绘制归一化植被指数（NDVI）影像的像素值分布直方图

最新推荐文章于 2025-09-19 10:33:01 发布
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本文介绍了如何利用Google Earth Engine (GEE)编程环境来绘制归一化植被指数（NDVI）影像的像素值分布直方图，帮助分析植被分布情况。通过导入Landsat 8影像，计算NDVI并绘制直方图，可以洞察植被密度和分布特征。

绘制归一化植被指数（NDVI）影像的像素值分布直方图

NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是一种用于评估地表覆盖中植被状况和生长活力的指数。绘制NDVI影像的像素值分布直方图可以帮助我们了解植被在图像中的分布情况，并对植被的分布特征进行分析。本文将介绍如何使用Google Earth Engine（GEE）编程环境绘制NDVI影像的像素值分布直方图。

在开始之前，请确保您已经注册并拥有GEE账号。现在，让我们进入具体的编程步骤。

步骤1：导入图像
首先，我们需要导入包含NDVI信息的遥感影像。在GEE中，可以使用Landsat系列的卫星影像来计算NDVI。下面的代码演示了如何导入一幅Landsat 8的影像，并计算其NDVI。

// 导入Landsat 8的影像
var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20140318')
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GEE：绘制NDVI影像的像素值分布直方图
养乐多的博客
05-09 857
本文记录了在GEE平台上绘制NDVI影像的像素值分布直方图的代码。结果如下所示，
【ArcGIS风暴】ArcGIS栅格影像（NDVI）归一化处理的两种方法精解
「 刘一哥与GIS的故事」
01-14 1万+
图像归一化是指对图像进行了一系列标准的处理变换，使之变换为一固定标准形式的过程，该标准图像称作归一化图像。 原始图像在经历一些处理或攻击后可以得到多种副本图像，这些图像在经过相同参数的图像归一化处理后能够得到相同形式的标准图像。 一、ArcGIS归一化工具 1. 隶属模糊度（FuzzyMembership）详解 在使用ArcGISNDVI做时序分析之前，一般需要剔除无效值，并需要把原始影像的像素值（范围大概是在-3000 ~ 7000）转变至0~1之间，也就是做归一化处理。ArcGIS软件自带了归一化处.
利用归一化植被指数ndvi实现植被分类制图（gdal实现）
QQ704630835的博客
10-23 2万+
一、背景 本文主要参考《python地理空间分析指南》。目的在于利用归一化植被指数NDVI来实现植被的分类制图。分类的方法比较简单，就是阈值切片。我对书中的内容进行了改进，并在分析中会指出书中存在的问题，欢迎进一步探讨。 二、数据 进行实验的话数据很重要，本实验的数据是tiff格式的影像和一个shp矢量文件。原始数据的下载地址为： http://git.io/v3fS9 下载好的数据...
基于 GEE 利用哨兵二号（Sentinel-2）卫星影像计算归一化植被指数（NDVI）
@HNUSTer的博客
09-19 1728
基于 GEE 利用哨兵二号（Sentinel-2）卫星影像计算归一化植被指数（NDVI）。
matlab归一化植被指数代码-MATLABNDVI:MATLAB程序，可获取使用近红外(NIR)转换相机获取的图像并生成修改后的归一化差分植
06-19
matlab归一化艺人指数代码MATLABNDVI MATLAB 程序，可获取使用近红外 (NIR) 转换相机获取的图像并生成修改后的归一化差分植被指数 (NDVI)。 有 2 个版本：JPEG 文件的独立版本和 DNG (RAW) 文件格式的 2 个代码（主要和功能文件）版本。 这些版本对于 NIR Drone Imaging 生成 NDVI 很有用。 本文中展示的代码利用：
将水体区域的归一化差异植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）设置为0
CodeSpark的博客
09-12 772
NDVI的取值范围为-1到1，其中正值表示植被覆盖较多，负值表示无植被覆盖，而0表示没有植被覆盖或者是水体。在上述代码中，我们使用GDAL库创建了一个新的GeoTIFF数据集，并将修改后的NDVI数据写入该数据集。然后，我们将原始数据集的地理转换信息和投影信息设置给新的数据集，以确保空间参考的一致性。最后，我们关闭数据集以释放资源。通过以上步骤，我们可以将水体区域的NDVI值设置为0，并将修改后的数据保存到新的文件中。然后，我们使用NumPy数组的索引功能，将满足条件的像素的NDVI值设置为0。
