Vegetációs indexek

Miről mesélnek a növények?

A precíziós mezőgazdaság legnagyobb előnye, hogy viszonylag kevés ráfordítással, de annál nagyobb hatékonysággal fenntarthatóbb és eredményesebb gazdálkodást folytathatunk a különböző innovatív technológiák alkalmazásával.

Precíziós gazdálkodásról akkor beszélünk, amikor a munkafolyamatokat modern technológiai eszközökkel, a tábla egészéről szerzett előzetes adatgyűjtésre alapozva végezzük. A precíziós gazdálkodásban a távérzékelés szerepe éppen ezért ma már kulcsfontosságú. A pilóta nélküli légi járművek (UAV) segítségével rövid időn belül, viszonylag kis ráfordítással nagy adatmennyiséget tudunk szerezni a felmért területeinkről.

Minden precíziós munkaművelet alapja a vegetáció állapotának előzetesen végzett felmérése: a drónokkal történő légi felvételezés során használt különböző szenzorok segítségével lehetőségünk nyílik a vegetációs indexek alkalmazására. A különböző növényállapotot kifejező indexek alapja, hogy egy erre specializált szenzorral képesek vagyunk a számunkra nem látható fényspektrumok elnyelődését és visszaverődését is láthatóvá tenni. Ilyen, az általunk nem látható tartományokban működnek például a multi- és hiperspektrális kamerák, de egy hőkamera is az emberi szem számára láthatatlan infravörös sugarakat észleli. Fontos azonban kihangsúlyozni, hogy egy hagyományos értelemben vett, jó minőségű RGB-kamerával végzett légi felvételezés is számos információt szolgáltat rövid időn belül, amelyek segítik a terület, illetve az állomány egészének állapotfelmérését.

Nagyon sok vegetációs index létezik, melyek mindegyikét valamilyen állapot vagy probléma célzott feltérképezésére fejlesztették.

Az alábbiakban felsorolt indexek általánosan jobban ismertek, így a következőkben ezeket vesszük sorba.

VARI (Visual Atmospheric Resistance Index)

RGB-kamerával végzett ortomozaik-felvétel alapján vizsgálhatjuk például a VARI-t. Ez az algoritmus a közeli infravörös fény nélkül, kizárólag a fény látható tartományát, a vörös, zöld és kék felhasználásával vizsgálja a növény általános egészségi állapotát, „zöldességét”. A VARI tehát a látható spektrum felhasználásával úgy emeli ki a növényzetet (kontrasztosít), hogy ezzel együtt mérsékli a különböző légkörből adódó megvilágítások zavaró hatásait.

A VARI képlete: VARI = (Green – Red) / (Green + Red – Blue).

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)

Az NDVI talán az egyik legismertebb vegetációs index, melyet széles körben alkalmaznak a növényállapot felmérésére. A termés mennyiségének alakulását ugyanis nagymértékben meghatározza a növények nitrogénellátottsága, amely szoros összefüggést mutat a klorofilltartalommal, így a fotoszintézis aktivitásával is. Mivel közismert tény, hogy a nitrogén a klorofillmolekulának is része, a kedvezőbb nitrogénellátottság növeli a klorofilltartalmat is. A termésmennyiség alakulását a növények nitrogénellátottsága alapján becsülhetjük. A nitrogénben szegény növények klorofilltartalma, ezáltal pedig a fotoszintetikus aktivitása csökken, amely végül a növény fakózöld színében, a visszamaradott fejlődésben, az idősebb növényi részek sárgulásának tüneteiben jelentkezik, és kisebb termésmennyiséget eredményez. Az NDVI tulajdonképpen azt a jelenséget használja ki, hogy az egészséges növények a látható fénytartomány (400–700 nm), illetve azon belül is főleg a vörös fény (600–600 nm) nagy részét elnyelik, de az infravörös sugárzást (700–1100 nm) visszaverik. Ezzel ellentétben, ha bármilyen stressz éri a növényt, az infravörös sugárzás reflektanciája jelentősen nő. A stresszállapotot tehát képesek vagyunk időben, még a látható tünetek megjelenése előtt detektálni, köszönhetően a multispektrális kameráknak.

Az NDVI -1 és +1 közötti értéket eredményez. Minél magasabb az index, annál inkább alacsonyabb a NIR-sugarak visszaverődése, és annál inkább mondható egészségesnek a növényállomány.

Az NDVI képlete a fentiek alapján: NDVI = (NIR-RED) / (NIR+RED).

