i.vigrass - 클라우드에서의 온라인

프로그램:

이름

i.vi - 다양한 유형의 식생 지수를 계산합니다.
주로 빨간색과 근적외선 밴드를 사용하며 일부 인덱스에는 추가 밴드가 필요합니다.

키워드

이미지, 식생 지수, 생물물리학적 매개변수

개요

i.vi
i.vi --도움
i.vi 빨간=name 출력=name viname=유형 [nir=name] [녹색=name] [푸른=name]
[band5=name] [band7=name] [soil_line_slope=뜨다] [soil_line_intercept=뜨다]
[토양 소음 감소=뜨다] [스토리지_비트=정수] [--덮어 쓰기] [--도움]
[--말 수가 많은] [--조용한] [--ui]

플래그 :
--덮어쓰기
출력 파일이 기존 파일을 덮어쓰도록 허용

--도움
사용 요약 인쇄

--말 수가 많은
자세한 모듈 출력

--조용한
조용한 모듈 출력

--UI
강제 실행 GUI 대화 상자

매개 변수 :
빨간=name [필수의]
입력 빨간색 채널 표면 반사율 맵의 이름
범위: [0.0;1.0]

출력=name [필수의]
출력 래스터 맵의 이름

viname=유형 [필수의]
식생지수 종류
옵션 : 아르비, 비디오, 에비, 에비2, gvi, 가리, 게미, IPVI, msavi, msavi2, 엔비, pvi, 사비,
미스터 다양한, wdvi
태만: 엔비
아르 비: 대기 저항 식생 지수
dvi: 식생지수 차이
에비: 식생지수 강화
evi2: 식생강화지수 2
gvi: 녹색식생지수
가리: 대기저항 녹색식생지수
배: 지구환경모니터링지수
IPVI: 적외선 백분율 식생 지수
msavi: 수정된 토양 조정 식생 지수
msavi2: 두 번째 수정토양 보정식생지수
엔비: 정규화된 차이 식생지수
pvi: 수직식생지수
구세주: 토양보정식생지수
sr: 단순 비율
많은: 가시 대기 저항 지수
wdvi: 가중차 식생지수

nir=name
입력 nir 채널 표면 반사율 맵의 이름
범위: [0.0;1.0]

녹색=name
입력 녹색 채널 표면 반사율 맵의 이름
범위: [0.0;1.0]

푸른=name
입력 파란색 채널 표면 반사율 맵의 이름
범위: [0.0;1.0]

band5=name
입력 5번째 채널 표면 반사율 맵 이름
범위: [0.0;1.0]

band7=name
입력 7번째 채널 표면 반사율 맵 이름
범위: [0.0;1.0]

soil_line_slope=뜨다
토양선의 경사 값(MSAVI2에만 해당)

soil_line_intercept=뜨다
토양선의 절편 값(MSAVI2에만 해당)

토양 소음 감소=뜨다
토양 소음 감소 계수 값(MSAVI2만 해당)

스토리지_비트=정수
디지털 숫자의 최대 비트
데이터가 디지털 숫자(예: 정수 유형)인 경우 최대 비트를 제공합니다(예: 8
Landsat -> [0-255])
옵션 : 7, 8, 10, 16
태만: 8

기술

i.vi 생물물리학적 매개변수를 기반으로 식생 지수를 계산합니다.

· ARVI: 대기 저항성 식생 지수

· DVI: 식생차이지수

· EVI: 식생 강화 지수

· EVI2: 식생 강화 지수 2

· GARI: 대기에 저항하는 녹색 식생 지수

· GEMI: 지구 환경 모니터링 지수

· GVI: 녹색식생지수

· IPVI: 적외선 백분율 식생 지수

· MSAVI2: 두 번째 수정된 토양 조정 식생 지수

· MSAVI: 수정된 토양 조정 식생 지수

· NDVI: 정규화된 차이 식생 지수

· PVI: 수직식생지수

· RVI : 식생비율지수

· SAVI: 토양 보정 식생 지수

· SR: 단순 식생 비율

· WDVI: 가중차 식생 지수

배경 for 사용자 에 먼 감지
식생 지수는 종종 지구 육지에 대한 원격 감지의 진입점으로 간주됩니다.
모니터링. 그들은 성공으로 인해 어려움을 겪고 있습니다.
온라인 소스에서 위성 이미지를 수집하고 이 모듈에서 직접 사용합니다.

