Kategoria: NDVI

Klorofylli-indeksi maanviljelyssä

Julkaistu Muhammad Farjad mukaan

Nykyaikaista maataloutta leimaa tinkimätön pyrkimys lisätä satoa, optimoida resurssien käyttöä ja noudattaa kestävien käytäntöjen mukaisesti. Tässä etsinnässä on noussut esiin voimakas, vaikkakin usein näkymätön, liittolainen: lehtivihreäindeksi (CI). Tämä kehittynyt kasvillisuusindeksi, joka perustuu kasvien heijastaman valon hienovaraiseen kieleen, tarjoaa ennennäkemättömän ikkunan kasvien kasvun moottoriin – lehtivihreän määrään.

Kun etenemme aikakaudella, joka vaatii tarkkuutta ja ympäristövastuuta, lehtivihreäindeksin ymmärtäminen ja hyödyntäminen ei ole enää marginaalinen etu, vaan perustavanlaatuinen työkalu edistyksellisessä maanviljelyssä, maatalousliiketoiminnassa ja ympäristönsuojelussa.

Viimeisimmät tilastot korostavat, että CI-ohjattua hallintaa käyttävät tilat raportoivat johdonmukaisesti säästöjä panoskulutuksessa 10–25%, vedenkäytön vähenemistä 15–30%ja sadon kasvua 5–15%optimoidun terveyden ja vähentyneiden hävikin seurauksena. Klorofylli-indeksi ei ole vain kasvien terveyden tarkkailutyökalu; se on katalysaattori kestävämmän maatalouden tulevaisuuden edistämiseksi.

Klorofylli-indeksi

Klorofylli-indeksiä (CI) käytetään laskemaan klorofyllin kokonaismäärä kasveissa. Ymmärtääksemme klorofylli-indeksin syvällisen merkityksen, meidän on ensin ymmärrettävä sen kohde: itse klorofylli. Klorofylli on elintärkeä vihreä pigmentti, joka sijaitsee kasvien viherhiukkasissa. Se toimii luonnon aurinkopaneelina vangiten auringosta tulevaa valoenergiaa.

Tämä vangittu energia ruokkii fotosynteesiä, ihmeellistä biokemiallista prosessia, jossa hiilidioksidi ja vesi muuttuvat elämää ylläpitäviksi sokereiksi ja hapen. Pohjimmiltaan klorofylli on kasvien kasvun ja tuottavuuden kulmakivi.

Sen pitoisuus kasvien lehdissä on suoraan ja dynaamisesti yhteydessä kasvin terveyteen, ravitsemustilaan, fotosynteettiseen tehokkuuteen ja lopulta sen sadontuottopotentiaaliin. Perinteisesti klorofyllin arviointiin on liittynyt työläitä, tuhoisia laboratoriotestejä lehtinäytteillä – prosessi, joka on liian hidas ja harva tehokkaaseen pellontason hallintaan. Tässä kohtaa kaukokartoitus ja klorofylli-indeksi mullistavat tilanteen.

Kasvit reagoivat auringonvaloon ainutlaatuisella tavalla. Vaikka klorofylli absorboi voimakkaasti sinisen ja punaisen alueen valoa yhteyttämiseen, se heijastaa merkittävän osan lähi-infrapunavaloa (NIR) ja osoittaa ominaisia reaktioita vihreällä ja “punaisella reunalla” olevilla alueilla.

Klorofylli-indeksi hyödyntää näitä erityisiä heijastusmalleja. Mittaamalla heijastuksen suhdetta tarkasti valituissa spektrikaistoissa satelliitteihin, droneihin, lentokoneisiin tai maasto-laitteisiin asennettujen anturien avulla, CI tarjoaa luotettavan, ei-invasiivisen ja skaalautuvan arvion todellisesta klorofyllipitoisuudesta kasvillisuuden latvustossa.

Klorofylli-indeksi

Pohjimmiltaan se kääntää kasvin optisen sormenjäljen mitattavaksi arvioksi sen sisäisestä terveydestä ja aineenvaihduntatoiminnasta. Vaikutukset maatalouteen ovat valtavat. Klorofylli-indeksi toimii reaaliaikaisena diagnostiikkatyökaluna, joka tarjoaa näkymiä paljon pidemmälle kuin paljas silmä pystyy havaitsemaan.

Laskeva CI voi antaa viitteitä ravinnepuutoksen alkamisesta, erityisesti typen – klorofyllimolekyylien rakennusaineen – puutteesta, päiviä tai jopa viikkoja ennen kuin silmin havaittavia oireita, kuten kellastumista (kloroosia), ilmenee. Se voi paljastaa fotosynteesikoneistoa heikentävän vesistressin, tunnistaa kasvin aineenvaihduntaa muuttavien tautien varhaiset vaiheet ja osoittaa kasvin yleistä elinvoimaisuutta.

Tulkittuna oikein tämä jatkuva datavirta antaa viljelijöille ja agronomitteille mahdollisuuden tehdä ennakoivia, kohdennettuja päätöksiä. Sen sijaan, että käsiteltäisiin kokonaisia peltoja tasapuolisesti keskiarvoihin tai myöhästyneisiin havaintoihin perustuen, toimenpiteet voidaan räätälöidä tarkasti pellon eri vyöhykkeiden erityistarpeisiin.

Tämä siirtyminen reaktiivisesta proaktiiviseen hallintaan on tarkkuusviljelyn ydin, ja lehtivihreäindeksi (Chlorophyll Index, CI) on sen keskeinen mahdollistaja. Sovellukset ulottuvat paljon pellon rajojen ulkopuolelle. Panostajien toimittajat hyödyntävät CI-dataa osoittaakseen lannoitteidensa tai kasvinsuojeluaineidensa tehon todellisissa olosuhteissa kokeilupalstojen sijaan.

Vakuutusyhtiöt hyödyntävät yhä enemmän CI:stä johdettuja satotuottoennusteita riskinarvioinnissa ja parametristen vakuutustuotteiden rakentamisessa, joissa korvaukset laukeavat objektiivisten, satelliitilla todennettavien kasvien stressi-indeksien perusteella subjektiivisten vahinkojen arviointien sijaan.

Tuhansien hehtaarien hallinnoijat maatalousosuuskunnissa käyttävät CI-karttoja lannoitussuunnitelmien tehokkaaseen koordinointiin laajoilla maantieteellisillä alueilla. Ympäristöviranomaiset seuraavat maatalouskäytäntöjen vaikutusta ekosysteemien terveydelle mittaamalla klorofyllipitoisuuksia kasvien stressiä ja mahdollista ravinnevalumaa kuvaavana indikaattorina.

Klorofylli-indeksin monipuolisuus ja objektiivisuus tekevät siitä kulmakivitason teknologian koko maatalouden arvoketjussa ja ympäristönseurannassa.

Avainlehtivihreäindeksi Spektrit

Termi “klorofylli-indeksi” kattaa useita erityisiä kaavoja, joista jokainen on hienosäädetty klorofyllitiedon poimimiseksi erilaisissa olosuhteissa ja erilaisilla anturikyvyillä. Näiden muunnelmien ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää oikean työkalun valitsemiseksi tehtävään.

1. Vihreä klorofylli-indeksi (CIgreen tai GCI)

Vihreä klorofylli-indeksi (CIgreen tai GCI) on tunnettu laajasta soveltuvuudestaan moniin kasvilajeihin. Sen vahvuus piilee siinä, että se hyödyntää terveen kasvillisuuden osoittamaa vihreän heijastuspiikkiä.

