遥感植被指数NDVI计算
计算植被指数实验报告
一、实验目的1. 理解植被指数的概念及其在遥感监测中的应用；2. 掌握植被指数的计算方法；3. 分析不同植被指数对植被覆盖度的反映程度。
二、实验原理植被指数是遥感技术中用于监测植被覆盖度和生长状况的重要指标。
它是通过分析遥感图像中红光和近红外波段的反射率差异来计算的。
常见的植被指数有归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等。
三、实验材料1. 遥感影像：选取不同植被覆盖度的遥感影像；2. 软件工具：ENVI、ArcGIS等遥感数据处理软件；3. 计算器。
四、实验步骤1. 遥感影像预处理（1）读取遥感影像，包括红光波段和近红外波段数据；（2）进行几何校正，使影像具有相同的地理坐标；（3）进行辐射校正，消除大气和传感器等因素的影响；（4）进行大气校正，消除大气对遥感影像的影响。
2. 计算植被指数（1）计算归一化植被指数（NDVI）NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)（2）计算增强型植被指数（EVI）EVI = 2.5 (NIR - Red) / (NIR + 6 Red - 7.5 Red^2)3. 分析植被指数（1）绘制NDVI和EVI分布图，观察不同植被覆盖度的变化；（2）分析不同植被指数对植被覆盖度的反映程度，比较NDVI和EVI的差异。
五、实验结果与分析1. 实验结果（1）通过遥感影像预处理，得到了具有相同地理坐标和辐射校正后的遥感影像；（2）根据遥感影像计算得到NDVI和EVI分布图，可以看出不同植被覆盖度的变化；（3）通过比较NDVI和EVI分布图，可以发现EVI对植被覆盖度的反映程度更好。
2. 实验分析（1）NDVI和EVI是两种常用的植被指数，它们都能反映植被覆盖度的变化；（2）EVI相较于NDVI，对植被覆盖度的反映程度更好，尤其是在植被覆盖度较低的情况下；（3）通过遥感影像预处理和植被指数计算，可以实现对植被覆盖度的有效监测。
六、实验结论1. 通过本次实验，掌握了植被指数的概念及其在遥感监测中的应用；2. 掌握了植被指数的计算方法，包括NDVI和EVI；3. 分析了不同植被指数对植被覆盖度的反映程度，发现EVI在植被覆盖度较低的情况下具有更好的反映效果。
ndyi植被指数的计算公式
ndyi植被指数的计算公式
NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，归一化植被指数）的计算公式如下：
NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)
其中，NIR代表近红外波段的反射值，Red代表红色波段的反射值。
在计算NDVI时，需要获取遥感影像中的近红外波段和红色波段的反射值。
通常情况下，这些反射值可以通过遥感传感器（如MODIS、Landsat等）获取。
计算得到的NDVI值范围为-1到1之间，数值越高表示植被覆盖越多，数值越低表示植被覆盖越少。
一般来说，NDVI值大于0.3可以表示有较为密集的植被覆盖，而小于0.1则表示有较少的植被覆盖。
通过计算NDVI可以评估地表植被的状况，对于农业、林业、环境监测等领域具有重要的应用价值。
nduwi阈值法
nduwi阈值法
NDUWI（Normalized Difference Urban Index）阈值法是一种用于城市区域提取的遥感图像处理方法。
它基于植被指数和城市指数的差异来识别城市区域。
NDUWI 阈值法的基本步骤如下：
1. 计算NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）和NDBI （Normalized Difference Built-up Index）两个指数。
NDVI 用于衡量植被的生长状况，而NDBI 用于衡量城市建成区的特征。
2. 计算NDUWI 指数，它是NDVI 和NDBI 的差值：NDUWI = NDVI - NDBI。
3. 根据研究区域的特点，选择一个合适的NDUWI 阈值。
通常，这个阈值是根据经验或实地调查数据确定的。
4. 将遥感图像中的每个像素的NDUWI 值与阈值进行比较。
如果NDUWI 值大于阈值，则该像素被认为是城市区域；如果NDUWI 值小于或等于阈值，则该像素被认为是非城市区域。
NDUWI 阈值法的优点是简单易行，适用于多种遥感数据源。
然而，它的准确性受到阈值选择的影响，并且对于复杂的城市环境可能不够敏感。
在实际应用中，可能需要结合其他辅助数据或方法来提高城市区域提取的准确性。
4 遥感数据处理及分析----NDVI植被指数计算
