植生指数とクロロフィル含有量

GeoPardは、サポートされているクロロフィル関連植生指数ファミリーを拡張し、

  • 樹冠葉緑素含有量指数(CCCI)
  • 修正クロロフィル吸収比指数(MCARI)
  • 変換クロロフィル吸収反射率指数(TCARI)
  • MCARI/OSAVI比
  • TCARI/OSAVI比

これらは、現在の作物の生育段階を理解するのに役立ちます。

  • 栄養需要のあるエリアの特定、,
  • 窒素除去の推定、,
  • 潜在収量評価、,

そして、これらの知見は、精密な窒素可変施肥マップの作成に活用されます。.


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植生指数とクロロフィル含有量キャノピークロロフィル含有量指数(CCCI)対修正クロロフィル吸収比指数(MCARI)対変換クロロフィル反射率吸収指数(TCARI)対MCARI/OSAVI比

植生指数とは何ですか?

植生指数とは、衛星画像や航空写真などのリモートセンシングによる分光データから導き出される数値であり、地球表面における植物の密度、健全性、分布を定量化するために使用される。.

これらは、植生の成長、生産性、および健全性を評価および監視するために、リモートセンシング、農業、環境モニタリング、および土地管理の用途で一般的に使用されています。.

これらの指標は、特に赤色光、近赤外線(NIR)、そして場合によってはその他の波長帯における、さまざまな波長の光の反射率の値を用いて算出されます。.

植生の反射特性は光の波長によって変化するため、植生とその他の地表面被覆の種類を区別することができる。.

植物は一般的に、クロロフィルと細胞構造の特性により、赤色領域で強い吸収を示し、近赤外線領域で高い反射率を示す。.

広く用いられている植生指標には以下のようなものがある。

  • 正規化植生指数(NDVI)NDVIは最も人気があり広く使われている植生指数で、(近赤外線-赤色光)/(近赤外線+赤色光)として計算されます。NDVIの値は-1から1の範囲で、値が高いほど植生が健康で密であることを示します。.
  • 強化植生指数(EVI)この指標は、大気や土壌のノイズを低減し、樹冠の背景信号を補正することで、NDVIを改良したものです。青色などの追加バンドを使用し、これらの影響を最小限に抑えるための係数を組み込んでいます。.
  • 土壌調整植生指数(SAVI): SAVIは、土壌の明るさが植生指数に与える影響を最小限に抑えるように設計されています。土壌の明るさ補正係数を導入することで、植生がまばらな地域や植生被覆率の低い地域でも、より正確な植生評価が可能になります。.
  • 緑赤植生指数(GRVI)GRVIは、緑と赤の帯を使用して植生の健康状態を評価するもう一つのシンプルな比率指標です。計算式は(緑 - 赤) / (緑 + 赤)です。.

これらの指標は、研究者、土地管理者、政策立案者などが、土地利用、農業、林業、天然資源管理、環境モニタリングに関して、情報に基づいた意思決定を行うために利用している。.

正規化差分水分指数

の数 GeoPardがサポートする植生指数 成長を続けています。GeoPardチームは正規化差分水分指数(NDMI)を導入しました。この指数は植生水分量と正規化差分水分指数(NDWI)を決定します。既存のスポットを見つけるのに役立ちます。 植物における水ストレス.

NDMI値が低い箇所は、水分不足によって植物がストレスを受けている場所を示している。.
一方、植生ピーク後の正規化差分水指数値の低下は、 収穫準備完了 初め。.

2つの衛星画像(この場合はSentinel-2衛星群)における植生の相対水分含有量の差

2つの衛星画像(この場合はSentinel-2衛星群)における植生の相対水分含有量の差

以下のスクリーンショットでは、6月19日(植生ピーク時)と7月6日の衛星画像に基づいて生成されたNDMIゾーンと、NDMIの差を表す方程式マップを確認できます。.

Planet / Sentinel-2 / Landsat 画像上で計算された正規化差分水分指数Planet / Sentinel-2 / Landsat画像上で計算されたNDMI

水分指数とは何ですか?

これは、特定の地域における水分含有量または水分量を評価するために用いられる指標または計算方法です。通常、降水量、蒸発散量、土壌特性、植生被覆率など、さまざまな環境要因から算出されます。.

