Центрально-Азиатский Институт прикладных Исследований Земли (ЦАИИЗ)

Центрально-Азиатский Институт прикладных Исследований Земли (ЦАИИЗ)
Central-Asian Institute for Applied Geosciences (CAIAG)

Индексы

 

NDVI

Нормализированный вегетационный индекс (NDVI) - это стандартизированный индекс, показывающий наличие и состояние растительности (относительную биомассу). Этот индекс использует контраст двух каналов из мультиспектральных растровых данных.

Хлорофилл (индикатор здоровья) сильно поглощает видимый свет (Red), а клеточная структура листьев сильно отражает ближний инфракрасный свет (NIR). Когда растение становится обезвоженным, больным, пораженным болезнями и т.д., губчатый слой разрушается и растение поглощает больше ближнего инфракрасного света, а не отражает его. Таким образом, наблюдение за тем, как изменяется NIR по сравнению с красным светом, дает точное представление о наличии хлорофилла, что коррелирует со здоровьем растений.

NDVI часто используется во всем мире для мониторинга засухи, прогнозирования сельскохозяйственного производства, оказания помощи в прогнозировании зон пожаров и наступательных карт пустыни. NDVI предпочтительнее для глобального мониторинга растительности, поскольку он помогает компенсировать изменения условий освещения, уклона поверхности, экспозиции и других внешних факторов.

Уравнение NDVI, используемое по умолчанию:

NDVI = (NIR – Red) / (NIR = Red)

  • NIR = значения пикселов из ближнего инфракрасного канала
  • Red = значения пикселов из красного канала

Согласно этой формуле плотность растительности (NDVI) в определенной точке изображения равна разности интенсивностей отраженного света в красном и инфракрасном диапазонах, деленной на сумму этих интенсивностей.

Этот индекс определяет значения от -1,0 до 1,0, в основном представляющие зелень, где отрицательные значения в основном образуются из облаков, воды и снега, а значения, близкие к нулю, в основном формируются из камней и голой почвы. Очень маленькие значения (0,1 или менее) функции NDVI соответствуют пустым участкам камней, песка или снега. Умеренные значения (от 0,2 до 0,3) представляют кустарники и луга, а большие значения (от 0,6 до 0,8) указывают на умеренные и тропические леса.

Пастбище Аномалия
Продукт «Аномалия пастбищ» сравнивает значения биомассы пастбищ за заданный период времени с историческими усредненными по времени значениями за тот же период времени. Он производит продукт в виде процента от биомассы пастбищ в настоящее время по сравнению с долгосрочными историческими значениями.
Этот продукт показывает процент того, насколько пастбище улучшилось или ухудшилось. Он изменяется от -100%, что означает, что текущих пастбищ на 100% меньше, чем в среднем в долгосрочной перспективе, до 100% больше текущих пастбищ, чем в среднем в долгосрочном плане. Если биомасса пастбища совпадает с долгосрочным средним значением, возвращается значение 0. Иногда могут быть возвращены значения вне этого диапазона, но эти выбросы обрезаются до -100% или до 100%, в зависимости от того, очень оно низкое или высокое. Белые пиксели обозначают, где находится снег.

Пастбище Биомасса
Продукт «Пастбищная биомасса» представляет собой преобразование данных NDVI в пастбищную биомассу в кг / га с использованием уравнения, полученного при сравнении NDVI с данными наземных измерений. Это следует рассматривать только как показатель количества пастбищной биомассы, присутствующей на земле.

Пастбище Тенденция
Продукт «Тенденция пастбищ» сравнивает значения биомассы пастбищ за данный период времени с предыдущим периодом времени. В результате он производит продукт, который показывает разницу в пастбищной биомассе (измеряемой в кг / га) текущего периода времени по сравнению с предыдущим периодом времени.

Процентность снега
Используя продукт Snow Mask, продукт Snow Percentage дает оценку процента снега в пикселе за рассматриваемый период времени. Например, если процент снега равен 50, это означает, что снег был 50% времени.

