几种常用植被指数介绍

常用植被指数

常用植被指数
植被指数是用来描述植被生长状况的指标，常用的植被指数有以下几种：
1. 植被指数（NDVI）：NDVI是最常用的植被指数，通过计算红外波段和可见光波段的反射率之间的比值，反映出植被的生长状况。

NDVI值越高，表示植被生长越旺盛。

2. 归一化差异植被指数（NDVI）：NDVI是在NDVI的基础上，对植被指数进行归一化处理所得到的指数。

NDVI值越高，表示植被生长越旺盛。

3. 植被水分指数（VSWI）：VSWI是通过计算近红外波段和中红外波段的反射率之间的比值，反映出植被受到的水分供应状况。

VSWI 值越高，表示植被水分供应越充足。

4. 综合植被指数（EVI）：EVI是在NDVI的基础上，对大气影响和土壤背景影响进行了修正所得到的指数，可以更准确地反映出植被生长状况。

EVI值越高，表示植被生长越旺盛。

以上几种常用的植被指数，可以通过遥感技术获取相应的遥感数据，用于植被生长监测、土地利用变化分析等方面的研究。

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几种常见植被指数

常用的植被指数，土壤指数，水体指数有哪些？植被指数与土壤指数一、RVI——比值植被指数：RVI=NIR/R，或两个波段反射率的比值。

1、绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而无植被覆盖的地面（裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）的RVI在1附近。

植被的RVI通常大于2；2、RVI是绿色植物的灵敏指示参数，与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高，可用于检测和估算植物生物量；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的灵敏度，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)，或两个波段反射率的计算。

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、DVI\EVI——差值\环境植被指数：DVI=NIR-R，或两个波段反射率的计算。

1、对土壤背景的变化极为敏感；四、SAVI\TSAVI\MSAVI——调整土壤亮度的植被指数：SAVI=((NIR-R)/(NIR+R+L))(1+L)，或两个波段反射率的计算。

1、目的是解释背景的光学特征变化并修正NDVI对土壤背景的敏感。

与NDVI相比，增加了根据实际情况确定的土壤调节系数L，取值范围0~1。

ENVI中常见植被指数介绍

作业9 植被指数植被指数概念：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。

不同的植被覆盖类型可以通过其特有的光谱特征进行区分，这是由于叶绿素在红波段内对太阳辐射的吸收以及叶片细胞结构对红外波段内太阳辐射的强反射。

Broadband Greenness(5 indices)（宽带绿色指标(5)）宽带绿度指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况，它对植物的叶绿素含量、叶子表面冠层、冠层结构比较敏感，这些都是植被光合作用的主要物质，与光合有效辐射（fAPAR）也有关系。

宽带绿度指数常用于植被物候发育的研究，土地利用和气候影响评估，植被生产力建模等。

宽带绿度指数选择的波段范围在可见光和近红外，一般的多光谱都包含这些波段。

下面的公式中规定波段的中心波长：ρNIR=800nm，ρRED=680nm，ρBLUE=450nm。

1. Normalized Difference Vegetation Index归一化植被指数增强在近红外波段范围绿叶的散射与红波段范围叶绿素的吸收差异。

简称NDVI： NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)（1）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；2.Simple Ratio Index比值植被指数在近红外波段范围绿叶的散射与红波段范围叶绿素吸收的比值。

几个植被指数

RVI比值植被指数RVI=NIR/R，或两个波段反射率的比值。

1．绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而无植被覆盖的地面（裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）的RVI在1附近。

植被的RVI通常大于2；2．RVI是绿色植物的灵敏指示参数，与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高，可用于检测和估算植物生物量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，这种敏感性显着降低；4．RVI受大气条件影响，大气效应大大降低对植被检测的灵敏度，所以在计算前需要进行大气校正，或用反射率计算RVI。

NDVI归一化植被指数NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，或两个波段反射率的计算。

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、雪、枯叶、粗糙度等，且与植被覆盖有关GVI绿度植被指数k-t变换后表示绿度的分量。

