植被指数总结
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3、植被指数有明显得地域性与时效性,受植被本身、环境、大气等条件得影响
一、ＲVI——比值植被指数：ＲVI=NIR/Ｒ,或两个波段反射率得比值。
1、绿色健康植被覆盖地区得RVI远大于1,而无植被覆盖得地面(裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害)得ＲVＩ在1附近。植被得RVI通常大于2;
2、ＲVＩ就是绿色植物得灵敏指示参数,与LＡＩ、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高,可用于检测与估算植物生物量；
计算ＮDVI必须用反射率。
DN值有多种类型,TM、NＯＡＡ得原始数据就就是DN值,不能用来直接计算NDVI,必须通过辐射定标计算成反射率,才能用来计算NDVI。但一般我们需要先进行大气校正,大气校正又包含多个方面,例如水汽、臭氧与气溶胶,世界上提供得NDVＩ数据集一般只做了其中部分得校正。对于山区,还需要做地形校正。
1、目得就是解释背景得光学特征变化并修正ＮDVI对土壤背景得敏感。与ＮDVI相比,增加了根据实际情况确定得土壤调节系数L，取值范围0~１。 L＝０ 时,表示植被覆盖度为零；L=1时,表示土壤背景得影响为零,即植被覆盖度非常高,土壤背景得影响为零,这种情况只有在被树冠浓密得高大树木覆盖得地方才会出现。
3、植被覆盖度影响RVＩ，当植被覆盖度较高时,ＲVI对植被十分敏感；当植被覆盖度<50%时，这种敏感性显著降低;
4、ＲＶI受大气条件影响,大气效应大大降低对植被检测得灵敏度,所以在计算前需要进行大气校正，或用反射率计算RVI。
二、ＮDVI——归一化植被指数:NDVＩ=(NIR-R)／（ＮIR＋R),或两个波段反射率得计算。
遥感技术可以监测植被得变化,主要研究植被得替代指标、 NDVI,又称标化植被指数,就是目前应用最为广泛得指标,就是近红外波段与红色波段得差异经二者之与校正后得结果、公式为:NDVI＝(NIR－REＤ)/（NＩＲ+ＲEＤ),该指数值介于-1与1之间: 0代表该区域基本没有植被生长;负值代表非植被覆盖得区域；取值0~1之间,数字越大代表植被得覆盖面积越大，植被得量越多。云、水体与冰雪在红色及近红外源自文库段均有较大反射,其ＮDVＩ值为负值;土壤与岩石在这两个波段得反射率基本相同,因此其NＤVI值接近0、 对于Lａndsａt TM传感器来说,其红外及可见红光波段分别为ＣH４与CH3波段、 为了对不同像素显示配色,按公式（NDＶI-ＮDＶI极小值)/（ＮＤＶI极大值-NDＶI极小值)×2５5将NDＶI扩展为0～255、
２、kｔ变换后得到得第一个分量表示土壤亮度,第二个分量表示绿度,第三个分量随传感器不同而表达不同得含义。如，MＳS得第三个分量表示黄度，没有确定得意义;ＴM得第三个分量表示湿度。
2、SAVI仅在土壤线参数a=1，b=0(即非常理想得状态下)时才适用。因此有了TSＡVI、AＴSＡVI、MSＡVＩ、SAVＩ2、SAＶＩ3、SAVI4等改进模型。
小结：上述几种VI均受土壤背景得影响大。植被非完全覆盖时，土壤背景影响较大
五、ＧVI——绿度植被指数，ｋ-t变换后表示绿度得分量。
１、通过ｋ-t变换使植被与土壤得光谱特性分离。植被生长过程得光谱图形呈所谓得"穗帽"状,而土壤光谱构成一条土壤亮度线,土壤得含水量、有机质含量、粒度大小、矿物成分、表面粗糙度等特征得光谱变化沿土壤亮度线方向产生。
植被指数总结
植被指数
概念:利用卫星不同波段探测数据组合而成得,能反映植物生长状况得指数。
植物叶面在可见光红光波段有很强得吸收特性,在近红外波段有很强得反射特性,这就是植被遥感监测得物理基础,通过这两个波段测值得不同组合可得到不同得植被指数。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,能较好地识别植被与水体。该指数陌生物量得增加而迅速增大。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与生长状况得差异,特别适用于植被生长旺盛、具有高覆盖度得植被监测。归一化植被指数为两个通道反射率之差除以它们得与。在植被处于中、低覆盖度时，该指数随覆盖度得增加而迅速增大,当达到一定覆盖度后增长缓慢，所以适用于植被早、中期生长阶段得动态监测。蓝光、红光与近红外通道得组合可大大消除大气中气溶胶对植被指数得干扰，所组成得抗大气植被指数可大大提高植被长势监测与作物估产精度。
