Вегетаційні індекси в агробізнесі: базові терміни


Вегетаційні індекси в агробізнесі: базові терміни
16:25, 06 2024
191
0

Інтеграція супутникової аналітики відкриває нові горизонти для сільськогосподарських технологій, вносячи суттєві удосконалення в управління аграрними процесами. Особливо значущим стає застосування вегетаційних індексів, які стають незамінним інструментом у руках розробників агропромислового програмного забезпечення.

Це дає їм змогу:
✔️ проводити детальний аналіз з високою точністю;
✔️ розширювати портфоліо своїх послуг;
✔️ централізовано управляти різноманітними даними із зображень;
✔️ оптимізувати внутрішні витрати;
✔️ підвищувати вартість та ефективність своїх продуктів.

Використання вегетаційних індексів у дистанційному зондуванні поліпшує якість обслуговування клієнтів, забезпечуючи:
✔️ значну економію ресурсів, зокрема на утримання дронів, їх обробку та інтерпретацію знімків;
✔️ огляд значно більших територій порівняно з традиційною аерофотозйомкою;
✔️ скорочення витрат на полеві інспекції завдяки можливості виконання регулярних супутникових ревізій;
✔️ отримання оперативних аналітичних даних у потрібному форматі;
✔️ здатність аналізувати стан сільськогосподарських угідь незалежно від погодних умов.

Супутникові зображення дозволяють постачальникам програмного забезпечення значно розширити обсяг інформації, доступної для аграріїв, оптимізуючи час та ресурси. В результаті, кінцеві користувачі мають можливість доступу до ширшого спектру даних. Це важливо, особливо коли фермерам потрібно зосередитись лише на конкретних ділянках поля у разі виявлення проблем, замість повного огляду всієї площі. Таким чином, вегетаційні індекси стають ключем до ефективного і якісного моніторингу стану посівів.

Нормалізований Диференційний Вегетаційний Індекс (NDVI)


У пантеоні спектральних індексів, що слугують агрономії, Нормалізований Диференційний Вегетаційний Індекс (NDVI) займає особливе місце. Він став інструментом вибору для моніторингу життєвого циклу аграрних культур завдяки своїй здатності вимірювати фотосинтетично активну біомасу. Основною перевагою NDVI є його універсальність і чутливість до фізіологічних змін рослин, хоча індекс має певну вразливість до змін яскравості ґрунту та атмосферних умов. Ці обмеження менш виражені в порівнянні з іншими індексами, такими як EVI, SAVI, ARVI, GCL або SIPI.

NDVI користується популярністю у сфері дистанційного зондування та аграрних досліджень, оскільки може бути використаний на протязі усього сезону вирощування культур, окрім моментів, коли рослинний покрив надто слабкий або має недостатню спектральну відбивну здатність.

Оптимальне використання NDVI досягається в середині вегетаційного періоду, коли культури перебувають у стадії інтенсивного росту, що дозволяє аграріям отримувати найбільш точні дані для аналізу та планування агротехнічних заходів. Це робить NDVI незамінним інструментом для точного і ефективного управління сільськогосподарськими ресурсами, сприяючи підвищенню врожайності та оптимізації використання земель.

Хлорофільний Red Edge Індекс (ReCl)


Хлорофільний Red Edge Індекс (ReCI) стає ключовим показником у вивченні стану рослин, забезпечуючи важливу інформацію про їхню фотосинтетичну активність. Цей індекс, що реагує на концентрацію хлорофілу, що в свою чергу живиться азотом, відображає здатність рослин до фотосинтезу і є чутливим маркером їх здоров’я.

Особливість ReCI полягає в його здатності ідентифікувати зони з недостатнім вмістом азоту, що проявляється в пожовклому або блідому листі. Завдяки точній кореляції між кількістю хлорофілу і рівнем азоту в рослині, цей індекс служить вагомим індикатором потреби в добривах, особливо в період активного розвитку рослинності. З іншого боку, використання ReCI не рекомендоване під час збирання врожаю через зниження активності фотосинтетичних процесів.