1．通过k-t变换使植被与土壤的光谱特性分离。

植被生长过程的光谱图形呈所谓的"穗帽"状，而土壤光谱构成一条土壤亮度线，土壤的含水量、有机质含量、粒度大小、矿物成分、表面粗糙度等特征的光谱变化沿土壤亮度线方向产生。

2．kt变换后得到的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的含义。

如，MSS的第三个分量表示黄度，没有确定的意义；TM的第三个分量表示湿度。

植被指数的计算方法与遥感图像处理步骤

植被指数的计算方法与遥感图像处理步骤植被指数是研究地表植被覆盖状况的重要指标，可以通过遥感技术获取高空间分辨率的植被信息。

植被指数的计算方法与遥感图像处理步骤是确定植被指数数值的关键环节。

一、什么是植被指数？植被指数是通过遥感技术获取的图像数据来计算植被覆盖状况的指标。

常见的植被指数有归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）、植被指数（Vegetation Index, VI）等。

这些指标利用遥感图像中红、近红外波段的反射光谱信息来反映植被生长情况，指数数值越高，代表植被覆盖程度越高。

二、植被指数的计算方法1. 归一化植被指数（NDVI）NDVI是最常用的植被指数之一，计算公式为（NIR-RED）/（NIR+RED），其中NIR是近红外波段的反射值，RED是红波段的反射值。

NDVI范围在-1到1之间，数值越接近1代表植被覆盖越高，数值越接近-1代表植被覆盖越低，数值接近0则代表无植被。

2. 植被指数（VI）植被指数是根据遥感图像中的红、蓝、绿波段的反射值计算得到的，常见的植被指数有绿光波段（Green）、蓝光波段（Blue）和红边波段（Red-edge）等。

植被指数的计算公式根据研究的需要而定，比如Normalized Green-Blue Vegetation Index（NGB）、Green-Blue Vegetation Index（GBVI）等。

三、遥感图像处理步骤1. 遥感图像获取遥感图像可以通过卫星、飞机等载体获取，一般包括多个波段的光谱信息。

从遥感图像中选取合适的波段进行植被指数的计算。

2. 数据预处理遥感图像预处理包括大气校正、几何纠正和辐射辐射校正等步骤，以消除由于大气、地表地貌等因素引起的图像噪声。

3. 波段选择根据研究需要和相关指数的计算公式选择合适的波段进行植被指数的计算。

常用的波段有红、近红外、绿、蓝等。

ENVI中常见植被指数介绍

作业9 植被指数植被指数概念：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。

不同的植被覆盖类型可以通过其特有的光谱特征进行区分，这是由于叶绿素在红波段内对太阳辐射的吸收以及叶片细胞结构对红外波段内太阳辐射的强反射。

Broadband Greenness(5 indices)（宽带绿色指标(5)）宽带绿度指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况，它对植物的叶绿素含量、叶子表面冠层、冠层结构比较敏感，这些都是植被光合作用的主要物质，与光合有效辐射（fAPAR）也有关系。

宽带绿度指数常用于植被物候发育的研究，土地利用和气候影响评估，植被生产力建模等。

宽带绿度指数选择的波段范围在可见光和近红外，一般的多光谱都包含这些波段。

下面的公式中规定波段的中心波长：ρNIR=800nm，ρRED=680nm，ρBLUE=450nm。

1. Normalized Difference Vegetation Index归一化植被指数增强在近红外波段范围绿叶的散射与红波段范围叶绿素的吸收差异。

简称NDVI： NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)（1）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；2.Simple Ratio Index比值植被指数在近红外波段范围绿叶的散射与红波段范围叶绿素吸收的比值。

植被指数的原理与应用

植被指数的原理与应用1. 植被指数的定义植被指数是通过遥感技术获取的一种反映植被生长状况的数据，常用于农业、林业、地表覆盖分类等领域的研究与应用。

植被指数是利用植物在不同波段的反射、吸收和透射特性来进行计算和分析的。

2. 常见的植被指数植被指数有很多种，其中比较常见的包括：NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，归一化植被指数）、EVI（Enhanced Vegetation Index，增强型植被指数）、SAVI（Soil-Adjusted Vegetation Index，土壤调整植被指数）等，这些指数通过计算不同波段的遥感数据来反映植被的生长情况。

