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NDVI植被指数2010年

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简介：
NDVI植被指数2010年反映了该年度全球或特定区域植被的生长状况和健康程度，通过卫星遥感技术获取数据，用于评估环境变化、生态系统监测及农业研究等领域。 植被指数（NDVI, Normalized Difference Vegetation Index）能够准确反映地表植被覆盖状况。基于SPOT/VEGETATION以及MODIS等卫星遥感影像得到的NDVI时序数据已经在各尺度区域的植被动态变化监测、土地利用与覆被变化检测、宏观植被覆盖分类和净初级生产力估算等领域得到了广泛应用。

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  • NDVI植被指数2010年
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    NDVI植被指数2010年反映了该年度全球或特定区域植被的生长状况和健康程度，通过卫星遥感技术获取数据，用于评估环境变化、生态系统监测及农业研究等领域。 植被指数（NDVI, Normalized Difference Vegetation Index）能够准确反映地表植被覆盖状况。基于SPOT/VEGETATION以及MODIS等卫星遥感影像得到的NDVI时序数据已经在各尺度区域的植被动态变化监测、土地利用与覆被变化检测、宏观植被覆盖分类和净初级生产力估算等领域得到了广泛应用。
     
  • 2017年中国植被覆盖指数(NDVI).rar
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    该文件包含中国2017年植被覆盖指数（NDVI）数据，以RAR格式压缩存储。内容涵盖了全国范围内的植被健康状况与生长趋势分析。 数据为2017年中国归一化植被覆盖指数（NDVI），以栅格形式存储，可用于计算相关生态植被指数。
     
  • 2022年MODIS全球0.05度NDVI植被指数栅格数据集.zip
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    该数据集提供2022年度全球范围内的0.05度分辨率NDVI（归一化差异植被指数）栅格图像，详尽记录了当年的植被覆盖变化情况。 该植被指数数据源自美国NASA发布的MOD13C2 v061产品。MOD13C2的空间分辨率为0.05度，时间分辨率为月。通过提取子数据集、投影栅格及换算单位等步骤后，获得逐月的NDVI数据（空间分辨率为0.05度）。再利用最大合成法得到对应年份的NDVI数据。 时间：2022 地区：全球 时间分辨率：年 空间分辨率：0.05度 地理坐标系：WGS84 引用信息如下： Didan, K. (2021). MODISTerra Vegetation Indices Monthly L3 Global 0.05Deg CMG V061 [Data set]. NASA EOSDIS Land Processes DAAC. 下载数据版权归原作者所有，基于开放数据二次处理加工得到，仅供学习使用。
     
  • 使用Erdas和ENVI提取植被指数（NDVI）的步骤
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    本教程详细介绍如何利用遥感软件Erdas及ENVI进行植被指数（NDVI）的计算与分析，适用于地理科学、环境监测等领域的初学者。 Erdas和ENVI软件利用NDVI（归一化差分植被指数）提取植被的方法步骤如下： 1. **数据准备**：首先需要获取包含红光波段与近红外波段的多光谱或高光谱影像。 2. **辐射校正**：对原始遥感图像进行大气和几何校正，以确保NDVI计算的准确性。这一步骤包括了反射率转换、太阳高度角及地球曲率等参数修正。 3. **波段选择**：根据所用软件的要求指定红光（通常为0.6至0.7微米）与近红外（大约在0.8至1.25微米之间）的特定波长范围内的图像数据集作为输入文件。这两组数值是计算NDVI的基础。 4. **生成NDVI**：使用选定软件内置的功能或命令行工具来执行归一化差分植被指数公式，即 NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)，其中 NIR 表示近红外反射率值而Red代表红光波段的反射强度。 5. **结果分析**：生成NDVI图像后进行可视化处理，并根据实际需求设定阈值区分不同植被类型或健康状况。此外，还可以进一步利用统计学方法或者机器学习算法对提取出来的植被指数做深入研究和应用开发工作。 以上就是Erdas与ENVI中基于NDVI的植被信息提取流程概要介绍。
     
  • 2018年MODIS每月中国1公里植被指数(NDVI)空间分布数据集
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    该数据集包含2018年中国地区基于MODIS卫星观测的月度植被指数（NDVI）信息，以1公里分辨率展示全国植被覆盖情况。 该植被指数数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列，原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km，时间分辨率为月度。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪后得到逐月的1km NDVI数据。地区为中国，时间分辨率是每月一次，空间分辨率为每公里一像素，使用的是等积圆锥投影（Albers conical equal area），椭球模型为WGS84。 Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC.
     