Klorofyllipitoisuuden kasvaessa punaisen ja sinisen aallonpituuden absorptio lisääntyy, mutta vihreän (noin 550 nm) ja erityisesti lähi-infrapuna-alueen (noin 730-850 nm) heijastavuus kasvaa terveen lehtisolukon sirottumisvaikutuksen ansiosta. GCI-kaava hyödyntää tätä suhdetta:

CIgreen = (ρNIR / ρgreen) – 1.

Yleisesti käytetään esimerkiksi 730 nm:n kaistaa NIR-alueelle ja 530–550 nm:n kaistaa vihreälle, jolloin saadaan CIgreen = (ρ730 / ρ530) – 1. Korkeampi CIgreen-arvo korreloi suoraan korkeamman klorofyllipitoisuuden kanssa. Sen vakaus eri lajien välillä tekee siitä laajalti käytetyn yleiskäyttöisen klorofylli-indikaattorin tarkkuusviljelyalustoilla.

Avainlehtivihreäindeksi Spektrit

2. Punaisen reunuksen lehtivihreäindeksi (CIred-edge tai RCI)

Punaisen reunan lehtivihreäindeksi (CIred-edge tai RCI) hyödyntää kriittistä spektrialuetta, joka tunnetaan nimellä “punainen reuna”. Tämä on terävä siirtymäalue lehtivihreän voimakkaan punaisen valon absorption (noin 670–680 nm) ja lehtien hajautumisen aiheuttaman korkean heijastuksen NIR-alueella (yli 700 nm) välillä.

Tämän punaisen reunan siirtymän tarkka sijainti ja kaltevuus ovat erittäin herkkiä klorofyllipitoisuudelle. Klorofyllin lisääntyessä punainen reuna siirtyy pidempiin aallonpituuksiin.

RCI käyttää erityisesti kapeaa kaistaa tällä dynaamisella red-edge-alueella (tyypillisesti noin 700–750 nm, usein 730 nm) ja vertaa sitä NIR-kaistaan (usein 780–850 nm, yleisesti 850 nm):

CIred-edge = (ρNIR / ρred-edge) – 1, tai tarkemmin sanottuna CIred-edge = (ρ850 / ρ730) – 1.

Tämä indeksi on poikkeuksellisen herkkä keskimääräisille ja korkeille klorofyllipitoisuuksille ja on vähemmän altis saturaatiovaikutuksille verrattuna NDVI:n kaltaisiin indekseihin, kun lehvästö on tiheä ja rehevä.

Tämä tekee RCI:stä erityisen arvokkaan myöhemmin kaudella tai korkean biomassaan liittyville viljelykasveille, jolloin muut indeksit menettävät herkkyyttään. Sen tarkkuus tekee siitä ihanteellisen erittäin tarkkojen kasvillisuusindeksikarttojen luomiseen, joita käytetään ravinteiden, erityisesti typen, muuttuvaan levitykseen (VRA).

3. MERIS Maanpinnan klorofylli-indeksi (MTCI)

MERIS-MAAn klorofylli-indeksi (MTCI) kehitettiin alun perin Envisat-satelliitin MERIS-sensorin (Medium Resolution Imaging Spectrometer) tiedoille. Se hyödyntää kolmea hyvin tarkkaa kaistaa: yhtä punaisen valon imeytymislaaksossa (681,25 nm), yhtä punaisen reunan alueella (708,75 nm) ja yhtä lähi-infrapunan tasanteella (753,75 nm). Sen kaava on:

MTCI = (ρ754 – ρ709) / (ρ709 – ρ681).

MTCI on nimenomaisesti suunniteltu herkkyydelle korkeille klorofyllipitoisuuksille, alueelle, jossa indeksit kuten NDVI tyypillisesti kyllästyvät ja muuttuvat reagoimattomiksi. Se venyttää tehokkaasti klorofylliherkkyyden aluetta ylöspäin.

Vaikka konsepti ja nauhan paikat ovat alkuperältään anturikohtaisia, ne vaikuttavat samankaltaisten kolmen nauhan käyttötapojen hyödyntämiseen moderneilla hyperspektriantureilla. Sen suhteellinen yksinkertaisuus ja tehokkuus hienovaraisten vaihteluiden havaitsemisessa korkean klorofyllipitoisuuden lehvästöissä oikeuttavat sen jatkuvan merkityksen ja soveltamisen täsmäviljelyn analytiikassa.

4. Muunneltu klorofyllin absorbanssi heijastusindeksissä (MCARI)

Muokattu klorofyllin absorptio heijastusindeksissä (MCARI) käyttää toisenlaista lähestymistapaa, joka on suunniteltu minimoimaan ei-fotosynteettisten taustamateriaalien, kuten maaperän, vanhenevan kasvillisuuden tai jäämien, haitallinen vaikutus, samalla kun se on edelleen herkkä klorofyllille. Sen kaava on:

MCARI = [(ρ850 – ρ710) – 0.2 * (ρ850 – ρ570)] * (ρ850 / ρ710).

Tämä monimutkaisuus palvelee tarkoitusta. Termi (ρ850 – ρ710) kuvaa infrapuna- ja puna-alueen heijastavuuden välistä kontrastia, joka on herkkä klorofyllille. Vähennyslasku 0.2 * (ρ850 – ρ570) auttaa korjaamaan taustan kirkkauden vaihteluita ja joitain ilmakehäefektejä (käyttäen vihreää kaistaa 570 nm:ssä).

Lopullinen suhdeluku (ρ850 / ρ710) normalisoi signaalin edelleen. MCARI soveltuu erinomaisesti tilanteisiin, joissa kasvillisuuden peittävyys on epätäydellinen (alhainen lehtialaindeksi – LAI) tai joissa maaperä näkyy voimakkaasti, kuten kasvun alkuvaiheissa tai hedelmätarhoissa/viinitarhoissa.

Sen taustaherkkyyden vuoksi se toimii kuitenkin usein parhaiten yhdistettynä muihin indekseihin, kuten NDVI:hen tai suoraan mitattuun LAI-dataan, jotta todellinen lehtivihreän signaali voidaan erottaa taustan kohinasta, mikä johtaa luotettavampiin kasvien terveydentilan arviointeihin, erityisesti heterogeenisillä pelloilla.

Klorofylli-indeksin käytännön sovellukset

Klorofylli-indeksin todellinen teho realisoituu sen käytännön toteutuksessa erilaisissa maatalouden skenaarioissa. Sen kyky tarjota paikkatietoista, ajantasaista tietoa kasvien fysiologisesta tilasta avaa lukuisia sovelluskohteita:

Tarkka typpilannoitus

Typpi on luontaisesti yhteydessä klorofyllin synteesiin. CI-kartat, erityisesti CIred-edge ja MTCI, korreloivat vahvasti kasvien typpitilanteen kanssa. Tämä mahdollistaa tarkan muuttuvien levitysmäärien (VRA) typpilannoituksessa.

Sen sijaan, että levitys olisi tasaista, levittimet säätävät nopeuksia reaaliajassa CI-karttojen perusteella, levittäen enemmän alueille, joilla klorofylli (ja siten typpi) on puutteellista, ja vähemmän alueille, joilla sitä on riittävästi. Vuonna 2023 julkaistussa tutkimuksessa Tarkkuusviljely osoitti, että CI-ohjattu VRA vähensi typen käyttöä 15–25% säilyttäen tai jopa lisäten satoja verrattuna tavanomaisiin käytäntöihin Yhdysvaltain Keskilännen maissipelloilla.

Tämä tarkoittaa merkittäviä kustannussäästöjä viljelijöille (arviolta$15- $40 hehtaaria kohden) ja vähentää merkittävästi typpilannoitteiden huuhtoutumisriskiä pohjaveteen tai niiden vaikutusta kasvihuonekaasupäästöihin, kuten dityppioksidiin. Euroopan unionin "pellolta pöytään" -strategia, jonka tavoitteena on vähentää lannoitteiden käyttöä 20% vuoteen 2030 mennessä, edistää nimenomaisesti tällaisia täsmäravinnehallinnan työkaluja.

