Карта NDVI Для Контроля За Состоянием Полей
Отслеживайте свои поля и опережайте проблемы с урожаем с помощью спутниковых снимков NDVI — полный обзор из любой точки мира:
- Оптимизируйте использование ресурсов и сократите количество отходов
- Удаленно выявляйте стресс культур и дефицит питательных веществ
- Определяйте проблемные зоны и быстро принимайте меры
- Планируйте графики уборки урожая на основе данных
Как EOSDA Crop Monitoring превращает спутниковые снимки в карты NDVI
Ежедневно собирает гигабайты необработанных данных с нескольких спутников
Обрабатывает снимки для обнаружения и фильтрации облаков и теней
Предоставляет уже безоблачные снимки на платформе или в приложении
Карта NDVI: Основные области применения в сельском хозяйстве
Необработанные спутниковые снимки не раскрывают полной картины происходящего. Наши аналитические инструменты помогут вам превратить их в данные, которые можно использовать для принятия решений.
Обнаружение и устранение проблем с помощью оповещений об изменениях NDVI
Фермер, выращивающий пшеницу в Канзасе, использовал спутниковые снимки NDVI для мониторинга состояния посевов на нескольких полях в течение всего вегетационного периода. Когда система EOSDA Crop Monitoring отметила внезапное падение значений индекса на одном из полей, фермер осмотрел участок и обнаружил локальную проблему, влияющую на рост пшеницы. Немедленная обработка остановила распространение проблемы и защитила урожай. Если бы не предупреждение от программного обеспечения для точного земледелия, ущерб мог бы остаться незамеченным, пока не стало бы слишком поздно его устранять.
Благодаря предупреждениям об изменении значений NDVI, фермер своевременно обнаружил стресс, сохранил урожай и качество зерна, избежав финансовых потерь.
Выявление низкопродуктивных территорий с помощью сравнения NDVI от года к году
Постоянно низкие показатели индекса в течение нескольких вегетационных сезонов часто указывают на такие проблемы, как плохой дренаж, неподходящий уровень pH почвы, низкий уровень питательных веществ или уплотнение почвы. Просмотр карт NDVI за прошлые сезоны позволяет фермерам точно определить участки с низкими показателями и уточнить стратегии управления на следующие сезоны.
Именно так поступил фермер, выращивающий кукурузу в Айове. Он отследил спутниковые снимки за несколько лет и заметил, что некоторые участки полей постоянно отстают в продуктивности. Архивные спутниковые снимки и полевые данные помогли ему распознать плохую дренажную систему и уплотнение почвы в качестве основных причин проблемы. Фермер внес несколько изменений в свою стратегию, в частности, глубоко обработал почву и улучшил дренаж. В следующем сезоне кукуруза стала расти и плодоносить гораздо лучше, что отразилось в увеличении значений индекса.
Используя карты NDVI для мониторинга сезонного развития посевов, фермер сделал все возможное, чтобы превратить низкопродуктивные участки в продуктивные и оптимизировать распределение ресурсов по всем полям.
Точное внесение азота на основе снимков NDVI
Тайский фермер, выращивающий кукурузу, изменил свою стратегию внесения удобрений, используя спутниковые снимки NDVI. В середине сезона аналитические снимки выявили явные зоны стресса культуры, которые не были замечены при традиционном наблюдении. Анализ почвы подтвердил дефицит азота именно в тех зонах, где наблюдались низкие значения индекса. Опираясь на эти знания, фермер вносил удобрения только на пострадавшие участки поля.
Реакция растений была поразительной — они восстановились в течение нескольких недель. Значения индекса тоже нормализовались. Анализ изображений NDVI показывает наилучшие результаты для культур, требовательных к азоту, таких как кукуруза, пшеница и рис, где уровень хлорофилла напрямую отражает состояние азота. Мы рекомендуем использовать NDVI в паре с ReCI (Индекс Красного Хлорофилла) для получения полного и точного азотного профиля.
Благодаря тому, что спутниковые данные об индексе NDVI стали частью его стратегии внесения удобрений, фермер оптимизировал внесение азота, добившись более здорового и равномерного роста культуры, а также увеличения количества и качества урожая.
Переменная норма внесения на основе NDVI
Карты NDVI позволяют сельхозпроизводителям вносить удобрения туда, где они действительно будут работать. Благодаря детальному анализу снимков, фермеры различают участки с высоким потенциалом роста и участки с низким потенциалом и ограниченной способностью к реагированию. Вместо того чтобы обрабатывать поля равномерно, внесение удобрений с на основе карт NDVI концентрирует их в зонах с высокой реакцией и сокращает потери в тех областях, где дополнительные затраты не приведут к росту урожая.
Бразильский производитель сои применил этот подход к точному земледелию, используя снимки NDVI для разделения своих полей на отдельные зоны продуктивности. Его новая стратегия: минимальное внесение удобрений в низкопотенциальные зоны со слабой способностью к поглощению и прицельное обогащение высокопродуктивных участков, готовых к максимальной отдаче. Этот новый подход, основанный на картах NDVI для загрузки в сельскохозяйственную технику, повысил продуктивность сои на удобренных участках и устранил потери, присущие традиционному сплошному внесению удобрений.
Переход на внесение удобрений с переменной нормой на основе NDVI принес двойную выгоду: повышение урожайности сегодня и более устойчивые методы, позволяющие лучше использовать ресурсы и улучшать состояние полей из года в год..
Планирование десикации с помощью снимков NDVI
Одной из самых сложных проблем для нашего крупного клиента было то, что урожай созревал не одновременно: если ждать, пока все созреет, то есть риск повреждений культур из-за непогоды; если собрать урожай слишком рано, то пострадает качество. Однако определение места применения десикантов на глаз часто приводило к ошибкам.
