NDVI植物指数测定仪

使用植被指数遥感图像进行农作物产量预测的技巧和要点在农业生产中，准确预测农作物的产量对于农民和政府决策者来说至关重要。

然而，传统的调查方法费时费力且成本高昂，因此人们开始利用遥感技术来进行农作物产量的监测和预测。

其中，使用植被指数遥感图像是一种常见且有效的方法。

本文将介绍使用植被指数遥感图像进行农作物产量预测的技巧和要点。

首先，我们需要了解什么是植被指数。

植被指数是一种通过遥感图像的反射率来估计植被生长状况和生产力的指标。

常见的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）和差值植被指数（DVI）。

这些指数通常利用可见光和近红外波段的反射率计算得到，反映了植物叶绿素的含量和植被的覆盖程度。

其次，为了有效地利用植被指数进行农作物产量预测，我们需要掌握几个关键的技巧和要点。

首先是正确选择和获取遥感图像。

在选择遥感图像时，应考虑其空间和时间分辨率，以及传感器的波段配置。

通常情况下，较高的空间分辨率可以提供更详细的信息，而较高的时间分辨率可以实现连续的监测。

此外，还需要注意遥感图像的预处理，包括大气校正、亮度调整和几何校正等，以消除噪音和偏差。

其次是进行植被指数的计算和分析。

植被指数的计算通常基于不同波段的反射率组合，如NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)，其中NIR代表近红外波段的反射率，RED代表红色波段的反射率。

通过计算不同时间点的植被指数，我们可以获得植被生长的时间序列数据。

然后，可以利用统计学或机器学习的方法对这些数据进行分析和建模，以预测农作物的产量。

另外，需要考虑地理和环境因素对植被指数的影响。

地理因素包括土壤类型、坡度和海拔等，而环境因素则包括气候条件、降水和温度等。

这些因素对植被生长和农作物产量都有重要的影响，因此需要在预测模型中进行合理的考虑和调整。

例如，可以将地理和环境因素作为自变量加入到预测模型中，进行全面的分析和预测。

最后，进行农作物产量的预测和评估。

利用建立的植被指数预测模型，可以对未来的农作物产量进行预测。

Erdas里面利用NDVI提取植被指数的步骤NDVI：归一化植被指数和植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用以及地表净初级生产力等密切相关。

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<=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；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、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关；在erdas里面利用NDVI提取植被指数的步骤如下：1、在Erdas的主工具中选择Interpreter模块，出现Image Interpreter 对话框2、然后选择Spectral Enhancement，会弹出Spectral Enhancement对话框3、再选择Indices选项出现Indices对话框以SPOT数据为例进行说明，选择InputFile，选择Output File，在OutputOptions 的Sensor中选择SPOT XS/XI，在SelectFunction里面选择NDVI，DataType默认为Float不用改变，可以发现最下面的Function显示band 3 - band 2 / band 2 +band 3，这个就是NDVI的计算公式。

最后选择OK即可完成，如果NDVI计算的话在ENVI是最方便的在Transform菜单下就有，同时ENVI的波段计算功能也很方便完成NDVI计算。

这里如果不填写，OK按钮是灰色的。

应用冠层NDVI测定仪对棉花进行产量的估测一、不同生育期棉花冠层NDVI值随施氮量的变化：总体上看2011年棉花盛铃期冠层NDVI值最大，盛蕾期最小，花期和初絮期NDVI值相差不明显。

