Mit mér egy RGB vegetációs index
Az egészséges levelek a vörös és kék fény nagy részét elnyelik a fotoszintézishez, a zöldből pedig viszonylag többet vernek vissza — ezért látjuk zöldnek a növényeket. Az RGB vegetációs index pontosan ezt használja ki: az ortomozaik minden pixelénél a zöld csatornát a vörös és a kék csatornához viszonyítja. Ahol a zöld egyértelműen dominál, ott élő növényzetről van szó; ahol a vörös és a kék felzárkózik, ott talajról, szalmáról, elhalt vagy sárguló növényi anyagról.
A döntő különbség az NDVI-hez képest a hiányzó közeli infravörös sáv. Az egészséges állomány nagyon erősen veri vissza a NIR fényt, és éppen ez az erős jel adja az NDVI és az NDRE érzékenységét a biomasszára, a levélszerkezetre és a klorofilltartalomra. Az RGB kamera csak a spektrum látható részét érzékeli, ahol az egészséges és az enyhén stresszelt levelek közötti kontraszt jóval kisebb. Az RGB indexek ezért a zöldességet és a zöld borítottságot nagyon jól mérik, a fiziológiai életerőt viszont csak gyengén.
A legtöbb RGB index normalizált arány, így az egyenletes fényerő-változás részben kiesik. A részben a kulcsszó: az expozíció, a fehéregyensúly, a napállás és az árnyékok így is jobban eltolják az értékeket, mint egy kalibrált multispektrális szenzornál. Ha előbb a NIR-alapú indexek hátterével ismerkednél meg, olvasd el a vegetációs indexekről szóló útmutatónkat és az NDVI vs NDRE összehasonlítást.
A négy RGB index: VARI, ExG, VDVI és NGRDI
A DroneField négy RGB vegetációs indexet számol bármelyik támogatott felmérő drón ortomozaikjából. Mindegyik ugyanazt a három csatornát használja, de eltérően súlyozza őket, így mindegyik egy kicsit más kérdésre van hangolva.
VARI — Visible Atmospherically Resistant Index
VARI = (Green − Red) / (Green + Red − Blue). A nevezőben kivont kék miatt a VARI kevésbé érzékeny a párára és a légköri szórásra, mint egy egyszerű zöld–vörös arány. Ez a leginkább általános célú RGB index: jó első áttekintés a zöldességről és a zöldülésről az egész táblán, és ez áll a legközelebb ahhoz, amit „NDVI-szerű” képként egy RGB kamera adni tud.
ExG — Excess Green
ExG = 2 × Green − Red − Blue, jellemzően normalizált csatornákon számolva. Az ExG arra készült, hogy a növényt elválassza a háttértől. A zöld növényzet élesen kiemelkedik, a talaj, a szalma és a tarlómaradvány pedig pontos színétől függetlenül alacsony értéket kap. Ezért ez az index a kelés- és tőhiány-ellenőrzésre, a csupasz talajon vagy tarlón megjelenő zöld gyomfoltokra, és minden olyan feladatra, ahol a kérdés egyszerűen az: „van növény vagy nincs?”
VDVI — Visible-band Difference Vegetation Index
VDVI = (2 × Green − Red − Blue) / (2 × Green + Red + Blue). A VDVI lényegében az ExG normalizált változata. Értékei rögzített tartományban maradnak, és finomabban fokozza a zöldességet, így jól használható a zöld borítottság különbségeinek feltérképezésére egy fejlődő állományon belül, nem csak a növény–talaj elkülönítésre.
NGRDI — Normalised Green-Red Difference Index
NGRDI = (Green − Red) / (Green + Red). Mivel csak a zöldet állítja szembe a vörössel, az NGRDI erősen reagál, amikor a levelek sárgulni vagy barnulni kezdenek. Ez az RGB index a sárgulásra, az érésre és az állományszárításra: világosabban választja el a még zöld növényeket a már leszáradtaktól, mint egy növény–talaj elkülönítésre tervezett index.
Mire jók az RGB indexek — és mire nem
A korlátok őszinte vállalása teszi az RGB indexeket hasznossá félrevezető helyett.
Ahol az RGB indexek jól működnek
Kelés és állományértékelés: a szezon elején, amikor a növények között még látszik a talaj, az ExG és a VDVI nagyon tisztán elválasztja a kultúrnövényt a talajtól — ebben a stádiumban gyakran ugyanolyan egyértelműen, mint az NDVI. Gyomfoltok: a csupasz talajon, tarlón vagy betakarítás után megjelenő zöld gyomok élesen kirajzolódnak az ExG-n, így az RGB repülés gyakorlati alapja lehet a foltkezelésnek. Állományszárítás és betakarítás előtti döntések: az NGRDI és a VARI megmutatja, hogy egy napraforgó-, repce- vagy burgonyatábla mely zónái zöldek még, és melyek száradtak már le. Zöld borítottság és állományhiányok: a jégverés, a belvíz, a vadkár vagy a gépi kár, ami eltávolítja a zöld borítást, bármelyik RGB indexen szembeötlő.
