मल्टीस्पेक्ट्रल इंडेक्स फॉर्मूला

This page lists some multispectral indices that Chloros uses

नीचे दिए गए सूचकांक सूत्र Survey3 फ़िल्टर औसत ट्रांसमिशन रेंज के संयोजन का उपयोग करते हैं:

Survey3 फ़िल्टर रंग	Survey3 फ़िल्टर नाम	ट्रांसमिशन रेंज (FWHM)	औसत ट्रांसमिशन
Blue	NGB - Blue	468-483nm	475nm
Cyan	OCN- Cyan	476-512nm	494nm
Green	RGN | NGB - Green	543-558nm	547nm
Orange	OCN - Orange	598-640nm	619nm
Red	RGN - XPROTX000085 RedEdge	712-735nm	724nm
NIR1	OCN - NIR1	798-848nm	823nm
NIR2	RGN | NGB | NIR - NIR2	835-865nm	850nm

जब इन सूत्रों का उपयोग किया जाता है तो नाम "_1" या "_2" में समाप्त हो सकता है, जो कि NIR फ़िल्टर से मेल खाता है, या तो NIR1 या NIR2 का उपयोग किया गया था।

---

EVI - उन्नत वनस्पति सूचकांक

यह सूचकांक मूल रूप से उच्च पत्ती क्षेत्र सूचकांक (LAI) के क्षेत्रों में वनस्पति संकेत को अनुकूलित करके NDVI पर सुधार के रूप में MODIS डेटा के साथ उपयोग के लिए विकसित किया गया था। यह उच्च LAI क्षेत्रों में सबसे उपयोगी है जहां NDVI संतृप्त हो सकता है। यह मिट्टी के पृष्ठभूमि संकेतों को सही करने और एयरोसोल बिखरने सहित वायुमंडलीय प्रभावों को कम करने के लिए नीले परावर्तन क्षेत्र का उपयोग करता है।

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

वनस्पति पिक्सेल के लिए EVI मान 0 से 1 तक होना चाहिए। बादलों और सफ़ेद इमारतों जैसी चमकदार विशेषताओं के साथ-साथ पानी जैसी गहरी विशेषताओं के परिणामस्वरूप EVI छवि में असामान्य पिक्सेल मान हो सकते हैं। EVI छवि बनाने से पहले, आपको परावर्तन छवि से बादलों और चमकदार विशेषताओं को छिपाना चाहिए, और वैकल्पिक रूप से पिक्सेल मानों को 0 से 1 तक सीमित करना चाहिए।

संदर्भ: ह्यूटे, ए., एट अल. "MODIS वनस्पति सूचकांकों के रेडियोमेट्रिक और बायोफिजिकल प्रदर्शन का अवलोकन।" पर्यावरण की रिमोट सेंसिंग 83 (2002):195-213.

---

FCI1 - वन आवरण सूचकांक 1

यह सूचकांक मल्टीस्पेक्ट्रल परावर्तन इमेजरी का उपयोग करके वन छतरियों को अन्य प्रकार की वनस्पतियों से अलग करता है जिसमें एक लाल किनारा बैंड शामिल है।

$$FCI1 = Red * RedEdge$$

पेड़ों के कम परावर्तन और छत्र के भीतर छाया की उपस्थिति के कारण वन क्षेत्रों में FCI1 मान कम होंगे।

संदर्भ: बेकर, सारा जे., क्रेग एस.टी. डौट्री, और एंड्रयू एल. रस। "मल्टीस्पेक्ट्रल छवियों के लिए मजबूत वन आवरण सूचकांक।" फोटोग्रामेट्रिक इंजीनियरिंग और रिमोट सेंसिंग 84.8 (2018): 505-512.

