Quali considerazioni dovrebbero essere prese in considerazione quando si cerca di derivare un NDVI da un ambiente urbano?
Ho estratto uno strato di albero dai dati LAR-IAC e ho usato un NDVI di 0,38. Tuttavia, questa FAQ sulla vegetazione nel telerilevamento mi consiglia di utilizzare> 0,8, mentre ho letto> 0,6 come un buon NDVI per vegetazione densa. 0,38 è troppo basso ed è forse inferiore a causa di un ambiente urbano (Pasadena, CA)? Dovrei usare un indice alternativo, come SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index), ma forse per le aree urbane?
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L'NDVI dovrebbe produrre un continuum di valori che vanno da -1 a +1, stai cercando di trovare un valore soglia per determinare la presenza di vegetazione? Da quale strumento RS proviene ea quale scala?
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scw,
Il valore di soglia che abbiamo riscontrato era 0,38, ma sembra basso, secondo le FAQ che ho linkato sopra. Ero curioso di sapere se era dovuto alla gestione di un NDVI su un'area urbana, e forse ci sono metodi di correzione? I dati sono stati classificati come Color Orthogonal Imagery, 4 "risoluzione (aree urbane). Questo pdf f / LAR-IAC afferma che Pictometry ha raccolto dati su un aereo, ma non quale strumento. Quale aspetto dell'NDVI influenza la varianza nello strumento, date le lunghezze d'onda NIR e rosse?
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htomita,
Il motivo per cui lo chiedo è perché la maggior parte delle ortofoto contiene solo tre bande nello spettro visibile e non ha un sensore NIR quando si esegue il cavalcavia. Inoltre, quale lunghezza d'onda Red e NIR possono aiutare a capire la corrispondenza dei dati con altri usi più consolidati di NDVI.
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scw,
ah, buon consiglio scw. Quindi mi suggerisci che se scopro le lunghezze d'onda di Red e NIR dal cavalcavia, posso quindi confrontare con altri casi di studio? Sì, non conosco l'esatta gamma di lunghezze d'onda, ma lo scoprirò domani.
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htomita,
hai scoperto qualcosa di più sui dati?
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scw,