3. 植被指数原理植被指数的原理是利用植物在不同波段的反射特性进行计算，常用的植被指数是通过计算红外波段和可见光波段的比值来反映植被的生长情况。

以归一化植被指数（NDVI）为例，其计算公式为：NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)其中，NIR代表近红外波段的反射值，Red代表可见光红波段的反射值。

通过计算得到的NDVI值范围为-1到1，数值越接近1则表示植被生长状况越好，数值越接近-1则表示植被生长状况较差。

4. 植被指数的应用植被指数在农业、林业、地表覆盖分类等领域有着广泛的应用。

4.1 农业植被指数可以通过遥感技术来监测农作物的生长状况，及时发现并预测病虫害、干旱等灾害的发生。

同时，植被指数还可以用来评估农作物的养分状况，帮助农业生产者调整施肥方案，提高农作物的产量和质量。

4.2 林业植被指数可以用来评估森林的生长状况和植被盖度，并监测林火、病虫害等森林灾害的发生。

同时，植被指数还可以用来指导森林资源的管理和保护，帮助保护林地生态环境。

4.3 地表覆盖分类植被指数可以用来对地表覆盖进行分类，比如判断土地是草地、森林、农田还是城市等。

通过对地表覆盖进行分类，可以帮助城市规划、土地资源管理、环境保护等方面的决策制定。

几种常用植被指数介绍

几种常用植被指数介绍植被指数是通过遥感技术获取的植被信息量化指标，包括植被覆盖度、生长状态、植被类型等信息，广泛应用于土地利用、资源管理、环境监测等领域。

在本文中，将介绍几种常用的植被指数，包括归一化植被指数（NDVI）、广域植被指数（EVI）、归一化差值水体指数（NDWI）、颜色指数（CI）、土地覆盖指数（LCI）等。

1. 归一化植被指数（NDVI）归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）是最早被广泛应用的植被指数，由罗浮（Rouse）等人于1974年提出。

它以红光波段和近红外波段的反射率之差的比值来度量植被状况，公式为：NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)其中，NIR为近红外波段的反射率，RED为红光波段的反射率。

NDVI取值范围为-1到1之间，数值越大代表植被覆盖度越高，生长状况越好。

广域植被指数（Enhanced Vegetation Index，EVI）是对NDVI的一种改进，由胡侃（Huete）等人于1994年提出。

EVI在NDVI的基础上增加了大气校正、背景亮度校正等，公式为：其中，NIR、RED和BLUE分别为近红外波段、红光波段和蓝光波段的反射率。

EVI相比NDVI具有更好的大气校正能力和对土壤、雪等因素的较好抵抗能力，能够更准确地反映植被状况。

其中，Green为绿光波段的反射率。

NDWI值越低代表水体覆盖度越高，可以用于监测水体的位置和面积变化，以及水资源的管理和保护。

4. 颜色指数（CI）颜色指数（Color Index，CI）是一种基于色彩特征的植被指数，由Stiles于1954年提出。

它使用波段之间的差值来计算颜色特征，公式为：其中，GREEN、RED和BLUE分别为绿光波段、红光波段和蓝光波段的反射率。

CI能够反映植被的颜色特征，可以用于识别植被类型、估算植被生物量等。

土地覆盖指数（Land Cover Index，LCI）是一种基于土地覆盖类型的指数，由Gao和Ji于2008年提出。

植被指数总结

植被指数总结植被指数概念：结合不同卫星波段的检测数据，反映植物生长状况的指标。

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。

该指数陌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。

遥感技术可以监测植被的变化，主要研究植被NDVI的替代指标，又称标准化植被指数，是目前应用最广泛的指标。

这是近红外波段和红色波段之间的差异通过两者之和校正的结果，公式为：NDVI=（NIR红色）/（NIR+红色），指数值介于-1和1:0之间，表示该区域基本上没有植被生长；负值表示未被植被覆盖的区域；该值介于0和1之间。

数量越多，植被覆盖面积越大，植被越多。

云、水体和冰雪在红色和近红外波段有较大的反射，其NDVI值为负值；这两个波段的土壤和岩石反射率基本相同，因此它们的NDVI值接近0.05。

对于Landsat TM传感器，红外和可见光红色波段分别为CH 4和CH 3波段，以便显示不同像素的颜色，按公式（NDVI最小值）/（NDVI最大值NDVI最小值）×255将NDVI扩展到0~255计算ndvi必须用反射率。

