Z oběžné dráhy zemědělcům

Půdu můžete promnout mezi prsty. Můžete ji analyzovat těmi nejpřesnějšími přístroji v laboratoři. A můžete ji také snímkovat optickými senzory ze satelitů a ze spekter usuzovat na její kvalitu nebo míru znečištění. Asa Gholizadeh z České zemědělské univerzity v Praze vyvíjí metody, které umožňují získat tímto způsobem co nejspolehlivější informace. Její projekt snažící se optimalizovat využití hyperspektrálních satelitních dat získal cenu předsedy GA ČR.

Co nám satelitní data mohou říct o vlastnostech půdy? — V oceněném grantovém projektu šlo konkrétně o kontaminaci půdy v Evropě těžkými kovy, ať už v okolí vytěžených povrchových dolů, nebo z jiných zdrojů. Monitoring této kontaminace je velmi důležitý, protože těžké kovy nepříznivě ovlivňují životní prostředí a přes potravní řetězce ohrožují člověka. Většina lidí chápe nebezpečí spojené se znečistěnou vodou, u půdy má řada z nás tendenci rizika podceňovat. Pro měření kontaminace existují tradiční rutinní metody – odběr vzorků půdy a jejich laboratorní analýza. Je to však časově náročné, drahé a využívají se k tomu chemikálie, které jsou toxické, takže analýza sama je dalším zdrojem kontaminace životního prostředí. Abychom se tomu vyhnuli, hledali jsme metodu, která by byla levná, rychlá a šetrná k životnímu prostředí. Takovým řešením je využití satelitních dat, konkrétně spektrálního složení světla odraženého od zemského povrchu. Potřebné snímky lze získat ze satelitů NASA a ESA, většina z nich je volně dostupná. Jednou z nejdůležitějších je dvojice satelitů Sentinel-2.

Ty jsou součástí evropského programu Copernicus. — Ano. První ze satelitů byl vypuštěn v roce 2015, druhý v roce 2017. Každý z nich snímá stejné místo na zemském povrchu jednou za deset dní, takže společně poskytují aktuální data vždy jednou za pět dnů. Stačí si je na stránkách ESA stáhnout. Náročnější je matematické zpracování takto získaných dat, ale rozhodli jsme se, že to zkusíme. Zpočátku jsme nevěděli, jak přesné údaje lze touto cestou získat. Museli jsme to ověřit srovnáním s klasickou laboratorní metodou. Měli jsme k dispozici jak rutinní chemickou analýzu, tak spektrometr měřící ve viditelné, blízké infračervené a krátkovlnné infračervené části spektra, tedy ve stejné oblasti, v jaké měří Sentinel-2. Takový spektrometr poskytuje velmi spolehlivé výsledky. Jeho nevýhodou je, že i pro něj potřebujete nasbírat vzorky a měření provést v laboratoři. A proměříte jen malou plochu, kdežto satelit dokáže zmapovat rozsáhlé území.

Jak srovnání metod dopadlo? — Naše studijní oblast byla u Příbrami. Kromě toho jsme měli kolegu, který pracoval se vzorky z Íránu, takže jsme pro srovnání využili i jeho data. Ukázalo se, že v porovnání s laboratorní analýzou dosahuje využití satelitních dat asi 65–80% přesnosti. Což je při tak velkých měřítkách velmi dobrý výsledek. Když vezmete v úvahu výhody a nevýhody obou přístupů, využití satelitních dat se jeví jako smysluplné.

M.Sc. Asa Gholizadeh, Ph.D.,

pochází z íránského Mašhadu, kde vystudovala zemědělské inženýrství. Doktorát z precizního zemědělství získala na univerzitě Putra v Malajsii (2011). V roce 2013 se svým mužem odešla do České republiky. Působí na katedře pedologie a ochrany půd na Fakultě agrobiologie, potravinových a přírodních zdrojů České zemědělské univerzity v Praze. Jako hostující vědkyně nebo konzultantka působila ve Francii, Německu, Austrálii a dalších zemích. Zabývá se vývojem nových metod pro mapování a monitorování půdy s využitím technologií proximálního a dálkového průzkumu. S juniorským grantovým projektem Hodnocení kontaminace půdy s využitím hyperspektrálních satelitních dat (2018–2021) letos získala cenu předsedy Grantové agentury České republiky v kategorii věd o neživé přírodě (viz Vesmír 101, 602, 2022/10).

Snímek Hana Brožková, GA ČR

Zmínila jste výhodu spočívající v tom, že ze satelitů dostáváte data každých pět dní. Proč je to důležité? Kontaminace půdy se může měnit tak rychle? — Není statická, alespoň ne vždy. Například jedna z oblastí byla u řeky a víte, co voda umí. Znečišťující látky mohou být ovlivněny větrem a nánosem prachu, mohou se dostat do hlubších vrstev nebo být odneseny jinam. A nejde jen o přímé změny znečištění. Statické nejsou ani další faktory. Mění se pH, obsah organického uhlíku nebo poměr uhlíku a dusíku, a to vše chování těžkých kovů ovlivňuje. Mění se množství vegetace, která těžké kovy absorbuje. Možnost studovat dynamiku znečištění je proto důležitá.