Klorofylli-indeksin käytännön sovellukset

Varhaisen stressin havaitseminen ja diagnosointi

Klorofyllin hajoaminen on yleinen varhainen reaktio erilaisiin abioottisiin ja bioottisiin stressitekijöihin. Vesistressi, suolaisuus, hivenravinnepuutokset (kuten magnesium, joka on keskeinen klorofyllimolekyylissä), tuholaisinfestaatiot ja tautiongelmat vaikuttavat kaikki klorofyllipitoisuuteen kauan ennen näkyvien oireiden ilmenemistä.

Säännöllinen CI-seuranta toimii varhaisvaroitusjärjestelmänä. Esimerkiksi paikallinen äkillinen CI:n lasku pellolla voi viitata kehittyvään tuholaispesäkkeeseen tai maan tiivistymisongelmaan, joka rajoittaa vedenottokykyä.

World Resources Instituten vuoden 2024 raportti korosti, että Intian vehnävyöhykkeillä käytetyt tekoälyyn perustuvat varhaisvaroitusjärjestelmät auttoivat vähentämään yllättävän hellekuormituksen aiheuttamia satovahinkoja mahdollistamalla ennakoivat kastelujärjestelyt, suojellen arviolta 2 miljoonaa tonnia viljaa. Tämä ennakoiva lähestymistapa minimoi viljelykasvitojen vahingot ja mahdollistaa tehokkaammat ja kohdennetummat korjausstrategiat.

Sadonennuste ja sadonkorjuun suunnittelu

Vuodenaikaiset klorofyllidynamiikat, erityisesti kriittisissä kasvuvaiheissa, kuten kukinnan ja jyvien täyttymisen aikana, ennustavat vahvasti lopullista satoa. Rakentamalla malleja, jotka korreloivat historiallisten CI-kuvioiden kanssa todellisiin sadonkorjuumääriin ja integroimalla kuluvan kauden CI-dataa sääennusteisiin, voidaan tuottaa erittäin tarkkoja satonäkymiä viikkoja tai jopa kuukausia ennen sadonkorjuuta.

Suurten viljakauppiaiden yhteenliittymä raportoi alkuvuonna 2024, että korkearesoluutioisen CIred-edge-datan (punaisen reunuksen data) käyttö satelliiteista ja droneista paransi heidän alueellisia soijapavun saton ennusteitaan Brasiliassa keskimäärin 7% tarkkuudella perinteisiin menetelmiin verrattuna.

Tällainen ennustettavuus on korvaamatonta toimitusketjun hallinnassa, hyödykekaupassa, elintarviketurvallisuuden suunnittelussa ja politiikkapäätösten pohjana. Viljelijät saavat neuvotteluvoimaa pitkän aikavälin sopimuksissa ja sadonkorjuun logistiikan optimoinnissa.

Syötön tehokkuuden ja kestävyyden optimointi

Typen lisäksi CI-kartat auttavat muiden panosten tehokkaassa käytössä. Tunnistamalla optimaalisen terveyden (korkea, vakaa CI) ja stressin (laskeva tai matala CI) alueet viljelijät voivat kohdistaa torjunta-aine- tai sienitautitorjunta-aineiden käyttöä vain sinne, missä niitä todella tarvitaan, vähentäen kemikaalien käyttöä ja siihen liittyviä kustannuksia sekä ympäristövaikutuksia.

Kasteluaikataulua voidaan myös tarkentaa; alueet, jotka osoittavat varhaisia merkkejä vesistressistä CI:n avulla, voivat saada kohdennettua kastelua, mikä parantaa vedenkäytön tehokkuutta – kriittinen tekijä maatalouden vedentarpeen kasvaessa maailmanlaajuisesti.

Elintarvike- ja maatalousjärjestö (FAO) arvioi, että täsmäviljelyteknologiat, mukaan lukien kasvillisuusindeksit kuten CI, voivat parantaa vedenkäytön tehokkuutta 20–30 **%** kastelujärjestelmissä. Lisäksi maksimoimalla sadon yksikköä kohden panoksen, CI-ohjattu hallinta vähentää luonnostaan peltokasvien tuotannon hiilijalanjälkeä.

Jalostus- ja tutkimuskäyttö

Kasvinjalostajat hyödyntävät nopeaa fenotyypitystä, jossa käytetään drooneista tai maaperän antureista peräisin olevaa CI:tä, seulatakseen nopeasti tuhansia kasvilinjoja lehtivihreän säilymisen osalta stressiolosuhteissa (kuivuus, kuumuus, ravinteiden puute), fotosynteettisen tehokkuuden ja yleisen elinvoimaisuuden osalta.

Tämä nopeuttaa entistä joustavampien ja tuottavampien viljelykasvilajikkeiden kehittämistä. Agronomit käyttävät CI:tä arvioidakseen objektiivisesti erilaisten hoitomenetelmien, siementenkäsittelyjen tai uusien tuotteiden suorituskykyä koealoilla ja kaupallisilla pelloilla, antaen dataan perustuvia suosituksia.

Haasteiden Voittaminen Maatalouden Maiseman Muuttamiseksi

Vaikka lehtivihreäindeksit ovat tehokkaita, niiden tehokas käyttö vaatii huolellista harkintaa. Anturin valinta on ensiarvoisen tärkeää. Vaikka monispektrianturit (jotka tallentavat laajoja kaistoja, kuten vihreää, punaista, punareunaa ja lähi-infrapunaa) ovat yleisiä ja kustannustehokkaita, hyperspektriset anturit (jotka tallentavat satoja kapeita, yhtenäisiä kaistoja) tarjoavat suurimman tarkkuuden lehtivihreän määrittämiseen, mutta suuremmilla kustannuksilla ja monimutkaisuudella.

Raakadatan kalibrointi ja ilmakehäkorjaus ovat välttämättömiä tarkkojen heijastusarvojen varmistamiseksi ennen CI-laskentaa. Pilvisyys on edelleen rajoitus satelliittipohjaisessa seurannassa, vaikka tiheät revisiomallit (päivittäin tai parempi) ja lennokkien käyttöönotto lieventävät tätä.

CI-karttojen tulkinta vaatii maataloustieteellistä osaamista. Alhainen CI-arvo voi viitata typen puutteeseen, vesistressiin, tautiin tai yksinkertaisesti varhaiseen kasvuvaiheeseen. CI-datan integrointi muihin lähteisiin – maalajeihin, säätietoihin, topografiseen tietoon, tiedusteluraportteihin ja muihin kasvillisuusindekseihin, kuten NDVI:hin (rakenteelle) tai NDRE:hen (toinen punarajaindeksi) – tarjoaa kontekstin, jota tarvitaan tarkkaan diagnoosiin.

Tekoäly (AI) ja koneoppiminen ovat yhä tärkeämmässä roolissa, analysoiden valtavia, monikerroksisia datajoukkoja tarjotakseen viljelijöille selkeitä, käyttökelpoisia suosituksia pelkkien monimutkaisten karttojen sijaan.

Klorofylli-indeksin tuleva kehityssuunta on uskomattoman lupaava. Integrointi reaaliaikaisiin, liikkuviin anturijärjestelmiin, jotka on asennettu traktoreihin tai ruiskuihin, mahdollistaa todellisen dynaamisen VRA:n, säätäen syötteiden määriä välittömästi koneiden edessä olevan CI-lukeman perusteella.

