Kakao pod lupą satelitów – przewidywanie spadku zbiorów

Satelity Sentinel-2 dostarczają dane NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), które pozwalają monitorować zdrowotność roślin i wydajność upraw. Analiza danych z plantacji kakao w Ghanie objęła kluczowe regiony zachodnie i centralne. Dzięki NDVI można zauważyć zmiany w kondycji roślin, które wpływają na zbiory. W poniższym fragmencie przedstawiono analizę okresowych spadków NDVI, wskazujących na potencjalne problemy.

Naturalne sezonowe spadki NDVI

Sezonowe spadki NDVI są naturalne w porze suchej od grudnia do lutego. Krótkotrwałe zmniejszenie wskaźnika w tym okresie nie szkodzi roślinom. Kakao jest przystosowane do czasowego spadku wilgotności. Jednakże, przedłużająca się susza może negatywnie wpłynąć na uprawy. Szczególnie ważne są wartości NDVI w fazach wzrostu i szczytu rozwoju roślin, ponieważ anomalie w tych okresach przekładają się na wielkość i jakość zbiorów. Jednakże, istotne jest, by monitorować anomalie w długości i intensywności pory suchej, ponieważ wydłużona susza może negatywnie wpływać na kondycję upraw. Kluczowe jest także śledzenie wartości NDVI podczas faz wzrostu i szczytu rozwoju roślin, gdyż ewentualne anomalie w tych okresach mogą bezpośrednio przekładać się na wielkość i jakość zbiorów kakao.

Grafika 1: Średnie NDVI (Ruchome 3-miesięczne) w czasie – Western Ghana Cocoa Plantations
Wykres przedstawia naturalne sezonowe spadki NDVI związane z suchą porą roku oraz cykle wzrostowe w regionie zachodniej Ghany, istotne dla monitorowania anomalii.

Analiza danych NDVI – studium przypadku (Ghana zachodnia)

Analiza danych z lat 2018–2023 wykazała spadkowy trend w rocznych maksymalnych wartościach NDVI. Wyniki te sugerują pogorszenie kondycji roślinności w regionie. Główną przyczyną są zmiany klimatyczne, w tym zjawisko El Niño, które przynosi nieregularne opady i wydłużone susze.

Grafika 2: Roczne maksymalne wartości NDVI (Średnie ruchome 3-miesięczne) – Western Ghana Cocoa Plantations
Wykres ukazuje tendencję spadkową rocznych maksymalnych wartości NDVI w regionie zachodniej Ghany, z uwzględnieniem prognozy na rok 2024.

Spadek rocznego maksymalnego NDVI odzwierciedla rosnące wyzwania dla produkcji kakao, związane z ekstremalnymi warunkami pogodowymi, głównie za sprawą zjawiska El Niño, które wprowadza nieregularne opady oraz długotrwałe okresy suszy.

Centralna Ghana – porównanie trendów

Plantacje w centralnej Ghanie również wykazują spadkowy trend NDVI, choć nie jest on tak wyraźny jak w regionie zachodnim. Porównanie danych wskazuje, że zmiany klimatyczne bardziej dotykają zachodnie plantacje.

Grafika 3: Roczne maksymalne wartości NDVI (Średnie ruchome 3-miesięczne) – Central Ghana Cocoa Plantations
Wykres przedstawia roczne maksymalne wartości NDVI w centralnym regionie Ghany, porównując wartości historyczne rok do roku.

Po uprzednim dokonaniu porównania danych z obu regionów, można zauważyć, że zachodnia Ghana boryka się z większymi problemami zdrowotności roślin, co może wynikać z bardziej intensywnych zmian klimatycznych w tej części kraju. Te analizy mogą być wykorzystywane do przewidywania zbiorów, monitorowania problemów produkcyjnych oraz podejmowania decyzji dotyczących importu i eksportu kakao.

Monitorowanie kondycji upraw a prognozowanie cen kakao

Analiza kondycji upraw przy pomocy wskaźnika NDVI może być kluczowa w przewidywaniu wahań podaży kakao i wpływu na ceny. Zachodnia Afryka, w tym Ghana oraz sąsiednie kraje, stanowią globalne „wąskie gardło” w łańcuchu dostaw kakao, odpowiadając za znaczną część jego światowej produkcji. Z tego względu wszelkie anomalie kondycji upraw, widoczne w trendach NDVI, mogą stanowić istotny wskaźnik nadchodzących problemów z podażą. Przy spadku kondycji plantacji kakao należy spodziewać się, że mniejsze plony przełożą się na wyższe ceny na rynkach globalnych.

Przykład Ghany w ostatnich kilku latach doskonale ilustruje tę zależność. Coraz niższe maksymalne wartości NDVI, wynikające z chorób i starzejących się plantacji, korelują ze spadkiem produkcji kakao w tym regionie. Na wykresie przedstawiającym trend NDVI dla plantacji kakaowca w Ghanie można zauważyć wyraźne obniżenie kondycji roślin, które w efekcie przełożyło się na mniejsze plony i w efekcie panikę na globalnym rynku.

