Функция Арифметика каналов выполняет арифметическую операцию над каналами набора растровых данных. Имеются предопределенные алгоритмы для выбора, или же можно ввести собственную однострочную формулу. Поддерживаются операторы -,+,/,* и унарный -.
Входные данные для этой функции:
- Входной растр
- Метод – либо предопределенное выражение, либо определенное пользователем.
- Индексы каналов или Выражение
- В качестве параметра Индексы каналов следует ввести список, разделенный пробелами, с указанием номеров каналов, используемых в предопределенных формулах.
- Для параметра Выражение следует ввести однострочное выражение.
Определяемый пользователем метод
Можно ввести однострочную алгебраическую формулу для создания одноканальных выходных данных. Поддерживаются операторы -,+,/,* и унарный -. Для идентификации каналов укажите перед номером канала символ «B» или «b». Например:
B1 + B2 b1 + (-b2) (B1 + B2) / 2(B3 * B5)Предопределенные методы
Для этих предопределенных методов можно ввести разделенный пробелами список, указывающий используемые номера каналов.
Метод GEMI
Индекс глобального мониторинга окружающей среды (Global Environmental Monitoring Index, GEMI) — нелинейный индекс растительности для глобального мониторинга окружающей среды по спутниковым снимкам. Он подобен NDVI, но менее чувствителен к влиянию атмосферы. На него влияет обнаженная почва; поэтому его не рекомендуется использовать в областях с редкой или умеренно густой растительностью.
GEMI=eta*(1-0.25*eta)-((Red-0.125)/(1-Red))где
eta=(2*(NIR2-Red2)+1.5*NIR+0.5*Red)/(NIR+Red+0.5)- NIR = значения пикселов из ближнего инфракрасного диапазона
- Red = значения пикселов из красного диапазона
С помощью списка, разделенного пробелами, определяются ближний инфракрасный и красный диапазоны в следующем порядке: NIR Red. Например, 4 3.
Этот индекс выводит значения между 0 и 1.
Ссылка: Пинти Б. (Pinty, B.), Верстраете М. М. (Verstraete, M. M.), 1992. «GEMI: нелинейный индекс для мониторинга глобальной растительности со спутников (GEMI: a non-linear index to monitor global vegetation from satellites)», Plant Ecology, т. 101, 15–20,
Метод GVI (Landsat TM)
Индекс зеленой растительности (Green Vegetation Index, GVI) изначально был разработан на основе снимков Landsat MSS и модифицирован для снимков Landsat TM. Он также известен как индекс зеленой растительности Landsat TM Tasseled Cap. Его можно применять к снимкам, каналы которых обладают такими же спектральными характеристиками.
GVI=-0.2848*Band1-0.2435*Band2-0.5436*Band3+0.7243*Band4+0.0840*Band5-1.1800*Band7С помощью списка, разделенного пробелами, определяются шесть каналов Landsat TM в порядке от первого до пятого и шестого. Например, 1 2 3 4 5 7. Если входные данные содержат 6 каналов в ожидаемом порядке, то в текстовое поле Индексы каналов не нужно вводить значение.
Этот индекс выводит значения между -1 и 1.
Ссылка: Тодд С. У. (Todd, S. W.), Хоффер Р. М. (R. M. Hoffer) и Д. Г. Милчунас (D. G. Milchunas), 1998, «Оценка биомассы на пастбищных и непастбищных землях с использованием спектральных индексов (Biomass estimation on grazed and ungrazed rangelands using spectral indices)», International Journal of Remote Sensing, т. 19, № 3, 427–438.
Модифицированный метод SAVI
Модифицированный индекс растительности с коррекцией по почве (Modified Soil Adjusted Vegetation Index, MSAVI2) пытается минимизировать влияние обнаженной почвы на индекс SAVI.
MSAVI2 = (1/2)*(2(NIR+1)-sqrt((2*NIR+1)2-8(NIR-Red)))- NIR = значения пикселов из ближнего инфракрасного диапазона
- Red = значения пикселов из красного диапазона
С помощью списка, разделенного пробелами, определяются ближний инфракрасный и красный диапазоны в следующем порядке: NIR Red. Например, 4 3.
Ссылка: Ци Дж. (Qi, J.) и другие, 1994, «Модифицированный индекс растительности с коррекцией по почве (A modified soil vegetation adjusted index)», Remote Sensing of Environment, т. 48, № 2, 119–126.
Метод NDVI
Нормализированный вегетационный индекс NDVI (NDVI) – это стандартизированный индекс, показывающий наличие и состояние растительности (относительную биомассу). Этот индекс использует контраст характеристик двух каналов из набора мультиспектральных растровых данных – поглощения пигментом хлорофилла в красном канале и высокой отражательной способности растительности в инфракрасном канале (NIR).
