Просмотр кода страницы Обработка и интерпретация данных Landsat 8 (OLI) средствами GRASS GIS 7

==Расчет индекса NDVI==


О том, что такое NDVI и зачем нужен этот индекс, замечательно написано в [http://gis-lab.info/qa/ndvi.html этой статье].

Существуют разные взгляды на то, как правильнее строить вегетационные индексы: по radiance или по reflectance (главное не в DN!). Вы можете поэкспериментировать. В примере мы воспользуемся полученными на прошлом шаге скорректированными с учётом атмосферы данными reflectance.

Для расчета индекса снова откроем растровый калькулятор ''r.mapcalc'', в котором, для удобства используем разделы 'insert existing raster map' и 'operators' и вводим выражение, не забыв указать имя выходного слоя (в нашем случае "ndvi_refl").


[[Файл:Grass7_landsat8_processing_30.png|center|thumb|500px|Расчет NDVI в r.mapcalc]]
<pre>r.mapcalc expression='ndvi_refl=(atcorr_refl_B5 - atcorr_refl_B4)/(atcorr_refl_B5 + atcorr_refl_B4)'</pre>


В сущности, результат получен. Для того, чтобы раскрасить растр NDVI в принятую для этого индекса цветовую схему, воспользуемся модулем [http://grass.osgeo.org/grass70/manuals/r.colors.html r.colors] (запуск через ''Command Console'', либо через контекстное меню слоя, пункт ''Set Color Table'' (Задать цветовую таблицу)). Убедитесь, что в основной вкладке указаны нужные наборы данных, т.е. рассчитанные NDVI.


[[Файл:Grass7_landsat8_processing_31.png|center|thumb|500px|Окно модуля r.color]]


Собственно цветовая шкала задается на вкладке ''Define''. Поскольку индекс NDVI является классическим продуктом, в GRASS есть заранее заготовленная шкала ("ndvi").


[[Файл:Grass7_landsat8_processing_32.png|center|thumb|500px|Выбор цветовой шкалы NDVI]]
<pre>r.colors ndvi_refl,ndvi_FLAASH color=ndvi</pre>


В результате наше посчитанное по reflectance индексное изображение выглядит следующим образом:


[[Файл:Grass7_landsat8_processing_33.png|center|thumb|500px|Визуализированный с цветовой таблицей NDVI]]


===Сравнение результатов с расчетами в ENVI после FLAASH===

Для проверки результатов мы посчитали индекс NDVI также в среде ENVI 5.1, предварительно применив к набору исходных данных алгоритм атмосферной коррекции FLAASH. В GRASS существует несколько возможностей сравнить растровые изображения, начиная от простого визуального или попиксельного сравнения и заканчивая расчетом корреляции через модуль [http://grass.osgeo.org/grass70/manuals/d.correlate.html d.correlate]. Мы воспользуемся модулем [http://grass.osgeo.org/grass70/manuals/r.what.html r.what], который позволяет простым способом осуществить попиксельное сравнение. Запустить его, помимо консольной команды, можно через меню: ''Raster - Query Raster Maps - Query values by coordinates''.


[[Файл:Grass7_landsat8_processing_34.png|center|thumb|500px|Запуск модуля r.what]]


Выбираем слои для сравнения (соответственно NDVI, рассчитанный в GRASS по reflectance, и в ENVI).


[[Файл:Grass7_landsat8_processing_35.png|center|thumb|500px|Выбор слоёв в модуле r.what]]
<pre>r.what map=ndvi_refl,ndvi_FLAASH points=Cuba_check_pts</pre>

Результат выдается в консольном виде. Мы обойдемся визуальной оценкой, хотя понятно, что по двум рядам значений вполне можно посчитать статистику. Видно, что в целом результаты очень близкие (третья колонка - данные после FLAASH, четвертая - после ATCORR).


[[Файл:Grass7_landsat8_processing_36.png|center|thumb|500px|Попиксельное сравнение индексов после 6S и FLAASH]]