Berdirilah di ladang jagung di Iowa, tambak udang di Vietnam, atau perkebunan kelapa sawit di Malaysia dan lihatlah. 300 mil di atas Anda, sekumpulan satelit seukuran kotak sepatu sedang melihat ke bawah, menyampaikan data yang dapat digunakan untuk menentukan segalanya mulai dari biomassa tanaman hingga transparansi air.
Diluncurkan ke orbit sebagai muatan sekunder oleh pembuat roket, PlanetSatelit-satelit ini dilengkapi dengan kamera beresolusi tinggi yang memotret permukaan bumi setiap hari, sehingga memungkinkan pemantauan lahan pertanian di seluruh dunia hampir secara real-time.
Dia Satelit 'SuperDove' memiliki resolusi 3,7 meter dengan irama hampir harian, yang membedakannya dari satelit publik seperti Sentinel Badan Antariksa Eropa dan satelit Landsat NASA, yang memberikan citra gratis tetapi pada resolusi lebih rendah (10–30 m) dengan cakupan yang lebih jarang (setiap beberapa hari).
Satelit penugasan generasi terbaru ('Pelikan-2') menyediakan data dalam enam pita spektral, dengan resolusi 50cm, dan lebih jauh lagi 30cm, memberikan data yang jauh lebih terperinci.
Produk generasi berikutnya—'Burung hantu'—akan memiliki resolusi satu meter, analisis yang lebih cepat, dan AI onboard yang canggih melalui GPU Nvidia, dengan demo teknologi yang dijadwalkan untuk diluncurkan akhir tahun depan.
Meskipun satelitnya tidak dapat melihat menembus awan, dengan produk Crop Biomass, Planet dapat menggabungkan data optik PlanetScope dengan data radar dari satelit lain (yang mengirimkan sinyal gelombang mikro yang menembus awan) untuk mendapatkan cakupan yang berkelanjutan. Demikian pula, mengingat mereka mengelilingi bumi setiap hari, mereka mempunyai lebih banyak tembakan tepat sasaran, kata Manajer Produk Utama, Pertanian, Ariel Pita kebisingan.
“Kami punya banyak gambar awan! Namun semakin tinggi frekuensi pengumpulannya, semakin tinggi kemungkinan mengumpulkan gambar bebas awan, katakanlah dalam waktu seminggu, bukan?”
Dari data hingga wawasan yang dapat ditindaklanjuti
Tantangan bagi Planet dan setiap perusahaan yang mengumpulkan data dalam jumlah besar di bidang pertanian, katanya, adalah mengubahnya menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Dalam kasus petani, kata Zajdband, sebagian besar mungkin tidak menyadari bahwa mereka menggunakan data Planet karena mereka mengaksesnya melalui platform digital milik raksasa perlindungan benih dan tanaman seperti BASF dan Syngenta.
“Sebagian besar petani yang menggunakan data PlanetScope tidak mengetahui tentang kami karena mereka menggunakan data kami melalui platform digital mitra kami. Namun kami menjual data kami langsung ke beberapa operasi pertanian besar, misalnya petani kedelai besar di Brasil atau petani tebu di Amerika Latin, yang memiliki tim penginderaan jarak jauh dan sistem sendiri yang mereka bangun. Dalam kasus ini, mereka hanya menghubungkan data kami ke saluran pipa mereka melalui API.
“Tetapi kami juga berupaya membuatnya lebih mudah untuk digunakan dengan apa yang kami sebut 'data siap analisis' atau produk ARD yang dapat digunakan oleh ilmuwan data. Anda tidak perlu menjadi ahli dalam penginderaan jarak jauh untuk bekerja dengan data satelit.”
Bagaimana AI dapat mendemokratisasikan akses terhadap data satelit
Di masa lalu, “paradigma lama penginderaan jarak jauh adalah Anda harus mengunduh banyak file berukuran besar dan membangun server atau saluran Anda sendiri,” kata Zajdband. “Kami membangun platform berbasis cloud kami sendiri (Platform Wawasan Planet) yang memungkinkan pelanggan kami memproses semua data ini di cloud dan mengekstraksi wawasan yang mereka butuhkan saja.