随着施氮量的增加冠层NDVI值呈现“低-高”的趋势，在N2处理时NDVI值最大，随氮水平的提高NDVI值不再增加。

年际间比较，2012年与2011年结果一致，这可能是由于施氮量过多之后棉株营养生长旺盛，棉花生物量迅速增加，冠层NDVI达到饱和导致出现上述结果。

从NDVI值误差上看低氮处理的标准误差大于高氮处理的误差，这可能是土壤肥力差，棉花长势不均匀导致NDVI值误差大。

2.2不同氮处理棉花NDVI随生育期的变化通过2011年和2012年数据可以看出棉花冠层NDVI值的动态变化变化趋势基本一致，呈现“低-高-低”趋势。

棉花从盛蕾期开始到花期，冠层NDVI值大幅度上升，在盛铃期达到最大，之后NDVI值下降。

这可能由于随着生育期的推进，叶片叶绿素含量大幅度升高，对红光的吸收增大、反射率下降，近红外光谱反射率增加，使NDVI 值急剧上升。

但在盛铃期生殖生长大于营养生长时期光谱吸收接近饱和，并伴随有叶片脱落，可能会导致NDVI值有所降低，因此其冠层NDVI值表现以上结果。

盛蕾期、初絮期的标准误差大于盛铃期，是棉花生长前期和后期长势不均或有杂草、出现病虫害，NDVI值获取受外界因素影响大所致。

二、棉花冠层NDVI值与施氮量的定量关系：在棉花盛蕾期、花期、盛铃期和初絮期，随着氮肥施用量的增加，棉花NDVI 值均呈线性增加的趋势。

其中花期的决定系数最高（R2=0.9147），在盛铃期和初絮期相关系数较低，这与不同氮水平NDVI随生育期变化结果一致。

在各个时期不施肥处理的NDVI稳定性较差，且在盛蕾期和初絮期表现更明显，可能是前期地力条件差，长势不均和后期氮肥胁迫所致。

本试验中NDVI值与测定前的施氮量较累积施氮量相关性最好，这于潘薇薇等[17]研究结果一致。

植被温度干旱指数法，也被称为温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index，简称TVDI），是一种基于光学与热红外遥感通道数据进行植被覆盖区域表层土壤水分反演的方法。

这种方法同时考虑了归一化植被指数（NDVI）和地表温度（LST）的影响，使其可以用于干旱监测，特别是监测特定年内某一时期整个区域的相对干旱程度，以及研究干旱程度的空间变化特征。

温度植被干旱指数的计算方法主要基于NDVI-LST特征空间，找出每个NDVI值对应的地面温度的最大值和最小值，即干边和湿边。

然后根据干边和湿边的拟合方程，可以计算出每个像元的TVDI值。

在干边上，TVDI的值为1，表示最干旱；在湿边上，TVDI的值为0，表示最湿润。

此外，还有温度植被角度指数（TVA），它是通过对LST/NDVI取arctangent函数来计算的，这种方法补充了LST/NDVI的缺陷。

总的来说，植被温度干旱指数法是一种有效的干旱监测方法，它可以利用遥感数据反演出植被覆盖区域的表层土壤水分情况，从而帮助我们更好地理解和应对干旱问题。

植株营养速测仪在田间以及作物养分的测定应用田间的养分以及作物生长信息需要进行养分的诊断，而诊断的方法有很多种，传统的作物养分诊断方法准确性高，但是却比较费工费时，成本也比较高，如果大面积的进行养分诊断是不合适的。

近年来，基于光谱的作物营养诊断技术可以实现作物养分实时获取，本研究分析了不同水氮条件下棉花光谱参数NDVI、RVI 和SPAD在生育进程中的变化规律，以期为棉花水氮诊断提供技术支持。

托普云农植株营养速测仪在这块的应用就比较有效。

在同一灌水量条件下，NDVI随着施氮量的增加呈现增加的趋势。

在棉花的生育进程中，生长前期NDVI 随施氮量的变化增加不明显，随着生育进程的推进，氮素对NDVI的影响作用逐渐凸显，在W2和W3水分处理下的数据结果表明，在出苗后89d（盛花期）到出苗后110d（花铃期），处理间在不同施氮量条件下NDVI的差异极明显，而W0和W1条件下差异相对较小。

氮素是作物绿色器官叶绿素的重要组成元素，施氮能促进作物地上部分的旺盛生长，氮肥梯度处理影响了棉花冠层的生长，NDVI也随之出现差异，而水分作为植物对养分吸收和利用的重要介质影响了氮素营养的吸收利用，这主要表现在W0和W1条件下同样的施氮处理对棉花冠层NDVI的影响小于W2和W3处理。

托普云农植株营养速测仪在研究棉花冠层NDVI在整个生育期内呈“低-高-低”的变化规律，这与前人研究结果类似。

棉花生育期内RVI呈现“高-低-高”的变化趋势，与NDVI的变化规律恰好相反。

SPAD值在棉花生育期内呈现与NDVI 大致相同的变化趋势，出苗后52d较低，之后逐渐增大，盛花期峰值出现之后呈逐渐降低趋势。

植株营养速测仪/作物营养诊断仪/作物养分诊断仪/作物氮元素测量仪可以即时测量植物的叶绿素相对含量（单位SPAD）或绿色程度、氮含量、叶面湿度、叶面温度，从而解植物真实的硝基需求量并且了解土壤硝基的缺乏程度或是否过多地施加了氮肥。