IDL基本语法知识-注意事项
4）运算符操作顺序
在波段运算过程中，是根据数序。
5）注意使用调用整个图像的IDL函数
如同其他所有ENVI程序一样，波段运算处理也是分块进行的。 如果被处理的图像大于在参数设置中被指定的碎片尺寸，图像将 被分解为更小的部分，系统对每一部分进行单独处理，然后再重 新组合起来。
知识介绍--NDVI
常用的植被指数有： 3）差值植被指数
（difference vegetation index, DVI）
公式：DVI = DNNIR-DNR
对土壤背景的变化极为敏感，有利于植被生态 环境的监测。
当植被浓密，如覆盖度大于等于80%时，它对 植被的灵敏度下降，适用于植被发育早、中期 或低、中覆盖度的植被监测。
3）应用函数 如：ratio_rvi函数是对b1和b2进行操作，则在波段运算的表达式输入时， 应该为： ratio_rvi(b1,b2)。如设有关键字check的话，则在表达式输入时， 应输入：bm_ratio(b1,b2,/check)
作业
计算can_tmr.img数据的NDVI：
要求：1）编写计算NDVI的IDL函数（附在报告内） 2）保存函数，并描述编译函数、 波段运算中调用函数的过程。 3）记录(200,150)像素位置的NDVI值。
b1(ptr) = 1.0 rvi = float(b2)/b1 rvi(ptr) = 0.0 endif else begin rvi = float(b2)/b1 endelse end
IDL函数编写和函数在波段运算中的使用
植被指数（NDVI）理论知识
植被指数（NDVI）理论知识
<基于植被指数NDVI 的遥感信息提取>----------------马春林
植被红光波段0.55- 0.68µm 有⼀个强烈的吸收带,它与叶绿素密度成反⽐; ⽽近红外波段0.725- 1.1µm 有⼀个较⾼的反射峰
绿⾊植物在红光波段强吸收，⽽在近红外⾼反射和⾼透射特性
1 植被指数提取⽅法
植被指数提取的⽅法很多, 最为常⽤的⼀种⽅法是通过遥感影像处理软件对遥感影像不同波段进⾏处理,从⽽得到各类植被指数。
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)为红外波谱段, 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。
归⼀化植被指数NDVI 的定义是:
NDVI=(NIR- R)/(NIR+R) (其中NIR 代表近红外波段, R 代表红波段)要计算NDVI, 就是在遥感处理软件中, 计算近红外波段与红波段之差, 再除以两个波段之和。
利⽤遥感影像处理软件提取植被指数流程⼀般为:
(1)使⽤遥感处理软件打开遥感图像。
(2)依据植被指数公式, 对图像不同波段进⾏波段计算。
(3)⽣成植被指数影像⽂件。
MODIS数据介绍及植被指数算法
MODIS数据介绍及植被指数算法MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是一种搭载在Terra和Aqua卫星上的遥感仪器，由美国宇航局（NASA）和美国地球观测系统（EOS）使用。
它于1999年发射，用于全球地表的监测和观测。
MODIS数据提供了涵盖地球表面全部区域的高质量、中等空间分辨率的图像，提供了多种环境参数的监测和观测，包括云雾、海洋、气溶胶、火灾、水文过程和陆地表面特征等。
常用的植被指数包括归一化差异植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI），以及改进的归一化植被指数（Enhanced Vegetation Index，EVI）。
NDVI是使用可见光（VIS）波段和近红外（NIR）波段的差异来估计植被覆盖程度的指标。
其计算公式为：NDVI=(NIR-VIS)/(NIR+VIS)。
NDVI 的取值范围为-1到1，数值越高表示植被覆盖越好。
EVI是在NDVI的基础上进行改进的指数，它修正了可见光波段对大气散射的影响，并且引入了一个土壤校正因子。
EVI的计算公式为：EVI=G*(NIR-VIS)/(NIR+C1*VIS-C2*BLUE+L)。
其中，G、C1、C2和L是一组常数，需要根据具体情况进行调整。
除了NDVI和EVI，还有其他一些植被指数的方法，如基于土壤调整的植被指数（Soil Adjusted Vegetation Index，SAVI），以及基于差分植被指数（Differential Vegetation Index，DVI）等。
植被指数算法的原理基于植被在可见光和近红外波段上的吸收和反射特性。
植被具有较高的反射率和较低的吸收率，在近红外波段具有较高的反射率，在可见光波段具有较低的反射率。
