用DN值、亮度值、行星反射率求NDVI过程

ndvi计算公式波段运算

ndvi计算公式波段运算彩色图像虽然能够直观地展示地表覆被情况，但是在遥感领域中，我们常常需要进一步分析地表植被的健康状况。

为了达到这个目的，科学家们引入了一种被广泛应用的指数，即归一化植被指数（NDVI）。

NDVI是一种基于多光谱数据计算的指数，常常用于估计和监测地表植被的绿度和生长状态。

计算NDVI的公式如下：NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)其中，NIR代表近红外波段的反射率，RED代表红色波段的反射率。

这个公式的基本原理是建立在植物组织吸收红光和近红外光不同的基础上。

在NDVI的计算过程中，近红外波段被认为是植被明显反射的波段，而红色波段则是无论是植被还是非植被都会反射的波段。

因此，通过计算两个波段反射率之差，并将其归一化，我们可以得到一个范围在-1到1之间的NDVI值。

当NDVI接近1时，表示地表覆被以及植被活力非常高。

而当NDVI 接近0时，表示地表覆被以及植被活力较低。

同时，NDVI的负值通常代表非植被地表。

NDVI的广泛应用使得我们能够更好地了解植被的健康状况和分布情况。

例如，在农业领域，NDVI可以用来监测作物生长过程中的异常情况，帮助农民及时采取措施，提高农作物的产量和质量。

此外，NDVI还被应用于环境保护和自然资源管理领域。

通过对NDVI图像的分析，我们可以定量评估土地覆被变化、水体污染、森林退化等问题，为环境保护和资源管理决策提供科学依据。

综上所述，NDVI作为一种重要的指数，在遥感与地球观测领域发挥着重要作用。

通过计算不同波段的反射率，我们可以了解地表植被的健康状况，从而指导农业、环境保护和资源管理等领域的决策。

随着遥感技术的不断发展，NDVI的应用前景必将更加广阔。

TM数据预处理（DN转表观反射率）

TM 数据预处理（DN 转表观反射率）⼀般我们拿到的TM 数据都是灰度值（DN 值），必须转换为反射率才能进⾏运算（⽐如NDVI 运算），否则是不严密的。

由灰度值转换为反射率的过程为：具体过程：1、DN 转辐射能量值公式为： =DN*gain bias 其中L 为地物在⼤⽓顶部的辐射能量值，单位为；DN 为样本的灰度值，gain 和bias 分别为图像的增益与偏置，可从图像的头⽂件中读取(需要经过转换)，头⽂件⼀般与原始数据⼀起提供。

在ENVI 中可以这么做：打开原始影像，⽤basic tools->preprocessing ->general purpose utilities->apply gain and offset ,并选中要进⾏转换的波段，弹出如下对话框：从头⽂件中读取该波段的gain 和biases 值：也可查看固定值，如下表:　Landsat5和Landsat7各波段光谱通道的增益和偏置　单位：W/m2. ster.µmTable4　the Gains and Biases of L5 and L7　unit: W/m2. ster.µm1750波段号BandNumberL5 TM1990/1991L7 ETM 2001/2002增益GAINS 偏置BIASES 增益GAINS 偏置BIASES B10.99992-0.01000 1.18070871-7.38070852B22.42430-0.02320 1.20984250-7.60984259B31.36344-0.007800.94251966-5.94251966B42.62901-0.019300.96929136-6.06929127B50.58771-0.008000.19122047-1.19122047B63.201070.25994 B70.38674-0.004000.06649607-0.41649606详见《基于TM/ETM 遥感数据的地⾯相对反射率反演》在头⽂件中．虽然指明是“GAINS ／BIASES”，但是．数值的含义与实际并不相同。

实习3、遥感影像反差增强

实现方法：■最小—最大值反差拉伸 a1=min ；a2=max■线性百分比和标准差反差拉伸a1=在累积直方图中从最小灰度级开始起算，小于某一百分比或 x 倍标准差的像元总数的对应灰度级a2=在累积直方图中从最高灰度级开始起算，小于某一百分比或 x 倍标准差的像元总数的对应灰度级2-2、分段线性拉伸：与线性拉伸相类似，只不过使用的为分段线性函数进行变化，对于多峰值直方图有较好的变化效果；2-3 、非线性拉伸1-3-1 指数拉伸：输出影像像元灰度值与对应的输入影像像元值之间为指数变换关系。

