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《彭博社》報導,幾十年來,美國政府衛星一直在拍攝世界各地的詳細農作物照片,這些照片正在被像農業巨擘 Cargill 等公司有效利用,以在全球糧食市場中獲得優勢。

然而,美國農業部 USDA – 預測國內農作物的基準單位 – 認為這些圖像本身仍不能獨立用來預測年度玉米、小麥、或大豆收成。相反的,政府的主要信息來源仍然是農民調查和隨機抽樣。

USDA 負責世界作物預測的主席 Seth Meyer 表示,「衛星的先進程度還不足以區分作物的種植面積,因此精準度還有待商榷。這項技術將會變得更好,但現在它只是我們預測工具箱中的其中一項」。

去年美國主要農作物價值超過 1000 億美元,但預測往往艱難。隨著生長季節的長短,作物條件可能會隨著天氣的變化而改變,所以任何預測可能都會在收穫季節時偏離標準。自 1970 年代以來,美國一直在從太空拍攝照片,以追踪從天氣到軍隊運動等用途。但直到近幾年開始,科技才開始進步到可以對預測做出有效的輔助。

Statistics Canada (加拿大統計公司,StatCan)是負責該國每月作物預測的政府機構,已將衛星與天氣模型技術用於作物評估,每月可節省 15 萬加幣,但其他報告還是依然依靠調查與抽樣。

《彭博》指出,衛星會掃描數千平方英里的農地,並記錄每格兩張餐桌大小面積的日常變化,通過分析田地從播種到收割的綠化程度。爾後,使用電腦機器學習演算法將這些特徵與歷史數據生產結果,進行匹配以做出預測。

衛星圖 / 圖:彭博
衛星圖 / 圖:彭博

在 2008 年,美國開始免費提供衛星數據和 30 年的歷史圖像,歐盟也於 2013 年實行。而私人機構 Descartes Labs、TellusLabs、及 Planalytics 等公司使用這些數據開發計算機模型來進行各種預測,包括糧食生產。

近年來的衛星是透過測量植物反射或吸收的不同光帶,來偵測農作物的健康度。通常健康的圖像會顯示,葉子傾向於吸收更多的紅色和藍色光線,並反映更多的綠色。此外,與其他變量數據相結合,包括天氣、溫度、和土壤條件,然後與該地區的歷史數據和作物結果進行比對。

美國伊利諾伊州大學經濟學教授 Scott Irwin 提道,大數據預測離 USDA 的精準度還有一段距離,而銷售衛星圖像分析的公司將不得不證明他們可以實況擊敗 USDA 的預測,而不是僅僅對歷史數據模擬事後諸葛。

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