NDVI ਕੀ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ - ਕਿਹੜੇ ਕੈਮਰੇ ਨਾਲ

ਸ਼ੁੱਧ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਮੇਰੀ ਨਿੱਜੀ ਯਾਤਰਾ ' ਤੇ, ਮੈਂ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ NDVI ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ। ਮੇਰਾ ਉਦੇਸ਼ 45 ਹੈਕਟੇਅਰ ਜੈਵਿਕ ਐਲਫਾਲਫਾ ਦੇ ਖੇਤ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਖਾਦ ਦੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਮੇਰਾ ਮੁੱਢਲਾ ਸਵਾਲ ਹੈ: ਮੈਨੂੰ ਕਿੱਥੇ, ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਅਤੇ ਕਿੰਨੀ ਖਾਦ ਪਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਦਾ ਲੂਸਰਨ ਦੀ ਫਸਲ 'ਤੇ ਕੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਵੇਗਾ? ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ RGB ਕੈਮਰੇ ਵਾਲਾ Mavic Pro ਕੈਮਰਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਟਵਿੱਟਰ 'ਤੇ ਪੁੱਛਿਆ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਨੇ ਐਨਡੀਵੀਆਈ ਸਮੇਤ ਮਦਦ ਲਈ ਵੈਜੀਟੇਸ਼ਨ ਇੰਡੈਕਸ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ। ਇਸ ਲਈ, ਮੈਂ NDVI ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨ ਲਈ ਖਰਗੋਸ਼ ਦੇ ਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ।

ਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ਡ ਡਿਫਰੈਂਸ ਵੈਜੀਟੇਸ਼ਨ ਇੰਡੈਕਸ (NDVI) ਕੀ ਹੈ?
NDVI ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ
ਤੁਸੀਂ NDVI ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਐਨ.ਡੀ.ਵੀ.ਆਈ
NDVI ਲਈ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦਾ (ਡਰੋਨ) ਕੈਮਰਾ? ਆਰਜੀਬੀ ਅਤੇ ਆਈਆਰ-ਅੱਪਗਰੇਡ ਬਨਾਮ ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ
ਕਿਉਂ ਐਗਟੈਕ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ ਚਿੱਤਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ

ਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ਡ ਡਿਫਰੈਂਸ ਵੈਜੀਟੇਸ਼ਨ ਇੰਡੈਕਸ (NDVI) ਇੱਕ ਖਾਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਜੀਵਿਤ ਬਨਸਪਤੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਣਾਇਆ ਗਿਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।

NDVI ਕੀ ਹੈ (ਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ਡ ਡਿਫਰੈਂਸ ਵੈਜੀਟੇਸ਼ਨ ਇੰਡੈਕਸ)

ਪੌਦੇ ਅਦਭੁਤ ਜੀਵ ਹਨ ਜੋ ਸੂਰਜ ਦੀ ਰੌਸ਼ਨੀ ਨੂੰ ਊਰਜਾ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣਾ ਭੋਜਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪੱਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ। ਦਿਲਚਸਪ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪੌਦਿਆਂ ਦੇ ਪੱਤੇ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸੂਰਜ ਦੀ ਰੌਸ਼ਨੀ ਨੂੰ ਸੋਖਦੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਉਹ ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਵੀ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੇੜੇ-ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਰੋਸ਼ਨੀ ਲਈ ਸੱਚ ਹੈ, ਜੋ ਸਾਡੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਲਈ ਅਦਿੱਖ ਹੈ ਪਰ ਸੂਰਜ ਦੀ ਰੌਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਅੱਧੀ ਊਰਜਾ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਇਸ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਦਾ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨੇੜੇ-ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਰੋਸ਼ਨੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪੌਦਿਆਂ ਲਈ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਉਹ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਹੋਏ ਹਨ. ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਲਾਈਵ ਹਰੇ ਪੌਦੇ ਦਿਸਣਯੋਗ ਰੌਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਹਨੇਰੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਨੇੜੇ-ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਚਮਕਦਾਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਬੱਦਲਾਂ ਅਤੇ ਬਰਫ਼ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਜੋ ਦਿਸਣਯੋਗ ਰੋਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਚਮਕਦਾਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਨੇੜੇ-ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਹਨੇਰਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਵਿਗਿਆਨੀ ਐਨਡੀਵੀਆਈ, ਜਾਂ ਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ਡ ਡਿਫਰੈਂਸ ਵੈਜੀਟੇਸ਼ਨ ਇੰਡੈਕਸ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪੌਦਿਆਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਵਿਲੱਖਣ ਗੁਣ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ। NDVI ਪੌਦਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਲਾਲ ਅਤੇ ਨੇੜੇ-ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਪੌਦੇ ਵਿੱਚ ਜਿੰਨੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪੱਤੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਦੀਆਂ ਇਹ ਤਰੰਗ-ਲੰਬਾਈ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਪੌਦਿਆਂ ਦੀ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਵੰਡ ਬਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਐਨਡੀਵੀਆਈ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਲਈ ਪੌਦਿਆਂ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੁਆਰਾ ਕਿ ਪੌਦੇ ਸੂਰਜ ਦੀ ਰੌਸ਼ਨੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਸੰਸਾਰ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।