Ahol az NDVI és az NDRE a jobb
Életerő- és biomassza-különbségek sűrű, zárt állományban: ha a talaj már nem látszik, minden RGB index szinte mindenhol „zöldet” mutat, miközben az NDVI — és különösen az NDRE — továbbra is elválasztja az erősebb és gyengébb zónákat. Nitrogén- és klorofill-ellátottság: a red edge és a NIR sáv már jóval a látható színváltozás előtt reagál a klorofillra és a levélszerkezetre; az RGB indexek csak akkor látják a hiányt, amikor a levelek láthatóan kifakulnak. Időpontok és táblák összehasonlítása: a multispektrális reflektanciát a napfényszenzor korrigálja, az RGB értékek viszont az expozíciótól és a fénytől függenek, így egy napos reggeli és egy borult délutáni RGB térkép nem hasonlítható össze szigorúan.
A gyakorlati szabály: ha a döntés arról szól, hol vannak zöld növények, gyakran elég egy RGB index. Ha arról, hogy egy zárt állomány mennyire jól fejlődik — például szezon közepi differenciált nitrogén-kijuttatásnál búzában vagy kukoricában —, használj NDVI-t vagy NDRE-t multispektrális drónról.
Mely drónok képesek RGB vegetációs indexet előállítani
Az RGB indexek az ortomozaikból számíthatók, így a DroneField által támogatott összes felmérő drón képes előállítani őket — multispektrális kamera nélkül. Ide tartozik a DJI Mavic 3 Enterprise, a DJI Phantom 4 RTK, a DJI Matrice 4E és Matrice 4T (a széles látószögű RGB kamerával térképezve), valamint az M300 / M350 RTK Zenmuse P1-gyel (béta). A multispektrális platformokon — Mavic 3 Multispectral és Phantom 4 Multispectral — ugyanabból a repülésből mindkettőt megkapod: a NIR-alapú indexeket a multispektrális sávokból, az RGB indexeket a színes kamerából.
A DroneField kizárólag DJI drónokkal működik. Az aktuális lista a béta platformokkal együtt a támogatott felmérő drónok dokumentációjában található.
Sok permetező drónos szolgáltató számára ez az igazi előny: az az RGB felmérő drón, amely táblahatár-felméréshez és akadályellenőrzéshez amúgy is megvan, használható vegetációs réteget is ad kelésellenőrzéshez, gyomfoltokhoz és állományszárításhoz — még mielőtt multispektrális platformba fektetnének.
Repülési beállítások megbízható RGB index térképekhez
Mivel az RGB indexek a kamera által rögzített színtől függenek, a repülési körülmények többet számítanak, mint egy napfényszenzorral korrigált multispektrális felmérésnél.
Átfedés, magasság és felbontás
Használj 75–80 % előre és 65–75 % oldalirányú átfedést, egyenesen lefelé néző gimballal (nadír). RGB térképezéshez a szokásos tartomány 80–120 m a talaj felett; a 30–60 m-es alacsony repülések is pontosan összeilleszthetők, és megérik, ha egyedi csíranövényeket vagy kis gyomfoltokat akarsz látni. A DroneField 2–20 cm/px célfelbontással dolgozik (alapértelmezés 5 cm); a legfinomabb érték a képeid natív felbontásától függ. Részletesebben a repülési beállításokról szóló útmutatónkban és a repüléstervezési tippekben olvashatsz.
Fény
A borult, egyenletes fény az ideális. A kemény árnyékok sötétítik a pixeleket és lenyomják az RGB index értékeit; a repülés közben a tábla fölött átvonuló felhőfoltok világos és sötét sávokat okoznak, amelyek állománykülönbségnek tűnnek. A DroneField megvilágítás-kiegyenlítése a képek közötti fényerőt egyenlíti ki, de a mély árnyékban elveszett részleteket nem tudja visszahozni. Ha a fény a repülés közepén erősen megváltozik, általában jobb szüneteltetni és a maradékot azonos körülmények között lerepülni.
Következetesség a repülések között
Ha időpontokat akarsz összehasonlítani, hasonló napszakban, azonos magasságban és hasonló fényviszonyok között repülj. A DroneField minden indexet rögzített színskálán jelenít meg, így a különböző projektek és időpontok térképei összehasonlíthatónak látszanak — RGB adatnál azonban ne feledd, hogy bármely különbség egy része a fényből, nem az állományból adódhat.
