1、NDVINDVI,植被覆蓋指數(shù)。應(yīng)用于檢測植被生長狀態(tài)、植被覆蓋度和消除部分輻射誤差等。中文名歸一化差分植被指數(shù)外文名Normalized Difference Vegetation Index簡稱NDVI影響因素植物的蒸騰作用、太陽光的截取簡介NDVI（Normalized Difference Vegetation Index,歸一化差分植被指數(shù),標準差異植被指數(shù))，也稱為生物量指標變化，可使植被從水和土中分離出來。表達式：，NIR 和R分別為近紅外波段和紅波段處的反射率值。1和植物的蒸騰作用、太陽光的截取、光合作用以及地表凈初級生產(chǎn)力等密切相關(guān)。特點1、NDVI 能夠部分消除與太陽高度角

2、、衛(wèi)星觀測角、地形、云影等與大氣條件有關(guān)的輻射變化的影響；12、NDVI 結(jié)果被限定在-1，1之間，避免了數(shù)據(jù)過大或過小給使用帶來的不便；13、NDVI 是植被生長狀態(tài)及植被覆蓋度的最佳指示因子；14、非線性變換，增強了NDVI 低值部分，抑制了高值部分，導致NDVI數(shù)值容易飽和，對高植被密度區(qū)敏感性降低：表1Landsat7 Landsat8衛(wèi)星對比NDWINDWI(Normalized Difference Water Index,歸一化水指數(shù))，用遙感影像的特定波段進行歸一化差值處理，以凸顯影像中的水體信息。目前對于NDWI有S. K. McFEETERS和Bo-cai Gao的兩種不同

3、做法，且都于1996年發(fā)表在權(quán)威國際遙感學術(shù)雜志上。對于NDWI的命名尚有爭議。1.Mcfeeters在1996年提出的歸一化差分水體指數(shù)（NDWI）1其表達式為：NDWI =(p(Green)-p(NIR)/(p(Green)+p(NIR)是基于綠波段與近紅外波段的歸一化比值指數(shù)。該NDWI一般用來提取影像中的水體信息，效果較好。局限性：用NDWI來提取有較多建筑物背景的水體，如城市中的水體，其效果會較差。2. Gao于1996年也命名了一個NDWI2，用于研究植被的含水量。其表達式為：NDWI=(p(NIR)-p(MIR)/(p(NIR)+p(MIR) =(p(0.86m)-p(1.24m

4、)/(p(0.86m)+p(1.24m)植被水分指數(shù)NDWI是基于中紅外與近紅外波段的歸一化比值指數(shù)。與NDVI相比,它能有效地提取植被冠層的水分含量;在植被冠層受水分脅迫時,NDWI指數(shù)能及時地響應(yīng),這對于旱情監(jiān)測具有重要意義。而Wilson等在研究美國緬甸因州的森林時，使用了歸一化濕度指數(shù)（Normalized Difference Moisture Index, NDMI），其表達式與Gao的完全一致。由于Gao的NDWI與Wilson等的NDMI指數(shù)的意義與用途是一致的，而與Mcfeeters用于研究水體的NDWI指數(shù)有所不同，因此一般將用于研究植被含水量的指數(shù)改稱為NDMI指數(shù)。3.

5、 徐涵秋(2005)的MNDWI指數(shù)3在對Mcfeeters提出的歸一化差異水體指數(shù)(NDWI)分析的基礎(chǔ)上,對構(gòu)成該指數(shù)的波長組合進行了修改,提出了改進的歸一化差異水體指數(shù)MNDWI(Modified NDWI), 并分別將該指數(shù)在含不同水體類型的遙感影像進行了實驗,大部分獲得了比NDWI好的效果,特別是提取城鎮(zhèn)范圍內(nèi)的水體.NDWI指數(shù)影像因往往混有城鎮(zhèn)建筑用地信息而使得提取的水體范圍和面積有所擴大.實驗還發(fā)現(xiàn)MNDWI比NDWI更能夠揭示水體微細特征,如懸浮沉積物的分布、水質(zhì)的變化.另外, MNDWI可以很容易地區(qū)分陰影和水體, 解決了水體提取中難于消除陰影的難題.其表達式為：MNDWI =(p(Green)-p(MIR)/(p(Green)+p(MIR)NDBITM影像是指美國陸地衛(wèi)星45號專題制圖儀（thematic mapper）所獲取的多波段掃描影像。TM影像有7個波段，以下是他們的波譜范圍：TM-1為0.450.52微米，藍光波段TM-2為0.520.60微米，綠光波段TM-3為0.630.69微米，紅光波段，以上為可見光波段；TM-4為0.760.90微米，為近紅外波段；TM-5為1.551.75微米，中紅外波段TM-6為10.4012.50微米，為熱紅外波段T