可以通过托普云农TYS-4N植物营养诊断仪来增加氮肥的利用率，并可保护环境。

专业经营各类实验仪器、科研仪器设备NDVI植被指数测定仪伴随测量技术的进步，获取归一化植被指数NDVI变得较为容易。

主要方法分两种：一种是利用高空卫星，这种方法的特点是观测范围大；另一种是用小型传感器在地面进行观测。

观测范围相对较小，对象可以是一片样地或是单株植物。

利用植被反射率在可见光区和近红外区的差异，就能计算NDVI。

之所以用这两个波段来计算NDVI，是由于植物叶绿素吸收红光，而近红外谱段对冠层结构以及叶片内部细胞结构的变化很敏感。

这样来说吧，在植被冠层中，健康叶片的数量越多，叶面积越大，对红光的反射率就越低，因为吸收的多，而对近红外NDVI的反射率就越高。

具体计算时，是把两者之和除以两者之差。

在地表光谱比较分化的情况下，如植被盖度低，裸土比例大，归一化植被指数NDVI 就可能会出现偏差。

土壤水分含量在样带上不同区域存在差异，对应的NDVI就不同。

这说明NDVI对土壤水分含量的变化非常敏感。

合理施用氮肥是农作物增产的重要手段。

但是确定植物如何能高效地利用氮肥,确定佳施肥时机的方法花费很高，而且费时费力。

CM1000NDVI测量仪通过测量归一化植被差专业经营各类实验仪器、科研仪器设备异指数(NDVI)来获取氮利用率和氮肥需要量数据，可以帮助你快速、及时、高效的了解农作物的氮肥所需含量，准确掌握施肥时机。

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NDVINDVI,植被覆盖指数。

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。

中文名归一化差分植被指数外文名Normalized Difference Vegetation Index简称NDVI影响因素植物的蒸腾作用、太阳光的截取简介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。

表达式：，NIR 和R分别为近红外波段和红波段处的反射率值。

[1]和植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用以及地表净初级生产力等密切相关。

特点1、NDVI 能够部分消除与太阳高度角、卫星观测角、地形、云影等与大气条件有关的辐射变化的影响；[1]2、NDVI 结果被限定在[-1，1]之间，避免了数据过大或过小给使用带来的不便；[1]3、NDVI 是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子；[1]4、非线性变换，增强了NDVI 低值部分，抑制了高值部分，导致NDVI数值容易饱和，对高植被密度区敏感性降低：表1Landsat7 Landsat8卫星对比NDWINDWI(Normalized Difference Water Index,归一化水指数)，用遥感影像的特定波段进行归一化差值处理，以凸显影像中的水体信息。

目前对于NDWI有S. K. McFEETERS和Bo-cai Gao的两种不同做法，且都于1996年发表在权威国际遥感学术杂志上。

对于NDWI 的命名尚有争议。

1.Mcfeeters在1996年提出的归一化差分水体指数（NDWI）[1]其表达式为：NDWI =(p(Green)-p(NIR))/(p(Green)+p(NIR))是基于绿波段与近红外波段的归一化比值指数。

该NDWI一般用来提取影像中的水体信息，效果较好。

局限性：用NDWI来提取有较多建筑物背景的水体，如城市中的水体，其效果会较差。

ndvi名词解释NDVI是指归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index），其本质是一种反映植被覆盖程度的指标。

使用NDVI可以对植被生长进行定量分析，了解植被覆盖度的变化情况，尤其对于遥感技术的应用更为广泛。

1. 归一化植被指数（NDVI）的原理归一化植被指数（NDVI）是通过计算近红外波段和红波段反射率的差异来获得的。

NDVI的计算公式为：NDVI = （NIR - R）/（NIR + R）其中，NIR表示植被反射的近红外波段的反射率，R表示植被反射的红波段的反射率。

NDVI数值范围从-1到+1之间，数值越高意味着植被面积越大，植被生长越旺盛。

2. NDVI在植被监测中的应用NDVI可用于监测植被覆盖变化、病害和叶片萎缩等情况，并对气候变化和全球变化等导致的跨栖生态问题提供支持。

下面一些具体应用：（1）植被变化监测NDVI可以定量分析农业地区的植被覆盖度，判断作物生长状态和绿化覆盖变化。

在林区，可以通过时空数据分析估测森林和草地的植被覆盖范围和生长状态。

通过多期NDVI数据比对，可以精确掌握植被变化趋势，特殊地物的生长变化可以更准确的分析。

（2）盐碱地生态监测在天然盐碱地的植被监测中，可通过比较绿色战略和土府沟指数等二次派生指数来判断植被覆盖变化。

通过多个时间段数据的对比，对盐碱土地的植被生长状态进行了详细分析。

（3）洪涝灾害监测可以使用NDVI监测洪灾后的植被恢复，以为农业、生态环境提供可靠参考数据。

例如，在独山河水库洪涝灾害的监测标记中，通过NDVI计算和图像处理技术，可以明确洪水期间植被的生长状况。

（4）生态监测通过使用NDVI可以对沙漠、金属矿区和陡坡地的生态环境监测，可以体现这些特殊地区与大环境的差异，及特殊地区土地的实际利用情况。

3.结论NDVI是一项简单而有用的指标，能够更加非常准确的分析植被的覆盖状况。

而它的大量应用在农业、生态环境、气候变化和全球变化等领域，更加反映了它在环保技术领域中的广泛应用价值，它不仅能够为科学研究和环保做出贡献，也能够为社会、城市规划等各个领域提供建议。

