1.常用光谱指数列表
2.遥感生态指数(RSEI)计算教程——四个指数的指指标计算
常用光谱指数列表
深入测绘数据分析的殿堂:在科学研究的瑰宝库中,我们梳理了众多光谱指数,标源共计种,公式涵盖燃烧、指指标水体、标源城市、公式连接钱包源码核与雷达等多个领域,指指标旨在揭示地球表面的标源微妙变化。从BAI到kVARI,公式每一种都有其独特的指指标科学价值和应用潜力。燃烧指数:BAI、标源BAI2、公式CSIT、指指标nft项目源码NBR、标源NBR2、公式NBRT、NDVIT、SAVIT,每一个都针对火灾监测提供关键信息。
水体的敏感探测器:AWEInsh、AWEIsh、MBWI、MNDWI、NDVIMNDWI、NWI、控件源码网站WI1、WI2和WRI,如MNDWI,作为NDWI的改进版,能揭示水体的细致特征和有效区分阴影。
城市生态的智能镜像:EBBI、NDBaI、NDBI和NHFD,这些指数揭示了城市化进程中的生态变化。
核科学的光谱标记:kEVI、kNDVI、kRVI和kVARI,好运虎源码它们在核环境监测中发挥着不可或缺的作用。
雷达探测的精密工具:DpRVIHH、DpRVIVV、QpRVI和RFDI,这些雷达指数在天气和自然灾害预警中提供实时信息。
例如,NBR在Landsat8的特定波段组合中,提升了火灾检测的敏感性;而MNDWI以其改进的特性,更好地揭示水体的特征和识别遮挡。SAVI的应用依赖于植被覆盖率,适用于植被变化不大的区域,而NDVI尽管广受欢迎,抛物点源码却对土壤和大气干扰有所敏感。 我们的研究涵盖广泛的地学领域,包括全球地表覆盖变化、植被健康、生态系统服务评估、人口密度分布、经济发展指标、城市规划、地理特征分析、植被类型识别,以及环境保护和资源管理等。这些数据资源丰富而详尽,为研究者提供了深入探索的广阔舞台。 数据分享的宝藏:年的行政区划、保护区、森林公园等空间数据;大气、土地利用、水文学、年鉴类数据集,如低碳年鉴、科技统计等,全部免费获取。关注Ai尚研修公众号,点击数据资源>数据分享,海量资源等你来挖掘!年免费数据:
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遥感生态指数(RSEI)是一种关键的数据产品,通过卫星遥感影像反演技术获得,对生态环境质量评估和可持续发展决策具有重要意义。全国遥感生态网平台提供了RSEI分布数据集,具有高精度和优良质量,其计算采用ENVI软件的Band math工具进行。 四个核心指数包括:湿度指标(WET):土壤湿度是生态环境的重要指标,通过缨帽变换反演,反映区域环境质量。在ENVI中,计算公式为:(float(b4)-b3)/(b4+b3)。
绿度指标(NDVI):以归一化植被指数NDVI代表植被生长情况,敏感度高,反映地表变化。计算公式同样在ENVI中输入:(b4-b3)/(b4+b3)。
热度指标(LST):采用地表温度作为热度指数,通过大气校正反演,具体步骤参见Landsat8地表温度反演。
干度指标(NDBSI):由裸土指数和建筑指数构建,涉及到多个波段的计算,公式复杂,这里省略。
在实际操作中,首先在ENVI中进行数据处理,包括中心化处理和标准化,然后通过Layerstacking工具合并四个指数。后续的主成分分析(PCA)是关键步骤,通过ENVI工具生成初始生态指数RSEI0,进一步标准化以便分级。 全国RSEI数据集基于中分辨率卫星影像,覆盖全国各省,时间跨度自年起,数据详细信息请参考中国日值气象站点数据集,DOI:./。