Multispektralkameras in der Landwirtschaft

MicaSense Red Edge M

Chlorophyll:

Der MicaSense-Chlorophyll-Index weist auf Bereiche hin, die chlorophyllarm sein können (niedrigere Werte).

 

Verwendet:

 

-  chlorotische Kulturen erkennen

-  Stress-Erkennung

-  Identifizieren Sie kräftige, gesunde Pflanzen

-  schätzen den Chlorophyllgehalt

-  Schätze den N-Gehalt, wenn du weißt, dass N limitierend ist

 

Beschreibung:

 

Die Chlorophyll Map ist eine Schicht, die weniger empfindlich auf Blattflächen reagiert als NDRE. Diese Schicht isoliert das Chlorophyllsignal von der Variabilität in der Blattfläche als eine Funktion der Veränderungen der Kronenabdeckung. Es hat eine physiologische Basis, die die Beziehung zwischen dem Kronendach und dem Nährstoffgehalt des Kronendachs berücksichtigt.

 

Die Chlorophyll Map ist besonders empfindlich gegenüber gut gesammelten und gut kalibrierten Daten. Nicht-pflanzliche Pixel werden ausgeschlossen und als transparent dargestellt, was in einigen Fällen dazu führt, dass auch Pflanzenpixel weggelassen werden. Diese Schicht ist weniger nützlich für Reihenkulturen und nützlicher für Weinberge und Obstgärten, da das dichte Blätterdach das Chlorophyllsignal besser differenzieren kann.

 

OSAVI:
 

OSAVI bildet die Variabilität der Baumkronendichte ab und ist nicht empfindlich gegenüber Veränderungen der Bodenhelligkeit wie NDVI. Dieser Index wird am besten in Gebieten mit relativ spärlicher Vegetation verwendet, wo der Boden durch das Blätterdach sichtbar ist.

 

OSAVI (optimierter bodenbereinigter Vegetationsindex)

 

Verwendet:

 

- differenzieren Bodenpixel
- verwandt mit LAI auf einigen Ebenen, wo NDVI sättigt

- berücksichtigt nichtlineare Wechselwirkungen des Lichts zwischen -
   Boden und Vegetation

- als Strukturindex für einige kombinierte Indizes für den Chlorophyll-         nachweis verwendet

 

Beschreibung:

 

OSAVI kartiert die Variabilität der Baumkronendichte. Außerdem ist es nicht empfindlich auf Bodenhelligkeit (wenn verschiedene Bodentypen vorhanden sind). Es ist robust gegenüber Schwankungen der Bodenhelligkeit und hat eine erhöhte Empfindlichkeit gegenüber Vegetationsbedeckung von mehr als 50%. Dieser Index wird am besten in Gebieten mit relativ spärlicher Vegetation verwendet, wo der Boden durch das Blätterdach sichtbar ist und NDVI gesättigt ist (hohe Pflanzendichte).

 

OSAVI ist ein Sonderfall des Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI). OSAVI wurde von Rondeaux et al. im Jahr 1996 mit dem Reflexionsgrad im nahen Infrarot (nir) und rot (r) mit einem optimierten Bodenkorrekturkoeffizienten. Der Bodenkorrekturkoeffizient (0,16) wurde als der optimale Wert ausgewählt, um die Empfindlichkeit des NDVI gegenüber Veränderungen des Bodenhintergrunds unter einem breiten Bereich von Umweltbedingungen zu minimieren. OSAVI ist eine Mischung aus ratierennahen Indizes wie NDVI und orthogonalen Indizes wie PVI. SAVI hat einen voreingestellten Bodenanpassungsfaktor von 0,5; Es wird jedoch empfohlen, 0.16 als in OSAVI implementiert zu verwenden. Wie bei jedem normalisierten Differenzindex können OSAVI-Werte im Bereich von -1 bis 1 liegen. Hohe OSAVI-Werte weisen auf eine dichtere, gesündere Vegetation hin, während niedrigere Werte auf weniger Kraft hindeuten.

 

NDVI: 

 

NDVI kontrastiert die roten und nahinfraroten Lichtbanden, die von Pflanzenblättern reflektiert werden. Es ist ein allgemeiner Indikator der Baumkronendichte und wird häufig verwendet, um lebende grüne Vegetation vom Boden zu unterscheiden.

