NDVI คืออะไร ใช้ในการเกษตรอย่างไร ด้วยกล้องประเภทใด

นี่คือคำแปลเป็นภาษาไทย โดยรักษาคำศัพท์ทางเทคนิค ตัวเลข หน่วย URL รูปแบบ markdown และชื่อแบรนด์ พร้อมใช้คำศัพท์ทางการเกษตรอย่างมืออาชีพ:

ความท้าทาย NDVI อัลฟัลฟาอินทรีย์ของฉัน

ในการเดินทางส่วนตัวสู่การเกษตรแม่นยำและการวิเคราะห์ ฉันได้พบกับ NDVI ในบริบทของการวิเคราะห์ภาพถ่าย วัตถุประสงค์ของฉันคือการวิเคราะห์พื้นที่เพาะปลูกอัลฟัลฟาอินทรีย์ขนาด 45 เฮกตาร์ เพื่อประเมินผลของปุ๋ยก่อนและหลังการใส่ คำถามหลักของฉันคือ ควรใส่ปุ๋ยที่ไหน ชนิดใด และปริมาณเท่าใด และจะมีผลอย่างไรต่อพืชอัลฟัลฟา? ฉันมีกล้อง Mavic Pro พร้อมกล้อง RGB มาตรฐาน เมื่อฉันถามบน Twitter ว่าจะดำเนินการอย่างไร มีคนแนะนำให้ใช้ข้อมูลหลายช่วงคลื่น (multispectral data) เพื่อสำรวจดัชนีพืชพรรณ (Vegetation Indices) ต่างๆ รวมถึง NDVI ดังนั้น ฉันจึงดำดิ่งลงไปในรายละเอียดเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ NDVI

มุมมองทางอากาศนี้จับภาพทุ่งเกษตรกรรมและพื้นที่ธรรมชาติที่หลากหลาย โดยมีส่วนที่เน้นบ่งชี้ภูมิภาคเฉพาะสำหรับการตรวจสอบอย่างละเอียด ภาพดิบเช่นนี้เป็นพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์หลายช่วงคลื่นและการสร้างแผนที่ NDVI ซึ่งมีความสำคัญต่อการทำความเข้าใจสุขภาพของพืชและนำทางการจัดการพืชผลอย่างแม่นยำ

ทุ่งอัลฟัลฟาในฟาร์มของฉัน, มิถุนายน 2022

ดัชนีพืชพรรณแบบปกติ (Normalized Difference Vegetation Index - NDVI) เป็นวิธีการที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในการประเมินปริมาณพืชพรรณที่มีชีวิตในพื้นที่เฉพาะ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการเกษตร

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) คืออะไร

พืชเป็นสิ่งมีชีวิตที่น่าทึ่งซึ่งใช้แสงแดดเป็นพลังงานในการผลิตอาหารเอง กระบวนการนี้เกิดขึ้นในใบของพืชผ่านกระบวนการที่เรียกว่า การสังเคราะห์ด้วยแสง (photosynthesis) ที่น่าสนใจคือ ใบพืชไม่เพียงดูดซับแสงแดดเท่านั้น แต่ยังสะท้อนแสงบางส่วนกลับออกไปอีกด้วย สิ่งนี้เป็นจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแสงอินฟราเรดใกล้ (near-infrared light) ซึ่งมองไม่เห็นด้วยตาเปล่าของเรา แต่คิดเป็นครึ่งหนึ่งของพลังงานในแสงแดด

เหตุผลของการสะท้อนนี้คือ แสงอินฟราเรดใกล้มากเกินไปอาจเป็นอันตรายต่อพืชได้ ดังนั้น พืชจึงได้วิวัฒนาการเพื่อปกป้องตัวเองด้วยการสะท้อนแสงประเภทนี้ ส่งผลให้พืชสีเขียวที่มีชีวิตดูมืดในแสงที่มองเห็นได้ แต่จะปรากฏสว่างในสเปกตรัมอินฟราเรดใกล้ ซึ่งแตกต่างจากเมฆและหิมะ ซึ่งมักจะดูสว่างในแสงที่มองเห็นได้ แต่จะมืดในสเปกตรัมอินฟราเรดใกล้

