实验一植被指数NDVI计算

本科学生综合性、设计性

实验报告

姓名学号

专业地理信息系统班级

实验课程名称遥感地学分析

实验名称NDVI计算

开课学期2011 至2012 学年下学期

云南师范大学旅游与地理科学学院编印

一、实验准备

1、实验目的和要求：

利用TM卫星数据，应用ENVI软件进行归一化植被指数的计算，及在此基础对研究

区进行植被覆盖率的提取，根据植被覆盖率进行一些应用分析。

2、实验材料及相关设备：

昆明影像数据(path/row:129/43（2002.02.09）)ENVI及ArcGIS软件。

3、实验方法步骤及注意事项：

实验方法：利用ENVI及ArcGIS图像处理软件，参考软件的处理操作步骤，对图像进行处理。

注意事项：下载数据时应该严格遵照行列号来下载，下载的数据要包括完整的影像数据信息以便数据的预处理。

二、实验内容、步骤和结果（详细写清楚本次实验的完成的主要内容、具体

实施步骤和实验结果。）

1、实验内容

利用下载的昆明影像数据用ENVI进行NDVI计算，计算公式如下：

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)(NIR为近红外波段，R为红光波段)

2、实验步骤

(1)对昆明影像数据进行辐射定标：

Ⅰ、启动ENVI File→Open External File→Landsat→Geo TIFF with metadata→Enter Landsat MetaData Filenames（输入元数据）

Ⅱ、Spectral→Preprocessing→Calibration utilities→Landsatcalibration→Landsat calibration input file→输

入第一步的元数据

Ⅲ、将辐射定标后的数据转化为BIL格式：

在ENVI主菜单 Basic Tools→Convert Data(BSQ、BIL、BIP)→convert File input File→convert File parameter

(2)大气校正：Spectral→FLAASH

其中进行大气校正所需要的参数包含在元数据中，元数据可以从“国际

科学数据服务平台”上查找到，如下所示

(3)归一化植被指数（NDVI）计算Transform → NDVI

（4）以下是原始数据、辐射定标、大气校正的同一地点的光谱特征

原始数据

辐射定标

大气校正

3、实验结果：

NDVI计算结果：

NDVI的应用：

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、实验小结

在NDVI计算的时候，要对数据进行预处理，通过辐射定标消除传感器本身产生的误差、大气校正将辐射亮度或者表观反射率转换为地表实际反射率，消除大气散射、吸收、反射引起的误差。在此当中，大气校正的过程中要注意各种参数的设定。

在做了NDVI计算之后，可以让我们对实验区进行植被覆盖度、植被生长状态等的分析。

植被光谱分析与植被指数计算

植被光谱分析与植被指数计算在遥感中，常常结合不同波长范围的反射率来增强植被特征，如植被指数（vegetation i ndices ——VI）的计算，植被指数（VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某一特性或者细节。目前，在科学文献中发布了超过150种植被指数模型，这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。本文总结现有植被指数，根据对植被波谱特征产生重要影响的主要化学成份：色素（Pigments）、水分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），总结了7大类实用性较强的植被指数，即：宽带绿度、窄带绿度、光利用率、冠层氮、干旱或碳衰减、叶色素、冠层水分含量。这些植被指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况、叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作用中对入射光的利用效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和木质素干燥状态的碳含量、度量植被中与胁迫性相关的色素、植被冠层中水分含量等。包括以下内容： ? ?●植被光谱特征 ? ?●植被指数 ? ?●HJ-1-HSI植被指数计算 1.植被光谱特征植被跟太阳辐射的相互关系有别于其他物质，如裸土、水体等，比如植被的“红边”现象，即在<700nm附近强吸收，>700nm高反射。很多因素影响植被对太阳辐射的吸收和反射，包括波长、水分含量、色素、养分、碳等。研究植被的波长范围一般为400 nm t o 2500 nm，这也是传感器设计选择的波长范围。这个波长范围可范围以下四个部分： ??●可见光（Visible）：400 nm to 700 nm ??●近红外（Near-infrared——NIR）：700 nm to 1300 nm ??●短波红外1（Shortwave infrared 1—— SWIR-1）：1300 nm to 1900 nm ??●短波红外2（Shortwave infrared 2——SWIR-2）：1900 nm to 2500 nm 其中NIR和SWIR-1的过渡区（1400nm附近）是大气水的强吸收范围，卫星或者航空传感器一般不获取这范围的反射值。 SWIR-1 和SWIR-2的过渡区（1900nm附近）也是大气水的强吸收范围。植被可分为三个部分组成： ??●植物叶片（Plant Foliage） ??●植被冠层（Plant Canopies） ??●非光合作用植被(Non-Photosynthetic Vegetation) 这三个部分是植被分析的基础，下面对他们详细介绍。 1.1植物叶片（Plant Foliage）植物叶片包括叶、叶柄以及其他绿色物质，不同种类的叶片具有不同的形状和化学成份。对波谱特征产生重要影响

