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。

简称SR：SR=ρNIR/ρRED

在LAI 值很高，即植被茂密时其灵敏度会降低.SR值的范围是0~30，一般绿色植被区的范围是2~8

3.Enhanced Vegetation Index 增强植被指数

增强NDVI,解决土壤背景和大气气溶胶对茂密植被的影响。

简称：EVI

EVI通过加入蓝色波段以增强植被信号，矫正土壤背景和气溶胶散射的影响。EVI常用于LAI值高，即植被茂密区。其计算公式为：

EVI=2.5（ρNIR-ρRED）/（ρNIR+6ρRED-7.5ρBLUE+1）

EVI的值的范围-1~1，一般绿色植被区的范围是0.2~0.8

4. Atmospherically Resistant Vegetation Index大气阻抗植被指数

增强NDVI,更好地解决大气散射的影响

简称：ARVI

ARVI是NDVI的改进，它使用蓝色波段矫正大气散射的影响（如气溶胶），ARVI常用于大气气溶胶浓度很高的区域，如烟尘污染的热带地区或原始刀耕火种地区。其计算公式为：

ARVI=【ρNIR-(2ρRED -ρBLUE)】/【ρNIR+(2ρRED -ρBLUE)】

值的范围是-1~1，一般绿色植被区的范围是0.2~0.8。

5. Sum Green Index绿度总和指数

绿色波段范围的整体光散射对植被冠层间隙的敏感度

简称：SG

SG指数是用于探测绿色植被变化最简单的植被指数。由于在可见光范围内，绿色植被对光强吸收，SG指数对稀疏植被的小变化非常敏感。SG指数是500 nm ~600 nm范围内平均波谱反射率。

总和最后会被转化回反射率。值的范围是0~50+，一般植被区域是10~25。

Narrowband Greenness (7 indices) （窄带绿色指标(7)）

窄带绿度指数对叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构非常敏感。它使用了红色与近红外区域部分——红边，红边是介于690 nm ~ 740 nm之间区域，包括吸收与散射。它比宽带绿度指数更加灵敏，特别是对于茂密植被。

1. Red Edge Normalized Difference Vegetation Index红色归一化植被指数

使用红遍波段的改进型NDVI

简称：NDVI 705

NDVI 705是NDVI的改进型，它对叶冠层的微小变化、林窗片断和衰老非常灵敏。它可用于精细农业、森林监测、植被胁迫性探测等。其计算公式为:

NDVI 705 =(ρ750-ρ445)/(ρ750+ρ445)

值的范围是-1~1，一般绿色植被区的范围是0.2~0.9。

2. Modified Red Edge Simple Ratio Index改进红边比值植被指数

使用红边和蓝色波段比值

简称：mSR 705

mSR 705改正了叶片的镜面反射效应，可它可用于精细农业、森林监测、植被胁迫性探测等。其计算公式为:

mSR 705=(ρ750-ρ445)/( ρ705+ρ445)

值的范围是0~30，一般绿色植被区的范围是2~8。

3. Modified Red Edge Normalized Difference Vegetation Index改进红边归一化植被指数

使用蓝色波段，补偿了光散射

简称：mNDVI 705

mNDVI 705是NDVI 705的改进型，它考虑了叶片的镜面反射效应。它对叶冠层的微小变化、林窗片断和衰老非常灵敏，可用于精细农业、森林监测、植被胁迫性探测等。

其计算公式为：

mNDVI 705=(ρ750-ρ705）/（ρ750+ρ705-2ρ445）

值的范围是-1~1，一般绿色植被区的范围是0.2~0.7。

4.VogelmannRed Edge Index 1Vogelmann红边指数1

标示红光至近红外过渡的交接处，指示树冠压力

简称：VOG1

VOG1指数对叶绿素浓度、叶冠层和水分含量的综合非常敏感。它可应用于植物物候变化研究、精细农业和植被生产力建模。其计算公式为：

VOG1=ρ740/ρ720

值的范围是0~20，一般绿色植被区的范围是4~8。

5.Vogelmann Red Edge Index 2 Vogelmann红边指数2

标示近红外过渡形状，指示树冠胁迫性和衰老迹象

简称：VOG2

VOG2指数对叶绿素浓度、叶冠层和水分含量的综合非常敏感。它可应用于植物物候变化研究、精细农业和植被生产力建模。其计算公式为：

VOG2=（ρ734-ρ747）/（ρ715+ρ726）

值的范围是0~20，一般绿色植被区的范围是4~8。

6.Vogelmann Red Edge Index 3 Vogelmann红边指数3

标示近红外过渡形状，指示树冠胁迫性和衰老迹象

简称：VOG3

VOG3指数对叶绿素浓度、叶冠层和水分含量的综合非常敏感。它可应用于植物物候变化研究、精细农业和植被生产力建模。其计算公式为：

VOG3=（ρ734-ρ747）/（ρ715+ρ720）

值的范围是0~20，一般绿色植被区的范围是4~8。

7.Red Edge Position Index红边位置指数