การใช้คุณสมบัติการสะท้อนแสงอินฟราเรดใกล้ (near-infrared reflectance properties) ของพืช พลวัตของแผนที่ NDVI สองแผนที่นี้เผยให้เห็นความแตกต่างของสุขภาพพืชทั่วทั้งแปลงเกษตรกรรม การเปรียบเทียบแสดงให้เห็นว่าการปรับช่วงไดนามิกการแสดงผล (visual dynamic range) สามารถเน้นพื้นที่ที่มีความเครียดรุนแรง ซึ่งแสดงเป็นสีแดง เทียบกับพืชสีเขียวที่สมบูรณ์แข็งแรง ภาพโดย Pix4D บริษัทสัญชาติสวิสที่พัฒนาซอฟต์แวร์ด้านโฟโตแกรมเมตรีและคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (photogrammetry and computer vision software) เพื่อแปลงภาพ RGB, ภาพความร้อน (thermal) และภาพหลายช่วงคลื่น (multispectral images) ให้เป็นแผนที่และแบบจำลอง 3 มิติ

นักวิทยาศาสตร์สามารถใช้ประโยชน์จากคุณลักษณะเฉพาะนี้เพื่อศึกษาพืชโดยใช้เครื่องมือที่เรียกว่า NDVI หรือ Normalized Difference Vegetation Index ดัชนี NDVI วัดความแตกต่างระหว่างปริมาณแสงสีแดงและแสงอินฟราเรดใกล้ที่พืชสะท้อนออกมา ยิ่งพืชมีใบมากเท่าใด ความยาวคลื่นแสงเหล่านี้ก็จะยิ่งได้รับผลกระทบมากขึ้นเท่านั้น ซึ่งสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับสุขภาพและการกระจายตัวของพืช

NDVI เป็นวิธีที่นักวิทยาศาสตร์ใช้ภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อศึกษาพืชและเกษตรกรรม ด้วยการทำความเข้าใจว่าพืชมีปฏิสัมพันธ์กับแสงแดดอย่างไร เราสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโลกรอบตัวเราและวิธีการดูแลรักษาโลกของเราได้

สรุป: NDVI เป็นการวัดมาตรฐานของพืชที่สมบูรณ์แข็งแรง มันวัดปริมาณพืชโดยการวัดความแตกต่างระหว่างแสงอินฟราเรดใกล้ (NIR) และแสงสีแดง พืชที่สมบูรณ์แข็งแรงจะสะท้อนแสง NIR และแสงสีเขียวมากกว่าความยาวคลื่นอื่นๆ แต่จะดูดซับแสงสีแดงและสีน้ำเงินมากกว่า ค่า NDVI จะอยู่ระหว่าง -1 ถึง +1 เสมอ

ประวัติของ NDVI

ในปี 1957 สหภาพโซเวียตได้ปล่อย สปุตนิก 1 (Sputnik 1) ดาวเทียมประดิษฐ์ดวงแรกที่โคจรรอบโลก สิ่งนี้นำไปสู่การพัฒนาดาวเทียมอุตุนิยมวิทยา เช่น โครงการสปุตนิกและคอสมอส (Sputnik and Cosmos programs) ในสหภาพโซเวียต และโครงการเอกซ์พลอเรอร์ (Explorer program) ในสหรัฐอเมริกา ดาวเทียม ซีรีส์ TIROS (TIROS series) ถูกปล่อยขึ้นในปี 1960 และตามมาด้วยดาวเทียม Nimbus และเครื่องมือ Advanced Very High Resolution Radiometer บนแพลตฟอร์มของ National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) NASA ยังได้พัฒนา Earth Resources Technology Satellite (ERTS) ซึ่งกลายเป็นต้นแบบของโครงการ Landsat

