В ДАР добавлены спутниковые карты посевов ключевых агрокультур Украины

Об этом говорится в сообщении Министерства аграрной политики и продовольствия. 

«Опубликованные карты посевов содержат данные о расположении и площади полей с ключевыми сельскохозяйственными культурами, такими как: озимая пшеница, ячмень, яровые зерновые, кукуруза, подсолнечник, соя, горох, сахарная свекла, виноград и другие. Карты также отражают лес, болотные угодья, водные или искусственные объекты, открытый грунт и необрабатываемые земли», — говорится в сообщении.

В министерстве напомнили, что в прошлом году при распределении бюджетной субсидии на гектар обрабатываемых земель среди малых агропроизводителей в ДАР были впервые использованы спутниковые карты для верификации обработки земельных участков. Эффективность этой программы оценивали также с помощью спутникового мониторинга, который показал, что получатели поддержки в следующем сезоне сбора урожая в среднем имели в обработке большую площадь, чем те, кто не участвовал в программе.

«Минагрополитики планирует и в дальнейшем совершенствовать процесс верификации посевов в ДАР, сделав его полностью автоматическим. Это объективный, прозрачный и эффективный подход, который полностью соответствует требованиям ЕС. Поэтому крайне важно иметь в системе актуальные данные об урожае и общем состоянии земельных участков агропроизводителей, пользующихся государственной поддержкой или другими видами помощи», — отметил заместитель министра аграрной политики и продовольствия Украины по вопросам цифрового развития, цифровых трансформаций и цифровизации Денис Башлык.

Уточняется, что спутниковые карты посевов были созданы для всей Украины командой специалистов Института космических исследований НАН и ГКА Украины и Национального технического университета Украины «КПИ им. И. Сикорского» при поддержке Глобального фонда Всемирного банка по уменьшению последствий стихийных бедствий и восстановлению (GFDRR). Для получения информации были использованы снимки спутников Sentinel-1, Sentinel-2 и Planet. При классификации посевного покрова применялась технология машинного обучения.