【Intelligente Landwirte】Feldfrüchte aus dem Weltraum betrachten - Satellitenfernerkundung und Erntekartierung

In den Nachrichtensendungen hören wir oft Berichte wie diesen: An einem bestimmten Tag eines bestimmten Monats eines bestimmten Jahres hat unser Land erfolgreich einen bestimmten Satelliten gestartet ... Was also ist ein Satellit? Wozu dienen Satelliten?

Ein Satellit ist ein Himmelskörper, der einen Planeten in einer periodischen geschlossenen Umlaufbahn umkreist. Der Mond ist der natürliche Satellit der Erde. Als Satellit bezeichnet man auch ein von Menschenhand gebautes und in den Weltraum gestartetes unbemanntes Raumfahrzeug, das wie ein natürlicher Satellit die Erde umkreist. Bis heute hat die Menschheit mehr als 4.000 Satelliten ins All geschossen. Neben Satelliten, die in wissenschaftlichen Experimenten und anderen Bereichen eingesetzt werden, können Satelliten, die für geschäftliche Zwecke verwendet werden, in Kommunikationssatelliten, Navigationssatelliten und Fernerkundungssatelliten unterteilt werden.

Kommunikationssatelliten werden hauptsächlich als Funkrelaisstationen zum Empfangen und Weiterleiten von Funksignalen verwendet. Navigationssatelliten werden hauptsächlich zur Positionierung und Navigation verwendet, wie beispielsweise Beidou in meinem Land. Fernerkundungssatelliten werden hauptsächlich zur Beobachtung des Erdsystems oder von Objekten eingesetzt und können je nach den verschiedenen beobachteten Objekten weiter in Wettersatelliten, Landsatelliten und Ozeansatelliten unterteilt werden. Hier erklären wir, wie man mithilfe von Landsat-Satelliten Erntekategorien aus dem Weltraum identifiziert.

1. Digitale Fotos und Satellitenbilder

Das Aufnehmen von Fotos ist heutzutage eine der Hauptfunktionen von Mobiltelefonen. Allerdings fällt es Ihnen vielleicht schwer, sich vorzustellen, dass dies auch die wichtigste Methode ist, um Daten von Landsatelliten zu erhalten. Die Frage, wie man klarere und schnellere Bilder der Erde aufnehmen kann, war schon immer eine der Hauptrichtungen der Forschung im Bereich der Erdsatelliten. Mobiltelefone verfügen über Kameras und Satelliten über Sensoren. Satelliten, die sich in festen Umlaufbahnen bewegen, scannen den Boden kontinuierlich durch Sensoren und können in regelmäßigen Abständen Fotos der Erde, sogenannte Satellitenbilder, aufnehmen. Satellitenbilder decken im Allgemeinen ein großes Gebiet ab und die Breite eines Satellitenbildes kann Dutzende oder sogar Tausende von Kilometern erreichen. Die Essenz des Lichts sind elektromagnetische Wellen. Mit Mobiltelefonen oder Digitalkameras aufgenommene Fotos enthalten im Allgemeinen nur Energie im roten, grünen und blauen Bereich des elektromagnetischen Spektrums. Satellitensensoren können darüber hinaus die reflektierte Energie von Objekten (Bodenobjekten) auf der Erdoberfläche im Nahinfrarot, Kurzwelleninfrarot, Mikrowellen und weiteren Spektralbereichen erfassen. Daher enthalten Satellitenbilder mehr verwertbare Informationen.

Schematische Darstellung der Satellitensensor-Aufnahmen der Erde (Bild aus dem Internet)

2. Prinzip der Pflanzenidentifizierung

Wo sind die Felder? Was wird auf den Feldern angebaut? Wie viel hast du gepflanzt? Dies ist ein wichtiges Thema im Zusammenhang mit der Ernährungssicherheit und hat in der Gesellschaft große Aufmerksamkeit erregt. Wie können Satelliten diese Frage beantworten? Der Schlüssel liegt darin, anhand von Satellitenbildern verschiedene Arten von Landschaftsformen und Nutzpflanzen genau zu identifizieren. Im Wesentlichen ist zwischen Handyfotos und Satellitenbildern kein Unterschied erkennbar. Auf Fotos unterscheiden wir unterschiedliche Objekte im Allgemeinen anhand von Merkmalen wie Farbe, Form und Rauheit. Auf dem in Abbildung 2 gezeigten Foto können wir anhand von Farb- und Rauheitsunterschieden zwischen Reisfeldern, Straßen, Gewässern und anderen Landschaftsformen unterscheiden. Tatsächlich basiert die Identifizierung verschiedener Landobjekte oder Nutzpflanzen auf Satellitenbildern auch hauptsächlich auf Unterschieden in Merkmalen wie „Farbe“. Um verschiedene Landformen anhand von Merkmalen wie „Farbe“ zu unterscheiden, müssen wir zunächst verstehen, warum verschiedene Landformen unterschiedliche Merkmale wie „Farbe“ aufweisen, und zweitens, welche Eigenschaften verschiedene Landformen haben. Auf Fotos sind die Blätter gesunder Vegetation wie Wäldern, Grasland und Feldfrüchten im Allgemeinen grün. Dies liegt vor allem daran, dass das Chlorophyll in den Blattzellen die Eigenschaft hat, rotes und blauviolettes Licht zu absorbieren und grünes Licht zu reflektieren. Daher dominiert Grün die roten, grünen und blauen Kanäle des Fotos, wodurch die Blätter der Vegetation grün erscheinen.