NDVI steht für "Normalized Difference Vegetation Index". NDVI ist ein Index zur Visualisierung der Vegetationsgesundheit. Bereiche mit NDVI-Werten über 0,5 sind mit einer roten / gelben / grünen Farbskala gekennzeichnet. Im Allgemeinen wird die meiste Vegetation bei NDVI-Werten größer als 0,5 gefunden. Zur einfacheren Darstellung zeigt diese Schicht daher keine Bereiche mit NDVI-Werten, die kleiner als 0,5 sind. Dies bedeutet, dass Bereiche in Ihren Feldern, die kleiner sind und einen NDVI-Wert von weniger als 0,5 aufweisen, in dieser Ebene nicht angezeigt werden.   

 

Pflanzenstärke:
 

-  Unterschiede in der Verfügbarkeit von Bodenwasser

-  Blattnährstoffgehalt (wenn Wasser nicht limitierend ist)

-  Ertragspotenzial

 

Zusammenfassung:

 

Wenn Pflanzen gesünder werden, nimmt die Intensität der Reflexion im NIR zu und nimmt im Rot ab, was die physikalische Basis für die meisten Vegetationsindizes ist. NDVI-Werte können einen maximalen Wert von 1 annehmen, wobei niedrigere Werte eine geringere Pflanzenvigilanz anzeigen. Daher zeigt 0,5 typischerweise eine geringe Vitalität, während 0,9 eine sehr hohe Vitalität anzeigt. NDVI eignet sich auch zur Unterscheidung von Vegetation und Erde. NDVI wird empfohlen, wenn man zeitlich oder räumlich Unterschiede in der oberirdischen Biomasse sucht. NDVI ist am effektivsten bei der Darstellung der Variation in der Baumkronendichte während der frühen und mittleren Entwicklungsstadien, neigt jedoch dazu, die Empfindlichkeit bei hohen Werten der Baumkronendichte zu verlieren.

NIR  Nah-Infrarot-Intensität rendern. Die Vegetation erscheint heller, während die Nicht-Vegetation dunkler erscheint


 

CIR:

 

CIR  Color Infrared Composite kombiniert NIR, Rot und Grün. Gesunde Vegetation spiegelt ein hohes NIR-Niveau wider und erscheint rot. Ruhende Vegetation ist oft grün oder gelbbraun, während sandige Böden hellbraun und lehmige Böden dunkel tan oder blaugrün erscheinen.

 

Verwendet:

 

-  Beurteilung der Pflanzengesundheit

-  Wasserkörper identifizieren

-  Variabilität der Bodenfeuchte
-
  Beurteilung der Bodenzusammensetzung

 

Beschreibung:

 

Diese Ebene ist eine Farbzusammensetzung und kein Index. Es wird als Color Infrared Composite bezeichnet, da wir anstelle der Kombination von Rot-, Grün- und Blau-Bändern (die Standard-Bildanzeige-Methode, die Sie gewohnt sind) NIR-, Rot- und Grün-Bänder kombinieren. NIR-Licht wird als rot angezeigt, rotes Licht wird als grün und grünes Licht als blau angezeigt (R: NIR, G: ROT, B: GRÜN). Dieser Farbverbund zeigt die Reaktion des Nahinfrarotbandes auf die Gesundheit der Pflanzen und Gewässer.

 

Gesunde Vegetation spiegelt ein hohes NIR-Niveau wider und erscheint in CIR-Schichten rot. Ungesunde Vegetation spiegelt sich weniger im NIR wider und erscheint als ausgewaschene rosa Töne, sehr kranke oder ruhende Vegetation ist oft grün oder gelbbraun, und menschengemachte Strukturen sind hellblau-grün. Böden können auch hellblau, grün oder hellbraun erscheinen, je nachdem, wie sandig sie ist, mit sandigsten Böden erscheinen hellbraune und lehmige Böden als dunkle Bräune oder bläuliches Grün. Dies ist auch sehr nützlich, um Wasserkörper in den Bildern zu identifizieren, die NIR-Wellenlängen absorbieren und schwarz erscheinen, wenn das Wasser klar ist. Da dies kein Index ist, wie oben erwähnt, gibt es keine Farbpalette zur Auswahl. Die Farben, die Sie sehen, sind ein Ergebnis der additiven Mischung von NIR-, Rot- und Grün-Wellenlängen bei jedem Bildpixel.

