NDVI nedir, tarımda nasıl kullanılır – hangi kameralarla

Hassas tarım ve analitik alanındaki kişisel yolculuğumda , görüntü analizi bağlamında NDVI ile karşılaştım. Amacım, gübrenin uygulama öncesi ve sonrası etkisini değerlendirmek için 45 hektarlık organik yonca tarlasını analiz etmektir. Öncelikli sorum şu: Nereye, ne tür ve ne kadar gübre uygulamalıyım ve bunun yonca mahsulüne etkisi ne olur? Standart RGB kameralı bir Mavic Pro kameram var. Twitter'da nasıl ilerleyeceğimi sorduğumda, biri yardımcı olması için NDVI da dahil olmak üzere bir dizi Bitki Örtüsü Endeksini keşfetmek için multispektral verileri kullanmayı önerdi. Bu yüzden, NDVI hakkında daha fazla bilgi edinmek için tavşan deliğinin derinliklerine indim.

Normalleştirilmiş Bitki Örtüsü İndeksi (NDVI) Nedir?
NDVI'nın tarihi
NDVI'yi nasıl hesaplarsınız?
tarımda NDVI
NDVI için ne tür (drone) kamera? RGB ve IR-yükseltilmiş vs Multispectral
Neden Multispektral Görüntüler tarım teknolojisinde önemlidir

Normalleştirilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi (NDVI), özellikle tarımda, belirli bir bölgedeki canlı bitki örtüsünün miktarını değerlendirmek için yaygın olarak benimsenen bir yöntemdir.

NDVI (Normalleştirilmiş Bitki Örtüsü İndeksi) Nedir?

Bitkiler, kendi yiyeceklerini yapmak için güneş ışığını enerji olarak kullanan harika organizmalardır. Bunu, yapraklarında meydana gelen fotosentez adı verilen bir işlemle yaparlar. İlginç bir şekilde, bitki yaprakları sadece güneş ışığını emmekle kalmaz, aynı zamanda bir kısmını da geri yansıtır. Bu, özellikle gözümüzün göremediği ancak güneş ışığındaki enerjinin yarısını oluşturan yakın kızılötesi ışık için geçerlidir.

Bu yansımanın nedeni, çok fazla yakın kızılötesi ışığın aslında bitkiler için zararlı olabilmesidir. Dolayısıyla, bu tür ışığı yansıtarak kendilerini korumak için evrimleşmişlerdir. Sonuç olarak, canlı yeşil bitkiler görünür ışıkta karanlık görünür, ancak yakın kızılötesi spektrumda parlak görünür. Bu, görünür ışıkta parlak görünen ancak yakın kızılötesi spektrumda karanlık görünen bulutlardan ve kardan farklıdır.

Bilim adamları, NDVI veya Normalleştirilmiş Bitki Örtüsü İndeksi adlı bir araç kullanarak bitkileri incelemek için bu benzersiz özellikten yararlanabilirler. NDVI, bitkiler tarafından yansıtılan kırmızı ve yakın kızılötesi ışık miktarı arasındaki farkı ölçer. Bir bitkide ne kadar çok yaprak varsa, ışığın bu dalga boyları o kadar çok etkilenir, bu da bize bitki sağlığı ve dağılımı hakkında önemli bilgiler verebilir.

NDVI, bilim adamlarının bitkileri ve tarımı incelemek için uydu görüntülerini kullanmalarının bir yoludur. Bitkilerin güneş ışığıyla nasıl etkileşime girdiğini anlayarak, çevremizdeki dünya ve gezegenimize nasıl bakacağımız hakkında daha fazla şey öğrenebiliriz.

