Tarlalarınızı Kontrol Etmenizi Sağlayan NDVI Analizi
Normalleştirilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi uydu görüntü ve analizi sayesinde tarlalarınızı izleyin ve mahsul sorunlarını önceden fark edin — her yerden kapsamlı bir görünüm elde edin:
- Girdi kullanımını optimize edin ve israfı azaltın
- Mahsul stresi ve besin eksikliklerini uzaktan tespit edin
- Sorunlu alanları belirleyin ve hızlıca müdahale edin
- Veriye dayalı hasat programları planlayın
EOSDA Tarla izleme, Uydu Görüntülerini NDVI Analizine Nasıl Dönüştürür
Her gün çeşitli uydulardan gigabaytlarca ham veri toplar
Görüntüleri işleyerek bulutlu ve gölgeli alanları tespit eder ve filtreler
Platformda NDVI analizinden sonra bulutsuz uydu görüntüleri sunar
NDVI Analizi Sahada: Tarımdaki En Yaygın Kullanım Alanları
NDVI nedir ve tarlada neler olup bittiğini tam olarak görmeye nasıl yardımcı olur? Analitik araçlarımız, ham uydu verilerini karar alma süreçlerinde kullanılabilecek NDVI haritalarına dönüştürmenize yardımcı olur.
Değişim uyarılarıyla mahsul sorunlarını erkenden tespit etme ve çözme
Kansas’ta bir buğday çiftçisi, büyüme sezonu boyunca birçok tarladaki mahsul sağlığını izlemek için uydu görüntüsü analizi güvenilir buldu. EOSDA Crop Monitoring, bir bölgede ani bir indeks düşüşü bildirdiğinde çiftçi alanı inceledi ve buğday büyümesini etkileyen yerel bir sorun tespit etti. Hızlı müdahale, sorunun yayılmasını önleyerek verimi korudu. Hassas tarım yazılımından gelen bu uyarı ve düşük NDVI değerleri olmasaydı, zarar çok geç fark edilebilirdi.
Normalleştirilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi analizi değişim uyarıları sayesinde çiftçi, mahsul stresini erkenden tespit etti ve hem verim miktarını hem de kaliteyi koruyarak yüksek maliyetli ürün kayıplarının önüne geçti.
Yıllık NDVI analizi ile düşük verimlilik alanlarının belirlenmesi
Birden fazla büyüme sezonu boyunca sürekli düşük indeks değerleri; kötü drenaj, uygun olmayan toprak pH’ı, düşük besin seviyeleri veya toprak sıkışması gibi sorunlara işaret eder. Geçmiş sezonlara ait görüntüleri incelemek ve analizi görmek, çiftçilerin düşük verimli alanları belirlemesine ve gelecek sezonlar için yönetim stratejilerini iyileştirmesine olanak tanır.
Iowa’daki bir mısır çiftçisi de tam olarak bunu yaptı. Yıllar boyunca Normalleştirilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi analizinin sonuçlarını izledi ve bazı saha alanlarının sürekli düşük performans gösterdiğini fark etti. Geçmiş uydu görüntüleri ve saha verileri, sorunun kötü drenaj ve toprak sıkışması olduğunu ortaya koydu. Çiftçi, toprağı derin sürmek ve drenajı iyileştirmek gibi çeşitli stratejik değişiklikler yaptı. Ertesi sezon mısır daha iyi büyümeye ve daha fazla ürün vermeye başladı, bu da düşük NDVI değerleri tarafından tespit edildi.
NDVI analizi ve görüntüsü kullanarak sezonluk mahsul gelişimini izleyen çiftçi, düşük performanslı alanları verimli hale getirmek ve tüm arazilerde kaynak kullanımını en iyi şekilde yapmak için elinden geleni yaptı.
NDVI indeksi dayalı hassas azot yönetimi
Taylandlı bir mısır çiftçisi, uydu görüntülerini kullanarak gübreleme stratejisini değiştirdi. Sezon ortasında, görüntü analizleri, geleneksel gözlemlerin gözden kaçırdığı farklı ürün stresi bölgelerini ortaya çıkardı. Toprak analizi, tam olarak zayıf indeks değerleri gösteren alanlarda azot eksikliğini doğruladı. Bu bilgiyle donanmış olan çiftçi, gübre uygulamalarını yalnızca etkilenen tarla alanlarına uyguladı.
Bitkilerin tepkisi çarpıcıydı - haftalar içinde iyileştiler, böylece endeks değerleri de normalleşti. Normalleştirilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi analizi, klorofil seviyelerinin azot durumunu doğrudan yansıttığı mısır, buğday ve pirinç gibi azot gerektiren ürünler için en iyi sonuçları göstermektedir. Tam ve kesin bir azot profili elde etmek için NDVI'yı (Normalleştirilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi) ReCI (Kırmızı Klorofil İndeksi) ile eşleştirmenizi öneririz.
