Можно ли эффективно использовать индекс NDVI?

1. Вот только вчера сверяла расчетную по ndvi и фактическую урожайность ячменя. Диапазон отклонений прогноза от факта от 4 до 24%. И это частный случай. Думаю, там еще шире диапазон. Это не тот метод, на который можно ориентироваться. Уверена, что на кукурузе еще шире отклонения

NDVI- вегетационный индекс, который определяет фотосинтетическую активность растения. Он воспринимается активностью растений поглощать или отражать лучи инфракрасной зоны. Чем лучше развиты растения и имеют наибольшую зелёную массу в период вегетации, тем больше индекс NDVI.
Самое распространённое применение данного индекса - это отслеживание развития растений. Для удобства работы с данным индексом используют цветовую схему от светлых тонов до более тёмных, которые наносятся на карту полей. Соответственно чем темнее тон тем больше индекс, у зерновых пик данного показателя достигается период колошения, а после идёт на убыль.
Соответственно после облета дроном полей и формирования карт полей по полученным цветам, можно видеть какое поле уже подходит к уборке. Чем ниже индекс, тем суше зерно.
Также как и сказала коллега выше хорошо видны огрехи в работе механизаторов, а также развитие сорной растительности в период после посева, т.к. сорняки быстрее набирают зелёную массу и их видно на спектре.
Остальные показатели указанные в вопросе (удобрения, агрохимобследование, вредители и болезни)определить с помощью этого индекса определить не представится возможным из- за большой доли получаемой погрешности, это все равно, что гадать на пальцах.
Из этого вывод- правильнее всего и экономически эффективнее для хозяйства по последним пунктам, (особенно вредителям и болезням) чтоб агроном находился в поле и следил за складывающейся обстановкой!

Добрый вечер!!!

Добрый вечер коллеги!

Могу только предположить (практически не сталкивался). Зима, время есть.

agroforum2019.agroxperia.ru/... может быть кого-нибудь заинтересует (не реклама).

Вам нужно понимать что вы хотите от использования ndvi пройдем по пунктам

1. Фактическую урожайность вы не узнаете, здесь нужно понимать различия по сортам. Например сорт озимой пшеницы Синева окрас листьев темно-зеленый, но скажем так есть сорта и более урожайные.

2. Нельзя определить какие культуры возделывались ранее, хотя если запустить дрон через временной портал то все возможно. Снимок ndvi показывает текущую ситуацию на поле.

3. Отличить сорняки можно на пропашных культурах когда рядки не сомкнулись, а поле зеленое уже.

4. Основное внесение все-таки нужно делать опираясь на агрохимический анализ, условно подкормки азотными как-то можно связать и то условно и это не всех культур касается. Культуры сплошного сева подойдут, в частности зерновые.

5. По болезням и вредителям. Фунгицидами лучше работать профилактически это эффективней будет. По вредителям мы должны понимать по какому вредителю мы работаем. Ndvi покажет последствия от повреждения.

6. Ndvi полезен для общего понимания ситуации особенно при больших объемах, показывает на какие участки уделить более пристальное внимание. Бесполезен для выявления текущей ситуации какие болезни, вредители, сорняки это только мониторинг агрономом поля и оценка текущей ситуации и принятие решения по конкретной ситуации.

Присоединяюсь к Коробко В.В. талант агронома ничем не заменить. Ndvi для хорошего агронома это подспорье, а для плохого агронома бесполезный инструмент.

Ну и еще небольшое добавление. Снимки со спутника имеют 1 пиксель очень большой по площади. Этот пиксель на полях со сложной конфигурацией часто будет захватывать как площадь поля, так и за ее пределами. Программа присвоит какой-то средний индекс. И это даст в целом большую погрешность. Дрон снимает точнее, у него пиксель будет в десятки а то и сотни раз мельче. Это надо иметь ввиду, работая со снимками из космоса.

И еще к слову. Есть у меня старинный друг. Работал он какое-то время в фонде развития инициатив. Оценкой стартапов занимался. Дело было лет 5 назад. Обсуждали мы как-то с ним наше сх будущее как раз в разрезе упомянутых в посте технологий. И он на мои сомнения в применимости подобных вещей в широкий масштабах сказал так: поверь, если тебя смущает возможность откалибровать каждый сорт по окраске в разные фазы и в разных зонах, или переснять все вариации сорняков или вредителей и пр рутинная масштабная работа - всё это скоро сделается. Наймут толпу людей, которые всё это отснимут, найдут математиков, которые построят модели и программистов, которые опишут. Задача просто сделать базу данных. Это не сверхзадача.
Спустя пару лет я наблюдала, как сотрудники одного мирового гиганта скакали по полям и фотографировали сорняки во всех фазах. И хотя они это делали для создания приложения из серии: "сфоткай сорняк и я тебе скажу, как с ним бороться". Но это где-то уже совсем близкое будущее.

