Vegetační indexy a kvantifikace produkce biomasy ozimé pšenice

04. 08. 2023 Josef Pekař; Česká zemědělská univerzita v Praze Technologie pěstování Zobrazeno 1217x

S příchodem nových technologií je potřeba propojovat nové technologie s tradičními agronomickými postupy za účelem zvyšování efektivity práce, snižování energetických vstupů a z důvodů omezení ekologických rizik. V souvislosti s rozvojem Zemědělství 4.0 se jedná i o detekci parametrů porostů, především jejich aktuálního výživného stavu, na základě bezkontaktních metod hodnocení. Významný potenciál uplatnění vykazují tzv. vegetační indexy.

Vegetační indexy

S příchodem moderních technologií precizního zemědělství nabývají na významu právě vegetační indexy. Vegetačních indexů existuje celá řada, ale jen málo z nich má v současné době přímé praktické uplatnění. Obecně jejich stanovení vychází z analýzy vztahů mezi jednotlivými vlnovými délkami elektromagnetického záření, které nepřímo vyjadřují aktuální stav porostů. Jsou využívány jako podklad k vytváření aplikačních map pro variabilní hnojení a aplikaci přípravků na ochranu rostlin. V rámci metod dálkového průzkumu země lze specifikovat aktuální stav vegetace na jednotlivých částech porostu.

Vegetační indexy udávají bezrozměrné hodnoty vypočtené podle odrazivosti jednotlivých složek elektromagnetického záření. Elektromagnetické záření dělíme na jednotlivá spektra podle vlnové délky na: Blue, Green, Red, Red-edge, NIR a SWIR. Odrazivosti těchto jednotlivých složek záření můžeme zjišťovat na základě satelitních snímků z družic Sentinel, Landsat a dalších komerčních satelitů nebo pomocí v dnešní době intenzivně se rozvíjejících bezpilotních prostředků – dronů. Využití správných vegetačních indexů v činnostech precizního zemědělství může přinášet především úsporu finančních nákladů a šetrnější hospodaření s ohledem na životní prostředí.

Cíl experimentů

Cílem experimentů je stanovení vhodnosti vegetačních indexů pro výpočet suché produkce nadzemní biomasy porostů ozimé pšenice. Cíl práce vychází z hypotézy, že na základě stanovení aktuální produkce biomasy by bylo možné následně stanovit i množství odebraného dusíku porostem. Ten by byl určen na základě znalostí o dynamice obsahu N v biomase během vegetace. Přesná kvantifikace produkce biomasy a následný výpočet odebraného dusíku porostem by zajistil přesnou optimalizaci hnojení N.

Polní pokus

V rámci přesných polních experimentů probíhajících v roce 2022 byly na produkčních zónách půdního bloku osetého ozimou pšenicí porovnávány závislosti mezi hodnotami produkce suché nadzemní biomasy porostu s vybranými vegetačními indexy. Pokus probíhal na pozemku farmy Statek Chyše s.r.o. Farma se intenzivně zabývá inovacemi v oblasti zemědělství a využíváním nejmodernějších technologií precizního zemědělství. Rostlinná výroba je na farmě realizována na 4 585 ha orné půdy, kde se pěstuje pšenice ozimá, ječmen jarní, žito ozimé, řepka ozimá a další. Farma obhospodařuje také 2 197 ha trvalých travních porostů a věnuje se chovu masného skotu.

Modelový pozemek o výměře 25,07 ha byl pomocí dlouhodobého výnosového potenciálu rozdělen do 3 zón v pořadí: 1 - nejméně výnosná, 2 - průměrně výnosná a 3 - nejvýnosnější (obr. 1). V jednotlivých zónách byly od jara 2022 (BBCH 24) v pravidelných intervalech odebírány vzorky nadzemní biomasy pšenice. Odběry každého vzorku probíhaly v páscích 0,25 × 0,5 m z důvodu výsevu porostu do pásů o rozteči 0,25 m. Celkem bylo provedeno 7 odběrů biomasy v rozmezí od 8. 4. do 25. 7. 2022, vždy se 4 opakováními v každé zóně výnosového potenciálu. Odebrané vzorky biomasy byly následně vysušeny při 105 °C a zváženy. Pro každou z produkčních zón byla z hodnot stanovena průměrná produkce nadzemní biomasy v t/ha pro jednotlivé termíny odběrů.

V pravidelných intervalech od 25. 3. do 16. 7. 2022 bylo provedeno 14× snímkování pozemku pomocí dronu s multispektrální kamerou. Ke snímkování byl použit dron eBee SQ (AgEagle). Tento dron je osazen kamerami Parrot Sequoia a obsahuje RGB kameru, a další 4 snímače na Green, Red, Red-edge a NIR spektrum záření. Snímkování porostu bylo prováděno na základě letového plánu vytvořeného v programu eMotionAG (AgEagle, USA). V programu byly nastaveny parametry letu a vytvořily se letové trajektorie určující letovou dráhu dronu. Snímkování porostu bylo prováděno ve výšce 80 m s rozlišením 10,39 cm/px. I s překryvy byly při každém snímkování pořízeny snímky z plochy 40 ha složené z 550 snímků, které na sebe vzájemně navazovaly. Při snímkování se ke každé fotografii ukládaly přesné souřadnice jejího pořízení. Při těchto parametrech bylo zajištěno nasnímání dané plochy během 34 minut s celkovou letovou vzdáleností 26,5 km. Snímky z dronu byly následně složeny do výsledné ortofotomapy pomocí počítačové aplikace Pix4Dfields (Pix4D, Švýcarsko). Z této mapy byly následně stanoveny jednotlivé vegetační indexy.

