Normalizuotas skirtumo augmenijos indeksas (NDVI) palengvina ūkininko gyvenimą

Dalintis

Normalizuotas diferencinis augmenijos indeksas (NDVI) yra dažnai naudojamas rodiklis augmenijos tankumui ir sveikatai kiekybiškai įvertinti. Jo vertės svyruoja nuo -1 iki 1, kur neigiamos vertės rodo vandenį arba pliką dirvožemį, vertės, artimos nuliui, rodo retą augmeniją, o didesnės vertės rodo tankesnę ir sveikesnę augmeniją.

Kas yra normalizuotas diferencinis vegetacijos indeksas (NDVI)?

Tai metodas, kuris apskaičiuoja skirtumą tarp augmenijos gaunamos raudonos šviesos kiekio ir augmenijos stipriai atspindimos artimojo infraraudonojo spinduliavimo šviesos kiekio. Šio metodo tikslas – atlikti kiekybinę augalijos būklės analizę. Nėra situacijos, kai jos vertė nepatektų į spektrą nuo -1 iki +1. Tačiau nėra aiškios ribos tarp daugelio galimų žemės dangos tipų. Jei skaičių suma yra mažesnė už nulį, gana tikėtina, kad nagrinėjama medžiaga yra vanduo. Jei NDVI balas yra gana artimas teigiamam, yra didelė tikimybė, kad tai tiesiog tankiai supakuotų žalių lapų krūva. Tai ypač aktualu, jei lapai yra tankiai supakuoti. Žali lapai turi didesnę vertę nei raudoni lapai, todėl taip yra. Įsivaizduokite akimirką, kad jis yra labai artimas nuliui. Tokioje situacijoje vargu ar yra bent menkiausia tikimybė, kad ten vis dar yra kokių nors lapų, ir regionas iki šio taško gali būti net urbanizuotas. Normalizuoto skirtumo augmenijos rodiklis yra indeksas, kurį analitikai naudoja šioje srityje. tolimoji žvalgyba didžiąją laiko dalį.

Kodėl normalizuotas diferencinės augmenijos indeksas yra naudingas?

Yra daug skirtingų augmenijos indeksų, ir didžioji dauguma jų yra palyginami tarpusavyje. Tačiau būtent šis naudojamas dažniausiai ir plačiausiai, be to, jis turi esminį privalumą – didelę iš jų gautų nuotraukų raišką. palydoviniai duomenys.Tokiomis aplinkybėmis NDVI nustatymui gali būti naudojami dešimties metrų skiriamosios gebos kanalai. Atminkite, kad vienas pikselis yra lygus dešimčiai kartų per dešimt metrų. Kita vertus, indekso skiriamoji geba, kuri naudoja papildomus šviesos kanalus, būtent raudonojo amžiaus kanalus, gali būti dvidešimt metrų, kur vienas pikselis yra lygus dvidešimčiai kartų per dvidešimčiai metrų.

Kaip apskaičiuojamas NDVI?

Tai galima nustatyti naudojant šią paprastą matematinę procedūrą, kuri neapdorotą palydovinę informaciją paverčia augmenijos indeksais. Ši lygtis sukuria vieną reprezentatyvų skaičių ir integruoja informaciją, prieinamą raudonojoje ir artimojo infraraudonųjų spindulių (NIR) juostose. Tam ji ima atspindį visoje raudonojoje spektro juostoje ir atima jį iš atspindžio visoje NIR juostoje. Po to rezultatas padalijamas iš bendro NIR ir raudonųjų bangų ilgių atspindžio. NDVI įvertinimas niekada nebus didesnis nei teigiamas ir mažesnis nei neigiamas. Be to, skaičius nuo -1 iki 0 žymi negyvą augalą ir neorganinius objektus, tokius kaip akmenys, keliai ir pastatai. Tuo pačiu metu jo vertės gyviems augalams gali svyruoti nuo 0 iki 1, kur 1 reiškia sveikiausią augalą, o 0 – nesveikiausią. Kiekvienam vaizdo pikseliui galima priskirti vieną vertę, nesvarbu, ar tas pikselis žymi vieną lapą, ar 500 akrų kviečių lauką.