“Kami menurunkan hambatan masuk sehingga kami dapat memiliki lebih banyak pengguna yang tidak perlu menjadi ahli dalam bidang penginderaan jarak jauh.”
Planet Insights Platform, yang memiliki beberapa alat untuk membantu pelanggan mengembangkan aplikasi yang memproses data pengamatan bumi, juga memiliki API dan SDK (Perangkat Pengembangan Perangkat Lunak) yang memungkinkan mereka mengintegrasikan citra ke dalam aplikasi web ujung depan, katanya.
Meskipun Planet telah memperbarui fokusnya pada AI, banyak pelanggannya yang menggunakan AI untuk membantu mereka mendapatkan wawasan dari data satelit “lebih cepat dan langsung,” tambah Zajdband.
Di masa depan, katanya, alat AI dapat berarti bahwa pengguna yang tidak memiliki keterampilan pengkodean atau bahkan keterampilan ilmu data akan dapat memperoleh wawasan dari produk data siap Analisis seperti Planet Fusion atau Planetary Variables. “Ini akan semakin menurunkan standar dan memungkinkan lebih banyak pengguna (mendapatkan wawasan dari) data kami.”
Pertanian presisi
Namun jenis data apa yang paling relevan dengan sektor pertanian, dan bagaimana data tersebut digunakan?
“Orang-orang yang mengakses data kami melalui platform pertanian digital menggunakannya terutama untuk dua hal,” kata Zajdband. Salah satunya adalah memeriksa lahan untuk mencari penyakit, hama, gulma, atau kekurangan air. Cara lainnya adalah menghasilkan aplikasi tingkat variabel menggunakan data satelit mulai dari benih, pupuk, hingga fungisida.
“Dengan memahami bagaimana tanaman tumbuh secara berbeda di suatu lahan, Anda dapat menerapkan tingkat input yang berbeda di seluruh lahan.”
Abeliosebuah perusahaan pertanian presisi di Perancis, misalnya, telah mengembangkan solusi pemantauan tanaman yang memanfaatkan citra PlanetScope untuk membantu petani menyesuaikan aplikasi nitrogen dengan kebutuhan spesifik setiap zona di lahan, sehingga memungkinkan petani untuk mengurangi penggunaan nitrogen rata-rata 5-10%.
planet Suhu Permukaan Tanah Sementara itu, produk ini mengukur suhu permukaan menggunakan perpaduan data gelombang mikro dan inframerah/optik yang mampu menembus awan sehingga pelanggan dapat melacak tekanan tanaman, kekeringan, dan pola panas serta memodelkan kondisi pertumbuhan dengan lebih tepat dibandingkan data suhu udara saja.
Ini dapat digunakan untuk prediksi hasil yang dikombinasikan dengan data lain seperti Kandungan Air Tanah; untuk membantu para petani menentukan kedalaman terbaik untuk penanaman benih di berbagai bagian lahan mereka; atau untuk memprediksi laju perkembangan tanaman dan hama, kata Zajdband.
“Jika Anda dapat memodelkan risiko berkembangnya penyakit atau hama tertentu, hal ini dapat membantu Anda memutuskan untuk menerapkannya sebelum (masalah berkembang). Dan kemudian setelah Anda memutuskan untuk menerapkannya (input tanaman), Anda dapat menggunakan data kami untuk mengukur berapa banyak tanaman, berapa banyak biomassa, atau perkiraan hasil panen, dan katakan, oke, di bagian lahan ini, apakah fungisida layak digunakan atau tidak? Pada tingkat berapa?”
Kandungan air tanah, pengelolaan padang rumput, budidaya perikanan
Yang lain menggunakan data PlanetScope untuk melihat kandungan air tanah, kata Zajdband. “Dalam hal ini, kami menggunakan data dari satelit (penyedia) lain untuk menyediakan data bagi pemerintah dan perusahaan swasta yang memasok asuransi parametrik kepada petani.” Dalam kasus asuransi parametrik kekeringan, misalnya, pembayaran dipicu jika jumlah air di dalam tanah turun di bawah ambang batas yang ditentukan.
