В данной статье я не буду вдаваться в подробности теории, предполагаю, что вы знаете для чего нужен этот индекс. Моя задача - показать, как вам можно его получить.
NDVI
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) — нормализованный относительный индекс растительности — простой показатель количества фотосинтетически активной биомассы (обычно называемый вегетационным индексом). Этот индекс вычисляется по поглощению и отражению растениями лучей красной и ближней инфракрасной зоны спектра. Значения индекса для растительности лежат в диапазоне от 0,20 до 0,95. Чем лучше развита растительность во время вегетации, тем выше значение NDVI. Таким образом, NDVI – это индекс, по которому можно судить о развитии зеленой массы растений во время вегетации.
Этот индекс активно используют в сельском хозяйстве для решения широкого спектра задач.
Для этого нам понадобятся следующие ресурсы и программы:
1. Скачивание снимка
Переда началом нам нужно зарегистрироваться на сайте.
В связи с последними событиями, при регистрации желательно указывайте регион Германия. Потому что российские аккаунты частенько банят.
В поисковой строке указываем название своего квадрата, его вы можете найти в интернете по названию области. Здесь важно отметить, что спутник делит снимки по квадратам 100х100 кв.км.
Если вы не знаете название своего квадрата, тогда в правой части нажимаем на кнопку "Area Mode" и выделяем необходимую область. В Фильтре "Satellite Platform" выбираем "S2A_*" и нажимаем поиск.
Бывает такое, что необходимая область может находится на нескольких квадратах одновременно, тогда придётся скачивать их оба. Названия же самих квадратов можно узнать в имени файла, на месте где я выделил красным.
В моём случае это 38ULA. В левой части проверяем, что бы снимок был не облачный, можем нажать на глазик и увеличить превью снимка. Если снимок нас устраивает, то нажимаем на кнопку скачивания. По итогу вы получите zip архив.
Название архива — говорящее. Разберём его подробно на примере S2A_MSIL1C_20211027T082041_N0301_R121_T38ULA_20211027T101011.zip:
S2A или S2B – это номер спутника Sentinel-2A или Sentinel-2B;
MSIL1C – тип обработки спутникового снимка. L1C говорит о том, что это уровень обработки снимка без устранения атмосферных помех. То есть, это изображение сырое, которое спутник никак не обрабатывает;
20211027T082041 - 2021 год, 27 октября - дата пролёта спутника над квадратом и время начала пролёта над квадратом в 8 часов, 20 минут и 41 секунд;
N0301 и R121 – если не ошибаюсь (информацию так и не нашёл), это траектория движения спутника по орбите. Нам она не так сильно важна;
T38ULA – номер квадрата, по которой сделан снимок;
20211027T101011 - дата и время окончания пролёта спутника.
Разархивируем файл в отдельную папку.
Внутри этого архива есть папка с длинным названием, которое заканчивается на .SAFE. В папке *.SAFE есть папка GRANULE, в ней — ещё одна папка с длинным названием, внутри которой находится папка IMG_DATA, а в ней — 14 изображений в формате jp2. Среди них есть 13 пронумерованных — их названия заканчиваются на B01-B12 (плюс ещё одно с номером B8A). Это — снимки земной поверхности, сделанные на определённых длинах волн. Например, B04 — это снимок в красном диапазоне, а B08 — в ближнем инфракрасном. Название 14-го изображения заканчивается на TCI, что означает True Color Image — это полноцветный снимок, то есть примерно такой, какой получился бы на обычный фотоаппарат.
2. Обработка снимка
Для обработки открываем программу Qgis. Из нашей папки потребуются 2 снимка, это B04 и B08, переносим их в программу. Переходим во вкладку “Растр” и открываем “Калькулятор растров”.
В строке выражения, нам нужно прописать следующую формулу:
В программе это получится: (B08-B04)/(B08+B04)
Только, естественно, указываем полное название файла. При двойном нажатии в “Каналы растра” он в “Выражения” подтянется сам.
Таким образом мы получим необходимый снимок. Только он будет серого цвета, поэтому нам нужно его раскрасить. Дважды нажимаем на наш снимок. Переходим во вкладку “Стиль”. В “Изображения” выбираем “Одноканальное псевдоцветное”. Нажимаем на иконку с папкой “Загрузить палитру из файла”. Добавляем файл с раскраской. Я выложу на яндекс диск свою раскраску, вы можете её скачать.
Итог:
Получаем готовый снимок, где можем просмотреть состояние своих полей за конкретный день.
