​​-Мамо, привет!
-Здравствуй, сынок! Как погодка в Берлингтоне?
-Да все нормально. Я не поэтому звоню. На даче нашей, под Зябровкой, картошечка что-то стала хуже инфракрасный излучать. Ты давно там была?
-Да пару недель назад, вроде все хорошо было, цвела…
-Надо, мама, проверить, а то вижу, что сохнет, биомасса стала уменьшаться...

Cтранный диалог, не так ли. Но он вполне мог прозвучать, притом еще лет 10 назад. Примерно тогда, когда в практику точного земледелия начал активно вводится NDVI-индекс. Т.е. показатель того, сколько видимого света (красный) растения поглощают от Солнца, а сколько инфракрасного излучают. Достаточно много компаний продавали и продают до сих пор (например беларуская OneSoil) информацию о NDVI состоянии полей, лесов, лугов. Часто для этой цели задействуют специальные дорогостоящие дроны с мультиспектральными камерами.

Еще в своем старом >>интервью<< я говорил что технологии точного земледелия становятся все более доступными рядовому потребителю (в т.ч. и под эгидой >> гражданской науки<<).

Но сегодня любой, способный работать с компьютером человек, может совершенно бесплатно удаленно следить за тем, чем живут гектары картофеля на маминой даче, или сотки малины на папиной "фазенде".

Что нужно делать. Первым делом зарегистрироваться на сайте scihub.copernicus.eu. Вторым — установить программу >>QGIS<<. Третьим — найти квадрат на котором находится участок, требующий отслеживания (по ключевым словам sentinel grid tiles). Найдя цифры квадрата (Минск, например, это 35UNV) вбиваем их в окно поиска на Scihub.Copernicus и скачиваем самые свежие фотоснимки в архиве. Внутри архива ищем два файла заканчивающихся на *B04.jp2 и *B08.jp2 (664,9 и 832,9 нм соответственно, разрешение 10 м/пиксел). Закидываем файлы в QGIS и производим несложную операцию — (файл *B08.jp2 - файл *B04.jp2)/(файл *B08.jp2+файл *B04.jp2). Результирующее изоражение и будет тем самым NDVI, отношением между разностью интенсивностей отраженного света в красном/инфракрасном диапазоне и их суммой. Значение будет фактическим показателем состояния зеленой массы растений.

Теперь сравнив свежую фотографию участка с фотографией месячной давности и оценив изменение цвета можно сказать стали растения лучше, или же их повредила болезнь/вредитель etc. Кому может пригодится? Любому толковому (важно!) cпециалисту по работе с растительными биосистемами  — агроному, лесоводу, фитопатологу или фермеру. Хотя биосистемами перспективы мультиспектральной съемки отнюдь не исчерпываются, даже вот с >>этой<< точки зрения. Спутник выдает достаточно длинноволновые снимки (*B10.jp2 - 1376,9 нм+60 м/пикс, *B11.jp2 - 1610 нм+20 м/пикс, *B12.jp2 - 2185,7 нм+20 м/пикс). Развернутся есть где. Методичка по работе с данными от Copernicus 👇

🛰️+🌼=❤️ Технологии космоса для защиты растений Земли - https://www.patreon.com/posts/70375358

На фото: домашнее задание на выходные. Перед вами квадрат 36UUD с данными на 10.05.2022 и на 10.08.2022. Оцените как изменилось состояние растительности за 3 месяца.
_______
Источник | #lab66