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Abstrakt
NDVI: Bewertung der Vegetationsleistung mittels RS und GIS
Khillare Anjali A, KA Patil
Die Vegetation ist ein entscheidender Teil des Ökosystems und spielt eine Schlüsselrolle bei der Beruhigung der globalen Umwelt. Der Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) ist eine solche Fernerkundungstechnik, die verwendet wird, um Veränderungen der Vegetationsbedeckung zu berechnen. Fernerkundungs- und geografische Informationssystemmethoden werden häufig bei der Untersuchung natürlicher Ressourcen, der Bestimmung von Landveränderungen und damit verbundenen Planungsarbeiten verwendet. Die in dieser Studie erörterte Methodik basiert auf Fernerkundungsdaten über die Vegetation in Form des Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Die Hauptanwendung dieses Index besteht in der Überwachung der Vegetationsbedeckung. Der NDVI ist die Funktion des spektralen Kontrasts zwischen der reflektierten Nahinfrarot- (NIR) und sichtbaren (VIS) Strahlung einer Oberfläche. Der berechnete NDVI wird weiter untersucht, um den landwirtschaftlichen Dürreindex in Form des Vegetation Health Index zu ermitteln. Dieser Index ist eine Kombination aus dem Vegetation Condition Index (VCI) und der Land Surface Temperature (LST). Der VHI klassifiziert die Gesundheit der Vegetation, was geeignet ist, das Ausmaß landwirtschaftlicher Dürre anzuzeigen. Eine Korrelation wird statistisch zwischen NDVI, VHI, Niederschlag und Temperatur untersucht. Die vorliegende Studie konzentriert sich auf die Shirur- und Khed-Talukas des Distrikts Pune für die Jahre 2000, 2003, 2009, 2012, 2015 und 2018 für bestimmte Monate. Es wurden Daten von Landsat 7 ETM+ für die Jahre bis 2012 und Daten von Landsat 8 OLI für 2015 und 2018 verwendet. Die Daten wurden vom U. S Geological Survey bezogen. Die Niederschlagsdaten wurden von maharain.gov.in übernommen. So wurde die Vegetationsbedeckung über dem angegebenen Gebiet einschließlich der Dürreschwere untersucht. Mit den ausgewerteten Daten wird eine lineare Regressionsanalyse durchgeführt, die zur Vorhersage des Vegetationszustands als Frühwarnsystem für landwirtschaftliche Dürre verwendet werden kann.