归一化建筑指数landsat8 oil arcgis10.2如何计算归一化植被指数ndvi

landsat8数据需要做哪些预处理 先介绍一种常用的方法吧，分类后比较法：1、确定土地利用的类别，可以按照中国的土地利用分类标准确定多少类。2、获取各类别的样本，用于后面的影像分类3、对不同时期的影像进行预处理：几何校正、配准、相对辐射归一化和去霾处理等等。4、对两个不同时期的影像分别进行分类处理，并进行精度评估5、对两个不同时期的分类后影像经行相减，即得到土地利用变化信息。这一方法必须进行两次图像分类且制定统一的分类标准，而变化分析的精度依赖于图像分类的精度，这就明显受到单独分类所带来的误差影响。其他的变化信息提取的方法还有很多，比如：图像差值发、图像比值法、植被指数插值法、差异主成份法、光谱变化向量分析等等。建议你找一篇 遥感变化检测方法研究综述 看看裸地的归一化植被指数分别是多少 归一化植被指数，-1NDVI=0，表示有岩石或裸土等；NDVI＞0，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；NDVI，表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射。如何操作得到landsat8数据的植被指数ndvi NDVI就是归一化植被指数，植被一般是对近红外光反射明显而较亮，而由于光合作用吸收红光比较暗，与其它地物在遥感影像上形成强烈差异，因此利用近红外与红波段的这个计算，植被的值明显偏高，可以很容易把植物区分开来，归一化的好处是数值范围比较集中。http：//www.dsac.cn/DataProduct/Detail/20091002这里有全国的植被指数，至于如何操作得到相关数据，您不妨去上面看一下问下他们是怎么做的，这个应该不难做的。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)landsat影像预处理问题？ Landsat系列卫星影像是NASA发射的一系列陆地监测卫星，从1972的第一颗陆地卫星Landsat1到2013年发射的Landsat8，已经。访问Blog，查看极海最新分享：http：//blog.geohey.com/

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