Jak to funguje? Ze satelitních snímků získáte informace pouze o povrchu. Předpokládám, že je potřeba zjistit také to, co se odehrává v hlubších vrstvách. — To je jedna z nevýhod dálkového průzkumu. Samozřejmě nemůžeme tvrdit, že dálkový průzkum je dokonalý. Poskytuje spolehlivá data o vlastnostech půdy do hloubky asi 15 cm, nanejvýš 20 cm. Pokud je kořenový systém rostlin v této hloubce, stačí nám to. Zasahuje-li hlouběji, přesnost klesá.

Co když je půda pokryta vegetací? — To je další problém. Na jeho řešení jsme podali další grantovou žádost a doufám, že grant získáme. Když je v oblasti, která vás zajímá, holá půda, je to snadné, protože měříte pouze odrazivost od půdy. Vegetace to komplikuje. Pro posuzování vlivu rostlinného pokryvu se využívají různé indexy. Zjednodušeně řečeno: je-li index vyšší než nějaká daná hodnota, ukazuje to na vliv vegetace, který pak lze odfiltrovat. Využíváme i tzv. maskování – maskujeme pixely, ve kterých jsou spektrální data ovlivněna vegetací, takže pracujeme pouze s odrazy od holé půdy.

V praxi je možné obě metody kombinovat: Můžete získat celkový obraz ze satelitních dat a podrobnosti prostřednictvím tradiční analýzy? — Přesně tak. A využívat lze i nepřímé indikátory. Například na loukách nebo pastvinách je půda kompletně porostlá trávou, takže spektrální analýza je obtížná. Ale vegetace na přítomnost těžkých kovů v půdě reaguje velmi výrazně. Pozorujete vadnutí, stres, který se spektrálně projeví např. v koncentraci chlorofylu nebo v obsahu vody.

Jaké je rozlišení satelitních dat? — Pokud jde o prostorové rozlišení, u Sentinelu-2 to je 30 metrů. Ale neméně důležité je množství a šířka spektrálních pásem. Většina satelitů, které dnes operují na oběžné dráze, patří mezi multispektrální. To znamená, že mají maximálně dvacet pásem. Ale v roce 2019 byla vypuštěna italská družice PRISMA a letos v dubnu Německé středisko pro letectví a kosmonautiku (DLR) vypustilo satelit EnMAP. Obě tyto družice jsou hyperspektrální – mají více než 200 pásem. To slibuje mnohem vyšší přesnost, pro analýzu půdy budou dokonalé. PRISMA už poskytuje data, jsou zdarma, ale problém je v tom, že se k nim nelze snadno dostat. Nemůžeme si je sami stáhnout jako u Sentinelu-2, jsou na vyžádání. Je nutno obrátit se na Italskou kosmickou agenturu, a pokud požadovaná data má, poskytne nám je. Z EnMAP zatím žádná data zveřejněna nebyla, netrpělivě na ně čekáme.

Jak se satelitní data zpracovávají? — Potřebujeme pokročilé statistické a matematické techniky, abychom získali použitelné výsledky. Bylo vyvinuto mnoho algoritmů strojového učení, v posledních pěti až deseti letech zaznamenaly obrovský boom. Jinak bychom se v našich datech nevyznali. Představte si, kolik má každý satelitní snímek pixelů. A z každého pixelu je potřeba analyzovat spektrum, odfiltrovat rušivé vlivy. Velmi nám pomáhají metody hlubokého učení.

Potřebujete tedy mezioborový přístup. V týmu musí být lidé, kteří rozumějí půdě, i ti, kteří si poradí s algoritmy. — Je to tak. V týmu jsou pedologové, kteří rozumějí půdní chemii a fyzice. Další lidé se zabývají dálkovým průzkumem země a zpracováním obrazu. A další pracují s umělou inteligencí, s algoritmy hlubokého učení. Je to týmová práce, jinak by to nešlo.

Zabýváte se i zjišťováním obsahu organického uhlíku v půdě. Proč je to důležité? — Obsah organického uhlíku je jedna z nejdůležitějších charakteristik půdy. Mnoho jejích ostatních vlastností s ním souvisí. Půdu můžeme považovat za zdravou, jen když je v ní dostatečné množství organického uhlíku. Jinak nastává mnoho problémů spojených se zadržováním vody, s desertifikací, s erozí. V našem tříletém projektu, na němž spolupracujeme s Evropskou kosmickou agenturou, mapujeme organický uhlík s využitím satelitních dat na území celé Evropy. Pro analýzu těchto dat jsme vyvinuli speciální techniku hlubokého učení, která funguje velice dobře. Práci dokončíme příští rok, hlavním výsledkem by měla být mapa organického uhlíku pro celou Evropu.