Quraqlığın kənd təsərrüfatı məhsuldarlığına təsirinin qiymətləndirilməsi: monitorinq və uyğunlaşmaya uzaqdan zondlama yanaşması

Quraqlıqlar şiddətindən və müddətindən asılı olaraq müxtəlif təsirlərə malikdir. Kənd təsərrüfatında quraqlıq məhsulun çatışmazlığına və məhsuldarlığın azalmasına səbəb ola bilər. Bu baxımdan kənd təsərrüfatında quraqlığın məhsuldarlığa təsiri ilə bağlı tədqiqatların aparılması mütləqdir. Ayrı-ayrı sahələrdən qlobal miqyaslara qədər məhsul məhsuldarlığına dair məlumatlar fermerlər və dövlət siyasəti üçün vacibdir. Regional kənd təsərrüfatı statistikası kimi məhsuldarlıq məlumatlarının mövcud mənbələrində çox vaxt lazımi məkan və zaman təfərrüatı yoxdur. NDVI (Normallaşdırılmış Fərq Bitki Örtüyü İndeksi) kimi uzaqdan zondlamadan əldə edilən vegetasiya indeksləri (VI) empirik modelləşdirmə yanaşmaları vasitəsilə məhsuldarlığı effektiv şəkildə qiymətləndirə bilər. Bu tədqiqatda məhsuldarlığı təxmin etmək üçün peyk şəkillərini təhlil edərək bir neçə indeks tətbiqi həyata keçirilib. İstifadə olunacaq məlumatlar açıq mənbəli “Sentinel-2” görüntüləri, reqressiya təhlili üçün proqram “Python” və işləmək üçün tələb olunan platforma “Google Earth Engine”dir. Daha yüksək rezolyusiyaya malik şəkillərin işlənməsi aşağı ayırdetmə təsvirlərinə nisbətən daha çox hesablama resursları tələb edir. Həmçinin bulud hesablamalarının və “Google Earth Engine” kimi açıq giriş hesablama portallarının yaranması ilə hesablama xərcləri əhəmiyyətli dərəcədə azalıb. Bu texnologiyalar peyk şəkillərinin emalını daha qənaətcil edib. NDVI (bitkilərin yaşıllıq ölçüsü), NDMI (Normallaşdırılmış Fərq Rütubət İndeksi) və SMI (Torpağın Nəmlik İndeksi) məlumatları 3 il ərzində bir neçə əkin sahəsi (Azərbaycanın Ağsu rayonunun ərazisi) üçün hesablanıb. Həmin əraziyə də quraqlıq indeksi tətbiq edilib və nəticədə quraqlıq illərdə məhsuldarlığın aşağı olduğu müəyyən edilib. Burada məqsəd Azərbaycanda iqlim dəyişikliyinin məhsuldarlığa təsirini araşdırmaq və bunun iqtisadiyyata təsirini öyrənməkdir.