如何计算ndvi指数 归一化植被指数是利用卫星

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。。植被指数是由多光谱数据，经线性和非线性组合构成的对植被有一定指示意义的各种数值。在植被指数中，通常利用植物光谱中的近红外与可见光红波段两个最典型的波段值。根据这两个波段计算产生的各种参数都对植被生长状况、生产力敏感。因此，常被用作描述植被生理状况，估测现存绿色生物量、植被生产力等等。归一化差值植被指数NDVI即是普遍利用的刻画植被的指数。植被归一化差值植被指数NDVI（Normalization Difference Vegetation Index）被定义为近红外波段与可见光红波段数值之差和这两个波段数值之和的比值。即生态水文地质学式中：IR为近红外波段地表反射率；R为可见光红光波段地表反射率。NDVI可以用于季节性植被变化的研究，也可用于年际间植被变化的分析，如沙漠边缘的变化（C.J.Tucker等，1991）、气候变化（Los等，2001）、干旱地区植被变化规律等等。我国利用卫星数据进行区域范围的植被分类及变化的研究时间较短，李晓兵等（1999）利用NOAA/AVHRR数据对中国主要植被类型NDVI指数10年的变化规律进行了研究；王心源等（2001）在3景TM卫星数据的基础上对额济纳旗地区近15年绿洲变化进行了分析；罗格平等（2003）用气象卫星数据和TM数据分析了天山北坡近10。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)；。生态环境监测 植被生产力水平和多样性是直接度量陆地生态系统的健康状况的优良指标。而植被生产力水平可以通过地面植被调查、遥感等手段获取。当前，通过植被多光谱和高光谱数据定量反演植被生产力、叶面积指数等关键参数的方法和技术已日臻成熟。并且通过长期、定量和高频监测区域植被健康状况来间接监测大区域CO2地质储存的环境影响情况，是一种极具潜力的低成本、高效率技术。1.高光谱数据对比高光谱数据主要是通过可见光到近红外的植被反射光谱（通常为400～2500nm）来反演植被的生长状况。高光谱传感器可以搭载在卫星、飞机以及安装在地面观测平台上（例如监测塔或者三脚架等），不同搭载平台的主要差异是地面覆盖范围和空间分辨率不同。对于健康正常的植被，叶绿素吸收400～650nm波段的太阳辐射，在蓝光和红光波段的吸收率非常强，而在绿光波段的吸收率相对很弱，从而在可见光谱曲线中形成了绿光的反射峰，大约在550nm。植被对太阳光的反射曲线在1300nm出现较强低谷，同时在1400nm 和1900nm 两个波段由于水的吸收也出现波谷（Keith，2009）。由于植被在不同波段的吸收特性取决于植被有机体的化学组成和结构，因此当植被生理健康出现问题时，其对于太阳辐射的反射和吸收特征。为何NDVI可突出植被特征 NDVI 的理论基础：植被指数按不同的监测方法和计算方法可分为多种多样的植被指数。常用的有：归一化植被指数NDVI；垂直植被指数PVI；比值植被指数RVI；消除土壤影响的植被指数SAVI和全球植被指数GVI 等。其中，NDVI则是使用最广泛，效果也较好的一种。NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）归一化植被指数，又称标准化植被指数，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，它是植物生长状态以及植被空间分布密度的最佳指示因子，与植被分布密度呈线性相关。归一化植被指数(NDVI)是近红外与红色通道反射率比值(SR=NIR/RED)的一种变换形式，NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)。NDVI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，-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。用NDVI判断植物生长的状态：植物叶绿素发生光合作用而吸收红光，所以长势越好的植物吸收红光越多，反射近红外光也越多。所以NDVI能反应植物生物量的多少，NDVI越大，植物长势越好。植被指数NDVI的优势：NDVI（Normalized 。利用遥感影像计算的植被指数有哪些 植被指数是将遥感地物光谱资料，利用卫星不同波段探测数据，经数学方法处理组合而成的，能反映植物生长状况的指数。利用遥感影像计算的植被指数有比值植被指数，差值环境植被指数，归一化植被指数，绿度植被指数，垂直植被指数。请问植被指数的含义是什么？分哪几类？ 什么是全球植被水分指数(GVMI)植被指数实际上是用卫星遥感不同波段的探测数据组合而成的，它能反映植物生长状况的指数。这是由于植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性。在MODIS中用什么方法提取植被指数 植被指数实际上是用卫星遥感不同波段的探测数据组合而成的，它能反映植物生长状况的指数。这是由于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。用ENVI处理遥感影像方法（植被分类方面的）？还有就是利用ENVI怎样处理HJ卫星数据

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