遥感技术可以监测植被的变化，主要研究植被的替代指标. NDVI，又称标化植被指数，是目前应用最为广泛的指标，是近红外波段与红色波段的差异经二者之和校正后的结果. 公式为：NDVI=（NIR-RED）/（NIR+RED），该指数值介于-1与1之间： 0代表该区域基本没有植被生长；负值代表非植被覆盖的区域；取值0~1之间，数字越大代表植被的覆盖面积越大，植被的量越多. 云、水体和冰雪在红色及近红外波段
The Normalized Difference Water Index (NDWI) is sensitive to changes in
原创
2022-05-26 12:04:39
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These Landsat 7 composites are made from Level L1T orthorectified scenes, using t
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2022-05-26 01:51:45
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本篇博客将介绍如何使用Google Earth Engine (GEE) 对Sentinel-2数据进行归一化差异水体指数（NDWI）和归一化差异植被指数（NDTI）的分析。这些
简介本篇博客将介绍如何使用Google Earth Engine (GEE) 对Sentinel-2数据进行归一化差异水体指数（NDWI）和归一化差异植被指数（NDTI）的分析。这些指数有助于识别水体和植被覆盖情况。背景知识Sentinel-2数据集Sentinel-2是由欧洲空间局（ESA）提供的高分辨率光学卫星数据，广泛应用于植被监测、土地覆盖分类和环境变化分析。NDWI归一化差异水体指数（N
这里我们进行影像的水域面积计算，这里出了影像预处理后，最主要的过程就是如何进行像素面积计算，另外，如何利用统计
NDWI（Normalized Difference Water Index，归一化差异水体指数）和NDCI（Normalized Difference Chlorophyll Index
These Landsat 8 composites are made from Level L1T orthorectified scenes
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2022-05-26 01:48:20
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这里我们首先画一个自己选择的研究区，用于方便计算NDWI，这里我们将
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2022-10-03 14:38:21
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改编自Google Earth Engine 文档。您可以使用Map$addLayer()可视化图像。如
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2022-05-26 01:07:34
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These Landsat 4 TM composites are made from Level L1T orthorectified scenes, u
原创
2022-05-26 01:56:46
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These Landsat 5 TM composites are made from Level L1T orthorectified scenes, using the computed t
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2022-05-26 12:17:06
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GNDVI (Green Normalized Difference Vegetation Index)是一种用于评估植被覆盖状况的指数。它是通过测量红光波段和近红外波段盖越多，GNDVI的值越高。
文章目录相关代码2. 生成NDVI3. 生成NDWI相关代码import os, sys, timeimport numpy as npfrom osgeo
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2022-06-27 15:56:16
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NDWI=（Band2-Band4）/（Band2+Band4），式中Band2表示绿光波段的反射率，Band4表示近红外波段的反射率。
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2022-10-18 07:32:00
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本节主要利用python 和 GDAL来计算一些常用的遥感指数，如，NDVI（归一化植被指数）、RVI（比值植被指数）、NDWI （归一化水体指数）、SAVI（土壤调节植被指数）。 1.读取波段数据 import numpy as np from osgeo import gdal in_ds = ...
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2021-08-18 13:40:00
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同的遥感指数可以从不同的角度反映作物的生长状况、生长态势及生长环境的信息。归一化植被指数（NDVI），叶面积指数（LAI），净初级生产力（NPP），温度状态指数(TCI)、植被状态指数(VCI)和归一化缺水指数(NDWI)。1)NDVI归一化植被指数定义为近红外波段（NIR）与可见光红波段（RED）数值之差和这两个波段数值之和的比值，即NDVI = （NIR - RED）/（NIR +
目录一、介质的区别二、遥感影像波段合成（1）NDWI（2）提取水体并裁剪（3）计算水域区域的面积。 (5)重分类三、DEM1、洼地填平2、水流方向计算3、水流积聚计算4、提取河网栅格5、栅格计算6、欧氏距离浅谈ArcGIS环境下基于DEM的流域特征提取一、介质的区别遥感影像的概念覆盖卫星获取的原始影像，没有高低起伏概念，可以是一个或多个波段。而dem是对遥感影像进行后续处理
