遥感常用ndvimndwi、ndbi等三个指数的计算及landsat应用
三套NDVI长时间序列植被指数的对比_以玛曲为例_沙莎
第31卷第4期2013年12月干旱气象Journal of Arid MeteorologyVol．31No．4Dec ，2013沙莎，郭铌，李耀辉，等．三套NDVI 长时间序列植被指数的对比———以玛曲为例［J ］．干旱气象，2013，31（4）：657－665，doi ：10．11755/j．issn．1006－7639（2013）－04－0657三套NDVI 长时间序列植被指数的对比———以玛曲为例沙莎1，郭铌1，李耀辉1，韩涛2（1．中国气象局兰州干旱气象研究所，甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室，中国气象局干旱气候变化与减灾重点实验室，甘肃兰州730020；2．西北区域气候中心，甘肃兰州730020）摘要：NDVI /MODIS 、NDVI /GIMMS 和NDVI /NSMC 是时间长度不同、空间分辨率相差甚远的3套ND-VI 数据集，如何集成应用这些不同时间长度、不同分辨率的数据进行相关研究，数据集间的比较是最基础的工作。
本文以甘肃省甘南州玛曲县为例，用直方图、相关分析、趋势分析等方法研究了这3套NDVI 产品数据集的相互关系。
结果表明：1）NDVI /NSMC 与NDVI /MODIS 的直方图具有类似的图像分布特征，但是NDVI /MODIS 数据分布范围更大；2）3套NDVI 在数值上表现为NDVI /MODIS ＞NDVI /GIMMS ＞NDVI /NSMC ；3）3套数据集空间图像特征一致，两两间均具有十分显著的空间相关性，其中1月份相对最弱，5、10月份最强，三者相比NDVI /NSMC 与NDVI /MODIS 的空间相关性更强；4）1 3月、5 8月及年均的NDVI /GIMMS 与NDVI /NSMC 值存在显著的时间相关性，但两者逐年变化趋势存在较大差别，两者气候倾向率相差最大的高达5倍之多。
NDVI /NSMC 数据集在处理过程中可能未进行大气订正及交叉定标，这是造成共同源的NDVI /GIMMS 与NDVI /NSMC 差异较大的重要原因。
作物产量预测的遥感方法
作物产量预测的遥感方法
一、遥感方法在作物生长监测方面的应用
作物生长过程中的生理状态和形态特征的变化对于预测作物产量具有重要的意义。
而
遥感卫星能够提供多光谱信息，通过对这些信息的分析，可以对植被指数、叶绿素含量等
生长因子进行监测和分析，提供判定作物生长状态的重要参数。
在作物生长监测方面的应
用中，NDVI（归一化植被指数）是常用的指标之一。
NDVI可以衡量植被生长状况，其计算公式为：
NDVI = （NIR - Red） /（NIR + Red）
其中，NIR代表近红外波段反射率，Red代表红波段反射率。
NDVI值越高，则表示植
被生长状态越好。
1. 植物叶面积指数模型
2. 地面光合速率模型
光合作用是植物生长中的一个重要环节，因此光合速率也是一个重要的作物生长指标。
遥感技术能够通过热带或微波红外辐射信息获取光合速率信息，进而建立光合速率与作物
产量之间的模型，并通过该模型实现对作物产量的预测。
通过光合速率模型预测的作物产
量具有较高的准确性。
三、结语
遥感技术在作物产量预测中具有独特的优势。
通过获取地表覆盖信息和植被生长状态
信息，遥感技术能够提供实时的作物生长监测信息，并建立相应的模型，实现作物产量的
预测和提高农业生产效益。
在今后的作物产量预测中，遥感技术将会成为越来越重要的手
段和方法。
遥感指数的提取和应用
遥感指数的提取和应用
一、背景介绍
1.1 遥感技术的应用背景
1.2 遥感指数的意义和作用
1.3 研究目的和意义
二、遥感指数的提取方法
2.1 遥感数据获取与处理
2.2 主要的遥感指数
2.2.1 归一化植被指数（NDVI）
2.2.2 土地覆盖指数（LCI）
2.2.3 土壤湿度指数（SSI）
2.2.4 水体指数（WI）
2.3 遥感指数的计算方法
2.3.1 数学表达式和原理
2.3.2 遥感图像的预处理和分析
2.3.3 指数计算的软件工具和算法
三、遥感指数的应用案例
3.1 植被监测和评估
3.1.1 农田植被监测
3.1.2 森林覆盖度评估
3.1.3 自然灾害后的植被恢复监测3.2 水资源管理
3.2.1 水体污染监测
3.2.2 水域面积变化监测
3.2.3 水资源可持续利用评估
3.3 土壤和农作物监测
3.3.1 土壤湿度变化监测
3.3.2 农作物生长状况评估
3.3.3 农田管理和施肥指导
四、遥感指数的优缺点及发展趋势
4.1 优点
4.2 缺点
4.3 发展趋势
五、结论
5.1 研究总结
5.2 展望未来
以上是根据任务名称【遥感指数的提取和应用】编写的一篇文章，对遥感指数的提取方法、应用案例、优缺点以及发展趋势进行了全面详细的探讨。
文章分为五个部分，包含多个层次、多个级别的标题，满足了要求。
同时，文章中也使用了有序列表的格式，以清晰划分不同部分。
实习三 植被遥感-植被指数及其应用
ETM+-7 spectral range values in high gain mode.
