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浙江省归一化植被指数NDVI逐月数据

数据详情

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.

数据名称

浙江省归一化植被指数NDVI逐月数据

数据类型

栅格 

数据格式

GRID、TIFF

分辨率/比例尺

10m、30m、100m、250m、500m、1km等多种分辨率 

月度、年度

覆盖范围

浙江省

坐标系 

默认投影为Krasovsky_1940_Albers,其他坐标系可进行投影转换

时间序列

基本时间序列: 1981年-至今

可定制产品: 2021 2022 年以后任意年份 

数据下载

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