식생 지수 요약 (작업)

제목: 식생 지수 요약 주

태그: 새로 만들기, 템플릿, 작은 서예가

grammar _ cjk ruby 녹색식물의 잎면적지수 (LAI), 커버도, 엽록소 함량, 녹색생물량, 흡수된 광합성유효방사선 (APAR) 을 종합한 표현이다. 현재 과학문헌에는 150 개가 넘는 재배 지수 모델이 발표돼 있는데, 이들 식물 지수 중 극히 소수만이 체계적인 실천 검증을 거쳤다.

식물지수는 가시광선, 근적외선 밴드 반사, 토양 배경 간의 차이에 대한 지표를 주로 반영하며, 각 식물지수는 일정한 조건 하에서 식물의 성장 상태를 정량적으로 설명하는 데 사용될 수 있다.

1, 건강한 녹색식물은 NIR 과 R 의 반사차이가 크다. 이는 R 이 녹색식물에게는 강하게 흡수되고, NIR 은 높은 반사와 높은 투과이기 때문이다.

2, 식물지수를 세우는 목적은 각 관련 스펙트럼 신호를 효과적으로 종합하고, 식물정보를 강화하고, 비식물정보

3, 식물지수는 뚜렷한 지역성과 시효성을 가지고 있으며, 식물 자체, 환경, 대기 등의 조건에 영향을 받는다. 식생 범위 lt; 50 시, 이 감도는 크게 감소했다. 값의 범위는 0-3 이고 일반 녹색 식물 영역의 범위는 2-8 입니다. RVI 는 대기 조건의 영향을 받아 대기 효과가 식물 검사에 대한 민감도를 크게 낮추므로 계산하기 전에 대기 교정을 수행하거나 반사율로 RVI 를 계산해야 합니다.

애플리케이션:

① 비교식지수를 이용하여 도시 건설지 확장률을 연구하고, 도시의 미래 발전 전망을 예측하거나 계획한다. 각기 다른 토지의 지표 온도는 높음에서 낮음까지 도시 토지, 공광과 교통지, 농촌 택지, 삼림 지대, 가뭄 지대로 건설지의 지표 온도가 높고, 그 비율 식물지수가 비건설용지보다 작다는 것을 보여준다. RVI 의 평균 M 과 표준 차이 D 는 건설용지를 정량지표로 추출할 수 있습니다. RVI ≤M-D/2 는 건설용지입니다. Rvi > m-d/2 는 비 건설 토지입니다.

공식: DVI=NIR-R

특징: DVI 는 식생 범위의 변화를 잘 반영하지만 토양 배경의 변화에 더 민감하며 식생 범위가 15~25 일 때 DVI

공식:

(근적외선 및 적색광의 반사도 차이/근적외선 및 적색광의 반사도 및 값)

피쳐: 값 범위는 -1-1 입니다 음수 값은 지면이 구름, 물, 눈 등으로 덮여 가시광선에 반사가 높다는 것을 의미합니다. 0 은 바위나 벌거숭이 등이 있고, NIR 과 R 은 거의 동일하다는 것을 의미합니다. 양수 값은 식물 커버리지가 있으며 커버리지가 증가함에 따라 증가한다는 것을 의미합니다.

NDVI 는 가장 많이 사용되는 식생 지수입니다. NDVI 는 토양 배경의 변화에 더 민감하지만, NDVI 는 기기 교정, 태양 각도, 지형, 구름 그림자 및 대기 조건과 관련된 복사도 변화의 대부분을 제거할 수 있기 때문에 식물에 대한 대응 능력을 향상시키고 현재 40 여종의 식생 지수 중 가장 널리 사용되고 있습니다

NDVI 의 한계는 비선형 스트레칭으로 NIR 과 R 의 반사도 대비를 높였다는 것입니다. 같은 이미지의 경우 RVI 와 NDVI 를 별도로 구하면 RVI 값이 NDVI 증가 속도보다 빠르게 증가한다는 것을 알 수 있습니다. 즉, NDVI 는 높은 식물 영역에 대한 민감도가 낮습니다. 대기 간섭 처리가 부족하여 대기 잔류 소음이 NDVI 지수에 심각한 영향을 미칩니다. 토양 배경 간섭, 특히 중간 식물 커버리지에 취약하며, 토양 배경이 어두워질 때 NDVI 지수가 증가하는 경향이 있습니다.

