Žyma: Normalizuotas skirtumas tarp vegetacijos indekso

Augalijos indeksai ir chlorofilo kiekis

Paskelbta pagal dementievgeopard

„GeoPard“ plečia palaikomų chlorofilo susietų augmenijos indeksų šeimą

  • Augalų lajos chlorofilo kiekio indeksas (CCCI)
  • Modifikuotas chlorofilo absorbcijos santykio indeksas (MCARI)
  • Transformuoto chlorofilo absorbcijos atspindžio indeksas (TCARI)
  • MCARI/OSAVI santykis
  • TCARI/OSAVI santykis

Jie padeda suprasti dabartinį pasėlių vystymosi etapą, įskaitant

  • maistinių medžiagų poreikio turinčių sričių nustatymas,
  • azoto pašalinimo įvertinimas,
  • potencialaus derliaus įvertinimas,

O įžvalgos naudojamos tiksliam azoto kintamo kiekio taikymo žemėlapių kūrimui.

Skaityti daugiauKuris indeksas yra geriausia naudoti „PrecisionAg“

Skaityti daugiau: GeoPard augmenijos indeksai

Augalijos indeksai ir chlorofilo kiekisAugalų lajos chlorofilo kiekio indeksas (CCCI), palyginti su modifikuotu chlorofilo absorbcijos santykio indeksu (MCARI), palyginti su transformuoto chlorofilo absorbcijos atspindžio indeksu (TCARI), palyginti su MCARI/OSAVI santykiu

Kas yra augmenijos indeksai?

Augalijos indeksai yra skaitinės vertės, gautos iš nuotoliniu būdu gautų spektrinių duomenų, tokių kaip palydovinės arba aerofotonuotraukos, siekiant kiekybiškai įvertinti augalijos tankumą, sveikatą ir pasiskirstymą Žemės paviršiuje.

Jie dažniausiai naudojami nuotolinio stebėjimo, žemės ūkio, aplinkos monitoringo ir žemės valdymo srityse, siekiant įvertinti ir stebėti augmenijos augimą, produktyvumą ir sveikatą.

Šie indeksai apskaičiuojami naudojant skirtingų šviesos bangos ilgių, ypač raudonos, artimojo infraraudonųjų spindulių (NIR) ir kartais kitų diapazonų, atspindžio vertes.

Augalijos atspindžio savybės kinta priklausomai nuo skirtingo šviesos bangos ilgio, todėl galima atskirti augmeniją nuo kitų žemės dangos tipų.

Augalija paprastai pasižymi stipria absorbcija raudoname diapazone ir dideliu atspindžiu artimojo infraraudonojo spektro srityje dėl chlorofilo ir ląstelių struktūros ypatybių.

Kai kurie plačiai naudojami augmenijos indeksai apima:

  • Normalizuotas diferencinis vegetacijos indeksas (NDVI)Tai populiariausias ir plačiausiai naudojamas augmenijos indeksas, apskaičiuojamas kaip (NIR – raudonas) / (NIR + raudonas). NDVI vertės svyruoja nuo -1 iki 1, o didesnės vertės rodo sveikesnę ir tankesnę augmeniją.
  • Pagerintas augmenijos indeksas (EVI)Šis indeksas pagerina NDVI, nes sumažina atmosferos ir dirvožemio triukšmą, taip pat koreguoja medžių lajos foninius signalus. Jis naudoja papildomas juostas, pvz., mėlyną, ir įtraukia koeficientus, kad sumažintų šiuos efektus.
  • Dirvožemio pakoreguotas augmenijos indeksas (SAVI): SAVI sistema sukurta siekiant sumažinti dirvožemio ryškumo įtaką augmenijos indeksui. Ji įdiegia dirvožemio ryškumo korekcijos koeficientą, kuris leidžia tiksliau įvertinti augmeniją vietovėse, kuriose augalija reta arba maža.
  • Žalia-raudona augmenijos indeksas (GRVI)GRVI yra dar vienas paprastas santykio indeksas, kuris naudoja žalią ir raudoną juostas augmenijos sveikatai įvertinti. Jis apskaičiuojamas taip: (žalia – raudona) / (žalia + raudona).

Šiuos indeksus, be kita ko, naudoja tyrėjai, žemės valdytojai ir politikos formuotojai, kad priimtų pagrįstus sprendimus dėl žemės naudojimo, žemės ūkio, miškininkystės, gamtos išteklių valdymo ir aplinkos monitoringo.

