Normaliseeritud taimestiku erinevusindeks (NDVI) on taimestiku tiheduse ja tervise kvantifitseerimiseks sageli kasutatav mõõdik. Selle väärtused jäävad vahemikku -1 kuni 1, kusjuures negatiivsed väärtused näitavad vett või paljast mulda, nullilähedased väärtused hõredat taimestikku ja kõrgemad väärtused tihedamat ja tervemat taimestikku.
Mis on normaliseeritud taimestiku erinevuse indeks (NDVI)?
See on meetod, mis arvutab taimestiku poolt vastuvõetava punase valguse hulga ja taimestiku poolt tugevalt peegeldatud lähiinfrapunavalguse hulga erinevust.
Selle meetodi eesmärk on pakkuda kvantitatiivset analüüsi taimestiku seisundi kohta. Pole ühtki olukorda, kus selle väärtus jääks väljapoole vahemikku -1 kuni +1. Siiski ei ole selget piiri paljude võimalike maakatte tüüpide vahel.
Kui numbrite summa on väiksem kui null, on üsna tõenäoline, et kõnealune aine on vesi. Kui NDVI tulemus on positiivsele üsna lähedal, on suur tõenäosus, et tegemist on lihtsalt hunniku tihedalt pakitud roheliste lehtedega. See kehtib eriti juhul, kui lehed on tihedalt koos.
Rohelistel lehtedel on suurem väärtus kui punastel lehtedel, mistõttu see nii ongi. Kujutage hetkeks ette, et see on väga lähedal nullile.
Sellises olukorras on vähe lootust, et mingeid lehti alles on, ja piirkond võib selleks ajaks olla isegi linnastunud. Normalized Difference Vegetation Indicator on indeks, mida analüütikud kasutavad järgmises valdkonnas: kaugseire enamiku ajast.
Miks on normaliseeritud taimestiku erinevuse indeks kasulik?
Taimestikuindekseid on palju ja valdav enamus neist on omavahel võrreldavad. Siiski on see kõige sagedamini ja laialdasemalt kasutatav ning sellel on ka oluline eelis, milleks on piltide kõrge resolutsioon, mis on saadud satelliidiandmed.
Sellistel asjaoludel võib NDVI määramiseks kasutada kümne meetri resolutsiooniga kanaleid. Pidage meeles, et üks piksel võrdub kümne korda kümne meetriga. Teisest küljest võib indeksi resolutsioon, mis kasutab täiendavaid valguskanaleid, nimelt punast vanust, olla kakskümmend meetrit, kus üks piksel võrdub kahekümne korda kahekümne meetriga.
Kuidas NDVI-d arvutatakse?
Selle saab kindlaks määrata järgmise lihtsa matemaatilise protseduuri abil, mis teisendab satelliidilt saadud töötlemata teabe taimestiku indeksiteks.
See võrrand loob ühe representatiivse arvu, mis integreerib punases ja NIR (lähi-infrapuna) sagedusalas kättesaadava teabe.
Selleks lahutatakse punase spektraalriba peegeldusvõime lähiinfrapunariba peegeldusvõimest. Seejärel jagatakse tulemus lähiinfrapuna- ja punase lainepikkuse kogupeegeldusega.
NDVI hinnang ei ole kunagi rohkem kui positiivne ega vähem kui negatiivne. Lisaks tähistab arv vahemikus -1 kuni 0 surnud taime ja anorgaanilisi objekte, nagu kivid, teed ja hooned.
Samal ajal võivad selle väärtused elavate taimede puhul varieeruda vahemikus 0 kuni 1, kus 1 tähistab kõige tervemat taime ja 0 kõige ebatervislikumat taime. Pildi igale pikslile on võimalik määrata üks väärtus, olenemata sellest, kas see piksel tähistab ühte lehte või 500 aakri suurust nisupõldu.
Kuidas me kasutame normaliseeritud taimestiku erinevuse indeksit?
Õigustatult kasutatakse seda nüüd mitmetes erinevates uurimisvaldkondades. Näiteks põllumajanduses rakendatakse seda täppispõllumajanduse ja biomassi hindamise eesmärkide saavutamiseks. Metsnikud kasutavad seda ka metsaressursside ja lehtede pindala indeksi (LAI) hindamiseks.
Lisaks usub NASA, et see on usaldusväärne näitaja põuaolude olemasolust. Nii proportsionaalne NDVI kui ka taimestiku kontsentratsioon on madalamad piirkondades, kus vesi takistab taimestiku teket.
Seda seetõttu, et vesi takistab taimede juurte sügavamale pinnasesse kasvamist. See, sealhulgas muud liiki kaugseire, on võimeline olema reaalsuses väga mitmel erineval viisil kasutatav.
Mida saab NDVI meile taimede kohta öelda?
On oluline omada kindlat arusaama normaliseeritud erinevusest. Taimestiku indeks on ainult näitaja taime tervislikust seisundist ega anna teavet teatud seisundi põhjuste kohta.
Taimestikuindeks on pigem väljend kui otsene peegeldus põllul toimuvast. Vaatleme NDVI kolme rakendust põlluanalüüsis:
Kui uus hooaeg algab
See on kasulik taime talvekindluse ja selle ellujäämise mõistmiseks.
- Kui selle väärtus on väiksem kui 0,15, on üsna tõenäoline, et kõik selle põllulõigu taimed on hukkunud. Tavaliselt kehtivad need arvud haritud mulla kohta, kus taimi pole.
- Teine näide madalast arvust on 0,15–0,2. See võib viidata sellele, et taimed hakkasid talveks valmistuma varajasel fenoloogilisel perioodil, enne mullaharimise etappi.
