一种新的基于卫星ndvi的葡萄成熟监测采样协议
普通英语的研究提供了康奈尔教师，学生和员工的日记文章的简要介绍，非技术摘要。
作者：詹姆斯M. Meyers，Nick Dokoozlian，Casty Ryan，Cella Bioni，＆Justine E. Vanden Heuvel
远程敏感。2020,12（7），1159;https://doi.org/10.3390/RS12071159
Rebecca Wiepz总结。
外带。
- 传统的抽样方法，两者都是随机和空间分层，通常需要在葡萄园中访问许多不同的位置，从而使得效率低下。
- NDVI是归一化的差分植被指数，是叶面积的间接测量和光合活动。现在，这些信息通过众多卫星平台收集的卫星图像随时可供种植者使用。
- NDVI3协议使用Landsat Imagery沿一个葡萄园行识别三个像素（30m x 90m）区域，该行最能代表整个葡萄园的NDVI反射范围，使样品技术人员Tolimit采样在葡萄园中的一个位置。
- 这在具有非常均匀的土壤和气候的环境中特别有用，如加利福尼亚中央山谷，并且块大。
背景。
传统的采样方法往往需要对葡萄园的多个地点进行采样，这对采样的精度和时间要求过高。虽然分层取样需要的地点较少，通常在4个左右，但技术人员仍然要经过葡萄园的大部分区域。使用这些技术，也很难获得有代表性的样本。将取样限制在葡萄园的单行可以显著减少取样时间，从而降低成本。
归一化差分植被指数（NDVI）使用特殊传感器量化植物表面反射的光谱。这是植被密度和光合活动的良好指标。计算此值所需的信息随时可供使用可用卫星技术的种植者获得。
本研究比较了两种传统的随机采样方法和分层采样方法，并提出了一种新的方法，即基于葡萄园中每个像素点的NDVI值，利用卫星图像选择代表整个葡萄园的单一位置。
这个实验。
使用了三种抽样协议：
- R20：由20个随机位置中的每一个组成的随机样品。
- CM8:分层样品以代表葡萄园的每个象限。为了实现这一点，技术人员在每个象限中散步60米并收集5个集群。对于四个象限中的每一个重复这一点。
- ndvi3：来自上一年的卫星图像用于识别每个葡萄园中的一个位置，其中技术人员将90米行走，在单个样本位置收集20个集群。卫星图像的每个像素覆盖了900平方米的陆地（30m x 30米）。样本位置由选择的三个像素组成，以表示葡萄园的NDVI值范围的较低，中间和上三分之一。
质量比较。
采用CM8(分层)、NDVI3(随机)和R20(随机)作为质量参考。
在两个季节中，NDVI3的样品质量与随机取样相同，而分层技术只能在一个季节中得到一个可以接受的样品。因此，NDVI3协议导致比目前流行的分层采样方法更高效和准确的采样。
此外，NDVI3在12/13个区块中比分层或随机取样更能代表整个葡萄园。这意味着采用这种方法获得的样本比传统的任何一种取样技术都更准确地代表整个葡萄园。
ndvi3稳定性。
运行算法选择采样位置可能是耗时的，因此该地点的时间稳定性在40多年以上的24个不同的葡萄园比较。选定的位置为多达四年产生可靠的结果，降低运行NDVI3算法的必要频率。
结论和实践考虑因素。
基于遥感数据的葡萄采样的这种新方法与随机或分层采样相同，以准确估计葡萄园果实质量。
总的来说，这种技术可以大大降低整个季节的葡萄园采样的劳动要求，而不会降低样品质量。然而，这种实验发生在相对较大且均匀的葡萄园中。具有更大土壤或气候变异性的位置，例如中大西洋区域，可能需要超过三个像素的采样面积。
Rebecca Wiepz是在日内瓦康奈尔Agritech的园艺部分的全卫生栽培扩展计划的推广支持专家，纽约。