i.vigrass - Online na nuvem

PROGRAMA:

NOME

eu vi - Calcula diferentes tipos de índices de vegetação.
Usa principalmente bandas vermelhas e nir, e alguns índices requerem bandas adicionais.

CHAVES

imagens, índice de vegetação, parâmetros biofísicos

SINOPSE

eu vi
eu vi --Socorro
eu vi vermelho=nome saída=nome vinagre=tipo [nir=nome] [verde=nome] [azul=nome]
[band5=nome] [band7=nome] [solo_line_slope=flutuar] [solo_line_intercept=flutuar]
[solo_noise_reduction=flutuar] [armazenamento_bit=número inteiro] [-substituir] [-ajudar]
[-detalhado] [-calma] [-ui]

Sinalizadores:
- sobrescrever
Permitir que os arquivos de saída substituam os arquivos existentes

--Socorro
Imprimir resumo de uso

--verbose
Saída detalhada do módulo

--quieto
Saída silenciosa do módulo

--ui
Forçar o lançamento da caixa de diálogo da GUI

parâmetros:
vermelho=nome [obrigatório]
Nome do mapa de refletância da superfície do canal vermelho de entrada
Faixa: [0.0; 1.0]

saída=nome [obrigatório]
Nome para o mapa raster de saída

vinagre=tipo [obrigatório]
Tipo de índice de vegetação
opções: arvi, dvi, evi, evi2, gvi, gari gemi, ipvi, msavi, msavi2, ndvi, pv, Savi,
Sr, vários, wdvi
Padrão: ndvi
Arvi: Índices de vegetação com resistência atmosférica
Dvi: Índice de Diferença de Vegetação
evi: Índice de Vegetação Aprimorado
evi2: Índice de Vegetação Aprimorado 2
gvi: Índice de Vegetação Verde
gari: Índice de vegetação resistente à atmosfera verde
gemi: Índice de Monitoramento Ambiental Global
ipvi: Índice de Vegetação Porcentagem Infravermelho
msavi: Índice de Vegetação Ajustado do Solo Modificado
msavi2: segundo Índice de Vegetação Ajustado do Solo Modificado
ndvi: Índice de Vegetação por Diferença Normalizada
pvi: Índice de Vegetação Perpendicular
Savi: Índice de Vegetação Ajustado pelo Solo
sr: Razão Simples
variável: Índice de Resistência Atmosférica Visível
wdvi: Índice de Vegetação por Diferença Ponderada

nir=nome
Nome do mapa de refletância da superfície do canal nir de entrada
Faixa: [0.0; 1.0]

verde=nome
Nome do mapa de refletância da superfície do canal verde de entrada
Faixa: [0.0; 1.0]

azul=nome
Nome do mapa de refletância da superfície do canal azul
Faixa: [0.0; 1.0]

band5=nome
Nome do mapa de refletância da superfície do 5º canal de entrada
Faixa: [0.0; 1.0]

band7=nome
Nome do mapa de refletância da superfície do 7º canal de entrada
Faixa: [0.0; 1.0]

solo_line_slope=flutuar
Valor da inclinação da linha do solo (somente MSAVI2)

solo_line_intercept=flutuar
Valor da interceptação da linha do solo (somente MSAVI2)

solo_noise_reduction=flutuar
Valor do fator de redução do ruído do solo (somente MSAVI2)

armazenamento_bit=número inteiro
Bits máximos para números digitais
Se os dados estiverem em números digitais (ou seja, tipo inteiro), forneça os bits máximos (ou seja, 8 para
Landsat -> [0-255])
opções: 7, 8, 10, 16
Padrão: 8

DESCRIÇÃO

eu vi calcula os índices de vegetação com base em parâmetros biofísicos.