ਸੰਖੇਪ: NDVI ਸਿਹਤਮੰਦ ਬਨਸਪਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਮਾਪ ਹੈ. ਇਹ ਨੇੜੇ-ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ (NIR) ਅਤੇ ਲਾਲ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਮਾਪ ਕੇ ਬਨਸਪਤੀ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਸਿਹਤਮੰਦ ਬਨਸਪਤੀ ਹੋਰ ਤਰੰਗ-ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਜ਼ਿਆਦਾ NIR ਅਤੇ ਹਰੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਲਾਲ ਅਤੇ ਨੀਲੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੋਖ ਲੈਂਦੀ ਹੈ। NDVI ਮੁੱਲ ਹਮੇਸ਼ਾ -1 ਤੋਂ +1 ਤੱਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

NDVI ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ

ਵਿੱਚ 1957, ਸੋਵੀਅਤ ਯੂਨੀਅਨ ਨੇ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਸਪੁਟਨਿਕ 1, ਧਰਤੀ ਦਾ ਚੱਕਰ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲਾ ਪਹਿਲਾ ਨਕਲੀ ਉਪਗ੍ਰਹਿ। ਇਸ ਨਾਲ ਮੌਸਮ ਵਿਗਿਆਨਕ ਉਪਗ੍ਰਹਿਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੋਇਆ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੋਵੀਅਤ ਯੂਨੀਅਨ ਵਿੱਚ ਸਪੂਤਨਿਕ ਅਤੇ ਬ੍ਰਹਿਮੰਡ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ, ਅਤੇ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਐਕਸਪਲੋਰਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ। TIROS ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਲਾਂਚ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ 1960, ਅਤੇ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸਮੁੰਦਰੀ ਅਤੇ ਵਾਯੂਮੰਡਲ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ (NOAA) ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਨਿੰਬਸ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਅਤੇ ਐਡਵਾਂਸਡ ਵੇਰੀ ਹਾਈ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਰੇਡੀਓਮੀਟਰ ਯੰਤਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਗਈ। ਨਾਸਾ ਨੇ ਧਰਤੀ ਸੰਸਾਧਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਉਪਗ੍ਰਹਿ (ERTS) ਵੀ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਲੈਂਡਸੈਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦਾ ਪੂਰਵਗਾਮਾ ਬਣ ਗਿਆ।

ਦ ਲੈਂਡਸੈਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ 1972 ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ ਸਕੈਨਰ (ਐਮਐਸਐਸ) ਦੇ ਨਾਲ, ਜੋ ਧਰਤੀ ਦੇ ਰਿਮੋਟ ਸੈਂਸਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਕੇਂਦਰੀ ਯੂਐਸ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਗ੍ਰੇਟ ਪਲੇਨਜ਼ ਖੇਤਰ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਲੈਂਡਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਇਸ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਕਸ਼ਾਂਸ਼ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਵਿੱਚ ਸੂਰਜੀ ਜੈਨਥ ਐਂਗਲ ਨੇ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਸਿਗਨਲਾਂ ਤੋਂ ਰੇਂਜਲੈਂਡ ਬਨਸਪਤੀ ਦੀਆਂ ਜੀਵ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਸੂਰਜੀ ਜੈਨਿਥ ਐਂਗਲ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਦੇ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਸਧਾਰਣ ਅੰਤਰ ਬਨਸਪਤੀ ਸੂਚਕਾਂਕ (NDVI) ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ। NDVI ਹੁਣ ਲਾਈਵ ਹਰੇ ਪੌਦਿਆਂ ਦੀਆਂ ਛਤਰੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਸ਼ਹੂਰ ਅਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਸੂਚਕਾਂਕ ਹੈ ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ ਰਿਮੋਟ ਸੈਂਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪੌਦਿਆਂ ਦੀਆਂ ਛਤਰੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਤੁਸੀਂ NDVI ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?

