NDVI, NDRE, GNDVI vejetasyon indeksleri: eksiksiz bir teknik kılavuz

Giriş

Bitki örtüsü endeksleri artık İtalyan hassas tarımının ortak dili: Chianti bağından Apulian zeytinliğine kadar, tarım uzmanları ve şirketler her sırayı yürümeden mahsullerin sağlığını okumak için NDVI, NDRE ve GNDVI kullanıyor. Çeşitli ISMEA analizleri, 2023-2027 CAP ve girdi azaltımını ödüllendiren eko-sistemlerin etkisiyle İtalyan çiftliklerinde uzaktan algılama araçlarının benimsenmesinin giderek arttığını göstermektedir. Bu teknik kılavuz, bitki örtüsü endekslerinin ne olduğunu, nasıl hesaplandığını, her birinin gerçekten nerede işe yaradığını ve asmalar, zeytin ağaçları, meyve bahçeleri ve tarla bitkileri üzerinde somut agronomik kararlara nasıl dönüştürüleceğini açıklamaktadır.

Şekil 1: NDVI haritası: renk gradyanı, her bir bitki örtüsü indeksi için başlangıç noktası olan farklı bitki örtüsü canlılığına sahip alanları vurgular.

Bitki örtüsü endeksleri nedir ve ne işe yarar?

Bir bitki örtüsü indeksi, iki veya daha fazla spektral banttaki yansımanın cebirsel bir kombinasyonu olarak hesaplanan boyutsuz bir sayıdır; canlılık, klorofil içeriği, biyokütle ve su stresi gibi biyofiziksel büyüklükleri tahribatsız olarak tahmin etmek için kullanılır. Multispektral bir görüntüyü hem sıra hem de bölge ölçeğinde okunabilir agronomik bilgilere dönüştürmenin en hızlı yoludur.

Bitki örtüsü endekslerinin kullanımı üç farklı uygulama ailesine dayanmaktadır. Birincisi teşhis: mahsulün nerede iyi yetişip nerede yetişmediğini anlamak, erken hastalık salgınlarını tespit etmek, beslenme eksikliklerini haritalamak. İkincisi reçete: haritanın gübreleme, sulama, tedavi, hasat veya seçici hasat için homojen bölgelere dönüştürülmesi. Üçüncüsü ise zaman içinde izleme: tarımsal uygulamaların ve iklim koşullarının etkisini değerlendirmek için aynı mahsulün birbirini izleyen sezonlarda veya mevcut sezon boyunca karşılaştırılması.

Spektral yansıtma: altta yatan fiziksel prensip

Bitkiler ışığı seçici olarak yansıtır, emer ve iletir. Klorofil 660 nm civarında kırmızı ve mavi renkte güçlü bir şekilde emilirken, mezofilin hücre yapısıyakın kızılötesinde (NIR, 700-1300 nm) yüksek miktarda radyasyon yansıtır. Bu nedenle güçlü bir bitki kırmızıda düşük ve NIR’de yüksek yansıma gösterir; stresli veya yaşlanan bir bitkide oran yaklaşır ve indeks değerleri düşer.

Tüm ‘Normalleştirilmiş Fark’ endeksleri bu özellikten yararlanır: bitkinin emdiği bir bandı çok yansıttığı bir bantla ilişkilendirir, araziler, mevsimler ve sensörler arasında istikrarlı ve karşılaştırılabilir bir aralık elde etmek için toplamı normalleştirir.

Şekil 2: Bitki örtüsünün spektral imzası (veya yansıma eğrisi).

Kırmızı kenar ve yakın kızılötesi bant

Kırmızı kenar, kırmızı renkte emilim ile NIR’de yüksek yansıma arasındaki geçiş bölgesidir, tipik olarak 690 ila 740 nm arasındadır. Spektrumun klorofil ve yaprak nitrojenindeki küçük değişikliklere en duyarlı alanıdır ve NDRE’yi, yaprak örtüsünün zaten dolu olduğu ürün döngüsünün son aşamalarında NDVI’den daha ‘gergin’ bir endeks yapan şeydir.

