RGB Bitki Örtüsü İndeksi Neyi Ölçer?
Sağlıklı yapraklar fotosentez için kırmızı ve mavi ışığın büyük bölümünü emer, yeşili ise görece daha fazla yansıtır — bitkileri yeşil görmemizin nedeni budur. RGB bitki örtüsü indeksi tam olarak bundan yararlanır: ortomozaikteki her pikselin yeşil kanalını kırmızı ve mavi kanallarla karşılaştırır. Yeşilin açıkça baskın olduğu yerde piksel canlı bitkidir; kırmızı ve mavinin yaklaştığı yerde toprak, saman, ölü ya da sararmış bitki materyalidir.
NDVI'den temel farkı, yakın kızılötesi bandının olmamasıdır. Sağlıklı bir bitki örtüsü NIR'ı çok güçlü yansıtır; NDVI ve NDRE'ye biyokütleye, yaprak yapısına ve klorofil içeriğine duyarlılığını veren de bu güçlü sinyaldir. RGB kamera yalnızca spektrumun görünür kısmını görür ve orada sağlıklı yapraklarla hafif stresli yapraklar arasındaki kontrast çok daha küçüktür. Bu yüzden RGB indeksleri yeşilliği ve yeşil örtüyü çok iyi, fizyolojik canlılığı ise ancak zayıf biçimde ölçer.
RGB indekslerinin çoğu normalize edilmiş oranlardır; bu nedenle parlaklıktaki düzgün bir değişim kısmen birbirini götürür. Anahtar kelime "kısmen"dir: pozlama, beyaz dengesi, güneş açısı ve gölgeler değerleri kalibre edilmiş bir multispektral sensöre göre hâlâ daha fazla kaydırır. Önce NIR tabanlı indekslerin temellerini öğrenmek isterseniz bitki örtüsü indeksleri rehberimizi ve NDVI vs NDRE karşılaştırmamızı okuyun.
Dört RGB İndeksi: VARI, ExG, VDVI ve NGRDI
DroneField, desteklenen her haritalama dronunun ortomozaiğinden dört RGB bitki örtüsü indeksi hesaplar. Hepsi aynı üç kanalı kullanır ama onları farklı ağırlıklandırır; bu yüzden her biri biraz farklı bir soruya göre ayarlanmıştır.
VARI — Visible Atmospherically Resistant Index
VARI = (Green − Red) / (Green + Red − Blue). Paydada mavinin çıkarılması, VARI'yi basit bir yeşil–kırmızı oranına göre pusa ve atmosferik saçılmaya daha az duyarlı kılar. En genel amaçlı RGB indeksidir: tüm tarladaki yeşillik ve yeşillenme için iyi bir ilk bakış ve bir RGB kameranın sunabileceği "NDVI benzeri" genel görünüme en yakın şey.
ExG — Excess Green
ExG = 2 × Green − Red − Blue, genellikle normalize edilmiş kanallar üzerinden hesaplanır. ExG, bitkiyi arka plandan ayırmak için tasarlanmıştır. Yeşil bitkiler keskin biçimde öne çıkarken toprak, saman ve hasat artıkları tam renklerinden bağımsız olarak düşük değerlere iner. Bu da onu çıkış ve bitki sıklığı boşluğu kontrolleri, çıplak toprak veya anız üzerindeki yeşil yabancı ot lekeleri ve sorunun basitçe "bitki var mı, yok mu?" olduğu her iş için doğru indeks yapar.
VDVI — Visible-band Difference Vegetation Index
VDVI = (2 × Green − Red − Blue) / (2 × Green + Red + Blue). VDVI özünde ExG'nin normalize edilmiş biçimidir. Değerleri sabit bir aralıkta kalır ve yeşilliği daha yumuşak kademelendirir; bu nedenle yalnızca bitki–toprak ayrımı için değil, gelişmekte olan bir ürün içindeki yeşil örtü farklarını haritalamak için de iyi çalışır.
NGRDI — Normalised Green-Red Difference Index
NGRDI = (Green − Red) / (Green + Red). Yalnızca yeşili kırmızıyla karşılaştırdığı için NGRDI, yapraklar sarardığında veya kahverengileştiğinde güçlü tepki verir. Sararma, olgunlaşma ve kurutma için kullanılacak RGB indeksidir: hâlâ yeşil olan bitkileri kurumuş olanlardan, bitki–toprak ayrımı için tasarlanmış bir indeksten daha net ayırır.
RGB İndeksleri Neyi Yapabilir — Neyi Yapamaz?
RGB indekslerini yanıltıcı değil de faydalı kılan şey, sınırları konusunda dürüst olmaktır.
