植被指数 (NDVI)理论知识

ndvi公式范文NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是一种常用的遥感指数，用于评估植被覆盖度和植被生长状况。

本文将介绍NDVI的计算公式，并探讨其在遥感领域中的应用。

NDVI是通过计算红外波段和可见光波段反射率之间的差异来评估植被状况的指数。

它利用了植物叶绿素对可见光的吸收以及红外波段中的反射，可以提供关于植被覆盖度和生长活力的信息。

NDVI的计算公式如下：NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)其中，NIR代表近红外波段的反射率，Red代表红光波段的反射率。

这个公式的数值范围在-1到1之间，数值越高表示植被覆盖度越高，反之，数值越低表示植被覆盖度越低。

通过计算NDVI，可以得到一幅图像，其中不同颜色代表不同的植被状况。

通常情况下，绿色表示健康的植被，黄色和橙色表示受到一定程度的应力，红色表示植被覆盖度较低或者已经枯死。

NDVI在遥感领域有广泛的应用。

首先，它可以用于监测大规模的植被变化。

通过对不同时间段的NDVI图像进行比较，可以评估植被的生长情况，检测植被退化或者恢复的趋势。

这对于农业生产、森林管理和环境保护等领域具有重要的意义。

其次，NDVI可以用于评估植被覆盖度。

通过计算一个地区的平均NDVI值，可以得到该地区的植被覆盖度。

这对于城市规划和土地利用规划等方面具有指导意义。

例如，在城市绿化规划中，可以通过NDVI图像来评估不同地区的绿化水平，从而科学合理地规划绿化布局。

此外，NDVI还可以用于监测干旱和土地退化。

由于植被对水分的需求较高，当地区遭受干旱或者土地退化时，植被覆盖度会明显下降，这可以通过NDVI图像来观察和评估。

这对于制定灾害管理措施和保护生态环境具有重要的意义。

综上所述，NDVI是一种常用的遥感指数，可以通过计算红外波段和可见光波段之间的差异来评估植被状况。

它在大规模植被变化监测、植被覆盖度评估以及干旱和土地退化监测等方面具有广泛的应用前景。

植被指数（NDVI）理论知识
<基于植被指数NDVI 的遥感信息提取>----------------马春林
植被红光波段0.55- 0.68µm 有⼀个强烈的吸收带,它与叶绿素密度成反⽐; ⽽近红外波段0.725- 1.1µm 有⼀个较⾼的反射峰
绿⾊植物在红光波段强吸收，⽽在近红外⾼反射和⾼透射特性
1 植被指数提取⽅法
植被指数提取的⽅法很多, 最为常⽤的⼀种⽅法是通过遥感影像处理软件对遥感影像不同波段进⾏处理,从⽽得到各类植被指数。

本⽂研究选取的Landsat/TM 遥感影像, 共有7个波段, 其中TM3(波长0.63～0.69gm)为红外波谱段, 为叶绿素主要吸收波段; TM4(波长0.76～O.90gm)为近红外波谱段, 对绿⾊植被的差异敏感,为植被通⽤波段。

归⼀化植被指数NDVI 的定义是:
NDVI=(NIR- R)/(NIR+R) (其中NIR 代表近红外波段, R 代表红波段)要计算NDVI, 就是在遥感处理软件中, 计算近红外波段与红波段之差, 再除以两个波段之和。

利⽤遥感影像处理软件提取植被指数流程⼀般为:
(1)使⽤遥感处理软件打开遥感图像。

(2)依据植被指数公式, 对图像不同波段进⾏波段计算。

(3)⽣成植被指数影像⽂件。

ndvi计算公式及原理NDVI 全称是归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index），这玩意儿在生态学、农业、气象学等好多领域都有着重要的应用。

咱们先来说说它的计算公式，其实很简单，就是：NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red) 。

