NDVI

  • ​​NDVI​​
  • ​​植被指数​​
  • ​​ENVI操作​​
  • ​​NDVI​​
  • ​​band math​​
  • ​​quick stat统计图​​

NDVI

定义：NDVI（Normalized Difference Vegetation Index,归一化差分植被指数,标准差异植被指数)，也称为生物量指标变化，可使植被从水和土中分离出来。

NDVI基本原理：
植物叶片组织对蓝光(470nm)和红光(650nm)有强烈吸收，而对绿光和红外光强烈反射。叶片中心的海绵组织和叶片背面组织对近红外辐射(NIR, 700-1000nm)反射较强。从红光(Red)到红外光，裸地反射率较高但增幅很小。植被覆盖越高，红光反射越小，近红外光反射越大。红光吸收很快达到饱和，而近红外光反射随着植被增加而增加。所以，任何强化Red和NIR差别的数学变换都可以作为植被指数，来描述植被状况。归- -化植被指数(NDVI)就被定义为:

NDVI = [ (NIR/Red-1)/( NIR/Red+1)]。

表示范围：-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；

植被指数

在此还得介绍一个指数：植被指数

根据波段间的比值运算能够提取植被的算法，称为植被指数(Vegetation Index，VI)

植被指数：

  • 比值植被指数(RVI:Ratio Vegetation Index)：RVI=IR/R
  • 归一化植被指数(NDVI:Normalized Vegetation Index)：NDVI = (IR-R)/(IR+R)
  • 差值植被指数(DVI:Difference Vegetation Index)：DVI=IR-R

ENVI操作

NDVI

下面在ENVI演示一遍
参数列表：

  • input file type：输入数据类型（可以在头文件中查看）
  • NDVI bands—red：红色波段
  • NDVI bands—near IR：近红外波段

band math

band math四则运算，结果一样

ENVI图像处理（6）：NDVI和植被指数_Red


查看NDVI值，易知右上NDVI为正，左下NDVI一般为负，所以右上植被覆盖度高，左下植被覆盖低

ENVI图像处理（6）：NDVI和植被指数_四则运算_02

quick stat统计图

数据解析：

  • 最大值：-1.000000
  • 最小值：1.000000
  • 平均值：-0.006670
  • 标准差：0.153373

DN为-1.000000有157443个像素点，占比0.261674，说明DN整体不低，植被覆盖度还好

ENVI图像处理（6）：NDVI和植被指数_归一化_03