Вегетаційні Індекси Як Розумні Рішення Для Агробізнесу

Вегетаційні Індекси Для Сільськогосподарських Рішень

Інтеграція супутникової аналітики може значно покращити якість роботи сільськогосподарських програм. Зокрема, використовуючи вегетаційні індекси у своїх продуктах, постачальники програмного забезпечення можуть:

• отримати доступ до високорівневого аналізу;
• розширити спектр послуг;
• користуватись різними джерелами зображень в одному місці;
• скоротити внутрішні витрати;
• підвищити цінність своїх продуктів.

Також використання вегетаційних індексів у дистанційному зондуванні допомагає покращити якість обслуговування клієнтів. Так, у порівнянні з іншими аерофотознімками супутникові фото дозволяють:

• економити ресурси на експлуатації безпілотників, обробці та інтерпретації даних;
• охоплювати більш великі території порівняно з аерофотозйомкою;
• скорочувати витрати на польові інспекції: періодичні спостереження за допомогою БПЛА коштують дорожче, ніж регулярні супутникові ревізії;
• отримувати аналітичні дані у короткі терміни у необхідному форматі;
• аналізувати стан полів незалежно від поривів вітру.

Завдяки супутниковим знімкам постачальники агропромислового програмного забезпечення можуть значно розширити спектр інформації, що отримується з повітря, а також заощадити час і ресурси. Кінцеві користувачі, у свою чергу, отримують доступ до більшої кількості даних. Більше того, у разі виникнення будь-яких проблем фермери можуть перевіряти лише необхідні ділянки поля, а не все поле. Таким чином, вегетаційні індекси дуже корисні для високоякісного віддаленого моніторингу стану посівів.

Базові Вегетаційні Індекси В EOSDA Crop Monitoring

Стандартне аналітичне рішення EOSDA Crop Monitoring включає вегетаційні індекси NDVI, ReCI, NDRE і MSAVI, а також безліч інших можливостей за запитом користувача.

Також усі стандартні вегетаційні індекси доступні в модулі White Label, який надає такі дані, як рівень вологості ґрунту, погодну аналітику та весь набір стандартних функцій EOSDA Crop Monitoring.

Наші клієнти можуть розмістити платформу на власному домені та використовувати інструменти під своїм брендом. При цьому EOSDA забезпечує запуск продукту та технічну підтримку, що включає весь досвід компанії у галузі супутникового аналізу.

Нормалізований Диференційний Вегетаційний Індекс (NDVI)

Серед стандартних спектральних вегетаційних індексів NDVI найбільш підходить для моніторингу динаміки розвитку сільськогосподарських культур, оскільки вимірює фотосинтетично активну біомасу рослин. Однак NDVI чутливий до яскравості ґрунту та атмосферних змін, що не так помітно в таких вегетаційних індексах, як EVI, SAVI, ARVI, GCL або SIPI.

Формула: NDVI = (NIR – RED) / (NIR + RED).

Ключова особливість: NDVI — найпоширеніший вегетаційний індекс у галузі дистанційного зондування. Його можна використовувати протягом усього сільськогосподарського сезону, за винятком тих випадків, коли рослинний покрив занадто мізерний і не має достатньої спектральної відбивної здатності.

Коли використовується: Дані NDVI найбільш точні у середині сезону на стадії активного зростання культур.

Хлорофільний Red Edge Індекс (ReCl)

Вегетаційний індекс ReCI реагує на вміст хлорофілу в листі, яке харчується азотом. ReCI відображає фотосинтетичну активність вегетаційного покриву.

Формула: ReCI = (NIR/RED) – 1

Ключова особливість: оскільки вміст хлорофілу безпосередньо залежить від рівня азоту в рослинах, що відповідає за їхню «зеленість», даний вегетаційний індекс допомагає виявити ділянки з жовтим або пожухлим листям.

Коли використовується: ReCI є особливо корисним на стадії активного розвитку рослинності, але не підходить для періоду збирання врожаю.

Нормалізований Диференційний Red Edge Індекс (NDRE)

Для розрахунку вегетаційного індексу NDRE використовуються спектральні канали ближнього інфрачервоного діапазону (NIR) та спеціальний канал для вузької ділянки спектру, переходу від видимого червоного до ближнього інфрачервоного (так звана область червоного краю). Щоб отримати найточніші дані, рекомендується комбінувати NDRE та NDVI.

