常见光谱指数列表整理

光谱指数列表

光谱指数的计算公式可以用表达式进行表示( 例如 (N-R)/(N+R)。各类指数表达式中使用的波段均遵循以下标准:

燃烧指数

  • BAI: Burned Area Index.
  • BAIS2: Burned Area Index for Sentinel 2.
  • CSIT: Char Soil Index Thermal.
  • NBR: Normalized Burn Ratio.
  • NBR2: Normalized Burn Ratio 2.
  • NBRT: Normalized Burn Ratio Thermal.
  • NDVIT: Normalized Difference Vegetation Index Thermal.
  • SAVIT: Soil-Adjusted Vegetation Index Thermal.

水体指数

  • AWEInsh: Automated Water Extraction Index.
  • AWEIsh: Automated Water Extraction Index with Shadows Elimination.
  • MBWI: Multi-Band Water Index.
  • MNDWI: Modified Normalized Difference Water Index.
  • NDVIMNDWI: NDVI - MNDWI Model.
  • NDWI: Normalized Difference Water Index.
  • NWI: New Water Index.
  • WI1: Water Index 1.
  • WI2: Water Index 2.
  • WRI: Water Ratio Index.

雪指数

  • NDSI: Normalized Difference Snow Index.
  • NDSII: Normalized Difference Snow Ice Index.
  • S3: S3 Snow Index.
  • SWI: Snow Water Index.

干旱指数

  • NDDI: Normalized Difference Drought Index.
  • NMDI: Normalized Multi‐band Drought Index.

城市指数

  • EBBI: Enhanced Built-Up and Bareness Index.
  • NDBaI: Normalized Difference Bareness Index.
  • NDBI: Normalized Difference Built-Up Index.
  • NHFD: Non-Homogeneous Feature Difference.

核指数

  • kEVI: Kernel Enhanced Vegetation Index.
  • kNDVI: Kernel Normalized Difference Vegetation Index.
  • kRVI: Kernel Ratio Vegetation Index.
  • kVARI: Kernel Visible Atmospherically Resistant Index.

雷达指数

  • DpRVIHH: Dual-Polarized Radar Vegetation Index HH.
  • DpRVIVV: Dual-Polarized Radar Vegetation Index VV.
  • QpRVI: Quad-Polarized Radar Vegetation Index.
  • RFDI: Radar Forest Degradation Index.

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常用指数简单介绍

示例:Landsat8影像(4、3、2)

示例1:NBR指数

  • 归一化燃烧指数(Normalized Burn Ratio:NBR)
    归一化燃烧指数能增强较大范围的火灾区域,如大于200公顷。计算公式有点类似NDVI,计算公式如下(Lopez, 1991; Key and Benson, 1995): N B R=\frac{(N I R-S W I R)}{(N I R+S W I R)}
  • 燃烧区域的NBR值小。
    NBR最早是基于Landsat TM / ETM+ 的bands 4 / 7研制的,当然也能应用于其他多光谱数据,NIR波段范围0.76-0.9 µm,SWIR波段范围2.08-2.35 µm,如Landsat8、Worldview3等。

示例2:MNDWI指数

在对Mcfeeters提出的归一化差异水体指数(NDWI)分析的基础上,对构成该指数的波长组合进行了修改,提出了改进的归一化差异水体指数MNDWI(Modified NDWI), 并分别将该指数在含不同水体类型的遥感影像进行了实验,大部分获得了比NDWI好的效果,特别是提取城镇范围内的水体.NDWI指数影像因此往混有城镇建筑用地信息而使得提取的水体范围和面积有所扩大.实验还发现MNDWI比NDWI更能够揭示水体微细特征,如悬浮沉积物的分布、水质的变化.另外, MNDWI可以很容易地区分阴影和水体, 解决了水体提取中难于消除阴影的难题.

示例3:SAVI指数

1)SAVI必须预先已知下垫面植被的密度分布或覆盖百分比,因而仅适合于提取某一小范围植被覆盖度变化较小区域的下垫面的植被信息。 2)SAVI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 3)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。



示例4:NDVI指数

其值的范围是-1-1,一般绿色植被区的范围是0.2-0.8.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是最常用的植被指数,虽然NDVI对土壤背景的变化较为敏感,但由于NDVI可以消除大部分与仪器定标、太阳角、地形、云阴影和大气条件有关辐照度的变化,增强了对植被的响应能力,是目前已有的40多种植被指数中应用最广的种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NDVII时会发现,RVI值增加的速度高于NDⅥI增加速度,即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度;对大气干扰处理不足,大气残留噪音对NDVI指数影响严重;易受土壤背景干扰,特别是中等植被覆盖区,当土壤背景变暗时,NDV指数有增加的趋势。

参考资料:

davemlz/awesome-spectral-indices: A ready-to-use curated list of Spectral Indices for Remote Sensing applications. (github.com)

ENVI5.2中计算几种常见燃烧指数ENVI-IDL技术殿堂新浪博客 (sina.com.cn)

植被指数 - 百度文库 (baidu.com)

发布于 2022-01-23 00:00