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如何运用卫星遥感技术预测大宗农产品产量?

农产品期货是世界上最古老的期货品种。农产品的价格随着全球极端天气的加剧而波动性愈发频繁。随着科技的发展,越来越多的新技术被引入到了农产品的种植量和产量的检测和评估,卫星遥感技术就是其一。大面积农产品的价格随产量波动。由于农产品是一种比较开阔的领域,最终能够影响农产品产量的因素都可以在卫星云图上得到依据。

三极技术合力推动卫星遥感应用

最近十年,Space X、Sky box等一系列的创新公司应运而生。越来越多的卫星被发射到空间当中,地球每天千余颗卫星环绕,而且卫星的数量仍在急速增长中。

这些卫星搭载的传感器,让我们得以越来越频繁、越来越清晰的观测到地球表面以及其附着物。卫星遥感技术应用的另一个基础在于,测量植物如何反射或吸收电磁辐射。根据植物反射回来的光谱,我们可以评估植物的长势从而推断未来的可能产量。

卫星遥感应用的第三个重要原因是,服务器快速提升海量数据存储的能力和处理大量卫星图像的能力。将遥感信息转化为有用和可靠的预测,不仅仅是一门艺术,也是一门科学。这需要受过训练资深的专业人士来处理和解释图像。同时需要注意的是,卫星遥感影像只是产量推测的依据之一,还需要融入天气和气候数据以及现场的勘察采样数据才有可能会做出较为准确的推断。

遥感影像如何识别农作物?

晴朗的时候天空是蓝色的,植物的叶子呈现绿色。这些都是我们眼睛接收到物体反射的可见光。而对于遥感图片来说,我们更多的是依赖于一些肉眼看不见的光波,比如电磁波,红外辐射甚至微波。这些可见光外的其他波长的能量,对于我们预测农作物的种植面积和产量至关重要。

卫星、无人机或飞机上搭载的传感器,可以根据被拍摄物体的形状和纹理来检测能量如何传播、吸收或反射的整个过程。从而,得到以数字标记的各个像素的网格状图像。我们可以基于其反射特性来识别不同对象和对象之间的差异。正是这些差异可以帮助我们区分农作物和其他土地覆盖物,比如森林、水和城市。没有两个作物是一样的,他们有着根本的区别。通过结合地面定标,遥感方法能够精确识别不同作物的种植地域和种植面积。只有遥感的方法才能把作物的识别和面积确定做到每一块地上,从而给传统采样的农业调查方法带来了变革,这也是农业大数据的根基。下图是佳格公司对中国东北某地作物进行大范围自动识别的结果,暗红色为大豆,绿色是玉米。

此外对于主要的粮食和油料作物、棉花、甘蔗等,卫星遥感的方式能够很有效的评估作物的生长状态,因为我们可以很容易地检测到植物的生长周期。种植后,我们可以很容易地看到植物发育,成熟,衰老,然后收获。我们可以将本季的增长周期与不同时期的季节进行比较,得到不同时期作物的健康情况。这项技术可以应用于对天气灾害影响的评估。对于期货市场来说,天气灾害究竟影响了该种农作物多大的种植面积,并在这些面积产生了多大的产量损失影响。下图为2016年干旱后不同区域作物的长势区别,我们能明显看出浅色区域为旱灾影响较严重地区植物生长出现衰退。

卫星遥感已经成为农产品产量预测的主要工具

虽然卫星图像本质上提供的是历史信息,但其完全可以用作前瞻性预测的一部分。此外,它们也是重要的交叉检查的工具。

在农作物种植和产量形成过程中,许多公司一直采取现场采样的形式。然而,使用卫星图像,允许我们在国家级别的范围内,不断地、更高频率地直接监测作物状况。更高的效率、更短的时间和更低经济成本,让卫星成为检测作物变化的最佳工具。

下面是佳格在内蒙古做的一个案例,通过近三十年以来的卫星图片的拼接,我们看到内蒙古草原的返青期每年都有所提前。相差最大的两个年份间的返青期相差近20天。返青期变化不可避免地对产量产生影响。这些信息对在内蒙古种植牧草的商人们安排生产,以获得更高的收益和产量带来极大的帮助。

卫星遥感在中国和国外有什么不同?