几种常用的经济指数

几种常用的经济指数指数作为一种重要的经济分析指标和方法，在实践中得到了广泛应用。但在不同场合，往往需要运用不同的指数形式。一般而言，选择指数形式的主要标准应该是指数的经济分析意义，除此之外，有时还要考虑实际编制工作的可行性，以及对指数分析性质的某些特殊要求。一、工业生产指数工业生产指数概括反映一个国家或地区各种工业产品产量的综合变动程度，它是衡量经济增长水平的重要指标之一。世界各国都非常重视工业生产指数的编制，但采用的编制方法却不完全相同。在我国，工业生产指数是通过计算各种工业产品的不变价格产值来加以编制的。其基本编制过程是: 1.对各种工业产品分别制定相应的不变价格标准(记为p n )； 2.然后逐项计算各种产品的不变价格产值，加总起来就得到全部工业产品的不变价格总产值； 3.将不同时期的不变价格总产值加以对比，就得到相应时期的工业生产指数。记t 时期的不变价格总产值为∑p q n t (t=0，1，2，3，…)，则该时期的工业生产指数就是固定加权综合指数的形式: ∑∑= p q p q k n n t q 采用不变价格法编制工业生产指数的特点是，只要具备了完整的不变价格产值资料，就能够很容易地计算出有关的生产指数；而且可以在不同层次上(如各地区、各部门、各企业等)进行编制，满足各方面的分析需要。然而，不变价格的制定和不变价格产值的计算本身却是一项非常浩繁的工作，这项工作又必须连续不断地、全面地展开，其难度可想而知。尤其是在市场经济条件下，要在整个工业生产领域内运用不变价格计算完整的产值资料，面临着很多实际的问题。因此，我国工业生产指数编制方法的改革势在必行。与我国的情况不同，在国外，较为普遍地采用平均指数的形式来编制工业生产指数。计算公式为: ∑∑= q p q p k k q q 0 其中，k q 为各种工业品的个体产量指数， p 0则为相应产品的基期增加值。编制这种工业生产指数的目的是为了说明工业增加值中物量因素的综合变动程度，其分析意义与一般的工业总产量指数是有所不同的。在实践中，为了简化指数的编制工作，常常以各种工业品的增加值比重作为权数，并且将这种比重权数相对固定起来，连续地编制各个时期的工业生产指数： ∑∑? = w w k k q q 这里运用了“固定加权算术平均指数”。二、消费者价格指数和零售物价指数消费者价格指数（又称生活费用指数）是综合反映各种消费品和生活服务价格的变动程度的重要经济指数，通常简记为CPI 。该指数可以用于分析市场物价的基本动态，调整货币工资以得到实际工资水平，等等。它是政府制定物价政策和工资政策的重要依据，世界各国都在编制这种指数。我国的消费者价格指数（居民消费价格指数）是采用固定加权算术平均指数方法来编制的。其主要编制过程和特点是： 1.将各种居民消费划分为八大类，包括食品、衣着、家庭设备及用品、医疗保健、交通和通讯工具、文教娱乐用品、居住项目以及服务项目等，下面再划分为若干个中类和小类；

植被指数计算方法

2.1 归一化植被指数（NDVI ）归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index ，即N D V I ）的计算公式为： NIR RED NIR RED NDVI ρρρρ-=+ 其中：NIR ρ和RED ρ分别代表近红外波段和红光波段的反射率NDVI 的值介于-1和1之间。 2.2 增强型植被指数（EVI ）增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index ，即EVI ）计算公式为： 2.5 6.07.51 NIR RED NIR RED BLUE EVI ρρρρρ-=?+-+ NIR ρ、RED ρ和BLUE ρ分别代表近红外波段、红光波段和蓝光波段的反射率。 2.3 高光谱归一化植被指数（Hyp_NDVI ）对于环境与灾害监测预报小卫星高光谱载荷，选取中心波长分别位于近红外和红光的谱段进行归一化植被指数计算： _____Hyp NIR Hyp RED Hyp NDVI Hyp NIR Hyp RED -=+ 2.4 其他植被指数（1）比值植被指数（Ratio Vegetation Index ——RVI ） NIR RED RVI ρρ= 该植被指数能够充分表现植被在红光和近红外波段反射率的差异，能增强植被与土壤背景之间的辐射差异。但是RVI 对大气状况很敏感，而且当植被覆盖小于50%时，它的分辨能力显著下降。（2）差值植被指数（Difference Vegetation Index ——DVI ） NIR RED DVI ρρ=- 该植被指数对土壤背景的变化极为敏感，有利于对植被生态环境的监测，因此又被称为环境植被指数（EVI ）。（3）土壤调整植被指数（Soil-Adjusted Vegetation Index ——SA VI ）

常用指标

常用指标 1、KDJ随机指标通过一个特定的周期（常为9日、9周等）内出现过的最高价、最低价及最后一个计算周期的收盘价及这三者之间的比例关系，来计算最后一个计算周期的未成熟随机值RSV，然后根据平滑移动平均线的方法来计算K值、D值与J值，并绘成曲线图来研判股票走势。 1) K线是快速确认线——数值在90以上为超买，数值在10以下为超卖； D线是慢速主干线——数值在80以上为超买，数值在20以下为超卖； J线为方向敏感线，当J值大于100，特别是连续5天以上，股价至少会形成短期头部，反之J值小于0时，特别是连续数天以上，股价至少会形成短期底部。 2) 当K值由较小逐渐大于D值，在图形上显示K线从下方上穿D线，显示目前趋势是向上的，所以在图形上K线向上突破D 线时，即为买进的讯号。实战时当K，D线在20以下交叉向上，此时的短期买入的信号较为准确；如果K值在50以下，由下往上接连两次上穿D值，形成右底比左底高的“W底”形态时，后市股价可能会有相当的涨幅。