これは、ある地域の湿潤度または乾燥度を相対的に示す指標であり、潜在的な水不足や干ばつ状況を特定するのに役立ちます。.

これは、水資源の監視と管理、農業計画、そして特定の地域の生態学的状況の理解に役立つ貴重なツールである。.

正規化差分水分指数とは何ですか?

正規化差分水分指数(NDMI)は、リモートセンシングデータから算出される植生指数であり、植生の水分含有量を評価・監視するために使用されます。他の植生指数と同様に、衛星画像または航空写真の分光反射率値を用いて算出されます。.

これは、植物の水分ストレスの監視、干ばつ状況の評価、火災リスクの推定、気候変動が植生に与える影響の研究に特に役立ちます。.

NDMIは、植物の水分含有量に敏感な近赤外線(NIR)帯と短波赤外線(SWIR)帯を用いて算出されます。NDMIの計算式は以下のとおりです。

NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

NDWI値は通常-1から1の範囲で、値が高いほど植生の水分含有量が高く、値が低いほど水分含有量が低い、つまり植生に水分ストレスがかかっていることを示します。負のNDMI値は、植生のない地域や水分含有量が非常に低い地域に関連付けられることがあります。.

NDWIとは何ですか?

NDWI(正規化差分水分指数)は、植生や景観における水分量や水に関連する特徴を定量化および評価するために使用されるリモートセンシング指標です。.

これは、衛星画像や航空写真から得られる近赤外線および緑色光の反射率を分析することによって算出されます。特に、水域の特定、水資源量の変化の監視、植生の健全性の評価に役立ちます。.

異なる波長の吸収と反射を比較することで、干ばつ監視、水文解析、生態系管理などの用途に役立つ貴重な情報が得られる。.

正規化差分水指数を決定するためのNDMIの可視化

NDMIを可視化するには、衛星画像または航空画像を処理し、NDMI値を計算し、その結果を色分けされた地図または画像として表示する必要があります。NDMIを可視化するための一般的な手順は次のとおりです。

  • 衛星画像または航空画像を取得する: Landsat、Sentinel、MODISなどの衛星または航空機プラットフォームからマルチスペクトル画像を取得します。画像には、近赤外線(NIR)と短波赤外線(SWIR)といった必要なバンドが含まれていることを確認してください。.
  • 画像の事前処理: データソースによっては、大気歪み、幾何学的歪み、放射測定歪みを補正するために、画像の前処理が必要になる場合があります。画像内のデジタル数値(DN)をスペクトル反射率値に変換してください。.
  • NDMIを計算する: 画像内の各ピクセルについて、NIRとSWIRの反射率の値を使用して、次の式を使用してNDMIを計算します。NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)。.
  • カラーマッピング: NDMI値にカラーパレットを割り当てます。一般的には、NDMI値が低い場合(水分含有量が低いことを示す)には1色(例:赤)、NDMI値が高い場合(水分含有量が高いことを示す)には別の色(例:緑)といった、連続的なカラースケールが使用されます。カラーマップを作成するには、QGIS、ArcGISなどのソフトウェア、またはPythonのRasterioやMatplotlibなどのプログラミングライブラリを使用できます。.
  • NDMIマップを視覚化する: GISソフトウェア、プログラミングライブラリ、またはオンラインプラットフォームを使用して、NDMIマップまたは画像を表示します。これにより、植生水分含有量の空間分布を分析し、水分ストレス地域や高水分地域を特定することができます。.
  • 解釈と分析: NDWI可視化ツールを使用すると、植生の状態を評価したり、干ばつ状況を監視したり、火災リスクを評価したりすることができます。また、異なる期間の正規化差分水分指数マップを比較することで、植生の水分含有量の経時変化を分析することも可能です。.

ソフトウェアツールやプログラミングライブラリによってワークフローが若干異なる場合があることを覚えておいてください。ただし、全体的なプロセスは似ています。さらに、土地利用、標高、行政区域などの他のデータレイヤーを重ね合わせることで、分析を強化し、植生水分含有量と他の要因との関係をより深く理解することができます。. 

正規化植生指数(NDVI)は農家の生活を楽にする

正規化植生指数(NDVI)は、植生の密度と健全性を定量化するためによく用いられる指標です。その値は-1から1の範囲で、負の値は水や裸地を示し、ゼロに近い値は植生がまばらであることを示し、値が高いほど植生が密で健全であることを示します。.

