Вегетационные индексы

« Предыдущие записи

ЭФФЕКТИВНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БЕСПИЛОТНИКОВ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ: ЧТО НЕОБХОДИМО?

07.03.2017 При всей своей привлекательности и перспективности, внедрение дронов в сельском хозяйстве а, следовательно, и их продвижение на рынке, сталкивается с целым рядом проблем. Если с использованием БПЛА для опрыскивания посевов ситуация более-менее понятна как для поставщика, так и для потребителя услуги, и все сложности укладываются в формулу «цена вопроса», то при использовании беспилотников для дистанционного […]

Оценка состояния посевов с помощью фотосъемки.

29.01.2017 Сельское хозяйство – это одна из самых перспективных отраслей использования беспилотных летательных аппаратов. Потенциально материалы съемки сельскохозяйственных полей с беспилотников могут быть основой для самых разнообразных оценок состояния посевов. От учета площадей поврежденных посевов (вредителями, болезнями, физическими факторами и тому подобного) до оценки засоренности, заболеваемости и прогнозирования урожаев.

Дроны для аграриев.

26.01.2017 Использование беспилотников в сельском хозяйстве потенциально может быть очень широким. Перечень задач, для решения которых могут привлекаться дроны, зависит от потребностей пользователя и используемого оборудования. Экономический эффект применения беспилотников обуславливается направлением их использования и слагается из прибыли в результате  увеличения урожаев и снижения расходов за счет экономии топлива, семенного материала, удобрений, агрохимикатов и оросительных вод, […]

Космические технологии помогут увеличить урожайность посевов.

06.01.2017 Зачем тратить деньги на Космос, когда на Земле «люди голодают»? Как вообще навигационные и оптические спутники могут помочь труженикам села? В США и Европе с высочайшей урожайностью их полей как раз спутник подсказывает время и необходимость сельскохозяйственных процедур, а программы рассчитывают интенсивность внесения удобрений, пестицидов, полива, прополки, посева и уборки.

Получение вегетационного индекса NDVI с помощью беспилотников (БПЛА).

19.12.2016 Использование беспилотных летальных аппаратов (БПЛА) сельском хозяйстве относительно новое направление, но уже широко зарекомендовавшее себя.

Прогноз урожайности на основе NDVI.

12.12.2016

О том, что урожайность от года к году бывает различной, знают все. Но не все умеют прогнозировать урожайность, к счастью ученые постоянно нас удивляю своими открытиями, так они доказали, что урожайность можно прогнозировать с достаточно высокой точностью по растительному индексу NDVI посевов во время вегетации.

Для только начинающих изучать тему использования вегетационных индексов как элементов бизнес процесса работы аграрного предприятия, напомним, что такое NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) – нормализованный относительный индекс растительности, по которому можно судить о развитии биомассы растений во время вегетации. Расчет вегетационных индексов основанный на следующем принципе: при попадании световых волн излучаемых природным или искусственным источником света на зелёные листья растений значительная часть волн видимого диапазона поглощаются (особенно зеленого спектра), ближнего инфракрасного отражаются. Поглощение зеленого спектра волн листьями растений связано с наличием в составе их клеток органелл с хлоропластами которые растения используют в процессе фотосинтеза, таким образом, чем больше  у растений площадь листа тем более тем сильнее растения поглощают попадающий на них свет. По сумме и разности отражений в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах вычисляется индекс NDVI:

NDVI = (NIR — VIS(RGB)) / (NIR + VIS(RGB)) где, NearIR (NIR) — отражение в ближней инфракрасной области спектра (VIS) RGB— отражение в видимой области спектра

Измерить NDVI посевов можно несколькими способами (с помощью оптических датчиков) и дистанционными (на основе спутниковой или аэрофотосъёмки). Преимуществах каждого из методов будут описаны в рамках этой статьи.

Многочисленные научные публикации утверждают что, по индексу NDVI с высокой точностью можно прогнозировать урожайность посевов. Значения вегетационного индекса NDVI различны во время роста, цветения и созревания растений. В начале вегетационного сезона индекс нарастает, в момент цветения его рост останавливается, затем по мере созревания, NDVI снижается. В зависимости от почвенного плодородия, метеоусловий и технологии возделывания посевов скорость развития биомассы будет разной. Поэтому по среднему значению NDVI на поле легко сравнивать состояние посевов во время вегетации: на одних полях посевы развиваются быстрее (лучше), на других – медленнее (хуже).