DN值有多种类型。

TM和NOAA原始数据均为DN值，不能直接用于计算NDVI。

它只能通过辐射定标计算反射率来计算NDVI。

常用的植被指数

常用的植被指数植被指数（Vegetation Index）是指用来反映植被生长状态和活力的一种指标，常用于遥感数据的处理和分析中。

下面将介绍常用的植被指数，并解释其作用和适用情况。

1. 归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）NDVI 是最早也是最常用的植被指数，其计算公式为 (NIR – Red) / (NIR + Red)，其中 NIR 表示近红外波段信号，Red 表示红色波段信号。

NDVI 的值范围为 -1 到 1，通常植被覆盖度高的地方 NDVI 值会更高。

NDVI 可以用来监测植被的生长周期和健康状况，评估土地的退化程度以及判断干旱和洪涝等自然灾害的影响。

2. 归一化水体指数（Normalized Difference Water Index，NDWI）NDWI 是用来区分水体和非水体的指数，其计算公式为 (Green –NIR) / (Green + NIR)，其中 Green 表示绿色波段信号。

NDWI 的值范围为 -1 到 1，如果某像素的 NDWI 值高于某个阈值，就被认为是水体；反之，就被认为是非水体。

NDWI 可以用来监测湖泊、河流、水库等水体的分布和变化情况。

3. 红边指数（Red Edge Index，REI）REI 是用来检测植被叶绿素含量和水分含量的指数，其计算公式为 (NIR – Red Edge) / (NIR + Red Edge)，其中 Red Edge 表示红边波段信号。

REI 的值范围为 -1 到 1，通常植被叶绿素含量高或水分含量高的地方 REI 值会更高。

REI 可以用来区分植被类型、监测植被健康状况以及评估土地干旱程度等。

4. 植被指数差分（Vegetation Index Difference，VID）VID 是用来监测植被健康状况和生长变化的指数，其计算公式为VID = (VI1 – VI2) / (VI1 + VI2)，其中 VI1 和 VI2 分别表示两个不同时期的植被指数。

植被指数总结

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。
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ห้องสมุดไป่ตู้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
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；

ENVI中常见植被指数介绍

作业9 植被指数植被指数概念：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。

不同的植被覆盖类型可以通过其特有的光谱特征进行区分，这是由于叶绿素在红波段内对太阳辐射的吸收以及叶片细胞结构对红外波段内太阳辐射的强反射。

Broadband Greenness(5 indices)（宽带绿色指标(5)）宽带绿度指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况，它对植物的叶绿素含量、叶子表面冠层、冠层结构比较敏感，这些都是植被光合作用的主要物质，与光合有效辐射（fAPAR）也有关系。

宽带绿度指数常用于植被物候发育的研究，土地利用和气候影响评估，植被生产力建模等。

宽带绿度指数选择的波段范围在可见光和近红外，一般的多光谱都包含这些波段。

下面的公式中规定波段的中心波长：ρNIR=800nm，ρRED=680nm，ρBLUE=450nm。

1. Normalized Difference Vegetation Index归一化植被指数增强在近红外波段范围绿叶的散射与红波段范围叶绿素的吸收差异。

简称NDVI： NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)（1）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；2.Simple Ratio Index比值植被指数在近红外波段范围绿叶的散射与红波段范围叶绿素吸收的比值。

几种常见植被指数

常用的植被指数，土壤指数，水体指数有哪些？植被指数与土壤指数一、RVI——比值植被指数：RVI=NIR/R，或两个波段反射率的比值。

1、绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而无植被覆盖的地面（裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）的RVI在1附近。

植被的RVI通常大于2；2、RVI是绿色植物的灵敏指示参数，与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高，可用于检测和估算植物生物量；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的灵敏度，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)，或两个波段反射率的计算。

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、DVI\EVI——差值\环境植被指数：DVI=NIR-R，或两个波段反射率的计算。

