常态化差值植生指标

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标准化差异植被指数（NDVI）是一种广泛使用的指标，可通过传感器数据来评估植被的健康状况与密度。该指数的计算基于红光和近红外两个波段的光谱数据，而这些光谱数据通常来自卫星等遥感器。

由于精度较高，这一指标在工业领域得到了广泛应用。它与地面植被的实际状况具有很高的相关性。该指数的含义很容易理解：NDVI的值介于-1和1之间，数值接近0时表示几乎没有植被；负数值则对应非陆地表面或水域；而较高的数值则意味着植被生长状况良好且密度高。它被用于农业、干旱监测以及生态系统分析等领域。

## 简史

对外太空的探索随着……的发射而真正开始。斯普特尼克1号由……所苏联1957年10月4日。这是第一个人造的……卫星绕着……运行地球此后，苏联也成功进行了多次发射（例如“斯普特尼克”号以及宇宙程序），以及在美国（例如，……）探索者计划），这很快促使人们设计并运用了专用的气象卫星这些是轨道平台，上面装载着专门用于观测地球大气层和表面的仪器，旨在提升……的性能。天气预报从1960年开始，TIROS一系列卫星配备了电视摄像机与辐射计。此后（1964年及以后），又出现了……Nimbus卫星及其相关系列先进超高分辨率辐射计船上的仪器美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的卫星平台。后者能够测量地球在红色光波段、近红外光波段以及热红外光波段中的反射率。与此同时，NASA还开发了地球资源技术卫星（ERTS），该卫星后来成为了其他相关卫星的先驱。陆地卫星计划. 这些早期的传感器功能极为有限光谱分辨率，但往往包含红光和近红外波段的图像，这些波段有助于区分植被、云层以及其他目标。

随着首颗ERTS卫星的发射——它很快就会被重新命名陆地卫星1号– 1972年7月23日，随着它的出现多光谱扫描仪（手稿）NASA资助了多项研究，旨在了解其服务地球的能力。遥感早期的一些研究旨在探讨从北到南的整个区域内，春季植被的返青现象，以及随后夏季和秋季植被的枯萎情况（即所谓的“春季植被的提前生长与退化”现象）。大平原美国中部地区。该地区的纬度范围很广，从最南端开始延伸至……得克萨斯州直至美加边境，从而导致了多种多样的情况。太阳天顶角在卫星观测时。

参与这项大平原地区研究的学者们（博士生唐纳德·迪林及其导师罗伯特·哈斯博士）发现，由于纬度差异导致太阳天顶角不同，他们很难通过卫星光谱信号来准确确定该地区草原植被的生物物理特性。在一位数学专家（约翰·谢尔博士）的帮助下，他们找到了解决这一问题的方法，于是提出了用红光与红外光的辐射强度之差与其总和的比值来调整或“标准化”太阳天顶角带来的影响。最初，他们将这个比值称为“植被指数（还有另一种变体，即对差值与和值的比值进行平方根变换，也就是所谓的“变换后的植被指数”）；但由于其他一些遥感研究人员认为简单的红光/红外光比率以及其他光谱比率也可以作为“植被指数”，因此他们逐渐将差值/和值比率这一公式称为归一化差异植被指数。在北美大平原地区，NDVI最早被用于研究的是1973年Rouse等人所进行的实验。（约翰·劳斯博士曾是遥感中心的主任。德克萨斯A&M大学（即进行大平原地区研究的地方）。不过，他们在提出归一化差异值这一概念时，其实早于其他人。光谱指数由Kriegler等人于1969年提出。ERTS-1（Landsat-1）发射后不久，康普顿·塔克来自NASA的戈达德航天飞行中心制作了一系列早期作品科学期刊介绍NDVI用途的文章。

因此，NDVI是众多用于快速、简便地识别植被区域及其“状况”的方法中最有效的一种。在多光谱遥感数据中，它依然是用于识别活的绿色植物冠层的最常用指标。一旦证明了利用该指标来检测植被的可行性，人们往往会进一步用它来评估植物冠层的光合作用能力。不过，如果处理不当的话，这一工作会变得相当复杂，具体原因将在下文中阐述。

## 依据

活的绿色植物会吸收太阳辐射。光合有效辐射(PAR)光谱区域，他们在相关过程中将其作为能量来源。光合作用叶细胞还进化出了在近红外光谱区域重新发射太阳辐射的能力（该波段所包含的太阳能量约占总入射太阳能的一半），因为光子能量在波长超过700纳米的情况下，光能强度过低，无法用于合成有机分子。在此波长范围内强烈的光吸收只会导致植物过热，甚至可能损害其组织结构。因此，活的绿色植物在PAR光谱中看起来颜色较深，而在近红外光谱中则显得比较明亮。相比之下，云和雪在红色波段（以及其他可见光波段）的反射率较高，而在近红外波段的反射率则很低。植物叶片中的色素，叶绿素能强烈吸收可见光（波长在400到700之间）纳米），用于光合作用。而叶子的细胞结构则能够有效反射近红外光（波长在700到1100之间）。纳米）。植物的叶片越多，这些波长的光所受到的影响就越大。自从早期的地球观测仪器出现以来，比如NASA’的ERTS以及NOAAAVHRR能够获取可见光和近红外波段的数据，利用植物反射率的显著差异来确定这些卫星图像中植物的空间分布，这是很自然的做法。

