【应用】 MODIS NDVI数据处理相关问题

最近开始计算植被覆盖度,首先就得弄明白NDVI的具体含义并对其进行计算。

MODIS NDVI产品数据免费下载: http://reverb.echo.nasa.gov/reverb/

 

现NDVI产品数据处理过程中遇到以下问题:

问题1:    NDVI是归一化植被指数,它的取值范围是-1—1,如何理解?

方法 :    对于陆地表面覆盖来说,云、雨、雪在可见光比近红外波段有较高的反射作用,所以NDVI为负值;岩石、裸土的NDVI一般为0;有植被覆盖的地方一般大于0。

 

问题2:    导入ENVI进行查看,发现未拼接重投影之前影像数据范围为-3000—0.99880,拼接重投影之后影像数据范围在-3000—9988。是数据值发生了改变吗?

方法 :    ENVI — Basic Tool — Preprocessing — Data-Specific Utilities — View HDF Attribute

                 (在envi里面查看NDVI波段参数)

                 可以发现它的有效值范围为(-2000—10000),因此数据值-3000是无效值,其他的值是乘以了10000这个系数(scale_factor),因此在拼接重投影过程中ndvi值并没有发生变化。还有些值如32767等表示有云 。

 

问题3:     按上面所述,它的根本值没有发生改变,但是毕竟一部分数值已经扩大了啊,怎么处理比较合理?

方法 :     ENVI — Basic Tools — Band Math

                   (波段运算,把负值去掉)

                 在弹出的对话框Band Math中,Enter an expression: (b1 lt 0)*0+(b1 ge 0)*(b1*0.0001)。

                 这个公式意思就是:要是值小于0 就乘以0,使其变为0;同时,值大于等于0的话就乘以0.0001这个系数。

                 这样就OK了。关于B1 代表 所选的那个影像。

 

问题4:    如何通过NDVI来计算植被覆盖度?

方法 :   一般都是用的像元二值模型。利用NDVI值得到植被覆盖度。

                 公式:   fc = (NDVI - NDVIsoil)/( NDVIveg - NDVIsoil)

                              取 NDVIsoil = NDVImin, NDVIveg = NDVImax。

  (1)得到NDVI数据

  (2)查出NDVI影像的最大最小值: 在scroll 窗口右键 — Quick Statistics 

           对于最小值,由于是计算植被覆盖度,植被的NDVI应该是大于0 ,因此应该选择大于0的最小值。

           对于最大值,最大值不是1(红光波段反射率不等于0),因此应该选择数量大于0值小于1的最大值。

           注意:    最大最小值提取需要设置置信度。如果置信度是0, 则NDVImin取所有像元中最小的值,NDVImax取所有像元中最大的;如果取置信度是1 ,则NDVImin取像元中像元值累计概率1%附近的像元值,NDVImax取99%附近的那个像元值(注意是像元值的累积概率:累计概率=累积像元个数/总像元个数),同理其他也一样。      

           问题:   置信度如何获得?

  (3)波段计算:   Basic Tool — Band match

                                输入计算公式:  float((b1-minb1)/(maxb1-minb1))

 

问题5:    如何查看NDVI数据的“波谱曲线”(也就是spectral profile)呢?

方法 :    Basic Tool — Layer Stacking

                 多期数据波段叠加,然后查看Z profile

<think>好的,我现在要帮助用户了解如何使用MODIS数据计算NDWI。首先,我需要回顾一下NDWI的基本概念。根据引用[1],NDWI是通过对遥感影像的特定波段进行归一化差值计算来突出水体信息的。通常公式是$(绿光波段 - 近红外波段)/(绿光波段 + 近红外波段)$,但不同传感器的波段可能不同。 接下来,用户提到的是MODIS数据,我需要确认MODIS的哪些波段对应绿光和近红外。MODIS有多个波段,比如波段4(绿光,545-565nm)和波段2(近红外,841-876nm)可能适用。不过,根据引用[2],改进的MNDWI可能使用不同的波段组合,比如中红外,但用户问的是NDWI,所以可能需要标准的绿光和近红外。 然后,处理步骤方面,用户需要知道如何获取MODIS数据、预处理(比如辐射定标、大气校正)、波段提取、计算NDWI,以及后续的水体提取。引用[3]提到了可视化方法,可能需要在计算后使用类似工具进行展示。此外,引用[5]中的统计方法可以用于分析结果,比如计算均值和标准差。 需要注意MODIS的空间分辨率较低(如500米),可能影响小水体的检测,如引用[2]提到的NDWI对城市区域抑制较弱的问题。同时,不同指数的选择也很重要,比如MNDWI可能更适合某些情况,但用户明确要求NDWI。 最后,生成相关问题时要参考用户之前的兴趣点,比如与其他指数的对比、精度评估、时间序列分析等。确保回答结构清晰,步骤明确,并引用相关材料支持。</think>### 如何使用MODIS数据计算NDWI #### 1. **理解NDWI公式与MODIS波段** NDWI(归一化水体指数)通用公式为: $$ \text{NDWI} = \frac{\text{绿光波段} - \text{近红外波段}}{\text{绿光波段} + \text{近红外波段}} $$ **MODIS波段对应**(以MOD09GA地表反射率产品为例): - **绿光波段**:Band 4(545–565 nm) - **近红外波段**:Band 2(841–876 nm)[^1][^4] #### 2. **数据预处理** - **辐射定标**:将原始DN值转换为地表反射率(MODIS Level 1产品已提供反射率数据,可直接使用)。 - **大气校正**:若使用Level 2地表反射率产品(如MOD09),可跳过此步骤。 - **云掩膜**:使用MODIS的QA波段去除云污染区域[^3]。 #### 3. **NDWI计算步骤** 以Google Earth Engine(GEE)为例的代码片段: ```javascript // 加载MODIS地表反射率数据 var modis = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD09GA') .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31') .select(['sur_refl_b04', 'sur_refl_b02']); // Band4(绿光), Band2(近红外) // 计算NDWI函数 var calculateNDWI = function(image) { var ndwi = image.expression( '(B4 - B2) / (B4 + B2)', { 'B4': image.select('sur_refl_b04'), 'B2': image.select('sur_refl_b02') }).rename('NDWI'); return image.addBands(ndwi); }; // 应用计算并生成时序数据 var ndwiCollection = modis.map(calculateNDWI); ``` #### 4. **结果分析与优化** - **阈值分割**:NDWI > 0.2–0.4通常表示水体区域,需根据实际区域调整[^2]。 - **精度验证**:结合高分辨率影像(如Sentinel-2)或实地数据验证提取结果[^5]。 - **局限性**:MODIS空间分辨率(500米)可能导致小水体漏检,建议结合MNDWI(使用中红外波段)改进[^2]。 #### 5. **可视化示例** 使用Python的`xarray`库绘制NDWI空间分布: ```python # 假设ndwi_annual是年度NDWI数据集 ndwi_annual.plot(x='lon', y='lat', cmap='Blues', robust=True, col='time', col_wrap=4) ``` 此代码可生成多时相NDWI子图,直观展示水体变化[^3]。 --- ###
评论 3
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值