Formule index multispectral

This page lists some multispectral indices that Chloros uses

Formulele pentru indici de mai jos utilizează o combinație de intervale medii de transmisie ale filtrului Survey3:

Survey3 Culoarea filtrului	Survey3 Denumirea filtrului	Interval de transmisie (FWHM)	Transmisie medie
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

Când se utilizează aceste formule, numele poate termina în „_1” sau „_2”, ceea ce corespunde filtrului NIR, fie NIR1, fie NIR2.

---

EVI - Indicele de vegetație îmbunătățit

Acest indice a fost dezvoltat inițial pentru a fi utilizat cu datele MODIS ca o îmbunătățire față de NDVI, prin optimizarea semnalului de vegetație în zonele cu indice ridicat al suprafeței frunzelor (LAI). Este cel mai util în regiunile cu LAI ridicat, unde NDVI poate ajunge la saturație. Utilizează regiunea de reflexie albastră pentru a corecta semnalele de fond ale solului și pentru a reduce influențele atmosferice, inclusiv dispersia aerosolilor.

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

Valorile EVI ar trebui să varieze între 0 și 1 pentru pixelii de vegetație. Elementele luminoase, cum ar fi norii și clădirile albe, împreună cu elementele întunecate, cum ar fi apa, pot duce la valori anomale ale pixelilor într-o imagine EVI. Înainte de a crea o imagine EVI, trebuie să mascați norii și elementele luminoase din imaginea de reflexie și, opțional, să stabiliți pragul valorilor pixelilor între 0 și 1.

Referință: Huete, A., et al. „Prezentare generală a performanțelor radiometrice și biofizice ale indicilor de vegetație MODIS”. Remote Sensing of Environment 83 (2002):195–213.

---

FCI1 - Indicele de acoperire forestieră 1

Acest indice distinge coronamentul forestier de alte tipuri de vegetație utilizând imagini de reflectanță multispectrale care includ o bandă roșie.

$$FCI1 = Red * RedEdge$$

Zonele împădurite vor avea valori FCI1 mai mici datorită reflectanței mai scăzute a copacilor și prezenței umbrelor în coronament.

Referință: Becker, Sarah J., Craig S.T. Daughtry și Andrew L. Russ. „Indici robusti de acoperire forestieră pentru imagini multispectrale”. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 84.8 (2018): 505-512.

---

FCI2 - Indicele de acoperire forestieră 2

Acest indice distinge coronamentul pădurilor de alte tipuri de vegetație folosind imagini multispectrale de reflexie care nu includ o bandă roșie.

$$FCI2 = Red * NIR$$

Zonele împădurite vor avea valori FCI2 mai mici datorită reflexiei mai scăzute a copacilor și prezenței umbrelor în coronament.

Referință: Becker, Sarah J., Craig S.T. Daughtry și Andrew L. Russ. „Indici robusti de acoperire forestieră pentru imagini multispectrale”. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 84.8 (2018): 505-512.

---

GEMI - Indicele de monitorizare globală a mediului

Acest indice de vegetație neliniar este utilizat pentru monitorizarea globală a mediului pe baza imaginilor satelitare și încearcă să corecteze efectele atmosferice. Este similar cu NDVI, dar este mai puțin sensibil la efectele atmosferice. Este afectat de solul gol; prin urmare, nu este recomandat pentru utilizarea în zone cu vegetație rară sau moderat densă.

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

Unde:

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

Referință: Pinty, B. și M. Verstraete. GEMI: un indice neliniar pentru monitorizarea vegetației globale din sateliți. Vegetation 101 (1992): 15-20.

---

GARI - Green Indicele de rezistență atmosferică

Acest indice este mai sensibil la o gamă largă de concentrații de clorofilă și mai puțin sensibil la efectele atmosferice decât NDVI.

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

Constanta gamma este o funcție de ponderare care depinde de condițiile aerosolilor din atmosferă. ENVI utilizează o valoare de 1,7, care este valoarea recomandată de Gitelson, Kaufman și Merzylak (1996, pagina 296).