  • IDL代码与MATLAB-KNDVI：内核植被指数及内核NDVI
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    本项目提供IDL和MATLAB代码实现KNDVI（内核植被指数）及传统NDVI算法，适用于遥感图像处理，增强对植被覆盖的分析能力。 IDL代码与MATLAB内核植被指数及kNDVI从光谱反射率数据得出的经验植被指数被广泛用于生物圈的遥感研究，因为它们能够可靠地代表冠层结构、叶片色素含量以及植物光合作用潜力。在这里，我们通过利用所涉及的光谱通道之间的所有高阶关系来概括常用植被指数的广义家族。这导致对植被生物物理和生理参数更高的敏感性。 尽管许多内核植被指数都是可能实现的，但我们在此集中于归一化植被指数（NDVI）的非线性概括。对于更多详细信息、参数处方以及其他应用示例，请查阅本段落及补充材料。 在下面提供的代码段中，您可以找到几种计算机语言的基本实现：Python、适用于Google Earth Engine (GEE) 的JavaScript、R、Julia、MATLAB和IDL。此外，我们提供了关于sigma参数重要性的Google Earth Engine 示例。 内核方法需要定义内核函数并固定相应的参数。有许多可用的内核函数：线性、多项式或径向基函数（RBF）是最受欢迎的选择之一。例如，RBF 内核 k(a, b) = exp(-(|a-b|^2 / (2σ^2))) 具有一个长度比例参数 σ，它控制着模型的学习能力及泛化性能。
     
  • 2020年中国1公里分辨率MODIS植被指数(NDVI)空间分布数据集
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    本数据集提供了2020年全国范围内每日更新的1公里分辨率MODIS NDVI值，详细描绘了中国植被动态变化情况。 该植被指数数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列，原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km，时间分辨率为月度。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪后得到逐月的NDVI数据，并利用最大合成法生成对应年份的NDVI数据。地区为中国，时间分辨率是年度，空间分辨率为1km，采用Albers等面积圆锥投影坐标系，椭球为WGS84变形比例：1.0中央经线105度标准纬线25和47度。 Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC.
     
  • NDVI解释与植被覆盖率计算.docx
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    本文档详细介绍了NDVI（归一化差分植被指数）的概念及其在遥感中的应用，并阐述了如何利用NDVI值进行植被覆盖率的精确计算。 归一化植被指数（NDVI）是遥感技术中的一个重要指标，用于评估地表的植被覆盖情况。它通过比较近红外光（NIR）与红光（R）反射率来计算得出。具体公式为：NDVI = (NIR - R) / (NIR + R)，其中 NIR 代表近红外波段反射率，而 R 则表示红光波段的反射率。 NDVI 的数值范围在-1到1之间变化，负值通常表明非植被覆盖区域如云、水或雪等；0 值可能对应裸露土壤或者岩石；正值则指示存在植被，并且 NDVI 越大代表植被覆盖率越高。这种指数的优势在于能够减少太阳入射角度、地形和大气条件等因素对辐射变化的影响，同时其非线性特性使得在低植被覆盖区域细节得以增强，在高密度植被区相对减弱，有助于识别低覆盖度的植被变化。 然而，NDVI 在高密度植物区域敏感度较低的问题也值得注意。为此可以利用像元二分模型将 NDVI 转换为具体的植被覆盖率比例（VFC）。该模型假设一个像素的地表由两部分组成：植被和非植被，并认为其光谱信息是这两部分的线性组合。 VFC 计算公式基于两个关键值——无植物覆盖区（NDVIsoil）与完全被植物覆盖区域（NDVIveg）的 NDVI 值。这两个数值可以通过区域内 NDVI 的最大和最小值进行估算，即 VFC = (NDVI - NDVImin) / (NDVImax - NDVImin)，其中 NDVImin 和 NDVImax 分别代表区域内最低与最高的 NDVI 数值。 实际应用中存在两种情况。一种是已知完全无植被和全植被的参照点，此时可以直接利用上述公式计算 VFC；另一种则需要根据实测数据或预设范围内的 NDVI 值进行估算。通过这种方式可以将 NDVI 转换成具体的植被覆盖率指标，并据此对不同区域的植被覆盖程度做出分级。 例如，在黄河源区，依据植被覆盖度和类型划分了五个等级：Ⅰ级（75%-100%覆盖度，高寒草甸及沼泽化草甸）、Ⅱ级（50%-75%，高寒草原与草地）、Ⅲ级（25%-50%，高寒草原）、Ⅳ级（10%-25%，平原草甸）和 Ⅴ 级（0%-10%覆盖度，高寒荒漠草原及裸露地）。这些等级反映了植被变化趋势和生态环境质量，对生态保护与土地管理有重要的指导意义。 总之，NDVI 是评估植被覆盖率及其生态健康状况的重要工具。结合像元二分模型的应用可以实现不同区域植被覆盖程度的精确估算，为农业、林业以及环境监测等领域提供科学的数据支持。在实际应用中应注意其局限性，并根据具体需求选择合适的计算方法以确保结果准确性。
     
  • EVI植被指数分析
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    EVI植被指数是一种用于卫星遥感数据中评估地表植被状况的指标，相较于NDVI，它对大气影响的敏感度更低，并且能更准确地监测高密度植被区域。 编辑好的EVI计算公式可以放入ENVI的Bandmath工具中进行计算。
     
  • 温度与植被干旱指数的计算_植被干旱指数计算_
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    本研究探讨了温度对植被干旱的影响，并提出了一种新的植被干旱指数计算方法，旨在更准确地评估气候变化下的植被水分状况。 使用IDL语言可以计算植被干旱指数，只需输入影像数据即可。