几种常见植被指数

1、植被指数主要反映植被在可见光、近红外波段反射与土壤背景之间差异的指标，各个植被指数 在一定条件下能用来定量说明植被的生长状况。在学习和使用植被指数时必须由一些基本的认识：1、健康的绿色植被在NIR和R的反射差异比较大，原因在于 R对于绿色植物来说是强吸收 的，NIR则是高反射高透射的；2、建立植被指数的目的是有效地综合各有关的光谱信号，增强植被信息，减少非植被信息3、植被指数有明显的地域性和时效性，受植被本身、环境、大气等条件的影响一、RVI 比值植被指数：RVI=NIR/R ,或两个波段反射率的比值。1、绿色健康植被覆盖地区的 RVI远大于1 ,而无植被覆盖的地面(裸土、人工建筑、水体、 植

2、被枯死或严重虫害)的 RVI在1附近。植被的RVI通常大于2;2、RVI是绿色植物的灵敏指示参数，与 LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高，可用 于检测和估算植物生物量；3、植被覆盖度影响RVI,当植被覆盖度较高时，RVI对植被十分敏感；当植被覆盖度<50% 时，这种敏感性显著降低；4、RVI受大气条件影响，大气效应大大降低对植被检测的灵敏度，所以在计算前需要进行大 气校正，或用反射率计算RVI。二、NDVI 归一化植被指数：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R),或两个波段反射率的计算。1、NDVI的应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等；2、-1<=

3、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；3、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；4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等，且与植 被覆盖有关；三、DVIEVI 差值 环境植被指数：DVI=NIR-R ,或两个波段反射率的计算。1、对土壤背景的变化极为敏感；四、SAVITSAVI

4、MSAVI 调整土壤亮度的植被指数： SAVI=(NIR-R)/(NIR+R+L)(1+L), 或两个波段反射率的计算。1、目的是解释背景的光学特征变化并修正 NDVI对土壤背景的敏感。与NDVI相比，增加了 根据实际情况确定的土壤调节系数 L,取值范围01。L=0时，表示植被覆盖度为零；L=1时， 表示土壤背景的影响为零，即植被覆盖度非常高，土壤背景的影响为零，这种情况只有在被树冠浓 密的高大树木覆盖的地方才会出现。2、SAVI仅在土壤线参数a=1,b=0(即非常理想的状态下)时才适用。因此有了 TSAVI、ATSAVI、 MSAVI、SAVI2、SAVI3、SAVI4 等改进模型。小结：上

5、述几种VI均受土壤背景的影响大。植被非完全覆盖时，土壤背景影响较大五、GVI 绿度植被指数，k-t变换后表示绿度的分量。1、通过k-t变换使植被与土壤的光谱特性分离。植被生长过程的光谱图形呈所谓的“穗帽"状,而土壤光谱构成一条土壤亮度线，土壤的含水量、有机质含量、粒度大小、矿物成分、表面粗糙度 等特征的光谱变化沿土壤亮度线方向产生。2、kt变换后得到的第一个分量表示土壤亮度，第二个分量表示绿度，第三个分量随传感器不同而表达不同的含义。如，MSS的第三个分量表示黄度，没有确定的意义；TM的第三个分量表示湿度。3、第一二分量集中了 >95%的信息，这两个分量构成的二位图可以很好的反

6、映出植被和土壤 光谱特征的差异。4、GVI是各波段辐射亮度值的加权和，而辐射亮度是大气辐射、太阳辐射、环境辐射的综合 结果，所以GVI受外界条件影响大。六、PVI垂直植被指数，在 R-NIR的二为坐标系内，植被像元到土壤亮度线的垂直距离。 PVI=(S R-VR)2+(SNIR-VNIR)2)1/2 , S 是土壤反射率，V 是植被反射率。1、较好的消除了土壤背景的影响，对大气的敏感度小于其他VI2、PVI是在R-NIR二位数据中对GVI的模拟，两者物理意义相同3、PVI=(DNnir-b)cosq-DNr 'sinq , b是土壤基线与 NIR截距，q是土壤基线与 R的夹角。七、其他

7、1、根据具体情况改进型：如 MSS 的 DVI = B4-aB2 , PVI=(B4-aB2-b)/(1+a2)1/2 , SARVI = B4/(B2+b/a) ; RDVI=(NDVI DVI)1/2 等2、应用于高光谱数据的 VI,如CARI(叶绿素吸收比值指数)和 CACI (叶绿素吸收连续区指 数)等VI划分典型代表特点，戋性DVI低LAI时，效果较好；LAI增加爱时对土壤背景敏感比值型NDVI、RVI增强了 土壤与植被的反射对比，直型PVI低LAI时，效果较好；LAI增加爱时对土壤背景敏感归一化差值植被指数NDVI是植被遥感中应用最为广泛的指数之一，但它受土壤背景等因素的干扰 比较强烈.结合实测的土壤数据以及公式推导、PROSAIL模型模拟等方法分析了这种影响.首先，假 定与土壤线性混合且叶片呈水平分布的植被冠层，根据土壤与植被分别在红光、近红外波段处的反射率值、植被覆盖度等参数，利用公式推导了土壤背景对不同覆盖度下冠层 NDVI的影响.其次，利用 PROSAIL冠层光谱模拟模型，模拟分析了土壤背景对不同LAI下冠层NDVI的影响.分析的结果表 明:LAI越小,土壤背景的影响越大；暗土壤背景下的冠层