ENVI图像处理(6):NDVI和植被指数

article/2025/9/6 2:21:04

NDVI

  • NDVI
  • 植被指数
  • ENVI操作
    • NDVI
    • band math
    • quick stat统计图

NDVI

定义: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。

NDVI基本原理:
植物叶片组织对蓝光(470nm)和红光(650nm)有强烈吸收,而对绿光和红外光强烈反射。叶片中心的海绵组织和叶片背面组织对近红外辐射(NIR, 700-1000nm)反射较强。从红光(Red)到红外光,裸地反射率较高但增幅很小。植被覆盖越高,红光反射越小,近红外光反射越大。红光吸收很快达到饱和,而近红外光反射随着植被增加而增加。所以,任何强化Red和NIR差别的数学变换都可以作为植被指数,来描述植被状况。归- -化植被指数(NDVI)就被定义为:

NDVI = [ (NIR/Red-1)/( NIR/Red+1)]

表示范围:-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;

植被指数

在此还得介绍一个指数:植被指数

根据波段间的比值运算能够提取植被的算法,称为植被指数(Vegetation Index,VI)

植被指数:

  • 比值植被指数(RVI:Ratio Vegetation Index):RVI=IR/R
  • 归一化植被指数(NDVI:Normalized Vegetation Index):NDVI = (IR-R)/(IR+R)
  • 差值植被指数(DVI:Difference Vegetation Index):DVI=IR-R

ENVI操作

NDVI

下面在ENVI演示一遍
参数列表:

  • input file type:输入数据类型(可以在头文件中查看)
  • NDVI bands—red:红色波段
  • NDVI bands—near IR:近红外波段
    在这里插入图片描述

band math

band math四则运算,结果一样
在这里插入图片描述
查看NDVI值,易知右上NDVI为正,左下NDVI一般为负,所以右上植被覆盖度高,左下植被覆盖低
在这里插入图片描述

quick stat统计图

数据解析:

  • 最大值:-1.000000
  • 最小值:1.000000
  • 平均值:-0.006670
  • 标准差:0.153373

DN为-1.000000有157443个像素点,占比0.261674,说明DN整体不低,植被覆盖度还好
在这里插入图片描述


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