Уф, пока я добиралась до компа, на все вопросы уже ответило многоуважаемое сообщество.
Напишу свое мнение, на основе своего опыта
1. Прогноз урожайности: в пик вегетации, по пиковой точке NDVI можно дать весьма неплохой прогноз. Дарья Короткова пишет, диапазон отклонений от 4 до 24 % - да, примерно так и есть. Можно попасть тютелька в тютельку, а можно и промахнуться. Средняя (по многим годам) ошибка прогноза составляет не более 20 %. Казалось бы - чудовищная погрешность, но по факту - это нормально. А теперь вопрос: а другими методами Вы можете более точно дать прогноз?
Гораздо более точный прогноз урожайности можно дать не по пиковой точке NDVI, а по сезонному ходу роста NDVI в сравнении со среднемноголетним, или хотя бы с прошлогодним. Такими прогнозами на региональном уровне давно и успешно занимается Институт космических исследований РАН, со своей программой ВЕГА-про.
Так что мой ответ: ДА, по индексу NDVI прогнозировать урожайность можно, и прогноз не хуже, чем прогнозы по другим методам.
2. определить, какие культуры росли раньше и сейчас - да, можно. Все алгоритмы уже отработаны для групп культур по кривым хода роста NDVI. Например, озимые сейчас, поздней осенью, уже показывают NDVI до 0,5, и весной начнут вегетацию со значения не ниже 0,3. По яровым и пропашным на тот момент еще будет голая почва. По длине вегетационного периода тоже группы культур различаются. Поэтому различать поля по группам культур по сезонному ходу NDVI - легко. Ограничения: мы не можем отличить культуры внутри группы (озимые все будут одинаковы между собой, пропашные все одинаковы и т.п.).
3. отличить сорняки от культурных растений: правильно написал Михаил Карапаев: в начальные фазы роста - да, после смыкания рядков - нет, но я добавлю, что в конце вегетации - снова да. Культура засыхает, NDVI падает, а сорняки (многолетние) вовсю вегетируют, NDVI высокий (в пятнах засоренности). Так что мой ответ - в целом, ДА, NDVI хороший инструмент для оценки засоренности посевов
4. Сложный вопрос по применению удобрений. Скорее, по NDVI можно определить зоны, более-менее равномерные внутри, и отличающиеся друг от друга, и уж в этих зонах брать почву на анализ, и вносить согласно результатам анализа и с учетом планируемой урожайности. Так что NDVI помогает определить зоны, но не помогает определять дозы удобрений
5. ПО болезням и вредителям - да, NDVI в пределах одного поля и оной технологии возделывания (!) помогает определить, что есть места с отклонениями от нормального развития. Но это , к сожалению, не всегда бывает достаточно оперативно - то есть, как уже было сказано выше, может, болезнь уже распространилась выше порога вредоносности, а по NDVI мы ее не сразу распознали (не в силу низкой чувствительности индекса, а в силу, например, облачности и отсутствия снимков в нужный момент). НО тут на помощь приходят и другие данные - прогноз развития болезней и вредителей по сложившимся метеоусловиям (+ NDVI для контроля наступления фенофаз).
6. где полезны знания об NDVI в работе агронома. Я считаю, что NDVI очень хороший инструмент, который отражает самочувствие растений. Поэтому он, этот индекс, безусловно полезен агроному для работы
Приведу еще один пример: в 2019 г. в нашей зоне было засушливое начало сезона, и наш ячмень страдал от засухи с момента всходов до выхода в трубку. На поле были места, где NDVI в фазу выхода в трубку вообще был провальным (около 0,20 - это брак), а в других местах плоховато, но кое-как на троечку держался (0,30-0,35). Потом прошел долгожданный дождь. И измерения NDVI на следующий день дали внезапный результат: за счет обводнения тканей NDVI за день подскочил на 0,1-0,2 единицы! Причем, там, где он был получше, там и подскочил повыше, до значений 0,45-0,50, а где было 0,2, там стало 0,28. Этот пример я привожу для того, чтобы стало понятно, что ориентироваться надо не на абсолютные значения NDVI, а на разницу (в разных местах на поле, или в разные сезоны для одной и той же фенофазы) и на прирост.
И наконец, я хотела бы сказать (кто-то выше об этом уже сказал), что не последнюю роль играет детальность съемки - что попадает в пиксель. Поэтому, на краю поля NDVI может казаться выше за счет попадания в пиксель съемки края лесополосы или кустарника, или заросшей обочины. Но тут уж нам самим надо включать здравый смысл и отбрасывать сомнительные края.

индекс NDVI - это ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ инструмент для агронома. И для знающего и понимающего специалиста - хорошее подспорье. Особенно важен индекс для больших хозяйств , где бывает нет возможности гл.специалисту (подчеркну - не линейному) все посмотреть в-живую. В крупных агрохолдингах активно используют и развивают тему этого индекса - а как еще дать руководству прогноз урожайности с огромной площади?

Обсуждение завершено 05.12.19 в 13.00