RGB indekslerinin iyi çalıştığı yerler
Çıkış ve bitki sıklığı değerlendirmesi: sezon başında, bitkiler arasında toprak görünürken ExG ve VDVI ürünü topraktan çok net ayırır — çoğu zaman o dönemde NDVI kadar net. Yabancı ot lekeleri: çıplak toprak, anız ya da hasat sonrası yeşil yabancı otlar ExG'de keskin biçimde görünür; bu da RGB uçuşlarını leke ilaçlaması için pratik bir temel yapar. Kurutma ve hasat öncesi kararlar: NGRDI ve VARI, ayçiçeği, kolza veya patates tarlasının hangi bölgelerinin hâlâ yeşil, hangilerinin kurumuş olduğunu gösterir. Yeşil örtü ve örtü boşlukları: dolu, su basması, yaban hayvanı ya da makine kaynaklı, yeşil örtüyü yok eden hasarlar her RGB indeksinde belirgindir.
NDVI ve NDRE'nin daha iyi olduğu yerler
Yoğun, kapalı bir bitki örtüsü içindeki canlılık ve biyokütle farkları: toprak kapandığında her RGB indeksi neredeyse her yerde "yeşil" okur; NDVI — özellikle de NDRE — ise güçlü ve zayıf bölgeleri ayırmayı sürdürür. Azot ve klorofil durumu: kırmızı kenar ve NIR bantları, renk değişimi gözle görünür hale gelmeden çok önce klorofile ve yaprak yapısına tepki verir; RGB indeksleri eksikliği ancak yapraklar gözle görülür biçimde soluklaştığında yakalar. Tarihler ve tarlalar arası karşılaştırma: multispektral yansıma güneş ışığı sensörüyle düzeltilir, RGB değerleri ise pozlamaya ve ışığa bağlıdır; güneşli bir sabahtan ve bulutlu bir öğleden sonradan alınmış iki RGB haritası tam olarak karşılaştırılamaz.
Pratik kural: karar yeşil bitkilerin nerede olduğuyla ilgiliyse, bir RGB indeksi çoğu zaman yeterlidir. Karar kapalı bir ürünün ne kadar iyi geliştiğiyle ilgiliyse — örneğin sezon ortasında buğday veya mısırda değişken oranlı azot — multispektral bir dronun NDVI veya NDRE verisini kullanın.
Hangi Dronlar RGB Bitki Örtüsü İndeksi Üretebilir?
RGB indeksleri ortomozaikten hesaplandığı için DroneField'ın desteklediği her haritalama dronu bunları üretebilir — multispektral kamera gerekmez. Buna DJI Mavic 3 Enterprise, DJI Phantom 4 RTK, DJI Matrice 4E ve Matrice 4T (geniş açılı RGB kamerayla haritalanır) ve Zenmuse P1'li M300 / M350 RTK (beta) dahildir. Multispektral platformlarda — Mavic 3 Multispectral ve Phantom 4 Multispectral — ikisini birden elde edersiniz: aynı uçuştan multispektral bantlardan NIR tabanlı indeksleri, renkli kameradan ise RGB indekslerini.
DroneField yalnızca DJI dronlarıyla çalışır. Beta platformlar dahil güncel liste desteklenen haritalama dronları dokümantasyonunda yer alır.
Birçok ilaçlama dronu operatörü için asıl avantaj budur: sınır haritalama ve engel kontrolü için zaten sahip oldukları RGB haritalama dronu, çıkış kontrolleri, yabancı ot lekeleri ve kurutma için kullanılabilir bir bitki örtüsü katmanı da sunar — multispektral bir platforma yatırım yapmadan önce.
Güvenilir RGB İndeks Haritaları için Uçuş Ayarları
RGB indeksleri kameranın kaydettiği renge bağlı olduğundan, uçuş koşulları güneş ışığı sensörüyle düzeltilen multispektral bir çekime göre daha fazla önem taşır.
Bindirme, irtifa ve çözünürlük
Gimbal dik aşağı (nadir) bakarken %75–80 ön ve %65–75 yan bindirme kullanın. RGB haritalama için yerden 80–120 m olağan aralıktır; 30–60 m'deki alçak uçuşlar da doğru biçimde birleştirilir ve tek tek fideleri ya da küçük yabancı ot lekelerini görmeniz gerektiğinde buna değer. DroneField 2–20 cm/px hedef çözünürlükte işler (varsayılan 5 cm); ulaşılabilecek en ince değer görüntülerinizin doğal çözünürlüğüne bağlıdır. Uçuş ayarları rehberimiz ve uçuş planlama ipuçları daha fazla ayrıntı sunar.
Işık
Bulutlu, homojen ışık tercih edilir. Sert gölgeler pikselleri karartır ve RGB indeks değerlerini düşürür; uçuş sırasında tarlanın üzerinden geçen bulut parçaları ürün farkı gibi görünen açık ve koyu şeritler oluşturur. DroneField'ın aydınlatma dengeleme özelliği görüntüler arasındaki parlaklığı eşitler, ancak derin bir gölgede kaybolan ayrıntıyı geri getiremez. Işık uçuşun ortasında aniden değişirse, genellikle durup kalan kısmı aynı koşullarda uçmak daha iyidir.