1、对土壤背景的变化极为敏感；四、SAVI\TSAVI\MSAVI——调整土壤亮度的植被指数：SAVI=((NIR-R)/(NIR+R+L))(1+L)，或两个波段反射率的计算。

1、目的是解释背景的光学特征变化并修正NDVI对土壤背景的敏感。

与NDVI 相比，增加了根据实际情况确定的土壤调节系数L，取值范围0~1。

植被指数总结

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。

该指数陌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。

遥感技术可以监测植被的变化，主要研究植被的替代指标. NDVI，又称标化植被指数，是目前应用最为广泛的指标，是近红外波段与红色波段的差异经二者之和校正后的结果. 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的区域；取值0~1之间，数字越大代表植被的覆盖面积越大，植被的量越多。

云、水体和冰雪在红色及近红外波段均有较大反射，其NDVI值为负值；土壤和岩石在这两个波段的反射率基本相同，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和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.计算NDVI必须用反射率。

DN值有多种类型，TM、NOAA的原始数据就是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。

几种常见植被指数

几种常见植被指数标准化管理部编码-[99968T-6889628-J68568-1689N]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的指标，各个植被指数在一定条件下能用来定量说明植被的生长状况。

在学习和使用植被指数时必须由一些基本的认识：1、健康的绿色植被在NIR和R的反射差异比较大，原因在于R对于绿色植物来说是强吸收的，NIR则是高反射高透射的；2、建立植被指数的目的是有效地综合各有关的光谱信号，增强植被信息，减少非植被信息3、植被指数有明显的地域性和时效性，受植被本身、环境、大气等条件的影响一、RVI——比值植被指数：RVI=NIR/R，或两个波段反射率的比值。

1、绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而无植被覆盖的地面（裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）的RVI在1附近。

植被的RVI通常大于2；2、RVI是绿色植物的灵敏指示参数，与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高，可用于检测和估算植物生物量；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，这种敏感性显着降低；4、RVI受大气条件影响，大气效应大大降低对植被检测的灵敏度，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)，或两个波段反射率的计算。

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、DVI\EVI——差值\环境植被指数：DVI=NIR-R，或两个波段反射率的计算。

植被光谱特征与植被指数综述

植被光谱特征与植被指数综述植被光谱特征与植被指数是现代遥感技术中常用的分析工具，能够提供植被物候变化、生理状况、生态系统功能等多种信息。

下面是关于植被光谱特征与植被指数的综述：一、植被光谱特征植被的光谱特征指的是植物叶片反射和吸收光线的特征，通常使用遥感技术获取。

植被的光谱特征可以分为两类：光谱反射率和吸收率。

光谱反射率指植被表面反射的光线占入射光线的比例，而吸收率则指植被吸收光线的能力。

光谱反射率植被表面的光谱反射率通常被描述为“红边反射”，即在近红外（NIR）波段和绿色波段之间的波段范围内的反射率。

典型的红边反射区域在680-750 nm之间，这是由于植物叶绿素的吸收谱和植被的叶片结构所导致的。

另外，绿色波段和近红外波段的反射率也可以提供有关植被的信息。

吸收率植物叶片中的叶绿素和类胡萝卜素是两种主要的色素，它们对特定波长的光线具有吸收作用。

在可见光谱范围内，叶绿素对蓝色和红色光线的吸收最大，而类胡萝卜素对蓝色光线的吸收最大。

此外，植物叶片的纤维素、半纤维素和蛋白质等化学成分也会影响植物叶片的吸收率。

二、植被指数植被指数是一种基于植被反射谱线的标准化指标，用于评估植被生长状况、叶绿素含量、光合作用速率等。

植被指数通常使用多光谱遥感数据计算，其中常见的植被指数包括：归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）NDVI是植被遥感研究中最常用的指数之一，它可以通过计算近红外波段（NIR）和红色波段（RED）的反射率之差来获得，公式为：(NIR - RED) / (NIR + RED)。

该指数对植被覆盖度、生长状况和叶绿素含量有较好的敏感性。

归一化差值植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）NDWI主要用于估计水分含量，计算公式为：(NIR - SWIR) / (NIR + SWIR)，其中SWIR是短波红外波段。

