У ДАР додано супутникові карти посівів ключових агрокультур України
Шар супутникових карт ярих та озимих культур врожаю 2023 року додано до кабінету сільгоспвиробника у Державному аграрному реєстрі.
Про це говориться у повідомленні Міністерства аграрної політики та продовольства.
«Опубліковані карти посівів містять дані про розташування та площу полів із ключовими сільськогосподарськими культурами, такими як: озима пшениця, ячмінь, ярі зернові, кукурудза, соняшник, соя, горох, цукрові буряки, виноград та інші. Карти також відображають ліс, болотні угіддя, водні або штучні об’єкти, відкритий ґрунт та необроблювані землі», — говориться у повідомленні.
У міністерстві нагадали, що минулого року під час розподілу бюджетної субсидії на гектар оброблюваних земель серед малих агровиробників у ДАР було вперше використано супутникові карти для верифікації обробки земельних ділянок. Ефективність цієї програми оцінювали також за допомогою супутникового моніторингу, який показав, що отримувачі підтримки наступного сезону збору врожаю в середньому мали в обробці більшу площу, ніж ті, хто не брав участь у програмі.
«Мінагрополітики планує й надалі удосконалювати процес верифікації посівів у ДАР, зробивши його повністю автоматичним. Це об’єктивний, прозорий та ефективний підхід, який повністю відповідає вимогам ЄС. Відтак вкрай важливо мати у системі актуальні дані про врожай та загальний стан земельних ділянок агровиробників, що користуються державною підтримкою чи іншими видами допомоги», — зауважив заступник міністра аграрної політики та продовольства України з питань цифрового розвитку, цифрових трансформацій і цифровізації Денис Башлик.
Уточнюється, що супутникові карти посівів були створені для всієї України командою фахівців Інституту космічних досліджень НАН і ДКА України та Національного технічного університету України «КПІ ім. І. Сікорського» за підтримки Глобального фонду Світового банку зі зменшення наслідків стихійних лих і відновлення (GFDRR). Для отримання інформації були використані знімки супутників Sentinel-1, Sentinel-2 і Planet. Під час класифікації посівного покрову застосовувалась технологія машинного навчання.
Читайте також
Олійна промисловість. Світові лідери та стратегії в часи великих змін
Чорноморський та Дунайський регіони: ринки олійних культур та олій в умовах трансф...
Погодний фактор – не єдина причина, чому світ рухається до зниження цін на продово...
Сербія. Посуха принесе цього року надзвичайно високих збитків фермерам
На Польщу припадає половина експорту українського соєвого шроту
Напишіть нам
Наш менеджер зв'яжеться з Вами найближчим часом