![\"Mit\u00e4](\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/78.2-min.jpg?resize=810%2C439&ssl=1\")
T\u00e4ll\u00e4 menetelm\u00e4ll\u00e4 tiedemiehet ja muut uteliaat ihmiset voivat tehokkaasti tarkkailla valokuvakeskeisi\u00e4 k\u00e4ytt\u00e4ytymismalleja ja havaita eroja latvustossa. Tarvittaessa he voivat my\u00f6s tehd\u00e4 luotettavia vertailuja t\u00e4m\u00e4n tiedon avulla. Siihen kuuluu erilaisten muuttujien, kuten sadon kehityksen, sen elinvoimaisuuden, biomassansa ja sen klorofyllipitoisuuden arviointi. T\u00e4ss\u00e4 on kasvillisuusindeksien luettelo<\/a>:<\/p>\r\n
- \r\n
- NDVI (Normalisoitu kasvillisuusindeksi)<\/li>\r\n
- VARI (N\u00e4kyv\u00e4n ilmakeh\u00e4n vaikutus huomioiva indeksi)<\/li>\r\n
- ReCl (punareunan klorofyllivaihteluv\u00e4lit)<\/li>\r\n
- EVI2 (Kaksikaistainen parannettu kasvillisuusindeksi)<\/li>\r\n
- LAI (Lehtialaindeksi)<\/li>\r\n
- WDRVI (Laaja dynaaminen alue vihreysindeksi)<\/li>\r\n
- GNDVI (vihre\u00e4n normalisoitu ero kasvillisuusindeksi)<\/li>\r\n
- GCI (viherselluloosi-kasvillisuusindeksi)<\/li>\r\n
- RCI (punainen lehtivihre\u00e4kasvillisuusindeksi)<\/li>\r\n
- NDWI (normalisoitu veden erotusindeksi)<\/li>\r\n<\/ul>\r\n
Mihin kasvillisuusindeksi\u00e4 voidaan k\u00e4ytt\u00e4\u00e4?<\/h2>\r\n
Kun tarkastellaan kasvien terveyden malleja, maatalouden ammattilaiset, kuten viljelij\u00e4t, agronomit, satovakuuttajat, tutkijat ja muut, voivat hy\u00f6ty\u00e4 kasvillisuusindeksin, kuten NDVI tai VARI, k\u00e4yt\u00f6st\u00e4.<\/p>\r\n
Maanviljelyn kartoitus- ja analyysity\u00f6kalun k\u00e4ytt\u00e4j\u00e4t voivat ottaa indeksin k\u00e4ytt\u00f6\u00f6n napin painalluksella, mik\u00e4 tuottaa ilmakuviin vihre\u00e4n tai punaisen alueen indeksin tuloksista riippuen. Vihre\u00e4ll\u00e4 v\u00e4rill\u00e4 osoitetuilla alueilla kasvit voivat hyvin. Oranssin, keltaisen ja punaisen kaltaiset v\u00e4rit osoittavat energian ja elinvoiman menetyst\u00e4.<\/p>\r\n
Esimerkiksi maanviljelij\u00e4 voi k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 ohjelmaa l\u00e4hett\u00e4\u00e4kseen monispektraalisia valokuvia maissipelloistaan \u200b\u200bkasvien ilmestymisen ja sadonkorjuun v\u00e4lill\u00e4. Sovellus laskee sitten halutun kasvillisuusindeksin.<\/p>\r\n
V\u00e4rik\u00e4s tuloste voi kiinnitt\u00e4\u00e4 heid\u00e4n huomionsa siihen, ett\u00e4 osa peltoalueesta on paikoin saanut oranssin ja punertavan s\u00e4vyn. Se on merkki siit\u00e4, ett\u00e4 kasvit ovat ruskettumassa tai kellastumassa tai ett\u00e4 ne ovat laikukkaita. T\u00e4ll\u00e4 alueella olevat kasvit voivat k\u00e4rsi\u00e4 pitkittyneen kuivuuden, tulvien, riitt\u00e4m\u00e4tt\u00f6m\u00e4n tai liiallisen lannoituksen seurauksista tai ne ovat sairastuneet.<\/p>\r\n
