Antonio.2 в 13:54, 11 мая 2016

2016-05-11T13:54:13Z

← Предыдущая версия		Версия от 15:54, 11 мая 2016
Строка 14:		Строка 14:
	Согласно этой формуле, плотность растительности (NDVI) в определенной точке изображения равна разнице интенсивностей отраженного света в красном и инфракрасном диапазоне, деленной на сумму их интенсивностей.		Согласно этой формуле, плотность растительности (NDVI) в определенной точке изображения равна разнице интенсивностей отраженного света в красном и инфракрасном диапазоне, деленной на сумму их интенсивностей.

	Расчет NDVI базируется на двух наиболее стабильных (не зависящих от прочих факторов) участках спектральной кривой отражения сосудистых растений. В красной области спектра (0,6-0,7 мкм) лежит максимум поглощения солнечной радиации хлорофиллом высших сосудистых растений, а в инфракрасной области (0,7-1,0 мкм) ~~находиться~~ область максимального отражения клеточных структур листа. То есть высокая фотосинтетическая активность (связанная, как правило, с густой растительностью) ведет к меньшему отражению в красной области спектра и большему в инфракрасной. Отношение этих показателей друг к другу позволяет четко отделять и анализировать растительные от прочих природных объектов. Использование же не простого отношения, а нормализованной разности между минимумом и максимумом отражений увеличивает точность измерения, позволяет уменьшить влияние таких явлений как различия в освещенности снимка, облачности, дымки, поглощение радиации атмосферой и пр.<br />		Расчет NDVI базируется на двух наиболее стабильных (не зависящих от прочих факторов) участках спектральной кривой отражения сосудистых растений. В красной области спектра (0,6-0,7 мкм) лежит максимум поглощения солнечной радиации хлорофиллом высших сосудистых растений, а в инфракрасной области (0,7-1,0 мкм) находится область максимального отражения клеточных структур листа. То есть высокая фотосинтетическая активность (связанная, как правило, с густой растительностью) ведет к меньшему отражению в красной области спектра и большему в инфракрасной. Отношение этих показателей друг к другу позволяет четко отделять и анализировать растительные от прочих природных объектов. Использование же не простого отношения, а нормализованной разности между минимумом и максимумом отражений увеличивает точность измерения, позволяет уменьшить влияние таких явлений как различия в освещенности снимка, облачности, дымки, поглощение радиации атмосферой и пр.<br />

	<center>[[Image:ndvi2.gif]]</center>		<center>[[Image:ndvi2.gif]]</center>

Максим Дубинин: Новая страница: «{{Статья|Опубликована|ndvi}} {{Аннотация|Теоретические основы использования индекса NDVI.}} С …»

2014-06-08T15:07:32Z

Новая страница: «{{Статья|Опубликована|ndvi}} {{Аннотация|Теоретические основы использования индекса NDVI.}} С …»

Новая страница

{{Статья|Опубликована|ndvi}}
{{Аннотация|Теоретические основы использования индекса NDVI.}}

С примерами карт на основе индекса NDVI можно ознакомиться [http://gis-lab.info/qa/ndvi2.html в статье "Практика"].

'''NDVI''' (Normalized Difference Vegetation Index) - нормализованный относительный индекс растительности - простой количественный показатель количества фотосинтетически активной биомассы (обычно называемый вегетационным индексом). Один из самых распространенных и используемых индексов для решения задач, использующих количественные оценки растительного покрова.

Вычисляется по следующей формуле: 

<center>[[Image:Ndvi формула.gif]]</center>

где, '''NIR''' - отражение в ближней инфракрасной области спектра '''RED''' - отражение в красной области спектра

Согласно этой формуле, плотность растительности (NDVI) в определенной точке изображения равна разнице интенсивностей отраженного света в красном и инфракрасном диапазоне, деленной на сумму их интенсивностей.

Расчет NDVI базируется на двух наиболее стабильных (не зависящих от прочих факторов) участках спектральной кривой отражения сосудистых растений. В красной области спектра (0,6-0,7 мкм) лежит максимум поглощения солнечной радиации хлорофиллом высших сосудистых растений, а в инфракрасной области (0,7-1,0 мкм) находиться область максимального отражения клеточных структур листа. То есть высокая фотосинтетическая активность (связанная, как правило, с густой растительностью) ведет к меньшему отражению в красной области спектра и большему в инфракрасной. Отношение этих показателей друг к другу позволяет четко отделять и анализировать растительные от прочих природных объектов. Использование же не простого отношения, а нормализованной разности между минимумом и максимумом отражений увеличивает точность измерения, позволяет уменьшить влияние таких явлений как различия в освещенности снимка, облачности, дымки, поглощение радиации атмосферой и пр. 