· ARVI: índices de vegetação com resistência atmosférica

· DVI: Índice de Diferença de Vegetação

· EVI: Índice de Vegetação Aprimorado

· EVI2: Índice de Vegetação Aprimorado 2

· GARI: Índice de vegetação verde resistente à atmosfera

· GEMI: Índice de Monitoramento Ambiental Global

· GVI: Índice de Vegetação Verde

· IPVI: Índice Infravermelho de Vegetação Porcentagem

· MSAVI2: segundo Índice de Vegetação Ajustado do Solo Modificado

· MSAVI: Índice de Vegetação Ajustado pelo Solo Modificado

· NDVI: Índice de Vegetação por Diferença Normalizada

· PVI: Índice de Vegetação Perpendicular

· RVI: razão índice de vegetação

· SAVI: Índice de Vegetação Ajustado pelo Solo

· SR: Razão de Vegetação Simples

· WDVI: Índice de Vegetação por Diferença Ponderada

BACKGROUND para usuários novo para remoto sensoriamento
Os índices de vegetação são frequentemente considerados o ponto de entrada do sensoriamento remoto para terras terrestres
monitoramento. Eles estão sofrendo com seu sucesso, em termos que muitas vezes as pessoas tendem a
colete imagens de satélite de fontes online e use-as diretamente neste módulo.

Do número digital para o Radiance:
As imagens de satélite são comumente armazenadas em Número Digital (DN) para fins de armazenamento; por exemplo,
Os dados do Landsat5 são armazenados em valores de 8 bits (variando de 0 a 255), outros satélites talvez
armazenados em 10 ou 16 bits. Se os dados são fornecidos em DN, isso implica que esta imagem é
"não corrigida". O que isso significa é que a imagem é o que o satélite vê em seu
posição e altitude no espaço (armazenados no DN). Este ainda não é o sinal no solo. Nós
chame esses dados no satélite ou no sensor. Codificado em 8 bits (ou mais) está a quantidade de
energia detectada pelo sensor dentro da plataforma de satélite. Esta energia é chamada
radiância no sensor. Geralmente, os provedores de imagens de satélites codificam a radiância no sensor
em 8 bits (ou mais) por meio de uma equação de transformação afim (y = ax + b). Em caso de uso
Imagens Landsat, olhe para o i.landsat.toar para uma maneira fácil de transformar DN em
radiância no sensor. Se estiver usando dados Aster, tente o i.aster.toar módulo.

Da Radiância à Refletância:
Finalmente, uma vez obtida a radiância nos valores do sensor, a atmosfera ainda é
entre o sensor e a superfície da Terra. Este fato precisa ser corrigido para levar em conta o
interação atmosférica com a energia solar que a vegetação reflete de volta para o espaço.
Isso pode ser feito de duas maneiras para o Landsat. A maneira mais simples é através i.landsat.toar, usar
por exemplo, a correção do DOS. A maneira mais precisa é usando i.atcorr (que funciona para muitos
sensores de satélite). Uma vez que a correção atmosférica foi aplicada ao satélite
dados, os valores de dados são chamados de refletância de superfície. A refletância da superfície está variando de 0.0
para 1.0 teoricamente (e absolutamente). Este nível de correção de dados é o nível adequado
de correção para usar com eu vi.

Vegetação Índices
SARS: Atmosférico Resistente Vegetação Índice

ARVI é resistente aos efeitos atmosféricos (em comparação ao NDVI) e é realizado
por um processo de autocorreção para o efeito atmosférico no canal vermelho, usando o
diferença no brilho entre os canais azul e vermelho (Kaufman e Tanre 1996).
arvi (redchan, nirchan, bluechan)
ARVI = (nirchan - (2.0 * redchan - bluechan)) /
(nirchan + (2.0 * redchan - bluechan))

DVI: Diferença Vegetação Índice
DVI (redchan, nirchan)
DVI = (nirchan - redchan)