其结果使得影像的低灰度区间被压缩，高灰度区间被拉伸。

1-3-2 对数变换：输出影像像元灰度值与对应的输入影像像元值之间为对数变换关系。

其结果使得影像的低灰度区间被拉伸，高灰度区间被压缩。

g (i,j )−b1b2−b1=f (i,j )−a1a2−a1■线性关系式的斜率决定拉伸或压缩3、直方图匹配：使一幅影像的直方图变成规定形状的直方图而对影像进行变换的影像增强操作。

由此产生的影像与供提取规定形状直方图的参考影像在灰阶/色调特征上更加接近。

需要的影像：一幅参考影像直方图一幅待匹配影像方法：对两个直方图都做均衡化，变成相同形式的均匀直方图。

以此均匀直方图为基准变换关系式，再对待变换的影像做均衡化的逆运算。

用途：目前主要用于影像镶嵌与制图。

4、影像镶嵌：将2幅或者多幅遥感影像拼接形成一幅无缝结合的影像的过程两幅遥感影像的要求：统一的影像投影和坐标系、统一的空间分辨率、统一的波段对应关系、统一的辐射特征步骤：4、坏道填补：造成坏道原因：由于传感器的某个探测器不能正常工作，而产生周期性的数据丢失解决方法：找出数据中的坏扫描行或列，再根据上下相邻扫描行或左右扫描航的数据进行插值计算使用ENVI 中Restriped 去条带工具时，影像需满足的条件：数据丢失是有规律的（行数或列数号具有周期性）数据准备反差增强数据：Landsat TM/ETM+影像一景直方图匹配：wasia1_mss ，wasia2_mss （ERDAS Imagine ）去条带：MODIS 数据操作方法及过程一、进入ENVI 系统，打开实习1截取的典型研究区子区Landsat TM/ETM+影像，Basic Tools \ Band math\ Enter an expression :fix(((float(b1)-b2)/(b1+b2))*10000)\选取b1=nir ，b2=R \保存结果\打开Band Mach \ Tools \Link \Geographic link（图3-1）（图3-2）（图3-1）为NDVI 在ENVI 中的自带计算公式；（图3-2）为进行NDVI 计算之后子区的显示，其中高亮显示的是农田（NDVI 为正）河流与裸地为暗色区域■将每景影像进行几何精纠正，使之保持地图投影和坐标系的统一■在条件允许的情况下完成大气辐射校正，保持待镶嵌影像之间在辐射特征上的统一。

ENVI学习总结(十一)——NDVI的计算

ENVI学习总结（十一）——NDVI的计算NDVI是一种常用的遥感指数，广泛应用于植被覆盖度的评估和植被生长的监测等领域。

在ENVIs中，可以通过一系列的计算步骤来获取NDVI。

首先，需要选取红光和近红外波段的数据。

红光波段通常在可见光区域，而近红外波段则位于红光和红外波段之间。

然后，将两个波段的数据输入到ENVI中。

在ENVI中，可以使用多种方式导入数据，例如读取文件、打开URL或连接到RServe服务器等。

选择合适的方法导入数据后，可以通过ENVI中的菜单栏或命令行输入相应的命令来打开数据。

接下来，需要进行辐射校正。

由于遥感数据受大气和地表因素的影响，需要对数据进行辐射校正，以减小这些误差。

在ENVI中，辐射校正可以通过大气校正模块来实现。

可以选择不同的大气校正算法，如DOS和MODTRAN等。

根据实际情况选择适合的算法，并设置相应的参数进行校正。

校正完成后，可以进行NDVI的计算。

NDVI的计算公式为：NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)，其中NIR表示近红外波段的反射率，Red表示红光波段的反射率。

根据输入的数据，ENVI会自动计算NDVI，并生成一个新的NDVI图像。

在计算NDVI之后，可以对NDVI图像进行进一步的分析和处理。

例如，可以进行图像的增强和可视化，以更清晰地观察植被的分布情况。

此外，还可以进行植被指数的计算，如植被生长指数（VEI）和归一化差异植被指数（NDVI）。

这些指数可以用来评估植被的健康状况和生长状态。

总之，通过ENVI进行NDVI的计算和分析是一种常用的遥感应用方法。

通过合理选择输入数据、进行辐射校正和计算NDVI，可以得到植被覆盖度的评估结果，为环境研究和资源管理提供有价值的信息。

同时，ENVI还提供了丰富的功能和工具，可以对NDVI图像进行多种处理和分析，以进一步研究植被的生态特征和变化趋势。

ENVI学习总结——NDVI的计算

ENVI学习总结——NDVI的计算本次学习主要内容是关于ENVI中NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）的计算方法。

