NDVI Cannabis Gesundheit
Kurzdefinition
Der Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) quantifiziert die Vitalität von Cannabis-Pflanzen anhand des Verhältnisses von Nahinfrarot- (NIR) zu Rot-Reflexion. Drohnen-basierter NDVI zeigt R² = 0,81 mit Hemp-Biomasse-Ertrag und r = 0,89 mit Blütereife-Beurteilungen — der stärkste Einzelprediktor unter gängigen Vegetationsindizes.
Wissenschaftliche Beschreibung
Formel und Wertebereich
NDVI = (NIR − Rot) / (NIR + Rot)
Wertebereich: −1,0 bis +1,0
| NDVI-Bereich | Interpretation |
|---|---|
| 0,6–0,9 | Dichte, gesunde Vegetation (Wachstumspeak) |
| 0,2–0,5 | Gestresste oder seneszente Pflanzen |
| < 0,2 | Offener Boden, abgestorbenes Material |
Physikalischer Mechanismus
Chlorophyll absorbiert elektromagnetische Strahlung stark im roten Spektralbereich (~670 nm) für die Photosynthese. Gesundes Mesophyllgewebe reflektiert hingegen stark im NIR-Bereich (780–900 nm) aufgrund der Zellstruktur. Stress (Nährstoffmangel, Wasserstress, Pathogenbefall) degradiert Chlorophyll und verändert Zellstrukturen: NIR-Reflexion sinkt, Rot-Absorption nimmt ab → NDVI-Wert fällt. Diese spektrale Reaktion tritt oft vor sichtbaren Symptomen auf, ermöglicht Frühwarnung.
Studienlage Cannabis/Hemp
Kaur et al. (2025) evaluierten Drohnen- und Handsensoren für Hemp systematisch. Ergebnis: Drohnen-NDVI war der genaueste Prediktor für In-Season-Biomasse (R² = 0,81) und zeigte r = 0,89 mit agronomischen Reifebeurteilungen. Der Drohnensensor übertraf Handsensoren durch konsistente Bildgeometrie und breitere räumliche Abdeckung. NDRE (Normalized Difference Red Edge, ~720 nm) zeigte stärkere Beziehung zum Stickstoffstatus, aber schwächere Biomasse-Korrelation als NDVI.
Tiwari et al. (2024) demonstrierten temporale Satelliten-NDVI-Analyse für Unkraut-Detektion: unkrautbelastete Flächen wiesen bis zu 41% niedrigeren NDVI auf als unkrautfreie Parzellen — Zeitreihen-NDVI als Frühwarnsystem für Stressereignisse.
NDRE als Ergänzung
NDRE = (NIR − Red Edge) / (NIR + Red Edge)
NDRE nutzt den Red-Edge-Kanal (~720 nm), der sensitiver für frühe Chlorophyll-Veränderungen und Stickstoffdefizit ist. Partiell überwindet NDRE das Sättigungsproblem bei hoher Biomasse, erfordert aber Sensoren mit dediziertem Red-Edge-Band (z.B. MicaSense RedEdge, Parrot Sequoia).
Limitierungen für Cannabis
- Canopy-Sättigung: Bei sehr hoher Biomasse (späte Vegetationsphase) sinkt NDVI-Sensitivität — NDRE hilft, löst das Problem aber nur partiell.
- Keine direkte Cannabinoid-Korrelation: NDVI misst Vitalität und Biomasse, nicht THC/CBD-Gehalt. Hyperspektrale Modelle für Cannabinoid-Proxy befinden sich in Entwicklung.
- Indoor-Limitierung: Künstliche Beleuchtung (LED, HPS) stört multispektrale Messungen, da Lichtspektrum nicht der Sonne entspricht. NDVI-Einsatz primär für Outdoor/Greenhouse.
- Kalibrierungsaufwand: Korrekte NDVI-Messung erfordert Reflektanzplatten-Kalibrierung und konsistente Beleuchtungswinkel.
Kalibrierung
Reflektanzplatten mit bekannter NIR/Rot-Reflexion (z.B. Spectralon) ermöglichen radiometrische Kalibrierung. Ohne Kalibrierung sind NDVI-Werte zwischen Flügen und Sensoren nicht vergleichbar.
Anbau-Relevanz
- Outdoor-Hemp-Monitoring: Drohnen-NDVI-Karten identifizieren Stresszonen, ermöglichen zones-basiertes Management (site-specific nutrient application).
- Ernteplanung: r = 0,89 mit Reifebeurteilung — NDVI-Zeitreihen können Erntezeitpunkt-Entscheidungen unterstützen.
- Greenhouse: Begrenzte NDVI-Nutzung durch künstliches Licht; stationäre Multispektral-Sensoren unter definierten Beleuchtungsbedingungen möglich.
- Unkraut-Frühwarnung: Temporale NDVI-Analyse (wöchentliche Drohnenflüge) detektiert Unkrautdruck vor manuellem Sichtbefund.
- Kommerzielle Plattform: Agremo bietet Echtzeit-Pflanzengesundheitsanalyse aus Drohnenkarten mit Vegetationsindex-Karten.
Verwandte Begriffe
- plant-phenotyping — NDVI als Komponente der Multispektral-Phänotypisierung
- ertragsprognose-modelle — NDVI als Input-Feature für Ertragsmodelle
- krankheitserkennung-bildanalyse — NDVI-Abfall als Stressindikator ergänzt visuelle Krankheitsdetektion
Quellen
- Kaur et al. 2025 — Drone and handheld sensors for hemp: Evaluating NDVI and other vegetation indices — Agronomy Journal (DOI: 10.1002/agg2.70075)
- Tiwari et al. 2024 — Potential of temporal satellite data analysis for detection of weed-infested treatments — ScienceDirect S1110982324000747
- USGS — NDVI, the Foundation for Remote Sensing Phenology — usgs.gov
- Agremo — Real-time Plant Health — agremo.com
Zusammenfassung
Dieser Eintrag behandelt ndvi cannabis gesundheit im Kontext medizinischer Cannabis-Forschung und praktischer Anwendung. Die dargestellten Konzepte verbinden botanische, pharmakologische und agronomische Perspektiven.