Özetlenmiş: NDVI, sağlıklı bitki örtüsünün standartlaştırılmış bir ölçüsüdür. Yakın kızılötesi (NIR) ve kırmızı ışık arasındaki farkı ölçerek bitki örtüsünü ölçer. Sağlıklı bitki örtüsü, diğer dalga boylarından daha fazla NIR ve yeşil ışığı yansıtır, ancak daha fazla kırmızı ve mavi ışığı emer. NDVI değerleri her zaman -1 ile +1 arasındadır.

NDVI'nın tarihi

İçinde 1957, Sovyetler Birliği başlattı Sputnik 1, Dünya'nın yörüngesine giren ilk yapay uydu. Bu, Sovyetler Birliği'nde Sputnik ve Cosmos programları ve ABD'de Explorer programı gibi meteorolojik uyduların geliştirilmesine yol açtı. TIROS serisi fırlatılan uydu sayısı 1960ve bunu Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi (NOAA) platformlarındaki Nimbus uyduları ve Gelişmiş Çok Yüksek Çözünürlüklü Radyometre cihazları izledi. NASA ayrıca Landsat programının habercisi olan Dünya Kaynakları Teknoloji Uydusunu (ERTS) geliştirdi.

bu Landsat programı yılında başlatıldı 1972 Dünyanın uzaktan algılanmasına izin veren MultiSpectral Scanner (MSS) ile. Landsat'ı kullanan ve ABD'nin merkezindeki Great Plains bölgesine odaklanan erken bir çalışma Araştırmacılar, bu güçlü enlemsel gradyan boyunca güneş zenit açısının, mera bitki örtüsünün biyofiziksel özelliklerini uydu spektral sinyallerinden ilişkilendirmeyi zorlaştırdığını buldu. Güneş zenit açısının etkilerini ayarlamak için bir araç olarak normalleştirilmiş bitki örtüsü indeksini (NDVI) geliştirdiler. NDVI artık canlı yeşil bitki örtülerini tespit etmek için en iyi bilinen ve kullanılan indekstir. multispektral uzaktan algılama verilerinde. Ayrıca bitki örtüsünün fotosentetik kapasitesini ölçmek için de kullanılır, ancak bu karmaşık bir girişim olabilir.

NDVI'yi nasıl hesaplarsınız?

NDVI formülünde NIR ve kırmızı kanalları kullanır. Landsat ve Sentinel-2 gibi uydular, NIR ve kırmızı ile gerekli bantlara sahiptir. Sonuç bir oluşturur -1 ile +1 arasında değer. Kırmızı kanalda düşük yansıtmaya ve NIR kanalında yüksek yansıtmaya sahipseniz, bu yüksek bir NDVI değeri verir ve bunun tersi de geçerlidir.

tarımda NDVI

NDVI'da var birkaç uygulama farklı sektörlerde. Ormancılar orman arzını ve yaprak alanı indeksini ölçmek için NDVI kullanın ve NASA NDVI'nın kuraklığın iyi bir göstergesi olduğunu belirtir. Su, bitki büyümesini sınırladığında, daha düşük bir bağıl NDVI'ya ve bitki yoğunluğuna sahiptir. NDVI kullanan diğer sektörler şunları içerir: çevre bilimi, şehir planlama ve doğal kaynak yönetimi.

NDVI Tarımda yaygın olarak kullanılan ürün sağlığını izlemek ve sulamayı optimize etmek için. Çiftçiler, hassas tarım, biyokütle ölçümü ve daha fazla su veya gübreye ihtiyaç duyan mahsulleri belirlemek için NDVI kullanıyor.

NDVI nasıl kullanılır? Uydu görüntüleri ve Drone görüntüleri

Hangi uydu görüntülerinde NDVI için yakın kızılötesi var? Daha önce bahsedildiği gibi Sentinel-2, Landsat ve SPOT gibi uydular kırmızı ve yakın kızılötesi görüntüler üretir. Web'de, indirilebilen ve NDVI haritaları oluşturabilen verileri içeren ücretsiz uydu görüntüsü veri kaynakları vardır. ArcGIS veya QGIS.