EVI (Enhanced Vegetation Index)

Az EVI bonyolultabb indexe a válasz az NDVI hiányosságaira, ugyanis nemcsak a NIR-t és a RED-et használja, hanem a Blue (kék) tartományt is méri, így az index már képes kompenzálni az időbeni eltérésekből adódó különbözőségeket. Összességében tehát az EVI az NDVI egy továbbfejlesztett, korrigált változata, amely nagyobb érzékenységet mutat a biomassza, a légköri viszonyok és a talaj állapotából adódó eltérő visszaverődésekre, ezzel hatékonyabban kiszűrve a külső „zajokat”. Erre utalnak a képletben a C1, C2 és L betűk is, amelyek az atmoszférikus korrekció fontos konstansait jelölik. Az EVI értéke, hasonlóan az NDVI-hoz, 0-1 között mozog. Az 1-hez minél közelebbi értékek a növény jobb egészségi állapotát mutatják, a 0-hoz közelebbi értékek viszont valamilyen stresszállapotot jeleznek.

Az EVI képlete a fentiek alapján a következő: EVI = 2,5 * (NIR – RED) / NIR + C1 * RED – C2 * Blue + L)

ENDVI (Enhandec Normalized Difference Vegetation Index)

Míg az NDVI csak vörös és közeli infravörös hullámhossztartományban kapott adatokat használ, addig az ENDVI, hasonlóan az NDVI indexekhez, a zöld növényállomány mennyiségével mutat összefüggést, azonban a vörös csatorna helyett egyszerre a zöld és a kék csatornát is használja, ezzel még inkább növelve az NDVI hatékonyságát.

Az ENDVI képlete: ENDVI = ((NIR+GREEN) – (2*BLUE))/((NIR+GREEN)+(2*BLUE))

GNDVI (Green Normalized Difference Vegetation Index)

A GNDVI kiszámítása és funkciója szintén hasonló az NDVI-hoz, a különbséget viszont az adja, hogy a vörös helyett kizárólag a zöld hullámhossztartományban mér. Éppen ezért ez az index kifejezetten a fotoszintézis aktivitásáról, ezen keresztül pedig a nitrogénellátottságról nyújt információt.

A GNDVI képlete: GNDVI = (NIR-GREEN) / (NIR+GREEN)

NDRE (Normalized Difference Red EDGE)

Növényvédelmi megfigyelésekre a szélső vörös spektrum a leginkább alkalmas, ugyanis ezen a hullámhosszon mérhetők leginkább a levelekben található klorofillösszetételben végbemenő változások. Ennek alapja, hogy a vörös szél sávban a növényzet reflektanciája ugrásszerűen nő. Az NDRE leginkább a különböző kórokozók, kártevők által okozott károk feltérképezésére alkalmas, valamint fontosabb járványok időszakában megfigyelésre, megelőzésre használható. Az NDRE képlete: NDRE = (NIR-RE)/(NIR+RE)

SAVI (Soil-Adjusted Vegetation Index)

A SAVI tulajdonképpen az NDVI azon javított változata, mely kifejezetten a talaj korrigálására fókuszál, azaz a felvételt jelentősen zavaró talajfelületről visszaverődő fényspektrumokat próbálja kiszűrni. Éppen ezért az index használata elsősorban azoknál a területeknél lehet alkalmas, ahol a vizsgált táblán belül nagyobb talajfoltok találhatóak, vagy a vizsgált növény még fiatal, korai fejlődési fázisban van, és a talajborítottság még alacsony.

A SAVI képlete: SAVI = ((NIR – Red) / (NIR + Red + L)) × (1 + L)

RDVI (Renormalized Difference Vegetation Index)

Az RDVI az NDVI és a DVI adatainak kombinációjaként született, mely alapvetően hasonló célt szolgál, mint a SAVI, azonban a gyér növényzetű területeken nem alkalmazható akkora megbízhatósággal.

Az RDVI képlete: RDVI = (NIR – red)/(NIR + red)^1/2

A fentieket összefoglalva elmondható, hogy a vegetációs indexek alkalmasak lehetnek a növényegészségi állapot célzott vizsgálatára. A rendszeres monitoringozás segítségével időben kaphatunk fontos információt nagy kiterjedésű területek növényeiről, amelyek alapvetően a növényvédelmi és termésnövelő beavatkozások hatékonyságát támogatják.

Gila-Rácz Dalma
ABZ Drone Kft.