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GIS思维10月前
遥感RSEI指标计算(绿度NDVI-湿度Wet-干度NDSI 基于RESI的生态环境质量评价(2)——ENVI与ArcGIS遥感RSEI指标计算(绿度NDVI-湿度Wet-干度NDSI) —— 1、绿度指标(NDVI) 在常用的植被指数当中,归一化植被指数 ( NDVI) 能够有效地反映植被的生长情况与植被 覆盖度等重要植被的物理性质,检测灵敏度高,能 够较为真实地展现区域的地表空间变化规律,已经得到广泛利用,本文采用 NDVI 指数来代表绿度指数。 在Bandmath工具中输入NDVI计算公式 (float(b4-b3))/(b4+b3) 其中,b3、b4分别是红波段和近红外波段。 直接利用NDVI工具。 2、湿度指标(Wet) Wet-TM= (b1*0.0315+b2*0.2021+b3*0.3012+b4*0.1594+b5*(-0.6806)+b6*(-0.6109))/10000 Wet-OLI=(b1*0.1511+b2*0.1973+b3*0.3283+b4*0.3407+b5*(-0.7117)+b6*(-0.4559))/10000 1- RED,2-NIR1,3-BLUE,4-GREEN,5-NIR2,6-SWIR1,7-SWIR2 3 干度指标(NDSI) 干度指数在生态环境的监测与评价当中也有重要的作用。本文主要采用裸土指数 SI 和建筑指数NDBI来构建干度指数。 在Bang math中输入公式为: SI = (float((b3+b5)-(b1+b4)))/((b3+b5)+(b1+b4)) IBI=((float(2*b5))/(float(b5+b4))((float(b4))/(float(b4+b3))+(float(b2))/(float(b2+b5))))/((float(2*b5))/(float(b5+b4))+ ((float(b4))/(float(b4+b3))+(float(b2))/(float(b2+b5)))) 其中,b1~b5分别为蓝、绿、红、近红外波段、中红外波段1. NDSI = (b1+b2)/2 其中,b1、b2分别为IBI图像、SI图像。 #遥感 #NDVI #envi #arcgis #RESI
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