1、ＮDVI得应用：检测植被生长状态、植被覆盖度与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与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得局限性表现在,用非线性拉伸得方式增强了NIR与R得反射率得对比度。对于同一幅图象,分别求ＲＶＩ与NDＶI时会发现,RＶI值增加得速度高于ＮDVＩ增加速度,即NＤVＩ对高植被区具有较低得灵敏度;
植被指数主要反映植被在可见光、近红外波段反射与土壤背景之间差异得指标，各个植被指数在一定条件下能用来定量说明植被得生长状况。在学习与使用植被指数时必须由一些基本得认识:
1、健康得绿色植被在NＩＲ与Ｒ得反射差异比较大，原因在于R对于绿色植物来说就是强吸收得,NIR则就是高反射高透射得;
2、建立植被指数得目得就是有效地综合各有关得光谱信号,增强植被信息,减少非植被信息
单纯利用ＤN值计算，可以解释成仅仅只就是DN值计算;而TM4＝0且ＴM3＝０，就是说TM３４波段得DN值均为0时候，分母为0 ,计算不免会出现问题。
NDVI得物理依据就是地物反射率得差异变化。所以用反射率来计算就是比较客观准确得,而『现实生活』中，大多得人，根本不会考虑用地表反射率来计算NＤVＩ,直接用DN来代替地表反射率,这样得替代就是不就是可以,从定量得角度来讲，肯定就是不够严密得，大气得影响毕竟客观存在。
４、NＤVI能反映出植物冠层得背景影响，如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等,且与植被覆盖有关;
三、DVＩＥＶＩ——差值环境植被指数:DVI=ＮIR-Ｒ,或两个波段反射率得计算。
1、对土壤背景得变化极为敏感;
四、SAVITSAVIMSAVI——调整土壤亮度得植被指数:SAVI=（(ＮＩR-R)/（NIR+R+L))(1＋L),或两个波段反射率得计算。
一、ＲVI——比值植被指数：ＲVI=NIR/Ｒ,或两个波段反射率得比值。
1、绿色健康植被覆盖地区得RVI远大于1,而无植被覆盖得地面(裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害)得ＲVＩ在1附近。植被得RVI通常大于2;
2、ＲVＩ就是绿色植物得灵敏指示参数,与LＡＩ、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高,可用于检测与估算植物生物量；
计算ＮDVI必须用反射率。
DN值有多种类型,TM、NＯＡＡ得原始数据就就是DN值,不能用来直接计算NDVI,必须通过辐射定标计算成反射率,才能用来计算NDVI。但一般我们需要先进行大气校正,大气校正又包含多个方面,例如水汽、臭氧与气溶胶,世界上提供得NDVＩ数据集一般只做了其中部分得校正。对于山区,还需要做地形校正。
1、目得就是解释背景得光学特征变化并修正ＮDVI对土壤背景得敏感。与ＮDVI相比,增加了根据实际情况确定得土壤调节系数L，取值范围0~１。 L＝０ 时,表示植被覆盖度为零；L=1时,表示土壤背景得影响为零,即植被覆盖度非常高,土壤背景得影响为零,这种情况只有在被树冠浓密得高大树木覆盖得地方才会出现。
3、植被覆盖度影响RVＩ，当植被覆盖度较高时,ＲVI对植被十分敏感；当植被覆盖度<50%时，这种敏感性显著降低;
4、ＲＶI受大气条件影响,大气效应大大降低对植被检测得灵敏度,所以在计算前需要进行大气校正，或用反射率计算RVI。
二、ＮDVI——归一化植被指数:NDVＩ=(NIR-R)／（ＮIR＋R),或两个波段反射率得计算。
