От пикселей до насосов: машинное обучение и спутниковые снимки помогают картировать орошение

Исследователи из Манчестера использовали искусственный интеллект и спутниковые снимки для картирования орошаемых земель в Гане. Их результаты помогут направить технологии и услуги для укрепления водной устойчивости, повышения продовольственной безопасности и улучшения жизни мелких фермеров.

Несмотря на то, что на сельское хозяйство приходится более 70% мирового забора пресной воды, мы до сих пор мало знаем о том, как вода используется в сельскохозяйственном производстве по всему миру.

Доктор Кристофер Боуден и доктор Тим Фостер из Манчестера применили алгоритмы машинного обучения и высокодетальные спутниковые снимки, чтобы определить, где фермеры в Гане используют орошение. Это выявляет районы, где сообщества расширили ирригационные системы, или где улучшенный доступ к воде может трансформировать продуктивность сельского хозяйства.

Исследование было представлено на Генеральной ассамблее EGU 2025 и опубликовано в Environmental Research Letters.

Такой подход, основанный на данных, гарантирует, что услуги по орошению достигнут фермеров, наиболее в них нуждающихся, и представляет собой яркий пример сочетания исследований с практическим воздействием.

Доктор Фостер отмечает реальный эффект проекта: «Теперь мы можем быстро картировать и отслеживать, где и когда фермеры внедряют орошение в Гане и других африканских странах. Мы используем эти карты, чтобы помочь правительствам, агентствам развития, НПО и частному сектору лучше проектировать и адресно направлять ирригационные проекты для улучшения продовольственной безопасности и сокращения сельской бедности».