Grafika 4: Porównanie spadających wartości NDVI, produkcji kakao i cen (Western Ghana Cocoa Plantations)
Wykres ukazuje zbieżność spadków NDVI i spadku produkcji kakao, wraz z wyraźnym wzrostem cen w 2024 roku.

Drastyczny wzrost cen kakao w 2024 roku, wynikający z malejącej produkcji, ilustruje jak zmieniające się warunki zdrowotności upraw mogą być bezpośrednim wskaźnikiem nadchodzących zmian na rynku surowców. Satelitarne monitorowanie tych zmian zyskuje na znaczeniu, pozwalając producentom, importerom oraz inwestorom przygotować się na potencjalne zakłócenia w podaży i na dynamicznie zmieniające się ceny.

Dzięki technologii satelitarnej, obserwacja kondycji roślinności w czasie rzeczywistym staje się niezastąpionym narzędziem w strategii zarządzania ryzykiem i stabilizowania cen, zaś Ghana i Afryka Zachodnia pozostają kluczowymi regionami, w których tego rodzaju monitoring jest szczególnie istotny.

Jak satelity mogą wspomóc stabilizację rynku

Zastosowanie satelitów Sentinel-2 oraz analiz NDVI pozwala nie tylko monitorować zmiany w zdrowotności roślin, ale także przewidywać możliwe zaburzenia w łańcuchu dostaw. Dzięki danym satelitarnym, które stale monitorują stan upraw, można wyciągnąć szereg wniosków:

• Wczesne ostrzeżenia o zagrożeniach klimatycznych – wychwytywanie zjawisk takich jak susze, nadmierne opady czy choroby roślin.
• Śledzenie kondycji plantacji w czasie rzeczywistym – co pozwala na szybkie reagowanie na krytyczne zmiany i podejmowanie odpowiednich kroków, takich jak zwiększenie dostaw z innych regionów lub magazynowanie.
• Prognozowanie podaży i potencjalnych deficytów – analiza trendów NDVI w różnych regionach umożliwia przewidywanie wielkości zbiorów i planowanie zapasów w odpowiedzi na przewidywane braki.

Podsumowanie – nowe możliwości i wyzwania

Nowoczesne technologie, takie jak NDVI, mogą zmienić sposób zarządzania rynkiem kakao. Monitorowanie kondycji plantacji pozwala szybciej reagować na kryzysy i przewidywać ceny. To szczególnie ważne w dobie zmian klimatycznych i rosnącej niepewności na rynkach.

Jeśli interesujesz się tematami związanymi z rolnictwem precyzyjnym, zobacz także nasze inne artykuły. Chciałbyś z nami współpracować? Zapraszamy do kontaktu.

The post Prognozowanie cen kakao z danych satelitarnych Sentinel first appeared on Harvium.

Jednakże, jak wskazał wiceminister rolnictwa Adam Nowak, największe szkody dotknęły uprawy kukurydzy, soi, ziemniaków i buraka cukrowego. Uprawy, które były kluczowe dla tego regionu zostały zniszczone. W konsekwencji, rekompensaty są planowane dla około 25 tys. hektarów, które zostały zalane. Najważniejszą częścią strat jest kukurydza, która jest uprawiana przede wszystkim na ziarno. Ponadto straty w uprawach buraka cukrowego również są znaczące – szczególnie na terenach Opolszczyzny, gdzie powódź poważnie utrudniła działalność rolniczą. Spółdzielnia Cukry Nyskie, mająca zakład w Nysie, zgłosiła niemożność wznowienia produkcji po zalaniu zakładu.

Analiza satelitarna obszarów dotkniętych powodzią

Powyższa mapa przedstawia zalane obszary w dolinach Odry i Nysy Kłodzkiej. Na podstawie danych satelitarnych z analizy Harvium, zaznaczono tereny, gdzie doszło do największych strat w uprawach, szczególnie w obrębie wałów przeciwpowodziowych.

Na podstawie multispektralnych zdjęć satelitarnych, Harvium generuje wskaźniki kondycji upraw, które są kluczowe w ocenie strat rolniczych. Co więcej, analiza satelitarna obszarów dotkniętych powodzią pozwala na precyzyjne monitorowanie terenów zalanych oraz ocenę wpływu powodzi na roślinność.

Powyższa animacja przedstawia obszary zalane wodą między Brzegiem a Wrocławiem, ukazując szczegółowy obszar powodzi. Dane pochodzą z aplikacji mapowej Harvium, która dostarcza bieżących informacji na temat kondycji upraw oraz terenów dotkniętych klęską żywiołową.

