NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) ist ein häufig verwendeter Index zur Messung und Überwachung der Gesundheit und Vitalität der Vegetation. Die Berechnung erfolgt anhand von Satellitenbildern, die die Menge des von der Vegetation reflektierten sichtbaren und nahen Infrarotlichts messen. Der NDVI wird mithilfe spezieller Algorithmen berechnet, die auf die aus Satellitenbildern gewonnenen Daten angewendet werden. Diese Algorithmen berücksichtigen die Menge an sichtbarem und nahinfrarotem Licht, das von der Vegetation reflektiert wird, und verwenden diese Informationen, um einen Index zu erstellen, der zur Bewertung der Gesundheit und Produktivität der Vegetation verwendet werden kann. Einige Unternehmen verkaufen jedoch NDVI-Kameras oder -Sensoren, die an Drohnen oder anderen Luftfahrzeugen angebracht werden können, um hochauflösende NDVI-Bilder aufzunehmen. Diese Kameras verwenden spezielle Filter, um sowohl sichtbares als auch nahinfrarotes Licht zu erfassen, das dann mithilfe von NDVI-Algorithmen verarbeitet werden kann, um detaillierte Karten der Vegetationsgesundheit und -produktivität zu erstellen.
Die für NDVI-Kameras oder -Sensoren verwendeten Objektive ähneln typischerweise den Objektiven, die für normale Kameras oder Sensoren verwendet werden. Sie können jedoch spezifische Eigenschaften aufweisen, um die Erfassung von sichtbarem und nahinfrarotem Licht zu optimieren. Beispielsweise verwenden einige NDVI-Kameras möglicherweise Linsen mit einer speziellen Beschichtung, um die Menge des sichtbaren Lichts, das den Sensor erreicht, zu reduzieren und gleichzeitig die Menge des Nahinfrarotlichts zu erhöhen. Dies kann dazu beitragen, die Genauigkeit der NDVI-Berechnungen zu verbessern. Darüber hinaus verwenden einige NDVI-Kameras möglicherweise Objektive mit einer bestimmten Brennweite oder Blendengröße, um die Erfassung von Licht im nahen Infrarotspektrum zu optimieren, was für genaue NDVI-Messungen wichtig ist. Insgesamt hängt die Wahl des Objektivs für eine NDVI-Kamera oder einen NDVI-Sensor von der spezifischen Anwendung und den Anforderungen ab, beispielsweise der gewünschten räumlichen Auflösung und dem gewünschten Spektralbereich.