Satellietgegevens - alles wat je moet weten over de nieuwe functie van Farm21

In deze blog praten we over de voordelen van slimme landbouwinstrumenten en waar satellietgegevens in passen. We belichten waardevolle toepassingen van satellietbeelden en gaan dieper in op de volgende soorten satellietgegevens:

• NDVI - Genormaliseerde Verschil Vegetatie-Index
• WDVI - Gewogen verschil vegetatie-index
• NDRE - Genormaliseerde Verschil Rode Rand Index 
• NDMI - Genormaliseerde Verschil Vochtigheidsindex

Een van de belangrijkste ontwikkelingen in de precisielandbouw vond plaats in de jaren zeventig, toen satellietbeelden in de landbouw werden gebruikt om veldgegevens te verzamelen. Plotseling konden boeren grote en afgelegen gebieden bekijken om een idee te krijgen van wat er werkelijk op hun velden gebeurde. Vijftig jaar geleden, toen wetenschappers de NDVI (Normalised Difference Vegetation Index) berekenden, werd dit beschouwd als een van de meest succesvolle pogingen om eenvoudig en snel begroeide gebieden en hun omstandigheden te identificeren. Dit heeft vervolgens de capaciteit en mogelijkheden van landbouwonderzoekers, landbouwkundigen en telers verbeterd om op feiten gebaseerde beslissingen te nemen.

Spoel door naar het heden, en tegenwoordig is er een breed scala aan satellietgegevens beschikbaar om verschillende informatie over velden en gewassen door te geven. Dit, samen met de verbeterde resolutie van deze beelden, betekent dat velden en gewassen beter dan ooit bewaakt kunnen worden. 

Het toepassen van slimme landbouwmethoden heeft voor boeren meerdere voordelen op het gebied van duurzaamheid en winstgevendheid. (Lees voor meer informatie over de voordelen van precisielandbouw hier). Het verzamelen van gegevens is de eerste stap in de precisielandbouwcyclus, en het gebruik van satellieten is een uitstekende gegevensverzamelingsmethode. Het voegt een ruimtelijke laag toe over de precieze metingen die bijvoorbeeld door sensoren zijn verzameld, voor een uitgebreider overzicht van wat er op je velden gebeurt. 

Met teledetectiesatellieten kunnen waardevolle inzichten worden verkregen over waterstress, ziekten, structurele afwijkingen en voedingsstoffenniveaus. Moderne satellietbeelden van precisielandbouw hebben ook een hoge spectrale resolutie, waardoor gebruikers een kristalhelder beeld van hun velden krijgen. 

Toepassingen van satellietgegevens:

We onderzoeken de volgende vier soorten satellietbeelden en hun toepassingen: 

1. NDVI - Genormaliseerde Verschil Vegetatie-Index

NDVI is een indicator van fotosynthetisch actieve biomassa. Eenvoudig gezegd is het een berekening van de gezondheid van de vegetatie, gebaseerd op hoe verschillende lichtgolven worden gereflecteerd.  Het chlorofylpigment in planten reflecteert groene golven en absorbeert rode golven, en celstructuren in planten reflecteren de nabij-infrarode (NIR) golven. Bij fotosynthese groeit de plant en bevat deze meer celstructuren. Waar gezonde planten (die chlorofyl en celstructuren bevatten) rood licht absorberen en NIR reflecteren, zullen ongezonde planten het tegenovergestelde doen. Deze relatie tussen licht en chlorofyl is hoe we NDVI kunnen gebruiken om een gezonde plant van een zieke te onderscheiden. 

Dit is natuurlijk heel nuttig om velden te controleren en te zien waar er mogelijke risicogebieden zijn. Waterstress, ziekten en plagen behoren tot de vele factoren die de gezondheid van planten beïnvloeden. Hoewel NDVI niet wordt gebruikt om een bepaalde toestand te diagnosticeren, vertelt het boeren en bedrijfsleiders waar ze hun aandacht op moeten richten. NDVI-waarden geven ook aan waar het gewas zich in zijn groeicyclus bevindt, zodat specifieke relevante maatregelen in het veld kunnen worden genomen. 

Gewoonlijk worden NDVI resultaten gepresenteerd als een kleurenkaart, waarbij elke kleur overeenkomt met een bepaald waardenbereik. Er is geen standaard kleurenpalet, maar de Farm21 gebruikt een "bruin-geel-groen" palet, wat betekent dat bruingele tinten duiden op kale grond of dode (of schaarse) vegetatie, en alle groentinten op een normale tot dichte vegetatiebedekking.

De afbeelding hierboven toont bijvoorbeeld de NDVI tijdens het groeiseizoen van de tulp. Het wijst op een snelle toename van de biomassa in april, die leidt tot bloemontwikkeling. De optimale bloeiperiode is duidelijk te zien door de dip in de index (merk op dat de satellieten geel 'zien' wanneer dit gebeurt). Nadat de bloemen zijn afgesneden, verschijnen er weer groene bladeren en stijgt de biomassa-index sterk. Vanaf dit moment gaan de bollen groeien en rijpen tot ze klaar zijn voor de oogst. Deze gegevens geven waardevolle informatie over de periode met een grote biomassatoename, het begin van de bloeiperiode, de lengte van de bloeiperiode, en de tijd na het afsnijden.

