Możliwość zdalnego monitorowania stosunków wodnych upraw, stresu wodnego i zaopatrzenia upraw w wodę jest kluczowym elementem zarządzania uprawami opartego na teledetekcji.
Narzędzia te są szeroko wykorzystywane w rolnictwie precyzyjnym, leśnictwie i zarządzaniu ryzykiem klęsk żywiołowych.
Ich znaczenie stale rośnie wraz ze wzrostem ryzyka ekstremalnych zjawisk pogodowych oraz pogarszaniem się klimatycznych warunków uprawy w wielu regionach świata.
Poniżej omówię te indeksy na przykładzie ich zastosowania na platformie OneSoil.
Trzy szeroko stosowane indeksy teledetekcyjne — Znormalizowany Różnicowy Wskaźnik Wilgotności (Normalized Difference Moisture Index, NDMI), Wskaźnik Wilgotności Gleby (Soil Moisture Index, SMI) oraz Znormalizowany Różnicowy Wskaźnik Wodny (Normalized Difference Water Index, NDWI) — są często błędnie traktowane jako zamienne. W rzeczywistości opierają się na różnych mechanizmach fizycznych, odzwierciedlają różne elementy obiegu wody w układzie gleba–roślina i dlatego wymagają odmiennej interpretacji.
💧 Indeksy wilgotności i zawartości wody
Indeks | Opis | Kiedy najlepiej używać |
NDMI (Normalized Difference Moisture Index) | Szacuje zawartość wody w roślinach. | Wykrywanie suszy lub potrzeby nawadniania. |
SMI (Soil Moisture Index) | Mierzy wilgotność bezpośrednio w glebie. | Ocena dostępności wody we wczesnych fazach rozwoju. |
NDWI (Normalized Difference Water Index) | Wyróżnia wodę powierzchniową i obszary o wysokiej wilgotności. | Analiza zalania lub podtopień. |
🌿 NDMI — indeks, którego będziesz używać najczęściej
NDMI pokazuje zawartość wody w roślinach. Działa dlatego, że woda komórkowa w różny sposób oddziałuje z bliską podczerwienią i krótkofalową podczerwienią. Kontrast między tymi dwoma pasmami jest bezpośrednim wskaźnikiem tego, jak dobrze lub słabo uprawa jest zaopatrzona w wodę.
Dlaczego to ważne: NDMI rejestruje stres wodny, zanim będzie można go zauważyć. Uprawa może nadal zachowywać swoją barwę — i wartość NDVI — mimo że turgor już zaczyna spadać. Kiedy zmiany na liściach stają się widoczne, może być już za późno, by wykorzystać tę informację do podjęcia działań.
Jest jednak pewien haczyk: NDMI potrzebuje liści. Przy rzadkim łanie lub na początku sezonu, gdy na obrazie satelitarnym dominuje sygnał z odsłoniętej gleby, odczyty NDMI są słabiej związane z samą uprawą.
NDMI pomaga rolnikom monitorować zaopatrzenie upraw w wodę i obserwować, jak zmienia się ono w ciągu sezonu.
Wykrywanie stresu wodnego
Spadek wartości NDMI może wskazywać obszary, w których rośliny zaczynają odczuwać niedobór wody. Może to nastąpić, zanim stres stanie się wyraźnie widoczny w polu.Lepsze nawadnianie
NDMI pomaga wskazać bardziej suche części pola i sprawdzić, jak rośliny reagują na nawadnianie lub opady. Może również wspierać nawadnianie o zmiennej dawce. Jest to termin stosowany w polskiej literaturze dotyczącej technologii VRI (Variable Rate Irrigation).Wykrywanie nadmiaru wilgoci
Po intensywnych opadach nietypowo wysokie wartości NDMI mogą wskazywać obszary z nadmiarem wilgoci lub możliwym podtopieniem.Lepszy monitoring pola i planowanie zbiorów
NDMI może pokazać, które części pola wysychają szybciej, a które pozostają dłużej wilgotne. Te obszary można następnie sprawdzić w pierwszej kolejności lub uwzględnić podczas planowania prac polowych i zbiorów.
Najwięcej użytecznych informacji daje zazwyczaj porównywanie map NDMI w czasie, a nie analiza pojedynczego obrazu.
1. Maj — pszenica uprawiana na polu o zróżnicowanych warunkach glebowych. Wyraźnie widoczne są obszary o słabszym zaopatrzeniu roślin w wodę.
