NDVI là một trong những chỉ số thực vật được sử dụng phổ biến nhất trong viễn thám kể từ khi được giới thiệu vào những năm 1970. Với sự gia không ngừng của dữ liệu viễn thám từ vệ tinh và UAV, chỉ số NDVI ngày càng được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực ngoài phạm vi khoa học.
Hiện nay, nông nghiệp là ngành phổ biến nhất tận dụng những lợi thế từ chỉ số NDVI, tuy nhiên vẫn còn nhiều thông tin chưa được phổ biến rộng rãi và vẫn còn nhiều sự hiểu lầm xung quanh các chỉ số thực vật này. Để giúp người dùng hiểu rõ hơn về giá trị và cách sử dụng NDVI hiệu quả nhất, chúng tôi thực hiện bài viết nằm giúp bạn tháo gỡ những vướng mắc về NDVI. Hãy cùng tìm hiểu nhé!
NDVI là viết tắt của gì?
NDVI là viết tắt của Normalized Difference Vegetation Index. Đây là một chỉ số chuẩn hóa được thiết kế để ước tính chất lượng thảm thực vật màu xanh lá cây trên mặt đất bằng phép đo phản xạ ở bước sóng màu đỏ và cận hồng ngoại.
NDVI cho biết điều gì?
Nói một cách đơn giản, NDVI giúp phân biệt thảm thực vật với các loại thảm thực vật khác (nhân tạo) và xác định trạng thái tổng thể của thảm thực vật. Nó cũng cho phép xác định và hình dung các khu vực có thảm thực vật trên bản đồ cũng như phát hiện những thay đổi bất thường trong quá trình phát triển.
Giá trị NDVI cũng được biết là có mối tương quan cao với năng suất cây trồng, nghĩa là nó có thể được sử dụng như một công cụ để đo năng suất cây trồng và dự đoán năng suất trong tương lai.
Vai trò của NDVI trong viễn thám?
Chỉ số NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) đóng vai trò quan trọng trong viễn thám, giúp đánh giá sức khỏe thực vật dựa trên mức độ phản xạ của ánh sáng cận hồng ngoại (NIR) và đỏ (RED). NDVI được ứng dụng rộng rãi trong nông nghiệp, lâm nghiệp, quản lý tài nguyên và giám sát biến đổi khí hậu, hỗ trợ phát hiện hạn hán, suy giảm thảm thực vật và quy hoạch sử dụng đất.
Làm thế nào để tính toán NDVI?
NDVI được tính bằng biểu thức sau: NDVI = (NIR-Red) / (NIR+Red), trong đó NIR là ánh sáng gần hồng ngoại và Red là ánh sáng đỏ có thể nhìn thấy.
NDVI hoạt động như thế nào?
Về cơ bản, nó hoạt động bằng phép so sánh toán học lượng ánh sáng đỏ khả kiến được hấp thụ và ánh sáng cận hồng ngoại được phản xạ.
Sắc tố diệp lục trong một cây khỏe mạnh hấp thụ hầu hết ánh sáng đỏ có thể nhìn thấy, trong khi cấu trúc tế bào của cây phản xạ hầu hết ánh sáng cận hồng ngoại. Bằng cách xem xét cách các giá trị này, bạn có thể phát hiện và phân tích đáng tin cậy lớp phủ thực vật riêng biệt với các loại lớp phủ đất tự nhiên khác.
Phạm vi và giá trị của NDVI?
Phạm vi NDVI thường nằm trong khoảng từ -1 đến +1, với các giá trị khác nhau chỉ ra các loại thảm thực vật và điều kiện thảm thực vật khác nhau:
-1 đến 0: Thường chỉ ra các vùng nước, tuyết hoặc mây
0 đến 0,1: Biểu thị các vùng đất cằn cỗi gồm đá, cát hoặc tuyết
0,1 đến 0,3: Cây bụi và đồng cỏ hoặc cây trồng già cỗi
0,3 đến 0,8: Biểu thị thảm thực vật khỏe mạnh với mật độ tăng dần
0,8 đến 1: Thảm thực vật rậm rạp, thường thấy ở rừng mưa ôn đới và nhiệt đới
Điều quan trọng cần lưu ý là những phạm vi này có thể thay đổi đôi chút tùy thuộc vào hệ sinh thái cụ thể và thời điểm trong năm.
