Comparison of NDVI obtained from an active proximal sensor and UAV multispectral imagery in coffee
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि यूएवी (UAV) मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजरी और ग्रीनसीकर (GreenSeeker) एक्टिव सेंसर से प्राप्त एनडीवीआई (NDVI) मान कॉफी फसलों के विभिन्न फेनोलॉजिकल चरणों में मजबूत सहमति और कोई महत्वपूर्ण सांख्यिकीय अंतर नहीं दिखाते हैं, जो फसल निगरानी के लिए उनकी विनिमेयता की पुष्टि करते हैं।
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ब्राजील के उच्च क्षेत्रों में, जहाँ कॉफी के पेड़ लुभावनी पहाड़ियों में फैले हुए हैं, किसान एक निरंतर चुनौती का सामना करते हैं: बिना हर कतार में घंटों पैदल चले यह सटीक रूप से जानना कि उनकी फसल कैसी स्थिति में है। दशकों से, पौधे के स्वास्थ्य का निर्णय उसकी हरियाली से किया जाता रहा है, जो एक दृश्य संकेत है जिसे वैज्ञानिकों ने 'नॉर्मलाइज्ड डिफरेंस वेजिटेशन इंडेक्स' (NDVI) नामक उपकरण के माध्यम से मापना सीखा है। यह संख्या वनस्पति के लिए एक महत्वपूर्ण जीवन संकेत की तरह कार्य करती है, जो तब बढ़ती है जब पौधा हरा-भरा और क्लोरोफिल से भरपूर होता है, और तब गिरती है जब वह तनावग्रस्त या विरल होता है। इस संख्या को प्राप्त करने के लिए, शोधकर्ता पारंपरिक रूप से ऐसे हैंडहेल्ड उपकरणों का उपयोग करते हैं जो पत्तियों को स्कैन करने के लिए अपना स्वयं का प्रकाश उत्सर्जित करते हैं, जो एक विश्वसनीय लेकिन धीमी विधि है और उस विशिष्ट स्थान तक सीमित है जहाँ सेंसर पकड़ा जाता है। हाल ही में, आसमान ड्रोन के साथ खुल गया है जो ऐसे कैमरों को ले जाते हैं जो एक ही उड़ान में विशाल खेतों पर वही हरियाली डेटा कैप्चर कर सकते हैं, जिससे फसल के स्वास्थ्य के विस्तृत मानचित्र तैयार होते हैं। हालांकि दोनों विधियाँ व्यापक रूप से उपयोग की जाती हैं, लेकिन एक पुराना प्रश्न बना हुआ है: क्या ये दो अलग-अलग तरीके, जो एक ही खेत को देख रहे हैं, वास्तव में एक ही कहानी बताते हैं?
ब्राजीलियाई विश्वविद्यालयों और कृषि संस्थानों के शोधकर्ताओं की एक टीम ने वास्तविक कॉफी के खेतों में इन दोनों विधियों को परीक्षण के दायरे में लाकर इस प्रश्न का उत्तर देने का प्रयास किया। उन्होंने माटास डी मिनास क्षेत्र में तीन अलग-अलग कॉफी उत्पादक क्षेत्रों में काम किया, और दो कटाई सत्रों के दौरान चौदह विभिन्न फार्मों का दौरा किया। वैज्ञानिक इस बात में रुचि रखते थे कि क्या हैंडहेल्ड सेंसर और ड्रोन कैमरा कॉफी के पेड़ों के स्वास्थ्य पर एकमत होंगे, जैसे-जैसे कॉफी के पौधे अपने प्राकृतिक चक्र से गुजरते हैं—फल के छोटे पिनहेड चरण से लेकर इसके पूर्ण विस्तार और अंततः परिपक्वता तक। तुलना को निष्पक्ष बनाने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक लंबे पीवीसी (PVC) पोल से लैस हैंडहेल्ड सेंसर का उपयोग किया, जिससे वे उपकरण को सीधे कॉफी कैनोपी (छत्र) के ऊपर रख सके, जो ड्रोन के नीचे की ओर देखते हुए दृश्य की नकल करता है। उन्होंने डेटा एक ही समय पर और एक ही स्थानों पर एकत्र किया, यह सुनिश्चित करते हुए कि दोनों मापों के लिए स्थितियाँ यथासंभव समान हों।
