NDVI Haritası ve Tarla Bitki Sağlığı Analizi (Sentinel-2)

NDVI nedir, ne işe yarar

NDVI (Normalize Edilmiş Fark Bitki İndeksi), bitkilerin kırmızı ışığı soğurup yakın kızılötesi ışığı güçlü biçimde yansıtmasına dayanır. Formülü NDVI = (NIR - Kırmızı) / (NIR + Kırmızı) şeklindedir ve sonuç -1 ile +1 arasında çıkar. Yeşil, canlı yapraklı bir bitki örtüsü yüksek değer verir; çıplak toprak, taş ve yapılar düşük, su ise genellikle eksi değer verir.

Bu araçla NDVI hesaplama için uydu görüntüsü indirmen ya da program kurman gerekmez. Tarlanın sınırını çizdiğinde araç, Avrupa Birliği Copernicus programının Sentinel-2 uydularından gelen en güncel uygun sahneyi bulur, bulutlu pikselleri ayıklar ve NDVI haritasını çizer. Tarla bitki sağlığını izlemek, bir parselin içindeki zayıf bölgeleri görmek, ekim ve hasat dönemini takip etmek ya da mera ve orman alanlarındaki değişimi izlemek için kullanılabilir.

Nasıl kullanılır

1. Tarlanı bul: haritayı yakınlaştır ya da yer arama kutusuna köy, ilçe veya "enlem, boylam" yaz.
2. Sol üstteki araçlarla ya da paneldeki düğmelerle tarla sınırını dikdörtgen veya çokgen olarak çiz. Alanı kapsayan dikdörtgen en fazla 25 km² olabilir.
3. Araç seçili tarih aralığındaki Sentinel-2 sahnelerini arar ve alanın üzerinde bulutsuz olan en yakın tarihli sahneyi hesaplar. Listeden başka bir tarih seçebilir, tarih aralığını ve sahne bulut eşiğini değiştirip yeniden arayabilirsin.
4. Özet bölümünde ortalama, medyan, en düşük ve en yüksek değer; tabloda sınıfların hektar ve dönüm cinsinden alanı yer alır. Bir piksele tıklarsan değeri açılır.
5. "Grafik" düğmesi son temiz sahnelerde alanın ortalama NDVI değerini zaman serisi olarak çizer.
6. Haritayı PNG, NDVI değerlerini GeoTIFF, zaman serisini CSV olarak indirebilirsin.

NDVI değerleri nasıl yorumlanır

• 0'ın altı: Su yüzeyi, bulut gölgesi, kar ya da ıslak koyu yüzeyler.
• 0 ile 0,2 arası: Çıplak toprak, nadas, hasat sonrası tarla, taş ve yapılaşmış alan.
• 0,2 ile 0,4 arası: Seyrek bitki örtüsü, çıkış dönemindeki ekin, kurumaya başlamış mera ya da stres altındaki bitki.
• 0,4 ile 0,6 arası: Orta yoğunlukta, gelişmekte olan bitki örtüsü.
• 0,6'nın üzeri: Yoğun ve canlı bitki örtüsü; tam gelişmiş tarla bitkisi, orman.

Bu aralıklar genel bir yorumdur. Buğday, mısır ya da ayçiçeği gibi ürünler gelişme dönemine göre çok farklı değerler verir. Tek bir tarihe bakmak yerine tarlanın kendi zaman serisini ve aynı ürünün ekili olduğu komşu tarlaları karşılaştırmak daha güvenilir sonuç verir.

NDVI dışında iki indis daha seçilebilir. NDWI (B03 ve B08) açık su ve ıslak yüzeyleri ayırır; 0'ın üzeri genellikle sudur. NDMI (B08 ve B11) bitkinin yaprak nemini yansıtır; düşük değerler su stresine işaret edebilir.

Veri ve yöntem

Sahneler Element 84 Earth Search STAC servisinde, sentinel-2-l2a koleksiyonunda aranır. L2A ürünü atmosfer düzeltmesi yapılmış yüzey yansımasıdır. Bantlar AWS açık veri deposundaki Cloud Optimized GeoTIFF dosyalarından okunur; dosyanın tamamı değil, yalnız çizdiğin alanı kapsayan pencere indirilir. Kırmızı (B04) ve yakın kızılötesi (B08) bantları 10 m çözünürlüktedir. Değerler sahnenin ölçek bilgisiyle yansımaya çevrilir; 2022 sonrası sahnelerdeki +1000 ofseti Earth Search verisinde zaten kaldırıldığı için ikinci kez uygulanmaz.

Bulut maskesi için 20 m çözünürlüklü SCL (sahne sınıflandırma) bandı kullanılır: bulut, bulut gölgesi, ince sirrus, kar, doygun ve boş pikseller hesaba katılmaz. Zaman serisinde veri aktarımını azaltmak için hesap 20 m çözünürlükte yapılır ve alanın en az %80'i bulutsuz olan sahneler alınır.

Kullanılan kütüphaneler: geotiff.js 2.1.3 (MIT), Leaflet 1.9.4 (BSD-2-Clause), Leaflet.draw 1.0.4 (MIT), proj4js 2.9.0 (MIT), Chart.js 4.4.1 (MIT) ve Lucide simgeleri (ISC). GeoTIFF çıktısı araç içindeki basit bir yazıcıyla oluşturulur. Sentinel-2 verisi Copernicus veri politikası kapsamında serbestçe kullanılabilir; çıktılarda "Contains modified Copernicus Sentinel data" atfı yer alır.

Doğruluk sınırları

• Çözünürlük: Bir piksel 10 m x 10 m'dir. Dar tarlalarda ve kenar piksellerinde yol, ağaç sırası ya da komşu parsel sonuca karışır.
• Bulut ve pus: SCL maskesi ince bulutu, pusu ve bulut kenarlarını her zaman yakalayamaz. Beklenmedik düşük değerlerde farklı bir tarihe bakmak gerekir.
• Mevsim ve ürün: Değerler ürün türüne, ekim tarihine, sulamaya ve güneş açısına bağlıdır. Sabit bir "sağlıklı" eşiği yoktur.
• Saha gözlemi: NDVI bir sorunun nerede olabileceğini gösterir, nedenini söylemez. Gübreleme, ilaçlama ya da sulama kararı vermeden önce tarlada gözlem yapmak ve gerekirse toprak ya da yaprak analizi yaptırmak gerekir.

Kurumsal çalışmalar için

Çok sayıda parselin düzenli izlenmesi, ürün deseni ve verim tahmini gibi işler için tarım ve orman kuruluşlarına yönelik yaklaşımları tarım ve orman sayfasında bulabilirsin. Uydu ve drone görüntülerinin kurumsal CBS altyapısında işlenmesi için uydu ve drone görüntü analizi sayfasına göz atabilirsin.