NDVI kamerák

Bakó Gábor

2010

Bakó Gábor videóját az NDVI kamerák szűrőzéséről és használatáról az Egyesület szakmai anyagainak hasznos fejezeteként töltöttük fel újra a youtube-ra. A videó szövegét írásban is közreadjuk.

Már a világháború vége felé megfigyelték, hogy az emberi szem számára nem látható spektrumtartományokban készített felvételek hasznosak lehetnek a felderítés számára. A XX. század második felében filmtípusok sora épített erre a lehetőségre. A környezetvédelmi légi felmérések szempontjából például a KODAK AEROKROM színes infrafilm volt az etalon.

Míg a háborúkban az élő és élettelen zöld felületek elkülönítése volt a legfontosabb, például az álcahálók észlelése a zöld vegetációban,addig békeidőben a természetvédelem, az agrártudomány és a vízügy alkalmazta a multispektrális légifelvételeket. A közeli infravörös tartományban jól elkülöníthető a kétfázisú, átnedvesedett talaj a száraz területektől, így a vízügy belvíz é árvíz térképezésre használta, míg az erdő és mezőgazdaságban a termesztési anomáliák és a növénybetegségek kiszűrésén volt a hangsúly.

Az infra filmet azonban már nem gyártják és a digitális képérzékelők amúgy is megkönnyítik a dolgunkat, hiszen sokkal olcsóbbá tették az eljárásokat. Nem kell drága filmet vásárolnunk, nem kell elvégeznünk a labormunkát, nem is beszélve a drága vegyszerek megvásárlásáról. Most már igazán pazarlók lehetünk a képek készítésekor, így könnyebben és gyorsabban tanulhatunk.

De térjünk vissza a vegetációs indexekre! A vegetációs indexek olyan matematikai képletek, amelyek valamilyen műveletet feltételeznek az adott felszínről a különböző spektrális tartományokban rögzített képcsatornák között. Magyarul arról van szó, ha egy adott felületről több felvétel is készül az elektromágneses spektrum különböző szakaszain, és ezeket a képeket pixel pontosan egymásra tudjuk helyezni, akkor ezek a különböző csatornák nem csak önmagukban tartalmaznak információt, de egymással összevetve még többlet információt hordozhatnak. Ilyenkor úgynevezett kompozit kép jön létre, és ezen a kompozit képen megfigyelhetjük a különböző jelenségeket. És amennyiben a különböző csatornák között matematikai műveletet hajtunk végre, speciális adottságok szerint térképezhetünk.

Mint látható, jó pár féle vegetációs index létezik, és nem csak vegetációs indexek ezek, hanem különböző multispektrális matematikai műveletek. Az indexek minden pixelre egy új értéket adnak, és így létrejön egy új térkép. Vagy legalábbis egy új raszteres téradat, és ezáltal nem csak könnyebben észrevesszük a különböző jelenségeket és objektumokat, de könnyebben fel is tudjuk térképezni őket, mert jobban elválnak a környezetüktől. Az NDVI térkép pont ilyen a növényzet esetében, hiszen kiemeli azokat a foltokat, ahol nincsen vegetáció, vagy ahol a növényzetet valamilyen károsodás érte. Ez a honlap a két évvel ezelőtti állapotához képest is bővült (az IDB adatbázisára utal), lehet, hogy mondjuk 2012-re még hosszabb lesz ez a lista. Nézzünk egy példát!

Az NDVI index például azon alapul, hogy az egészséges, megfelelő vízellátottságú zöld növényi részek a rájuk eső elektromágneses sugárzás közeli infravörös tartományában erősen visszavernek (reflektálnak). Ezzel szemben, a vörös színképtartományban sok energiát nyelnek el, tehát keveset vernek vissza a vörös színből. Ha stressz éri a növényt, vagy kiszárad, a közeli infravörös reflektancia sokkal radikálisabban csökken, mint a zöld. De hogyan működnek az NDVI kamerák?

Ha szétszerelnénk egy tükörreflexes digitális fényképezőgépet (leszerelnénk az érzékelőről a hot mirror-t) és rátennénk az objektívére egy közeli infravörös szűrőt, az nem hozná az NDVI számításhoz szükséges képcsatornákat. Egyébként van olyan karakterisztikájú, két peak-el jellemezhető szűrő - amit én egyébként az objektív helyett inkább az érzékelőre szoktam helyezni -, ami a szükséges két spektrumtartományt enged be, és így a három csatornából kettőn megfelelően is képződik le, de ezek a szűrők elég drágák. Az előnye ennek az egy érzékelős rendszernek, hogy zéró a paralaxishiba, hiszen egy objektíven keresztül fényképezünk. Igaz, nem lesz CIR kompozitunk, tehát színes infravörös felvételt nm tudunk előállítani vele abban a minőségben, mintha két objektíven keresztül két érzékelőre alkottuk volna meg a képet, de az NDVI mérésére megfelel. Viszont olyan szenzor kell hozzá, aminek az érzékenysége eleve megfelelő, és ne felejtsük el eltávolítani a VIS szűrőt.

