In entrambe le versioni del software Construction Mapping Package, nato dalla collaborazione tra DJI e DroneDeploy, è inclusa la funzionalità NDVI che in questo articolo andremo ad apporfondire.

Individuare la variabilità del raccolto con i droni

Qual è la differenza tra le formulazioni NDVI, False-NDVI e VARI?

Esplorare le colture con immagini di drone consente di misurare la salute delle piante, identificare lo stress delle colture e eliminare rapidamente le minacce al vostro campo. Ma da dove cominciare?

L’ultima tecnologia dei droni consente di valutare la salute delle piante e la variabilità delle colture in pochi minuti. Utilizzando algoritmi per la salute delle piante come NDVI con mappe drone può contribuire a evidenziare la variabilità e rendere più facile individuare lo stress dei raccolti, ma c’è molta confusione su NDVI e chiaramente è un argomento complesso. Per molti, può essere difficile determinare dove iniziare o come si dovrebbe iniziare a raccogliere dati per l’azione il drone.

In questo articolo affronteremo alcune delle domande più comuni, come “quale tipo di fotocamera dovrebbe essere acquistata” e “qual è la differenza tra NDVI, falsi NDVI e VARI”.

Algoritmi della salute delle piante consentono ai produttori e agli agronomi di individuare la varianza delle colture

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sinistra (sana) e destra (malata) con l’algoritmo di riflessione NDVI. Cortesia della NASA.

Siamo in grado di misurare la salute delle piante usando le immagini dei droni, perché le piante sane riflettono la luce diversamente dalle piante malate. Piante più sane tendono a riflettere più luce verde della luce rossa, per questo sembrano verdi. Le piante riflettono anche la luce vicino ad infrarossi invisibile ad occhio nudo, ma può essere rilevata con sensori a raggi infrarossi.

Gli algoritmi per la salute delle piante come NDVI e VARI, confrontano le proporzioni di luce catturate su diverse bande (rosso, verde, azzurro e talvolta vicino all’infrarosso) per calcolare valori numerici per ogni pixel o area di una determinata mappa del drone. Le mappe con algoritmi fitosanitari sono quindi assegnati a colori basati su quei valori numerici, che rendono più facile identificare la varianza tra aree sane e malate.

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Un esempio di una colorata pianta di pianta di pianta fatta utilizzando DroneDeploy

Che tipo di fotocamera è necessaria per valutare la salute delle piante con DroneDeploy?

Ci sono diversi tipi di telecamere che possono aiutare a valutare la salute delle piante, ma alla fine si dovrebbe sceglierne una per soddisfare le proprie esigenze individuali. Si consiglia di iniziare a capire quale valore può essere estratto dal vostro hardware esistente nel drone prima di investire in sistemi più costosi. Da lì potrete sempre aggiornare e investire di più nell’hardware per il vostro drone.

Diamo un’occhiata ai tipi più comuni di macchine fotografiche utilizzate per la mappatura con i droni nell’agricoltura.

Fotocamere RGB

Le fotocamere RGB o standard catturano la luce rossa, verde e blu. Questo è il tipo di fotocamera che viene fornito con la maggior parte dei modelli di drone.

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Le telecamere RGB vengono fornite con qualsiasi modello di drone popolare

Vantaggi dei sensori RGB

Raccomandiamo che i produttori e i fornitori di servizi che stiano iniziando a mappare con i droni utilizzino i sensori RGB per un paio di motivi. Primo, un’immagine RGB è più accessibile e può essere catturata con una fotocamera media, rendendola un’opzione conveniente che non richiede la necessità di investire in ulteriori tecnologie del sensore. Inoltre, le telecamere RGB catturano immagini simili a quelle osservate con l’occhio umano, il che significa che è più familiare e più facile da interpretare, anche senza l’utilizzo di algoritmi di salute delle piante. Le telecamere RGB sono anche multifunzionali, il che significa che sono in grado di scattare fotografie per la creazione di mappe dettagliate di ortofotografia e sono anche in grado di catturare video di alta qualità.