इस आमने-सामने की तुलना के परिणाम आश्चर्यजनक रूप से सुसंगत थे। कॉफी के पौधे के विकास के सभी विभिन्न चरणों में, हैंडहेल्ड सेंसर और ड्रोन इमेजरी द्वारा उत्पन्न संख्याएँ लगभग एक समान थीं। शोधकर्ताओं ने दोनों विधियों के बीच कोई सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर नहीं पाया, जिसका अर्थ है कि जो मामूली भिन्नताएं उन्होंने देखीं, वे संभवतः केवल रैंडम शोर (random noise) थे न कि किसी एक उपकरण में व्यवस्थित त्रुटि। दोनों डेटा सेटों के बीच का औसत अंतर इतना कम था कि वह लगभग शून्य था, और त्रुटियों का प्रसार भी न्यूनतम था। यह सुझाव देता है कि हैंडहेलाइड सेंसर, जब सीधे पत्तियों के ऊपर उपयोग किया जाता है, तो वही जानकारी कैप्चर करता है जो ड्रोन करता है, भले ही मौसम के दौरान कॉफी के पेड़ शारीरिक और रासायनिक रूप से कैसे भी बदलें।
डेटा मापन के समय के संबंध में एक दिलचस्प विवरण सामने आया। दोनों विधियाँ तब सबसे अधिक निकटता से सहमत हुईं जब कॉफी के फल फैल रहे थे, जो एक ऐसा काल है जब कैनोपी एकसमान और हरी होती है। जैसे ही फल पकने लगे और रंग बदलने लगे, दोनों विधियों के बीच का मामूली अंतर थोड़ा बढ़ गया, जिसका कारण संभवतः फलों के बदलते रंग और कैनोपी की बदलती संरचना थी जिसने दृश्य को मापने के लिए अधिक जटिल बना दिया। हालांकि, इन अधिक परिवर्तनशील चरणों के दौरान भी, दोनों विधियाँ मजबूत सहमति बनाए रखीं। अध्ययन ने यह भी रेखांकित किया कि पूरे खेत को एक साथ देखने की ड्रोन की क्षमता उन छोटे उतार-चढ़ाव को सुचारू बनाने में मदद करती है जो तब हो सकते हैं जब कोई व्यक्ति खेत में घूमकर विशिष्ट पौधों को मापने के लिए चुनता है।
अंततः, यह अध्ययन पुष्टि करता है कि किसान और शोधकर्ता कॉफी फसलों की निगरानी के लिए या तो किसी भी स्रोत के डेटा पर, या उन्हें मिलाकर, भरोसा कर सकते हैं। हैंडहेल्ड सेंसर एक व्यावहारिक, बिंदु-दर-बिंदु जांच प्रदान करता है जो दिन के समय या बादल के आवरण की परवाह किए बिना काम करता है, जबकि ड्रोन पूरे परिदृश्य का एक व्यापक दृश्य प्रदान करता है। अनुसंधान यह प्रदर्शित करता है कि ये प्रतिस्पर्धी तकनीकें नहीं बल्कि पूरक तकनीकें हैं जो एक ही भाषा बोलती हैं। कॉफी उत्पादक के लिए, इसका अर्थ यह है कि जमीनी स्तर की जाँच से हवाई निगरानी की ओर संक्रमण के लिए उन्हें शून्य से शुरुआत करने की आवश्यकता नहीं है; अतीत के डेटा को भविष्य के उच्च-रिज़ॉल्यूशन मानचित्रों के साथ निर्बाध रूप से एकीकृत किया जा सकता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि फसल के स्वास्थ्य को स्पष्टता और सटीकता के साथ समझा जा सके।
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