Uydu bilgilerinin gübreleme stratejisinin bir parçası olmasıyla, çiftçi optimize azot uygulamasıyla ederek daha sağlıklı, daha düzgün mahsul büyümesi ve daha yüksek hasat miktarı ve kalitesi elde etti.
NDVI destekli değişken oranlı girdi uygulaması
Taylandlı bir mısır çiftçisi, Normalleştirilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi analizi kullanarak gübreleme stratejisini değiştirdi. Sezon ortasında, görüntü analizleri, geleneksel gözlemlerin gözden kaçırdığı farklı ürün stresi bölgelerini ortaya çıkardı. Toprak analizi, tam olarak zayıf indeks değerleri gösteren alanlarda azot eksikliğini doğruladı. Bu bilgiyle donanmış olan çiftçi, gübre uygulamalarını yalnızca etkilenen tarla alanlarına uyguladı.
Brezilyalı bir soya fasulyesi üreticisi, tarlalarını farklı verimlilik bölgelerine ayırmak için Normalleştirilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi analizini kullanarak bu hassas tarım yaklaşımını uyguladı. Gözden geçirilmiş stratejisi: zayıf alım kapasitesine sahip düşük potansiyelli bölgeler için minimum gübreleme ve maksimum yanıt için hazırlanmış yüksek canlılık alanlarının hedefli zenginleştirilmesi. Tarım makinelerine indirilmek üzere NDVI haritası temelli bu yeni yaklaşım, gübrelenmiş alanlarda soya fasulyesi verimliliğini artırdı ve geleneksel örtü uygulamasının doğasında bulunan israfı ortadan kaldırdı.
Indeks destekli değişken oranlı gübre uygulamasına geçiş ikili ödüller getirdi: bugün daha yüksek mahsul verimliliği ve kaynakları daha iyi kullanan ve tarlaların sağlığını her yıl iyileştiren daha sürdürülebilir uygulamalar.
NDVI analizi yardımıyla kuruma planlaması
Büyük ölçekli müşterimiz için en büyük zorluklardan biri, mahsullerin hepsinin aynı anda olgunlaşmamasıydı: her şeyin olgunlaşmasını beklerseniz hava koşullarından zarar görmeyi riskiyle karşılaşırsınız; çok erken hasat ederseniz kalite düşer. Bununla birlikte, kurutucuların nerede kullanılacağına gözle karar vermek çoğu zaman hatalara yol açıyordu.
NDVI formülü ve analizi, tarımsal alan haritalamasında devrim yarattı. Artık ürün üreticisi uydu görüntülerinde tarlalarının tam olarak hangi bölümlerinin olgunlaşma programının gerisinde kaldığını ve kurutma maddelerine ihtiyaç duyduğunu görüyor. Sadece bu bölgelere ilaçlama yaparak tüm mahsulleri aynı anda hasada hazır hale getiriyorlar. Bu, birden fazla kısmi hasat yerine biçerdöverle tek bir verimli geçiş anlamına gelir: ekipman daha az saat çalışır, daha az yakıt yakar ve işçiler tarlada daha az zaman harcar. Tahıl, içine daha az yeşil madde karışmış olarak daha temiz çıkar. Ve ürün üreticisi kimyasalları yalnızca ihtiyaç duyulan yerlere püskürttüğü için çevresel ayak izini azaltır.
Normalleştirilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi analizi sayesinde, ürün üreticisi çok aşamalı bir hasat sürecinden tek geçişli bir hasat sürecine geçerek daha yüksek kalitede ürün elde etti.
NDVI analizi ile uygun maliyetli bitki büyüme düzenlemesi
Ukraynalı bir buğday çiftçisi, tarlalarında öngörülemeyen büyüme modelleri yaratan yetiştirme koşullarındaki değişkenlikle mücadele etti. Geleneksel tek tip bitki büyüme düzenleyicisi (PGR) uygulamasının verimsiz olduğu kanıtlandı - aynı anda az gelişmiş bitkilerde ürün israfı ve aşırı büyümüş olanlara yetersiz muamele.
NDVI formülü kullanılarak hazırlanan görüntüler, çiftçinin bölgeye özgü PGR oranlarını uygulamasına olanak tanıyan tam buğday büyüme bölgelerini ortaya çıkardı: güçlü büyüme gösteren ve yatma eğiliminde olan alanlar için daha yüksek dozlar, orta derecede büyüme gösteren alanlar için daha düşük dozlar ve zorlanan alanlar için uygulama yapılmaması. Platformumuzun algoritmaları, NDVI analizini indirilebilecek haritalara dönüştürdü ve bitki büyüme düzenleyicilerini hassas bir şekilde uygulamak için tarım makinelerinde kullanıldı. Bu sadece tarla boyunca bitki gelişimini ve verim tutarlılığını senkronize etmekle kalmadı, aynı zamanda savurgan ve zararlı aşırı uygulamayı da ortadan kaldırdı.
