Что такое вегетационный индекс

Индексы Растительности для Полного Анализа Вегетации

А вы знали, что NDVI (нормализованный дифференцированный вегетационный индекс ) – не единственный показатель состояния растительности? Как минимум, существует еще сотня других, которые находят широкое применение.

По сути, каждый индекс вегетации – это определенная комбинация (формула) измеряемых сенсорами по двум и более каналам с разными длинами волн отражательных свойств (содержание воды, хлорофилла, пигментов и т.д.), которые определенным образом характеризуют состояние растительности.

По мере совершенствования датчиков, спутники наблюдения Земли подпитывают разработки в области дистанционного зондирования новыми данными, что улучшает уже существующие методы анализа.

Давайте рассмотрим подробнее новые инструменты в LandViewer и узнаем, какой полезной информацией они могут дополнить обычный анализ, основанный на NDVI.

Спектральные свойства растительности и вегетационные индексы (ВИ), которые их учитывают, помогают аграриям оценить состояние полей и прогнозировать урожай.

Тем не менее, возможности каждого из них ограничены. NDVI чувствителен к явлениям в атмосфере и почве, поэтому следует использовать и другие спектральные индексы, позволяющие проанализировать состояние растительности точнее.

Формула вегетационного индекса SAVI:

SAVI = ((NIR – Red) / (NIR + Red + L)) x (1 + L)

Когда используется: для анализа культур на ранних стадиях развития; для мониторинга засушливой местности со скудной вегетацией (менее 15% общей площади) и открытых пространств, где поверхность почвы не защищена растительностью.

Расчет SAVI по изображению оросительных узлов в Саудовской Аравии, полученный с Sentinel 2.

Как подсказывает название, атмосфероустойчивый вегетационный индекс ARVI – это первый инструмент на основе спутниковых данных, на который относительно мало влияют атмосферные факторы (например, аэрозоли).

Индекс ARVI рассчитали Кауфман (Kaufman) и Танре (Tanré). По сути, этот показатель представляет собой NDVI, скорректированный с учетом влияния рассеивательных свойств атмосферы на значения в красном диапазоне спектра отражения. Поэтому для его вычисления берут значения синей области.

ARVI = (NIR – (2 * Red) + Blue) / (NIR + (2 * Red) + Blue)

Ключевые факты: По сравнению с другими инструментами оценки состояния растительности, применяемый в сельском хозяйстве индекс ARVI также мало зависит от топографических особенностей. Благодаря этому он является эффективным инструментом мониторинга тропических горных областей, часто покрытых золой в результате подсечно-огневого земледелия.

Когда используется: для наблюдения за регионами с высокой концентрацией атмосферных аэрозолей (дождей, тумана, пыли, дыма, загрязнения воздуха).

EOS Crop Monitoring

Получите доступ к спутниковым снимкам с высоким разрешением – управляйте полями эффективно!

Формула индекса EVI:

EVI = 2.5 * ((NIR – Red) / ((NIR) + (C1 * Red) – (C2 * Blue) + L))

Ключевые факты : вегетационный индекс EVI имеет коэффициенты C1 и C2 для корректировки аэрозольных рассеиваний, которые присутствуют в атмосфере, и коэффициент L для поправок искажения значений из-за почвенного фона и растительного покрова.

Когда используется : для анализа вегетации в регионах Земли с большим количеством хлорофилла (например, дождевых лесах), и предпочтительно с минимальными топографическими особенностями (не гористых местностях).

Что означает LAI? Индекс листовой поверхности LAI разработан для анализа листовой поверхности нашей планеты и анализирует количество листьев на определенной территории. Его высчитывают как отношение односторонней (освещенной) площади листьев к занимаемой ими поверхности почвы. Индекс LAI – важный показатель в исследованиях, которые изучают состояние сельскохозяйственных культур, лесных насаждений, окружающей среды и климатических условий.

Вегетационный индекс растительности LAI определяется как для отдельных культур, так и целых регионов.

Листья являются важной частью растений и составляют около 90% от их биомассы (сухого вещества). В них происходит процесс фотосинтеза, в результате которого вырабатываются питательные вещества, необходимые для здорового развития растений.

