i.vigrass - Online sa Cloud

PROGRAMA:

NAME

i.vi - Kinakalkula ang iba't ibang uri ng mga indeks ng halaman.
Gumagamit ng mga red at nir band kadalasan, at ang ilang mga indeks ay nangangailangan ng mga karagdagang banda.

KEYWORDS

imagery, vegetation index, biophysical parameters

SINOPSIS

i.vi
i.vi - Tumulong
i.vi pula=pangalan output=pangalan viname=uri [Ano=pangalan] [berde=pangalan] [asul=pangalan]
[banda5=pangalan] [banda7=pangalan] [soil_line_slope=lumutang] [soil_line_intercept=lumutang]
[pagbabawas_ng_lupa=lumutang] [storage_bit=kabuuan] [--patungan] [--Tulungan]
[--pandiwang] [--tahimik] [--ui]

Mga Bandila:
--patungan
Pahintulutan ang mga output file na i-overwrite ang mga kasalukuyang file

- Tumulong
I-print ang buod ng paggamit

--verbose
Verbose na output ng module

--tahimik
Tahimik na output ng module

--ui
Piliting ilunsad ang dialog ng GUI

parameter:
pula=pangalan [kailangan]
Pangalan ng input red channel surface reflectance map
Saklaw: [0.0;1.0]

output=pangalan [kailangan]
Pangalan para sa output raster na mapa

viname=uri [kailangan]
Uri ng vegetation index
Pagpipilian: arvi, dvi, evi, evi2, gvi, gari, gemi, ipvi, msavi, msavi2, ndvi, pvi, savi,
si mr sari-sari, wdvi
Default: ndvi
si arvi: Mga Index ng Vegetation na Lumalaban sa Atmospera
dalawa: Pagkakaiba ng Vegetation Index
bahay: Pinahusay na Vegetation Index
evi2: Enhanced Vegetation Index 2
gvi: Green Vegetation Index
gari: Green Atmospherically Resistant Vegetation Index
barko: Global Environmental Monitoring Index
ipvi: Infrared na Porsyento ng Vegetation Index
msavi: Modified Soil Adjusted Vegetation Index
msavi2: pangalawang Modified Soil Adjusted Vegetation Index
ndvi: Normalized na Pagkakaiba ng Vegetation Index
pvi: Perpendicular Vegetation Index
savi: Soil Adjusted Vegetation Index
sr: Simple Ratio
marami: Nakikitang Atmospherically Resistant Index
wdvi: Weighted Difference Vegetation Index

Ano=pangalan
Pangalan ng input nir channel surface reflectance map
Saklaw: [0.0;1.0]

berde=pangalan
Pangalan ng input green channel surface reflectance map
Saklaw: [0.0;1.0]

asul=pangalan
Pangalan ng input blue channel surface reflectance map
Saklaw: [0.0;1.0]

banda5=pangalan
Pangalan ng input 5th channel surface reflectance map
Saklaw: [0.0;1.0]

banda7=pangalan
Pangalan ng input 7th channel surface reflectance map
Saklaw: [0.0;1.0]

soil_line_slope=lumutang
Halaga ng slope ng linya ng lupa (MSAVI2 lang)

soil_line_intercept=lumutang
Halaga ng intercept ng linya ng lupa (MSAVI2 lang)

pagbabawas_ng_lupa=lumutang
Halaga ng salik ng pagbabawas ng ingay ng lupa (MSAVI2 lang)

storage_bit=kabuuan
Pinakamataas na bits para sa mga digital na numero
Kung ang data ay nasa Digital Numbers (ibig sabihin, integer type), ibigay ang max bits (ie 8 para sa
Landsat -> [0-255])
Pagpipilian: 7, 8, 10, 16
Default: 8

DESCRIPTION

i.vi kinakalkula ang mga indeks ng halaman batay sa mga biophysical na parameter.

· ARVI: mga indeks ng halaman na lumalaban sa atmospera

· DVI: Difference Vegetation Index

· EVI: Pinahusay na Vegetation Index

· EVI2: Enhanced Vegetation Index 2

· GARI: Green atmospherically resistant vegetation index

· GEMI: Global Environmental Monitoring Index

· GVI: Green Vegetation Index

· IPVI: Infrared na Porsyento ng Vegetation Index

· MSAVI2: pangalawang Modified Soil Adjusted Vegetation Index

· MSAVI: Modified Soil Adjusted Vegetation Index

· NDVI: Normalized Difference Vegetation Index

· PVI: Perpendicular Vegetation Index

· RVI: ratio ng vegetation index

· SAVI: Soil Adjusted Vegetation Index

· SR: Simple Vegetation ratio

· WDVI: Weighted Difference Vegetation Index

likuran para gumagamit bago sa malayo sensing
Ang mga Vegetation Indices ay madalas na itinuturing na entry point ng remote sensing para sa Earth land
pagsubaybay. Sila ay naghihirap mula sa kanilang tagumpay, sa mga tuntunin na kadalasang ginagawa ng mga tao
mag-ani ng mga satellite image mula sa mga online na mapagkukunan at gamitin ang mga ito nang direkta sa modyul na ito.

