NDVI知识点

NDVI是归一化植被指数，是归一化植被指数，公式中涉及到两个参数：近红外波段和红光波段的两个通道的反射率。分母为和，分子为差，从而实现归一化。NDVI对于植被和非植被，其值不同，对于植被，NDVI为正值，表示有植被覆盖，因此，可指示有植被覆盖，覆盖度越大NDVI越大。

ENVI软件可计算NDVI，通过指定波段，计算出NDVI结果，结果是一张黑白灰度图。可通过NDVI来提取植被。

《高光谱成像反演作物叶绿素密度的应用研究》提出光谱分类指数，选择影像中不同地物在可见-近红外光谱区间内的光谱特征值进行组合运算后实现的。这里涉及的高光谱影像主要由光照叶片、光照裸土、阴影叶片和阴影裸土构成，这四类地物在551nm（绿峰）、670nm(红谷)、760-950nm(近红外平台)有明显的光谱特征差异，即绿色植被在可见光波段的绿峰处有明显的反射峰，红谷处有明显的吸收特征，近红外波段有高的反射率平台；而裸土既没有反射峰也没有吸收谷。。。不同地物的分割阈值呈明显的数值梯度。在构建的波段运算的基础上，对影像种不同地物类型进行了分类。在此基础上，根据不同地物类型间的阈值对影像进行掩膜处理。后续工作是高光谱影像分类后，对不同目标地物的光谱信息进行提纯。

应用的文献如下：

[1]王尔美,李卫国,顾晓鹤,张云华,陈华.基于光谱特征分异的玉米种植面积提取[J].江苏农业学报,2017,33(04):822-827.在ＥＮＶＩ软件中,分别提取预处理后影像中各类典型地物的感兴趣点各５０个,建立乡镇行政边界矢量文件(ＡＯＩ),提取样点像元信息,计算各类地物样点像元的植被指数值,基于不同地物多植被指数值建立地物识别的指数阈值和分类规则。仅使用单一植被指数指标虽然可以提取部分玉米种植面积信息,但是少部分混合像元的玉米种植面积信息难以提取。综合４种植被指数阈值指标,可以将玉米与水稻、大豆区分开来,选择ＮＤＶＩ＞０.８６、ＤＶＩ＞０.５３、ＲＶＩ＞１３.００且ＧＶＩ＞３７１３.６０多重植被指数阈值,可以较准确地识别出玉米。

[1]陈剑锋,谌进波.基于植被指数阈值法的城市边界动态监测技术研究[J].测绘与空间地理信息,2011,34(05):84-86+90.NDVI值分布在一1—1之间，绿色植被覆盖较好的地区，NDVI值较高，呈现为较亮的色调，最高可达到 l，而城区和河流这些绿色植被分布极少的区域，其 NDVI值多数为负值，色调较暗，在城区中心部位几乎无植被覆盖信息，NDVI值为一1。对影像范围内的所有像元进行逐行扫描的方式，获得该范围内的各像元的 NDVI值，综合分析两时相的NDVI值，根据主要土地利用类型的直方图分布情况(如图2所示)，同时参考 TM 432假彩色合成图像，确定不同土地利用类型的NDVI值，其结果可以由图3简单表示。由图3可知，植被覆盖区与非植被覆盖区的分界线为NDVI=0处，因此，把NDV1值为0作为植被与非植被分布的分割点，将图像分为两部分：植被覆盖区和非植被覆盖区。利用掩膜 mask功能，阈值设定为一1—0范围内，将 NDVI影像分为植被覆盖区和非植被覆盖区，仅对非植被覆盖区进行操作。

[1]王磊,王贺,卢艳丽,白由路,杨俐苹.NDVI在农作物监测中的研究与应用[J].中国农业资源与区划,2013,34(04):43-50.归一化差值植被指数(NDVI)早在1973年被Rouse等人提出，用来研究植被生长动态变化。它利用绿色植物在红光波段的高吸收率和在近红外波段的高反射率的光谱特性计算得的植被指数，已被广泛应用于全球植被研究中，其多用于来表征植被覆盖度、生物量、产量以及健康状况等。与单一波段光谱反射率和其他光谱参数相比，NDVI不仅仅有效地反映了植被生长、植被覆盖和对植被生长动力学的敏感反应，而且削弱或消除了一些负面影响，这些负面影响是由于光学辐射条件的改变引起的，光学辐射条件的改变是由于太阳高度角、表面形貌学、云团和大气条件的改变而发生的。在植被生长动力学研究和监测中NDVI是最常用的植被指数。

[1]贾宝全,邱尔发,张红旗.基于归一化植被指数的西安市域植被变化[J].林业科学,2012,48(10):6-12.NDVI的值被限定在[一1，1]范围内，非植被区沙漠、水体等的NDVI值很低或为负值，一般认为其值小于0．1时植被已很稀少。

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