Multispektrális index képletek

This page lists some multispectral indices that Chloros uses.

Az alábbi index képletek az Survey3 szűrő átlagos átviteli tartományainak kombinációját használják:

Survey3 szűrő színe	Survey3 szűrő neve	Átviteli tartomány (FWHM)	Átlagos átviteli tartomány
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

Ezen képletek használata esetén a név végződhet „_1” vagy „_2” karakterekkel, amelyek az NIR szűrőnek, az NIR1 vagy az NIR2 szűrőnek felelnek meg.

---

EVI – Továbbfejlesztett vegetációs index

Ezt az indexet eredetileg az MODIS adatokhoz fejlesztették ki, az NDVI továbbfejlesztéseként, a magas levélterületi indexű (LAI) területeken a vegetációs jel optimalizálásával. Leginkább olyan magas LAI régiókban hasznos, ahol az NDVI telítettséget okozhat. A kék reflexiós tartományt használja a talaj háttérjelek korrekciójára és a légköri hatások, beleértve az aeroszolszórás csökkentésére.

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

Az EVI értékeknek 0 és 1 között kell lenniük a növényzet pixelek esetében. A fényes elemek, mint például a felhők és a fehér épületek, valamint a sötét elemek, mint például a víz, rendellenes pixelértékeket eredményezhetnek egy EVI képen. Az EVI kép létrehozása előtt el kell fedni a felhőket és a világos elemeket a visszaverődési képről, és opcionálisan a pixelértékeket 0 és 1 között kell küszöbértékkel ellátni.

Hivatkozás: Huete, A. et al. „Az MODIS vegetációs indexek radiometrikus és biofizikai teljesítményének áttekintése.” Remote Sensing of Environment 83 (2002):195–213.

---

FCI1 – Erdőborítás-index 1

Ez az index a vörös szélső sávot is tartalmazó multispektrális visszaverődési képek segítségével különbözteti meg az erdő lombkoronáját más típusú növényzettől.

$$FCI1 = Red * RedEdge$$

Az erdős területek alacsonyabb FCI1 értékekkel rendelkeznek, mivel a fák visszaverődése alacsonyabb, és az erdő lombkoronájában árnyékok vannak.

Hivatkozás: Becker, Sarah J., Craig S.T. Daughtry és Andrew L. Russ. „Robusztus erdőborítási indexek multispektrális képekhez.” Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 84.8 (2018): 505-512.

---

FCI2 – Erdőborítási index 2

Ez az index megkülönbözteti az erdő lombkoronáját más típusú növényzettől multispektrális visszaverődési képek segítségével, amelyek nem tartalmaznak vörös szélső sávot.

$$FCI2 = Red * NIR$$

Az erdős területek alacsonyabb FCI2 értékekkel rendelkeznek, mivel a fák visszaverődése alacsonyabb, és az erdő lombkoronájában árnyékok vannak.

Hivatkozás: Becker, Sarah J., Craig S.T. Daughtry és Andrew L. Russ. „Robusztus erdőborítási indexek multispektrális képekhez.” Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 84.8 (2018): 505-512.

---

GEMI – Globális környezeti monitoring index

Ez a nemlineáris vegetációs index műholdas képek alapján globális környezeti monitoringra szolgál, és megkísérli korrigálni a légköri hatásokat. Hasonló az NDVI-hez, de kevésbé érzékeny a légköri hatásokra. Hatással van rá a csupasz talaj, ezért nem ajánlott ritka vagy közepesen sűrű vegetációjú területeken használni.

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

Hol:

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

Hivatkozás: Pinty, B. és M. Verstraete. GEMI: nemlineáris index a globális növényzet műholdas megfigyeléséhez. Vegetation 101 (1992): 15-20.

---

GARI - Green Légköri ellenállási index

Ez az index érzékenyebb a klorofillkoncentrációk széles tartományára és kevésbé érzékeny a légköri hatásokra, mint az NDVI.

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

A gamma-állandó egy súlyozási függvény, amely a légkörben található aeroszolok állapotától függ. Az ENVI 1,7-es értéket használ, amely Gitelson, Kaufman és Merzylak (1996, 296. oldal) által ajánlott érték.