RGB indextől a kijuttatási térképig a DroneFieldben
A munkafolyamat ugyanaz, mint multispektrális adatnál: repülés, a repülési mappa importálása, feldolgozás egy gombnyomással (illesztés, kiegyenlítés, DSM és ortomozaik), majd egy RGB index kiválasztása az elemző panelen. Az egészséges állomány, a stressz és a víz/talaj előbeállítások értelmes kiinduló színskálát adnak, a beépített értékmagyarázat pedig segít a térkép olvasásában. A feldolgozás helyben, a saját számítógépeden fut — nincs feltöltés és nincs hektáronkénti díj. A vegetációs indexek dokumentációja minden indexet bemutat az alkalmazáson belül.
Bármelyik indexből egy kattintással rácsos kijuttatási térkép készül. A rácscella mérete (2–10 m, alapértelmezés 8 m) a permetezési munkaszélességhez igazítható, és a tábla hosszanti oldalához forgatható. Ezután kiválasztod, hogyan zónázza a cellákat:
Átlag index — tápanyag-kijuttatáshoz és lombtrágyázáshoz
Minden cella az átlagos indexértéke alapján kerül besorolásra. A kevésbé zöld cellák más dózist kaphatnak, mint a zöldebbek. RGB adatnál ez főleg addig értelmes, amíg az állomány még nyitott; zárt állományban a zónák kiegyenlítődnek — pontosan ez a fent leírt korlát.
Élő-hányad — állományszárításhoz és gyomfoltokhoz
Minden cella a benne lévő élő növények aránya alapján kerül besorolásra. Az élő/elhalt küszöböt a DroneField automatikusan kiszámolja, így állományszárításnál a még zöld cellák kapják a szert, a teljesen leszáradt cellák pedig nullát kaphatnak; csupasz talajon végzett gyomirtásnál a zöld növényt tartalmazó cellák kapják a gyomirtót.
A zónadózisok nulláról indulnak — minden zóna dózisát te adod meg, l/ha vagy kg/ha egységben, legfeljebb 10 zónával. A zónánkénti és táblaszintű összesítők, a szegély-ráhagyás, amellyel a drón a tábla szélét is lefedi, a zóna-ráhagyás és a min. érvényes arány szabály teszi teljessé a tervet. A kész térkép exportálható DJI Agras, XAG és ABZ Innovation permetező drónokra, Hardi permetezőgépekre, ISOXML terminálokra vagy Shapefile formátumba. Nézd meg, mi a differenciált kijuttatás, olvasd el a kijuttatási térkép dokumentációját, vagy azt, hogyan javasolhatja neked a Luna MI-támogatott tervezés az indexet, a zónázás alapját és a dózisokat.
Hogyan olvasd az RGB index térképeket, hogy ne vezessenek félre
Az RGB index a színre reagál, és a táblán nem minden színváltozás a növény egészségéről szól. Néhány helyzet még a tapasztalt pilótákat is megtréfálja.
Virágzó kultúrák: a sárga napraforgótányérok vagy repcevirágok csökkentik az NGRDI és a VARI értékét ott is, ahol a növények teljesen egészségesek. Talaj és maradványok: a sötét, nedves és a világos, száraz talaj eltérő háttérértéket ad, a zöldes árnyalatú maradvány vagy a moha pedig kissé megemelheti az ExG-t. Árnyékok: a fasorok, villanyoszlopok és épületek olyan árnyékot vetnek, amely alacsony indexértéknek látszik. Gyomok az állományon belül: ha a gyom és a kultúrnövény is zöld és egymásba nő, az RGB index nem tudja megkülönböztetni őket — a zöld borítást térképezi, nem a fajt. Ezért a DroneField nem ígér automatikus gyomfelismerést; a térkép megmutatja, hol van zöld, és a pilóta dönti el, mi az.
A tévedéseket ugyanaz a szokás előzi meg, mint az NDVI-nél: kezeld az index térképet útmutatóként arra, hová érdemes nézni, és mielőtt véglegesítesz egy kijuttatási tervet, ellenőrizz néhány zónát a terepen. Tedd az indexet az ortomozaik fölé, vesd össze azzal, amit repülés közben láttál, és csak ezután állítsd be a dózisokat. Így használva az RGB vegetációs indexek a már meglévő felmérő drónodat valóban hasznos eszközzé teszik a kelésellenőrzéshez, a foltkezeléshez és az állományszárítás tervezéséhez.