а также с помощью ортокоррекции, инверсии индекса растительности и кластеризации без предварительного обучения, создается тепловая карта роста сельскохозяйственных культур (с красными и желтыми метками, указывающими на хорошие и плохие участки), что позволяет точно идентифицировать и визуально отслеживать зоны аномального роста по всему региону.

2) Система раннего предупреждения о засухе и наводнениях:Путем объединения данных дистанционного зондирования из различных источников (оптические/тепловые, инфракрасные/микроволновые) создана модель раннего предупреждения о засухе и наводнениях:

Инверсия влажности почвы:Создана инверсионная модель с использованием спектральных диапазонов, чувствительных к влажности почвы (SWIR/NIR), для получения высокоточной карты распределения влажности почвы и анализа регионального дефицита воды или состояния насыщения.

Динамический мониторинг засухи:Индекс засухи (например, TVDI) строится путем объединения температуры поверхности земли (LST) и индекса растительности (NDVI) для количественной оценки уровня засухи (LST↑+NDVI↓ указывает на сильную засуху).

Экологическая взаимосвязь индексов:Путем интеграции множества параметров, таких как степень зелени растительности, составляющая влажности и температурный режим, был создан дистанционный экологический индекс (RSEI), позволяющий в режиме реального времени оценивать экологическое давление на сельскохозяйственные угодья и выявлять зоны высокого риска засухи и наводнений.

3) Раннее выявление болезней и вредителей:На основе технологии гиперспектрального дистанционного зондирования можно выявлять ранние признаки появления вредителей и болезней на стадии яйца по характеристикам изменения спектрального отражения листьев (точность > 85%), что позволяет точно определять места вспышек и повышать эффективность мер борьбы на 50%. В сочетании с многовременными данными дистанционного зондирования можно отслеживать пространственное распределение, уровень повреждений и пути распространения вредителей и болезней в режиме реального времени. Можно построить модель динамики популяции для прогнозирования тенденций распространения стихийных бедствий, что обеспечит поддержку принятия решений по точному применению пестицидов и региональной совместной профилактике и борьбе, поможет снизить затраты на борьбу более чем на 30% и перевести профилактику сельскохозяйственных катастроф из пассивного реагирования в проактивный контроль.

Продовольственная безопасность: наука и технологии обеспечивают безопасность продовольственного снабжения Китая.

Требования политики:В рамках нового этапа действий мы добьемся значительного прогресса в увеличении производственных мощностей по выпуску зерна на 100 миллиардов цзинь и ускорении строительства национального промышленного пояса, обеспечивающего продовольственную безопасность.

Решение Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics CAS Aerospace Science and Technology Group Co.,LTD:

1) Модель прогнозирования производства:На основе объединения индексов растительности, полученных с помощью дистанционного зондирования из различных источников, и исторических данных построена модель прогнозирования урожайности основных продовольственных культур, позволяющая предсказывать общий урожай на 60 дней вперед и анализировать пространственную неоднородность всего региона (расположение участков с высокой и низкой урожайностью); с учетом метеорологических и почвенных параметров создана карта классификации потенциальной урожайности для поддержки точного земледелия и оптимального распределения ресурсов.

2) Мониторинг зрелости урожая:На основе инверсии многомерных физиологических параметров (таких как содержание антоцианов и каротиноидов) с использованием гиперспектрального дистанционного зондирования точно анализируется пространственная неоднородность зрелости урожая; в сочетании с метеорологическими данными для динамического мониторинга влажности зерна построена синергетическая модель зрелости и влажности, позволяющая прогнозировать оптимальное время уборки урожая для каждого региона, сокращая цикл работ на 15% и избегая рисков, связанных с осадками, что обеспечивает двойное повышение эффективности уборки и урожайности.

3) Создание высококачественных сельскохозяйственных угодий:на основе 3D-моделирование дистанционного зондированиявыполнить Высокоточные цифровые двойники сельскохозяйственных угодий позволяют осуществлять интеллектуальное планирование сети канав и дорог.Поддержка цифрового управления «десятками тысяч акров плодородных земель». Увеличить использование земельных ресурсов на 20% и нарастить производственные мощности на 15%.

Центральная академия наук Сиань в области оптоэлектроники и аэрокосмической техники: соответствие национальной стратегии.

На сегодняшний день компания CAS Xiguang Aerospace обслуживает Пять провинций по всей стране,крышка Более 500 000 му пахотных земельЭто в совокупности привело к снижению затрат и повышению эффективности сельскохозяйственных предприятий. Более 75 миллионов юанейВ будущем мы продолжим внедрять инновации в сценарии применения технологий и оказывать всестороннюю поддержку скорейшей реализации целей «Плана ускоренного построения сильной аграрной нации (2024-2035)».