Skutki powodzi i przyszłe wyzwania

Wstępnie zaproponowane rekompensaty w wysokości 5 tys. zł za hektar zalanych upraw mogą nie pokryć pełnych strat. Dodatkowym wsparciem będą darmowe badania gleby na terenach objętych powodzią. Kluczowe będą także długofalowe działania, które pozwolą na zabezpieczenie regionu przed przyszłymi klęskami żywiołowymi.

Oferta Harvium

Dzięki analizom satelitarnym Harvium, możliwe jest monitorowanie procesu odbudowy oraz dokładna ocena wpływu powodzi na rolnictwo. Narzędzia dostępne na dedykowanej stronie rolnictwa precyzyjnego Harvium oferują przegląd najnowszych multispektralnych zdjęć satelitarnych oraz generowanych na ich podstawie wskaźników kondycji upraw i terenów zalanych. Na życzenie przygotowujemy szczegółowe raporty dla wybranych obszarów, które mogą być cennym wsparciem dla lokalnych rolników i władz w ocenie strat oraz planowaniu odbudowy.

Jeśli interesujesz się tematami związanymi z rolnictwem precyzyjnym, zobacz także nasze inne artykuły. Chciałbyś z nami współpracować? Zapraszamy do kontaktu.

The post Powódź a rolnictwo w Polsce: dane satelitarne first appeared on Harvium.

Wstęp

W obliczu rosnących wyzwań w rolnictwie, technologia satelitarna staje się kluczowym elementem nowoczesnego rolnictwa precyzyjnego. Dane satelitarne, dotąd kojarzone głównie z badaniami naukowymi i aplikacjami wojskowymi, teraz stają się podstawą do dokładniejszego zarządzania zasobami naturalnymi. Rolnictwo precyzyjne otwiera nowe możliwości dla rolników i traderów rynku rolnego.

Wprowadzenie do Rolnictwa Precyzyjnego

Rolnictwo precyzyjne integruje nowoczesne technologie takie jak GPS, sensory, data analytics oraz teledetekcję, aby zrewolucjonizować zarządzanie zasobami rolnymi. Wykorzystanie tych narzędzi umożliwia bardziej precyzyjne podejmowanie decyzji, które prowadzą do optymalizacji procesów rolnych, zmniejszenia marnotrawstwa i zwiększenia plonów. Dzięki temu rolnicy mogą lepiej monitorować i zarządzać swoimi polami, co przekłada się na wyższą efektywność i zyskowność.

Kluczowe technologie monitorowania w Rolnictwie Precyzyjnym

1. Sensory Naziemne:
   • Opis: Montowane w maszynach rolniczych lub jako stacjonarne punkty na polach, sensory naziemne dostarczają precyzyjnych danych o warunkach glebowych i wzrostu roślin. Sensory te mogą mierzyć wilgotność gleby, temperaturę, poziom pH, a także poziomy składników odżywczych.
   • Operacyjność: Wymagają fizycznej obecności na terenie uprawy, co jest pracochłonne. Ponadto, instalacja i konserwacja tych urządzeń mogą być kosztowne.
2. Drony:
   • Opis: Pozwalają na szybkie objęcie średniego obszaru, oferując szczegółowe zdjęcia i dane, które mogą być używane do analizowania kondycji roślin i gleby. Drony mogą być wyposażone w kamery multispektralne i termalne, co umożliwia monitorowanie zdrowia roślin, wykrywanie stresu wodnego, a także identyfikację chorób i szkodników.
   • Operacyjność: Wymagają obecności operatora, a ich operacje są kosztowne, zwłaszcza przy dużej częstotliwości przelotów oraz przy monitorowaniu dużych i oddalonych od siebie areałów. Wysoki koszt zakupu i utrzymania dronów może stanowić barierę dla wielu rolników.
3. Dane Satelitarne:
   • Opis: Oferują najwyższą efektywność kosztową. Misje satelitarne takie jak Sentinel (Europejska Agencja Kosmiczna) i Landsat (NASA) dostarczają nieodpłatnie dane multispektralne, które po przetworzeniu dostarczają precyzyjnych informacji o stanie upraw. Satelity mogą monitorować ogromne obszary w krótkim czasie, co jest kluczowe dla dużych gospodarstw.
   • Operacyjność: Satelity mogą monitorować ogromne obszary w krótkim czasie, dane są regularnie aktualizowane (np. co 5 dni) i dostępne zdalnie. Rozdzielczość danych satelitarnych, choć nieco niższa niż dronów, jest zazwyczaj wystarczająca do identyfikacji obszarów o niższej produktywności i stresu roślinnego. Dane te są automatycznie zbierane i archiwizowane, co umożliwia łatwy dostęp i analizę poprzez dedykowane platformy.