Таким чином, ReCI є незамінним інструментом для точного моніторингу здоров’я аграрних культур, дозволяючи агрономам своєчасно реагувати на потенційні дефіцити живлення і оптимізувати використання ресурсів для забезпечення стабільної врожайності.

Нормалізований Диференційний Red Edge Індекс (NDRE)



Нормалізований Диференційний Red Edge Індекс (NDRE) є одним із передових інструментів у дистанційному зондуванні аграрних угідь. Цей індекс використовує спектральні дані з ближнього інфрачервоного діапазону (NIR) та особливий спектральний канал, який охоплює вузьку зону між видимим червоним світлом та ближнім інфрачервоним діапазоном — так звану “червону крайку” спектру. Це дозволяє NDRE ефективно визначати стан рослинності з високою точністю.

Основна перевага NDRE полягає у його здатності до моніторингу ділянок із щільним вегетаційним покривом, де стандартні індекси, такі як NDVI, можуть бути менш ефективними. Така можливість робить NDRE надзвичайно корисним для спостереження за сільськогосподарськими культурами на стадії їхнього активного дозрівання, коли щільність рослинності досягає максимуму.

Комбінування NDRE з NDVI дозволяє агрономам формувати більш точне та деталізоване уявлення про стан рослинності, оптимізувати агротехнічні заходи та забезпечити більш стабільні та високі урожаї. Цей підхід забезпечує вищу точність у визначенні здоров’я та врожайності рослин, що є ключем до ефективного управління аграрними ресурсами у сучасному агробізнесі.

Модифікований Ґрунтовий Вегетаційний Індекс (MSAVI)


У відповідь на потребу агрономів у більш точному моніторингу земель з мінімальним покривом рослинності, було розроблено Модифікований Ґрунтовий Вегетаційний Індекс (MSAVI). Цей індекс є вдосконаленням традиційного NDVI, спеціально адаптованим для умов, де переважає оголений ґрунт або є лише незначна кількість вегетації.

Формула MSAVI включає в себе складний розрахунок, що дозволяє мінімізувати “шум” від ґрунту: 𝑀𝑆𝐴𝑉𝐼=2×𝐵𝑎𝑛𝑑4+1−(2×𝐵𝑎𝑛𝑑4+1)2−8×(𝐵𝑎𝑛𝑑4−𝐵𝑎𝑛𝑑3)2MSAVI=22×Band4+1−(2×Band4+1)2−8×(Band4−Band3)​​

Завдяки такій науковій адаптації, MSAVI виявляється особливо корисним для спостереження за рослинністю на ранніх стадіях її розвитку. Цей індекс забезпечує високу інформативність навіть при слабкому рослинному покриву, дозволяючи агрономам точно визначати стан вегетації та коригувати агротехнічні заходи відповідно до потреб посівів.

MSAVI є незамінним інструментом на початку вегетаційного сезону, особливо під час проростання та формування сходів, коли точність даних критично важлива для успішного розвитку молодих рослин. Його здатність адаптуватися до складних умов робить MSAVI ідеальним рішенням для оптимізації управління аграрними ресурсами, забезпечуючи сталість і високу продуктивність сільськогосподарських операцій.

Зелений Нормалізований Диференційний Вегетаційний Індекс (GNDVI)


Зелений Нормалізований Диференційний Вегетаційний Індекс (GNDVI) є еволюцією традиційного NDVI, спроектований для більш точного аналізу вмісту хлорофілу в рослинності. На відміну від NDVI, що використовує червоний канал, GNDVI включає в себе зелений спектральний діапазон (540-570 нм), забезпечуючи вдосконалений підхід до вимірювання фотосинтетичної активності.

Формула індексу: 𝐺𝑁𝐷𝑉𝐼=𝑁𝐼𝑅−𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁𝑁𝐼𝑅+𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁GNDVI=NIR+GREENNIR−GREEN​, яка допомагає точно визначити стан здоров’я рослин.

Особливістю GNDVI є його здатність вимірювати рівень хлорофілу значно точніше, ніж інші індекси, що робить його незамінним для виявлення рослин, які страждають від стресу чи старіння, особливо у випадках, де не застосовується крайній червоний канал. Ця характеристика дозволяє агрономам ефективно моніторити вегетацію з щільним листям або на стадії дозрівання культур, виявляючи потенційні проблеми, перш ніж вони стануть критичними.

