Формули за мултиспектрални индекси

This page lists some multispectral indices that Chloros uses

Посочените по-долу формули за индекси използват комбинация от диапазони на средната пропускаемост на филтъра Survey3:

Survey3 Цвят на филтъра	Survey3 Име на филтъра	Диапазон на пропускане (FWHM)	Средна пропускаемост
Blue	NGB - Blue	468–483 nm	475 nm
Cyan	OCN- Cyan	476–512 nm	494 nm
Green	RGN | NGB - Green	543–558 nm	547 nm
Orange	OCN - Orange	598–640 nm	619 nm
Red	RGN - Red	653–668 nm	661 nm
RedEdge	Re - RedEdge	712–735 nm	724 nm
NIR1	OCN - NIR1	798–848 nm	823 nm
NIR2	RGN | NGB | NIR - NIR2	835-865 nm	850 nm

Когато се използват тези формули, името може да завършва на „\_1“ или „\_2“, което съответства на това кой филтър NIR, NIR1 или NIR2 е бил използван.

---

EVI - Подобрен индекс на растителността

Този индекс е разработен първоначално за използване с данни от MODIS като подобрение спрямо NDVI чрез оптимизиране на сигнала за растителност в области с висок индекс на листната площ (LAI). Той е най-полезен в региони с висок LAI, където NDVI може да се насити. Той използва синята област на отражателната способност, за да коригира сигналите от почвения фон и да намали атмосферните влияния, включително разсейването на аерозолите.

$$EVI = 2.5 * {(NIR - Red) \over (NIR + 6 * Red - 7.5 * Blue + 1)}$$

Стойностите на EVI трябва да варират от 0 до 1 за пикселите с растителност. Ярки обекти като облаци и бели сгради, заедно с тъмни обекти като вода, могат да доведат до аномални стойности на пикселите в изображението EVI. Преди да създадете изображение EVI, трябва да маскирате облаците и ярките елементи от изображението на отражателната способност и по желание да зададете праг на стойностите на пикселите от 0 до 1.

Източник: Huete, A., et al. „Общ преглед на радиометричните и биофизичните характеристики на растителните индекси MODIS.“ Remote Sensing of Environment 83 (2002):195–213.

---

FCI1 - Индекс на горското покритие 1

Този индекс разграничава горските корони от други видове растителност, като използва мултиспектрални изображения на отражателната способност, които включват лента с червен край.

$$FCI1 = Red * RedEdge$$

Гористите райони ще имат по-ниски стойности на FCI1 поради по-ниската отражателна способност на дърветата и наличието на сенки в короните.

Източник: Becker, Sarah J., Craig S.T. Daughtry и Andrew L. Russ. „Надеждни индекси на горското покритие за мултиспектрални изображения.“ Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 84.8 (2018): 505-512.

---

FCI2 – Индекс на горското покритие 2

Този индекс разграничава горските короните от други видове растителност, като използва мултиспектрални изображения на отражателната способност, които не включват червена крайна лента.

$$FCI2 = Red * NIR$$

Гористите площи ще имат по-ниски стойности на FCI2 поради по-ниската отражателна способност на дърветата и наличието на сенки в короните.

Източник: Becker, Sarah J., Craig S.T. Daughtry и Andrew L. Russ. „Надеждни индекси на горското покритие за мултиспектрални изображения.“ Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 84.8 (2018): 505-512.

---

GEMI – Индекс за глобално наблюдение на околната среда

Този нелинеен индекс на растителността се използва за глобален мониторинг на околната среда въз основа на сателитни изображения и се опитва да коригира атмосферните ефекти. Той е подобен на NDVI, но е по-малко чувствителен към атмосферните ефекти. Той се влияе от голата почва; следователно не се препоръчва за използване в райони с рядка или умерено гъста растителност.

$$GEMI = eta (1 - 0.25 * eta) - {Red - 0.125 \over 1 - Red}$$

Къде:

$$eta = {2(NIR^{2}-Red^{2}) + 1.5 * NIR + 0.5 * Red \over NIR + Red + 0.5}$$

Източник: Pinty, B., и M. Verstraete. GEMI: нелинеен индекс за мониторинг на глобалната растителност чрез сателити. Vegetation 101 (1992): 15-20.

