Mirjana Radulović

Istraživač-pripravnik, Institut Biosens

Kako se predviđa da će svetska populacija dostići 9,1 milijardu do 2050. godine, neophodno je da se poveća poljoprivredna produktivnost i na taj način zadovolji sve veća potražnja za hranom. Uzimajući to u obzir, razvoj održivih strategija u poljoprivredi je od izuzetnog značaja. Glavni problem predstavljaju sve učestalije prirodne nepogode među kojima je suša prepoznata kao jedna od najvećih pretnji kada je reč o poljoprivrednoj proizvodnji.

S obzirom da je voda neophodna za rast i razvoj biljaka, jedini način da se revaziđe ovaj problem jeste korišćenje sistema za navodnjavanje. Navodnjavanje igra ključnu ulogu kada je reč o ispunjenju svetskih potreba za hranom, pružajući bolje uslove za rast i veće prosečne prinose useva. Na globalnom nivou, navodnjavana poljoprivreda obezbeđuje oko 40% ukupne proizvodnje hrane i koristi oko 70% od ukupno iscrpljenih rezervi slatke vode

Zbog ograničenih rezervi slatke vode, glavni izazov u poljoprivredi u 21. veku jeste ispunjavanje sve većih zahteva za hranom kao posledice izazvane klimatskim promenama i porastom broja stanovnika u svetu. Upravo tačne informacije o prostornoj raspodeli navodnjavanih površina mogu doprineti rešavanju ovog problema. Pored toga, ovakve informacije su ključne u razumevanju uticaja poljoprivrede na iskoristivost vodnih resursa. Dostupnošću ovakve baze podataka poboljšale bi se strategije upravljanja vodnim resursima u poljoprivredi kao i strategije za prepoznavanje potrebe za navodnjavanjem izazvane uticajem klimatskih promena. Međutim, raznolikost useva na parcelama, izuzetan klimatski uticaj i različite prakse korišćenja sistema za navodnjavanje dovode do toga da klasifikovanje navodnjavane i nenavodnjavane poljoprivrede predstavlja veoma velik izazov. Uprkos značaju navodnjavanja u ispunjenju svetskih zahteva za hranom, metode za pružanje tačnih informacija u vezi sa prostornim razmerama i distribucijom navodnjavanih površina na nacionalnom nivou, nisu dovoljno razvijene.

Razvojem novih tehnologija daljinske detekcije, koje pružaju podatke na globalnom nivou u gotovo realnom vremenu na visokoj rezoluciji, ovaj problem je prevaziđen.

Detektovanje i praćenje navodnjavanih povšina zahteva podatke u visokoj prostornoj i vremenskoj rezoluciji. Sentinel 2 ima veliki potencijal kada je u pitanju ispunjenje ovih zahteva. Pružajući jedinstvenu mogućnost mapiranja površina upotrebom slika na rezoluciji 10-60 m koje su dostupne na svakih 5 dana, Sentinel 2 podaci uspešno se koriste za procenu različitih vegetacionih stanja. Pored najčešće korišćenog vegetacionog indeksa Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), istražena je i senzitivnost drugih indeksa na različita vegetaciona stanja. Tako, indeksi koji koriste blisko-inracrveni (NIR) i kratko-infracrveni (SWIR) kanal kao što su Normalized Difference Moisture Index (NDMI), Normalized Multi-band Drought index (NMDI), Moisture Stress Index (MSI), itd., mogu da se koriste za detekciju vlage u zemljištu i veoma su osetljivi kada je u pitanju detektovanje suše kod biljaka. Pored indeksa dobijenih iz satelita, klimatski podaci kao što su padavine i temperatura vazduha su takođe neophodni kada je u pitanju razlikovanje navodnjavanih i nenavodnjavanih površina. Korišćenjem ove grupe podataka za trening algoritama mašinskog učenja, baziranom na veštačkoj inteligenciji, može da se razvije model za detekciju navodnjavanih površina.