---

FCI2 - वन आवरण सूचकांक 2

यह सूचकांक मल्टीस्पेक्ट्रल परावर्तन इमेजरी का उपयोग करके वन छतरियों को अन्य प्रकार की वनस्पतियों से अलग करता है जिसमें लाल किनारा बैंड शामिल नहीं है।

$$FCI2 = Red * NIR$$

पेड़ों के कम परावर्तन और छत्र के भीतर छाया की उपस्थिति के कारण वन क्षेत्रों में FCI2 मान कम होंगे।

संदर्भ: बेकर, सारा जे., क्रेग एस.टी. डौट्री, और एंड्रयू एल. रस। "मल्टीस्पेक्ट्रल छवियों के लिए मजबूत वन आवरण सूचकांक।" फोटोग्रामेट्रिक इंजीनियरिंग और रिमोट सेंसिंग 84.8 (2018): 505-512.

---

GEMI - वैश्विक पर्यावरण निगरानी सूचकांक

इस गैर-रेखीय वनस्पति सूचकांक का उपयोग उपग्रह इमेजरी से वैश्विक पर्यावरण निगरानी के लिए किया जाता है और वायुमंडलीय प्रभावों को सही करने का प्रयास किया जाता है। यह NDVI के समान है लेकिन वायुमंडलीय प्रभावों के प्रति कम संवेदनशील है। यह नंगी मिट्टी से प्रभावित होता है; इसलिए, इसे विरल या मध्यम सघन वनस्पति वाले क्षेत्रों में उपयोग के लिए अनुशंसित नहीं किया जाता है।

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

कहाँ:

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

संदर्भ: पिन्टी, बी., और एम. वेरस्ट्रेट। GEMI: उपग्रहों से वैश्विक वनस्पति की निगरानी के लिए एक गैर-रेखीय सूचकांक। वनस्पति 101 (1992): 15-20.

---

GARI - Green वायुमंडलीय प्रतिरोधी सूचकांक

यह सूचकांक क्लोरोफिल सांद्रता की एक विस्तृत श्रृंखला के प्रति अधिक संवेदनशील है और NDVI की तुलना में वायुमंडलीय प्रभावों के प्रति कम संवेदनशील है।

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

गामा स्थिरांक एक भार फ़ंक्शन है जो वायुमंडल में एयरोसोल स्थितियों पर निर्भर करता है। ENVI 1.7 के मान का उपयोग करता है, जो गिटेलसन, कॉफ़मैन और मर्ज़िलक (1996, पृष्ठ 296) से अनुशंसित मान है।

संदर्भ: गिटेलसन, ए., वाई. कॉफ़मैन, और एम. मर्ज़िलक। "EOS-MODIS से वैश्विक वनस्पति के रिमोट सेंसिंग में Green चैनल का उपयोग।" पर्यावरण की रिमोट सेंसिंग 58 (1996): 289-298.

---

GCI - Green क्लोरोफिल इंडेक्स

इस सूचकांक का उपयोग विभिन्न प्रकार की पौधों की प्रजातियों में पत्ती क्लोरोफिल सामग्री का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है।

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

व्यापक NIR और हरी तरंग दैर्ध्य होने से अधिक संवेदनशीलता और उच्च सिग्नल-टू-शोर अनुपात की अनुमति देते हुए क्लोरोफिल सामग्री की बेहतर भविष्यवाणी मिलती है।

संदर्भ: गिटेलसन, ए., वाई. ग्रिट्ज़, और एम. मर्ज़लियाक। "पत्ती क्लोरोफिल सामग्री और स्पेक्ट्रल परावर्तन और उच्च पौधों की पत्तियों में गैर-विनाशकारी क्लोरोफिल आकलन के लिए एल्गोरिदम के बीच संबंध।" जर्नल ऑफ़ प्लांट फिजियोलॉजी 160 (2003): 271-282.