这里面的 NIR 代表近红外波段的反射率，Red 呢则代表红光波段的反射率。

那为啥要用这么个公式呢？这背后的原理可有意思啦！植物在红光波段吸收的能量多，反射的少；而在近红外波段则反射的能量多。

通过计算这两个波段反射率的差异，就能反映出植被的生长状况和覆盖程度。

就拿我之前去一个农场考察的事儿来说吧。

那是一个挺大的农场，种了各种各样的农作物。

当时我带着仪器去测量不同区域的NDVI 值。

我走到一块玉米地旁边，发现那里的玉米长得特别茂盛，叶子绿油油的。

我用仪器一测，NDVI 值果然很高。

再走到一块因为缺水而有点枯黄的小麦地，测出来的 NDVI 值就明显低了很多。

NDVI 的应用那可真是广泛。

比如说在农业上，通过卫星遥感获取大面积农田的 NDVI 值，就能快速了解农作物的生长状况，看看是不是缺水了、缺肥了，或者是不是有病虫害的威胁。

这比农民伯伯们一块地一块地去查看可方便高效多了。

在生态学研究中，NDVI 可以帮助我们监测森林的变化，了解森林的健康状况，还能评估生态系统的恢复情况。

比如说，一片曾经被砍伐的森林，经过一段时间的保护和恢复，我们可以通过观察 NDVI 值的变化来判断恢复的效果怎么样。

而且，NDVI 还能在气象学中发挥作用。

干旱的时候，植被受到影响，NDVI 值会下降，这就能给气象部门提供一些关于干旱程度和范围的信息。

总之，NDVI 这个小小的计算公式，背后蕴含着大大的学问和实用价值。

它就像是我们观察植被世界的一双神奇的眼睛，让我们能够更清楚地了解大自然的变化和生命的律动。

希望通过我上面的介绍，您能对 NDVI 的计算公式和原理有一个比较清晰的认识啦！。

ndvi和ndwi的计算公式NDVI和NDWI的计算公式植被指数是遥感图像处理中常用的指标之一，主要用于衡量植被的生长状况和覆盖程度。

其中，NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）和NDWI（Normalized Difference Water Index）是常见的植被指数。

本文将介绍它们的计算公式和相关应用。

一、NDVI的计算公式NDVI是通过计算可见光波段和近红外波段的反射率差异来衡量植被状况的指数。

其计算公式如下：NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)其中，NIR表示近红外波段的反射率，Red表示红光波段的反射率。

计算结果的取值范围在-1到1之间，数值越高表示植被覆盖度越高，数值越低表示植被覆盖度越低。

二、NDWI的计算公式NDWI是通过计算绿光波段和近红外波段的反射率差异来衡量水体分布的指数。

其计算公式如下：NDWI = (Green - NIR) / (Green + NIR)其中，Green表示绿光波段的反射率，NIR表示近红外波段的反射率。

计算结果的取值范围也在-1到1之间，数值越高表示水体分布越广泛，数值越低表示水体分布越有限。

三、NDVI与NDWI的应用1. 植被监测与评估NDVI可以用于植被监测和评估，例如农作物生长状况的监测、森林覆盖度的评估等。

通过分析NDVI的数值变化，可以及时发现植被健康状况的变化，为农业生产和生态环境保护提供科学依据。

2. 水资源管理NDWI可以用于水资源的监测与管理，例如湖泊水质的评估、河流洪水的监测等。

通过分析NDWI的数值，可以判断水体分布的情况，及时发现水资源的变化和异常，为水资源的合理利用和保护提供决策支持。

3. 土地利用规划NDVI和NDWI可以用于土地利用规划，例如城市绿化评估、湿地保护定级等。

通过分析NDVI和NDWI的空间分布，可以了解地表覆盖的情况，为土地利用规划和生态环境保护提供参考。

对几种常用植被指数的认识植被指数主要反映植被在可见光、近红外波段反射与土壤背景之间差异的指标，各个植被指数在一定条件下能用来定量说明植被的生长状况。

在学习和使用植被指数时必须由一些基本的认识：1、健康的绿色植被在NIR和R的反射差异比较大，原因在于R对于绿色植物来说是强吸收的，NIR则是高反射高透射的；2、建立植被指数的目的是有效地综合各有关的光谱信号，增强植被信息，减少非植被信息3、植被指数有明显的地域性和时效性，受植被本身、环境、大气等条件的影响一、RVI——比值植被指数：RVI=NIR/R，或两个波段反射率的比值。