Документированное уравнение NDVI, используемое по умолчанию:
NDVI = ((NIR - Red)/(NIR + Red))- NIR = значения пикселов из ближнего инфракрасного диапазона
- Red = значения пикселов из красного диапазона
С помощью списка, разделенного пробелами, определяются ближний инфракрасный и красный диапазоны в следующем порядке: NIR Red. Например, 4 3.
Этот индекс выводит значения между -1,0 и 1,0.
Метод PVI
Перпендикулярный индекс растительности (Perpendicular Vegetation Index, PVI) подобен разностному индексу растительности; однако он чувствителен к атмосферным отклонениям. При использовании этого метода для сравнения разных изображений его следует применять только к изображениям, скорректированным по атмосфере.
PVI=(NIR-a*Red-b)/(sqrt(1+a2))- NIR = значения пикселов из ближнего инфракрасного диапазона
- Red = значения пикселов из красного диапазона
- a = уклон линии почвы
- b = градиент линии почвы
С помощью списка, разделенного пробелами, определяются ближний инфракрасный и красный диапазоны, а также вводятся значения a и b в следующем порядке: NIR Red a b. Например, 4 3 0.3 0.5.
Этот индекс выводит значения между -1,0 и 1,0.
Метод SAVI
Индекс растительности с коррекцией по почве (Soil-Adjusted Vegetation Index, SAVI) — это индекс растительности, который пытается минимизировать влияние яркости почвы с помощью коэффициента коррекции яркости почвы. Он часто используется в пустынных областях, где растительное покрытие незначительно.
SAVI = ((NIR - Red) / (NIR + Red + L)) x (1 + L)NIR и Red обозначают каналы, связанные с длиной соответственно ближних инфракрасных и красных волн. Значение L варьируется в зависимости от величины зеленого растительного покрытия. Обычно в областях без зеленого растительного покрытия L=1; в областях с умеренным зеленым растительным покрытием L=0,5; а в областях с очень густым растительным покрытием L=0 (что эквивалентно методу NDVI). Этот индекс выводит значения между -1,0 и 1,0.
С помощью списка, разделенного пробелами, определяются ближний инфракрасный и красный диапазоны, а также вводится значения L в следующем порядке: NIR Red Д. Например, 4 3 0.5.
Ссылка: Уэте А. Р. (Huete, A. R.) 1988, Индекс растительности с коррекцией по почве (SAVI) (A modified soil vegetation adjusted index (SAVI)), Remote Sensing of Environment, т. 25, 295–309.
Метод формулы Султана
При методе Султана берется шестиканальное 8-битное изображение и с помощью формулы Султана создается трехканальное 8-битное изображение. В полученном изображении выделяются скальные образования на побережьях, называемые офиолитами. Эта формула была разработана на основе каналов TM или ETM сцены Landsat 5 или 7. Для создания каждого канала выходных данных применяются следующие уравнения:
Band 1 = (Band5 / Band6) x 100 Band 2 = (Band5 / Band1) x 100 Band 3 = (Band3 / Band4) x (Band5 / Band4) x 100С помощью списка, разделенного пробелами, определяются шесть каналов в порядке от первого до шестого. Например, 1 2 3 4 5 6. Если входные данные содержат 6 каналов в ожидаемом порядке, то в текстовое поле Индексы каналов не нужно вводить значение.
Метод Измененный SAVI
Преобразованный индекс растительности с коррекцией по почве (Transformed Soil Adjusted Vegetation Index, TSAVI) — это индекс растительности, который пытается минимизировать влияние яркости почвы путем предположения, что линия почвы имеет произвольный уклон и пересечение.
TSAVI=(s(NIR-s*Red-a))/(a*NIR+Red-a*s+X*(1+s2))- NIR = значения пикселов из ближнего инфракрасного диапазона
- R = значения пикселов из красного канала
- s = уклон линии почвы
- a = пересечение линии почвы
- X = коэффициент коррекции, установленный для минимизации искажений из-за почвы
С помощью списка, разделенного пробелами, определяются ближний инфракрасный и красный диапазоны, а также вводятся значения s, a и X в следующем порядке: NIR Red s a X. Например, 3 1 0.33 0.50 1.50.
Ссылка: Барет Ф. (Baret, F.) и Г. Гуйот (G. Guyot), 1991, «Потенциалы и ограничения индексов растительности для оценки LAI и APAR (Potentials and limits of vegetation indices for LAI and APAR assessment)», Remote Sensing of Environment, т. 35, 161–173.