Kuten aiemminkin, maastotarkastus oli tehokkain tapa diagnosoida tietty ongelma. Kasvillisuusindeksit kuitenkin antavat viljelij\u00e4lle vihjeen, ett\u00e4 heid\u00e4n tulisi keskitt\u00e4\u00e4 ponnistelunsa tietylle osalle peltoa. T\u00e4ss\u00e4 vaiheessa he voivat tutkia ongelman syyt\u00e4 ja harkita mahdollisia ratkaisuja.<\/p>\r\n
Miksi hyperspektraaliset kasvillisuusindeksit ovat niin t\u00e4rkeit\u00e4?<\/h2>\r\n
Reflektanssispektrin integroiminen yhdeksi numeeriseksi arvoksi, joka tunnetaan nimell\u00e4 kasvillisuusindeksi, on standardimenetelm\u00e4 kasvillisuuden ominaisuuksien m\u00e4\u00e4ritt\u00e4miseksi. Hyperspektraaliset kasvillisuusindeksit<\/a>, tunnetaan my\u00f6s nimell\u00e4 kapeakaistaiset kasvillisuusindeksit, sis\u00e4lt\u00e4v\u00e4t ominaisuuksia tai aallonpituuksia, joita hyperspektrikuvantamislaitteisto pystyy havaitsemaan vain lyhyempien kaistanleveyksiens\u00e4 ansiosta.<\/p>\r\n
Kasvillisuuden ominaisuudet, jotka voidaan arvioida HV:iden avulla, voidaan luokitella kolmeen p\u00e4\u00e4ryhm\u00e4\u00e4n: rakenne, biokemia ja kasvien fysiologia tai stressi.<\/p>\r\n
- \r\n
- Osuva peitto, lehtialaindeksi (LAI), vihre\u00e4 lehv\u00e4st\u00f6biomassa, seneskentynyt biomassa ja fotosynteettisesti aktiivisen s\u00e4teilyn imeytymisosuus ovat kaikki esimerkkej\u00e4 rakenteellisista piirteist\u00e4, joita voidaan mitata. Useimmat rakenteellisen analyysin indeksit suunniteltiin t\u00e4ydellisille nauhakokoonpanoille ja niill\u00e4 oli kapeakaistaiset ja hyperspektraaliset vastineet.<\/li>\r\n
- Biokemiallisia ominaisuuksia ovat esimerkiksi vesi, pigmentit (kuten klorofylli, antosyaanit ja karotenoidit) ja muut typpipitoiset yhdisteet (kuten proteiinit). My\u00f6s kasvien rakenteelliset osat kuuluvat t\u00e4h\u00e4n luokkaan (ligniini ja selluloosa).<\/li>\r\n
- Stressin aiheuttama ksantofyllien tilan muutos, klorofyllipitoisuuden vaihtelut, lehtien kosteuden muutokset ja fluoresenssi ovat muutamia v\u00e4h\u00e4isempi\u00e4 muutoksia, joita voidaan mitata fysiologisilla ja stressi-indekseill\u00e4.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n
![\"Miksi](\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/78.3-min-1.jpg?resize=810%2C439&ssl=1\")
Yleisesti ottaen biokemialliset ja fysiologiset tai stressi-indikaattorit on kehitetty laboratorio- tai kentt\u00e4laitteiston avulla (spektraalin\u00e4ytepiste alle 10 nm). Ne kohdistuvat hyvin pieniin spektraalisiin ominaisuuksiin. T\u00e4m\u00e4n suorana seurauksena ne ovat yksinomaan hyperspektraalisia. Vain vesille kehitetyt indikaattorit ovat poikkeus t\u00e4h\u00e4n s\u00e4\u00e4nt\u00f6\u00f6n.<\/p>\r\nKasvillisuusindeksi ja kaukokartoitustekniikka<\/h2>\r\n