NDVI是一种用于评估植被健康、覆盖度和活力的指数，通过计算红外波段和可见光波段的差异来反映植被的光吸收和反射情况。

以下是我对NDVI计算方法的总结和理解。

首先，在ENVI软件中，进行NDVI计算需要加载遥感图像数据，通常是包含红外波段和可见光波段的图像。

这两个波段的选择是由数据的可用性和研究目的决定的。

在加载图像数据后，我们首先需要对图像数据进行预处理。

预处理包括辐射校正和大气校正等步骤，目的是消除图像数据中的噪声和受大气影响的因素，以获得更准确的结果。

接下来，我们可以进行NDVI的计算。

NDVI的计算公式如下：NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)其中，NIR表示红外波段的像素值，Red表示可见光波段（通常是红光波段）的像素值。

根据NDVI的计算公式，结果的取值范围是-1到1之间。

一般来说，NDVI值越高，表示植被覆盖度越好，植被越健康；而NDVI值越低，表示植被覆盖度较差，植被较不健康。

在计算NDVI之后，我们可以将结果可视化以便更好地理解和分析。

在ENVI中，可以通过调整颜色表和设置显示阈值等方式，将NDVI结果以彩色图像的形式呈现出来。

要注意的是，不同的颜色表可以突出NDVI结果中的不同特征，从而提供更多的信息。

在使用NDVI进行植被分析时，可以根据不同需求选择合适的NDVI阈值。

例如，在农业研究中，可以根据植被的生长状态和需水量制定适当的阈值，用于识别需要灌溉的地区。

通过NDVI分析，可以提供决策支持，帮助优化植被管理和资源分配。

总结起来，ENVI软件提供了方便、快捷的NDVI计算工具，能够帮助我们评估植被健康和覆盖度。

通过加载图像数据，进行预处理和计算，然后可视化结果，我们可以更好地了解植被状况，并为相关决策提供支持。

NDVI简介及计算

NDVI简介及计算归⼀化差值植被指数 (NDVI) 是⼀个标准化指数，⽤于⽣成显⽰植被量（相对⽣物量）的影像。

该指数对多光谱栅格数据集中两个波段的特征进⾏对⽐，即红光波段中叶绿素的⾊素吸收率和近红外 (NIR) 波段中植物体的⾼反射率。

NDVI 在世界范围内被⼴泛应⽤于监测⼲旱、监测和预测农业⽣产、协助预测存在⽕险的区域以及绘制沙漠扩侵图。

进⾏全球植被监测时会⾸选 NDVI，因为它有助于对更改的照明条件、表⾯坡度、坡向和其他外部因素进⾏补偿 (Lillesand 2004)。

由于红光波段和红外 (IR) 波段的反射率不同，因此可通过太阳辐射的光谱反射率来监测绿⾊植被⽣长的密度和强度。

通常，绿叶在近红外波长范围的反射要⾼于在可见波长范围的反射。

当叶⼦缺⽔、害病或枯死时，它们会变得较黄，因此在近红外范围的反射将明显减少。

云、⽔和雪在可见波长范围的反射要⾼于在近红外波长范围的反射，⽽对于岩⽯和裸⼟来说，差异⼏乎为零。

NDVI 过程会创建⼀个主要表⽰绿⾊植物的单波段数据集。

负值表⽰云、⽔和雪，⽽接近零的值则表⽰岩⽯和裸⼟。

⽂献记载的默认 NDVI ⽅程如下：NDVI = ((IR - R)/(IR + R))IR = 红外波段的像素值R = 红光波段的像素值该指数的输出值在 -1.0 和 1.0 之间，⼤部分表⽰植被量，负值主要根据云、⽔和雪⽽⽣成接近零的值则主要根据岩⽯和裸⼟⽽⽣成。

较低的（⼩于等于 0.1）NDVI 值表⽰岩⽯、沙⽯或雪覆盖的贫瘠区域。

中等值（0.2 ⾄ 0.3）表⽰灌⽊丛和草地较⾼的值（0.6 ⾄ 0.8）表⽰温带⾬林和热带⾬林。

使⽤Landsat数据在ENVI中计算NDVI：1.Bandmath公式：float(b4-b3)/float(b4+b3) 或者 (float(b4)-float(b3))/(float(b4)+float(b3))2.使⽤⼯具。

ndvi要素识别方法

ndvi要素识别方法
NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是一种用于监测和测量植被覆盖和活力的常用遥感指数。

