数据名称：MOD13A1.006Modis16天Terra500m数据来源：NASA时空范围：2000-2022年空间范围：全国波段名称波段单位最小值最大值比例因子波长描述NDVIB1NDVI-2000100000.0001NormalizedDifferenceVegetationIndexEVIB2EVI-2000100000.0001EnhancedVegetationIndexVIQB3B

简介在GVE云平台上实现NDVI（NormalizedDifferenceVegetationIndex）植被指数的计算和图例添加，可以通过以下步骤进行：1.数据获取和准备首先，需要获取卫星影像数据，可以选择公开的遥感数据源

为了应对这一挑战，本研究开发了纯林指数（PFI），该指数结合使用了现有的植被指数（VI）和光谱混合分析（SMA），以更有效地检测和描述森林对观测到的像素光谱响应的贡献。利用连续变化检测和分类

遥感反演方法常用的包括：像元二分法、回归模型法、机器学习算法等1.1像元二分法：FVC=(VI-VIsoil)/(VIveg-VIsoil)式中：VI为植被指数，通常选用归一化差分植被指数，VIsoil

01）2013-2016年全国逐月NDVI数据下载归一化植被指数NDVI的遥感反演是以晴空状态下的地表反射为输入，因此预先合成多天晴空状态的地表反射率，并进行去云及其它噪音处理，采用

以下内容主要包括四个方面：（1）显示第2到5条光谱反射率和波长的关系（折线图）；（2）显示前四条叶绿素值的条形图（3）显示叶绿素与各个波段的相关性折线图（4）计算植被指数NDVI与叶绿素对应的散点图；此链接为数据链接

文章目录一、功能介绍二、脚本代码三、工具参数四、工具界面系列文章目录：ArcGIS自定义脚本工具一、功能介绍在基于像元二分模型利用植被指数计算植被覆盖度的过程中，通常以某一累计频率值对应的植被指数值作为裸地

常见的指数有归一化差异植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)、叶面积植被指数（LAI）、归一化差值水体指数(NDWI)、归一化建筑指数（NDBI）等等，这篇文章中有各种指数的介绍。

EVI指数：EVI指数（EnhancedVegetationIndex，增强型植被指数）是一种反映植被生长状态的遥感指数，它结合了植被指数的红光波段和近红外波段的信息，可以消除植被覆盖度、土壤背景和大气影响等因素对

中国区域250米归一化植被指数数据集(2000-2022)数据集是中国区域2000至2022年月度归一化植被指数产品，空间分辨率250米，合成方式采用月最大值合成，每年12期，共275期。

养乐多_本文记录了在GoogleEarthEngine（GEE）平台上，将Landsat-5、Landsat-7、Landsat-8和Landsat-9的数据合成为一个影像集合，并生成NDVI（归一化植被指数

通过卫星定位，可以确定不同地块的土壤状况、植被指数等信息，有

Layer.setVisible(true)一种是通过Layer.setVisible(true)的方式让图层显示或隐藏，这种方式只是让图层中CSS的visible属性改为了false，其dom依然存在于页面中；天地图OSM归一化植被指数

NDVI，全名为NormalizedDifferenceVegetationIndex，中文名称为归一化植被指数。

本次的实验目的主要是，我们平时很多情况下会在进行影像分析的时候，特别是在进行植被指数分析的时候，我们一般会选择阈值法将其进行水体去除，但是还有一种更简单的方法，就是利用已有影像的水体部分将其进行扣除，然后再利用剩余的影像进行

通过对土地覆盖数据的分析和处理，可以提取出各种有用的信息，例如土地利用类型、植被指数、地表温度等。这些信息可以为环境保护、资源管理、城市规划等领域提供重要的决策依据。

植被指数逐年获取1.常见的植被指数1.1比值植被指数（Ratiovegetationindex，RVI）1.2归一化植被指数（NormalizedDifferenceVegetationIndex，NDVI

本产品采用基于归一化植被指数（NDVI）像元二分模型，根据土地利用类型确定纯植被像元值和纯裸土像元值，实现植被覆盖度计算。本产品去除湖泊、河流、冰川/永久积雪等区域。

生态现状评价内容中基本图件构成包含：项目区域地理位置图、工程平面图、调查样方、样线、点位、断面等布设图、土地利用现状图、地表水系图、植被类型图、植被覆盖度图、归一化植被指数图、生态系统类型图、土壤侵蚀图

时间序列显示了250m分辨率下归一化差异植被指数和增强型植被指数的16天复合数据。这些指数源自MODIS。

当前浏览：植被指数本数据集包括祁连山地区重点区域2019年5月至2019年10月的归一化植被指数、植被覆盖度、植被净初级生产力、草地生物量、森林蓄积量植被参数遥感产品，空间分辨率为10m。

参考国外最新文献算法该软件基于可见光植被指数——红绿蓝比值植被指数，该方法直接采用红绿蓝像元值计算，方法简单快速，探索建立了新植被指数与植被覆盖度之间的相关关系，实测结果表明：采用红绿蓝比值植被指数，总体精度达到

目前，已经开发了许多由近红外（NIR）和红(R)波段构建的光合植被指数（PVI）来提取植被覆盖度(FVC)。然而，这些指数通常

本产品采用基于归一化植被指数（NDVI）像元二分模型，根据土地利用类型确定纯植被像元值和纯裸土像元值，计算中去除湖泊、河流、冰川/永久积雪等区域，实现植被覆盖度计算。

GEE1.不同遥感指数间的时间序列分析2.不同指数之间的关系1.不同遥感指数间的时间序列分析  GPP数据在一定程度上和植被指数（如NDVI和EVI）有着显著的相关性，那么其相关性如何？

