Normalizirani indeks vlage

Broj Vegetacijski indeksi koje podržava GeoPard neprestano raste. GeoPard tim predstavlja Indeks normaliziranih razlika vlage (NDMI). Indeks određuje sadržaj vode u vegetaciji i Indeks normaliziranih razlika vode (NDWI). Koristan je za pronalaženje mjesta s postojećim vodni stres u biljkama.

Niže NDMI vrijednosti označavaju mjesta na kojima su biljke pod stresom zbog nedovoljne vlage.
S druge strane, niže normalizirane vrijednosti indeksa razlike vode nakon vegetacijskog vrhunca ističu mjesta koja postaju Spremno za berbu prvo.

Razlika u sadržaju vode u vegetaciji između dviju satelitskih snimaka (u ovom slučaju, konstelacija Sentinel-2)

Razlika u sadržaju vode u vegetaciji između dviju satelitskih snimaka (u ovom slučaju, konstelacija Sentinel-2)

Na sljedećim snimkama zaslona možete pronaći NDMI zone generirane na temelju satelitskih snimaka od 19. lipnja (vrhunac vegetacije) i 6. srpnja te kartu jednadžbi koja prikazuje razliku NDMI-ja.

Normalizirani indeks vlage izračunat na Planet / Sentinel-2 / Landsat sliciNDMI izračunat na Planet / Sentinel-2 / Landsat slici

Indeks vlage

To je mjera ili izračun koji se koristi za procjenu sadržaja ili dostupnosti vlage u određenom području ili regiji. Obično se izvodi iz raznih faktora okoliša kao što su oborine, evapotranspiracija, svojstva tla i pokrovnost vegetacije.

Pruža relativnu naznaku vlažnosti ili suhoće nekog područja, pomažući u prepoznavanju potencijalnog stresa zbog nedostatka vode ili suše.

Predstavlja vrijedan alat za nadzor i upravljanje vodnim resursima, poljoprivredno planiranje i razumijevanje ekoloških uvjeta određenog područja.

Indeks normaliziranih razlika vlage

Indeks vlažnosti (NDMI) normaliziran razlikom je biljni indeks izveden iz podataka daljinskih istraživanja za procjenu i praćenje sadržaja vlage u vegetaciji. Kao i drugi biljni indeksi, izračunava se pomoću vrijednosti spektralnog odraza sa satelitskih ili zračnih snimaka.

Posebno je korisno u praćenju vodnog stresa biljaka, procjeni uvjeta suše, predviđanju rizika od požara i proučavanju utjecaja klimatskih promjena na vegetaciju.

Izračunava se pomoću blisko-infracrvenih (NIR) i kratkovalnih infracrvenih (SWIR) pojaseva, koji su osjetljivi na sadržaj vlage u vegetaciji. Formula za NDMI je:

NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

NDWI vrijednosti se obično kreću od -1 do 1, pri čemu više vrijednosti ukazuju na veći sadržaj vlage u vegetaciji, a niže vrijednosti ukazuju na niži sadržaj vlage ili vodeni stres u vegetaciji. Negativne NDMI vrijednosti mogu se povezati s područjima bez vegetacije ili područjima s vrlo niskim sadržajem vlage.

Što je NDWI?

NDWI, ili Indeks normalizirane razlike vode, indeks je daljinskog istraživanja koji se koristi za kvantificiranje i procjenu sadržaja vode ili značajki povezanih s vodom u vegetaciji ili krajoliku.

Izračunava se analizom refleksije bliskog infracrvenog i zelenog svjetlosnog pojasa sa satelitskih ili zračnih snimaka. Posebno je korisna za identificiranje vodenih površina, praćenje promjena u dostupnosti vode i procjenu zdravlja vegetacije.

Uspoređujući apsorpciju i refleksiju različitih valnih duljina, pruža vrijedne informacije za primjene poput praćenja suše, hidrološke analize i upravljanja ekosustavom.

