主要内容

ndvi.

归一化植被指数

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    句法

    输出=归一化植被指数(hcube)
    输出= ndvi（hcube，'blocksize'，blocksize）

    描述

    例子

    输出= ndvi（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ndvi.功能使用670nm和800nm频段反射值的红色和nir带图像。

    输出= ndvi（hcube“BlockSize”,blocksize）指定通过使用名称值对参数来块处理超细数据多维数据集的块大小'blocksize'。

    该功能将输入图像划分为不同的块，处理每个块，然后连接每个块的处理后的输出以形成输出矩阵。高光谱图像是多维数据集，其可以太大而无法完全符合系统存储器。这可能导致系统在运行时耗尽内存ndvi.功能。如果遇到此类问题，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。

    笔记

    来执行块处理'blocksize'名称 - 值对参数，您必须具有MATLAB R2021A或更高版本。

    笔记

    此功能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资源管理器。有关安装加载项的详细信息，请参阅获取和管理附加组件。

    例子

    全部收缩

    打开生活的脚本

    将高光谱数据读入工作区。

    hcube = hypercube（'Indian_pines.dat'）;

    计算数据多维数据集中的每个像素的NDVI值。

    ndviimg = ndvi（hcube）;

    从原始数据立方体估计对比度拉伸RGB图像彩色化功能。

    RGBIMG = COLORIZE（HCUBE，'方法'那“RGB”那“ContrastStretching”，真的）;

    显示原始和NDVI图像。

    无花果=图(“位置”，[0 0 1200 600]）;轴1 =轴（“父”，无花果，“位置”，[0 0.1 0.4 0.8]);imshow (rgbImg“父”，斧头1）标题（'数据立方体的RGB图像'）轴2 =轴（“父”，无花果，“位置”，[0.45 0.1 0.4 0.8]）;ImageC（NDVIIMG，“父”，轴2）彩色杆标题（'ndvi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进制图像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的植被区域，其中NDVI值大于阈值。

    bw = ndviImg >阈值;

    将二进制图像覆盖到RGB图像并显示重叠图像。

    replayayimg = imoverlay（RGBIMG，BW，[0 1 0]）;图ImageC（overlayimg）标题（“植被区域覆盖在RGB图像上”）

    基于光谱带中的像素的总数和具有大于0.2的NDVI值的像素数计算植被盖。

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

    输入参数

    全部收缩

    输入高光谱数据，指定为ahypercube.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元元矢量。矢量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。将高光谱图像划分为较小的块，使您可以在不耗尽内存的情况下处理大数据集。

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

    • 如果是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

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    输出NDVI图像，返回为大小的矩阵m——- - - - - -N。m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倍的，输出数据类型也是如此双倍的。否则，输出数据类型是单身的。

    该函数计算每个像素的NDVI值

    N D. V. 一世 = N 一世 R. - R. N 一世 R. + R. 那

    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：单身的|双倍的

    参考文献

    [1] Haboudane，D。“高光谱植被指数和新型算法，用于预测农作物的绿胶：精密农业背景下的建模与验证。”遥感环境90，没有。3（2004年4月15日）：337-52。https://doi.org/10.1016/j.rse.2003.12.013。

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