Czym są wskaźniki NDVI i jak używać teledetekcyjnej oceny upraw?

Najpopularniejszym wskaźnikiem teledetekcji stosowanym w rolnictwie jest NDVI. Stosowany skrót, pochodzący z języka angielskiego Normalized Difference Vegetation Index, oznacza znormalizowany różnicowy wskaźnik wegetacji, który pokazuje rozwój rośliny na podstawie odbitych wiązek światła przez tkanki roślinne. Zdrowa, dobrze rozwinięta roślina pochłania czerwone światło i odbija światło bliskiej podczerwieni, a odwrotnie dzieje się z chorą lub słabo rozwiniętą rośliną. NDVI mierzy różnicę między bliską podczerwienią a światłem czerwonym. Wartości NDVI mieszczą się w zakresie od 0 do +1. Wartość 0 oznacza brak wegetacji, więc najprawdopodobniej powierzchnia gleby bez roślin, śnieg lub woda itp. Wartości bliskie +1 wskazują na zdrową roślinność i gęste pokrycie zielonymi liśćmi.
Palety NDVI

Do teledetekcji z użyciem NDVI używane są różne palety barw. Paleta zielona jest najpowszechniejszą paletą NDVI, w której jasnozielona przedstawia obszary o niskim NDVI (słaba roślinność) i ciemnozielona z wysokim NDVI (zdrowa roślinność).

Aby wyraźniej pokazać problematyczne obszary, dostępna jest paleta kontrastów. Paleta kontrastów pokazuje wartości NDVI od 0 do 0,07 jako szare (bardzo niskie wartości wskaźnika). Obszary o niskiej roślinności są na tej palecie zabarwione na czerwono (0,07 do 0,3).

Mapy NDVI pomagają rolnikowi uzyskać dobry przegląd rozwoju uprawy bez konieczności odwiedzania pola. Jest to narzędzie, które może pomóc zidentyfikować problematyczne obszary. Na przykład, gdy obszary o niższym NDVI są co roku w tym samym miejscu, może to oznaczać wystąpienie problemu z melioracją, niskim pH lub po prostu zagęszczeniem gleby. Obszary o ograniczonym wzroście roślin mogą być spowodowane chorobami, szkodami powodowanymi przez owady, niedoborem azotu lub piaszczystą glebą podatnym na suszę. Mogą one też okazać się przeszkodami na polach, takimi jak duże skały lub stosy kamieni. NDVI jest bardzo pomocne podczas dbania o duże obszary, gdy kontrola na miejscu jest czasochłonna. Niskie NDVI może wynikać z niewłaściwego wykonania pracy na polu – np. niezastosowania nawozów na całej powierzchni pola lub popełniania błędów podczas siewu.

Inne indeksy obrazowania upraw

NRI, z ang. Nutritional Risk Index służy do wskazywania poziomu azotu w roślinach. Podobnie jak w przypadku NDVI, kolor zielony oznacza wysoki poziom azotu, a kolor czerwony niski poziom N. Pojawienie się czerwonych obszarów na mapie może wskazywać na niedobór azotu.

Klasyczny efekt klina: ze względu na przepisy dotyczące nawożenia lub błędne ustawienia rozsiewacza nawozu do krawędzi pola trafiło mniej azotu niż inne części pola.

NDWI, z ang. Normalized Difference Water Index, pokazuje poziom wody na danym obszarze. Zielony oznacza wysoki poziom zaopatrzenia w wodę, a czerwony niski poziom, co może wskazywać na suszę. Jeśli na polu występuje ciemnozielony obszar, może to wskazywać możliwe problemy z melioracją. Dla rolników stosujących systemy nawadniające wczesne rozpoznanie stresu wodnego roślin ma kluczowe znaczenie dla zapobiegania redukcji plonowania roślin lub niepowodzeniom w uprawach.

Analizowanie danych pogodowych

Teledetekcja obejmuje również analizę danych o parametrach pogodowych. Temperatura powietrza ma duży wpływ zarówno na procesy fizyczne (wzrost), jak i chemiczne roślin (fotosynteza). W module eAgronom NDVI dane pogodowe są widoczne w sekcji map na stronie NDVI. W każdej zakładce parametrów pogodowych znajduje się również historia plonów, która umożliwia rolnikom porównanie danych dotyczących plonów z parametrami pogodowymi. Jest to konieczne do dokładniejszego przyjrzenia się kształtowaniu plonów i wywnioskowania dlaczego plony były wysokie, średnie lub niskie.