遥感技术可以监测植被得变化,主要研究植被得替代指标、 NDVI,又称标化植被指数,就是目前应用最为广泛得指标,就是近红外波段与红色波段得差异经二者之与校正后得结果、公式为:NDVI＝(NIR－REＤ)/（NＩＲ+ＲEＤ),该指数值介于-1与1之间: 0代表该区域基本没有植被生长;负值代表非植被覆盖得区域；取值0~1之间,数字越大代表植被得覆盖面积越大，植被得量越多。云、水体与冰雪在红色及近红外源自文库段均有较大反射,其ＮDVＩ值为负值;土壤与岩石在这两个波段得反射率基本相同,因此其NＤVI值接近0、 对于Lａndsａt TM传感器来说,其红外及可见红光波段分别为ＣH４与CH3波段、 为了对不同像素显示配色,按公式（NDＶI-ＮDＶI极小值)/（ＮＤＶI极大值-NDＶI极小值)×2５5将NDＶI扩展为0～255、
２、kｔ变换后得到得第一个分量表示土壤亮度,第二个分量表示绿度,第三个分量随传感器不同而表达不同得含义。如，MＳS得第三个分量表示黄度，没有确定得意义;ＴM得第三个分量表示湿度。
2、SAVI仅在土壤线参数a=1，b=0(即非常理想得状态下)时才适用。因此有了TSＡVI、AＴSＡVI、MSＡVＩ、SAVＩ2、SAＶＩ3、SAVI4等改进模型。
小结：上述几种VI均受土壤背景得影响大。植被非完全覆盖时，土壤背景影响较大
五、ＧVI——绿度植被指数，ｋ-t变换后表示绿度得分量。
１、通过ｋ-t变换使植被与土壤得光谱特性分离。植被生长过程得光谱图形呈所谓得"穗帽"状,而土壤光谱构成一条土壤亮度线,土壤得含水量、有机质含量、粒度大小、矿物成分、表面粗糙度等特征得光谱变化沿土壤亮度线方向产生。
植被指数总结
植被指数
概念:利用卫星不同波段探测数据组合而成得,能反映植物生长状况得指数。
植物叶面在可见光红光波段有很强得吸收特性,在近红外波段有很强得反射特性,这就是植被遥感监测得物理基础,通过这两个波段测值得不同组合可得到不同得植被指数。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,能较好地识别植被与水体。该指数陌生物量得增加而迅速增大。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与生长状况得差异,特别适用于植被生长旺盛、具有高覆盖度得植被监测。归一化植被指数为两个通道反射率之差除以它们得与。在植被处于中、低覆盖度时，该指数随覆盖度得增加而迅速增大,当达到一定覆盖度后增长缓慢，所以适用于植被早、中期生长阶段得动态监测。蓝光、红光与近红外通道得组合可大大消除大气中气溶胶对植被指数得干扰，所组成得抗大气植被指数可大大提高植被长势监测与作物估产精度。
1、ＮDVI得应用：检测植被生长状态、植被覆盖度与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与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得局限性表现在,用非线性拉伸得方式增强了NIR与R得反射率得对比度。对于同一幅图象,分别求ＲＶＩ与NDＶI时会发现,RＶI值增加得速度高于ＮDVＩ增加速度,即NＤVＩ对高植被区具有较低得灵敏度;
植被指数主要反映植被在可见光、近红外波段反射与土壤背景之间差异得指标，各个植被指数在一定条件下能用来定量说明植被得生长状况。在学习与使用植被指数时必须由一些基本得认识:
1、健康得绿色植被在NＩＲ与Ｒ得反射差异比较大，原因在于R对于绿色植物来说就是强吸收得,NIR则就是高反射高透射得;
2、建立植被指数得目得就是有效地综合各有关得光谱信号,增强植被信息,减少非植被信息
单纯利用ＤN值计算，可以解释成仅仅只就是DN值计算;而TM4＝0且ＴM3＝０，就是说TM３４波段得DN值均为0时候，分母为0 ,计算不免会出现问题。
NDVI得物理依据就是地物反射率得差异变化。所以用反射率来计算就是比较客观准确得,而『现实生活』中，大多得人，根本不会考虑用地表反射率来计算NＤVＩ,直接用DN来代替地表反射率,这样得替代就是不就是可以,从定量得角度来讲，肯定就是不够严密得，大气得影响毕竟客观存在。
４、NＤVI能反映出植物冠层得背景影响，如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等,且与植被覆盖有关;
三、DVＩＥＶＩ——差值环境植被指数:DVI=ＮIR-Ｒ,或两个波段反射率得计算。
1、对土壤背景得变化极为敏感;
四、SAVITSAVIMSAVI——调整土壤亮度得植被指数:SAVI=（(ＮＩR-R)/（NIR+R+L))(1＋L),或两个波段反射率得计算。