Нужны ли NDVI снимки?

Что такое NDVI снимки? Нужны ли они современному фермеру?

Лень – несомненный двигатель прогресса, однако живое участие агро­нома в процессе машина полностью заменить не может. Современные IT продукты способны оказать весомую помощь в анализе и структури­ровании больших объемов данных, но не заменить человека. Одним из таких инструментов, на который даже современные аграрные институ­ты возлагают надежды как на панацею, является снимок NDVI.

Иллюстративное фото: из открытых источников
Иллюстративное фото: из открытых источников

С появлением многозональных сним­ков космических спутников появился новый инструмент косвенного анали­за растительности на основе анализа спектра – вегетационный индекс NDVI – нормализованный относительный индекс растительности. Впервые по­добный анализ был применен в 70-х годах прошлого века американскими учеными (Rouse BJ).

Методы расчета

Для расчета индекса применяется формула:
NDVI =NIR-RED
NIR+RED

Показатель NIR обозначает отраже­ние в ближней инфракрасной области спектра, а показатель RED – отражение в красной области спектра.

По этой формуле интенсивность рас­тительности в каждой конкретной точке снимка вычисляется частным разности и суммы интенсивности отражения света в красном и инфракрасном диапазоне.

Однако такой простой способ расчета скрывает в себе большие погрешности, на которые влияют различия в освещен­ности снимка, облачности, дымки, погло­щение радиации атмосферой, отражение от почвенного слоя и другие факторы. Для получения более точных данных применяется сложный метод нормали­зованной разности между минимумом и максимумом отражений.

Позже появилось много усовершен­ствованных вариаций классического расчета NDVI, которые снижают влияние различных помехообразующих факто­ров. Такие индексы рассчитываются по формулам, учитывающим отношения между отражающей способностью различных природных объектов и рас­тительностью в других диапазонах, по­мимо красного и инфракрасного, что делает их более сложными в примене­нии. К примеру, индекс EVI (Enhanced vegetation index).

Чтение значений индекса NDVI
Чтение значений индекса NDVI

Особенности интерпретации

В современном агропромышленном комплексе индекс NDVI обычно рассчи­тывается по спутниковым снимкам или снимкам БПЛА, что ведет к значительно­му удорожанию производственного про­цесса, так как для оперативного реаги­рования годятся только свежие снимки.

Значение индекса NDVI колеблется в диапазоне от –1 до +1, а для анализа рас­тительности индекс обязательно прини­мает только положительные значения: чем плотнее растительный покров в момент измерения, тем значение NDVI ближе к единице.

Однако показатель NDVI – весьма от­носительная величина, которая не пока­зывает абсолютных значений биомассы зеленых листьев. Этот индекс позволяет лишь приблизительно оценить, на­сколько хорошо или плохо развиваются посевы. NDVI абсолютно не эффективен на снимках, полученных в сезон невеге­тирующей растительности.

Значение индекса на одном и том же участке поля постоянно меняется в течение сезона в зависимости от фаз развития посевов. Индекс растет с на­ступлением вегетационного периода, в момент цветения рост индекса NDVI пре­кращается и затем переходит к стадии снижения по мере созревания посевов. Очевидно, что на значении индекса так­же сказывается уровень плодородности почвы, агрономические технологии и даже метеоусловия. Прогнозы урожай­ности посевов с наибольшей вероят­ностью определяются по пиковым зна­чениям NDVI. Применительно к злакам пик значения индекса относительной растительности приходится на момент начала фазы колошения.

Отображение спектральных кривых на снимке растительного покрова
Отображение спектральных кривых на снимке растительного покрова

Сами по себе снимки NDVI бесполез­ны, т. к. их анализ человеком (например, агрономом) крайне сложен и не нужен. Современные программные средства позволяют анализировать большие объ­емы данных и доводить до пользователя уже готовые результаты. Такой комплекс­ный подход позволяет избежать ошибок и ускорить процесс обработки снимков.

Учитывая потенциальную урожайность сорта, мы можем прогнозировать, при каком значении NDVI урожайность будет максимальной для данного сорта. Но для этого необходим многолетний анализ, сбор и интерпретация информации.

Сравнивая показатели NDVI со сред­ними значениями за несколько лет и со­поставляя эти данные с урожайностью культур за прошлые годы, можно опре­делить прогнозируемую урожайность в текущем году. К примеру, если в фазу колошения значение NDVI составляет всего 0,50 – можно составить прогноз, что урожайность культуры на данном участке будет ниже максимальной на 30%.

Применение современных IT систем для анализа снимков NDVI позволяет учесть влияние внешних факторов и частично скорректировать результаты на основе коэффициентов погрешности влияния погодных условий. Часто в таких системах анализируются серии NDVI за несколько дней, недель или месяцев и составляются композитные изображе­ния. Это позволяет избежать влияния случайных и некоторых систематических погрешностей.

В большинстве случаев необходимо сравнение полученных результатов с предварительно собранными данными опытных эталонных участков, с чем также с большей точностью и эффектив­ностью справится именно программное обеспечение.

Подводя итоги, нужно отметить, что главным звеном в агротехноло­гических процессах был и остается агроном. Именно человек применяет конечные решения, но для упроще­ния задач созданы современные ин­формационные системы, с большей эффективностью обрабатывающие огромные объемы данных. Таким образом, сами по себе снимки NDVI в их первозданном виде агроному не нужны, а нужны данные анализа снимков с учетом всех погрешностей и история полей за несколько лет.

Юлия Мельникова

Статья опубликована в №2 (196) газеты «АгроИнфо» от 11.02.2019 г.

Поделиться материалом

Читать ещё

  • Опрос

    Каковы перспективы у запрета на импорт пшеницы в РК?

    Показать результаты

    Загрузка ... Загрузка ...
  • Архивы