GEE训练教程——计算和可视化了归一化植被指数NDVI大于特定阈值的区域面积
此星光明博客
04-25 95
首先，我们定义了一个几何点，表示我们感兴趣的区域。通过这段代码，我们成功地获取了某一地区的NDVI数据，并计算和可视化了NDVI大于特定阈值的区域面积。这种分析方法可以帮助我们监测植被的生长状况，为土地管理和农业决策提供重要依据。希望这篇博客能对你理解NDVI分析与可视化有所帮助！
探索Google Earth Engine：归一化植被指数（NDVI）的地物差异对比
Promising_GEO的博客
03-19 2310
此处分别定义三个矩形变量city、forest、desert，存储相应的坐标，并加上标签表示选择的森林、城市以及沙漠覆盖区域，而后，我们需要对不同的地物设置不同的颜色以作区分，区分好后加载地物覆盖的边框，并将三个区域联合起来形成一个新的矢量数据集，方便后续分析。小编选择的研究区域主要位于我国的甘肃省境内，该境内处于我国的交错带分布区，各类地物均有分布，是进行实验的好地方，小编在Google地图上寻找合适的地点绘制矩形方框，设置好案例样本，将坐标点导入GEE中。今天这期，跟着小编的视角一起来看看吧。
如何利用Python对罗多尼亚地区的年度平均归一化植被指数（NDVI）数据进行加载、可视化以及基于LSTM模型的时间序列预测
最新发布
09-29
内容概要：本文主要介绍了如何利用Python对罗多尼亚地区的年度平均归一化植被指数（NDVI）数据进行加载、可视化以及基于LSTM模型的时间序列预测。首先通过pandas读取CSV文件并提取年份与NDVI均值数据，绘制时间序列...
【ArcGIS遇上Python】ArcGIS批量处理栅格影像（NDVI）归一化完整案例代码
「 刘一哥与GIS的故事」
01-14 5152
文章《ArcGIS栅格影像（NDVI）归一化处理的两种方法精解》详细介绍了ArcGIS中进行NDVI影像归一化处理的两种方法，但是无法批量进行，本文就放大招用Python实现批量NDVI归一化处理，大大提高了工作效率，还不赶快Get了？ import arcpy from arcpy import env from arcpy.sa import * arcpy.CheckOutExtension(“Spatial”) #这个是工作空间目录，待处理的所有影像都在这个文件型数据库中 env.workspace
利用GEE（Google Earth Engine）在线处理NDVI、EVI、SAVI、NDMI等指数归一化教程！
此星光明博客
07-02 2万+
1.首先进行“去云”函数的准备 //landsat5、7 EVI指数计算 // SR数据去云 function rmCloud(image) { var cloudShadowBitMask = (1 << 3); var cloudsBitMask = (1 << 5); var qa = image.select("pixel_qa"); var mask = qa.bitwiseAnd(cloudShadowBitMask).eq(0)
北京市植被指数（NDVI）数据、NPP数据、植被类型分布
04-04 1279
NDVI就是归一化植被指数，植被一般是对近红外光反射明显而较亮，而由于光合作用吸收红光比较暗，与其它地物在遥感影像上形成强烈差异，因此利用近红外与红波段的这个计算，植被的值明显偏高，可以很容易把植物区分开来，归一化的好处是数值范围比较集中。NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关，-1≤NDVI≤1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；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，且随覆盖度增大而增大。
详解NDVI（归一化差异植被指数）图像
qq_23865133的博客
03-15 1万+
因为NDVI图像是从特定的光谱数据计算而来的，通常表现为单通道图像，其值范围在-1到1之间。但是在实际应用中，为了更好的可视化，NDVI图像常常被映射到彩色空间（如伪彩色），这时可能会用到多个通道来展示不同的植被密度。总的来说，NDVI图像是一个强大的工具，适用于监测和分析地球表面的植被状态。较低的正值或负值表示较少的或无植被。NDVI是通过分析在不同光谱波段（通常是红光和近红外）反射的光来衡量植被的生长情况和密度。3. 时间动态监测：通过比较不同时间的NDVI图像，可以监测植被覆盖和健康状况的变化。