 

 

NDRE:
 

NDRE reagiert empfindlich auf Chlorophyllgehalt in Blättern, Variabilität der Blattfläche und Bodenhintergrundeffekte

 

Verwendet:

 

-  Blatt Chlorophyllgehalt

-  Pflanzenstärke

-  Stress-Erkennung

-  Düngerbedarf

-  Stickstoffaufnahme

 

Beschreibung:

 

NDRE ist ein Index, der nur formuliert werden kann, wenn das Red-Edge-Band in einem Sensor verfügbar ist. Es ist empfindlich gegenüber Chlorophyllgehalt in Blättern (wie grün ein Blatt erscheint), Variabilität der Blattfläche und Bodenhintergrundeffekten. Hohe Werte von NDRE repräsentieren höhere Werte des Blattchlorophyllgehalts als niedrigere Werte. Boden hat typischerweise die niedrigsten Werte, ungesunde Pflanzen haben Zwischenwerte und gesunde Pflanzen haben die höchsten Werte. Ziehen Sie die Verwendung von NDRE in Erwägung, wenn Sie daran interessiert sind, die Variabilität des Düngemittelbedarfs oder des Blattstickstoffs abzubilden, nicht notwendigerweise die Verfügbarkeit von Stickstoff im Boden.

 

Chlorophyll hat eine maximale Absorption im roten Wellenband und deshalb dringt rotes Licht nicht sehr weit über einige Blattschichten hinaus. Auf der anderen Seite kann Licht in der grünen und roten Kantenkante ein Blatt viel tiefer als blaues oder rotes Licht durchdringen, so dass ein reines Rotkantenband empfindlicher für mittlere bis hohe Chlorophyllgehalte und somit Blattstickstoff ist , als ein breites Wellenband, das blaues Licht, rotes Licht oder eine Mischung aus sichtbarem und NIR-Licht umfasst (z. B. eine modifizierte Ein-Bild-Kamera).

 

NDRE ist ein besserer Indikator für die Vegetationsgesundheit / -vitalität als NDVI für Kulturen der mittleren bis späten Saison, die hohe Chlorophyllmengen in ihren Blättern angesammelt haben, da Rotlicht für Blätter durchlässiger ist als rotes Licht und daher weniger wahrscheinlich vollständig ist von einem Baldachin aufgenommen.

Es eignet sich besser als NDVI für intensive Managementanwendungen während der gesamten Vegetationsperiode, da NDVI oft an Empfindlichkeit verliert, wenn Pflanzen einen kritischen Anteil an Blattabdeckung oder Chlorophyllgehalt akkumulieren

 

 

DSM:
 

Verwendet:

 

-  Schätzung des relativen Erntevolumens

-  Identifizieren Sie Oberflächeneigenschaften

-  Modell Wasserfluss & Akkumulation

 

Beschreibung:

 

DSM ist eine digitale Modelldarstellung einer Geländeoberfläche. DSM repräsentiert die Höhen über dem Meeresspiegel und alle Merkmale darauf. Ein DSM ist ein Gitter-Array von Erhebungen. es ist eine Schicht, die durch eine graue Farbrampe symbolisiert wird. Spezielle Effekte wie Hill-Shading können verwendet werden, um Relief zu simulieren. DSMs können verwendet werden, um Oberflächeneigenschaften und den Wasserfluss zu untersuchen.

 

Ein digitales Oberflächenmodell (DSM) wird üblicherweise unter Verwendung automatischer Extraktionsalgorithmen (d. H. Bildkorrelation in der Stereo-Photogrammetrie) konstruiert. DSM ähnelt dem Legen einer Decke auf Ihre Bilder. Sie stellt die Oberseite aller Objekte auf dem Gelände dar, einschließlich Vegetation und von Menschenhand geschaffenen Objekten, und hebt die verschiedenen Höhen der Features hervor

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