питання по NDVI
  • Аграрні технології

NDVI: Що Потрібно Знати Фермеру Для Аналізу Вегетації?

Індекс NDVI є одним з найпопулярніших вегетаційних показників з того часу, коли його було введено у 70-х роках ХХ століття. Знімки, отримані дистанційним методом за допомогою дронів і супутників, стають все більш доступними. Як наслідок, неухильно зростає число користувачів, які застосовують нормалізований диференційний вегетаційний індекс у своїй діяльності, не пов’язаній із науковими дослідженнями.

Сільське господарство – найпопулярніша галузь, що реалізує на практиці такі переваги супутникових даних, як масштабне охоплення території, точність результатів, висока частота збору даних. Це означає, що за будь-якою територією, чи то маленьке поле, чи то ціла велика країна, можна спостерігати з космосу з певним інтервалом часу.

І все ж, щодо індексів рослинності ще залишається багато загадок, помилок і прогалин у знаннях. Ми вирішили розробити відповіді на найбільш поширені питання, щоб допомогти користувачеві розібратися, як працювати з NDVI в сільському господарстві найбільш ефективно та отримати з цього максимум користі.

Отже, зануримося в цю тему глибше!

Що Таке Вегетаційний Індекс?

Спектральна відбивна здатність рослинних організмів у різних діапазонах, яка вимірюється сенсорами, служить індикатором наявності вегетації, а також її загального стану та розвитку.

Таким чином, вегетаційний індекс – це математична комбінація двох та більше спектральних діапазонів, яка підсилює контраст між рослинністю (що має високу відбивну здатність) і не покритим рослинністю ґрунтом, будівлями тощо.

Вегетаційний індекс також допомагає досліджувати такі характеристики культур, як біомаса, інтенсивність росту, густота покриву і т.д. Існує понад сто індексів для вегетаційного аналізу, дізнатися докладніше про них можна в базі даних індексів. Розрахунок індексу NDVI традиційно є невід’ємною частиною стандартного аналізу.

Що Означає NDVI В Дистанційному Зондуванні?

Нормалізований диференційний вегетаційний індекс – це простий показник біомаси, активної для фотосинтезу. Якщо говорити мовою неспеціаліста, використання NDVI дає можливість дізнатися, наскільки рослина здорова.

Що Показує Індекс NDVI?

Простими словами, використання NDVI допомагає відрізнити рослинність та інші типи земних покривів і визначити її загальний стан. Крім того, він дозволяє виділити і візуалізувати на карті ділянки, покриті рослинністю, а також виявити аномальні зміни у процесі росту.

Як Розрахувати NDVI?

Нормалізований вегетаційний індекс вираховується за допомогою математичного виразу:

NDVI = (NIR-Red) / (NIR + Red),
де NIR – ближнє інфрачервоне світло;
Red – видиме червоне світло.

Численні безкоштовні GIS-інструменти дозволяють виконати миттєвий розрахунок.

Які Діапазони Використовуються Для Обчислення NDVI?

Як показує формула вегетаційного індексу NDVI, необхідно брати значення відбивної здатності у двох діапазонах: видимому червоному та інфрачервоному. Даний індекс рослинності неможливо розрахувати за знімками в натуральному кольорі або каналами іншого типу, навіть якщо вони включають потрібні діапазони.

Як Розрахувати NDVI В QGIS?

Розрахунок NDVI в QGIS виконується за допомогою Растрового калькулятора QGIS за попередньо завантаженими даними. При цьому застосовується стандартна формула. У разі використання Landsat 8, формула приймає наступний вигляд:

NDVI = (діапазон 5 – діапазон 4) / (діапазон 5 + діапазон 4),
де діапазон 5 – видимий червоний (0,64-0,67 мкм);
діапазон 4 – ближній інфрачервоний (0,85-0,88 мкм).

EOSDA Crop Monitoring має численні супутникові знімки, дозволяє зробити аналіз даних без попереднього завантаження та не потребує десктопних програм для їх отримання.

Як Обчислити NDVI В ArcGIS?

Розрахунок індексу NDVI в ArcGIS проводиться на Растровому калькуляторі ArcGIS за тією ж формулою. Дані для обчислень завантажуються із зовнішніх джерел або вводяться вручну. Автоматичний аналізатор зображень ArcGIS дозволяє візуалізувати знімки.

EOSDA Crop Monitoring не потребує введення чи завантаження даних, а також установлення десктопних програм. Усі необхідні супутникові знімки для аналізу вже є в програмі.

Як Працює NDVI?

