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VI,NDVI,EVI
引用
1.植被指数VI
根据波段间的比值运算能够提取植被的算法，称为植被指数(Vegetation Index，VI)。
植被指数有归一化植被指数(NDVI，Normalized Vegetation Index)、比值植被指数(RVI，Ratio Vegetation Index)、差值植被指数(DVI，Difference Vegetation Index)、调整土壤亮度植被指数(SAVI)、土壤调整植被指数(MSAVI)、**增强植被指数(EVI)**等，可通过植被在近红外、红光、绿光和蓝光波段的遥感反射率计算所得。
NDVI是公认表征植被变化最有效的参数之一，可较好地反映植被绿度变化；
EVI是对NDVI的改进，在减少背景和大气作用以及饱和问题上优于NDVI；
RVI广泛用于估算和监测绿色植物的生物量；
MSAVI能最大限度地抵消土壤背景的影响；
SAVI适合中密度以下植被监测。
NDVI
NDVI（Normalized Difference Vegetation Index,归一化差分植被指数,标准差异植被指数)，也称为生物量指标变化，可使植被从水和土中分离出来。
NDVI与以下有关：植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用、地表净初级生产力
特点
NDVI能够部分消除与太阳高度角、卫星观测角、地形、云影等与大气条件有关的辐射变化的影响；
NDVI结果被限定在[-1,1]之间，避免了数据过大或过小给使用带来的不便；
NDVI是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子；
非线性变换，增强了NDVI低值部分，抑制了高值部分，导致NDVI数值容易饱和，对高值被密度区敏感性降低
应用
-1<=NDVI<=1
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NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度；
NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等，且与植被覆盖有关。
EVI 增强植被指数（Enhanced Vegetation Index——EVI）
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，可以同时减少来自大气和土壤噪音的影响，稳定地反应了所测地区植被的情况。红光和近红外探测波段的范围设置更窄，不仅提高了对稀疏植被探测的能力，而且减少了水汽的影响，同时，引入了蓝光波段对大气气溶胶的散射和土壤背景进行了矫正。
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