3) 当K值由较大逐渐小于D值，在图形上显示K线从上方下穿D线，显示目前趋势是向下的，所以在图形上K线向下突破D 线时，即为卖出的讯号。实战时当K，D线在80以上交叉向下，此时的短期卖出的信号较为准确；如果K值在50以上，由上往下接连两次下穿D值，形成右头比左头低的“M头”形态时，后市股价可能会有相当的跌幅。 4) 通过KDJ与股价背离的走势，判断股价顶底也是颇为实用的方法： A) 股价创新高，而KD值没有创新高，为顶背离，应卖出； B) 股价创新低，而KD值没有创新低，为底背离，应买入； C) 股价没有创新高，而KD值创新高，为顶背离，应卖出； D) 股价没有创新低，而KD值创新低，为底背离，应买入；需要注意的是KDJ顶底背离判定的方法，只能和前一波高低点时KD值相比，不能跳过去相比较。 2、MACD移动平均线利用短期（常用为12日）移动平均线与长期（常用为26日）移动平均线之间的聚合与分离状况，对买进、卖出时机作出研判的技术指标。 1.当DIF和DEA处于0轴以上时，属于多头市场，DIF线自下而上穿越DEA线时是买入信号。DIF线自上而下穿越DEA线时，如果两线值还处于0轴以上运行，仅仅只能视为一次短暂的回落，

几种常用的经济指数

几种常用的经济指数指数作为一种重要的经济分析指标和方法，在实践中获得了广泛应用。但在不同场合，往往需要运用不同的指数形式。一般而言，选择指数形式的主要标准应该是指数的经济分析意义，除此而外，有时还要考虑实际编制工作的可行性，以及对指数分析性质的某些特殊要求。现以国内外常见的主要经济指数为例，对指数方法的具体应用加以介绍。一、消费者价格指数和零售物价指数消费者价格指数（又称生活费用指数）是综合反映各种消费品和生活服务价格的变动程度的重要经济指数，通常简记为CPI 。该指数可以用于分析市场物价的基本动态，调整货币工资以得到实际工资水平，等等。它是政府制定物价政策和工资政策的重要依据，世界各国都在编制这种指数。我国的消费者价格指数（居民消费价格指数）是采用固定加权算术平均指数方法来编制的。其主要编制过程和特点是：首先，将各种居民消费划分为八大类，包括食品、衣着、家庭设备及用品、医疗保健、交通和通讯工具、文教娱乐用品、居住项目以及服务项目等，下面再划分为若干个中类和小类；其次，从以上各类中选定325种有代表性的商品项目（含服务项目）入编指数，利用有关对比时期的价格资料分别计算个体价格指数；再次，依据有关时期内各种商品的销售额构成确定代表品的比重权数，它不仅包括代表品本身的权数（直接权数），而且还要包括该代表品所属的那一类商品中其他项目所具有的权数（附加权数），以此提高入编项目对于所有消费品的一般代表性程度；最后，按从低到高的顺序，采用固定加权算术平均公式，依次编制各小类、中类的消费价格指数和消费价格总指数： 100∑∑∑?=?= w i w w i I q q q 例给出居民消费价格指数计算表（见表）。已知各大类、交通工具和通讯工具中类及其代表商品（代表规格品）的有关资料（有关数据均为假设）。要求据以编制有关的价格指数，并填充表中空缺的数据。解：利用表中资料和公式，依次计算各类别的消费价格指数和消费价格总指数如下：（1）计算交通工具和通讯工具两个中类的价格指数。交通工具类指数为： %37.104100 111.5570.53693.45100 =++=?= ∑w i I p p 通讯工具类指数为：表某市居民消费价格指数计算表

植被指数

1.用ETM+图像计算植被指数并分析。数据来源：地理空间数据云平台 Landsat 7 ETM SLC-on 卫星数字产品(1999-2003) 数据标识LE71190432002338EDC01卫星名称LANDSAT7 数据类型L7slc-on传感器ETM+ 接收站EDC白天/晚上DAY 条带号119 行编号43 太阳高度角37.8951 太阳方位角151.8815 获取时间2002-12-04 平均云量 1.0 开始时间2002-12-04 02:21:12.0 结束时间2002-12-04 02:21:12.0 中心经度118.4915 中心纬度24.5531 Landsat 7 ETM SLC-on 卫星数字产品(1999-2003) 数据标识LE71190432002066SGS00卫星名称LANDSAT7 数据类型L7slc-on传感器ETM+ 接收站SGS白天/晚上DAY 条带号119 行编号43 太阳高度角49.0019 太阳方位角133.0889 获取时间2002-03-07 平均云量0.0 开始时间2002-03-07 02:21:52.0 结束时间2002-03-07 02:21:52.0 中心经度118.4993 中心纬度24.5482 (1)由于这两个数据的空间投影与厦门市矢量图层的投影都是GCS_WGS_1984,所以不用进行重投影。 (2)利用厦门市矢量图层对这两个卫星数字产品中的B30、B40波段进行剪裁。如图1. L71119043_0432*******_B30 L71119043_0432*******_B40 L71119043_0432*******B-30 L71119043_0432*******B-40 （3）利用ARCGIS中Spatial Anaiyst---Raster Calculator进行植被指数的计算。计算公式为NDVI=(band4-band3)/(band4+band3)。得到图2.

