什么是比值植被指数差值法，原理依据是什么？
如何使用ENVI计算各种植被指数，ENVI软件是一款强大的遥感影像处理软件。在计算植被指数方面，它简单快捷，并且可以根据自己的需要“量身打造”。这里以NDVI为例，简单介绍。
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：书山之梦NDVI指数及其应用提纲NDVI概念NDVI原理NDVI应用NDVI优势和不足NDVI在ENVI软件下的操作ENVI/IDL一、概念引入全球气候变化及其对人类赖以生存的陆地生态系统已成为全世界生态环境科学研究的焦点，引起社会各界的广泛关注。植被作为地理环境重要组成部分，与一定的气候、地貌、土壤条件相适应，对全球能量平衡、生物化学循环起着重要调控作用，是气候和人文因素对环境影响的敏感指标，监测地面植被的一个重要指标便是NDVI。NDVI（NormalizedDifferenceVegetationIndex）归一化植被指数，又称标准化植被指数。ENVI/IDL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，负值表示地面覆盖为云、水、雪32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333433623830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。
相关因素 一、植被指数植被指数(Vegetation Index，VI)是利用遥感手段监测地面植物状态的一种方法。通过大量对植物反射光谱的研究发现，植物光谱信息在红光波段有一个明显的吸收带，而在近红外波段有一个较强烈的反射带，因此可以利用植物的这种特性，通过对红光波段和近红外波段的反射率的组合计算来设计植被指数，并在植被生态方面进行基础性研究。植被指数经过多年的发展，按不同的监测及计算方法可分为多种，较常用的有：归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、垂直植被指数(PVI)等。目前，归一化植被指数(NDVI)是多种植被指数中应用最多最广泛的一种。各指数的意义如下：NDVI(近红外区与红光区的反射率差值/近红外区与红光区的反射率和值)用公式表示：NDVI＝(NIR-R)/(NIR＋R)。NDVI可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。取值范围为-1～1，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。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。对于同一幅图像，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于。
叶面积指数的叶面积指数测定的主要方法 直接测定方法是一种传统的、具有一定破坏性的方法。1、叶面积的测定，传统的格点法和方格法。2、描形称重法.在一种特定的坐标纸上，用铅笔将待测叶片的轮廓描出并依叶形剪下坐标纸，称取叶形坐标纸重量，按公式计算叶面积.3、仪器测定法.叶面积测定仪可以分成两种类型，分别通过扫描和拍摄图像获取叶面积.扫描型叶面积仪主要由扫描器（扫描相机）、数据处理器、处理软件等组成，可以获得叶片的面积、长度、宽度、周长、叶片长度比和形状因子以及累积叶片面积等数据，主要仪器有：CI-202 便携式叶面积仪、L I-3000台式或便携式叶面积仪、AM-300手持式叶面积仪等.此外，还有使用台式扫描仪和专业图像分析软件测定的方法.图像处理型叶面积仪由数码相机、数据处理器、处理分析软件和计算机等组成，可以获取叶片面积、形状等数据，主要仪器有：W IND I2AS图象分析系统、SKYE 叶片面积图像分析仪、Decagon-Ag图象分析系统、WinFOL IA 多用途叶面积仪。间接方法是用一些测量参数或用光学仪器得到叶面积指数，测量方便快捷，但仍需要用直接方法所得结果进行校正。1、点接触法点接触法是用细探针以不同的高度角和方位角刺入冠层，然后记录细探针从冠层顶部到达底部的过程中。
（一）片麻岩区植被的遥感信息提取 植被及其有机质的反射光谱主要受植物色素、纤维素、木质素、水、淀粉和蛋白质等多种成分的影响。生长状态下的绿色植物光谱以色素和水的成分为主；而木质素和纤维素的光谱特征在非生长状态下的植物有机质中则显得突出。植物色素主要有叶绿素和叶红素（Carotenoid）组成。在可见光区间叶绿素在 0.68μm和0.45μm产生强吸收。尤其在0.68μm的吸收对叶绿素十分敏感，是由光谱场中镁元素的电子跃迁引起。0.83～1.3μm的高反射率被称为“近红外高原”，由叶片组织和细胞结构决定，可用于鉴别植物种类。植被遥感信息的提取通常采用归一化植被指数、比值植被指数、双差植被指数、主成分分析等方法。基本原理都是采用0.68μm的强吸收和红—近红外波段的陡坡特征进行各种组合，从而提取生物量和植被覆盖度的信息。其中最常用的是归一化植被指数（ND-VI）。本项研究依据EMT+的波段，归一化植被指数定义如下：NDVI=（ch3-ch4）/（ch3+ch4）图像处理结果表明，NDVI图像很好地反映了2000年5月7日工作区内植被分布现状。依据NDVI图像进一步进行彩色密度分割分类，定性划分了不同覆盖度的6个量级。结合地形、地势，用NDVI彩色密度分割图像有效地区分麦田、稀疏的山地草地、山地灌丛。
归一化植被指数的植被指数 植被指数(NDVI)是检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等。NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关。多种卫星遥感数据反演植被指数(NDVI)产品是地理国情监测云平台推出的生态环境类系列数据产品之一。
植被指数设计的原理是什么 植被指数设计的原理该指数随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、。
遥感数据预处理
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