以下是NDVI要素识别的基本方法：
1. 数据准备：首先，需要准备包含红光波段和近红外波段数据的卫星图像。

这些数据通常可以从各种卫星传感器（如MODIS、Landsat、Sentinel-2等）中获取。

2. 计算NDVI：对于每一个像素，可以使用以下公式来计算NDVI：
\(NDVI = \frac{NIR - Red}{NIR + Red}\)
其中，\(NIR\)是近红外波段的反射率，\(Red\)是红光波段的反射率。

3. 阈值法：通过设定一个阈值来识别不同的NDVI值。

例如，可以设定一个阈值，将NDVI值大于该阈值的像素视为植被，小于该阈值的像素视为非植被。

这种方法简单直观，但可能无法准确区分不同类型的植被。

4. 机器学习法：利用机器学习算法（如决策树、随机森林、支持向量机等）来训练模型，自动识别不同NDVI值的像素。

这种方法通常能够更准确地识别不同类型的植被，但需要大量的训练数据和计算资源。

5. 时间序列分析法：利用长时间序列的NDVI数据，分析植被的生长和变化趋势，从而识别不同类型的植被。

这种方法需要长时间序列的数据，并且需要分析数据的动态变化。

6. 多光谱法：除了NDVI外，还可以使用其他多光谱数据（如叶绿素荧光、红边等）来提高植被识别的精度。

这种方法需要更多的数据处理和分析，但可以提供更丰富的植被信息。

以上是NDVI要素识别的基本方法，具体使用哪种方法取决于研究目标和数据可用性。

NDVI计算和温度反演流程

一．NDVI计算流程（1）通过File→Open Image File 打开影像（后缀为_MTL.txt影像）由于已将9个波段影像进行整合，因此打开该文件会打开所有波段影像。

（2）在计算NDVI之前要先对遥感影像进行定标（数据预处理）：主菜单→Basic Tools→Preprocessing→Calibration Utilities→Landsat Calibration→选择包含3、4波段（6个波段）的MTL.txt →OK （如下图所示）用于计算NDVI的波段影像辐射定标Calibration Type应选择Reflectance（反射率）。

本文研究选取的Landsat /TM 遥感影像, 共有7 个波段, 其中TM3(波长0.63～0.69gm)为红光波谱段, 为叶绿素主要吸收波段; TM4(波长0.76 ～O.90gm)为近红外波谱段, 对绿色植被的差异敏感, 为植被通用波段。

NDVI=(NIR- R)/ (NIR+R) (其中NIR 代表近红外波段反射率, R 代表红光波段反射率)。

因此要选含有3、4波段的文件。

（3）计算NDVI主菜单→Transform →NDVI →如下图→OK在NDVI Band选项中，系统会自动的读取红光波段为3，近红外波段为4。

（4）重复步骤（1）、（2）、（3），对四个季节的TM影像进行NDVI值的计算。

二．温度反演流程通过File→Open Image File 打开影像（后缀为_MTL.txt影像）（1）对遥感影像进行定标（数据预处理）：主菜单→Basic Tools→Preprocessing→Calibration Utilities→Landsat Calibration →选择热红外波段影像（B61、B62）的MTL.txt →Spectral Subset→选择Band 61 →OK （如下图所示）实现热红外数据的传感器定标。

这里的Calibration Type应选择Radiance（辐射率）。

NDVI与FC计算公式

NDVI与FC计算公式NDVI(归一化植被指数)计算公式是一种用来评估遥感图像中植被分布和生长状况的指标。

通过计算遥感图像中红光和近红外波段的反射率，可以得出NDVI的值。

下面是NDVI计算公式：NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)其中，NIR代表近红外波段的反射率，RED代表红光波段的反射率。