Hivatkozás: Gitelson, A., Y. Kaufman és M. Merzylak. „A Green csatorna használata a globális növényzet távérzékelésében az EOS-MODIS segítségével.” Remote Sensing of Environment 58 (1996): 289-298.

---

GCI – Green Klorofillindex

Ez az index a levelek klorofilltartalmának becslésére szolgál számos növényfaj esetében.

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

A széles NIR és zöld hullámhosszok jobb előrejelzést tesznek lehetővé a klorofilltartalomra vonatkozóan, miközben nagyobb érzékenységet és jobb jel-zaj arányt biztosítanak.

Hivatkozás: Gitelson, A., Y. Gritz és M. Merzlyak. „A levélklorofill-tartalom és a spektrális visszaverődés közötti kapcsolatok, valamint algoritmusok a magasabb rendű növények leveleinek roncsolásmentes klorofill-értékeléséhez.” Journal of Plant Physiology 160 (2003): 271-282.

---

GLI – Green levélindex

Ezt az indexet eredetileg digitális RGB kamerával való használatra tervezték a búza borításának mérésére, ahol a piros, zöld és kék digitális számok (DN-ek) 0 és 255 között mozognak.

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

Az GLI értékek -1 és +1 között mozognak. A negatív értékek a talajt és az élettelen elemeket jelölik, míg a pozitív értékek a zöld leveleket és szárakat jelölik.

Hivatkozás: Louhaichi, M., M. Borman és D. Johnson. „Térbeli elhelyezkedésű platform és légi felvételek a legeltetés búzára gyakorolt hatásának dokumentálására.” Geocarto International 16, 1. szám (2001): 65-70.

---

GNDVI - Green Normalizált növényzetindex

Ez az index hasonló az NDVI-hez, azzal a különbséggel, hogy a vörös spektrum helyett az 540–570 nm-es zöld spektrumot méri. Ez az index érzékenyebb a klorofillkoncentrációra, mint az NDVI.

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

Hivatkozás: Gitelson, A. és M. Merzlyak. „A klorofillkoncentráció távérzékelése magasabb rendű növények leveleiben.” Advances in Space Research 22 (1998): 689-692.

---

GOSAVI - Green Optimalizált talajhoz igazított vegetációs index

Ezt az indexet eredetileg színes infravörös fényképezéssel tervezték a kukorica nitrogénigényének előrejelzésére. Hasonló az OSAVI-hez, de a zöld sávot pirosra cseréli.

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

Hivatkozás: Sripada, R., et al. „A kukorica szezonbeli nitrogénigényének meghatározása légi színes infravörös fényképezés segítségével.” Ph.D. disszertáció, Észak-Karolina Állami Egyetem, 2005.

---

GRVI - Green arányos vegetációs index

Ez az index érzékeny az erdő lombkoronájának fotoszintézisére, mivel a zöld és piros visszaverődést erősen befolyásolják a levélpigmentek változásai.

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

Hivatkozás: Sripada, R. et al. „Légi színes infravörös fényképezés a kukorica szezonbeli korai nitrogénigényének meghatározásához.” Agronomy Journal 98 (2006): 968-977.

---

GSAVI - Green Talajhoz igazított vegetációs index

Ezt az indexet eredetileg színes infravörös fényképezéssel tervezték a kukorica nitrogénigényének előrejelzésére. Hasonló az SAVI indexhez, de a zöld sávot pirosra cseréli.

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

Hivatkozás: Sripada, R., et al. „A kukorica szezonbeli nitrogénigényének meghatározása légi színes infravörös fényképezés segítségével.” Ph.D. disszertáció, Észak-Karolina Állami Egyetem, 2005.

---

LAI – Levélterület-index

Ez az index a lombborítás becslésére, valamint a termés növekedésének és hozamának előrejelzésére szolgál. Az ENVI a zöld LAI értéket Boegh et al (2002) következő empirikus képlete alapján számítja ki:

$$LAI = 3.618 * EVI - 0.118$$

Ahol EVI:

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

A magas LAI értékek általában 0 és 3,5 között mozognak. Ha azonban a kép felhőket és más fényes elemeket tartalmaz, amelyek telített pixeleket eredményeznek, az LAI értékek meghaladhatják a 3,5-öt. Ideális esetben az LAI kép létrehozása előtt el kell fedni a felhőket és a fényes elemeket a jelenetből.