表1 TM各波段
E 0 值（单位: w.cm −2 .um −1)
2 3 4 5 7
波段
1
E0
1983 1795 1539 1028 219.8 83.49
表2 ETM+各波段
E 0 值（单位: w.cm −2 .um −1)
NIR SR = red
It takes advantage of the inverse relationship between chlorophyll absorption of red radiant energy and increased reflectance of nearnearinfrared energy for healthy plant canopies (Cohen, 1991) .
3 -1,200 204,3 -1,2 0,8059
4 -1,500 206,2 -1,5 0,8145
5 -0,370 27,19 -0,37 0,1081
6 1,238 15,6 1,238 0,0563
7 -0,150 14,38 -0,15 0,0570
TM-4 and TM-5 spectral range values
185 km 80 m
185 km 30 m VNIR/SWIR 120 m TIR 8 bit 0.2 pixel (90%) 500 m (90%)
6 bit
15 Mbit/s 64 kg
85 Mbit/s 258 kg
2 x 85 Mbit/s 288 kg scanner, plus 81 kg AEM
多光谱遥感卫星影像植被指数种类
遥感植被指数的种类、适用性和优缺点分析摘要：遥感是现代科学技术中的一种远距离观测、分析目标地物的理论和方法，它在现代环境监测中具有广泛的应用。
遥感植被指数是指利用遥感图像进行植被长势、生物量生产潜能等监测的重要指标。
本文将在对植物的光谱特征分析的基础上，总结相关研究，对植被指数的种类以及它们的适用性和优缺点进行分析。
1、引言遥感是指利用不同地物波谱特征不同这一特性，通过传感器这类对电磁波敏感的仪器，在远离目标和非接触目标物体条件下探测目标地物，获取其反射、辐射或散射的电磁波信息，进行处理、分析与应用的一门科学和技术。
而植被指数则是利用遥感图像获取多光谱遥感数据，经过分析得到植被分布、种类等数值，对某些植被的长势、生物量等有一定应用价值。
目前，国内外学者已研究发展了几十种不同的植被指数模型，常用的有以下几类：1、比值植被指数（RVI）；2、归一化植被指数（NDVI）；3、差值植被指数（DVI）；4、缨帽变换中的绿度植被指数（GVI）；5、垂直植被指数（PVI）；6、土壤调整植被指数（SAVI）等，这几类植被指数对植被的敏感性、抗土壤和大气的干扰性等不尽相同。
一般情况下由于归一化植被指数（NDVI）与一些重要的生物物理参数如生物量、叶面积指数和光有效辐射等有密切的联系[1]，所以NDVI被广泛用于植被研究。
遥感植被指数是预测生物量、作物生产潜能以及评价一个生态系统结构与功能特征的重要指标[2]，然而遥感的植被指数不仅取决于植被的种类，还要受到其他环境条件的干扰，如土壤湿度、土壤的物理化学属性、大气条件以及季节等的影响。
于是如何在不同的条件下选择不同的植被指数对更好的进行植被监测、农作物估产等有着较大的影响。
本文正是通过对植被遥感的原理、植物光谱特征分析研究等的基础上，总结有关资料数据，对各类遥感植被指数的适用性和优缺点进行了分析，作为今后相关研究的参考。
2、植被遥感的原理植物遥感依赖于植物本身的特征，主要是叶片结构特点和植被冠层光谱特性。
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。
遥感叶面积指数计算公式
遥感叶面积指数计算公式遥感叶面积指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）是一种广泛应用于遥感影像解译中的植被指数，它通过计算遥感图像中红外波段和可见光波段的反射率差异来反映植被的状况和生长情况。
该指数被广泛应用于农业、林业、生态环境等领域的研究和监测中。
NDVI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率，Red代表可见光红色波段的反射率。
遥感叶面积指数的计算公式基于植物的光谱特性和光合作用原理。
植物细胞中的叶绿素对可见光具有较高的吸收能力，而近红外光则被植物细胞中的细胞壁和气孔等部分反射。
通过计算可见光和近红外光之间的差异，可以反映植物的叶面积和光合作用强度。
在实际应用中，NDVI的取值范围一般为-1到1之间。
当NDVI值接近1时，表示植被覆盖较好，植物生长茂盛；当NDVI值接近0时，表示植被覆盖较差，可能是土地裸露或者植被出现问题；当NDVI值接近-1时，表示植被覆盖几乎没有，可能是水体或者建筑物等非植被覆盖区域。
利用NDVI可以进行植被覆盖度的评估、植被生长状态的监测以及土地退化程度的评估等。
在农业领域，NDVI可以用于农作物的生长监测和病虫害的早期预警；在林业领域，NDVI可以用于森林植被的估算和森林资源的管理；在生态环境领域，NDVI可以用于湿地的监测和生态系统的评估。