这种差异性可以通过遥感数据来测量和评估，从而得出植被指数，以揭示植被的生长情况和植被覆盖度。
遥感常用ndvimndwi、ndbi等三个指数的计算及landsat应用
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。
该NDWI一般用来提取影像中的水体信息，效果较好。
局限性：用NDWI来提取有较多建筑物背景的水体，如城市中的水体，其效果会较差。
2. Gao于1996年也命名了一个NDWI[2]?，用于研究植被的含水量。
植被指数计算公式
植被指数计算公式
1. 什么是植被指数？
植被指数（vegetation index）是用来描述植被覆盖程度的指数，通常是由植被反射和吸收辐射的比值，比如最常用的归一化植被指数NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）。
2. 植被指数的作用和意义
植被指数是研究植被动态、生长状态和生产力的重要工具，广泛
应用于农业、林业、生态环境等领域。
它可以反映出植被覆盖程度、
叶面积指数、光合活动强度等信息。
3. 归一化植被指数NDVI的计算公式
归一化植被指数NDVI的计算公式如下：
NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)
其中，NIR代表近红外波段反射率，RED代表红光波段反射率。
4. 归一化植被指数NDVI的解释
归一化植被指数NDVI的取值范围为-1到1之间，数值越接近1表明植被覆盖度越高，而数值越接近-1表明植被稀疏程度越高。
如果NDVI等于0，则表示没有植被覆盖。
5. 归一化植被指数NDVI的优势
归一化植被指数NDVI是反映植被变化最敏感、最广泛应用的指数之一。
它具有以下几个优势：
（1）NDVI可以从遥感图像中提取植被信息，避免了根据人工采样数据进行测量的不足。
（2）NDVI可以利用遥感数据中不可见的红外波段反射信息，使得植被覆盖率的测量更加准确。
（3）NDVI对于绿色和枯黄色的植被具有较强的差异性，可以很好的反映植被的生长状况。
总之，归一化植被指数NDVI是目前研究植被覆盖和生长状况的重要工具之一，可以应用于数个领域，例如生态环境监测、气象预测、农业生产等。
arcgis计算影像ndvi归一化方法
arcgis计算影像ndvi归一化方法**ArcGIS计算影像NDVI归一化方法**归一化植被指数（NDVI）是遥感领域评估植被生长状态的重要指标。
在利用ArcGIS进行NDVI计算时，归一化步骤是确保数据准确性与可比性的关键。
本文将详细介绍在ArcGIS环境中，如何对影像进行NDVI归一化处理。
### 1.理解NDVI首先，我们需要理解NDVI的计算基础。
NDVI是通过红光和近红外波段反射率的差值与它们的和之比来计算的，公式如下：[ NDVI = frac{(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。
### 2.影像预处理在进行NDVI计算之前，我们需要对影像进行以下预处理：- **辐射定标**：将影像的数字图像数据转换为地面反射率的实际值。
- **大气校正**：消除大气对遥感数据影响，获得更接近地面真实反射率的数据。
- **图像裁剪**：根据研究区域裁剪影像，以减少计算量。
### 3.ArcGIS中NDVI的计算以下是利用ArcGIS进行NDVI计算和归一化步骤的详细说明：#### 步骤1：波段选择- 在ArcGIS中打开预处理后的遥感影像。
- 通过ArcToolbox中的“Multi BandRaster to Raster Dataset”工具，将红光和近红外波段提取出来。
#### 步骤2：计算NDVI- 打开“Spatial Analyst Tools”工具箱。
- 使用“Raster Calculator”栅格计算器。
- 输入以下公式进行NDVI计算：[NDVI = frac{(NIR - Red)}{(NIR + Red)}]确保将NIR和Red替换为相应的波段名称。
#### 步骤3：归一化处理归一化是为了消除不同时间点或不同传感器之间的数据差异，确保数据之间的可比性。
- 使用“Stretch”工具，将NDVI值范围标准化到0到1之间。
基于NDVI遥感影像数据的作物种植面积估计研究
基于NDVI遥感影像数据的作物种植面积估计研究作物种植面积是农业产量的重要指标之一。
传统的作物种植面积测量方法包括人工普查和地面调查。
然而，这些方法耗时耗力，并且难以获取大规模数据。
随着遥感技术的不断发展，基于NDVI遥感影像数据的作物种植面积估计方法备受关注。
本文将就该技术进行一定的研究，以探究其可行性和有效性。
