对于该数据的数值有三点需要说明:①该逐月NDVI表示为月度平均NDVI,官网上给出月度数据的说明——MOD13A3(每月 1 公里)VI 产品是使用MOD13A2(16 天 1 公里) VI产品,通过基于加权平均方法的时间合成算法生成月度数据。即NDVI月度数据是以覆盖该月日期的以16天为采集期的NDVI数据的加权平均值。②我们从官网下载的...
NDVI,全名为Normalized Difference Vegetation Index,中文名称为归一化植被指数。这个指数可以用来定性和定量评价植被覆盖及其生长活力,我们也可以简单地将它理解为体现植被密度和健康状况的一个指标。 之前我们给大家分享了来源于MOD13A3数据集的2000-2022年逐月的NDVI栅格数据(可以查看之前推送的文章)!很多小伙伴拿到逐月数...
我们基于上述逐月数据,采用求年平均值的方法得到了2000-2023年逐年的归一化植被指数(NDVI)栅格数据,分享给大家!数据分辨率为1km,数据格式为.tif栅格,数据坐标为WGS1984,数据范围为全国,NDVI数值在-0.2—1之间。对于求年平均值的方法我们再详细解释一下:基于每年12个月的逐月NDVI栅格数据,计算12个月NDVI数值的平均值...
2022年广州市的NDVI数据 02数据详情 数据格式:tif 数据坐标系:GCS_WGS_1984 数据精度:1km*1km 数据来源:https://search.earthdata.nasa.gov/search 03数据获取
植被指数（NDVI）数据是地理遥感生态网推出的生态环境类系列数据产品之一。它通过计算近红外与红波段的值，能够反映出植物冠层的背景影响和植被覆盖度。NDVI的值域在-1到1之间，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...
NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)是归一化植被指数的英文缩写,是一种广泛使用的遥感指数,用于监测和评估植被的生长状况、生物量、植被覆盖度等信息。它基于植被在红光(Red)和近红外(NIR)波段的反射特性,通过计算这两个波段反射率的比值差异来反映植被的生长状态。
植被指数是一种量化绿色植被相对丰度和活性的辐射值，广泛应用于反映研究区域的植被生理状况、生物量及生产力等。归一化植被指数（NDVI）是众多植被指数中应用最为广泛的。植被在可见光红光波段吸收能力强，在近红外波段反射特性强，这是植被指数遥感监测的物理基础。NDVI的计算公式为NDVI = (NIR - Red) ...
1.省级1981-2023年逐日归一化植被指数数据 首先,我们先来看看省份层级的逐日NDVI数据,数据包括Excel和Shp两种格式! 需要说明的是:1981至2023年的所有天数的逐日NDVI数据汇总在一个Excel文件中,由于单个Shp文件能支持的字段有限制,所有年份的数据没办法保存到一个Shp文件中,因此每个年份的逐日NDVI数据保存为一个Shp文件...
计算NDVI指数:使用以下公式计算NDVI指数:NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red),其中NIR代表红外波段的反射值,Red代表可见光波段的反射值。 分析NDVI图像:将计算得到的NDVI指数数据转化成图像,通过观察图像中不同区域的NDVI值,可以评估该区域的植被状况。
置信度计算方法包括ENVI公式和Arcgis中calcuator公式。为了测试，可以使用已处理过的NDVI指数数据，通常范围在-1至1之间。若直接下载原始数据，数值通常扩大，处理代码中需将“1”改为“10000”。创建Python文件时，使用PyCharm新建目录和Python文件，文件命名建议为“FVC”。在文件中输入代码，运行后在输出...