---

GARI - Green Индекс, устойчив на атмосферни влияния

Този индекс е по-чувствителен към широк диапазон от концентрации на хлорофил и по-малко чувствителен към атмосферни влияния в сравнение с NDVI.

$$GARI = {NIR - [Green - \gamma(Blue - Red)] \over NIR + [Green - \gamma(Blue - Red)] }$$

Гама-константата е теглова функция, която зависи от аерозолните условия в атмосферата. ENVI използва стойност 1,7, която е препоръчаната стойност от Gitelson, Kaufman и Merzylak (1996, страница 296).

Източник: Gitelson, A., Y. Kaufman и M. Merzylak. „Използване на канал Green при дистанционно наблюдение на глобалната растителност от EOS-MODIS.“ Remote Sensing of Environment 58 (1996): 289-298.

---

GCI - Green Индекс на хлорофила

Този индекс се използва за оценка на съдържанието на хлорофил в листата при широк спектър от растителни видове.

$$GCI = {NIR \over Green} - 1$$

Наличието на широки NIR и зелени дължини на вълната осигурява по-добра прогноза за съдържанието на хлорофил, като същевременно позволява по-голяма чувствителност и по-високо съотношение сигнал-шум.

Източник: Gitelson, A., Y. Gritz и M. Merzlyak. „Връзки между съдържанието на хлорофил в листата и спектралната отражателна способност и алгоритми за неразрушителна оценка на хлорофила в листата на висшите растения.“ Journal of Plant Physiology 160 (2003): 271-282.

---

GLI - Green Индекс на листата

Този индекс е проектиран първоначално за използване с цифрова камера RGB за измерване на покритието на пшеницата, където цифровите стойности (DN) за червено, зелено и синьо варират от 0 до 255.

$$GLI = {(Green - Red) + (Green - Blue) \over (2 * Green) + Red + Blue }$$

Стойностите на GLI варират от -1 до +1. Отрицателните стойности представляват почвата и неживите елементи, докато положителните стойности представляват зелените листа и стъблата.

Източник: Louhaichi, M., M. Borman и D. Johnson. „Пространствено разположена платформа и аерофотография за документиране на въздействието на пашата върху пшеницата.“ Geocarto International 16, № 1 (2001): 65-70.

---

GNDVI – Green Нормализиран индекс на разликата във вегетацията

Този индекс е подобен на NDVI, с изключение на това, че измерва зеления спектър от 540 до 570 nm вместо червения спектър. Този индекс е по-чувствителен към концентрацията на хлорофил от NDVI.

$$GNDVI = {(NIR - Green) \over (NIR + Green) }$$

Източник: Gitelson, A., и M. Merzlyak. „Дистанционно наблюдение на концентрацията на хлорофил в листата на висшите растения.“ Advances in Space Research 22 (1998): 689-692.

---

GOSAVI - Green Оптимизиран индекс на растителността, коригиран спрямо почвата

Този индекс е разработен първоначално с помощта на цветна инфрачервена фотография за прогнозиране на нуждите от азот при царевицата. Той е подобен на OSAVI, но замества зелената лента с червена.

$$GOSAVI = {NIR - Green \over NIR + Green + 0.16) }$$

Източник: Sripada, R., et al. „Определяне на нуждите от азот за царевицата през сезона чрез използване на цветна инфрачервена аерофотография.“ Докторска дисертация, Университет на Северна Каролина, 2005 г.

---

GRVI - Green Индекс на растителността на базата на съотношение

Този индекс е чувствителен към фотосинтетичните скорости в горските короните, тъй като зелените и червените отражения се влияят силно от промените в пигментите на листата.

$$GRVI = {NIR \over Green }$$

Източник: Sripada, R., et al. „Аерофотография в цветен инфрачервен диапазон за определяне на ранните нужди от азот при царевицата през сезона.“ Agronomy Journal 98 (2006): 968-977.

---

GSAVI - Green Индекс на растителността, коригиран спрямо почвата

Този индекс е разработен първоначално с цветна инфрачервена фотография за прогнозиране на нуждите от азот при царевицата. Той е подобен на SAVI, но замества зелената лента с червена.

$$GSAVI = 1.5 * {(NIR - Green) \over (NIR + Green + 0.5) }$$

Източник: Sripada, R., et al. „Определяне на нуждите от азот за царевицата през сезона с помощта на цветна инфрачервена аерофотография.“ Докторска дисертация, Университет на Северна Каролина, 2005 г.

