常態化差值植生指標

標準化差異植被指數（NDVI）是一種廣泛使用的指標，可通過傳感器數據來評估植被的健康狀況與密度。該指數的計算基於紅光和近紅外兩個波段的光譜數據，而這些光譜數據通常來自衛星等遙感器。

由於精度較高，這一指標在工業領域得到了廣泛應用。它與地面植被的實際狀況具有很高的相關性。該指數的含義很容易理解：NDVI的值介於-1和1之間，數值接近0時表示幾乎沒有植被；負數值則對應非陸地表面或水域；而較高的數值則意味著植被生長狀況良好且密度高。它被用於農業、乾旱監測以及生態系統分析等領域。

## 簡史

對外太空的探索隨著……的發射而真正開始。斯普特尼克1號由……所蘇聯1957年10月4日。這是第一個人造的……衛星繞著……運行地球此後，蘇聯也成功進行了多次發射（例如「斯普特尼克」號以及宇宙程序），以及在美國（例如，……）探索者計劃），這很快促使人們設計並運用了專用的氣象衛星這些是軌道平台，上面裝載著專門用於觀測地球大氣層和表面的儀器，旨在提升……的性能。天氣預報從1960年開始，TIROS一系列衛星配備了電視攝像機與輻射計。此後（1964年及以後），又出現了……Nimbus衛星及其相關系列先進超高解析度輻射計船上的儀器美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）的衛星平台。後者能夠測量地球在紅色光波段、近紅外光波段以及熱紅外光波段中的反射率。與此同時，NASA還開發了地球資源技術衛星（ERTS），該衛星後來成為了其他相關衛星的先驅。陸地衛星計劃. 這些早期的傳感器功能極為有限光譜解析度，但往往包含紅光和近紅外波段的圖像，這些波段有助於區分植被、雲層以及其他目標。

隨著首顆ERTS衛星的發射——它很快就會被重新命名陸地衛星1號– 1972年7月23日，隨著它的出現多光譜掃描儀（手稿）NASA資助了多項研究，旨在了解其服務地球的能力。遙感早期的一些研究旨在探討從北到南的整個區域內，春季植被的返青現象，以及隨後夏季和秋季植被的枯萎情況（即所謂的「春季植被的提前生長與退化」現象）。大平原美國中部地區。該地區的緯度範圍很廣，從最南端開始延伸至……德克薩斯州直至美加邊境，從而導致了多種多樣的情況。太陽天頂角在衛星觀測時。

參與這項大平原地區研究的學者們（博士生唐納德·迪林及其導師羅伯特·哈斯博士）發現，由於緯度差異導致太陽天頂角不同，他們很難通過衛星光譜信號來準確確定該地區草原植被的生物物理特性。在一位數學專家（約翰·謝爾博士）的幫助下，他們找到了解決這一問題的方法，於是提出了用紅光與紅外光的輻射強度之差與其總和的比值來調整或「標準化」太陽天頂角帶來的影響。最初，他們將這個比值稱為「植被指數（還有另一種變體，即對差值與和值的比值進行平方根變換，也就是所謂的「變換後的植被指數」）；但由於其他一些遙感研究人員認為簡單的紅光/紅外光比率以及其他光譜比率也可以作為「植被指數」，因此他們逐漸將差值/和值比率這一公式稱為歸一化差異植被指數。在北美大平原地區，NDVI最早被用於研究的是1973年Rouse等人所進行的實驗。（約翰·勞斯博士曾是遙感中心的主任。德克薩斯A&M大學（即進行大平原地區研究的地方）。不過，他們在提出歸一化差異值這一概念時，其實早於其他人。光譜指數由Kriegler等人於1969年提出。ERTS-1（Landsat-1）發射後不久，康普頓·塔克來自NASA的戈達德航太飛行中心製作了一系列早期作品科學期刊介紹NDVI用途的文章。

因此，NDVI是眾多用於快速、簡便地識別植被區域及其「狀況」的方法中最有效的一種。在多光譜遙感數據中，它依然是用於識別活的綠色植物冠層的最常用指標。一旦證明了利用該指標來檢測植被的可行性，人們往往會進一步用它來評估植物冠層的光合作用能力。不過，如果處理不當的話，這一工作會變得相當複雜，具體原因將在下文中闡述。

## 依據

活的綠色植物會吸收太陽輻射。光合有效輻射(PAR)光譜區域，他們在相關過程中將其作為能量來源。光合作用葉細胞還進化出了在近紅外光譜區域重新發射太陽輻射的能力（該波段所包含的太陽能量約占總入射太陽能的一半），因為光子能量在波長超過700納米的情況下，光能強度過低，無法用於合成有機分子。在此波長範圍內強烈的光吸收只會導致植物過熱，甚至可能損害其組織結構。因此，活的綠色植物在PAR光譜中看起來顏色較深，而在近紅外光譜中則顯得比較明亮。相比之下，雲和雪在紅色波段（以及其他可見光波段）的反射率較高，而在近紅外波段的反射率則很低。植物葉片中的色素，葉綠素能強烈吸收可見光（波長在400到700之間）納米），用於光合作用。而葉子的細胞結構則能夠有效反射近紅外光（波長在700到1100之間）。納米）。植物的葉片越多，這些波長的光所受到的影響就越大。自從早期的地球觀測儀器出現以來，比如NASA』的ERTS以及NOAAAVHRR能夠獲取可見光和近紅外波段的數據，利用植物反射率的顯著差異來確定這些衛星圖像中植物的空間分布，這是很自然的做法。

NDVI是根據這些單獨的測量值按如下方式計算得出的：

歸一化植被指數（Normalized Difference Vegetation Index；NDVI）又譯標準化植被指數、常態化差值植生指標，是一個數值指標，通常（但不一定）是從太空來作觀測，用於分析遙感觀測所得到的資訊。NDVI通常是用衛星遙感數據計算，以評估目標地區綠色植被的生長狀況。

計算方式是利用紅光與近紅外光的反射，能顯示出植物生長、生態系的活力與生產力等資訊。數值愈大表示植物生長愈多。公式如下：

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

NIR為近紅外光反射；RED為紅光反射，NDVI之值介於-1到1之間。

當RED=0時，有最大值1；反之，當NIR=0時，有最小值-1。

其中，Red和NIR分別代表在紅色（可見光）波段和近紅外波段所獲取的光譜反射率測量值。這些光譜反射率本身，就是每種情況下的反射輻射與入射輻射之間的比值。光譜帶它們各自具有獨立的數值，因此其取值範圍在0到1之間。按照設計，NDVI的數值也在-1到+1之間變化。從功能上來看，NDVI與簡單的紅外光/紅光比率（NIR/VIS）是等價的，但這種等價關係並非線性的。因此，NDVI相比簡單紅外光/紅光比率的優勢，主要體現在其與植被特性（如生物量）之間的函數關係可能具有線性特徵這一點上。而簡單比率則始終為正數，這雖然具有實際優勢，但其數值範圍卻是從0到無窮大，這一特點相比NDVI來說則屬於劣勢。另外，需要指出的是，NDVI分子中的紅光部分僅用於調整數值大小，從而導致負數值的出現。從功能上來看，NDVI……and linearly相當於NIR/(NIR+VIS)這一比率，其取值範圍在0到1之間，因此既不會為負數，其數值也不會無限大。但在理解NDVI代數公式時最重要的概念是，儘管它有這樣的名稱，但實際上它是對光譜比（NIR/VIS）的一種轉換，與光譜差值（NIR-VIS）並無函數關係。

一般來說，如果近紅外波段的反射輻射強度遠高於可見光波段，那麼該像素處的植被很可能較為茂密，甚至可能是森林。後續研究表明，NDVI與植物冠層的光合作用能力以及能量吸收能力直接相關。儘管該指數可能呈現負值，但在人口密集的地區也是如此。城市地區NDVI的值通常為正數，且數值較小。在大氣中以及某些特定情況下，則更可能出現負值。材料.

## 農業應用

在……之內精準農業NDVI數據被用於評估作物的生長狀況。如今，這一過程通常需要藉助農業無人機這些指標與NDVI結合使用，用以對比數據並識別作物的健康狀況。一個例子就是用於農業領域的無人機。PrecisionHawk以及Sentera，它們能讓農業從業者在一天之內獲取並處理NDVI數據，從而改變了傳統NDVI應用中存在的長時間延遲問題。目前的大量研究已經證明，通過對普通的數字RGB相機進行適當改造，就可以獲取NDVI圖像，其效果與多光譜相機獲取的圖像相當，因此可以有效地應用於作物健康監測系統中。

除了無人機之外，NDVI還被用於監測作物從生長初期到成熟期的各個階段的生長狀況，從而幫助了解植被在整個生長周期內的發育情況。通過收集這些數據，可以發現田地內的空間差異，判斷哪些區域的作物生長得更好，以及它們的生長階段是否與預期一致。具體而言，農民可以利用NDVI來監控灌溉量、施肥情況等，進而減少浪費並降低成本。它還可以進行估算。葉面積指數（LAI）、生物量、植被覆蓋度，這些都是農民確定作物產量時也需要了解的要素。這包括能夠在植物出現明顯異常之前就及時察覺到其處於壓力狀態。這類壓力可能包括水分不足、營養缺乏或疾病等。由於NDVI具有預測功能，因此可以被用於產量預測模型中——因為較高的NDVI值通常意味著更高的生產力/生物量。通過利用時間序列數據，農民能夠掌握季節性變化趨勢，將其與往年數據進行比較，從而為即將到來的變化做好準備。氣候變率其中包括更頻繁的乾旱或熱浪。

例如，NDVI可以通過監測植被綠色程度的變化來用於乾旱監測——數值越低，就表明植物因水分不足而處於壓力狀態。這一指標有助於分析大規模的生態系統變化，包括季節性的植被周期，以及由氣候變化和土地利用變化所導致的長期變化。它還可以用於檢測……森林砍伐和土地覆蓋類型由於價值下降往往意味著植被的喪失或退化，因此會造成損害。這些數據被應用於城市研究，以探討地表溫度與植被覆蓋之間的關係，對研究城市熱島效應更為有用。

## 外部連結

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