---

GLI - Green लीफ इंडेक्स

यह सूचकांक मूल रूप से गेहूं कवर को मापने के लिए एक डिजिटल RGB कैमरे के साथ उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया था, जहां लाल, हरे और नीले डिजिटल नंबर (डीएन) 0 से 255 तक होते हैं।

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

GLI मान -1 से +1 तक होते हैं। नकारात्मक मान मिट्टी और निर्जीव विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करते हैं, जबकि सकारात्मक मान हरी पत्तियों और तनों का प्रतिनिधित्व करते हैं।

संदर्भ: लौहाची, एम., एम. बोर्मन, और डी. जॉनसन। "गेहूं पर चराई के प्रभाव के दस्तावेजीकरण के लिए स्थानिक रूप से स्थित मंच और हवाई फोटोग्राफी।" जियोकार्टो इंटरनेशनल 16, नंबर 1 (2001): 65-70.

---

GNDVI - Green सामान्यीकृत अंतर वनस्पति सूचकांक

यह सूचकांक NDVI के समान है, सिवाय इसके कि यह लाल स्पेक्ट्रम के बजाय हरे स्पेक्ट्रम को 540 से 570 एनएम तक मापता है। यह सूचकांक NDVI की तुलना में क्लोरोफिल सांद्रता के प्रति अधिक संवेदनशील है।

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

संदर्भ: गिटेलसन, ए., और एम. मर्ज़लियाक। "उच्च पौधों की पत्तियों में क्लोरोफिल एकाग्रता की रिमोट सेंसिंग।" अंतरिक्ष अनुसंधान में प्रगति 22 (1998): 689-692.

---

GOSAVI - Green अनुकूलित मृदा समायोजित वनस्पति सूचकांक

यह सूचकांक मूल रूप से मकई के लिए नाइट्रोजन आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करने के लिए रंगीन-अवरक्त फोटोग्राफी के साथ डिजाइन किया गया था। यह OSAVI के समान है, लेकिन यह लाल के स्थान पर हरे बैंड का स्थान लेता है।

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

संदर्भ: श्रीपदा, आर., एट अल। "एरियल कलर-इन्फ्रारेड फोटोग्राफी का उपयोग करके मकई के लिए सीज़न में नाइट्रोजन आवश्यकताओं का निर्धारण।" पीएच.डी. शोध प्रबंध, नॉर्थ कैरोलिना स्टेट यूनिवर्सिटी, 2005.

---

GRVI - Green अनुपात वनस्पति सूचकांक

यह सूचकांक वन छतरियों में प्रकाश संश्लेषक दरों के प्रति संवेदनशील है, क्योंकि हरे और लाल परावर्तन पत्तों के रंगद्रव्य में परिवर्तन से काफी प्रभावित होते हैं।

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

संदर्भ: श्रीपदा, आर., एट अल। "मकई में प्रारंभिक सीज़न नाइट्रोजन आवश्यकताओं को निर्धारित करने के लिए हवाई रंगीन इन्फ्रारेड फोटोग्राफी।" एग्रोनॉमी जर्नल 98 (2006): 968-977.

---

GSAVI - Green मृदा समायोजित वनस्पति सूचकांक

यह सूचकांक मूल रूप से मकई के लिए नाइट्रोग्रेन आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करने के लिए रंगीन-अवरक्त फोटोग्राफी के साथ डिजाइन किया गया था। यह SAVI के समान है, लेकिन यह लाल के स्थान पर हरे बैंड का स्थान लेता है।

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

संदर्भ: श्रीपदा, आर., एट अल। "एरियल कलर-इन्फ्रारेड फोटोग्राफी का उपयोग करके मकई के लिए सीज़न में नाइट्रोजन आवश्यकताओं का निर्धारण।" पीएच.डी. शोध प्रबंध, नॉर्थ कैरोलिना स्टेट यूनिवर्सिटी, 2005.

