top of page

O multispektralnih analizah

V vinogradništvu se droni najpogosteje uporabljajo za ugotavljanje vitalnosti vinskih trt. Naraščajoče zahteve po višji kakovosti in produktivnosti so povzročile potrebe po natančnem upravljanju vinogradov z namenom zmanjševanja variacij med posameznimi območji znotraj vinograda. Z ugotavljanjem zdravja vinskih trt lahko vinogradniki ob doslednem proučevanju zaznajo poslabšanje stanja, ki nastopi zaradi pomanjkanja hranil, vode ali pojava bolezni. Cilj natančnega vinogradništva je torej optimizirati vitalnost vinogradov ob višji kakovosti in količini grozdja ter nižjim okoljskim odtisom (Chiarabini in Tanda, 2019).

​

Kako si lahko pomagamo v vinogradništvu z multispektralnimi analizami?

​

1. Odkrivamo območja stresa

Pri trtah se pojavi bodisi zaradi bolezni, bodisi zaradi pomanjkanja vode. Z zajemom multispektralnih posnetkov v kritičnem časovnem obdobju lahko ovrednotimo, kako hud je izbruh okužbe. 

​

2. Načrtujemo selektivno trgatev

Ko grozdne jagode dozorijo in dosežejo maksimalne vrednosti sladkorja, se molekule sladkorja ne proizvajajo več v tolikšni meri s fotosintezo. 

​

3. Načrtujemo ciljno gnojenje

Ob preučevanju vinskih trt in medvrstnega prostora ugotovimo, v katerih predelih vinograda prihaja do zaostanka pri rasti vinskih trt in ozelenjenosti medvrstnega prostora.

​

Raziskovalna metoda za zgoraj opisane aktivnosti temelji na računanju odbojnosti svetlobe v različnih svetlobnih spektrih z uporabo računalniških algoritmov. Senzorji z daljinskim zaznavanjem dandanes učinkovito omogočajo zaznavanje zdravja vinskih trt, razpoložljivost vode in hranil v prsteh. Le ti zaznavajo odbojnost sončeve svetlobe v vidnem, bližnjem infrardečem spektru in robom rdečega spektra. Za potrebe ugotavljanja razpoložljivosti vode v prsteh se uporablja takoimenovana termografija, ki v infrardečem spektru meri temperaturo tal (Chiarabini in Tanda, 2019).

​

Slika 1: Optični seznorji različnih valovnih dolžin, ki omogočajo izračun vegetacijskih indeksov

m3.png

Za zdravo vegetacijo je značilno, da ima visoko vsebnost klorofila v listni masi. Slednji ima ključno vlogo pri procesu fotosinteze, kjer se sončeva energija spreminja v kemično. Višja kot je vsebnost klorofila v listni masi, nižji je svetlobni odboj v vidnem spektru (od 400 do 700 nm), še zlasti v modri ali rdeči valovni dolžini. Razlog gre pripisati močni absorbciji modre in rdeče valovne dolžine zaradi visoke prisotnosti klorofila v listni masi. Le pas zelene valovne dolžine je tisti, ki se odbija, posledično s prostim očesom najpogosteje vidimo listno maso kot zeleno. Obratno velja za rob rdeče in bližnjo infrardečo valovno dolžino, kjer visoka prisotnost klorofila povzroča visoko odbojnost v omenjenih svetlobnih spektrih, z valovno dolžino med 700 in 1300 nm. Slednja je človekovemu očesu nevidna.

​

Slika 2: Odboj svetlobe od vegetacije med vidnim in srednje infrardečim spektrom

multi.png

Vir: Chiarabini in Tanda, 2019.

​

Visoke razlike med nam vidnim in nevidnim spektrom se uporabljajo za izračun multispektralnih vegetacijskih indeksov, ki nam prikazujejo prostorske variacije v vitalnosti vinograda. Najpogosteje se uporablja nekaj desetletij star NDVI indeks (ang. Normalized Difference Vegetation Index), ki uporablja zgolj podatke iz rdečega in bližnje rdečega spektra (Chiarabini in Tanda, 2019).

​

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

​

Kljub temu, da je NDVI indeks najpogosteje uporabljen, obstaja še vrsto različnih multispektralnih vegetacijskih indeksov. Najpogosteje uporabljena indeksa bosta omenjena v nadaljevanju.

​

Naguib in Daliman (2022) navajata, da je uporaba NDVI indeksa učinkovita in obenem omejena na analize v začetni do srednji fazi rasti, saj prikazuje razmerje med absorbcijo in odbojem svetlobe v zgornji plasti vinskih trt. To pomeni, da imajo spodnje plasti trt nižji vpliv na izračunane vrednosti NDVI indeksa. Posledično se lahko zgodi, da so najvišji deli posevka vitalni in dosegajo visoke vrednosti in nasičenost NDVI indeksa, kljub temu, da je so lahko trte v nižjih plasteh manj vitalne.

​

V ta namen Naguib in Daliman (2022) priporočata uporabo NDRE indeksa (ang. Normalized Difference Red Edge), pri čemer se rdeči pas (R) zamenja z robom rdečega pasu (RE). Zamenjava slednjih pasov povzroči manj intenzivno zaznavanje odbojnosti v zgornjih plasteh in omogoča vpogled v nižje plasti posevka. Rob rdečega pasu (RE) lahko torej pronica skozi krošnje in izmeri odbojnost v nižje ležečih predelih posevka. Na ta način nam NDRE indeks lahko ponudi natančnejšo oceno vitalnosti trti v srednji in pozni fazi vegetacijskega cikla.

​

NDRE = (NIR - RE) / (NIR + RE)

​

Zaradi visokih cen multispektralnih kamer se za osnoven vpogled v zdravje rastlin pogosto uporablja tudi navadna RGB kamera, ki zajema podatke v vidnem spektru – rdečim, zelenim in modrim.  Najpogosteje uporabljena indeksa sta VARI (Visible Atmospheric Radiance Index) in TGI (Triangular Greennes Index). Obema je skupno računanje, koliko zelene svetlobe odbija in koliko rdeče svetlobe absorbira posamezen piksel. Uporabljata vse 3 vidne spektre, razlikuje se le obtežba med njimi. Potrebno je poudariti, da uporaba vegetacijskih indeksov v vidnem spektru ne omogoča predčasnega odkrivanja stresa rastlin. Slednji so zmožni zaznati odstopanja v zdravju rastlin šele takrat, ko se že pojavijo vidni znaki in so posledice stresa vidne tudi s prostim očesom. Posledično se uporaba vegetacijskih indeksov v vidnem spektru priporoča zgolj za osnoven vpogled v stanje rastlin iz zraka (Perry in sod., 2013).

​

VARI =  (G - R) / (G + R + B)

TGI = G – (0.39 x R) – (0.61 x B)

 

Kratice:

NIR = Near infrared (bližnji infrardeči spekter), 

R = Red (rdeč), G = Green (zelen), B = Blue (modri) spekter

RE = Red Edge (rob rdečega svetlobnega spektra)

​

VIRI:
 

bottom of page