<center>[[Image:ndvi2.gif]]</center>

<center>'''Участки характеристической кривой отражения растительности (усредненной), используемые для расчета NDVI c помощью данных MODIS'''</center>

NDVI может быть рассчитан на основе любых снимков высокого, среднего или низкого разрешения, имеющим спектральные каналы в красном (0,55-0,75 мкм) и инфракрасном диапазоне (0,75-1,0 мкм). Алгоритм расчета NDVI встроен практически во все распространенные пакеты программного обеспечения, связанные с обработкой данных дистанционного зондирования (Arc View Image Analysis, ERDAS Imagine, ENVI, Ermapper, Scanex MODIS Processor, ScanView и др.).

Комбинации каналов камер спутников используемые для расчета NDVI:

{| width="90%" border="1" align="center"
| width="25%" |
MSS Landsat(4,5)
| '''5''' (0.6-0.7 мкм), '''6''' (0.7-0.8 мкм) или '''7''' (0.8-1.1 мкм)
|-
| width="25%" |
TM Landsat(4,5)
| '''3''' (0.63-0.69 мкм), '''4''' (0.76-0.90 мкм)
|-
| width="25%" |
ETM+ Landsat7
| '''3''' (0.63-0.69 мкм), '''4''' (0.75-0.90 мкм)
|-
| width="25%" |
AVHRR NOAA
| '''1''' (0.58-0.68 мкм), '''2''' (0.72-1.0 мкм)
|-
| width="25%" |
MODIS Terra(Aqua)
| '''1''' (0.62-0.67 мкм), '''2''' (0.841-0.876 мкм)
|-
| width="25%" |
ASTER Terra
| '''2''' (0.63-0.69 мкм), '''3''' (0.76-0.86 мкм)
|-
| width="25%" |
LISS IRS(1C/1D)
| '''2''' (0.62-0.68 мкм), '''3''' (0.77-0.86 мкм)
|}

Со времени разработки алгоритма для расчета NDVI (Rouse BJ, 1973) у него появилось довольно много модификаций предназначенных для уменьшения влияния различных помехообразующих факторов. Таких, к примеру, как поглощение аэрозолями атмосферы (atmospheric - resistant vegetation index - ARVI), отражение от почвенного слоя (soil adjusted vegetation index - SAVI) и др. Для расчета этих индексов используются формулы, учитывающие отношения между отражающей способностью различных природных объектов и растительностью в других диапазонах, помимо красного и инфракрасного, что делает их более сложными в применении. Существуют также индексы, основанные на NDVI, но корректирующие сразу несколько помехообразующих факторов, как, например EVI (Enhanced vegetation index).

<center>[[Image:ndvi3.gif]] </center>

<center>'''Дискретная шкала NDVI '''</center>

Для отображения индекса NDVI используется стандартизованная непрерывная градиентная или дискретная шкала, показывающая значения в диапазоне от -1..1 в % или в так называемой масштабированной шкале в диапазоне от 0 до 255 (используется для отображения в некоторых пакетах обработки ДЗЗ, соответствует количеству градаций серого), или в диапазоне 0..200 (-100..100), что более удобно, так как каждая единица соответствует 1% изменения показателя. Благодаря особенности отражения в NIR -RED областях спектра, природные объекты, не связанные с растительностью, имеют фиксированное значение NDVI, (что позволяет использовать этот параметр для их идентификации):

{| width="90%" border="1" align="center"
!
<center>'''Тип объекта'''</center>
!
<center>'''Отражение в красной области спектра'''</center>
!
<center>'''Отражение в инфракрасной области спектра'''</center>
!
<center>'''Значение NDVI'''</center>
|-
| bgcolor="#CCCCCC" |
'''Густая растительность'''
|
<center>0.1</center>
|
<center>0.5</center>
|
<center>0.7</center>
|-
| bgcolor="#CCCCCC" |
'''Разряженная растительность'''
|
<center>0.1</center>
|
<center>0.3</center>
|
<center>0.5</center>
|-
| bgcolor="#CCCCCC" |
'''Открытая почва'''
|
<center>0.25</center>
|
<center>0.3</center>
|
<center>0.025</center>
|-
| bgcolor="#CCCCCC" |
'''Облака'''
|
<center>0.25</center>
|
<center>0.25</center>
|
<center>0</center>
|-
| bgcolor="#CCCCCC" |
'''Снег и лед'''
|
<center>0.375</center>
|
<center>0.35</center>
|
<center>-0.05</center>
|-
| bgcolor="#CCCCCC" |
'''Вода'''
|
<center>0.02</center>
|
<center>0.01</center>
|
<center>-0.25</center>
|-
| bgcolor="#CCCCCC" |
'''Искусственные материалы (бетон, асфальт)'''
|
<center>0.3</center>
|
<center>0.1</center>
|
<center>-0.5</center>
|}

Но, как правило, для задач связанных с картографированием растительности используют немасштабированную шкалу, начинающуюся с 0 (значения NDVI меньше 0 растительность принимать не может). Для перевода из шкалы -1..1 в 0..200 (масштабирование) используется следующая формула:

<center>'''масштабированный NDVI = 100(NDVI + 1)'''</center>

Существует устойчивая корреляция между показателем NDVI и продуктивностью для различных типов экосистем: 

<center>[[Image:ndvi4.gif]]</center>

Это свойство довольно активно используется для регионального картирования и анализа различных типов ландшафтов, оценке ресурсов и площадей биосистем в масштабе стран и континентов. Однако чаще, расчет NDVI употребляется на основе серии разновременных (разносезонных) снимков с заданным временным разрешением, позволяя получать динамическую картину процессов изменения границ и характеристик различных типов растительности (месячные вариации, сезонные вариации, годовые вариации).

