Контрастный NDVI.
История функционала по запросам пользователей

В 2021-м году сельское хозяйство — это такая же высокотехнологичная сфера, как нефтегазовый сектор или авиапромышленность. Роль OneSoil в этой большой игре — предоставлять фермерам данные о состоянии полей, чтобы их работа стала эффективнее. Для этого мы обрабатываем спутниковые снимки с помощью собственных алгоритмов и делимся с фермерами результатами в приложении в удобном виде.

OneSoil определяет состояние растений по индексу NDVI — числовому показателю, по которому можно судить о количестве и качестве растительности на поле во время вегетации. Его можно рассчитать по тому, как растения отражают солнечный свет (здоровое растение активно поглощает красный свет и отражает ближний инфракрасный).

Контрастный NDVI — это слой в нашем мобильном и веб-приложениях, который более явно показывает разницу в значениях NDVI за счёт ярких, контрастных цветов. (Читайте подробно о том, что говорит NDVI о состоянии полей, тут.)

А теперь давайте к делу: как мы сделали этот функционал по запросам пользователей? Рассказывают сами сотрудники OneSoil — Лера Мацкевич, Филипп Кондратенко и Женя Воронец.

Накала страстей как в блокбастере у нас не было, но мы знаем, что выхода этой фичи вы — наши пользователи — ждали не меньше, чем очередного «Бэтмена». Кстати подсказали идею сами же фермеры.

Давайте, к примеру, посмотрим на поля вблизи города Балатон, штат Миннесота, через одну из ГИСовских программ.

Но даже с фильтром фермеру будет непонятно, насколько хорошо колосится его американская рожь. Вот тут-то и приходит на помощь OneSoil.

Как вы видите, из наших снимков уже можно делать какие-то выводы: американская рожь отлично колосится на тёмно-зелёных участках, хуже — в зонах, окрашенных красным цветом. (Как мы превращаем спутниковые снимки в NDVI, читайте в этой статье у нас в блоге.)

Обычный NDVI нужен для общего понимания ситуации. А контрастный NDVI — это тот же снимок, но с более чётким выделением проблемных зон. На снимке, где все значения лежат в пределах 0,7−0,8, всё поле было бы просто зелёным. А с контрастным NDVI гораздо легче заметить разницу.

Между моментом, когда Лера рассказала команде про пожелания пользователей, и релизом прошло не больше месяца. А месяц — это небольшой срок релиза для компании, которая весь свой функционал часто делает с нуля.

В обычном NDVI поля раскрашены по цветовой гамме от коричневого до зеленого на диапазоне от −1 до 1: 0 — самый плохой NDVI, 1 — самый хороший, а минусовые значения — это побочные элементы на картинке (снег, вода, скалы, горы и пр.). В контрастном NDVI используется градиент от красного до синего, и рассчитывается он не по стандартному диапазону значений от 0 до 1, а по разнице минимального и максимального значений NDVI на конкретном поле.

Особых сложностей с этой задачей у нас не было, а польза для пользователей получилась огромной.

Продолжает Женя.

Раньше мы брали спутниковые данные и хранили картинки разного вида (например, обычный NDVI / контрастный NDVI), но этот подход к моменту разработки себя изжил. В итоге с новой архитектурой мы храним одну-единственную картинку в сыром виде, которую раскрашиваем на лету. Какую пользователь картинку запросил, такую мы ему и готовим.

Конечно, прилетают иногда вопросы 一 а что такое контрастный NDVI? А зачем он? Для многих наших пользователей контрастный NDVI действительно в диковинку, хотя на самом деле мы не первые, кто подобный функционал реализует.

Как вы видите, в разработке этого функционала не было ничего сложного. Как говорит Женя Воронец 一 не ядерная физика. Тем не менее, выгода для пользователя очевидная.

В приложении есть и очень сложные вещи, которые требуют месяцев долгой и сложной работы. Например, Cloud-free (безоблачный) NDVI или таблица севооборота. Что делает конкретно этот функционал особенным, так это то, что его предложили пользователи, он был прост в исполнении и добавляет реальную ценность нашим продуктам. А нужно было всего-то посмотреть на вещи в другом цвете.