2. 30 czerwca — zboże zbliża się do dojrzałości. Fragment pola nadal wykazuje bardzo wysoki poziom wilgotności uprawy. W obrazie w barwach naturalnych trudno dostrzec tę różnicę.
3. Wzrost wartości NDMI na całym polu po opadach 18 kwietnia.
Kiedy NDMI jest mniej przydatny?
NDMI staje się mniej wiarygodny, gdy pokrywa roślinna jest rzadka, a znaczna część odsłoniętej gleby jest widoczna dla sensora satelitarnego.
Ponieważ NDMI jest przede wszystkim wrażliwy na zawartość wody w roślinności, staje się mniej przydatny, gdy na sygnał satelitarny silnie wpływa odsłonięta gleba.
W takich warunkach SMI może dostarczyć bardziej przydatnych informacji.
NDMI — najczęstsze pytania
Czym jest NDMI?
Czym jest NDMI?
NDMI (Normalized Difference Moisture Index) to indeks satelitarny służący do monitorowania zawartości wody w roślinności.
Jaki jest wzór na NDMI?
Jaki jest wzór na NDMI?
Indeks opiera się na specyficznych właściwościach optycznych liści roślin w dwóch zakresach widma elektromagnetycznego: bliskiej podczerwieni (NIR, około 780–860 nm) oraz krótkofalowej podczerwieni (SWIR, około 1550–1750 nm).
Różnice w pochłanianiu i rozpraszaniu promieniowania o tych długościach fal, szczególnie związane z wodą zawartą w tkankach roślin, pozwalają ocenić zaopatrzenie roślin w wodę.
NDMI = (NIR − SWIR) / (NIR + SWIR)
Jak interpretować NDMI?
Jak interpretować NDMI?
Ogólnie wyższe wartości NDMI wskazują na większą wilgotność roślinności, natomiast niższe wartości mogą oznaczać bardziej suche rośliny lub rozwijający się stres wodny.
💧 SMI — specjalista na początek sezonu
Wskaźnik Wilgotności Gleby (Soil Moisture Index, SMI) służy do oceny różnic w wilgotności gleby i dostępności wody dla upraw. W przeciwieństwie do NDMI, który odzwierciedla przede wszystkim wilgotność roślinności, SMI łączy informacje o temperaturze powierzchni terenu i pokrywie roślinnej.
Jest szczególnie przydatny we wczesnych fazach rozwoju, kiedy rośliny są jeszcze małe i widoczna jest duża część powierzchni gleby. SMI może pomóc w wykrywaniu suchych obszarów, monitorowaniu reakcji na opady lub nawadnianie oraz wskazywaniu części pola, w których dostępność wody może stać się czynnikiem ograniczającym.
Ponieważ SMI jest obliczany na podstawie danych satelitarnych o rozdzielczości przestrzennej 20 m, uzyskane mapy mogą wyglądać na mniej szczegółowe niż mapy niektórych innych indeksów roślinności lub wilgotności. Dlatego SMI lepiej nadaje się do identyfikowania większych obszarów o podobnych warunkach wilgotnościowych i stref pola niż bardzo niewielkich różnic wewnątrz pola.
SMI — najczęstsze pytania
Co pokazuje SMI?
Co pokazuje SMI?
SMI służy do uwidaczniania różnic w warunkach wilgotnościowych na obszarze pola, szczególnie tam, gdzie pokrywa roślinna jest niewielka, a powierzchnia gleby ma większy wpływ na sygnał satelitarny.
Jaki jest wzór na SMI?
Jaki jest wzór na SMI?
SMI wykorzystuje dwa pasma spektralne Sentinel-2: B8A (NIR) oraz B11 (SWIR):
SMI = (SWIR − NIR) / (SWIR + NIR)
Kontrast pomiędzy odbiciem w bliskiej podczerwieni i krótkofalowej podczerwieni pomaga wykrywać różnice związane z warunkami wilgotnościowymi.
Jak interpretować SMI?
Jak interpretować SMI?
SMI najlepiej wykorzystywać do porównywania różnych obszarów w obrębie tego samego pola oraz śledzenia zmian w czasie, zamiast opierać się na jednej uniwersalnej wartości progowej.
Jaka jest rozdzielczość przestrzenna SMI?
Jaka jest rozdzielczość przestrzenna SMI?
Zarówno pasmo B8A, jak i B11 satelity Sentinel-2 mają natywną rozdzielczość przestrzenną 20 m. Oznacza to, że SMI dostarcza mniej szczegółowych informacji przestrzennych niż indeksy oparte na 10-metrowych pasmach Sentinel-2, ale nadal dobrze nadaje się do wykrywania większych wzorców wilgotności na polach uprawnych.