- Tulemus vahemikus 0,2–0,3 on rahuldav. Taimed on suure tõenäosusega jõudnud mullaharimisfaasi ja taastanud oma vegetatiivse seisundi. 0,3−
- 0,5 on korralik väärtus. Siiski on oluline meeles pidada, et kõrgemad NDVI näidud viitavad sellele, et taimed talvitusid hilisemas fenoloogilises staadiumis. Oletame, et satelliidipilt jäädvustati enne taimestiku normaalse seisundi taastumist. Sellisel juhul on oluline analüüsida ala pärast seda, kui taimestik on oma normaalse vormi jätkanud.
- Arv, mis on suurem kui 0,5, näitab anomaaliat talvitumisjärgses faasis. Soovitatav on seda põlluvööndit kontrollida.
Kokkuvõtteks, kui märkate, et saadud väärtused erinevad normist oluliselt, peate läbi viima vastava põlluosa kontrollimise. Selleks, et väärtusi saaks antud piirkonnas ebanormaalseks liigitada, on vaja normist suurt kõrvalekallet.
Kui hooaeg on keskel
Indeksi kasutamine võib olla abiks taimede arengu paremaks mõistmiseks. Kujutage ette, et näidud jäävad leebe ja kõrge vahele (0,5–0,85). On väga tõenäoline, et see konkreetne piirkonna osa ei seisa praegu silmitsi suuremate probleemidega.
Kui indeks jääb madalamaks kui peaks, võib esineda probleeme, näiteks mulla vee- või toitainete puudus. Siiski peate seda konkreetset valdkonda ise uurima.
Me genereerime Muutuva normiga pealekandmise (VRA) kaardid lämmastikku, kasutades normaliseeritud taimestiku erinevuse indeksit. Me tuvastame piirkonnad, mille taimestiku indeksid jäävad vahemikku madalast kõrgeni.
Pärast seda on iga põllumehe enda otsustada vajaliku väetise kogus. Järgnev on kõige tõhusam lämmastiku lisamise meetod:
- Oletame, et piirkonna vegetatsiooniindeks on kõrge. Sellisel juhul tuleks soovitatavat väetisekogust vähendada 10 ja 30 protsendini tüüpilisest kogusest.
- Kui taimestikuindeks on keskmise lähedal, tuleks soovitatavat väetisekogust suurendada 20–25 protsendini tüüpilisest kogusest.
- Kui taimestiku indeks on madal, tuleb kõigepealt välja selgitada, miks see nii on.
Põllu rekonstrueerimiseks põllumajanduslik saagikus, kasutame ka meie seda indeksit. Nende andmete põhjal koostame kaarte, mida saab kasutada kaalium- ja fosfaatväetiste muutuva normiga lisamiseks.
Kui hooaeg on läbi
NDVI indeks on kasulik tööriist selle kindlakstegemiseks, kas põllud on koristusvalmis; mida madalam on indeks, seda lähemale läheneb osa alast koristusvalmiduse staadiumile. Sellisel juhul oleks ideaalne indeksi väärtus alla 0,25.
Alustuseks on see matemaatiline arvutus, mis tehakse pildil pikslihaaval, kasutades GIS-i (geograafilise infosüsteemi) tööriistu. See arvutatakse taime poolt neeldunud ja peegeldatud punase ja lähiinfrapunavalguse huldade võrdlemise teel ning mõõdab taime üldist tervislikku seisundit.
Normaliseeritud taimestiku erinevuse indeksit saab kasutada maismaa uurimiseks kogu maailmas, mistõttu on see ideaalne sihipärasteks väliuuringuteks ja riiklikuks või globaalseks taimestiku seireks.
NDVI abil saame koheselt analüüsida põlde, mis võimaldab põllumajandustootjatel optimeerida alade tootmispotentsiaali, piirata nende mõju keskkonnale ja muuta oma täppispõllumajanduslikke tegevusi.
Lisaks võib selle uurimine koos teiste andmevoogudega, näiteks ilmastikuandmetega, anda täiendavat teavet põua, külmumise või üleujutuste korduvate mustrite ja nende taimestiku mõju kohta.
Korduma kippuvad küsimused
1. Mille määramiseks NDVI-d peamiselt kasutatakse?
Seda kasutatakse peamiselt taimestiku tervise ja tiheduse määramiseks antud piirkonnas. Seda indeksit kasutatakse laialdaselt põllumajanduses, metsanduses ja ökoloogias taimestiku kasvu jälgimiseks, taimede stressitaseme hindamiseks, põua- või haiguspiirkondade tuvastamiseks ning põllukultuuride majandamisega seotud otsuste langetamise abistamiseks.
2. Kuidas lugeda NDVI kujutisi?
NDVI kujutiste lugemiseks saate tõlgendada indeksi väärtustega seotud värviskaalat. Tavaliselt paistab terve taimestik roheline, samas kui vähem terve või hõre taimestik on kollane või punane.
Tumedamad toonid võivad viidata suure biomassiga aladele, heledamad toonid aga väiksemale taimestiku tihedusele või palja mulla olemasolule.
Analüüsitava ala konteksti, näiteks konkreetse põllukultuuri tüübi või keskkonnatingimuste mõistmine aitab NDVI kujutisi tõlgendada ja teha teadlikke otsuseid põllumajandustavade kohta.
Tutvuge GeoPardi tehisintellekti assistendigaUUS
Täppispõllumajanduse tehisintellekti arutluskäik: see esitab õigeid agronoomilisi küsimusi, näitab oma matemaatikat ja loob teie andmete põhjal proovikatsetusega valideeritud retsepte. Teie kiidate heaks iga sammu.