这个公式是通过计算近红外波段和红光波段的反射率之差除以两者之和得出的。

NDVI的取值范围在-1到+1之间，其中0表示无植被，接近+1表示高密度植被。

FC(覆盖度)是指表面上被植被所覆盖的程度。

覆盖度的计算公式可以有多种方法，下面介绍两种常用的方法。

第一种方法是使用遥感图像中植被的像元个数与总像元个数之比来计算覆盖度。

公式如下：FC=(植被像元个数)/(总像元个数)*100%其中，植被像元个数是指图像中植被类别像元的数量，总像元个数是指整个图像范围内的像元数量。

通过这种方法可以得到植被覆盖的百分比。

第二种方法是使用遥感图像中植被像元的面积与总面积之比来计算覆盖度。

公式如下：FC=(植被像元面积)/(总面积)*100%其中，植被像元的面积是指图像中植被类别像元的总面积，总面积是指整个图像范围内的总面积。

通过这种方法可以得到植被覆盖的百分比。

需要注意的是，NDVI和FC的计算公式都是基于遥感图像数据的分析方法。

在实际应用中，需要利用遥感图像处理软件或编程语言来计算NDVI和FC的值。

同时，在计算过程中需要保证输入的图像数据正确无误，并且满足计算公式的要求。

NDVI和FC的计算公式是遥感图像分析中重要的工具，可以帮助研究人员和决策者了解植被的分布、生长状况以及土地覆盖情况，为环境保护、农业管理和资源规划提供科学依据。

NDVI——精选推荐

Erdas里面利用NDVI提取植被指数的步骤<div class=threadtags>Arcgis</div></div><div class=t_msgfontfix>1、在Erdas的主工具中选择Interpreter模块，出现Image Interpreter对话框2、然后选择Spectral Enhancement，会弹出Spectral Enhancement对话框3、再选择Indices选项出现Indices对话框以TM数据为例进行说明，选择InputFile，选择Output File，在OutputOptions的Sensor中选择Landst TM，在SelectFunction里面选择NDVI，DataType默认为Float不用改变，可以发现最下面的Fun ction显示band 4 - band 3 / band 4+ band 3，这个就是NDVI的计算公式最后选择OK即可完成，这里要注意的是没有OutputFile的话Ok按钮时不能使用的。

如果NDVI计算的话在ENVI是最方便的在Transform菜单下就有，同时ENVI的波段计算功能</div>NDVI就是归一化植被指数，植被一般是对近红外光反射明显而较亮，而由于光合作用吸收红光比较暗，与其它地物在遥感影像上形成强烈差异，因此利用近红外与红波段的这个计算，植被的值明显偏高，可以很容易把植物区分开来，归一化的好处是数值范围比较集中。

这样对于植被计算，城市绿化指标了什么的都有指导意义。

可以自己做一个model来提取，目的是便于提取植被的指数分辨植被计算植被的覆盖度，我们做的时候就是这样理解的。

具体步骤model——model maker ——file——open——veg.ndvi.gmd 这是软件带着的参考自己做的话可以用于对比NDVINormalized Difference Vegetation Index,归一化植被指数,标准差异植被指数)表达式：NDVI=(p(nir)-p(red))/(p(nir)+p(red))和植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用以及地表净初级生产力等密切相关。

用DN值,亮度值,行星反射率求NDVI过程

实验报告
一、实验准备
数据：L5119034_03420060817，软件：ENVI4.8
二、实验步骤：
————>—
—————>分别求出亮度值与行星反射率——————>
(用DN值求出相对应的NDVI图像)---- ——
——>进行波段运算，求出亮度值和行星反射率对应的DNVI图像——————>
—————>————>
——————>(将三幅图像整合到一起) 取一部分做
为研究
可以对波段进行排序————>（波段123分别对应的是DN值、
亮度值、行星反射率对应的NDVI图像）————>
(2#窗口是
752波段组合)
---
(红绿蓝三条线分别对应DN值、亮度值、行星反射率对应的NDVI值的变化情况)
,.
三、实验结论：
经过图像与曲线对比发现用行星反射率求得的NDVI最能反映植被的覆盖情况。

而且相同坐标下行星反射率求的的NDVI值对应的值比其余两个的值都大。

原因猜想:用Lλ=（L max-L min）/（Q max-M min）*(Q DN-M min)+L min求得亮度值计算公式，，用ρ=π*Lλ*d2 /Esun.cosθ求得行星反射率公式。

猜想相同DN值分别运算求的的两个值，这三者值（包括DN值），行星反射率对应的值最大（猜想）。

(b4-b3)/(b4+b3)为增函数（猜想），所以行星反射率对应的NDVI值最大，反应植被覆盖情况最好。

NDVI算法图文详细描述

NDVI算法图文详细描述(1) 归一化植被指数(NDVI)反演模型a)模块描述通常用红色可见光通道（0.6-0.7μm）和近红外光谱通道（0.7-1.1μm）的组合来设计植被指数。

