Увидеть невидимое: как NDVI помогает предотвратить потерю урожая

Современное сельское хозяйство все больше основывается на данных и цифровых технологиях. Одним из важных инструментов мониторинга состояния посевов является нормализованный относительный вегетационный индекс NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), позволяющий аграриям быстро и объективно оценивать рост сельхозкультур и принимать взвешенные управленческие решения.

Каждое поле имеет свой потенциал урожайности. Вопрос только в том, используете ли вы его на 100 %. Благодаря NDVI можно получить полную картину состояния посевов без постоянных выездов в поле — быстро, точно и вовремя.

NDVI показывает реальное состояние растительности в поле. Он рассчитывается на основе спутниковых или снимков с дрона и позволяет увидеть то, что не видно невооруженным глазом. Принцип работы NDVI основан на том, что здоровая растительность активно поглощает красный свет и в то же время хорошо отражает ближнее инфракрасное излучение. Именно на этой разнице и основывается NDVI. В результате вы получаете понятную карту поля, где зеленые зоны — это сильные и продуктивные посевы, желтые — нуждающиеся в дополнительном контроле, и красные — это проблемные участки, требующие немедленных управленческих решений.

Обычно анализируются пиковые значения NDVI, поскольку они тесно связаны с уровнем урожайности. Однако ориентация только на фактический максимум вегетации, отличающийся с годами, ограничивает возможность заблаговременного прогнозирования и снижает его значение. Поэтому к анализу привлекают дополнительные параметры, отражающие метеорологические и климатические условия региона. Чем шире и надежнее массив вводных данных, тем выше точность прогноза. С учетом значимости факторов влияния на урожайность, система Soft.Farm использует в расчетах информацию о сорте и предшествующей культуре, сроках посева и уборки, фактических показателях урожайности, а также количестве осадков и сумме активных температур за предыдущий год и с начала текущего сезона, поскольку все эти данные хранятся в облачном хранилище SF.Cloud. Следовательно, NDVI позволяет увидеть реальное состояние поля даже тогда, когда визуально проблемы еще незаметны.

Веб-сервис предлагает систему NDVI-мониторинга полей на основе спутниковых данных, которая помогает контролировать состояние посевов в течение всего вегетационного сезона.

Наше решение включает:

- регулярные карты NDVI для каждого поля;

- автоматическое обновление данных;

- обнаружение проблемных зон (стресс, неравномерная всхожесть, повреждения);

- анализ динамики развития культур во времени;

- удобный доступ к данным через онлайн-платформу с любого устройства.

NDVI-карты обновляются автоматически и позволяют быстро реагировать на изменения в поле без необходимости постоянных выездов. Никаких сложных настроек — только понятные данные для принятия решений.

В Soft.Farm спутниковые снимки удобно собирать и сравнивать между собой. При этом необязательно подключать все поля хозяйства — изображения можно заказывать только для конкретных геозон. Необходимые снимки можно просматривать онлайн или загружать в форматах .kml или .pdf. В дальнейшем эти файлы легко экспортировать для использования во внешних системах, в том числе в Google Earth.

Использование NDVI дает ряд практических преимуществ:

- раннее выявление проблем (зон стресса, недостатка влаги, болезней или повреждений вредителями на начальных этапах);

- оптимизация затрат (возможность дифференцированного внесения удобрений, СЗР и полива снижает перерасход ресурсов);

- повышение урожайности (своевременная реакция на проблемы помогает сохранить потенциал урожая);

- объективная аналитика (данные NDVI помогают оценивать эффективность агротехнологий и принимать обоснованные решения на предстоящие сезоны).

Soft.Farm предоставляет инструменты для автоматизированного анализа спутниковых данных, в частности определяет площади с разным уровнем развития растений и позволяет упорядочивать снимки по полям, культурам или временным периодам. На основе этих данных можно обнаруживать проблемные или продуктивные зоны, где целесообразно изменять нормы внесения удобрений, а также формировать цифровые карты заданий для сельскохозяйственной техники. Такие карты используются в технологиях дифференцированного внесения. Комплексный подход к анализу данных при создании карт заданий помогает оптимизировать использование удобрений и СЗР, уменьшить производственные затраты и предотвратить негативные последствия чрезмерного влияния на посевы.

Используйте современные технологии, чтобы управлять посевами более эффективно, уменьшать риски и повышать прибыль уже в этом сезоне.