Referință: Gitelson, A., Y. Kaufman și M. Merzylak. „Utilizarea unui canal Green în teledetecția vegetației globale din EOS-MODIS.” Teledetecția mediului 58 (1996): 289-298.

---

GCI - Green Indicele clorofilei

Acest indice este utilizat pentru a estima conținutul de clorofilă din frunze pentru o gamă largă de specii de plante.

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

Lungimile de undă largi NIR și verzi permit o predicție mai bună a conținutului de clorofilă, oferind în același timp o sensibilitate mai mare și un raport semnal-zgomot mai ridicat.

Referință: Gitelson, A., Y. Gritz și M. Merzlyak. „Relațiile dintre conținutul de clorofilă din frunze și reflectanța spectrală și algoritmi pentru evaluarea nedistructivă a clorofilei în frunzele plantelor superioare”. Journal of Plant Physiology 160 (2003): 271-282.

---

GLI - Green Indicele frunzelor

Acest indice a fost conceput inițial pentru a fi utilizat cu o cameră digitală RGB pentru a măsura acoperirea grâului, unde numerele digitale (DN) roșu, verde și albastru variază de la 0 la 255.

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

Valorile GLI variază de la -1 la +1. Valorile negative reprezintă solul și elementele nevii, în timp ce valorile pozitive reprezintă frunzele și tulpinile verzi.

Referință: Louhaichi, M., M. Borman și D. Johnson. „Platformă localizată spațial și fotografii aeriene pentru documentarea impactului pășunatului asupra grâului”. Geocarto International 16, nr. 1 (2001): 65-70.

---

GNDVI - Green Indicele de vegetație diferențiat normalizat

Acest indice este similar cu NDVI, cu excepția faptului că măsoară spectrul verde de la 540 la 570 nm în loc de spectrul roșu. Acest indice este mai sensibil la concentrația de clorofilă decât NDVI.

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

Referință: Gitelson, A. și M. Merzlyak. „Teledetecția concentrației de clorofilă în frunzele plantelor superioare”. Advances in Space Research 22 (1998): 689-692.

---

GOSAVI - Green Indicele optimizat al vegetației ajustat la sol

Acest indice a fost conceput inițial cu ajutorul fotografiei color-infraroșu pentru a prezice necesarul de azot pentru porumb. Este similar cu OSAVI, dar înlocuiește banda verde cu cea roșie.

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

Referință: Sripada, R., et al. „Determinarea necesarului de azot al porumbului în timpul sezonului folosind fotografia aeriană în infraroșu color”. Teză de doctorat, Universitatea de Stat din Carolina de Nord, 2005.

---

GRVI - Green Indicele de vegetație raportat

Acest indice este sensibil la ratele fotosintetice din coronamentul pădurilor, deoarece reflexiile verzi și roșii sunt puternic influențate de schimbările pigmentelor frunzelor.

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

Referință: Sripada, R., et al. „Fotografie aeriană în infraroșu color pentru determinarea necesarului de azot la începutul sezonului pentru porumb”. Agronomy Journal 98 (2006): 968-977.

---

GSAVI - Green Indicele de vegetație ajustat la sol

Acest indice a fost conceput inițial cu ajutorul fotografiei color în infraroșu pentru a prezice necesarul de azot pentru porumb. Este similar cu SAVI, dar înlocuiește banda verde cu cea roșie.

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

Referință: Sripada, R., et al. „Determinarea necesarului de azot al porumbului în timpul sezonului folosind fotografia aeriană în infraroșu color”. Teză de doctorat, Universitatea de Stat din Carolina de Nord, 2005.

---

LAI - Indicele suprafeței frunzelor

Acest indice este utilizat pentru a estima acoperirea cu frunziș și pentru a prognoza creșterea și randamentul culturilor. ENVI calculează LAI verde utilizând următoarea formulă empirică de la Boegh et al (2002):

$$LAI = 3.618 * EVI - 0.118$$

Unde EVI este:

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

Valorile ridicate ale LAI variază de obicei între aproximativ 0 și 3,5. Cu toate acestea, atunci când scena conține nori și alte elemente luminoase care produc pixeli saturați, valorile LAI pot depăși 3,5. În mod ideal, ar trebui să mascați norii și elementele luminoase din scenă înainte de a crea o imagine LAI.

