This Startup Wants to Give Farmers a Closer Look at Crops—From Space-TGN

एस्पिया स्पेस रिमोट सेंसिंग पर काम करने वाली कंपनियों और अंतरिक्ष एजेंसियों की श्रेणी में शामिल हो रहा है, जो उपग्रहों पर सेंसर का उपयोग करके जमीन पर चीजों की भौतिक विशेषताओं पर नज़र रखता है। नासा के लंबे समय से चल रहे लैंडसैट कार्यक्रम की तरह, अधिकांश पृथ्वी अवलोकन उपग्रह, ऑप्टिकल छवियों के लिए सेंसर का उपयोग करते हैं – अनिवार्य रूप से, अंतरिक्ष से तस्वीरें। लेकिन किसी भी समय, पृथ्वी का अधिकांश भाग बादलों, साथ ही धुएं और वायु प्रदूषण से ढका होता है, जो उन सेंसरों को अवरुद्ध कर सकता है और बड़े डेटा अंतराल पैदा कर सकता है। रडार को बादलों को भेदने का लाभ मिलता है, इसलिए यह किसी भी समय एक स्पष्ट तस्वीर प्रदान कर सकता है – यहां तक ​​कि आयरिश ग्रामीण इलाकों के लगातार बादल वाले हिस्सों में भी।

रडार उपग्रह इमेजरी में रेडियो तरंगें और माइक्रोवेव भेजना, उन्हें पृथ्वी की सतह से उछालना और उनकी प्रतिध्वनि का पता लगाना शामिल है। कोई भी रडार छवि में स्थलों की पहचान कर सकता है, लेकिन विशेषज्ञता के बिना छवियों की व्याख्या करना कठिन है। इसीलिए Aspia उन्हें ऑप्टिकल छवियों में परिवर्तित करने के लिए ClearSky का उपयोग करता है। रिज़ॉल्यूशन भी मायने रखता है, इसलिए एस्पिया और अन्य आमतौर पर “सिंथेटिक एपर्चर रडार” या एसएआर का उपयोग करते हैं, जो लंबे एंटीना के प्रभाव को अनुकरण करता है और उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियां उत्पन्न करता है।

वाणिज्यिक अंतरिक्ष उद्योग में कुछ कंपनियों ने हाल के वर्षों में एसएआर को अपनाया है, जिसमें कैलिफोर्निया स्थित कैपेला स्पेस और उम्ब्रा स्पेस और फिनिश आइसआई शामिल हैं। जबकि एस्पिया अंतरिक्ष एजेंसी ऑर्बिटर्स के डेटा का विश्लेषण करने पर ध्यान केंद्रित करती है, ये कंपनियां अपने स्वयं के उपग्रहों की मालिक हैं और अपने रडार डेटा को दूसरों को बेचती हैं या लाइसेंस देती हैं। उदाहरण के लिए, कैपेला ने हाल ही में एक घोषणा की विश्लेषिकी साझेदारी कार्यक्रम कंपनी के व्यवसाय विकास निदेशक एडम थॉमस कहते हैं, ताकि अन्य कंपनियां कैपेला की रडार छवियों का उपयोग करके अपने स्वयं के एल्गोरिदम डिजाइन कर सकें।

उम्ब्रा के मुख्य परिचालन अधिकारी टॉड मास्टर का कहना है, संकटग्रस्त बनाम स्वस्थ फसलों जैसे सटीक परिवर्तनों को पहचानने के लिए एक ही क्षेत्र की उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली राडार छवियों की तुलना करना, “एसएआर के लिए वास्तविक महाशक्ति” है। (उनकी कंपनी विशेष रूप से इसी तरह के एप्लिकेशन में रुचि रखती है: बाढ़ ट्रैकिंग।)

सौजन्य ओरिजिन डिजिटल

कुछ साल पहले तक, एसएआर डेटा बड़े पैमाने पर केवल सैन्य और खुफिया एजेंसियों के लिए उपलब्ध था। लेकिन अब जब ग्राहकों के पास उम्ब्रा जैसी निजी कंपनियों के रडार डेटा तक पहुंच है, तो वे इसके लिए अधिक संभावित उपयोग पाएंगे, विशेष रूप से एनालिटिक्स को शामिल करते हुए। मास्टर कहते हैं, “अगले दशक में आप यही देखेंगे।”

भविष्य की फसल वृद्धि और सूखे के बारे में पूर्वानुमान लगाने के लिए एस्पिया अब क्लियरस्काई में जेनरेटिव एआई को शामिल करने के लिए काम कर रहा है। गीच कहते हैं, “अनिवार्य रूप से, क्लियरस्काई जीपीटी के समान सिद्धांतों का उपयोग कर रहा है।” जिस तरह चैटजीपीटी और बार्ड जैसे बड़े भाषा मॉडल, जिन्होंने इंटरनेट से बड़ी मात्रा में पाठ को अवशोषित किया है, शब्दों की संभावित श्रृंखला की भविष्यवाणी कर सकते हैं, क्लियरस्काई एक विशेष क्षेत्र की उपग्रह इमेजरी लेगा और छवियों की एक श्रृंखला का पालन करने की भविष्यवाणी करेगा। “मॉडल सबसे संभावित अगले अनुक्रम की भविष्यवाणी करता है: कल कैसा दिखेगा?” वह कहता है।