---

LAI - लीफ एरिया इंडेक्स

इस सूचकांक का उपयोग पर्णसमूह का अनुमान लगाने और फसल की वृद्धि और उपज का पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जाता है। ENVI बोएग एट अल (2002) से निम्नलिखित अनुभवजन्य सूत्र का उपयोग करके हरे LAI की गणना करता है:

$$LAI = 3.618 * EVI - 0.118$$

EVI कहाँ है:

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

उच्च LAI मान आमतौर पर लगभग 0 से 3.5 तक होते हैं। हालाँकि, जब दृश्य में बादल और अन्य उज्ज्वल विशेषताएं होती हैं जो संतृप्त पिक्सेल उत्पन्न करती हैं, तो LAI मान 3.5 से अधिक हो सकते हैं। LAI छवि बनाने से पहले आपको आदर्श रूप से अपने दृश्य से बादलों और चमकदार विशेषताओं को छिपा देना चाहिए।

संदर्भ: बोएघ, ई., एच. सोएगार्ड, एन. ब्रोगे, सी. हसागर, एन. जेन्सेन, के. शेल्डे, और ए. थॉमसन। "कृषि में पत्ती क्षेत्र सूचकांक, नाइट्रोजन सांद्रता और प्रकाश संश्लेषक दक्षता की मात्रा निर्धारित करने के लिए एयरबोर्न मल्टी-स्पेक्ट्रल डेटा।" पर्यावरण की रिमोट सेंसिंग 81, संख्या। 2-3 (2002): 179-193.

---

LCI - पत्ती क्लोरोफिल सूचकांक

इस सूचकांक का उपयोग उच्च पौधों में क्लोरोफिल सामग्री का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है, जो क्लोरोफिल अवशोषण के कारण परावर्तन में भिन्नता के प्रति संवेदनशील होते हैं।

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

संदर्भ: दत्त, बी. "नीलगिरी की पत्तियों में जल सामग्री की रिमोट सेंसिंग।" जर्नल ऑफ प्लांट फिजियोलॉजी 154, संख्या। 1 (1999): 30-36.

---

एमएनएलआई - संशोधित गैर-रेखीय सूचकांक

यह सूचकांक नॉन-लीनियर इंडेक्स (एनएलआई) का एक संवर्द्धन है जो मिट्टी की पृष्ठभूमि को ध्यान में रखते हुए मृदा समायोजित वनस्पति सूचकांक (SAVI) को शामिल करता है। ENVI 0.5 के कैनोपी पृष्ठभूमि समायोजन कारक (L) मान का उपयोग करता है।

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

संदर्भ: यांग, जेड., पी. विलिस, और आर. म्यूएलर। "फसल वर्गीकरण सटीकता पर बैंड-अनुपात संवर्धित AWIFS छवि का प्रभाव।" पेकोरा 17 रिमोट सेंसिंग संगोष्ठी की कार्यवाही (2008), डेनवर, CO.

---

MSAVI2 - संशोधित मृदा समायोजित वनस्पति सूचकांक 2

यह सूचकांक Qi, et al (1994) द्वारा प्रस्तावित MSAVI सूचकांक का एक सरल संस्करण है, जो मृदा समायोजित वनस्पति सूचकांक (SAVI) में सुधार करता है। यह मिट्टी के शोर को कम करता है और वनस्पति संकेत की गतिशील सीमा को बढ़ाता है। MSAVI2 एक आगमनात्मक विधि पर आधारित है जो स्वस्थ वनस्पति को उजागर करने के लिए स्थिर L मान (SAVI के साथ) का उपयोग नहीं करता है।

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

संदर्भ: क्यूई, जे., ए. चेहबौनी, ए. ह्युटे, वाई. केर, और एस. सोरोशियन। "एक संशोधित मृदा समायोजित वनस्पति सूचकांक।" पर्यावरण की रिमोट सेंसिंग 48 (1994): 119-126.

