Зображення NDVI Для Контролю За Станом Полів
Відстежуйте свої поля та випереджайте проблеми з урожаєм за допомогою супутникових знімків NDVI — повний огляд з будь-якої точки світу:
- Оптимізуйте використання ресурсів і скоротіть кількість відходів
- Віддалено виявляйте стрес культур і дефіцит поживних речовин
- Визначайте проблемні зони і швидко вживайте заходів
- Плануйте графіки збирання врожаю на основі даних
Як EOSDA Crop Monitoring перетворює супутникові знімки на карти NDVI
Щодня збирає гігабайти необроблених даних із кількох супутників
Обробляє знімки для виявлення та фільтрації хмар і тіней
Надає вже безхмарні знімки на платформі або в додатку
Знімки NDVI: Основні області застосування в сільському господарстві
Необроблені супутникові знімки не розкривають повної картини того, що відбувається. Наші аналітичні інструменти допоможуть вам перетворити їх на дані, які можна використовувати для прийняття рішень.
Виявлення та усунення проблем за допомогою сповіщень про зміни NDVI
Фермер, який вирощує пшеницю в Канзасі, використовував супутникові знімки NDVI для моніторингу стану посівів на кількох полях протягом усього вегетаційного періоду. Коли система EOSDA Crop Monitoring відмітила раптове падіння значень індексу на одному з полів, фермер оглянув ділянку і виявив локальну проблему, що впливає на ріст пшениці. Негайна обробка зупинила поширення проблеми та захистила врожай. Якби не попередження від програмного забезпечення для точного землеробства, шкода могла б залишитися непоміченою, поки не стало б занадто пізно її усувати.
Завдяки попередженням про зміну значень NDVI, фермер своєчасно виявив стрес, зберіг урожай і якість зерна, уникнувши фінансових втрат.
Виявлення низькопродуктивних територій за допомогою порівняння NDVI від року до року
Постійно низькі показники індексу протягом кількох вегетаційних сезонів часто вказують на такі проблеми, як поганий дренаж, невідповідний рівень pH ґрунту, низький рівень поживних речовин або ущільнення ґрунту. Перегляд зображень NDVI за минулі сезони дає змогу фермерам точно визначити ділянки з низькими показниками та уточнити стратегії управління на наступні сезони.
Саме так вчинив фермер, який вирощує кукурудзу в Айові. Він відстежив супутникові знімки за кілька років і помітив, що деякі ділянки полів постійно відстають у продуктивності. Архівні супутникові знімки і польові дані допомогли йому розпізнати погану дренажну систему і ущільнення ґрунту як основні причини проблеми. Фермер вніс кілька змін у свою стратегію, зокрема, глибоко обробив ґрунт і поліпшив дренаж. Наступного сезону кукурудза почала рости і плодоносити набагато краще, що відобразилося у збільшенні значень індексу.
Використовуючи карти NDVI для моніторингу сезонного розвитку посівів, фермер зробив усе можливе, щоб перетворити низькопродуктивні ділянки на продуктивні та оптимізувати розподіл ресурсів по всіх полях.
Точне внесення азоту на основі знімків NDVI
Тайський фермер, який вирощує кукурудзу, змінив свою стратегію внесення добрив, використовуючи супутникові супутникові знімки NDVI. У середині сезону аналітичні знімки виявили явні зони стресу культури, що не були помічені при традиційному спостереженні. Аналіз ґрунту підтвердив дефіцит азоту саме в тих зонах, де спостерігалися низькі значення індексу. Спираючись на ці знання, фермер вносив добрива тільки на постраждалі ділянки поля.
Реакція рослин була вражаючою — вони відновилися протягом кількох тижнів. Значення індексу теж нормалізувалися. Аналіз зображень NDVI показує найкращі результати для культур, вимогливих до азоту, як-от кукурудза, пшениця та рис, де рівень хлорофілу безпосередньо відображає стан азоту. Ми рекомендуємо використовувати NDVI в парі з ReCI (Індекс Червоного Хлорофілу) для отримання повного і точного азотного профілю.