Vizualizacija NDMI za određivanje indeksa normalizirane razlike vlage

Vizualizacija NDMI-ja uključuje obradu satelitskih ili zračnih snimaka, izračunavanje NDMI vrijednosti, a zatim prikazivanje rezultata kao zemljovid ili sliku kodiranu bojama. Evo općih koraka za vizualizaciju NDMI-ja:

  • Nabavite satelitske ili aerofotografske snimke Nabavite multispektralne snimke sa satelitske ili zračne platforme, kao što su Landsat, Sentinel ili MODIS. Pazite da snimke uključuju potrebne pojaseve: bliski infracrveni (NIR) i kratkovalni infracrveni (SWIR).
  • Predobrada slika: Ovisno o izvoru podataka, možda ćete morati predobraditi snimke kako biste ispravili atmosferska, geometrijska i radiometrijska izobličenja. Pretvorite digitalne brojeve (DN) u slici u vrijednosti spektralnog odraza.
  • Izračunaj NDMI: Za svaki piksel u slici, koristite NIR i SWIR vrijednosti refleksije za izračunavanje NDMI prema formuli: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Mapiranje boja: Dodijelite paletu boja vrijednostima NDMI. Tipično se koristi kontinuirana skala boja, koja se kreće od jedne boje (npr. crvene) za niske vrijednosti NDMI (što ukazuje na nizak sadržaj vlage) do druge boje (npr. zelene) za visoke vrijednosti NDMI (što ukazuje na visok sadržaj vlage). Možete koristiti softver kao što su QGIS, ArcGIS ili programske biblioteke poput Pythonovih Rasterio i Matplotlib za izradu karte boja.
  • Vizualiziraj NDMI kartu: Prikažite NDMI kartu ili sliku pomoću GIS softvera, programske knjižnice ili online platforme. To će vam omogućiti analizu prostorne raspodjele vlažnosti vegetacije i identificiranje područja s vodenim stresom ili visokom vlagom.
  • Interpretacija i analiza Upotrijebite NDWI vizualizaciju za procjenu zdravlja vegetacije, praćenje uvjeta suše ili procjenu rizika od požara. Također možete usporediti normalizirane razlike indeksa vodnih karti iz različitih vremenskih razdoblja kako biste analizirali promjene u sadržaju vlage u vegetaciji tijekom vremena.

Zapamtite da različiti softverski alati ili programerske biblioteke mogu imati malo drugačije radne procese, ali cjelokupni proces će biti sličan. Dodatno, možete prekriti druge sloje podataka, kao što su korištenje zemljišta, nadmorska visina ili administrativne granice, kako biste poboljšali svoju analizu i bolje razumjeli odnose između vlažnosti vegetacije i drugih faktora. 

Napredna statistika za zone upravljanja u preciznoj poljoprivredi

The točan izračun statistike je temelj analize podataka precizne poljoprivrede. GeoPard je dodao detaljnije statističke izračune preciznosti poljoprivrednim zonama stvorenim na platformi kako bi osigurao da su vaše karte i analitički zaključci koje iz njih izvlačite precizni i pouzdani. 

Izračunavaju se napredne statistike po zoni, koji sadrži atribute: minimum i maksimum vrijednosti vegetacijskog indeksa (ili drugih atributa), medijanprosjekstandardna devijacija, i iznos svih vrijednosti u zoni.

Medijan je srednja vrijednost skupa podataka koja je numerički uređena, za razliku od prosjeka. To se odnosi na standardnu devijaciju, koja odražava kako su podaci raspoređeni oko prosječne vrijednosti.

Niska standardna devijacija sugerira da su podaci u određenoj zoni grupirani blizu prosjeka, dok visoka standardna devijacija ukazuje na to da su podaci u zoni raspršeni šire oko prosjeka.

Atribut zbroja je jednostavno ukupna suma svih vrijednosti piksela u toj zoni. Prije nego što se izračunaju bilo kakve statistike za vaše zone, uklanjaju se svi outlieri ili anomalne podatkovne točke kako bi se spriječilo stvaranje obmanjujućih statistika koje ne odražavaju točno podatke vaše zone. 

Nakon ručnih izmjena poljoprivrednih zona putem alata Spajanje/Podijeljivanje, Statistike zone se preračunavaju na temelju novih geometrija zone. To omogućuje preciznije i preciznije razumijevanje distribucije podataka unutar i između zona.

Statistika zona upravljanja u GeoPardu
Statistika zona upravljanja u GeoPardu

Kao i uvijek, GeoPard cijeni transparentnost u svim aspektima platforme. Tijekom agregacije klasificiranih podataka u poljoprivredne zone, svi detalji su izglađeni i skriveni bez metrike koja bi pokazala što se dogodilo, tako da se rezultati agregacije podataka pružaju putem precizne statistike.