EVI: Enhanced Vegetação Índice

O índice de vegetação aprimorado (EVI) é um índice otimizado projetado para melhorar o
sinal de vegetação com sensibilidade melhorada em regiões de alta biomassa e melhorada
monitoramento de vegetação através de um desacoplamento do sinal de fundo do dossel e um
redução nas influências da atmosfera (Huete AR, Liu HQ, Batchily K., van Leeuwen W.
(1997). Uma comparação do conjunto global de índices de vegetação de imagens TM para EOS-MODIS. Controlo remoto
Sensing of Environment, 59: 440-451).
evi (bluechan, redchan, nirchan)
EVI = 2.5 * (nirchan - redchan) /
(nirchan + 6.0 * redchan - 7.5 * bluechan + 1.0)

EVI2: Enhanced Vegetação Índice 2

Um EVI de 2 bandas (EVI2), sem uma banda azul, que tem a melhor semelhança com o de 3 bandas
EVI, particularmente quando os efeitos atmosféricos são insignificantes e a qualidade dos dados é boa
(Zhangyan Jiang; Alfredo R. Huete; Youngwook Kim e Kamel Didan 2 bandas aprimoradas
índice de vegetação sem faixa azul e sua aplicação aos dados AVHRR. Proc. SPIE 6679,
Sensoriamento Remoto e Modelagem de Ecossistemas para Sustentabilidade IV, 667905 (09 de outubro de 2007)
doi: 10.1117 / 12.734933).
evi2 (redchan, nirchan)
EVI2 = 2.5 * (nirchan - redchan) /
(nirchan + 2.4 * redchan + 1.0)

GARI: verde atmosférica resistente vegetação índice

A fórmula foi realmente definida: Gitelson, Anatoly A .; Kaufman, Yoram J .; Merzlyak, Mark
N. (1996) Uso de um canal verde no sensoriamento remoto da vegetação global de EOS- MODIS,
Sensoriamento Remoto do Ambiente 58 (3), 289-298. doi: 10.1016 /s0034-4257(96)00072-7
gari (redchan, nirchan, bluechan, greenchan)
GARI = (nirchan - (greenchan - (bluechan - redchan))) /
(nirchan + (greenchan - (bluechan - redchan)))

GÊMEO: Global Ambiental  do Paciente Índice
gemi (redchan, nirchan)
GEMI = (((2 * ((nirchan * nirchan) - (redchan * redchan)) +
1.5 * nirchan + 0.5 * redchan) / (nirchan + redchan + 0.5)) *
(1 - 0.25 * (2 * ((nirchan * nirchan) - (redchan * redchan)) +
1.5 * nirchan + 0.5 * redchan) / (nirchan + redchan + 0.5))) -
((redchan - 0.125) / (1 - redchan))

IVG: Verde Vegetação Índice
gvi (bluechan, greenchan, redchan, nirchan, chan5chan, chan7chan)
GVI = (-0.2848 * bluechan - 0.2435 * greenchan -
0.5436 * redchan + 0.7243 * nirchan + 0.0840 * chan5chan-
0.1800 * chan7chan)

IPVI: Infravermelho Percentagem Vegetação Índice
ipvi (redchan, nirchan)
IPVI = nirchan / (nirchan + redchan)

MSAVI2: segundo Modificado Solo Ajustado Vegetação Índice
msavi2 (redchan, nirchan)
MSAVI2 = (1/2)*(2(NIR+1)-sqrt((2*NIR+1)^2-8(NIR-red)))

MSAVI: Modificado Solo Ajustado Vegetação Índice
msavi (redchan, nirchan)
MSAVI = s (NIR-s * red-a) / (a ​​* NIR + red-a * s + X * (1 + s * s))
onde a é a interceptação da linha do solo, s é a inclinação da linha do solo e X é um ajuste
fator que é definido para minimizar o ruído do solo (0.08 em papéis originais).

NDVI: Normalizado Diferença Vegetação Índice
ndvi (redchan, nirchan)
Números de banda de tipo de dados ([NIR, vermelho])
Bandas MSS = [7, 5]
Bandas TM1-5,7 = [4, 3]
Bandas TM8 = [5, 4]
Bandas AVHRR = [2, 1]
Bandas SPOT XS = [3, 2]
Bandas AVIRIS = [51, 29]
NDVI = (NIR - Vermelho) / (NIR + Vermelho)

PVI: Perpendicular Vegetação Índice
pvi (redchan, nirchan)
PVI = sin (a) NIR-cos (a) vermelho
para uma isovegetação, as linhas (linhas de vegetação igual) seriam todas paralelas ao solo
linha, portanto, a = 1.