NormalizuotoSkirtumoDrėgmėsIndeksas

Paskelbta pagal dementievgeopard

Skaičius „GeoPard“ palaikomi augmenijos indeksai nuolat auga. „GeoPard“ komanda pristato normalizuotą skirtuminį drėgmės indeksą (NDMI). Šis indeksas nustato augalijos vandens kiekį ir normalizuotą skirtuminį vandens indeksą (NDWI). Jis naudingas ieškant vietų su esamais augalais. vandens stresas augaluose.

Mažesnės NDMI vertės žymi vietas, kuriose augalai patiria stresą dėl nepakankamos drėgmės.
Kita vertus, mažesnės normalizuotos vandens indekso vertės, sekančios augmenijos piką, išryškina vietas, kurios tampa vis labiau pažeidžiamos. paruoštas derliaus nuėmimui pirmas.

Augalijos santykinio vandens kiekio skirtumas dviejuose palydoviniuose vaizduose (šiuo atveju – „Sentinel-2“ žvaigždyne).

Augalijos santykinio vandens kiekio skirtumas dviejuose palydoviniuose vaizduose (šiuo atveju – „Sentinel-2“ žvaigždyne).

Šiuose ekrano kopijose galite rasti NDMI zonas, sugeneruotas pagal birželio 19 d. (augalijos piko) ir liepos 6 d. palydovinius vaizdus, ir lygčių žemėlapį, vaizduojantį NDMI skirtumą.

Normalizuotas drėgmės skirtumo indeksas, apskaičiuotas ant planetos / „Sentinel-2“ / „Landsat“ vaizdoNDMI apskaičiuotas ant planetos viršaus / Sentinel-2 / Landsat vaizdas

Kas yra drėgmės indeksas?

Tai matas arba skaičiavimas, naudojamas drėgmės kiekiui arba prieinamumui konkrečioje vietovėje arba regione įvertinti. Paprastai jis apskaičiuojamas pagal įvairius aplinkos veiksnius, tokius kaip krituliai, garavimas, dirvožemio savybės ir augmenijos danga.

Tai suteikia santykinį rodiklį apie vietovės drėgnumą arba sausumą, padėdamas nustatyti galimą vandens trūkumą arba sausros sąlygas.

Tai vertinga priemonė vandens ištekliams stebėti ir valdyti, žemės ūkio planavimui ir konkretaus regiono ekologinėms sąlygoms suprasti.

Kas yra normalizuotas drėgmės skirtumo indeksas?

Normalizuotas skirtuminis drėgmės indeksas (NDMI) yra augmenijos indeksas, gautas iš nuotolinio stebėjimo duomenų, skirtas augmenijos drėgmės kiekiui įvertinti ir stebėti. Kaip ir kiti augmenijos indeksai, jis apskaičiuojamas naudojant spektrinio atspindžio vertes iš palydovinių arba aerofotonuotraukų.

Tai ypač naudinga stebint augalų vandens stresą, vertinant sausros sąlygas, gaisrų riziką ir tiriant klimato kaitos poveikį augmenijai.

Jis apskaičiuojamas naudojant artimojo infraraudonojo spektro (NIR) ir trumpųjų bangų infraraudonųjų spindulių (SWIR) diapazonus, kurie yra jautrūs augalijos drėgmės kiekiui. NDMI formulė yra:

NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

NDWI vertės paprastai svyruoja nuo -1 iki 1, kai didesnės vertės rodo didesnį augalijos drėgmės kiekį, o mažesnės – mažesnį drėgmės kiekį arba vandens stresą augmenijoje. Neigiamos NDMI vertės gali būti siejamos su neapaugusiomis sritimis arba sritimis, kuriose drėgmės kiekis yra labai mažas.

Kas yra NDWI?

NDWI, arba normalizuotas skirtuminis vandens indeksas, yra nuotolinio stebėjimo indeksas, naudojamas vandens kiekiui ar su vandeniu susijusioms savybėms augmenijoje ar kraštovaizdyje kiekybiškai įvertinti.

Jis apskaičiuojamas analizuojant artimojo infraraudonojo spektro ir žalios šviesos juostų atspindį iš palydovinių arba aerofotonuotraukų. Tai ypač naudinga vandens telkinių identifikavimui, vandens prieinamumo pokyčių stebėjimui ir augmenijos sveikatos vertinimui.

Lyginant skirtingų bangos ilgių absorbciją ir atspindį, gaunama vertingos informacijos tokioms reikmėms kaip sausros stebėsena, hidrologinė analizė ir ekosistemų valdymas.