Mula sa Digital na numero hanggang sa Radiance:
Ang satellite imagery ay karaniwang naka-store sa Digital Number (DN) para sa mga layunin ng storage; hal,
Ang data ng Landsat5 ay nakaimbak sa 8bit na mga halaga (mula sa 0 hanggang 255), maaaring iba pang mga satellite
nakaimbak sa 10 o 16 bits. Kung ang data ay ibinigay sa DN, ito ay nagpapahiwatig na ang koleksyon ng imahe na ito ay
"hindi naitama". Ang ibig sabihin nito ay ang imahe ay kung ano ang nakikita ng satellite dito
posisyon at altitude sa espasyo (naka-imbak sa DN). Hindi pa ito ang signal sa ground. Kami
tawagan ang data na ito sa-satellite o sa-sensor. Naka-encode sa 8bits (o higit pa) ay ang halaga ng
enerhiya na nararamdaman ng sensor sa loob ng satellite platform. Ang enerhiya na ito ay tinatawag
ningning-sa-sensor. Sa pangkalahatan, ang mga satellite image provider ay nag-encode ng radiance-at-sensor
sa 8bit (o higit pa) sa pamamagitan ng isang affine transform equation (y=ax+b). Sa kaso ng paggamit
Landsat imagery, tingnan ang i.landsat.toar para sa isang madaling paraan upang baguhin ang DN sa
ningning-sa-sensor. Kung gumagamit ng Aster data, subukan ang i.aster.toar module.

Mula sa Radiance hanggang Reflectance:
Sa wakas, kapag nakuha na ang ningning sa mga halaga ng sensor, ganoon pa rin ang kapaligiran
sa pagitan ng sensor at ibabaw ng Earth. Ang katotohanang ito ay kailangang itama upang matugunan ang
interaksyon ng atmospera sa enerhiya ng araw na sinasalamin ng mga halaman pabalik sa kalawakan.
Magagawa ito sa dalawang paraan para sa Landsat. Ang simpleng paraan ay sa pamamagitan ng i.landsat.toar, Gamitin ang
hal. ang pagwawasto ng DOS. Ang mas tumpak na paraan ay sa pamamagitan ng paggamit i.atcorr (na gumagana para sa marami
mga sensor ng satellite). Kapag nailapat na ang atmospheric correction sa satellite
data, ang data vales ay tinatawag na surface reflectance. Ang pagmuni-muni ng ibabaw ay mula sa 0.0
sa 1.0 ayon sa teorya (at ganap). Ang antas ng pagwawasto ng data na ito ay ang tamang antas
ng pagwawasto na gagamitin sa i.vi.

Gulay Index
ARVI: atmospera Lumalaban Gulay Index

Ang ARVI ay lumalaban sa mga epekto sa atmospera (kung ihahambing sa NDVI) at nagagawa
sa pamamagitan ng proseso ng pagwawasto sa sarili para sa epekto ng atmospera sa pulang channel, gamit ang
pagkakaiba sa ningning sa pagitan ng asul at pula na mga channel (Kaufman at Tanre 1996).
arvi( redchan, nirchan, bluechan )
ARVI = (nirchan - (2.0*redchan - bluechan)) /
( nirchan + (2.0*redchan - bluechan))

DVI: Pagkakaiba Gulay Index
dvi(redchan, nirchan)
DVI = ( nirchan - redchan )

EVI: Pinahusay na Gulay Index

Ang enhanced vegetation index (EVI) ay isang optimized index na idinisenyo upang pahusayin ang
vegetation signal na may pinahusay na sensitivity sa matataas na biomass na rehiyon at napabuti
vegetation monitoring sa pamamagitan ng de-coupling ng canopy background signal at a
pagbawas sa mga impluwensya sa atmospera (Huete AR, Liu HQ, Batchily K., van Leeuwen W.
(1997). Ang paghahambing ng mga vegetation index ay pandaigdigang hanay ng mga larawan ng TM para sa EOS-MODIS. Remote
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: Pinahusay na Gulay Index 2

Isang 2-band EVI (EVI2), walang asul na banda, na may pinakamagandang pagkakatulad sa 3-band
EVI, lalo na kapag ang mga epekto ng atmospera ay hindi gaanong mahalaga at ang kalidad ng data ay mabuti
(Zhangyan Jiang ; Alfredo R. Huete ; Youngwook Kim at Kamel Didan 2-band na pinahusay
vegetation index na walang blue band at ang application nito sa AVHRR data. Proc. SPIE 6679,
Remote Sensing at Pagmomodelo ng mga Ecosystem para sa Sustainability IV, 667905 (Oktubre 09, 2007)
doi:10.1117/12.734933).
evi2( redchan, nirchan )
EVI2 = 2.5 * ( nirchan - redchan ) /
( nirchan + 2.4 * redchan + 1.0 )