GNDVI, таким чином, стає фундаментальним інструментом для розширення можливостей сучасного аграрного моніторингу, забезпечуючи аграріїв важливою інформацією для оптимізації управління здоров’ям посівів. Цей передовий індекс допомагає забезпечити стабільність та ефективність сільськогосподарських практик, сприяючи більш високому рівню врожайності та якості культур.

Нормалізований Диференційний Водний Індекс (NDWI)


Нормалізований Диференційний Водний Індекс (NDWI) становить фундамент для аналітики водних ресурсів у сільському господарстві. Цей вегетаційний індекс, що використовує унікальне поєднання зеленого діапазону та ближнього інфрачервоного спектру, дозволяє ефективно визначати межі водойм та аналізувати їх каламутність.

Формула NDWI визначається як 𝑁𝐷𝑊𝐼=𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁−𝑁𝐼𝑅𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁+𝑁𝐼𝑅NDWI=GREEN+NIRGREEN−NIR​, де GREEN позначає зелену частину спектру, а NIR – ближній інфрачервоний діапазон. Ця комбінація спектральних каналів значно знижує вплив відбиття від ґрунту та рослинного покриву, забезпечуючи чистіше зображення водних об’єктів.

Часто плутають NDWI з іншим індексом – NDMI (Нормалізований Різницевий Індекс Вологості), який використовує короткохвильовий інфрачервоний (SWIR) та NIR. Однак NDWI зосереджується на виявленні водної маси, в той час як NDMI аналізує вміст вологи в рослинній біомасі. Таке розрізнення є критично важливим для точного моніторингу іригаційних систем та виявлення заболочених або затоплених аграрних угідь.

NDWI стає незамінним інструментом у виявленні потенційних повеней на сільськогосподарських землях та у моніторингу стану іригаційних систем, виявляючи зміни в розподілі водних ресурсів, що може бути критично важливим для забезпечення сталого управління водними ресурсами в агробізнесі.

Ґрунтовий Вегетаційний Індекс (SAVI)


Ґрунтовий Вегетаційний Індекс (SAVI), розроблений Альфредо Уете (A.R. Huete), представляє собою передовий метод в агрономічних дослідженнях, який мінімізує вплив яскравості ґрунту на вимірювання вегетаційних показників. Інноваційна формула SAVI включає коефіцієнт корекції 𝐿L, який зменшує вплив ґрунтових шумів, таких як вологість, колір та регіональна мінливість ґрунту.

Однією з ключових особливостей SAVI є змінність коефіцієнта 𝐿L, який може коливатися від −1−1 до +1+1. Цей коефіцієнт адаптується до ступеню зеленого покриву досліджуваної території. Наприклад, у зонах з інтенсивною зеленою рослинністю 𝐿L становить 0, що робить SAVI ідентичним NDVI. Проте, для місцевостей з мінімальною вегетацією 𝐿L може досягати значення 1. Зазвичай використовується стандартний коефіцієнт 𝐿=0.5L=0.5, який є оптимальним для аналізу більшості аграрних територій.

SAVI застосовується для детального аналізу культур на ранніх етапах розвитку, а також для моніторингу посушливих територій з обмеженою вегетацією (менше 15% загальної площі) та відкритих просторів, де ґрунт залишається незахищеним рослинністю. SAVI дозволяє аграріям отримувати точніші дані, вирішуючи завдання управління земельними ресурсами із надзвичайною точністю.

Оптимізований Ґрунтовий Вегетаційний Індекс (OSAVI)


Оптимізований Ґрунтовий Вегетаційний Індекс (OSAVI) представляє собою еволюцію відомого SAVI, призначений для точнішого аналізу вегетації. Цей індекс використовує відомі спектральні діапазони – ближній червоний та видимий червоний, але включає в себе стандартний коефіцієнт поправки 0.16, спеціально розроблений для покращення точності моніторингу.