资料分析常用指标及计算公式(2)

资料分析常用指标及计算公式（2）了解 GDP 随着经济日渐成为人们生活的焦点，经济领域的一个重要指标 ----------------- GDP （国内生产总值）越来越受到社会的关注。尽管大多数人都听说过 GDP ，但真正能明白的人恐怕并不多。日前有报道说我国的 GDP 中有约 10％— 20％是无效成本，这具体是怎么回事呢？记者采访了国家统计局国民经济核算司司长许宪春博士。内在含义是什么许宪春介绍说， GDP 是宏观经济中最受关注的经济统计数字，因为它被认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。 GDP 是按市场价格计算的国内生产总值的简称，是指一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。它涉及的是经济活动，是实实在在的。一般来说，国内生产总值有三种形态，即价值形态、收入形态和产品形态。从价值形态看，它是所有常驻单位在一定时期内生产的全部货物和服务价值与同期投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额，即所有常驻单位的增加值之和；从收入形态看，它是所有常驻单位在一定时期内直接创造的收入之和；从产品形态看，它是货物和服务最终使用减去货物和服务进口。不应混淆概念针对日前有关报道说，我国市场交易中的无效成本占 GDP 的比重至少为 10％— 20％的问题，许司长说，国家统计局作为 GDP 发布的权威机构至今从未公布过这一数据，无效成本是经济学名词，国家统计局在统计 GDP 时从未使用过这个术语。漏和重复在所难免，但使用无效成本来衡量是不恰当的，至少有关都不涉及无效成本的概念。有关报道中还提到，我国每年因为逃废债务造成的直接损失约局统计，由于合同欺诈造成的直接损失约 55 亿元，还有产品质量低劣和制假售假造成的各种损失至少有 2000 亿元，由于三角债和现款交易增加的财务费用约为 2000 亿元，由于不合理的税外收费和不必要的审批造成的各种费用约 3000 亿元，另外还有逃骗税款损失以及发现的腐败损失等，正是这些因素造成无效成本占了国内生产总值的比重至少为 10％— 20％。对此，许宪春说，上述报道中提到的概念很混乱，它们和 GDP 不是一个口径，比如三角债、逃废债务造成的损失、欺诈造成的损失等，这些概念和 GDP 都不是同一类概念。通常我们在计算 GDP 时使用的数据是来自统计部门、财政部门和各有关部门，如金融保险系统、铁路系统、民航系统、邮电系统等，这些部门的数据均不会讨论无效成本的概念。当然， GDP 也不是万能的，并非什么数值都能往 GDP 上靠，否则容易造成混乱。 GDP 值是如何确定的国家统计局每年公布 GDP 数据是怎么得到的呢？许宪春说， GDP 计算需要经过以下几个过程：初步估计过程、初步核实过程和最终核实过程。初步估计过程一般在每年年终和次年年初进行。它得到的年度 GDP 数据只是一个初步数，这个数据有待于获得较充分的资料后进行核实。初步核实过程一般在次年的第二季度进行。初步核实所获得的 GDP 数据更准确些，但因仍缺少 GDP 核算所需要的许多重要资料，因此相应的数据尚需要进一步核实。最终核实过程一般在次年的第四季度进行。这时， GDP 核算所需要的和所能搜集到的各种统计资料、会计决算资料和行政管理资料基本齐备。与前一个步骤相比，它运用了更全面、更细致的资料，所以这个 GDP 数据显得就更准确些。虽然在核算 GDP 时，疏 GDP 三种形态的计算中 1800 亿元；国家工商总

关于经济学中常用的指数

关于经济学中常用的指数 1、SPCI 标准普尔商品指数它的成分商品均为美国国内市场交易的品种，目前包含17种商品，权重的设计是按照期货市场中的持仓量大小来确定的。标准普尔商品指数最大的特点是，采取几何算法来对指数进行计算，在这种算法下，指数的波动性下降，稳定性提高。 2、恒生指数香港股市价格的重要指标，指数由若干只成份股（即蓝筹股）市值计算出来的，代表了香港交易所所有上市公司的12个月平均市值涵盖率的70%，恒生指数由恒生银行属下恒生指数有限公司负责计算及按季检讨，公布成份股调整。 3、日经指数全名叫“日经道·琼斯平均股价指数”，它的采样股票分别来自制造业、建筑业、运输业、电力和煤气业、仓储业、水产业、矿业、不动产业、金融业及服务业等行业，覆盖面极广；而各行业中又是选择最有代表性的公司发行的股票作为样本股票。同时不仅样本股票的代表公司和组成成份随着情况的变化而变化，而且样本股票的总量也在不断增加，目前已从225种扩增为500种。因此，该指数被看作日本最有影响和代表性的股价指数，通过它可以了解日本的股市行情变化和经济景气变动状况。 4、纳斯达克指数它是反映纳斯达克证券市场行情变化的股票价格平均指数，基本指数为100。纳斯达克的上市公司涵盖所有新技术行业，包括软件和计算机、电信、生物技术、零售和批发贸易等。主要由美国的数百家发展最快的先进技术、电信和生物公司组成，包括微软、英特尔、美国在线、雅虎这些家喻户晓的高科技公司，因而成为美国“新经济”的代名词。纳斯达克综合指数是代表各工业门类的市场价值变化的晴雨表。因此，纳斯达克综合指数相比标准普尔500指数、道·琼斯工业指数（它仅包括30个大公司）更具有综合性。目前，纳斯达克综合指数包括5000多家公司，超过其他任何单一证券市场。因为它有如此广泛的基础，已成为最有影响力的证券市场指数之一。 5、CRB指数

