A térképi formában is megjeleníthető, mértékegység nélküli mérőszámok jó megközelítést adhatnak a mezőgazdasági és kertészeti kultúrák állapotának felméréséhez, így a szőlészetben is egyre elterjedtebb a használatuk.
A növényállományok megfigyelése során mind nagyobb szerepet kapnak az olyan megoldások, ahol fizikai beavatkozás nélkül, a távolból „szemlélve” gyűjtünk adatokat. Ezeknek a megfigyelési módszereknek az összefoglaló neve a távérzékelés, amit végezhetünk földközeli, légi vagy műholdas úton.
A passzív szenzoroknak nincs jelforrásuk, az objektumokra természetes úton érkező sugárzás visszavert részét érzékelik. A begyűjtött adatok a hullámhossz függvényében például érkezhetnek az RGB (Red-Green-Blue) tartományban, mint a hagyományos fényképek esetén, de gyakori a közeli infravörös (NIR = Near-Infrared) tartomány elemzése is. Az egyes hullámhossz-tartományokból érkező jeleket önmagukban is értékelhetjük, de további információt is kinyerhetünk, ha komplexen elemezzük azokat, az indexek révén el tudjuk kerülni a nagy adatkülönbségeket, és kezelhető mederbe terelhetjük az eredményeket. A vegetációs indexek lényege ugyanis éppen abban áll, hogy nem egy-egy önálló hullámhosszban gyűjtött adatokat értékelünk, hanem több hullámhossztartomány értékeit viszonyítjuk egymáshoz.
A legismertebbPéldaként a leggyakrabban alkalmazott vegetációs indexet, az NDVI-t (Normalized Difference Vegetation Index, vagyis normalizált vegetációs index) hozhatjuk fel, melynek számításához a következő képletet alkalmazzuk: NDVI = (NIR – R) / (NIR + R), vagyis a közeli infravörös (NIR) és a vörös (R) tartományból érkező adatok viszonyát vizsgáljuk. Az NDVI esetén az érték minél közelebb van az 1-hez, a növényzet annál vitálisabb, annál jobban ellátott vízzel, tápanyagokkal. Ezzel szemben az NDVI 0-hoz vagy szélsőséges esetben a mínusz 1-hez közeli értékei valamilyen stresszhelyzetet jeleznek. Ennek az a magyarázata, hogy az egészséges növények a NIR tartományban több sugárzást vernek vissza, a vörös (R) tartományban pedig kevesebbet, mert azt a klorofill elnyeli, a kék tartománnyal (B) együtt. Minél stresszeltebb állapotban van a növény, annál nagyobb a vörös tartományban visszavert sugárzás mértéke, ugyanakkor a NIR tartomány értékei csökkennek. A normalizált vegetációs index számítása alapján egy NDVI-térkép megfelelő alapot adhat például a beteg, fejlődésben visszamaradt, stresszelt (biotikus és/vagy abiotikus stressz) növények vagy éppen a tőkehiányok kiszűrésére. Azt fontos hangsúlyozni, hogy az NDVI-térképek alapján nem arról kapunk információt, hogy milyen rendellenesség van az ültetvényben, hanem arról, hogy hol és milyen mértékű a felmerült gond. A tápanyaghiány vagy az esca-fertőzés az NDVI-térképen azonos értékcsökkenést mutathat, vagyis a térkép abban lehet segítségünkre, hogy felmérjük az ültetvény egyenetlenségét és lokalizáljuk a problémát. |
Az NDVI a legismertebb, de nem az egyetlen vegetációs index, amit alkalmazhatunk. Cikkünkben két csoportba osztjuk az indexeket: RGB-alapú és multispektrális indexekre (meg kell jegyezni, hogy a multispektrális kifejezés megtévesztő lehet, hiszen már maga az RGB is több hullámhossz-tartományt jelent 400 és 700 nanométer között, de az emellé felvett további tartományokat szokás multispektrálisnak tekinteni). Előbbiek jellemzője, hogy elegendő a látható tartományban vizsgálnunk a növényeket, hiszen az indexek a vörös (R), a zöld (G) és a kék (B) tartományokból érkező értékekből is kiszámolhatók. A szakirodalomban számos indexet felsorolnak, amelyek például a növények klorofilltartalmával mutatnak szoros összefüggést, vagyis az index értéke alapján következtetni tudunk a növényállomány állapotára, hiszen a klorofilltartalom csökkenése több élettani vagy növényegészségügyi rendellenességet is előrevetít. A szőlőültetvények klorofilltartalmának csökkenése jelezhet nitrogén-, vas- vagy például magnéziumhiányt, de bizonyos kórokozók is előidézhetik, hogy kisebb lesz a pigment mennyisége. A számos index közül csak néhányat sorolunk fel az 1. táblázatban.
Az RGB-adatok mellett más színdimenziókban is kifejezhetjük a növényállomány vagy éppen egy kisebb növényi rész (akár a termés) színét, és ez alapján további adatokat nyerhetünk. A CIE-Lab adatok alapján olyan indexek értékelésére van mód, amelyek például a termés beltartalmát vetítik előre. A szőlőtermesztésben erre vonatkozó adatok még csak korlátozottan állnak rendelkezésre, de más kertészeti fajoknál a módszer eredményesnek bizonyult.
A hagyományos RGB-tartományban készült felvételek mellett leginkább a multispektrális képalkotáson alapuló vegetációs indexekre találunk példákat. A multispektrális képalkotás lényege, hogy több hullámhossz-tartományban egyszerre gyűjtünk adatokat, mint az említett NDVI esetén, ahol az RGB mellett például a közeli infravörös tartomány adatait is felhasználjuk (2. táblázat).
Példaként a METER Group szenzorait hozhatjuk fel, amelyek NDVI-adatokat, valamint a fotokémiai reflexiós index adatait biztosítják, előbbit a már bemutatott képlet, utóbbit pedig az 532 és 570 nanométeres hullámhosszok különbségének és összegének hányadosa alapján.
A Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem Szőlészeti és Borászati Intézetében folyó kutatásunk célja olyan vegetációs indexek elemzése, amelyek a legjobban jellemzik a szőlőültetvények szárazságstresszre adott növényélettani válaszát. Korábbi eredményeink alapján elmondható, hogy a vegetációs indexek például klorofilltartalommal mutatott korrelációja minden bizonnyal faj- vagy fajtafüggő, mert az egyes növényfajok esetén eltérő eredményeket közöltek a kutatók.
Dr. Bodor-Pesti Péter, Mais Horani
MATE Szőlészeti és Borászati Intézet,
Szőlészeti Tanszék