Kaip naudoti normalizuotą skirtuminį vegetacijos indeksą?

Pagrįstai, jis dabar naudojamas įvairiose tyrimų srityse. Pavyzdžiui, jis naudojamas žemės ūkio srityje tiksliojo ūkininkavimo ir biomasės vertinimo tikslais. Jį taip pat naudoja miškininkai miško ištekliams ir lapų ploto indeksui (LAI) įvertinti. Be to, NASA mano, kad tai yra patikimas sausros sąlygų buvimo rodiklis. Proporcinis NDVI ir augmenijos koncentracija yra mažesni tose vietose, kur vanduo trukdo augmenijai įsitvirtinti. Taip yra todėl, kad vanduo neleidžia augalų šaknims giliau įsiskverbti į dirvožemį. Jis, įskaitant ir kitų rūšių tolimoji žvalgyba, turi galimybę būti panaudotas įvairiais būdais realybėje.

Ką NDVI gali mums pasakyti apie augalus?

Svarbu tvirtai suprasti, kad normalizuotas skirtumas Augalijos indeksas yra tik augalo sveikumo rodiklis ir nesuteikia jokios informacijos apie tam tikros būklės priežastis. Vegetacijos indeksas yra labiau išraiška nei tiesioginis lauko būklės atspindys. Panagrinėkime tris NDVI taikymo lauko analizei būdus: Kai prasideda naujas sezonas Tai naudinga norint suprasti augalo atsparumą žiemai ir kaip jam pavyko išgyventi.

• Jei jo vertė yra mažesnė nei 0,15, yra gana didelė tikimybė, kad visi šio lauko ruožo augalai žuvo. Paprastai šie skaičiai taikomi įdirbtai dirvai be jokių augalų.
• Kitas mažo skaičiaus pavyzdys yra 0,15–0,2. Tai gali reikšti, kad augalai pradėjo ruoštis žiemai ankstyvuoju fenologiniu laikotarpiu, prieš arimo etapą.
• Rezultatas nuo 0,2 iki 0,3 yra patenkinamas. Augalai greičiausiai pasiekė arimo stadiją ir atgavo vegetatyvinę būseną. 0,3−
• 0,5 yra tinkama vertė. Tačiau svarbu nepamiršti, kad didesni NDVI rodmenys rodo, jog augalai žiemojo vėlesniame fenologiniame etape. Tarkime, kad palydovinė nuotrauka buvo užfiksuota prieš augmenijai grįžtant į normalią būseną. Tokiu atveju svarbu išanalizuoti plotą po to, kai augmenija tęsė normalią formą.
• Skaičius, didesnis nei 0,5, rodo anomaliją po žiemojimo fazėje. Rekomenduojama patikrinti šią lauko zoną.

Apibendrinant, jei pastebite, kad gautos vertės gerokai skiriasi nuo normos, turite patikrinti atitinkamą lauko dalį. Kad vertės tam tikroje srityje būtų priskirtos nenormalioms, jos turi labai nukrypti nuo normos. Kai sezonas įpusėjo Indekso naudojimas gali padėti geriau suprasti, kaip vystosi augalai. Įsivaizduokite, kad rodmenys yra tarp vidutinio ir aukšto (0,5–0,85). Labai tikėtina, kad ši konkreti vietovės dalis šiuo metu nesusiduria su jokiais dideliais iššūkiais. Jei indeksas išlieka mažesnis nei turėtų būti, gali būti problemų, pavyzdžiui, dirvožemio vandens ar maistinių medžiagų trūkumas. Tačiau jums reikia atlikti savo tyrimą šioje konkrečioje srityje. Mes atliekame kintamo kiekio purškimo (VRA) žemėlapiai azoto kiekį nustatome naudodami normalizuotą skirtuminį vegetacijos indeksą. Nustatome regionus, kurių vegetacijos indeksai svyruoja nuo žemo iki aukšto. Po to kiekvienas ūkininkas turi nustatyti reikalingą trąšų kiekį. Toliau pateikiamas efektyviausias azoto naudojimo būdas:

