hrvatski

Predikcija prinosa poljoprivredne kulture na temelju satelitskih snimaka i podataka s terena

Za ostvarivanje boljih rezultata poljoprivredne proizvodnje, danas je nužno koristiti naprednu tehnologiju. U svijetu je sve učestalija pojava praćenja poljoprivrednih kultura tehnologijama daljinskih istraživanja s ciljem optimizacije proizvodnje. Optimizacija proizvodnje podrazumijeva ostvarivanje visokih prinosa uz što niže troškove uzgoja, što je jedino moguće postići neprekidnim praćenjem razvoja kulture. Predviđanje prinosa pojedine poljoprivredne kulture od velikog je značaja svakom poljoprivredniku jer omogućuje pametno planiranje proizvodnje tijekom sjetvene sezone. Pažnja će biti usmjerena na pronalaženje statističkih parametara vegetacijskih indeksa koji imaju najviši stupanj korelacije s prinosima pšenice. Za potrebe istraživanja koristit će se podatci Sentinel-2 satelita iz 2018., 2019. i 2020. godine te podatci o prinosu s terena i dodatni podatci s kojima poljoprivrednik raspolaže. Obrada satelitskih snimki Sentinel-2 satelita uključuje računanje vegetacijskih indeksa za koje se utvrdi da su značajni za ovo istraživanje te izračunavanje njihovih statističkih parametara. Na rasterskim podatcima biti će provedena vizualna i statistička analiza nakon kojih će rezultati biti korišteni za izradu predikacijskog modela prinosa. Cilj diplomskog rada je pronaći najbolji model predikcije koristeći statističke podatke izračunatih vegetacijskih indeksa na razini polja koji će omogućiti predviđanje prinosa za pšenicu i time pridonijeti poljoprivrednoj proizvodnji. Za ostvarivanje boljih rezultata poljoprivredne proizvodnje, danas je nužno koristiti naprednu tehnologiju. U svijetu je sve učestalija pojava praćenja poljoprivrednih kultura tehnologijama daljinskih istraživanja s ciljem optimizacije proizvodnje. Optimizacija proizvodnje podrazumijeva ostvarivanje visokih prinosa uz što niže troškove uzgoja, što je jedino moguće postići neprekidnim praćenjem razvoja kulture. Predviđanje prinosa pojedine poljoprivredne kulture od velikog je značaja svakom poljoprivredniku jer omogućuje pametno planiranje proizvodnje tijekom sjetvene sezone. Pažnja će biti usmjerena na pronalaženje statističkih parametara vegetacijskih indeksa koji imaju najviši stupanj korelacije s prinosima pšenice. Za potrebe istraživanja koristit će se podatci Sentinel-2 satelita iz 2018., 2019. i 2020. godine te podatci o prinosu s terena i dodatni podatci s kojima poljoprivrednik raspolaže. Obrada satelitskih snimki Sentinel-2 satelita uključuje računanje vegetacijskih indeksa za koje se utvrdi da su značajni za ovo istraživanje te izračunavanje njihovih statističkih parametara. Na rasterskim podatcima biti će provedena vizualna i statistička analiza nakon kojih će rezultati biti korišteni za izradu predikacijskog modela prinosa. Cilj diplomskog rada je pronaći najbolji model predikcije koristeći statističke podatke izračunatih vegetacijskih indeksa na razini polja koji će omogućiti predviđanje prinosa za pšenicu i time pridonijeti poljoprivrednoj proizvodnji.

daljinska istraživanja ; precizna poljoprivreda ; predikcija ; Sentinel-2 ; vegetacijski indeks

nije evidentirano