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Python遥感图像处理应用篇(十二):Arcpy批量计算比值植被指数RVI

时间:2021-07-28 01:50:24

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Python遥感图像处理应用篇(十二):Arcpy批量计算比值植被指数RVI

1.比值植被指数RVI

公式:RVI=TM4/TM3(Landst5-7) RVI=TM5/TM4(Landst8-9)

RVI=NIR/R

NIR是近红外波段,R是红光波段的反射率。对于浓密植物反射的红光辐射很小,RVI将无限增长。

该指数可以反映植被在可见光、近红外波段反射与土壤背景之间差异的指标,在一定条件下能用来定量说明植被的生长状况。

1.绿色健康植被覆盖地区RVI远大于1,而无植被覆盖的地面(裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害)的RVI在1附近。植被的RVI通常大于2;

2.RVI是绿色植物的灵敏指示参数,与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高,可用于检测和估算植物生物量

3.植被覆盖度影响RVI,当植被覆盖度较高时,RVI对植被十分敏感;当植被覆盖度<50%时,这种敏感性显著降低;

4.RVI受大气条件影响,大气效应大大降低对植被检测的灵敏度,所以在计算前需要进行大气校正,或用反射率计算RVI。[百度百科]

2.Python代码实现

运行环境 arcpy python2.7 ILDE GUI运行。使用数据 Landsat8 OLI

# -*- coding: utf-8 -*-import os, arcpy, datetimefrom arcpy.sa import *# 存放文件夹的位置Red_path = rH:\B3 # 红色波段存放文件夹NIR_path = rH:\B4&

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