Domborzati adottságok összefüggése a kultúra vegetációs aktivitásával

A mezőgazdaságban a domborzati változások nagy hatással lehetnek a termelékenységre, bármely növényi kultúra vegetációs aktivitására, egyenletes fejlődésére és ezáltal a gazdasági fejlődésre. A drónalapú felmérések lehetővé teszik a domborzati viszonyok és a vegetációs aktivitás folyamatos, pontos és részletes elemzését, valamint a mezőgazdasági fejlődés és a domborzati változások közötti összefüggések feltárását. Ez az esettanulmány bemutatja, hogyan lehet a drónalapú felméréseket felhasználni a domborzati változások és a mezőgazdasági fejlődés kapcsolatának vizsgálatára.

 

Amikor valamilyen fejlettségi, fedettségi probléma van, általában először magát a növényi kultúrát, a vetőmagot szokták hibáztatni a nem megfelelő fejlődés miatt, de ez korántsem biztos. Ami mezőgazdasági folyamatoknál mindig érvényes és bár bagatellnek hangzik, de higgyük el, hogy igaz, a talajjal minden összefügg! Magyarországi talajok alapvetően rendkívül heterogének, én nem egy nem kettő táblával találkoztam már az eddigi évek folyamán, ahol egy adott táblában a réti csernozjomon át az homokos vályog talajtípusig minden megtalálható volt benne. Azt is számításba kell venni, hogy nem egységes talajtípusokon a termelékenység biztos, hogy nem lesz egyforma. Akár idény előtt is ki tudjuk szűrni a különböző talajfoltokat. A másik faktor a domborzat, ugyanis egy víznyomásos vagy egy szikes talajt nem igazán kedvel egyik kultúra sem, illetve azt sem, ha a területen a domborzat igen változó. Nem feltétlen kell 100 méteres szinteltérésnek lennie egy táblán belül, elég pár méter is bizonyos típusú kultúráknak.

 

A fotogrammetria alapvetően olyan technika, amely lehetővé teszi a térbeli pozíciók és alakok meghatározását fényképek alapján.

 

A terepi modell előállítás folyamata a következő főbb lépésekből áll össze:

• Felvétel készítése: A drónok különböző szögekből és eltérő magassági helyzetekből készítenek légi felvételeket a területről, megfelelő felbontással és magas pozitív átfedéssel.
• Pontok azonosítása: Az azonosított pontok, referenciapontok alapján kalibrálják a felvételeket, figyelembe véve a kamerapozíciót és orientációt.
• Pontfelhők generálása: A felvételeket feldolgozzák számítógépes szoftverek segítségével, és pontfelhőket generálnak, amelyek tartalmazzák a térbeli koordinátákat és a felvételeken látható pontok magasságát.
• Terepi Modell felépítése: A pontfelhőkből létrehozzák a terepi modellt, amely tartalmazza a terület topográfiáját és domborzatát. Ez a modell részletes és pontos reprezentációja a földfelszínnek.
• Szintmodell: Egy olyan tematikus színes térkép leképezése, amely a földfelszín teljes topográfiáját reprezentálja, tartalmazza a különböző pontok magasságát, és ezáltal lehetővé teszi a különböző területi jellemzők vizsgálatát és elemzését.

Gyakorlati példa: Hogyan függ össze a lefedettség és vegetációs aktivitás a domborzattal?

A felmérések logikája mindig két lépcsőből áll össze: minőségi adatgyűjtés és hatékony adatfeldolgozás.

A feldolgozási folyamatot a repülés előzi meg. Repülés előtt pedig ajánlom az alábbi cikkünket, avagy mire figyeljek repülés előtt?

 

Repülés, nyersanyag előállítás

Repülés során mezőgazdasági területeken javarészt tervezetten készítünk nyersanyagot, hiszen több hektár vagy akár többszáz hektáros területeknél rengeteg időt spórolhatunk azzal, ha nem manuális jelleggel készítjük a fényképeket, hanem rábízzunk magunkat egy erre specializálódott programra. A program figyeli, hogy megfelelő időközönként és megfelelő átfedéssel készüljenek a fotók. Általában a kiindulási alapot egy ortofotó, azaz felülnézeti kép adja a vizsgálatok során, amelyet tervezetten szoktunk repülni, ugyanis a legalapvetőbb küldetéstervezési szoftverek, például DJI Pilot, Pilot2, Pix4D, DroneDeploy…stb. biztosítja számunkra ezt a funkciót. Alábbi ábrán látható a vizsgált területre létrehozott küldetésterv.

 

Mezőgazdasági területeken attól függően, hogy mi a feladat és milyen akadályok akadnak a területen általában 50 – 100 méteres repülési magassággal repülünk, mert nagyjából 1.5 – 3 cm/px GSD értékkel szoktunk a legtöbb esetben dolgozni, természetesen akadnak kivételek, ilyen például egy tőszámlálás. Egyszerű példával élve egy általános kárfelmérésnél a pontosságot lecsökkenthetjük, ezáltal csökkentjük a repülési időt és akkumulátor számot, viszont például egy kijuttatási terv készítés során ügyelnünk kell a nagy pontosságra, ugyanis egy magas kockázatú permetezési műveletnél nem mindegy az, hogy a nem megfelelően konfigurált mérésből adódó felbontási problémák miatt bizonyos részterületeken nem juttatunk ki elegendőt vagy túl sokat juttatunk ki az input anyagból. Az alábbi ábrán látható egy szimpla felülnézeti a kép a mérendő területről.

 

A területen ekkor napraforgó kultúra volt megtalálható. A napraforgó ebben az időpontban közepi szakasz elején járt, tehát aktívan kezdett nőni, de még a virágzás és termésképzés előtt jártunk. Ebben az esetben arra kell figyelni mérés során, hogy biztosan nem lesz túl magas az átlagos növényegészségügyi index érték. A felvétel a felmérés indítása előtt készült, én vagyok látható közvetlen a tábla mellett. A felvétel készítésének időpontja 2023.06.03. volt. A repülés ideje 9 óra 30 perc, a körülményeket tekintve a hőmérséklet 26 Celsius fok, a szél 3 km/h és a felhősség 3% volt.

Alapvetően a napraforgó napos, meleg éghajlatot kedveli, valamilyen szinten jól alkalmazkodik a különböző talajtípusokhoz, de inkább a mély, jó vízáteresztő képességű talajokat részesíti előnyben. Hirtelen talajelváltozásra érzékeny lehet.

 

Feldolgozás és információ megállapítás

A második lépés a képek betöltése, feltöltése (attól függően, hogy online vagy offline kiértékelő alkalmazással van dolgunk), majd az összeállított anyagon való elemzések elvégzése.

 

Későbbi cikkeimben fogom még részletesebben tárgyalni, viszont fontos leszögezni, hogy egy mezőgazdasági felmérés során az elektromágneses spektrum több tartományán vizsgáljuk a levélszerkezetről visszavert energiát, pont azért, hogy több információnk legyen a növényről, lássuk például a tápanyag ellátottságot, lássuk a kialakuló betegségeket, fertőzéseket, gócpontokat, lássuk a fejlődésben visszamaradott részeket. Ezért többféle kamera rendszert alkalmazunk, legismertebb ezek közül a normál, látható tartományon működő RGB kamera, illetve a többnyire infravörös tartományon működő multispektrális kamerarendszer.

 

Amennyiben vetünk egy pillantást az előzőleg becsatolt RGB képekből összerakott ortofotóra, akkor szabad szemmel látható, hogy nem egységes a lefedettség és a sűrűsége a növényzetnek. Legfontosabb vegetációs indexünk az NDVI, amelyről részletesebben olvashatsz itt. Az NDVI tulajdonképpen a növények vegetációs aktivitását mutatja, így ezen a térképen láthatjuk azt, hogy a növény például hol milyen fejlettségű vagy éppen mennyire stresszes. Az alábbi képen látható a leképezett NDVI térkép.

Az NDVI térkép igazolta az előbb becsülteket, ugyanis a terület hátsó részén, a piros színű foltokban a vegetációs aktivitás elég alacsony, konkrétan több foltban is 0 vagy 0-hoz elég közeli érték. Ez azt jelenti, hogy ezekben a részekben abszolút nincs élet, tehát nem indult be a növekedés.

 

Ennek tudatában további vizsgálatot érdemelnek a már sokszor említett domborzati adottságok, ugyanis nagy valószínűséggel állítható, hogy a visszamaradottsági problémát a talaj egyenetlensége okozza. Ehhez szintmodellt fogok generálni a területről, melyről ebben a cikkben tudsz többet olvasni: Kalibrálás után kapok egy nyers szintmodell térképet, amelyen különböző színek láthatók, melyek különböző szintértéket jelölnek.

A megjelenő diagramban határértékek találhatók. A határértékek megmutatják a legalacsonyabb és legmagasabb pont magassági értékét, tehát ebből már leolvasható, hogy összességében 3.84 méter magasság különbség észlelhető a területen.

Az értékeket tetszőlegesen állíthatjuk és megfelelő beállítással ki lehet szűrni például a legmagasabban fekvő részterületet, akár pontot. Itt látható, hogy a legmagasabb pont a terület hátsó részén található, ahol NDVI képelemzés során alacsony fejlettségi szintet véltünk felfedezni. Ha mindkét határértéket 0 értékhez állítom, akkor a kalibrációs ponthoz képest látom a szintmodell alakulását. Ebből következtethető, hogy a területen egyfajta hullámzás detektálható, tehát egyenetlen a talaj.

Vonalmérés eszközzel vizsgálom ennek a hullámzásnak az intenzitását. A teljes terület vizsgálatához két átellenes pontot választok.

A rendszer ilyenkor eredményeket kalkulál, például a függőleges vetületi távolságot, felületre vetített távolságot, állásszöget, illetve a pontok közötti magasság különbségeket. Ami fontos információt hordoz, az a leképezett felületi profil. A profilon látható a vonalmérés eredménye a domborzati adottságokra vetítve egy diagramon.

A diagram kimutatja, hogy a területen tényleg egyenetlenség észlelhető. A hirtelen talajelváltozás ellenőrzéséhez tovább szűkítem a mérést és a korábbi vonalmérés végpontjait áthelyezem a megfelelő pozícióra, a magasabban fekvő részterületre. Így alakul ki az új felületi profil.

 

Kalkulált eredmény azt mutatja, hogy 90 méteren belül 2 méter magasság különbség található, a változás közel lineáris, tehát nem mondható, hogy hirtelen változik a talajszint.

 

A mérés eredménye alapján elmondható, hogy a fejlődési problémát a nem megfelelő domborzati viszonyok adták, ugyanis az eddigiek alapján összefüggésbe hozható az, hogy az átlagosnál magasabban fekvő részeken mértünk jóval alacsonyabb fejlettségi értékeket. Ezeken a területeken általában teljesen más, rosszabb a talaj vízmegtartása. A napraforgóról ismerjük, hogy különösen az a típusú kultúra, amely inkább a mélyebb fekvésű, jó vízmegtartású talajokat kedveli.

 

Mérés hibája

A felmérések folyamán figyelmet kell fordítani arra, hogy megfelelő környezeti, főként időjárási körülmények között végezzük a repülést, ugyanis akár egy nem optimális felhősség, fényviszony, akadály befolyásolhatja a mérés eredményét, és hát aki térinformatikával foglalkozik az tudja, hogy a hibás bemeneti adat az hibára, torzult eredményt állít elő, és drónos fotogrammetriás felméréseknél előfordulhat az, hogy van mérési hibánk és ha megfeledkezünk róla, akkor hibás információt közölhetünk.

 

A fotogrammetriás felmérés egyik legnagyobb befolyásoló tényezője a vetett árnyék. A drónos méréseket általában magasabb napállásnál, késő délelőtti, déli órákban szoktuk végezni, mert ekkor a legkisebb az esélye a vetett árnyéknak. Árnyékos területen a vissszavert látható fénytartomány mennyisége jelentősen csökken és a visszavert infraközeli tartomány mennyisége is csökken. Ebben az esetben, ha a már említett NDVI képletet megfigyeljük, akkor minél jobban csökken az érték a látható tartományban visszaverődés során, annál magasabb NDVI értéket fogunk kapni. Ez azért is van így, mert a kultúra annál erősebb állapotban van, minél kisebb a vörös tartományban a visszaverődés. Arra kell figyelni, hogy árnyékos területen az NDVI kivétel nélkül erős vegetációt fog mutatni és ilyenkor fals vagy nem valós NDVI értékeket tapasztalunk. Az alábbi példán bemutatom, hogy hogyan változik az NDVI érték árnyékos területen. Sajnos a felmérést kora délelőtti órákban volt lehetőségem elvégezni, ezért nem volt kedvező a napállás és található vetett árnyékos rész a területen.

 

Konklúzió

Az is elmondható, hogy ebben az időszakban már visszacsatolni ezt az információt az aktuális idényre vonatkozóan nem igazán lehet, viszont az elkövetkezendő idényekben fel lehet használni. Akár egy zónatervet is tudunk készíteni, amely nem feltétlen az alapvető tápanyagellátottsági vegetációs NDVI index alapján áll elő, hanem a domborzati adottságok alapján. Tehát nagyon tömören, röviden fogalmazva a „rossz” zóna képviseli a rosszabb talaj adottságokat, a jobb zóna pedig a kedvezőbb talaj részéket. Ennek a segítségével a jövőre vonatkozóan egy differenciált tőszám kijuttatást tudunk lehetővé tenni, a rosszabb talajviszonyokon úgy sem fog kikelni annyi tő, mint amennyi az átlagos előírt hektáronként, pont a kedvezőtlenebb tápanyag összetétel és vízmegtartás miatt.