A precíziós gazdálkodás;

Az előadások a következő témára: "A precíziós gazdálkodás;"— Előadás másolata:

1 A precíziós gazdálkodás;
avagy a hely-specifikus művelés alapelvei Összeállította: Németh Tamás IT-tanácsadó

2 Precíziós gazdálkodást minden termelőnek
„A precíziós gazdálkodás nem azt jelenti, hogy vagyonokat költünk gépekre és technológiára , hanem azt, hogy megtanuljuk területeinket; mérjük, ami mérhető, és tudatosan használjuk a mért eredményeket; és egyre apróbb részletekbe megyünk bele. „ J. Shmidt , USA-ban 12 éve precíziós gazdálkodással foglalkozó gazda

3 A műholdképek a tábláink folyamatos monitorozásának legjobb eszközei: összehasonlítjuk a területek állapotát és a parcellákon belüli eltéréseket is kiszúrhatjuk. NDVI, NIR, infravörös, multispektrális műholdképek – olyan kifejezések, amelyekkel a precíziós gazdálkodással foglalkozó gazdának ismernie kell. A normalizált vegetációs index (NDVI) egy olyan grafikus indikátor, amely a távérzékelés során készített képek (műhold-, légi- és dron felvételek) elemzése során megmutatja, hogy az adott földrajzi területen van-e zöld növényzet vagy nincs.

4 Amikor a napfény nekiütközik az útjába kerülő testeknek, akkor bizonyos tartományok (hullámhosszok) elnyelődnek, míg más hullámhosszok visszaverődnek. A felületek alakja, színe alapvetően meghatározó a visszaverődés és az elnyelődés szempontjából. A növényzetben található klorofill kis mértékben veri vissza a látható  tartomány sugarait, míg a közeli infravörös (near-infrared, azaz NIR) tartományban tapasztalható visszaverődés erősebb. Vagyis minél nagyobb a látható tartományban mérhető elnyelődés és a közeli infravörös tartományban meghatározható visszaverődés különbsége, annál fejlettebb a vegetáció az adott területen. Így az NDVI értékeink is a maximumhoz közeli értékeken mozognak.

5 Az egészséges növényzet a látható tartomány sugarainak java részét elnyeli, míg a közeli infravörös sugarakat visszaveri. A gyengélkedő vegetáció viszont több látható sugarat ver vissza és több infravöröset nyel el. Ezt a matematika nyelvén alábbi képlettel írhatjuk le: NDVI = (NIR – RED) / (NIR + RED) ahol az NDVI a normalizált vegetációs index, a NIR a közeli infravörös tartomány, a RED pedig a látható tartomány vörös sávja.

6 A közeli infravörös (near-infrared) és a látható (visible) színtartományok elnyelődése, valamint visszaverődése az egészséges és gyengélkedő növények leveleiről.

7 Az egyszerű különbség helyett a normalizált különbséget használjuk (így tudjuk kiküszöbölni az eltérő kitettségből, lejtésből, megvilágításból eredő különbségeket), azaz az értékeket egy előre kiválasztott tartományba “sűrítjük”. Jelen esetben -1 és +1 közé, így egyszerűbb a számításokhoz és az ábrázolásokhoz (például térképekhez) használni a kapott értékeket. A vízfelület, a felhők és a hótakaró negatív értékeket mutatnak, a fedetlen talaj, a sziklák és a mesterséges felszínek 0 körüli értékeket vesznek fel, míg a növényzet pozitív értékeket ad vissza.

8 Egy RGB és egy NDVI fotó ugyanarról a területről – az egészséges, zöld növények 0,1 és 0,9 közötti értékeket adnak, míg például a vízfelületek és a fák törzse 0 alatti értékkel jellemezhetőek

9 A vegetációs index a kultúrnövények állapotának és termőképességének mérésére bizonyítottan alkalmas, így a várható hozam előrejelzésének is fontos eleme. Emellett a növényzet sűrűségének diagnosztizálására is használható, ebből pedig a kelés, csírázás és a fejlődés egyenletességére, egyszóval az állomány egységességére is tudunk következtetni. A vegetációs index a területek felügyeletének legfontosabb indikátora a Cropio rendszerben. A Cropio folyamatosan figyeli az egyes területek egymáshoz viszonyított kondícióját, valamint a táblákon belüli eltéréseket (zónákat) is feltárja, lehetővé téve a differenciált kijuttatást és a termésátlagok megbecslését. Ehhez közepes és nagy felbontású műholdképeket használunk.