---

NDRE- सामान्यीकृत अंतर RedEdge

यह सूचकांक NDVI के समान है, लेकिन Red के बजाय RedEdge के साथ NIR के बीच कंट्रास्ट की तुलना करता है, जो अक्सर वनस्पति तनाव का जल्द पता लगाता है।

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

---

NDVI - सामान्यीकृत अंतर वनस्पति सूचकांक

यह सूचकांक स्वस्थ, हरी वनस्पति का माप है। इसके सामान्यीकृत अंतर सूत्रीकरण का संयोजन और क्लोरोफिल के उच्चतम अवशोषण और परावर्तन क्षेत्रों का उपयोग इसे कई स्थितियों में मजबूत बनाता है। हालाँकि, जब LAI उच्च हो जाता है तो यह सघन वनस्पति स्थितियों में संतृप्त हो सकता है।

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

इस सूचकांक का मान -1 से 1 तक है। हरी वनस्पति के लिए सामान्य सीमा 0.2 से 0.8 है।

संदर्भ: राउज़, जे., आर. हास, जे. शेल, और डी. डीरिंग। ईआरटीएस के साथ महान मैदानों में वनस्पति प्रणालियों की निगरानी। तीसरा ईआरटीएस संगोष्ठी, नासा (1973): 309-317.

---

एनएलआई - नॉन-लीनियर इंडेक्स

यह सूचकांक मानता है कि कई वनस्पति सूचकांकों और सतही जैवभौतिकीय मापदंडों के बीच संबंध गैर-रैखिक है। यह उन सतह मापदंडों के साथ संबंधों को रैखिक बनाता है जो गैर-रैखिक होते हैं।

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

संदर्भ: गोयल, एन., और डब्ल्यू. क़िन। "विभिन्न वनस्पति सूचकांकों और LAI और Fpar के बीच संबंधों पर कैनोपी वास्तुकला का प्रभाव: एक कंप्यूटर सिमुलेशन।" रिमोट सेंसिंग समीक्षाएं 10 (1994): 309-347.

---

OSAVI - अनुकूलित मृदा समायोजित वनस्पति सूचकांक

यह सूचकांक मृदा समायोजित वनस्पति सूचकांक (SAVI) पर आधारित है। यह कैनोपी पृष्ठभूमि समायोजन कारक के लिए 0.16 के मानक मान का उपयोग करता है। रोंडो (1996) ने निर्धारित किया कि यह मान कम वनस्पति आवरण के लिए SAVI की तुलना में अधिक मिट्टी भिन्नता प्रदान करता है, जबकि वनस्पति आवरण के प्रति 50% से अधिक की संवेदनशीलता में वृद्धि दर्शाता है। इस सूचकांक का उपयोग अपेक्षाकृत विरल वनस्पति वाले क्षेत्रों में सबसे अच्छा किया जाता है जहां मिट्टी चंदवा के माध्यम से दिखाई देती है।

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

संदर्भ: रोंडो, जी., एम. स्टीवन, और एफ. बेरेट। "मिट्टी-समायोजित वनस्पति सूचकांकों का अनुकूलन।" पर्यावरण की रिमोट सेंसिंग 55 (1996): 95-107.

---

आरडीवीआई - पुनर्सामान्यीकृत अंतर वनस्पति सूचकांक

यह सूचकांक स्वस्थ वनस्पति को उजागर करने के लिए NDVI के साथ-साथ निकट-अवरक्त और लाल तरंग दैर्ध्य के बीच अंतर का उपयोग करता है। यह मिट्टी और सूर्य देखने की ज्यामिति के प्रभावों के प्रति असंवेदनशील है।

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

संदर्भ: रूजियन, जे., और एफ. ब्रियोन। "द्विदिशात्मक परावर्तन माप से वनस्पति द्वारा अवशोषित PAR का अनुमान लगाना।" पर्यावरण की रिमोट सेंसिंग 51 (1995): 375-384.

