EOStat czyli precyzyjne dane satelitarne dla rolnictwa – wywiad z Tomaszem Milewskim z Głównego Urzędu Statystycznego

Dlaczego GUS zainteresował się wykorzystaniem danych satelitarnych? 

Tomasz Milewski, GUS: Jednym z zadań Departamentu Rolnictwa jest szukanie nowych innowacyjnych źródeł danych, które mogłyby przyspieszyć i usprawnić pracę wielu ludzi. Do tej pory procedura pozyskiwania danych opierała się głównie na wywiadach z respondentami – użytkownikami gospodarstw rolnych. Przedstawiciele statystyki, podczas kontaktu z rolnikami, zbierali informacje m.in. o statystykach pokrycia terenu i użytkowaniu gruntów. Ankieterzy robili wywiad na temat powierzchni poszczególnych zasiewów oraz wielkości plonów, jakie uzyskano  z tych upraw. Informacje te łączono następnie z danymi administracyjnymi. Warto jednak zauważyć, że dane administracyjne niekoniecznie są dostępne dla całej Polski. W dodatku gospodarstwa poniżej 10 ha nie muszą definiować dla dopłat bezpośrednich jakie dokładnie posiadają uprawy - wystarczy, że zagregują je do pewnych grup. W zależności od województwa oraz pory roku, te dane mogą się różnić. Przykładowo, w niektórych latach w Polsce występowało w źródłach administracyjnych 80% pokrycia użytków rolnych wraz z uprawami, ale w poszczególnych województwach było to np. 40% czy 50%. Wówczas wykorzystanie tych danych nie jest pełne i właśnie dlatego szuka się innowacyjnych rozwiązań, które mogłyby to zmienić. 

Warto również podkreślić, że w przypadku zbierania danych ankietowych uzyskujemy deklarację rolnika o zasiewach. Przykładowo, może on poinformować, że ma 2 ha kukurydzy i 3 ha rzepaku, jednak nie musi opisywać szczegółowo granic działki i gdzie fizycznie się ona znajduje. Dostępne są oczywiście informacje adresowe rolnika oraz jego siedziby gospodarstwa i można to zagregować do rejonów statystycznych czy układu terytorialnego. Jednakże, rolnik mieszkający przykładowo w danej miejscowości, może mieć uprawy położone w różnych rejonach, a nawet odległych województwach. Agregacja danych jest więc utrudniona, gdy nie ma się danych ściśle terytorialnych dotyczących granic położenia upraw.  Koszt badań ankietowych w porównaniu z danymi satelitarnymi jest bardzo wysoki. Pozyskanie danych satelitarnych generuje mniejsze koszty i są one kluczowym elementem przyszłości statystyk związanych z m.in. rolnictwem. Dane deklaratywne nie mają też zobrazowania przestrzennego, co czyni dane satelitarne niezwykle istotnym elementem w przypadku zejścia do agregacji na poziomie powiatu, gminy, a nawet na mniejszych obszarach. Właśnie dlatego Departament Rolnictwa w GUS skupił się na wykorzystaniu danych satelitarnych. Program Copernicus umożliwia darmowy dostęp do danych, dzięki którym można dokonywać bardziej precyzyjnych szacunków. 

Kiedy odbyły się badania pilotażowe i jak wyglądała implementacja projektu wykorzystującego dane satelitarne?