LAI = площадь листьев / площадь почвы

Ключевые факты: Листовой индекс LAI был введен для сенсора NASA MODIS для уточнения данных NDVI. В отличие от последнего, он учитывает топографические особенности, а спектральные зоны, которые используются для его расчетов, проходят атмосферную коррекцию.

Если LAI=3, то листья могут покрыть занимаемую поверхность в три слоя. Индекс LAI считается высоким при цифре 0-3,5. Однако его значения увеличиваются при облачности и наличии ярких объектов.

Когда используется: для анализа состояния культур, а также как вводный параметр для модели прогнозирования продуктивности.

Нормализованный дифференцированный водный индекс разработан для исследования водных поверхностей Земли с помощью спутников. Для получения данных используются ближний инфракрасный диапазон и зеленая область спектра.

Такая комбинация позволяет уменьшить влияние почвенного шума и растительного покрова. NDWI является важным показателем в сельском хозяйстве, а также применяется для оценки мутности вод.

Формула индекса NDWI:

NDWI = (Green-NIR) / (Green+NIR)

Ключевые факты: Средний инфракрасный диапазон показывает количество воды в клетках растений и губчатый слой мезофилла, а ближний инфракрасный спектр дает возможность анализировать внутренние клетки листа и количество в нем сухого вещества.

Индекс NDWI вычисляется путем комбинирования среднего и ближнего ИК каналов. Данная комбинация нейтрализует отражение сухого вещества, что позволяет получить более точную картину содержания воды в растениях.

Когда используется: для обнаружения затопленных сельскохозяйственных угодий, выявления наводнений на полях, мониторинга эффективности ирригации, определения заболоченных территорий.

GNDVI

GNDVI – это нормализованный дифференцированный вегетационный индекс зелени. Для его расчета используется зеленая область спектра с длиной волн 540-570 нм и ближний инфракрасный диапазон.

Формула индекса GNDVI:

GNDVI = (NIR – Green) / (NIR + Green)

Ключевые факты: индекс GNDVI более чувствителен к хлорофиллу, чем NDVI.

Когда используется: для оценки развития культур, выявления растений в состоянии стресса и на стадии увядания, определения содержания азота в листьях растений при отсутствии крайнего красного канала в имеющемся диапазоне.

Высокотехнологичный инструмент сельского хозяйства, обеспечивает надежную аналитику состояния полей для фермеров, агротрейдеров и страховщиков.

Источник

GIS-LAB

Географические информационные системы и дистанционное зондирование

Теоретические основы использования индекса NDVI.

С примерами карт на основе индекса NDVI можно ознакомиться в статье «Практика».

Вычисляется по следующей формуле:

Согласно этой формуле, плотность растительности (NDVI) в определенной точке изображения равна разнице интенсивностей отраженного света в красном и инфракрасном диапазоне, деленной на сумму их интенсивностей.

Расчет NDVI базируется на двух наиболее стабильных (не зависящих от прочих факторов) участках спектральной кривой отражения сосудистых растений. В красной области спектра (0,6-0,7 мкм) лежит максимум поглощения солнечной радиации хлорофиллом высших сосудистых растений, а в инфракрасной области (0,7-1,0 мкм) находится область максимального отражения клеточных структур листа. То есть высокая фотосинтетическая активность (связанная, как правило, с густой растительностью) ведет к меньшему отражению в красной области спектра и большему в инфракрасной. Отношение этих показателей друг к другу позволяет четко отделять и анализировать растительные от прочих природных объектов. Использование же не простого отношения, а нормализованной разности между минимумом и максимумом отражений увеличивает точность измерения, позволяет уменьшить влияние таких явлений как различия в освещенности снимка, облачности, дымки, поглощение радиации атмосферой и пр.

Участки характеристической кривой отражения растительности (усредненной), используемые для расчета NDVI c помощью данных MODIS

NDVI может быть рассчитан на основе любых снимков высокого, среднего или низкого разрешения, имеющим спектральные каналы в красном (0,55-0,75 мкм) и инфракрасном диапазоне (0,75-1,0 мкм). Алгоритм расчета NDVI встроен практически во все распространенные пакеты программного обеспечения, связанные с обработкой данных дистанционного зондирования (Arc View Image Analysis, ERDAS Imagine, ENVI, Ermapper, Scanex MODIS Processor, ScanView и др.).

