NDVI или Нормализованный индекс вегетации - это статистический показатель, который часто используется в дистанционном зондировании для оценки наличия живой растительности в определенном районе. Он основан на том, что живая растительность поглощает видимый солнечный свет и отражает почти все инфракрасное излучение.

В сельском хозяйстве NDVI используется для оценки состояния урожая и выявления некоторых проблем, таких как водный стресс, вредные организмы, дефицит питательных веществ и т.д.

Эта технология очень полезна для фермеров, поскольку:

Мониторинг состояния урожая: NDVI может использоваться для мониторинга состояния растений и их роста на протяжении времени, позволяя фермерам быстро определять проблемные зоны.

Оптимизация использования ресурсов: Идентифицируя проблемные зоны, фермеры могут улучшить использование ресурсов, таких как вода и удобрения, применяя их только там, где это необходимо.

Прогнозирование урожая: NDVI также может использоваться для прогнозирования будущих урожаев на основе состояния здоровья растений и стадии их роста.

Беспилотники, оснащенные камерами, способными собирать необходимые данные для расчета NDVI, часто используются в точном земледелии, позволяя фермерам мониторить состояние урожая на больших территориях за относительно короткое время. 

Формула для расчета Нормализованного индекса вегетации (NDVI) выглядит следующим образом: 

NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)

где:

NIR обозначает интенсивность отражения света в ближнем инфракрасном спектре,

RED обозначает интенсивность отражения света в красном спектре.

Эта формула используется для нормализации разницы между отражениями в красном и инфракрасном спектрах в диапазоне от -1 до 1. Положительные значения указывают на наличие растительности, в то время как отрицательные значения указывают на отсутствие растительности или наличие воды.

Сильные стороны (Strengths)

Эффективный мониторинг состояния урожая: NDVI позволяет проводить экстенсивный и быстрый мониторинг состояния урожая на всей территории сельскохозяйственного участка.

Раннее обнаружение проблем: NDVI может обнаруживать проблемы до того, как они станут видны невооруженным взглядом, например, водный стресс, вредные организмы или дефицит питательных веществ.

Оптимизация ресурсов: В зависимости от данных NDVI, фермеры могут корректировать распределение ресурсов (воды, удобрений и т.д.) в тех зонах, где они нужны.

Слабости (Weaknesses)

Требуются специальные оборудования: Сбор данных NDVI требует специализированного оборудования, такого как дроны с мультиспектральными камерами, которые могут быть дорогими.

Сложный анализ данных: Интерпретация и эффективное использование данных NDVI могут потребовать продвинутых знаний или специализированного программного обеспечения.

Возможности (Opportunities)

Технология в постоянном развитии: Технологические улучшения продолжают делать сбор и анализ данных NDVI проще и доступнее.

Растущий спрос на устойчивое сельское хозяйство: NDVI может играть важную роль в устойчивом сельском хозяйстве, помогая сократить избыточное использование ресурсов и защищая здоровье почвы.

Угрозы (Threats) 

Зависимость от погодных условий: Качество данных NDVI может быть затронуто погодными условиями, такими как облачность или туман.

Проблемы с конфиденциальностью и регулированием: Использование дронов для сбора данных может подпадать под строгие регулирования.