Tomasz Milewski, GUS: Już w latach 2013-2014 pojawiło się zainteresowanie szerszym wykorzystaniem danych satelitarnych w rolnictwie. GUS postanowił wprowadzić badania pilotażowe w 2015 roku, z początku na poziomie województwa Warmińsko-Mazurskiego. Sprawdzano wykorzystanie zdjęć satelitarnych i możliwość ich analizy w oparciu o informacje administracyjne, wiedzę pracowników oraz dane statystyczne. W 2016 roku w badaniu pilotażowym brały udział już dwa województwa, ponieważ włączono w nie również województwo Lubelskie. To był ważny element ze względu na to, że struktura agrarna w Polsce jest dosyć zróżnicowana. Na północy i zachodzie jest wiele dużych działek z kolei na południu i na wschodzie są bardzo małe uprawy rolne. Wówczas dopasowanie przestrzennej rozdzielczości z poszczególnych satelitów może być trudne. Dlatego też zdecydowano się w 2016 roku włączyć w badanie również województwo Lubelskie, które cechuje się dużą liczbą rozdrobnionych gospodarstw, a także mniejszymi działkami rolnymi. W 2017 roku badanie pilotażowe objęło już całą Polskę. Prace prowadzono wraz z Centrum Badań Kosmicznych Państwowej Akademii Nauk (CBK PAN) i próbowano dopasować algorytmy do rozpoznawania poszczególnych upraw. Metodologia zmieniała się na przestrzeni lat. W jednym roku sprawdzano wszystkie możliwe uprawy i zbierano badania terenowe. Przykładowo w 2015 roku było to około tysiąca pól zlokalizowanych w województwie Warmińsko-Mazurskim. W 2016 roku liczba zwiększyła się już do około dwóch tysięcy, a w 2017 roku do prawie sześciu tysięcy pól. Aby móc zebrać dane terenowe, należało również zmodyfikować metody działania. Na początku typowano działki według struktury rozproszenia w województwie, pasów przelotów satelitów i najlepszego dojazdu do nich. Metodologia była przez 3 lata kształtowana i obecnie jest już dobrze dopracowana. Prace pilotażowe były przygotowaniem do czegoś większego - mowa tu oczywiście m. in. o projekcie EOStat, który ma 3 główne zadania do zrealizowania: konsolidację wymogów użytkownika; opracowanie i wdrożenie metod mapowania wykorzystującego różne podejścia, oraz uruchomienie usług dla GUS. Rezultaty projektu EOStat implementowane są w komórce odpowiedzialnej za przetwarzanie danych. Dostarczone zostały pewne elementy, takie jak np. algorytmy z tego projektu, które stanowią wkład do stworzenia całego systemu identyfikacji i rozpoznawania upraw, który jest budowany na potrzeby statystyki w Departamencie Rolnictwa. Statystyki związane z wykorzystaniem danych satelitarnych już obecnie są używane do opracowywania wyników i wstępnych szacunków. 

Kto będzie mógł skorzystać z dostępu do danych satelitarnych i jak wygląda ich weryfikacja?

Tomasz Milewski, GUS: Planujemy jak najszersze wykorzystanie danych, czy to przez jednostki naukowe, instytuty badawcze, administrację publiczną, partnerów projektu, czy Ministerstwo Rolnictwa. Chcielibyśmy żeby głównymi odbiorcami były gospodarstwa rolne, urzędy gminne, ośrodki doradcze, osoby, które są związane z rolnictwem, a także sami rolnicy. Jeżeli mamy precyzyjniejsze dane i lepsze możliwości to wpływa to na kształtowanie wspólnej polityki rolnej. Pozyskane informacje są weryfikowane za pomocą badań terenowych oraz z blisko 27 milionami rekordów danych pochodzącymi z Agencji Modernizacji i Restrukturyzacji Rolnictwa (ARiMR). Takie statystyki są na bieżąco agregowane w ośrodku statystycznym w Olsztynie. To właśnie tam znajduje się Centrum Obliczeniowe dla Rolnictwa. Z naszych badań wynika, że w zależności od uprawy mamy dokładność od około 80 do 90 kilku procent. W dodatku co roku dokładność ta wzrasta w związku z nabytym doświadczeniem. To ważne aby mieć jak najwięcej danych terenowych, ponieważ jest to najważniejsza rzecz w kalibracji danych satelitarnych. Dzięki temu można nauczyć algorytmy rozpoznawania upraw w oparciu o panujące warunki, przebieg krzywych spektralnych charakterystycznych dla danego gatunku oraz doświadczenie na temat tego co i kiedy się sieje, sadzi i zbiera.