Također je uvijek moguće vratiti se unatrag i izvući izvorne vrijednosti iz vaših zona kako biste ih ponovno provjerili ili ih iskoristili u vlastitim modelima. U GeoPardu se nikada ne morate brinuti o gubitku izvornih podataka.

Statistički podaci su od velike vrijednosti u određivanju točnosti karte i izračunavaju se za poljoprivredne zone na temelju bilo kojeg sloja podataka po vašem izboru, uključujući prinos, zemaljske senzore, satelit, topografiju i višeslojne podatke. 

GeoPard prikazuje statistiku zone na vrlo čitljiv i jednostavan način, što se može vidjeti na primjerima slika u nastavku.

U GeoPardu želimo vam olakšati donošenje odluka o vašim poljima pružajući vam najbolji i najopsežniji pristup statistički preciznim izračunima možemo.

Što je prethodna statistika?

Napredna statistika je grana statističke analize koja uključuje složenije i sofisticiranije tehnike koje nadilaze osnovne statističke metode. Obuhvaća niz statističkih modela i tehnika koje se koriste za analizu i tumačenje složenih skupova podataka.

Napredne statističke metode uključuju regresijsku analizu, multivarijantnu analizu, analizu vremenskih serija i eksperimentalni dizajn, između ostalog. Ove tehnike omogućuju istraživačima i analitičarima da otkriju dublje uvide, identificiraju obrasce i odnose te donose točnija predviđanja ili informirane odluke na temelju podataka.

Analizirajte podatke geoprospectora / TopsoilMappera

GeoPard je sposoban obrađivati i analizirati različite vrste poljoprivrednih prostornih podataka. Ovo je primjer rada s visokogustoćnim skupovima podataka senzora s velikom prostornom varijabilnosti koju pruža Geoprospectors GmbH

Nakon uvoza podataka koje je snimio Maper površinskog tla, možeš vidjeti 

  • relativni sadržaj vode
  • dubina za povezivanje s informacijama o zbijenosti
  • električna vodljivost na 4 kumulativne dubine
Relativni sadržaj vode, sirove točke
Relativni sadržaj vode, sirove točke

Geopard vam omogućuje da vidite točke sa sirovim vrijednostima i kontinuiranom površinom; usporedite različite slojeve podataka; odredite zone tla za zonalno uzorkovanje tla i VRA; kombinirajte podatke TopsoilMappera s podacima dostupnim u GeoPardu, kao što su povijesna i trenutna vegetacija i nadmorska visina, u jednu kartu zona. 

Usporedite slojeve: vegetacija (WDRVI), karta zona (EC+Elevacija), EC, zbijenost
Usporedite slojeve: vegetacija (WDRVI), karta zona (EC+Elevacija), EC, zbijenost


Zanima vas što niske EC vrijednosti predstavljaju na karti kao krivulja? Ovo je drevno riječno korito, zakopano pod zemljom.

Usporedba podatkovnih slojeva za donošenje odluka o usjevima

Za vizualizaciju podataka polja i donošenje informiranih odluka često je potrebno usporediti slojeve na višestrukim sinkroniziranim prikazima.

U GeoPardu možete vizualno usporediti do četiri sloja podataka na jednom zaslonu. Svi se slojevi sinkroniziraju prilikom zumiranja ili pomicanja karte radi vaše praktičnosti.

Kako ući u način rada podijeljenog zaslona? Odaberite polje i kliknite ikonu za usporedbu slojeva u gornjem desnom kutu zaslona. Zatim odaberite sve snimke, područja upravljanja poljem ili druge slojeve koje želite vidjeti na istom zaslonu istovremeno. Kliknite Usporedi slojeve. 

Značajka usporedbe slojeva sinkronizira karte, pokazivače i razine zumiranja. Također imate mogućnost dodavanja/uklanjanja slojeva. Trenutno podržavamo do 4 sloja podataka.

Sloj podataka u preciznom poljoprivrednom gospodarenju predstavlja zasebnu vrstu geografski referenciranih informacija o poljoprivrednom polju.