SAVI: Solo Ajustado Vegetação Índice
savi (redchan, nirchan)
SAVI = ((1.0 + 0.5) * (nirchan - redchan)) / (nirchan + redchan +0.5)

SR: simples Vegetação relação
sr (redchan, nirchan)
SR = (nirchan / redchan)

VARI: Visível Atmosfericamente Resistente Índice VARI foi projetado para apresentar um
autocorreção atmosférica (Gitelson AA, Kaufman YJ, Stark R., Rundquist D., 2002.
Novos algoritmos para estimativa da fração da vegetação Sensoriamento Remoto do Ambiente (80),
páginas 76-87.)
vari = (bluechan, greenchan, redchan)
VARI = (verde - vermelho) / (verde + vermelho - azul)

WDVI: Pesado Diferença Vegetação Índice
wdvi (redchan, nirchan, solo_line_weight)
WDVI = nirchan - a * redchan
if (solo_weight_line == Nenhum):
a = 1.0 # declive da linha do solo

EXEMPLOS

Este exemplo é baseado em uma cena LANDSAT TM7 incluída na amostra da Carolina do Norte
conjunto de dados.

Preparação: DN para refletância
Como uma primeira etapa, os valores de pixel DN (número digital) originais devem ser convertidos para
refletância usando i.landsat.toar. Para isso, fazemos uma cópia (ou renomeamos os canais) para
partida i.landsat.toaresquema de entrada de:

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

Cálculo dos valores de refletância de DN usando DOS1 (metadados obtidos de
p016r035_7x20020524.met.gz):

i.landsat.toar input = lsat7_2002. output = lsat7_2002_toar. sensor = tm7 \
method = dos1 date = 2002-05-24 sun_elevation = 64.7730999 \
product_date = 2004-02-12 gain = HHHLHLHHL
Os canais Landsat resultantes são nomes lsat7_2002_toar.1 .. lsat7_2002_toar.8.

Cálculo of NDVI
O cálculo de NDVI a partir dos valores de refletância é feito da seguinte forma:
g.region raster = lsat7_2002_toar.3 -p
i.vi red = lsat7_2002_toar.3 nir = lsat7_2002_toar.4 viname = ndvi \
output = lsat7_2002.ndvi
r.colors lsat7_2002.ndvi color = ndvi
d.mon wx0
d.rast.leg lsat7_2002.ndvi
Conjunto de dados da Carolina do Norte: NDVI

Cálculo of SARS
O cálculo de ARVI a partir dos valores de refletância é feito da seguinte forma:
g.region raster = lsat7_2002_toar.3 -p
i.vi blue=lsat7_2002_toar.1 red=lsat7_2002_toar.3 nir=lsat7_2002_toar.4 \
viname = arvi output = lsat7_2002.arvi
d.mon wx0
d.rast.leg lsat7_2002.arvi
Conjunto de dados da Carolina do Norte: ARVI

Cálculo of GARIA
O cálculo de GARI a partir dos valores de refletância é feito da seguinte forma:
g.region raster = 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
d.mon wx0
d.rast.leg lsat7_2002.gari
Conjunto de dados da Carolina do Norte: GARI

NOTAS

Originalmente de kepler.gps.caltech.edu (FAQ):

Um FAQ sobre Vegetação em Sensoriamento Remoto
Escrito por Terrill W. Ray, Div. de Ciências Geológicas e Planetárias, Instituto da Califórnia
de Tecnologia, e-mail: [email protegido]

Correio tradicional: Terrill Ray
Divisão de Ciências Geológicas e Planetárias
Caltech, código postal 170-25
Pasadena, CA 91125

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