Távérzékelés a mezőgazdaságban I. – Biomassza-tömeg meghatározása csúcstechnikával



A térinformatika ma már egyáltalán nem tekinthető kizárólag kísérleti módszernek, sőt alkalmazásának az éghajlatváltozás miatt egyre inkább helye van a modern mezőgazdaságban.

Amikor a klímaváltozás, illetve a szárazodás előrejelzéséről, valamint ezek folyamatos nyomon követéséről – monitoringjárói – beszélünk, akkor nem szabad figyelmen kívül hagyni, hogy Magyarország területének mintegy 75 százalékán intenzív, valamilyen formában az agráriumhoz köthető termelés zajlik (1. ábra). Az ország területének mintegy 50 százalékán intenzív szántóföldi agrártermelés, 20 százalékán erdőgazdálkodás folyik, 3 százaléka a területnek családi házhoz tartozó kert, ahol ugyancsak hathatós, sok esetben nem teljesen szakszerű technológiai beavatkozások történnek. A szárazodás vizsgálatánál ezeket a tényeket figyelembe kell venni, sőt, véleményünk szerint, ezekből kell kiindulni.

1. ábra. Magyarország földterülete művelési ágak szerint (Forrás KSH)

A korszerű termelési technológiák nagyban mérsékelhetik a szárazodás következményeit, illetve segíthetnek a kihívásokra a válaszokat megadni, de ehhez a legkorszerűbb műszaki-térinformatikai rendszerek alkalmazására, folyamatos fejlesztésére van szükség.

A biomassza-termelés (-termelődés) nyomon követésének egyik eszköze a távérzékelés, amelynek segítségével az ún. vegetációs indexek elkészítésére és vizsgálatára van lehetőség. Ez a mutató a növények által a fotoszintézis során előállított biomasszával vagyis a termelt klorofillal van összefüggésben. A növényzet ugyanis a látható fényt csak kis mértékben veri vissza, míg a közeli infravörös tartományban (760-900 nm) a növényzet klorofiltartalmával, termelt biomasszával

arányos mértékben változik a visszaverődés. A termelt növényi tömeget tehát úgy mutatjuk ki, hogy a látható (ezen belül a vörös tartományt használjuk: 630-690 nm) és a közeli infravörös tartományban visszavert hullámok intenzitásának különbségét fejezzük ki. A gyakorlati tapasztalatok azt mutatták, hogy az egyszerű különbség helyett az ún. Normalizált Differenciál Vegetációs Index (NDVI) használata pontosabb értékeket ad. Az NDVI használata számos területen segítheti elő a környezeti elemek közvetlen vagy közvetett vizsgálatát.

Széles sávú vegetációs indexek bőségesen állnak a kutatók rendelkezésére annak függvényében, hogy a felszínborítás milyen tulajdonságát szeretnénk vizsgálni. A Landsat műholdfelvételek elemzése során a 3-as (RED, vörös) és a 4-es (NIR, közeli infravörös) sávot használjuk az NDVI kiszámításához. Az index értéke -1 és +1 között változik: a vegetációval borított területek a pozitív, míg a vegetációmentes területek a negatív tartományban helyezkednek el. Egy nagyobb vízfelület (pl. hó is) negatív értéket mutat, míg a növényzettel borított területek a vegetációs periódus alakulásával változó mértékű pozitív értékeket eredményeznek. A vegetációs indexek értéke tehát – és így az NDVI értéke is – az idő függvényében, azaz végső soron a zöldtömeg változásának függvényében változik. A 2. ábrán a július 28-án készült műholdfelvételen látható, hogy a vizsgált terület körüli táblákon a betakarítás már megtörtént (az NDVI negatív értéket mutat). Ezen a napon az általunk monitorozott táblán a kukorica még zöld állapotban volt. Az ábrák mellett látható színskála figyelembevételével jól követhető a vegetációs index változása. A biomassza tömegének változásához további információt nyújthatnak azok felvételek is, amelyek a hőtartományban (10.40-12.50 um) rögzítik a változásokat.

2. ábra. Az NDVI változása a zöldtömeg változásának függvényében

A 3. ábrán, adott nyírségi terület idősorait mutatjuk be, amely a térségben épülő biomassza erőművek egyfajta „terméstérképe” lehet. Ez is jelzi a multispektrális és hiperspektrális monitorozás széleskörű felhasználási lehetőségeit.

3. ábra. Mezotáj léptékű NDVI alapú biomassza idősoros értékek

A hiperspektrális felvételek (legyenek azok légi, műholdas vagy akár földközeliek) akár egy hullámhossz visszaverődésének tanulmányozását is lehetővé teszik. Ezzel olyan jellemzők kimutatására is lehetőség van, mint például a minőségi paraméterek, egyes növényi betegségek, kórokozók, kártevők, gyomok, stb. Mivel a műholdképek geometriai felbontásához viszonyítva a hiperspektrális légi felvételek geometriai felbontása nagymértékben javul, a vizsgált területen található elkülönülő foltok is könnyebben detektálhatóak.

Összefoglalva

A távérzékelés mára technikailag elérhető stratégiai információs ágazat, amelynek alkalmazott művelésére, továbbfejlesztésére a hazai műhelyek felkészültek. A szárazodás hatásainak mérsékléséhez és/vagy kivédéséhez:

– térben és időben egyre nagyobb felbontású eszközöket kell fejleszteni; a nagyszámú adatbázis feldolgozásához új modellezési (kiértékelési) eljárásokat kell kidolgozni (fuzzy logika, neurális hálók, stb.); az új technológiákat és módszereket tesztelni (kalibrálni) és adaptálni kell;

– új felhasználói ismeretek szükségesek, és ezeket vissza kell csatolni a fejlesztőkhöz.

Meggyőződésünk, hogy a magyar kutatási háttér infrastruktúrában, szürkeállományban, valamint tapasztalat vonatkozásában felkészült a feladatokra. Remélhetően nem csak a törekvő harmadik világban ismerik fel a döntéshozók, hogy érdemes ebbe a technológiába többet invesztálni, hanem idehaza is. Mert az átlagember is tudja, hogy egy jó (tér)kép többet ér, mint ezer szó.


dr. Milics Gábor – NYME-MÉK, Mosonmagyaróvár,

Prof. dr. Tamás János – Debreceni Egyetem, Debrecen,

Prof. dr. Fenyvesi László – FVM-MGI, Gödöllő

Prof. dr. Neményi Miklós – NYME-MÉK, Mosonmagyaróvár,

A forrásmunkák jegyzéke a szerzőknél rendelkezésre áll.


Ez a cikk a MezőHír 2010/08 - augusztusi számában jelent meg.