Reisfeld Fotos

Aufgrund der unterschiedlichen Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Objekten und elektromagnetischen Wellen ist die von Satelliten empfangene reflektierte Energie in Fernerkundungsbildern nicht konsistent. Dies führt zu Unterschieden in der „Farbe“ verschiedener Objekte in Fernerkundungsbildern in unterschiedlichen Spektralbereichen, also zu Unterschieden im Reflexionsvermögen (Abbildung 3). Dieser Unterschied spiegelt direkt die spektralen Eigenschaften verschiedener Landobjekte wider. Wir können anhand von Fernerkundungsbildern verschiedene Arten von Landobjekten anhand von Unterschieden im Reflexionsvermögen oder anderen charakteristischen Unterschieden unterscheiden, die sich aus dem Reflexionsvermögen ergeben. Natürlich weisen unterschiedliche Objekte neben Unterschieden im Reflexionsvermögen auch unterschiedliche Merkmale wie beispielsweise Rauheit (Textur) auf. Generell können umfassende mehrdimensionale Merkmale unterschiedliche Objekte besser identifizieren.

Fernerkundungsbild basierend auf der Synthese roter, grüner und blauer Bänder (links) und der Reflektivität der Hauptobjekte (rechts)

3. Methoden zur Pflanzenidentifizierung und Schätzung der Anbaufläche

Über einen großen Bereich hinweg können verschiedene Merkmale dieselben oder ähnliche Eigenschaften aufweisen. Theoretisch weisen unterschiedliche Landformen unterschiedliche Reflexionsvermögen auf, in unterschiedlichen Regionen sind die Unterschiede im Reflexionsvermögen mancher Landformen jedoch nicht offensichtlich. Insbesondere bei Nutzpflanzen können die Unterschiede im Reflexionsvermögen verschiedener Pflanzen aufgrund von Faktoren wie Sorte, Klima und Anbaumethoden extrem gering sein. Daher ist die hochpräzise Identifizierung von Nutzpflanzen keine leichte Aufgabe. Zu den derzeit häufig verwendeten Methoden zur Ernteidentifizierung zählen vor allem Methoden des maschinellen Lernens und Methoden der phänologischen Schwellenbestimmung. Bei der Methode des maschinellen Lernens geht es hauptsächlich darum, vorab eine bestimmte Menge gekennzeichneter Proben mit echten Ernteinformationen zu erhalten und dann die gekennzeichneten Proben zum Trainieren des maschinellen Lernmodells zu verwenden, sodass das Modell „versteht“, welche Art von Merkmalen welcher Art von Ernte entspricht. Das Modell wird auf Fernerkundungsbilder angewendet, um die Kategorie jedes Pixels in den Fernerkundungsbildern zu bestimmen und so letztendlich den Zweck der Ernteidentifizierung zu erreichen. Die Grundidee der phänologischen Schwellenmethode besteht darin, dass sich im Verlauf des Wachstumsprozesses die Eigenschaften verschiedener Kulturpflanzen in gewissem Maße verändern. Diese Veränderungen weisen eine gewisse Regelmäßigkeit auf und die Veränderungsmuster verschiedener Kulturpflanzen weisen gewisse Unterschiede auf. Durch die Unterscheidung der sich ändernden Muster verschiedener Nutzpflanzen kann das Ziel der Pflanzenidentifizierung erreicht werden.

Pflanzenidentifikation (links) und Anbauflächenschätzung (rechts) basierend auf Satellitenfernerkundungsbildern

Unabhängig davon, ob es sich um die Methode des maschinellen Lernens oder die Methode der phänologischen Schwelle handelt, kann die räumliche Verteilung verschiedener Nutzpflanzen letztendlich anhand von Satellitenbildern ermittelt werden (Abbildung 4). Basierend auf der räumlichen Verteilungskarte können wir die Anzahl der Pixel berechnen, die den verschiedenen Kulturpflanzen in der räumlichen Verteilungskarte entsprechen, und dann die Fläche der entsprechenden Kulturpflanzen berechnen, wodurch wir eine genaue Messung der Anbaufläche erreichen.

Aufgrund der großen Abdeckung durch Satellitenbilder können Schätzungen der Anbauflächen theoretisch auf nationaler oder sogar globaler Ebene durchgeführt werden. Im Vergleich zur herkömmlichen Methode, bei der die Anbaufläche durch Haushaltsbefragungen und schrittweise Berichterstattung berechnet wird, spart die auf Satellitenfernerkundungstechnologie basierende Schätzung der Anbaufläche nicht nur Zeit und Aufwand, sondern verdeutlicht auch die räumliche Verteilung der verschiedenen Nutzpflanzen. Es ist objektiver und glaubwürdiger. Die Satellitenfernerkundungstechnologie bietet großes Potenzial im Bereich der landwirtschaftlichen Überwachung.

Beitragender: Yang Gaoxiang (Doktorand der Abteilung für intelligente Landwirtschaft, Nanjing Agricultural University)

Gutachter: Cheng Tao (Professor und Doktorvater der Abteilung für intelligente Landwirtschaft, Nanjing Agricultural University)