โครงการ Landsat (Landsat program) ถูกเปิดตัวในปี 1972 ด้วย MultiSpectral Scanner (MSS) ซึ่งช่วยให้สามารถสำรวจระยะไกลของโลกได้ การศึกษาในช่วงแรกที่ใช้ Landsat มุ่งเน้นไปที่ภูมิภาค Great Plains ของสหรัฐอเมริกาตอนกลาง นักวิจัยพบว่ามุมของดวงอาทิตย์ (solar zenith angle) ที่มีความแตกต่างตามละติจูดอย่างมาก ทำให้ยากต่อการเชื่อมโยงลักษณะทางชีวฟิสิกส์ (biophysical characteristics) ของทุ่งหญ้าเลี้ยงสัตว์ (rangeland) และพืชจากสัญญาณสเปกตรัมของดาวเทียม พวกเขาได้พัฒนาดัชนี Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) เพื่อปรับผลกระทบของมุมของดวงอาทิตย์ ปัจจุบัน NDVI เป็นดัชนีที่รู้จักและใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดในการตรวจจับเรือนยอดพืชสีเขียวที่ยังมีชีวิต (live green plant canopies) ในข้อมูลการสำรวจระยะไกลแบบหลายช่วงคลื่น (multispectral remote sensing data) นอกจากนี้ยังใช้ในการวัดปริมาณความสามารถในการสังเคราะห์แสงของเรือนยอดพืช (photosynthetic capacity of plant canopies) แต่สิ่งนี้อาจเป็นงานที่ซับซ้อน

คุณคำนวณ NDVI ได้อย่างไร?

กฎ: รักษาคำศัพท์ทางเทคนิค ตัวเลข หน่วย URL รูปแบบ markdown และชื่อแบรนด์ ใช้ศัพท์เกษตรกรรมระดับมืออาชีพ

NDVI ใช้ช่องสัญญาณ NIR (Near-Infrared) และช่องสัญญาณสีแดงในสูตร ดาวเทียม เช่น Landsat และ Sentinel-2 มีแถบคลื่นที่จำเป็นซึ่งมี NIR และสีแดง ผลลัพธ์จะสร้าง ค่าระหว่าง -1 ถึง +1 หากคุณมีการสะท้อนแสงต่ำในช่องสัญญาณสีแดงและการสะท้อนแสงสูงในช่องสัญญาณ NIR สิ่งนี้จะให้ค่า NDVI สูง และในทางกลับกัน

NDVI ในการเกษตร

NDVI มี การใช้งานหลายอย่าง ในภาคส่วนต่างๆ นักป่าไม้ ใช้ NDVI เพื่อวัดปริมาณป่าไม้และดัชนีพื้นที่ใบไม้ และ NASA ระบุว่า NDVI เป็นตัวบ่งชี้ความแห้งแล้งที่ดี เมื่อน้ำจำกัดการเจริญเติบโตของพืช NDVI และความหนาแน่นของพืชจะลดลง ภาคส่วนอื่นๆ ที่ใช้ NDVI ได้แก่ วิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม การวางผังเมือง และ การจัดการทรัพยากรธรรมชาติ

NDVI ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในการเกษตร เพื่อติดตามสุขภาพของพืชผลและเพิ่มประสิทธิภาพการให้น้ำ เกษตรกรใช้ NDVI สำหรับการเกษตรแม่นยำ เพื่อวัดชีวมวล และเพื่อระบุพืชผลที่ต้องการน้ำหรือปุ๋ยมากขึ้น

วิธีใช้ NDVI? ภาพถ่ายดาวเทียม vs. ภาพถ่ายโดรน

ภาพถ่ายดาวเทียมใดที่มีแถบคลื่นอินฟราเรดใกล้สำหรับ NDVI? ดังที่กล่าวไปแล้ว ดาวเทียม เช่น Sentinel-2, Landsat และ SPOT ผลิตภาพถ่ายสีแดงและอินฟราเรดใกล้ มีแหล่งข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียมฟรีบนเว็บที่สามารถดาวน์โหลดเพื่อสร้างแผนที่ NDVI ใน ArcGIS หรือ QGIS

