Профессор Могенс Х. Греве предоставил ценную информацию о развивающемся ландшафте почвоведения и его взаимодействии с передовыми технологиями в эксклюзивном интервью правительству открытого доступа.
Интеграция картографирования почвы и А.И. Греве, опытного эксперта по картированию почв, изменила общепринятую точку зрения, подчеркнув ключевую роль картографии почвы в сфере ИИ для здоровья почвы.
Его обширная карьера и вклад в более широкую область сделали его ключевым сторонником интеграции картографирования почвы с методами искусственного интеллекта. Такое сочетание картографирования почвы и искусственного интеллекта привело к глубоким изменениям в практике мониторинга почв за последние два десятилетия.
Появление машинного обучения, разновидности искусственного интеллекта, привело к смене парадигмы в этой области. Греве объяснил, как отказ от ручных подходов к использованию статистических методологий и методологий машинного обучения существенно повысил эффективность и точность картографирования почвы. Этот эволюционный процесс, охватывающий последние 15–20 лет, в значительной степени опирается на обширные наборы данных, полученные на основе точечных данных, собранных в рамках таких инициатив, как кампании по отбору проб почвы LUCAS.
Процесс: от точечных данных к прогнозным почвенным картам
Этот процесс включает в себя переход от точечных данных, полученных в результате обширных усилий по отбору проб почвы, к созданию комплексных прогнозных карт почвы. Эти карты охватывают обширные географические территории, например панъевропейский регион. Греве показал, что эта трансформация имеет фундаментальное значение для понимания изменчивости свойств почвы как в локальном, так и в континентальном масштабе.
Комбинация целевых переменных точек и множества данных об окружающей среде, включая переменные климата и местности, подпитывает модели машинного обучения. Благодаря данным Sentinel программа Copernicus стала бесценным ресурсом, повышающим точность и масштабы картографирования почв.
Конечным результатом является прогнозируемая почвенная карта, которая дает полное представление о характеристиках почвы в обширных регионах. Важно отметить, что этот подход позволяет рассчитывать карты неопределенности, давая представление о надежности создаваемых карт почвы.
Проект AI4SoilHealth: общеевропейский куб данных
В беседе с правительством открытого доступа Греве рассказал больше о проекте AI4SoilHealth, новаторской инициативе, направленной на создание общеевропейского куба данных. Этот куб данных содержит важную информацию, необходимую для создания высококачественных карт оценки почвы, включая показатели здоровья почвы, например, углерод, объемную плотность и содержание глины. Масштабы проекта выходят за рамки создания данных, в нем активно участвуют заинтересованные стороны почвенного сообщества и политики в Европе.
Одним из примечательных аспектов проекта AI4SoilHealth является его направленность на разработку новых показателей здоровья почвы. Греве подчеркнул важность установления критических уровней для таких показателей, как углерод, в различных регионах, обеспечивая детальное понимание здоровья почвы в различных регионах и ландшафтах.
Предложение по закону о мониторинге и устойчивости почв
В интервью речь шла о недавнем законопроекте Европейской комиссии о мониторинге и устойчивости почв. Греве выразил энтузиазм по поводу этой законодательной инициативы, охарактеризовав ее как решающий шаг на пути к защите здоровья почвы, общего блага, которое до сих пор не имело комплексной защиты.
Поскольку почва является основой 95% мирового производства продуктов питания, предлагаемая директива представляет собой значительный шаг в признании решающей роли почвы в поддержании жизни. Греве отметил, что это предложение органично согласуется с целями текущих проектов почвенных миссий, финансируемых Европейской комиссией, создавая гармоничную синергию.
Решающая роль гармонизации данных
По ходу обсуждения Греве углубился в проблемы и возможности, связанные с внедрением решений искусственного интеллекта и больших данных для мониторинга состояния почвы. Ключевой проблемой, на которую было обращено внимание, была необходимость обеспечения сопоставимости национальной деятельности по мониторингу. Обеспечение единообразия методов отбора проб и аналитических методов в разных государствах-членах имеет решающее значение для успеха общеевропейских картографических усилий. В случае принятия грядущий закон о мониторинге и устойчивости почв обещает создать значительно больший общеевропейский набор данных к 2029 году, что станет важной вехой в гармонизации данных о почвах.
Содействие устойчивому сельскому хозяйству и охране окружающей среды
Разговор перешел к более широким последствиям достижений в области искусственного интеллекта и мониторинга состояния почвы на основе данных. Греве подчеркнул концепцию экосистемных услуг почвы, подчеркнув многогранную роль почвы в сельском хозяйстве, регулировании климата и фильтрации загрязнений.
Возможность генерировать общеевропейские кубы данных облегчает мониторинг возможностей экосистемы почвы. Греве подчеркнул важность выхода за рамки сосредоточения исключительно на краткосрочной производительности. Более широкое европейское сообщество все больше признает, что Греве привел успешные примеры использования данных о почве, основанных на искусственном интеллекте, для принятия политических решений. Например, почвенные карты, созданные в Дании (см. карту выше), влияют на правила использования азотных удобрений, иллюстрируя ощутимое влияние высококачественных почвенных данных на политические и сельскохозяйственные решения.
Роль ИИ в агроэкологии
По мере того, как интервью приближалось к завершению, все внимание обратилось на интеграцию ИИ в агроэкологию. Греве, опираясь на свою роль в Институте агроэкологии, подчеркнул важность крупномасштабного картографирования, основанного не только на дистанционном зондировании, но и на проксимальных датчиках почвы. Цель состоит в том, чтобы создать карты высокого разрешения, которые могут служить основой для методов точного земледелия, включая ирригацию и защиту от эрозии.
Использование дронов в этом контексте позволяет эффективно собирать данные, позволяя фермерам принимать обоснованные решения по использованию питательных веществ и воды. Главной целью является повышение эффективности, увеличение урожайности сельскохозяйственных культур и поддержание качества почвы при одновременном снижении общих затрат на сельскохозяйственное производство.
На пути к устойчивому будущему
Профессор Могенс Х. Греве представил увлекательный взгляд на развивающуюся сферу почвоведения и ее пересечение с искусственным интеллектом и технологиями больших данных. Греве осветил путь к устойчивому сельскому хозяйству и сохранению окружающей среды: от тонкостей картографирования почв до преобразующего потенциала общеевропейских кубов данных.