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。L=0 时，表示植被覆盖度为零；L=1时，表示土壤背景的影响为零，即植被覆盖度非常高，土壤背景的影响为零，这种情况只有在被树冠浓密的高大树木覆盖的地方才会出现。 2、SAVI仅在土壤线参数a=1,b=0（即非常理想的状态下）时才适用。因此有了TSAVI、ATSAVI、MSAVI、SAVI2、SAVI 3、SAVI4等改进模型。五、GVI——绿度植被指数，k-t变换后表示绿度的分量。

常用的经济指标

常用的经济指标 GNP是什么? ( Gross National Product , 简称GNP ) 国民生产总值指一个国家全体居民在国内与国外一年内生产或服务所赚取之报酬总和，不包括外国人所拥有之国内生产因素所赚取之所得报酬。用途︰是经常用评来评估全国所有国民经济活动的专有名词。意义︰ 1 、它表示整个国家于某一时期( 通常以一年为单位)所制成之所有各种货物与劳务之价值的总和。 2 、国民生产总值越多，代表国家生产力的能力越高 GNP = C + I + G + (X - M) C :民间消费支出 I :国内投资总值，或称国内资本形成总值 G :政府消费支出 X :出口M :进口 * ( X - M ) 为正值时，为贸易顺差, 为负值时，为贸易逆差国民生产总值( GNP ) : 世界银行在2000年，公布1999年全球排名平均每人国民生产总值统计数字中，台湾排名第23 名，数字为13,235美元，显示台湾的生产力在全世界的前百分之十五以内。 GDP是什么? ( Gross Domestic Product , 简称GDP ) 国内生产总值 GDP = C + I + G + (X - M) 包括本国境内之所有生产，不论生产要素来自国内或国外。与金融市场关联度: 1. 反映该国经济成长状况。 2.由GDP 成长率可预估该国之经济成长表现。国民生产总值(GNP) 国民生产总值越多，代表国家生产力的能力越高国内生产总值(GDP) 由GDP成长率可预估该国之经济成长的表现。国民生产总值(GNP) V.S. 国内生产总值(GDP) 计算基础的区别? 国民生产总值(Gross National Product) ，简称GNP 指一个国家全体国民在国内与国外一年内生产或服务所赚取之报酬总和，不包括外国人所拥有之国内生产因素所赚取之所得报酬。国内生产总值(Gross Domestic Product) ，简称GDP 指一国于一年内在该国内从事生产或服务后所得报酬之总和。它包括住在国内的外国人所赚取的报酬，但不包含本国国民在国外之所得报酬。

遥感植被指数NDVI计算

本科学生综合性、设计性实验报告姓名宋国俊学号114130168 专业地理信息系统班级实验课程名称遥感地学分析实验名称NDVI计算开课学期2011 至2012 学年下学期云南师范大学旅游与地理科学学院编印一、实验准备

1、实验目的和要求：利用TM卫星数据，应用ENVI软件进行归一化植被指数的计算，及在此基础对研究区进行植被覆盖率的提取，根据植被覆盖率进行一些应用分析。 2、实验材料及相关设备：昆明影像数据(path/row:129/43（2002.02.09）)ENVI及ArcGIS软件。 3、实验方法步骤及注意事项：实验方法：利用ENVI及ArcGIS图像处理软件，参考软件的处理操作步骤，对图像进行处理。注意事项：下载数据时应该严格遵照行列号来下载，下载的数据要包括完整的影像数据信息以便数据的预处理。二、实验内容、步骤和结果（详细写清楚本次实验的完成的主要内容、具体实施步骤和实验结果。） 1、实验内容利用下载的昆明影像数据用ENVI进行NDVI计算，计算公式如下： NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)(NIR为近红外波段，R为红光波段) 2、实验步骤 (1)对昆明影像数据进行辐射定标： Ⅰ、启动ENVI File→Open External File→Landsat→Geo TIFF with metadata→Enter Landsat MetaData Filenames（输入元数据） Ⅱ、Spectral→Preprocessing→Calibration utilities→Landsatcalibration→Landsat calibration input file→输入第一步的元数据 Ⅲ、将辐射定标后的数据转化为BIL格式：

