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基于Sentinel2的荒漠化指数计算

发布时间:2026/9/12 2:07:40

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基于Sentinel2的荒漠化指数计算

基于Sentinel2的荒漠化指数计算
荒漠化指数计算一般涉及蓝光、绿光、红光、近红外波段、短波红外1及短波红外2波段所以在计算各指标之前先进行各波段的合成波段的合成可参考博文Sentinel2数据可见光、近红外及短波红外波段合成-CSDN博客波段合成后一般情况下 Sentinel2 2级数据产品还要进行归一化在ENVI Toolbox中搜索Band Math在弹出的对话框中输入公式b1/10000.0点击OK后在弹出的对话框中点击Map Variable to Input File点击OK后选择合成的文件接下来是各个指标的计算1、o计算1计算公式1参考文献 Evaluation of Desertification in the Middle Moulouya Basin (North-EastMorocco) Using Sentinel-2 Images and Spectral Index TechniquesAlbedo计算公式为0.35*BLUE0.13*RED0.373*NIR0.085*SWIR10.072*SWIR2-0.018)/1.016在ENVI ToolBox中搜索Band Math然后输入如下公式点击OK后b1,b3,b4,b5,b6分别对应蓝光、红光、近红外、短波红外1及短波红外波段2。其结果如图所示2计算公式22、计算Modified Soil Adjusted Vegetation Index (MSAVI)尽管 NDVI 能有效评估植被状况但该指数在检测植被稀疏区域方面存在固有局限性因为在这些区域土壤背景的影响尤为显著。为了解决这个问题采用了 MSAVI 来最大限度地减少外部影响并增强植被信号Qi 等1994。MSAVI 通常用于 NDVI 无法反映真实植被状况的区域例如由于缺乏叶绿素或植被稀疏等原因。它能够提供这些区域植被状况的信息同时消除地面的影响。计算公式如下MSAVI2*NIR1-2*NIR1^2-8*(NIR-RED)/2在ENVI ToolBox中输入公式:(2*b41-sqrt((2*b41)^2-8*(b4-b3)))/2得到结果如图所示3、计算Topsoil Grain Size Index (TGSI)为了识别植被稀疏和裸地区域估算了与土壤质地相关的指数——土壤颗粒质量指数TGSIWang et al. 2002。颗粒越粗荒漠化的可能性越大。TGSI基于田间光谱反射率测量和土壤表层颗粒组成的物理实验室分析Xiao et al. 2006。TGSI值为负值表示植被或水体覆盖而正值则对应于粗粒土壤。TGSI值越高地表越粗糙。计算公式如下TGSIRed-Blue)/(Red Green Blue)在ENVI ToolBox中输入公式:(b3-b2)/(b1b2b3)得到结果如图所示
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