Normalisoitu kosteusindeksin ero

Määrä GeoPardin tukemat kasvillisuusindeksit kasvaa jatkuvasti. GeoPard-tiimi esittelee normalisoidun kosteusindeksin (NDMI). Indeksi määrittää kasvillisuuden vesipitoisuuden ja normalisoidun kosteusindeksin (NDWI). Se on hyödyllinen löydettäessä kohtia, joilla on olemassa olevia kasvien vesistressi.

Alemmat NDMI-arvot osoittavat kohdat, joissa kasvit ovat stressaantuneita riittämättömän kosteuden vuoksi.
Toisaalta kasvillisuuden huippua seuraavat alhaisemmat normalisoidut erotusvesi-indeksin arvot korostavat kohtia, jotka muuttuvat valmis sadonkorjuuseen ensimmäinen.

Kasvillisuuden suhteellisen vesipitoisuuden ero kahden satelliittikuvan välillä (tässä tapauksessa Sentinel-2-tähdistö)

Seuraavista kuvakaappauksista löydät 19. kesäkuuta (kasvillisuuden huippu) ja 6. heinäkuuta otettujen satelliittikuvien perusteella luodut NDMI-vyöhykkeet sekä NDMI-eroa esittävän yhtälökartan.

NDMI laskettu planeetan päällä / Sentinel-2 / Landsat-kuva

Mikä on kosteusindeksi?

Se on mitta tai laskelma, jota käytetään arvioimaan kosteuspitoisuutta tai saatavuutta tietyllä alueella tai seudulla. Se johdetaan tyypillisesti useista ympäristötekijöistä, kuten sademäärästä, haihdunnasta, maaperän ominaisuuksista ja kasvillisuudesta.

Se antaa suhteellisen kuvan alueen kosteudesta tai kuivuudesta ja auttaa tunnistamaan mahdolliset vesistressit tai kuivuusolosuhteet.

Se on arvokas työkalu vesivarojen seurantaan ja hallintaan, maatalouden suunnitteluun ja tietyn alueen ekologisten olosuhteiden ymmärtämiseen.

Mikä on normalisoitu erotuskosteusindeksi?

Normalisoitu erotuskosteusindeksi (NDMI) on kaukokartoitusdatasta johdettu kasvillisuusindeksi, jolla arvioidaan ja seurataan kasvillisuuden kosteuspitoisuutta. Kuten muutkin kasvillisuusindeksit, se lasketaan satelliitti- tai ilmakuvien spektraalisten heijastusarvojen avulla.

Se on erityisen hyödyllinen kasvien vesistressin seurannassa, kuivuusolosuhteiden arvioinnissa, metsäpaloriskin arvioinnissa ja ilmastonmuutoksen vaikutusten tutkimisessa kasvillisuuteen.

Se lasketaan käyttämällä lähi-infrapuna- (NIR) ja lyhytaaltoinfrapuna- (SWIR) kaistaa, jotka ovat herkkiä kasvillisuuden kosteuspitoisuudelle. NDMI:n kaava on:

NDMI = (lähi-infrapuna – keskihajonta) / (lähi-infrapuna + keskihajonta)

NDWI-arvot vaihtelevat tyypillisesti välillä -1 - 1, jolloin korkeammat arvot osoittavat korkeampaa kasvillisuuden kosteuspitoisuutta ja matalammat arvot matalampaa kosteuspitoisuutta tai vesistressiä kasvillisuudessa. Negatiiviset NDMI-arvot voivat liittyä kasvittomiin alueisiin tai alueisiin, joilla on erittäin alhainen kosteuspitoisuus.

Mikä on NDWI?

NDWI eli Normalized Difference Water Index on kaukokartoitusindeksi, jota käytetään kasvillisuuden tai maisemien vesipitoisuuden tai veteen liittyvien ominaisuuksien kvantifiointiin ja arviointiin.

Se lasketaan analysoimalla satelliitti- tai ilmakuvista saatujen lähi-infrapuna- ja vihreän valon kaistojen heijastavuutta. Se on erityisen hyödyllinen vesistöjen tunnistamisessa, veden saatavuuden muutosten seurannassa ja kasvillisuuden terveyden arvioinnissa.

Vertaamalla eri aallonpituuksien absorptiota ja heijastumista se tarjoaa arvokasta tietoa sovelluksiin, kuten kuivuuden seurantaan, hydrologiseen analyysiin ja ekosysteemien hallintaan.

NDMI:n visualisointi normalisoidun erotusvesi-indeksin määrittämiseksi

NDMI:n visualisointiin kuuluu satelliitti- tai ilmakuvien käsittely, NDMI-arvojen laskeminen ja tulosten näyttäminen värikoodattuina karttana tai kuvana. Tässä ovat NDMI:n visualisoinnin yleiset vaiheet:

• Hanki satelliitti- tai ilmakuvia: Hanki monispektrikuvia satelliitista tai ilma-aluksesta, kuten Landsatista, Sentinelistä tai MODISista. Varmista, että kuvissa on kaikki tarvittavat aallot: lähi-infrapuna (NIR) ja lyhytaaltoinfrapuna (SWIR).
• Kuvien esikäsittely: Tietolähteestä riippuen saatat joutua esikäsittelemään kuvia ilmakehän, geometristen ja radiometristen vääristymien korjaamiseksi. Muunna kuvan digitaaliset luvut (DN) spektraalisten heijastuskykyarvojen muotoon.
• Laske NDMI: Käytä kuvan jokaiselle pikselille NIR- ja SWIR-heijastuskykyarvoja NDMI:n laskemiseen seuraavalla kaavalla: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
• Värikartoitus: Määritä NDMI-arvoille väripaletti. Tyypillisesti käytetään jatkuvaa väriskaalaa, joka vaihtelee yhdestä väristä (esim. punainen) alhaisille NDMI-arvoille (mikä osoittaa alhaista kosteuspitoisuutta) toiseen väriin (esim. vihreä) korkeille NDMI-arvoille (mikä osoittaa korkeaa kosteuspitoisuutta). Voit käyttää ohjelmistoja, kuten QGIS, ArcGIS tai ohjelmointikirjastoja, kuten Pythonin Rasterio ja Matplotlib, värikartan luomiseen.
• Visualisoi NDMI-kartta: Näytä NDMI-kartta tai -kuva GIS-ohjelmistolla, ohjelmointikirjastolla tai verkkoalustalla. Näin voit analysoida kasvillisuuden kosteuspitoisuuden alueellista jakautumista ja tunnistaa vesistressin tai korkean kosteuden alueet.
• Tulkinta ja analyysi: Käytä NDWI-visualisointia kasvillisuuden terveyden arviointiin, kuivuusolosuhteiden seurantaan tai metsäpaloriskin arviointiin. Voit myös vertailla normalisoituja erotusvesiindeksikarttoja eri ajanjaksoilta analysoidaksesi kasvillisuuden kosteuspitoisuuden muutoksia ajan kuluessa.

Muista, että eri ohjelmistotyökaluilla tai ohjelmointikirjastoilla voi olla hieman erilaisia työnkulkuja, mutta kokonaisprosessi on samanlainen. Lisäksi voit lisätä päällekkäin muita tietokerroksia, kuten maankäyttöä, korkeutta tai hallinnollisia rajoja, parantaaksesi analyysiasi ja ymmärtääksesi paremmin kasvillisuuden kosteuspitoisuuden ja muiden tekijöiden välisiä suhteita.