İster drone ister Copernicus programının Sentinel-2’si gibi uydu tabanlı olsun, tarımsal multispektral sensörler, tek başına NDVI’nin sınırlamalarının üstesinden gelmek için tam olarak en az bir kırmızı kenar bandı içerir. Teknolojiyi daha derinlemesine incelemek için aşağıdakilerle başlamak faydalı olacaktır drone sensörleri ve mevcut bantların seçimi.

NDVI: normalleştirilmiş diferansiyel vejetasyon indeksi

NDVI (Normalleştirilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi) normalleştirilmiş fark bitki örtüsü indeksidir. Bu indeks -1 ile +1 arasında bir değer verir ve arkasında kırk yıllık bilimsel literatür ve ücretsiz Sentinel-2 uydusundan hassas drone kameralarına kadar her türlü multispektral sensörde kullanılabilirliği ile tarımsal uzaktan algılamanın tarihsel ölçütünü temsil eder.

Matematiksel formül şöyledir: NDVI = (R_NIR – R_RED) / (R_NIR + R_RED), burada R_NIR yakın kızılötesindeki yansıma ve R_RED görünür kırmızıdaki yansımadır. Tipik yorumlama eşikleri aşağıdaki gibidir:

• NDVI < 0: su, kar, bulutlar.
• 0 – 0.2: çıplak toprak, kaya, yapay yüzeyler.
• 0,2 – 0,4: seyrek veya stresli bitki örtüsü.
• 0.4 – 0.6: orta düzeyde bitki örtüsü, gelişmekte olan ürünler.
• 0.6 – 0.8: sağlıklı, yoğun bitki örtüsü.
• 0.8 – 0.9: maksimum canlılık, tam kaplama.

0,7’lik bir NDVI, iyi yaprak örtüsüne ve yüksek fotosentetik aktiviteye sahip sağlıklı bir mahsulü gösterir, ancak mutlak yorum her zaman türe, fenolojik aşamaya, coğrafyaya ve sensöre bağlıdır. Güvenilir karşılaştırmalar, farklı ürünlerdeki mutlak değerler arasında değil, aynı tarlanın aynı fenolojik aşamadaki aynı ürüne sahip alanları arasında yapılır.

NDVI ne zaman kullanılmalı ve sınırlamaları

NDVI, vejetatif gelişim aşamasında, henüz tam kapsama alanına sahip olmayan ekinlerde (tahıllar, mısır, soya fasulyesi, ayçiçeği) ve çiftlik ölçeğinde canlılık haritaları üretmek için çok iyi çalışır. Bununla birlikte, iyi belgelenmiş iki operasyonel sınırlama gösterir: Yaprak Alanı Endeksi (LAI) yaklaşık 3’ü aştığında (tipik üzüm bağları, olgun meyve bahçeleri, olgunlaşan tahıllar), yani yaprak örtüsü oldukça yoğun olduğunda doygunluk ve seyrek mahsullerde veya erken aşamalarda çıplak toprağa duyarlılık, gerçek canlılığın hafife alınması.

NDRE: doygunluk sınırındaki yanıt

NDRE (Normalleştirilmiş Fark Kırmızı Kenar), klasik formülde kırmızı bandı kırmızı kenar bandı ile değiştiren bir bitki örtüsü indeksidir: NDRE = (R_NIR – R_RedEdge) / (R_NIR + R_RedEdge). NDVI’nin doygunluğa ulaştığı yerlerde hassasiyetini korur ve bu nedenle yoğun kanopiler, tam bitki örtüsündeki asmalar, olgun meyve bahçeleri ve başaklanma halindeki tahıllar için tercih edilen indekstir.

NDVI ve NDRE arasındaki pratik farklar

Temel ayrım okuma derinliğidir: kırmızı ışık yaprakların ilk katmanlarında tükenirken, kırmızı kenar gölgelikte daha derinlere nüfuz ederek orta ve alt yapraklara ulaşır. Bu nedenle NDRE, iyi gelişmiş kanopilerde klorofil ve nitrojen değişikliklerine daha iyi yanıt verir. Örneğin bağcılıkta, veraisondan sonra NDVI neredeyse tek tip haritalar verirken, NDRE farklı vejetatif-üretken dengeye sahip bölgeleri ayırt etmeye devam eder.