Referință: Boegh, E., H. Soegaard, N. Broge, C. Hasager, N. Jensen, K. Schelde și A. Thomsen. „Date multispectrale aeriene pentru cuantificarea indicelui suprafeței frunzelor, concentrației de azot și eficienței fotosintetice în agricultură”. Remote Sensing of Environment 81, nr. 2-3 (2002): 179-193.

---

LCI - Indicele clorofilei frunzelor

Acest indice este utilizat pentru a estima conținutul de clorofilă din plantele superioare, sensibile la variațiile de reflexie cauzate de absorbția clorofilei.

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

Referință: Datt, B. „Teledetecția conținutului de apă din frunzele de eucalipt”. Journal of Plant Physiology 154, nr. 1 (1999): 30-36.

---

MNLI - Indicele neliniar modificat

Acest indice este o îmbunătățire a indicelui neliniar (NLI) care încorporează indicele de vegetație ajustat la sol (SAVI) pentru a ține cont de fundalul solului. ENVI utilizează o valoare a factorului de ajustare a fundalului coronamentului (L) de 0,5.

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

Referință: Yang, Z., P. Willis și R. Mueller. „Impactul imaginii AWIFS îmbunătățite cu raportul de bandă asupra preciziei clasificării culturilor”. Lucrările simpozionului Pecora 17 Remote Sensing Symposium (2008), Denver, CO.

---

MSAVI2 - Indicele modificat al vegetației ajustat la sol 2

Acest indice este o versiune simplificată a indicelui MSAVI propus de Qi et al (1994), care îmbunătățește indicele de vegetație ajustat la sol (SAVI). Acesta reduce zgomotul solului și crește gama dinamică a semnalului de vegetație. MSAVI2 se bazează pe o metodă inductivă care nu utilizează o valoare constantă L (ca în cazul SAVI) pentru a evidenția vegetația sănătoasă.

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

Referință: Qi, J., A. Chehbouni, A. Huete, Y. Kerr și S. Sorooshian. „Un indice modificat al vegetației ajustat la sol”. Remote Sensing of Environment 48 (1994): 119-126.

---

NDRE- Diferență normalizată RedEdge

Acest indice este similar cu NDVI, dar compară contrastul dintre NIR și RedEdge în loc de Red, care detectează adesea mai repede stresul vegetației.

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

---

NDVI - Indicele de vegetație diferențiat normalizat

Acest indice măsoară sănătatea vegetației verzi. Combinația dintre formularea diferenței normalizate și utilizarea regiunilor cu cea mai mare absorbție și reflexie a clorofilei îl fac robust într-o gamă largă de condiții. Cu toate acestea, poate ajunge la saturație în condiții de vegetație densă, când LAI devine ridicat.

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

Valoarea acestui indice variază de la -1 la 1. Intervalul obișnuit pentru vegetația verde este de la 0,2 la 0,8.

Referință: Rouse, J., R. Haas, J. Schell și D. Deering. Monitorizarea sistemelor de vegetație din Marile Câmpii cu ERTS. Al treilea simpozion ERTS, NASA (1973): 309-317.

---

NLI - Indicele neliniar

Acest indice presupune că relația dintre mulți indici de vegetație și parametrii biofizici de suprafață este neliniară. El linearizează relațiile cu parametrii de suprafață care tind să fie neliniari.

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

Referință: Goel, N. și W. Qin. „Influența arhitecturii coronamentului asupra relațiilor dintre diverși indici de vegetație și LAI și Fpar: o simulare pe computer”. Remote Sensing Reviews 10 (1994): 309-347.

---

OSAVI - Indicele de vegetație optimizat ajustat la sol

Acest indice se bazează pe indicele de vegetație ajustat la sol (SAVI). Acesta utilizează o valoare standard de 0,16 pentru factorul de ajustare a fundalului coronamentului. Rondeaux (1996) a stabilit că această valoare oferă o variație mai mare a solului decât SAVI pentru acoperirea vegetală redusă, demonstrând în același timp o sensibilitate crescută la acoperirea vegetală mai mare de 50%. Acest indice este utilizat cel mai bine în zonele cu vegetație relativ rară, unde solul este vizibil prin coronament.

