主要内容

归一化植被指数

归一化植被指数

折叠所有页面

    语法

    输出=归一化植被指数(hcube)
    =输出归一化植被指数(hcube BlockSize, BlockSize)

    描述

    例子

    输出=归一化植被指数(hcube）计算数据立方体中每个像素的归一化植被指数(NDVI)值，并返回一个NDVI图像。NDVI图像显示输入的高光谱数据的植被覆盖区域。该函数利用数据立方体中的红色(R)波段和近红外(NIR)波段图像计算NDVI值。的归一化植被指数函数分别对红色和近红外波段图像使用670 nm和800 nm波段的反射率值。

    输出=归一化植被指数(hcube“BlockSize”,blocksize）通过使用名称-值对参数指定用于高光谱数据立方体的块处理的块大小“BlockSize”．

    该函数将输入图像分成不同的块，对每个块进行处理，然后将每个块的处理后的输出连接起来，形成输出矩阵。高光谱图像是多维数据集，可能太大而无法放入整个系统内存中。这可能会导致系统在运行归一化植被指数函数。如果遇到这样的问题，请使用此语法执行块处理。

    例如,归一化植被指数(hcube BlockSize, [50 50])将输入图像分成大小为50 × 50的非重叠块，然后计算每个块中像素的NDVI值。

    请注意

    来执行块处理“BlockSize”名称-值对参数，必须有MATLAB®R2021a或更高版本。

    请注意

    此函数需要图像处理工具箱™高光谱成像库．你可以安装图像处理工具箱高光谱成像库从附加的探险家。有关安装附加组件的详细信息，请参见获取和管理附加组件．

    例子

    全部折叠

    这个示例使用:

    打开生活的脚本

    读取高光谱数据到工作区。

    hcube =超立方体(“indian_pines.dat”)；

    计算数据立方体中每个像素的NDVI值。

    ndviImg =归一化植被指数(hcube);

    从原始数据立方体估计对比度拉伸RGB图像彩色化函数。

    rgbImg =再着色(hcube,“方法”，“RGB”，“ContrastStretching”,真正的);

    显示原始和NDVI图像。

    无花果=图(“位置”，[0 0 1200 600]);axes1 =轴(“父”无花果,“位置”，[0 0.1 0.4 0.8]);imshow (rgbImg“父”axes1)标题(“数据立方体的RGB图像”) axes2 =轴(“父”无花果,“位置”，[0.45 0.1 0.4 0.8]);显示亮度图像(ndviImg“父”axes2) colorbar标题(“归一化植被指数图像”）

    植被区NDVI值一般在0.2和0.8之间。NDVI小于或等于0.2表示没有植被。对NDVI图像进行阈值分割，分割植被区域。指定阈值。

    阈值= 0.2;

    生成具有强度值的二值图像1对于分数大于或等于指定阈值的像素。所有其他像素的值为0。二值图像中值为的区域1对应于数据立方体中NDVI值大于阈值的植被区域。

    bw = ndviImg >阈值;

    将二值图像叠加到RGB图像上并显示叠加的图像。

    overlayImg = imoverlay(rgbImg,bw，[0 1 0]); / /图片图显示亮度图像(overlayImg)标题(“植被区域覆盖在RGB图像上”）

    根据一个光谱波段的总像元数和NDVI值大于0.2的像元数计算植被覆盖。

    numVeg = find(bw == 1);imgSize =大小(hcube.DataCube 1) *大小(hcube.DataCube 2);vegetationCover = (numVeg) / imgSize长度
    vegetationCover = 0.5696

    输入参数

    全部折叠

    输入高光谱数据，指定为超立方体对象。函数读取高光谱数据立方体从DataCube属性，然后计算每个像素的NDVI值。

    数据块的大小，指定为正整数的2元素向量。向量中的元素分别对应于每个块中的行数和列数。数据块的大小必须小于输入图像的大小。将高光谱图像分割成更小的块，可以在不耗尽内存的情况下处理大数据集。

    • 如果blocksize值太小，函数的内存使用量会减少，但执行时间会增加。

    • 如果blocksize值较大或等于输入图像大小，则执行时间减少，但增加内存使用为代价。

    例子:“BlockSize”,[20]20指定每个数据块的大小为20x20。

    输出参数

    全部折叠

    输出NDVI图像，返回为大小矩阵米——- - - - - -N．米和N是输入数据立方体的空间维度。如果输入数据集的数据类型为双，输出数据类型也是双．否则，输出数据类型为单．

    函数计算每个像素的NDVI值为

    N D V 我 ＝ N 我 R − R N 我 R + R ，

    取值范围是[- 1,1]。接近1表示植被健康，0表示植被不健康，-1表示无植被。

    数据类型:单|双

    参考文献

    [1] Haboudane, D.“高光谱植被指数和作物冠层绿色叶面积指数预测的新算法:精确农业背景下的建模和验证”环境遥感90年,没有。3(2004年4月15日):337-52。https://doi.org/10.1016/j.rse.2003.12.013。

    另请参阅

    ||

    主题

    介绍了R2020a

    图像处理工具箱文档

    万博1manbetx

    介绍基于MATLAB的深度学习

    介绍基于MATLAB的深度学习

    下载电子书