股票常用指标说明

常用指标说明反趋向指标 KDJ ROC W&R威廉指标 RSI BIAS ADTM ATR OSC UDL KDJ 指标说明：KDJ，其综合动量观念、强弱指标及移动平均线的优点，早年应用在期货投资方面，功能颇为显著，目前为股市中最常被使用的指标之一。买卖原则： 1 K线由右边向下交叉D值做卖，K线由右边向上交叉D值做买。 2 高档连续二次向下交叉确认跌势，低挡连续二次向上交叉确认涨势。 3 D值<20%超卖，D值>80%超买，J>100%超买，J<10%超卖。 4 KD值于50%左右徘徊或交叉时，无意义。

5 投机性太强的个股不适用。 6 可观察KD值同股价的背离，以确认高低点。 ROC 当ROC向下跌破零，卖出信号；ROC向上突破零，买入信号。股价创新高，ROC未配合上升，显示上涨动力减弱。股价创新低，ROC未配合下降，显示下跌动力减弱。股价与ROC从低位同时上升，短期反弹有望。股价与ROC从高位同时下降，警惕回落。 W&R威廉指标算法： N日内最低价与当日收盘价的差，除以N日内最高价与最低价的差，结果放大100倍参数： N 统计天数一般取14天用法： 1.低于20，超买，即将见顶，应及时卖出 2.高于80，超卖，即将见底，应伺机买进 3.与RSI、MTM指标配合使用，效果更好 RSI RSIS为1978年美国作者Wells WidlerJR。所提出的交易方法之一。所谓RSI英文全名为Relative Strenth Index，中文名称为相对强弱指标．RSI的基本原理是在一个正常的股市中，多空买卖双方的力道必须得到均衡，股价才能稳定;而RSI是对于固定期间内，股价上涨总幅度平均值占总幅度平均值的比例。 1 .RSI值于0-100之间呈常态分配，当6日RSI值为80‰以上时，股市呈超买现象，若出现M头为卖出时机;当6日RSI 值在20‰以下时，股市呈超卖现象，若出现W头为买进时机。

宏观经济数据有哪些指标

国内生产总值（GDP）：是某一国在一定时期其境内生产的全部最终产品和服务的总值。反映一个国家总体经济形势的好坏，与经济增长密切相关，被大多数西方经济学家视为“最富有综合性的经济动态指标”。主要由消费、私人投资、政府支出、净出口额四部分组成。数据稳定增长，表明经济蓬勃发展，国民收入增加，有利于美圆汇率；反之，则利淡。一般情况下，如果GDP连续两个季度下降，则被视为衰退。此数据每季度由美国商务部进行统计，分为初值、修正值、终值。一般在每季度末的某日北京时间21：30公布前一个季度的终值。工业生产（INDUSTRIAL PRODUCTION）：某国工业生产部门在一定时间内生产的全部工业产品的总价值。在国内生产总值中占有很大比重。由于工业部门雇佣了大量工人，其变动对整个国民经济有着重大影响，与汇率呈正相关。尤其以制造业为代表。此数据由美联储统计并在每月15日左右晚间21：15或22；15发布。失业率（UNEMPLOYMENT RATE）：经济发展的晴雨表，与经济周期密切相关。数据上升说明经济发展受阻，反之则看好。对于大多数西方国家来说，失业率在4%左右为正常水平，但如果超过9%，则说明经济处于衰退。此数据由美国劳工部编制，每月第一个周五21：30公布。贸易赤字（TRADE DIFICIT）：国际间的贸易是构成经济活动的重要环节。当一国出口大于进口时称为贸易顺差；反之，称逆差。美国的贸易数据一直处于逆差状态，重点是在赤字的扩大或缩小。赤字扩大不利于美圆，反之则有利。此数据由美国商务部编制，每月中、下旬某日晚间21：30公布前一个月数字。经常项目收支：经常帐为一国收支表上的主要项目，内容记载一国与外国包括因为商品/劳务进出口、投资所得、其他商品与劳务所得以及片面转移等因素所产生的资金流出与流入的状况。如果为正数，为顺差，有利本国货币；反之，则不利于本国货币。此数据由美国商务部编制，每月中旬某日21：30公布。资本帐收支：主要描述一国的长、短期资本流动情况，包括长期资本、非流动性短期私人资本、特别提款权、误差与遗漏，以及流动性短期私人资本等项目。资本项目在金融日益国际化、自由化的今天，影响不亚于经常帐项目，金融市场对外开放程度越高，影响越大。其对汇率的影响的观察方法与经常帐基本相同。利率（INTRESTRATE）：利率是借出资金的回报或使用资金的代价。一国利率的高低对货币汇率有着直接影响。高利率的货币由于回报率较高，则需求上升，汇率升值；反之，则贬值。美国的联邦基金利率由美联储的会议来决定。