目的：利用近红外波段和红波段的反射率求解归一化植被指数（NDVI）。

功能：点击打开按钮，选择近红外波段和红波段反射率文件所在的路径；点击保存按钮，选择输出NDVI将要保存的路径；点击确定，计算NDVI值并按照选择的路径保存为文件。

b)程序界面图5.1.8.2-2 NDVI界面c)输入输出描述输入项为近红外波段反射率和红波段反射率文件，输出项为NDVI值的文件。

表5.1.8.2-2 NDVI模块的输入输出d)模块结构流程算法说明：通常用红色可见光通道（0.6-0.7μm）和近红外光谱通道（0.7-1.1μm）的组合来设计植被指数，其中归一化植被指数（NDVI）应用广泛，其计算公式如下：NDVI=其中表示近红外波段的反射率，表示红波段的反射率。

算法流程图：NDVI=计算图5.1.8.2-3计算NDVI流程图处理步骤：（1）读取观测资料值，经过计算得到近红外波段和红波段的反射率；（2）利用NDVI的计算公式来计算NDVI值；（3）判断NDVI值的大小，若NDVI<-1成立则NDVI=-1，若不成立则直接输出NDVI值；若NDVI>1成立则NDVI=1，若不成立则直接输出NDVI值。

（4）将计算出来的NDVI值输出。

通常用红色可见光通道（0.6-0.7μm）和近红外光谱通道（0.7-1.1μm）的组合来设计植被指数，其中归一化植被指数（NDVI）应用广泛，其计算公式如下：NDVI=其中表示近红外波段的反射率，表示红波段的反射率。

e)错误处理表5.1.8.2-3 计算NDVI错误处理NDVI = (Channel 2 - Channel 1) / (Channel 2 + Channel 1)The principle behind NDVI is that Channel 1 is in the red-light region of the electromagnetic spectrum where chlorophyll causes considerable absorption of incoming sunlight, whereas Channel 2 is in the near-infrared region of the spectrum where a plant's spongy mesophyll leaf structure createsconsiderable reflectance (Tucker 1979, Jackson et al.1983, Tucker et al. 1991). As a result, vigorously growing healthy vegetation has low red-light reflectance and high near-infrared reflectance, and hence, high NDVI values. This relatively simply algorithm produces output values in the range of -1.0 to 1.0. Increasing positive NDVI values, shown in increasing shades of green on the images, indicate increasing amounts of green vegetation. NDVI values near zero and decreasing negative values indicate non-vegetated features such as barren surfaces (rock and soil) and water, snow, ice, and clouds.。

NDVI算法描述

NDVI算法描述NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是一种用来评估植被覆盖程度的指数，可以根据遥感数据来推测植被状况。

它是由陆地卫星测量的不同波段的光谱反射率计算得出的。

NDVI的计算公式是：NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)其中，NIR表示近红外波段的反射率，RED表示红外波段的反射率。

NDVI的值范围通常在-1到1之间，数值越大，代表植被覆盖越好。

具体来说，根据NDVI的数值可以分为以下几种情况：-1到0：表示没有植被覆盖，通常对应岩石、水体、裸地等非植被区域。

0到0.1：表示非常低的植被覆盖，通常对应沙漠、城市等植被稀疏区域。

0.1到0.2：表示低的植被覆盖，通常对应草地、灌木丛等植被较少的区域。

0.2到0.3：表示中等的植被覆盖，通常对应矮树林、农田等植被密度适中的区域。

0.3到0.7：表示高的植被覆盖，通常对应繁茂的森林、丛林等植被密度较高的区域。

0.7到1：表示极高的植被覆盖，通常对应稠密的雨林等植被非常密集的区域。

利用NDVI指数可以进行很多应用，包括监测植被健康状态、估计作物生长状况、分析土地利用变化等。

下面以NDVI的计算过程为例，详细描述NDVI算法。

首先，从卫星或无人机获取的遥感图像中提取所需的红外波段（NIR）和红色波段（RED）的光谱反射率数据。

这些数据通常以数字格式存储。

接着，根据上述公式计算每个像素点的NDVI值。

计算的过程如下：1.从遥感图像中获取NIR波段和RED波段的反射率数据。

2.对NIR和RED进行预处理，通常包括辐射校正、大气校正和噪声降低等步骤。

3.对预处理后的NIR和RED数据进行归一化，将反射率值限制在0到1之间。

4.将归一化后的NIR和RED数据代入NDVI公式中进行计算，得到每个像素点的NDVI值。

5.对NDVI值进行可视化，常用的方式是将NDVI值映射到颜色空间中，如将低值映射到红色，高值映射到绿色。

遥感常用ndvimndwindbi等三个指数的计算及landsat应用

遥感常用ndvimndwindbi等三个指数的计算及landsat应用遥感常用n d v i m n d w i n d b i等三个指数的计算及l a n d s a t应用TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】N D V INDVI,植被覆盖指数。