Svantaggi dei sensori RGB

Ricordate che le telecamere RGB sono tutte multiscopo e non specificamente progettate per l’agricoltura. Inoltre, possono essere utilizzate solo per determinare la salute relativa delle piante all’interno della stessa mappa. Ciò significa che se volete mappare metà del vostro campo un giorno e l’altra metà nel prossimo, non avrete una utile lettura dello stress delle colture. Questo perché la quantità di luce solare e copertura nuvolosa deve rimanere costante per tutta la durata del volo del drone per attribuire l’analisi dei dati relativi.

Telecamere quasi a infrarossi (NIR)

Ci sono due tipi principali di telecamere NIR: telecamere RGB modificate per le telecamere a infrarossi e multispettrali. Queste tendono ad essere più costose in generale, ma ci sono una grande varietà di opzioni disponibili sul mercato da scegliere. Diamo un’occhiata più da vicino.

Telecamere RGB modificate per NIR

Le telecamere modificate sono dotate di un filtro per catturare una combinazione di luce vicino agli infrarossi, rossa, verde e blu a seconda del modello.

Telecamere multispettrali

Le fotocamere multispectrali catturano la luce rossa, verde e vicina agli infrarossi.

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Un esempio di una modifica della telecamera RGB per abilitare immagini NIR da IRPro
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Un esempio di un sensore multispettrale di Slantrange in grado di catturare immagini NIR

Vantaggi delle fotocamere RGB modificate e Multispettrali

Un grande vantaggio per le macchine fotografiche RGB modificate e multispettrali è la loro capacità di essere calibrate con sensori di luce incidente, rendendo possibile confrontare i dati assoluti sulla salute delle piante nel tempo. Ciò significa che è possibile confrontare i dati di mappa diversi nel tempo, nonostante le variazioni di sole e copertura nuvolosa da giorno a giorno o da settimana a settimana. Questa funzionalità è importante per gli agronomi che lavorano con gli agricoltori durante tutta la stagione ei fornitori di servizi che forniscono la mappatura con i droni per tutto l’anno.

Svantaggi di macchine fotografiche RGB modificate e multispettrali

Le telecamere RGB modificate con i filtri NIR e le telecamere multispettrali offrono immagini ad alta prestazione e precise (assolute) NDVI, ma richiedono un investimento sostanzialmente maggiore rispetto alle telecamere standard RGB. Inoltre, mentre sono disponibili molte conversioni per le fotocamere DJI, la qualità dell’immagine è incoerente tra i produttori, il che significa che potrebbero portare a una scarsa qualità della mappa. Vi consigliamo di ottenere dei campioni di controllo qualità e di una garanzia da parte del fornitore dell’hardware prima di qualsiasi acquisto.

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Un DJI Inspire in una missione di mappatura sopra un campo

Che tipo di algoritmo di salute delle piante dovrei utilizzare?

Vi consigliamo di utilizzare l’algoritmo che è destinato al tipo di immagini che raccogliete. Cominciate con l’RGB, non importa quanto sia seriamente in grado di misurare la variabilità delle colture con i droni, potete sempre iniziare da lì e aumentare il vostro investimento.

Diamo un’occhiata ad alcuni degli algoritmi più comuni di salute delle piante che vengono utilizzati nell’industria di oggi.

Che cos’è VARI?

Il Visible Atmospherically Resistant Index, (VARI) è stato progettato e testato per funzionare con sensori RGB. VARI è una misura di “come verde” è un’immagine. VARI non è inteso come sostituto di una telecamera NIR, ma è significativo quando si lavora con immagini non NDVI. Le immagini RGB con l’algoritmo VARI applicato consentono di rilevare aree di stress di coltura in un campo.

