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疆无人机多光谱检测农作物生长情况多光谱背景NDVI植被数植被数:根据植被的光谱特性,将不同窄边波段的光谱行非线性组合,形成了各种植被数。不同的植被数可反映出植被的不同特性...
疆无人机多光谱检测农作物生长情况
多光谱背景NDVI植被数
植被数:根据植被的光谱特性,将不同窄边波段的光谱行非线性组合,
形成了各种植被数。不同的植被数可反映出植被的不同特性。
常用的植被数是归化植被数NDVI(Normalized Difference
Vegetation Index),可通过NDVI判断植被叶绿素含量:
NDVI=(NIR-Red)/(NIR+Red)
-1≤NDVI≤1,
负值表示地面覆盖为云、水、雪等,对可见光反射;
0表示有岩石或裸土等,NIR和R近似相等;
正值表示有植被覆盖,且随覆盖度增而增。
疆无人机多光谱检测农作物生长情况
GNDVI(Green Normalized Difference Vegetation Index ,绿色归化植被数),该数用绿色波段取代NDVI中的
红色波段,该数在实际使用时比NDVI更加稳定:
GNDVI=(NIR-Green)/(NIR+Green)
LCI(Leaf Chlorophyll Index,叶片叶绿素数),该数对判断叶子的叶绿素及含氮量的效果更好:
LCI=(NIR-RedEdge)/(NIR+Red)
NDRE(Normalized Difference Vegetation,归化差异红边),该数判断非初期作物的叶绿素含量较好:
NDRE=(NIR-RedEdge)/(NIR+RedEdge)
OSAVI(Optimized Soil Adjusted Vegetation,优化土壤调整植被数),该数对识别生长初期植物叶绿素含量较有效:
OSAVI=(NIR-Red)/(NIR+Red+0.16)
P4Multispectral
疆无人机多光谱检测农作物生长情况
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