Pierwszym parametrem pogodowym, któremu należy się przyjrzeć, jest prognoza pogody, która jest właściwa dla lokalizacji pola. Pomaga rolnikom w planowaniu zadań – np. podczas oprysku należy wziąć pod uwagę prędkość wiatru, temperaturę powietrza i przewidywane opady.

Temperaturę gleby mierzy się z powierzchni jak i głębokości 10 cm pod powierzchnią. Porównanie temperatur z ubiegłym rokiem można włączyć w legendzie wykresu. Temperatura gleby pomaga rolnikowi decydować o czasie siewu. Na przykład bardzo ważne jest, aby rolnik ekologiczny umieścił nasiona w ciepłej glebie, aby uprawa mogła natychmiast wykiełkować i dobrze zacząć konkurować z chwastami.

Wykresy wilgotności gleby również dostarczają cennych danych dla siewu. Gdy wilgotność gleby jest niska, a prognoza pogody nie przewiduje opadów deszczu w najbliższej przyszłości, rozsądny może być nieco głębszy siew, aby nasiona nie pozostawały w suchych warunkach, w których nie kiełkują. Wilgotność gleby pomaga również zaplanować harmonogram nawadniania.

Historyczne wykresy pogodowe dostarczają rolnikom danych dotyczących temperatur i opadów w ciągu ostatnich 3 miesięcy (okres można dostosować). Kiedy ostatnio padało? Jakie były maksymalne, minimalne i średnie temperatury w określonym dniu? Kiedy średnia temperatura przekraczała 5 stopni, więc plony aktywnie rosły? Odpowiedzi można znaleźć analizując wykresy historii pogody.

Skumulowane wykresy

Każdy gatunek rośliny potrzebuje sumy temperatur efektywnych, aby osiągnąć określony etap rozwoju. Poniższy wykres skumulowanej temperatury pokazuje, ile ciepła zgromadziło się do określonej daty. Ten wykres pomaga rolnikom przewidzieć, kiedy rośliny osiągną określone etapy wzrostu, a także może pomóc w przewidywaniu czasu zbiorów.

Skumulowane wykresy temperatur dostarczają rolnikom danych porównawczych dotyczących poprzednich lat, dzięki czemu można zobaczyć, na jakim etapie znajdują się w bieżącym sezonie. Jeśli suma temperatur była niższa, rośliny mogą dojrzewać później, a początek okresu zbiorów będzie opóźniony. Poniższy przykład pokazuje, że jesień 2020 roku była cieplejsza niż zwykle, co znajduje odzwierciedlenie w polu, na którym wzrost upraw ozimych i poziomy NDVI są wyższe niż zazwyczaj. To pozytywna wskazówka, że ​​zbiory ozime w 2021 r. na dzień dzisiejszy mają wyższy potencjał niż w ostatnich dwóch latach.

Skumulowany wykres opadów również pomaga porównać aktualny sezon z latami poprzednimi. Ułatwia to ocenę ile wilgoci było dostępne dla roślin i planować związane z tym zabiegi. Ponownie, te dane mogą okazać się pomocne w ustaleniu harmonogramu nawadniania.

Raporty NDVI oparte na uprawach

Raport NDVI oparty na uprawach zawiera wskazówki co do potencjalnego plonu podczas porównywania NDVI z danymi historycznymi dla podobnej uprawy w podobnym roku. Jeśli dane NDVI są wyższe niż w roku porównawczym, może to oznaczać, że zbiór będzie wyższy. Na wynik końcowy zawsze będą miały wpływ warunki pogodowe.

Podsumowując, dane teledetekcyjne, takie jak wskaźniki NDVI i prognozy pogody, są użytecznymi narzędziami pomagającymi rolnikom w lokalizowaniu problemów na polach, szukaniu ich przyczyn, planowaniu zadań i przewidywaniu potencjału plonów.