Vegetation Indices and Chlorophyll Content

GeoPard extends the family of supported chlorophyll-linked vegetation indices with

  • Canopy Chlorophyll Content Index (CCCI)
  • Modified Chlorophyll Absorption Ratio Index (MCARI)
  • Transformed Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (TCARI)
  • ratio MCARI/OSAVI
  • ratio TCARI/OSAVI

They help to understand the current crop development stage including

  • identification of the areas with nutrient demand,
  • estimation of the nitrogen removal,
  • potential yield evaluation,

And the insights are used for precise Nitrogen Variable Rate Application maps creation.


Read More: Which index is the best to use in the precisionAg

Read More: GeoPard vegetation indices


Vegetation Indices and Chlorophyll ContentCanopy Chlorophyll Content Index (CCCI) vs Modified Chlorophyll Absorption Ratio Index (MCARI) vs Transformed Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (TCARI) vs Ratio MCARI/OSAVI

What is Vegetation Indices?

Vegetation indices are numerical values derived from remotely sensed spectral data, such as satellite or aerial imagery, to quantify the density, health, and distribution of plant life on the Earth’s surface.

They are commonly used in remote sensing, agriculture, environmental monitoring, and land management applications to assess and monitor vegetation growth, productivity, and health.

These indices are calculated using the reflectance values of different wavelengths of light, particularly in the red, near-infrared (NIR), and sometimes other bands.

The reflectance properties of vegetation vary with different wavelengths of light, allowing for the differentiation between vegetation and other land cover types.

Vegetation typically has strong absorption in the red region and high reflectance in the NIR region due to chlorophyll and cell structure characteristics.

Some widely used vegetation indices include:

  • Normalized Difference Vegetation Index (NDVI): It is the most popular and widely used vegetation index, calculated as (NIR – Red) / (NIR + Red). NDVI values range from -1 to 1, with higher values indicating healthier and denser vegetation.
  • Enhanced Vegetation Index (EVI): This index improves upon NDVI by reducing atmospheric and soil noise, as well as correcting for canopy background signals. It uses additional bands, such as blue, and incorporates coefficients to minimize these effects.
  • Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI): SAVI is designed to minimize the influence of soil brightness on the vegetation index. It introduces a soil brightness correction factor, enabling more accurate vegetation assessments in areas with sparse or low vegetation cover.
  • Green-Red Vegetation Index (GRVI): GRVI is another simple ratio index that uses the green and red bands to assess vegetation health. It is calculated as (Green – Red) / (Green + Red).

These indices, among others, are used by researchers, land managers, and policymakers to make informed decisions regarding land use, agriculture, forestry, natural resource management, and environmental monitoring.

Indicele de umiditate al diferenței normalizate

The number of vegetation indices supported by GeoPard is continuously growing. GeoPard team introduces the Normalized Difference Moisture Index (NDMI). The index determines vegetation water content and normalized difference water index (NDWI). It is useful for finding the spots with existing water stress in plants.

Lower NDMI values mark the spots where the plants are under stress from insufficient moisture.
On the other side, lower normalized difference water index values following the vegetation peak highlight the spots that are becoming ready for harvesting first.

The difference of the vegetation relative water content between two satellite images (Sentinel-2 constellation in this case)

The difference of the vegetation relative water content between two satellite images (Sentinel-2 constellation in this case)

In the following screenshots, you can find the NDMI zones generated based on June 19 (vegetation peak) and July 6 satellite images and the equation map representing the NDMI difference.

Normalized Difference Moisture Index calculated on top of Planet / Sentinel-2 / Landsat imageNDMI calculated on top of Planet / Sentinel-2 / Landsat image

What is Moisture Index?

It is a measure or calculation used to assess the moisture content or availability in a specific area or region. It is typically derived from various environmental factors such as precipitation, evapotranspiration, soil properties, and vegetation cover.

It provides a relative indication of the wetness or dryness of an area, helping to identify potential water stress or drought conditions.

It is a valuable tool for monitoring and managing water resources, agricultural planning, and understanding the ecological conditions of a particular region.

What is Normalized Difference Moisture Index?

Normalized Difference Moisture Index (NDMI) is a vegetation index derived from remote sensing data to assess and monitor the moisture content of vegetation. Like other vegetation indices, it is computed using spectral reflectance values from satellite or aerial imagery.

It is particularly useful in monitoring plant water stress, assessing drought conditions, estimating fire risk, and studying the impacts of climate change on vegetation.

It is calculated using the Near-Infrared (NIR) and Shortwave Infrared (SWIR) bands, which are sensitive to the moisture content in vegetation. The formula for NDMI is:

NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

NDWI values typically range from -1 to 1, with higher values indicating higher vegetation moisture content and lower values indicating lower moisture content or water stress in the vegetation. Negative NDMI values can be associated with non-vegetated areas or areas with very low moisture content.