สุขภาพของพืชผลเป็นแง่มุมที่สำคัญของการเกษตรแม่นยำ และ ข้อมูล NDVI เป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับการวัด สิ่งนี้ ปัจจุบัน การใช้โดรนเกษตรได้กลายเป็นแนวปฏิบัติทั่วไปในการจับคู่ข้อมูล NDVI เพื่อเปรียบเทียบการวัดและระบุปัญหาด้านสุขภาพพืชผลที่อาจเกิดขึ้น ด้วยการวัดความแตกต่างระหว่างแสงอินฟราเรดใกล้และแสงสีแดง NDVI สามารถช่วยเกษตรกรในการเพิ่มประสิทธิภาพการให้น้ำและระบุพืชผลที่ต้องการน้ำหรือปุ๋ยมากขึ้น ตัวอย่างเช่น PrecisionHawk และ Sentera นำเสนอโดรนเกษตรที่สามารถจับภาพและประมวลผลข้อมูล NDVI ได้ภายในหนึ่งวัน ซึ่งเป็นการปรับปรุงที่สำคัญเมื่อเทียบกับเทคนิค NDVI แบบดั้งเดิมที่มักต้องใช้เวลารอนาน นักวิจัยพบว่าสามารถรับภาพ NDVI ได้แม้จะใช้กล้อง RGB ดิจิทัลมาตรฐาน พร้อมการปรับเปลี่ยนบางอย่าง และแนวทางนี้สามารถรวมเข้ากับระบบติดตามสุขภาพพืชผลได้

แอปพลิเคชันบนมือถือได้แพร่หลายในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดย ใช้ข้อมูล NDVI เป็นเครื่องมือในการติดตามสุขภาพของพืชผล Doktar' Orbit เป็นหนึ่งในแอปพลิเคชันดังกล่าวที่นำเสนอข้อมูล NDVI ในรูปแบบแผนที่สุขภาพแก่เกษตรกร เพื่อระบุความผิดปกติใดๆ ในพื้นที่เพาะปลูก แอปพลิเคชันเหล่านี้มีเป้าหมายเพื่อปฏิวัติแนวทางการทำเกษตรกรรม โดยนำเสนอวิธีการใหม่ๆ ในการสำรวจพื้นที่และทำให้ภาคเกษตรกรรมเป็นระบบดิจิทัล เครื่องมือติดตามพื้นที่จากระยะไกลที่ใช้เทคโนโลยี NDVI สามารถช่วยประหยัดต้นทุนเชื้อเพลิงของเกษตรกรได้อย่างมาก โดยลดความจำเป็นในการลงพื้นที่บ่อยครั้ง และสามารถช่วยในการจัดการการชลประทานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

กล้อง (โดรน) ประเภทใดสำหรับ NDVI? RGB & IR-upgraded เทียบกับ Multispectral

โอเค นี่เป็นหัวข้อที่น่าสนใจมากที่ผมสังเกตเห็น และมันก็ลึกซึ้งยิ่งขึ้นไปอีก

กล้อง RGB มาตรฐานถูกออกแบบมาเพื่อจับแสงสีแดง สีเขียว และสีน้ำเงิน ในขณะที่ กล้องที่ได้รับการดัดแปลง สามารถจับแสงผสมผสานระหว่างแสง อินฟราเรดใกล้ (Near Infrared), สีแดง, สีเขียว และสีน้ำเงิน ขึ้นอยู่กับรุ่น ในการสร้าง แผนที่สุขภาพพืชผล RGB ที่แสดง "ความเขียวขจี" ของพืชผล สามารถ ใช้กล้อง RGB มาตรฐาน ร่วมกับอัลกอริทึมเฉพาะในซอฟต์แวร์

บริษัทบางแห่งกำลังขาย กล้อง Ag หรือ NDVI "ปลอม" ซึ่งเป็นเพียงกล้องธรรมดาที่ถอดฟิลเตอร์อินฟราเรดออกและติดตั้งฟิลเตอร์สีน้ำเงิน อย่างไรก็ตาม กล้องเหล่านี้ไม่แม่นยำสำหรับการวัดเชิงรังสี (radiometric measurements) เช่น NDVI เนื่องจากมีการทับซ้อนกันมากเกินไประหว่างช่องสี (color channels) และไม่มีเซ็นเซอร์ที่สามารถปรับค่าความแตกต่างของแสงระหว่างการเข้าชมแต่ละครั้งได้ ด้วยเหตุนี้ กล้องเหล่านี้จึงสามารถแสดงความแตกต่างแบบสัมพัทธ์ในพื้นที่ที่กำหนดเท่านั้น แต่ไม่สามารถวัดค่า NDVI ได้อย่างแม่นยำ

