Nem ve Su İçeriği İndeksleri: NDMI, SMI, NDWI

Bitkilerin su durumunu, su stresini ve suya erişimini uzaktan izleyebilmek, uzaktan algılamaya dayalı ürün yönetiminin önemli bir parçasıdır.

Bu araçlar hassas tarım, ormancılık ve doğal afet risk yönetiminde yaygın olarak kullanılır.

Aşırı hava olaylarının riski arttıkça ve dünyanın birçok bölgesinde tarımsal üretim için iklim koşulları kötüleştikçe bu araçların önemi de artmaya devam ediyor.

Aşağıda bu indeksleri OneSoil platformundaki kullanım biçimleri üzerinden ele alacağım.

Yaygın olarak kullanılan üç uzaktan algılama indeksi — Normalize Edilmiş Fark Nem İndeksi (NDMI), Toprak Nem İndeksi (SMI) ve Normalize Edilmiş Fark Su İndeksi (NDWI) — çoğu zaman yanlışlıkla birbirinin yerine kullanılabilecek indeksler olarak görülür. Aslında farklı fiziksel mekanizmalara dayanırlar, toprak–bitki sistemindeki su döngüsünün farklı bileşenlerini gösterirler ve bu nedenle farklı şekilde yorumlanmaları gerekir.

💧 Nem ve Su İçeriği İndeksleri

İndeks	Açıklama	En uygun kullanım alanı
NDMI (Normalize Edilmiş Fark Nem İndeksi)	Bitkideki su içeriğini tahmin eder.	Kuraklığı veya sulama ihtiyacını belirleme.
SMI (Toprak Nem İndeksi)	Topraktaki nemi ölçer.	Gelişimin erken dönemlerinde suya erişimi değerlendirme.
NDWI (Normalize Edilmiş Fark Su İndeksi)	Yüzey suyunu ve yüksek nemli bölgeleri öne çıkarır.	Su baskını veya su birikmesini analiz etme.

🌿 NDMI — en sık kullanacağınız indeks

NDMI, bitkilerin içindeki su içeriğini gösterir. Bunun nedeni, bitki hücrelerindeki suyun yakın kızılötesi ve kısa dalga kızılötesi ışınımla farklı şekilde etkileşmesidir. Bu iki bant arasındaki fark, bitkinin su açısından ne kadar iyi veya yetersiz durumda olduğunun doğrudan bir göstergesidir.

Neden önemli: Su stresini siz gözle görmeden önce tespit edebilir. Bitki rengini — ve NDVI değerini — korumaya devam ederken turgor çoktan düşmeye başlamış olabilir. Yapraklardaki değişiklikler gözle görülür hâle geldiğinde, bu bilginin hâlâ işe yarayabileceği müdahale süresini kaçırmış olabilirsiniz.

Ama bir şart var: NDMI için yaprak gerekir. Bitki örtüsü seyrekse veya sezonun başında uydu görüntüsünde çıplak toprağın sinyali baskınsa, NDMI değerlerinin ürününüzün durumuyla bağlantısı azalır.

NDMI, çiftçilerin bitkinin su durumunu izlemesine ve bunun sezon boyunca nasıl değiştiğini görmesine yardımcı olur.

Su stresini tespit etme
NDMI değerinin düşmesi, bitkilerin su eksikliği yaşamaya başladığı bölgeleri gösterebilir. Bu durum, stres tarlada açıkça görülmeye başlamadan önce ortaya çıkabilir.
Sulamayı iyileştirme
NDMI, tarlanın daha kuru bölümlerini belirlemeye ve bitkilerin sulamaya veya yağışa nasıl tepki verdiğini kontrol etmeye yardımcı olur. Ayrıca değişken oranlı sulamayı desteklemek için de kullanılabilir.
Aşırı nemi tespit etme
Şiddetli yağışlardan sonra olağan dışı yüksek NDMI değerleri, fazla nem bulunan veya su birikmesi riski olan bölgeleri gösterebilir.
Daha iyi tarla keşfi ve hasat planlaması
NDMI, tarlanın hangi bölümlerinin daha hızlı kuruduğunu veya hangilerinin daha uzun süre nemli kaldığını gösterebilir. Daha sonra bu bölgeler öncelikli olarak kontrol edilebilir veya tarla çalışmalarını ve hasadı planlarken dikkate alınabilir.

En faydalı bilgi genellikle tek bir görüntüden değil, farklı tarihlerdeki NDMI haritalarını karşılaştırmaktan elde edilir.

1. Mayıs — farklı toprak koşullarına sahip bir tarlada yetiştirilen buğday. Bitkinin suya erişiminin daha düşük olduğu bölgeler açıkça görülüyor.