Efektywność danych satelitarnych w praktyce

Dane satelitarne, dzięki swojej rozległości i dostępności, umożliwiają identyfikację problemów w skali, której inne metody by nie osiągnęły. Te informacje są kluczowe do wczesnego diagnozowania i interweniowania w przypadkach stresu roślin, suszy, czy niewłaściwego nawożenia. Regularność i szeroki zasięg danych satelitarnych pozwalają na ciągłą ocenę kondycji upraw i szybką reakcję na zmieniające się warunki. Dzięki tym danym rolnicy mogą również dokładniej planować prace polowe, takie jak nawadnianie, nawożenie i ochrona roślin, co przekłada się na wyższą efektywność i niższe koszty produkcji.

Przykłady zastosowania danych satelitarnych

1. Monitorowanie zdrowia roślin: Satelity mogą wykrywać zmiany w zdrowiu roślin na wczesnym etapie, umożliwiając szybką reakcję i minimalizowanie strat. Przykładowo, zmniejszenie poziomu chlorofilu w roślinach może wskazywać na niedobory składników odżywczych, które można skorygować poprzez odpowiednie nawożenie. Łatwo można rownież zidentyfikowac obszary start rolniczych spowodowane czynnikami atmosferycznymi lub szkodnikami.
2. Optymalizacja nawożenia: Analiza danych satelitarnych pomaga w precyzyjnej identyfikacji obszarów o mniejszej produktywnosci np. wolniejszym wzroście upraw, co zmniejsza koszty i minimalizuje wpływ na środowisko. Zamiast równomiernego nawożenia całego pola, rolnicy mogą stosować nawozy dokładnie tam, gdzie są one potrzebne, co prowadzi do bardziej efektywnego wykorzystania zasobów.
3. Zarządzanie wodą: Dane satelitarne mogą monitorować wilgotność gleby i pomóc w optymalizacji nawadniania, co jest szczególnie ważne w regionach z ograniczonymi zasobami wodnymi. Precyzyjne zarządzanie wodą może nie tylko zwiększyć plony, ale także zmniejszyć koszty nawadniania i ochronić zasoby wodne.

Wpływ na decyzje operacyjne i strategiczne

Zarówno rolnicy, jak i traderzy rynkowi wykorzystują te dane do lepszego planowania produkcji i zarządzania ryzykiem. Dla rolników, precyzyjne informacje o kondycji upraw pozwalają na optymalizację zasobów i technik uprawowych, natomiast dla traderów, informacje te są fundamentem do trafniejszych prognoz rynkowych i strategicznego zarządzania portfelem inwestycyjnym. Dane satelitarne umożliwiają tworzenie bardziej przewidywalnych i stabilnych strategii produkcji i inwestycji.

Kosztowo – efektywna przewaga danych satelitarnych nad innymi sensorami

Dane satelitarne oferują znaczną przewagę kosztowo – efektywnościową nad innymi sensorami, takimi jak sensory naziemne i drony. Sensory naziemne, choć precyzyjne, są czasochłonne i wymagają fizycznej obecności, co zwiększa koszty operacyjne. Drony, z kolei, są bardziej elastyczne i mogą szybko objąć średnie obszary, jednak wymagają operatorów i częstych przelotów, co również generuje wysokie koszty.

Dane satelitarne, dostępne nieodpłatnie z misji takich jak Sentinel i Landsat, oferują regularne i szeroko zasięgowe monitorowanie bez potrzeby stałej obecności operatora. Rozdzielczość danych satelitarnych, choć nieco niższa niż dronów, jest zazwyczaj wystarczająca do identyfikacji obszarów o niższej produktywności i stresu roślinnego. Najnowsze, dedykowane rolnictwu, misje satelitarne oferuja ponadto rozdzielczości których przydatnosc na poziomie operacyjnym dorownuje dronom. Dodatkowo, dane te są automatycznie zbierane i archiwizowane, co umożliwia łatwy dostęp i analizę poprzez dedykowane platformy.

Podsumowanie 

Wykorzystanie raportów satelitarnych to strategiczny krok, który zwiększa wydajność i zyskowność rolnictwa. Dane te otwierają nowe możliwości dla rolnictwa, umożliwiając efektywne zarządzanie zasobami na niespotykaną dotąd skalę. Zachęcamy przedsiębiorców rolnych oraz traderów do eksploracji możliwości, jakie oferuje rolnictwo precyzyjne, aby maksymalizować swoje zyski przy minimalizacji wpływu na środowisko. W tym zakresie nasz zespół ekspertów pozostaje do Twojej dyspozycji 24/7. Skontaktuj się z Harvium i sam sprawdź naszą platformę dedykowaną danym satelitarnym. Na naszej stronie znajdziesz też najnowsze wiadomości z rynków rolniczych.

The post Rolnictwo Precyzyjne: Dane Satelitarne Odmieniają Rolnictwo first appeared on Harvium.