Формули за мултиспектрален индекс

This page lists some multispectral indices that Chloros uses.

Формулите за индекса по-долу използват комбинация от средни диапазони на пропускане на филтъра Survey3:

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

Когато се използват тези формули, името може да завършва на „\_1” или „\_2”, което съответства на филтъра NIR, като е използван NIR1 или NIR2.

---

EVI – Подобрен индекс на растителността

Този индекс е разработен първоначално за използване с данни MODIS като подобрение на NDVI чрез оптимизиране на сигнала на растителността в области с висок индекс на листата (LAI). Той е най-полезен в региони с висок LAI, където NDVI може да се насити. Използва синята област на отражение, за да коригира сигналите от почвения фон и да намали атмосферните влияния, включително разсейването на аерозоли.

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

EVI стойностите трябва да варират от 0 до 1 за пикселите на растителността. Ярки елементи като облаци и бели сгради, заедно с тъмни елементи 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 индексите за растителност MODIS“. Дистанционно наблюдение на околната среда 83 (2002):195–213.

---

FCI1 – Индекс на горското покритие 1

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

$$FCI1 = Red * RedEdge$$

Гористата местност ще има 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.

$$FCI2 = Red * NIR$$

Горските 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 растителен индекс се използва за глобален мониторинг на околната среда от 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, поради което 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 от сателити. Vegetation 101 (1992): 15-20.

---

GARI - Green Индекс за атмосферна устойчивост

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

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

Гама константата е тегловностна 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.“ Дистанционно наблюдение на околната среда 58 (1996): 289-298.

---

GCI - Green Индекс на хлорофила

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

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

Широкият диапазон на NIR и зелените дължини на вълните позволяват по-добро прогнозиране на съдържанието на хлорофил, като същевременно осигуряват 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 спектралното отражение и алгоритми за неразрушителна оценка на хлорофила в листата на висшите растения“. Списание „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 стъбла.

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, отколкото NDVI.

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

Източник: Gitelson, A., and M. Merzlyak. "Remote Sensing of Chlorophyll Concentration in Higher Plant Leaves." Advances in Space Research 22 (1998): 689-692.

---

GOSAVI - Green Оптимизиран индекс на растителността, коригиран спрямо почвата

Този индекс е създаден първоначално с цветна инфрачервена фотография, за да предскаже нуждите от азот за 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 с помощта на цветна инфрачервена аерофотография“. Докторска дисертация, Университет на Северна Каролина, 2005 г.

---

GRVI - Green Съотношение на растителния индекс

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 с цветен инфрачервен спектър за определяне на ранните нужди от азот през сезона при царевицата.“ Agronomy Journal 98 (2006): 968-977.

---

GSAVI - Green Индекс на растителността, коригиран според почвата

Този индекс е създаден първоначално с цветна инфрачервена фотография за прогнозиране на нуждите от азот за 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 листата

Този индекс се използва за оценка на листата и за прогнозиране на растежа и добивът 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 надвишат 3,5. В идеалния случай трябва да маскирате облаците и ярките елементи от сцената, преди да създадете изображение LAI.

Източник: Boegh, E., H. Soegaard, N. Broge, C. Hasager, N. Jensen, K. Schelde и A. Thomsen. „Мултиспектрални данни от въздуха за количествено определяне на индекса на листата, концентрацията на азот и фотосинтетичната ефективност в селското стопанство“. Дистанционно наблюдение на околната среда 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, чувствителни към промени 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“. Списание за растителна физиология 154, бр. 1 (1999): 30-36.

---

MNLI – Модифициран нелинеен индекс

Този индекс е подобрение на нелинейния индекс (NLI), който включва индекса на растителността, коригиран спрямо почвата (SAVI), за да отчете почвения фон. ENVI използва стойност 0,5 за коефициента на коригиране на фоновата растителност (L).

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

Източник: Yang, Z., P. Willis и R. Mueller. „Въздействие на изображението AWIFS с подобрено съотношение на честотните ленти върху точността на класифицирането на културите“. Доклади от симпозиума Pecora 17 Remote Sensing Symposium (2008), Денвър, Колорадо.

---

MSAVI2 – Модифициран индекс на растителността, коригиран спрямо почвата 2

Този индекс е по-опростена версия на индекса MSAVI, предложен от Qi и др. (1994), който представлява подобрение на индекса на растителността, коригиран спрямо почвата (SAVI). Той намалява шума от почвата и увеличава динамичния обхват на сигнала от 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. „Модифициран индекс на растителността, коригиран според почвата“. Дистанционно наблюдение на околната среда 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 нормализираната формула на разликата и използването на областите с най-висока абсорбция и отражателна способност на хлорофила го правят стабилен в широк диапазон от условия. Той обаче може да се насити в 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. Мониторинг на растителните системи в Големите равнини с ERTS. Трети симпозиум на ERTS, NASA (1973): 309-317.

---

NLI - Нелинеен индекс

Този индекс приема, че връзката между много растителни индекси и биофизични параметри на повърхността е нелинейна. Той линеаризира връзките с параметри на повърхността, 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 връзките 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. Rondeaux (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.

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

Източник: Rondeaux, G., M. Steven и F. Baret. „Оптимизация на индексите за растителност, коригирани спрямо почвата“. Дистанционно наблюдение на околната среда 55 (1996): 95-107.

---

RDVI – Ренормализиран индекс на разликата в растителността

Този индекс използва разликата между близкия инфрачервен и червения дължини на вълните, заедно с NDVI, за да подчертае здравата растителност. Той е нечувствителен към ефектите на почвата и геометрията на слънчевото наблюдение.

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

Източник: Roujean, J., and F. Breon. "Оценка на PAR, абсорбирано от растителността, въз основа на двупосочни измервания на отражателната способност." Дистанционно наблюдение на околната среда 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 коригиране 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 отчете 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.

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

Източник: Huete, A. „Индекс на растителността, коригиран спрямо почвата (SAVI).“ Дистанционно наблюдение на околната среда 25 (1988): 295-309.

---

TDVI – Трансформиран индекс на разликата във вегетацията

Този индекс е полезен за наблюдение 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 на видимата 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. „Растителност и почвени линии във видимото спектрално пространство: концепция и техника за дистанционно оценяване на дела на растителността. Международно списание за дистанционно наблюдение 23 (2002): 2537−2562.

---

WDRVI – Индекс на растителността с широк динамичен диапазон

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 изравнява, когато делът на растителността и индексът на листата (LAI) се увеличават, докато WDRVI е по-чувствителен към по-широк диапазон от дялове на растителността и към промени в LAI.

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

Тегловният коефициент (a) може да варира от 0,1 до 0,2. Стойност 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“. Списание „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.