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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)

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简介:
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!

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客服
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  • GEENDVIEVISAVINDMI线
    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!
  • GEELandsat C02据1985-2024年NDVIEVISAVINDMI线处理更新
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    本教程提供使用Google Earth Engine进行Landsat C02数据(1985-2024)的NDVI、EVI、SAVI及NDMI等植被指数在线计算与分析的详细指导,助力科研与应用。 本次归一化教程对数据去云及预处理过程进行了优化,并将Landsat 578集合的数据进行整合,包括原始波段的处理和重新读写波段名称。此外,简化了不同集合中指数计算的过程,使得我们可以调用1985年至今任意时期的影像进行归一化处理。具体教程内容请参考原文博客。
  • IDL序实现
    优质
    本研究探讨了利用IDL编程语言开发一种高效算法来计算归一化植被指数(NDVI),旨在为遥感图像分析提供技术支持。 适合初学者使用的IDL学习资料,仅供参考,希望能对大家的学习有所帮助!
  • EVI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。
  • Matlab NDVI-MATLAB NDVI: 获取NIR相机图像并生成修正后MATLAB
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    本项目提供了一套用于计算NDVI(归一化差异植被指数)的MATLAB代码,适用于处理近红外(NIR)相机拍摄的图像数据,并输出经过校正和优化的NDVI结果。 Matlab归一化艺人指数代码使用MATLAB NDVI程序可以处理通过近红外(NIR)转换相机获取的图像,并生成修正后的归一化差分植被指数(NDVI)。该程序有两个版本:一个用于JPEG文件的独立版本,另一个针对DNG(RAW)文件格式包括主函数和功能文件两个代码版本。这些版本对于NIRDroneImaging中的NDVI计算非常有用。
  • NDVI2010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。
  • IDLMATLAB-KNDVI:内核及内核NDVI
    优质
    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。
  • NDVI解释覆盖率.docx
    优质
    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。
  • 温度干旱_干旱_
    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。
  • 2017年中国覆盖(NDVI).rar
    优质
    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。