NDVI ਆਪਣੇ ਫਾਰਮੂਲੇ ਵਿੱਚ NIR ਅਤੇ ਲਾਲ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਲੈਂਡਸੈਟ ਅਤੇ ਸੈਂਟੀਨੇਲ-2 ਵਰਗੇ ਸੈਟੇਲਾਈਟਾਂ ਕੋਲ NIR ਅਤੇ ਲਾਲ ਦੇ ਨਾਲ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬੈਂਡ ਹਨ। ਨਤੀਜਾ ਏ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ -1 ਅਤੇ +1 ਵਿਚਕਾਰ ਮੁੱਲ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਲਾਲ ਚੈਨਲ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਅਤੇ NIR ਚੈਨਲ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਉੱਚ NDVI ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਉਲਟ।

ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਐਨ.ਡੀ.ਵੀ.ਆਈ

NDVI ਕੋਲ ਹੈ ਕਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ. ਜੰਗਲਾਤ ਜੰਗਲ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਅਤੇ ਪੱਤਾ ਖੇਤਰ ਸੂਚਕਾਂਕ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ NDVI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਨਾਸਾ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ NDVI ਸੋਕੇ ਦਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸੂਚਕ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਪਾਣੀ ਬਨਸਪਤੀ ਦੇ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰ NDVI ਅਤੇ ਬਨਸਪਤੀ ਦੀ ਘਣਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। NDVI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੋਰ ਸੈਕਟਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿਗਿਆਨ, ਸ਼ਹਿਰੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ।

NDVI ਹੈ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਫਸਲ ਦੀ ਸਿਹਤ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿੰਚਾਈ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ। ਕਿਸਾਨ NDVI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ੁੱਧ ਖੇਤੀ ਲਈ, ਬਾਇਓਮਾਸ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਾਣੀ ਜਾਂ ਖਾਦਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

NDVI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ? ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਇਮੇਜਰੀ ਬਨਾਮ ਡਰੋਨ ਇਮੇਜਰੀ

NDVI ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਇਮੇਜਰੀ ਨੇੜੇ-ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਹੈ? ਜਿਵੇਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਸੈਂਟੀਨੇਲ-2, ਲੈਂਡਸੈਟ, ਅਤੇ ਸਪੌਟ ਵਰਗੇ ਉਪਗ੍ਰਹਿ ਲਾਲ ਅਤੇ ਨੇੜੇ-ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਵੈੱਬ 'ਤੇ ਮੁਫਤ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਇਮੇਜਰੀ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹਾ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੋਈ ਵੀ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ NDVI ਨਕਸ਼ੇ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਰਕਜੀਆਈਐਸ ਜਾਂ QGIS.

ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਸਿਹਤ ਸ਼ੁੱਧ ਖੇਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ, ਅਤੇ NDVI ਡੇਟਾ ਮਾਪਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸਾਧਨ ਹੈ ਇਹ. ਅੱਜ, ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਫਸਲਾਂ ਦੇ ਸਿਹਤ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ NDVI ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਡਰੋਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਮ ਅਭਿਆਸ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਨੇੜੇ-ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਅਤੇ ਲਾਲ ਬੱਤੀ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਮਾਪ ਕੇ, NDVI ਕਿਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੰਚਾਈ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਾਣੀ ਜਾਂ ਖਾਦਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹਾਕ ਅਤੇ ਸੈਂਟੇਰਾ ਐਗਰੀਕਲਚਰ ਡਰੋਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਦਿਨ ਦੇ ਅੰਦਰ NDVI ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ NDVI ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਅਕਸਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ। ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਇਹ ਪਾਇਆ ਹੈ NDVI ਚਿੱਤਰ ਮਿਆਰੀ ਡਿਜੀਟਲ RGB ਕੈਮਰਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਨਾਲ ਕੁੱਝ ਸੋਧਾਂ, ਅਤੇ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਸਿਹਤ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ, NDVI ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਸਿਹਤ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਦੇ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ। ਡਾਕਟਰ ਔਰਬਿਟ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਐਪ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਖੇਤਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਗਾੜ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਹਤ ਨਕਸ਼ੇ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ NDVI ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਐਪਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਫੀਲਡ ਸਕਾਊਟਿੰਗ ਦੇ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਨੂੰ ਡਿਜੀਟਲਾਈਜ਼ ਕਰਕੇ ਖੇਤੀ ਅਭਿਆਸਾਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣਾ ਹੈ। NDVI ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਰਿਮੋਟ ਫੀਲਡ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਟੂਲ ਕਿਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਫੀਲਡ ਦੌਰੇ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਾਲਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਬਚਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਿੰਚਾਈ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

