Indeks vegetacije: kako se koriste u preciznom poljoprivredništvu?

Sada, da bismo imali potpuni razgovor o preciznoj poljoprivredi, moramo govoriti o vegetacijskom indeksu, posebno kada raspravljamo o ulozi daljinskog istraživanja u ovom obliku poljoprivrede.

Vegetacija je usko povezana s gotovo svakim aspektom ljudskog postojanja, uključujući disanje, opskrbu odjećom i skloništem, proizvodnju hrane itd. Svaka promjena u sastavu vegetacije može značajno utjecati na okoliš i gospodarstvo.

Nedavni tehnološki napredak (geografski informacijski sustavi (GIS), globalni sustavi pozicioniranja (GPS), daljinsko istraživanje i precizna poljoprivreda) glavni su pokretači poboljšanog upravljanja usjevima. Na primjer, precizna poljoprivreda omogućuje poboljšanu analizu te otkrivanje i kontrolu vremenskih i geografskih varijacija u proizvodnji usjeva unutar polja.

Pioniri poljoprivredne tehnologije revolucioniziraju preciznu poljoprivredu putem vegetacijskih indeksa. To je od najveće važnosti za postizanje cilja ove vrste poljoprivrede, a to je maksimiziranje proizvodnje uz minimiziranje broja korištenih resursa.

Ova moderna upotreba vegetacijskog indeksa u preciznoj poljoprivredi pruža nekoliko prednosti: fizikalno-kemijsko praćenje, podatke u stvarnom vremenu i planiranje poljoprivrednih aktivnosti. Također je moguće učinkovito koristiti mapiranje vegetacijskih indeksa za buduće reference kako bi se ukazalo na cikličke promjene.

Što su vegetacijski indeksi i koje su njihove vrste?

Od 1974. godine široko je rasprostranjena upotreba indeksa vegetacije, koji pomažu u provođenju periodičnih udaljenih istraživanja vegetacije. Koristeći dva ili više spektralnih pojaseva, ovaj statistički model je spektralna transformacija koja se može koristiti za otkrivanje vegetacije u njenom općenitijem smislu.

Koristeći ovu metodu, znanstvenici i druge znatiželjne osobe mogu učinkovito promatrati fotocentrična ponašanja i uočavati razlike u krošnji. Ako je potrebno, mogu i napraviti pouzdane usporedbe koristeći ove informacije. To uključuje procjenu različitih varijabli, kao što su razvoj usjeva, njegova snaga, biomasa i sadržaj klorofila. Evo popis vegetacijskih indeksa:

• NDVI (Indeks Vegetacije Pojačanih Razlika)
• VARI (indeks otpornosti na vidljive atmosferske uvjete)
• ReCl (Indeksi vegetacije klorofila crvenog ruba)
• EVI2 (Dvopojasni poboljšani vegetacijski indeks)
• LAI (Indeks vegetacije lisne površine)
• WDRVI (Indeks vegetacije širokog dinamičkog raspona)
• GNDVI (Indeksi zelene normalizirane razlike u vegetaciji)
• GCI (Indeks vegetacije zelenog klorofila)
• RCI (Indeks vegetacije crvenog klorofila)
• NDWI (Normalizirani indeks razlike vode)

Za što se može koristiti vegetacijski indeks?

Prilikom ispitivanja obrazaca u zdravlju biljaka, poljoprivredni stručnjaci poput poljoprivrednika, agronoma, osiguravatelja usjeva, istraživača i drugih mogli bi imati koristi od korištenja vegetacijskog indeksa kao što su NDVI ili VARI.

Korisnici alata za poljoprivredno mapiranje i analizu mogu implementirati indeks jednim klikom gumba, stvarajući zelenu ili crvenu mrlju na svojim zračnim snimkama, ovisno o rezultatima indeksa. Regije označene zelenom bojom imaju biljke koje su u dobrom zdravlju. Boje poput narančaste, žute i crvene označavaju gubitak energije i vitalnosti.

Na primjer, uzgajivač kukuruza može koristiti program za slanje multispektralnih fotografija svojih kukuruzišta u bilo kojem trenutku između pojave biljaka i žetve usjeva. Aplikacija bi zatim primijenila preferirani vegetacijski indeks.

Šareni prinos može im skrenuti pozornost na to da je dio polja na određenim mjestima poprimio narančastu i crvenu nijansu. To je znak da biljke postaju smeđe ili žute ili da se na njima pojavljuju šare. Biljke u ovoj regiji mogu patiti od posljedica duljeg razdoblja suše, poplava, nedovoljne ili prekomjerne gnojidbe ili su zaražene bolešću.

Kao i prije, utvrđivanje stanja na terenu bilo je najučinkovitija metoda za dijagnosticiranje specifičnog problema. Ipak, vegetacijski indeks daje poljoprivredniku naslutiti da bi trebao usmjeriti svoje napore na određeni dio svog zemljišta. U tom trenutku mogu slobodno istražiti što je uzrokovalo problem i razmotriti moguća rješenja.

Zašto su hiperspektralni vegetacijski indeksi toliko važni?