Наиболее точный прогноз урожайности посевов по индексу NDVI можно дать в момент прохождения экстремума (пика) значения NDVI. Например, для посевов озимой пшеницы при возделывании по интенсивной технологии, значение NDVI во время экстремума достигает 0,80–0,88 (по данным Центра точного земледелия РГАУ – МСХА им. К.А.Тимирязева). Пик NDVI обычно приходится на момент начала фазы колошения. Зная потенциальную урожайность сорта, мы можем прогнозировать, что при таком значении NDVI урожайность будет максимальной для данного сорта. Если в фазу колошения NDVI достигает значения всего 0,60–0,65, то это значит, что урожайность будет ниже максимальной на 25–30 %. Ведь NDVI связан с зеленой биомассой растений, а урожайность – это некая (известная для каждой культуры) процентная часть биомассы.

Таким образом, для предсказания урожайности агроному необходимо знать максимальную потенциальную урожайность данного сорта и показатель NDVI посева в фазу колошения (для зерновых) или в фазу максимального развития листьев (для всех остальных культур).

Но обращаясь к новым технологиям необходимо не забывать о факторах которые могут влиять на прогнозирование урожайности, одним из таких факторов является погода. Отклонение метеоданных от среднемноголетних наблюдений приведет, соответственно, и к отклонению урожайности. Ведь скорость прироста и снижения значений NDVI во время вегетации зависит в первую очередь от метеоусловий текущего года (кроме практики орошаемого земледелия). В условиях жаркой погоды период прохождения фенофаз* значительно сокращается, пик значения NDVI не достигает возможного максимума, и следовательно, прогнозный урожай снижается. Обратный случай – недостаток тепла. Скорость нарастания NDVI в таком случае снижена, растения медленно набирают биомассу, цветение может задержаться, и времени, а самое главное, суммы активных температур, на вызревание может не хватить, урожай будет низкий и плохого качества. Кроме того, от метеоусловий в значительной степени зависит развитие болезней растений, что также может приводить к снижению показателя NDVI, а с ним и урожайности.

Преимущества и недостатки способов получения вегетационного индекса NDVI:

Оптические датчики с активным источником излучения

аэрофотосъёмка с беспилотного летательного аппарата

Спутниковые снимки

+ отсутствие искажений + высокая детализация съемки до 4 см./пиксель + самая большая производительность – сотни квадратных километров
+ оперативность получения информации + возможность работы в облачную погоду (калибровка изображения происходит за счет датчика яркости света) — низкая детализация съемки от 30 до 250 м/пиксель
+ независимость от метеоусловий + высокая производительность до 2000 га в течении светового дня — высокая чувствительность качества съемки к метеоусловиям, в облачную погоду не возможно получить качественное изображение
— малая(медленная) производительность мониторинга до 5-10 га/час + данные получены данным методом позволяют построить ортофотоплан, рассчитать другие вегетационные индексы такие как SAVI, ARI, TCARI и др.
— ограничение применения по силе ветра, съемка возможна при ветре до 10 м/с

*Фенофаза – регулярно и закономерно повторяющиеся явления роста и развития растения и его отдельных органов. Цикл прохождения фенофаз составляет 1 год. Этот год делится на 2 основных периода: вегетация и покой. У листопадных растений периоды вегетации и покоя выражены достаточно четко. Период вегетации начинается с набухания почек и завершается листопадом.

Прикладное применение вегетационных индексов.

07.12.2016 Последнее время довольно часто приходится слышать термин такой как вегетационные индексы (NDVI, SAVI, WI, NDWI, WDRVI, ARI, TCARI, MSAVI и др.) при этом достаточного много статей описываю механику и математику их получения, но их прикладному применению уделено меньше материалов, редакция сайта попробовала сделать короткий обзор по их прикладному применению:

Измерение растительного покрова (NDVI & EVI).

30.11.2016 Для определения плотности зеленого покрова на участке поля на котором проводится мониторинг, исследователи должны получить изображения с различными длинами волн: видимого и ближнего инфракрасного солнечного света, отраженного растениями. Когда солнечный свет достигает объекты (растительность, земля, вода), определенные длины волн этого спектра поглощаются, а другие длины волн отражаются. Пигмент под названием хлорофилл находящийся в клетках листьев […]

Группировка вегетационных индексов в категории.

29.11.2016 Характерным признаком растительности и её состояния является спектральная отражательная способность, характеризующаяся большими различиями в отражении излучения разных длин волн.  Поэтому знания о связи  структуры и состояния растительности с её спектральными отражательными способностями лежат в основе решения тематических задач сельского хозяйства. Для работы со спектральной информацией строят так называемые «индексные» изображения. На основе комбинаций значений яркости […]

Краткое описание процесса получения вегетационных индексов.

28.11.2016 1. Солнечное излучение, которое состоит из видимого и невидимого человеческим глазом диапазона волн попадает на растительность. 2. Растительность поглощает часть света и использует его для фотосинтеза, часть света отражается. 3. Отраженный свет от здоровой и находящейся в стрессовом состоянии растительности улавливает специальная мультиспектральная камера установленая на беспилотном летательном аппарате (БПЛА). « Предыдущие записи