1、绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而无植被覆盖的地面（裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）的RVI在1附近。

植被的RVI通常大于2；2、RVI是绿色植物的灵敏指示参数，与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高，可用于检测和估算植物生物量；3、植被覆盖度影响RVI，当植被覆盖度较高时，RVI对植被十分敏感；当植被覆盖度<50%时，这种敏感性显著降低；~4、RVI受大气条件影响，大气效应大大降低对植被检测的灵敏度，所以在计算前需要进行大气校正，或用反射率计算RVI。

二、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<=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；三、DVI\EVI——差值\环境植被指数：DVI=NIR-R，或两个波段反射率的计算。

植被指数总结植被指数概念：结合不同卫星波段的检测数据，反映植物生长状况的指标。

植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测的物理基础，通过这两个波段测值的不同组合可得到不同的植被指数。

差值植被指数又称农业植被指数，为二通道反射率之差，它对土壤背景变化敏感，能较好地识别植被和水体。

该指数陌生物量的增加而迅速增大。

比值植被指数又称为绿度，为二通道反射率之比，能较好地反映植被覆盖度和生长状况的差异，特别适用于植被生长旺盛、具有高覆盖度的植被监测。

归一化植被指数为两个通道反射率之差除以它们的和。

在植被处于中、低覆盖度时，该指数随覆盖度的增加而迅速增大，当达到一定覆盖度后增长缓慢，所以适用于植被早、中期生长阶段的动态监测。

蓝光、红光和近红外通道的组合可大大消除大气中气溶胶对植被指数的干扰，所组成的抗大气植被指数可大大提高植被长势监测和作物估产精度。

遥感技术可以监测植被的变化，主要研究植被NDVI的替代指标，又称标准化植被指数，是目前应用最广泛的指标。

这是近红外波段和红色波段之间的差异通过两者之和校正的结果，公式为：NDVI=（NIR红色）/（NIR+红色），指数值介于-1和1:0之间，表示该区域基本上没有植被生长；负值表示未被植被覆盖的区域；该值介于0和1之间。

数量越多，植被覆盖面积越大，植被越多。

云、水体和冰雪在红色和近红外波段有较大的反射，其NDVI值为负值；这两个波段的土壤和岩石反射率基本相同，因此它们的NDVI值接近0.05。

对于Landsat TM传感器，红外和可见光红色波段分别为CH 4和CH 3波段，以便显示不同像素的颜色，按公式（NDVI最小值）/（NDVI最大值NDVI最小值）×255将NDVI扩展到0~255计算ndvi必须用反射率。

DN值有多种类型。

TM和NOAA原始数据均为DN值，不能直接用于计算NDVI。

它只能通过辐射定标计算反射率来计算NDVI。

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。

植被指数总结植被指数概念：利用卫星不同波段探测数据组合而成的，能反映植物生长状况的指数。

植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测的物理基础，通过这两个波段测值的不同组合可得到不同的植被指数。

差值植被指数又称农业植被指数，为二通道反射率之差，它对土壤背景变化敏感，能较好地识别植被和水体。

该指数陌生物量的增加而迅速增大。

比值植被指数又称为绿度，为二通道反射率之比，能较好地反映植被覆盖度和生长状况的差异，特别适用于植被生长旺盛、具有高覆盖度的植被监测。

归一化植被指数为两个通道反射率之差除以它们的和。

在植被处于中、低覆盖度时，该指数随覆盖度的增加而迅速增大，当达到一定覆盖度后增长缓慢，所以适用于植被早、中期生长阶段的动态监测。

蓝光、红光和近红外通道的组合可大大消除大气中气溶胶对植被指数的干扰，所组成的抗大气植被指数可大大提高植被长势监测和作物估产精度。

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均有较大反射，其NDVI值为负值；土壤和岩石在这两个波段的反射率基本相同，因此其NDVI值接近0. 对于Landsat TM传感器来说，其红外及可见红光波段分别为CH4和CH3波段. 为了对不同像素显示配色，按公式（NDVI-NDVI极小值）/（NDVI极大值-NDVI极小值）×255将NDVI扩展为0~255.计算NDVI必须用反射率。

