Ule stoją, pogoda jest, pszczoły siedzą w środku albo wracają z pustymi koszyczkami. Waga nie rośnie, w zasięgu wzroku nic nie kwitnie. Dziura pożytkowa przychodzi bez zapowiedzi, jest nieprzewidywalna i rzadko daje czas na reakcję. Czy widać ją z orbity? Od tego pytania zaczęliśmy analizę.
Ile dni bez pożytku to już problem
Dziura pożytkowa to przerwa w dostępności nektaru i pyłku. Najczęściej pojawia się między przekwitaniem pożytków wiosennych, a kwitnieniem roślin późnoletnich, gdzieś w lipcu i sierpniu, choć może wypaść w każdym momencie sezonu. Przyczyn jest kilka: naturalna luka między cyklami kwitnienia różnych gatunków, susza sprawiająca, że rośliny są obecne, ale nie wydzielają nektaru, deszcz uniemożliwiający lot pszczół, temperatura poza optimum, monokulturowy krajobraz, w którym cały pożytek kończy się w jednym tygodniu.
W literaturze pszczelarskiej nie ma sztywnych ram czasowych. Z praktyki wynika, że jedną dziurę pożytkową, do trzech dni przerwy, rodzina znosi bez kłopotu. Od pięciu do siedmiu dni dziura zaczyna być odczuwalna. Powyżej siedmiu do dziesięciu dni rosną ryzyko głodu i nastrój rojowy. Na potrzeby tej analizy przyjęliśmy roboczą definicję: dziura pożytkowa to widoczne obniżenie wartości NDVI w okresach kwitnienia. NDVI pozwala ocenić kondycję roślinności obiektywnie i powtarzalnie, bez potrzeby bycia w terenie.
Skąd wzięliśmy dane i jak je czytaliśmy
Wybraliśmy obszar około 377 km² terenów rolniczych na południe od Wrocławia i przeanalizowaliśmy go od marca do końca września 2022 roku. Satelita Sentinel-2 przelatuje nad tym samym miejscem co kilka dni i za każdym razem robi zdjęcie. Z tych zdjęć wyciągnęliśmy wskaźnik NDVI, który pokazuje, jak intensywnie zielona i aktywna jest roślinność w danym momencie. Im wyższy wynik, tym zdrowsza i gęstsza roślinność. Im niższy, tym gorzej.
Jeden problem: chmury. Jeśli satelita robi zdjęcie przez chmury, dane są bezużyteczne. Dlatego zanim obliczyliśmy NDVI, odrzuciliśmy zdjęcia z dużym zachmurzeniem i uśredniliśmy dane z każdych 10 dni, żeby wyrównać luki. W efekcie dostaliśmy wykres, który pokazuje, jak kondycja roślinności zmieniała się co 10 dni przez cały sezon 2022.
Copernicus Sentinel Data 2026.
Żeby sprawdzić, czy to, co widzi satelita, zgadza się z tym, co działo się na ziemi, zestawiliśmy te dane z danymi z portalu NSIS (Narodowego Systemu Informacji Satelitarnej). Jest to portal stworzony przez Polską Agencję Kosmiczną (POLSA), który służy do przeglądania, pobierania i analizowania danych satelitarnych. Platforma NSIS integruje dane pochodzące z krajowych oraz europejskich źródeł. Do analizy wykorzystaliśmy zobrazowania przedstawiające skalę suszy rolniczej w Polsce na podstawie wskaźnika DISS. Dane te są opracowywane przez Instytut Geodezji i Kartografii i publikowane na portalu NSIS od końca marca, w regularnych ośmiodniowych cyklach obejmujących cały sezon wegetacyjny.