NDVI是农业领域常用的一种指数，它可以用来评估植被的生长状况和土壤的湿度情况。

下面将详细介绍NDVI的概念、公式含义以及其在农业生产中的应用。

一、NDVI的概念NDVI即归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index)，是一种通过遥感技术获取的植被信息指数。

它是由美国科学家Rouse等人于1974年提出的，是利用植被红外光和可见光谱反射率之间的比值来反映植被覆盖度和生长状况的指标。

二、NDVI的计算公式NDVI的计算公式如下：\[ NDVI = \frac{NIR - RED}{NIR + RED} \]其中，NIR表示红外波段的反射率，RED表示可见光波段的反射率。

通过计算这两个波段的反射率的差值和比值，可以得到NDVI的数值。

NDVI的数值范围通常在-1到1之间，数值越大代表植被覆盖度越高，生长状况越好。

三、NDVI在农业生产中的应用1. 土壤湿度监测通过监测植被的生长状况，可以间接地推断土壤的湿度情况。

植被生长状况好的地方往往意味着土壤湿度较高，而生长状况差的地方则可能是由于土壤干旱。

农民和农田管理者可以根据NDVI的数值来及时调整灌溉系统，保证农田的水分充足。

2. 病虫害监测有些病虫害对植被的影响会导致植被的生长受到阻碍，从而导致NDVI 数值的下降。

农民可以通过监测NDVI数值的变化来及时发现并采取控制措施，防止病虫害对农作物造成严重损害。

3. 作物产量预测植被的生长状况与作物的产量密切相关。

通过监测植被的生长情况，可以对作物的产量进行预测，帮助农民及时调整农作物的种植结构和管理措施，最大程度地提高作物的产量。

4. 土地利用规划通过对不同地块的NDVI数值进行监测和分析，可以为土地的合理利用提供科学依据。

可以根据NDVI数值的变化来调整种植作物的布局，或者在土地治理和防护工程中进行合理规划。

四、结语NDVI作为一种重要的植被信息指数，对于农业生产和土地资源管理具有重要意义。

冠层分析仪叶面积指数（LAI）自动测量仪器I SmartLAI Smart系统充分利用当前成熟的智能终端设备的成像与高性能计算功能，实现植被叶面积指数实时计算；并且提供操作与数据处理选择，方便根据实际情况进行测量设置。

LAI Smart由硬件和软件组成，其中硬件包括信息采集智能终端、用户操作控制台与仪器支架；软件包括信息采集软件模块、无线传输控制模块以及实时计算存储模块。

LAI Smart具有数据实时计算功能，用户可以即时看到数据处理结果，同时，LAI Smart支持数据无线传输，在有手机网络信号的情况下，数据可以根据用户的设置，远程传输到远端服务器，在保证测量数据安全的情况下，提供了数据实时共享的可能性。

I-Net植物联网观测矩阵——LAI Net是由多个Zigbee无线传感器网络节点组成，通过在研究区部署多个观测节点，形成一种密集的观测矩阵，能够实现长时间序列的大范围内的叶面积指数自动测量。

出发点传统的植被冠层分析系统均是依靠人工手持式的进入观测场地进行测量，这种传统的方式比较适合小范围内的较低时间频次的测量。

当需要进行大的空间范围、较高的时间频次的观测的时候，传统的方式需要消耗大量的人力和物力，且未必能够获取到满足要求的地面观测数据。

例如，在对遥感卫星获取的地面植被叶面积指数验证的时候，为了获取与卫星对应的空间范围与时间范围的数据，传统的依靠单点的观测方法，会显得力不从心。

系统组成利用当前应用较为广泛的无线传感器网络（物联网）技术，开发的一种植被联网观测矩阵，简称LAI Net。

LAI Net是由部署在植被研究区的一系列无线传感器节点组成，各个节点一方面能够实现独立的观测，另一方面又可以通过ZigBee 网络自动组网，因此，在整个研究区域之内，形成一个自组网的植被冠层观测矩阵，网络的部署结构如图所示。

LAI Net由三类传感器节点组成，分别为：（1）冠层上节点，用来接收太阳的下行总辐射；（2）冠层下节点，用来接收植被冠层的透过辐射；（3）数据汇聚节点，用来接收并无线发射上述两类节点的测量数据。