कृषि में सैटेलाइट-आधारित प्रौद्योगिकियां अब भारतीय राज्य द्वारा भोजन के बारे में किए जाने वाले लगभग हर बड़े निर्णय का समर्थन करती हैं, खरीद लक्ष्य से लेकर फसल बीमा भुगतान तक। कृषि में रिमोट सेंसिंग काम करती है क्योंकि यह एक अवलोकन समस्या को हल करती है और कुछ भी किफायती तरीके से हल नहीं कर सकती है: लगभग 140 मिलियन हेक्टेयर शुद्ध बोए गए क्षेत्र की निगरानी, खेत दर खेत, सप्ताह दर सप्ताह। भारत का लाभ यह है कि वह तारामंडल को किराए पर देने के बजाय उसका मालिक है।
उपग्रह वास्तव में क्या मापते हैं
- ऑप्टिकल और मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजरी फसल भेदभाव और वनस्पति शक्ति के लिए, NDVI (हरियाली और बायोमास) और NDWI (नमी सामग्री) जैसे सूचकांकों का उपयोग करते हुए।
- सिंथेटिक एपर्चर रडार, जो बादलों को भेदता है और इसलिए मानसून के दौरान एकमात्र विश्वसनीय विकल्प है। भूमि की सतह के तापमान, वाष्पीकरण-उत्सर्जन और फसल जल तनाव के लिए
- थर्मल इन्फ्रारेड । जड़ क्षेत्र में मिट्टी की नमी के लिए
- माइक्रोवेव । बेहतर वर्णक्रमीय रिज़ॉल्यूशन पर पोषक तत्व और रोग हस्ताक्षर के लिए
- हाइपरस्पेक्ट्रल ।
भारत में परिचालन प्रणाली
| प्रणाली | यह क्या करता है |
|---|---|
| FASAL | फसल पूर्व एकड़ और उपज अनुमान के लिए अंतरिक्ष, कृषि-मौसम विज्ञान और भूमि-आधारित अवलोकनों का उपयोग करके कृषि उत्पादन का पूर्वानुमान |
| कृषि-DSS | फसल, मिट्टी, मौसम और पानी की परतों को एकीकृत करने वाली निर्णय समर्थन प्रणाली, 2024 |
| NADAMS | राष्ट्रीय कृषि सूखा आकलन और लॉन्च की गई निगरानी प्रणाली |
| चमन | भू-सूचना विज्ञान का उपयोग करके समन्वित बागवानी मूल्यांकन और प्रबंधन |
| भुवन | इसरो जियोपोर्टल बंजर भूमि, मिट्टी, भूमि-उपयोग और भूजल-संभावना परतों की मेजबानी |
| PMFBY YES-TECH | रिमोट-सेंसिंग-आधारित उपज अनुमान फसल काटने के प्रयोगों पर निर्भरता कम करने के लिए |
| ग्रामीण कृषि मौसम सेवा | आईएमडी पूर्वानुमानों पर निर्मित ब्लॉक-स्तरीय कृषि-सलाह, एसएमएस और ऐप द्वारा वितरित |
काम करने वाले उपग्रह
- RISAT श्रृंखला: सी-बैंड रडार, हर मौसम में इमेजिंग, खरीफ निगरानी और बाढ़ मानचित्रण के लिए महत्वपूर्ण।
- रिसोर्ससैट श्रृंखला: मल्टीस्पेक्ट्रल फसल-क्षेत्र आकलन के लिए वर्कहॉर्स।
- INSAT-3DS: मौसम संबंधी अवलोकन, आईएमडी के पूर्वानुमान और कृषि-सलाहकार।
- EOS-08: हाल की पृथ्वी अवलोकन क्षमता।
- NISAR: NASA-ISRO डुअल-बैंड L और S रडार मिशन, जो हर मौसम में मिट्टी की नमी और बायोमास माप देता है।
- तृष्णा: भारत-फ्रांस थर्मल इंफ्रारेड मिशन उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाष्प-उत्सर्जन और फसल जल तनाव के लिए डिज़ाइन किया गया है।
फसल चक्र में अनुप्रयोग
- बुआई पूर्व: बुआई विंडो और फसल चयन का मार्गदर्शन करने के लिए मिट्टी की नमी और अवशिष्ट-नमी मानचित्रण।
- बुआई: फसल द्वारा एकड़ का अनुमान, जो खरीद और बफर योजना को संचालित करता है।
- ग्रोथ: प्लॉट स्तर पर पोषक तत्व और नमी के तनाव को चिह्नित करने के लिए NDVI समय श्रृंखला; कीट एवं रोग की पूर्व चेतावनी.