2. 30 Haziran — olgunlaşmaya yaklaşan tahıl ürünü. Tarlanın bir bölümünde bitkiler hâlâ çok yüksek su içeriğine sahip. Bu farkı gerçek renkli görüntüde ayırt etmek zordur.

3. 18 Nisan'daki yağışın ardından tüm tarlada NDMI değerlerinin artması.

NDMI ne zaman daha az faydalıdır?

Bitki örtüsü seyrek olduğunda ve uydu sensörü önemli miktarda çıplak toprak gördüğünde NDMI daha az güvenilir hâle gelir.

NDMI öncelikle bitki örtüsündeki su içeriğine duyarlı olduğu için, uydu sinyali açıkta kalan topraktan güçlü şekilde etkilendiğinde daha az faydalı hâle gelir.

Bu koşullarda SMI daha uygun bilgiler sağlayabilir.

NDMI SSS

NDMI nedir?

NDMI (Normalize Edilmiş Fark Nem İndeksi), bitki örtüsündeki su içeriğini izlemek için kullanılan uydu tabanlı bir indekstir.

NDMI formülü nedir?

Bitki yapraklarının elektromanyetik spektrumun iki bölgesindeki özel optik özelliklerinden yararlanır: yakın kızılötesi (NIR, yaklaşık 780–860 nm) ve kısa dalga kızılötesi (SWIR, yaklaşık 1.550–1.750 nm).

Bu dalga boylarında ışınımın soğurulması ve saçılmasındaki farklar, özellikle bitki dokularında bulunan suyla ilişkili olanlar, bitkinin su durumunu değerlendirmeyi mümkün kılar.

NDMI = (NIR − SWIR) / (NIR + SWIR)

NDMI nasıl yorumlanmalıdır?

Genel olarak daha yüksek NDMI değerleri bitki örtüsündeki su içeriğinin daha yüksek olduğunu gösterir. Daha düşük değerler ise bitkilerin daha kuru olduğunu veya su stresinin gelişmeye başladığını gösterebilir.

💧 SMI — sezonun başındaki uzman

Toprak Nem İndeksi (SMI), toprak nemindeki ve bitkilerin suya erişimindeki farklılıkları değerlendirmek için kullanılır. Temel olarak bitki örtüsündeki nemi gösteren NDMI'dan farklı olarak SMI, arazi yüzey sıcaklığı ve bitki örtüsü hakkındaki bilgileri bir araya getirir.

Özellikle bitkilerin henüz küçük olduğu ve toprak yüzeyinin büyük bölümünün görülebildiği erken gelişim dönemlerinde faydalıdır. SMI, kuru bölgeleri belirlemeye, yağış veya sulama sonrasındaki değişimi izlemeye ve suya erişimin sınırlayıcı bir faktör hâline gelebileceği tarla bölümlerini tespit etmeye yardımcı olabilir.

SMI, 20 m mekânsal çözünürlüğe sahip uydu verilerinden hesaplandığı için ortaya çıkan haritalar bazı diğer bitki örtüsü veya nem indekslerine göre daha az ayrıntılı görünebilir. Bu nedenle SMI, tarla içindeki çok küçük farklılıklardan ziyade daha geniş nem desenlerini ve tarla bölgelerini belirlemek için daha uygundur.

SMI SSS

SMI ne gösterir?

SMI, özellikle bitki örtüsünün sınırlı olduğu ve toprak yüzeyinin uydu sinyali üzerinde daha güçlü bir etkisinin bulunduğu durumlarda, tarla genelindeki nem koşulları arasındaki farklılıkları göstermeye yardımcı olur.

SMI formülü nedir?

SMI, Sentinel-2'nin iki spektral bandını kullanır: B8A (NIR) ve B11 (SWIR):

SMI = (SWIR − NIR) / (SWIR + NIR)

Yakın kızılötesi ve kısa dalga kızılötesi yansıtım arasındaki fark, nem koşullarıyla ilişkili farklılıkların belirlenmesine yardımcı olur.

SMI nasıl yorumlanmalıdır?

SMI'ı, tek bir evrensel eşik değere güvenmek yerine aynı tarla içindeki farklı bölgeleri karşılaştırmak ve zaman içindeki değişimleri izlemek için kullanmak en doğrusudur.

SMI'ın mekânsal çözünürlüğü nedir?

Sentinel-2'nin hem B8A hem de B11 bantlarının doğal mekânsal çözünürlüğü 20 m'dir. Bu nedenle SMI, Sentinel-2'nin 10 m bantlarına dayanan indekslerden daha az mekânsal ayrıntı gösterir, ancak tarım arazilerindeki daha geniş nem desenlerini belirlemek için yine de uygundur.