What is NDWI?

NDWI, or Normalized Difference Water Index, is a remote sensing index used to quantify and assess water content or water-related features in vegetation or landscapes.

It is calculated by analyzing the reflectance of near-infrared and green light bands from satellite or aerial imagery. It is particularly useful for identifying water bodies, monitoring changes in water availability, and assessing vegetation health.

By comparing the absorption and reflection of different wavelengths, it provides valuable information for applications such as drought monitoring, hydrological analysis, and ecosystem management.

Visualization of NDMI to Determine Normalized Difference Water Index

Visualizing the NDMI involves processing satellite or aerial imagery, calculating the NDMI values, and then displaying the results as a color-coded map or image. Here are the general steps to visualize NDMI:

  • Acquire satellite or aerial imagery: Obtain multispectral imagery from a satellite or aerial platform, such as Landsat, Sentinel, or MODIS. Ensure that the imagery includes the necessary bands: Near-Infrared (NIR) and Shortwave Infrared (SWIR).
  • Pre-process the imagery: Depending on the data source, you may need to preprocess the imagery to correct for atmospheric, geometric, and radiometric distortions. Convert the digital numbers (DN) in the image to spectral reflectance values.
  • Calculate NDMI: For each pixel in the image, use the NIR and SWIR reflectance values to compute the NDMI using the formula: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Color mapping: Assign a color palette to the NDMI values. Typically, a continuous color scale is used, ranging from one color (e.g., red) for low NDMI values (indicating low moisture content) to another color (e.g., green) for high NDMI values (indicating high moisture content). You can use software like QGIS, ArcGIS, or programming libraries like Python’s Rasterio and Matplotlib to create a color map.
  • Visualize the NDMI map: Display the NDMI map or image using GIS software, a programming library, or an online platform. This will allow you to analyze the spatial distribution of vegetation moisture content and identify areas of water stress or high moisture.
  • Interpretation and analysis: Use the NDWI visualization to assess vegetation health, monitor drought conditions, or evaluate fire risk. You can also compare normalized difference water index maps from different time periods to analyze changes in vegetation moisture content over time.

Remember that different software tools or programming libraries may have slightly different workflows, but the overall process will be similar. Additionally, you can overlay other data layers, such as land use, elevation, or administrative boundaries, to enhance your analysis and better understand the relationships between vegetation moisture content and other factors. 

Indicele normalizat al diferenței de vegetație (NDVI) ușurează viața fermierilor

Indicele diferențial normalizat al vegetației (NDVI) este o măsură utilizată în mod obișnuit pentru a cuantifica densitatea și sănătatea vegetației. Valorile sale variază de la -1 la 1, valorile negative indicând apa sau solul gol, valorile apropiate de zero indicând vegetația rară, iar valorile mai mari indicând o vegetație mai densă și mai sănătoasă.

Ce este indicele de vegetație diferențiat normalizat (NDVI)?

Este o metodă care calculează variația dintre cantitatea de lumină roșie primită de vegetație și cantitatea de lumină infraroșie apropiată care este reflectată puternic de vegetație.

Obiectivul acestei metode este de a oferi o analiză cantitativă a stării vieții vegetale. Nu există nicio situație în care valoarea sa să se situeze în afara spectrului de la -1 la +1. Cu toate acestea, nu există o demarcație clară între numeroasele tipuri de acoperire a terenurilor care pot fi găsite.

Dacă suma cifrelor este mai mică decât zero, este foarte probabil ca substanța în cauză să fie apă. Dacă obțineți un scor NDVI destul de apropiat de unul pozitiv, există șanse mari să fie vorba doar de o grămadă de frunze verzi strâns strânse. Acest lucru este valabil mai ales în cazul în care frunzele sunt dens înghesuite.

Frunzele verzi au o valoare mai mare decât frunzele roșii, acesta fiind motivul pentru care se întâmplă acest lucru. Imaginați-vă pentru o clipă că it este foarte aproape de a fi egal cu 0.

Într-o astfel de situație, este foarte puțin probabil să mai existe frunze de orice tip, iar regiunea poate fi chiar urbanizată în acest moment. Indicatorul normalizat al diferenței de vegetație este indicele utilizat de analiști în domeniul Teledetecție în cea mai mare parte a timpului.

De ce este util indicele de vegetație diferențiat normalizat?

Există o mulțime de indici de vegetație diferiți, iar marea majoritate sunt comparabili între ei. Cu toate acestea, este cel care este utilizat cel mai des și pe scară largă și are, de asemenea, un beneficiu esențial, și anume o rezoluție ridicată a imaginilor care sunt derivate din date prin satelit.

