Kutatás és technológia

WREN - Klímaalkalmazkodást támogató monitoring és predikciós eljárás kidolgozása távérzékelt adatok alapján és földi szenzor hálózat adatainak validációjával.

2022 április -2024 szeptember időszakban elvégzett feladatok összefoglalása

Terepen végzett mérések

Mintaterület kiválasztása, adatbázis felépítése. 2022-ben és 2023-ban összesen nyolc alkalommal a terepen talajnedvesség méréseket, két mélységben, két különböző szenzorral végeztünk. Ezek a mérések alapját képezték a táblán belüli variabilitás térképezésének, a talajnedvesség változás nyomon követésének, valamint aszály hatáselemzésének. A terepen végzett mérések továbbá referenciaadatokként felhasználásra kerültek a talajnedvesség és a távérzékelésből származó indexek értékei közötti összefüggések vizsgálatában, továbbá távérzékelés-alapú talajnedvesség indikátorok (14 különböző index), modellek (OPTRAM és egy módosított változat) fejlesztésében. 2023-ban a mintaterületen gyűjtött talajminták laboratóriumi vizsgálatát végeztük, amely kiterjedt a nedvességtartalom meghatározására és négy különböző nedvességi fokozat beállítására. Ezeket a mintákat a  talajnedvesség tartalom és reflektancia összefüggések vizsgálatában, valamint WREN műhold SWIR kamera tesztelésében felhasználtuk. 

WREN műhold fejlesztéshez kapcsolódó kutatások

Az irodalom tanulmányozása és a saját kísérletek alapján a WREN műhold technikai paraméterei, a szenzorok típusa és spektrális felbontása véglegesítésre került a konzorciális partnerrel együttműködve. A szenzorok paramétereinek meghatározása során kísérleteket végeztünk a C3S konzorciumi partnerrel. Laboratóriumi körülmények között különböző nedvességtartalmú talajminták hiperspektrális (VIS, NIR: látható és közeli infravörös spektrumtartomány) és egysávos (SWIR: rövidhullámú közép-infravörös spektrumtartomány) fényképezésének eredményei felhasználásra kerültek a WREN műhold kamerái spektrális jellemzőinek meghatározásában. A WREN műhold kibocsájtása és pályára állítása 2024. augusztus 16-án sikeresen lezajlott.

Távérzékelés-alapú talajnedvesség becslés és aszálymonitoring

Összefoglaltuk a talajnedvesség optikai, termális és mikrohullámú távérzékelési adataira alapozott módszereket. A kutatási jelentésekben bemutattuk az indexek (vegetáció-, víz-, nedvesség indexek) számításának elméleti hátterét és az indexek gyakorlati felhasználásának lehetőségeit. Az NDVI-t és más vegetációs indexeket évtizedek óta eredményesen használják a vegetáció vizsgálatára. A víz- (pl. NDWI) és vegetációindexek (pl. NDVI) közötti kapcsolat további elemzésével számszerűsíthetők a biomasszában bekövetkező vízhiány okozta változások. Azonban az összefüggés (talajnedvesség és NDVI vagy NDWI) erőssége (R²) legtöbbször 0,5-0,6 érték körül mozog (saját vizsgálatok alapján). Az indexképek az adott jelenség vizsgálatában további, összetettebb számításokhoz inputként is használhatók. Ennek tipikus példája a normalizált differenciált aszályindex (NDDI), amely a normalizált differenciált vegetációs index (NDVI) és a normalizált differenciált vízindex (NDWI) kombinációjából számítható – a két index különbségének és összegének hányadosaként. Az indexek input adatként használhatók a modellezésben, például az OPTRAM modellben. A kutatás során 14 különböző index és OPTRAM modell számítását végeztünk. Statisztikai elemzések alapján javaslatot tettünk az aszálymonitoring rendszer fejlesztéséhez használandó indikátorokra. Ennek megfelelően bemutattuk azokat az indexeket és statisztikai elemzéseket, amelyeket a talajnedvesség és a távérzékelt adatok közötti összefüggések vizsgálatában használtunk. Az indexek a látható (VIS), a közeli infravörös (NIR) és a közép infravörös (SWIR) spektrális tartományban készült sávokból számíthatók. Az irodalom alapján kiválasztott indexeket a következő szempontok szerint csoportosítottuk: 1. Egyszerű mutatók (indexek) 2. Összetett mutatók 3. Komplex (modell) alapú mutatók.

Távérzékelés-alapú talajnedvesség becslés modell (OPTRAM) továbbfejlesztése:

A vizsgálatainkkal megerősítettük, hogy a hagyományos műholdas távérzékelési adatokból származó NDVI vegetációs indexet, és az újabb műholdak által mért közepes hullámhosszú infravörös (SWIR) sugárzásadatokból származó SRT indexeket együttesen felhasználó OPTRAM modell jól jellemzi a talaj felszínközeli nedvességtartalmát. Az OPTRAM modell szokásos alkalmazása emberi közbeavatkozást igényelt, azonban kifejlesztettünk egy paraméterbecslő eljárást, ami a modellben szereplő paramétereket referenciaadatok fölhasználásával számolja, és az így meghatározott paraméterekkel, az egész műholdkép által lefedett területre számolható a talajnedvesség. Az OPTRAM modell a W talajnedvességet az NDVI vegetációs index és a rövidhullámú infravörös csatornák méréseiből számított SRT index nemlineáris függvényeként adja meg. A függvénykapcsolatnak megfelelően, az NDVI-STR grafikonon az alacsony talajnedvesség egy “száraz él”, a magas talajnedvesség egy “nedves él” egyenesként jelenik meg, amik között a talajnedvesség az SRT index függvénye. Az összefüggésben szereplő két egyenes összesen négy paramétere a modell paraméterei. Mivel az összefüggés a paramétereknek nemlineáris függvénye, ezért egy iterációs eljárással számoljuk a modellparamétereket. Ehhez terepi mérésekből származó talajnedvesség adatokat használunk referenciaadatként. A modell segítségével számolt eredmények 3% körüli átlagos hibával visszaadják a terepen mért talajnedvesség értékeket. A modell országos alkalmazása az OVF aszálymonitoring állomások mért talajnedvesség értékeit és az állomások közelében levő mezőgazdasági táblákra számolt átlagos indexeket használja az adott napra érvényes modellparaméterek számításához. Jelenleg a modellparamétereknek az egyik időpontról egy másik időpontra, illetve egyik területről egy másik területre történő átvihetőségével kapcsolatos vizsgálatok zajlanak.