“Kami juga bekerja sama dengan pelanggan yang menggunakan data kandungan air tanah kami untuk memahami kemampuan lalu lintas tanah; apakah kondisi tanah cukup baik sehingga saya bisa masuk dengan penyemprot dan mengaplikasikan produk tanpa menyebabkan pemadatan?”
Sementara itu, bidang lain yang mengalami pertumbuhan stabil adalah penerapan pagar virtual untuk pengelolaan padang rumput, ujarnya.
“Data kami dapat digunakan untuk mengukur ketersediaan hijauan di padang rumput (membantu perusahaan pagar virtual mengetahui tempat terbaik untuk mengarahkan ternak). Secara historis, kami telah banyak bekerja sama dengan perusahaan di Selandia Baru dan Australia dalam hal ini, namun sekarang kami memiliki perusahaan di berbagai wilayah yang menggunakan data kami untuk melakukan pengukuran hampir secara real-time sehingga mereka dapat mengoptimalkan hijauan.”
Kasus penggunaan lain yang muncul adalah dalam budidaya perikanan, katanya. Hal ini baik untuk memantau transparansi air dan kekeruhan air di kolam atau air pantai untuk deteksi dini perubahan kualitas air atau untuk pemetaan lokasi peternakan salmon, jumlah kandangdan luas permukaan, membantu memantau perluasan budidaya perikanan, kepatuhan, dan dampak lingkungan dari waktu ke waktu.
Memvalidasi ag regeneratif, mengelola pembayaran pertanian
Untuk beberapa pelanggan institusional, kata Zajdband, data PlanetScope digunakan untuk tujuan kepatuhan, dimana pemerintah memberikan pembayaran kepada petani berdasarkan sejauh mana mereka mematuhi peraturan lingkungan atau peraturan lainnya.
“Setiap lembaga pembayaran mempunyai peraturannya masing-masing, yang mungkin seputar pengolahan tanah atau jenis tanaman, atau acara pemotongan rumput. Dalam hal ini, kami tidak hanya mengumpulkan data dengan satelit kami tetapi juga menyediakan alat dan platform digital bagi pelanggan kami untuk menentukan bagaimana mendistribusikan subsidi berdasarkan Kebijakan Pertanian Bersama di UE, misalnya.”
Pemantauan status nitrogen, kasus penggunaan baru yang 'transformasional' untuk pencitraan hiperspektral?
Ke depan, saat satelit Planet generasi pertama melakukan pencitraan multispektral, ini adalah hal baru Satelit Tanager memberikan pencitraan hiperspektral, menangkap 420+ pita spektral dengan resolusi spasial 30 meter, memungkinkan diskriminasi material dan properti permukaan yang lebih halus, kata Zajdband.
“Saat ini kami memiliki satu Tanager di orbit, dan kami sedang membangun tiga Tanager lagi. Memiliki pita yang lebih sempit memungkinkan kami mengukur hal-hal yang tidak dapat kami ukur dengan multispektral, seperti emisi metana.”
“Kami juga sangat tertarik untuk memahami kadar nitrogen dalam tanaman, sebuah contoh penggunaan yang mulai kami kembangkan yang menurut kami dapat membawa perubahan besar bagi pertanian.”
“Hal yang menyenangkan tentang kasus penggunaan khusus ini adalah Anda tidak memerlukan cakupan global untuk setiap bidang setiap hari, cukup beberapa kali dalam satu musim ketika Anda dapat menggunakan data tersebut untuk membuat keputusan sebagai pengguna.”
Peternakan skala kecil
Melihat ke belakang, ia berkata, “Sering kali ketika orang berbicara tentang kasus penggunaan di bidang pertanian, mereka sering kali berhubungan dengan pertanian besar, seperti tebu dan kedelai.
“Tetapi data kami juga dapat digunakan untuk petani kecil yang bekerja dengan banyak perusahaan perlindungan tanaman besar tempat kami menyediakan data, jadi kami sangat tertarik untuk meningkatkan kehadiran kami di sana.”
>>Pelajari lebih lanjut tentang Platform Wawasan Planet dan dapatkan 30 hari uji coba gratis.