NDVIとは何か、農業でどのように使われているか - どのカメラで

精密農業と分析への個人的な旅の中で、画像分析のコンテキストで NDVI に出会いました。私の目的は、有機アルファルファの45 ヘクタールの畑を分析して、施肥前後の肥料の効果を評価することです。私の主な質問は次のとおりです。どこに、どのような種類の肥料をどのくらい散布すればよいでしょうか。標準の RGB カメラを搭載した Mavic Pro カメラを所有しています。 Twitter で進め方を尋ねたところ、マルチスペクトルデータを使用して、NDVI を含むさまざまな植生指数を調査することを提案した人がいました。そこで、NDVI についてさらに詳しく知るために、うさぎの穴を深く掘り下げました。

正規化植生指数 (NDVI) とは
 NDVIの歴史
 NDVI はどのように計算しますか?
農業におけるNDVI
NDVI 用の (ドローン) カメラのタイプは何ですか? RGB & IR アップグレード vs マルチスペクトル
 なぜアグテックではマルチスペクトル画像が重要

正規化植生指数 (NDVI) は、特定の地域、特に農業における生きた植生の量を評価するために広く採用されている方法です。

NDVI（正規化植生指数）とは

植物は、太陽の光をエネルギーとして自分の食べ物を作る素晴らしい生物です。彼らは、葉で起こる光合成と呼ばれるプロセスを通じてこれを行います。興味深いことに、植物の葉は日光を吸収するだけでなく、その一部を反射します。これは、私たちの目には見えないが、太陽光のエネルギーの半分を占める近赤外線に特に当てはまります。

この反射の理由は、近赤外線が多すぎると実際に植物に有害になる可能性があるためです。そのため、この種の光を反射することで身を守るように進化してきました。その結果、生きている緑色の植物は可視光では暗く見えますが、近赤外スペクトルでは明るく見えます。これは、可視光では明るく見え、近赤外スペクトルでは暗く見える雲や雪とは異なります。

copyright: Pix4D はスイスの会社で、写真測量とコンピュータービジョンアルゴリズムを使用して RGB、熱画像、マルチスペクトル画像を 3D マップとモデルに変換する一連のソフトウェア製品を開発しています。

科学者はこの独自の特性を利用して、NDVI (正規化植生指数) と呼ばれるツールを使用して植物を研究できます。 NDVI は、植物が反射する赤色光と近赤外光の量の差を測定します。植物の葉が多いほど、これらの光の波長の影響が大きくなり、植物の健康と分布に関する重要な情報を得ることができます.

NDVI は、科学者が衛星画像を使用して植物や農業を研究する方法です。植物が太陽光とどのように相互作用するかを理解することで、私たちの周りの世界と地球の世話をする方法についてさらに学ぶことができます.

要約: NDVI は健康な植生の標準化された尺度です.近赤外線 (NIR) と赤色光の違いを測定することで植生を定量化します。健康な植生は、他の波長よりも NIR と緑の光をより多く反射しますが、赤と青の光をより多く吸収します。 NDVI 値の範囲は常に -1 から +1 です。

NDVIの歴史

の 1957、ソビエト連邦が立ち上げた スプートニク1号、地球を周回する最初の人工衛星。これは、ソビエト連邦のスプートニクやコスモス計画、米国のエクスプローラー計画などの気象衛星の開発につながりました。 TIROSシリーズ の衛星が打ち上げられました 1960、そして、Nimbus 衛星と、米国海洋大気庁 (NOAA) プラットフォームの Advanced Very High Resolution Radiometer 機器が続きました。 NASA はまた、地球資源技術衛星 (ERTS) を開発しました。これは、ランドサットプログラムの前身となりました。

の ランドサット プログラム で発売されました 1972 マルチスペクトルスキャナー (MSS) を使用して、地球のリモートセンシングを可能にしました。米国中部のグレートプレーンズ地域に焦点を当てた Landsat を使用した初期の研究では、この強い緯度勾配を横切る太陽の天頂角により、衛星スペクトル信号から放牧地植生の生物物理学的特性を関連付けることが困難になることがわかりました。彼らは、太陽天頂角の影響を調整する手段として、正規化植生指数 (NDVI) を開発しました。 NDVI は現在、生きている緑の植物の林冠を検出するために最もよく知られており、使用されている指標です。 マルチスペクトルリモートセンシングデータ。植物の林冠の光合成能力を定量化するためにも使用されますが、これは複雑な作業になる可能性があります。

NDVI はどのように計算しますか?