10 Hogyan történik a vegetációs index kiszámítása a gyakorlatban?
A Cropio összesen 10 különböző műhold felvételeit használja, amelyeket először kalibrál, majd kielemez. A MODIS műholdak a közepes felbontású (250 méter/pixel – azaz egy képpont a valóságban 250 métert jelent) képeket szállítja, míg a Landsat 8 és a Sentinel 2 műholdak felelnek a nagy felbontású (15-10 méter/pixel) felvételekért. A talajnedvesség és talajhőmérséklet adatokat a MetOp és a Landsat 7 biztosítják. A 250 méter/pixel felbontású képek a gazdaságszintű NDVI értékekhez használhatóak, vagyis ezek alapján vetheted össze a tábláidat egymással. A felhők, árnyékok zavarhatják a számítást és helytelen értékekhez vezethetnek, ezért a Cropio a nem tiszta időben készült képeket megjelöli, valamint az NDVI idő-grafikon számításából automatikusan kihagyja azokat. A

11 0,6 vagy magasabb: zöld vagy sötétzöld táblák = magas vegetációs érték, ami aktív fejlődést, egészséges és sűrű növényzetet jelent; fehér szín: hóval fedett parcellák. A Cropio a közepes felbontású felvételek mellett nagy felbontású (15-10 méter per pixel) képekkel is segíti a munkádat. Ezek egyrészt a Térkép / Nagyfelbontású képek menüpontban érhetőek el, másrészt minden táblád aloldalán a Vezérlőpult / Képek menüpontban megtalálod ezeket. Itt a fent leírt színskála mellett egy kontraszt színekkel ellátott verziót is találsz – ezen jobban kiemelhetőek a különbségek és látványosabbak a táblán belüli eltérések. A kontrasztos térképek négy színt használnak: piros szín: gyenge vegetáció vagy a növényzet teljes hiánya; sárga szín: gyenge vegetáció; zöld szín: átlagos növénytakaró; kék szín: sűrű, jó állapotban lévő növényzet.

12 A színskálához tartozik egy jelmagyarázat is, ahol láthatod, hogy az egyes színárnyalatok mit jelentenek. E skála segítségével a zónák közötti eltérések és foltokra fordítandó figyelem mértéke is megállapítható. Ha például a kék szín 0,7-es értéket jelöl, a piros pedig 0,65-öt, akkor nincs miért aggódni, a táblád szinte homogén. Ha viszont a kék szín 0,7-es értéke mellett a piros szín 0,3-at jelent, akkor a pirosló foltra érdemes odafigyelned. A magasabb NDVI érték nem mindig jelent jót: ha 2-3  kisebb zónában 0,6-os értéket mérsz, miközben a terület java része még csak 0,3-0,35 körül van, akkor a magasabb NDVI értéket mutató foltokban árvakelésre vagy gyomosodásra gyanakodhatsz.

13 A kelés és a csíranövény fejlődésének sebessége eltérő az egyes fajok között – az őszi búza csíranövényei például a vetés utáni napon kezdenek megjelenni. A vegetációs indexnek emelkednie kell azokon a területeken , amiket ugyanabban az időben őszi búzával vetettünk be. Ahogy haladunk előre a vegetatív fázisban, úgy a 0,1 körüli eltérés elfogadható lesz az egyes területek között. Ha valahol alacsonyabb az érték, akkor azt a területet érdemes alaposan körüljárni, mert ott valószínűleg valami akadályozza a megfelelő kelést.

14 Összefoglalva: Az NDVI felvételek elméleti hátterét az adja, hogy a növényzetben található klorofill kis mértékben veri vissza a látható tartomány sugarait, míg a közeli infravörös tartományban tapasztalható visszaverődés erősebb. A két érték különbségéből megállapítható, hogy az adott területen található növénytakaró mennyire sűrű és milyen kondícióban van. A Cropio rendszer közepes és nagy részletességű képeket használ a tábláid vegetációs indexének megállapítására. A közepes felbontású felvételek a napi szintű állapotváltozás lekövetésére, a nagy felbontású képek pedig a táblán belüli különbségek azonosítására szolgálnak.

15 Köszönöm a figyelmet !