Формула OSAVI виглядає наступним чином: 𝑂𝑆𝐴𝑉𝐼=𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷𝑁𝐼𝑅+𝑅𝐸𝐷+0.16OSAVI=NIR+RED+0.16NIR−RED​.

Ключовою особливістю OSAVI є його здатність краще адаптуватися до умов зі слабким вегетаційним покривом, враховуючи мінливість ґрунту. Це робить OSAVI особливо цінним для ділянок, де густота рослинного покриву перевищує 50%, дозволяючи агрономам отримувати більш точні дані про стан землі, навіть коли рослинність не є густою.

OSAVI застосовується у моніторингу аграрних територій, де ґрунт частково проступає крізь рослинний покрив, що робить його незамінним інструментом для точного відображення стану аграрних угідь. Цей індекс стає ключовим елементом у ресурсозберігаючих технологіях сучасного агробізнесу, сприяючи раціональному використанню земельних та водних ресурсів.

Атмосферостійкий Вегетаційний Індекс (ARVI)


Атмосферостійкий Вегетаційний Індекс (ARVI), розроблений вченими Йорамом Кауфманом (Y.J. Kaufman) та Дідьє Танре (D. Tanré), вносить інновації в моніторинг вегетації за рахунок своєї унікальної стійкості до атмосферних забруднень, таких як аерозолі. ARVI модифікує класичний підхід NDVI, включаю нативні параметри, щоб ефективно враховувати вплив атмосфери.

Формула ARVI представляє собою: 𝐴𝑅𝑉𝐼=𝑁𝐼𝑅−(2×𝑅𝐸𝐷)+𝐵𝐿𝑈𝐸𝑁𝐼𝑅+(2×𝑅𝐸𝐷)+𝐵𝐿𝑈𝐸ARVI=NIR+(2×RED)+BLUENIR−(2×RED)+BLUE​, де враховано використання синього спектру для компенсації розсіювальних властивостей атмосфери.

Ключовою особливістю ARVI є його здатність мінімізувати вплив атмосферних змін, що робить його надзвичайно цінним для аналізу регіонів зі складними топографічними умовами, таких як тропічні гірські області, де землеробство часто супроводжується використанням вогню та можливим накопиченням попелу.

ARVI виявляється особливо ефективним при моніторингу регіонів з високим рівнем атмосферних аерозолів — таких як дощ, туман, пил, дим, або загальне забруднення повітря — забезпечуючи точні дані навіть у складних умовах. Це робить ARVI ідеальним інструментом для точного вимірювання вегетаційного покриву та впливу людської діяльності на навколишнє середовище.

Удосконалений Вегетаційний Індекс (EVI)


Розроблений вченими Хюї Цин Лю (H. Q. Liu) та Альфредо Уете (A. Huete), Удосконалений Вегетаційний Індекс (EVI) являє собою ключовий інструмент для виправлення неточностей, що виникають при використанні NDVI, особливо у районах з високою щільністю рослинності. EVI ефективно коректує змішування фонових та атмосферних шумів, що робить його незамінним у складних умовах.

EVI був спеціально розроблений для супутникових даних NASA MODIS, використовуючи коефіцієнти C1=6, C2=7.5, і L=1. Це забезпечує високу точність показників в районах з інтенсивною зеленою рослинністю, таких як дощові ліси, а також у рівнинних місцевостях з мінімальними топографічними змінами. Використання EVI у сучасних ГІС-платформах, таких як EOSDA Crop Monitoring, дозволяє ефективно інтегрувати цей індекс для аналізу великих територій, забезпечуючи доступність високоякісних даних для фахівців різного рівня підготовки.

EVI є вирішальним інструментом для точного відображення здоров’я рослинності та визначення зон з потенційною надмірною концентрацією хлорофілу, підвищуючи ефективність сільськогосподарського моніторингу та управління природними ресурсами.

Індекс Видимої Атмосферостійкості (VARI)


Індекс Видимої Атмосферостійкості (VARI) є витонченим інструментом для аналізу рослинності, спеціально розробленим для використання з кольоровими зображеннями у RGB-форматі, що охоплює червоний, зелений та блакитний діапазони видимого сегменту електромагнітного спектру. Цей індекс забезпечує точне виділення рослинного покриву, навіть у умовах інтенсивного атмосферного впливу, та ефективно контролює різницю в освітленні.