应用于检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等。

中文名归一化差分植被指数外文名Normalized Difference Vegetation Index简称NDVI影响因素植物的蒸腾作用、太阳光的截取简介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。

表达式：，NIR 和R分别为近红外波段和红波段处的反射率值。

[1]和植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用以及地表等密切相关。

特点1、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；[1]2、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；[1]3、NDVI 是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子；[1]4、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，对高植被密度区敏感性降低：表1Landsat7 Landsat8卫星对比NDWINDWI(Normalized Difference Water Index,水指数)，用的特定波段进行归一化差值处理，以凸显影像中的水体信息。

目前对于NDWI有S. K. McFEETERS和Bo-cai Gao的两种不同做法，且都于1996年发表在权威国际遥感学术杂志上。

对于NDWI 的命名尚有争议。

在1996年提出的差分水体指数（NDWI）[1]其表达式为：NDWI =(p(Green)-p())/(p(Green)+p(NIR))是基于绿波段与波段的归一化比值指数。

NDVI不同计算方法

各种不同方法计算遥感图像的NDVI值内容：方法一使用遥感图像的DN值计算步骤：网上下载LANDSAT拷星TM影像(L511903420060817),合成多波段一副图像，打开>> transform >> NDVI生成第一幅DN值NDVI图像方法二光谱亮度值计算NDVI步骤：使用公式；L= (Lmin - Lmax ) /(Qmax - Qmin )*(Qdn - Qmin)+Lmin其中Lmin、Lmax Qmax Qmin在下载图像的头文件中可以找到Basic Tools >> Band Math >> 输入上面的公式计算得到各波段的光谱亮度值，合成多波段图像打开>>transform >> NDVI 生成第二幅光谱亮度值NDVI图像方法三光谱反射率计算NDVI儒略日计算：JD=1721103.5+INT(365.25*Y)+INT(30.6*M+0.5)+D日地距离计算：D=1 - 0.01674 *cos(0.9856*(JD-2451545)* % /180/36525)其中Y M D分别为年月日图像时间为2006-08-17 最后计算JD=2453965 D=0.98326光谱反射率计算公式P=^ *L*D A2/Esun/cos(Qs)其中Qs为太阳天顶角、Esun为传感器光谱辐照度、L为光谱亮度值、D为日地距离Basic Tools >> Band Math >> 输入上面的公式计算得到各波段的光谱反射率值，合成多波段图像打开>> transform >> NDVI 生成第三幅光谱亮度值NDVI图像分析：将三种方法计算所得NDVI图像全部打开，连接Tool >> link 观察相同位置下不同计算方法下的图像数据显示，如下图〈〈三种方法计算的NDVI结果比较（01、02、03） »可得出结论1、可通过NDVI 值观察植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差；2、 -1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；3、 NDVI 能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关； Q *3 NDMIhLk 0 M-4Z24Jstk EL 心！WJiUTupo^aphiE Rada i W TH I PW HdpJh 中 KI HMt^JSlCll S<rt S JDT] G IU7 I IJti •.•}■. i-Xri f L 1-x-th WLii 曳中；少W“r.U ¥T ・I 泗T 肿Wl1.4 e 1.1 fa : omc riiifr H itaih f QKsn 1IEB- M JtoLk 1 !£»£□。

遥感植被指数NDVI计算

本科学生综合性、设计性实验报告姓名宋国俊学号*********专业地理信息系统班级实验课程名称遥感地学分析实验名称NDVI计算开课学期2011 至2012 学年下学期云南师范大学旅游与地理科学学院编印一、实验准备1、实验目的和要求：利用TM卫星数据，应用ENVI软件进行归一化植被指数的计算，及在此基础对研究区进行植被覆盖率的提取，根据植被覆盖率进行一些应用分析。

