基本概念可參考上一篇文章 https://learncropmodel.blogspot.com/2025/05/blog-post.html 上一篇文章提及碳排係數在Tier1當中的拆解方式如下，我們來看看文獻裡的參數吧 $EF_i = EF_c \cdot SF_w \cdot SF_p \cdot SF_o$ EF i : i條件的每日排放係數 EF c : 無施用有機肥料下持續灌溉水田的排放係數 SF w : 不同水分管理區域的調整因子(表 5.12) SF p : 不同種植前水分管理調整因子(表 5.13) SF o : 有機質肥料型態或施用量之調整因子(Eq. 5.3, 表5.14) Baseline emission factor 也就是EF c 的預設係數來自於表5.1 (page 5.53) 表5.1 預設水田甲烷排放係數，假設水稻栽培時間小於180天、連續淹水、未施用有機質 World Regional Emission factor (kg CH 4 ha -1 d -1 ) Error range (kg CH 4 ha -1 d -1 ) Region Emission factor (kg CH 4 ha -1 d -1 ) Error range (kg CH 4 ha -1 d -1 ) 1.19 0.80 - 1.76 Africa 1.19 0.80 - 1.76 East Asia 1.32 0.89 - 1.96 Southeast Asia 1.22 0.83 - 1.81 South Asia 0.85 0.58 - 1.26 Europe 1.56 1.06 - 2.31 ...
每次發現多光譜的影像無法直接用相片瀏覽器打開，一整個就是眼神死😪😪😪，在俊毅的幫忙之下開始使用QGIS來看影像，自己可以疊合出NDVI的照片，總算知道自己沒有那麼笨，可以做一點基礎的工作。今天的目的是完成打開影像、套疊NDVI、轉成XYZ格式的練習，之後來試試使用Python進行。 這裡面最主要是使用Tool box 裡面的兩個工具，Raster calculator 可以進行波段的計算，長出具有特色的波段圖層(例如NDVI, NBI....)，Rearrange Bands 把我們感興趣的波段匯出，這裡我選擇xyz產出習慣處理的資料格式。 有關影像 這邊使用的是正射過的影像為案例，鏡頭是MicaSense的RedEdge-MX，屬於5波段的多光譜相機，總共有藍光(475 nm, 20 nm width)、綠光(560 nm, 20 nm width)、紅光(668 nm, 10 nm width)、紅邊(717nm, 10 nm width)、近紅外光(840 nm, 40 nm width)。 操作的時候會有5個band，band 1 是波長最短的藍光，依序到波長最長的進紅外光(band 5)。 打開影像 用QGIS打開影像，一般的RGB影像(左圖)看起來就是舒舒服服，可是多光譜影像(右圖)長得麻麻喳喳的，越看越懷疑自己眼睛業障重。 我發現在QGIS可以設定波段的呈現，但似乎怎麼調都怎麼怪。 Raster calculator - 波段疊加 在Tool box 裡面有一個 raster calculator，可以用來進行波段的套疊，打開後就可以選擇波段進行計算，我們發現這裡面有一個NDVI的功能，點了add之後就會跑出一個對話視窗，選擇NIR是第5個波段，Red是第3個波段。 點選確認之後，就會發現Expression 的地方會變成 (0808多光譜正射@5 - 0808多光譜正射@3) / (0808多光譜正射@5 + 0808多光譜正射@3) 之後也可以直接輸入公式，來呈現我們要的波長疊合方式。 科普一下，NDVI = (NIR - R) / (NRI + R) ，越健康的植物越會反射紅外光，因此越接近1。 這邊有一個bug，Reference layer(s)的地方一定要輸入參考圖層，作為CRS的選擇，雖然它叫做optional，但是不選擇...