- फसल पूर्व: आयात, निर्यात और मूल्य नीति के लिए उपज का पूर्वानुमान।
- फसल कटाई के बाद: बीमा के लिए क्षति का आकलन, और अमल के लिए अवशेष जलाने वाले हॉटस्पॉट का पता लगाना।
खाद्य सुरक्षा के लिए यह क्यों महत्वपूर्ण है
खाद्य सुरक्षा का पारंपरिक रूप से चार आयामों पर मूल्यांकन किया जाता है, और उपग्रह डेटा इन चारों को छूता है।
- उपलब्धता: बेहतर रकबा और उपज पूर्वानुमान से खरीद और बफर स्टॉकिंग में सुधार होता है।
- एक्सेस: तेज़ बीमा निपटान और समय पर सलाह संकटपूर्ण बिक्री और ऋण को रोकती है।
- स्थिरता: सूखे और बाढ़ की पूर्व चेतावनी खराब मौसम के झटके को कम करती है।
- उपयोग: साइट-विशिष्ट पोषक तत्व सलाह जो उगाई जाती है उसमें बेहतर पोषक तत्व सामग्री का समर्थन करती है।
व्यापक नीति ढांचा जलवायु-स्मार्ट कृषि पर हमारे नोट्स में है और भारत में खाद्य सुरक्षासे संबंधित वीडियो।
ईमानदार सीमाएँ
- छोटी जोत। भारत की औसत परिचालन जोत लगभग 1.08 हेक्टेयर है। मिश्रित पिक्सेल सबसे छोटे फ़ार्मों पर प्लॉट-स्तरीय सटीकता को सीमित करते हैं, जो बिल्कुल वही होते हैं जिनमें त्रुटि की संभावना सबसे कम होती है।
- बादल आवरण। ऑप्टिकल सेंसर मानसून के दौरान खराब हो जाते हैं, जब बाढ़ और कीटों की जानकारी की सबसे अधिक आवश्यकता होती है। रडार उत्तर है, और रडार क्षमता दुर्लभ है।
- अंतिम मील। एक उपग्रह उत्पाद जो कभी भी किसानों तक उनके स्वामित्व वाले उपकरण के माध्यम से उपयोगी भाषा में नहीं पहुंचता है, कुछ भी नहीं बदलता है। विस्तार क्षमता, अवलोकन गुणवत्ता नहीं, बाध्यकारी बाधा है।
- ग्राउंड ट्रुथिंग। मॉडल को अभी भी फ़ील्ड जाँच की आवश्यकता है, और फसल काटने का प्रयोग गायब नहीं हुआ है।
- डेटा गवर्नेंस। एग्रीस्टैक के तहत फार्म-स्तरीय डेटा स्वामित्व, सहमति और वाणिज्यिक पुन: उपयोग अनसुलझे प्रश्न बने हुए हैं।
सामान्य प्रश्न
भारतीय कृषि में रिमोट सेंसिंग का उपयोग कैसे किया जाता है?
इसका उपयोग FASAL और KRISHI-DSS के तहत फसल के क्षेत्रफल और उपज के पूर्वानुमान, NADAMS के तहत सूखे का आकलन, CHAMAN के तहत बागवानी मूल्यांकन, PMFBY के YES-TECH ढांचे के तहत फसल बीमा उपज अनुमान और ग्रामीण कृषि मौसम सेवा के माध्यम से ब्लॉक-स्तरीय कृषि-सलाहकार के लिए किया जाता है।
NDVI क्या है और यह फसलों के लिए क्यों मायने रखता है?
NDVI सामान्यीकृत अंतर वनस्पति सूचकांक है, जिसकी गणना लाल और निकट-अवरक्त परावर्तन से की जाती है। स्वस्थ वनस्पति निकट अवरक्त में दृढ़ता से परावर्तित होती है और लाल प्रकाश को अवशोषित करती है, इसलिए एनडीवीआई हरियाली और बायोमास के लिए एक प्रॉक्सी है। एनडीवीआई की समय श्रृंखला जमीन पर दिखाई देने से पहले पोषक तत्व और नमी के तनाव को प्रकट करती है।
भारतीय कृषि के लिए रडार इमेजरी क्यों महत्वपूर्ण है?
क्योंकि ऑप्टिकल सेंसर मानसून बादलों के पार नहीं देख सकते हैं, और मानसून ठीक उसी समय होता है जब बाढ़ मानचित्रण और खरीफ फसल की निगरानी सबसे ज्यादा मायने रखती है। सिंथेटिक एपर्चर रडार बादल में प्रवेश करता है, यही कारण है कि RISAT और अब NASA-ISRO NISAR मिशन हर मौसम में निगरानी के केंद्र में हैं।
PMFBY के तहत YES-TECH ढांचा क्या है?