🌧️ NDWI — odpowiada na zupełnie inne pytanie
Jeśli zastosujesz NDWI dla zdrowego pola pszenicy, wynik może wyglądać tak, jakby coś było nie tak: wartości są płaskie, ujemne i niemal jednakowe w szerokim zakresie stanów uprawy. Ale indeks działa prawidłowo. W formule wykorzystywanej przez OneSoil — w wersji McFeetersa — służy do wykrywania otwartej wody, a nie do opisywania stanu uprawy.
Dlaczego to ważne: jeśli masz problem z zalewaniem pól — po długotrwałych opadach lub po zimie — NDWI dokładnie wskaże miejsca, w których zalega woda. To różnica między szacowaniem strat a ich pomiarem, a rozwiązanie można stosować zarówno dla jednego pola, jak i całego regionu.
Ograniczenie: nie jest to warstwa pokazująca kondycję uprawy, a interpretowanie jej w ten sposób jest jednym z bardziej kosztownych błędów z tej listy.
W rolnictwie indeks ten jest szczególnie przydatny do szybkiego i jednoznacznego wykrywania wody powierzchniowej, obszarów zalanych, podtopień i zastoisk wody na polach.
5. Wskaźnik NDWI dla pola pokrytego pszenicą.
6. Porównanie NDWI i NDMI dla sceny z obecną wodą powierzchniową.
NDWI jednoznacznie przedstawia obszary pokryte wodą. Dla tej samej sceny satelitarnej wskaźnik wilgotności NDMI przyjmuje znacznie bardziej zróżnicowane wartości na powierzchni lądu, utrudniając rozpoznanie otwartej wody lub terenów zalanych.
NDWI — najczęstsze pytania
Co pokazuje NDWI?
Co pokazuje NDWI?
NDWI służy przede wszystkim do wykrywania wody powierzchniowej, w tym obszarów zalanych, stojącej wody i stref podtopionych.
Jak oblicza się NDWI?
Jak oblicza się NDWI?
NDWI w wersji McFeetersa wykorzystuje pasmo zielone (GREEN) oraz bliską podczerwień (NIR):
NDWI = (GREEN − NIR) / (GREEN + NIR)
Jak interpretować NDWI?
Jak interpretować NDWI?
Ogólnie wyższe wartości dodatnie są związane z wodą powierzchniową, podczas gdy roślinność i suchy ląd mają zazwyczaj niższe lub ujemne wartości.
Do czego NDWI służy w rolnictwie?
Do czego NDWI służy w rolnictwie?
Jego główne zastosowania to wykrywanie zalania, podtopień, zastoisk wody i mokrych obszarów na polach, szczególnie po intensywnych opadach.
Dlaczego NDWI ma często wartości ujemne na polach uprawnych?
Dlaczego NDWI ma często wartości ujemne na polach uprawnych?
Because the index is designed mainly to separate open water from land and vegetation. A healthy crop therefore does not need to have a positive NDWI value.
🧑🌾 Dlaczego to rozróżnienie nie jest czysto akademickie
Po deszczu indeks wilgotności rośnie na całym polu. To efekt pogody.
Jednolita zmiana mówi, co spadło z nieba. Dopiero różnica, która utrzymuje się między kolejnymi terminami, mówi coś o glebie.
Jeśli spojrzysz na pojedynczy termin bez tego kontekstu, mapa może sugerować poprawę tam, gdzie w rzeczywistości nic się nie zmieniło. Jeśli wybierzesz niewłaściwy indeks do danej sytuacji, nie otrzymasz po prostu mniej precyzyjnej odpowiedzi — otrzymasz odpowiedź błędną, podaną z taką samą pewnością jak odpowiedź poprawna.
🛰️ Zestawienie ich obok siebie
Trzy indeksy, z których każdy odpowiada na inne pytanie, są naprawdę użyteczne dopiero wtedy, gdy można zestawić je obok siebie. W OneSoil wszystkie trzy są dostępne dla tego samego pola i tej samej daty, a przełączanie między nimi wymaga tylko jednego kliknięcia. Niedawno poprawiliśmy również sposób wyświetlania NDMI, SMI i NDWI, dzięki czemu różnice między nimi są teraz znacznie łatwiejsze do odczytania.
Nasz zespół badawczo-rozwojowy testował aktualizację na różnych typach pól na całym świecie: na nawadnianych polach Bliskiego Wschodu, w europejskich gospodarstwach i na polach ryżowych w Azji.