---

SAVI - मृदा समायोजित वनस्पति सूचकांक

यह सूचकांक NDVI के समान है, लेकिन यह मृदा पिक्सेल के प्रभाव को दबा देता है। यह एक चंदवा पृष्ठभूमि समायोजन कारक, L का उपयोग करता है, जो वनस्पति घनत्व का एक कार्य है और अक्सर वनस्पति मात्रा के पूर्व ज्ञान की आवश्यकता होती है। ह्युएटे (1988) प्रथम-क्रम की मिट्टी की पृष्ठभूमि विविधताओं को ध्यान में रखते हुए L=0.5 का इष्टतम मूल्य सुझाता है। इस सूचकांक का उपयोग अपेक्षाकृत विरल वनस्पति वाले क्षेत्रों में सबसे अच्छा किया जाता है जहां मिट्टी चंदवा के माध्यम से दिखाई देती है।

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

संदर्भ: ह्यूटे, ए. "एक मृदा-समायोजित वनस्पति सूचकांक (SAVI)।" पर्यावरण की रिमोट सेंसिंग 25 (1988): 295-309.

---

टीडीवीआई - रूपांतरित अंतर वनस्पति सूचकांक

यह सूचकांक शहरी परिवेश में वनस्पति आवरण की निगरानी के लिए उपयोगी है। यह NDVI और SAVI की तरह संतृप्त नहीं होता है।

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

संदर्भ: बन्नारी, ए., एच. असलही, और पी. टीलेट। "वनस्पति आवरण मानचित्रण के लिए रूपांतरित अंतर वनस्पति सूचकांक (टीडीवीआई)" भूविज्ञान और रिमोट सेंसिंग संगोष्ठी की कार्यवाही में, आईजीएआरएसएस '02, आईईईई इंटरनेशनल, खंड 5 (2002)।

---

VARI - दृश्यमान वायुमंडलीय प्रतिरोधी सूचकांक

यह सूचकांक ARVI पर आधारित है और इसका उपयोग वायुमंडलीय प्रभावों के प्रति कम संवेदनशीलता वाले दृश्य में वनस्पति के अंश का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है।

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

संदर्भ: गिटेल्सन, ए., एट अल। "दृश्य वर्णक्रमीय स्थान में वनस्पति और मृदा रेखाएं: वनस्पति अंश के दूरस्थ अनुमान के लिए एक अवधारणा और तकनीक। इंटरनेशनल जर्नल ऑफ़ रिमोट सेंसिंग 23 (2002): 2537−2562.

---

WDRVI - वाइड डायनेमिक रेंज वनस्पति सूचकांक

यह सूचकांक NDVI के समान है, लेकिन यह NDVI में निकट-अवरक्त और लाल संकेतों के योगदान के बीच असमानता को कम करने के लिए एक भार गुणांक (a) का उपयोग करता है। WDRVI उन दृश्यों में विशेष रूप से प्रभावी होता है जिनमें मध्यम से उच्च वनस्पति घनत्व होता है जब NDVI 0.6 से अधिक हो जाता है। वनस्पति अंश और पत्ती क्षेत्र सूचकांक (LAI) बढ़ने पर NDVI का स्तर कम हो जाता है, जबकि WDRVI वनस्पति अंशों की एक विस्तृत श्रृंखला और LAI में बदलाव के प्रति अधिक संवेदनशील है।

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

भार गुणांक (a) 0.1 से 0.2 तक हो सकता है। हेनेब्री, विना और गिटेलसन (2004) द्वारा 0.2 के मान की अनुशंसा की गई है।

संदर्भ

गिटेलसन, ए. "वनस्पति की जैवभौतिकीय विशेषताओं के दूरस्थ परिमाणीकरण के लिए व्यापक गतिशील रेंज वनस्पति सूचकांक।" जर्नल ऑफ़ प्लांट फिजियोलॉजी 161, नंबर 2 (2004): 165-173.

हेनब्री, जी., ए. विना, और ए. गिटेल्सन। "विस्तृत गतिशील रेंज वनस्पति सूचकांक और गैप विश्लेषण के लिए इसकी संभावित उपयोगिता।" गैप विश्लेषण बुलेटिन 12: 50-56.