Satelliitti-, drooni- ja maa-anturien datan yhdistäminen luo monimittakaavaisia seurantajärjestelmiä, jotka tarjoavat sekä laajan peiton että kenttätason yksityiskohtia. Anturiteknologian kehitys, erityisesti drooneihin suunnitellut miniatyyrihyperspektrianturit, tekee korkearesoluutioisesta klorofyllikartoituksesta helpommin saavutettavaa.

Tekoälypohjaiset analytiikka-alustat muuttavat raa'an CI-datan intuitiivisiksi kojelauluiksi ja automatisoiduiksi hälytyksiksi, demokraattisesti tehden tämän tehokkaan tiedon saataville kaikenvärisille viljelijöille.

Johtopäätös

Klorofylli-indeksi edustaa paljon enemmän kuin teknistä mittaria; se ilmentää perustavanlaatuista muutosta siinä, miten ymmärrämme ja hallinnoimme maatalousekosysteemejä. Hyödyntämällä kasvien “vihreää pulssia” – niiden klorofyllipitoisuutta – saamme objektiivisen, kvantifioitavan ja paikkasidonnaisen mittarin niiden terveydestä ja tuottavuudesta.

Tarkkuutta mahdollistavasta typen hallinnasta, joka parantaa tehokkuutta ja suojelee vesistöjä, viljelykasvien ja tuotantopanosten säästämiseen tähtääviin varhaisiin stressivaroituksiin ja tarkkojen satoennusteiden tuottamiseen, jotka vakauttavat markkinoita, sovellukset muuttavat maatalouden maisemaa.

Kasvillisuusindeksit ja lehtivihreäpitoisuus

Julkaistu dementievgeopard mukaan

GeoPard laajentaa tuettujen lehtivihreäpitoisuuteen sidottujen kasvillisuusindeksien perhettä

  • Latvuston lehtivihreäpitoisuusindeksi (CCCI)
  • Muokattu lehtivihreän absorptiosuhdeindeksi (MCARI)
  • Muunnettu klorofyllin absorptio heijastusindeksissä (TCARI)
  • MCARI/OSAVI-suhde
  • TCARI/OSAVI-suhde

Ne auttavat ymmärtämään satokauden ajankohtaista kehitysvaihetta, mukaan lukien

  • ravinnetarpeen alueiden tunnistaminen,
  • typ ääntymisen arviointi,
  • potentiaalinen tuottoarvio,

Ja oivalluksia käytetään tarkkojen typpilannoituksen muuttuvien levityskarttojen luomiseen.

Lue lisääMikä indeksi on paras käyttää precisionsAg:ssä

Lue lisää: GeoPard-kasvillisuusindeksit

Kasvillisuusindeksit ja lehtivihreäpitoisuusKatoksen lehtivihreäpitoisuusindeksi (CCCI) vs. Modifioitu lehtivihreän absorptiosuhdeindeksi (MCARI) vs. Muunnettu lehtivihreän absorptio heijastuksessa -indeksi (TCARI) vs. MCARI/OSAVI-suhde

Mikä on kasvillisuusindeksi?

Kasvillisuusindeksit ovat numeerisia arvoja, jotka johdetaan kaukokartoitusdata­sta, kuten satelliitti- tai ilmakuvista, kasvillisuuden tiheyden, kunnon ja jakautumisen määrittämiseksi maanpinnalla.

Niitä käytetään yleisesti kaukokartoituksessa, maataloudessa, ympäristön seurannassa ja maankäytön hallinnassa kasvillisuuden kasvun, tuottavuuden ja terveyden arviointiin ja seurantaan.

Nämä indeksit lasketaan eri aallonpituuksien valon heijastusarvoilla, erityisesti punaisella, lähi-infrapuna-alueella (NIR) ja joskus muilla kaistoilla.

Kasvillisuuden heijastusominaisuudet vaihtelevat eri valon aallonpituuksilla, mikä mahdollistaa kasvillisuuden erottamisen muista maankatteista.

Kasvillisuus imee tyypillisesti voimakkaasti punaista valoa ja heijastaa voimakkaasti lähi-infrapunaista valoa klorofyllin ja solurakenteen ominaisuuksien vuoksi.

Muutamia yleisesti käytettyjä kasvillisuusindeksejä ovat:

  • Normalisoitu kasvillisuusindeksi (NDVI)Se on suosituin ja laajimmin käytetty kasvustovektori, joka lasketaan seuraavasti: (NIR – Red) / (NIR + Red). NDVI-arvot vaihtelevat -1:stä 1:een, ja korkeammat arvot osoittavat terveempää ja tiheämpää kasvustoa.
  • Parannettu kasvillisuusindeksiTämä indeksi parantaa NDVI:tä vähentämällä ilmakehän ja maan aiheuttamia häiriöitä sekä korjaamalla latvuspeitteen taustasignaalit. Se käyttää lisäkaistoja, kuten sinistä, ja sisältää kertoimia näiden vaikutusten minimoimiseksi.
  • Maaperäkorjattu kasvillisuusindeksi (SAVI) SAVI on suunniteltu minimoimaan maaperän kirkkauden vaikutus kasvillisuusindeksiin. Se ottaa käyttöön maaperän kirkkauden korjaustekijän, mikä mahdollistaa tarkemmat kasvillisuusarvioinnit alueilla, joilla kasvillisuuden peittävyys on vähäinen tai alhainen.
  • Vihreä-punainen kasvillisuusindeksi (GRVI)GRVI on toinen yksinkertainen suhdelukuindeksi, joka käyttää vihreää ja punaista kaistaa kasvillisuuden terveydentilan arvioimiseen. Se lasketaan kaavalla (Vihreä – Punainen) / (Vihreä + Punainen).

Näitä indikaattoreita, muiden muassa, tutkijat, maa-alueiden hoitajat ja päättäjät käyttävät tehdäkseen tietoon perustuvia päätöksiä maankäytöstä, maataloudesta, metsätaloudesta, luonnonvarojen hallinnasta ja ympäristön seurannasta.

Normalisoitu kasvillisuusindeksi (NDVI) helpottaa viljelijöiden elämää

Julkaistu dementievgeopard mukaan

Normalisoitu kasvillisuusindeksi (NDVI) on yleisesti käytetty mittari kasvillisuuden tiheyden ja kunnon kvantifioimiseen. Sen arvot vaihtelevat -1:stä 1:een, jossa negatiiviset arvot osoittavat vettä tai paljasta maaperää, nollan lähellä olevat arvot harvaa kasvillisuutta ja korkeammat arvot tiheämpää ja terveempää kasvillisuutta.

Mikä on normalisoitu kasvillisuusindeksi (NDVI)?

Se on menetelmä, joka laskee kasvillisuuden vastaanottaman punaisen valon ja kasvillisuuden voimakkaasti heijastaman lähi-infrapunavalon välisen vaihtelun.

Menetelmän tavoitteena on kvantitatiivinen analyysi kasvillisuuden tilasta. Arvo ei koskaan putoa -1 ja +1 välisen spektrin ulkopuolelle. Kuitenkaan esimerkiksi monenlaisten maapeitteiden välillä ei ole selkeää erottelua.

Jos lukujen summa on negatiivinen, on melko todennäköistä, että kyseessä on vesi. Jos NDVI-pisteet ovat lähellä positiivista arvoa, on suuri todennäköisyys, että kyseessä on tiiviisti pakattuja vihreitä lehtiä. Tämä pitää erityisesti paikkansa, jos lehdet ovat tiiviisti yhdessä.

Vihreillä lehdillä on suurempi arvo kuin punaisilla lehdillä, ja siksi asia on näin. Kuvittele hetki, että se on hyvin lähellä nollaa.