DN值有多种类型，TM、NOAA的原始数据就是DN值，不能用来直接计算NDVI，必须通过辐射定标计算成反射率，才能用来计算NDVI。

NDVI介绍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）/（N IR+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均有较大反射，其NDVI值为负值；土壤和岩石在这两个波段的反射率基本相同，因此其NDVI值接近0.对于Landsat TM传感器来说，其红外及可见红光波段分别为CH4和CH3波段. 为了对不同像素显示配色，按公式（NDVI-NDVI极小值）/（NDVI极大值-NDVI极小值）×255将NDVI扩展为0~255. 首先肯定一点，计算NDVI必须用反射率。

DN值有多种类型，TM、NOAA的原始数据就是DN值，不能用来直接计算NDVI，必须通过辐射定标计算成反射率，才能用来计算NDVI。

但一般我们需要先进行大气校正，大气校正又包含多个方面，例如水汽、臭氧和气溶胶，世界上提供的NDVI数据集一般只做了其中部分的校正。

对于山区，还需要做地形校正。

计算出来的反射率是浮点型，为了节省存储空间，往往被转换成DN值，此时转换DN值到真实值得计算公式是真实值＝aDN＋b，a 为斜率，b为截距。

单纯利用DN值计算，可以解释成仅仅只是DN值计算；而TM4＝0且TM3＝0，是说TM34波段的DN 值均为0时候，分母为0 ，计算不免会出现问题。

NDVI的物理依据是地物反射率的差异变化。

所以用反射率来计算是比较客观准确的，而『现实生活』中，大多的人，根本不会考虑用地表反射率来计算NDVI，直接用DN来代替地表反射率，这样的替代是不是可以，从定量的角度来讲，肯定是不够严密的，大气的影响毕竟客观存在。

大气校正有两个目的：一是大气参数的反演，一是地表反射率的反演。

归一化植被指数波长
植被指数是一种用于评估植被覆盖程度和健康状况的指标。

常
见的植被指数包括NDVI（归一化植被指数）、EVI（增强型植被指数）等。

归一化植被指数（NDVI）是通过计算植被和非植被表面反
射率之间的比值来衡量植被覆盖度的指数。

它通常使用红光波段和
近红外波段的遥感数据进行计算。

在进行归一化处理时，植被指数的波长通常是指红光波段和近
红外波段的波长。

红光波段通常在0.6-0.7微米范围内，而近红外
波段通常在0.7-1.1微米范围内。

这两个波段的数据被用来计算NDVI，公式为（NIR-Red）/（NIR+Red），其中NIR代表近红外波段
的反射率，Red代表红光波段的反射率。

归一化处理通常是将数据
按照一定的比例缩放到特定的范围内，以消除不同数据之间的量纲
和数量级的影响，使它们具有可比性。

从植被指数的角度来看，归一化处理有助于消除不同遥感数据
之间的差异，使得不同时间、不同地点的植被指数数据具有可比性，从而更好地评估植被覆盖度和健康状况。

从遥感数据处理的角度来看，归一化处理有助于减小数据之间的差异，使得它们更适合用于
植被指数的计算和分析。

总的来说，归一化植被指数的波长处理是遥感数据处理中的重要环节，对于植被监测和评估具有重要意义。

MODIS系列之NDVI（MOD13Q1）六：植被指数相关概念1.NDVI1.1 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；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；3、NDVI 是植被⽣长状态及植被覆盖度的最佳指⽰因⼦；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。

1.2 应⽤NDVI1、-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；2、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（NIR/R，或两个波段反射率的⽐值）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；3、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；1.3 计算使⽤ENVI计算⽅法：⽬前我国相关部门已有产品包括中国2000～2009年以及内蒙古⾃治区、青海省、西藏⾃治区2010年8天、逐⽉、年均产品，分辨率为1km、0.01度，精度良好。