NDMI vizualizavimas normalizuoto skirtuminio vandens indekso nustatymui

NDMI vizualizavimas apima palydovinių arba aerofotonuotraukų apdorojimą, NDMI verčių apskaičiavimą ir rezultatų pateikimą spalvomis koduotame žemėlapyje arba paveikslėlyje. Štai bendrieji NDMI vizualizavimo veiksmai:

  • Gaukite palydovinius arba aerofotonuotraukas: Gaukite daugiaspektrinius vaizdus iš palydovo ar oro platformos, tokios kaip „Landsat“, „Sentinel“ arba „MODIS“. Įsitikinkite, kad vaizduose yra reikiamos juostos: artimoji infraraudonoji spinduliuotė (NIR) ir trumpųjų bangų infraraudonoji spinduliuotė (SWIR).
  • Iš anksto apdorokite vaizdus: Priklausomai nuo duomenų šaltinio, gali tekti iš anksto apdoroti vaizdus, kad būtų ištaisyti atmosferos, geometriniai ir radiometriniai iškraipymai. Konvertuokite vaizdo skaitmeninius skaičius (DN) į spektrinio atspindžio vertes.
  • Apskaičiuokite NDMI: Kiekvienam vaizdo pikseliui, naudodami artimojo infraraudonųjų spindulių (NIR) ir šviesiųjų spindulių (SWIR) atspindžio vertes, apskaičiuokite NDMI pagal formulę: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Spalvų atvaizdavimas: Priskirkite spalvų paletę NDMI reikšmėms. Paprastai naudojama ištisinė spalvų skalė – nuo vienos spalvos (pvz., raudonos) mažoms NDMI reikšmėms (rodančioms mažą drėgmės kiekį) iki kitos spalvos (pvz., žalios) didelėms NDMI reikšmėms (rodančioms didelį drėgmės kiekį). Spalvų žemėlapiui sukurti galite naudoti tokią programinę įrangą kaip QGIS, ArcGIS arba programavimo bibliotekas, tokias kaip Python „Rasterio“ ir „Matplotlib“.
  • Vizualizuokite NDMI žemėlapį: Parodykite NDMI žemėlapį arba vaizdą naudodami GIS programinę įrangą, programavimo biblioteką arba internetinę platformą. Tai leis jums analizuoti augmenijos drėgmės kiekio erdvinį pasiskirstymą ir nustatyti vandens trūkumo arba didelės drėgmės zonas.
  • Interpretacija ir analizė: Naudokite NDWI vizualizaciją augmenijos sveikatai įvertinti, sausros sąlygoms stebėti arba gaisrų rizikai įvertinti. Taip pat galite palyginti normalizuotus skirtingų laikotarpių vandens indekso žemėlapius, kad analizuotumėte augmenijos drėgmės kiekio pokyčius laikui bėgant.

Atminkite, kad skirtingos programinės įrangos priemonės ar programavimo bibliotekos gali turėti šiek tiek skirtingus darbo eigą, tačiau bendras procesas bus panašus. Be to, galite perdengti kitus duomenų sluoksnius, pvz., žemės naudojimo, aukščio ar administracines ribas, kad patobulintumėte analizę ir geriau suprastumėte augmenijos drėgmės kiekio ir kitų veiksnių ryšius. 

Normalizuotas skirtumo augmenijos indeksas (NDVI) palengvina ūkininko gyvenimą

Paskelbta pagal dementievgeopard

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.

Normalizuoto skirtumo augmenijos indekso formulė

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.

NDVI indeksas yra naudinga priemonė nustatant, ar laukai yra paruošti derliaus nuėmimui.

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.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Prašyti nemokamos „GeoPard“ demonstracijos / konsultacijos








    Spustelėdami mygtuką sutinkate su mūsų Privatumo Politika. Mums to reikia, kad galėtume atsakyti į jūsų užklausą.

      Prenumeruoti


      Spustelėdami mygtuką sutinkate su mūsų Privatumo Politika

        Atsiųskite mums informaciją


        Spustelėdami mygtuką sutinkate su mūsų Privatumo Politika

        Slapukus naudojame, kad suteiktume jums geriausią naršymo patirtį, personalizuotume mūsų svetainės turinį, analizuotume jos srautą ir rodytume jums aktualią reklamą.
        Žiūrėkite mūsų Privatumo politika daugiau informacijos.

        Priimti viską