在图像处理上，常常使用各种指数，例如：归一化差分植被指数归一化差分水体指数如何通过MATLAB实现通过各类指数提取对应地物，是遥感图像处理中常见的问题。

Googleearthengine学习笔记2:通过分析提取植被物候的代码学习gee1通过一篇根据sentinel-2影像计算植被指数并提取植被物候的文章所附的代码学习gee,（原作者的github）,写这个东西是为了自己学习

简介中国植被生物量分布图集由航天宏图实验室提供，利用MODIS地表反射率数据和植被指数（MCD43A4、MCD12Q1），与美国农业部FIA项目提供的地上生物量数据结合进行随机森林机器学习，训练得到各种植被类型的地上生物量估算模型

基本植被指数1、Jordan[36]于1969年提出了最早的VI之一，即植物比率指数（RVI），它是基于叶子比红外光吸收更多红色光的原理；RVI可以在数学上表示为其中NIR是近红外波段反射率，是红波段反射率

去云处理/提取参数1.1SNAP软件下载1.2哨兵2号数据下载1.3哨兵2号预处理1C转2A1.4利用Fmask算法生成云掩膜1.5SNAP软件中去云操作1.6计算生物物理变量1.7采用gdal计算各类植被指数

07-01正式实施，新导则颁布后，要求生态现状评价内容中基本图件构成包含：项目区域地理位置图、工程平面图、调查样方、样线、点位、断面等布设图、土地利用现状图、地表水系图、植被类型图、植被覆盖度图、归一化植被指数图

安装关于SPSS安装，请参考本人博客：保姆级SPSS图文安装教程_追忆苔上雪的博客-CSDN博客(二)SPSS多元线性回归实例在文章ArcGIS入门操作手册_追忆苔上雪的博客-CSDN博客中我们得到了相关植被指数

一.ArcGIS安装过程参考本人博客：保姆级Arcgis安装图文安装教程_追忆苔上雪的博客-CSDN博客二.ArcGIS植被指数计算(1)使用工具：栅格计算器打开软件，右侧搜索栅格计算器打开，要是搜索栏不小心叉掉找不到了

一、归一化植被指数是什么？

CASA模型是一个基于过程的遥感模型(Potteretal，1993；Potteretal，1994)，耦合了生态系统生产力和土壤碳、氮通量，由网格化的全球气候、辐射、土壤和遥感植被指数数据集驱动。

文章出处：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d01010n32.html（快乐的搬运工）植被指数（VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某一特性或者细节

依据矢量点批量计算遥感图像的植被指数（Python代码）根据不同作物类型的矢量点计算植被指数：注：目前代码所使用遥感图像为单景，若要计算时序的遥感数据，须修改下代码fromosgeoimportogr,

在arcgis中计算的NDVI栅格数据，取值范围为-1到1，直接导出JPG或者PNG，会出现导出错误的问题：导出出错，设置导出格式为TIFF，然后选中使用渲染器，勾选强制RGB颜色，即可导出你选择的色带NDVI数据，然后再导出为JPG就可以了。

特征指数选择、自动阈值分类、集成学习和随机森林分类等步骤，融合IDL二次开发与GIS空间分析，探索黑龙江省地表水体高频度提取方法，并对其时空格局规律进行研究，结论如下：①水体指数EWI、新型去云指数和植被指数

作为同时与归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)相关的温度植被干旱指数(TVDI)可用于干旱监测，尤其是监测特定年内某一时期整个区域的相对干旱程度，并可用于研究干旱程度的空间变化特征。

CASA模型CASA模型是一个基于过程的遥感模型(Potteretal，1993；Potteretal，1994)，耦合了生态系统生产力和土壤碳、氮通量，由网格化的全球气候、辐射、土壤和遥感植被指数数据集驱动

作品介绍1研究目的基于MODISNDVI植被指数、土地利用数据和气象数据集，辅以趋势分析、偏相关分析、马尔科夫转移矩阵变化分析、多元回归分析等方法，全面分析黄河流域2001-2020年植被时空变化特征，

植被指数：利用卫星不同波段探测数据组合而成的，能反映植物生长状况的指数。

作者：_养乐多_在农业、生态学、气象学和地学等领域，计算植被指数是非常常见的任务，其中最常用的指数是归一化植被指数（NDVI）。

作者：_养乐多_本文介绍了一段用于地表变化监测的代码，该代码主要使用谷歌地球引擎(GEE)中的Landsat时间序列数据，采用了Kennedy等人(2010)发布的LandTrendr算法，对植被指数进行分割

Assimilatingmulti-sourceremotelysenseddataintoalightuseefficiencymodelfornetprimaryproductivityestimation/将多源遥感数据同化为光能效率利用模型，用于净初级生产力评估高时空分辨率卫星数据对于植被指数的反演是必要的

例如：多光谱反射率，气象参数，植被指数等等。也介绍了像元二分模型计算植被盖度FVC的方法。（max：95%，min：5%）下面是具体的思路解释，代码也有详细的注释，有点懒没有对代码拆分进行介绍。

栅格文件通常用于存储地形模型和遥感数据及其衍生产品，例如植被指数和其他环境数据集。栅格文件往往很大（例如，想象一个以30mx30m分辨率覆盖全球的栅格数据集）并且通常以较小的部分（切片）交付和处理。

沐风-GEE系列专栏涵盖生态环境，卫星遥感，气候变化，云计算。GoogleEarthEngine系列学习笔记(一)GoogleEarthEngine系列学习笔记(二)GEE-Scholars可视化时间序列农业景观GEE-Scholars机器学习之卫星图像监督分类GEE-Scholars水体动态监测-河南水灾案例GEE-Scholars江淮平原水稻面积识别

植被指数（VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某一特性或者细节。所有的植被指数要求从高精度的多光谱或者高光谱反射率数据中计算。