Funzione Aritmetica sulla banda

Panoramica

La funzione Aritmetica Banda esegue un'operazione aritmetica sulle bande di un dataset raster. È possibile scegliere algoritmi predefiniti selezionabili oppure si può immettere la propria formula a riga singola. Gli operatori supportati sono -, +, /, * e - unario.

Note

Quando si utilizza il metodo Defino dall’utente di definizione dell’algoritmo Aritmetica Banda, è possibile immettere una formula algebrica a riga singola per creare un output a banda singola. Gli operatori supportati sono -, +, /, * e - unario. Per identificare le bande, anteporre al numero di banda una B o una b. Ad esempio:

B1 + B2 b1 + (-b2) (B1 + B2) / 2(B3 * B5)

Quando si utilizzano indici predefiniti, immettere un elenco delimitato da uno spazio riportante i numeri di banda da usare. Gli indici predefiniti sono riportati di seguito in dettaglio.

Metodo Clg

L’indice Chlorophyll Index - Green (Clg) è un indice di vegetazione per la stima del contenuto di clorofilla nelle foglie, utilizzando un rapporto di riflettanza nelle bande dell'infrarosso vicino (NIR) e del verde.

ClRE = [(NIR / Green)-1]

• NIR = valori pixel dalla banda dell'infrarosso vicino
• Verde = valori pixel dalla banda verde

Se si usa un elenco delimitato da uno spazio, si identificano le bande NIR e del verde nel seguente ordine: NIR Verde. Ad esempio, 7 3.

Riferimento: Gitelson, A.A., Kaufman, Y.J., Merzlyak, M.N., 1996. "Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS", Remote Sensing of Environment, Vol. 58, 289–298.

Metodo Clre

L’indice Chlorophyll Index - Red-Edge (Clre) è un indice di vegetazione per la stima del contenuto di clorofilla nelle foglie, utilizzando un rapporto di riflettanza nelle bande dell'infrarosso vicino (NIR) e del margine rosso.

Clre = [(NIR / RedEdge)-1]

• NIR = valori pixel dalla banda dell'infrarosso vicino
• RedEdge = valori pixel dalla banda del margine rosso

Se si usa un elenco delimitato da uno spazio, si identificano le bande NIR e del margine rosso nel seguente ordine: NIR RedEdge. Ad esempio, 7 6.

Riferimenti:

• Gitelson, A.A., Merzlyak, M.N., 1994. "Quantitative estimation of chlorophyll using reflectance spectra", Journal of Photochemistry and Photobiology B 22, 247–252.

Metodo GEMI

Il Global Environmental Monitoring Index (GEMI) è un indice di vegetazione non lineare per il monitoraggio ambientale globale a partire dalle immagini satellitari. È simile a NDVI, ma è meno sensibile agli effetti atmosferici. È influenzato dal terreno nudo, pertanto non è consigliato per l'utilizzo in aree in cui la vegetazione è scarsa o di densità moderata.

GEMI = eta*(1-0.25*eta)-((Red-0.125)/(1-Red))

laddove,

eta = (2*(NIR2-Red2)+1.5*NIR+0.5*Red)/(NIR+Red+0.5)

• NIR = valori pixel dalla banda dell'infrarosso vicino
• Rosso = valori pixel dalla banda rossa

Se si usa un elenco delimitato da uno spazio, si identificano le bande NIR e del rosso nel seguente ordine: NIR Rosso. Ad esempio, 4 3.

Questo indice emette valori tra 0 e 1.

Riferimento: Pinty, B. and Verstraete, M. M. 1992, "GEMI: a non-linear index to monitor global vegetation from satellites," Plant Ecology, Vol. 101, 15–20.

Metodo GNDVI

L’indice Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI) è un indice di vegetazione per la stima dell'attività fotosintetica ed è un indice di vegetazione comune per determinare l’assorbimento di acqua e azoto nella canopia di piante.

GNDVI = (NIR-Green)/(NIR+Green)

• NIR = valori pixel dalla banda dell'infrarosso vicino
• Verde = valori pixel dalla banda verde

Se si usa un elenco delimitato da uno spazio, si identificano le bande dell'infrarosso vicino e del verde nel seguente ordine: NIR Verde. Ad esempio, 5 3.

Questo indice emette valori tra -1,0 e 1,0.

