Kan vi finne arealer som kunne ha produsert bedre? Identifisering og beskrivelse av uregelmessigheter i åkervekster basert på fjernmåling

Matberedskap er et tema som er høyt på agendaen og de senere år har det blitt stadig tydeligere at vi står overfor både nye og økte trusler mot verdens matsystemer. I en tid hvor jordbrukets produksjon av mat kan påvirkes av en lang rekke faktorer blir det enda viktigere å se nærmere på jordbruket innenlands og dets potensiale for matproduksjon. Hvordan benytter vi egentlig det arealet som på kartet og i terrenget er satt av til matproduksjon? Analyser indikerer at det arealet ikke produserer opp mot det teoretiske potensialet, men at det eksisterer et avlingsgap også i Norge. Vi ønsker å utvikle en metode for å identifisere jordbruksarealer som tilsynelatende - over tid - ikke produserer optimalt, ved hjelp av fjernmåling. Vårt utgangspunkt er at det totalt kan være relativt store arealer som av ulike årsaker produserer dårlig. Om det faktisk viser seg å være tilfelle vil det være nyttig å vite mer om disse arealene. Hvor stort omfanget er det og hvor er de? Denne kunnskapen vil kunne gjøre det mulig å satse på å øke produksjonen på areal som er satt av til jordbruksproduksjon gjennom å målrette tiltak som kan bedre situasjonen der det er mulig. 

Tidligere undersøkelser har vist at det eksisterer et avlingsgap («yield gap») også i Norge, dvs. det er arealer som teoretisk sett skulle produsere bedre enn de gjør. Et spørsmål er da om arealer som likevel produserer dårlig gjennom flere år, og det er vanskelig eller kostnadskrevende å endre dette, kunne prioriteres for andre funksjoner enn åkerproduksjon. Vi ønsket i dette prosjektet å vurdere hvorvidt satellittdata og automatisk bildeanalyse kunne benyttes til å identifisere åkerareal der utviklingen i vegetasjonen gjennom vekstsesongen var særlig ujevn. 

Gjennom prosjektet utviklet vi en algoritme som identifiserte slike «anomalier». Det viste seg imidlertid at vi generelt fant en større variasjon innenfor jordbruksarealene enn forventet. Mange jordbruksarealer drives tilsynelatende uavhengig av for eksempel grensene for ulike jordtyper. Dette gir mye variasjon uten at det nødvendigvis kan klassifiseres som anomalier etter vår definisjon. Vår analyse klarte imidlertid å identifisere anomalier, og representerer med det et skritt videre i  utviklingen.