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SAVI指数计算公式
为什么土壤调节植被
指数
值为负数
答:
SAVI=(NIR-R)*(1+L)/(NIR+R+L)其中
,L是随着植被密度变化的参数,取值范围从0-1,当植被复盖度很高时为0,很低时为1。很明显,如果L=0,SAVI=NDVI。在Huete的文章中指出,对于其研究的草地和棉花田,L取0.5时SAVI消除土壤反射率的效果较好。因为很少能够知道植被密度,因此难以优化此指数。
相关因素
答:
当渗压计受到渗透(孔隙)水压力和温度的双重作用时,渗压计的一般计算公式如下:
Pm=kΔF+bΔT=k(F0-F)+ b(T-T0)+ Q
式中:Pm—被测渗透(孔隙)水压力量(KPa);Q—修正参数,若大气压力有较大变化时,应予以修正。
为何NDVI可突出植被特征
答:
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)归一化植被指数,又称标准...
什么是植被
指数
?典型的植被指数模型有哪些
答:
SAVITSAVIMSAVI——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0~1。L=0 时,表示植被覆盖度为零;L=1时,表示土壤背景的影...
遥感上的估产题
答:
土壤纠正植被指数(SAVI) : SAVI = (RNIR - RR/ RNIR + RR + L) (1 + L)
, 其中L 为土壤调整因素, 取值0~1。研究发现, 与植被覆盖关系密切而受土壤影响最小的近红外波段是大于1000nm 的部分。通过分析植被、土壤在红光、近红外二维空间中的光谱反射情况, 其植被量表现为植被点离土壤线的垂直距离,...
基于支持向量机方法的土地退化信息提取
答:
计算公式
为 ,此模型在本研究中被定义为土壤侵蚀
指数
( Soil Erosion Index,SEI) 。 Huete ( 1988) 提出了土壤调整植被指数 ( Soil-Adjusted Vegetation Index,
SAVI
) ,在高光谱 Hyperion 数据中,它的计算公式如下: 退化废弃地遥感信息提取研究 式中: ρ 为反射率; L 为调整参数,其作用是消除 ( 或减小) ...
简述估测森林叶面积
指数
有哪几种方法
答:
叶面积
指数
(Leaf Area Index, LAI)是表征植被冠层结构重要变量之一,是许多生态系统、作物生长和森林生产力模型一个非常重要的输入参数。本文采用三种不同方法即经验
公式
法、光学仪器法和遥感法估测森林叶面积指数。基于森林实地测量数据和高光谱遥感数据,从单株树、样地和区域三个尺度运用不同方法估测LAI,...
【技术推文】归一化植被
指数
(NDVI)与 GEE 实现
答:
NDVI通过比较近红外和红光反射率,以简单
公式
(NIR - Red) / (NIR + Red) 表示,其值域从-1到1,揭示了植被覆盖与非植被地物的差异。然而,NDVI并非无懈可击,它受限于大气影响、云层干扰及土壤效应等因素,这促使了其他衍生
指数
如PVI和
SAVI
的出现,但我们将重点聚焦在GEE(Google Earth Engine)上...
常用光谱
指数
列表
答:
燃烧
指数
: BAI、BAI2、CSIT、NBR、NBR2、NBRT、NDVIT、SAVIT,每一个都针对火灾监测提供关键信息。水体的敏感探测器: AWEInsh、AWEIsh、MBWI、MNDWI、NDVIMNDWI、NWI、WI1、WI2和WRI,如MNDWI,作为NDWI的改进版,能揭示水体的细致特征和有效区分阴影。城市生态的智能镜像: EBBI、NDBaI、NDBI和NHFD...
植被
指数
总结(作业)
答:
因此,OSAVI、TSAVI 可能更适合耕地、人工林地植被的监测,而 MSAVI、
SAVI
、GESAVI 更适合植被自然生长地区的植被监测。
公式
: 特征: EVI常用于LAI值高,即植被茂密区。值的范围是-1~1,一般绿色植被区的范围是0.2-0.8。增强植被
指数
(EVI)算法是遥感专题数据产品中生物物理参数产品中的一个主要算法,可以同时减少...
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