植被指数计算方法

2NDVI的理论基础 NDVI的理论基础 植被指数按不同的监测方法和计算方法可分为多种多样的植被指数。常用的有：归一化植被指数NDVI；垂直植被指数PVI；比值植被指数RVI；消除土壤影响的植被指数SAVI和全球植被指数GVI等。其中，NDVI则是使用最广泛，效果也较好的一种。 NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）归一化植被指数，又称标准化植被指数，在使用遥感图像进行植被研究以及植物物候研究中得到广泛应用，它是植物生长状态以及植被空间分布密度的最佳指示因子，与植被分布密度呈线性相关。归一化植被指数(NDVI)是近红外与红色通道反射率比值(SR=NIR/RED)的一种变换形式，NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)。 植被覆盖度（fv）fv=（NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin). 叶面积指数（LAI）LAI=k-1ln(1-fv)-1，k是消光系数，每种植被k各不相同，一般植被取值范围是0.8-1.3。 NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关，-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。 用NDVI判断植物生长的状态：植物叶绿素发生光合作用而吸收红光，所以长势越好的植物吸收红光越多，反射近红外光也越多。所以NDVI能反应植物生物量的多少，NDVI越大，植物长势越好。 附表：植被指数 指 数 应 用 计算公式 测量值的意义 优 点 局限性 NDVI 归一化植被指数 监测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等 NDVI=(NIR-R)/(NIR+R) -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 能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关 对高植被区具有较低的灵敏度 RVI 比值植被指数 是绿色植物的的灵敏指数参数，用于检测和估算植物生物量 RVI=NIR/R 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 与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高 植被覆盖度影响RVI，当植被覆盖度<50%时，这种敏感性显著降低；大气效应大大降低对植被检测的灵敏度 DVI 差值环境植被指数 DVI=NIR-R 对土壤背景的变化极为敏感 SAVI 调整土壤亮度的植被指数 解释背景的光学特征变化并修正NDVI对土壤背景的敏感 SAVI=((NIR-R)/(NIR+R+L))(1+L) L=0 时，表示植被覆盖度为零；L=1时，表示土壤背景的影响为零，即植被覆盖度非常高，土壤背景的影响为零，这种情况只有在被树冠浓密的高大树木覆盖的地方才会出现 GVI 绿度植被指数 反应植被与土壤光谱特性的关系 k-t变换后表示绿度的分量 kt变换后得到的第一个分量表示土壤亮度，第二个分量表示绿度，第三个分量随传感器不同而表达不同的含义 受外界条件影响大 PVI 垂直植被指数 PVI=((SR-VR)2+(SNIR-VNIR)2)1/2S是土壤反射率，V是植被反射率 较好的消除了土壤背景的影响

2.1归一化植被指数（NDVI ）

归一化植被指数（Normalized Differenee Vegetation Index 即 NDVI ）的计算

公式为：

其中：NIR和RED分别代表近红外波段和红光波段的反射率 NDVI的值介于-1和

1之间。

2.2增强型植被指数（EVI）

增强型植被指数（En ha need Vegetation In dex即EVI ）计算公式为:

NIR、 RED和BLUE分别代表近红外波段、红光波段和蓝光波段的反射率。

2.3高光谱归一化植被指数（Hyp_NDVI）

对于环境与灾害监测预报小卫星高光谱载荷，选取中心波长分别位于近红外 和红光的谱段进行归一化植被指数计算：

.. Hyp NIR Hyp RED Hyp NDVI ----------- ------------

一 Hyp _ NIR Hyp _ RED

2.4其他植被指数

（1） 比值植被指数（Ratio Vegetation Index ------ RVI）

RVI 3

RED

该植被指数能够充分表现植被在红光和近红外波段反射率的差异，能增强植

被与土壤背景之间的辐射差异。但是 RVI对大气状况很敏感，而且当植被覆盖

小于50%时，它的分辨能力显著下降。

(2) 差值植被指数(Differenee Vegetation Index -------- DVI)

DVI NIR RED

该植被指数对土壤背景的变化极为敏感，有利于对植被生态环境的监测，因 此又被称为环境植被指数（EVI）。

(3) 土壤调整植被指数(Soil-Adjusted Vegetation Index --------- SAVI)NDVI NIR RED

NIR

RED

EVI 2.5 NIR RED

NIR 6.° RED 7.5 BLUE 关于植被指数更详细的介绍, 可参见田庆久(1998)⑴。

SAVI ―NR―RED (1 L)

归一化差异植被指数数值

归一化差异植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）被广泛应用于遥感技术的植被监测领域。NDVI可以用于评估植被的生长状态和空间分布，并可用于估算植被物质和叶面积指数。对于遥感技术卫星传感器获取图像数据进行相关测量和分析处理方面具有重要意义。本文将深入探讨归一化差异植被指数数值的相关话题，包括其定义、计算方法及应用等方面。

一、NDVI的定义

NDVI是一种逐像元计算的植被指数，它通过遥感技术将反射波段红色和近红外波段的能量进行比较，以反映植被的生长状态。其数学表达式为：

NDVI = (NIR – Red) / (NIR + Red)

其中，NIR (Near Infrared) 表示近红外波段的反射率，Red表示红光波段的反射率。由于植被在近红外波段有较高的反射率，在红光波段有较低的反射率，在NDVI计算中使用比值法可以消除不同亮度的干扰之后，NDVI的值范围在-1到1之间。

当NDVI接近于1时，表明该区域植被覆盖较好；当NDVI接近于0时，表明该区域的植被覆盖率较低；当NDVI为负数时，表明该区域是水体、建筑物或石块等非植被覆盖面。NDVI数值越高，表明该区域植被密度越大，植被生长状况越好。

二、NDVI的计算方法

计算NDVI需要获取遥感图像中的红光和近红外反射率数据。这需要使用卫星或无人机等平台获取的遥感图像数据和数字图像处理技术进行相关处理。常用的遥感图像处理软件包括ENVI、ERDAS等。

计算NDVI的具体步骤如下：

1. 读取遥感图像数据并进行预处理。

2. 提取遥感图像中的红光与近红外反射波段数据。

3. 对红光与近红外反射波段进行数学运算得出NDVI数值。

4. 将NDVI数值进行归一化处理（即将NDVI数值映射到0到1之间）。

- 1 - arcgis归一化植被指数

归一化植被指数（NormalizedDifferenceVegetationIndex，NDVI）是一种用于评估植被覆盖程度和生长状况的遥感指数。在ArcGIS软件中，可以使用遥感图像进行NDVI的计算。NDVI的计算公式为：NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)，其中NIR为近红外波段反射率，RED为红色波段反射率。计算出的NDVI值范围为-1到1，通常植被覆盖程度越高，NDVI值越高。

在ArcGIS中进行NDVI计算的步骤如下：

1. 导入遥感图像数据。可以使用ArcCatalog创建栅格数据集，然后使用ArcMap导入栅格数据到地图中。

2. 创建波段计算器。选择图像栏中的遥感图像，然后选择波段计算器工具。在波段计算器窗口中选择NIR和RED波段，并输入NDVI的计算公式。

3. 进行NDVI计算。运行波段计算器工具进行NDVI计算，生成NDVI的栅格图像。

4. 分析NDVI数据。使用ArcMap的分析工具，可以对NDVI数据进行统计分析、空间分析等，进一步评估植被覆盖程度和生长状况。