AGRON
  • AGRONmaps
  • Szolgáltatások
  • Drónok
  • Oktatás
  • Blog
  • Rólunk
  • Információk
  • ENG
multispektrális drón

NDVI, multispektrális fotózás? Rendbe tesszük a kérdést!

Ahhoz, hogy megérthessük mit jelentenek ezek a piros-sárga-zöld térképek melyeket NDVI-nak hívnak, és miért segítenek nekünk ezek a speciális indexek a mezőgazdaságban, röviden összefoglaltuk a tudnivalókat.

Miért látunk színeket?

A Napból érkező elektromágneses sugárzás egy kis részét érzékeljük alapvetően fényként.

Látható, hogy az elektromágneses sugárzás nagyon kis részét képes a szemünk az agyunk számára feldolgozhatóvá tenni. Az az intervallum (spektrum), melyet egy átlagos emberi szem érzékelni tud kb. 380 – 780 nm között van. Ezen a spektrumon belül léteznek a szemünk által érzékelt hullámhosszok, vagyis a színek.

Minden anyag, mely minket körülvesz a rá eső fényt vagy elnyeli, vagy visszaveri. Egészen pontosan, vagy egy részét, vagy teljesen elnyeli, vagy egy részét, vagy teljesen visszaveri.

Amikor egy tárgy, vagy növény színéről beszélünk, lényegében az általa visszavert fény hullámhosszáról beszélünk. Ha zöld növényzetről van szó ez a hullámhossz kb. 530 nm. Ezt a hullámhosszt veri vissza egy egészségesen fotoszintetizáló növényzet leginkább. Ez azonban meglehetősen pontatlan, hiszen elég széles tartományon létezik az általunk ismert és zöldnek látott szín.

Látható tehát, hogy ha valaminek a hullámhosszát mérni tudjuk, akkor következtethetünk annak anyagára és egyéb tulajdonságaira. A űrkutatásban például a vizsgált égitest és légkörének összetevőit is vizsgálni tudják, sőt, akár azt is, hogy épp közeledik, vagy távolodik tőlünk (Doppler effektus). Ezen a ponton el is érkeztünk a számunkra igazán érdekes témához. Vajon milyen hullámhossz tartományt érdemes vizsgálni, ami a növényzet klorofiltartalmára a legérzékenyebb.

NIR és Red EDGE indexek

A mezőgazdaságban használatos két legismertebb hullámhossz a NIR (közeli infravörös) és a Red-Edge (Vörös szín határ) hullámhossza. Előbbi 840 nm és 40 nm sávszélességű, míg a Red Edge 717 nm-nél található és jóval kisebb 10 nm szélességben van. Minél kisebb sávon érzékeny a kameránk, annál pontosabban tudjuk vizsgálni a tartományunkat.

A fenti grafikonon látható berajzolva egy nagy klorofiltartalmú (Healtyh plant) és egy alacsony klorofiltartalmú növény (Stressed plant) különböző hullámhosszokra értelmezett visszaverése. Kiemelve látható a számunkra érdekes Kék (Blue), Zöld (Green), Vörös (Red) és a leglényegesebb Vörös szín határ hullámhossza (Red Edge), illetve a Közeli infravörös tartomány (Near Infrared). Kiolvasható, hogy a 850 nm körül a klorofiltartalomnak megfelelően erős visszaverődést tapasztalunk. Ez azt jelenti számunkra, hogy ez az a hullámhossz, amit nagyon erősen képes visszaverni egy növény. Az is látható, hogy ezen a tartományon jól elkülöníthető az egészséges és a beteg növény. Többek között ezért használjuk ezt a hullámhosszt (NIR), ha a klorofiltartalommal keresünk összefüggést. Ebből a sávból adódik a jól ismert NDVI.

Kutatások és vizsgálatok során kiderült, hogy a Red Edge használatakor, még az előtt látható a csökkenő klorofiltartalom, hogy az szabad szemmel is látható lenne. Így a Red Edge egyre inkább teret hódít és tökéletesen használható a NIR kiegészítéseként, de egymást nem tudják helyettesíteni. A Red Edge hullámhossz segítségével tudunk NDRE-t számolni.

Szenzorok, kamerák

A látható fény tartományába eső képeket hívjuk RGB képeknek. Ezeket használjuk fényképezőgépekben, mobiltelefonokban és a drónokat is alapesetben ilyenekkel szerelik fel. Azért RGB, mert a vörös, zöld és kék színekből alkotnak minden további színt. Egy képpont (pixel) tehát ebből a 3 színből “keveredik” ki. Fentebbi ismereteinkből tudjuk, hogy ha a táblánkat szeretnénk komolyabb szinten, drónnal vizsgálni, ezen kívül szükségünk lesz még legalább egy hullámhossz tartományra, vagy a NIR-re, vagy a Red Edge-re, esetleg mindkettőre.

Hagyományos kamerával is elég jól átlátható és látványos térképeket tudunk készíteni, melyek bizonyos analízisekre alkalmasak (pl. vad-, és viharkár felmérés), de ahhoz, hogy a dolgok mélyére lássunk és kihasználjuk a drónok adta lehetőségeket, multispektrális kamerában kell, hogy gondolkodjunk.

Multispektrális kamerák

Ezek a kamerák kimondottan arra a célra készülnek, hogy drónnal eljuttathatók legyenek a célterületek fölé, és minden egyes színtartományra (R,G,B, NIR, RedEdge) megfelelő érzékenységgel tudjanak reagálni. Minden egyes spektrumnak saját szenzora és saját lencséje van a kamerán.