Tilanteessa ei ole juuri minkäänlaista toivoa, että siellä olisi enää yhtään lehtiä, ja alue voi olla jo tässä vaiheessa kaupunkialueeksi muuttunut. Normalisoitu ero kasvillisuusindeksi (NDVI) on indeksi, jota alueen analyytikot käyttävät kaukomittaus useimmiten.

Miksi normalisoitu ero kasvillisuusindeksi (NDVI) on hyödyllinen?

On monia erilaisia ​​kasvillisuusindeksejä, ja suurin osa niistä on verrattavissa toisiinsa. Se on kuitenkin yleisimmin ja laajimmin käytetty, ja sillä on myös olennainen etu, nimittäin korkea resoluutio kuvista, jotka on johdettu satelliittidata.

Tällaisissa olosuhteissa NDVI:n määrittämiseen voidaan käyttää kymmenen metrin resoluution kanavia. Muista, että yksi pikseli on kymmenen kertaa kymmenen metriä. Toisaalta, lisävalo-kanavia, eli punaista ikää, käyttävän indeksin resoluutio voi olla kaksikymmentä metriä, jossa yksi pikseli on kaksikymmentä kertaa kaksikymmentä metriä.

NDVI lasketaan kaavalla: (NIR - Red) / (NIR + Red), missä NIR on kasvillisuuden heijastama lähi-infrapunasäteily ja Red on kasvillisuuden heijastama punainen valo.

Se voidaan määrittää seuraavalla yksinkertaisella matemaattisella menettelyllä, joka muuntaa raa'an satelliittitiedon kasvillisuusindekseiksi.

Normalisoidun erotusvegetaatioindeksin kaava

Yhtälö luo yhden luvun, joka on edustava ja integroi punaisella ja NIR-alueella (lähi-infrapuna) saatavilla olevan tiedon.

Tämän vuoksi punaisen spektrialueen heijastavuus vähennetään lähi-infrapuna-alueen heijastavuudesta. Tämän jälkeen tulos jaetaan lähi-infrapuna- ja punaisten aallonpituuksien kokona heijastavuudella.

NDVI:n arviointi ei koskaan ole positiivisempi kuin positiivinen eikä negatiivisempi kuin negatiivinen. Lisäksi luku välillä -1 ja 0 ilmaisee kuolleen kasvin sekä epäorgaanisia kohteita, kuten kiviä, teitä ja rakennuksia.

Samanaikaisesti sen arvot eläville kasveille voivat vaihdella 0:sta 1:een, missä 1 edustaa terveintä kasvia ja 0 epäterveintä kasvia. On mahdollista määrittää yksittäinen arvo jokaiselle kuvan pikselille, riippumatta siitä, edustaako kyseinen pikseli yhtä lehteä vai 500 eekkerin laajuista vehnäpeltoa.

Miten käytämme normalisoitua erotusindeksiä kasvillisuudelle?

Oikeutetusti sitä hyödynnetään nykyään useilla eri tutkimusaloilla. Sitä käytetään esimerkiksi maanviljelyssä täsmäviljelyn ja biomassamäärän arvioinnin tavoitteisiin. Sitä käyttävät samoin metsänhoitajat metsävarojen sekä lehtialaindeksin (LAI) arviointiin.

Lisäksi NASA pitää sitä luotettavana merkkinä kuivuuden olemassaolosta. Suhteellinen NDVI ja kasvillisuuden tiheys ovat molemmat alhaisempia alueilla, joilla vesi estää kasvillisuuden vakiintumista.

Tämä johtuu siitä, että vesi estää kasvien juuria kasvamasta syvemmälle maaperään. Se, muiden muassa kaukomittaus, voidaan hyödyntää monin eri tavoin todellisuudessa.

Mitä NDVI voi kertoa meille kasveista?

On olennaista ymmärtää syvällisesti, että Normalisoitu ero Kasvillisuusindeksi on vain merkki kasvin terveydestä eikä anna tietoa tietyn tilan syistä.

Kasvillisuusindeksi on enemmänkin ilmaus kuin suora heijastus siitä, mitä pellolla tapahtuu. Tarkastellaan kolmea NDVI:n käyttöä peltokykentässä:

Kun uusi kausi alkaa

Se on hyödyllistä kasvin talvenkestävyyden ja sen selviytymiskeinojen ymmärtämisen kannalta.

  • Jos sen arvo on alle 0,15, on jonkin verran todennäköistä, että kaikki kasvit tällä pelto-osalla ovat menehtyneet. Tyypillisesti nämä luvut liittyvät muokattuun maahan ilman kasvillisuutta.
  • Toinen matalan kantaluvun esimerkki on 0,15–0,2. Se voisi viitata siihen, että kasvit alkoivat valmistautua talveen fenologisen varhaisvaiheen aikana, ennen muokkausvaihetta.
  • 0.2–0.3 välillä oleva tulos on tyydyttävä. Kasvit ovat todennäköisesti edenneet muokkausvaiheeseen ja palautuneet vegetatiiviseen tilaan.
  • 0.5 on kohtuullinen arvo. On kuitenkin tärkeää muistaa, että korkeammat NDVI-lukemat viittaavat siihen, että kasvillisuus selvisi talven yli myöhemmässä fenologisessa vaiheessa. Oletetaan, että satelliittikuva otettiin ennen kuin kasvillisuus palautui normaalitilaansa. Tällöin on tärkeää analysoida aluetta sen jälkeen, kun kasvillisuus on palautunut normaaliksi.
  • Luku suurempi kuin 0,5 osoittaa poikkeamaa talvehtimisen jälkeisessä vaiheessa. Suosittelemme tarkistamaan kyseisen kenttäalueen.

Yhteenvetona, jos havaitset, että saadut arvot poikkeavat merkittävästi normaalista, sinun on suoritettava tarkastus kyseisestä pellon osasta. Jotta arvot voidaan luokitella epänormaaleiksi tietyllä alueella, vaaditaan huomattava poikkeama normaalista.

Kun kausi on kesken

Indeksin käyttäminen voi auttaa ymmärtämään paremmin kasvien kehitystä. Kuvitellaan, että lukemat sijoittuvat lievän ja korkean väliin (0,5–0,85). On erittäin todennäköistä, että tämä tietty alue ei kohtaa merkittäviä haasteita tällä hetkellä.

Jos indeksi pysyy odotettua alhaisempana, voi olla syynä esimerkiksi maaperän veden tai ravinteiden puute. Tämän kyseisen alueen osalta on kuitenkin syytä tehdä oma selvitys.

Generoidaan kartat muuttuviaoottoisten levitysten (VRA) typen typpipitoisuudesta normalisoidun erotusvegetaatioindeksin avulla. Tunnistamme alueita, joiden vegetaatioindeksit vaihtelevat alhaisesta korkeaan.

Sen jälkeen on yksittäisen viljelijän päätettävissä, kuinka paljon lannoitetta tarvitaan. Seuraavassa on tehokkain tapa levittää typpeä:

  • Oletetaan, että alueen kasvillisuusindeksi on korkea. Tällöin suositeltua lannoitemäärää tulisi vähentää 10 ja 30 prosenttiin tavanomaisesta määrästä.
  • Jos kasvillisuusindeksi on keskimääräisen lähellä, suositeltua lannoitemäärää tulisi nostaa 20–25 prosenttiin tyypillisestä määrästä.
  • Jos kasvillisuusindeksi on matala, sinun on ensin selvitettävä, miksi se on niin.

Kentän uudelleenrakentamiseksi maatalouden sato, käytämme myös tätä indeksiä. Tämän datan perusteella tuotamme karttoja, joita voidaan käyttää kalium- ja fosfaattilannoitteiden muuttuvia levitysmääriä varten.