2. WDVI - gewogen verschil vegetatie-index

Dit werkt vergelijkbaar met NDVI door aan te geven hoe gezond gewassen zijn of waar in de groeicyclus ze zich bevinden op basis van hoe verschillende lichtgolven worden gereflecteerd. Nogmaals, gezonde vegetatie met veel chlorofyl reflecteert meer NIR en groen licht en absorbeert meer rood en blauw licht. Het geeft een overzicht van grote gebieden en toont afwijkingen in clusters in plaats van individuele planten. 

Vergeleken met NDVI levert WDVI later in het groeiseizoen waardevolle gegevens op, omdat het gebruikt kan worden om de bladoppervlakte-index (LAI) te schatten en een goede correctie biedt voor de bodemachtergrond. 

Waar de NDVI volledig verzadigd is op 1 (de hoogste index) als het veld gevuld is met biomassa, kan de WDVI toch meer meten. Daarom kan hij ook onderscheid maken tussen één laag bladeren (LAI=1) en meerdere lagen bladeren en kan hij gebruikt worden om de LAI te bepalen. LAI is de geprojecteerde oppervlakte aan groene bladeren per landeenheid. Het is nuttig om de verspreiding van en veranderingen in de vegetatie te volgen. Het is een uitstekende manier om de groei en latere gezondheid van gewassen te beoordelen. Het kan ook de gezondheid van het bladerdak aangeven en waardevolle informatie geven over het microklimaat later in het seizoen. 

3. NDRE - Genormaliseerde Verschil Rode Rand Index 

NDRE is een andere manier om de gezondheid van planten aan te geven door het chlorofylgehalte te controleren. Het wordt berekend met een combinatie van NIR licht en een frequentieband die op het overgangsgebied ligt tussen visueel rood en NIR licht - vandaar de naam "rode rand".

NDRE kan verder in het bladerdak meten omdat het niet zo sterk geabsorbeerd wordt door alleen de bovenste lagen van de bladeren en kan dus beter inzicht geven in blijvende of latere gewassen. Het levert waardevolle gegevens op voor proactieve besluitvorming, omdat NDRE veranderingen kan ontdekken die nog niet met het blote oog zichtbaar zijn, en kan bevestigen of een groeiende plant gezond is of niet. Lage hoeveelheden chlorofyl kunnen wijzen op probleemgewassen:

• Ziekte
• Aantasting door ongedierte
• Tekorten aan voedingsstoffen
• Schade

NDRE zal gebruikers wijzen op het probleemgewas om de oorzaak van het lage chlorofylgehalte verder te onderzoeken en preventieve maatregelen te nemen.

4. NDMI - Genormaliseerde Verschil Vochtigheidsindex

De NDMI detecteert het vochtgehalte in planten door een combinatie van NIR en korte golf infrarood (SWIR) spectrale banden te gebruiken. Het geeft gebruikers een betrouwbare indicatie van waterstress in gewassen. 

Het is belangrijk te bedenken dat de NDMI-waarden gedurende het groeiseizoen variëren. Dit komt doordat de reflectie van de planten in elk fenologisch stadium iets anders is. Deze index geeft het vochtgehalte van het gewas aan op een relatieve schaal van -1 tot 1 en elke waarde daartussen komt overeen met een iets andere agronomische situatie (waarbij negatieve waarden die de -1 naderen meestal wijzen op waterstress).

Het toont echter niet het werkelijke vochtgehalte van de gewassen, zodat gebruikers alleen weten dat een deel van het veld een hoger of lager watergehalte heeft dan de rest. Omdat gewassen binnen hetzelfde veld variëren, zal er geen waarde 1 zijn voor het hele veld. Door deze index te combineren met de gegevens van de FS21 bodemsensoren is het mogelijk de indexen te correleren met lokale bodemvochtmetingen. Dit betekent dat we meer nauwkeurige en betrouwbare informatie hebben over de potentiële vochtbeperkingen voor specifieke gebieden in het veld. 

NDMI en NDVI werken ook goed samen - Waterstress die door de NDMI-waarden wordt aangegeven kan worden bevestigd door een duidelijk lager dan gemiddelde NDVI.

Bij Farm21 is ons team voortdurend bezig om onze gebruikers meer en betere informatie te geven, zodat ze de beste datagestuurde beslissingen kunnen nemen die leiden tot echte voordelen. We willen de partner voor precisielandbouw zijn die telers, onderzoekers, distributeurs en gewasadviseurs helpt om hun bedrijf echt te optimaliseren. 

Onze huidige gratis plan omvat:

• Scouting app
• Teeltplannen en perceelsgrenzen
• Weergegevens
• Delen van gegevens
• Onbeperkte gebruikers en gegevensopslag

PLUS, we hebben satellietgegevens toegevoegd met vier soorten satellietbeelden.

• NDVI - Genormaliseerde Verschil Vegetatie-Index
• WDVI - Gewogen verschil vegetatie-index 
• NDRE - Genormaliseerde Verschil Rode Rand Index
• NDMI - Genormaliseerde Verschil Vochtigheidsindex
  
  Gebruikers kunnen 10x10m resolutie satellietbeelden om de 4-5 dagen, afhankelijk van de locatie van de satelliet en de bewolking van de dag.
  
  Er zal een jaar lang historische gegevens van satellieten voor bestaande velden beschikbaar zijn.
  
  Nieuwe velden zullen ook historische gegevens genereren naarmate ze worden gemaakt (of grenzen worden toegevoegd aan bestaande velden die geen grenzen hadden).
  
  Onze bijgewerkte velden pagina geeft gebruikers een betere controle met informatie van satellietgegevens en verkenningsrapporten per dag.

Maak een account aan om je reis met ons vandaag nog te beginnen!  Begin er gratis aan