În astfel de situații, pot fi utilizate canale cu o rezoluție de zece metri pentru a determina NDVI. Rețineți că un pixel este egal cu zece pe zece metri. Pe de altă parte, rezoluția indicelui care utilizează canale de lumină suplimentară, și anume vârsta roșie, poate fi de douăzeci de metri, unde un pixel este egal cu douăzeci pe douăzeci de metri.

Cum se calculează NDVI?

Acesta poate fi determinat utilizând următoarea procedură matematică simplă, care convertește informațiile satelitare brute în indici de vegetație.

Formula indicelui de vegetație diferențiat normalizat

Ecuația creează un singur număr care este reprezentativ și integrează informațiile care sunt accesibile în benzile roșu și NIR (infraroșu apropiat).

Pentru a face acest lucru, se ia reflectanța pe întreaga bandă spectrală roșie și se scade din reflectanța pe întreaga bandă NIR. După aceea, rezultatul este împărțit la reflectanța totală a lungimilor de undă NIR și roșii.

Evaluarea NDVI nu va fi niciodată mai mare decât una pozitivă și mai mică decât una negativă. În plus, un număr între -1 și 0 denotă o plantă care a murit și elemente anorganice precum pietre, drumuri și clădiri.

În același timp, valorile sale pentru plantele vii pot varia de la 0 la 1, 1 reprezentând cea mai sănătoasă plantă și 0 reprezentând cea mai nesănătoasă plantă. Este posibil să se atribuie o singură valoare fiecărui pixel dintr-o imagine, indiferent dacă acel pixel reprezintă o singură frunză sau un lan de grâu care se întinde pe 500 de acri.

Cum folosim indicele de vegetație diferențiat normalizat?

În mod justificat, acesta este utilizat în prezent într-o serie de domenii diferite de cercetare. De exemplu, acesta este utilizat în domeniul agriculturii pentru obiectivele agriculturii de precizie și pentru evaluarea biomasei. De asemenea, este utilizat de silvicultori pentru a evalua resursele forestiere, precum și indicele suprafeței foliare (LAI).

În plus, NASA consideră că acesta este un indicator fiabil al existenței condițiilor de secetă. Atât NDVI proporțional, cât și concentrația de vegetație sunt mai scăzute în zonele în care apa servește drept barieră în calea instalării vegetației.

Acest lucru se datorează faptului că apa împiedică rădăcinile plantelor să crească mai adânc în sol. Aceasta, inclusiv alte tipuri de Teledetecție, are capacitatea de a fi utilizat într-o mare varietate de moduri distincte în realitate.

Ce ne poate spune NDVI despre plante?

Este esențial să înțelegeți bine că diferența normalizată Indicele de vegetație este doar o indicație a stării de sănătate a plantei și nu oferă nicio informație cu privire la motivele care stau la baza unei anumite afecțiuni.

Indicele de vegetație este mai mult o expresie decât o reflectare directă a ceea ce se întâmplă pe teren. Să analizăm trei aplicații ale NDVI pentru analiza terenului:

Când începe un nou sezon

Este benefic pentru a înțelege rezistența plantei la iarnă și cum a reușit să supraviețuiască.

  • Dacă valoarea sa este mai mică de 0,15, este puțin probabil ca toate plantele din această secțiune de câmp să fi pierit. De obicei, aceste cifre se referă la solul lucrat fără plante.
  • Un alt exemplu de număr scăzut este 0,15-0,2. Acesta ar putea sugera că plantele au început să se pregătească pentru iarnă în timpul perioadei fenologice timpurii, înainte de etapa de afânare.
  • Un rezultat cuprins între 0,2 și 0,3 este satisfăcător. Cel mai probabil, plantele au progresat până la stadiul de cultivare și și-au recăpătat starea vegetativă. 0,3-
  • 0,5 este o valoare decentă. Cu toate acestea, este important să ne amintim că valorile NDVI mai ridicate sugerează că plantele au iernat într-un stadiu fenologic ulterior. Să presupunem că imaginea din satelit a fost captată înainte ca vegetația să își reia starea normală. În acest caz, este importantă analizarea zonei după ce vegetația și-a reluat forma normală.
  • Un număr mai mare de 0,5 indică o anomalie în timpul fazei de post iernare. Este recomandat să verificați această zonă de câmp.

Pentru a recapitula, dacă observați că valorile obținute sunt semnificativ diferite de normă, trebuie să efectuați o inspecție a porțiunii relevante a câmpului. Este necesară o abatere mare de la normă pentru ca valorile să fie catalogate drept anormale într-o anumită zonă.