NDVI是根据这些单独的测量值按如下方式计算得出的：

归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index；NDVI）又译标准化植被指数、常态化差值植生指标，是一个数值指标，通常（但不一定）是从太空来作观测，用于分析遥感观测所得到的信息。NDVI通常是用卫星遥感数据计算，以评估目标地区绿色植被的生长状况。

计算方式是利用红光与近红外光的反射，能显示出植物生长、生态系的活力与生产力等信息。数值愈大表示植物生长愈多。公式如下：

$$NDVI=\frac{(NIR-RED)}{(NIR+RED)}$$

NIR为近红外光反射；RED为红光反射，NDVI之值介于-1到1之间。

当RED=0时，有最大值1；反之，当NIR=0时，有最小值-1。

其中，Red和NIR分别代表在红色（可见光）波段和近红外波段所获取的光谱反射率测量值。这些光谱反射率本身，就是每种情况下的反射辐射与入射辐射之间的比值。光谱带它们各自具有独立的数值，因此其取值范围在0到1之间。按照设计，NDVI的数值也在-1到+1之间变化。从功能上来看，NDVI与简单的红外光/红光比率（NIR/VIS）是等价的，但这种等价关系并非线性的。因此，NDVI相比简单红外光/红光比率的优势，主要体现在其与植被特性（如生物量）之间的函数关系可能具有线性特征这一点上。而简单比率则始终为正数，这虽然具有实际优势，但其数值范围却是从0到无穷大，这一特点相比NDVI来说则属于劣势。另外，需要指出的是，NDVI分子中的红光部分仅用于调整数值大小，从而导致负数值的出现。从功能上来看，NDVI……and linearly相当于NIR/(NIR+VIS)这一比率，其取值范围在0到1之间，因此既不会为负数，其数值也不会无限大。但在理解NDVI代数公式时最重要的概念是，尽管它有这样的名称，但实际上它是对光谱比（NIR/VIS）的一种转换，与光谱差值（NIR-VIS）并无函数关系。

一般来说，如果近红外波段的反射辐射强度远高于可见光波段，那么该像素处的植被很可能较为茂密，甚至可能是森林。后续研究表明，NDVI与植物冠层的光合作用能力以及能量吸收能力直接相关。尽管该指数可能呈现负值，但在人口密集的地区也是如此。城市地区NDVI的值通常为正数，且数值较小。在大气中以及某些特定情况下，则更可能出现负值。材料.

## 农业应用

在……之内精准农业NDVI数据被用于评估作物的生长状况。如今，这一过程通常需要借助农业无人机这些指标与NDVI结合使用，用以对比数据并识别作物的健康状况。一个例子就是用于农业领域的无人机。PrecisionHawk以及Sentera，它们能让农业从业者在一天之内获取并处理NDVI数据，从而改变了传统NDVI应用中存在的长时间延迟问题。目前的大量研究已经证明，通过对普通的数字RGB相机进行适当改造，就可以获取NDVI图像，其效果与多光谱相机获取的图像相当，因此可以有效地应用于作物健康监测系统中。

除了无人机之外，NDVI还被用于监测作物从生长初期到成熟期的各个阶段的生长状况，从而帮助了解植被在整个生长周期内的发育情况。通过收集这些数据，可以发现田地内的空间差异，判断哪些区域的作物生长得更好，以及它们的生长阶段是否与预期一致。具体而言，农民可以利用NDVI来监控灌溉量、施肥情况等，进而减少浪费并降低成本。它还可以进行估算。叶面积指数（LAI）、生物量、植被覆盖度，这些都是农民确定作物产量时也需要了解的要素。这包括能够在植物出现明显异常之前就及时察觉到其处于压力状态。这类压力可能包括水分不足、营养缺乏或疾病等。由于NDVI具有预测功能，因此可以被用于产量预测模型中——因为较高的NDVI值通常意味着更高的生产力/生物量。通过利用时间序列数据，农民能够掌握季节性变化趋势，将其与往年数据进行比较，从而为即将到来的变化做好准备。气候变率其中包括更频繁的干旱或热浪。

例如，NDVI可以通过监测植被绿色程度的变化来用于干旱监测——数值越低，就表明植物因水分不足而处于压力状态。这一指标有助于分析大规模的生态系统变化，包括季节性的植被周期，以及由气候变化和土地利用变化所导致的长期变化。它还可以用于检测……森林砍伐和土地覆盖类型由于价值下降往往意味着植被的丧失或退化，因此会造成损害。这些数据被应用于城市研究，以探讨地表温度与植被覆盖之间的关系，对研究城市热岛效应更为有用。

## 外部链接

- Background on NOAA AVHRR
- Background on NDVI
- FAQ about vegetation indices
- FAPAR as a replacement for NDVI
- NDVICentral