植被指数计算方法

归一化植被指数（NDVI ）归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index ，即NDVI ）的计算公式为： NIR RED NIR RED NDVI ρρρρ-=+ 其中：NIR ρ和RED ρ分别代表近红外波段和红光波段的反射率NDVI 的值介于-1和1之间。增强型植被指数（EVI ）增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index ，即EVI ）计算公式为： 2.5 6.07.51 NIR RED NIR RED BLUE EVI ρρρρρ-=?+-+ NIR ρ、RED ρ和BLUE ρ分别代表近红外波段、红光波段和蓝光波段的反射率。高光谱归一化植被指数（Hyp_NDVI ）对于环境与灾害监测预报小卫星高光谱载荷，选取中心波长分别位于近红外和红光的谱段进行归一化植被指数计算： _____Hyp NIR Hyp RED Hyp NDVI Hyp NIR Hyp RED -=+ 其他植被指数（1）比值植被指数（Ratio Vegetation Index ——RVI ） NIR RED RVI ρρ= 该植被指数能够充分表现植被在红光和近红外波段反射率的差异，能增强植被与土壤背景之间的辐射差异。但是RVI 对大气状况很敏感，而且当植被覆盖小于50%时，它的分辨能力显著下降。（2）差值植被指数（Difference Vegetation Index ——DVI ） NIR RED DVI ρρ=- 该植被指数对土壤背景的变化极为敏感，有利于对植被生态环境的监测，因此又被称为环境植被指数（EVI ）。

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

常用指标详解

常用指标详解一：WR威廉指标一．用途：该指标表示的涵义是当天的收盘价在过去一段日子的全部价格围所处的相对位置，是一种兼具超买超卖和强弱分界的指标。它主要的作用在于辅助其他指标确认讯号。二．使用方法： 1、从WR的绝对取值方面考虑。 A、当WR 高于80，即处于超卖状态，行情即将见底，应当考虑买进。 B、当WR 低于20，即处于超买状态，行情即将见顶，应当考虑卖出。 2、从WR的曲线形状考虑。 A、在WR进入高位后，一般要回头，如果这时股价还继续上升，这就产生背离，是卖出的信号。 B、在WR进入低位后，一盘要反弹，如果这时股价还继续下降，这就产生背离，是买进的信号。 C、WR连续几次撞顶（底），局部形成双重或多重顶（底），则是卖出（买进）的信号。三．使用心得： 1．W%R主要可以辅助RSI，确认强转弱或弱转强是否可靠？RSI向上穿越50阴阳分界时，回头看一看W%R 是否也同样向上空越50？如果同步则可靠，如果不同步则应多参考其他指标讯号再作决定。相反的，向下穿越50时，也是同样的道理。注意！比较两者是否同步时，其设定的参数必须是相对的比例，大致上W%R 5日、10日、20日对应RSI6日、12日、24日，但是读者可能可以依照自己的测试结果，自行调整其最佳对应比例。 2．W%R进入超买或超卖区时，应立即寻求MACD讯号的支援。当W%R进入超买区时，我们当成一种预警效果，回头看看MACD是否产生DIF向下交叉MACD的卖出讯号？一律以MACD 的讯号为下手卖出的时机。相反的，W%R进入超卖区时，也适用同样的道理。四．计算公式： n日WMS=[(Hn-Ct)/(Hn-Ln)] ×100 式中：Cn---当天的收盘价； Hn和Ln---最近N日（包括当天）出现的最高价和最低价二：布林线BOLL 一．用途：该指标利用波带显示其安全的高低价位。股价游走在"上限"和"下限"的带状区间，当股价涨跌幅度加大时，带状区会变宽，涨跌幅度缩小时，带状区会变窄。二．使用方法： 1．向上穿越"上限"时，将形成短期回档，为短线的卖出时机。 2．股价向下穿越"下限"时，将形成短期反弹，为短线的买进时机。 3．当布林线的带状区呈水平方向移动时，可以视为处于"常态围"，此时，采用1、2两个使用方法，可靠

植被指数计算方法

2.1归一化植被指数（NDVI ）归一化植被指数（Normalized Differenee Vegetation Index 即 NDVI ）的计算公式为：其中：NIR 和RED 分别代表近红外波段和红光波段的反射率 NDVI 的值介于-1和 1之间。 2.2增强型植被指数（EVI ）增强型植被指数（En ha need Vegetation In dex 即EVI ）计算公式为: NIR 、 RED 和BLUE 分别代表近红外波段、红光波段和蓝光波段的反射率。 2.3高光谱归一化植被指数（Hyp_NDVI ）对于环境与灾害监测预报小卫星高光谱载荷，选取中心波长分别位于近红外和红光的谱段进行归一化植被指数计算： .. Hyp NIR Hyp RED Hyp NDVI ----------- ------------ 一 Hyp _ NIR Hyp _ RED 2.4其他植被指数（1）比值植被指数（Ratio Vegetation Index ------ RVI ） RVI 3 RED 该植被指数能够充分表现植被在红光和近红外波段反射率的差异，能增强植被与土壤背景之间的辐射差异。但是 RVI 对大气状况很敏感，而且当植被覆盖小于50%时，它的分辨能力显著下降。 (2) 差值植被指数(Differenee Vegetation Index -------- DVI ) DVI NIR RED 该植被指数对土壤背景的变化极为敏感，有利于对植被生态环境的监测，因此又被称为环境植被指数（EVI ）。 (3) 土壤调整植被指数(Soil-Adjusted Vegetation Index --------- S AVI ) NDVI NIR RED NIR RED EVI 2.5 NIR RED NIR 6.° RED 7.5 BLUE