По суті, обчислення NDVI базується на методі математичного порівняння кількості поглиненого видимого червоного світла і відбитого ближнього інфрачервоного світла. І ось чому.

Пігмент хлорофілу здорової рослини поглинає більшу кількість видимого червоного світла, а клітинна структура рослини відображає більшу кількість ближнього інфрачервоного. Це означає, що висока фотосинтетична активність, яка традиційно асоціюється зі щільною рослинністю, буде менше відбиватися в червоному діапазоні та більше – у ближньому інфрачервоному. Порівнюючи ці значення, можна достовірно визначити і проаналізувати рослинний покрив, розрізняючи його серед інших природних типів покриву ґрунту.

як працює індекс NDVI

Які Значення NDVI Вказують На Здорову Вегетацію, Позитивні Чи Негативні?

Як ви, напевно, знаєте, NDVI шкала варіюється в межах -1 – 1. Негативні значення дають водні поверхні, будови, гори, хмари, сніг; відкритому ґрунтові зазвичай відповідає індекс 0,1 0,2. У разі рослин – це завжди позитивні значення 0,2 – 1. Показник здорової, густої ​​рослинності має бути вище 0,5; для розрідженої – цифра коливатиметься в межах 0,2 – 0,5.

Однак, такий розрахунок усього лиш приблизний. Завжди слід брати до уваги конкретний сезон, види сільськогосподарських культур і регіональні особливості, щоб точно зрозуміти, що означають отримані дані.

значення індекса NDVI та їх інтерпритація

Як Виміряти Щільність Рослинності За Допомогою NDVI?

Як правило, значення індексу NDVI 0,2 – 0,4 відповідають території із розрідженою рослинністю; показник для помірної рослинності варіюється в межах 0,4 – 0,6. Всі цифри вище 0,6 вказують на максимальну густоту зеленого листя.

Під час аналізу культур при розшифровці отриманих результатів враховуйте тип культивованих рослин і широту висадженого ряду.

Недоліком цього параметру як інструменту для вимірювання щільності рослинності є той факт, що його значення збиваються за умов високої концентрації зеленої біомаси. Простіше кажучи, у вас можуть вийти одні й ті ж дані для низької і дуже високої щільності вегетації. Тому рекомендуємо використовувати EVI (удосконалений вегетаційний індекс), який являє собою скориговану версію нормалізованого диференційного вегетаційного індексу і дає більш точні результати, якщо рослинність густа.

Ще одна альтернатива – це NDRE (нормалізований диференційний Red Edge індекс), який виправдано застосовується для аналізу багаторічних густих культур та іншої рослинності з високою щільністю.

Як Розшифрувати Знімки NDVI?

Зазвичай зображення представлені у вигляді кольорової карти, де кожен колір відповідає певній шкалі значень. Стандартної гами кольорів немає, але більшість програм використовує «червоно-зелений» набір. При цьому червоні, помаранчеві та жовті тони вказують на відкритий ґрунт або відмерлу / розріджену рослинність, а всі відтінки зеленого свідчать про нормальний / щільний рослинний покрив.

Якщо розшифровка NDVI викликає труднощі, перевірте його легенду, наприклад, у EOSDA LandViewer (як показано на ілюстрації в нижньому правому куті). У деяких програмах ви можете самі створювати колірну гаму.

знімок NDVI з EOSDA LandViewer

Які Існують Альтернативи NDVI?

По суті, стандартний NDVI лежить в основі багатьох вегетаційних індексів. На відміну від формули NDVI, їх формули скориговані з урахуванням яскравості ґрунту, атмосферних явищ та інших факторів, які впливають на результати NDVI, і містять додаткові коефіцієнти. Це EVI, SAVI, ARVI, GCL, SIPI, докладніше про них читайте тут.

Що Вимірює Індекс NDVI?

Простими словами, нормалізований вегетаційний індекс визначає стан і здоров’я рослин або їх потужність. Цей параметр – індикатор «зеленості» і тісно пов’язаний із зеленою біомасою; він є показником зростання. Як відомо, результати NDVI також співвідносяться з урожаєм, а це значить, що даний ВІ може застосовуватися як інструмент для вимірювання продуктивності культур і прогнозування врожаю.

Чи Може NDVI Показувати Фази Розвитку Культур?

Власне кажучи, значення цього показника, отримані за допомогою супутникових даних із високою часовою роздільною здатністю (наприклад, MODIS), тісно корелюють із фенологічними етапами розвитку рослин (проростанням насіння, дозріванням, плодоношенням).