यह प्रधानमंत्री फसल बीमा योजना के लिए प्रौद्योगिकी-आधारित उपज अनुमान प्रणाली है, जो धीमी और विवाद-प्रवण फसल-काटने के प्रयोगों पर निर्भरता को कम करने के लिए रिमोट सेंसिंग का उपयोग करती है। यह दावा निपटान समय को कम करता है और मूल्यांकन विवादों को कम करता है।
तृष्णा क्या है और यह खेती में कैसे मदद करती है?
TRISHNA एक संयुक्त भारत-फ्रांस थर्मल इंफ्रारेड मिशन है जिसे उच्च रिज़ॉल्यूशन पर भूमि की सतह के तापमान को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इससे वाष्पीकरण-उत्सर्जन और फसल जल तनाव का सटीक अनुमान लगाया जा सकता है, जो सिंचाई शेड्यूलिंग और सूखे की निगरानी का समर्थन करता है।
भारतीय कृषि में उपग्रह प्रौद्योगिकी को क्या सीमित करता है?
औसत परिचालन जोत लगभग 1.08 हेक्टेयर है, इसलिए मिश्रित पिक्सेल छोटे खेतों पर प्लॉट-स्तरीय सटीकता को सीमित करते हैं। मॉनसून बादल ऑप्टिकल सेंसर को हरा देता है, ग्राउंड ट्रुथिंग की अभी भी आवश्यकता है, और सबसे बड़ी बाधा विस्तार प्रणाली है जिसे डेटा को किसान के क्षेत्र में निर्णय में बदलना है।
अभ्यास प्रश्न
प्रीलिम्स MCQ
1. FASAL, भारतीय कृषि के संदर्भ में, संबंधित है:
- (ए) उर्वरक सब्सिडी आवंटन
- (बी) अंतरिक्ष और कृषि-मौसम संबंधी डेटा का उपयोग करके फसल का पूर्वानुमान
- (सी) कृषि ऋण माफी
- (डी) खाद्य भंडारण रसद
उत्तर: (बी) अंतरिक्ष और कृषि-मौसम संबंधी डेटा का उपयोग करके फसल का पूर्वानुमान
2. NDVI की गणना किस बैंड में परावर्तन का उपयोग करके की जाती है?
- (ए) नीला और हरा
- (बी) लाल और निकट-अवरक्त
- (सी) थर्मल और माइक्रोवेव
- (घ) पराबैंगनी और नीला
उत्तर: (बी) लाल और निकट-अवरक्त
3. कृषि में ऑप्टिकल सेंसर पर सिंथेटिक एपर्चर रडार का मुख्य लाभ यह है:
- (ए) उच्च वर्णक्रमीय रिज़ॉल्यूशन
- है (बी) क्लाउड कवर के माध्यम से छवि बना सकता है
- (सी)
- को संचालित करना सस्ता है (डी) मिट्टी के रसायन को सीधे मापता है
उत्तर: (बी) क्लाउड कवर के माध्यम से छवि बना सकता है
4. NISAR इसरो और
- के बीच एक संयुक्त मिशन है (ए) ईएसए
- (बी) JAXA
- (c) NASA
- (d) CNES
उत्तर: (c) NASA
5. YES-TECH ढांचा किस योजना से जुड़ा है?
- (ए) पीएम-किसान
- (बी) पीएम फसल बीमा योजना
- (सी) मृदा स्वास्थ्य कार्ड योजना
- (डी) ई-नाम
उत्तर: (बी) पीएम फसल बीमा योजना
मुख्य परीक्षा प्रश्न
- भारत में जलवायु-स्मार्ट कृषि और खाद्य सुरक्षा प्राप्त करने में उपग्रह-आधारित प्रौद्योगिकियों की भूमिका का विश्लेषण करें।
- “भारतीय कृषि में बाधा अब अवलोकन की गुणवत्ता नहीं बल्कि विस्तार प्रणाली की ताकत है।” परीक्षण करना।
- फसल चक्र में बुआई से लेकर कटाई के बाद के आकलन तक रिमोट सेंसिंग के अनुप्रयोगों पर चर्चा करें।
- PMFBY के संदर्भ में फसल बीमा में प्रौद्योगिकी-आधारित उपज अनुमान के उपयोग का मूल्यांकन करें।
- छोटे किसानों के प्रभुत्व वाली कृषि अर्थव्यवस्था में उपग्रह प्रौद्योगिकी को लागू करने की चुनौतियों की जांच करें।