🌧️ NDWI — tamamen farklı bir soruya cevap verir

Sağlıklı bir buğday tarlasında NDWI kullandığınızda sonuç ilk bakışta bozukmuş gibi görünebilir: değerler düz, negatif ve çok farklı ürün koşullarında bile neredeyse aynıdır. Ama indeks bozuk değildir. OneSoil'in kullandığı McFeeters formülünde, NDWI bir ürünün durumunu açıklamak için değil, açık su yüzeylerini bulmak için tasarlanmıştır.

Neden önemli: Uzun süren yağışlardan veya kıştan sonra tarlanızda su baskını sorunu yaşıyorsanız, NDWI su biriken bölgeleri net şekilde gösterebilir. Bu, kayıpları tahmin etmek ile onları ölçmek arasındaki farktır ve bu yöntem tek bir tarladan bütün bir bölgeye kadar uygulanabilir.

Ama dikkat: Bu bir bitki durumu katmanı değildir ve NDWI'ı bu şekilde yorumlamak, bu listedeki en maliyetli hatalardan biridir.

Tarımda bu indeks özellikle yüzey suyunu, su basmış bölgeleri, aşırı suya doygun alanları ve tarla içindeki göllenmeleri hızlı ve net bir şekilde tespit etmek için kullanışlıdır.

5. Buğdayla kaplı bir tarlanın NDWI görüntüsü.

6. Yüzey suyu bulunan bir görüntüde NDWI ve NDMI karşılaştırması.

NDWI, suyla kaplı bölgelerin sınırlarını net şekilde gösterir. Aynı uydu görüntüsünde NDMI nem indeksi, kara yüzeyi üzerinde çok daha fazla değişkenlik gösterir. Bu nedenle açık suyu veya su basmış bölgeleri ayırt etmek daha zordur.

NDWI SSS

NDWI ne gösterir?

NDWI temel olarak yüzey suyunu tespit etmek için kullanılır. Buna su basmış bölgeler, durgun su ve suya doygun alanlar dahildir.

NDWI nasıl hesaplanır?

McFeeters NDWI, yeşil (GREEN) ve yakın kızılötesi (NIR) bantları kullanır:

NDWI = (GREEN − NIR) / (GREEN + NIR)

NDWI nasıl yorumlanmalıdır?

Genel olarak daha yüksek pozitif değerler yüzey suyuyla ilişkilidir, bitki örtüsü ve kuru kara ise genellikle daha düşük veya negatif değerlere sahiptir.

NDWI tarımda ne için kullanılır?

Başlıca kullanım alanları su baskınlarını, suya doygun alanları, göllenmeleri ve tarla içindeki ıslak bölgeleri tespit etmektir, özellikle de şiddetli yağışlardan sonra.

NDWI neden tarım arazilerinde genellikle negatiftir?

Çünkü bu indeks temel olarak açık suyu kara ve bitki örtüsünden ayırmak için tasarlanmıştır. Bu nedenle sağlıklı bir bitkinin NDWI değerinin pozitif olması gerekmez.

🧑🌾 Bu fark neden sadece teorik bir konu değil?

Yağmurdan sonra nem indeksi tüm tarlada yükselir. Bu, havanın etkisidir.

Tarlanın tamamında aynı yönde gerçekleşen bir değişim, gökten ne düştüğünü gösterir. Yalnızca farklı tarihler arasında devam eden bir fark, size toprak hakkında bir şey söyler.

Bu bağlam olmadan yalnızca tek bir tarihe bakarsanız, tarlada aslında hiçbir şey değişmediği hâlde harita bir iyileşme olmuş gibi görünebilir. Duruma uygun olmayan indeksi seçerseniz yalnızca daha az kesin bir cevap almazsınız — yanlış bir cevap alırsınız ve bu cevap doğru bir cevap kadar güvenilir görünür.

🛰️Üçünü yan yana görmek

Her biri farklı bir soruya cevap veren üç indeks, ancak onları yan yana karşılaştırabildiğinizde gerçekten faydalı olur. OneSoil'de üçü de aynı tarla ve aynı tarih için kullanılabilir ve aralarında tek dokunuşla geçiş yapabilirsiniz. Ayrıca kısa süre önce NDMI, SMI ve NDWI'ın görüntülenme biçimini geliştirdik; böylece aralarındaki farkları okumak artık çok daha kolay.

Ar-Ge ekibimiz güncellemeyi her tür tarlada test etti: Orta Doğu'daki sulanan arazilerde, Avrupa'daki çiftliklerde ve Asya'daki çeltik tarlalarında.