植被指数NDVI 简介特点应用ERDAS示例
植被指数
根据波段间的比值运算能够提取植被的算法，称为植被指数(Vegetation Index，VI)
其结果可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量
植物由于其叶子的细胞结构，有以下特征
在近红外波段具有高反射值，其叶绿素在红光波段具有强吸收的特征在多光谱遥感图像中，用近红外(IR)/红波段(R)，结果图像上植被区域具有高度值，甚至在绿色生物量很高时达到饱和植被指数：
比值植被指数(RVI:Ratio Vegetation Index)RVI=IR/R归一化植被指数(NDVI:Normalized Vegetation Index)
NDVI = (IR-R)/(IR+R)差值植被指数(DVI:Difference Vegetation Index)
DVI=IR-R NDVI 简介
NDVI（Normalized Difference Vegetation Index,归一化差分植被指数,标准差异植被指数)，也称为生物量指标变化，可使植被从水和土中分离出来。
表达式：NDVI = (NIR-R)/(NIR+R)
NIR:近红外波段的反射率值 R:红波段的反射率值
NDVI与以下有关：
植物的蒸腾作用太阳光的截取光合作用地表净初级生产力 特点 NDVI能够部分消除与太阳高度角、卫星观测角、地形、云影等与大气条件有关的辐射变化的影响；NDVI结果被限定在[-1,1]之间，避免了数据过大或过小给使用带来的不便；NDVI是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子；非线性变换，增强了NDVI低值部分，抑制了高值部分，导致NDVI数值容易饱和，对高值被密度区敏感性降低 应用 -1<=NDVI<=1负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度；NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等，且与植被覆盖有关。 ERDAS示例
数据：Lansat TM
Interpreter–>Spectral Enhancement–>Indices使用假彩色(Pesudo Color)打开图像根据数值特点与经验分配颜色 范围颜色说明value＞0.15DarkGreen植被覆盖较大0>value≥0.15Green植被覆盖较少value==0White0附近，岩石或裸土0.4＞valueBlue海水