Завдяки тому, що супутникові дані про індекс NDVI стали частиною його стратегії внесення добрив, фермер оптимізував внесення азоту, домігшись здоровішого і рівномірнішого зростання культури, а також збільшення кількості та якості врожаю.
Змінна норма внесення на основі NDVI
Карти NDVI дають змогу сільгоспвиробникам вносити добрива туди, де вони дійсно працюватимуть. Завдяки детальному аналізу знімків, фермери розрізняють ділянки з високим потенціалом росту та ділянки з низьким потенціалом і обмеженою здатністю до реагування. Замість того щоб обробляти поля рівномірно, внесення добрив на основі зображень NDVI концентрує їх у зонах з високою реакцією і скорочує втрати в тих областях, де додаткові витрати не приведуть до зростання врожаю.
Бразильський виробник сої застосував цей підхід до точного землеробства, використовуючи знімки NDVI для поділу своїх полів на окремі зони продуктивності. Його нова стратегія: мінімальне внесення добрив у низькопотенційні зони зі слабкою здатністю до поглинання і прицільне збагачення високопродуктивних ділянок, готових до максимальної віддачі. Цей новий підхід, заснований на картах NDVI для завантаження в сільськогосподарську техніку, підвищив продуктивність сої на удобрених ділянках і усунув втрати, властиві традиційному суцільному внесенню добрив.
Перехід на внесення добрив зі змінною нормою на основі NDVI приніс подвійну вигоду: підвищення врожайності сьогодні та більш стійкі методи, що дають змогу краще використовувати ресурси та покращувати стан полів з року в рік.
Планування десикації за допомогою зображень NDVI
Однією з найскладніших проблем для нашого великого клієнта було те, що врожай достигав не одночасно: якщо чекати, поки все достигне, то є ризик пошкоджень культур через негоду; якщо зібрати врожай надто рано, то постраждає якість. Однак визначення місця застосування десикантів на око часто призводило до помилок.
Картування сільськогосподарських полів за допомогою зображень NDVI змінило ситуацію. Тепер виробник культур бачить на супутникових знімках, які саме ділянки його полів відстають від графіка дозрівання і потребують осушувачів. Вони обприскують лише ці ділянки, одночасно готуючи всі культури до збирання. Це означає один ефективний прохід комбайна замість кількох часткових зборів: техніка працює менше годин, спалюючи менше палива, а робітники проводять менше часу в полі. Зерно виходить чистішим, з меншою кількістю зеленої маси. А оскільки фермер розпилює хімікати тільки там, де це необхідно, він знижує свій екологічний слід.
Завдяки знімкам NDVI, виробник перейшов від багатоетапного до одноетапного процесу збирання врожаю, забезпечуючи більш високу якість продукції.
Рентабельне регулювання росту рослин за допомогою карт NDVI
Український фермер боровся з мінливістю умов вирощування, яка створювала непередбачувану картину росту на його полях. Традиційне рівномірне внесення регуляторів росту рослин (РРР) виявилося неефективним, оскільки препарат витрачався не тільки на слаборозвинені рослини, а й на ті, що переросли.
Карти NDVI виявили точні зони росту пшениці, що дало змогу фермеру застосувати індивідуальні норми внесення регуляторів росту для кожної зони: вищі дози для ділянок із сильним ростом, схильних до вилягання; нижчі дози для ділянок із помірним ростом; та відсутність внесення для ділянок, які зазнають труднощів. Алгоритми нашої платформи перетворювали зображення NDVI в карти для завантаження і використання на сільськогосподарській техніці для точного внесення регуляторів росту рослин. Це дало змогу не тільки синхронізувати розвиток рослин і підвищити врожайність по всьому полю, а й унеможливити марнотратне і шкідливе надмірне внесення.
