为何NDVI可突出植被特征?
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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).
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.
植被指数NDVI的优势:
NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)归一化植被指数,又称标准化植被指数,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.实验表明,
NDVI 对土壤背景的变化较为敏感;它是单位像元内的植被类型、覆盖形态、生长状况等的综合反
映,其大小取决于植被覆盖度和叶面积指数等要素;NDVI 对植被覆盖度的检测幅度较宽,有较好
的时间和空间适应性,因此应用较广.
NDVI 在植被指数中占据着非常重要的位置,它主要具有以下几个方面的优势:
植被检测灵敏度较高
植被覆盖度的检测范围较高
能消除地形和群落结构的阴影和辐射干扰
削弱太阳高度角和大气所带来的噪音
NDVI的应用:
运用NDVI 植被指数进行草地长势监测
社会- 生态系统种动态等级结构研究
通过地球观测卫星获得地面真实数据
杂草覆盖绘图
作物产量/ 密度估计
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.
NDVI 可用于林火监测,弥补了地理信息系统难以随时更新的数据不足,排除了云体对床干起的干扰,提高了森林火灾监测的准确性,及时性和可靠性.,2,
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).
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.
植被指数NDVI的优势:
NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)归一化植被指数,又称标准化植被指数,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.实验表明,
NDVI 对土壤背景的变化较为敏感;它是单位像元内的植被类型、覆盖形态、生长状况等的综合反
映,其大小取决于植被覆盖度和叶面积指数等要素;NDVI 对植被覆盖度的检测幅度较宽,有较好
的时间和空间适应性,因此应用较广.
NDVI 在植被指数中占据着非常重要的位置,它主要具有以下几个方面的优势:
植被检测灵敏度较高
植被覆盖度的检测范围较高
能消除地形和群落结构的阴影和辐射干扰
削弱太阳高度角和大气所带来的噪音
NDVI的应用:
运用NDVI 植被指数进行草地长势监测
社会- 生态系统种动态等级结构研究
通过地球观测卫星获得地面真实数据
杂草覆盖绘图
作物产量/ 密度估计
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.
NDVI 可用于林火监测,弥补了地理信息系统难以随时更新的数据不足,排除了云体对床干起的干扰,提高了森林火灾监测的准确性,及时性和可靠性.,2,
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