RGB图像的植被指数总结

最新推荐文章于 2024-08-15 15:47:28 发布

青铜弟弟

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文章标签：学习方法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_51317300/article/details/131439066

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文献中常见的RGB图像的植被指数公式总结

在这里插入图片描述
R,G,B分别对应RG图像的三个波段，r,g,b 分别为R/（R+G+B),G/(R+G+B),B/(R+G+B)

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Matlab 可见光波段下的植被指数

weixin_50547796的博客

07-12

328

在可见光波段中，常用的植被指数包括归一化植被指数(Normalized Vegetation Index，NVI)和绿度指数(Greenness Index，GI)。通过上述代码，我们可以计算和可视化Q可见光波段下的植被指数，这有助于我们评估植被的生长和健康状况。请注意，这里的示例代码仅适用于使用RGB格式表示的图像数据，如果使用其他格式或者不同的波段组合，需要相应地修改代码。其中，G、R和B分别表示绿色、红色和蓝色波段的反射率。绿度指数是另一种常用的可见光波段植被指数，用于评估植被的绿度和健康状况。

Matlab 可见光波段植被指数

dayuhaitang1的博客

10-23

1324

Matlab 可见光波段植被指数

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可见光植被指数,RGB影像植被指数

hehe549124的博客

01-19

8984

最近要用到可见光影像，想用植被指数，之前知道 VI'=(2*G'-R'-B')–(1.4*R'-G'),其中G'=G/(R+G+B),R'=R/(R+G+B),B'=B/(R+G+B)，这个公式，但是一直没找到出处，百度的结果也只是说在易康里可以计算，但是没有人提到是出自哪篇文献。今天找了找，找到了英文原文出处---Verification of Color Vegetation Indice...

RGB影像提取植被信息

friendszc的博客

02-10

1951

利用易康软件（？其他软件应该也可以吧） VI’=(2G’-R’-B’)–(1.4R’-G’),其中G’=G/(R+G+B),R’=R/(R+G+B),B’=B/(R+G+B) 英文原文出处—Verification of Color Vegetation Indices for Automated Crop Imaging Applications。 ———————————————— 原文链接：h...

无人机拍出植被指数

m0_57191404的博客

01-09

5169

假设你仅有一个大疆无人机，并且传感器就是普通的相机（RGB红蓝绿波段传感器），如何利用拍摄的正射数据计算出植被指数。我们知道NDVI 或SAVI 等植被指数需要近红外波段计算，下面介绍一下替代的植被指数——即不依赖近红外波段的植被指数。当然，始终牢记任何植被指数都有局限性，要考虑它的应用环境。绿叶指数 (GLI) GLI 指数包含三个可见波段，这是一个极佳的代替方案，在识别所有这些绿色和深色时非常敏感。负值将显示裸露的土壤、水体和人造基础设施。相反，正值就是类似于 NDVI 的

提取RGB影像的植被

楚兴

11-21

1万+

在易康Developer中提取植被，最为常用的就是归一化植被指数NDVI，但是NDVI的计算需要近红外波段的参与；对于一些平时用到的只有RGB三个波段影像，如何提取植被呢？这里提供两种特征，第一种是绿波段比率，在易康里可以直接在光谱特征的Ratio里计算得到该特征，此特征效果较差；第二种称之为VI'，需要在易康里通过自定义特征来计算得到，其计算公式相对较为复杂，所以在编辑的时候要

python：根据RGB波段计算相应的指数

Cyj_0703的博客

01-17

715

python：根据RGB波段计算相应的指数

遥感（remote sensing）中的植被指数（Vegetation Index）——学习—

shaoguomin的博客

06-24

3546

最近老师让做遥感图像处理与解译，好多知识都不会，所以呢，就把学习过程中遇到的名词查阅相关资料进行总结，也算是对自己有督促作用。 Vegetation Index 参考：https://articles.extension.org/pages/40072/what-does-vegetation-index-mean-in-remote-sensing-technology A vege

[RS] 图像的代数运算 植被指数 消除阳坡阴坡差异

geodoer

10-05

1760

通常所说的遥感图像即为遥感数字图像，其实质为一个二维矩阵（二维数组），对其进行数学上的运算称为图像的代数运算，本文介绍了数学运算背后的实际意义与应用示例。

C#比值植被指数求算

12-17

在遥感领域，植被指数是评估植物生长状态和健康状况的重要指标。比值植被指数（Ratio Vegetation Index，RVI）是一种常用的植被指数，通过计算近红外和可见光波段的反射率比值来反映植物的生长活力。本文将详细探讨...

植被指数饱和性以及降低植被指数饱和性、提高预测精度的方法

m0_51317300的博客

08-15

2488

研究人员将卫星影像丰富的冠层光谱信息与无人机衍生的冠层结构特征相结合，提高了大豆AGB、LAI和叶片氮的估计能力，在光谱特征中加入冠层结构信息在一定程度上减少了背景土效应和渐近饱和问题，提高了模型性能。数值方面，在过饱和情况下，近红外波段的反射率可能接近 0.8 - 1.0 ，红波段的反射率可能在 0.05 - 0.1 左右，但具体数值会受到植被类型、健康状况、测量仪器等多种因素的影响。有研究表明：将无人机计算的植被指数与机器学习相结合，可以开发准确的预测模型，克服茂密植被中的植被指数的饱和度。

常见的植被指数，包含植被指数的定义，公式，所有的内容均是课程资料

09-30

常见的植被指数，包含植被指数的定义，公式，所有的内容均是课程资料

【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Sentinel-2最大NDVI合成脚本：植被指数计算与可视化系统实现

最新发布

05-02

内容概要：本文档展示了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台创建Sentinel-2卫星图像的最大NDVI（归一化植被指数）合成图。首先定义了 Sentinel-2 图像集合，并设置RGB和NDVI的可视化参数。然后通过选择特定波段...

