Normalizuotas skirtumo augmenijos indeksas (NDVI) palengvina ūkininko gyvenimą

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 raudonos šviesos kiekio, kurį gauna augmenija, ir artimojo infraraudonojo spektro šviesos kiekio, kurį stipriai atspindi augmenija.

Šio metodo tikslas – pateikti 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 pasakytina, jei lapai yra tankiai supakuoti.

Žali lapai turi didesnę vertę nei raudoni lapai, todėl taip yra. Įsivaizduokite akimirką, kad ji yra labai artima nuliui.

Tokioje situacijoje vargu ar yra bent menkiausia tikimybė, kad ten vis dar bus kokių nors lapų, ir regionas iki šio momento 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.

Lygtis sukuria vieną reprezentatyvų skaičių ir integruoja informaciją, prieinamą raudonojoje ir NIR (artimojo infraraudonojo spektro) juostose.

Tam reikia atimti raudonosios spektro juostos atspindžio koeficientą iš artimojo infraraudonojo spektro juostos atspindžio koeficiento. Po to rezultatas padalijamas iš bendro artimojo infraraudonojo spektro ir raudonųjų bangų ilgių atspindžio koeficiento.

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, gyvų augalų vertės gali svyruoti nuo 0 iki 1, kur 1 reiškia sveikiausią augalą, o 0 – nesveikiausią. Kiekvienam paveikslėlio 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, žemės ūkio srityje jis naudojamas 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 patikimas sausros sąlygų buvimo rodiklis. Proporcingas NDVI ir augmenijos koncentracija yra mažesni tose vietose, kur vanduo yra kliūtis augmenijai įsitvirtinti.

Taip yra todėl, kad vanduo neleidžia augalų šaknims giliau įsiskverbti į dirvą. 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.

Augalijos indeksas yra labiau išraiška nei tiesioginis lauko pokyčių 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 švelnaus ir aukšto (0,5–0,85). Labai tikėtina, kad šiuo metu ši konkreti vietovės dalis 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 generuojame kintamo kiekio purškimo (VRA) žemėlapiai azoto kiekį naudojant normalizuotą skirtuminį vegetacijos indeksą. Mes nustatome regionus, kurių vegetacijos indeksai svyruoja nuo žemo iki aukšto.

Po to kiekvienas ūkininkas pats nustato 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 pikseliu po pikselio vaizde, naudojant GIS (geografinės informacijos sistemos) įrankius. Apskaičiuojant pagal augalo sugeriamos ir atspindėtos raudonos ir artimosios infraraudonosios šviesos kiekius, matuojama bendra augalo sveikatos būklė.

Normalizuotas diferencinės augmenijos indeksas gali būti naudojamas tiriant žemę visame pasaulyje, todėl jis idealiai tinka tiksliniams lauko tyrimams ir nacionaliniam ar pasauliniam augmenijos monitoringui.

Naudodami NDVI, galime gauti tiesioginę laukų analizę, kuri leis žemdirbiams optimizuoti plotų gamybos potencialą, apriboti jų poveikį aplinkai ir modifikuoti tiksliosios žemdirbystės operacijas.

Be to, nagrinėjant jį kartu su kitais duomenų srautais, pavyzdžiui, apie orus, galima geriau suprasti pasikartojančius sausrų, užšalimų 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 perskaityti 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 vietoves, kuriose yra didelė biomasė, o šviesesni atspalviai – mažesnį augmenijos tankumą arba plikos dirvos buvimą.

Analizuojamos srities konteksto, pavyzdžiui, konkretaus pasėlių tipo ar aplinkos sąlygų, supratimas gali dar labiau padėti interpretuoti NDVI vaizdus ir priimti pagrįstus sprendimus dėl žemės ūkio praktikos.