Основна перевага VARI полягає в його низькій чутливості до атмосферних змін, забезпечуючи точність вимірювань вегетації з похибкою менше 10% навіть при значних коливаннях атмосферної товщини. Ця особливість робить VARI надзвичайно корисним для застосування з датчиками супутників таких як Sentinel-2, Landsat-8, а також комерційних супутників типу GeoEye-1, Pleiades-1, Quickbird та IKONOS.

VARI активно використовується для оцінки стану рослинності в регіонах, де критично важлива мінімізація впливу атмосферних ефектів, що дозволяє агрономам і екологам отримувати надійні дані для моніторингу і управління природними ресурсами.

Індекс Листкової Поверхні (LAI)


Індекс Листкової Поверхні (LAI) відіграє критичну роль у глобальному агро- та еко-моніторингу, дозволяючи аналізувати площу листя на певній території порівняно до поверхні ґрунту, яку вони займають. Цей показник, який розраховується як відношення односторонньої площі листя до поверхні землі, є індикатором здоров’я сільськогосподарських культур, лісових масивів та відображає загальні кліматичні та екологічні умови.

Особливість LAI полягає в його розробці для датчика NASA MODIS, що дозволяє використовувати його для уточнення даних NDVI, враховуючи топографічні особливості та спектральні зони відповідно до атмосферних умов. Високі значення LAI (0–3,5) свідчать про тришарове покриття листям займаної поверхні. Проте, слід зазначити, що показники LAI можуть бути спотворені хмарами та іншими світлими об’єктами.

LAI використовується як ключовий параметр для аналізу стану культур та визначення початкових умов у моделях прогнозування продуктивності, що робить його незамінним інструментом для сучасних агротехнологій.

Нормалізований Коефіцієнт Вигорання (NBR)


Нормалізований Коефіцієнт Вигорання (NBR) є високоспеціалізованим вегетаційним індексом, призначеним для ідентифікації територій, що постраждали від пожеж. Він базується на аналізі сигналів з довжин хвиль, характерних для ближнього інфрачервоного та короткохвильового інфрачервоного спектру. Здорова вегетація демонструє високі показники відбивання у ближньому інфрачервоному діапазоні, тоді як території, нещодавно вражені вогнем, ефективно поглинають короткохвильове інфрачервоне випромінювання.

Для аналізу використовуються растрові знімки з супутників, таких як Landsat-7, Landsat-8 або MODIS, що забезпечують візуалізацію за ближнім та короткохвильовим інфрачервоними каналами.

Значення індексу варіюють від +1 до -1, що дозволяє точно оцінити масштаби та інтенсивність пожежі. В останні роки, у контексті збільшення числа лісових пожеж через екстремальні погодні умови, NBR став незамінним інструментом у галузях сільськогосподарства та лісівництва. Цей індекс широко використовується не тільки для виявлення пожеж, але й для аналізу їх наслідків, оцінки стійкості вегетації та планування заходів з відновлення.

Структурний Індекс Інтенсивності Пігментів (SIPI)


Структурний Індекс Інтенсивності Пігментів (SIPI) репрезентує собою новаторський підхід до моніторингу вегетації зі складною структурою пологу. Він аналізує баланс між каротиноїдами та хлорофілом у рослинних тканинах, де високі показники індексу часто вказують на стресові стани рослин.

Основною особливістю SIPI є його здатність відображати зміни у вмісті каротиноїдів порівняно з хлорофілом, що може слугувати надійним індикатором різноманітних хвороб або інших негативних умов, які впливають на рослини. Зокрема, підвищені значення SIPI можуть вказувати на наявність патологій у дерев і сільськогосподарських культур, які часто супроводжуються зниженням рівня хлорофільних пігментів.

SIPI застосовується для детального моніторингу стану рослинності в областях із значною варіабельністю вегетаційної структури. Він також ефективно використовується у комбінації з індексом Листкової Поверхні (LAI) для раннього виявлення ознак захворювань у сільськогосподарських культурах та виявлення інших стресових факторів, що впливають на здоров’я рослин.