NDSI

Стандартизованный разностный индекс снежного покрова (NDSI) разработан для использования данных MODIS (каналы 4 и 6) и Landsat TM (каналы 2 и 5) с целью идентификации снежного покрова при игнорировании облачного покрова. Поскольку он основан на соотношении, он также уменьшает влияние атмосферных эффектов.

 NDSI = (Green - SWIR) / (Green + SWIR)

  • Green - видимый зеленый (Visible Green) 530 – 610 нм
  • SWIR - коротковолновый инфракрасный (Short Wave Infrared), 1550 – 1750 нм

Атмосфера прозрачна и для Green, и для SWIR, в то время как снег поглощает SWIR и сильно отражает Green. Это позволяет хорошо разделять большинство облаков и снега

Снежный покров такой же яркий, как облака, и это затрудняет его дифференцирование от облачного покрова. Однако при длине волны 1,6 мм (SWIR) снежный покров поглощает солнечный свет, и по этой причине он выглядит темнее облаков. Это позволяет эффективно различать облака и снежный покров. Таким образом, изображение демонстрирует способность отделять облака от снега с помощью наблюдений на этих длинах волн.

NDDI

Нормализованный дифференциальный индекс засухи (NDDI) представляет собой комбинацию NDVI (растительность) и NDWI (содержание воды), и он используется для определения уровня засухи в конкретной области.
Индекс масштабируется от -∞ до ∞, где низкие положительные значения указывают на отсутствие засухи, а высокие положительные значения указывают на условия засухи. Отрицательные значения обычно указывают на районы, которые не соответствуют пастбищам из-за отрицательного значения NDVI или NDWI.

(NDVI − NDWI)/(NDVI + NDWI)

NDWI

Нормализованный разностный водный индекс (NDWI), используется для определения наличия влаги в растительном покрове и почве. Более высокие значения NDWI указывают на достаточную влажность, в то время как низкие значения указывают на нехватку воды. 

Определяется как:

NDWI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

  • NIR – ближний инфракрасный диапазон с длинами волн в диапазоне 0,841 – 0,876 нм;
  • SWIR – часть диапазона с длинами волн в диапазоне 1,628-1,652 нм.

Функциональность формулы объясняется следующими соображениями: используется коротковолновое ближнее инфракрасное излучение (SWIR), в котором происходит высокое поглощение света водой (возможен более широкий диапазон 1500-1750 нм). Использование того же ближнего инфракрасного диапазона (NIR), связано с тем, что вода не поглощает эту часть электромагнитного спектра, поэтому индекс устойчив к атмосферным воздействиям, что отличает его от NDVI. Следует отметить, что при наблюдении за лесами индекс NDWI характеризуется более стабильным снижением значений при достижении критической антропогенной нагрузки, что может служить индикатором экологического состояния лесов, более чувствительных, чем NDVI.

Продукт NDWI безразмерный и варьируется от -1 до +1, в зависимости от содержания твердой древесины, а также от типа растительности и покрова. Высокие значения NDWI (синего цвета) соответствуют высокому содержанию воды в растениях и покрытию высокой растительной фракцией. Низкие значения NDWI (красного цвета) соответствуют низкому содержанию растительности и покрытию с низкой растительностью. В периоды нехватки воды скорость NDWI будет снижаться..

Растительный покров на поверхности Земли подвергается сильному стрессу во время засухи. Если пораженные участки не будут определены вовремя, целые культуры могут быть повреждены. Раннее выявление дефицита воды может предотвратить многие негативные воздействия на посевы. Дистанционное зондирование земли и индекс NDWI могут контролировать орошение в режиме реального времени, значительно улучшая сельское хозяйство, особенно в районах, где удовлетворение потребности в воде затруднено.

LST
Продукт температуры поверхности земли (LST) измеряет температуру на поверхности Земли. Это относительно хороший показатель, но не то же самое, что и температура воздуха у поверхности Земли. LST тесно связана с влажностью, растительным покровом, температурой воздуха, ветром и другими факторами, влияющими на температурный баланс.

 logo real

Центрально-Азиатский институт прикладных исследований Земли

Кыргызская Республика
720027 Бишкек
ул. Тимура Фрунзе 73/2


Контакты
Карта сайта
Будьте на связи

+996 312 555111
+996 312 555222
caiag@caiag.kg