NDVI 数式で NIR チャネルと赤チャネルを使用する. Landsat や Sentinel-2 などの衛星には、NIR と赤の必要な帯域があります。結果は -1 から +1 の間の値。 赤チャンネルの反射率が低く、NIR チャンネルの反射率が高い場合、NDVI 値が高くなり、その逆も同様です。

価値	表示
< 0	無生物/死んだ物質
0 -> 0.33	不健康な植物材料
0.33 -> 0.66	健康な植物素材
> 0.66	とても健康的な植物素材

農業におけるNDVI

NDVIには いくつかのアプリケーション さまざまな分野で。 フォレスター NDVI を使用して森林供給と葉面積指数を定量化し、 NASA NDVI は干ばつの良い指標であると述べています。水が植生の成長を制限すると、相対的な NDVI と植生の密度が低くなります。 NDVI を使用する他のセクターには、 環境科学、都市計画、天然資源管理。

NDVIは 農業で広く使用されている 作物の健康状態を監視し、灌漑を最適化します。農業従事者は NDVI を使用して精密農業を行い、バイオマスを測定し、より多くの水や肥料を必要とする作物を特定します。

NDVI の使用方法衛星画像とドローン画像

NDVI の近赤外線を含む衛星画像はどれですか? 前述のように、Sentinel-2、Landsat、SPOT などの衛星は、赤色および近赤外線の画像を生成します。 Web には無料の衛星画像データソースがあり、ダウンロードして NDVI マップを作成できるデータがあります。 ArcGIS また QGIS.

作物の健康は、精密農業の重要な側面です。 NDVIデータは測定のための貴重なツールです それ。現在、NDVI データを組み合わせて測定値を比較し、潜在的な作物の健康問題を特定するために、農業用ドローンを使用することが一般的になっています。 NDVI は、近赤外線と赤色光の違いを測定することで、農家が灌漑を最適化し、より多くの水や肥料を必要とする作物を特定するのに役立ちます。

例えば、プレシジョンホークとセンテラ NDVI データを 1 日以内に取得して処理できる農業用ドローンを提供します。これは、長い待ち時間を必要とすることが多い従来の NDVI 技術よりも大幅に改善されています。研究者はそれを発見しました NDVI 画像は、標準のデジタル RGB カメラを使用して取得することもできます と いくつかの 変更、そしてこのアプローチは作物の健康監視システムに統合することができます。

近年、モバイルアプリが普及し、 NDVIデータの活用 作物の健康状態を監視する手段として。 Doktar’軌道はそのようなアプリの 1 つで、農家に NDVI データをヘルスマップとして提供し、畑の異常を特定します。これらのアプリは、フィールドスカウティングと農業のデジタル化の新しい方法を提供することで、農業の実践に革命を起こすことを目指しています。 NDVI 技術に基づく遠隔圃場監視ツールは、頻繁な圃場訪問の必要性を減らすことで農家の燃料費を大幅に節約し、効率的な灌漑管理に役立ちます。

NDVI 用の (ドローン) カメラのタイプは何ですか? RGB & IR アップグレード vs マルチスペクトル

わかりました..これは私が気づいた一種のホットフィールドであり、うさぎの穴はますます深くなります。

標準RGB カメラは赤、緑、青の光を捉えるように設計されていますが、 改造カメラ の組み合わせをキャプチャできます。 近赤外線、赤、緑、青 機種により点灯します。 RGB プラントヘルスを生成するには “グリーンネス” を示すマップ。作物の、できる 標準の RGB カメラを使用する ソフトウェアの特定のアルゴリズムを使用します。

