Erdas Imagine图像处理:[2]植被指数计算
1、1.龅歧仲半打开ERDAS,找到Interpreter/Spectral Enhancement/Indices工具。
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2、2.利用Indices工具,计算NDVI。
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3、3.查看其灰度直方图,可以看到数值分布在-1到1之间。
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4、4.利用Indices,计算RVI。
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5、5.利用Indices,计算DVI。
![Erdas Imagine图像处理:[2]植被指数计算](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/01bd69f7980e5f20ac1b4868bd20b93acc898efd.jpg)
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6、6.利用Model Maker工具,新建NDVI的模型。
![Erdas Imagine图像处理:[2]植被指数计算](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/b87bd38920c5260f7e5fca39d2de4507890189fd.jpg)
7、利用Layer Selection and Stacking工具,可以将各个波段组合到一起,用于区分难以识别的地物,例如:第二次实验中的水泥马路和新城区。
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8、总结:NDVI可以用来检畲驶郜杏测植被。水体的NDVI一般小于0,植被的NDVI一般大于0,土壤的NDVI接近0,NDVI越大,植被生长状况越好,覆盖度越高。RVI对绿色植物十分敏感,与叶面积汜枸赓觅指数、叶干生物量、叶绿素含量密切相关,常被用于估计和监测绿色植物生物量。DVI对土壤背景的变化极为敏感,有利于对植被生态环境的监测。对于遥感分类,熟悉各个波段的性质是前提,只有这样,才能选择最佳的波段组合提取所需信息。
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