디지털 숫자에서 래디언스까지:
위성 이미지는 일반적으로 저장 목적으로 디지털 번호(DN)로 저장됩니다. 예:
Landsat5 데이터는 8비트 값(0~255 범위)으로 저장되며, 다른 위성은 아마도
10 또는 16비트로 저장됩니다. 데이터가 DN으로 제공되는 경우 이는 이 이미지가
"수정되지 않은". 이것이 의미하는 바는 이미지가 위성이 보는 것과 같다는 것입니다.
우주에서의 위치와 고도(DN에 저장됨) 이것은 아직 지상의 신호가 아닙니다. 우리
이 데이터를 위성 또는 센서라고 부릅니다. 8비트(또는 그 이상)로 인코딩된 양은
위성 플랫폼 내부 센서에서 감지된 에너지. 이 에너지를 에너지라고 합니다.
센서의 빛. 일반적으로 위성 이미지 제공업체는 센서의 복사량을 인코딩합니다.
아핀 변환 방정식(y=ax+b)을 통해 8비트(또는 그 이상)로 변환합니다. 사용하는 경우
Landsat 이미지를 보세요. i.landsat.toar DN을 다음으로 쉽게 변환할 수 있습니다.
센서의 빛. Aster 데이터를 사용하는 경우 i.aster.toar 기준 치수.

광채부터 반사까지:
마지막으로, 센서 값에서 복사휘도를 얻은 후에도 대기는 여전히
센서와 지구 표면 사이. 이 사실은 다음과 같이 정정되어야 한다.
식물이 다시 우주로 반사하는 태양 에너지와 대기의 상호 작용.
Landsat에서는 두 가지 방법으로 이를 수행할 수 있습니다. 간단한 방법은 다음과 같습니다. i.landsat.toar사용
예를 들어 DOS 수정. 보다 정확한 방법은 다음을 사용하는 것입니다. i.atcorr (이것은 많은 사람들에게 효과적입니다.
위성 센서). 위성에 대기 보정이 적용되면
데이터, 데이터 값을 표면 반사율이라고 합니다. 표면 반사율 범위는 0.0입니다.
이론적으로는 (그리고 절대적으로) 1.0으로 변경됩니다. 이 수준의 데이터 수정이 적절한 수준입니다
함께 사용할 교정 i.vi.

초목 색인
아르비: 대기의 저항하는 초목 색인

ARVI는 NDVI와 비교하여 대기 영향에 강하며
빨간색 채널의 대기 효과에 대한 자체 보정 프로세스를 사용하여
파란색과 빨간색 채널 사이의 광도 차이(Kaufman 및 Tanre 1996).
아르비(레드찬, 니르찬, 블루찬)
ARVI = (니르찬 - (2.0*레드찬 - 블루찬)) /
( 니르찬 + (2.0*레드찬 - 블루찬))

DVI : 차이 초목 색인
dvi(레드찬, 니르찬)
DVI = ( 니르찬 - 레드찬 )

에비: 강화 초목 색인

강화식생지수(EVI)는 식생을 향상시키기 위해 고안된 최적화된 지수입니다.
바이오매스가 많은 지역에서 감도가 향상된 식생 신호
캐노피 배경 신호의 분리를 통한 식생 모니터링 및
대기 영향 감소(Huete AR, Liu HQ, Batchily K., van Leeuwen W.
(1997). EOS-MODIS에 대한 식생 지수 글로벌 TM 이미지 세트 비교. 원격
환경감각, 59:440-451).
evi( 블루찬, 레드찬, 니르찬 )
EVI = 2.5 * ( 니르찬 - 레드찬 ) /
( 니르찬 + 6.0 * 레드찬 - 7.5 * 블루찬 + 1.0 )