2、实验材料及相关设备：昆明影像数据(path/row:129/43（2002.02.09）)ENVI及ArcGIS软件。

3、实验方法步骤及注意事项：实验方法：利用ENVI及ArcGIS图像处理软件，参考软件的处理操作步骤，对图像进行处理。

注意事项：下载数据时应该严格遵照行列号来下载，下载的数据要包括完整的影像数据信息以便数据的预处理。

二、实验内容、步骤和结果（详细写清楚本次实验的完成的主要内容、具体实施步骤和实验结果。

）1、实验内容利用下载的昆明影像数据用ENVI进行NDVI计算，计算公式如下：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)(NIR为近红外波段，R为红光波段)2、实验步骤(1)对昆明影像数据进行辐射定标：Ⅰ、启动ENVI File→Open External File→Landsat→Geo TIFF with metadata→Enter Landsat MetaData Filenames（输入元数据）Ⅱ、Spectral→Preprocessing→Calibration utilities→Landsatcalibration→Landsat calibration input file→输入第一步的元数据Ⅲ、将辐射定标后的数据转化为BIL格式：在ENVI主菜单 Basic Tools→Convert Data(BSQ、BIL、BIP)→convert File input File→convert File parameter(2)大气校正：Spectral→FLAASH其中进行大气校正所需要的参数包含在元数据中，元数据可以从“国际科学数据服务平台”上查找到，如下所示(3)归一化植被指数（NDVI）计算Transform → NDVI（4）以下是原始数据、辐射定标、大气校正的同一地点的光谱特征原始数据辐射定标大气校正3、实验结果：NDVI计算结果：NDVI的应用：1、NDVI的应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等；2、-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；3、NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。

NDVI计算范文

NDVI计算范文NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，归一化植被指数）是一种常用的用于评估植被覆盖度和生长状况的指数。

它通过比较近红外波段（NIR）和红波段（R）的反射率，反映出植被的光合作用和叶绿素含量。

在实际应用中，NDVI可用于植被监测、农业生产、环境监测等领域。

以下将详细介绍NDVI的计算方法和应用。

NDVI的计算方法是通过以下公式得出：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)其中，NIR代表近红外波段的反射率，R代表红波段的反射率。

一般采用植被监测所用的多光谱遥感数据，包括NIR和R波段的数据。

通过计算NDVI，可以得到一个-1到1之间的数值，反映植被的状况。

在计算NDVI时，需要注意的是，遥感数据需要进行预处理。

首先，需要对数据进行大气校正，以消除大气干扰。

其次，需要进行辐射校正，以消除不同传感器之间的差异。

最后，需要对数据进行影像配准，以保证不同时间的数据能够对应。

在完成上述预处理后，就可以进行NDVI的计算。

在实际应用中，NDVI能够提供丰富的信息，可用于评估植被覆盖度。

NDVI越高，表示植被覆盖度越好，反之表示植被覆盖度较差。

因此，NDVI被广泛应用于农业生产领域，可用于评估作物的生长状况和健康程度。

通过监测NDVI的变化，可以及时掌握植被的生长状态，以辅助农业管理决策。

此外，NDVI还可用于环境监测领域。

通过监测NDVI的变化，可以评估植被的恢复情况和生态系统的健康状况。

在城市规划中，NDVI可用于评估绿化水平和城市热岛效应。

在生态保护中，NDVI可用于监测森林覆盖度和植被退化。

此外，NDVI还可以用于土地利用分类和植被类型的识别。

通过计算不同地区的NDVI值，可以对植被进行分类和划分。

通过监测NDVI的变化，可以及时了解不同植被类型的发展和变化。

总之，NDVI是一种重要的指数，在植被监测、农业生产、环境监测等领域具有广泛的应用价值。

遥感影像灰度值计算

遥感影像灰度值计算
遥感影像的灰度值计算是一个复杂的过程，涉及到多个步骤和因素。

以下是计算灰度值的基本步骤：
1. **辐射定标**：首先，需要对卫星接收到的辐射进行定标。

这涉及到将辐射亮度值与DN值（数字量化值，即像素值）进行转换。

DN值是遥感影像像元亮度值，记录着地物的灰度值，是一个整数值，值大小与传感器的辐射分辨率、地物发射率、大气透过率和散射率等有关。

2. **辐射亮度值到DN值的转换**：辐射亮度值是卫星上接受的辐射亮度，是辐射定标的结果之一。

通过转换公式，可以得到DN值。

需要注意的是，这个公式得到的结果是大气顶层的辐射亮度。

3. **校准**：在得到DN值后，可能还需要进行校准，以确保数据的准确性和可靠性。

以上步骤完成后，就可以根据这些信息计算出每个像素（像元）的灰度值。

灰度值范围可在0到2n-1之间，如8-bit的数据取28=256灰度级（其值0～255）。

以上信息仅供参考，建议咨询遥感技术专业人士获取更准确的信息。