Формула: NDRE = (NIR – RED EDGE) / (NIR + RED EDGE)

Ключова особливість: NDRE застосовують для моніторингу ділянок із щільним вегетаційним покривом.

Коли використовується: для моніторингу посівів на стадії дозрівання.

Модифікований Ґрунтовий Вегетаційний Індекс (MSAVI)

MSAVI розроблено для зниження впливу ґрунтових шумів на результати моніторингу. Його застосовують, коли NDVI не може забезпечити точних даних, особливо при домінуванні оголеного ґрунту, мізерної вегетації або низькому вмісті хлорофілу в рослинах.

Формула: MSAVI = (2 * Band 4 + 1 – sqrt ((2 * Band 4 + 1)2 – 8 * (Band 4 – Band 3))) / 2

Ключова особливість: даний вегетаційний індекс інформативний навіть за незначного рослинного покриву, оскільки його можна коригувати з урахуванням впливу ґрунту та використовувати для спостереження за рослинністю на ранніх стадіях розвитку.

Коли використовується: на самому початку аграрного сезону, у період проростання та формування сходів.

Вегетаційні Індекси EOSDA Crop Monitoring, Доступні Через API

Якщо клієнт має власні ресурси і не потребує готове рішення, він все одно може розширити можливості свого продукту через API. Ця опція не обмежується чотирма базовими індексами EOSDA Crop Monitoring. Користувачам також доступні GNDVI, NDWI, SAVI, OSAVI, ARVI, EVI, VARI, LAI, NBR, SIPI, GCI, NDSI, ISTACK та інші вегетаційні індекси, підібрані індивідуально.

Зелений Нормалізований Диференційний Вегетаційний Індекс (GNDVI)

GNDVI — модифікація NDVI: у ньому також використовується інфрачервоний діапазон спектру, але видимий червоний замінюється видимим зеленим (540-570 нм).

Формула: GNDVI = (NIR – GREEN) / (NIR + GREEN)

Ключова особливість: GNDVI вимірює вміст хлорофілу у рослинах точніше, ніж NDVI.

Коли використовується: для виявлення рослин, що зів’яли або старіють, за відсутності крайнього червоного каналу; для моніторингу вегетації з густим покривом чи стадії дозрівання культур.

Нормалізований Диференційний Водний Індекс (NDWI)

Вегетаційний індекс NDWI був розроблений для визначення меж відкритих водойм та оцінки їх каламутності. Для отримання даних використовується комбінація каналів ближнього інфрачервоного діапазону та зеленої області видимого спектру. Вона дозволяє знизити вплив ґрунтового шуму та рослинного покриву.

Формула: NDWI = (GREEN – NIR) / (GREEN + NIR)

Ключова особливість: вегетаційний індекс NDWI часто плутають із NDMI (Нормалізований різницевий індекс вологості). NDWI використовує SWIR (короткохвильовий інфрачервоний) та NIR (ближній інфрачервоний) канали. Перший показник дозволяє аналізувати вміст сухої речовини у листі, а також внутрішню структуру листя; другий відображає зміни кількості води в культурах та всередині мезофілу. Поєднання діапазонів NIR та SWIR найкраще підходить для аналізу вмісту рідини в рослинах, оскільки вода у внутрішній структурі листа впливає на спектральне відображення у SWIR.

Коли використовується: для виявлення затоплених сільськогосподарських земель, виявлення повеней на полях та заболочених територій, а також моніторингу іригаційних робіт.

Ґрунтовий Вегетаційний Індекс (SAVI)

SAVI був створений вченим Альфредо Уете (A.R. Huete) для мінімізації впливу яскравості ґрунту на результати досліджень. Він додав коефіцієнт корекції по ґрунту L у рівняння NDVI, щоб зменшити ґрунтові шуми (вологість, колір, мінливість ґрунту по регіонах тощо).

Формула: SAVI = ((NIR – RED) / (NIR + RED + L)) * (1 + L)

Ключова особливість: коефіцієнт L у вегетаційному індексі SAVI не є постійною величиною. Він коливається в діапазоні від – 1 до +1, залежно від кількості зеленого покриву на території, що досліджується. При аналізі областей з інтенсивною зеленою рослинністю коефіцієнт L дорівнює 0 (у цьому разі дані SAVI і NDVI однакові). У регіонах з незначною рослинністю L дорівнює 1. Найчастіше коефіцієнт прирівнюють до 0,5, оскільки це значення підходить для аналізу більшості типів ґрунтового покриву.

