植被指数 (NDVI)理论知识
ndvi公式范文
ndvi公式范文NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是一种常用的遥感指数，用于评估植被覆盖度和植被生长状况。
本文将介绍NDVI的计算公式，并探讨其在遥感领域中的应用。
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评估植被状况的指数。
它利用了植物叶绿素对可见光的吸收以及红外波段中的反射，可以提供关于植被覆盖度和生长活力的信息。
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代表红光波段的反射率。
这个公式的数值范围在-1到1之间，数值越高表示植被覆盖度越高，反之，数值越低表示植被覆盖度越低。
通过计算NDVI，可以得到一幅图像，其中不同颜色代表不同的植被状况。
通常情况下，绿色表示健康的植被，黄色和橙色表示受到一定程度的应力，红色表示植被覆盖度较低或者已经枯死。
NDVI在遥感领域有广泛的应用。
首先，它可以用于监测大规模的植被变化。
通过对不同时间段的NDVI图像进行比较，可以评估植被的生长情况，检测植被退化或者恢复的趋势。
这对于农业生产、森林管理和环境保护等领域具有重要的意义。
其次，NDVI可以用于评估植被覆盖度。
通过计算一个地区的平均NDVI值，可以得到该地区的植被覆盖度。
这对于城市规划和土地利用规划等方面具有指导意义。
例如，在城市绿化规划中，可以通过NDVI图像来评估不同地区的绿化水平，从而科学合理地规划绿化布局。
此外，NDVI还可以用于监测干旱和土地退化。
由于植被对水分的需求较高，当地区遭受干旱或者土地退化时，植被覆盖度会明显下降，这可以通过NDVI图像来观察和评估。
这对于制定灾害管理措施和保护生态环境具有重要的意义。
综上所述，NDVI是一种常用的遥感指数，可以通过计算红外波段和可见光波段之间的差异来评估植被状况。
它在大规模植被变化监测、植被覆盖度评估以及干旱和土地退化监测等方面具有广泛的应用前景。
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。
ndvi计算公式及原理
ndvi计算公式及原理NDVI 全称是归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index），这玩意儿在生态学、农业、气象学等好多领域都有着重要的应用。
咱们先来说说它的计算公式，其实很简单，就是：NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red) 。
这里面的 NIR 代表近红外波段的反射率，Red 呢则代表红光波段的反射率。
那为啥要用这么个公式呢？这背后的原理可有意思啦！植物在红光波段吸收的能量多，反射的少；而在近红外波段则反射的能量多。
通过计算这两个波段反射率的差异，就能反映出植被的生长状况和覆盖程度。
就拿我之前去一个农场考察的事儿来说吧。
那是一个挺大的农场，种了各种各样的农作物。
当时我带着仪器去测量不同区域的NDVI 值。
我走到一块玉米地旁边，发现那里的玉米长得特别茂盛，叶子绿油油的。
我用仪器一测，NDVI 值果然很高。
再走到一块因为缺水而有点枯黄的小麦地，测出来的 NDVI 值就明显低了很多。
NDVI 的应用那可真是广泛。
比如说在农业上，通过卫星遥感获取大面积农田的 NDVI 值，就能快速了解农作物的生长状况，看看是不是缺水了、缺肥了，或者是不是有病虫害的威胁。
这比农民伯伯们一块地一块地去查看可方便高效多了。
在生态学研究中，NDVI 可以帮助我们监测森林的变化，了解森林的健康状况，还能评估生态系统的恢复情况。
比如说，一片曾经被砍伐的森林，经过一段时间的保护和恢复，我们可以通过观察 NDVI 值的变化来判断恢复的效果怎么样。
而且，NDVI 还能在气象学中发挥作用。
干旱的时候，植被受到影响，NDVI 值会下降，这就能给气象部门提供一些关于干旱程度和范围的信息。
总之，NDVI 这个小小的计算公式，背后蕴含着大大的学问和实用价值。
它就像是我们观察植被世界的一双神奇的眼睛，让我们能够更清楚地了解大自然的变化和生命的律动。
希望通过我上面的介绍，您能对 NDVI 的计算公式和原理有一个比较清晰的认识啦！。
ndvi和ndwi的计算公式
ndvi和ndwi的计算公式NDVI和NDWI的计算公式植被指数是遥感图像处理中常用的指标之一，主要用于衡量植被的生长状况和覆盖程度。