点击envi软件主菜单⾥的basic tool 然后点击band math 出现⼀个框写....expression⾥填写ndvi公式如（b4-b3）\(b4+b3)即可（做这些⼯作的前提是TM影像做好⼏何校正、⼤⽓校正、镶嵌、裁剪之类的有必要的步骤）。

植被覆盖指数（NDVI）用于反映...植被覆盖指数（NDVI）用于反映被评价区域植被覆盖的程度。

净初级生产力（NPP）指植物光合作用所固定的光合产物中扣除植物自身呼吸消耗部分后的剩余部分。

下图为我国某省级行政区荒漠草原、典型草原（由典型旱生植物组成，以丛生禾草为主，伴有中旱生杂类草等）和草甸草原（草原中较湿润类型，以中旱生草本植物为主）的NPP和NDVI表现统计图。

据此完成下列问题。

9. ①②③对应的植被类型分别是A. 典型草原、草甸草原、荒漠草原B. 草甸草原、典型草原、荒漠草原C. 荒漠草原、典型草原、草甸草原D. 荒漠草原、草甸草原、典型草原10. 该省级行政区遭遇最严重旱情的年份大约是A. 1985年B. 1990年C. 2000年D. 2005年11. 若该省级行政区为西藏自治区，其植被水平方向符合①至③变化规律的是A. 由东南向西北B. 由西北向东南C. 由东北向西南D. 由西南向东北答案及解析:知识点：地理环境的整体性9.B 10.C 11.A9. 根据材料，草甸草原是草原中较湿润类型，以中旱生草本植物为主，植被覆盖指数较高，①是草甸草原。

荒漠草原植被最少，植被覆盖指数较低，③是荒漠草原。

②是典型草原，对应的植被类型分别是草甸草原、典型草原、荒漠草原，B对。

A、C、D错。

10. 该省级行政区遭遇最严重旱情的年份，应是植被覆盖指数最低的年份，净初级生产力低，根据图示曲线，大约是2000年，C对。

A、B、D错。

11. 若该省级行政区为西藏自治区，其植被水平方向覆盖率、净初级生产力。

由东南向西北递减，符合①至③变化规律的是由由东南向西北，A 对B、C、D错。

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-caiGao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传感器原理NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）传感器是一种用于测量植被覆盖度的传感器。

其原理是通过测量植物对不同波长的光的吸收和反射能力来评估植被的健康状况和生长情况。

NDVI传感器基于可见光和近红外光的反射原理工作。

植物叶片对可见光的吸收较高，而对近红外光的反射较高。

NDVI传感器利用这一特性来计算NDVI值，即通过比较可见光和近红外光的反射率来评估植被的绿度和健康度。

在测量过程中，NDVI传感器会同时测量植物对可见光和近红外光的反射率。

然后，通过以下公式计算NDVI值：NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)其中，NIR代表近红外光的反射率，Red代表可见光的反射率。

计算得到的NDVI值范围在-1到1之间，数值越高表示植被覆盖度越高，植物生长状况越好。

NDVI传感器的工作原理基于植物叶绿素的吸收光谱特性和植被的光合作用。

健康的植物叶片含有丰富的叶绿素，可以吸收大量的可见光用于光合作用。

而不健康或缺乏植被的区域反射的可见光较多，近红外光则较少。

NDVI传感器广泛应用于农业、林业、生态环境监测等领域。

在农业中，农民可以利用NDVI传感器监测作物的生长状况，及时调整施肥、浇水等措施，提高农作物的产量和质量。

在林业中，NDVI 传感器可以帮助监测森林植被的健康情况，及时发现病虫害等问题。

在生态环境监测中，NDVI传感器可以评估植被覆盖度，监测土地退化和荒漠化的程度，为环境保护和生态恢复提供科学依据。

除了NDVI传感器，还有其他一些用于测量植被覆盖度的传感器，例如EVI（Enhanced Vegetation Index）传感器和SAVI（Soil Adjusted Vegetation Index）传感器。

这些传感器在测量原理和应用领域上略有不同，但目标都是评估植物的健康状况和生长情况。

NDVI传感器是一种基于植物对可见光和近红外光反射率差异的测量原理，用于评估植被覆盖度的传感器。