Kun kausi on ohi

NDVI-indeksi on hyödyllinen työkalu pellon sadonkorjuuvalmiuden määrittämisessä; mitä alempi indeksi on, sitä lähempänä kyseinen alue on sadonkorjuuvalmiutta. Tässä skenaariossa indeksiarvo alle 0,25 olisi ihanteellinen.

NDVI-indeksi on hyödyllinen työkalu pellon sadonkorjuukelpoisuuden määrittämisessä

Aluksi kyseessä on matemaattinen laskenta, joka suoritetaan pikseli pikseliltä kuvaanprovoking avulla, käyttäen maantieteellisen tietojärjestelmän (GIS) työkaluja. Laskemalla kasvin absorboiman ja heijastaman punaisen ja lähi-infrapunavalon määriä, se mittaa kasvin yleistä terveydentilaa.

Normalisoitua erotuskasvillisuusindeksiä (NDVI) voidaan käyttää tutkimuskohteena maa-alueilla kaikkialla maailmassa, mikä tekee siitä ihanteellisen keskittyneisiin kenttätutkimuksiin sekä kansalliseen tai globaaliin kasvillisuuden seurantaan.

NDVI:n avulla saadaan välitön analyysi pelloista, mikä mahdollistaa maanviljelijöiden optimoida alueiden tuotantopotentiaalia, rajoittaa niiden ympäristövaikutuksia ja muokata täsmäviljelytoimiaan.

Lisäksi sitä muiden tietovirtojen, kuten säätietojen, kanssa yhdistämällä voitaisiin saada lisää tietoa toistuvista kuivuus-, jäätymis- tai tulvamalleista ja niiden vaikutuksista kasvillisuuteen.

Usein kysytyt kysymykset

1. Mitä NDVI:llä määritetään ensisijaisesti?

Sitä käytetään pääasiassa kasvillisuuden terveyden ja tiheyden määrittämiseen tietyllä alueella. Tätä indeksiä käytetään laajalti maataloudessa, metsätaloudessa ja ekologiassa kasvillisuuden kasvun seurantaan, kasvien stressitason arviointiin, kuivuuden tai sairauksien alueiden tunnistamiseen ja peltokasvien hoitopäätösten tukemiseen.

2. Miten lukea NDVI-kuvia?

NDVI-kuvien lukemiseen voi käyttää indeksi-arvoihin liittyvää väriskaalaa. Tyypillisesti terve kasvillisuus näkyy vihreänä, kun taas vähemmän terve tai harva kasvillisuus näkyy keltaisena tai punaisena.

Tummemmat sävyt voivat osoittaa alueita, joilla on paljon biomassaa, kun taas vaaleammat sävyt voivat viitata vähäisempään kasvillisuuden tiheyteen tai paljaan maan esiintymiseen.

Ymmärtämällä analysoitavan alueen kontekstin, kuten tietyn kasvilajin tai ympäristöolosuhteet, voidaan edelleen auttaa NDVI-kuvien tulkinnassa ja tehdä tietoon perustuvia päätöksiä maatalouskäytännöistä.

Kasvillisuusindeksit: miten niitä käytetään täsmäviljelyssä?

Julkaistu dementievgeopard mukaan

Nyt, jotta voimme käydä kokonaisen keskustelun täsmällisestä maanviljelystä, sinun on puhuttava kasvillisuusindeksistä, varsinkin kun käsittelet kaukokartoituksen roolia tässä maanviljelyn muodossa.

Kasvillisuus liittyy läheisesti lähes kaikkeen ihmisen olemassaoloon, mukaan lukien hengittäminen, vaatteiden ja suojan tarjoaminen, ruoan tuotanto jne. Mikä tahansa muutos kasvillisuuden koostumuksessa voi vaikuttaa merkittävästi ympäristöön ja talouteen.

Viimeaikaiset teknologiset edistysaskeleet (paikkatietojärjestelmät (GIS), globaalit paikannusjärjestelmät (GPS), kaukokartoitus ja täsmäviljely) ovat olleet tärkeimpiä parannetun viljelyn hallinnan edistäjiä. Esimerkiksi täsmäviljely tarjoaa parannettua analyysiä sekä peltokasvien tuotannon ajallisten ja maantieteellisten vaihteluiden havaitsemista ja hallintaa pellon sisällä.

AgTech-alan pioneerit mullistavat täsmäviljelyä kasvillisuusindeksien avulla. Sillä on äärimmäisen suuri merkitys tämän tyyppisen maanviljelyn tavoitteen saavuttamisessa, joka on tuotannon maksimointi samalla kun käytettyjen resurssien määrä minimoidaan.

Kasvillisuusindeksien moderni käyttö täsmäviljelyssä tarjoaa useita etuja: fysikokemiallinen seuranta, reaaliaikainen data ja viljelytoimintojen suunnittelu. Kasvillisuusindeksien kartoitusta on myös mahdollista hyödyntää tehokkaasti tulevaisuuden viitteenä syklisistä muutoksista ilmaisemiseksi.

Mitä kasvuston indeksit ovat ja minkä tyyppisiä niitä on?

Vuodesta 1974 lähtien kasvillisuusindeksien käyttö on yleistynyt, ja ne auttavat kasvillisuuden säännöllisissä kaukokartoitustutkimuksissa. Tilastollinen malli, joka hyödyntää kahta tai useampaa spektrikaistaa, on spektraalinen transformaatio, jota voidaan käyttää kasvillisuuden havaitsemiseen yleisemmässä merkityksessä.

Mitä kasvuston indeksit ovat ja minkä tyyppisiä niitä on?


Tällä menetelmällä tiedemiehet ja muut uteliaat ihmiset voivat tehokkaasti tarkkailla valokuvakeskeisiä käyttäytymismalleja ja havaita eroja latvustossa. Tarvittaessa he voivat myös tehdä luotettavia vertailuja tämän tiedon avulla. Siihen kuuluu erilaisten muuttujien, kuten sadon kehityksen, sen elinvoimaisuuden, biomassansa ja sen klorofyllipitoisuuden arviointi. Tässä on kasvillisuusindeksien luettelo:

  • NDVI (Normalisoitu kasvillisuusindeksi)
  • VARI (Näkyvän ilmakehän vaikutus huomioiva indeksi)
  • ReCl (punareunan klorofyllivaihteluvälit)
  • EVI2 (Kaksikaistainen parannettu kasvillisuusindeksi)
  • LAI (Lehtialaindeksi)
  • WDRVI (Laaja dynaaminen alue vihreysindeksi)
  • GNDVI (vihreän normalisoitu ero kasvillisuusindeksi)
  • GCI (viherselluloosi-kasvillisuusindeksi)
  • RCI (punainen lehtivihreäkasvillisuusindeksi)
  • NDWI (normalisoitu veden erotusindeksi)

Mihin kasvillisuusindeksiä voidaan käyttää?

Kun tarkastellaan kasvien terveyden malleja, maatalouden ammattilaiset, kuten viljelijät, agronomit, satovakuuttajat, tutkijat ja muut, voivat hyötyä kasvillisuusindeksin, kuten NDVI tai VARI, käytöstä.

Maanviljelyn kartoitus- ja analyysityökalun käyttäjät voivat ottaa indeksin käyttöön napin painalluksella, mikä tuottaa ilmakuviin vihreän tai punaisen alueen indeksin tuloksista riippuen. Vihreällä värillä osoitetuilla alueilla kasvit voivat hyvin. Oranssin, keltaisen ja punaisen kaltaiset värit osoittavat energian ja elinvoiman menetystä.

Esimerkiksi maanviljelijä voi käyttää ohjelmaa lähettääkseen monispektraalisia valokuvia maissipelloistaan ​​kasvien ilmestymisen ja sadonkorjuun välillä. Sovellus laskee sitten halutun kasvillisuusindeksin.

