归一化植被指数代表什么 写出Landsat TM归一化植被指数计算公式？并阐述它能反映植被信息的基本理由？

基于envi和idl植被覆盖度指数计算代码？ Pv是植被覆盖度，用以下公式计算：Pv=[(NDVI-NDVISoil)／(NDVIVeg-NDVISoil)]其中，NDVI为归一化植被指数，NDVISoil为完全是裸土或无植被覆盖区域的NDVI值，NDVIVeg则代表。大疆精灵光谱怎么分析棉花该施肥？ 谢谢邀请。樱桃番茄对于这个问题没有办法专业回答，因为自己不是属于这个领域的。这边在网上找了一些资料宝宝们可以参考一下~大疆方面最近发布了新的精灵 4 多光谱版无人机。这款设备可采集高精度多光谱数据，广泛应用于农业、科研、环保等多个领域。很多人都对它携带的多光谱相机充满好奇，下面小编就为大家详细解答。多光谱究竟是什么？太阳光是一种不同波长的连续光谱，其波长分布由短到长。不同颜色的可见光就是因波长差异而呈现出色彩变化。由于不同物体属性的区别，在接受到太阳光照射时，物体表面吸收与反射太阳光的比例也不尽相同。以农作物为例，通过观测与分析作物反射不同波段光谱的情况，可以对农作物的生长状况有更为精准的了解。多光谱图像传感器可以捕获光在特定波长的信息数据，通过使用滤光器或对特定波长敏感的仪器获取指定波段的地物信息。6 颗镜头的多光谱相机 有何神奇之处 精灵 4 多光谱版无人机采用一体式多光谱成像系统，集成了 1 个 可见光相机及 5 个多光谱相机，其中多光谱谱段的波长范围分别为：蓝光(B)：450±16nm 绿光(G)：560±16nm 红光(R)：650±16nm 红边(RE)：730±16nm 近红外(NIR)：840±26nm。6 部相机协同作业，分别负责可见光成像及。一道地理题 第一题稍微有点难，我考虑好再回答你。第二题比较明显，图中的波动可以理解是植被覆盖率的变化，除了大自然的四季变化，更大的是农作物的生长和收割变化。农作物发芽到收割前，都是有植被覆盖率的，这时曲线是增长的；等到农作物成熟被收割，那么覆盖率就会下降，曲线下行。曲线的一次上行和下行的转折就代表一次作物种植收获过程。那么现在C是波动最明显而且是最多的。（也因为C第一题不可能选A，因为辽宁没有那么多复种指数）如何计算ndvi指数 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。。七、其他 1、根据具体情况改进型：如MSS的DVI=B4-aB2，PVI=(B4-aB2-b)/(1+a2)1/2，SARVI=B4/(B2+b/a)；。评价方法及过程 8.2.3.1 评价方法在湿地健康评价中采用模糊综合评价法。应用模糊关系合成的原理，根据多个因素被评价对象本身存在的或隶属上的性态，从数量上对其所属成分进行刻画和描述。表8.1 黄河三角洲滨海湿地健康评价指标体系注：表中Ⅰ—Ⅲ、A—C均为序号；排序中数值i＋1代表指标的重要性小于数值i代表指标的重要性（i＝1，2，3，4）。（据安乐生等，2011）。表8.2 健康评价指标标准分级注：表中序号对应的指标名称与表8.1中的评价指标编号及单位均相同。（据安乐生等，2011）表8.3 各种类型指标权重续表8.2.3.2 数据处理过程主要依托RS和GIS技术实现数据处理，主要步骤包括：（1）指标图层绘制及坐标校正最终确定的13个指标，需绘制每个单要素图层。采用MapGIS对地貌、土壤盐渍化、潜水含水层隔水底板连续性、地表水系、植被类型、湿地类型、人类活动强度、水文调节等8个指标，生成矢量文件，参考评价标准及标准化分值，对定性指标进行量化，将量化结果添加到区属性结构中；平均归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）利用ENVI4.5进行波段运算生成栅格文件，并利用shp格式的研究区边界进行裁切；剩余4个指标均借助ArcGIS统计模块，采用。写出Landsat TM归一化植被指数计算公式？并阐述它能反映植被信息的基本理由？ 遥感影像中，近红外波段的反射值与红光波段的反射值之差比上两者之和。即(NIR-R)/(NIR+R)NIR为近红外波段的反射值R为红光波段的反射值英文缩写为 NDVI。归一化植被指数是反映农作物长势和营养信息的重要参数之一。根据该参数，可以知道不同季节的农作物对氮的需求量，对合理施用氮肥具有重要的指导作用。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，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、雪、枯叶、粗糙度等，且与植被覆盖有关；Landsat TM归一化植被指数计算公式NDVI=(band4-band3)/(band4+band3)遥感（remote sensing）中的“植被指数”是什么，有什么用，怎么用？欢迎各位来发表意见。 网上找到了一些资料，感觉讲的不是很通俗易懂。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。基于envi和idl植被覆盖度指数计算代码？ Pv是植抄被覆盖度，用以下公式计算：Pv=[(NDVI-NDVISoil)／(NDVIVeg-NDVISoil)]其中，NDVI为归一化植被指数，NDVISoil为完全是裸土或无袭植被覆盖百区域的NDVI值，NDVIVeg则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI值，即纯植被像元的NDVI值。取经验值NDVIVeg=0.70和NDVISoil=0.05，即当某度个像元的NDVI大于问0.70时，Pv取值为1；当NDVI小于0.05，Pv取值为0。在Band Math，输入表达答式：(b1 gt 0.7)*1+(b1 lt 0.05)*0+(b1 ge 0.05 and b1 le 0.7)*((b1-0.05)/(0.7-0.05))其中，b1：NDVI。得到的就是植被覆盖度。遥感数据预处理 一、遥感图像辐射校正采用辐射校正消除误差，包括内部误差(因传感器灵敏度特性引起的辐射误差)和环境影响(因大气影响引起的辐射误差)。内部误差是系统的、可以预测的，通过卫星发射之前的辐射定标和运行过程中的星上辐射定标、替代(场地)辐射定标来确定。自然界环境影响是变化的、不确定的，是非系统误差。本研究进行了LandsatETM+图像的辐射校正。对LandsatETM+图像，通过内部误差辐射校正得到遥感影响的表观反射率，分两步骤完成：(一)计算光谱辐射亮度L随着时间的推移，LandsatETM+星载传感器的光电变换系统的灵敏度特性会发生偏差，通过地面定期测定，并根据测量值进行校正，光谱辐射亮度与图像DN值之间的关系为岩溶石漠化治理的地学模式研究式中增益值(Gain)与偏移值(Bias)在遥感数据获取的同时，得到并记录在遥感数据的头文件中，在购买遥感数据时获得了DN为传感器记录的像元灰度值。利用以上公式可消除传感器造成的辐射误差，将传感器记录的灰度值转换为像元目标星上的辐射值。(二)计算表观反射率ρ表观反射率ρ根据公式为式中：L为根据图像DN值计算出来的光谱辐射亮度；D为日地之间距离(天文单位)；ESUN为大气层顶的平均太阳光谱辐照度；θ是太阳天顶角。。使用NDVI在ENVI中提取植被，ENVI是一个完整的遥感图像处理平台，在遥感界非常常用。

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