Sun'iy yo'ldosh masofaviy zondlash ma'lumotlari yordamida moyli palma yetishtiriladigan hududlarni qanday aniqlash mumkin

Moyli palma muhim iqtisodiy ekin bo'lib, uning tarqalish ma'lumotlari qishloq xo'jaligini monitoring qilish, yerlardan foydalanishni baholash va resurslarni boshqarish uchun juda muhimdir. Ushbu maqolada moyli palma tarqalish ma'lumotlarini yuqori aniqlikda ajratib olish uchun Sentinel-1 va Sentinel-2 ma'lumotlarini birlashtirgan ko'p manbali masofaviy zondlash usuli taklif qilingan. Sentinel-1 ob-havo sharoitlaridan ta'sirlanmagan holda, barcha ob-havo sharoitida, barcha vaqtlarda radar tasvirlarini taqdim etadi; Sentinel-2 o'simlik indekslari va tekstura xususiyatlari kabi boy ma'lumotlarni o'z ichiga olgan optik tasvirlarni taqdim etadi. Ushbu ikki manbaning bir-birini to'ldirishi moyli palma identifikatsiyasi uchun qulay sharoitlarni yaratadi.

Tadqiqot usullari

Tadqiqot hududi sifatida Indoneziyadagi ma'lum bir mintaqa tanlandi (1-rasm). Ushbu mintaqadagi 2025-yilda ekish maydoni ajratib olindi va ma'lumotlarni tanlash davri 2024-yil 1-iyundan 2025-yil 31-maygacha bo'lgan. Ma'lumotlar GEE platformasi yordamida oldindan qayta ishlandi, jumladan, 2-rasmda ko'rsatilganidek, polosani ajratib olish, indeksni hisoblash va SAR ma'lumotlarini shovqinsizlantirish. Keyin ma'lumotlar 10 metrlik o'lchamlarga qayta namunalandi, koordinatalar tizimi WGS84 edi.

1-rasm. Tadqiqot maydoni

2(a)-rasm VV

2(b)-rasm NDVI

3-rasmda Gini koeffitsientlari yordamida saralangan ma'lumotlar xususiyatlari ko'rsatilgan. Gini koeffitsientlari uchun Sentinel-1 va Sentinel-2 ma'lumotlaridan jami 14 ta xususiyat tanlandi, ulardan 8 tasi Sentinel-2 dan va 6 tasi Sentinel-1 dan. SAR ma'lumotlarini tasniflash uchun asosiy xususiyat sifatida ishlatib, VH va VV polosalari va ularning farqlari tasniflash modelida yuqori korrelyatsiyani ko'rsatdi, bu esa bu xususiyatlarni moyli palma plantatsiyalarini aniqlash uchun juda muhim qiladi. Bundan tashqari, tekstura ma'lumotlari va o'simlik indekslari o'simliklarni tasniflash uchun ham ishlatilishi mumkin; tekstura xususiyatlari moyli palmani aniqlash aniqligini o'simlik indekslariga qaraganda samaraliroq oshirdi.

3-rasm. Gini koeffitsientlarining reytingi

Ekstraksiya natijalari

VV, VH, B3, B8, NDVI, tekstura entropiyasi va kontrasti bilan birga xususiyatlarni yaratish uchun tanlangan. Keyin, tadqiqot hududidagi moyli palma mintaqalari tasodifiy o'rmon yordamida ajratib olindi. Ekstraksiya natijalari 4-rasmda ko'rsatilgan.

4-rasm. Moyli palma plantatsiyasi hududidan olingan ekstraktsiya natijalari

Ushbu maqolada moyli palma plantatsiyalarini ajratib olish uchun Sentinel-1 va Sentinel-2 ma'lumotlarini birlashtirgan ma'lumotlarni birlashtirish usuli qo'llaniladi. Xususiyatlarni qurish va tasodifiy o'rmon texnikasi orqali yuqori aniqlikdagi plantatsiya maydonini aniqlashga erishiladi. Tadqiqot shuni ko'rsatadiki, ko'p manbali masofaviy zondlash ma'lumotlarini birlashtirish qishloq xo'jaligi o'simliklarini aniqlash imkoniyatlarini yaxshilash uchun muhim yo'nalish hisoblanadi. Kelajakdagi ishlar chegara aniqligi va vaqt qatorlari dinamik tahlil imkoniyatlarini yaxshilash uchun chuqur o'rganishga asoslangan semantik segmentatsiya usullarini yanada o'rganishi mumkin.