กล้อง NDVI ที่แท้จริงและได้รับการสอบเทียบ (calibrated) จะพิจารณาความแตกต่างของแสงและให้ผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอระหว่างการเข้าชมพื้นที่เดิมหลายครั้ง ดังนั้น โปรดระมัดระวังเมื่อซื้อ "กล้อง NDVI" ที่ได้รับการดัดแปลงซึ่งจับแสงอินฟราเรดใกล้ (Near-Infrared Light) เพื่ออัปเกรดโดรน (ราคาเริ่มต้นที่ $400) เพื่อจับภาพอินฟราเรดใกล้ (NIR) เพื่อดำเนินการวิเคราะห์สุขภาพพืชพรรณโดย การคำนวณ NDVI แต่โปรดทราบ: นี่ ไม่ใช่กล้อง NDVI ที่แท้จริง และอาจทำให้เข้าใจผิดได้ กล้อง Sentera เป็นตัวเลือกที่ดีกว่าอยู่แล้ว เนื่องจากถูกสร้างขึ้นมาเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะและสามารถสอบเทียบได้ แต่ก็ยังไม่เทียบเท่าระบบ NDVI ที่สมบูรณ์ กล้อง Multispectral, กล้อง NDVI ที่แท้จริง นั้น มีราคาสูง แพงกว่า "กล้อง RGB/IR ที่อัปเกรด" มาก Parrot's Sequoia ราคา $3500, TetraCam ADC Snap ราคา $4500, MicaSense's RedEdge ราคา $6000+

ภาพถ่ายดาวเทียมแบบ Multispectral มีความสำคัญในภาคเกษตรกรรม เนื่องจากสามารถให้ข้อมูลที่ละเอียดและแม่นยำยิ่งขึ้นเกี่ยวกับพืชผลและดิน เมื่อเทียบกับกล้อง RGB แบบดั้งเดิม

การถ่ายภาพหลายช่วงคลื่น (Multispectral imaging) จับข้อมูลภาพในช่วงความยาวคลื่นที่เฉพาะเจาะจงตลอดสเปกตรัมแม่เหล็กไฟฟ้า โดยใช้ฟิลเตอร์หรือเครื่องมือที่มีความไวต่อความยาวคลื่นที่เฉพาะเจาะจง ขยายขอบเขตเกินกว่าช่วงแสงที่มองเห็นได้ เพื่อรวม แสงอินฟราเรด (infrared) และ แสงอัลตราไวโอเลต (ultraviolet light) ทำให้สามารถดึงข้อมูลเพิ่มเติมที่เกินกว่าที่ตามนุษย์จะตรวจจับได้ด้วยตัวรับแสงที่มองเห็นสำหรับ สีแดง (red), สีเขียว (green) และ สีน้ำเงิน (blue) เดิมทีพัฒนาขึ้นเพื่อการระบุเป้าหมายและการลาดตระเวนทางทหาร การถ่ายภาพหลายช่วงคลื่นได้ถูกนำมาใช้ในการถ่ายภาพจากอวกาศเพื่อทำแผนที่รายละเอียดของแนวชายฝั่ง พืชพรรณ และลักษณะภูมิประเทศของโลก นอกจากนี้ยังมีการนำไปประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์เอกสารและภาพวาดอีกด้วย

นี่คือเหตุผลบางประการที่การถ่ายภาพหลายช่วงคลื่นมีความเหมาะสมกับการประยุกต์ใช้ทางการเกษตรมากกว่า:

การถ่ายภาพหลายช่วงคลื่นโดยทั่วไป จะวัดแสงในแถบสเปกตรัมจำนวนน้อย โดยมีช่วงตั้งแต่ 3 ถึง 15 แถบ