Ekin sağlığı, hassas tarımın kritik bir yönüdür ve NDVI verileri, ölçüm için değerli bir araçtır BT. Bugün, ölçümleri karşılaştırmak ve potansiyel mahsul sağlığı sorunlarını belirlemek için NDVI verilerinin eşleştirilmesinde tarımsal dronların kullanımı yaygın bir uygulama haline geldi. Yakın kızılötesi ve kırmızı ışık arasındaki farkı ölçen NDVI, çiftçilerin sulamayı optimize etmesine ve daha fazla su veya gübreye ihtiyaç duyan mahsulleri belirlemesine yardımcı olabilir.

Örneğin, HassasHawk Ve Sentera NDVI verilerini bir gün içinde yakalayıp işleyebilen tarım dronları sağlamak; bu, genellikle uzun bekleme süreleri gerektiren geleneksel NDVI tekniklerine göre önemli bir gelişmedir. Araştırmacılar bunu buldu NDVI görüntüleri, standart dijital RGB kameralar kullanılarak bile elde edilebilir ile bazı modifikasyonlarve bu yaklaşım, mahsul sağlığı izleme sistemlerine entegre edilebilir.

Son yıllarda yaygınlaşan mobil uygulamalar, NDVI verilerini kullanma mahsul sağlığını izlemenin bir yolu olarak. Doktor’ yörünge çiftçilere alanlarındaki herhangi bir anormalliği belirlemek için sağlık haritaları olarak sunulan NDVI verilerini sağlayan böyle bir uygulamadır. Bu uygulamalar, yeni arazi keşif yöntemleri sunarak ve tarımı dijitalleştirerek çiftçilik uygulamalarında devrim yaratmayı amaçlıyor. NDVI teknolojisine dayalı uzaktan saha izleme araçları, sık saha ziyareti ihtiyacını azaltarak çiftçilerin yakıt maliyetlerinden önemli ölçüde tasarruf sağlayabilir ve verimli sulama yönetimine yardımcı olabilir.

NDVI için ne tür (drone) kamera? RGB ve IR-yükseltilmiş vs Multispectral

Tamam.. yani bu fark ettiğim sıcak bir alan ve tavşan deliği gittikçe derinleşiyor.

Standart RGB kameralar Kırmızı, Yeşil ve Mavi ışığı yakalayacak şekilde tasarlanırken, değiştirilmiş kameralar kombinasyonunu yakalayabilir Yakın Kızılötesi, Kırmızı, Yeşil ve Mavi modele bağlı olarak ışık. RGB bitki sağlığı oluşturmak için “yeşilliği”'yi gösteren haritalar ekinlerin, bir kutu standart bir RGB kamera kullanın yazılımda belirli algoritmalar ile.

Bazı şirketler “sahte” Ag veya NDVI kameralar, kızılötesi filtresi çıkarılmış ve mavi filtresi takılı olan normal kameralardır. Ancak bu kameralar, NDVI gibi radyometrik ölçümler için hatalıdır çünkü renk kanalları arasında çok fazla örtüşme vardır ve ziyaretler arasındaki aydınlatma farklılıklarını hesaba katacak sensörleri yoktur. Sonuç olarak, bu kameralar yalnızca belirli bir alandaki göreli farklılıkları gösterebilir, ancak NDVI'yı doğru bir şekilde ölçemez.