Будучи искусственным безразмерным показателем NDVI предназначен для измерения эколого-климатических характеристик растительности, но в тоже время может показывать значительную корреляцию с некоторыми параметрами, совсем другой области:

* Продуктивностью (временные изменения)
* Биомассой
* Влажностью и минеральной (органической) насыщенностью почвы
* Испаряемостью (эвапотранспирацией)
* Объемом выпадаемых осадков
* Мощностью и характеристиками снежного покрова

''Зависимость между этими параметрами и NDVI, как правило, не прямая и связана с особенностями исследуемой территории, ее климатическими и экологическими характеристиками, кроме этого, часто приходиться учитывать временную разнесенность параметра и ответной реакции NDVI.''

Благодаря всем этим особенностям, карты NDVI часто используются как один из промежуточных дополнительных слоев для проведения более сложных типов анализа. Результатами которых могут являться карты продуктивности лесов и сельхозземель, карты типов ландшафтов, растительности и природных зон, почвенные, аридные, фито-гидрологические и другие эколого-климатические карты. Так же, на его основе возможно получение численных данных для использования в расчетах оценки и прогнозирования урожайности и продуктивности, биологического разнообразия, степени нарушенности и ущерба от различных естественных и антропогенных бедствий, аварий и т.д. Часто эти данные используются для вычисления других, универсальных и территориально-привязанных индексов: '''LAI''' - индекс листовой поверхности , '''FPAR''' - индекс фотосинтетической активной радиации, поглощаемый растительностью и пр.

В целом, главным преимуществом NDVI является легкость его получения: для вычисления индекса не требуется никаких дополнительных данных и методик, кроме непосредственно самой космической съемки и знания ее параметров.

Так, благодаря минимальному временному разрешению данных MODIS/Terra, вычисление NDVI на их основе может давать оперативную информацию об эколого-климатической обстановке и возможность отслеживать динамику различных параметров с периодичностью до 1 недели! А большой пространственный охват позволяет проводить мониторинг территорий, соразмерный с площадями областей и целых стран. Данные же камер высокого разрешения, типа Landsat, IRS, Aster позволяют следить за состоянием объектов размерами вплоть до отдельного поля или лесного выдела.

Следует, однако, учитывать и главные недостатки использования NDVI-индекса:

* Невозможность использования данных, не прошедших этап радиометрической коррекции (калибровки);
* Погрешности, вносимые погодными условиями, сильной облачностью и дымкой - их влияние можно частично скорректировать использованием улучшенных коэффициентов и композитных изображений с сериями NDVI за несколько дней, недель или месяцев ('''MVC - Maximum Value Composite'''). Усредненные значения позволяют избежать влияния случайных и некоторых систематических погрешностей. Как показывает практика, это очень часто применяемый подход для подготовки данных для создания карт NDVI, примеры показанные в дальнейшем, к сожалению, сделаны на основе разовой съемки, ошибки которой не скорректированы с помощью '''MVC'''. Расчет MVC довольно прост и может быть выполнен в ArcInfo GRID с помощью следующих операций (в примере 5 слоев '''NDVI''' сделанных из снимков разных дат): '''up = upos(ndvi1, ndvi2, ndvi3, ndvi4, ndvi5) result = con(up == 1, ch1, up==2, ch1, up==3, ch1, up==4,ch1, up==5, ch1) '''
* Необходимостью для большинства задач сравнения полученных результатов с предварительно собранными данными тестовых участков (эталонов), в которых должны учитываться сезонные эколого-климатические показатели, как самого снимка, так и тестовых площадок на момент сбора данных. Особенно значимыми данные материалы становятся при расчетах продуктивности, запасах биомассы и прочих количественных показателях;
* Возможностью использования съемки только времени сезона вегетации для исследуемого региона. ''В силу своей привязанности к количеству фотосинтезирующей биомассы, NDVI не эффективен на снимках полученных в сезон ослабленной или невегетирующей в этот период растительности.''

С примерами карт на основе индекса NDVI можно ознакомиться [http://gis-lab.info/qa/ndvi2.html в статье "Практика"].

NDVI - теория и практика - История изменений

Antonio.2 в 13:54, 11 мая 2016

Максим Дубинин: Новая страница: «{{Статья|Опубликована|ndvi}} {{Аннотация|Теоретические основы использования индекса NDVI.}} С …»