적용: ① NDVI 곡선의 정량 분석을 통해 식물 분류와 식물의 동적 변화를 연구한다. NDVI 시계열을 이용하여 식물 성장 기후와 식물 커버리지에 대한 정보 등을 얻을 수 있습니다. 식물의 유형은 비교적 복잡하며, NDVI 데이터에 반영된 어떤 식물 특성도 단일이 아니며, 식물 유형 분류는 지역마다 다른 정의와 기준을 가지고 있으며, 더 깊이 연구해야 합니다. )

③ 다상 환경 재해 감소 위성 NDVI 값 맞춤을 기반으로 한 NDVI 타이밍 곡선에서 추출한 각 특성 매개변수를 분석하여 작물 단산 추정 모델을 구축하여 농업 생산 추정에 사용할 수 있습니다.

④ 모형 반전 그림 유형 및 토양 수분 등을 설정합니다.

공식:

피쳐: 값 범위는 -1-1 이고 일반 녹색 식물 범위는 0.2-0.8 입니다. ARVI 는 NDVI 의 개선으로, 파란색 밴드를 사용하여 대기 산란의 영향 (예: 에어러졸) 을 교정하고 파란색 빛과 빨간색 라이트 채널의 반사도 차이를 대기 영향을 측정하는 지표로 사용합니다.

제한 사항: RVI 의 대기 영향은 두 단계로 이루어집니다. 먼저 대략적인 복사 전송 방정식의 수치로 대기 분자의 광학 두께로 인한 일부 영향을 제거한 다음 파란색, 빨간색 밴드의 대기 영향 상관 관계를 사용하여 일반 지름 에어러졸 (큰 지름의 먼지 에어러졸 제외) 의 영향을 제거합니다. 5s 모델의 사전 처리를 거치지 않으면 좋은 결과를 얻을 수 없다.

적용: ARVI 는 연기로 오염된 열대 지역이나 원시 칼과 불씨 지역과 같이 대기 에어러졸 농도가 높은 지역에서 자주 사용됩니다.

공식:

특징

② savi 의 목적은 배경의 광학 특성 변화를 설명하고 NDVI 가 토양 배경에 민감하게 반응하는 것을 수정하는 것입니다. NDVI 에 비해 실제 상황에 따라 결정된 토양 조정 계수 L 을 증가시켜 값 범위 0-1 을 취합니다. L=0 이면 식물 커버리지가 0 임을 의미합니다. L=1 일 때 토양 배경의 영향이 0 임을 나타냅니다. 즉, 식물이 매우 높고 토양 배경의 영향이 0 이며, 이는 캐노피가 빽빽한 키 큰 나무로 덮인 곳에만 나타납니다.

③SAVI 는 토양선 매개변수 a=1, b=0 (매우 이상적인 상태) 인 경우에만 적용됩니다.

공식:

a, b 는 각각 토양 선의 기울기와 절간이며 0.08 은 토양 조정 매개변수입니다.

공식:

공식:

X 는 토양 조정 매개변수입니다. X 의 최적 값은 0.16 입니다.

공식:

Z 는 토양선과 r 축 교차의 반대 수인 z Ͱ-cross 와 같은 양의 토양 조정 매개변수입니다.

특징 및 적응 환경: 단일 식물 유형에서 OSAVI 및 TSAVI 는 토양 간섭에 대한 저항력이 우수하지만 이 능력은 LAI 에 따라 크게 변합니다. 반면, 토양 배경 정보가 알려진 경우, SA-VI, MSAVI 및 GESAVI 는 서로 다른 식물 유형에서 식생 정보를 표현하는 능력이 비교적 안정적이며, 서로 다른 LAI 아래의 정보를 일관되게 처리하여 식생 정보를 추출하기 쉬우며, 식물이 뒤섞일 때의 식생 정보를 탐지하는 데도 더 적합하다. 따라서 OSAVI, TSAVI 는 경작지, 인공림지식물 모니터링에 더 적합할 수 있으며, MSAVI, SAVI, GESAVI 는 식물의 자연 성장 지역의 식물 모니터링에 더 적합할 수 있습니다.

공식:

특징: EVI 는 일반적으로 LAI 값이 높은 식물 울창한 지역에 사용됩니다. 값의 범위는 -1~1 이고 일반 녹색 식물 영역의 범위는 0.2 ~ 0.8 입니다. 향상된 식생 지수 (EVI) 알고리즘은 원격 감지 주제 데이터 제품의 바이오물리적 매개변수 제품 중 하나인 주요 알고리즘으로 대기와 토양 소음의 영향을 동시에 줄여 측정된 지역 식물의 상황을 안정적으로 반영합니다. MODIS 기반 EVI 식물 지수는 높은 공간 해상도를 가지고 있어 지표 식물의 특징을 상세히 반영할 수 있다. 붉은 빛과 근적외선 탐지 밴드의 범위 설정은 더욱 좁아져 희소식 식물 탐지 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 물기의 영향을 줄이는 동시에, 블루레이 밴드를 도입하여 대기 에어러졸 산란과 토양 배경을 교정했다.

