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RVI植被指数计算公式
植被
覆盖度特征提取方法
答:
4.正交
植被指数
(PVI-Perpendicular Vegetation Index)由于土壤光谱线的存在,NVI及DVI均受背景值影响,为了削减和减轻土壤背景值对植物光谱的影响,而 PVI 可以将地形和土壤的影响缩小到最小。其
公式
(梅安新等,2001)为:PVI=0.939(NIR)-0.344(R)+0.09 总之,对于多波段数据可以进行各种简单的...
遥感方面的问题
答:
RVI
比单波段监测植被更为稳定,但对大气影响敏感,所以,需要预先进行大气校正或用反射率来
计算
归一化
植被指数
取值在[-1, 1],负值表示地面覆盖为云、水、雪等,对可见光高反射;0为岩石或裸土等,NIR和R近似相等;正值表示有植被覆盖,且与覆盖度呈正相关NDVI可部分消除太阳高度角变化、卫星视角和大气影响,可检测植被...
相关因素
答:
植被指数
经过多年的发展,按不同的监测及
计算
方法可分为多种,较常用的有:归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(
RVI
)、土壤调节植被指数(SAVI)、垂直植被指数(PVI)等。目前,归一化植被指数(NDVI)是多种植被指数中应用最多最广泛的一种。各指数的意义如下:NDVI(近红外区与红光区的反射率差值/近红外...
植被指数
evi的取值范围是多少
答:
增强型
植被指数
EVI的取值范围在0-10153之间,数据类型为32bit整型。更多植被指数evi的介绍可参考http://www.dsac.cn/DataProduct/Detail/200919。
为何NDVI可突出
植被
特征?
答:
NDVI 的理论基础:植被指数按不同的监测方法和
计算
方法可分为多种多样的植被指数.常用的有:归一化植被指数NDVI;垂直植被指数PVI ;比值
植被指数RVI
;消除土壤影响的植被指数SAVI和全球植被指数GVI 等.其中,NDVI则是使用最广泛,效果也较好的一种.NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)归一化植被...
植被
覆盖度信息提取
答:
(3)比值
植被指数
(
RVI
):即近红外波段与可见光红波段之比,表达为 RVI对土壤背景比较敏感,在植被盖度大于50%时,对植被盖度的差异敏感度较高,但不能很好区分小于30%的植被盖度差异。(4)归一化植被指数(NDVI):即近红外波段与可见光红波段之差与这两个波段之和的比值,表达为 NDVI综合利用了四则
运
...
叶面积
指数
在erdas中如何提取
答:
是一种建立在辐射传输模型基础上的模型,它把叶面积
指数
作为输入变量,采用迭代的方法来推算叶面积指数,这种方法不会受到
植被
类型的影响。因此,你要使用erdas提取叶面积指数,首先要有样本数据用于反演、建模和验证,得出反演模型或是函数,再在ERDAS中使用
公式算
出叶面积指数。这个不是那么简单的。
实验二十三 遥感图像
植被指数
提取
答:
二、实验内容 ①归一化植被指数NDVI提取;②比值植被指数
RVI
提取;③增强植被指数EVI提取;④
植被指数计算
器操作。三、实验要求 ①掌握植被指数概念及意义;②了解归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和增强植被指数(EVI)的
计算公式
及意义;③利用植被指数计算器对桂林市Landsat-5 TM 遥感影像进行...
简述真实孔径雷达和合成孔径雷达的区别
答:
3、各种
植被指数
:NDVI可以指示植被生长状况和覆盖度,根据地物光谱信息推算地表的植被状况定量值。
RVI
比值植被指数可以监测和估算生物量,PVI垂直植被指数可以消除土壤背景与GVI物理意义相同,GVI绿度植被指数是各波段辐射亮度的加权和,使得植被和土壤的光谱特性分离。4、反演植被覆盖度方法:如植被指数法、...
简述估测森林叶面积
指数
有哪几种方法
答:
2)不同树种LAI与胸径、冠幅和树高的相关性不同,因此利用树木结构参数估测LAI时尽量胸径、冠幅和树高均利用;3)林分结构与类型不同也会影响有效LAI与单面LAI的倍数,在估测LAI时若考虑林分年龄、空间结构等因素将会提高精度;4)本次实验结果显示PSNDa
植被指数
与有效LAI的相关性高于其他植被指数,而
RVI
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