Gjenkjenning av vekster i jordbruket basert på satellittdata

I dette arbeidet tester vi ut en satellittbasert metode for å identifisere jordbruksvekster. Metoden er utviklet i Tyskland, og brukt med godt resultat der. Her testes den ut for et studieområde som i hovedsak består av gamle Akershus fylke, samt noen nabokommuner. I området finnes totalt 969 km² fulldyrka areal.

Resultatet av arbeidet er et digitalt kart der skifter som er i bruk til ulike jordbruksvekster er kartfesta som flater. Dette kartet er planlagt brukt videre i geografiske analyser som krever høy grad av korrekt stedfesting. I første omgang en analyse av nærheten mellom leveområder for naturlige pollinator (ville bier, humler), og jordbruksvekster som har nytte av insektpollinering.

Metoden bruker data fra de to radarsatellittene Sentinel-1. Denne typen satellitter kan fange opp tekstur og volum av vekster på jordoverflaten. Radarsatellitter kan gjøre opptak uavhengig av lysforhold og gjennom skydekke. Det er derfor mulig å få mange opptak gjennom plantenes vekstsesong. Metoden for typegjenkjenning er avhengig av hyppige opptak, da den er basert på vekstenes fenologi, det vil si gjenkjenning av vekststadier som spiring, blomstring og utvikling av blader.

For å kunne vurdere metodens treffsikkerhet, sammenlignes resultatet med data fra jordbruksbedriftenes søknader om produksjonstilskudd. En del av arbeidet er å stedfeste disse i størst mulig grad. Selv om det finnes søknader for 95 prosent av det fulldyrka arealet, er det bare mulig å stedfeste deler av det nøyaktig nok til å bruke i analysen. For om lag 100 km² kan type vekst stedfestes entydig. Disse arealene kan brukes som «treningsområder» som øker kvaliteten på satellittanalysen.

Om lag 250 km² kan stedfestes entydig på bedriftsnivå. Dette datasettet brukes til å sjekke treffsikkerheten på den ferdige analysen. For alle vekstene sett under ett, oppnår metoden en treffsikkerhet på 82 prosent. Resultatene er best for areal i bruk til korn. Havre oppnår 90 prosent korrekt stedfesting, bygg 84 prosent og høsthvete 82 prosent. Rug og vårhvete treffer langt dårligere med 48 og 29 prosent treffsikkerhet. Disse tallene viser imidlertid bare i hvilken grad vekster blir rett klassifisert på områder der de virkelig dyrkes.

Vekstene er også utsatt for overestimering, det vil si at metoden sier at et areal er i bruk til en vekst som ikke dyrkes der. Fulldyrka areal i bruk til eng oppnår korrekt stedfesting for 95 prosent av arealet, men overestimeres også i stor grad. Vekstene som har nytte av pollinering dyrkes bare på 3 prosent av arealet i studieområdet. Av disse får oljevekster god treffsikkerhet (83 prosent). For de øvrige, det vil si erter/bønner, jordbær, frukt og andre bær, kan vi se en tendens til både lav grad av treffsikkerhet i områdene der de dyrkes, og overestimering i områder der de ikke dyrkes. Det begrensa arealet og jordleie over kommunegrenser gjør imidlertid valideringen usikker, og grad av treffsikkerhet kan ikke fastslås nøyaktig. Enkeltkommuner som har godt med treningsområder for spesielle vekster kan likevel få gode resultater.

Både over- og underestimering vil være en svakhet når datasettet skal brukes i detaljerte geografiske analyser, som pollineringsberegninger. Å begrense analysene til kommuner/områder der man kan fastslå god treffsikkerhet for vekstene man vil se på, kan være en god løsning. Andre analyser, basert på vekstene som dyrkes i større omfang, på større skifter, og som har høyere treffsikkerhet, vil være mindre problematiske.