Şekil 3: Aynı arsa üzerinde NDVI/NDRE karşılaştırması: NDRE haritası, NDVI’nin doygunluğa ulaştığı yerlerde bile iç değişkenliği korur.

Bağcılık ve zeytin yetiştiriciliğindeki uygulamalar

Yüksek katma değerli tedarik zincirlerinde NDRE üç operasyonel kararı destekler: seçici hasat (veraisonda canlılığın haritalanması ve hasadın homojen partilere bölünmesi), azot yönetimi (gübre müdahalelerinin gerçekten farklı alanlarda kalibre edilmesi) veyerel streslerin belirlenmesi (eksiklikler, haşere saldırıları, kök sorunları). Vaka çalışmalarında ve Agrobit çalışmalarında belgelenmiş deneyimler bağcilari desteklemek i̇çi̇n hari̇talar ve modeller NDVI+NDRE kombinasyonunun tek başına görsel verilere kıyasla operasyonel seçimlerin kalitesini nasıl artırdığını göstermektedir.

GNDVI, MCARI ve TCARI/OSAVI: klorofil indeksleri

NDVI/NDRE ikilisine ek olarak, kesin spektral katkıları izole etmek ve toprak veya yaprak örtüsü gürültüsünü azaltmak için oluşturulmuş daha spesifik endeksler vardır. Bunların başlıcaları GNDVI, MCARI ve TCARI/OSAVI oranıdır: bunlar ince teşhis ihtiyaçlarını karşılar ve genellikle mahsulün fizyolojik durumunu yorumlamak için birlikte kullanılır.

GNDVI: yeşile duyarlılık

GNDVI (Yeşil NDVI) kırmızı bandı yeşil bantla değiştirir: GNDVI = (R_NIR – R_Green) / (R_NIR + R_Green). Klasik NDVI’ye göre yaprak klorofil konsantrasyonu ile daha fazla korelasyon gösterir ve bu nedenle beslenme durumlarını, özellikle de ileri aşamalardaki azot eksikliklerini okumak için uygundur. Çalışmalar, samanlı tahıllar ve mısırda NDVI ile yaprak azot içeriği arasında iyi bir korelasyon olduğunu göstermektedir.

MCARI ve TCARI/OSAVI: toprak bozulmadan klorofil

MCARI (Değiştirilmiş Klorofil Emilim Oranı İndeksi) ve TCARI/OSAVI oranı, çıplak toprak ve kanopi yapısının etkisini en aza indirmek için tasarlanmış klorofil indeksleridir. Zeytinliklerde, geniş meyve bahçelerinde ve yaprak örtüsünün kısmi olduğu ve ‘klasik’ endekslerin arka plandan güçlü bir şekilde etkilendiği yıllık ürünlerin gelişiminin ilk aşamalarında kullanışlıdırlar.

CWSI ve su stresi endeksleri

Soru ‘mahsulün ne kadar su eksikliği olduğu’ olduğunda, klasik bitki örtüsü endeksleri yeterli değildir: sıcaklık bandına ihtiyaç vardır. CWSI (Crop Water Stress Index), kanopi sıcaklığını hava sıcaklığı ve iyi sulanan ve maksimum stres altındaki referans sıcaklıklarla karşılaştırır ve 0 (stres yok) ile 1 (maksimum stres) arasında bir değer verir. Hassas sulamanın temel indeksidir ve özellikle kontrollü su açığının bir kalite kaldıracı olduğu zeytinlikler ve üzüm bağlarında faydalıdır.

Endeksler nasıl elde edilir: akıllı telefon, drone, uydu

Bitki örtüsü endeksleri, her biri maliyet, çözünürlük ve sıklık arasında bir denge sağlayan çeşitli dijital platformlardan elde edilebilir. Seçim, çiftlik büyüklüğüne, mahsulün birim değerine ve tarımsal talebe bağlıdır.