“ を販売している会社もあります。偽” Ag また NDVI カメラ、赤外線フィルターが取り外され、青色フィルターが取り付けられた通常のカメラです。ただし、これらのカメラは、カラーチャネル間のオーバーラップが多すぎるため、NDVI などの放射測定では不正確であり、訪問間の照明の違いを説明するセンサーがありません。その結果、これらのカメラは特定の領域の相対的な違いしか表示できず、NDVI を正確に測定することはできません。

実際のキャリブレーションされた NDVI カメラは、照明の違いを考慮し、同じサイトへの複数回の訪問間で一貫した出力を提供します。なので買うときは気をつけてね 変更 “NDVI カメラ”近赤外光を捉える、ドローンをアップグレードする（すでに $400) による植生の健康分析を実行するために、近赤外線 (NIR) 画像をキャプチャします。 NDVI計算.ただし、注意してください。これは 実際の NDVI カメラではありません、これは誤解を招く可能性があります。あ センテラ カメラは専用でキャリブレーションできるため、すでに優れたオプションですが、完全な NDVI システムにはまだ達していません。 マルチスペクトルカメラ, 実際 NDVI カメラ それは高い“アップグレードされた RGB/IR カメラ” よりもはるかに高価です。オウムのセコイア $3500. TetraCam ADC スナップ $4500、MicaSense’s RedEdge $6000+.

マルチスペクトル画像は、従来の RGB カメラよりも作物や土壌に関するより詳細で正確な情報を提供できるため、農業において重要です。

なぜマルチスペクトルアグテックでは画像が重要

マルチスペクトルイメージング 内の画像データをキャプチャします 電磁スペクトル全体の特定の波長範囲、特定の波長に敏感なフィルターまたは機器を使用します。可視光の範囲を超えて、 赤外線 と 紫外線 ライト、追加情報の抽出を可能にする下人間の目が可視受容体で検出できるもの 赤、緑、青.もともと軍事目標の識別と偵察のために開発されたマルチスペクトルイメージングは、地球の沿岸境界、植生、および地形の詳細をマッピングするために、宇宙ベースのイメージングで使用されてきました。また、文書や絵画の分析にも応用されています。

マルチスペクトル画像が農業用途により適している理由はいくつかあります。

スペクトル分解能の向上: マルチスペクトルカメラは、電磁スペクトルの複数の狭帯域で画像をキャプチャします。これにより、植物が吸収または反射する光の特定の波長をより詳細に分析できます。これにより、肉眼で見える前に栄養不足や病気などの問題を特定することができます。
強化された植生指数: 異なる波長の光の反射率値を比較することにより、マルチスペクトルカメラは従来の RGB カメラよりも洗練された植生指数を作成できます。これらの指標は、植物の健康状態、成長、およびストレスレベルをより正確に測定するために使用できます。
土壌タイプの区別: マルチスペクトル画像は、土壌の種類をより効果的に区別することもできます。これは、精密農業にとって重要です。これにより、農家は灌漑、施肥、作物管理の実践について、より多くの情報に基づいた決定を下すことができます。
水ストレスの検出: マルチスペクトルカメラは、作物が発する赤外線の量を測定することで、作物の水分ストレスを検出することもできます。これは、農家が灌漑する時期と量を決定するのに役立ちます。

マルチスペクトル イメージング 通常 少数のスペクトル帯域で光を測定、範囲は 3 ～ 15 です。

ハイパースペクトル イメージング スペクトルイメージングの特殊な形式であり、 数百の連続したスペクトルバンドを分析に使用できます。.ハイパースペクトルイメージングでは、多数のスペクトルバンドにわたって画像データを取得することにより、マルチスペクトルイメージングよりも正確な物質の識別と分析が可能になります。

ここでこの飛び込みを止めなければならないと思います。あなたが私と同じくらい多くのことを学んだことを願っています。