遙感影像中，近紅外波段的反射值與紅光波段的反射值之差比上兩者之和。
基本介紹
- 中文名：歸一化植被指數
- 外文名：Normalized Vegetation Index，NDVI
- 套用：遙感影像
- 即：(NIR-R)/(NIR+R)
簡介,植被指數,產品算法,
簡介
即(NIR-R)/(NIR+R)
NIR為近紅外波段的反射值
R為紅光波段的反射值
英文縮寫為 NDVI。歸一化植被指數是反映農作物長勢和營養信息的重要參數之一。根據該參數,可以知道不同季節的農作物對氮的需求量, 對合理施用氮肥具有重要的指導作用。
NDVI——歸一化植被指數：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，或兩個波段反射率的計算。
1、NDVI的套用：檢測植被生長狀態、植被覆蓋度和消除部分輻射誤差等；
2、-1<=NDVI<=1，負值表示地面覆蓋為雲、水、雪等，對可見光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆蓋，且隨覆蓋度增大而增大；
3、NDVI的局限性表現在，用非線性拉伸的方式增強了NIR和R的反射率的對比度。對於同一幅圖象，分別求RVI和NDVI時會發現，RVI值增加的速度高於NDVI增加速度，即NDVI對高植被區具有較低的靈敏度；
4、NDVI能反映出植物冠層的背景影響，如土壤、潮濕地面、雪、枯葉、粗糙度等，且與植被覆蓋有關；
NDVI的獲取
一方面，可以在NASA的官方網站上直接下載成品數據，數據的解析度分別為250米、500米、1000米，根據套用目的的不同用戶自行選擇。另一方面，可以下載遙感影像，根據NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)進行波段運算，不過這對遙感影像的質量要求比較高，需要影像上的雲量比較少，必要的話還需要進行去雲處理。
NDVI（近紅外區與紅光區的反射率差值/近紅外區與紅光區的反射率和值）是最常用的植被指數，雖然NDVI對土壤背景的變化較為敏感，但由於NDVI可以消除大部分與儀器定標、太陽角、地形、雲陰影和大氣條件有關輻照度的變化，增強了對植被的回響能力，是目前已有的40多種植被指數中套用最廣的一種。
許多研究已經表明NDVI與LAI、NPP、fAPAR等生物物理參數有著密切的關聯。
植被指數
植被指數(NDVI)是檢測植被生長狀態、植被覆蓋度和消除部分輻射誤差等。NDVI能反映出植物冠層的背景影響，如土壤、潮濕地面、雪、枯葉、粗糙度等，且與植被覆蓋有關。多種衛星遙感數據反演植被指數(NDVI)產品是地理國情監測雲平台推出的生態環境類系列數據產品之一。
內蒙古2009年7月植被指數產品算法
目前已有產品介紹
目前已有產品包括中國2000～2009年以及內蒙古自治區、青海省、西藏自治區2010年8天、逐月、年均產品，解析度為1km、0.01度，精度良好。
模型算法
NDVI的估算上採用通用的估算方法，並已通過中國科學院地理科學與資源所相關專家的判讀與野外實測數據驗證，空間一致性良好。
◆TM/ETM算法如公式(1):NDVI=(Band4-Band3)/(Band4+Band3)
◆Modis算法如公式(2):NDVI=(Band2-Band1)/(Band2+Band1)
◆AVHRR算法如公式(3):NDVI=(CH2-CH1)/(CH2+CH1)