Hivatkozás: Boegh, E., H. Soegaard, N. Broge, C. Hasager, N. Jensen, K. Schelde és A. Thomsen. „Légi multispektrális adatok a levélterület-index, a nitrogénkoncentráció és a fotoszintézis hatékonyságának számszerűsítésére a mezőgazdaságban.” Remote Sensing of Environment 81, 2-3. sz. (2002): 179-193.

---

LCI – Levélklorofill-index

Ez az index a magasabb rendű növények klorofilltartalmának becslésére szolgál, és érzékeny a klorofill abszorpciója által okozott visszaverődés változásaira.

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

Hivatkozás: Datt, B. „Eukaliptuszlevelek víztartalmának távérzékelése.” Journal of Plant Physiology 154, 1. sz. (1999): 30–36.

---

MNLI – Módosított nemlineáris index

Ez az index a nemlineáris index (NLI) továbbfejlesztése, amely magában foglalja a talajhoz igazított vegetációs indexet (SAVI) a talaj háttérének figyelembevétele érdekében. Az ENVI 0,5-ös értékű lombkorona-háttér-igazítási tényezőt (L) használ.

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

Hivatkozás: Yang, Z., P. Willis és R. Mueller. „A sávarány-javított AWIFS-kép hatása a növénykultúrák osztályozásának pontosságára.” A Pecora 17 távérzékelési szimpózium (2008) jegyzőkönyve, Denver, CO.

---

MSAVI2 – Módosított talajhoz igazított vegetációs index 2

Ez az index a Qi és társai (1994) által javasolt MSAVI index egyszerűbb változata, amely javítja a talajhoz igazított vegetációs indexet (SAVI). Csökkenti a talaj zaját és növeli a vegetációs jel dinamikus tartományát. Az MSAVI2 egy induktív módszeren alapul, amely nem használ állandó L értéket (mint az SAVI) az egészséges vegetáció kiemelésére.

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

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

---

NDRE – Normalizált különbség RedEdge

Ez az index hasonló az NDVI-hez, de az NIR és az RedEdge közötti kontrasztot hasonlítja össze az Red helyett, ami gyakran hamarabb észleli a növényzet stresszét.

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

---

NDVI – Normalizált növényzetindex

Ez az index az egészséges, zöld növényzet mértékét jelzi. A normalizált különbség képlete és a klorofill legmagasabb abszorpciós és reflexiós régióinak használata kombinációja széles körű feltételek mellett is megbízhatóvá teszi. Azonban sűrű növényzet esetén telítetté válhat, amikor az LAI magas értéket ér el.

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

Az index értéke -1 és 1 között mozog. A zöld növényzet esetében a szokásos tartomány 0,2 és 0,8 között van.

Hivatkozás: Rouse, J., R. Haas, J. Schell és D. Deering. A növényzetrendszerek figyelemmel kísérése a Nagy-síkságon az ERTS segítségével. Harmadik ERTS szimpózium, NASA (1973): 309-317.

---

NLI – nemlineáris index

Ez az index feltételezi, hogy sok növényzetindex és a felszíni biofizikai paraméterek közötti kapcsolat nemlineáris. Lineárissá teszi a felszíni paraméterekkel való kapcsolatokat, amelyek általában nemlineárisak.

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

Hivatkozás: Goel, N. és W. Qin. „A lombkorona szerkezetének hatása a különböző vegetációs indexek és az LAI és Fpar közötti kapcsolatokra: számítógépes szimuláció.” Remote Sensing Reviews 10 (1994): 309-347.

---

OSAVI – Optimalizált talajhoz igazított vegetációs index

Ez az index a talajhoz igazított vegetációs indexen (SAVI) alapul. A lombkorona háttér-igazítási tényezőjének standard értékeként 0,16-ot használ. Rondeaux (1996) megállapította, hogy ez az érték alacsony növényzetfedés esetén nagyobb talajváltozást biztosít, mint az SAVI, miközben 50% feletti növényzetfedés esetén nagyobb érzékenységet mutat. Ez az index leginkább olyan területeken használható, ahol a növényzet viszonylag ritka, és a talaj a lombkorona alatt látható.