NDVI ਲਈ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦਾ (ਡਰੋਨ) ਕੈਮਰਾ? ਆਰਜੀਬੀ ਅਤੇ ਆਈਆਰ-ਅੱਪਗਰੇਡ ਬਨਾਮ ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ

ਠੀਕ ਹੈ.. ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਇੱਕ ਗਰਮ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਮੈਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਖਰਗੋਸ਼ ਦਾ ਮੋਰੀ ਡੂੰਘਾ ਅਤੇ ਡੂੰਘਾ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਮਿਆਰੀ RGB ਕੈਮਰੇ ਲਾਲ, ਹਰੇ ਅਤੇ ਨੀਲੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਜਦਕਿ ਸੋਧੇ ਕੈਮਰੇ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ, ਲਾਲ, ਹਰੇ ਅਤੇ ਨੀਲੇ ਦੇ ਨੇੜੇ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਰੋਸ਼ਨੀ. ਆਰਜੀਬੀ ਪਲਾਂਟ ਦੀ ਸਿਹਤ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਸ਼ੇ ਫਸਲਾਂ ਦੀ "ਹਰਿਆਲੀ" ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ RGB ਕੈਮਰਾ ਵਰਤੋ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਨਾਲ।

ਕੁਝ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੇਚ ਰਹੀਆਂ ਹਨ "ਨਕਲੀ” ਐਗ ਜਾਂ NDVI ਕੈਮਰੇ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਫਿਲਟਰ ਹਟਾਏ ਗਏ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨੀਲਾ ਫਿਲਟਰ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਿਯਮਤ ਕੈਮਰੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਕੈਮਰੇ NDVI ਵਰਗੇ ਰੇਡੀਓਮੀਟ੍ਰਿਕ ਮਾਪਾਂ ਲਈ ਗਲਤ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਰੰਗ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਓਵਰਲੈਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਰੋਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕੋਈ ਸੈਂਸਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇਹ ਕੈਮਰੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਪੇਖਿਕ ਅੰਤਰ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ NDVI ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਪਦੇ ਨਹੀਂ ਹਨ।

ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਅਤੇ ਕੈਲੀਬਰੇਟਿਡ NDVI ਕੈਮਰਾ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੇ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੇਗਾ ਅਤੇ ਇੱਕੋ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕਸਾਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ ਖਰੀਦਣ ਵੇਲੇ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ “NDVI ਕੈਮਰਾ” ਜੋ ਨੇੜੇ-ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਲਾਈਟ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡਰੋਨ ਨੂੰ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਲਈ (ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ $400) ਦੁਆਰਾ ਬਨਸਪਤੀ ਸਿਹਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਨੇੜੇ-ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ (NIR) ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਲਈ NDVI ਗਣਨਾ. ਪਰ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ: ਇਹ ਹੈ ਅਸਲ NDVI ਕੈਮਰਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਏ ਸੈਂਟੇਰਾ ਕੈਮਰਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਉਦੇਸ਼-ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਹ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਪੂਰੇ NDVI ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹਨ। ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ ਕੈਮਰੇ, ਅਸਲ NDVI ਕੈਮਰੇ ਹਨ ਮਹਿੰਗਾ, "ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤੇ RGB/IR ਕੈਮਰਿਆਂ" ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗਾ। ਤੋਤੇ ਦੇ Sequoia 'ਤੇ $3500. ਟੈਟਰਾਕੈਮ ADC ਸਨੈਪ $4500, MicaSense's RedEdge $6000+.