国外较多采用的颗粒度较大的遥感卫星图片,这是由于美国的规模农业连片种植的特点所决定的。对于农作物长势监测来说,卫星云图是否有云的遮挡至关重要。NASA 的MODIS卫星在高度上足够高,每天都会重新访问地球表面上的相同点。这给了我们很多机会找到无云的日子。 有得有失的是,由于MODIS传感器比大多数卫星轨道都高,所以他的每个像素变得十分粗糙。MODIS卫星的最小像素为250米×250米的范围,大概是接近100亩地的范围。MODIS显然对全球性遥感更为适用,例如如果我们想检测美国全境的干旱程度。如果需要查看更为精细的内容,则需要使用其他卫星上的传感器,比如美国的Landsat等,同时可以使用飞机和无人机来获取更多的细节。

在中国,农业的种植情况则跟美国迥异。农作物种植出现碎片化、复杂化的情况,如果没有更为细腻的颗粒度,那么遥感预测则毫无意义。并且对于农作物产量预测而言,更重的是从卫星遥感图片中海量的数据中提取出有用的信息。佳格针对国内复杂的地块情况,开发了领先的深度学习算法平台。除了国外提供的商用卫星资源,佳格大数据还跟国内的高分卫星中心合作,拥有更多的卫星数据资源。

佳格深度学习算法对中国地块遥感图片的分析示例

快速评估天气变量对农作物产量的影响

对于期货市场,正确的快速反应往往是成败的关键。暴雨、台风、地震等极端情况的出现后,期货商需要知道精确的影响范围。传统的做法是依靠当地线人的信息,然而线人需要时间来培养和积累经验。并且当受灾面积在省级范围内,就会导致信息的传递十分低效和不准确。

佳格大数据则可以得到快速的大面积的精确统计。借助卫星遥感和地面雷达,我们可以清楚的确定灾害发生的准确范围和此次灾害是否影响了该农作物的种植区。而通过农作物的遥感影像,佳格可以精准测算出农作物的损失程度,从而进行产量反演推算。我们可以看到在这一过程中不仅是卫星技术,更重要的是将卫星遥感数据和气象数据结合,在空间维度上进行展示。

佳格已经将这项技术应用于农业保险领域。东北某大豆种植区在2016年先后遭受了风灾、冻灾等多重自然灾害。借助上述卫星遥感技术,在短短一个月时间内,佳格帮助客户确定5.9万亩的受灾面积;并给客户提供了由18万个地块构成的从投保标的确认到最终赔付的数据基础。佳格提供的全套标的管理系统帮助客户顺利完成数亿元的赔付。

佳格天地东北某地产量推算图

卫星遥感技术在农产品期货领域的未来

佳格目前的大多数直接客户是规模化种植大户和精准农业企业的经营者。我们还为涉农保险公司提供服务,帮助他们完成标的管理和气象指数等新产品开发。

证券行业也有较大的农业遥感需求,特别是对涉农上市公司的资产盘点和经营情况调查。例如不久前的辉山乳业事件:据称浑水多次使用无人机和一张2015年的卫星图片来观察辉山乳业的草场。

除此以外,以美国为例,对冲基金经理或家畜饲养者也是农业遥感的大客户,他们间接使用遥感产品。国外基金早就开始使用卫星遥感技术来监控宏观和微观数据:计算中国各个城市在建高楼的投影长度,并结合经纬度及时间来估算房地产的进度;监测连锁超市的停车场情况,预估其客流;通过分析储油罐影子,来估算全球原油储备量……

遥感测产在国内将可能会首先应用于棉花及糖料领域。卫星遥感将帮助金融从业者提供公开数据外的,一个客观的全新视角和更为高效低成本的信息获取渠道。

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