Värikäs tuloste voi kiinnittää heidän huomionsa siihen, että osa peltoalueesta on paikoin saanut oranssin ja punertavan sävyn. Se on merkki siitä, että kasvit ovat ruskettumassa tai kellastumassa tai että ne ovat laikukkaita. Tällä alueella olevat kasvit voivat kärsiä pitkittyneen kuivuuden, tulvien, riittämättömän tai liiallisen lannoituksen seurauksista tai ne ovat sairastuneet.

Kuten aiemminkin, maastotarkastus oli tehokkain tapa diagnosoida tietty ongelma. Kasvillisuusindeksit kuitenkin antavat viljelijälle vihjeen, että heidän tulisi keskittää ponnistelunsa tietylle osalle peltoa. Tässä vaiheessa he voivat tutkia ongelman syytä ja harkita mahdollisia ratkaisuja.

Miksi hyperspektraaliset kasvillisuusindeksit ovat niin tärkeitä?

Reflektanssispektrin integroiminen yhdeksi numeeriseksi arvoksi, joka tunnetaan nimellä kasvillisuusindeksi, on standardimenetelmä kasvillisuuden ominaisuuksien määrittämiseksi. Hyperspektraaliset kasvillisuusindeksit, tunnetaan myös nimellä kapeakaistaiset kasvillisuusindeksit, sisältävät ominaisuuksia tai aallonpituuksia, joita hyperspektrikuvantamislaitteisto pystyy havaitsemaan vain lyhyempien kaistanleveyksiensä ansiosta.

Kasvillisuuden ominaisuudet, jotka voidaan arvioida HV:iden avulla, voidaan luokitella kolmeen pääryhmään: rakenne, biokemia ja kasvien fysiologia tai stressi.

  • Osuva peitto, lehtialaindeksi (LAI), vihreä lehvästöbiomassa, seneskentynyt biomassa ja fotosynteettisesti aktiivisen säteilyn imeytymisosuus ovat kaikki esimerkkejä rakenteellisista piirteistä, joita voidaan mitata. Useimmat rakenteellisen analyysin indeksit suunniteltiin täydellisille nauhakokoonpanoille ja niillä oli kapeakaistaiset ja hyperspektraaliset vastineet.
  • Biokemiallisia ominaisuuksia ovat esimerkiksi vesi, pigmentit (kuten klorofylli, antosyaanit ja karotenoidit) ja muut typpipitoiset yhdisteet (kuten proteiinit). Myös kasvien rakenteelliset osat kuuluvat tähän luokkaan (ligniini ja selluloosa).
  • Stressin aiheuttama ksantofyllien tilan muutos, klorofyllipitoisuuden vaihtelut, lehtien kosteuden muutokset ja fluoresenssi ovat muutamia vähäisempiä muutoksia, joita voidaan mitata fysiologisilla ja stressi-indekseillä.

Miksi hyperspektraaliset kasvillisuusindeksit ovat niin tärkeitä?

Yleisesti ottaen biokemialliset ja fysiologiset tai stressi-indikaattorit on kehitetty laboratorio- tai kenttälaitteiston avulla (spektraalinäytepiste alle 10 nm). Ne kohdistuvat hyvin pieniin spektraalisiin ominaisuuksiin. Tämän suorana seurauksena ne ovat yksinomaan hyperspektraalisia. Vain vesille kehitetyt indikaattorit ovat poikkeus tähän sääntöön.

Kasvillisuusindeksi ja kaukokartoitustekniikka

Maata havainnoivat satelliitit toimittavat kaukokartoituksen tutkijoille uutta dataa tutkittavaksi ja parantamaan jo tehtyjä analyysejä sensorien kehittyessä.

Yritykset, joilla on jo indekseihin perustuva teknologia, ja ne, jotka valmistautuvat ottamaan käyttöön uuden, voivat merkittävästi luoda markkinoita maataloustuotteilleen hyödyntämällä uusimpia innovaatioita spektraalisten kasvillisuusindeksien sovelluksissa. Tämä koskee yrityksiä, joilla on jo käytössään indekseihin perustuvia ohjelmistoja, ja niitä, jotka suunnittelevat uuden lanseeramista.

Kasvillisuusindeksien tarjoamat hyödyt kaukokartoituksessa parantavat asiakaskokemuksen yleistä laatua. Satelliittikuvien vertaaminen erilaisiin ilmadatan tyyppeihin mahdollistaa seuraavan:

  • Dronella kerätyn datan käsittelyn, prosessoinnin ja tulkinnan kulujen pienentyminen.
  • Ilmakuvien rinnalla satelliittikuvat voivat kattaa laajemman alueen.
  • Kenttätarkastusten kustannusten alentaminen: ylimääräiset lennokki- (miehittämättömän ilma-aluksen) havainnot ovat kalliimpia kuin tavalliset satelliittitarkastukset.
  • Tietojen analyysien saaminen sopivassa muodossa lyhyemmässä ajassa.
  • Kenttien tarkkailu, tuulen voimakkuudesta riippumatta.

Satelliittikuvien käyttö mahdollistaa maatalousohjelmistoyrityksille mahdollisuuden lisätä merkittävästi jo käytettävissään olevaa ilmakuva-aineistoa, samalla säästäen aikaa ja rahaa ja mahdollistaen loppukäyttäjille enemmän dataa lyhyemmässä ajassa.

Siksi kasvillisuusindeksi kaukokartoitus ja satoseuranta auttaa suorittamaan peltokasvien tilan korkean tason, etäisen tarkastelun. Jos ongelma ilmenee, viljelijät voivat tarkastella huomattuja alueita koko pellon sijaan.

Ota yhteyttä GeoPardiin saadaksesi ratkaisun alallasi

Valtaosa kriittisimmistä kasvillisuusindekseistä, joita on satoja, on sisällytettävä maatalousohjelmistoihin pitkänä luettelona, johon pääsee käsiksi ja jota voidaan käyttää yhdessä paikassa. GeoPard tarjoaa olennaiset analytiikkatiedot, jotka voidaan integroida jo olemassa olevaan maatalousohjelmistoon ja suunniteltuun ohjelmistoon.

Opastamme sinua tekemään optimaalisen valinnan, joka täyttää sinun tai asiakkaidesi asettamat vaatimukset. Riippumatta siitä, miten aiot hyödyntää tuotettamme – API:n, valmiin ratkaisun tai räätälöityjen ratkaisujen kautta – voit luottaa siihen, että saamasi tiedot ovat tarkkoja ja luotettavia, sillä ne on kerätty kaukokartoituksella ja huippuluokan satelliittiteknologialla.

GeoPard voi tarjota tarkkaa dataan perustuvaa analytiikkaa maailmanlaajuisesti. Tämän ansiosta yritys on saavuttanut monien tyytyväisten asiakkaiden luottamuksen. Ota yhteyttä keskustellaksesi käyttöönoton yksityiskohdista ja mahdollisuuksista. kaukomittaus alallasi tai toimialallasi.

Sadonvalvonta on olennainen työkalu, jonka avulla viljelijät voivat havaita ongelma-alueet ja vähentää satomenetysten riskiä.

Valvo helposti satosi kehitystä hyödyntämällä uusimpia satelliittikuvia. Lisää pellon raja järjestelmään ja pääset käsiksi täydelliseen satelliittikuva-arkistoon yhdellä näytöllä:

  • Viljelyn kehitysolosuhteiden arviointi.
  • Kasvillisuuden poikkeamien havaitseminen lähes reaaliajassa.
  • Partiohavaintoja eri kehitysvaiheissa olevista viljelmistä.
  • Näkymä pilvien läpi.