Коли використовується: для аналізу культур на ранніх стадіях розвитку; для моніторингу посушливої ​​місцевості з мізерною вегетацією (менше 15% загальної площі) та відкритих просторів, де поверхня ґрунту не захищена рослинністю.

Оптимізований Ґрунтовий Вегетаційний Індекс (OSAVI)

OSAVI — модифікація SAVI. Він також заснований на відбивній здатності рослин у ближньому червоному та видимому червоному діапазонах спектру. Різниця між індексами полягає в тому, що формула OSAVI враховує стандартний коефіцієнт поправки впливу вегетації (0.16).

Формула: OSAVI = (NIR – RED) / (NIR + RED + 0.16)

Ключова особливість: при слабкому вегетаційному покриві поправний коефіцієнт OSAVI дозволяє краще враховувати мінливість ґрунту в порівнянні з SAVI. Також цей вегетаційний індекс більш інформативний, коли густота рослинного покриву становить понад 50%.

Коли використовується: для моніторингу ділянок зі слабким вегетаційним покривом, з ґрунтом, що проглядається крізь рослинність.

Атмосферостійкий Вегетаційний Індекс (ARVI)

ARVI — перший вегетаційний індекс, на який слабко впливають атмосферні чинники (наприклад аерозолі). Його розрахували Йорам Кауфман (Y.J. Kaufman) та Дідьє Танре (D. Tanré). Цей показник — той самий NDVI, лише скоригований з урахуванням впливу розсіювальних властивостей атмосфери відображення в червоному діапазоні спектра. Для обчислення ARVI також враховують значення синій області, а значення червоного діапазону подвоюють.

Формула: ARVI = (NIR – (2 * RED) + BLUE) / (NIR + (2 * RED) + BLUE)

Ключова особливість: порівняно з іншими вегетаційними індексами, ARVI мало залежить від топографічних особливостей. Завдяки цьому він є ефективним інструментом для моніторингу тропічних гірських областей, які часто покриті золою внаслідок підсічно-вогневого землеробства.

Коли використовується: для спостереження за регіонами з високим вмістом атмосферних аерозолів (дощів, туману, пилу, диму, забруднення повітря).

Удосконалений Вегетаційний Індекс (EVI)

Хюї Цин Лю (H. Q. Liu) та Альфредо Уете (A. Huete) створили EVI для коригування результатів NDVI з урахуванням фонових та атмосферних шумів, особливо в районах з густою рослинністю. Діапазон значень цього вегетаційного індекса варіюється від -1 до +1; для здорової рослинності показник коливається не більше 0,2-0,8.

Формула: EVI = 2.5 * ((NIR – RED) / ((NIR) + (C1 * RED) – (C2 * BLUE) + L))

Ключова особливість: EVI включає коефіцієнти C1 та C2 для коригування аерозольних розсіювань, які присутні в атмосфері, та коефіцієнт L для коригування впливу ґрунту та рослинного покриву.

GIS-фахівцям з невеликим досвідом іноді складно вибрати показники для обчислення цього вегетаційного індексу за різними супутниковими даними. Датчик NASA MODIS (для якого був розроблений EVI) зазвичай використовує C1=6, C2=7,5 і L=1. Якщо вам цікаво, як дізнатися EVI, працюючи з Sentinel-2 або Landsat-8, скористайтеся платформою EOSDA Crop Monitoring, де також можна завантажити результати моніторингу.

Коли використовується: за допомогою EVI аналізують вегетацію у регіонах з великою кількістю хлорофілу (наприклад дощових лісах) та бажано мінімальними топографічними особливостями (рівнинних місцевостях).

Індекс Видимої Атмосферостійкості (VARI)

Вегетаційний індекс VARI відмінно підходить для кольорових зображень або RGB-моделей, оскільки охоплює весь видимий сегмент електромагнітного спектру (червоний, зелений та блакитний діапазони). Завдання VARI — виділяти рослинний покрив в умовах сильної атмосферної дії та одночасно мінімізувати різницю у освітленні. Даний вегетаційний індекс можна використовувати для датчиків таких супутників, як Sentinel-2, Landsat-8, GeoEye-1, Pleiades-1, Quickbird та IKONOS.