• Uydu (Sentinel-2, Landsat): ücretsiz, küresel kapsama, 10-30 m çözünürlük, 5 günlük tekrar ziyaret (bulutların yokluğunda). Arazi ve tahıl ölçeğinde mevsimsel izleme için idealdir, ancak bulut örtüsü ve ağaç mahsullerinde sıralardaki çözünürlükle sınırlıdır (yüksek toprak varlığı ve sıralar arası).
• Çok spektral/termal drone: 1-10 cm çözünürlük, talep üzerine, en yüksek kalitede veri ancak profesyonel hizmet. Üzüm bağları, meyve bahçeleri, zeytinlikler ve tahıl / bahçe bitkilerinde erken fenolojik aşamalar için tercih edilen platformdur.
• Akıllı telefon: bitki seviyesinde yüksek çözünürlük, algoritmalı RGB kamera ile nokta okuma, düşük maliyet, günlük frekans. Tarımsal keşif ve küçük ila orta ölçekli çiftlikler için idealdir.

Agrobit ekosisteminde üç platform bir arada bulunur: drone araştırmaları iDrone yüksek hassasiyetli haritalar için uygulama iAgro Akıllı telefon izleme için, aynı zamanda Sentinel-2 uydu verilerinin entegre edilmesiyle.

Endekslerin somut tarımsal eylemlere dönüştürülmesi

Bir indeks haritası ancak bir karar haline gelirse değer taşır. Standart işletim akışı dört adımdan oluşur: multispektral verilerin elde edilmesi, seçilen indeksin hesaplanması, homojen sınıflara ayırma (tipik olarak 2-5 canlılık bölgesi), işletim makinesi için bir reçete haritasına dönüştürme. Bugün İtalya’da en sık kullanılan uygulamalar beş tanedir.

Şekil 4: Haritadan eyleme: NDVI, NDRE ve GNDVI’nin sahada okunması, bunların somut ekim işlemlerine dönüştürülmesi anlamına gelir.

Farklılaştırılmış gübreleme ve değişken oranlarda azot

Tarla bitkileri ve meyve bahçelerinde, NDVI veya GNDVI’ya göre bölgelendirme, azotun her bölgenin gerçek ihtiyaçlarına orantılı olarak dağıtılmasını sağlar. Çeşitli ISMEA analizleri, 2023-2027 CAP eko-sistemleri ve Nitrat Direktifi ile ilgili olarak azaltılmış sızıntı ve uyumluluk faydaları ile birlikte değişken oranlarda yönetilen alanlarda %10-20 oranında azot tasarrufu sağlandığını göstermektedir.

Hasat ve seçici hasat

PDO ve PGI hatlarında, NDVI veya NDRE hasat öncesi haritaları, bağı farklı vejetatif-üretken dengeye sahip bölgelere ayırmayı ve farklı ürün gruplarına yönelik üzümleri ayrı ayrı hasat etmeyi mümkün kılar. Bu konuda daha fazla bilgiyi aşağıda bulabilirsiniz makale Gerçek bir vakada avantajlarını görebileceğiniz bir yer.

Hedefe yönelik haşere kontrolü

Yerel anormalliklerin (hastalık salgınları, böcek saldırıları, kök sorunları) belirlenmesi, yalnızca ihtiyaç duyulan yerlerde müdahaleye olanak tanır. Reçete haritaları ile birlikte ve püskürtücü dronlarSeçici haşere yönetimi, Avrupa Tarladan Sofraya stratejisi ve Agri 4.0 NRP’nin hedefleri doğrultusunda pestisit kullanımını azaltabilir.

Hassas sulama

Termal uçuş, toprak nemi probları ve yerel hava istasyonlarından elde edilen CWSI haritalarının entegrasyonu, bölgesel sulama planlarının oluşturulmasını sağlar. Özellikle iklimsel stresin arttığı bölgelerde önemlidir.

Sertifikalı tedarik zincirleri için raporlama

Kooperatifler ve sosyal şarap imalathaneleri, CSRD direktifi ve Avrupa Yeşil Anlaşması doğrultusunda PDO/PGI spesifikasyonları, sürdürülebilirlik programları (SQNPI, Equalitas, VIVA) ve şirket sürdürülebilirlik raporları için teknik belge olarak tarihi harita arşivini kullanmaktadır.

Bitki örtüsü endeksleri hakkında sıkça sorulan sorular

NDVI ve NDRE arasındaki fark nedir?