GARI: berde sa atmospera lumalaban mga halaman index

Ang formula ay aktwal na tinukoy: Gitelson, Anatoly A.; Kaufman, Yoram J.; Merzlyak, Mark
N. (1996) Paggamit ng berdeng channel sa remote sensing ng global vegetation mula sa EOS- MODIS,
Remote Sensing of Environment 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)))

GEMI: Global Environmental Pagsubaybay Index
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))

GVI: berde Gulay Index
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: Infrared Bahagdan Gulay Index
ipvi( redchan, nirchan )
IPVI = nirchan/(nirchan+redchan)

MSAVI2: pangalawa Binago Lupa Inayos Gulay Index
msavi2(redchan, nirchan )
MSAVI2 = (1/2)*(2(NIR+1)-sqrt((2*NIR+1)^2-8(NIR-red)))

MSAVI: Binago Lupa Inayos Gulay Index
msavi(redchan, nirchan)
MSAVI = s(NIR-s*red-a) / (a*NIR+red-a*s+X*(1+s*s))
kung saan ang a ay ang pagharang ng linya ng lupa, ang s ay ang slope ng linya ng lupa, at ang X ay isang pagsasaayos
factor na nakatakdang bawasan ang ingay ng lupa (0.08 sa orihinal na mga papel).

NDVI: Na-normalize Pagkakaiba Gulay Index
ndvi( redchan, nirchan )
Mga Numero ng Band ng Uri ng Data ([NIR, Red])
Mga Bandang MSS = [ 7, 5]
TM1-5,7 Bands = [ 4, 3]
TM8 Bands = [ 5, 4]
AVHRR Bands = [ 2, 1]
SPOT XS Bands = [ 3, 2]
AVIRIS Bands = [51, 29]
NDVI = (NIR - Pula) / (NIR + Pula)

PVI: Patayo Gulay Index
pvi(redchan, nirchan)
PVI = sin(a)NIR-cos(a)red
para sa isang isovegetation lines (mga linya ng pantay na vegetation) ay lahat ay parallel sa lupa
linya samakatuwid a=1.

SAVI: Lupa Inayos Gulay Index
savi(redchan, nirchan)
SAVI = ((1.0+0.5)*(nirchan - redchan)) / (nirchan + redchan +0.5)

GINOO: Simple Gulay proporsyon
sr(redchan, nirchan)
SR = (nirchan/redchan)

VARI: Nakikita Sa atmospera Lumalaban Index Ang VARI ay idinisenyo upang ipakilala ang isang
atmospheric self-correction (Gitelson AA, Kaufman YJ, Stark R., Rundquist D., 2002.
Novel algorithm para sa pagtatantya ng vegetation fraction Remote Sensing of Environment (80),
pp76-87.)
vari = ( bluechan, greenchan, redchan )
VARI = (berde - pula ) / (berde + pula - asul)

WDVI: Timbang Pagkakaiba Gulay Index
wdvi( redchan, nirchan, soil_line_weight )
WDVI = nirchan - isang * redchan
if(soil_weight_line == Wala):
a = 1.0 #slope ng linya ng lupa

HALIMBAWA

Ang halimbawang ito ay batay sa isang eksena sa LANDSAT TM7 na kasama sa sample ng North Carolina
dataset.

Paghahanda: DN sa pagmuni-muni
Bilang unang hakbang, dapat i-convert sa orihinal na DN (digital number) na mga halaga ng pixel
reflectance gamit i.landsat.toar. Para magawa ito, gumawa kami ng kopya (o palitan ang pangalan ng mga channel) sa
tumugma i.landsat.toarscheme ng input ni:

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

Pagkalkula ng mga halaga ng reflectance mula sa DN gamit ang DOS1 (metadata na nakuha mula sa
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
Ang mga resultang Landsat channel ay mga pangalan lsat7_2002_toar.1 .. lsat7_2002_toar.8.

Pagkalkula of NDVI
Ang pagkalkula ng NDVI mula sa mga halaga ng reflectance ay ginagawa tulad ng sumusunod:
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
Hilagang Carolina dataset: NDVI

Pagkalkula of ARVI
Ang pagkalkula ng ARVI mula sa mga halaga ng reflectance ay ginagawa tulad ng sumusunod:
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
Hilagang Carolina dataset: ARVI

Pagkalkula of GARI
Ang pagkalkula ng GARI mula sa mga halaga ng reflectance ay ginagawa tulad ng sumusunod:
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
Hilagang Carolina dataset: GARI

NOTA

Orihinal na mula sa kepler.gps.caltech.edu (FAQ):

Isang FAQ sa Vegetation sa Remote Sensing
Isinulat ni Terrill W. Ray, Div. ng Geological at Planetary Sciences, California Institute
ng Teknolohiya, email: [protektado ng email]

Snail Mail: Terrill Ray
Dibisyon ng Geological at Planetary Sciences
Caltech, Mail Code 170-25
Pasadena, CA 91125

Gumamit ng i.vigrass online gamit ang mga serbisyo ng onworks.net