宇宙衛星、ドローン、地上システムのデータを利用して、穀物の収穫量を予測することができると、ロシア科学アカデミーのシベリア支部（SB RAS）が発表した。

同アカデミーで説明されているように、この方法は植物の反射率に基づいています。植物の反射率は、現在の状態だけでなく、干ばつや春の訪れの遅れ、害虫などの環境の変化を背景にした変化にも左右される。

"これらの要因が、植物が反射する光の量に影響を与えます。これらの要因が、植物が反射する光の量に影響を与えます。研究の過程で、科学者たちは、反射スペクトルの値が成長期の終わりの収穫量に関係していることに気づきました」とアカデミーは述べている。

しかし、専門家によると、これらの方法にはそれぞれ限界があるという。例えば、衛星画像の品質は天候や大気の透明度に左右されますし、ドローンは画像の範囲が限られています。最も正確な情報は、この2つの方法を組み合わせることで得られます。そうすれば、広い地域にもローカルな地域にも適用できるようになります。

彼らの意見では、農業におけるリモートセンシングのもう一つの有望な用途は、葉面散布量の計算であり、これにより農家は肥料を節約することができます。

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著者カリーナ・カマロバ