Комбинации каналов камер спутников используемые для расчета NDVI:

2 (0.62-0.68 мкм), 3 (0.77-0.86 мкм)

Дискретная шкала NDVI

Искусственные материалы (бетон, асфальт)

масштабированный NDVI = 100(NDVI + 1)

Существует устойчивая корреляция между показателем NDVI и продуктивностью для различных типов экосистем:

Это свойство довольно активно используется для регионального картирования и анализа различных типов ландшафтов, оценке ресурсов и площадей биосистем в масштабе стран и континентов. Однако чаще, расчет NDVI употребляется на основе серии разновременных (разносезонных) снимков с заданным временным разрешением, позволяя получать динамическую картину процессов изменения границ и характеристик различных типов растительности (месячные вариации, сезонные вариации, годовые вариации).

Будучи искусственным безразмерным показателем NDVI предназначен для измерения эколого-климатических характеристик растительности, но в тоже время может показывать значительную корреляцию с некоторыми параметрами, совсем другой области:

Зависимость между этими параметрами и NDVI, как правило, не прямая и связана с особенностями исследуемой территории, ее климатическими и экологическими характеристиками, кроме этого, часто приходиться учитывать временную разнесенность параметра и ответной реакции NDVI.

В целом, главным преимуществом NDVI является легкость его получения: для вычисления индекса не требуется никаких дополнительных данных и методик, кроме непосредственно самой космической съемки и знания ее параметров.

Так, благодаря минимальному временному разрешению данных MODIS/Terra, вычисление NDVI на их основе может давать оперативную информацию об эколого-климатической обстановке и возможность отслеживать динамику различных параметров с периодичностью до 1 недели! А большой пространственный охват позволяет проводить мониторинг территорий, соразмерный с площадями областей и целых стран. Данные же камер высокого разрешения, типа Landsat, IRS, Aster позволяют следить за состоянием объектов размерами вплоть до отдельного поля или лесного выдела.

Следует, однако, учитывать и главные недостатки использования NDVI-индекса:

С примерами карт на основе индекса NDVI можно ознакомиться в статье «Практика».

Последнее обновление: 2016-05-11 15:54

Дата создания: 27.12.2002
Автор(ы): Максим Дубинин

Источник

NDVI: Что Нужно Знать Фермеру для Анализа Вегетации

Индекс NDVI является одним из самых популярных вегетационных показателей с тех пор, как он был введен в 70-х годах ХХ века. Снимки, полученные дистанционным методом с помощью дронов и спутников, становятся все более доступными. Вследствие этого неуклонно растет число пользователей, которые применяют нормализованный дифференцированный вегетационный индекс в своей деятельности, не связанной с научными изысканиями.

Сельское хозяйство – самая популярная отрасль, которая реализует на практике такие преимущества спутниковых данных, как масштабный охват территории, точность результатов, высокая частота сбора данных. Это значит, что за любой территорией, будь то маленькое поле или целая большая страна, можно наблюдать из космоса с определенным интервалом времени.

И всё же, относительно индексов растительности еще остается много загадок, заблуждений и пробелов в знаниях. Мы решили разработать ответы на наиболее встречающиеся вопросы, чтобы помочь пользователю разобраться, как работать с NDVI в сельском хозяйстве наиболее эффективно и извлечь из этого максимум пользы.

Итак, давайте погрузимся в эту тему глубже!

Что Такое Вегетационный Индекс?

Спектральная отражательная способность растительных организмов в разных диапазонах, которая измеряется сенсорами, служит индикатором наличия вегетации, а также ее общего состояния и развития.

Таким образом, вегетационный индекс – это математическая комбинация двух или более спектральных диапазонов, которая усиливает контраст между растительностью (обладающей высокой отражательной способностью) и не покрытой растительностью почвой, строениями и пр.

Вегетационный индекс также помогает исследовать такие характеристики культур, как биомасса, интенсивность роста, густота покрова и т.д. Существует более ста индексов для вегетационного анализа, узнать подробнее о них можно в базе данных индексов. Расчет индекса NDVI традиционно является неотъемлемой частью стандартного анализа.

Что Значит NDVI В Дистанционном Зондировании?

Нормализованный дифференцированный вегетационный индекс – это простой показатель биомассы, активной для фотосинтеза. Говоря языком неспециалиста, использование NDVI дает возможность узнать, насколько растения здоровы.