EVI2: 강화 초목 색인 2

2밴드 EVI(EVI2), 블루밴드가 없고 3밴드와 가장 유사함
EVI, 특히 대기 영향이 미미하고 데이터 품질이 좋은 경우
(Zhangyan Jiang ; Alfredo R. Huete ; 김영욱 및 Kamel Didan 2밴드 강화
파란색 띠가 없는 식생 지수와 AVHRR 데이터에 적용. 진행 스파이 6679,
지속 가능성을 위한 생태계의 원격 감지 및 모델링 IV, 667905(09년 2007월 XNUMX일)
도이:10.1117/12.734933).
evi2( 레드찬, 니르찬 )
EVI2 = 2.5 * ( 니르찬 - 레드찬 ) /
( 니르찬 + 2.4 * 레드찬 + 1.0 )

가리: 녹색 대기적으로 저항하는 초목 색인

공식은 실제로 정의되었습니다: Gitelson, Anatoly A.; 카우프만, 요람 J.; Merzlyak, 마크
N. (1996) EOS-MODIS의 지구 식생 원격 감지에 녹색 채널 사용,
환경 원격탐사 58(3), 289-298. 도이:10.1016/s0034 - 4257(96)00072-7
가리( 레드찬, 니르찬, 블루찬, 그린찬 )
GARI = ( 니르찬 - (그린찬 - (블루찬 - 레드찬))) /
( 니르찬 + (그린찬 - (블루찬 - 레드찬)))

쌍둥이자리: 글로벌 환경 모니터링 색인
제미(redchan, nirchan)
GEMI = (( (2*((nirchan * nirchan)-(redchan * redchan)) +
1.5*니르찬+0.5*레드찬) / (니르찬 + 레드찬 + 0.5)) *
(1 - 0.25 * (2*((니르찬 * 니르찬)-(레드찬 * 레드찬)) +
1.5*니르찬+0.5*레드찬) / (니르찬 + 레드찬 + 0.5))) -
((redchan - 0.125) / (1 - redchan))

GVI: 초록색 초목 색인
gvi(블루찬, 그린찬, 레드찬, 니르찬, chan5chan, chan7chan)
GVI = ( -0.2848 * 블루찬 - 0.2435 * 그린찬 -
0.5436 * 레드찬 + 0.7243 * 니르찬 + 0.0840 * chan5chan-
0.1800 *찬7찬)

IPVI: 적외선 백분율 초목 색인
ipvi( 레드찬, 니르찬 )
IPVI = 니르찬/(니르찬+레드찬)

MSAVI2: 초 수정 흙 조정 초목 색인
msavi2( redchan , nirchan )
MSAVI2 = (1/2)*(2(NIR+1)-sqrt((2*NIR+1)^2-8(NIR-red)))

MSAVI: 수정 흙 조정 초목 색인
msavi(레드찬,니르찬)
MSAVI = s(NIR-s*red-a) / (a*NIR+red-a*s+X*(1+s*s))
여기서 a는 토양선 절편, s는 토양선 경사, X는 조정값입니다.
토양 소음을 최소화하도록 설정된 계수(원본 논문의 경우 0.08)입니다.

NDVI: 정규화 차이 초목 색인
ndvi(레드찬, 니르찬)
데이터 유형 밴드 번호([NIR, Red])
MSS 대역 = [ 7, 5]
TM1-5,7 밴드 = [ 4, 3]
TM8 밴드 = [ 5, 4]
AVHRR 대역 = [ 2, 1]
SPOT XS 밴드 = [ 3, 2]
AVIRIS 밴드 = [51, 29]
NDVI = (NIR - 빨간색) / (NIR + 빨간색)

VIP: 수직 초목 색인
pvi(레드찬, 니르찬)
PVI = 죄(a)NIR-cos(a)빨간색
동일식생선(균등한 식생선)의 경우 모두 토양과 평행합니다.
따라서 라인은 a=1입니다.