一、 NDVI遥感影像数据的基本原理NDVI（Normalized Difference Vegetation Index），即归一化植被指数，是一种基于遥感影像数据的植被覆盖度指标。
NDVI的原理是基于植物叶片色素对不同波长光的吸收和反射率不同而设计的。
一般情况下，植物对可见光波段的吸收较高，而对近红外波段的反射较高。
NDVI通过检测可见光和近红外波段的比值来测量植被覆盖度。
具体公式为：NDVI = (NIR - R) / (NIR + R)，其中NIR为近红外波段反射值，R为可见光波段反射值。
二、 NDVI遥感影像数据在作物种植面积估计中的应用NDVI遥感影像数据在作物种植面积估计中可以通过以下步骤实现：1.获取遥感影像数据：包括可见光波段和近红外波段数据。
2.计算NDVI：通过遥感影像数据计算NDVI值。
3.建立NDVI值与作物面积之间的线性关系模型：通过样本数据，建立NDVI值与实际作物面积之间的线性关系模型。
4.利用建立的模型估计作物种植面积：通过遥感影像数据计算NDVI值，并利用建立的模型估计作物种植面积。
基于NDVI的作物种植面积估计方法具有以下优点：1.简便快捷：利用遥感影像数据，可以获取大面积的数据，同时不需要进行人工普查和地面调查，省去了大量的人力物力成本。
2.高效准确：基于建立的模型，可以获取较为准确的作物种植面积信息。
3.信息丰富：NDVI遥感影像数据不仅可以估计作物种植面积，还可以对植被覆盖度、生物量等信息进行测量。
三、本文的实验设计和数据分析为了验证NDVI遥感影像数据在作物种植面积估计中的有效性和可行性，本文进行了以下实验设计和数据分析：1.实验样本选择：在广东省河源市选取了12个样本区域，包括水稻、油菜、茶叶等作物。
植被遥感指数公式及简介
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1
植被指数类型
比值植被指数（RVI） 归一化植被指数（NDVI） 差值植被指数（DVI） 缨帽变换中的绿度植被指数（GVI） 垂直植被指数（PVI）
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2
比值植被指数（Ratio Vegetation Index）
由于可见光红波段（R）与近红外波段（NIR）对绿色 植物的光谱响应十分不同。两者简单的数值比能充分 表达两反射率之间的差异。
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同植被与土壤亮度线的距离不同。于是 Richardson（1977）把植物象元到土壤亮度线的垂 直距离定义为垂直植被指数（Perpendicular Vegetation Index）。
PVI是一种简单的欧几米得（Euclidean）距离。 表示为：
PVI= (SRVR)2(SVI RSVI)R 2
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9
缨帽变换（TC变换）是以陆地卫星MSS各波段的辐度 亮度值作为变量。经线性变换后，组成4个新变量：
TC10.433MSS40.632MSS50.586MSS60.264MSS7 TC2-0.290MSS4-0.562MSS5-0.600MSS60.491MSS7 TC3-0.829MSS40.522MSS50.039MSS60.194MSS7 TC4 0.233MSS40.021MSS5-0.543MSS60.810MSS7
NDVI的一个缺陷在于，对土壤背景的变化 较为敏感。
实验表明，作物生长初期NDVI将过高估计 植被覆盖度，而在作物生长的结束季节，NDVI 值偏低。因此，NDVI更适用于植被发育中期或 中等覆盖度的植被检测。
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6
差值植被指数 （Difference Vegetation Index）
ndvi归一化植被指数 公式含义
NDVI是农业领域常用的一种指数，它可以用来评估植被的生长状况和土壤的湿度情况。
下面将详细介绍NDVI的概念、公式含义以及其在农业生产中的应用。
一、NDVI的概念NDVI即归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index)，是一种通过遥感技术获取的植被信息指数。
它是由美国科学家Rouse等人于1974年提出的，是利用植被红外光和可见光谱反射率之间的比值来反映植被覆盖度和生长状况的指标。
