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。
5星
