PIE-engine 教程 ——使用阈值法加载指定区域的大蒜种植区域并统计其面积

本次教程我们将使用多个波段指数采用指数阈值设定的方法来完成对大蒜种植区的筛选，本次使用的数据是sentinel-2数据，然后使用春秋两个时期的影像来查看不同时间端NDVI值和NDR的指数变化情况，并以此来进行设定阈值，当然这里如果你只是实验的化不建议使用较大的研究区，否则可能会超限。

标准化燃烧率 (NBR)

归一化燃烧指数（NBR）是 Lopez 等人提出来的，通过计算近红外波段和短波红外波段的比值来增强火烧迹地的特征信息。根据定义，标准化燃烧率用于突出火灾后的燃烧区域。NBR 植被指数方程包括 NIR 和 SWIR 波长的测量值：健康植被在 NIR 光谱中显示出高反射率，而最近烧毁的植被区域在 SWIR 光谱中具有高反射率。

该植被指数计算基于具有 NIR 和 SWIR 波段的栅格图像，例如来自 Landsat-7、Landsat-8 或 MODIS。值的范围在 +1 和 –1 之间。

公式：NBR = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

特点：NBR 指数在过去几年中变得尤为重要，因为极端天气条件导致近期破坏森林生物量的野火显着增加。

何时使用：用于火烧迹地信息提取以及监测火烧区域植被的恢复状况

本文用到的统计函数：

sum()

返回一个计算其输入的（加权࿰

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