---

LAI – Индекс на листната площ

Този индекс се използва за оценка на покритието с листа и за прогнозиране на растежа и добива на културите. ENVI изчислява зеления LAI, използвайки следната емпирична формула от Boegh et al (2002):

$$LAI = 3.618 * EVI - 0.118$$

Където EVI е:

$$EVI = 2.5 * {(NIR - Red) \over (NIR + 6 * Red - 7.5 * Blue + 1)}$$

Високите стойности на LAI обикновено варират от приблизително 0 до 3,5. Когато обаче сцената съдържа облаци и други ярки елементи, които създават наситени пиксели, стойностите на LAI могат да надхвърлят 3,5. В идеалния случай трябва да маскирате облаците и ярките елементи от сцената си, преди да създадете изображение на LAI.

Източник: Boegh, E., H. Soegaard, N. Broge, C. Hasager, N. Jensen, K. Schelde и A. Thomsen. „Въздушни мултиспектрални данни за количествено определяне на индекса на листната площ, концентрацията на азот и фотосинтетичната ефективност в селското стопанство.“ Remote Sensing of Environment 81, № 2-3 (2002): 179-193.

---

LCI – Индекс на хлорофила в листата

Този индекс се използва за оценка на съдържанието на хлорофил във висшите растения, като е чувствителен към промените в отражателната способност, причинени от абсорбцията на хлорофил.

$$LCI = {NIR2 - RedEdge \over NIR2 + Red}$$

Източник: Datt, B. „Дистанционно наблюдение на водното съдържание в листата на евкалипт“. Journal of Plant Physiology 154, бр. 1 (1999): 30-36.

---

MNLI – Модифициран нелинеен индекс

Този индекс е подобрение на нелинейния индекс (NLI), което включва индекса на растителността, коригиран спрямо почвата (SAVI), за да се отчете почвеният фон. ENVI използва стойност на коефициента за коригиране на фона на короните (L) от 0,5.

$$MNLI = {(NIR^{2} - Red) * (1 + L) \over (NIR^{2} + Red + L) }$$

Източник: Yang, Z., P. Willis и R. Mueller. „Влияние на изображението AWIFS с подобрено съотношение на лентите върху точността на класификацията на културите.“ Протоколи от симпозиума по дистанционно наблюдение Pecora 17 (2008), Денвър, Колорадо.

---

MSAVI2 – Модифициран индекс на растителността, коригиран спрямо почвата 2

Този индекс е опростена версия на индекса MSAVI, предложен от Qi и др. (1994), който подобрява индекса на растителността, коригиран спрямо почвата (SAVI). Той намалява шума от почвата и увеличава динамичния обхват на сигнала на растителността. MSAVI2 се основава на индуктивен метод, който не използва постоянна стойност L (както при SAVI), за да подчертае здравата растителност.

$$MSAVI2 = {2 * NIR + 1 - \sqrt{(2 * NIR + 1)^{2} - 8(NIR - Red)} \over 2}$$

Източник: Qi, J., A. Chehbouni, A. Huete, Y. Kerr и S. Sorooshian. „A Modified Soil Adjusted Vegetation Index.“ Remote Sensing of Environment 48 (1994): 119-126.

---

NDRE – Нормализирана разлика RedEdge

Този индекс е подобен на NDVI, но сравнява контраста между NIR и RedEdge вместо Red, което често открива стреса на растителността по-рано.

$$NDRE = {NIR - RedEdge \over NIR + RedEdge }$$

---

NDVI - Нормализиран индекс на разликата във вегетацията

Този индекс е мярка за здрава, зелена растителност. Комбинацията от формулировката му за нормализирана разлика и използването на областите с най-висока абсорбция и отражателна способност на хлорофила го правят надежден в широк диапазон от условия. Той обаче може да се насити при условия на гъста растителност, когато LAI стане висок.

$$NDVI = {NIR - Red \over NIR + Red }$$

Стойността на този индекс варира от -1 до 1. Обичайният диапазон за зелена растителност е от 0,2 до 0,8.

Източник: Rouse, J., R. Haas, J. Schell и D. Deering. Monitoring Vegetation Systems in the Great Plains with ERTS. Third ERTS Symposium, NASA (1973): 309-317.

---

NLI - Нелинеен индекс

Този индекс приема, че връзката между много растителни индекси и повърхностни биофизични параметри е нелинейна. Той линеаризира връзките с повърхностни параметри, които са склонни да бъдат нелинейни.

$$NLI = {NIR^{2} - Red \over NIR^{2} + Red }$$

Източник: Goel, N. и W. Qin. „Влияние на архитектурата на короните върху взаимоотношенията между различни растителни индекси и LAI и Fpar: компютърна симулация.“ Remote Sensing Reviews 10 (1994): 309-347.