Khi tính toán NDVI nên sử dụng băng tần nào?
Theo công thức NDVI, bạn cần lấy giá trị phản xạ trong hai dải: dải màu đỏ khả kiến và dải cận hồng ngoại. Xin lưu ý rằng bạn sẽ không thể tính toán NDVI bằng cách sử dụng hình ảnh màu tự nhiên hoặc một loại hợp chất dải khác, mặc dù chúng có thể chứa các dải cần thiết.
Các giá trị khác nhau của NDVI có ý nghĩa như thế nào?
Kết quả tính toán NDVI nằm trong khoảng từ -1 đến 1. Các giá trị âm tương ứng với các khu vực có mặt nước, công trình nhân tạo, đá, mây, tuyết; đất trống thường nằm trong khoảng 0,1- 0,2; và thực vật sẽ luôn có các giá trị dương trong khoảng từ 0,2 đến 1. Tán cây thực vật rậm rạp, khỏe mạnh phải cao hơn 0,5 và thảm thực vật thưa thớt rất có thể sẽ nằm trong khoảng từ 0,2 đến 0,5. Tuy nhiên, đây chỉ là quy tắc chung và bạn nên luôn tính đến mùa, loại cây và đặc điểm khu vực để biết chính xác giá trị NDVI có nghĩa là gì.
Hình ảnh NDVI được minh họa như thế nào?
Thông thường, kết quả NDVI được trình bày dưới dạng bản đồ màu, trong đó mỗi màu tương ứng với một phạm vi giá trị nhất định. Không có bảng màu chuẩn, nhưng hầu hết các phần mềm đều sử dụng bảng màu “đỏ-xanh lá cây”, nghĩa là các sắc thái đỏ-cam-vàng biểu thị đất trống hoặc thảm thực vật thưa thớt, và tất cả các sắc thái của màu xanh lá cây là dấu hiệu của thảm thực vật bình thường đến rậm rạp.
Các chỉ số nào có thể thay thế cho NDVI?
Có khá nhiều chỉ số thực vật dựa trên NDVI chuẩn, chúng được điều chỉnh theo độ sáng của đất, hiệu ứng khí quyển và các yếu tố thường ảnh hưởng đến kết quả NDVI khác. Chúng là EVI, SAVI, ARVI, GCL, SIPI
Những ứng dụng của NDVI trong nông nghiệp?
- Đánh giá sức khỏe của cây trồng
- Theo dõi quá trình sinh trưởng
- Phát hiện các dấu hiệu bất thường trước khi xuất hiện triệu chứng rõ ràng
- Dự đoán năng suất cây trồng
- Hỗ trợ nông nghiệp chính xác
- Quản lý tưới tiêu hiệu quả
- Xác định sâu bệnh, nấm hoặc các điểm quá khô trên đồng ruộng trước khi thiệt hại xảy ra
- Theo dõi hạn hán và hỗ trợ dự báo các khu vực có nguy cơ cháy rừng
Có thể sử dụng NDVI để tối ưu hóa việc sử dụng thuốc diệt nấm không?
Có. Đầu tiên, bạn có thể sử dụng bản đồ NDVI của cánh đồng để xác thực kết quả của việc áp dụng nhiều loại thuốc diệt nấm khác nhau và xem loại nào dẫn đến cây trồng khỏe mạnh hơn và kháng thuốc hơn. Thứ hai, hình ảnh NDVI có thể được sử dụng như một “bản đồ kê đơn” cho bạn biết các khu vực mà cây trồng có thể bị bệnh nấm, do đó có thể áp dụng thuốc diệt nấm cho phù hợp. Chi phí sẽ thấp hơn so với việc phun thuốc cho toàn bộ cánh đồng.
Ứng dụng NDVI hỗ trợ diệt trừ cỏ dại như thế nào?