Na pozemku byla 26. 9. 2021 vyseta ozimá pšenice odrůdy Julie s výsevkem 170 kg/ha, předplodinou byla ozimá řepka. Hnojení během vegetace bylo rozloženo do 3 termínů (7. 3., 5. 5. a 25. 5.) v celkové dávce 157 kg dusíku na hektar. Všechny aplikace byly prováděny uniformě pro co největší zachování rozdílů mezi zónami na pozemku.

Obr. 1: Rozdělení půdního bloku do jednotlivých zón na základě výnosového potenciálu z předchozích let

Obr. 2: Snímky z infračervené kamery v jednotlivých produkčních zónách pro hodnocení pokryvnosti, průměrné hodnoty pokryvnosti - zóna 1: 64,35 %, zóna 2: 66,87 % a zóna 3: 70,27 %

Zhodnocení pokusu

Při prvním odběru nadzemní biomasy 8. 4. 2022 bylo provedeno rovněž hodnocení pokryvnosti půdy porosty metodou infrasnímku (obr. 2). Pořízené snímky byly následně převedeny do černobílého formátu (porost představoval bílou barvu, půda černou). Pomocí analytického software Adobe Photoshop CS5 (Adobe Systems Software, Irsko) byl stanoven počet pixelů bílé barvy na snímku. Následnou kalibrací velikosti pixelů byla vypočtena skutečná pokryvnost povrchu půdy. Pokryvnost mezi zónami vzrůstala od zóny 1 (nejméně úrodná) po zónu 3. Při hodnocení jednotlivých zón byl také stanoven průměrný počet odnoží na rostlinu (tab. 1). V nejméně výnosné zóně (zóna 1) bylo odnoží nejméně, průměrně 3,5 na rostlinu. Naopak v nejvýnosnější zóně bylo průměrně 5 odnoží na rostlinu.

Tab. 1: Průměrný počet odnoží na rostlině a průměrný počet odnoží na 1m² stanovený v hodnocených zónách produkčního potenciálu 8. 4. 2022 na lokalitě Chyše

Poslední odběr nadzemní biomasy proběhl 25. 7. 2022. Vzorky byly vymláceny na stacionární mlátičce. Vymlácené zrno se následně hodnotilo z hlediska HTZ a výnosu zrna v jednotlivých zónách.

Z průměrných hodnot produkce nadzemní biomasy byly stanoveny denní hodnoty produkce nadzemní biomasy vyjádřené S-křivkou pro jednotlivé zóny (graf 1). Pro modelaci S-křivky vývoje porostu pšenice byl použit matematický model v statistickém software Statistica 12.0 (Software TIBCO, USA).

Graf 1: Porovnání růstové dynamiky zón pomocí S-křivky

Z analyzovaných multispektrálních snímků ozimé pšenice byly vypočteny vegetační indexy NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), GNDVI (Green Normalized Difference Vegetation Index), NDRE (Normalized Difference RedEdge) a SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index). Z RGB snímků poté TGI (Triangular Greenness Index), VARI (Visible Atmospherically Resistant Index) a NGRDI (Normalised Green - Red Difference Index).

Pro každou zónu byly určeny 4 body s hodnotou vegetačního indexu získanou na základě interpolace dat pixelů v okruhu bodu o průměru 1 m. Následně byly průměrné hodnoty daného vegetačního indexu korelovány s hodnotami produkce suché nadzemní biomasy vycházející z modelu dynamiky produkce (graf 1). Pro korelaci byl použit lineární model. Výsledky regresních analýz dokládá tabulka 2. V tabulce jsou uvedeny rovnice statisticky průkazných korelací pro dané časové období v daných zónách výnosového potenciálu, doba vegetace je vyjádřena hodnotou dne v roce (DOY).

Výsledky práce prokázaly korelaci mezi jednotlivými vegetačními indexy a produkcí nadzemní biomasy porostu. Z hlediska analýz se prokázalo, že korelace mezi indexy lze specifikovat do dvou období. První období lze stanovit do 150. dne v roce, tedy do fáze BBCH 50 (do počátku metání), těsnější a časnější závislost však byla stanovena pro období metání až počátek zrání. Výsledky naznačují, že přes změnu hodnoty vegetačních indexů, které primárně zachycují závislost na koncentraci chlorofylu, lze odhadnout produkci biomasy. Za předpokladu průměrného obsahu dusíku v rostlinné biomase pšenice ozimé, který se během vegetace může pohybovat v rozmezí 1,5 až 3,5 %, by bylo možné optimalizovat hnojení dusíkem, a to pro pozdní produkční hnojení a pro kvalitativní přihnojení.

Tab. 2: Hodnocení korelace mezi hodnotami vegetačních indexů a hodnotami nadzemní biomasy pšenice ozimé na lokalitě Chyše

Závěry a doporučení pro praxi

• Porosty pšenice ozimé vykazují na jednotlivých zónách produkčního potenciálu odlišnou dynamiku produkce nadzemní biomasy.
• Vegetační indexy lze využít pro kvantifikace produkce nadzemní biomasy porostů.
• Většina vegetačních indexů korelovala s hodnotami suché nadzemní biomasy porostu od začátku fáze metání.
• Index TGI vykazuje korelaci s produkcí suché nadzemní biomasy během dlouhé doby vývoje porostů (130–190 DOY).
• Výsledky potvrdily hypotézy o možnosti specifikace produkce biomasy jako základu pro odhad odběru dusíku porosty.

Autor děkuje za spolupráci na bakalářské práci členům Centra precizního zemědělství při ČZU v Praze.

Vytvořeno na základě bakalářské práce pod vedením Doc. Ing. Václava Branta, Ph.D.