已有 38876 次阅读 2020-12-24 17:03 |个人分类:科研学习|系统分类:科研笔记

根据波段间的比值运算能够提取植被的算法，称为植被指数(Vegetation Index，VI)。

植被指数有归一化植被指数(NDVI，Normalized Vegetation Index)、比值植被指数(RVI，Ratio Vegetation Index)、差值植被指数(DVI，Difference Vegetation Index)、调整土壤亮度植被指数(SAVI)、土壤调整植被指数(MSAVI)、增强植被指数(EVI)等，可通过植被在近红外、红光、绿光和蓝光波段的遥感反射率计算所得。

其结果可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量

植物由于其叶子的细胞结构，有以下特征：

在近红外波段具有高反射值，其叶绿素在红光波段具有强吸收的特征

在多光谱遥感图像中，用近红外(IR)/红波段(R)，结果图像上植被区域具有高度值，甚至在绿色生物量很高时达到饱和

NDVI是公认表征植被变化最有效的参数之一，可较好地反映植被绿度变化；

EVI是对NDVI的改进，在减少背景和大气作用以及饱和问题上优于NDVI；

RVI广泛用于估算和监测绿色植物的生物量；

MSAVI能最大限度地抵消土壤背景的影响；

SAVI适合中密度以下植被监测。

NDVI（Normalized Difference Vegetation Index,归一化差分植被指数,标准差异植被指数)，也称为生物量指标变化，可使植被从水和土中分离出来。

NDVI与以下有关：植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用、地表净初级生产力

特点

NDVI能够部分消除与太阳高度角、卫星观测角、地形、云影等与大气条件有关的辐射变化的影响；

NDVI结果被限定在[-1,1]之间，避免了数据过大或过小给使用带来的不便；

NDVI是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子；

非线性变换，增强了NDVI低值部分，抑制了高值部分，导致NDVI数值容易饱和，对高值被密度区敏感性降低

应用

-1Indices

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根据数值特点与经验分配颜色