ได้กล่าวถึง
Color Histogram ของภาพถ่ายดิจิตอล และ
การสังเคราะห์แสงของพืชมาแล้ว ในตอนนี้จะกล่าวถึง ดัชนีพืชพรรณ [
2] หรือ Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) [
1] กันสักหน่อย
NDVI เป็นดัชนีที่ใช้บอกว่าพื้นที่บริเวณที่กำลังศึกษานั้นมีพืชพรรณ (live green vegetation) อยู่หรือไม่ ค่า NDVI สามารถบอกระดับของการมีอยู่ของพืชได้ด้วย ไม่ได้บอกละเอียดเป็นจำนวนต้นนะครับ เพียงแต่บอกว่ามากหรือน้อยในเชิงเปรียบเทียบ หากมีการดูดกลืนแสงสีน้ำเงินและแดงไว้มากและสะท้อนแสง NIR ออกมามากก็แสดงว่ามีจำนวนใบพืชมาก เมื่อมีใบมากก็แสดงว่ามีพืชมากหรืออุดมสมบูรณ์นั่นเอง
เดิมการวัดค่า NDVI จะใช้ข้อมูลจากดาวเทียมที่ติดตั้งอุปกรณ์ตรวจจับการสะท้อนแสงอาทิตย์ แต่ปัจจุบันนี้เราสามารถประยุกต์องค์ความรู้นี้มาใช้กับข้อมูลที่ได้จากอุปกรณ์ง่าย ๆ อย่าง เช่น กล้องจากโทรศัพท์มือถือหรือกล้องดิจิตอลได้แล้ว
การคำนวณค่า NDVI
เราสามารถคำนวณหาค่า NDVI ได้จากสูตรข้างล่างนี้
โดย
NIR คือ ปริมาณแสง NIR ที่สะท้อนจากใบของพืช
VIS คือ ปริมาณแสง visible light ที่เหลือจากการดูดซับโดยใบของพืช
สมมุติตัวเลขที่ได้จากการวัด
สุขภาพพืช | ปริมาณแสงสะท้อน Visible | ปริมาณแสงสะท้อน NIR | NDVI |
ดี | 8 % | 50% | 1
|
ไม่ดี | 28 % | 30% |
|
การหาค่าของตัวแปรต่าง ๆ ด้วย Pi NoIR
Pi NoIR เป็นอุปกรณ์หลักที่ผมจะนำมาจัดเก็บภาพสำหรับการคำนวณหาค่า NDVI ครับ
|
ภาพจาก https://www.raspberrypi.org |
Pi NoIR คือกล้องที่ไม่มี Infrared Filter (IR Filter) เหมือนกับกล้องทั่วไป การไม่มี IR Filter ทำให้กล้องมีความสามารถรับค่าคลื่นแสงความถี่ต่ำกว่าแสงที่ตามองเห็น (Invisible Light) ในช่วง NIR ได้ ประโยชน์โดยตรงก็คือการนำไปสร้างระบบกล้อง Night Vision นั่นเอง แต่การคุณสมบัติข้อนี้เองทำให้เราสามารถนำมาใช้สร้างเป็นอุปกรณ์ของเราได้
|
|
|
|
|
|
|
ภาพจากกล้องธรรมดาภายใต้แสงธรรมชาติ |
|
|
ภาพจากล้อง No IR ภายใต้แสงธรรมชาติ |
|
|
|
ภาพที่ถ่ายด้วยกล้องธรรมดาในที่มืดภายใต้แสง Infrared |
|
ภาพเดียวกันที่ถ่ายด้วยกล้อง Pi NoIR |
นอกจากตัวกล้องแล้วยังมี Blue Filter ที่เขาแถมมาในกล่องของกล้อง Pi NoIR ซึ่งมีประโยชน์ในการกรองแสงธรรมชาติในช่วงอื่นออกไปเหลือไว้แต่ช่วงสีน้ำเงิน
|
ภาพจากเว็บ https://www.raspberrypi.org/blog/whats-that-blue-thing-doing-here/ |
|
ภาพถ่ายด้วยกล้อง Web Camera |
|
ภาพถ่ายที่มี Blue Filter |
|
Histogram แสดงการหายไปของสีแดงหลังจากใส่ Blue Filter |
โดยสรุปแล้ว การที่เรานำเอา Pi NoIR มาใส่ Blue Filter เข้าไปจะทำให้เราได้อุปกรณ์ที่สามารถจับแสงในช่วง NIR ได้ และทำให้แสงในช่วง visible light กลายเป็นแสงในช่วงสีน้ำเงินได้ในอุปกรณ์ชิ้นเดียวกัน
การประยุกต์ Pi NoIR + Blue Filter กับ NDVI
กลับไปพิจารณาสูตรการหาค่า NDVI อีกครั้ง ค่าของตัวเลขที่เราต้องนำมาใส่ในสมการคือ NIR และ VIS หากเราทำตามวิธีทีี่ NASA ทำ เราต้องใช้กล้องสองตัว โดยทำหน้าที่จับภาพในช่วงแสงธรรมชาติเพื่อให้ได้ค่า VIS และอีกตัวจับภาพแสงในช่วง NIR ซึ่งทำได้ไม่ง่ายเลย แต่เราก็ใช้การประยุกต์อุปกรณ์ครับ โดยการนำเอา Blue Filter มาทำให้ช่วงแสง VIS กลายเป็นช่วง Blue เสีย และใช้ความสามารถของ Pi NoIR เก็บข้อมูลแสงในช่วง NIR ซึ่งจะเก็บไว้ด้วยเซลล์รับแสงสีแดงของกล้องครับ และทำให้เราสามารถปรับสูตรการหาค่า NDVI เป็น
ค่าที่ออกมาอาจจะไม่ได้เหมือนกับสูตรมาตรฐานแต่ก็สามารถบอกข้อมูลในทำนองเดียวกันได้คือ พืชที่เราเก็บข้อมูลมานั้นมีปริมาณการสังเคราะห์มากหรือน้อย
ข้อจำกัดของ NDVI
แม้ว่าเทคนิคนี้ถูกใช้โดย NASA ก็ไม่ได้หมายความว่าจะเป็นวิธีการที่ไม่มีจุดด้อย การวัดค่าโดยอาศัยการสะท้อนแสงของวัตถุเราก็จะได้ข้อมูลเท่าที่แสงจะสะท้อนมาได้ ส่วนที่มีอยู่แต่ไม่รับแสงหรือสะท้อนมาไม่ถึงเราก็จะไม่มีข้อมูล ดังนั้นเทคนิคนี้จึงแนะนำให้ใช้ในการทำ screening test หรือควรมีการเปรียบเทียบซ้ำเพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีประโยชน์มากขึ้น
|
การบังกันของต้นไม้ทำให้มีข้อมูลแสงช่วง visible light น้อยกว่าที่ควรจะเป็น |
|
การมีเมฆบังแสงอาทิตย์ก็อาจทำให้ได้ข้อมูลแสงช่วง visible light น้อยกว่าที่ควรเป็น |
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น