Integriranje spektra refleksije u jednu numeričku vrijednost, poznatu kao indeks vegetacije, standardna je metoda za određivanje kvaliteta vegetacije. Hiperspektralni vegetacijski indeksi, također poznati kao uskopojasni vegetacijski indeksi, sadrže karakteristike ili valne duljine koje hiperspektralna oprema može uhvatiti samo zbog njihove kraće propusnosti.

Struktura, biokemija i fiziologija biljaka ili stres su tri primarne kategorije koje se mogu koristiti za klasifikaciju atributa vegetacije koji se mogu procijeniti pomoću HVI-jeva.

• Proporcionalni pokrov, indeks lisne površine (LAI), biomasa zelenog lišća, ostarjela biomasa i udio apsorbiranog fotosintetski aktivnog zračenja primjeri su strukturnih značajki koje se mogu mjeriti. Većina indeksa za strukturnu analizu dizajnirana je za potpune postavke pojaseva i imala je uskopojasne i hiperspektralne ekvivalente.
• Primjeri biokemijskih svojstava uključuju vodu, pigmente (poput klorofila, antocijanina i karotenoida) i druge proizvode bogate dušikom (poput proteina). Biljne strukturne komponente također spadaju u ovu kategoriju (lignin i celuloza).
• Promjena statusa ksantofila uzrokovana stresom, varijacije u sadržaju klorofila, promjene u vlažnosti lista i fluorescenciji neke su podcijenjene promjene koje se mogu mjeriti fiziološkim i stresnim indeksima.

Općenito govoreći, biokemijski i fiziološki ili stresni indikatori razvijeni su uz pomoć laboratorijske ili terenske opreme (spektralno uzorkovanje manje od 10 nm). Usmjereni su na vrlo sitne spektralne karakteristike. Kao izravna posljedica toga, isključivo su hiperspektralni. Razvijeni indeksi za vodu jedina su iznimka od ovog pravila.

Vegetacijski indeks i tehnologija daljinskog istraživanja

Sateliti za promatranje Zemlje opskrbljuju znanstvenike daljinskog istraživanja novim podacima koji služe kao osnova za njihova istraživanja i poboljšanje analiza koje su već provedene kako senzori napreduju.

Tvrtke koje već imaju vlastitu tehnologiju temeljenu na indeksima i one koje se pripremaju uvesti novu mogu značajno stvoriti tržište za svoje poljoprivredne proizvode prihvaćanjem najnovijih inovacija u primjeni spektralnih vegetacijskih indeksa. To vrijedi za tvrtke koje već imaju softver temeljen na indeksima i one koje planiraju pokrenuti novi.

Prednosti koje vegetacijski indeksi nude u daljinskom istraživanju poboljšavaju ukupnu kvalitetu korisničkog iskustva. Usporedba satelitske fotografije s različitim vrstama zračnih podataka omogućuje sljedeće:

• Smanjeni troškovi rada, obrade i interpretacije podataka prikupljenih dronovima.
• U usporedbi sa zračnim snimkama, satelitske snimke mogu pokriti šire područje.
• Smanjenje troškova terenskih inspekcija: dodatna promatranja bespilotnim letjelicama (UAV) skuplja su od standardnih satelitskih ponovnih posjeta.
• Dobivanje analiza podataka u prikladnom formatu u kraćem vremenskom roku.
• Praćenje polja bez obzira na jačinu vjetra.

Korištenje satelitskih snimaka omogućuje tvrtkama za poljoprivredni softver da znatno povećaju količinu zračnih podataka kojima već imaju pristup, a istovremeno im štedi vrijeme i novac te omogućuje krajnjim korisnicima da dobiju više podataka u kraćem vremenu.

Stoga, indeks vegetacije u daljinsko istraživanje i praćenje usjeva pomoći u provođenju visokorazinskog, udaljenog pregleda stanja usjeva. Ako postoji problem, poljoprivrednici mogu odlučiti pregledati uočena područja umjesto cijelog polja.

Za rješenje u vašoj niši obratite se GeoPardu

Velika većina najvažnijih vegetacijskih indeksa, kojih ima na stotine, mora biti uključena u poljoprivredni softver u obliku dugog popisa kojem se može pristupiti i koristiti na jednom mjestu. GeoPard nudi bitnu analitiku koja se može integrirati u već dostupan poljoprivredni softver i planirani softver.

Vodit ćemo vas kroz optimalni izbor koji će ispuniti zahtjeve koje ste postavili vi ili vaši klijenti. Bez obzira na to kako planirate koristiti naš proizvod - API, white-label ili rješenja po mjeri - možete biti sigurni da će podaci koje primate biti točni i pouzdani jer su prikupljeni pomoću daljinskog istraživanja i najsuvremenije satelitske tehnologije.

GeoPard može pružiti točnu analitiku temeljenu na podacima na svjetskoj razini. Kao rezultat toga, tvrtka je stekla zadovoljstvo mnogih zadovoljnih klijenata. Molimo kontaktirajte nas kako bismo razgovarali o specifičnostima i potencijalu korištenja. Daljinska istraživanja u vašoj niši ili industriji.