Când sezonul este la mijloc

Utilizarea indicelui ar putea fi utilă pentru o mai bună înțelegere a modului în care se dezvoltă plantele. Imaginați-vă că valorile se situează între ușoară și ridicată (0,5-0,85). Este foarte probabil ca această anumită parte a zonei să nu se confrunte cu provocări majore în prezent.

Dacă indicele rămâne mai mic decât ar trebui, este posibil să existe probleme, cum ar fi o lipsă de apă sau de nutrienți în sol. Cu toate acestea, trebuie să efectuați propriile investigații în acest domeniu specific.

Noi generăm hărți pentru aplicații cu rată variabilă (VRA) de azot prin utilizarea indicelui de vegetație cu diferențe normalizate. Identificăm regiunile cu indici de vegetație variind de la scăzut la ridicat.

După aceea, depinde de fiecare agricultor în parte să determine cantitatea de îngrășământ necesară. Următoarea este cea mai eficientă metodă de aplicare a azotului:

  • Să presupunem că indicele de vegetație pentru regiune este ridicat. În acest caz, doza recomandată de îngrășământ trebuie redusă la 10 și 30 % din doza tipică.
  • Dacă indicele de vegetație se situează în jurul valorii medii, doza recomandată de îngrășământ trebuie crescută la 20-25% din cantitatea obișnuită.
  • Dacă indicele de vegetație este scăzut, trebuie mai întâi să vă dați seama de ce este așa.

Pentru a reconstrui un câmp randamentul agricol, utilizăm, de asemenea, acest indice. Cu ajutorul acestor date, realizăm hărți care pot fi utilizate pentru aplicarea în proporții variabile a îngrășămintelor pe bază de potasiu și fosfat.

Când se termină sezonul

Indicele NDVI este un instrument util pentru a determina dacă terenurile sunt pregătite pentru recoltare; cu cât indicele este mai mic, cu atât o parte din suprafață se apropie mai mult de stadiul în care este pregătită pentru recoltare. În acest scenariu, o valoare a indicelui mai mică de 0,25 ar fi ideală.

Indicele NDVI este un instrument util pentru a determina dacă câmpurile sunt pregătite pentru recoltare

Pentru început, este un calcul matematic efectuat pixel cu pixel pe o imagine, utilizând instrumentele unui GIS (Geographic Information System). Calculat prin contrastarea cantităților de lumină roșie și infraroșie apropiată absorbite și reflectate de plantă, acesta măsoară starea generală de sănătate a plantei.

Indicele Normalized Difference Vegetation Index poate fi utilizat pentru a studia terenuri de pe întreg globul, fiind ideal pentru studii de teren concentrate și pentru monitorizarea vegetației la nivel național sau global.

Prin utilizarea NDVI, putem obține o analiză imediată a câmpurilor, permițând agricultorilor să optimizeze potențialul de producție al zonelor, să limiteze influența acestora asupra mediului și să își modifice operațiunile agricole de precizie.

În plus, examinarea acestora împreună cu alte fluxuri de date, cum ar fi cele despre vreme, ar putea oferi informații suplimentare despre tiparele recurente de secetă, îngheț sau inundații și modul în care acestea afectează vegetația.


Întrebări frecvente


1. Pentru ce este utilizat în principal NDVI?

Este utilizat în principal pentru a determina sănătatea și densitatea vegetației într-o anumită zonă. Acest indice este utilizat pe scară largă în agricultură, silvicultură și ecologie pentru a monitoriza creșterea vegetației, pentru a evalua nivelurile de stres ale plantelor, pentru a identifica zonele afectate de secetă sau de boli și pentru a ajuta la luarea deciziilor privind gestionarea culturilor.

2. Cum se citesc imaginile NDVI?

Pentru a citi imaginile NDVI, puteți interpreta scara de culori asociată cu valorile indicelui. De obicei, vegetația sănătoasă apare verde, în timp ce vegetația mai puțin sănătoasă sau rară apare galbenă sau roșie.

Nuanțele mai închise pot indica zone cu o biomasă ridicată, în timp ce nuanțele mai deschise pot indica o densitate scăzută a vegetației sau prezența solului gol.

Înțelegerea contextului zonei analizate, cum ar fi tipul specific de cultură sau condițiile de mediu, poate ajuta și mai mult la interpretarea imaginilor NDVI și la luarea de decizii în cunoștință de cauză cu privire la practicile agricole.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Solicită Demo Gratuit GeoPard / Consultanță








    Prin apăsarea butonului accepți termenii noștri Politica de confidențialitate. Avem nevoie de asta pentru a răspunde solicitării dumneavoastră.

      Abonare


      Prin apăsarea butonului accepți termenii noștri Politica de confidențialitate

        Trimiteți-ne informații


        Prin apăsarea butonului accepți termenii noștri Politica de confidențialitate