无人机遥感图像怎么提取植被指数

05-26

提取植被指数可以使用遥感图像处理软件，如ENVI、ArcGIS等，以下是一种常用的方法： 1. 选择合适的遥感图像，如RGB彩色影像或NIR（近红外）影像。 2. 计算NDVI（归一化植被指数）：NDVI=(NIR-Red)/(NIR+Red)，其中...

北京市植被指数（NDVI）数据、NPP数据、植被类型分布

04-04

1076

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。

多光谱植被指数计算并转伪色彩图opencv/c++

qq_23172985的博客

04-11

727

RVI、NDVI、SAVI、MSAVI、NDWI，以及对应的阈值分割。然后可以每张照片尝试一下。两部分融合的代码，其实就是在main的调用中。上面保存在本地或者内存的，都是单通道的，思路就是转为RGB三通道。用大疆无人机搭载多光谱相机采集了一些数据。。灰度图转色彩图。

RGB归一化及高效实现

leonardohaig的博客

11-18

1万+

RGB归一化及高效实现微信公众号：幼儿园的学霸介绍在图像处理中,RGB颜色模型是比较常用的格式,但是其存在一个明显的缺点:容易受到光照变化或阴影的影响,也就是说，同一位置，不同光照强度会导致图像的RGB值发生很大变化. 而通过对图像的RGB色彩空间进行归一化处理,在某些情况下是去除光照和阴影影响的一种简单和有效的方法. 假设图像上某点的的像素值为RGB,rgb表示归一化之后的值,那么RGB归一化的公式表示如下: r=RR+G+Bg=GR+G+Bb=BR+G+B(or b=1−r−g) r

像素格式RGB与YUV

weixin_45196915的博客

10-25

5500

1.RGB像素格式 RGB彩色模式是一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是运用最广的颜色系统之一。 RGB显色模式大多应用在电子屏幕上，每一个像素点都是由R\G\B三种颜色叠加而成。存储表示时对每一种颜色进行256级量化，每一个颜色可以用一个8位的二进制数进行存储和表示，常用RGB颜色模式有RGB24位，以及RGB32。RGB24是指...

归一化RGB

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lxiaoxiaot的专栏

06-19

1万+

通过对图像的RGB色彩空间进行归一化处理，在某些情况下是去除光照和阴影影响的一种简单和有效的方法。假设RGB代表原图像某点的像素值，rgb表示归一化之后的值，则 r = R / (R+G+B)；g = G / (R+G+B)；b = B / (R+G+B)；实现归一化RGB的方法如下： // 对输入的原始RGB图像获取对应的归一化图像IplImage* Normal

tiff选择波段为什么是红绿蓝4，3，2

03-21

### TIFF文件中波段顺序设置为红绿蓝4,3,2的原因在遥感领域，TIFF文件通常用于存储多波段的遥感影像数据。这些影像可能由卫星传感器采集而来，例如Landsat系列卫星。对于Landsat 4/5 TM影像而言，其波段编号具有特定的意义： - **Band 4** 对应的是近红外波段 (Near-Infrared)，这一波段对植被反射率非常敏感，因此常被用来突出显示植被覆盖区域。 - **Band 3** 是红光波段 (Red)，能够反映地表物体的红色特征。 - **Band 2** 则是绿光波段 (Green)，主要用于捕捉绿色植物和其他绿色表面的信息。当将这三个波段组合成一幅彩色图像时，采用 Band 4、Band 3 和 Band 2 的顺序分别映射到 RGB 图像中的 R（红色）、G（绿色）和 B（蓝色），可以形成所谓的“假彩色合成图”。这种配置之所以常用，是因为它能更清晰地区分不同类型的地物[^1]。具体来说： - 植被会在这样的假彩色图像中呈现鲜艳的红色，因为近红外波段（R通道）强烈反映了植被的高反射率。 - 土壤或其他无植被覆盖的地表则会呈现出不同的色调，便于区分。此外，实验数据如 `data042.rar` 中提到的一景遥感影像包含六个波段的数据，正是基于上述原理进行了波段拆分并保存为 TIFF 格式[^2]。而在实际应用过程中，通过编程实现 NDVI 计算时也涉及到了类似的波段选取逻辑，即利用第三和第四波段来代表红光与近红外波段进行指数计算[^3]。综上所述，选择波段顺序为红绿蓝对应的 4, 3, 2 主要是为了增强视觉效果以及更好地分析地物特性，这是遥感图像处理中一种标准做法[^4]。 ```python def ndvi_calculate(red_band, nir_band, output_file): """ Calculate the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Parameters: red_band : rasterio.band object representing Red band. nir_band : rasterio.band object representing Near Infrared band. output_file : string path to save the resulting NDVI image. Returns: None; saves an NDVI tif file at specified location. """ import numpy as np from rasterio import open as rio_open with rio_open(nir_band) as src_nir, rio_open(red_band) as src_red: profile = src_nir.profile nir_data = src_nir.read(1).astype(float) red_data = src_red.read(1).astype(float) # Avoid division by zero errors during calculation ndvi_array = np.where( (nir_data + red_data) == 0., 0., (nir_data - red_data) / (nir_data + red_data)) profile.update(dtype=rasterio.float32, count=1, nodata=-9999) with rio_open(output_file, 'w', **profile) as dst: dst.write(ndvi_array.astype(rasterio.float32), 1) ndvi_calculate('path_to_red_band.tif', 'path_to_nir_band.tif', 'output_ndvi_path.tif') ``` ####