Проте, існують певні обмеження. Так, на ранніх стадіях розвитку рослин, коли зелене листя займає малу площу, результати підпадають під вплив ґрунтового фону. Показники також можуть збиватися на наступних етапах, коли рослини утворюють зімкнутий полог. У цьому випадку розрахунок може бути неточним.

Чи Відрізняються Значення Індексу NDVI, Якщо Культури Різні?

Звичайно ж. У кожного типу рослин своя структура надземної частини, стадії росту та необхідні кліматичні особливості для нормального розвитку. Всі ці фактори впливають на відбивні здатності. Як результат, для різних культур показники також будуть різними.

Яке Значення NDVI Вважається Нормою Для Кукурудзи / Пшениці / Рапса / Сої?

На жаль, стандартних норм для значень не існує, оскільки кожне поле має свої особливості. Тому розшифровка NDVI залежить від різних факторів (кліматичні умови, тип ґрунту, застосовані сільськогосподарські практики).

Ми рекомендуємо брати супутникові дані за декілька сезонів і генерувати часові ряди, щоб визначити тенденції зростання та норми значень для конкретного поля і зрозуміти, як розрахувати NDVI правильно.

Чи Можна Використовувати Знімки NDVI Для Виноградників?

Залежить від ситуації. Цей спектральний індекс застосовували для оцінки потужності виноградної лози, але на точність даних впливають практики культивування ґрунту. Якщо в міжряддях є рослинне покриття, буде складно розрізнити NDVI для рослин між рядами і власне для винограду. Якщо ж міжряддя відкриті, результати будуть більш точними.

Як Розшифровка NDVI Застосовується В Сільському Господарстві?

Існує безліч варіантів використання цього параметру для аналізу розвитку рослин:

  • Вимірювання біомаси й оцінки стану та здоров’я культур.
  • Виявлення шкідників, хвороб, грибків чи пересохлих ділянок поля на ранніх стадіях.
  • Спостереження динаміки розвитку рослинності протягом сезону.
  • Створення нормальних умов зростання на певній території шляхом генерування часових рядів NDVI.
  • Визначення майбутнього врожаю (ніколи не використовується окремо, тільки в поєднанні з іншими параметрами прогнозування).
  • Оперативне виявлення проблемних зон на полі, оцінка ефективності зрошення, внесення добрив і пестицидів.
  • Спостереження за умовами випасу тварин і продуктивністю поля.
  • Відстеження настання посухи і визначення пожежонебезпечних регіонів.

EOSDA Crop Monitoring

Отримайте доступ до супутникових знімків з високою роздільною здатністю – керуйте полями ефективно!

Спробувати зараз!

Чи Можна Використовувати NDVI Для Оптимізації Застосування Фунгіцидів?

Звичайно ж, так. Перше, карти нормалізованого диференційного вегетаційного індексу допомагають визначити результати застосування різних фунгіцидів на полях і подивитися, який із них найбільш сприяє здоров’ю та опірності рослин.

Друге, супутниковий знімок NDVI може слугувати рекомендаційною картою, яка вказує на ділянки з можливими ознаками грибкових захворювань у рослин, і відповідно, на необхідність застосування фунгіциду. Це буде коштувати дешевше, ніж обприскувати повністю все поле.

Як NDVI Допомагає Зменшити Кількість Бур’янів?

Боротьба з бур’янами стає більш ефективною за умов використання супутникових даних. Профіль для рослин, зростанню яких не перешкоджають бур’яни, значно відрізняється від профілю культур, які бур’яни заглушають.

Обчислення NDVI на основі аерознімків або супутникових зображень із високою роздільною здатністю, отриманих за кілька тижнів до зів’янення культур, допомагає розрізнити ділянки, де присутні і відсутні бур’яни. В останньому випадку відбивна здатність культур, зростанню яких перешкоджають бур’яни, буде більшою (отже, значення буде вищим).

Існує й інший варіант, коли ділянки, де ростуть бур’яни, можуть бути виявлені за допомогою зображень, зроблених після збирання врожаю.

Таким чином, знімки виконують функцію гербіцидних рекомендаційних карт, які дають можливість обприскувати тільки ділянки з бур’янами, а не ціле поле, що зменшує витрати і шкоду, нанесену довкіллю.

Побачити наявність бур’янів на ранніх етапах росту рослин допомагають встановлені в полі сенсори.

Чи Є Індекс NDVI Ефективним Інструментом Управління Ризиками Під Час Страхування Урожаю?