其中，NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）和NDWI（Normalized Difference Water Index）是常见的植被指数。
本文将介绍它们的计算公式和相关应用。
一、NDVI的计算公式NDVI是通过计算可见光波段和近红外波段的反射率差异来衡量植被状况的指数。
其计算公式如下：NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)其中，NIR表示近红外波段的反射率，Red表示红光波段的反射率。
计算结果的取值范围在-1到1之间，数值越高表示植被覆盖度越高，数值越低表示植被覆盖度越低。
二、NDWI的计算公式NDWI是通过计算绿光波段和近红外波段的反射率差异来衡量水体分布的指数。
其计算公式如下：NDWI = (Green - NIR) / (Green + NIR)其中，Green表示绿光波段的反射率，NIR表示近红外波段的反射率。
计算结果的取值范围也在-1到1之间，数值越高表示水体分布越广泛，数值越低表示水体分布越有限。
三、NDVI与NDWI的应用1. 植被监测与评估NDVI可以用于植被监测和评估，例如农作物生长状况的监测、森林覆盖度的评估等。
通过分析NDVI的数值变化，可以及时发现植被健康状况的变化，为农业生产和生态环境保护提供科学依据。
2. 水资源管理NDWI可以用于水资源的监测与管理，例如湖泊水质的评估、河流洪水的监测等。
通过分析NDWI的数值，可以判断水体分布的情况，及时发现水资源的变化和异常，为水资源的合理利用和保护提供决策支持。
3. 土地利用规划NDVI和NDWI可以用于土地利用规划，例如城市绿化评估、湿地保护定级等。
通过分析NDVI和NDWI的空间分布，可以了解地表覆盖的情况，为土地利用规划和生态环境保护提供参考。
NDVI指数及其应用
二、NDVI原理
植物叶片组织对蓝光和红光辐射有强烈 吸收，但对近红外辐射反射强烈，而且近红 外反射随着植被增加而增加。所以任何强化 Red和NIR差别的数学变换都可以作为植被指 数来描述植被状况。 NDVI被定义如下： NDVI=(ρNIR-ρR)/(ρNIR+ρR)
-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；正 值越大，植被覆盖度越好。
ENVI/IDL
三、NDVI应用
土地覆被研究（大尺度土地覆盖分类、植 被盖度评估等）；
植被动态或土地覆被动态研究、动态监测；
NDVI时空变化与其他生态因子（如气温、 降水等）相互关系研究； 生态学模拟研究。
ENVI/IDL
四、优势和不足
（一）优势
NDVI是植物生长状态以及植被空间分布密度的 最佳指示因子，能反映出植物冠层的背景影响，如 土壤、潮湿地面、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖 有关与植被分布密度呈线性相关，在使用遥感图像 进行植被研究以及植物物候研究中得到广泛应用。
enviidl一优势一优势ndvi是植物生长状态以及植被空间分布密度的最佳指示因子能反映出植物冠层的背景影响如土壤潮湿地面枯叶粗超度等且与植被覆盖有关与植被分布密度呈线性相关在使用遥感图像进行植被研究以及植物物候研究中得到广泛应用
NDVI指数及其应用
提 纲
ห้องสมุดไป่ตู้
NDVI概念
NDVI原理
NDVI应用
（二）不足
用非线性拉伸的方式增强了 NIR 和 R 的反射率的 对比度；对高植被区具有较低的灵敏度。
ENVI/IDL
五、NDVI在ENVI软件下的操作
植被指数总结
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。
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;
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。
植被指数总结
几种常用植被指数介绍
对几种常用植被指数的认识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。
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。
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<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。