Что Показывает NDVI?

Простыми словами, NDVI в сельском хозяйстве помогает отличить растительность от других типов земных покровов и определить ее общее состояние. Кроме того, он позволяет выделить и визуализировать на карте участки, покрытые растительностью, а также выявить аномальные изменения в процессе роста.

Как Рассчитать NDVI?

Нормализованный вегетационный индекс высчитывают с помощью математического выражения:

NDVI = (NIR-Red) / (NIR+Red),

где NIR – ближний инфракрасный свет;

Red – видимый красный свет.

Многочисленные бесплатные GIS-инструменты позволяют выполнить мгновенный расчет.

Какие Диапазоны Используются Для Вычисления NDVI?

Как показывает формула вегетационного индекса NDVI, необходимы значения отражательной способности в двух диапазонах: видимом красном и инфракрасном. Данный индекс растительности невозможно рассчитать по снимкам в натуральном цвете или каналам другого типа, даже если они включают нужные диапазоны.

Как Посчитать NDVI В QGIS?

Расчет NDVI в QGIS выполняется с помощью Растрового калькулятора QGIS по предварительно загруженным данным. При этом применяется стандартная формула. В случае использования Landsat 8, формула индекса принимает следующий вид:

NDVI = (диапазон 5 – диапазон 4)/(диапазон 5 + диапазон 4),

где диапазон 5 – видимый красный (0,64-0,67 мкм);

диапазон 4 – ближний инфракрасный (0,85-0,88 мкм).

Crop Monitoring располагает многочисленными спутниковыми снимками, позволяет сделать анализ данных без предварительной загрузки и не требует десктопных программ для их получения.

Как Вычислить NDVI В ArcGIS?

Расчет индекса NDVI в ArcGIS производится на Растровом калькуляторе ArcGIS по той же формуле. Данные для вычислений загружаются из внешних источников или вводятся вручную. Автоматический анализатор изображений ArcGIS позволяет визуализировать снимки.

Crop Monitoring не требует ввода или загрузки данных, а также установки десктопных программ. Все необходимые спутниковые снимки для анализа уже имеются в программе.

Как Работает NDVI?

По сути, вычисление NDVI основано на методе математического сравнения количества поглощенного видимого красного света и отраженного ближнего инфракрасного света. И вот почему.

Пигмент хлорофилла здорового растения поглощает большее количество видимого красного света, а клеточная структура растений отражает большее количество ближнего инфракрасного. Это значит, что высокая фотосинтетическая активность, которая традиционно ассоциируется с плотной растительностью, будет меньше отражаться в красном диапазоне и больше – в ближнем инфракрасном. Сравнивая эти значения, можно достоверно определять и анализировать растительный покров, выделяя его среди других естественных типов покрова почвы.

Какие Значения Индекса NDVI Указывают На Здоровую Вегетацию, Положительные Или Отрицательные?

Однако, такой расчет всего лишь приблизителен. Всегда следует принимать во внимание конкретный сезон, тип культур и региональные особенности, чтобы точно понять, что означают полученные данные.

Как Измерить Плотность Растительности С Помощью NDVI?

Как правило, значения индекса NDVI от 0,2 до 0,4 соответствуют территории с разреженной растительностью; показатель для умеренной растительности – от 0,4 до 0,6. Все цифры выше 0,6 указывают на максимальную густоту зеленых листьев.

Во время анализа культур при расшифровке полученных результатов учитывайте тип культивируемых растений и широту высаженного ряда.

Недостатком этого вегетационного индекса как инструмента для измерения плотности растительности является тот факт, что его значения сбиваются при высокой концентрации зеленой биомассы. Проще говоря, у вас могут получиться одни и те же данные для низкой и очень высокой плотности вегетации. Поэтому рекомендуем использовать EVI (усовершенствованный вегетационный индекс), который представляет собой скорректированную версию нормализованного дифференцированного вегетационного индекса и дает более точные результаты, если растительность густая.

Еще одна альтернатива – это NDRE (нормализованный дифференцированный индекс красного края), который оправданно применяется для анализа многолетних густых культур и другой растительности с высокой плотностью.

Как Расшифровать Снимки NDVI?

