BRIN تطور نظام مراقبة الأرز القائم على الأقمار الصناعية للحفاظ على الأمن الغذائي

جاكرتا - طورت الوكالة الوطنية للبحث والابتكار (BRIN) ، من خلال مركز أبحاث علوم البيانات والمعلومات (PRSDI) ، نظام مراقبة الأرز القائم على الرادار القائم على الأقمار الصناعية لدعم الأمن الغذائي.

بالإضافة إلى ذلك ، تم تطوير هذه التكنولوجيا لإدارة الزراعة بطريقة حديثة. ويعتبر ذلك ضروريا حتى يتمكن القطاع الزراعي في إندونيسيا من مواصلة التطور وعدم التخلي عن البلدان الأخرى.

تم نقل استخدام هذه التكنولوجيا من قبل Hengki Muradi ، وهو أول باحث خبير من مجموعة أبحاث الحكومة الرقمية ، PRSDI. وأوضح أن نمذجة مرحلة نمو الأرز تتم باستخدام التعلم الآلي.

تستخدم BRIN أيضا بيانات من الأقمار الصناعية الرادارية Sentinel 1 و Sentinel 2 و Landsat-8 لاستخدامها لتصنيف وتوقع مراحل زراعة الأرز. تشمل الأساليب المستخدمة الغابة العشوائية (RF) وآلة ناقلات الدعم (SVM).

"إن تطبيق التعلم الآلي المشرف قادر على توفير نتائج مهمة في رصد نمو الأرز القائم على الاستشعار عن بعد" ، قال هنكي أثناء زيارته لمعهد لامبونغ للتكنولوجيا سومطرة (ITERA) منذ بعض الوقت ، نقلا عن يوم الثلاثاء 2 سبتمبر.

بالإضافة إلى ذلك ، أشار Hengki أيضا إلى دمج بيانات الأقمار الصناعية البصرية والرادارية واستكشاف الأساليب بالتعلم العميق. تتم مساعدة عملية جمع البيانات هذه من قبل محرك Google Earth و RGIS و QGIS.

وتماشيا مع ذلك، شرح ساتريو أدي بريامبادا، الباحث الخبير الشاب في PRSDI، أيضا الأبحاث الأخرى التي أجراوها. كجزء من مجموعة أبحاث بيانات المعرفة والهندسة ، طور ساتريو أبحاثا خاصة مع مركز أبحاث الفضاء في BRIN.

من خلال هذا التعاون ، طور الفريقان Daily F-Layer Critical Frequency (foF2) Values Extract لاستخدامه في الأقمار الصناعية. في وقت لاحق ، سيتم استخدام هذه التكنولوجيا لدعم تطبيقات الاتصالات الراديوية ومراقبة الأيونوسفيرات.

"نحن نحدد نطاق الترددات الراديوية الذي يمكن استخدامه لدعم اتصالات HF (التردد العالي) ومراقبة الطقس الفضائي من خلال تطوير طريقة استخراج foF2 تلقائيا من صور FTI" ، أوضح ساتريو.