Uçuşlar arası tutarlılık
Tarihleri karşılaştırmak istiyorsanız, günün benzer saatinde, aynı irtifada ve benzer ışıkta uçun. DroneField her indeksi sabit bir renk skalasında gösterir; böylece farklı projelerden ve tarihlerden haritalar karşılaştırılabilir görünür — ancak RGB verisinde herhangi bir farkın bir kısmının üründen değil ışıktan kaynaklanabileceğini unutmayın.
DroneField'da RGB İndeksten Uygulama Haritasına
İş akışı multispektral veriyle aynıdır: uçun, uçuş klasörünü içe aktarın, tek tuşla işleyin (hizalama, demet dengeleme, DSM ve ortomozaik), ardından analiz panelinde bir RGB indeksi seçin. Sağlıklı bitki sıklığı, stres ve su/toprak hazır ayarları makul bir başlangıç renk skalası belirler; yerleşik değer rehberi de haritayı okumanıza yardımcı olur. İşleme bilgisayarınızda yerel olarak çalışır — yükleme yok, hektar başı ücret yok. Bitki örtüsü indeksleri dokümantasyonu uygulama içindeki her indeksi açıklar.
Herhangi bir indeksten tek tıkla ızgara tabanlı bir uygulama haritası oluşur. Izgara hücre boyutu (2–10 m, varsayılan 8 m) ilaçlama genişliğine göre ayarlanır ve tarlanın uzun kenarına göre döndürülebilir. Ardından hücrelerin nasıl bölgelendirileceğini seçersiniz:
Ortalama indeks — gübreleme ve yaprak gübresi için
Her hücre ortalama indeks değerine göre sınıflandırılır. Daha az yeşil hücreler, daha yeşil olanlardan farklı bir doz alabilir. RGB veriyle bu, bitki örtüsü henüz açıkken en anlamlıdır; kapalı bir üründe bölgeler düzleşir — bu da tam olarak yukarıda anlatılan sınırdır.
Canlı oranı — kurutma ve yabancı ot lekeleri için
Her hücre, içerdiği canlı bitki oranına göre sınıflandırılır. DroneField canlı/ölü eşiğini otomatik hesaplar; böylece bir kurutma işinde hâlâ yeşil olan hücreler ürünü alır, tamamen kurumuş hücreler sıfır alabilir; çıplak topraktaki bir yabancı ot işinde ise yeşil bitki bulunan hücreler herbisiti alır.
Bölge dozları sıfırdan başlar — her bölgenin dozunu l/ha veya kg/ha cinsinden, en fazla 10 bölge için siz girersiniz. Bölge ve tarla başına toplamlar, dronun tarla kenarını da kaplamasını sağlayan kenar tamponu, bölge tamponu ve minimum geçerli oran kuralı planı tamamlar. Hazır harita DJI Agras, XAG ve ABZ Innovation ilaçlama dronlarına, Hardi pülverizatörlerine, ISOXML terminallerine veya Shapefile olarak dışa aktarılır. Değişken oranlı uygulamanın ne olduğuna, uygulama haritası dokümantasyonuna ya da Luna ile yapay zekâ destekli planlamanın indeksi, bölgelendirme esasını ve dozları sizin için nasıl önerebileceğine göz atın.
RGB İndeks Haritalarını Yanılmadan Okumak
RGB indeksi renge tepki verir ve tarladaki her renk değişimi bitki sağlığı demek değildir. Bazı durumlar deneyimli operatörleri bile yanıltır.
Çiçeklenen ürünler: sarı ayçiçeği tablaları veya kolza çiçekleri, bitkiler tamamen sağlıklı olsa bile NGRDI ve VARI'yi düşürür. Toprak ve bitki artıkları: koyu, nemli toprak ile açık renkli, kuru toprak farklı arka plan değerleri verir; yeşilimsi artıklar veya yosun ExG'yi hafifçe yükseltebilir. Gölgeler: ağaç sıraları, elektrik direkleri ve binalar düşük indeks değeri olarak okunan gölge düşürür. Ürün içindeki yabancı otlar: yabancı ot ve ürün ikisi de yeşil olup iç içe geçtiğinde RGB indeksi onları ayıramaz — tür değil, yeşil örtü haritalar. Bu yüzden DroneField otomatik yabancı ot tanıma iddiasında bulunmaz; harita yeşilin nerede olduğunu gösterir, ne olduğuna operatör karar verir.
Hataları önleyen alışkanlık NDVI'dekiyle aynıdır: indeks haritasını nereye bakacağınızı gösteren bir rehber olarak kullanın ve reçeteyi kesinleştirmeden önce birkaç bölgeyi arazide kontrol edin. İndeksi ortomozaiğin üzerine bindirin, uçuş sırasında gördüklerinizle karşılaştırın ve dozları ancak ondan sonra belirleyin. Bu şekilde kullanıldığında RGB bitki örtüsü indeksleri, zaten sahip olduğunuz haritalama dronunu çıkış kontrolleri, leke ilaçlaması ve kurutma planlaması için gerçekten faydalı bir araca dönüştürür.