대체 식생 지수

미국 중부 대평원 지역의 나무를 식별하기 위해 제한된 성공으로 NDVI를 사용하고 있습니다. 내가 겪고있는 문제는 농장 필드 / 목초지의 반사율이 본질적으로 식별중인 나무와 동일한 스펙트럼 서명을 가지고 있다는 것입니다. 4 밴드 NAIP 이미지에서 생성 될 수있는 식생 지수가 있습니까? 농업 지역 전체에 걸쳐 혼합 된 나무 덮개를 분리하는 데 더 효과적 일 수 있습니까? 사전 / 사후 처리 단계가 가장 효과적 일 수 있습니까?

내가 사용했습니다 식생 지수 (EVI) 강화 농업 지역을 분석 광범위하게 데이터를. NAIP 이미지와 함께 사용한 적이 없지만 빨강, 파랑 및 IR 데이터 만 있으면됩니다.

당신의 목적을 위해, EVI의 가장 큰 장점은 NDVI처럼 쉽게 "포화되지"않는다는 것입니다. 그것은 경작 된 농경지와 같이 고도로 식생 된 지역을 조사 할 때 더 많은 대비 (동적 범위)를 제공합니다. 단점은 저 EVI 지역 (예 : 사막 또는 휴경지)과 재배 지역의 대비가 크지 않다는 것입니다. 그러나 당신의 목적을 위해, 이것은 중요하지 않습니다.

이 NDVI 데이터의 히스토그램에서 대부분의 농업용 픽셀이 분포의 가장 오른쪽에 어떻게 있는지 확인할 수 있습니다. 0에서 0.5 사이의 많은 동적 범위가 낭비되고 있습니다. 이것은 수준이 잘못 조정 된 사진을 갖는 것과 유사합니다. 당신의 나무 덮개와 농업 분야는 아마도 그 혹에있을 것입니다. 그러나 그것은 모두 하나의 작은 지역으로 압축되어 있기 때문에 그들은 같은 회색으로 보입니다.

NDVI 히스토그램

정확히 같은 영역 의이 히스토그램에서 EVI로 계산하면 분포가 어떻게 더 균일한지 알 수 있습니다. 식생의 강도와 범위의 불균형은 더 넓은 범위의 값으로 표현되어 분류를 쉽게 수행 할 수 있습니다. 이렇게하면 나무와 농경지가 더 이질적인 회색 음영을 갖게됩니다.

EVI 히스토그램

다음은 EVI를 얻는 래스터 대수 문입니다.

(( "band4"- "Band1") / ( "Band4"+ 6 * "Band1"-7.5 * "Band3"+ 1)) * 2.5

같은 해에 다른 이미지에 액세스 할 수 있지만 다른 성숙 단계를 참조 했습니까? 이미지가 봄에 있다고 상상해보십시오. 늦은 여름에 이미지가 있다면 농작물에 변화가 생겨 농업과 숲을 구별하는 데 도움이 될 것입니다.

어쨌든 많은 식생 지수 옵션이 있습니다.

가장 일반적인 것은 :

• NDVI
• EVI

덜 일반적인 :

• 수직 식생 지표 토양
• 조정 된 식생 지수
• 대기 저항 식생 지수
• 지구 환경 모니터링 지수

NDVI 와 EVI 는 이러한 작업에 가장 적합한 지표입니다. 그러나 LandViewer 에서 다른 기본 인덱스를 실험 하거나 내장 계산기를 통해 자신의 인덱스를 만들 수 있습니다. 이러한 분석의 예는 다음과 같습니다.