Távérzékelés alapú talajnedvesség becslési módszerek validálása, tesztelése

Olyan esettanulmány végrehajtása, melynek során a  terepen végzett talajnedvesség mérés és UAV felvételekből származtatott indexek közötti összefüggések vizsgálata volt a cél. A drónra felszerelt multispektrális kamera felbontása közel azonos volt a WREN műhold kamera spektrális érzékenységével. A felmérés időpontja: 2024. április 10. Elvégzett kutatási munka: talajnedvesség mérés, légi- és Sentinel2 műholdas felvétel adatokból indexek számítása (NDRE, GNDVI, NDVI, OSAVI, LCI, valamint NDWI), statisztikai elemzések.

Domborzat befolyása az aszály kialakulására

Az aszály kialakulását leginkább befolyásoló meteorológiai tényezők mellett egyebek között szerepe van a topográfiai jellemzőknek. A csapadékvíz hasznosulására - mint például lefolyás, beszivárgás és kipárolgás - hatással van a domborzat. Ennek vizsgálata a projekt célkitűzéseit tekintve a vizsgált terület domborzatának, adott esetben az országos, regionális és táblaszintű digitális modelljének ismeretében valósítható meg.
A digitális domborzat- és felszínmodellek elemzése a következőkre terjedt ki:
- lehetséges adatnyerési eljárások
- az adatokból előállítható modellek felbontása és pontossága
- az egyes modelltípusok felhasználási lehetősége
- a modellből levezethető további adatok, kinyerhető információk
- a domborzati jellemzők kapcsolata a terepen mért talajnedvesség értékekkel
- a kapcsolatot jellemző paraméter/paraméterek meghatározása, matematikai modellbe illesztésének lehetősége A mintaterületre beszerzésre, illetve feldolgozásra kerültek országosan, ingyenesen elérhető kartográfiai és távérzékelt adatállományok, valamint a precíziós gazdálkodás igényeit kielégítő táblaszintű felmérés is történt UAV technológia alkamazásával. Valamennyi modell aszálymonitoring előrejelzésben történő felhasználási lehetősége elemzésre kerül.

Meteorológiai adatok és elemzésük

Az OVF aszálymonitoring rendszere adatainak különféle térinformatikai rendszerekbe történő integrálása, térbeli elemzések előkészítése. Az adatok adatbányászati módszerrel történő vizsgálata, elsősorban a csapadék és a talajnedvesség értékeire, összefüggéseire koncentrálva. Térbeli autokorreláció vizsgálata, a mért talajnedvességi adatok és összefüggések vizsgálata. Ezek eredményeinek tanulmányban történő összefoglalása. Az OMSZ adatbázisából csapadék értékekre vonatkozó adatok vizualizációja történt meg 2022-es évre vonatkozóan havi bontásban. Az OVF-ről letöltött 2023-as talajnedvesség adatok vizualizációja történt meg. Vizsgálatok során a különböző vizualizációs lehetőségek előnyeit, hátrányait elemeztük, valamint teszteltük a kvantitatív és kvalitatív megjelenítési technikákat. Az egyes gyakorlati feladatok végrehajtásához a térinformatikai programozási háttér mindvégig biztosított volt. Több program is készült, amelyek az OVF nyílt API-ját használva (JSON adatok letöltése HTTP protokollon keresztül) kérdezi le az egyes elemzésekhez szükséges adatokat, illetve tükrözi azokat egy a helyi számítógépen található adatbázisba.

Talajtani, földhasználati adatok és elemzésük

Összegyűjtésre és feldolgozásra került a talajok vízgazdálkodásával kapcsolatos szakirodalom. Felkutatásra kerültek a kutatás szempontjából releváns talajtani adatbázisok. Az adatbázisok (ATK TAKI AGROTOPO, DOSoReMI) alapján talajtani szempontbál elemzésre, majd térbeli megjelenítésre került a kutatás mintaterülete. Megtörtént az Országos Vízügyi Főigazgatóság állomásainak környezetében található, különböző felszínborítású területek lehatárolása, amelyek a korrelációelemzés egyik bemeneti alapjául szolgálnak. A területek kiválasztásának szempontjai között szerepelt a méret, távolság, illetve a homogenitás. A digitalizálás a nyílt forráskódú Quantum GIS szoftverrel történt Sentinel műholdfelvételek alapján. A poligonok száma meghaladja az 1700-at. A munka eredménye egy shape (.shp) formátumú vektoros állomány, amely alkalmas a további bővítésre, elemzések készítésére, korrelációanalízisre, stb.