二、NDVI的计算公式NDVI的计算公式如下：\[ NDVI = \frac{NIR - RED}{NIR + RED} \]其中，NIR表示红外波段的反射率，RED表示可见光波段的反射率。
通过计算这两个波段的反射率的差值和比值，可以得到NDVI的数值。
NDVI的数值范围通常在-1到1之间，数值越大代表植被覆盖度越高，生长状况越好。
三、NDVI在农业生产中的应用1. 土壤湿度监测通过监测植被的生长状况，可以间接地推断土壤的湿度情况。
植被生长状况好的地方往往意味着土壤湿度较高，而生长状况差的地方则可能是由于土壤干旱。
农民和农田管理者可以根据NDVI的数值来及时调整灌溉系统，保证农田的水分充足。
2. 病虫害监测有些病虫害对植被的影响会导致植被的生长受到阻碍，从而导致NDVI 数值的下降。
农民可以通过监测NDVI数值的变化来及时发现并采取控制措施，防止病虫害对农作物造成严重损害。
3. 作物产量预测植被的生长状况与作物的产量密切相关。
通过监测植被的生长情况，可以对作物的产量进行预测，帮助农民及时调整农作物的种植结构和管理措施，最大程度地提高作物的产量。
4. 土地利用规划通过对不同地块的NDVI数值进行监测和分析，可以为土地的合理利用提供科学依据。
可以根据NDVI数值的变化来调整种植作物的布局，或者在土地治理和防护工程中进行合理规划。
四、结语NDVI作为一种重要的植被信息指数，对于农业生产和土地资源管理具有重要意义。
ndvi和evi（NDVIandevi）
ndvi和evi（NDVI and evi）NDVInormalized差值植被指数NDVI，归一化植被指数，标准差异植被指数）表达式：NDVI =（P（NIR）-P（红色））/（P（NIR）+ P（红））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。
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，近红外和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。
对于同一幅图象，分别求RVI时会发现和NDVI，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度；4、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；植被指数概念：利用卫星不同波段探测数据组合而成的，能反映植物生长状况的指数。
植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测的物理基础，通过这两个波段测值的不同组合可得到不同的植被指数。
差值植被指数又称农业植被指数，为二通道反射率之差，它对土壤背景变化敏感，能较好地识别植被和水体。
该指数随生物量的增加而迅速增大。
比值植被指数又称为绿度，为二通道反射率之比，能较好地反映植被覆盖度和生长状况的差异，特别适用于植被生长旺盛、具有高覆盖度的植被监测。
归一化植被指数为两个通道反射率之差除以它们的和。
在植被处于中、低覆盖度时，该指数随覆盖度的增加而迅速增大，当达到一定覆盖度后增长缓慢，所以适用于植被早、中期生长阶段的动态监测蓝光、红光和近红外通道的组合可大大消除大气中气溶胶对植被指数的干扰，所组成的抗大气植被指数可大大提高植被长势监测和作物估产精度。
遥感数字图像处理代数运算
代数运算根据地物在不同波段的灰度差异，通过不同波段的代数运算产生新的“波段”作用：突出特定的地物信息产生新的地物信息代数运算1. 加、减、乘、除法运算2. 归一化指数3. 植被指数RVI, NDVI, DVI, PVI1.加减乘除运算B = B1+B2B = B1-B2B = B1/B2B = B1*B22. 归一化指数B = (B1 – B2)/(B1 + B2)3.植被指数，IR－近红外反射率，R－红色波段反射率RVI = IR/RNDVI = (IR – R)/(IR + R)DVI = IR – RPVI = 1.6225*IR – 2.2978*R + 11.0656or = 0.939*IR – 0.344*R + 0.09设参与运算的波段为B1和B2, 结果为BB1和B2为M*N的矩阵，计算结果B也是M*N的矩阵相同的像元进行计算，以加法运算为例：for(i = 0; i < M-1; i++)for(j = 0; j < N-1; j++)B[i, j] = B1[i, j] + B2[i, j]归一化植被指数和正交植被指数：for(i = 0; i < M-1; i++)for(j = 0; j < N-1; j++)NDVI[i, j] = (IR[i, j] - R[i, j])/(IR[i, j] + R[i, j])PVI[i, j] = 0.039*IR[i, j] - 0.344*R[i, j] + 0.09均值滤波(Mean filtering)均值滤波取每个领域像素值的平均作为该像素的新值。