Maata havainnoivat satelliitit toimittavat kaukokartoituksen tutkijoille uutta dataa tutkittavaksi ja parantamaan jo tehtyj\u00e4 analyysej\u00e4 sensorien kehittyess\u00e4.<\/p>\r\n
Yritykset, joilla on jo indekseihin perustuva teknologia, ja ne, jotka valmistautuvat ottamaan k\u00e4ytt\u00f6\u00f6n uuden, voivat merkitt\u00e4v\u00e4sti luoda markkinoita maataloustuotteilleen hy\u00f6dynt\u00e4m\u00e4ll\u00e4 uusimpia innovaatioita spektraalisten kasvillisuusindeksien sovelluksissa. T\u00e4m\u00e4 koskee yrityksi\u00e4, joilla on jo k\u00e4yt\u00f6ss\u00e4\u00e4n indekseihin perustuvia ohjelmistoja, ja niit\u00e4, jotka suunnittelevat uuden lanseeramista.<\/p>\r\n
Kasvillisuusindeksien tarjoamat hy\u00f6dyt kaukokartoituksessa parantavat asiakaskokemuksen yleist\u00e4 laatua. Satelliittikuvien vertaaminen erilaisiin ilmadatan tyyppeihin mahdollistaa seuraavan:<\/p>\r\n
- \r\n
- Dronella ker\u00e4tyn datan k\u00e4sittelyn, prosessoinnin ja tulkinnan kulujen pienentyminen.<\/li>\r\n
- Ilmakuvien rinnalla satelliittikuvat voivat kattaa laajemman alueen.<\/li>\r\n
- Kentt\u00e4tarkastusten kustannusten alentaminen: ylim\u00e4\u00e4r\u00e4iset lennokki- (miehitt\u00e4m\u00e4tt\u00f6m\u00e4n ilma-aluksen) havainnot ovat kalliimpia kuin tavalliset satelliittitarkastukset.<\/li>\r\n
- Tietojen analyysien saaminen sopivassa muodossa lyhyemm\u00e4ss\u00e4 ajassa.<\/li>\r\n
- Kenttien tarkkailu, tuulen voimakkuudesta riippumatta.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n
Satelliittikuvien k\u00e4ytt\u00f6 mahdollistaa maatalousohjelmistoyrityksille mahdollisuuden lis\u00e4t\u00e4 merkitt\u00e4v\u00e4sti jo k\u00e4ytett\u00e4viss\u00e4\u00e4n olevaa ilmakuva-aineistoa, samalla s\u00e4\u00e4st\u00e4en aikaa ja rahaa ja mahdollistaen loppuk\u00e4ytt\u00e4jille enemm\u00e4n dataa lyhyemm\u00e4ss\u00e4 ajassa.<\/p>\r\n
Siksi kasvillisuusindeksi kaukokartoitus ja satoseuranta<\/a> auttaa suorittamaan peltokasvien tilan korkean tason, et\u00e4isen tarkastelun. Jos ongelma ilmenee, viljelij\u00e4t voivat tarkastella huomattuja alueita koko pellon sijaan.<\/p>\r\n
Ota yhteytt\u00e4 GeoPardiin saadaksesi ratkaisun alallasi<\/strong><\/p>\r\n
Valtaosa kriittisimmist\u00e4 kasvillisuusindekseist\u00e4, joita on satoja, on sis\u00e4llytett\u00e4v\u00e4 maatalousohjelmistoihin pitk\u00e4n\u00e4 luettelona, johon p\u00e4\u00e4see k\u00e4siksi ja jota voidaan k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 yhdess\u00e4 paikassa. GeoPard<\/a> tarjoaa olennaiset analytiikkatiedot, jotka voidaan integroida jo olemassa olevaan maatalousohjelmistoon ja suunniteltuun ohjelmistoon.<\/p>\r\n