---

OSAVI – Оптимизиран индекс на растителността, коригиран спрямо почвата

Този индекс се базира на индекса на растителността, коригиран спрямо почвата (SAVI). Той използва стандартна стойност от 0,16 за коефициента на коригиране на фона на короните. Рондо (1996) установи, че тази стойност осигурява по-голяма вариация на почвата в сравнение с SAVI при ниска растителна покривка, като същевременно демонстрира повишена чувствителност към растителна покривка, по-голяма от 50%. Този индекс се използва най-добре в райони с относително рядка растителност, където почвата е видима през короните на дърветата.

$$OSAVI = {(NIR - Red) \over (NIR + Red + 0.16) }$$

Източник: Rondeaux, G., M. Steven и F. Baret. „Optimization of Soil-Adjusted Vegetation Indices.“ Remote Sensing of Environment 55 (1996): 95-107.

---

RDVI – Ренормализиран индекс на разликата във вегетацията

Този индекс използва разликата между близки инфрачервени и червени дължини на вълните, заедно с NDVI, за да подчертае здравата растителност. Той е нечувствителен към ефектите на почвата и геометрията на наблюдение на слънцето.

$$RDVI = {(NIR- Red) \over \sqrt{(NIR + Red)} }$$

Източник: Roujean, J., и F. Breon. „Оценка на PAR, абсорбирано от растителността, въз основа на измервания на двупосочното отражение.“ Remote Sensing of Environment 51 (1995): 375-384.

---

SAVI – Индекс на растителността, коригиран спрямо почвата

Този индекс е подобен на NDVI, но потиска ефектите от пикселите на почвата. Той използва коефициент за корекция на фона на короните, L, който е функция на гъстотата на растителността и често изисква предварителна информация за количеството растителност. Huete (1988) предлага оптимална стойност на L=0,5, за да се отчетат вариациите на фона на почвата от първи ред. Този индекс се използва най-добре в райони с относително рядка растителност, където почвата е видима през короните на дърветата.

$$SAVI = {1.5 * (NIR- Red) \over (NIR + Red + 0.5) }$$

Източник: Huete, A. "A Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI)." Remote Sensing of Environment 25 (1988): 295-309.

---

TDVI – Трансформиран индекс на разликата във вегетацията

Този индекс е полезен за мониторинг на растителния покрив в градска среда. Той не се насища като NDVI и SAVI.

$$TDVI = 1.5 * {(NIR- Red) \over \sqrt{NIR^{2} + Red + 0.5} }$$

Източник: Bannari, A., H. Asalhi и P. Teillet. „Трансформиран индекс на разликата във вегетацията (TDVI) за картографиране на растителния покрив“ В: Proceedings of the Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS '02, IEEE International, том 5 (2002).

---

VARI – Индекс за видима атмосферна устойчивост

Този индекс се базира на ARVI и се използва за оценка на дела на растителността в дадена сцена с ниска чувствителност към атмосферни ефекти.

$$VARI = {Green - Red \over Green + Red - Blue }$$

Източник: Gitelson, A., et al. „Вегетационни и почвени линии във видимото спектрално пространство: концепция и техника за дистанционна оценка на дела на растителността“. International Journal of Remote Sensing 23 (2002): 2537−2562.

---

WDRVI – Индекс на растителността с широк динамичен обхват

Този индекс е подобен на NDVI, но използва тегловен коефициент (a), за да намали различието между приноса на близкия инфрачервен и червения сигнал към NDVI. WDRVI е особено ефективен в сцени с умерена до висока гъстота на растителността, когато NDVI надвишава 0,6. NDVI има тенденция да се стабилизира, когато делът на растителността и индексът на листната площ (LAI) се увеличават, докато WDRVI е по-чувствителен към по-широк диапазон от дялове на растителността и към промени в LAI.

$$WDRVI = {(\alpha * NIR- Red) \over (\alpha * NIR + Red)}$$

Тегловият коефициент (a) може да варира от 0,1 до 0,2. Стойност от 0,2 се препоръчва от Henebry, Viña и Gitelson (2004).

Източници

Gitelson, A. „Индекс на растителността с широк динамичен диапазон за дистанционно количествено определяне на биофизичните характеристики на растителността.“ Journal of Plant Physiology 161, № 2 (2004): 165-173.

Henebry, G., A. Viña и A. Gitelson. „Индексът на растителността с широк динамичен диапазон и неговата потенциална полезност за анализ на пропуските.“ Gap Analysis Bulletin 12: 50-56.