使用Google Earth Engine绘制矿区时序NDVI变化图
IxtProgramming的博客
09-21 309
接下来，我们导入了Landsat 8的TOA（顶层大气校正）影像集，并选择了红光（Band 4）和近红外波段（Band 5）。然后，我们定义了一个函数来计算NDVI，并将其作为新的波段添加到影像集中。接着，我们对每张影像应用这个函数，得到带有NDVI波段的影像集（在本文中，我们将使用GEE来绘制矿区的时序归一化植被指数（NDVI）变化图。您可以根据实际情况调整代码中的参数，以适应您的矿区和时间范围。我们还设置了图表的标题、x轴和y轴的标签、线条宽度、点的大小和线条颜色。首先，我们需要导入必要的库和数据集。
使用python实现ndvi归一化植被指数计算
木易GIS的博客
02-07 1414
使用python实现ndvi归一化植被指数计算
GIS分析-土地利用制图中指数的使用
gis收藏家的博客
02-23 1231
然而，虽然在监督分类中需要为每个类别创建训练数据，但在无监督分类中需要对过程结束时形成的类别进行详细的安排。所有土地覆盖类别都包含值为“1”的像素，如果将它们组合起来，生成的地图将是只有值为“1”的像素的单色地图，将无法区分地形类别。在本研究中，我们尝试借助索引制作土地覆盖/使用地图，作为监督/无监督分类方法的替代方法。该研究最大的问题是阈值的选择，尤其是在分隔开放区域和住宅区时遇到的问题，因为文献中没有任何线索。在我审查的一项研究中，使用 0.3 的值来识别“绿色农田”和“森林”类别。
利用envi与arcmap/arcgisPro制作一张植被覆盖指数专题地图（地图学作业）
qq_60577733的博客
10-19 1万+
利用envi处理遥感影像，包括辐射定标与大气校正，裁剪遥感影像数据，提取黄岛区的ndvi，数据处理后得到黄岛区的植被覆盖情况，并利用ArcMAP或ArcGIS Pro进行专题地图的制作。
【MODIS数据处理#11】例六：绘制NDVI多年变化趋势空间分布图
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Salierib的博客
11-01 2万+
文章目录一、功能介绍二、脚本代码三、工具参数四、工具界面 系列文章目录： 一、功能介绍 Con((“A2000M06.NDVI.tif”<=0.05),0,Con((“A2000M06.NDVI.tif”>=0.7),1,(“A2000M06.NDVI.tif”-0.05)/0.65)) 二、脚本代码 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- 三、工具参数 四、工具界面 交流群 ...
NDVI空间分布变化Slope趋势分析与F检验（自用）
什么都学亿点点的博客
04-02 8605
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
用归一化植被指数（NDVI）
02-14
归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，简称NDVI）是一个简单但有效的遥感测量指标，用来评估某片区域植物的健康状况和密度。NDVI 是通过分析地表在可见光波段（通常是红色波长附近）和近红外线波段反射的能量来计算得出。 ### 计算 NDVI NDVI 的计算公式如下所示： $$NDVI = \frac{(NIR - R)}{(NIR + R)}$$ 其中 NIR 和 R 分别代表近红外线和红线通道的辐射亮度或者表面反射率数值。这个比率通常会落在 -1 到 1 这个区间内；正值表示存在植被活动的可能性较大，而负值则可能指示水体或其他非植被特征。 ### 应用 NDVI 为了应用 NDVI 数据，可以采取以下几个步骤： 使用卫星图像获取数据。选择合适的传感器平台，例如 Landsat、MODIS 或者 Sentinel 卫星系列提供的公开可用的数据集。 处理原始影像以校正大气效应和其他干扰因素影响，并确保不同时间点获得的数据之间的一致性。 计算每张图片中的像素级别的 NDVI 值。这可以通过地理信息系统 (GIS) 软件完成，比如 ArcGIS 或 QGIS。 解释结果并绘制地图。高 NDVI 值对应更密集健康的植被覆盖地区，可用于监测作物生长状态、森林资源管理等领域研究工作。 结合其他环境参数进一步分析生态系统的动态变化趋势及其响应机制。
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