• Tarkime, kad regiono vegetacijos indeksas yra aukštas. Tokiu atveju rekomenduojamą trąšų dozę reikėtų sumažinti iki 10 ir 30 procentų įprastos normos.
• Jei vegetacijos indeksas yra maždaug vidutinis, rekomenduojamą trąšų dozę reikėtų padidinti iki 20–25 procentų įprastos dozės.
• Jei augmenijos indeksas yra žemas, pirmiausia reikia išsiaiškinti, kodėl taip yra.

Norint rekonstruoti lauką. žemės ūkio derlius, mes taip pat naudojame šį indeksą. Remdamiesi šiais duomenimis, sudarome žemėlapius, kurie gali būti naudojami kintamos normos kalio ir fosfato trąšoms naudoti. Kai sezonas baigiasi NDVI indeksas yra naudinga priemonė nustatyti, ar laukai yra paruošti derliaus nuėmimui; kuo mažesnis indeksas, tuo labiau dalis ploto artėja prie derliaus nuėmimo etapo. Tokiu atveju ideali indekso vertė būtų mažesnė nei 0,25. Pirmiausia, tai matematinis skaičiavimas, atliekamas pikselis po pikselio vaizde, naudojant GIS (geografinės informacijos sistemos) įrankius. Šis indeksas, apskaičiuojamas lyginant augalo sugeriamos ir atspindėtos raudonos ir artimosios infraraudonosios šviesos kiekius, matuoja bendrą augalo sveikatos būklę. Normalizuotas diferencinės augmenijos indeksas gali būti naudojamas žemės plotams visame pasaulyje tirti, todėl jis idealiai tinka tiksliniams lauko tyrimams ir nacionaliniam ar pasauliniam augmenijos stebėjimui. Naudodami NDVI, galime gauti tiesioginę laukų analizę, kuri leidžia žemdirbiams optimizuoti plotų gamybos potencialą, apriboti jų įtaką aplinkai ir modifikuoti tiksliosios žemdirbystės operacijas. Be to, nagrinėjant jį kartu su kitais duomenų srautais, pavyzdžiui, apie orus, galima gauti daugiau informacijos apie pasikartojančius sausrų, šalčių ar potvynių modelius ir jų poveikį augmenijai.

---

Dažnai užduodami klausimai

---

1. Kam nustatyti daugiausia naudojamas NDVI? Jis pirmiausia naudojamas augmenijos sveikatai ir tankumui tam tikroje vietovėje nustatyti. Šis indeksas plačiai naudojamas žemės ūkyje, miškininkystėje ir ekologijoje, siekiant stebėti augmenijos augimą, įvertinti augalų streso lygį, nustatyti sausros ar ligų paveiktas zonas ir padėti priimti sprendimus dėl pasėlių valdymo. 2. Kaip skaityti NDVI vaizdus? Norėdami skaityti NDVI vaizdus, galite interpretuoti su indekso reikšmėmis susietą spalvų skalę. Paprastai sveika augmenija atrodo žalia, o mažiau sveika arba reta augmenija – geltona arba raudona. Tamsesni atspalviai gali rodyti sritis, kuriose yra didelė biomasė, o šviesesni atspalviai – mažesnį augmenijos tankumą arba plikos dirvos buvimą. Analizuojamos srities konteksto, pvz., konkretaus pasėlių tipo ar aplinkos sąlygų, supratimas gali dar labiau padėti interpretuoti NDVI vaizdus ir priimti pagrįstus sprendimus dėl žemės ūkio praktikos. NDVI