פיילוט למיפוי גיאוגרפי הושק בפקיסטן

Better Cotton פועלת רבות בפקיסטן, אך באופן מסורתי הנתונים שאספנו על חקלאים, יצרנים ושותפים לא תוכננו כדי למפות במדויק את מיקומם ופעילויותיהם. זה הביא לחוסר יעילות בשרשרת האספקה ​​והיעדר הזדמנויות חדשות עבור המעורבים במגזר.

תוכנית פיילוט חדשה שואפת לשפר את נתוני המיפוי ובכך להגביר את התכנות המדינות - ישבנו עם מוחמד קאדר אל חוסיין, מנהל חקלאות דיגיטלית ב-Better Cotton, כדי לברר הכל על כך.

האם תוכל לתת לנו סקירה כללית של הפיילוט?

לפקיסטן יש את אחד מהמספרים הגדולים ביותר של חקלאים מכל המדינות המייצרות Better Cotton, הפרוסות על פני 22 מחוזות בשני מחוזות, מאורגנים ליותר מ-125 יחידות יצרניות (PUs), ומנוהלת על ידי שישה שותפים. ככל שהתוכנית של Better Cotton התפתחה, צצו שאלות חדשות ומורכבות יותר ויותר.

מבחינה היסטורית, הסתמכנו על נתונים טבלאיים לתשובות, אך כעת אנו מוסיפים לו גם ממד גיאוגרפי. כתוצאה מכך, Better Cotton מפעילה פיילוט למיפוי שלושה מחוזות. המשקף את ההתקדמות בטכנולוגיית מערכות מידע גיאוגרפיות, חישה מרחוק ונתוני קרקע, בחרנו לפנות לראשונה למיפוי גיאוגרפי.

הקונספט גובש בדצמבר 2022, העבודות למיפוי המחוזות המדוברים החלו במרץ, והפיילוט יסתיים ביולי. היא מספקת מפות מותאמות אישית של שלושת המחוזות וכתוצאה מכך ייצוג חזותי של אזור המחקר, תוך הדגשת גורמים כמו מיקומם של המגדלים, המגרנים והשותפים.

מה היו מקורות הטייס?

צוות ההנהלה של מדינת פקיסטן שלנו רצה להעריך טוב יותר את טווח ההגעה של הארגון, להיות מסוגל לזהות מגמות משתנות בגידול כותנה ולשפר משמעותית את איכות הנתונים. הנתונים הם הבסיס של תוכניות המבוססות על מספרים, ועם שיטות דיווח שונות וחוסר בהירות, רצינו להכניס מערכת עם איזונים ובלמים חזקים יותר.

לדוגמה, אנחנו מכירים את המחוזות שבהם עובדים איתנו חקלאים, אבל חסרים לנו גם מספרים מדויקים וגם מיקומם של אותם מגדלים שאינם שותפים ליוזמה. כתוצאה מכך, לא הצלחנו להבין מדוע חקלאי אינו נופל תחת מטריית Better Cotton. האם הם רחוקים מדי מהשותף לתוכנית במחוז? האם הם חלק ממיעוט מוזנח? בעבר אי אפשר היה לדעת.

איך יישמת את הפיילוט?

פיילוט זה מסתמך במידה רבה על כלים, טכנולוגיות ומקורות נתונים בקוד פתוח. באמצעות חומר זמין לציבור מהסקר של פקיסטן (SoP), Open Street Map (OSM), ועדת הבחירות והממשל המקומי, יצרנו מפות בסיס כדי לאתר כפרים שבהם נוצרות קבוצות למידה (LGs).

עבור הגינרים, לקחנו את הנתונים הקיימים שלנו, כמו כתובות ומיקומים, ושרטטנו את הקואורדינטות האלה על המפה. ניתוח נוסף הופעל כדי לחשב את המרחקים של LGs מהגינרים. על זה מונחת תמונות לוויין, המספקות נתונים ברזולוציה גבוהה בהרבה וטובות למיפוי גידולים. באמצעות אלגוריתם שמדגיש את מיקום השדות ומפנה לנתונים לאורך חמש שנים, הצלחנו להבין היכן כותנה גדלה שוב ושוב.

שינוי האופן שבו אנו מודדים ומעריכים את טווח ההגעה שלנו בשלושת מחוזות הפיילוט הביא לסוג אחר של חשיבה. הנתונים יוצרים המון אפשרויות חדשות מבחינת מה שאנחנו יכולים למדוד, שאלות שאנחנו יכולים לשאול (במיוחד את השותפים שלנו ופעילויותיהם), כמו גם יתרונות פוטנציאליים בשרשרת האספקה. עלינו גם לחשוב כיצד ליישר מחדש את תהליכי ההערכה.

מה הממצאים הראשוניים שלך?

הממצאים עדיין מאוספים, אך אינדיקציות מוקדמות הן שתהליך המיפוי יספק הצעות חשובות לשיפור תכנות המדינה, ניהול שותפים, הערכה והערכה. זה, בתורו, יביא לרווחי יעילות, התייעלות בעלויות וניהול תוכניות טוב יותר.

המפות החדשות שלנו מדגישות היכן גידול הכותנה ירד (ולכן השקעה אינה מייצגת תמורה לכסף), והיכן יש חוסר התאמה בפעילות השותפים. היא גם מציעה שיפורים פוטנציאליים לשרשרת האספקה, למשל הדגשת למגדלים את מיקומם של הגינונים הקרובים ביותר אליהם.

מהן המטרות ארוכות הטווח של הטייס?

זהו פרויקט פיילוט זעיר, אבל כזה שאולי ניתן יהיה לשכפל ברחבי העולם. המצאנו מתודולוגיה שעובדת והיינו רוצים להגדיל את זה. מה שיצרנו ישים לשאר פקיסטן, בעוד שמדינות אחרות יכולות להשתמש בגישה דומה.

אנו מתכננים לפתח אטלס של Better Cotton, מיפוי אזורי עבודה עם שותפי התוכנית, מגדלים וגינרים. בתורו, זה ידגיש את ההיקף והטווח האמיתי של הפעילות שלנו, תוך מתן הזדמנויות חדשות ומשופרות לשותפים ויעזור לשפר את תיאום שרשרת האספקה.

שיתוף