Opastamme sinua tekem\u00e4\u00e4n optimaalisen valinnan, joka t\u00e4ytt\u00e4\u00e4 sinun tai asiakkaidesi asettamat vaatimukset. Riippumatta siit\u00e4, miten aiot hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 tuotettamme \u2013 API:n, valmiin ratkaisun tai r\u00e4\u00e4t\u00e4l\u00f6ityjen ratkaisujen kautta \u2013 voit luottaa siihen, ett\u00e4 saamasi tiedot ovat tarkkoja ja luotettavia, sill\u00e4 ne on ker\u00e4tty kaukokartoituksella ja huippuluokan satelliittiteknologialla.<\/p>\r\n
GeoPard voi tarjota tarkkaa dataan perustuvaa analytiikkaa maailmanlaajuisesti. T\u00e4m\u00e4n ansiosta yritys on saavuttanut monien tyytyv\u00e4isten asiakkaiden luottamuksen. Ota yhteytt\u00e4 keskustellaksesi k\u00e4ytt\u00f6\u00f6noton yksityiskohdista ja mahdollisuuksista. kaukomittaus<\/a> alallasi tai toimialallasi.<\/p>\r\n
\n \nSadonvalvonta on olennainen ty\u00f6kalu, jonka avulla viljelij\u00e4t voivat havaita ongelma-alueet ja v\u00e4hent\u00e4\u00e4 satomenetysten riski\u00e4. <\/h2>\n \t
Valvo helposti satosi kehityst\u00e4 hy\u00f6dynt\u00e4m\u00e4ll\u00e4 uusimpia satelliittikuvia. Lis\u00e4\u00e4 pellon raja j\u00e4rjestelm\u00e4\u00e4n ja p\u00e4\u00e4set k\u00e4siksi t\u00e4ydelliseen satelliittikuva-arkistoon yhdell\u00e4 n\u00e4yt\u00f6ll\u00e4:<\/p> \t\t\t \t
- \n \t\t\t\t
- Viljelyn kehitysolosuhteiden arviointi.<\/li>\n \t\t\t
- Kasvillisuuden poikkeamien havaitseminen l\u00e4hes reaaliajassa.<\/li>\n \t\t\t
- Partiohavaintoja eri kehitysvaiheissa olevista viljelmist\u00e4.<\/li>\n \t\t\t
- N\u00e4kym\u00e4 pilvien l\u00e4pi.<\/li>\n \t\t\t\t <\/ul> \t\t\t
Muunna satelliittikuvien viljelyseurannan oivallukset kentt\u00e4toimenpiteiksi ja hy\u00f6dynn\u00e4 datal\u00e4ht\u00f6ist\u00e4 p\u00e4\u00e4t\u00f6ksentekoa: <\/p> \t\t\t \t
- \n \t\t\t\t
- Tunnista ero viljelykasvillisuudessa viimeisimpien kuvien v\u00e4lill\u00e4 ja etsi kohdennetut alueet kudosn\u00e4ytteenottoa varten.<\/li>\n \t\t\t
- Luo kasvinsuojelua ja kauden aikaista lannoitusta koskevia vaihtelevan annostelun levityskarttoja l\u00e4hes reaaliaikaisen kentt\u00e4arvioinnin perusteella ja ker\u00e4\u00e4 suoritusraportti.<\/li>\n \t\t\t
- Merkitse vaurioituneet peltoalueet s\u00e4\u00e4ilmi\u00f6n, taudin tai tuholaistorjunnan j\u00e4lkeen ja l\u00e4het\u00e4 raportit vakuutusyhti\u00f6lle.<\/li>\n \t\t\t\t <\/ul> \t\t <\/div>\n\tLis\u00e4tietoja<\/a>\n <\/div>\n