NDVI kırmızı bandı, NDRE ise kırmızı kenar bandını kullanır. Pratikteki fark duyarlılıkta yatmaktadır: NDVI yoğun kanopilerde (LAI 3’ten büyük) doygunluğa ulaşırken, NDRE gelişimin ileri bir aşamasında bile iç değişkenliği korur. Önceden otlanmış tahıllar, tam vejetasyondaki asmalar ve olgun meyve bahçeleri için NDRE neredeyse her zaman daha bilgilendiricidir.

Üzüm bağı için en iyi endeks hangisidir?

Tek bir indeks yoktur: erken vejetatif aşamalarda (çiçeklenmeye kadar) NDVI yeterlidir, meyve tutumundan sonra ve özellikle hasat öncesi, doygunluğu önlemek için NDRE uygundur. Kontrollü su stresi için, özellikle birinci sınıf ürünlerde, termal banttan CWSI’nin yeri doldurulamaz. Bununla birlikte, sadece kanopiye ait olmayan ve bu nedenle yanlış pozitif/negatiflere yol açacak şekilde nihai değeri bozacak pikselleri dahil etmekten kaçınmak için, bölgeleme ve reçete haritalarını oluşturmaya devam etmeden önce toprağı ve sıra arasını çıkarmak her zaman önemlidir.

Bitki örtüsü endeksleri akıllı telefon ile hesaplanabilir mi?

Evet, sadece görünür bantlara dayalı endeksler için doğrudan modda ve tescilli kalibrasyon algoritmalarıyla. iAgro gibi DSS uygulamaları RGB fotoğraflardan canlılık haritaları (LAI endeksi) üretir ve ayrıca buluttaki Sentinel-2 bantlarından endeksleri işler. Çözünürlük ve doğruluk multispektral bir drone araştırmasından daha düşüktür, ancak maliyet/fayda oranı keşif ve küçük-orta ölçekli işletmeler için çok iyidir.

NDVI değerinin 0,7 olması ne anlama geliyor?

İyi yaprak örtüsüne ve yüksek fotosentetik aktiviteye sahip sağlıklı bir mahsulü gösterir. Kesin yorumlama türe, fenolojik aşamaya, coğrafyaya ve sensöre bağlıdır: Mayıs ayında bir bağda 0,7, Temmuz ayında bir tahılda 0,7’den farklı şeyler ifade eder. Güvenilir karşılaştırmalar, aynı şirketin aynı uçuştaki alanları arasında yapılır, kesinlikle değil.

Bir NDVI haritası sezon içinde ne sıklıkla güncellenmelidir?

Sentinel-2 uydu izleme için doğal tempo 5 gündür ve bulut örtüsü ile azalır. Yüksek değerli zincirlerde drone araştırmaları için, önemli fenolojik aşamalarda (meyve tutumu, veraison, hasat öncesi) en az 1-2 mevsimsel uçuş önerilir, bu sayı deneysel veya araştırma rejimlerinde 6-8’e çıkarılabilir.

Hangi düzenlemeler bitki örtüsü endekslerinin kullanımını teşvik etmektedir?

Avrupa düzeyinde, Yeşil Anlaşma’nın Tarladan Sofraya stratejisi 2030 yılına kadar %50 pestisit ve %20 gübre kullanımını hedeflemektedir; İtalya’da, güçlendirilmiş çapraz uyum ve eko-sistemlere sahip CAP 2023-2027 hassas tarım uygulamalarını ödüllendirmektedir. PNRR Agri 4.0 ve bölgesel RDP’ler uzaktan algılama donanım, yazılım ve hizmetlerini finanse etmektedir.

Bitki örtüsü endekslerini operasyonel kararlara dönüştürmek mi istiyorsunuz?

Agrobit, tedarik zinciriniz için entegre uzaktan algılama planları tasarlar: iDrone ile multispektral ve termal drone araştırmaları, iAgro uygulaması aracılığıyla sürekli izleme, saha ve yönetim sensörleriyle entegrasyon. İşletmeniz için doğru akışı oluşturmak üzere mühendislerimizden biriyle konuşun.

iDrone hizmeti hakkında bilgi edinin Agrobit blogunda daha fazla bilgi edinin

İçin tarım uzmanları ve saha teknisyenlerihassas tarım ve fotogrametriye adanmış bir eğitim kursu da mevcuttur.