Індекс Зеленого Хлорофілу (GCI)


Індекс Зеленого Хлорофілу (GCI) є фундаментальним інструментом у дистанційному зондуванні для аналізу вмісту хлорофілу в листі різноманітних культур. Використання GCI дозволяє не тільки оцінювати фізіологічний стан рослинності, але й виявляти потенційний стрес у рослин, оскільки зміна вмісту хлорофілу напряму корелює з їх здоров’ям.

Однією з ключових особливостей GCI є його висока точність у вимірюванні хлорофілу, завдяки використанню спектральних діапазонів ближньої інфрачервоної та зеленої областей. Ця специфічність робить індекс незамінним при використанні супутникових датчиків, оснащених відповідними фільтрами.

GCI є незамінним інструментом для моніторингу впливу сезонних змін, екологічних стресів та використання пестицидів на здоров’я посівів. Його застосування дозволяє агрономам та екологам забезпечити більш точне управління сільськогосподарськими культурами, сприяючи їх оптимальному розвитку та підвищенню врожайності.

Нормалізований Диференційний Індекс Снігу (NDSI)



Нормалізований Диференційний Індекс Снігу (NDSI) є ключовим вегетаційним індексом, призначеним для ідентифікації снігових покривів. Цей індекс використовує унікальні властивості снігу відбивати світло в короткохвильовому інфрачервоному (SWIR) спектрі та поглинати його у видимому (VIS) діапазоні, що дозволяє з точністю визначати снігові поля.

Цей індекс має критичне значення для розрізнення снігових покривів від хмарних мас, які можуть мати схожі спектральні характеристики у відповідних діапазонах. Використання зеленого каналу (GREEN) та короткохвильового інфрачервоного каналу (SWIR1) оптимізує точність даних, забезпечуючи чітке виділення снігових зон.

NDSI застосовується у широкому діапазоні геоінформаційних систем для картування снігового покриву та відіграє важливу роль у кліматичних дослідженнях, управлінні водними ресурсами та екологічному моніторингу, забезпечуючи важливу інформацію для науковців і політичних рішень.

ISTACK: Революційний Набір Вегетаційних Індексів для Комплексного Аналізу Ландшафтів


Набір вегетаційних індексів ISTACK втілює передові методики в області дистанційного зондування, об’єднуючи індекси NDVI, NDWI та NDSI для створення комплексних стеків зображень. Кожен тип ландшафту у цій системі кодується специфічним кольором: зеленим для рослинності, синім для сухої землі та бузковим для водних об’єктів та снігових покривів.

Завдяки такій схемі, ISTACK дозволяє не лише візуально розрізнити різні типи ландшафтів, але й провести їх кількісний аналіз, використовуючи відповідні вегетаційні показники. Така здатність до детального розподілу типів ландшафтів істотно розширює можливості в області екологічного моніторингу, землеустрою та сільськогосподарського планування.

Однак, певні складності виникають при розрізненні схожих за кольором об’єктів, таких як сніг, лід, хмари та водні поверхні, що вимагає додаткової уваги при аналізі даних. Незважаючи на це, переваги, які надає ISTACK, роблять його незамінним інструментом для спеціалістів, що працюють зі спутниковими знімками різних типів, включаючи серії Landsat та Sentinel.

Джерело інформації та фото: за матеріалами з Medium
Ctrl
Enter
Знайшли помІІІлку
Виділіть текст на натисність Ctrl+Enter

Топ категорії
З 1 січня українці платитимуть 1500 грн податку за кожен гектар землі З 1 січня українці платитимуть 1500 грн податку за кожен гектар землі
Верховна рада України прийняла закон, який зобов'язує всіх українців — власників земельний паїв, сплачувати мінімальний...
04.12.21
29 691
0
Українським аграріям готують до 1 000 000 грн Українським аграріям готують до 1 000 000 грн
Від 250 тис. грн до 1 млн. грн — така сума штрафів загрожує аграріям за різні формальні порушення, пов’язані зі...
12.03.21
19 121
0