Kto będzie mógł skorzystać z dostępu do danych satelitarnych i jak wygląda ich weryfikacja?
Planujemy jak najszersze wykorzystanie danych, czy to przez jednostki naukowe, instytuty badawcze, administrację publiczną, partnerów projektu, czy Ministerstwo Rolnictwa. Chcielibyśmy, żeby głównymi odbiorcami były gospodarstwa rolne, urzędy gminne, ośrodki doradcze, osoby, które są związane z rolnictwem, a także sami rolnicy. Jeżeli mamy precyzyjniejsze dane i lepsze możliwości, to wpływa to na kształtowanie wspólnej polityki rolnej. Pozyskane informacje są weryfikowane za pomocą badań terenowych oraz z blisko 27 milionami rekordów danych pochodzących z ARiMR. Takie statystyki są na bieżąco agregowane w ośrodku statystycznym w Olsztynie.
To właśnie tam znajduje się Centrum Obliczeniowe dla Rolnictwa. Z naszych badań wynika, że w zależności od uprawy mamy dokładność od ok. 80 do 90 kilku procent. W dodatku co roku dokładność ta wzrasta w związku z nabytym doświadczeniem. To ważne, aby mieć jak najwięcej danych terenowych, ponieważ jest to najważniejsza rzecz w kalibracji danych satelitarnych. Dzięki temu można nauczyć algorytmy rozpoznawania upraw w oparciu o panujące warunki, przebieg krzywych spektralnych charakterystycznych dla danego gatunku oraz doświadczenie na temat tego, co i kiedy się sieje, sadzi i zbiera.
Jakie plany na przyszłość ma GUS? Czy zamierza wykorzystywać dane satelitarne również w innych obszarach?
Projekt EOStat jest sprawdzeniem możliwości wykorzystania danych satelitarnych. GUS realizuje również inny duży projekt: „SATMIROL - Satelitarna identyfikacja i monitorowanie upraw na potrzeby statystyki rolnictwa”, realizowany w ramach Programu „Społeczny i gospodarczy rozwój Polski w warunkach globalizujących się rynków” GOSPOSTRATEG, dofinansowany przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju, który obejmuje już finalną implementację produktów z EOStat, badań pilotażowych z poprzednich lat, jak i bieżących działań z wykorzystaniem teledetekcji.
Budowa i wdrożenie innowacyjnego systemu do identyfikacji i monitorowania upraw rolnych zapewni szybsze pozyskiwanie danych, możliwość pozyskania danych przestrzennych dotyczących poszczególnych upraw oraz zmniejszenie obciążenia respondentów i ankieterów. Warto podkreślić, że obejmuje również pewne zakupy infrastruktury technicznej, budowę systemu IT satelitarnej identyfikacji oraz skupia się na prognozowaniu plonów, monitoringu sytuacji kryzysowych, takich jak powodzie, susze i podtopienia, co oczywiście ma wpływ na plony oraz same zasiewy.
W planach na przyszłość jest również wykorzystanie danych z satelitów wysokorozdzielczych o rozdzielczości 1x1 m, czy też jeszcze bardziej dokładnych. W niektórych rejonach Polski charakterystyczne pomniejsze uprawy np. maliny czy drzewa i krzewy owocowe stanowią o wielkości produkcji danego regionu. Tak się dzieje w np. województwie lubelskim, gdzie działki są naprawdę małe i nie przekraczają czasami 20 m długości i szerokości. Będziemy więc testowali na dokładnie zdefiniowanych rejonach Polski wykorzystanie danych wysokorozdzielczych. Chcielibyśmy również zorganizować samo zbieranie danych statystycznych, tak aby nasi rzeczoznawcy terenowi mieli udostępnione analizy danych satelitarnych, wstępne szacunki, mapy, informacje z działek i z serwisów agrometeorologicznych.
Dzięki temu łatwiej będą mogli pewne rzeczy prognozować, a to właśnie oni są kluczowym elementem w przypadku kalibracji danych satelitarnych. Należy dodać nieskromnie, że GUS jest liderem na skalę światową w wykorzystaniu zdjęć satelitarnych na potrzeby statystyki. Jest to tzw. element prac w ramach przetwarzania danych typu Big Data. Oczywiście jest kilka krajów, które wykorzystują dane satelitarne w swoich statystykach np. USA, lecz są one zagregowane na innym poziomie przetwarzania danych tj. opierają się na zdjęciach niskorozdzielczych - od kilkudziesięciu do kilkuset metrów pojedynczego pixela, czyli w warunkach Polski i Europy nie są już tak istotne do wykorzystania, gdyż nasza struktura wielkości działek znacznie odbiega od tych zza oceanu.