Indeksi ile mahsul izleme ile buğday yetiştiricisi, PGR maliyetlerini azaltırken ve çevre üzerindeki kimyasal yükü azaltırken çiftçilik tarihindeki en tutarlı mahsul olgunluğuna ve hasat kalitesine ulaştı.
NDVI analizini kullanarak mahsul büyümesindeki gecikmeleri tespit etme
Iowa'lı bir mısır çiftçisi, uzaktan algılama ve Normalleştirilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi analizi kullanarak ciddi bir sorunu erkenden yakaladı. EOSDA Ürün İzleme, sağlıklı mısırın o büyüme aşamasında 0,35 ila 0,4 arasında ölçülmesi gerektiğini belirtirken, tarlası ortalama 0,25 değerini gösteriyordu. Şu anda platform, mahsul türüne ve büyüme aşamasına göre ortalama bitki örtüsünü yansıtan 20 yaygın nakit ürün için tipik indeks aralıkları sağlamaktadır. İşini şansa bırakmayan çiftçi, uydu görüntülerinin uyarılarını doğrulamak için manuel bir saha incelemesi gerçekleştirdi.
Yerinde yaptığı inceleme, görüntülerin işaret ettiği şeyi doğruladı - bitkiler yetersiz besin nedeniyle daha yavaş gelişiyordu. Bu nedenle saha yönetimi yaklaşımını hızla değiştirdi, sağlıklı alanlar için standart programını sürdürürken zorlanan alanlara tedavi uyguladı.
NDVI algoritmaları kullanılarak oluşturulan görüntüler, tarım üreticisinin belirli besin eksikliğini erken tespit edip gidermesine yardımcı olarak mısırın sağlıklı büyüme modelini geri kazanmasını ve aksi takdirde zarar görebilecek potansiyel verimi korumasını sağladı.
NDVI indeksi yoluyla mahsul stres alanlarının tespit edilmesi
Bir dolu fırtınası çiftliğini vurduğunda, Alman bir çiftçi tahminlere güvenmek yerine gerçek hasarı görmek için NDVI indeksi kullandi. İndeks izleme, belirli tarla alanlarında bitki örtüsünün sağlığında ani bir düşüş gibi net bir hasar belirtisi gösterdi. Split View karşılaştırmasını kullanan çiftçi, fırtına öncesi görüntüleri fırtına sonrası görüntülerin yanına yerleştirerek etkilenen alanın kesin sınırlarını ortaya çıkardı.
Uydu görüntülerine dayalı hasar tespiti, sigorta amaçları için net belgeler sağlarken, zor etkilenen bölgelerde hedeflenen kurtarma çabalarını mümkün kıldı. Bu tek hava olayının ötesinde, tutarlı uydu görüntüsü takibi, büyüme mevsimi boyunca diğer stres faktörlerinin tespit edilmesine yardımcı oldu. Kurak dönemler sırasında, kuraklık stresi geliştikçe endeks modellerinin nasıl değiştiğini not etti. Kuraklığın hastalık veya besin eksikliğinden ziyade spesifik bir neden olduğunu doğrulamak için Normalleştirilmiş Fark Nem İndeksi (NDMI) analizini dahil etti - bu indeks genel bitki örtüsü sağlığı yerine özellikle bitki nem içeriğine odaklanıyordu.
NDVI algoritmaları ile görüntü karşılaştırması, kesin dolu hasarı sınırlarını ortaya çıkararak saha değerlendirmesinde zaman kazandırırken, sigorta talepleri için sağlam kanıtlar sağlar ve hedeflenen kurtarma eylemlerine rehberlik eder.
EOSDA Ürün İzleme'de neden NDVI görüntülerini seçmelisiniz?
Çeşitli görüntü sağlayıcıları: Sentinel-2 ve PlanetScope
PlanetScope ile günlük ve Sentinel-2 ile 3-5 günde bir güncellenir
PlanetScope'tan yüksek çözünürlüklü (3m) görüntüler
Güvenilir bulut algılama algoritması
Daha derin içgörüler için 10'dan fazla bitki örtüsü endeksi mevcuttur
Daha iyi tarım kararları vermek için yerleşik NDVI odaklı araçlar
Hava durumu, toprak nemi ve diğer önemli veri kaynaklarıyla sorunsuz entegrasyon
Akıllı indeks seçimi ile NDVI'nin ötesine geçin
NDVI analizi hassas tarım için harika çalışıyor, ancak bazen bir mahsulün mevcut büyüme aşaması için en uygun olanı değil. Böyle bir durumda algoritmamız en uygun endeksi önerir. Hazır bulunan diğer bitki örtüsü endekslerine göz atın:
