Præsentation er lastning. Vent venligst

Præsentation er lastning. Vent venligst

Satellit- og flybilleder som udgangspunkt for omfordeling af kvælstof

Lignende præsentationer


Præsentationer af emnet: "Satellit- og flybilleder som udgangspunkt for omfordeling af kvælstof"— Præsentationens transcript:

1 Satellit- og flybilleder som udgangspunkt for omfordeling af kvælstof
Niels H. Broge, Henning Hougaard (DJF) Finn Møller Andreasen (LR) Henrik Nørskov-Pedersen (Kemira GrowHow Danmark A/S)

2 Disposition Hvad forstås ved ”Remote Sensing” eller ”Telemåling” ?
Hvad er det vi observerer når vi retter instrumentet mod en afgrøde ? Hvori består sammenhængen mellem Remote Sensing observationer og N-status i en afgrøde ? Eksempler på forskellige dataindsamlingsmetoder Vurdering af fordele og ulemper ved forskellige dataindsamlingsmetoder

3 Satellit-baseret telemåling Synligt lys Nærinfrarødt lys Fly-baseret telemåling Jord-baseret telemåling

4 Vegetationsindeks

5 Udvalgte almindeligt kendte vegetationsindeks -baseret på målinger af rød og NIR reflektans
Forkortelse Formulering Ratio Vegetation Index RVI Normalised Difference Vegetation Index NDVI Soil Adjusted Vegetation Index SAVI

6 Udvikling i RVI for vinter hvede dyrket med forskellige N-niveauer
40 N, 80 N, 120 N, N-mættet

7 Sammenhæng mellem RVI og N-optag i hvede

8 N-status versus N-behov
Information om sammensætningen af det reflekterede lys fra afgrøden vha. telemåling er velegnet til at vurdere afgrødens kvælstofoptag eller N-status - derimod er yderligere information nødvendig for at kunne vurdere afgrødens N-behov N-status kan i kombination med information omkring udviklingstrin og evt. jordbundsforhold anvendes til graduering af kvælstof vha. modeller udviklet som et samarbejde mellem DJF og Landbrugets Rådgivningscenter

9 ”Red edge” vegetationsindeks -baseret på detaljerede målinger af spektral reflektans

10 Følsomhed over for solhøjde

11 Måling af RVI Håndholdt udstyr

12 Måling af RVI Håndholdt udstyr Mobilt udstyr

13 Måling af RVI Håndholdt udstyr Mobilt udstyr Nærinfrarøde flyfotos
Satellitbilleder

14 Måling af RVI Håndholdt udstyr Mobilt udstyr Nærinfrarøde flyfotos

15 Måling af RVI Håndholdt udstyr Mobilt udstyr Nærinfrarøde flyfotos
satellitbilleder

16 Eksempler på forskellige datatyper QuickBird satellitbillede (Pseudo farver)
Nordmark

17 Eksempler på forskellige datatyper
Flybillede (Pseudo farver) QuickBird satellitbillede (Pseudo farver)

18 Eksempler på forskellige datatyper
Flybillede (Pseudo farver) QuickBird satellitbillede (Pseudo farver)

19 Eksempler på forskellige datatyper

20 IKONOS satellitbillede vist i naturlige farver 28 Maj 2003, pixelstørrelse 4 meter

21 RVI beregnet udfra IKONOS satellitbillede 28 Maj 2003, pixelstørrelse 4 meter

22 Geometrisk opretning af billeder

23 Fordele og Ulemper Fordele ved satellit- og flybilleder:
100% datadækning Store arealer kan moniteres simultant Bedre mulighed for sammenligning mellem marker på bedrift- / regionalt niveau “Lave” omkostninger pr. km2 for større områder

24 Fordele og Ulemper Ulemper ved satellit- og flybilleder:
Genbesøgstiden (gælder kun for satellitdata) Optagelser afhængige af vejrforhold og evt. politiske forhold Processering nødvendig (kræver tid, ekspertice og en god terrænmodel!) Leveringstid

25 Fordele og Ulemper Fordele ved jordbaserede systemer:
Data kan indsamles on anvendes on-the-fly ifm. markkørsel Kun delvist vejrafhængigt Ingen ventetid ifm. processering af data

26 Fordele og Ulemper Ulemper ved jordbaserede systemer:
Datadækning < 100% Dataindsamling kan ikke foregå simultant Ringere mulighed for sammenligning mellem marker på bedrift- / regionalt niveau

27 Konklusioner Telemålingsdata kan via omregning til et vegetationsindeks omsættes til en kvælstof status for afgrøden Billeddata fra fly eller satellit giver bedre mulighed for sammenligning af N-status mellem marker Sikkerhed mht. optagelse af billeder på rette tidspunkt kan øges ved at anvende satellitbilleder som supplement til flybilleder

28 Slideshow slut

29 Priser - højopløsnings-satellitbilleder og LORIS Luftfotos
Minimum areal: ha (IKONOS) eller 6400 ha (QuickBird). Data ikke optaget under helt ensartede forhold. Data kan leveres omregnet til biomassekort, tildelingsplaner og udbytteprognoser baseret på Kemira’s algoritmer.

30 Terrænorientering - en betydende faktor?


Download ppt "Satellit- og flybilleder som udgangspunkt for omfordeling af kvælstof"

Lignende præsentationer


Annoncer fra Google