优点：对高斯噪声比较有效不足：会造成图像模糊，削弱边缘和细节中值滤波(Median filtering)中值滤波取每个领域像素值的中均作为该像素的新值。
优点：对椒盐噪声比较有效，能保留部分细节信息，减少模糊不足：计算复杂，对随机噪声效果不好图像锐化(Image Sharpening)图像锐化提高边缘与周围像素之间的反差，用于突出图像中的地物边缘、轮廓或线状目标。
fvc植被覆盖度公式
fvc植被覆盖度公式
FVC（Fraction of Vegetation Cover）是植被覆盖度的缩写，用于表示光谱混合模型中植被的覆盖程度。
FVC是指在一定范围内，地表上被植被所覆盖的比例。
常见的计算FVC的公式有多种，其中一种常用的公式是基于遥感影像的归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）来计算的。
NDVI是通过计算红外波段和可见光波段反射率之间的差异来衡量植被的繁茂程度。
FVC的计算公式如下：
FVC = (NDVI - NDVI_min) / (NDVI_max - NDVI_min
其中，NDVI_min表示植被最小的归一化植被指数值，NDVI_max 表示植被最大的归一化植被指数值。
需要注意的是，计算FVC时，需要选择合适的NDVI_min和NDVI_max值，以确保计算结果准确。
这些值可以基于实际情况进行确定，例如通过对野外样地的调查或参考文献中的研究结果来确定。
landsat 5 ndvi 指数
landsat 5 ndvi 指数什么是Landsat 5 NDVI指数？Landsat 5 NDVI指数是一种衡量植被健康程度的遥感指标。
NDVI代表归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index），是由美国航空航天局（NASA）开发的一种植被指标。
Landsat 5是1972年至2013年期间运行的一颗美国卫星，它搭载了太阳能辐射计和多光谱扫描仪，可以收集和记录地球表面不同波段的图像数据。
为什么要使用Landsat 5 NDVI指数？通过使用Landsat 5 NDVI指数，科学家们可以更好地了解地球上植被的分布、类型和健康状况。
植被是地球生态系统的关键组成部分，它们对碳循环、气候调节和土壤保持起着重要作用。
通过监测和评估植被健康状况，我们可以更好地了解气候变化和土地利用变化的影响，并为农业生产、森林管理和自然灾害预警等提供重要的依据。
如何计算Landsat 5 NDVI指数？为了计算Landsat 5 NDVI指数，首先需要收集来自Landsat 5卫星的多光谱图像数据。
多光谱图像数据包含不同波段的图像，其中包括红光波段（通常为TM3波段）和近红外波段（通常为TM4波段）。
接下来，使用以下公式计算NDVI指数：NDVI = (TM4 - TM3) / (TM4 + TM3)其中，TM4代表近红外波段的反射值，TM3代表红光波段的反射值。
通过计算后，NDVI的取值范围通常在-1到1之间。
数值接近1表示植被健康状况好，数值接近-1表示植被健康状况差，而数值接近0表示地表无植被。
如何解读Landsat 5 NDVI指数结果？Landsat 5 NDVI指数的结果可以提供有关植被健康状况的有用信息。
首先，根据NDVI数值的范围，可以进行植被分类。
通常，数值大于0.2的地区被认为是森林、草原或农田，数值大于0.5的地区被认为是热带或亚热带地区的繁茂植被。
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。
植被遥感指数公式及简介
缨帽变换中的绿度植被指数（GVI）
缨帽变换（TC）是指在多维光谱空间中， 通过线性变换、多维空间的旋转，将植物、 土壤信息投影到多维空间的一个平面上，在 这个平面上使植被生长状况的时间轨迹（光 谱图形）和土壤亮度轴相互垂直。也就是， 通过坐标变换使值被与土壤特征分离。 缨帽变换是一种通用的植被指数，可以 被用于 Landsat MMS 或 Landsat TM 数据。
缨帽变换（TC变换）是以陆地卫星MSS各波段的辐度 亮度值作为变量。经线性变换后，组成4个新变量：
TC10.433MSS40.632MSS50.586MSS60.264MSS7 TC2-0.290MSS4-0.562MSS5-0.600MSS60.491MSS7 TC3-0.829MSS40.522MSS50.039MSS60.194MSS7 TC4 0.233MSS40.021MSS5-0.543MSS60.810MSS7