การถ่ายภาพไฮเปอร์สเปกตรัม (Hyperspectral imaging) เป็นรูปแบบพิเศษของการถ่ายภาพสเปกตรัม ซึ่งมีแถบสเปกตรัมที่ต่อเนื่องกันหลายร้อยแถบสำหรับการวิเคราะห์ การจับข้อมูลภาพผ่านแถบสเปกตรัมจำนวนมาก การถ่ายภาพไฮเปอร์สเปกตรัมช่วยให้สามารถระบุและวิเคราะห์วัสดุได้อย่างแม่นยำกว่าการถ่ายภาพหลายช่วงคลื่น

บทสรุป

NDVI ได้ปฏิวัติวิธีการตรวจสอบและจัดการพืชผลทางการเกษตรของเรา จากจุดเริ่มต้นในโครงการดาวเทียม Landsat ยุคแรกๆ ไปจนถึงกล้องหลายช่วงคลื่นที่ติดตั้งบนโดรนที่ทันสมัยในปัจจุบัน ดัชนีพืชพรรณนี้ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้สำหรับการเกษตรแม่นยำ ไม่ว่าคุณจะใช้ภาพถ่ายดาวเทียมฟรีหรือลงทุนในอุปกรณ์พิเศษ การทำความเข้าใจ NDVI จะช่วยให้เกษตรกรตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลเกี่ยวกับการใส่ปุ๋ย การจัดการระบบชลประทาน และการตรวจสอบสุขภาพพืชผล เมื่อเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ยังคงพัฒนาและเข้าถึงได้ง่ายขึ้น NDVI และดัชนีพืชพรรณที่เกี่ยวข้องจะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ในแนวทางการทำฟาร์มที่ยั่งยืนและมีประสิทธิภาพ

---

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) วัดพืชที่มีชีวิตโดยการวิเคราะห์ว่าพืชสะท้อนแสงอินฟราเรดใกล้ (near-infrared light) อย่างไร พืชที่แข็งแรงจะสะท้อน NIR จำนวนมากและดูดซับแสงสีแดง ซึ่งบ่งชี้ถึงการเจริญเติบโตที่แข็งแรง สิ่งนี้ช่วยให้เกษตรกรประเมินสุขภาพพืช ตรวจจับความเครียดได้ตั้งแต่เนิ่นๆ และระบุความแปรปรวนทั่วทั้งแปลง ทำให้สามารถจัดการได้อย่างตรงจุด

แผนที่ NDVI แสดงให้เห็นพื้นที่ที่มีสุขภาพพืชและความสมบูรณ์แตกต่างกัน โดยการระบุโซนที่มีค่า NDVI ต่ำ คุณสามารถกำหนดเป้าหมายการใส่ปุ๋ยได้อย่างแม่นยำไปยังจุดที่มีประสิทธิภาพต่ำ แทนที่จะจัดการทั้งแปลงอย่างสม่ำเสมอ สิ่งนี้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ปัจจัยการผลิต ลดของเสีย และรับประกันว่าสารอาหารจะถูกนำไปใช้ในที่ที่จำเป็นที่สุดเพื่อเพิ่มผลผลิต

กฎ: รักษาคำศัพท์ทางเทคนิค ตัวเลข หน่วย URL การจัดรูปแบบ markdown และชื่อแบรนด์ ใช้ศัพท์เกษตรกรรมระดับมืออาชีพ

ไม่ กล้อง RGB มาตรฐานไม่สามารถสร้างค่า NDVI ที่แท้จริงได้โดยตรง ค่า NDVI ที่แท้จริงจำเป็นต้องจับแสงสีแดงที่มองเห็นได้และแสงอินฟราเรดใกล้ (NIR) ซึ่งกล้อง RGB ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อทำเช่นนั้น แม้ว่าจะมีวิธีการสร้าง 'pseudo-NDVI' อยู่บ้าง แต่วิธีการเหล่านี้ก็ไม่แม่นยำหรือน่าเชื่อถือสำหรับการตัดสินใจทางการเกษตรที่แม่นยำเท่ากับข้อมูลจากกล้องหลายช่วงคลื่น (multispectral cameras) ที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง