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Un esempio dell’algoritmo VARI applicato a una mappa drone di un campo di raccolta catturato utilizzando una telecamera RGB

Perché utilizzare i sensori RGB e l’algoritmo VARI?

Molti coltivatori cercano solo di capire la relativa salute vegetale dei loro campi. Le immagini RGB con l’algoritmo VARI forniscono utili informazioni relative alla varianza in un solo momento e possono essere uno strumento prezioso per aiutare gli agricoltori a individuare lo stress e generare prescrizioni a tasso variabile. Molti clienti di DroneDeploy riferiscono che le immagini RGB sono più che sufficienti per identificare la variabilità e ottenere punti di vista attivi sulle loro colture.

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Mappa NDVI calcolata con la fornula standard

Che cosa è NDVI?

Il Normalized Difference Vegetation Index, (NDVI) è una tecnica di telerilevamento comunemente utilizzata che identifica la vegetazione e misura la salute generale di una pianta. NDVI è stato lo standard per la comprensione della salute delle piante nell’industria agricola per molti anni. In passato, le immagini vicine agli infrarossi sono state tipicamente catturate da satelliti o aerei con pilota, ma ora i droni stanno cambiando il gioco. In precedenza potevano essere necessarie settimane o più per ricevere immagini NDVI dai satelliti. Oggi i coltivatori e gli agronomi possono acquistare i droni e le telecamere NIR per raccogliere le immagini NDVI su richiesta, rendendolo più conveniente e accessibile rispetto ai metodi precedenti.

NDVI si basa sul confronto tra luce vicina agli infrarossi per misurare la vita delle piante sane in una vasta gamma di condizioni.

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DroneDeploy calcola il valore NDVI per ogni pixel della mappa, fornendo loro un indice nell’intervallo da -1 a 1.

Perché utilizzare fotocamere RGB modificate e multispettrali e l’algoritmo NDVI?

I produttori, gli agronomi e i fornitori di servizi droni (DSP) che cercano di comprendere i dati relativi alla salute delle piante comparabili nel tempo potrebbero utilizzare immagini di NDVI acquisite utilizzando telecamere RGB modificate con un filtro NIR o utilizzando telecamere multispettrali. Queste telecamere sono specificamente progettate per esigenze agricole. Ciò significa che qualsiasi immagine NDVI prodotta è più idonea ad analizzare e rilevare la minima quantità di stress delle colture leggendo la luce vicino agli infrarossi e raccogliendo qualsiasi riflesso dalle piante. A volte può essere possibile individuare i problemi delle colture pochi giorni prima che con i sensori RGB standard.

Che cosa è il Falso-NDVI?

Nella vostra ricerca avrete trovato il termine “Falso-NDVI”. Questo si riferisce all’algoritmo NDVI applicato alle immagini RGB. Mentre alcuni coltivatori possono trovare Falsi NDVI utili, non consigliamo di utilizzare NDVI in immagini RGB perché l’algoritmo non è stato progettato per questo scopo. Di conseguenza, ciò comporta la segnalazione di dati imprecisi. Come detto sopra, la formula VARI è un modo molto più utile per calcolare la salute delle piante usando immagini RGB.

La misurazione della salute delle piante è solo un pezzo del puzzle

“È estremamente importante mettere i vostri piedi a terra, ogni mappa NDVI dovrebbe essere ancorata a terra” – Norm Lamothe, Deveron UAS Corp

Ricordate che non importa quale algoritmo si sceglie per misurare la salute delle piante, dovreste comunque seguire l’ispezione. La misurazione della salute delle piante consente di vedere variabilità, ma non vi dirà perché questa variabilità esiste. Dovreste sempre uscire in campo per verificare la verità di ogni variazione che si scopre. Questo, combinato con la conoscenza storica del campo, vi permetterà di determinare il miglior percorso di azione in seguito.

“Il potere proprio ora è nella comprensione del proprio campo. Davvero capirlo. Tipo di terreno, storia, tutto questo. “- Chad Colby, Colby AgTech

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