Картирование сельскохозяйственных полей с помощью NDVI изменило ситуацию. Теперь производитель культур видит на спутниковых снимках, какие именно участки его полей отстают от графика созревания и нуждаются в осушителях. Они опрыскивают только эти участки, одновременно подготавливая все культуры к уборке. Это означает один эффективный проход комбайна вместо нескольких частичных сборов: техника работает меньше часов, сжигая меньше топлива, а рабочие проводят меньше времени в поле. Зерно получается более чистым, с меньшим количеством зеленой массы. А поскольку фермер распыляет химикаты только там, где это необходимо, он снижает свой экологический след.
Благодаря снимкам NDVI, производитель перешел от многоэтапного к одноэтапному процессу сбора урожая, обеспечивая более высокое качество продукции.
Рентабельное регулирование роста растений с помощью карт NDVI
Украинский фермер боролся с изменчивостью условий выращивания, которая создавала непредсказуемую картину роста на его полях. Традиционное равномерное внесение регуляторов роста растений (РРР) оказалось неэффективным, поскольку препарат тратился не только на слаборазвитые растения, но и на переросшие.
Карты NDVI выявили точные зоны роста пшеницы, что позволило фермеру применить индивидуальные нормы внесения регуляторов роста для каждой зоны: более высокие дозы для участков с сильным ростом, склонных к полеганию; более низкие дозы для участков с умеренным ростом; и отсутствие внесения для участков, испытывающих трудности. Алгоритмы нашей платформы преобразовывали снимки NDVI в карты для загрузки и использования на сельскохозяйственной технике для точного внесения регуляторов роста растений. Это позволило не только синхронизировать развитие растений и повысить урожайность по всему полю, но и исключить расточительное и вредное избыточное внесение.
Благодаря такому мониторингу растений, этот производитель пшеницы добился наиболее стабильной зрелости и качества урожая за всю историю своего хозяйства, сократив при этом затраты на РРР и химическую нагрузку на окружающую среду.
Выявление задержек роста культур с помощью снимков NDVI
Фермер, выращивающий кукурузу в штате Айова, на ранней стадии обнаружил серьезную проблему с помощью дистанционного зондирования и анализа карт NDVI. Среднее значение индекса на его поле составляло 0,25, однако, по данным EOSDA Crop Monitoring, для здоровой кукурузы на этой стадии роста оно должны быть в диапазоне от 0,35 до 0,4. В настоящее время платформа предоставляет типовые диапазоны NDVI для 20 распространенных товарных культур, отражающие средние показатели вегетации в зависимости от типа культуры и стадии роста. Не желая рисковать, фермер провел ручную полевую проверку, чтобы проверить предупреждения со спутниковых снимков.
Осмотр на месте подтвердил то, о чем сигнализировали снимки: растения развивались медленнее из-за недостатка питательных веществ. Поэтому фермер быстро изменил свой подход к управлению полем, применяя обработку проблемных участков и сохраняя стандартную программу для здоровых.
Карты NDVI помогли агропроизводителю обнаружить и устранить конкретный дефицит питательных веществ на ранней стадии, что позволило восстановить здоровый рост кукурузы и защитить потенциальный урожай, который в противном случае мог бы пострадать.
Обнаружение стресса культур с помощью мониторинга NDVI
Когда на его ферму обрушился град, немецкий фермер обратился к программному обеспечению для анализа показателей NDVI, чтобы увидеть реальный ущерб, а не полагаться на догадки. Мониторинг индекса показал четкие признаки ущерба — внезапное снижение здоровья растительности на определенных участках поля. Используя функцию Режим сравнения, фермер разместил снимки, сделанные до урагана, рядом со снимками, сделанными после него, выявив точные границы пострадавшей территории.
Оценка ущерба на основе спутниковых снимков позволила составить четкую документацию для целей страхования, а также провести прицельную восстановительную работу на сильно пострадавших участках. Помимо одного погодного события, постоянный мониторинг с помощью спутниковых снимков помог обнаружить другие факторы стресса в течение всего вегетационного периода. Во время засушливых месяцев он отмечал, как менялись показатели индекса по мере развития засухи. Чтобы подтвердить, что причина кроется именно в засухе, а не в болезнях или нехватке питательных веществ, он использовал анализ Нормализованного Разностного Индекса Влажности (NDMI) — индекс, ориентированный конкретно на содержание влаги в растениях, а не на общее состояние растительности.
Сравнение снимков NDVI позволило выявить точные границы повреждений от града, что сэкономило время на оценку поля, предоставило надежные доказательства для страховых выплат и позволило правильно организовать восстановительные работы.
Почему стоит выбрать снимки NDVI в EOSDA Crop Monitoring?
Несколько провайдеров снимков: Sentinel-2 и PlanetScope
Ежедневные обновления от PlanetScope и каждые 3-5 дней от Sentinel-2
Снимки высокого разрешения (3 м) от PlanetScope
Надежный алгоритм обнаружения облаков
Более 10 вегетационных индексов для более глубокого анализа
Встроенные инструменты, основанные на анализе NDVI, позволяют принимать более эффективные сельскохозяйственные решения
Легкая интеграция с источниками данных о погоде, влажности почвы и других ключевых параметрах
Выходите за рамки NDVI с помощью умного выбора индекса
Карта NDVI — отличный инструмент для точного земледелия, но иногда он просто не подходит для текущей стадии роста культуры. В этом случае наш алгоритм рекомендует наиболее подходящий индекс. Ознакомьтесь с другими доступными вегетационными индексами:
