Nina Pajević

mlađi istraživač

Poljoprivredne parcele podložne su raznim negativnim uticajima koji mogu dovesti do smanjenja prinosa. Neki od faktora koji se odražavaju na razvoj kulture na parceli mogu biti suša, poplave i ostale vremenske nepogode koji zahvataju celu površinu parcele, ali i štetočine, bolesti, kao i vitalnost i potencijal klijavosti semena koji mogu uticati samo na određene delove parcele.

Kako su poljoprivredne parcele uglavnom velikih površina i nepregledne sa Zemljine površine bez terenskog prolaska kroz celu parcelu, što je uglavnom nepraktično i vremenski vrlo zahtevno, detekcija problema ukoliko nije zahvaćena cela parcela već postoje manje anomalije unutar parcele predstavlja poteškoću za poljoprivrednike.

Napredak tehnologije u oblasti digitalne fotografije omogućio je postavljanje sistema za akviziciju slika na satelite u orbiti Zemlje. Upotrebom satelitskih slika u svrhu monitoringa parcela, praćenja razvoja i zdravlja useva, moguće je preduprediti i sanirati na vreme neke od negativnih pojava.

Sentinel-2 predstavlja par satelita čija je misija fotografisanje Zemljine površine u visokoj rezoluciji i u više spektralnih opsega, pri čemu je vremenski period između dve slike iste površine 5 dana. Na satelitu se nalazi optički multispektralni instrument (MSI) koji meri Sunčevo zračenje reflektovano sa Zemlje u 13 spektralnih opsega uključujući vidljivi, blisko-infracrveni, i kratkotalasni infracrveni opseg, od kojih 4 opsega imaju prostornu rezoluciju 10 m, 6 opsega rezoluciju 20 m, i 3 opsega rezoluciju 60 m.

Kombinovanjem različitih kanala multispektralne satelitske slike izvode se vegetacioni indeksi koji nose informacije o generalnom stanju useva, ali i o različitim fiziološkim parametrima biljke kao što su zdravlje biljke, količina hlorofila u listovima, površina krošnje, vlažnost biljke. Vegetacioni indeksi korišćeni u istraživanju su NDVI (engl. Normalized Difference Vegetation Index), WDRVI (engl. Wide Dynamic Range Vegetation Index), EVI (engl. Enhanced Vegetation Index), MSR (engl. Modified Simple Ratio), i GARI (engl. Green Atmospherically Resistant Vegetation Index). Nenadgledana segmentacija Sentinel-2 satelitskih snimaka vrši se pomoću algoritama mašinskog učenja i kompjuterske vizije na osnovu slika indeksa u cilju mapiranja stresom pogođenih regiona poljoprivrednog zemljišta koji bi mogli dovesti do smanjenja prinosa.