Megvizsgáltam jó pár fényképezőgép érzékelőjének spektrális érzékenységét. Ahogy láthatjuk az egyik Canon típus esetében, 400 és 778 nm között tudunk fényképezni szűrő nélkül. Egy Nikon esetében pedig 364 nm-től 830 nm-t tapasztaltam, amit még gyenge megvilágításnál is tudunk használni. Egy nem belépő kategóriás, az előzőnél sokkal profibb Nikon többre képes: A spektrális érzékenysége akár 360 nm-től 1100 nm-ig is terjedhet. A VIS szűrőtől megfosztva az érzékelők általában a kék csatornán 790 - 1030 nm között tárolják el az adatot, míg a zöld csatornán a 550 és 610 nm valamint 700 és 850 nm között érkező elektromágneses sugarakat rögzítik. A vörös csatornára az 590 - 1030 nm közötti tartomány kerül eltárolásra. Ennek az az oka, hogy a leszedett szűrő nélkül a szélesebb spektrumú besugárzás elnyomja az eredeti színképet. A megfelelő szűrőzéssel elérhetjük, hogy két csatornára a az NDVI számításhoz szükséges spektrumtartományok érkezzenek. Ebben az esetben a néhai zöld csatorna rögzíti a vöröset, és a korábban vörös színtartományban rögzítő csatornánkra érkezik majd meg a közeli infravörös elektromágneses hullámok egy része. Egészen pontosan 1030 nm-ig. Tehát ezzel a szűrőzéssel külön tudtuk választani a vörös és a közeli infravörös tartományt. Amint látjuk, a gond az, hogy az eredetileg zöld csatornánkon sokkal kisebb a jelerősség, mint a vörösön. Valamint az is probléma, hogy a vörös és az infravörös tartomány egy kis részben átfedésben van egymással. Ezért nem is tudunk olyan jó minőségű NDVI adathoz jutni, mint hogyha két különböző kamerából származnának a vörös, és a közeli infravörös adataink.

Amennyiben két fényképezőgépet alkalmazunk, amelyek kameratengelyeit párhuzamossá tettük, parallaxis hibával kell számolnunk. Ez azt jelenti a gyakorlatban, hogy ha a fényképezett felület túl közel van a fényképezőgépekhez, nem lehet pixel pontosan összetranszformálni a csatornákat, különösen, ha változatos domborzatot, vagy síkból kiemelkedő objektumokat ábrázolnak. A pixelek ilyenkor szétcsúsznak, csakúgy, mint amikor egy tárcsával cseréljük a szűrőt egy objektíves eszközben, de a tárgy mozog, például a leveleket fújja a szél, és a pixelek szétcsúsznak.

Most nézzük meg, hogyan adódnak a színes infravörös kompozit csatornái, két érzékelős fényképezésnél. Adott egy valósszínes és egy közeli infravörös képeket rögzítő fényképezőgép, egymással összehangolt elrendezésben. Szimultán készül az infravörössel és a színes változattal is egy egy kép. A három csatornás infra képből egy új, egy csatornás képbe mentjük a megfelelő csatornát, vagy csatornák összegeit. A színes felvétel is eleve három csatornából épül fel, a vörösből, a zöldből, és a kékből. A kék csatornát eldobjuk, helyére a zöld csatornát mentjük. A vörös csatorna értékei pedig a zöld csatornát írják felül. Az így felszabadult vörös csatorna helyét a közeli infravörös értékekkel töltjük fel. Így színes infravörös kompozithoz jutunk. Az NDVI számításhoz ebből valójában csak a vörös és közeli infravörös csatornákat használjuk. A közeli infravörös és a vörös csatorna különbsége és a közeli infravörös és a vörös csatorna összegének hányadosa képzi a képletet.

Az NDVI értéke a normalizálás következtében –1 és +1 közötti értéket vehet fel. A nullához közeli értékek jelzik a növényzet hiányát.

Az NDVI index azért megfelelő arra, hogy a vegetációnak - főleg a monokultúráknak - a minőségét ellenőrizzük, mert nagyon jó képet ad a növények klorofil és nedvességtartalmáról. Így, hogyha valamilyen stressz éri a növényzetet, például kevés a nedvesség, nyomelemek hiányoznak, vagy a talajban olyan szennyeződés, például kőzetek találhatók, ami miatt a növények gyökerei nem tudnak elég mélyre hatolni, és így nem jutnak elég tápanyaghoz, vagy például egy homokfolton a növények nem jutnak elég nedvességhez, mert a víz a homokon túl hamar szivárog le, kaphatunk egy térképet a tábláról. Ez a térkép lokalizálja ezeket az anomáliával érintett foltokat. Az anomália persze lehet vízhiány, rovarkár, valamilyen kemikália jelenléte, vagy bármely olyan stressz, amely a táblában terméskiesést okoz. Egy fertőzés, növényi vírus, vagy rovarkár esetén például idejekorán le lehet határolni az adott területet, és el lehet égetni az érintett növényi részeket, hogy ne fertőzze tovább a táblát. Ugyanakkor, ha valahol a tápanyag visszapótlással van probléma, meg lehet oldani, hogy úgymond precíziósan gazdálkodjuk, azaz a termőhelyi adottságokhoz alkalmazkodva végezzük a műveleteket. Legyen az herbicid kijuttatás, vagy nitrogén hatóanyag visszapótlás.

Az ősz nagyszerű alkalom az NDVI kamerák tesztelésére. Lehetőséget teremt a spektrumtartományok kipróbálására.