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

Hivatkozás: Rondeaux, G., M. Steven és F. Baret. „Optimization of Soil-Adjusted Vegetation Indices” (Talajhoz igazított vegetációs indexek optimalizálása). Remote Sensing of Environment 55 (1996): 95-107.

---

RDVI – Renormalizált különbség vegetációs index

Ez az index a közeli infravörös és a vörös hullámhosszok közötti különbséget használja az NDVI-szel együtt, hogy kiemelje az egészséges növényzetet. Nem érzékeny a talaj és a nap megfigyelési geometriájának hatására.

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

Hivatkozás: Roujean, J. és F. Breon. „A növényzet által elnyelt PAR becslése kétirányú visszaverődésmérésekből.” Remote Sensing of Environment 51 (1995): 375-384.

---

SAVI – Talajjal korrigált növényzetindex

Ez az index hasonló az NDVI-hez, de elnyomja a talajpixelek hatását. A lombkorona háttérkorrekciós tényezőjét, L használja, amely a növényzet sűrűségének függvénye, és gyakran megköveteli a növényzet mennyiségének előzetes ismeretét. Huete (1988) az L=0,5 optimális értéket javasolja az elsőrendű talajháttér-változások figyelembevételére. Ez az index leginkább olyan területeken használható, ahol a növényzet viszonylag ritka, és a talaj a lombkorona alatt látható.

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

Hivatkozás: Huete, A. „Talajhoz igazított vegetációs index (SAVI).” Remote Sensing of Environment 25 (1988): 295-309.

---

TDVI – Transzformált különbség vegetációs index

Ez az index hasznos a városi környezetben található növényzet fedettségének figyelemmel kíséréséhez. Nem telítődik, mint az NDVI és az SAVI.

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

Hivatkozás: Bannari, A., H. Asalhi és P. Teillet. „Transformed Difference Vegetation Index (TDVI) for Vegetation Cover Mapping” (Transzformált növényzetindex (TDVI) a növényzetborítás térképezéséhez) In Proceedings of the Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS '02, IEEE International, 5. kötet (2002).

---

VARI – Látható légköri ellenállási index

Ez az index az ARVI-en alapul, és a légköri hatásokra kevéssé érzékeny növényzet arányának becslésére szolgál.

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

Hivatkozás: Gitelson, A., et al. „Vegetáció és talajvonalak a látható spektrális térben: koncepció és technika a vegetáció arányának távbecsléséhez. International Journal of Remote Sensing 23 (2002): 2537−2562.

---

WDRVI – Széles dinamikatartományú vegetációs index

Ez az index hasonló az NDVI-hez, de súlyozási együtthatót (a) használ, hogy csökkentse a közeli infravörös és a vörös jelek hozzájárulásának eltérését az NDVI-hez. Az WDRVI különösen hatékony olyan jelenetekben, ahol a növényzet sűrűsége közepes vagy magas, és az NDVI meghaladja a 0,6-ot. Az NDVI általában kiegyenlítődik, amikor a növényzet aránya és a levélterületi index (LAI) növekszik, míg az WDRVI érzékenyebb a növényzet arányának szélesebb tartományára és az LAI változásaira.

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

A súlyozási együttható (a) értéke 0,1 és 0,2 között lehet. Henebry, Viña és Gitelson (2004) 0,2 értéket javasolnak.

Hivatkozások

Gitelson, A. „Wide Dynamic Range Vegetation Index for Remote Quantification of Biophysical Characteristics of Vegetation” (Széles dinamikatartományú vegetációs index a vegetáció biofizikai jellemzőinek távoli számszerűsítéséhez). Journal of Plant Physiology 161, 2. szám (2004): 165–173.

Henebry, G., A. Viña és A. Gitelson. „A széles dinamikatartományú vegetációs index és annak potenciális hasznossága a hiányelemzésben.” Gap Analysis Bulletin 12: 50-56.