股票技术分析常用指标详解集锦

股票技术分析常用指标详解集锦 WR（威廉指标）一.用途：该指标表示的涵义是当天的收盘价在过去一段日子的全部价格范围内所处的相对位置，是一种兼具超买超卖和强弱分界的指标。它主要的作用在于辅助其他指标确认讯号。二．使用方法： 1、从WR的绝对取值方面考虑。 A、当WR 高于80，即处于超卖状态，行情即将见底，应当考虑买进。 B、当WR 低于20，即处于超买状态，行情即将见顶，应当考虑卖出。 2、从WR的曲线形状考虑。 A、在WR进入高位后，一般要回头，如果这时股价还继续上升，这就产生背离，是卖出的信号。 B、在WR进入低位后，一般要反弹，如果这时股价还继续下降，这就产生背离，是买进的信号。 C、WR连续几次撞顶（底），局部形成双重或多重顶（底），则是卖出（买进）的信号。三．使用心得： 1．W%R主要可以辅助RSI，确认强转弱或弱转强是否可靠？RSI向上穿越50阴阳分界时，回头看一看W%R是否也同样向上空越50？如果同步则可靠，如果不同步则应多参考其

他指标讯号再作决定。相反的，向下穿越50时，也是同样的道理。注意！比较两者是否同步时，其设定的参数必须是相对的比例，大致上W%R5日、10日、20日对应RSI6日、12日、24日，但是也可以依照自己的测试结果，自行调整其最佳对应比例。 2．W%R进入超买或超卖区时，应立即寻求MACD讯号的支援。当W%R进入超买区时，可以当成一种预警效果，回头看看MACD是否产生DIF向下交叉MACD的卖出讯号？一律以MACD 的讯号为下手卖出的时机。相反的，W%R 进入超卖区时，也适用同样的道理。四．计算公式 n日WMS=[(Hn—Ct)/(Hn—Ln)] ×100 式中：Cn---当天的收盘价； Hn和Ln---最近N日内（包括当天）出现的最高价和最低价BOLL（布林线）一．用途：该指标利用波带显示其安全的高低价位。股价游走在“上限”和“下限”的带状区间内，当股价涨跌幅度加大时，带状区会变宽，涨跌幅度缩小时，带状区会变窄。二．使用方法： 1．向上穿越“上限”时，将形成短期回档，为短线的卖出时机。

植被光谱分析与植被指数计算教学提纲

植被光谱分析与植被指数计算

植被光谱分析与植被指数计算在遥感中，常常结合不同波长范围的反射率来增强植被特征，如植被指数（vegetation indices——VI）的计算，植被指数（VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某一特性或者细节。目前，在科学文献中发布了超过150种植被指数模型，这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。本文总结现有植被指数，根据对植被波谱特征产生重要影响的主要化学成份：色素（Pigments）、水分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），总结了7大类实用性较强的植被指数，即：宽带绿度、窄带绿度、光利用率、冠层氮、干旱或碳衰减、叶色素、冠层水分含量。这些植被指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况、叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作用中对入射光的利用效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和木质素干燥状态的碳含量、度量植被中与胁迫性相关的色素、植被冠层中水分含量等。包括以下内容： ? ?●植被光谱特征 ? ?●植被指数 ? ?●HJ-1-HSI植被指数计算 1.植被光谱特征植被跟太阳辐射的相互关系有别于其他物质，如裸土、水体等，比如植被的“红边”现象，即在<700nm附近强吸收，>700nm高反射。很多因素影响植被对太阳辐射的吸收和反射，包括波长、水分含量、色素、养分、碳等。研究植被的波长范围一般为400 nm to 2500 nm，这也是传感器设计选择的波长范围。这个波长范围可范围以下四个部分： ??●可见光（Visible）：400 nm to 700 nm ??●近红外（Near-infrared——NIR）：700 nm to 1300 nm ??●短波红外1（Shortwave infrared 1—— SWIR-1）：1300 nm to 1900 nm ??●短波红外2（Shortwave infrared 2——SWIR-2）：1900 nm to 2500 nm 其中NIR和SWIR-1的过渡区（1400nm附近）是大气水的强吸收范围，卫星或者航空传感器一般不获取这范围的反射值。SWIR-1 和 SWIR-2的过渡区（1900nm附近）也是大气水的强吸收范围。植被可分为三个部分组成： ??●植物叶片（Plant Foliage） ??●植被冠层（Plant Canopies） ??●非光合作用植被(Non-Photosynthetic Vegetation) 这三个部分是植被分析的基础，下面对他们详细介绍。 1.1植物叶片（Plant Foliage）植物叶片包括叶、叶柄以及其他绿色物质，不同种类的叶片具有不同的形状和化学成份。对波谱特征产生重要影响的主要化学成份包括：色素（Pigments）、水分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），这也是遥感反演的基础，如用植被指数来估算叶子的化学成份。 ●色素（Pigments）叶色素主要包括叶绿素、叶黄素和花青素。这些都是植被的健康的指标，比如含高浓度叶绿素的植被一般很健康，相反，叶黄素和花青素常常出现在健康较差的植被，濒临死亡的植被出现红色、黄色或棕色。叶色素只影响可见光部分（400nm~700nm），图1为几种叶色素在可见光范围的相对光谱吸收特征。