Gerçek ve kalibre edilmiş bir NDVI kamera, aydınlatma farklılıklarını hesaba katacak ve aynı siteye birden fazla ziyaret arasında tutarlı çıktılar sağlayacaktır. Bu yüzden satın alırken dikkatli olun değiştirilmiş “NDVI kamera” Yakın Kızılötesi Işığı yakalayan, dronları yükseltmek için (zaten $400) bitki sağlığı analizini gerçekleştirmek için yakın kızılötesi (NIR) görüntüleri yakalamak için NDVI hesaplaması. Ama lütfen unutmayın: Bu gerçek bir NDVI kamera değilve bu yanıltıcı olabilir. A Sentera kamera zaten daha iyi bir seçenek çünkü bunlar amaca yönelik olarak üretilmiş ve kalibre edilebilir, ancak yine de tam bir NDVI sisteminin gerisinde kalıyorlar. multispektral kameralar, gerçek NDVI kameralar vardır masraflı, “yükseltilmiş RGB/IR kameralar”'den çok daha maliyetli. Parrot’s Sequoia at $3500. TetraCam ADC Snap $4500, MicaSense’s RedEdge $6000+.

Multispektral görüntüler, geleneksel RGB kameralara göre ekinler ve toprak hakkında daha ayrıntılı ve doğru bilgiler sağlayabildiği için tarımda önemlidir.

Neden multispektral Agtech'te görseller önemlidir

multispektral görüntüleme içindeki görüntü verilerini yakalar elektromanyetik spektrum boyunca belirli dalga boyu aralıkları, belirli dalga boylarına duyarlı filtreler veya aletler kullanarak. Dahil etmek için görünür ışık aralığının ötesine uzanır kızılötesi Ve ultraviyole ışık, ek bilgilerin çıkarılmasını sağlar öte insan gözünün görünür reseptörleri ile algılayabildiği şeyler kırmızı, yeşil ve mavi. Başlangıçta askeri hedef tanımlama ve keşif için geliştirilen multispektral görüntüleme, Dünya'nın kıyı sınırlarının, bitki örtüsünün ve yer şekillerinin ayrıntılarını haritalamak için uzay tabanlı görüntülemede kullanılmıştır. Belge ve resim analizinde de uygulama bulmuştur.

İşte multispektral görüntülerin tarımsal uygulamalar için daha uygun olmasının birkaç nedeni:

1. Daha yüksek spektral çözünürlük: Multispektral kameralar, bitkilerin emdiği veya yansıttığı ışığın belirli dalga boylarının daha ayrıntılı analizine izin veren elektromanyetik spektrumun birden çok dar bandında görüntüler yakalar. Bu, besin eksiklikleri veya hastalık gibi sorunları çıplak gözle görülmeden önce belirlemeye yardımcı olabilir.
2. Geliştirilmiş bitki örtüsü indeksleri: Farklı dalga boylarındaki ışığın yansıtma değerlerini karşılaştıran multispektral kameralar, geleneksel RGB kameralardan daha gelişmiş bitki örtüsü endeksleri oluşturabilir. Bu indeksler, bitki sağlığını, büyümesini ve stres seviyelerini daha doğru bir şekilde ölçmek için kullanılabilir.
3. Toprak türlerinin farklılaşması: Multispektral görüntüler ayrıca hassas tarım için önemli olan toprak türlerini daha etkili bir şekilde ayırt edebilir. Bu, çiftçilerin sulama, gübreleme ve mahsul yönetimi uygulamaları hakkında daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilir.
4. Su stresinin tespiti: Multispektral kameralar, yaydıkları kızılötesi radyasyon miktarını ölçerek mahsullerdeki su stresini de tespit edebilir. Bu, çiftçilerin ne zaman ve ne kadar sulama yapacaklarını belirlemelerine yardımcı olabilir.

multispektral görüntüleme tipik ışığı az sayıda spektral bantta ölçer3 ile 15 arasında değişir.

hiperspektral görüntüleme spektral görüntülemenin özel bir biçimidir, analiz için yüzlerce bitişik spektral bandın mevcut olduğu yerde. Çok sayıda spektral bant boyunca görüntü verilerini yakalayan hiperspektral görüntüleme, malzemelerin multispektral görüntülemeye göre daha doğru tanımlanmasına ve analizine olanak tanır.

Sanırım bu dalışı burada durdurmam gerekiyor. Umarım benim kadar öğrenmişsindir.