ਬਹੁ-ਸਪੈਕਟਰਲ ਇਮੇਜਰੀ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਰਵਾਇਤੀ RGB ਕੈਮਰਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਫਸਲਾਂ ਅਤੇ ਮਿੱਟੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਕਿਉਂ ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ agtech ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ

ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਅੰਦਰ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਮੈਗਨੈਟਿਕ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤਰੰਗ-ਲੰਬਾਈ ਰੇਂਜਾਂ, ਫਿਲਟਰ ਜਾਂ ਯੰਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਜੋ ਖਾਸ ਤਰੰਗ-ਲੰਬਾਈ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਲਾਈਟ ਰੇਂਜ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਅਤੇ ਅਲਟਰਾਵਾਇਲਟ ਰੋਸ਼ਨੀ, ਅਤਿਰਿਕਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ ਪਰੇ ਮਨੁੱਖੀ ਅੱਖ ਆਪਣੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਸੰਵੇਦਕਾਂ ਨਾਲ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਲਾਲ, ਹਰਾ ਅਤੇ ਨੀਲਾ. ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫੌਜੀ ਨਿਸ਼ਾਨੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਖੋਜ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਨੂੰ ਧਰਤੀ ਦੀਆਂ ਤੱਟਵਰਤੀ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਬਨਸਪਤੀ ਅਤੇ ਭੂਮੀ ਰੂਪਾਂ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨ ਲਈ ਸਪੇਸ-ਅਧਾਰਿਤ ਇਮੇਜਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਨੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਪੇਂਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲੱਭੇ ਹਨ।

ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਕਾਰਨ ਹਨ ਕਿ ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ ਇਮੇਜਰੀ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਕਿਉਂ ਹੈ:

1. ਵੱਡਾ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ: ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ ਕੈਮਰੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਮੈਗਨੈਟਿਕ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਦੇ ਕਈ ਤੰਗ ਬੈਂਡਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਤਰੰਗ-ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਜੋ ਪੌਦੇ ਜਜ਼ਬ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨੰਗੀ ਅੱਖ ਨੂੰ ਦਿਸਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੌਸ਼ਟਿਕ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਜਾਂ ਬਿਮਾਰੀ ਵਰਗੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
2. ਵਧੇ ਹੋਏ ਬਨਸਪਤੀ ਸੂਚਕਾਂਕ: ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੰਗ-ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਰਿਫਲੈਕਟੈਂਸ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ, ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ ਕੈਮਰੇ ਰਵਾਇਤੀ RGB ਕੈਮਰਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਵਧੀਆ ਬਨਸਪਤੀ ਸੂਚਕਾਂਕ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੂਚਕਾਂਕ ਪੌਦਿਆਂ ਦੀ ਸਿਹਤ, ਵਿਕਾਸ, ਅਤੇ ਤਣਾਅ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਪਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
3. ਮਿੱਟੀ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਅੰਤਰ: ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ ਇਮੇਜਰੀ ਮਿੱਟੀ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧ ਖੇਤੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੰਚਾਈ, ਖਾਦ, ਅਤੇ ਫਸਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਭਿਆਸਾਂ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
4. ਪਾਣੀ ਦੇ ਤਣਾਅ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ: ਮਲਟੀਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਕੈਮਰੇ ਫਸਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਣੀ ਦੇ ਤਣਾਅ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਰੇਡੀਏਸ਼ਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਮਾਪ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਿਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਦੋਂ ਅਤੇ ਕਿੰਨੀ ਸਿੰਚਾਈ ਕਰਨੀ ਹੈ।

ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਬੈਂਡਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਰੋਸ਼ਨੀ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, 3 ਤੋਂ 15 ਤੱਕ।

ਹਾਈਪਰਸਪੈਕਟਰਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਰੂਪ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸੈਂਕੜੇ ਇਕਸਾਰ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਬੈਂਡ ਉਪਲਬਧ ਹਨ. ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਬੈਂਡਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਕੇ, ਹਾਈਪਰਸਪੈਕਟਰਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਮਲਟੀਸਪੈਕਟਰਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਨਾਲੋਂ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਇੱਥੇ ਇਸ ਡੁਬਕੀ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ. ਮੈਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਿੰਨਾ ਮੈਂ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ.