Analiza satelitskih snimaka u pametnoj poljoprivredi

master's thesis

• Title (english): Satellite images analysis in smart agriculture
• Author: Nikolina Mijoč
• Mentor: Gordan Ježić (mentor)
• Committee member: Gordan Ježić (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Mario Kušek (član povjerenstva)
• Committee member: Pavle Skočir (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2021-07-08, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Electrical Engineering

Abstract

Razvojem Interneta stvari dolazi do porasta broja uređaja koji omogućuju prikupljanje i odašiljanje širokog spektra podataka. Pametna poljoprivreda, kao jedno od područja primjene, pruža niz mogućnosti za povećanje kvalitete raznih aspekata poljoprivrede kao i same produktivnosti. S obzirom na to da je poljoprivreda u visokoj ovisnosti o klimi, agrometeorološki podaci dobiveni putem raznih zemaljskih senzora, kao i satelitski podaci, su od velike važnosti te često služe kao potpora donošenju odluka prilikom upravljanja u poljoprivredi. U sklopu rada je predstavljeno rješenje pomoću kojeg su utvrđene zavisnosti Agri4Cast i Copernicus in-situ mjerenja korištenjem Pearsonove i Spearmanove korelacije s prikupljenim podacima multispektralnih snimki dostupnih putem Copernicusove satelitske misije.
Također, podaci dvaju izvora su međusobno su korelirani korištenjem Pearsonove metode. Mjerenja su prikupljana za vremenski period od dvije godine te pohranjena u InfluxDB bazu podataka. Krajnji rezultati vizualizirani su pomoću alata Grafana. Spearmanovom i Pearsonovom metodom dobiveni su približno slični rezultati s minimalnim odstupanjima. Izračunati korelacijski koeficijenti pokazuju srednju pozitivnu korelaciju količine sunčevog zračenja, odnosno radijacije te temperature s NDVI indeksom kod oba izvora. Dodatno kod Agri4Cast mjerenih parametara evaporacija i tlak zraka su također srednje pozitivno korelirani s NDVI indeksom, dok Copernicusova evaporacija pokazuje srednju negativnu korelaciju, a kod površinskog tlaka korelacije skoro da i nema. Količina oborina i brzina vjetra kod oba izvora imaju vrlo nisku negativnu korelaciju.

Abstract (english)

Internet of Things growth led to the increase in the number of devices that enable the gathering and transmission of a wide range of data. Smart agriculture, as one of the application areas, provides a number of possibilities to increase the quality of various aspects of agriculture as well as productivity itself. Given that agriculture is highly dependant on climate, agrometeorological data obtained through various terrestrial sensors, as well as satellite data, are of great importance and often serve as a decision support in agricultural management. This thesis presents a solution that determines the dependencies of Agri4Cast and Copernicus in-situ measurements using Pearson and Spearman correlation with the data collected from multispectral images available via Copernicus satellite mission. Also, both sources data was correlated using the Pearson method. Measurements were collected for a two year period and stored later in the InfluxDB database. The final results were visualized using the Grafana tool. Approximately similar results with minimal deviations were obtained by the Spearman and Pearson methods. The calculated correlation coefficients show a medium positive correlation of the amount of solar radiation and temperature with the NDVI index at both sources. In addition, Agri4Cast measured parameters evaporation and air pressure were also moderately positively correlated with the NDVI index, while Copernicus evaporation showed a medium negative correlation and at surface pressure the correlation was almost non-existent. Precipitation and wind speeds at both sources have a very low negative correlation.

• Keywords: Pametna poljoprivreda; satelitske snimke; Copernicus; Agri4Cast; NDVI; in-situ mjerenja; korelacija
• Keywords (english): Smart agriculture; satellite imagery; Copernicus; Agri4Cast; NDVI; in-situ measurements; correlation
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:286918
• Study programme: Title: Information and Communication Technology; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2023-01-13 13:08:24