植被指数计算方法

植被指数计算方法植被指数是用来衡量一个特定区域内植被覆盖状况的一个指标。

植被指数经常被应用于农业、林业、环境科学、地理信息系统以及监测全球气候变化等领域。

常见的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）、归一化差异植被指数（NDWI）和总体植被指数（TVI）等。

归一化植被指数（NDVI）是最常见也是最常用的植被指数之一、它是通过计算可见光波段和红外波段反射率之差，然后除以两者之和得到的。

NDVI的值范围在-1到1之间，-1代表无植被，0代表有一般植被，而1代表有密集的绿色植被。

NDVI的计算公式为：NDVI = (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。

这两个波段可以从遥感影像中提取得到。

归一化差异植被指数（NDWI）是通过计算近红外和短波红外波段的反射率之差，然后除以两者之和得到的。

NDWI主要用于表征水体覆盖的程度，特别适用于监测湿地、河流、湖泊等水体变化的状况。

NDWI的计算公式为：NDWI=(NIR-SWIR)/(NIR+SWIR)其中NIR表示近红外波段的反射率，SWIR表示短波红外波段的反射率。

总体植被指数（TVI）是基于红外波段的植被指数，它是通过计算红外波段反射率与可见光波段反射率之差的平方根得到的。

TVI的计算公式为：TVI = √（NIR - (Red * (1 - NIR)））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。

除了以上的植被指数，还有其他一些植被指数也被广泛应用，例如比值植被指数（RVI）、改进型植被指数（EVI）等。

这些植被指数的计算方法各有不同，但基本原理都是通过不同波段的反射率之差或比值来反映植被的生长情况。

总之，植被指数的计算方法基于多光谱遥感数据，通过利用不同波段的反射特性来评估植被的覆盖程度。

这些植被指数的应用可以帮助我们更好地了解植被的分布、成长状况以及对环境的响应，从而为农业生产、自然资源管理和环境保护等提供科学依据。

ENVI中常见植被指数介绍

ENVI中常见植被指数介绍作业9 植被指数植被指数概念：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。

不同的植被覆盖类型可以通过其特有的光谱特征进行区分，这是由于叶绿素在红波段内对太阳辐射的吸收以及叶片细胞结构对红外波段内太阳辐射的强反射。

Broadband Greenness(5 indices)（宽带绿色指标(5)）宽带绿度指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况，它对植物的叶绿素含量、叶子表面冠层、冠层结构比较敏感，这些都是植被光合作用的主要物质，与光合有效辐射（fAPAR）也有关系。

宽带绿度指数常用于植被物候发育的研究，土地利用和气候影响评估，植被生产力建模等。

宽带绿度指数选择的波段范围在可见光和近红外，一般的多光谱都包含这些波段。

下面的公式中规定波段的中心波长：ρNIR=800nm，ρRED=680nm，ρBLUE=450nm。

1. Normalized Difference Vegetation Index归一化植被指数增强在近红外波段范围绿叶的散射与红波段范围叶绿素的吸收差异。

简称NDVI： NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)（1）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；2.Simple Ratio Index比值植被指数在近红外波段范围绿叶的散射与红波段范围叶绿素吸收的比值。

几种常见植被指数(DOC)

常用的植被指数，土壤指数，水体指数有哪些？植被指数与土壤指数一、RVI——比值植被指数：RVI=NIR/R，或两个波段反射率的比值。

1、绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而无植被覆盖的地面（裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）的RVI在1附近。

植被的RVI通常大于2；2、RVI是绿色植物的灵敏指示参数，与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高，可用于检测和估算植物生物量；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的灵敏度，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)，或两个波段反射率的计算。

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、DVI\EVI——差值\环境植被指数：DVI=NIR-R，或两个波段反射率的计算。

1、对土壤背景的变化极为敏感；四、SAVI\TSAVI\MSAVI——调整土壤亮度的植被指数：SAVI=((NIR-R)/(NIR+R+L))(1+L)，或两个波段反射率的计算。

1、目的是解释背景的光学特征变化并修正NDVI对土壤背景的敏感。

与NDVI相比，增加了根据实际情况确定的土壤调节系数L，取值范围0~1。