사비: 흙 조정 초목 색인
사비(레드찬, 니르찬)
SAVI = ((1.0+0.5)*(니르찬 - 레드찬)) / (니르찬 + 레드찬 +0.5)

SR : 단순, 간단, 편리 초목 비율
sr(레드찬, 니르찬)
SR = (니르찬/레드찬)

변형: 명백한 분위기적으로 저항하는 색인 VARI는
대기 자가 교정(Gitelson AA, Kaufman YJ, Stark R., Rundquist D., 2002.
식생 비율 추정을 위한 새로운 알고리즘 환경 원격 감지(80),
pp76-87.)
vari = ( 블루찬, 그린찬, 레드찬 )
VARI = (녹색 - 빨간색 ) / (녹색 + 빨간색 - 파란색)

WDVI: 가중 차이 초목 색인
wdvi( 레드찬, 니르찬, soil_line_weight )
WDVI = nirchan - a * redchan
if(soil_weight_line == 없음):
a = 1.0 #토양선의 경사

사용 예

이 예는 North Carolina 샘플에 포함된 LANDSAT TM7 장면을 기반으로 합니다.
데이터 세트.

준비 : DN 에 반사율
첫 번째 단계로 원래 DN(디지털 숫자) 픽셀 값을 다음으로 변환해야 합니다.
반사율을 사용하여 i.landsat.toar. 이를 위해 우리는 복사본을 만들거나 채널 이름을 바꿉니다.
일치 i.landsat.toar님의 입력 방식:

g.copy raster=lsat7_2002_10,lsat7_2002.1
g.copy raster=lsat7_2002_20,lsat7_2002.2
g.copy raster=lsat7_2002_30,lsat7_2002.3
g.copy raster=lsat7_2002_40,lsat7_2002.4
g.copy raster=lsat7_2002_50,lsat7_2002.5
g.copy raster=lsat7_2002_61,lsat7_2002.61
g.copy raster=lsat7_2002_62,lsat7_2002.62
g.copy raster=lsat7_2002_70,lsat7_2002.7
g.copy raster=lsat7_2002_80,lsat7_2002.8

DOS1을 사용하여 DN에서 반사율 값 계산(에서 얻은 메타데이터)
p016r035_7x20020524.met.gz):

i.landsat.toar 입력=lsat7_2002. 출력=lsat7_2002_toar. 센서=tm7 \
방법=dos1 날짜=2002-05-24 sun_elevation=64.7730999 \
product_date=2004-02-12 이득=HHHLHLHHL
결과 Landsat 채널의 이름은 lsat7_2002_toar.1 .. lsat7_2002_toar.8입니다.

계산 of NDVI
반사율 값으로부터 NDVI 계산은 다음과 같이 수행됩니다.
g.region 래스터=lsat7_2002_toar.3 -p
i.vi red=lsat7_2002_toar.3 nir=lsat7_2002_toar.4 viname=ndvi \
출력=lsat7_2002.ndvi
r.colors lsat7_2002.ndvi 색상=ndvi
디몬 wx0
d.rast.leg lsat7_2002.ndvi
노스캐롤라이나 데이터세트: NDVI

계산 of 아르비
반사율 값에서 ARVI 계산은 다음과 같이 수행됩니다.
g.region 래스터=lsat7_2002_toar.3 -p
i.vi blue=lsat7_2002_toar.1 red=lsat7_2002_toar.3 nir=lsat7_2002_toar.4 \
viname=arvi 출력=lsat7_2002.arvi
디몬 wx0
d.rast.leg lsat7_2002.arvi
노스캐롤라이나 데이터세트: ARVI

계산 of 가리
반사율 값으로부터 GARI를 계산하는 방법은 다음과 같습니다.
g.region 래스터=lsat7_2002_toar.3 -p
i.vi blue=lsat7_2002_toar.1 green=lsat7_2002_toar.2 red=lsat7_2002_toar.3 \
nir=lsat7_2002_toar.4 viname=gari output=lsat7_2002.gari
디몬 wx0
d.rast.leg lsat7_2002.gari
노스캐롤라이나 데이터세트: GARI

노트

원본 출처: kepler.gps.caltech.edu(FAQ):

원격 탐사의 식물에 관한 FAQ
Terrill W. Ray, Div가 작성함. 캘리포니아 연구소 지질학 및 행성 과학부
기술팀, 이메일: [이메일 보호]

달팽이 메일: 테릴 레이
지질 및 행성 과학부
Caltech, 우편번호 170-25
패서 디나, CA

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