PVI的显著特点是较好地滤除了土壤背景的影响，且
对大气效应的敏感程度也小于其它植被指数。正因为它减
弱和消除了大气、土壤的干扰，所以被广泛应用于作物估 产。 从理论上讲，GVI、PVI均不受土壤背景的影响，对植 被具有适中的灵敏度，利于提取各种土壤背景下生长的植
被专题信息。其数值已扩展到TM的6维数据（除TM6热红外
植被遥感指数
植被指数类型
比值植被指数（RVI） 归一化植被指数（NDVI） 差值植被指数（DVI）
缨帽变换中的绿度植被指数（GVI） 垂直植被指数（PVI）
比值植被指数（Ratio Vegetation Index）
由于可见光红波段（R）与近红外波段（NIR）对绿色 植物的光谱响应十分不同。两者简单的数值比能充分 表达两反射率之间的差异。
植被光谱分析与植被指数计算解读
植被光谱分析与植被指数计算解读植被光谱分析与植被指数计算在遥感中，常常结合不同波长范围的反射率来增强植被特征，如植被指数（vegetation indices ——VI）的计算，植被指数（VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某⼀特性或者细节。
⽬前，在科学⽂献中发布了超过150种植被指数模型，这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。
本⽂总结现有植被指数，根据对植被波谱特征产⽣重要影响的主要化学成份：⾊素（Pigments）、⽔分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），总结了7⼤类实⽤性较强的植被指数，即：宽带绿度、窄带绿度、光利⽤率、冠层氮、⼲旱或碳衰减、叶⾊素、冠层⽔分含量。
这些植被指数可以简单度量绿⾊植被的数量和⽣长状况、叶绿素含量、叶⼦表⾯冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作⽤中对⼊射光的利⽤效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和⽊质素⼲燥状态的碳含量、度量植被中与胁迫性相关的⾊素、植被冠层中⽔分含量等。
包括以下内容：●植被光谱特征●植被指数●HJ-1-HSI植被指数计算1.植被光谱特征植被跟太阳辐射的相互关系有别于其他物质，如裸⼟、⽔体等，⽐如植被的“红边”现象，即在<700nm附近强吸收，>700nm⾼反射。
很多因素影响植被对太阳辐射的吸收和反射，包括波长、⽔分含量、⾊素、养分、碳等。
研究植被的波长范围⼀般为400 nm to 2500 nm，这也是传感器设计选择的波长范围。
这个波长范围可范围以下四个部分：●可见光（Visible）：400 nm to 700 nm●近红外（Near-infrared——NIR）：700 nm to 1300 nm●短波红外1（Shortwave infrared 1—— SWIR-1）：1300 nm to 1900 nm●短波红外2（Shortwave infrared 2——SWIR-2）：1900 nm to 2500 nm其中NIR和SWIR-1的过渡区（1400nm附近）是⼤⽓⽔的强吸收范围，卫星或者航空传感器⼀般不获取这范围的反射值。
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本科学生综合性、设计性
实验报告
姓名宋国俊学号114130168
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 External →Geo TIFF with metadata→Enter Landsat MetaData （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
(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。
对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度；
4、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
三、实验小结
在NDVI计算的时候，要对数据进行预处理，通过辐射定标消除传感器本身产生的误差、大气校正将辐射亮度或者表观反射率转换为地表实际反射率，消除大气散射、吸收、反射引起的误差。
在此当中，大气校正的过程中要注意各种参数的设定。
在做了NDVI计算之后，可以让我们对实验区进行植被覆盖度、植被生长状态等的分析。