# 提取NDVI指数的python实现
NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是一种用于检测植被覆盖度和植被生长状况的指数，通过计算可见光波段和近红外波段的反射率之比得到。在遥感影像处理中，NDVI指数是一个非常重要的指标，可以用来监测植被覆盖变化、干旱监测和土地利用分类等方面。
在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python语言从遥感影像中提取
原创
2024-04-27 07:30:44
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可以按下快捷键Shift+Enter，在Chrome控制台输入多行Javascript代码
按下上下方向键，可以按先后顺序迅速得到之前在控制台输入的代码
我们知道在Chrome控制台可以修改网页元素的颜色背景色，那么如何快速拾取网页任意区域的颜色呢？而且颜色有多种表示方法和格式，能快速转换编码吗？本文即给大家分享如何通过Chrom
一、基础概念 NDVI（Normalized Difference Vegetation Index,归一化差分植被指数,标准差异植被指数)，植被覆盖指数。也称为生物量指标变化，可使植被从水和土的图像范围中分类出来。 应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。 1、NDVI 能够部分消
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2019-04-25 13:57:00
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植被指数(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。虽然NDVI对土壤背景的变化较为敏感，但由于NDVI可以消除大部分与仪器定标、太阳角、地形、云阴影和大气条件有关辐照度的变化
原创
2021-11-11 17:22:06
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看小伙是如何用python尽览我国植被?覆盖率的沧海变化前言一、栅格数据转为灰度图二、灰度图转为伪彩色图三、合成为gif写在最后 前言昨天学弟给了我一个数据包“我国NDVI的栅格数据”（即归一化植被指数），需要把陕西省的数据批量裁剪出来。于是，我拿出python。“刷刷刷~”，搞定了： 这就完事了？ 作为深度践行勤俭节约的社会主义好青年的kimol君，当然不会浪费资源。于是，我决定用这个数据来分
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2023-08-13 22:18:26
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本文介绍基于Python中的gdal模块，批量基于大量多波段遥感影像文件，计算其每1景图像各自的NDVI数值，并将多景结果依次保存为栅格文件的方法~
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2024-06-03 14:00:13
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GEE计算指数
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2022-06-19 12:20:10
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本例是将表达式映射到集合上，同时也是利用指数表达式计算SAVI和NDVI的值。// Filter the L7 collecti
原创
2022-05-24 19:23:11
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在现代农业与环境监测中，Normalized Difference Vegetation Index（NDVI）是一种广泛使用的植物生长健康度监测指标，尤其在使用Python进行数据分析时，它的应用日益普及。NDVI可以帮助研究人员及农民实时监测植被健康状况，优化农作物耕作，从而实现可持续农业的发展。
### 背景定位
适用场景分析：NDVI 在农业监测、生态研究、环境保护等领域有着重要应用。
上一篇文章讲了如何使用Landsant8数据计算NDVI，但是它的分辨率是30米，我们还有更好的10米分辨率的哨兵2卫星影像，为什么不用分辨率更高的影像计算一下呢？
//sentinel2 NDVI Demo
//方法一：普通方式，通过将数学公式翻译为代码直接计算
function NDVI_V1(img) {
var nir = img.select("B8");
var red = i
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2021-06-22 20:01:29
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NDVINDVI植被指数ENVI操作NDVIband mathquick stat统计图NDVI定义：NDVI（Normalized D
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2023-02-18 08:52:45
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以下内容引用自百度百科：
植被指数根据植被的光谱特性，将卫星可见光和近红外波段进行组合,形成了各种植被指数。植被指数是对地表植被状况的简单、有效和经验的度量,目前已经定义了40多种植被指数,广泛地应用在全球与区域土地覆盖、植被分类和环境变化,第一性生产力分析,作物和牧草估产、干旱监测等方面;并已经作为全球气候模式的一部分被集成到交互式生物圈模式和生产效率模式中;且被广泛地用于诸如饥荒早期警告系统等
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2021-06-22 20:03:02
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# 使用Python提取植被指数的流程及代码指南
在今天的学习中，我们将利用Python提取植被指数（Vegetation Index），以便从遥感图像中分析植物的生长情况。整个项目可以分为几个主要步骤。以下是详细的流程步骤。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|-------|------------------------
原创
2024-10-29 07:09:41
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# 使用Python进行NDVI时序分析
在遥感和生态研究中，归一化植被指数（NDVI, Normalized Difference Vegetation Index）是一个广泛应用的重要指标，它用于评估植被覆盖程度和健康状况。NDVI的值范围从-1到1，值越高表示植被越茂盛。通过NDVI的时序分析，我们可以监测植被变化，评估生态系统的健康状况，以及进行土地利用遥感分析。
本文将介绍如何使用P
1. 背景土地荒漠化是指包括气候变异和人类活动在内的种种因素造成的干旱半干旱和亚湿润干地区的土地退化。及时准确地掌握土地荒漠化发生发展情况是有效防止和治理土地荒漠化的基本前提。目前遥感技术在土地荒漠化监测中起到了不可替代的作用。使用遥感影像数据可以提取土地荒漠化信息，通过遥感影像所表现的不同信息，可以判断土地荒漠化的发生与否以及发展程度等。在进行土地荒漠化信息提取时，常用的方法有人工目视解译方法、
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2023-07-11 21:45:37
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本文主要对GEE中的栅格代数与波段计算操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第六篇~
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2024-02-23 09:39:17
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水体提取分类依据及基础水体提取分类依据 水体提取的方法很多,很多学者也进行了分类,大体上有一个分类框架,主要是基于光学影像的分类,比如王航等[7]将水体提取分成3类,分别是基于阈值法、分类器法和自动化法; 李丹等[8]更深一步进行总结,引入近些年发展火热的基于雷达影像数据的水体提取,总体而言,水体提取主要以光学影像信息为主,雷达影像是近些年发展起来并迅速应用到水体提取的领域之中,基于此在该分类基础
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2024-07-25 10:44:56
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更新日志2024-09-27 更新：增加实时显示行政区划矢量的下载进度，修复其他已知问题2024-03-28 更新：优化网络响应速度，开放<保存矢量'包含下两级'>功能，每天限3次；其他功能每天限20次2023-08-15 更新：优化缓存文件目录设定，增加清除缓存和打开缓存矢量文件的功能2022-05-20 矢量下载时优化地名检索功能，支持模糊查询。例如输入“朝阳”，将得到如下列表。只
目录1 哨兵数据的下载1.1 欧空局官网下载1.2 USGS网址下载 2 哨兵处理软件下载—链接已更新2.1 下载Sen2cor软件2.2 下载SNAP软件3 哨兵数据产品介绍3.1 产品名称3.2 产品级别4 L1C数据处理为L2A数据过程4.1 单文件处理4.1.1 使用命令提示符，Win+R，输入cmd（命令提示符）
// Canny 边缘检测器示例。// 加载图像并从中计算 NDVI。var image = ee.Image('LANDSAT/
原创
2022-05-24 19:20:24
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