Дослідники з Альянсу Біоверсіті Інтернешнл та CIAT створили інноваційну систему, яка дозволяє фермерам отримувати інформацію про стан пасовищ безпосередньо зі смартфона.
У 2020 році глобальні сільськогосподарські викиди склали 16 мільярдів тонн еквіваленту вуглекислого газу, з яких 3,8 мільярда тонн спричинені великою рогатою худобою. Основною метою є підвищення ефективності випасу для зменшення впливу на довкілля. Нове дослідження, опубліковане в журналі Applications of Remote Sensing: Society and Environment, демонструє використання машинного навчання та супутникових даних для оцінки біомаси та якості поживних речовин на тропічних пасовищах.
Хуан Андрес Кардосо Аранго з Альянсу Біоверсіті Інтернешнл та CIAT підкреслює, що традиційні методи аналізу пасовищ важко масштабувати. Нова система дозволяє збирати дані з великих площ за допомогою супутників, що значно розширює можливості аналізу. Діана Марія Гутьєррес Запата зазначає, що такі технології дозволяють розробляти високоефективні моделі прогнозування для оптимізації управління пасовищами та мінімізації ризиків.
Брайан Барретт з Університету Глазго розповідає, що з 2017 року команда працює над використанням супутникових даних та машинного навчання для покращення характеристик кормів. Майбутньою метою є створення простого у використанні інтерфейсу, подібного до Google Maps, де фермери зможуть перевіряти стан своїх пасовищ.
Кардосо підкреслює важливість своєчасної інформації для управління ризиками в умовах мінливого клімату, що дозволяє фермерам приймати обґрунтовані рішення. Це не лише оптимізує використання ресурсів, але й зменшує негативний вплив на довкілля.
Барретт додає, що технології, такі як супутникові дані та машинне навчання, можуть зробити сільське господарство більш ефективним та прибутковим, сприяючи стійкості продовольчої системи та збереженню лісів.