Обычно изображения представлены в виде цветной карты, где каждый цвет соответствует определенной шкале значений. Стандартной гаммы цветов нет, но большинство программ использует «красно-зеленый» набор. При этом красные, оранжевые и желтые тона указывают на открытую почву или отмершую / разреженную растительность, а все оттенки зеленого свидетельствуют о нормальном или плотном растительном покрове.

Если расшифровка NDVI вызывает затруднения, проверьте легенду индекса, например, в LandViewer (как показано на иллюстрации в нижнем правом углу). В некоторых программах вы можете сами создавать цветовую гамму.

Какие Существуют Альтернативы NDVI?

В сущности, стандартный NDVI лежит в основе многих вегетационных индексов. В отличие от формулы вегетационного индекса NDVI, их формулы скорректированы с учетом яркости почвы, атмосферных явлений и других факторов, которые влияют на результаты NDVI, и содержат дополнительные коэффициенты. Это EVI, SAVI, ARVI, GCL, SIPI, подробнее о них читайте здесь.

Что Измеряет NDVI?

Простыми словами, нормализованный вегетационный индекс определяет состояние и здоровье растений или их мощность. Этот параметр – индикатор «зелености» и тесно связан с зеленой биомассой; он является показателем роста. Как известно, результаты NDVI также соотносятся с урожаем, а это значит, что данный ВИ может применяться как инструмент для измерения продуктивности культур и прогнозирования урожая.

Может Ли NDVI Показывать Фазы Развития Культур?

Собственно говоря, значения этого вегетационного индекса, полученные с помощью спутниковых данных с высоким временным разрешением (например, MODIS), тесно коррелируют с фенологическими этапами развития растений (прорастанием семян, созреванием, плодоношением).

Тем не менее, существуют определенные ограничения. Так, на ранних стадиях развития растений, когда зеленые листья занимают малую площадь, результаты подвергаются влиянию почвенного фона. Показатели также могут сбиваться на последующих этапах, когда растения образуют сомкнутый полог. В этом случае расчет может быть неточным.

Отличаются Ли Значения Индекса NDVI, Если Культуры Разные?

Конечно же. У каждого типа растений своя структура надземной части, стадии роста и необходимые климатические особенности для нормального развития. Все эти факторы влияют на отражательные способности. Как результат, для разных культур показатели также будут разными.

Какое Значение NDVI Считается Нормой Для Кукурузы / Пшеницы / Рапса / Сои?

К сожалению, стандартных норм для значений не существует, поскольку каждое поле имеет свои особенности. Поэтому расшифровка NDVI зависит от различных факторов (климатические условия, тип почвы, применяемые сельскохозяйственные практики).

Мы рекомендуем брать спутниковые данные за несколько сезонов и генерировать временные ряды, чтобы определить тенденции роста и нормы значений для конкретного поля и понять, как посчитать NDVI правильно.

Можно Ли Использовать Снимки NDVI Для Виноградников?

По-разному. Данный спектральный индекс применяли для оценки мощности виноградной лозы, но на точность данных влияют практики культивирования почвы. Если в междурядьях есть растительное покрытие, будет сложно различить NDVI для растений между рядами и собственно для винограда. Если же междурядья открытые, результаты будут более точными.

Как Расшифровка NDVI Применяется В Сельском Хозяйстве?

Существует множество вариантов использования нормализованного вегетационного индекса для анализа развития растений:

EOS Crop Monitoring

Получите доступ к спутниковым снимкам с высоким разрешением – управляйте полями эффективно!

Можно Ли Использовать NDVI Для Оптимизации Применения Фунгицидов?

Конечно же, да. Первое, карты нормализованного дифференцированного вегетационного индекса помогают определить результаты применения различных фунгицидов на полях и посмотреть, какой из них наиболее способствует здоровью и сопротивляемости растений.

Второе, спутниковый снимок NDVI может служить рекомендательной картой, которая указывает на участки с возможными признаками грибковых заболеваний у растений, и соответственно, на необходимость применения фунгицида. Это будет стоить дешевле, чем опрыскивать полностью всё поле.

Как NDVI Помогает Уменьшить Количество Сорняков?

Борьба с сорняками становится эффективнее при использовании спутниковых данных. Профиль индекса для растений, росту которых не препятствуют сорняки, значительно отличается от профиля культур, которые сорняки заглушают.

