浙江省归一化植被指数NDVI逐月数据

引言

        植被指数（NDVI, Normalized Difference Vegetation Index）可以准确反映地表植被覆盖状况。目前，基于SPOT/VEGETATION以及MODIS、Landsat、哨兵2等卫星遥感影像得到的NDVI时序数据已经在各尺度区域的植被动态变化监测、土地利用/覆被变化检测、宏观植被覆盖分类和净初级生产力估算等研究中得到了广泛的应用。

正文

数据简介

       植被指数是反映绿色植被的相对丰度和活性的辐射量值，常被用作描述植被生理状况，以及估测土地覆盖面积的大小、植物光合能力、叶面积指数、现存绿色生物量、植被生产力等等。目前已提出的植被指数有20余种，常用的主要包括归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）、差值植被指数（DVI）、正交植被指数（PVI）、土壤调节植被指数（SAVI）、修正的土壤调节植被指数（MSAVI）等。

       归一化植被指数NDVI的遥感反演是以晴空状态下的地表反射为输入，因此预先合成多天晴空状态的地表反射率，并进行去云及其它噪音处理，采用改进的最小可见光波段选择的合成算法，既能有效消除云的影响，也能有效消除云阴影的影响，植被指数由红波段与近红外波段的归一化比值处理获得，但合成算法采用的是最大NDVI方法，并进行BRDF校正。

NDVI计算公式为：

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

（1）NDVI的应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等；

（2）-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；

（3）NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度；

（4）NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关.