植被指數：利用衛星不同波段探測數據組合而成的，能反映植物生長狀況的指數。植物葉面在可見光紅光波段有很強的吸收特性，在近紅外波段有很強的反射特性，這是植被遙感監測的物理基礎，通過這兩個波段測值的不同組合可得到不同的植被指數。差值植被指數又稱農業植被指數，為二通道反射率之差，它對土壤背景變化敏感，能較好地識別植被和水體。

歸一化植被指數（NDVI）

（1）公式：NDVI=(NIR-R)(NIR+R)，或兩個波段反射率的計算。

（2）取值區間：-1<=NDVI<=1，負值表示地面覆蓋為云、水、雪等，對可見光高反射;0表示有巖石或裸土等，NIR和R沂似相等;正值，表示有植被覆蓋，且隨覆蓋度增大而增大;

（3）優勢：NDVI是最常用的植被指數，NDVI對土壤背景的變化較為敏感，也可以可以消除大部分與儀器定標、太陽角、地形、云陰影和大氣條件有關輻照度的變化，增強了對植被的響應能力。

（4）局限性表現在，用非線性拉伸的方式增強了NIR和R的反射率的對比度。對于同一幅圖象分別求RVI和NDVI時會發現，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI對高植被區具有較低的靈敏度.

（5）應用：NDVI能反映出植物冠層的背景影響，如土壤、潮濕地面、雪、枯葉、粗超度等，且與植被覆蓋有關。常用于檢測植被生長狀態、植被覆蓋度和消除部分輻射誤差等;具體應用如下：

①對NDVI曲線進行定量分析,研究植被分類和植被動態變化；利用NDVI時間序列來得到植被生長氣候和植被覆蓋的信息等。

②通過分析基于多時相環境衛星，利用 NDVI 值擬合的 NDVI 時序曲線上提取的各特征參數建立作物單產估測模型，可用于農業生產的估測。

③建立模型反演地物類型及土壤水分等。

（6）在gee中可以使用normalizedDifference()函數實現。

比值植被指數（RVI）

（1）公式：RVI=NIR/R

（2）取值區間：（0，30+）綠色健康植被覆蓋地區的RVI>>1，而無植被覆蓋的地面（裸土、人工建筑、水體、植被枯死或嚴重蟲害)的RVI在1附近,植被的RVI∈（2，8）；

（3）優勢：RVI是綠色植物的靈敏指示參數，與LA、葉干生物量(DM)、葉綠素含量相關性高，可用于檢測和估算植物生物量；

（4）局限性：RVI受大氣條件影響，大氣效應大大降低對植被檢測的靈敏度，所以在計算前需要進行大氣校正或者用反射率計算RVI。植被覆蓋度影響RVI，當植被覆蓋度較高時，RVI對植被十分敏感;當植被覆蓋度<50%時，這種敏感性顯著降低。

（4）應用：

①利用比值植被指數研究城市建設用地擴張速率，預測或規劃城市未來今年的發展前景。

②可用于實時、快速、無損監測作物氮素狀況，這對于精確氮肥管理有重要意義。

葉面積指數(Leaf area index, LAI)

是反映作物長勢與預報作物產量的一個重要農學參數。

在一定的范圍內，作物的產量隨葉面積指數的增大而提高。當葉面積指數增加到一定的限度后，田間郁閉，光照不足，光合效率減弱，產量反而下降。氮對提高葉面積指數、光合勢、葉綠素含量和生長率均有促進作用，而凈同化率隨施氮增加而下降。因此，高產栽培首先應考慮獲得適當大的葉面積指數。

在生態學中，葉面積指數是生態系統的一個重要結構參數，用來反映植物葉面數量、冠層結構變化、植物群落生命活力及其環境效應，為植物冠層表面物質和能量交換的描述提供結構化的定量信息，并在生態系統碳積累、植被生產力和土壤、植物、大氣間相互作用的能量平衡，植被遙感等方面起重要作用。

土壤調整植被指數：SAVI

（1）公式：SAVI=(NIR-R)(1+L)/(NIR+R+L)

（2）解釋背景的光學特征變化并修正NDVI對土壤背景的敏感。與NDVI相比，增加了根據實際情況確定的土壤調節系數L，取值范圍0~1。L=0時，表示植被覆蓋度為零;L=1時，表示土壤背景的影響為零，即植被覆蓋度非常高，土壤背景的影響為零，這種情況只有在被樹冠濃密的高大樹木覆蓋的地方才會出現

（3）適用范圍：SAVI僅在土壤線參數a=1,b=0(即非常理想的狀態下)時才適用。SAVI必須預先已知下墊面植被的密度分布或覆蓋百分比，因而僅適合于提取某一小范圍植被覆蓋度變化較小區域的下墊面的植被信息。

增強植被指數（EVI）

（1）公式：

（2）取值范圍：-1~1，一般綠色植被區的范圍是0.2-0.8。

（3）優勢：遙感專題數據產品中生物物理參數產品中的一個主要算法，可以同時減少來自大氣和土壤噪音的影響，穩定地反應了所測地區植被的情況。基于 MODIS 的 EVI 植被指數具有較高的空間分辨率，可詳細地反映地表植被特征。紅光和近紅外探測波段的范圍設置更窄，不僅提高了對稀疏植被探測的能力，而且減少了水汽的影響，同時，引入了藍光波段對大氣氣溶膠的散射和土壤背景進行了矯正。

（3）適用范圍：EVI常用于LAI值高，即植被茂密區。

（4）應用：

①運用影像數據通過植被指數的提取分析來分析植被變化；按照增強植被指數的算法，通過對來自大氣和土壤噪音的處理，生產出 EVI.tif。

②EVI可以描述特定氣候帶內植被在不同季節的差異。采用EVI來分析植被變化及與氣候的變化，能反映研究區域內植被空間差異。通過分析不同生態分區EVI變化特征與氣象因子的相關性為環境監測，治理及植被控制決策提供數據參考和理論基礎。

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審核編輯 黃宇