基于GPS-IR的美国中西部地区NDVI时间序列反演.pdf
基于GPS-IR的美国中西部地区NDVI时间序列反演.pdf
代码为modis归一化植被指数的计算,格式转换及背景值的填充。
经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位、裁剪得到逐月1km的NDVI数据后,再利用最大合成法得到对应年份的NDVI数据。 地区:中国 时间分辨率:年 空间分辨率:1km 投影坐标系:Albers conical equal area 椭球:...
Slope为像元回归方程的斜率,NDVI i为第i年的NDVI的平均值,n为研究的时间长度,视自身情况而定。当Slope>0时,表示该像元NDVI为增加趋势;当Slope=0,表示该像元NDVI基本不变;当Slope时,表示该像元NDVI为减少趋势...
该文在应用遥感图象进行普通监督分类的基础上,通过对图象进行计算归一化差值植被指数的预处理,减少了影响分类的因子,突出了地面植被的信息量,从而明显地提高了分类的准确度,使其由82.7%提高到91.5%....
本文使用Python的GDAL库,实现遥感影像的光谱指数计算,提升工作效率。
经过提取子数据集、投影栅格、换算单位得到逐月0.05度的NDVI数据后,再利用最大合成法得到对应年份的NDVI数据。 时间:2022 地区:全球 时间分辨率:年 空间分辨率:0.05度 地理坐标系:WGS84 引用:Didan, K. (2021...
多种方法实现栅格数据计算NDVI,包括逐个像素处理、栅格计算器计算。
本博客将向您介绍如何使用Google Earth Engine(GEE)平台来处理Landsat 5、7和8的卫星图像数据,计算NDVI的斜率和截距,以及如何导出这些结果供进一步分析使用。
遥感信息工程学院遥感原理与应用课程实习植被指数
包含2000年2月至2009年12月共计119个月的NDVI数据。该植被指数(NDVI)数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列,原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km,时间分辨率为monthly。经过提取子数据集、拼接...
包含2010年1月至2021年12月共计144个月的NDVI数据。该植被指数(NDVI)数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列,原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km,时间分辨率为monthly。经过提取子数据集、拼接...
NDVI数据都已转成TIF格式,NDVI3g数据时间分辨率为16天,空间分辨率为1/12度。
本文记录了,使用 Landsat 光学波段计算指数的方法和代码,包括NDVI、NBR、EVI、NDMI、NDSI、TC变化(绿度、亮度、湿度)、NDFI、EBBI、VCI等指数。
全球1982-2022年最长时间序列GIMMS NDVI归一化植被覆盖度指数栅格数据集,年度/月度Python批量合成代码。
2000年,MODIS 1公里全国NDVI数据,可自行合成月或年尺度,仅供科研用途。 覆盖全国范围,分辨率为1km,时间分辨率为16天。 已经经过几何矫正和投影转换,可以直接使用。 原始数据为MOD13A2。时间编号: 4: 2.18 5: ...
先附上源码读取的遥感影像数据需要先进行预处理。
一个MFC界面,用于打开遥感影像,计算NDVI,并储存结果
使用GDAL+python写NDVI
本文记录了,在GoogleEarthEngine(GEE)平台上使用Landsat-8数据计算NDVI、WET、NDBSI、LST指数的代码。结果如下所示,
大致步骤是:数据集去云处理——筛选所需要的月份并根据研究区裁剪——剔除无效数据——水体掩膜、计算NDVI并归一化——批量下载。
1.NDVI数据预处理2.一元线性回归分析3.Slope趋势分析与F检验
介绍如何利用NDVI估算植被覆盖度FVC
该植被指数(NDVI)数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列,原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km,时间分辨率为monthly。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位、裁剪得到逐月1km的NDVI数据。...
该植被指数(NDVI)数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列,原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km,时间分辨率为monthly。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位、裁剪得到逐月1km的NDVI数据。...