Muunna satelliittikuvien viljelyseurannan oivallukset kenttätoimenpiteiksi ja hyödynnä datalähtöistä päätöksentekoa:

  • Tunnista ero viljelykasvillisuudessa viimeisimpien kuvien välillä ja etsi kohdennetut alueet kudosnäytteenottoa varten.
  • Luo kasvinsuojelua ja kauden aikaista lannoitusta koskevia vaihtelevan annostelun levityskarttoja lähes reaaliaikaisen kenttäarvioinnin perusteella ja kerää suoritusraportti.
  • Merkitse vaurioituneet peltoalueet sääilmiön, taudin tai tuholaistorjunnan jälkeen ja lähetä raportit vakuutusyhtiölle.
Lisätietoja

Todennäköisesti etsit seuraavaa tietoa: "Mikä kasvillisuusindeksi on parempi tarkkuusmaanviljelyssä?"

Julkaistu dementievgeopard mukaan

Yleisesti käytössä on useita kasvillisuusindeksejä, mukaan lukien normalisoitu kasvillisuusindeksi (NDVI), laajan dynaamisen alueen kasvillisuusindeksi (WDRVI) ja vihreän klorofylli-indeksi (GCI).

  • Mikä kasvillisuusindeksi heijastaa enemmän yksityiskohtia?
  • Mikä kasvillisuusindeksi näyttää paremmin vaihtelua?
  • Onko NDVI paras monispektrivihreysindeksien perheessä?

Kysymykset ovat tuttuja ja niitä tulee esiin hyvin usein. Tutkitaanpa.

NDVI-maatalousalueiden kartta
WDRVI maatalousaluettukartta
GCI maatalousvyöhykekartta
RCI maatalousvyöhykekartta

Mikä on kasvillisuusindeksi?

Kasvillisuusindeksi on numeerinen mittari, joka kvantifioi kasvillisuuden määrän ja kunnon tietyllä alueella satelliittikuvantamisaineiston perusteella.

Kasvillisuusindeksit lasketaan yhdistämällä satelliitti- tai ilmakuvien eri spektrikaistoja, jotka heijastavat kasvien näkyvällä ja lähi-infrapuna-alueella absorboiman ja heijastaman energian määrää sähkömagneettisessa spektrissä.

Nämä indeksit voivat tarjota tietoa kasvillisuuden terveydestä, tiheydestä ja tuottavuudesta, mikä on hyödyllistä monenlaisiin sovelluksiin, kuten maanviljelyyn, metsätalouteen, maankäytön hallintaan ja ilmaston seurantaan.

Normalisoitu kasvillisuusindeksi (NDVI)NDVI?

NDVI (Normalisoitu kasvillisuusindeksi) on tunnetuin ja laajimmin käytetty biomassaan ja kaukokartoitukseen liittyvillä teollisuudenaloilla.

NDVI:n saturaatio vaikuttaa kasvillisuuden tarkkaan erotteluun biomassan huippuvaiheessa. Toinen NDVI:n ongelma on maaperän kohina, joka vaikuttaa viljelykasvien kehityksen alkuvaiheessa.

Se lasketaan satelliitti- tai ilmakuva-aineistosta, perustuen kahden spektrikaistan – lähi-infrapuna (NIR) ja punainen kaista – heijastuseron perusteella.

NDVI-kaava on NDVI = (NIR-Red) / (NIR+Red).

missä NIR on heijastus lähi-infrapuna-alueella ja Red on heijastus punaisella alueella.

Tuloksena saatu NDVI-arvo vaihtelee välillä -1 – +1, ja korkeammat arvot osoittavat tiheämpää kasvillisuutta. Arvo nolla osoittaa, ettei kasvillisuutta ole, kun taas negatiiviset arvot viittaavat vesistöihin tai muihin kasvillisuudettomiin pintoihin.

NDVI-arvot lähellä +1:tä osoittavat tiheää ja tervettä kasvillisuutta, kun taas nollaa lähellä olevat arvot osoittavat harvaa kasvillisuutta tai merkittävän stressin tai vaurion alaisia alueita.

Sitä käytetään laajalti maatalouden ja ekologian sovelluksissa kasvillisuuden kasvun seurantaan, satomäärien arviointiin sekä metsien ja muiden ekosysteemien terveyden ja tuottavuuden arviointiin.

Sitä voidaan käyttää myös kuivuuden, eroosion ja muiden kasvillisuuteen vaikuttavien ympäristötekijöiden havaitsemiseen ja seurantaan.

Se lasketaan esimerkiksi vähentämällä punaisen alueen heijastavuudesta lähi-infrapuna-alueen (NIR) heijastavuus ja jakamalla tulos näiden kahden summalla. Tuloksena saatu arvo vaihtelee välillä -1 – +1, ja suuremmat arvot osoittavat suurempia kasvillisuustasoja.

Lisäksi ajatus siitä, että WDRVI (Laaja dynaaminen alue vihreysindeksi) luotiin ratkaisemaan NDVI:n saturaatio-ongelmia. Se saavutettiin laajentamalla mahdollisten WDRVI-arvojen aluetta matemaattisen kertoimen (α) käyttöönoton avulla.

NDVI (Normalisoitu ero kasvillisuusindeksi) käyttö

NDVI (normalisoitu erotusvegeitaatioindeksi) -kaava muunnettiin muotoon WDRVI = (α∗NIR-Red) / (α∗NIR+Red).

WDRVI (Wide Dynamic Range Vegetation Index) ja NDVI

WDRVI:n perusteella rakennetut vyöhykkeet ovat parempia verrattuna NDVI-vyöhykkeisiin. Ne eivät kuitenkaan ole vieläkään ihanteellisia liian suuren biomassamäärän vuoksi. 

Vihreän klorofylli-indeksi käytetään kasvien lehtivihreäpitoisuuden arvioimiseen lähi-infrapuna- ja vihreän alueen perusteella. Yleisesti ottaen lehtivihreäarvo heijastaa suoraan kasvillisuutta.

GCI-kaava näyttää olevan GCI = NIR / Green – 1.

Vihreän klorofylli-indeksi 

GCI:n perusteella rakennetut vyöhykkeet erottelevat korkean biomassapitoisuuden alueet paremmin kuin NDVI ja WDRVI. Tiedot auttavat pellon hallinnassa tarkemmin ja tehokkaammin.

RCI (punaklorofylli-indeksi) sisältää samanlaisen klorofyllipitoisuutta koskevan tietopohjan kuin GCI ja heijastaa sitä punaisen multispektraalisen kaistan kautta.

RCI-kaava näyttää tältä: RCI = NIR / Red – 1.

RCI (punaklorofylli-indeksi) 

Alueet, jotka perustuvat KES-indeksiin, ovat tarkkoja GCI-alueina.

Seuraa pellonkehitystäsi ja hyödynnä oikeaa kasvillisuusindeksiä oikeaan aikaan kasvukauden aikana. GeoPardissa on nyt käytössä suuri joukko kasvillisuusindeksejä.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Pyydä ilmainen GeoPard-demo / konsultaatio








    Hyväksymällä painikkeen painamisen hyväksyt meidän Tietosuojaseloste. Tarvitsemme sen vastataksemme pyyntöösi.

      Tilaa


      Hyväksymällä painikkeen painamisen hyväksyt meidän Tietosuojaseloste

        Lähettäkää meille tietoa


        Hyväksymällä painikkeen painamisen hyväksyt meidän Tietosuojaseloste

        Käytämme evästeitä tarjotaksemme sinulle parhaan mahdollisen selailukokemuksen, personoidaksemme sivustomme sisältöä, analysoidaksemme sen liikennettä ja näyttääksemme sinulle osuvia mainoksia.
        Katsokaa meidän tietosuojakäytäntö Lisätietoja.

        Hyväksy kaikki