Anglicky: Field validation of NDVI to identify crop phenological signatures
Zdroj: Bhatti, MT, Gilani, H, Ashraf, M, Iqbal, MS, Munir, S. 2024. Field validation of NDVI to identify crop phenological signatures. Precision Agriculture, 25.
Klíčová slova: "plocha porostu, klasifikace, ndvi, kamera telefonu, pšenice"
Dostupný z: https://doi.org/10.1007/s11119-024-10165-6
V této experimentální studii monitorovaly polní kamery s funkcí výpočtu Normalizovaného Diferenčního Vegetačního Indexu (NDVI) denně hodnoty NDVI na čtyřech pokusných pozemcích během tří celých vegetačních sezón. Takto byly zachyceny pomocí NDVI typické fenologické znaky čtyř vybraných plodin. Metodika je založena na faktu, že v ideálním případě je k dispozici jeden snímek NDVI ze satelitních zdrojů pro hlavní fenologickou fázi, ale kvůli oblačnosti, mlze a dalším faktorům je to zřídkakdy dosažitelné pro celé období růstu plodin. Časové rozlišení (frekvence) satelitních dat proto často není příliš vysoké. Porovnání NDVI získaných z polních kamer a satelitních snímků poskytuje užitečný pohled na spolehlivost a přesnost hodnot NDVI při vzájemné kombinaci. Obecně jsou hodnoty NDVI ze satelitních zdrojů nižší než hodnoty NDVI z polních kamer. Nejsilnější lineární vztah mezi satelitním a polním NDVI byl zjištěn u pšenice, následované kukuřicí, cukrovou třtinou a rýží.
Rozdíl v časových řadách NDVI ze satelitních snímků negativně ovlivňuje spolehlivou interpretaci nejen zdravotního stavu plodin nebo odhad výnosu během fenologických fází. Proto byly na časové řady NDVI pro pšenici použity různé techniky vyplňování časových mezer a vyhlazovací filtry. Nejlepší výsledky vykázal filtr SG. Analýza citlivosti pro různé parametry SG filtru ukazuje, že nejcitlivějším parametrem je polynomický řád následovaný jednotným intervalem použitým v datech časové řady. Analýza citlivosti se provádí u dat z polních kamer. Absolutní hodnoty satelitního NDVI jsou mnohem nižší než hodnoty NDVI z polních kamer. Přesto je lze použít pro identifikaci a klasifikaci plodin v oblastech s podobnými agroklimatickými podmínkami, jak ukazuje analýza pro vybranou lokalitu. Agroklimatickými podmínkami a vhodností plodin v různých agroekologických zónách se podrobně zabývají již i jiné vědecké týmy v jiných částech světa, což lze využít k identifikaci vhodných oblastí pro budoucí studie. Srovnání ploch osetých pšenicí z klasifikace snímků s nezávislým souborem dat shromážděných oficiální státní agenturou rovněž ukazoval dobrou shodu a podporoval význam výsledků získaných v této studii.
Satelitní data jsou ve srovnání např. s mobilními kamerami dostupný a levný zdroj. Časové řady NDVI z mobilních kamer však umožňují nahlédnout na aktuální stav plodin během jejich fenologických fází bez problémů, které způsobuje meteorologická situace. Regresní metodu, použitou ve studii, lze s přiměřenou přesností použít pro korekci satelitních dat. Výsledná data lze využít k detekci chorob plodin, neúrody či k odhadu výnosu/biomasy.
