【数据分享】生态分析常用的“全国NDVI分布数据”

最近，很多小伙伴们都在问小飞飞一个词：“NDVI指数”（归一化差异植被指数）是干什么的？怎么用？

很多朋友们应该是在国土空间双评价的生态分析评价、或者农业分析、植被分析等工作中遇到了这个貌似高大上的词汇，小飞飞觉得，是时候给大家通俗易懂的给大家讲一讲这个“NDVI”了。

本文我们重点讲以下几个内容：

1. 什么是NDVI

2. NDVI的原理（简单了解即可）

3. NDVI怎么用

4. NDVI获取

什么是NDVI

NDVI——

英文名：Normalized Difference Vegetation Index

中文名：归一化差异植被指数

大家注意，NDVI是一个指数，这个指数，可以表示绿色植被的相对丰度和活性的辐射量值，说得再接地气一点，就是可以用这个指数来描述植被生长状态、植被覆盖度等一系列生态要素，这也就是为什么在做有关生态分析评价工作的时候，经常会用到这个“NDVI”。

NDVI的原理

既然是一个指数，就肯定有相应的计算公式，NDVI的计算公式如下：

NIR：遥感影像中近红外波段的值。

Red：遥感影像中红光波段的值。

解释一下：与其他波长相比，健康的植被（叶绿素）反射更多的近红外（NIR）和绿光，同时但能吸收更多的红光和蓝光。

所以，公式选择了近红外波段（NIR）和红光波段（RED）进行计算，结果会生成一个介于-1和+1之间的值。如果红色通道的反射率较低，NIR通道的反射率较高，则会产生较高的NDVI值。反之亦然。

换句话说，当NDVI值较高时，植被生长分布会更健康。当你的NDVI值低时，植被就会减少或消失。

这个原理呢，大家了解下就好，重点来看下这个NDVI怎么用。

NDVI怎么用

我们以全国年度（2018）NDVI的空间分布数据为例：

用自然断点法，将其分为五类，最低值为0，最大值为0.92。为什么这里没有负值，因为负值往往是遥感图像受到云、雪等影响生成的，一般接近零的值则主要是岩石和裸土；较低的（例如小于等于 0.1）NDVI 值表示岩石、沙石或雪覆盖的贫瘠区域。中等值（例如0.2 至 0.5）表示灌木丛和草地，而较高的值（例如0.6 至 0.9）表示温带雨林和热带雨林。

当然，上述的分类数值只是一个相对概念，各位要根据实际的情况进行调整，不过一定要明确的是NDVI值越高，表示植被生态状况越好。

拓展：为什么要用自然断点法分类

自然断点法分类是基于数据中固有的自然分组。可对相似值进行最恰当地分组，并可使各个类之间的差异最大化。也就是说，该分类方法适用于数据特定的分类。

NDVI获取

小飞飞这里为大家准备了全国年度（2018）NDVI空间分布数据和全国2018年季度NDVI空间分布数据，获取方法——

直接在后台回复“NDVI2018”，就可以获得下载链接，注意大小写，并且一个字也别打错哦（引号不需要哦）。

什么，这个数据有什么用？如果你需要做生态分析评价的话，你肯定会需要他；如果你做其他的相关工作，我劝你也保留一份这个数据。

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