Minden alkalommal, mikor fotókat készítünk az eszközzel, az egyszerre az összes szenzorral készít egy képet, de minden kép más hullámhosszra lesz érzékeny, így lényebén minden készült kép egy-egy jellemző adatot fog gyűjteni képpontonként a területről.

Ha pl. egy 5 szenzoros kamerával dolgozunk, ez fotónként, 5 képet jelent egyszerre. Tehát képpontonként 5 különböző információ fog rendelkezésünkre állni és pont az az 5, amelyből kalkulálni szeretnénk az NDVI-t, vagy az NDRE-t és a többi indexet.

Léteznek módosított lencséjű multispektrális kamerák is, melyek próbálják ezt a feladatot egy lencsével megoldani, azonban az eredmény meg sem tudja közelíteni a több szenzoros kamerákéét. Ilyen pl. a DJI mezőgazdaságinak, vagy Agro-nak nevezett drónja, melyben egy módosított lencsetag segítségével a hagyományos RGB kamerából RGNIR kamerát hoznak létre, a kék helyén lévő hullámhosszal számolva a NIR-t.

Ez utóbbi módosított lencséjű kamerák nem alkalmasak olyan adatok létrehozására, melyre később építeni lehet, vagy abszolút mérést tegyen lehetővé. Minden értékünk relatív lesz, ami azt eredményezi, hogy az eredményünk akár már egy órával később más képet fog festeni a kultúráról, holott azon semmilyen változás nem történt.

Reflektancia kalibráció

Felmerülhet a kérdés, hogy mi történik akkor, ha repülés és fotózás közben megváltozik az időjárás, pl. beborul, vagy épp kisüt a nap. Ilyenkor a visszavert értékeink is változni fognak a fénynek megfelelően. Bármilyen légköri viszony változás azonnali kalibrációt igényel és a fényváltozásnak megfelelő azonnali korrekciót.

A komolyabb multispektrális kamerák rendelkeznek egy úgynevezett beeső fény érzékelő szenzorral, amit rendszerint a drón tetejére szoktak rögzíteni. A szenzor adatainak megfelelően a kamera úgy változtatja a kamera beállításait, ahogy azt a fényviszony változás megköveteli.

agrontech.hu

Minden jog fenntartva!

Agron – mezőgazdasági drón megoldások [Blog] Megújultunk!

Related Posts

agronmaps-micasense

BLOG, BLOG_HUN

AGRON – Micasense

Monitoring dróntechnológia bevezetése _ bevezetés után

BLOG, BLOG_HUN

3. rész Monitoring dróntechnológia bevezetése – Bevezetés után

szolo-agron-agronmaps-gyumolcs-honlap-feliratnelkul

BLOG, BLOG_HUN

Drónnal végezhető monitoring szőlő- és gyümölcsültetvényeken

Legutóbbi bejegyzések

  • AGRON – Micasense
  • 3. rész Monitoring dróntechnológia bevezetése – Bevezetés után
  • Drónnal végezhető monitoring szőlő- és gyümölcsültetvényeken
  • 2. rész Monitoring dróntechnológia bevezetése – Bevezetés előtt, döntés után
  • 1. rész Monitoring dróntechnológia bevezetése – Kell ez nekem?

Legutóbbi hozzászólások

    Archívum

    • 2021 január
    • 2020 december
    • 2020 október
    • 2020 május
    • 2020 április
    • 2019 november
    • 2019 október
    • 2019 május
    • 2019 március
    • 2019 február
    • 2018 december
    • 2018 november
    • 2018 október

    Kategóriák

    • BLOG
    • BLOG_ENG
    • BLOG_HUN

    Meta

    • Bejelentkezés
    • Bejegyzések hírcsatorna
    • Hozzászólások hírcsatorna
    • WordPress Magyarország
    KÖZÖSSÉGI OLDALAK
    Powered by AGRON Technologies
    Tájékoztatunk, hogy a honlap Cookie-kat használ. Bővebb információkért olvasd el adatvédelmi tájékoztatónkat.
    Cookie beállításokELFOGADÁS
    Titoktartás & Cookie szabályzat

    Adatvédelmi áttekintő

    Ez a weboldal sütiket használ az Ön élményének javítása érdekében, miközben Ön a webhelyen tartózkodik. Ezen cookie-k közül a szükség szerint kategorizált sütiket az Ön böngészője tárolja, mivel elengedhetetlenek a weboldal alapvető funkcióinak működéséhez. Harmadik féltől származó sütiket is használunk, amelyek segítenek elemezni és megérteni, hogyan használja ezt a weboldalt. Ezeket a sütiket csak az Ön beleegyezésével tároljuk a böngészőben. Önnek lehetősége van ezekről a sütikről is lemondani. De ezeknek a sütiknek a kikapcsolása hatással lehet böngészési élményére.
    Necessary
    Always Enabled

    A szükséges sütik elengedhetetlenek a weboldal megfelelő működéséhez. Ez a kategória csak olyan sütiket tartalmaz, amelyek biztosítják a webhely alapvető funkcióit és biztonsági jellemzőit. Ezek a sütik nem tárolnak személyes adatokat.

    Non-necessary

    Any cookies that may not be particularly necessary for the website to function and is used specifically to collect user personal data via analytics, ads, other embedded contents are termed as non-necessary cookies. It is mandatory to procure user consent prior to running these cookies on your website.