为了计算NDVI，需要获取遥感影像数据，包括可见光波段和近红外波段的反射率。
常用的遥感数据来源包括卫星遥感数据和航空遥感数据。
通过将获取的遥感数据进行预处理，包括大气校正、辐射校正和几何校正等，可以获得可用于计算NDVI的反射率数据。
在计算NDVI时，需要将遥感图像进行波段配准，确保可见光波段和近红外波段对应的像素点一致。
然后，根据计算公式，将对应像素点的反射率值代入公式中进行计算，得到每个像素点的NDVI值。
如何使用遥感技术进行植被覆盖分析
如何使用遥感技术进行植被覆盖分析导语：植被覆盖是地球上自然生态系统的重要组成部分，对于环境监测、气候变化研究以及生态保护都具有重要意义。
遥感技术作为一种非接触式的观测手段，可以提供大范围、高分辨率的植被信息，成为植被覆盖分析的重要工具。
本文将介绍如何使用遥感技术进行植被覆盖分析。
一、遥感数据获取遥感数据是进行植被覆盖分析的基础，常见的遥感数据来源包括卫星图像、航空摄影以及无人机图像等。
卫星遥感数据是最常用的一种，具有全球覆盖、高分辨率的优势。
在选择卫星数据时需考虑其空间分辨率、时间分辨率以及光谱分辨率等因素，根据具体需求选择合适的数据。
二、数据预处理在进行植被覆盖分析前，需要对遥感数据进行预处理。
预处理的目的是消除图像中的噪声、辐射校正、大气校正等，保证数据质量，并提高后续分析的准确性。
预处理方法包括辐射定标、几何校正、大气校正等。
辐射定标是将原始图像的数字值转换为可用的辐射度或反射率，几何校正是纠正图像的几何失真，大气校正是消除大气散射对图像的影响。
三、植被指数计算植被指数是通过遥感技术计算得出的一种表征植被覆盖程度的指标，常见的植被指数包括归一化差异植被指数（NDVI）、植被指数（VI）、植被指数差异（DVI）等。
植被指数的计算基于遥感数据中不同波段的光谱信息，能够反映不同植被状况下的反射光谱差异。
通过计算植被指数，可以直观地了解植被覆盖程度，实现不同地区植被覆盖的对比分析。
四、分类与提取分类与提取是植被覆盖分析的核心环节，通过将遥感图像中的像元划分为不同的植被类别，实现对植被覆盖的定量分析。
常用的分类方法有基于光谱的分类、基于植被指标的分类、基于纹理特征的分类等。
其中，基于光谱的分类方法是最常用的，通过利用不同植被类型在光谱上的反射特征，将图像聚类为不同植被类别。
五、精度评价进行植被覆盖分析后，需要对分类结果进行精度评价，以验证分类的准确性和可靠性。
常用的精度评价方法包括混淆矩阵法、生产者精度和用户精度等。
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N D V I
NDVI,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
NDWI
NDWI(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。
其表达式为：
NDWI=(p()-p(MIR))/(p(NIR)+p(MIR)) =(pμm)-pμm))/(pμm)+pμm))
植被水分指数NDWI是基于与波段的比值指数。
与相比,它能有效地提取植被冠层的水分含量;在植被冠层受时,NDWI指数能及时地响应,这对于旱情监测具有重要意义。
而Wilson等在研究美国缅甸因州的森林时，使用了归一化湿度指数（Normalized Difference Moisture Index, NDMI），其表达式与Gao的完全一致。
由于Gao的NDWI与Wilson等的NDMI 指数的意义与用途是一致的，而与Mcfeeters用于研究水体的NDWI指数有所不同，因此一般将用于研究植被含水量的指数改称为NDMI指数。
3. 徐涵秋(2005)的MNDWI指数[3]
在对Mcfeeters提出的差异水体指数(NDWI)分析的基础上,对构成该指数的波长组合进行了修改,提出了改进的归一化差异水体指数MNDWI(Modified NDWI), 并分别将该指数在含不同水体类型的进行了实验,大部分获得了比NDWI好的效果,特别是提取城镇范围内的水体.NDWI指数影像因往往混有城镇建筑用地信息而使得提取的水体范围和面积有所扩大.实验还发现MNDWI比NDWI 更能够揭示水体微细特征,如悬浮沉积物的分布、水质的变化.另外, MNDWI可以很容易地区分阴影和水体, 解决了水体提取中难于消除阴影的难题.
其表达式为：
MNDWI =(p(Green)-p(MIR))/(p(Green)+p(MIR))
NDBI
TM影像是指美国陆地卫星4～5号专题制图仪（thematic mapper）所获取的多波段扫描影像。
TM影像有7个波段，以下是他们的波谱范围：
TM-1为～微米，蓝光波段
TM-2为～微米，绿光波段
TM-3为～微米，红光波段，以上为可见光波段；
TM-4为～微米，为近红外波段；
TM-5为～微米，中红外波段
TM-6为～微米，为热红外波段
TM-7为～微米，为远红外波段；
Tm影像中归一化建筑指数为b5NDBI=(b5-b4)/(b5+b4)
NDBI=(p(MIR)-p(NIR))/(p(MIR)+p(NIR))。