ENVI提取植被指数(NDVI)的两种方法
植被指数(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。虽然NDVI对土壤背景的变化较为敏感,但由于NDVI可以消除大部分与仪器定标、太阳角、地形、云阴影和大气条件有关辐照度的变化,增强了对植被的响应能力,是目前已有的40多种植被指数中应用最广的一种。根据该参数,可以知道不同季节的农作物对氮的需求量, 对合理施用氮肥具有重要的指导作用。
其他常用的植被指数还包括比值植被指数(RNI,Ratio Vegetation Index)、差值植被指数(DVI,Difference Vegetation Index)和正交植被指数(PVI,Perpendicular Vege- tation Index)等。
归一化植被指数(NDVI)被定义为
式中,NIR为遥感影像中近红外波段的反射值。如NOAA/AVHRR中的Ch2,Landsat中的TM4或MSS7等;R为遥感影像中的红光波段反射值。
如NOAA/AVHRR中的Ch1,Landsat中的TM2或MSS5等。
其中比值植被指数被定义为
差值植被指数被定义为
正交植被指数(PVI)被定义为
上式适用于NOAA卫星的AVHRR。而对于Landsat而言,可写为
在ENVI中有多种实现NDVI计算的方法,下面就跟小编一起来看看吧!
ENVI提供了直接计算NDVI的工具。
ENVI主菜单→Transform→NDVI,在NDVI Calculation Input File对话框选择某一个Landsat TM数据,点击 OK 按钮打开 NDVI Calculation Parameters对话框,在Input File Type下拉列表选择遥感传感器类型,有6种传感器可以选择:Landsat TM、Landsat MSS、Landsat OLI、AVHRR、SPOT、AVIRIS,此处选择Landsat TM。
选定传感器类型后,NDVI Bands栏的Red和Near IR文本框给出该传感器对应的红波段和近红外波段的波段号(对于Landsat/TM而言,3波段为红波段,4波段为近红外波段)。最后设置输出文件路径,点击OK按钮,计算得到NDVI图像,如下图所示:
当然啦,除了ENVI给出的6种传感器之外,也可以针对其他传感器图像运用该功能直接计算NDVI。不管传感器是什么类型,直接在NDVI Calculation Parameters对话框的Red和Near IR文本框分别输入传感器红波段和近红外波段对应的波段号即可。
ENVI主菜单→ Basic Tool→Band Math 对话框,在Enter an expression 文本框内输入波段运算公式:(float(b4)-float(b3))/(float(b4)+float(b3)),然后点击OK。
因为Landsat/TM数据的数据类型为字节型,其运算结果也是字节型,无法有效存储浮点型的NDVI值,为了得到正确的计算结果,需要用float()将遥感图像的数据类型强制转换为浮点型数据,如下图所示:
在弹出的另外一个界面上分别将波段变量b3、b4和第3、4波段关联起来,就是点一下Variables used in expression栏下面的B3,再点击一下Available Bands List栏下面的Band3,B4也是一样的操作,最后执行波段运算,得到的NDVI 结果。
按照IDL计算规则,也可以采取相对简单的波段运算公式:(float(b4)-b3)(float(b4)+b3)。公式中float(b4)为浮点型,b3为字节型,不同类型数据进行计算,结果以精度高的数据类型为准,因而float(b4)-b3与float(b4)+b3的运算结果也都是浮点型。
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