Вычисление NDVI на основе аэроснимков или спутниковых изображений с высоким разрешением, полученных за несколько недель до увядания культур, помогает различить участки, где присутствуют и отсутствуют сорняки. В последнем случае отражательная способность культур, росту которых препятствуют сорняки, будет больше (следовательно, значение будет выше).

Существует и другой вариант, когда участки, где растут сорняки, могут быть выявлены с помощью изображений, сделанных после уборки урожая.

Таким образом, снимки индекса выполняют функцию гербицидных рекомендательных карт, которые дают возможность опрыскивать только участки с сорняками, а не целое поле, что уменьшает затраты и вред, наносимый окружающей среде.

Увидеть наличие сорняков на ранних этапах роста растений помогут установленные в поле сенсоры.

Является Ли NDVI Эффективным Инструментом Управления рисками При Страховании Урожая?

Конечно же. Страховые компании пользуются преимуществами новыми технологиями в сельском хозяйстве и спутниковых снимков NDVI, в том числе:
– быстро и точно подсчитывают убытки, нанесенные экстремальными погодными условиями, избыточным опрыскиванием, засухой и т.д., что уменьшает трудозатраты и экономит время;

– получают информацию о полях, пользуясь историческими данными со снимков, сделанных 30-40 лет назад;
– наблюдают за полями любого масштаба (начиная от района и заканчивая областью/штатом или целой страной) с обновлениями в реальном времени и оперативно подготавливают возмещение ущерба;

– определяют поля, выплаты по которым не предусматриваются (например, незаконные поджоги).

Как Отличить Растения От Деревьев По NDVI?

Мы допускаем, что иногда это нелегко. И культуры, и деревья дают высокие показатели, поэтому увидеть разницу между ними затруднительно. Самый простой способ – высчитывать среднее арифметическое значений индекса за каждые три месяца прошлого года.

Покрытые растительностью участки с высокими значениями на протяжении более трех месяцев – это, вероятнее всего, хвойный лес. Культуры редко сохраняют высокий показатель настолько долго.

Как Определить Обезлесение / Дефорестацию С Помощью NDVI?

В этом случае есть варианты. Можно посчитать среднее арифметическое нормализованного индекса за несколько месяцев, начиная с даты предполагаемого обезлесения, и сравнить его со средним арифметическим за эти же месяцы прошлого года.

Если показатель снизился по крайней мере на 0,25, то наверняка, этот факт указывает на вырубку леса. Также можно использовать автоматический инструмент обнаружения изменений; он отметит участки с изменениями почвенного покрова по нескольким снимкам NDVI, сделанным в разное время (желательно, брать один и тот же месяц и разные годы).

Массивная вырубка старых лесов на острове Ванкувер в Канаде 2017-2018 гг.

Важно, чтобы при проведении анализа с помощью спутниковых изображений облачность была минимальной. Это поможет избежать некорректных отрицательных значений.

Недостаток этого метода заключается в том, что он не уточняет причину потерь лесных массивов. Кроме вырубки, потери растительности в лесах могут быть вызваны пожарами, ураганами или применением химикатов.

Можно Ли Измерить Температуру В лесу И Определить Лесные Пожары По NDVI?

В общем-то, нет. В формуле этого индекса диапазоны для этого отсутствуют. Однако, как известно, он способен выявить засуху, а значит, может показать участки с пересушенной растительностью (низкие значения), где риск возникновения пожара наиболее высок.

Можно Ли Использовать Спутниковые Снимки NDVI Для Определения Количества Фуража?

В сущности, ответ на этот вопрос – и да, и нет. Фермеры, занимающиеся разведением скота, использовали данные по NDVI, чтобы узнать наличие и качество травы на пастбищах. Однако в случае, когда фуражная трава скрыта под густой кроной деревьев и / или кустов (например, в тропических лесах), нормализованный дифференцированный вегетационный индекс не является надежным источником данных. Поэтому применять его как инструмент для определения наличия травы для корма животных не следует.

Высокотехнологичный инструмент сельского хозяйства, обеспечивает надежную аналитику состояния полей для фермеров, агротрейдеров и страховщиков.

Источник

• ← Что такое вегетатика у человека
• Что такое вегетационный период растений →