| 基于IDL语言的植被指数UNVI软件插件 |
| |
| 引用本文： | 胡顺石,张辰璐,乔娜,孙雪剑,钟涛.基于IDL语言的植被指数UNVI软件插件[J].遥感学报,2019,23(5):952-958. |
| |
| 作者姓名： | 胡顺石 张辰璐 乔娜 孙雪剑 钟涛 |
| |
| 作者单位： | 湖南师范大学 资源与环境科学学院, 长沙 410081;湖南师范大学 地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室, 长沙 410081,湖南师范大学 资源与环境科学学院, 长沙 410081,中国科学院遥感与数字地球研究所 遥感科学国家重点实验室, 北京 100101;中国科学院大学 资源与环境学院, 北京 100049,中国科学院遥感与数字地球研究所 遥感科学国家重点实验室, 北京 100101,中国科学院遥感与数字地球研究所 遥感科学国家重点实验室, 北京 100101;中国科学院大学 资源与环境学院, 北京 100049 |
| |
| 基金项目： | 湖南省自然科学基金（编号：2018JJ3348）；湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划项目（编号：201710542032）；国家自然科学基金（编号：41830108）；中国国家留学基金（编号：201806725009）；湖南省教育厅科学研究项目（编号：17C0952） |
| |
| 摘 要： | 植被指数是地球陆表植被覆盖度和植被活力的指示因子,对环境监测、植被理化参量估算等应用研究有重要的意义。基于植被的反射光谱特征,通过遥感数据波段的组合,可以计算得到遥感植被指数。传统的植被指数如NDVI、EVI等仅利用有限波段信息的线性或非线性组合构建而成,没有充分利用遥感传感器所提供的多波段遥感信息,通用归一化植被指数UNVI(Universal Normalized Vegetation Index)充分利用了遥感传感器提供的多波段植被光谱信息,因此在反演植被叶绿素、生物量等植被理化参量上较其他传统植被指数更具优势。为方便UNVI指数的计算,本文基于IDL语言开发了UNVI软件插件,可直接作为ENVI商业遥感软件进行调用,并可满足多个传感器的UNVI计算需求。为了验证UNVI的应用效果,以植被总初级生产力GPP(Gross Primary Productivity)估算为例,比较了不同植被指数估算GPP的效果,结果表明:基于UNVI估算的GPP与通量站点获得的GPP具有较高的相关性(相关系数R2为0.79),验证了UNVI在GPP估算方面的优势。本文提供的UNVI软件插件可为遥感研究和应用人员提供便捷的计算工具。
|
| 关 键 词： | Landsat MODIS 植被指数 UNVI IDL语言 GPP |
| 收稿时间： | 2019/3/5 0:00:00 |
Universal Normalized Vegetation Index (UNVI) and UNVI software based on IDL |
| |
| HU Shunshi,ZHANG Chenlu,QIAO N,SUN Xuejian and ZHONG Tao.Universal Normalized Vegetation Index (UNVI) and UNVI software based on IDL[J].Journal of Remote Sensing,2019,23(5):952-958. |
| |
| Authors: | HU Shunshi ZHANG Chenlu QIAO N SUN Xuejian and ZHONG Tao |
| |
| Institution: | College of Resources and Environmental Sciences, Hunan Normal University, Changsha 410081, China;Key Laboratory of Geospatial Big Data Mining and Application, Hunan Province, Changsha 410081, China,College of Resources and Environmental Sciences, Hunan Normal University, Changsha 410081, China,State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Science, Beijing 100101, China;College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China,State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Science, Beijing 100101, China and State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Science, Beijing 100101, China;College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Landsat MODIS vegetation index UNVI IDL GPP |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《遥感学报》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《遥感学报》下载免费的PDF全文 |
|