Формула: VARI = (GREEN – RED) / (GREEN + RED – BLUE)

Ключова особливість: завдяки низькій чутливості до впливу атмосфери, похибка VARI при моніторингу рослинності в умовах різної товщини атмосфери становить менше 10%.

Коли використовується: для оцінки стану рослинності, коли потрібна мінімальна чутливість до атмосферних ефектів.

Індекс Листкової Поверхні (LAI)

Вегетаційний індекс LAI розроблений для аналізу поверхні листя нашої планети та кількості листя на певній території. LAI обчислюється як співвідношення односторонньої (освітленої) площі листя до поверхні ґрунту, що займає їх. Цей вегетаційний індекс є важливим показником моніторингу стану сільськогосподарських культур, лісових плантацій, навколишнього середовища та кліматичних умов. LAI масштабується як для окремих культур, так і для цілих регіонів.

Формула: LAI = площа листя (M2) / площа землі (M2)

Основна особливість: LAI був розроблений для датчика NASA MODIS, щоб уточнювати дані NDVI. На відміну від останнього, LAI враховує топографічні особливості, а спектральні зони, які використовуються для його розрахунків, коригуються відповідно до атмосфери. Отже, індикатор LAI = 3 означає, що листя можуть покривати зайняту поверхню в три шари. Високим вегетаційний індекс LAI вважається при значеннях 0–3,5. Однак у розрахунках слід мати на увазі, що хмарна погода та яскраві предмети насичують показання LAI.

Коли використовується: для аналізу стану культур у якості вступного параметра для моделі прогнозування продуктивності.

Нормалізований Коефіцієнт Вигорання (NBR)

Цей вегетаційний індекс використовують для виділення територій, що вигоріли внаслідок пожежі. Рівняння NBR складається з показників, отриманих за допомогою сигналів на довжинах хвиль, що відповідають як ближньому інфрачервоному, так і короткохвильовому діапазону інфрачервоного спектру. Для здорової вегетації характерна хороша відбивна здатність у ближньому інфрачервоному спектрі, а нещодавно знищені внаслідок пожежі ділянки добре відображаються в короткохвильовому інфрачервоному спектрі.

При розрахунку цього вегетаційного індексу за основу беруть растровий знімок, отриманий за допомогою каналів ближнього штфрачервоного та короткохвильового інфрачервоного діапазонів спектра, наприклад з супутників Landsat-7, Landsat-8 або MODIS. Значення NBR варіюються від +1 до -1.

Формула: NBR = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

Ключова особливість: особливе значення вегетаційний індекс NBR набув останніми роками, оскільки екстремальні погодні умови все частіше стають причиною пожеж, що знищують лісові масиви.

Коли використовується: NBR зазвичай застосовують у сільському господарстві та лісівництві для виявлення пожеж, аналізу сили вогню, а також моніторингу вегетації, що вціліла внаслідок катастрофи.

Структурний Індекс Інтенсивності Пігментів (SIPI)

Вегетаційний індекс SIPI підходить для аналізу рослинності зі змінною структурою пологу. Він визначає співвідношення каротиноїдів до хлорофілу: наприклад, високі значення сигналізують про те, що рослини перебувають у стані стресу.

Формула: SIPI = (NIR – BLUE) / (NIR – RED)

Ключова особливість: підвищені значення вегетаційного індексу SIPI (високий вміст каротиноїдів та низький вміст хлорофілу) може свідчити про хвороби дерев і культур, які часто призводять до зниження кількості хлорофільного пігменту у вегетаційному покриві.

Коли використовується: для моніторингу стану рослин на території з великою варіабельністю вегетаційної структури або в поєднанні з LAI для виявлення ранніх ознак захворювань сільськогосподарських культур та інших факторів стресу.

Індекс Зеленого Хлорофілу (GCI)

За допомогою вегетаційного індексу GCI в дистанційному зондуванні оцінюється вміст хлорофілу у листі культур різного типу. Цей показник відбиває фізіологічний стан рослинності. Якщо культури схильні до стресу, він знижується; саме тому GCI можна використовувати як індикатор здоров’я рослин.

Формула: GCI = NIR / GREEN – 1

Ключова особливість: GCI точніше демонструє вміст хлорофілу при використанні супутникових датчиків із широким діапазоном ближньої інфрачервоної та зеленої області спектру.

Коли використовується: для моніторингу впливу сезонності на здоров’я посівів, екологічних стресів або пестицидів.