Quản lý cỏ dại hiệu quả hơn với dữ liệu vệ tinh. Hồ sơ NDVI của cây trồng không có cỏ dại khác biệt đáng kể so với cây trồng bị cỏ dại xâm chiếm. Theo nhiều nghiên cứu, hình ảnh NDVI có thể được sử dụng để phát hiện tình trạng nhiễm cỏ dại vào cuối mùa trên cây trồng.
NDVI có thể phát hiện bệnh thực vật không?
Mặc dù NDVI không thể xác định trực tiếp các bệnh cụ thể, nhưng có thể phát hiện những thay đổi về sức khỏe thực vật có thể do bệnh gây ra. Giá trị NDVI giảm đột ngột có thể chỉ ra tình trạng căng thẳng hoặc bệnh ở thực vật.
Làm thế nào để phát hiện nạn phá rừng bằng NDVI?
Bạn có thể tính giá trị NDVI trung bình trong nhiều tháng và so sánh với giá trị NDVI trung bình của cùng tháng đó một năm trước. Nếu NDVI giảm ít nhất 0,25, thì rất có thể có hiện tượng chặt phá rừng đã xảy ra.
Có thể phát hiện nguy cơ cháy rừng với NDVI không?
Công thức NDVI không có dải để thực hiện điều này. Tuy nhiên, một trong những ứng dụng nổi tiếng của NDVI là phát hiện hạn hán, nghĩa là có thể chỉ ra những khu vực có thảm thực vật quá khô (~ giá trị NDVI thấp), nơi có nguy cơ xảy ra cháy rừng.
Phun thuốc bảo vệ thực vật có ảnh hưởng đến chỉ số NDVI không?
Có, một số loại sản phẩm bảo vệ thực vật dành cho lá, chẳng hạn như đất sét kaolin, có thể ảnh hưởng đến thông số NDVI. Trong hầu hết các trường hợp, điều này sẽ làm giảm mức độ phản xạ. Nói cách khác, màu sắc của bản đồ NDVI sẽ thiên về phía đỏ của quang phổ.
Những yếu tố nào có thể ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh NDVI?
Mây, đất trống, phương pháp canh tác, dữ liệu vệ tinh đều là những yếu tố có thể ảnh hưởng đến giá trị NDVI. Mây và bóng của chúng có thể che khuất mặt đất và khiến việc thu thập dữ liệu hình ảnh trở nên bất khả thi. Đất trống khiến giá trị NDVI cực kỳ thấp và vô hiệu hóa khả năng sử dụng dữ liệu. Các phương pháp canh tác, chẳng hạn như vải che nắng và vải trắng hoặc vải bóng trải giữa các hàng cây có thể thay đổi giá trị phản xạ và hấp phụ và tạo ra hình ảnh NDVI không chính xác.
Bước sóng NDVI?
NDVI sử dụng hai bước sóng NDVI cụ thể :
Ánh sáng đỏ (phổ khả kiến): Thường vào khoảng 620-700 nanomet
Ánh sáng cận hồng ngoại (NIR): Thường nằm trong phạm vi 700-1100 nanomet
Độ bão hòa NDVI là gì?
Độ bão hòa NDVI xảy ra khi chỉ số đạt giá trị tối đa (thường là khoảng 0,9) mặc dù mật độ thực vật hoặc sức khỏe vẫn có thể tăng lên. Điều này đặc biệt phổ biến ở các khu rừng rậm hoặc các khu vực nông nghiệp có năng suất cao.
Xu hướng NDVI trong tương lai?
Tích hợp với AI và Học máy: Nâng cao khả năng giải thích và dự đoán NDVI
Chụp ảnh siêu quang phổ: Cung cấp thông tin quang phổ chi tiết hơn ngoài NDVI truyền thống
Kết hợp với các nguồn dữ liệu khác: Kết hợp NDVI với độ ẩm đất, nhiệt độ và dữ liệu môi trường khác để phân tích toàn diện hơn
Giám sát NDVI theo thời gian thực: Tận dụng những tiến bộ trong công nghệ vệ tinh và xử lý dữ liệu để đánh giá sức khỏe thảm thực vật gần như theo thời gian thực