U preciznom poljoprivredništvu, slojevi podataka odnose se na različite vrste podataka koji se prikupljaju i analiziraju kako bi se donosile informirane odluke o upravljanju usjevima. Ti slojevi mogu uključivati:

  • Podaci o tluInformacije o karakteristikama tla, kao što su razina hranjivih sastojaka, pH i tekstura, koje mogu poslužiti kao podloga za donošenje odluka o gnojidbi i drugim praksama upravljanja tlom.
  • Podaci o vremenu: Podaci o trenutnim i povijesnim vremenskim obrascima, uključujući temperaturu, oborine i vjetar, mogu pomoći poljoprivrednicima u donošenju odluka o sadnji, navodnjavanju i drugim praksama.
  • Podaci o usjevimaPodaci o rastu i zdravlju usjeva, uključujući visinu biljke, površinu lista i razinu klorofila, mogu informirati odluke o gnojidbi, navodnjavanju i suzbijanju štetnika.
  • Podaci o prinosuInformacije o prinosu i kvaliteti usjeva mogu pomoći poljoprivrednicima u donošenju odluka o žetvi i plasmanu svojih usjeva.
  • Topografski podaciInformacije o obliku i nadmorskoj visini terena mogu pomoći u donošenju odluka o sadnji i navodnjavanju, te identificirati područja koja mogu biti sklona eroziji ili drugim ekološkim problemima.
  • Podatci daljinskog istraživanja Podaci prikupljeni sa satelita, bespilotnih letjelica ili drugih daljinskih senzora mogu pružiti informacije o zdravlju usjeva, vlažnosti tla i drugim čimbenicima koji mogu informirati odluke o upravljanju usjevima.

Analizirajući i integrirajući ove različite slojeve podataka, poljoprivrednici mogu donositi informiranije odluke o upravljanju usjevima, što dovodi do učinkovitijih i održivijih poljoprivrednih praksi.

Operacije poljoprivrednih zona za donošenje odluka temeljenih na podacima

ZONSKE OPERACIJE NA RAZLIČITIM SLOJEVIMA

U preciznoj poljoprivredi, prikupljanje podataka s polja i donošenje odluka temeljenih na podacima apsolutno su ključni. Kao sljedeću fazu u razvoju višeslojne analitike i pronalaženju ovisnosti među slojevima, uvodimo novi modul Zone Operations. 

Tamo možete pretraživati ovisnosti između različitih karata poljoprivrednih zona kao što su povijesna vegetacija, topografija uključujući njezine derivate, podaci s monitora prinosa, podaci o tlu, skeneri, karte stabilnosti i tako dalje. Ovo je korak naprijed u definiranju područja pod najvećim utjecajem i razumijevanju razloga heterogenosti polja. 

Kako možete identificirati područja? 

Prvo odaberite karte polja koje želite unakrsno istražiti. Usporedni prikaz slojeva dobar je pristup za definiranje specifičnih poljoprivrednih zona za analizu.

Možda biste željeli usporediti područja s niskim potencijalom prinosa i traljava područja, najnestabilnije zone i nisku vegetaciju, nisku električnu vodljivost i prinos, kao i primijenjenu kartu gnojidbe i trenutnu vegetaciju te drugo.

Drugo, označite određene poljoprivredne zone na svakoj karti koju želite usporediti u modulu Zonske operacije. I na kraju, odredite zonu od interesa. Imajte na umu da je u analizama moguće koristiti više od dvije karte. 

Kako možete primijeniti ovo znanje? 

Osim pronalaženja odnosa koji mogu pomoći u objašnjavanju prinosa, moguće je postaviti ciljeve prinosa za definirane poljoprivredne zone; izvidjeti zanimljiva područja; smanjiti ulaganja u takve lokalizirane zone ili izraditi plan ublažavanja ograničavajućih čimbenika i izdvojiti područja s lošijim učinkom poznavajući temeljne uzroke; te izraditi agronomski plan korištenjem VRA praksi. 

Na snimkama zaslona prikazano je nekoliko primjera uvida u teren. Imajte na umu da je svako polje jedinstveno i da dolje navedeni slučajevi ne jamče isti rezultat za vaše polje, ali su dobar način za početak istrage. 

