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。 本次我们给大家分享的是1981年6月24日至2023年5月10日的分辨率为0.05°的逐日无缝隙归一化植被指数(NDVI)栅格数据! 数据...
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...
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
NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)和EVI(Enhanced Vegetation Index)是两种常用的植被指数,用于评估植被生长状况和活力。 NDVI是最常见的植被指数之一,通过计算红外波段和可见光波段的差异来评估植被的绿度。NDVI的计算公式为:(NIR - Red) / (NIR + Red),其中NIR为近红外波段反射值,Red为红光波段反射值。
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) ...
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...
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。
计算归一化植被指数是进行净初级生产力的第一步,归一化植被指数(NDVI)是反映农作物长势和营养信息的重要参数之一。在生态系统碳汇变化估算模型中,利用遥感影像近红外、红光波段的反射率数据进行计算,得到后续模型运算所需的标准化NDVI产品。在计算NDVI时,需要将遥感影像近红外NIR、红光波段R的反射率数据输入至计算公式当...
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。