Advertisement

EVI植被指数分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • EVI植被指数分析
    优质
    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。
     
  • NDVI植被指数2010年
    优质
    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。
     
  • 温度与植被干旱指数的计算_植被干旱指数计算_
    优质
    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。
     
  • 近十年北京市植被指数变化的MODIS数据分析
    优质
    本研究基于MODIS数据，分析了2013至2023年间北京市植被指数的变化趋势，探讨城市绿化及生态环境改善情况。 党慧与袁涛基于2003年至2012年6月、7月及8月份的MODIS影像数据进行了研究，以NDVI为分析对象，计算了北京市各功能区植被指数以及大于0.1的NDVI差值指数，并对近十年间的变化趋势进行了详细分析。
     
  • 改进版标题：EVI：增强植被指数——一种优化型指数，通过分离冠层背景信号并减小大气效应以强化植被信息，在高生物量区域...
    优质
    EVI（增强植被指数）是一种改良型遥感指标，旨在提升高生物量地区的植被观测精度。它能有效区分植被覆盖与裸土，并减少大气干扰，从而提供更清晰的植被健康状况信息。 增强植被指数（EVI）是一种经过优化的指标，旨在通过减少冠层背景信号的影响以及降低大气因素的作用来提高高生物量地区植被特征的表现力，并且提升其敏感性以改善对植被状况的监测效果。计算EVI所用到的公式为：EVI = G * (NIR - RED) / (NIR + C1 * RED - C2 * Blue * L)，其中，NIR、RED和Blue代表经过大气校正或部分修正后的表面反射率（包括瑞利散射及臭氧吸收），L用于调整冠层背景以解决非线性传输问题以及不同波段间的辐射差异；C1与C2是针对气溶胶影响进行蓝光带补偿的系数，而G则是增益因子。在MODIS-EVI算法中所使用的参数为：L = 1、C1 = 6、C2 = 7.5和G（增益因子）= 2.5。 归一化植被指数（NDVI）主要反映的是叶绿素含量的变化，而EVI则对冠层结构变化更为敏感，包括如叶面积指数（LAI）、冠层类型、植物形态以及整体布局等方面。这两种指标在全球范围内的植被研究中起到了互补的作用，并且在监测植被方面发挥了重要作用。
     
  • 基于GEE的NDVI、EVI、SAVI、NDMI等植被指数在线计算与归一化教程（含详细代码）
    优质
    本教程详细介绍如何使用Google Earth Engine平台进行NDVI、EVI、SAVI和NDMI等多种植被指数的在线计算，并提供详细的代码指导，帮助用户掌握数据处理技巧。 利用Google Earth Engine（GEE）在线处理NDVI、EVI、SAVI及NDMI等指数的归一化教程涉及一些基础学习内容，包括GEE的基础知识、高级应用开发以及JavaScript与Python语言的应用程序开发讲解。此外，还提供了GEE图表和应用程序展示，并介绍了微软行星云计算平台等相关遥感云服务的学习资源。 本资源详细解释了这些指数表达式的计算方法及归一化处理教程的具体代码实现方式，特别关注于如何在生成过程中有效去除异常值的问题。读者可以通过下载获取详细的代码信息，以便直接复制到GEE环境中进行操作实践，并随时提出疑问以获得解答和支持。 此代码仅为我所撰写专栏中的一个示例案例；如需进一步学习更多关于GEE的知识，请访问我的博客主页查看更新内容和其它相关云计算平台的教学资源。同时欢迎提问交流或寻求与编程调试、数据下载等方面的合作服务，我会尽力提供帮助。感谢您的关注和支持！
     
  • C#中计算比值植被指数
    优质
    本文章介绍了如何在C#编程语言环境中计算比值植被指数（RVI），通过简单的代码示例和必要的理论解释帮助读者理解和实现这一重要的遥感分析技术。 基于C#的遥感图像比值植被指数计算方法分享，希望能对大家有所帮助。
     
  • Liberty 植被辐射传输模型分析
    优质
    《Liberty》是一款先进的植被辐射传输模型分析工具，用于精确模拟和研究太阳光与地球表面植物间的相互作用及其对环境的影响。 Liberty 辐射传输模型能够模拟针叶的光谱特性，并提供反射率和透射率数据及光谱曲线，可用于反演针叶生化参数。该模型还可以与冠层辐射传输模型结合使用，以反演冠层参数。
     
  • IDL波段计算_ndvi.rar_IDL NDVI_植被指数
    优质
    本资源包含使用IDL编程语言进行NDVI（归一化差分植被指数）计算的方法和代码，适用于生态系统监测与研究。提供数据处理及分析示例，方便科研人员快速上手操作。 通过利用遥感影像中的两个波段反射率值来计算植被指数值。