Dobrodošli ste podijeliti svoje agronomske prakse komentiranjem ove objave, izravno kontaktirajte GeoPard Agriculture tim. Otvoreni smo za povratne informacije jer za vas gradimo rješenje za bolje razumijevanje varijabilnosti polja i upravljanje njome.

Zone Kvalitete

Gotovo svi zone upravljanja se prilagođavaju prije nego što postane karta primjene varijabilne doze. To može biti spajanje nekih zona, ručne korekcije na poznatim mjestima, dodavanje dodatnih zaštitnih područja, kompatibilnost poljoprivredne opreme itd.

Mi, u GeoPard timu, razumijemo da će točne zone upravljanja prirodom s valjanim poligonima uštedjeti puno vremena tijekom procesa provjere i ispravljanja zona.

GeoPardov motor radi sljedeće:

  • automatski uklanja buku,
  • automatski spaja male poligone u najbližu veću zonu,
  • zadržava samo potreban minimalni broj točaka u svakom zonskom poligonu,
  • čini VRA karte kompatibilnima sa svim poljoprivrednim strojevima i opremom.

Osim automatske korekcije, alat za spajanje i dijeljenje zona možete prilagoditi kartu prema vlastitom terenskom znanju i agronomskoj praksi. 

Na tržištu postoji mnogo različitih karata od raznih dobavljača, ali GeoPard karte ćete sigurno prepoznati.

Spajanje i dijeljenje zona za upravljanje u poljoprivredi

Nitko ne poznaje svoje polje bolje od poljoprivrednika ili agronoma koji s njim radi dugi niz godina. Zato svaku analitiku temeljenu na algoritmima često treba validirati i prilagoditi stručnjak koji koristi svoje duboko poznavanje područja.

Funkcija spajanja i dijeljenja zona omogućuje profesionalcu da napravi nekoliko važnih stvari: 

  • Podijeljeni poligoni
  • Spoji poligone
  • Dodijelite poligon ili cijelu zonu drugoj klasi

Ove se prilagodbe mogu primijeniti za bilo koji sloj podataka i vrlo su korisna značajka za pripremu VAŠIH savršenih zona za precizne poljoprivredne operacije poput VR sjetve, gnojidbe ili prskanja.

Što su podjele u poljoprivredi?

U poljoprivredi, podjele se odnose na podjelu ili cijepanje polja na različite dijelove za različite prakse upravljanja.

Ova podjela omogućuje poljoprivrednicima primjenu različitih tretmana ili tehnika na svaki dio na temelju specifičnih potreba.

Na primjer, poljoprivrednici mogu podijeliti polje kako bi primijenili različita gnojiva, herbicide ili metode navodnjavanja na temelju uvjeta tla ili zahtjeva usjeva.

Podjele omogućuju ciljanu i učinkovitu primjenu resursa, optimizirajući rast usjeva i minimizirajući troškove, a istovremeno rješavajući specifične izazove unutar različitih područja polja.

Kontrola usjeva uz analitiku stabilnosti i performansi

 

Otkrivanje promjena koje su se dogodile na polju tijekom posljednjih 1-2 tjedna ili 1-2 mjeseca ili čak nekoliko godina pomaže u dobivanju uvida u razvoj usjeva.

Može se koristiti za:

  • locirati mjesta sa sličnim rezultatima tijekom 5-10-20 godina i postaviti pokuse na područja sa sličnim uvjetima kako bi se smanjila vjerojatnost pogrešaka,
  • pratiti promjene tijekom sezone i procijeniti performanse usjeva tijekom rasta,
  • prepoznati oštećena područja nakon vremenske nepogode, bolesti ili napada štetočina i izračunati oštećena područja,
  • otkriti razliku između posljednje dvije slike i kontrolirati performanse obrezivanja.
Zone stabilnosti polja

I sve to, pa čak i više slučajeva, pokriveno je GeoPardovim zonama stabilnosti polja. Posebno će pružiti više uvida zajedno sa zonama upravljanja tijekom sezone i povijesnim zonama upravljanja.

Jednostavno odaberite snimke polja i satelitske snimke kako biste pratili promjene na njima, kontrolirali usjeve i dobili uvid u svako mjesto na svom polju.

odabir zona stabilnosti polja

Usporedba slojeva

Nije tajna da stalno obogaćujemo GeoPard Agriculture rješenje i povećavamo njegovu vrijednost za korisnike. Samo pogledajte odjeljak “uskoro dostupno” na našoj web stranici. https://geopard.tech kako bi dobili ideju o nekim značajkama na putu.