ในการสร้างข้อมูล NDVI ที่แม่นยำ คุณต้องใช้กล้องหลายช่วงคลื่น (multispectral camera) กล้องเฉพาะทางเหล่านี้จะจับแสงในแถบความยาวคลื่นที่เฉพาะเจาะจง โดยเฉพาะอย่างยิ่งแถบแสงสีแดงที่มองเห็นได้และแถบอินฟราเรดใกล้ (NIR) โดรนที่ติดตั้งเซ็นเซอร์หลายช่วงคลื่นเหล่านี้สามารถบินเหนือพื้นที่เพาะปลูกเพื่อรวบรวมภาพความละเอียดสูงสำหรับการทำดัชนีพืชพรรณโดยละเอียด

พืชที่แข็งแรงและมีการสังเคราะห์ด้วยแสงอย่างมีประสิทธิภาพจะดูดซับแสงสีแดงอย่างมากเพื่อการผลิตพลังงาน แต่จะสะท้อนแสงอินฟราเรดใกล้ (NIR) อย่างแรงเพื่อหลีกเลี่ยงความร้อนสูงเกินไป รูปแบบที่แตกต่างกันนี้ – การดูดซับแสงสีแดงสูงและการสะท้อนแสง NIR สูง – คือสิ่งที่ NDVI ใช้ประโยชน์ พืชที่อ่อนแอหรือไม่แข็งแรงจะแสดงรูปแบบที่แตกต่างกัน ซึ่งทำให้ NDVI สามารถแยกแยะสถานะสุขภาพของพืชได้

ค่า NDVI ที่สูงขึ้น (ใกล้เคียง 1) บ่งชี้ถึงพืชพรรณที่หนาแน่น แข็งแรง และมีการสังเคราะห์ด้วยแสงอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งบ่งชี้ถึงการเจริญเติบโตที่แข็งแกร่ง ในทางตรงกันข้าม ค่า NDVI ที่ต่ำลง (ใกล้เคียง -1 หรือใกล้ 0 สำหรับดินเปล่า) บ่งชี้ถึงพืชที่อ่อนแอ เบาบาง หรือไม่แข็งแรง หรือพื้นที่ที่ไม่มีพืชพรรณ สิ่งนี้ช่วยระบุพื้นที่ที่มีปัญหาเพื่อการแทรกแซง เช่น การชลประทานหรือการควบคุมศัตรูพืช

---

• การเฝ้าระวังสุขภาพพืช - Doktar (2025) - Doktar - โซลูชันการเฝ้าระวังสุขภาพพืชของ Doktar ใช้ภาพถ่ายดาวเทียมและโดรนเพื่อแจ้งเตือนล่วงหน้าสำหรับ...
• การเฝ้าระวังสุขภาพพืช | Doktar (2025) - Doktar - Doktar Crop Health Monitoring ให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์จากดาวเทียมเกี่ยวกับสุขภาพพืชและระยะการเจริญเติบโต ช่วยให้...
• สถานะของดัชนีพืชพรรณหลักในการศึกษาเกษตรแม่นยำที่จัดทำดัชนีใน Web of Science: บทวิจารณ์ (2023) - Dorijan Radočaj, Ante Šiljeg, Rajko Marinović, Mladen Jurišić - บทความทบทวนนี้วิเคราะห์ความแพร่หลายและการประยุกต์ใช้ดัชนีพืชพรรณหลัก รวมถึง NDVI ในการศึกษาเกษตรแม่นยำ
• NDVI และอื่นๆ: ดัชนีพืชพรรณในฐานะคุณลักษณะสำหรับการรับรู้และการแบ่งส่วนพืชในข้อมูลไฮเปอร์สเปกตรัม (2025) - Andreea Nițu, Corneliu Florea, Mihai Ivanovici, Andrei Racoviteanu - บทความนี้ตรวจสอบความแตกต่างและพลังในการจำแนกของ NDVI และดัชนีพืชพรรณอื่นๆ สำหรับการรับรู้และการแบ่งส่วนพืชในการเกษตร
• ดัชนีพืชพรรณแบบปกติ Landsat (2025) - U.S. Geological Survey (USGS) - หน้าข้อมูลที่เชื่อถือได้ของ USGS นี้อธิบาย Landsat NDVI การคำนวณ และประโยชน์ในการวัดปริมาณความเขียวขจีและสุขภาพของพืช