Звичайно ж. Страхові компанії користуються перевагами сучасних технологій в сільському господарстві та супутникових знімків NDVI, у тому числі:

  • швидко і точно підраховують збитки, завдані екстремальними погодними умовами, надмірним обприскуванням, посухою тощо; це зменшує трудовитрати й економить час;
  • отримують інформацію про поля, користуючись історичними даними зі знімків, зроблених 30-40 років тому;
  • спостерігають за полями будь-якого масштабу (починаючи від району та закінчуючи областю / штатом або цілою країною) з оновленнями в реальному часі й оперативно готують відшкодування збитків;
  • визначають поля, виплати по яких не передбачено (наприклад, незаконні підпали).

Як Відрізнити Рослини Від Дерев За NDVI?

Ми припускаємо, що іноді це нелегко. І культури, і дерева дають високі показники, тому побачити відмінності між ними важко. Найпростіший спосіб – вираховувати середнє арифметичне значень за кожні три місяці минулого року.

Покриті рослинністю ділянки з високими значеннями протягом більше трьох місяців – це, найімовірніше, хвойний ліс. Культури рідко зберігають високий показник настільки довго.

Як Визначити Зачистку Лісу / Дефорестацію За Допомогою NDVI?

У цьому випадку є варіанти. Можна порахувати середнє арифметичне нормалізованого індекса за кілька місяців, починаючи з дати передбачуваної зачистки, і порівняти його із середнім арифметичним за ці ж місяці минулого року.

Якщо показник знизився принаймні на 0,25, то напевне, цей факт вказує на обезліснення. Також можна використовувати автоматичний інструмент виявлення змін; він визначить ділянки зі змінами ґрунтового покриву за декількома знімками NDVI, зробленими у різний час (бажано, брати один і той же місяць і різні роки).

Масове вирубування лісів на острові Ванкувер, Канада, в період між 2017 та 2018

Масивна вирубка лісів на острові Ванкувер у Канаді, 2017-2018

Важливо, щоб при проведенні аналізу за допомогою супутникових зображень хмарність була мінімальною. Це допоможе уникнути некоректних негативних значень.

Недолік цього методу полягає в тому, що він не уточнює причину втрат лісових масивів. Окрім вирубки, втрати рослинності в лісах можуть бути викликані пожежами, ураганами або застосуванням хімікатів.

Чи Можна Виміряти Температуру В Лісі Та Визначити Лісові Пожежі За NDVI?

Взагалі, ні. Як показує формула, індекс не має для цього відповідних діапазонів. Однак, як відомо, він здатний виявити посуху, а значить, може показати ділянки з пересушеною рослинністю (= низькі значення), де ризик виникнення пожежі є найбільш високим.

Чи Можна Використовувати Супутникові Знімки NDVI Для Визначення Кількості Фуражу?

По суті, відповідь на це питання – і так, і ні. Фермери, які займаються розведенням худоби, використовували NDVI, щоб перевірити наявність та якість трави на пасовищах. Однак якщо фуражна трава прихована під густою кроною дерев і / або кущів (наприклад, у тропічних лісах), нормалізований диференційний вегетаційний індекс не є надійним джерелом інформації. Тому застосовувати його як інструмент для визначення наявності трави для годування тварин не слід.

Про автора:

Василь Черлінка Науковий співробітник EOSDA

Василь Черлінка — доктор біологічних наук за спеціальністю педологія (ґрунтознавство) з 30-річним досвідом роботи в цій галузі. Він закінчив інженерний коледж в Україні та отримав ступінь з агрохімії, агрономії та ґрунтознавства в Чернівецькому національному університеті. З 2018 року доктор Черлінка консультує EOSDA з питань ґрунтознавства, агрономії та агрохімії.

Oстанні статті

EOSDA Crop Monitoring: Запущено Конструктор Карт
  • EOSDA Crop Monitoring

EOSDA Crop Monitoring: Запущено Конструктор Карт

Завдяки новій функції користувачі EOSDA Crop Monitoring тепер можуть використовувати дані про врожайність зі своєї техніки для оптимізації використання ресурсів та продуктивності посівів.

Азотні Добрива: Види, Способи І Строки Внесення
  • Управління посівами

Азотні Добрива: Види, Способи І Строки Внесення

Азотні добрива підвищують врожайність і зміцнюють продовольчу безпеку. Однак їх застосування потребує розумного підходу для отримання переваг і мінімізації впливу на довкілля.

FANCAMPO Mexico Використовує ДЗЗ Для Страхування Врожаю
  • Історії наших партнерів

FANCAMPO Mexico Використовує ДЗЗ Для Страхування Врожаю

Агрострахування в Мексиці виходить на новий рівень завдяки тому, що фонд FANCAMPO використовує аналітику супутникових зображень через EOSDA Crop Monitoring для оцінювання страхових претензій.