正規化植生指数(NDVI)とは何ですか?

これは、植物が受ける赤色光の量と、植物が強く反射する近赤外線の量との差を計算する方法です。.

この方法の目的は、植物の生育状態を定量的に分析することです。その値は-1から+1の範囲外になることはありません。ただし、存在する可能性のある多くの種類の土地被覆の間には明確な境界線はありません。.

数値の合計がゼロ未満であれば、問題の物質は水である可能性が非常に高い。NDVI値が正の値に非常に近い場合は、密集した緑の葉の集まりである可能性が高い。特に葉が密集している場合はその可能性が高い。.

緑の葉は赤い葉よりも価値が高いので、このようなことになります。それが0に非常に近いと想像してみてください。.

このような状況では、どんな種類の葉でも残っている可能性はほとんどなく、その地域はすでに都市化されている可能性さえあります。正規化差分植生指標は、アナリストがこの分野で使用する指標です。 リモートセンシング ほとんどの場合。.

正規化植生指数(NDVI)はなぜ有用なのでしょうか?

植生指数にはさまざまな種類があり、その大部分は互いに比較可能です。しかし、最も頻繁に広く使用されているのは、高解像度の画像が得られるという重要な利点もあります。 衛星データ.

このような状況では、解像度10メートルのチャンネルを使用してNDVIを算出することができます。1ピクセルは10メートル×10メートルに相当することを覚えておいてください。一方、追加の光チャンネル、すなわち赤色光チャンネルを使用する指数の解像度は20メートルになる場合があり、この場合、1ピクセルは20メートル×20メートルに相当します。.

NDVIはどのように計算されるのですか?

これは、衛星生データを植生指数に変換する以下の簡単な数学的手順を用いて決定することができる。.

正規化植生指数(NDVI)の計算式

この方程式は、赤色帯域と近赤外線(NIR)帯域で得られる情報を統合し、代表的な単一の数値を生成する。.

この計算では、赤色スペクトル帯域全体の反射率を近赤外線帯域全体の反射率から差し引きます。その後、その結果を近赤外線と赤色波長の合計反射率で割ります。.

NDVIの評価値は、常に正の値または負の値になります。また、-1から0の間の値は、枯死した植物や、石、道路、建物などの無機物を表します。.

同時に、生きている植物の場合、その値は0から1までの範囲で変化し、1は最も健康な植物、0は最も不健康な植物を表します。画像内の各ピクセルに単一の値を割り当てることが可能です。そのピクセルが1枚の葉を表している場合でも、500エーカーに及ぶ小麦畑を表している場合でも同様です。.

正規化植生指数(NDVI)はどのように使用するのでしょうか?

当然のことながら、現在ではさまざまな研究分野で活用されている。例えば、農業分野では精密農業やバイオマス評価のために利用されている。また、林業分野では森林資源や葉面積指数(LAI)の評価にも用いられている。.

さらに、NASAはこれを干ばつ状態の存在を示す信頼できる指標だと考えている。水が植生の定着を阻害する地域では、NDVIの比率と植生密度の両方が低くなる。.

これは、水が植物の根が土壌の奥深くまで伸びるのを妨げるためです。水は、他の種類の植物の根も含め、 リモートセンシング, 現実世界では、非常に多様な方法で活用される可能性を秘めている。.

NDVIは植物について何を教えてくれるのだろうか?

正規化差分をしっかりと理解することが不可欠です 植生指数 これは植物の健康状態を示す指標にすぎず、特定の状態の原因に関する情報を提供するものではありません。.

植生指数は、圃場で実際に起こっていることを直接反映するものではなく、むしろその表現方法の一つと言えるでしょう。ここでは、圃場分析におけるNDVIの3つの応用例を見ていきましょう。

新しい季節が始まるとき

これは、その植物の耐寒性や、どのようにして冬を生き延びたのかを理解する上で有益である。.

