精准农业已成为主流。它影响作物投入的能力程度仍有待观察。然而，很明显，无人机和其他智能技术在农业领域的爆炸式增长将继续影响该行业，制造商和分销商必须调整业务以适应技术带来的革命。
在关于无人机和其他技术的讨论中，很容易忘记其中一项“较旧”的技术仍然非常可行。卫星技术已经存在了几十年，并继续很好地服务于农业行业。 AgriBusiness Global™ 采访了 Alexander Sakal，CSO EOS 作物监测, 了解他对卫星技术当前和未来状态的看法，以及它可能如何影响农作物投入行业。
卫星图像/数据在过去几年发生了怎样的变化？
EOS Crop Monitoring 的 CSO Alexander Sakal。
亚历山大·萨卡尔： 卫星数据和图像在技术上并不是什么新鲜事物。事实上，第一张太空图像是在 1946 年拍摄的，甚至在第一颗卫星发射之前。随着卫星开始使用各种检测辐射、光发射、无线电波等的传感器捕获数据，用于军事和民用目的的数据使用量越来越大、越来越先进。这允许对地球上无法进入的区域进行监控，但问题是这些信息通常是机密的，或者普通用户无法获得。从技术上讲，今天卫星的运行方式与 30 年前并无太大区别。然而，我们获取卫星数据、处理数据并从中受益的方式完全不同。农业部门很好地说明了卫星监测为企业提供的优势。
现代趋势正在使卫星数据在各个方面都易于访问。摩尔定律进入太空，使硬件更便宜、更高效, 和丰富的。 NASA 或 ESA 等机构公开提供卫星图像，而大数据和神经网络则带来强大的工具来自动进行数据分析。所有这些都吸引了对空间技术的更多投资，并进一步加速了变化。所以, 是的，卫星观测现在成为决策制定的丰富资源，这就是我们通过 EOS 作物监测为农业部门所做的。
您的系统结合了卫星图像、人工智能, 和天气信息以及人工智能。你能谈谈它们如何协同工作来帮助种植者做出决定吗（特别关注它对作物投入的影响）？
作为： 卫星监测使用图像、传感器数据和天气预报工具。然而，我更喜欢“机器学习”这个词而不是人工智能。机器学习算法使我们能够定义今天的作物类型、田地边界，并在未来的更新中开辟新的方向来开发诸如土壤施肥指导等功能。作物投入取决于数百个因素，有些甚至无法预测。卫星作物监测可帮助农民在历史播种时随时了解选定地区的温度和天气状况（目前仅适用于黑海地区）, 作物数据显示该地区的平均指标。基于这些信息，农业专家可以做出相对精确的作物产量预测，这就是技术有效性的定义。例如，农民在管理农场或监测时可以发现因素之间的相关性以推动他们的决策荷兰国际集团 在问题变得重要之前，不准确增长的领域。
显然，这项技术能够生成大量有用的数据。这些数据是如何分析和使用的？谁进行分析并提出建议？谁拥有数据？
作为： 在这一点上，卫星监测本身并没有对农业提出任何独立的建议。它将卫星数据转换成 农业资讯 供分析师审查。
从技术上讲，我们不 “产生” 数据。所有数据最初都来自卫星。或者更准确地说，来自 ESA 等卫星运营商。该数据是公开的，可用于商业用途； 但是，处理和分析原始信息需要一些时间。根据用户的请求，系统连接到卫星数据库，检索数据，并在几秒钟内在 UI 仪表板中将其可视化。
未来几年技术将如何改变/改进？它将使种植者能够做什么/了解他们的作物 ，他们 他们现在不知道？
作为： 卫星作物监测技术并不是要教农民做他们的工作。它反而有助于了解在给定时间哪个农田点需要更多关注。为了说明我们行业的发展方向，我可以告诉您一些我们的解决方案。目前，在 EOS Crop Monitoring，我们致力于提供作物生长阶段的自动检测、带有农业提示的通知系统、植被类型数据库的开发、神经网络优化和其他功能。另外，我想提一下 施肥管理 优化和土壤水分含量检测目前不是我们的当务之急，但我们希望在接下来的几个月内拥有。
随着技术的不断发展，它将如何影响作物投入？
作为： 同样，这完全取决于现场所有者和许多其他因素; 但是，已经可以注意到，此数据可以让您显着减少侦察费用，这对更大的土地所有者尤其有利。而我们确实知道，例如，差异化施肥与卫星监测相结合，在产生相同数量的作物的同时，可以节省多达 30% 的施肥费用。因此，我们已经可以看到创新的积极影响。
世界上哪些地区采用了这项技术，他们的投资获得了什么样的回报？
作为： 众所周知，在食品生产行业，北美在技术采用方面处于领先地位。根据我们的信息，超过 30% 的美国农民使用卫星图像数据，而 60%到 90% 正在普遍应用产量监测器和其他精准农业解决方案。在这方面，欧洲、亚洲和南美国家落后了，但我相信他们会在几年内赶上来。目前，我们在东欧和中亚国家有很好的代表。这里的市场表现出对创新的巨大承诺。另一个有希望进行卫星作物监测的地区是非洲，那里的农民在农业方面跳过了整个进化阶段，采用了创新模式和技术。关于投资回报率，您不能具体说明遥感和卫星监测的盈利能力，直到他们做出将产生积极结果的决定。有时候什么都没有, 而在其他情况下，它可以识别问题, 节省数千到数百万美元。
进一步采用这项技术的最大挑战是什么？
作为： 在采用地理空间技术时, 我们面临的最大挑战是农民之间缺乏信任，因为他们似乎常常不愿意坚持学习过程。在您说服他们之前，他们希望看到具体数字。人们还普遍认为卫星技术过于昂贵，使用它不划算。在技术方面，卫星监测有时会遇到大气影响或信号干扰导致的数据异常和神经网络计算错误, 这使得它不如说精确 无人机监控.另一件事是互联网覆盖。
如何克服这些挑战？
作为： 我认为信任因素主要取决于给定解决方案的优势、复杂性、适应性和形象。通过在功能上下功夫，同时兼顾软件和硬件层面的简单性和兼容性，同时执行面向用户的通信框架，我们可以创造奇迹。我认为处理技术问题的最佳方法是增强机器学习算法和采用额外的空间技术, 例如较新的卫星模型。至于互联网连接——这肯定是一个全球性问题，将在最近几年自行解决。
就富裕种植者可用的技术而言，世界上有许多地方并不是特别先进（可以说在那里可以获得最大的好处）。较贫穷的国家/种植者有没有办法使用这些技术来帮助这些农民？
作为： 实施卫星监控唯一需要的是互联网连接，正如我提到的，这方面存在局限性。否则，技术是相当负担得起的。例如，我们解决方案的价格是 $99 1,000公顷监测，即每公顷$0.10左右。我们相信这是一项非常具有成本效益的投资，即使是贫困农民也能负担得起。此外，监测哪个区域的卫星也没有区别。如果田地位于开阔的天空下，则可以对其进行监控和分析。
关于这项技术，读者还应该了解什么？
作为： 尽管这项技术主要是为农民设计的，但它并不仅限于农业效益。保险公司可能会利用它的功能。例如，能够预先评估田间条件，根据过去几年的播种记录（土地是否枯竭）测量土地潜力，检查天气记录以确认或撤回保险事件等。对于银行而言，卫星图像可用于根据前几年的数据估算作物投入，以确保做出负责任的贷款决策或根据 NDVI 和其他指数审查植被风险。贸易商和农机经销商可以评估市场规模并估计特定地区的需求水平。甚至软件公司也可以将卫星数据用于他们的初创公司。