Нормалізований Диференційний Індекс Снігу (NDSI)

Вегетаційний індекс NDSI застосовується для виявлення снігового покриву за допомогою комбінацій каналів видимого (VIS) зеленого та короткохвильового інфрачервоного (SWIR) спектрів діапазону. Вибір каналів пояснюється тим, що для снігу характерна висока відбивна здатність у короткохвильовому сегменті та низька відбивна здатність у видимому сегменті. При цьому хмари у цих діапазонах відбиваються досить добре, що допомагає відрізнити їх від снігового покриву. Наявність снігу визначається співвідношенням різниці відображення в діапазонах VIS і SWIR.

Формула: NDSI = (GREEN – SWIR1) / (GREEN + SWIR1)

Ключова особливість: як і фракційний сніговий покрив (FSC), вегетаційний індекс NDSI корисний для виявлення снігу, проте дозволяє отримати більш точні дані.

Коли використовується: для картування снігового покриву; щоб відрізнити сніг від хмар.

Набір Вегетаційних Індексів ISTACK

Цей набір для створення стека зображень є комбінацією вегетаційних індексів NDVI, NDWI та NDSI. У ньому кожному типу ландшафту відповідає умовний колір:

• зелений: рослинність;
• синій: земля, гори, ґрунт із відсутністю покриву;
• бузковий: сніг, хмари, лід, водні об’єкти.

Формула: Оскільки ISTACK є комбінацією NDSI, NDVI та NDWI, формула варіюється залежно від супутників, з яких отримані дані.

Ключова особливість: набір вегетаційних індексів автоматично розрізняє типи ландшафту, а також дозволяє класифікувати та проводити кількісний аналіз зображень відповідно до значень вегетаційного показника. Завдяки комбінуванню різних каналів потенціал цього типу аналізу практично безмежний. У той же час у ISTACK є і недолік: оскільки сніг, хмари, лід та водні об’єкти позначаються схожими відтінками, розрізнити їх буває важко.

Коли використовується: для автоматичної диференціації типів ландшафту за допомогою вегетаційних індексів NDVI, NDWI та NDSI, щоб створити стек зображень для супутників Landsat-4,5,7, Sentinel-2 та MODIS.

Вегетаційні Індекси В Індивідуальних Рішеннях

Можливості EOSDA Crop Monitoring виходять далеко за рамки перерахованих вище вегетаційних індексів. Ми можемо адаптувати їх відповідно до ваших інтересів. Так, ви можете змінити колірну гаму вегетаційного індексу NDVI або налаштувати його для моніторингу будь-якої культури, вказавши відповідну назву, наприклад «NDVI. Бобові» або «NDVI. Бавовна».

Індивідуальне рішення — відмінний вибір, якщо клієнтам потрібно:

• одержати конкретні спектральні показники для моніторингу посівів;
• змінити поточні вегетаційні індекси відповідно до кліматичних особливостей свого регіону;
• модифікувати формулу індексу;
• встановити індивідуальні порогові значення та кольори для класифікації культур;
• додати інші вегетаційні показники для моніторингу рослинності.

Розширюйте Бізнес За Допомогою EOSDA Crop Monitoring

Сьогодні існує більше ста вегетаційних індексів, але програми для моніторингу врожаю повинні включати найбільш актуальні, зібрані для зручності користувачів в одному місці. EOSDA надає необхідну аналітику з можливостями інтеграції як у існуюче, так і нове програмне забезпечення для моніторингу посівів.

Ознайомтеся з сільськогосподарськими рішеннями EOSDA для IT-компаній та розробників. Наші фахівці розроблять індивідуальне рішення, яке буде повністю відповідати потребам клієнтів та вашого бізнесу в цілому. Незалежно від того, чи користуєтесь ви нашим продуктом за допомогою API, модуля White Label або індивідуальних рішень, ви отримаєте точні та надійні дані дистанційного зондування та всі переваги передових супутникових технологій.

Завдяки багатому досвіду та знанням своїх фахівців компанія EOSDA завоювала довіру серед численних клієнтів як постачальник якісної супутникової аналітики по всьому світу. Зв’яжіться з нами за адресою sales@eosda.com, щоб отримати докладнішу інформацію про наш продукт та дізнатися про можливості застосування дистанційного зондування та вегетаційних індексів у вашій сфері.