  • その値が0.15未満であれば、この区画の植物はすべて枯死している可能性が高い。通常、これらの数値は植物が生えていない耕作地の土壌に関するものである。.
  • 低い数値のもう一つの例は0.15~0.2です。これは、植物が耕作段階前の生育初期に冬支度を始めたことを示唆している可能性があります。.
  • 0.2~0.3の範囲の結果は良好です。植物はおそらく耕起段階に進み、栄養成長状態を取り戻したと考えられます。0.3−
  • 0.5は妥当な値です。ただし、NDVI値が高いほど、植物がより遅い生育段階で越冬したことを示唆することを覚えておくことが重要です。衛星画像が植生が正常な状態に戻る前に撮影されたと仮定しましょう。その場合、植生が正常な状態に戻った後の領域を分析することが重要です。.
  • 0.5より大きい数値は、越冬後の時期に異常が発生していることを示しています。このフィールドゾーンを調査することをお勧めします。.

要約すると、得られた値が標準値から著しく異なる場合は、該当する圃場の該当箇所を検査する必要があります。特定の領域において値が異常と分類されるには、標準値からの大きな乖離が必要です。.

シーズンが中盤に差し掛かると

この指標を利用することで、植物の生育過程をより深く理解できるかもしれません。例えば、数値が「穏やか」から「高い」(0.5~0.85)の間であれば、この地域は現時点で大きな問題に直面していない可能性が高いと言えます。.

指標が本来あるべき値よりも低いままの場合、土壌の水分や栄養分の不足などの問題がある可能性があります。ただし、この点についてはご自身で調査を行う必要があります。.

私たちは生成します 可変施肥(VRA)用マップ 窒素含有量は、正規化植生指数を用いて測定します。植生指数が低い地域から高い地域まで、様々な範囲の地域を特定します。.

その後は、必要な肥料の量を各農家が判断することになります。窒素施肥の最も効果的な方法は以下のとおりです。

  • その地域の植生指数が高いと仮定します。その場合、推奨される肥料の施用量は、通常の施用量の10~30パーセントに減らすべきです。.
  • 植生指数が平均的な場合は、推奨される肥料の施用量を通常の量の20~25パーセントに増やすべきです。.
  • 植生指数が低い場合は、まずその理由を突き止める必要があります。.

野原を再構築するには 農作物の収穫量, また、この指標も利用しています。このデータを用いて、カリウム肥料とリン酸肥料の可変施肥に利用できる地図を作成します。.

シーズンが終わったら

NDVI指数は、畑の収穫時期を判断する上で有用な指標です。指数が低いほど、その地域の一部が収穫時期に近い状態にあることを示します。この場合、指数が0.25未満であれば理想的です。.

NDVI指数は、畑が収穫時期を迎えているかどうかを判断するのに役立つツールです。

まず、これはGIS(地理情報システム)のツールを用いて画像上でピクセルごとに実行される数学的計算です。植物が吸収および反射する赤色光と近赤外線の量を比較することで計算され、植物の全体的な健康状態を測定します。.

正規化植生指数(NDVI)は世界中の土地の研究に利用できるため、集中的な現地調査や国レベルまたは世界規模の植生モニタリングに最適です。.

NDVIを活用することで、圃場の状況を即座に分析することができ、農業従事者は地域の生産能力を最適化し、環境への影響を最小限に抑え、精密農業の作業方法を改善することが可能になります。.

さらに、気象データなどの他のデータと併せて分析することで、干ばつ、凍結、洪水といった現象の繰り返しパターンや、それらが植生に及ぼす影響について、より深い洞察が得られる可能性がある。.


よくある質問


1. NDVIは主に何を判断するために使用されますか?

これは主に、特定の地域における植生の健全性と密度を判断するために使用されます。この指標は、農業、林業、生態学において、植生の成長を監視したり、植物のストレスレベルを評価したり、干ばつや病害が発生している地域を特定したり、作物管理の意思決定を支援したりするために広く利用されています。.

2. NDVI画像の読み方

NDVI画像を読み取るには、指数値に関連付けられたカラースケールを解釈します。一般的に、健康な植生は緑色に表示され、健康状態の悪い植生やまばらな植生は黄色または赤色に表示されます。.

濃い色はバイオマス量が多い地域を示している可能性があり、薄い色は植生密度が低いか、裸地が存在することを示唆している可能性がある。.

分析対象地域の状況、例えば特定の作物の種類や環境条件などを理解することは、NDVI画像の解釈や農業慣行に関する情報に基づいた意思決定にさらに役立ちます。.

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