적용:

① 이미지 데이터를 사용하여 식생 지수 추출 분석을 통해 식생 변화를 분석합니다. 식생 지수를 높이는 알고리즘에 따라 대기와 토양 소음의 처리를 통해 EVI.tif 를 생산한다.

②EVI 는 특정 기후대 내 식물의 계절에 따른 차이를 설명할 수 있다. EVI 를 사용하여 식생 변화와 기후의 변화를 분석하면 연구 지역 내 식생 공간의 차이를 반영할 수 있다. 서로 다른 생태 구역 EVI 변화 특성과 기상 요소 간의 상관 관계를 분석하여 환경 모니터링, 거버넌스 및 식생 제어 결정에 대한 데이터 참조 및 이론적 기반을 제공합니다.

공식: (-0.283mss4-0.66mss5+0.577mss6+0.388mss7)

피쳐: GVI 는 각 밴드 방사 밝기 값의 가중치입니다

공식: (-0.283mss4-0.66mss5+0.577mss6+0.388mss7)

공식:

카로티노이드 반사지수 1 (carotenoid reflectance index 1-CRI 1)

카로티노이드 반사지수 2 (carotenoid reflectance index 2)

안토시아닌 반사 지수 1 (anthocyanin reflectance index 1-ari 1)

안토시아닌 반사 지수 2 (anthocyanin reflectance index) 잎색소 지수는 반사도 데이터 범위가 0~1 이어야 한다.

적용: 잎색소 지수는 농작물 모니터링, 생태계 연구, 관층 협박성 분석, 섬세한 농업에 적용된다.

워터밴드 지수 (water band index-WBI)

정규화 지수 (normalized difference water index)-

정규화 적외선 지수-ndii)

특징: 캐노피 수분 함량 지수는 식물 캐노피의 수분 함량을 측정하는 데 사용됩니다. 수분 함량은 중요한 식물 지표로, 높은 수분 함량은 건강한 식생, 빠른 성장, 불이 잘 나지 않음을 나타낸다. 관층 수분 함량 지수는 근적외선 및 단파 적외선 범위 내 물의 흡수 특성과 근적외선 범위 내 빛의 관통성을 바탕으로 총 물기둥 함량을 종합적으로 측정한다.

광화학 식물 지수 (photochemical reflectance index-pri)

구조 민감하지 않은 안료 지수 (structure insensitive point)

빨강 녹색 비율 지수 (red green ratio index-rg)

특징: 광이용률 지수는 광합성에서 입사광에 대한 식물의 활용 효율을 측정하는 데 사용됩니다. 빛의 이용 효율은 탄소 흡수 효율, 식물 성장 속도, 광합성 유효 방사선 (fAPAR) 과 직접적인 관련이 있다.

정규화 리그닌 지수 (normalized difference lignin index-ndli)

셀룰로오스 흡수 지수 (cellulose absorption ii)

식물 감쇠 지수 (plant senescence reflectance index-psri)

특징: 가뭄 또는 탄소 감쇠 지수는 섬유소와 리그닌의 건조 상태를 추정하는 데 사용되는 탄소 함량입니다. 가뭄 또는 탄소 감쇠 지수는 섬유소와 목재소가 단파 적외선 대역에서 흡수되는 특성을 기준으로 계산됩니다.

응용: 건탄소 분자는 목재와 노화, 사망, 휴면 식물에 대량으로 존재하며, 이 지수를 사용하여 식물 점화 분석과 숲의 고가지 낙엽층을 감지할 수 있다.

식생 지수에는 일정한 값이 없습니다. 대기 조건, 센서 관측 조건, 태양 조명 기하학, 토양 습도, 색상 및 밝기, 다양한 식물 유형 및 커버리지의 다양한 특징, 해상도 등 다양한 조건에 의해 제한되며, 식생 지수는 실제 상황과 연구 및 적용 목표를 결합하여 선택해야 하며, 식생 지수 자체에는 약간의 오차가 있습니다. 초 (고) 스펙트럼 원격 감지 기술 및 열 적외선 다중 스펙트럼 원격 감지 기술의 개발은 식생 지수의 연구 분야를 넓히고 새로운 연구 성장 지점이 될 것입니다. 식생 지수의 최적화와 심층 연구는 여전히 진행 중이다.