Завдяки такому моніторингу рослин, цей виробник пшениці домігся найстабільнішої зрілості та якості врожаю за всю історію свого господарства, скоротивши водночас витрати на РРР і хімічне навантаження на навколишнє середовище.
Виявлення затримок росту культур за допомогою знімків NDVI
Фермер, який вирощує кукурудзу в штаті Айова, на ранній стадії виявив серйозну проблему за допомогою дистанційного зондування та аналізу зображень NDVI. Середнє значення індексу на його полі становило 0,25, однак, за даними EOSDA Crop Monitoring, для здорової кукурудзи на цій стадії росту воно має бути в діапазоні від 0,35 до 0,4. Наразі платформа надає типові діапазони NDVI для 20 найпоширеніших товарних культур, що відображають середні показники вегетації залежно від типу культури та стадії росту. Не бажаючи ризикувати, фермер провів ручну польову перевірку, щоб перевірити попередження із супутникових знімків.
Огляд на місці підтвердив те, про що сигналізували знімки: рослини розвивалися повільніше через нестачу поживних речовин. Тож фермер швидко змінив свій підхід до управління полем, застосовуючи обробку проблемних ділянок і зберігаючи стандартну програму для здорових.
Карти NDVI допомогли агровиробнику виявити й усунути конкретний дефіцит поживних речовин на ранній стадії, що дало змогу відновити здоровий ріст кукурудзи та захистити потенційний врожай, який в іншому разі міг би постраждати.
Виявлення стресу культур за допомогою моніторингу NDVI
Коли на його ферму обрушився град, німецький фермер звернувся до програмного забезпечення для аналізу показників NDVI, щоб побачити реальні збитки, а не покладатися на здогадки. Моніторинг індексу показав чіткі ознаки пошкоджень — раптове зниження здоров'я рослинності на певних ділянках поля. Завдяки функції Режим порівняння, фермер розмістив знімки, зроблені до урагану, поруч зі знімками, зробленими після нього, та виявив точні межі постраждалої території.
Оцінка збитків на основі супутникових знімків дала змогу скласти чітку документацію для цілей страхування, а також провести прицільну відновлювальну роботу на сильно постраждалих ділянках. Крім однієї погодної події, постійний моніторинг за допомогою супутникових знімків допоміг виявити інші фактори стресу протягом усього вегетаційного періоду. Під час посушливих місяців він відзначав, як змінювалися показники індексу в міру розвитку посухи. Щоб підтвердити, що причина криється саме в посусі, а не в хворобах або нестачі поживних речовин, він використовував аналіз Нормалізованого Різницевого Індексу Вологості (NDMI) — індекс, орієнтований конкретно на вміст вологи в рослинах, а не на загальний стан рослинності.
Порівняння знімків NDVI дало змогу виявити точні межі ушкоджень від граду, що заощадило час на оцінку поля, надало надійні докази для страхових виплат і дало змогу правильно організувати відновлювальні роботи.
Чому варто вибрати знімки NDVI в EOSDA Crop Monitoring?
Кілька провайдерів знімків: Sentinel-2 та PlanetScope
Щоденні оновлення від PlanetScope і кожні 3-5 днів від Sentinel-2
Знімки високої роздільної здатності (3 м) від PlanetScope
Надійний алгоритм виявлення хмар
Понад 10 вегетаційних індексів для глибшого аналізу
Вбудовані інструменти, засновані на аналізі NDVI, дають змогу ухвалювати ефективніші сільськогосподарські рішення
Легка інтеграція з джерелами даних про погоду, вологість ґрунту та інші ключові параметри
Виходьте за рамки NDVI за допомогою розумного вибору індексу
Зображення NDVI — чудовий інструмент для точного землеробства, але іноді він просто не підходить для поточної стадії росту культури. У цьому випадку наш алгоритм рекомендує найбільш оптимальний індекс. Ознайомтеся з іншими доступними вегетаційними індексами:
