НДВИ в городской среде

Какие соображения следует учитывать при попытке извлечь NDVI из городской среды?

Я извлек слой навеса дерева из данных LAR-IAC и использовал NDVI 0,38. Однако, этот FAQ по растительности в дистанционном зондировании рекомендует использовать> 0,8, в то время как я прочитал> 0,6 как хороший NDVI для густой растительности. Является ли 0,38 слишком низким, и возможно ли оно ниже из-за городской среды (Пасадена, Калифорния)? Должен ли я использовать альтернативный индекс, такой как SAVI (Индекс растительности с поправкой на почву), но, возможно, для городских районов?

remote-sensing

— htomita
источник

NDVI должен генерировать непрерывный диапазон значений в диапазоне от -1 до +1. Вы пытаетесь придумать пороговое значение для определения наличия растительности? Из какого это RS инструмента и в каком масштабе?

— Scw

Пороговое значение, с которым мы столкнулись, было 0,38, но оно кажется низким, в соответствии с часто задаваемыми мною FAQ. Мне было любопытно, было ли это из-за запуска NDVI в городской местности, и, может быть, есть методы коррекции? Данные были классифицированы как цветные ортогональные изображения, разрешение 4 ”(городские районы). В этом PDF / LAR-IAC говорится, что пиктометрия выполняла сбор данных для плоскости, но не для какого инструмента. На какой аспект NDVI влияет дисперсия в приборе, учитывая NIR и красную длину волны?

— Хомита

Причина, по которой я спрашиваю, состоит в том, что большинство ортофотопланов содержат только три полосы в видимом спектре и не имеют NIR-датчика при выполнении эстакады. Кроме того, на какой длине волны красный и NIR могут помочь выяснить соответствие данных другим более надежным применениям NDVI.

— Scw

ах, хороший совет Итак, вы предлагаете, чтобы, если я узнаю длины волн красного и NIR от эстакады, я мог бы сравнить их с другими примерами? Да, я не знаю точный диапазон длин волн, но узнаю завтра.

— Хомита

Вы узнали что-нибудь еще о данных?

— Scw

Определенно, в городских районах наблюдается предвзятость NDVI, я бы предпочел использовать индексы расширенного индекса растительности (EVI) для городских районов. EVI - это «оптимизированный» индекс, разработанный для усиления сигнала растительности с улучшенной чувствительностью в регионах с высокой биомассой и улучшенным мониторингом растительности за счет разделения фонового сигнала купола и уменьшения влияния атмосферы.

— EvilInside
источник

Я бы сравнил ваши изображения с известными значениями, такими как использование веб-карт рядом друг с другом, и определил бы ваш собственный порог. В зависимости от ваших снимков, время суток, время года, погода могут повлиять на ваш результат.

— kpierce8
источник