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

Referință: Rondeaux, G., M. Steven și F. Baret. „Optimizarea indicilor de vegetație ajustați la sol”. Remote Sensing of Environment 55 (1996): 95-107.

---

RDVI - Indicele de vegetație diferențial renormalizat

Acest indice utilizează diferența dintre lungimile de undă din infraroșu apropiat și roșu, împreună cu NDVI, pentru a evidenția vegetația sănătoasă. Este insensibil la efectele solului și la geometria de vizualizare a soarelui.

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

Referință: Roujean, J. și F. Breon. „Estimarea PAR absorbită de vegetație din măsurători bidirecționale de reflectanță”. Remote Sensing of Environment 51 (1995): 375-384.

---

SAVI - Indicele de vegetație ajustat în funcție de sol

Acest indice este similar cu NDVI, dar suprimă efectele pixelilor solului. Utilizează un factor de ajustare a fundalului coronamentului, L, care este o funcție a densității vegetației și necesită adesea cunoștințe prealabile despre cantitățile de vegetație. Huete (1988) sugerează o valoare optimă de L=0,5 pentru a ține cont de variațiile de fond ale solului de ordinul întâi. Acest indice este cel mai bine utilizat în zone cu vegetație relativ rară, unde solul este vizibil prin coronament.

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

Referință: Huete, A. „Un indice de vegetație ajustat în funcție de sol (SAVI).” Remote Sensing of Environment 25 (1988): 295-309.

---

TDVI - Indicele de vegetație transformat diferențial

Acest indice este util pentru monitorizarea acoperirii vegetale în mediile urbane. Nu se saturează ca NDVI și SAVI.

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

Referință: Bannari, A., H. Asalhi și P. Teillet. „Transformed Difference Vegetation Index (TDVI) for Vegetation Cover Mapping” (Indicele transformat al diferenței de vegetație (TDVI) pentru cartografierea acoperirii vegetale) în Proceedings of the Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS '02, IEEE International, volumul 5 (2002).

---

VARI - Indicele vizibil rezistent la efectele atmosferice

Acest indice se bazează pe ARVI și este utilizat pentru a estima fracțiunea de vegetație dintr-o scenă cu sensibilitate redusă la efectele atmosferice.

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

Referință: Gitelson, A., et al. „Liniile de vegetație și sol în spațiul spectral vizibil: un concept și o tehnică pentru estimarea de la distanță a fracției de vegetație. International Journal of Remote Sensing 23 (2002): 2537−2562.

---

WDRVI - Indicele de vegetație cu gamă dinamică largă

Acest indice este similar cu NDVI, dar utilizează un coeficient de ponderare (a) pentru a reduce disparitatea dintre contribuțiile semnalelor din infraroșu apropiat și roșu la NDVI. WDRVI este deosebit de eficient în scenele cu densitate moderată până la ridicată a vegetației, când NDVI depășește 0,6. NDVI tinde să se stabilizeze atunci când fracția de vegetație și indicele suprafeței frunzelor (LAI) cresc, în timp ce WDRVI este mai sensibil la o gamă mai largă de fracții de vegetație și la schimbările din LAI.

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

Coeficientul de ponderare (a) poate varia între 0,1 și 0,2. Valoarea 0,2 este recomandată de Henebry, Viña și Gitelson (2004).

Referințe

Gitelson, A. „Wide Dynamic Range Vegetation Index for Remote Quantification of Biophysical Characteristics of Vegetation” (Indicele de vegetație cu gamă dinamică largă pentru cuantificarea la distanță a caracteristicilor biofizice ale vegetației). Journal of Plant Physiology 161, nr. 2 (2004): 165-173.

Henebry, G., A. Viña și A. Gitelson. „Indicele de vegetație cu gamă dinamică largă și utilitatea sa potențială pentru analiza lacunelor”. Gap Analysis Bulletin 12: 50-56.