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MODIS NDVI数据处理相关问题

已有 17217 次阅读 2016-4-18 09:52 |个人分类:遥感|系统分类:科研笔记| MODIS, 处理, NDVI数据

现NDVI产品数据处理过程中遇到以下问题:

问题1:    NDVI是归一化植被指数,它的取值范围是-1―1,如何理解?

方法 :    对于陆地表面覆盖来说,云、雨、雪在可见光比近红外波段有较高的反射作用,所以NDVI为负值;岩石、裸土的NDVI一般为0;有植被覆盖的地方一般大于0。

 

问题2:    导入ENVI进行查看,发现未拼接重投影之前影像数据范围为-3000―0.99880,拼接重投影之后影像数据范围在-3000―9988。是数据值发生了改变吗?

方法 :    ENVI ― Basic Tool ― Preprocessing ― Data-Specific Utilities ― View HDF Attribute

                (在envi里面查看NDVI波段参数)

                可以发现它的有效值范围为(-2000―10000),因此数据值-3000是无效值,其他的值是乘以了10000这个系数(scale_factor),因此在拼接重投影过程中ndvi值并没有发生变化。还有些值如32767等表示有云 。

 

问题3:     按上面所述,它的根本值没有发生改变,但是毕竟一部分数值已经扩大了啊,怎么处理比较合理?

方法 :     ENVI ― Basic Tools ― Band Math

                  (波段运算,把负值去掉)

                在弹出的对话框Band Math中,Enter an expression: (b1 lt 0)*0+(b1 ge 0)*(b1*0.0001)。

                这个公式意思就是:要是值小于0 就乘以0,使其变为0;同时,值大于等于0的话就乘以0.0001这个系数。

                这样就OK了。关于B1 代表 所选的那个影像。

 

问题4:    如何通过NDVI来计算植被覆盖度?

方法 :   一般都是用的像元二值模型。利用NDVI值得到植被覆盖度。

                公式:   fc = (NDVI - NDVIsoil)/( NDVIveg - NDVIsoil)

                             取 NDVIsoil = NDVImin, NDVIveg = NDVImax。

 (1)得到NDVI数据

 (2)查出NDVI影像的最大最小值: 在scroll 窗口右键 ― Quick Statistics

          对于最小值,由于是计算植被覆盖度,植被的NDVI应该是大于0 ,因此应该选择大于0的最小值。

          对于最大值,最大值不是1(红光波段反射率不等于0),因此应该选择数量大于0值小于1的最大值。

          注意:    最大最小值提取需要设置置信度。如果置信度是0, 则NDVImin取所有像元中最小的值,NDVImax取所有像元中最大的;如果取置信度是1 ,则NDVImin取像元中像元值累计概率1%附近的像元值,NDVImax取99%附近的那个像元值(注意是像元值的累积概率:累计概率=累积像元个数/总像元个数),同理其他也一样。      

          问题:   置信度如何获得?

 (3)波段计算:   Basic Tool ― Band match

                               输入计算公式:  float((b1-minb1)/(maxb1-minb1))

 

问题5:    如何查看NDVI数据的“波谱曲线”(也就是spectral profile)呢?

方法 :    执行Basic Tool → Layer Stacking,将同一年份的某几个月,或者将某几年的数据放到同一文件夹里进行多期数据波段叠加,然后点击Pixel Locator,输入特定像元的位置,查看特定像元出的Z profile,就可以获取一个点上对应的多个波段的值(如DN值),此时看到,Envi做出的曲线图并不好看,可以将其导出为ASCII,然后在Excel中作图。

也可以执行:File→Save File As→Envi Standard的方式来实现。

注:提取某个点上对应的栅格值,也可以在ArcGIS中进行:Extraction→Extract value to point,如果是提取一个点上多期数据的值,可以用Extract multi values to point 工具(Batch),如下图所示:

原文:http://blog.csdn.net/lucky51222/article/details/24939913

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