Njihovo određivanje prioriteta može biti izazovno. Ovdje povratne informacije i demonstracije proizvoda dolaze u pomoć. Stoga, predstavljanje našeg rješenja mnogim sudionicima Svjetska agrotehnološka industrija Na samitu u Londonu, uspjeli smo prilagoditi plan isporuke i objaviti novu funkciju usporedbe slojeva u samo nekoliko dana.

O čemu se radi? Možete vizualno usporediti terenske analize jednu pored druge u podijeljenom prikazu. Moguće je odabrati bilo koju vrstu slojeva za usporedbu: slike s prirodnim ili infracrvenim bojama, slike s prikazima vegetacije, zone upravljanja u sezoni ili povijesne zone. Dva sloja ponašaju se sinkronizirano kada zumirate/smanjujete ili pomičete kartu radi vaše udobnosti.

Kako ući u način podijeljenog prikaza? Odaberite svoje polje i kliknite ikonu za usporedbu slojeva u gornjem izborniku. Na zaslonu podijeljenog prikaza odaberite analitički sloj pomoću padajućeg popisa za pretraživanje koji se nalazi na vrhu.

uđite u način podijeljenog prikaza
izbor terenskih analitičara
usporedba terenskih analitičara

Višegodišnje zone

Što to znači? Povijesne (višegodišnje) zone upravljanja izgrađene su na temelju arhive satelitskih snimaka dulje od 30 godina.

Slike s vrhuncem vegetacije tijekom svake sezone automatski se odabiru kao ulazni podaci za analizu. Inače, svaka takva slika predstavlja potencijalnu datoteku prinosa za odnosnu godinu.

 

Povijesne (višegodišnje) zone upravljanja pružaju uvid u svako mjesto na terenu.

Kako ga možete koristiti? Uzorak razvoja poljoprivrednih kultura pomaže u boljem poznavanju poljoprivrednog područja i primjeni pravih odluka s pravim stopama ulaganja na pravim mjestima.

Povijesne zone upravljanja mogle bi se koristiti kao nacrt za datoteke s receptima (Rx) za sjetvu, gnojidbu, uzorkovanje tla na temelju zona.

Podržavamo sve regije na zahtjev.

Što su višegodišnje zone?

Višegodišnje zone u preciznoj poljoprivredi odnose se na specifična područja unutar polja koja pokazuju dosljedne i prepoznatljive obrasce rasta usjeva i prinosa tijekom više vegetacijskih sezona.

Ove zone se identificiraju korištenjem različitih tehnologija kao što su daljinsko istraživanje, GPS mapiranje i uzorkovanje tla.

Analizom podataka prikupljenih ovim tehnologijama, poljoprivrednici i agronomi mogu prepoznati obrasce varijabilnosti unutar polja i stvoriti karte koje razlikuju područja visoke produktivnosti od onih s nižim prinosima.

Ove se informacije zatim mogu koristiti za optimizaciju praksi upravljanja usjevima, kao što su promjena gustoće sadnje, prilagođavanje stopa navodnjavanja i gnojidbe, pa čak i primjena tehnika precizne žetve.

Oni pružaju vrijedan alat za preciznu poljoprivredu jer omogućuju poljoprivrednicima donošenje informiranih odluka o raspodjeli resursa i upravljanju usjevima, što rezultira poboljšanom učinkovitošću, smanjenim troškovima i povećanim prinosima.

Razumijevanjem varijabilnosti unutar polja i prilagođavanjem praksi upravljanja svakoj specifičnoj zoni, poljoprivrednici mogu maksimizirati potencijal svog zemljišta i resursa.

 

wpChatIkona
wpChatIkona

    Zatražite besplatnu GeoPard demo / konzultaciju








    Klikom na gumb prihvaćate naše Pravila o privatnosti. Treba nam kako bismo odgovorili na vaš zahtjev.

      Pretplati se


      Klikom na gumb prihvaćate naše Pravila o privatnosti

        Pošaljite nam informacije


        Klikom na gumb prihvaćate naše Pravila o privatnosti