Indici di vegetazione alternativi

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Ho usato NDVI con scarso successo per identificare gli alberi nella regione centrale delle Grandi Pianure degli Stati Uniti. Il problema che ho riscontrato è che la riflessione dai campi / pascoli agricoli ha essenzialmente la stessa firma spettrale degli alberi che sto identificando. Esiste un indice di vegetazione che può essere generato da immagini NAIP a 4 bande che possono fare un lavoro migliore nell'isolare la copertura arborea mista in tutte le aree agricole? Forse una fase di pre / post elaborazione può essere più efficace?

Esempio NDVI

— Aaron
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Una delle band è vicino a Infra Red?

— Jakub Sisak GeoGraphics,

Sì, banda 4 = NIR per le immagini NAIP.

— Aaron

Come appare l'immagine quando si utilizza il NIR? Ciò non aiuterebbe a isolare meglio la copertura dell'albero? Sebbene la vegetazione appaia rossa, trovo che spesso sia più facile individuare diversi schemi. Puoi pubblicare la stessa immagine in NIR? È un processo manuale o stai eseguendo le immagini attraverso un qualche tipo di algoritmo che identifica gli alberi?

— Jakub Sisak GeoGraphics,

@Jakub: sto usando un processo automatizzato che identifica alberi basati su un algoritmo orientato agli oggetti. Spiacente, ho dimenticato quale immagine è stata utilizzata per l'esempio, tuttavia, le immagini di base sono NAIP standard a 4 bande con NIR e RGB.

— Aaron

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Ho usato ampiamente i dati di Enhanced Vegetation Index (EVI) per analizzare le aree agricole. Anche se non l'ho mai usato con le immagini NAIP, tutto ciò di cui hai bisogno sono i dati rosso, blu e IR.

Ai tuoi scopi, il più grande vantaggio di EVI è che non si "satura" facilmente come NDVI - offre più contrasto (gamma dinamica) quando si esaminano aree altamente vegetate come campi agricoli coltivati. Il compromesso è che il contrasto tra aree a basso EVI (come deserti o campi incolti) e aree coltivate non è così grande. Ma per i tuoi scopi, questo non ha importanza.

In questo istogramma di dati NDVI, puoi vedere come la maggior parte dei pixel agricoli si trovano nell'estrema destra della distribuzione. C'è molta gamma dinamica tra 0 e 0,5 che viene sprecata. È come avere una fotografia con livelli regolati in modo errato. La copertura del tuo albero e i campi agricoli sono probabilmente entrambi in quella gobba, ma poiché sono tutti compressi in una piccola regione hanno lo stesso colore grigio.

Istogramma NDVI

NDVI

In questo istogramma della stessa identica area ma calcolato con EVI, puoi vedere come la distribuzione è più uniforme. La disparità di intensità e copertura della vegetazione è rappresentata da una più ampia fascia di valori, che rende più facile condurre classificazioni. Ciò renderà i tuoi alberi e campi agricoli più sfumati di grigio.

Istogramma EVI

EVI

— dmahr
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@Aaron Puoi usare qualsiasi cosa: ENVI, IDL, ArcGIS, NumPy, MATLAB, ecc. Il calcolo di EVI non è una formula particolarmente complicata, l'equazione è sulla pagina di Wikipedia . Devi solo usare le bande rossa, blu e IR e poi è solo plug-and-chug.

— Dmahr,

@Aaron EVI ha finito per funzionare per l'attività di identificazione dell'albero?

— Dmahr

Gli EVI prodotti da una serie di immagini naip hanno funzionato in modo fantastico. Stranamente, EVI prodotto da immagini naip di uno stato diverso ha portato a sale e pepe. Grazie ancora.

— Aaron

@Aaron Il problema del sale e del pepe potrebbe essere dovuto alla diversa etichettatura nelle bande. Tutti gli indici di vegetazione utilizzano il "bordo rosso" della vegetazione nelle lunghezze d'onda del vicino infrarosso.

— Dmahr,

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Ecco una dichiarazione di algebra raster che ti darà l'EVI.

(("band4" - "Band1") / ("Band4" + 6 * "Band1" - 7.5 * "Band3" + 1)) * 2.5

— Jeffrey Evans
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Penso che per ArcGIS avrai bisogno di un'istruzione Float per assicurarti che i risultati siano mantenuti in virgola mobile. (Float ("band4" - "Band1") / Float ("Band4" + 6 * "Band1" - 7.5 * "Band3" + 1)) * 2.5

— Jeffrey Evans

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Hai accesso a un'altra immagine dello stesso anno ma fai riferimento a una fase di maturità diversa? Immagina che la tua immagine provenga dalla primavera, se hai un'immagine della fine dell'estate, otterrai i cambiamenti nelle colture e quelli aiuterebbero a distinguere l'agricoltura dalla foresta.

Comunque hai molte opzioni di indici di vegetazione,

i più comuni sono:

NDVI
EVI

meno comune:

Suolo dell'indice di vegetazione perpendicolare
Indice di vegetazione aggiustato
Indice di vegetazione atmosfericamente resistente
Indice di monitoraggio ambientale globale

— vascobnunes
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Grazie per la risposta. Sfortunatamente, questi set di dati sono disponibili solo durante la stagione di crescita. Sto esplorando, con un certo successo iniziale, l'utilizzo di EVI.

— Aaron

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NDVI ed EVI sono le migliori indicazioni per tali compiti. Tuttavia, puoi sperimentare altri indici predefiniti in LandViewer o creare qualsiasi tuo indice tramite la calcolatrice integrata. Un esempio di tale analisi può essere visto qui:

— Geowiz
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— PolyGeo