NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) [1] ist lt. Wikipedia „der am häufigsten angewandte Vegetationsindex“ und ist seit Jahren ein Standardwerkzeug bei der Beurteilung von Fernerkundungsdaten. In vielen GI-Systemen ist er einfach zu berechnen mit der vergleichbar simplen Formel:
NVDI = NIR-Kanal - Rot-Kanal / NIR-Kanal + Rot-Kanal
In QGIS kann diese Berechnung unkompliziert mit dem Rasterrechner realisiert werden. Ich habe das mit den vom LVermGeo LSA als freie DOP20-Luftbilder [2] angebotenen Daten getestet. Die Besonderheit hier: die DOP20 repräsentieren im Kanal 4 den benötigten NIR-Kanal. Folgender Screenshot zeigt die Vorgehensweise im QGIS-Rasterrechner mit den LSA-DOPs.
Um das Ergebnis der Berechnung, ein Graustufen-Bild, noch deutlicher zu visualisieren, kann das entstandene Raster z. B. als „Einkanalpseudofarbe“ eingefärbt werden. Die Klassen und Unterschiede im NVDI werden damit deutlich sichtbarer.
Grenzen und Gefahren bei Fehlinterpretation:
- vertrocknete pflanzliche Strukturen (z. B. vertrocknete Rasenfläche)
- starker Schattenwurf
- unterschiedliche Kamera-Sensoren
- vergleichbare Fotos? unterschiedliche Überfliegungssituationen (anderes Überfliegungsdatum, anderer Sonnenstand, …), Normierung 0.7 vs. 0.7
Danke für den fachlichen Input und das Coaching von M. Sc. Matthias Henning von der Hochschule Anhalt. So muss Netzwerken! Hier noch ein paar wichtige Bemerkungen und Ergänzungen von Matthias bzgl. der Grenzen und Gefahren bei Fehlinterpretation:
„So gerne und häufig der NDVI auch eingesetzt wird, sollten die Grenzen der jeweiligen Methode immer berücksichtigt werden. Beim NDVI sind diese vor allem bei den Sensoren (Kamera) und den aufgenommenen Lichtspektren zu finden. Einfache Kameras nehmen den NIR-Bereich lediglich als den Bereich wahr, der auf den roten Bereich folgt. Die Intensität der Lichtaufnahme ist bei jedem Kamerasensor unterschiedlich und gleicht einer Kurve. Etwas hochwertigere Kameras steuern die auf den Sensor treffenden Wellenlängenbereiche über einzelne schmalbandigere Filter. Im Bild unten sind die Bereiche der Multispektralkamera der im Einstiegs-UAV-Bereich häufig verwendeten DJI Mavic 3 zu sehen (CC-BY-4.0, Jon Atherton). Diese ordnet die Bereiche des roten und nah-infraroten Spektrums deutlich schmaler zu als z.B. den Rotbereich einer RGB-Kamera. Im Bereich der professionellen Fernerkundung werden diese Wellenlängenbereiche noch viel detaillierter und feiner erfasst. Daher können die NDVI-Werte unterschiedlicher Kamerasysteme nicht ohne weiteres verglichen werden. Ebenso spielen der Sonnenstand, Schattenwürfe, Zentrum der Bildaufnahme, Wuchsrhytmus der Pflanzen, Feuchtigkeit, die Temperaturen und atmosphärische Verzerrungen eine Rolle. Das Licht der Sonne musste immerhin bereits viele Kilometer durch die Atmosphäre zurücklegen, bevor es reflektiert wurde und zum Sensor gelangte. Selbst der Vergleich zweier Aufnahmen desselben Sensors ist daher nicht immer einfach, zumal jedes Sensorsystem teilweise eigene Korrekturen dafür vorsieht. Entweder wird daher der NDVI in jeder Aufnahme kalibriert, indem beispielsweise auf die Werte des vitalsten Baumes normalisiert wird. Oder aber es wird nicht der NDVI, sondern dessen Klassifikation je Aufnahme in verschiedene Vitalitätsklassen, miteinander verglichen.“
Bildquelle: Atherton, J., Alonso Chorda, L., Suomalainen, J., Miettinen, I., Kuurasuo, J., & Hakala, T. (2024). DJI Mavic 3 Multispectral Edition spectral response [Data set]. Zenodo. [3]
Neben NDVI findet Ihr weitere Indizes in folgendem Tweet [4] und der Index DataBase [5].
[1] … https://de.wikipedia.org/wiki/Normalized_Difference_Vegetation_Index
[2] … https://www.lvermgeo.sachsen-anhalt.de/de/gdp-open-data.html
[5] … https://doi.org/10.5281/zenodo.11102543
[4] … https://x.com/mashfordmahute/status/2030910298459193528
[5] … https://www.indexdatabase.de/
