Ripristinare gli ecosistemi e garantire il cibo: Combattiamo insieme il degrado del territorio, il sovrappascolo e le sfide climatiche. Dare potere agli agricoltori con soluzioni basate sui dati per una gestione sostenibile della terra.
Vi presentiamo EO-NARM (Earth Observation for Namibia Rangeland Mapping): Il nostro progetto innovativo fonde la tecnologia di telerilevamento e i dati sul campo per dare potere agli agricoltori namibiani. Ottenere informazioni sulla vegetazione, la capacità di carico, l'invasione della boscaglia e altro ancora, per ottimizzare le strategie di gestione del territorio e migliorare la salute complessiva dei pascoli.
EO-NARM riunisce un gruppo eterogeneo di partecipanti impegnati nell'agricoltura sostenibile e nella gestione dell'ecosistema in Namibia. Farm4trade Namibia ha guidato il progetto e coordinato le attività sul campo, la raccolta e l'analisi dei dati. Il progetto coinvolge i seguenti partner chiave:
Rivoluzionare le conoscenze agricole in tutta la Namibia
Dalle ecoregioni alle previsioni guidate dai dati, il nostro progetto riunisce 20 aree diverse. Monitoriamo, modelliamo e diamo potere, creando un set di dati che cambia le carte in tavola per agricoltori, università, istituzioni e agenzie governative.
Approfondimenti praticabili: Integrazione di dati satellitari e sul campo
Il progetto EO-NARM unisce immagini satellitari e dati a terra, rivelando preziose intuizioni. Esperti locali collaborano alla georeferenziazione e all'annotazione delle immagini, catturando i dettagli della vegetazione, le specie vegetali, le stime delle piante perenni e stagionali, le specie vegetali dominanti, la pressione del pascolo e la densità del bestiame.
Il progetto EO-NARM va oltre le sfide e trasforma la gestione del territorio. La raccolta collaborativa di dati va a beneficio di agricoltori, istituzioni e agenzie, favorendo decisioni informate. Insieme, miglioriamo la salute dell'ecosistema, riduciamo l'erosione e garantiamo la sicurezza alimentare in Namibia.
Il progetto è stato assegnato nell'ambito del bando "Labeled Agricultural Datasets for Machine Learning Solutions in Sub-Saharan Africa", attraverso il Lacuna Fund, un'istituzione che sostiene dataset etichettati in modo equo per strumenti di apprendimento automatico di alto valore sociale in contesti a basso e medio reddito a livello globale.