Co widać na wykresie
Przez cały kwiecień i pierwszą połowę maja NDVI rośnie. Roślinność się intensywnie rozwija, to typowy wiosenny szczyt. Potem wykres trzy razy opada: w drugiej połowie maja, w lipcu i w sierpniu. Spadki te mogą oznaczać, że roślinność w tym samym tygodniu była w gorszej kondycji niż wcześniej. Rośliny więdną, ograniczają wzrost, przestają aktywnie fotosyntetyzować. Z perspektywy pszczół oznacza to mniej dostępnego nektaru i pyłku, nawet jeśli pole z drogi wciąż wygląda na zielone.
Dla szukających głębiej
W NDVI, światło czerwone (Red) jest tzw. “paliwem”, bo chlorofil potrzebuje go do fotosyntezy. Zdrowa roślina go pochłania, a na wykresie widać bardzo mało odbitego światła czerwonego. Bliska podczerwień (NIR) niesie energię, która po pochłonięciu mogłaby doprowadzić do przegrzania komórek. Zdrowa roślina, w tym przypadku, NIR odbija. Patrząc na rzepak, żółte kwiaty odbijają więcej światła czerwonego niż zielone liście. Wzrost wartości Red powoduje, że końcowy wynik NDVI lekko spada, mimo że roślina jest w dobrej kondycji. Pod kwiatami wciąż jest masa zielonych liści i łodyg, które mocno odbijają NIR. Widać wówczas lekki spadek wskaźnika, ale ma on niewielką amplitudę i nie oznacza pogorszenia kondycji rośliny. Ignorując szum wywołany kwitnieniem, usuwamy z równania naturalną biologię rośliny.
Kiedy nałożyliśmy dane NSIS na te same daty, obraz się pokrył. Mapa warunków wzrostu upraw z 17 maja 2022 i z 13 sierpnia 2022 wskazywała w analizowanym obszarze na wyraźne pogorszenie, czyli niedobór wody i stres roślin. Te same tygodnie, te same miejsca, ten sam sygnał, ale z dwóch niezależnych źródeł.
Ryc. 1. Warunki wzrostu upraw 2022-05-17. Źródło: zrzut ekranu z portalu NSIS (https://nsisplatforma.polsa.gov.pl/portal)
Ryc. 2. Warunki wzrostu upraw 2022-08-13. Źródło: zrzut ekranu z portalu NSIS (https://nsisplatforma.polsa.gov.pl/portal)
Gdzie jest granica tej metody
Satelita nie odróżnia więdnącej rośliny od skoszonej łąki ani od uprawy, którą właśnie zebrano kombajnem. W każdym z tych przypadków NDVI spada. Dlatego sam wykres NDVI nie wystarczy, żeby potwierdzić, że chodziło o suszę. Stąd potrzeba niezależnej weryfikacji przez dane NSIS, bez której analiza byłaby tylko domysłem.
Ta analiza to koncepcja, nie gotowe narzędzie. Pokazuje, że z archiwalnych zdjęć satelitarnych można wyciągać informacje o tym, co działo się z pożytkiem w konkretnym miejscu i sezonie. Żeby dziś sprawdzić, czy rok 2022 był trudny w okolicy własnej pasieki, pszczelarz musiałby uruchomić specjalistyczne oprogramowanie i napisać kod. W Hive Mind pracujemy nad tym, żeby zredukować ten próg do kilku kliknięć.
Parametry analizy
| Element | Szczegóły |
|---|---|
| Dane satelitarne | Sentinel-2, serie czasowe NDVI |
| Obszar analizy | ~377 km², tereny rolnicze na południe od Wrocławia |
| Zakres czasowy | Marzec–wrzesień 2022 |
| Agregacja danych | Interwały 10-dniowe, maskowanie chmur (SCL) |
| Weryfikacja | Wskaźnik DISS / portal NSIS (IGiK), dane o suszy rolniczej 2022 |
Jak NDVI działa i co satelita w ogóle mierzy, wyjaśniamy w artykule: https://erend.space/monitoring-upraw-rolnictwo-precyzyjne-2026/. Bieżący skład pożytkowy w okolicy pasieki można sprawdzić w naszej aplikacji Hive Mind.