Jakie plany na przyszłość ma GUS? Czy planuje wykorzystywać dane satelitarne również w innych obszarach?

Tomasz Milewski, GUS: Projekt EOStat jest sprawdzeniem możliwości wykorzystania danych satelitarnych. GUS realizuje również inny duży projekt: „SATMIROL - Satelitarna identyfikacja i monitorowanie upraw na potrzeby statystyki rolnictwa” realizowany w ramach Programu „Społeczny i gospodarczy rozwój Polski w warunkach globalizujących się rynków” GOSPOSTRATEG, dofinansowany przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju, który obejmuje już finalną implementację produktów z EOStat, badań pilotażowych z poprzednich lat, jak i bieżących prowadzonych działań z wykorzystaniem teledetekcji. Realizacja w/w celów poprzez budowę i wdrożenie innowacyjnego systemu do identyfikacji i monitorowania upraw rolnych udoskonali obecny system zbierania danych o uprawach rolnych poprzez: szybsze pozyskiwanie danych, możliwość pozyskania danych przestrzennych dotyczących poszczególnych upraw oraz zmniejszenie obciążenia respondentów i ankieterów. Warto podkreślić, że obejmuje również pewne zakupy infrastruktury technicznej, budowę systemu IT satelitarnej identyfikacji oraz skupia się na prognozowaniu plonów, monitoringu sytuacji kryzysowych, takich jak powodzie, susze i podtopienia, co oczywiście ma wpływ na plony oraz same zasiewy. 

W planach na przyszłość jest również wykorzystanie danych z satelitów wysokorozdzielczych, o rozdzielczości 1mx1m, czy też jeszcze bardziej dokładnych. W niektórych rejonach Polski charakterystyczne pomniejsze uprawy np. maliny czy drzewa i krzewy owocowe stanowią o wielkości produkcji danego regionu. Tak się dzieje w np. województwie Lubelskim, gdzie działki są naprawdę małe i nie przekraczają czasami 20 m długości i szerokości. Będziemy więc testowali na dokładnie zdefiniowanych rejonach Polski, wykorzystanie danych wysokorozdzielczych. Chcielibyśmy również zorganizować samo zbieranie danych statystycznych. Tak aby nasi rzeczoznawcy terenowi mieli udostępnione analizy danych satelitarnych, wstępne szacunki, mapy, informacje z działek i z serwisów agrometeorologicznych. Dzięki temu łatwiej będą mogli pewne rzeczy prognozować, a to właśnie oni są kluczowym elementem w przypadku kalibracji danych satelitarnych. Należy dodać nieskromnie, że Główny Urząd Statystyczny jest liderem na skalę światową w wykorzystaniu zdjęć satelitarnych na potrzeby statystyki. Jest to tzw. element prac w ramach przetwarzania danych typu Big Data. Oczywiście jest kilka krajów, które wykorzystują dane satelitarne w swoich statystykach np. USA lecz są one zagregowane na innym poziomie przetwarzania danych tj. opierają się na zdjęciach niskorozdzielczych - od kilkudziesięciu do kilkuset metrów pojedynczego pixela, czyli w warunkach Polski i Europy nie są już tak istotnie do wykorzystania gdyż nasza struktura wielkości działek znacznie odbiega od tych z zza oceanu. Planowane są dalsze prace nie tylko z bezpośrednim wykorzystaniem danych satelitarnych ale także z ich promocją. W 2021 r. planujemy zorganizować międzynarodową konferencję z udziałem Prezesów Europejskich Urzędów Statystycznych, Eurostatu czy też Europejskiej Agencji Kosmicznej, gdzie tematyka ma być właśnie związana z wykorzystaniem danych satelitarnych przez statystykę, nie tylko rolniczą.