# Monitoring rolnictwa, lasów i katastrof z satelity EN: **Satellite monitoring of agriculture, forests and disasters** · id `eoapps` · aliases: Earth observation applications, precision agriculture remote sensing, disaster mapping, environmental monitoring, rolnictwo precyzyjne z satelity, monitoring środowiska Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [AI w obserwacji Ziemi i geoinformatyce](https://aiatlasgraph.com/t/geoai.md) › Monitoring rolnictwa, lasów i katastrof z satelity ## Description - PL: Zastosowania obserwacji Ziemi z uczeniem maszynowym: mapowanie upraw i prognoza plonów, pomiar lasów i biomasy, szybkie mapowanie powodzi i szkód po katastrofach. - EN: Earth observation applications of machine learning: crop mapping and yield prediction, forest and biomass measurement, rapid mapping of floods and disaster damage. ## In one sentence - PL: Wykorzystanie map tworzonych przez AI ze zdjęć satelitarnych do pilnowania upraw i lasów oraz szybkiej pomocy po powodziach i trzęsieniach ziemi. - EN: Using AI-made maps from satellite images to keep watch over crops and forests and to speed up help after floods and earthquakes. ## Problem it solves - PL: Rolnicy, leśnicy i ratownicy potrzebują aktualnej wiedzy o ogromnych obszarach, a objazd w terenie trwa tygodniami i omija trudno dostępne miejsca. - EN: Farmers, foresters and rescuers need current knowledge of huge areas, while field surveys take weeks and miss hard-to-reach places. ## What it does - PL: Jak strażnik na wieży obserwacyjnej, tyle że wieża sięga kosmosu, a strażnik regularnie sprawdza rozległe obszary. - EN: Like a ranger in a lookout tower, except the tower reaches into space and the ranger regularly surveys vast areas. ## Everyday example - PL: Agencja rolna sprawdza na zdjęciach satelitarnych, czy na zgłoszonych polach naprawdę rośnie zadeklarowana uprawa, zanim wypłaci dopłaty. - EN: A farm agency checks satellite images to see whether the declared crop really grows on the reported fields before paying out subsidies. ## This concerns you if you… - PL: masz pole, las lub działkę i chcesz śledzić ich stan - PL: mieszkasz na terenie zagrożonym powodzią lub pożarami - PL: pracujesz w ubezpieczeniach lub zarządzaniu kryzysowym - EN: own a field, woodland or plot and want to track its condition - EN: live in an area at risk of floods or wildfires - EN: work in insurance or emergency management ## Keywords crop type mapping · yield prediction · NDVI · flood mapping · building damage assessment · canopy height · aboveground biomass · deforestation monitoring · Sen1Floods11 · xBD · PASTIS · GEDI ## How it works - PL: Łączy się zdjęcia optyczne i radarowe z wielu dat, dane pogodowe i pomiary naziemne. Modele segmentują pola, wodę czy budynki, porównują stan przed i po zdarzeniu albo regresją przewidują wielkości fizyczne, jak plon lub wysokość drzew. Wynikiem są mapy, najlepiej z miarą niepewności. - EN: Optical and radar images from many dates are combined with weather data and ground measurements. Models segment fields, water or buildings, compare before and after an event, or regress physical quantities such as yield or tree height. The output is maps, ideally with an uncertainty measure. ## Limits - PL: Pomiary naziemne do uczenia są rzadkie i nierówno rozłożone, a chmury zasłaniają widok w najważniejszych chwilach. Mapy globalne łatwo przeceniają swoją dokładność, jeśli nie walidowano ich przestrzennie. Szkody średniej skali są trudne do odróżnienia na zdjęciach. - EN: Ground measurements for training are scarce and unevenly spread, and clouds block the view at the most important moments. Global maps easily overstate their accuracy if not validated spatially. Moderate damage is hard to tell apart on images. ## Key terms - PL: **fenologia**: Sezonowy rytm roślin: kiełkowanie, wzrost, dojrzewanie, zbiór. - PL: **wskaźnik roślinności**: Liczba z kanałów zdjęcia mówiąca, jak bujna i zielona jest roślinność. - PL: **mapowanie szybkiego reagowania**: Mapy szkód przygotowywane w pierwszych dniach po katastrofie. - EN: **phenology**: The seasonal rhythm of plants: sprouting, growth, ripening, harvest. - EN: **vegetation index**: A number from image bands showing how lush and green vegetation is. - EN: **rapid mapping**: Damage maps produced in the first days after a disaster. ## Know first - [Segmentacja semantyczna (Semantic segmentation)](https://aiatlasgraph.com/t/semanticseg.md) - [Prognozy i anomalie (Forecasting and anomaly detection)](https://aiatlasgraph.com/t/timeseries.md) ## Subtopics (7 direct, 7 in total) - [Mapowanie powodzi i szkód po katastrofach (Flood and disaster damage mapping)](https://aiatlasgraph.com/t/disastermapping.md): Segmenting water in radar and optical images and assessing building damage by comparing pre- and post-event images on a scale of damage levels. - [Mapowanie upraw i prognoza plonów (Crop type mapping and yield prediction)](https://aiatlasgraph.com/t/cropmapping.md): Classifying crop types from image time series and regressing yields from vegetation indices, weather and soil data, at field, regional or national scale. - [Pomiar wysokości koron drzew z satelity (Forest canopy height mapping)](https://aiatlasgraph.com/t/forestmonitoring.md): Regressing forest canopy height from multispectral imagery, trained on sparse lidar measurements and checked against independent airborne measurements. - [Prognozowanie rozprzestrzeniania pożaru na kolejny dzień (Next-day wildfire spread prediction)](https://aiatlasgraph.com/t/wildfiremonitoring.md): Forecasting the next-day fire mask from the current fire extent plus weather, terrain and vegetation data. - [Rozpoznawanie przyczyn wylesiania (Deforestation driver classification)](https://aiatlasgraph.com/t/deforestationdrivers.md): Classifying the direct cause of forest loss from imagery around detected deforestation events; ForestNet used plantation, smallholder agriculture, grass or shrubland, and an other class. - [Szacowanie zamożności i warunków życia ze zdjęć satelitarnych (Poverty and socioeconomic mapping from satellite imagery)](https://aiatlasgraph.com/t/povertymapping.md): Regressing wealth and poverty indicators from daytime and night-time imagery, calibrated on household surveys. - [Wykrywanie wycieków metanu z satelity (Methane plume detection from satellite imagery)](https://aiatlasgraph.com/t/methanedetection.md): Segmenting point-source methane plumes in hyperspectral and multispectral imagery, reducing false detections compared with matched filters. ## Related topics Untyped, symmetric "see also" links. - [Pogoda i klimat (Weather and climate modelling)](https://aiatlasgraph.com/t/earthsystems.md) ## Sources - [Handbook of Geospatial Artificial Intelligence]() `gao-hu-li-geoai-handbook-2023` · by Song Gao, Yingjie Hu, Wenwen Li (red.) - [A high-resolution canopy height model of the Earth]() `lang-canopy-height-2023` · by Nico Lang, Walter Jetz, Konrad Schindler, Jan Dirk Wegner --- AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/eoapps · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30