Riferimento: Buschmann, C., and E. Nagel. 1993. In vivo spectroscopy and internal optics of leaves as basis for remote sensing of vegetation. International Journal of Remote Sensing, Vol. 14, 711–722.

Metodo GVI (Landsat TM)

L'indice Green Vegetation Index (GVI) è stato inizialmente concepito per l'utilizzo a partire dalle immagini Landsat MSS e quindi modificato per le immagini Landsat TM. È anche noto come indice di vegetazione verde Landsat TM Tasseled Cap. Può essere usato con immagini le cui bande presentano le stesse caratteristiche spettrali.

GVI=-0.2848*Band1-0.2435*Band2-0.5436*Band3+0.7243*Band4+0.0840*Band5-1.1800*Band7

Se si usa un elenco delimitato da uno spazio, si identificano le sei bande Landsat TM, ordinate da uno a cinque e sei. Ad esempio, 1 2 3 4 5 7. Se l'input contiene sei bande, nell'ordine atteso, non è necessario immettere un valore nella casella di testo Indici di banda.

Questo indice emette valori tra -1 e 1.

Riferimento: Todd, S. W., R. M. Hoffer e D. G. Milchunas, 1998, "Biomass estimation on grazed and ungrazed rangelands using spectral indices", International Journal of Remote Sensing, Vol. 19, N. 3, 427–438.

Metodo SAVI modificato

L'indice Modified Soil Adjusted Vegetation Index (MSAVI2) tenta di minimizzare l'effetto del suolo nudo sull'indice SAVI.

MSAVI2 = (1/2)*(2(NIR+1)-sqrt((2*NIR+1)2-8(NIR-Red)))

• NIR = valori pixel dalla banda dell'infrarosso vicino
• Rosso = valori pixel dalla banda rossa

Se si usa un elenco delimitato da uno spazio, si identificano le bande NIR e del rosso nel seguente ordine: NIR Rosso. Ad esempio, 4 3.

Riferimento: Qi, J. et al., 1994, "A modified soil vegetation adjusted index", Remote Sensing of Environment, Vol. 48, No. 2, 119–126.

Metodo MTVI2

L’indice Modified Triangular Vegetation Index (MTVI2) è un indice di vegetazione per il rilevamento di clorofilla fogliare sulla scala della canopia, rimanendo relativamente insensibile all'indice dell'area fogliare. Utilizza riflettanza nelle bande del verde, del rosso e dell'infrarosso vicino (NIR).

MTVI2 = [1.5(1.2(NIR-Green)-2.5(Red-Green))√((2NIR+1)²-(6NIR-5√(Red))-0.5)]

• NIR = valori pixel dalla banda dell'infrarosso vicino
• Rosso = valori pixel dalla banda rossa
• Verde = valori pixel dalla banda verde

Se si usa un elenco delimitato da uno spazio, si identificano le bande NIR, del rosso e del verde nel seguente ordine: NIR Rosso Verde. Ad esempio, 7 5 3.

Riferimento: Haboudane, D., Miller, J.R., Tremblay, N., Zarco-Tejada, P.J., Dextraze, L., 2002. "Integrated narrow-band vegetation indices for prediction of crop chlorophyll content for application to precision agriculture", Remote Sensing of Environment, Vol. 81, 416–426.

Metodo NDVI

The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is a standardized index allowing you to generate an image displaying greenness (relative biomass). This index takes advantage of the contrast of the characteristics of two bands from a multispectral raster dataset—the chlorophyll pigment absorptions in the red band and the high reflectivity of plant materials in the near-infrared (NIR) band.

L'equazione NDVI documentata e predefinita è come segue:

NDVI = ((NIR - Red)/(NIR + Red))

• NIR = valori pixel dalla banda dell'infrarosso vicino
• Rosso = valori pixel dalla banda rossa

Se si usa un elenco delimitato da uno spazio, si identificano le bande NIR e del rosso nel seguente ordine: NIR Rosso. Ad esempio, 4 3.

Questo indice emette valori tra -1,0 e 1,0.

Riferimento: Rouse, J.W., R.H. Haas, J.A. Schell e D.W. Deering, 1973, "Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS", Third ERTS Symposium, NASA SP-351 I:309-317.

Ulteriori informazioni su NDVI

Metodo NDVIre

L’indice Red-Edge NDVI (NDVIre) è un indice di vegetazione per la stima della salute della vegetazione utilizzando la banda del margine rosso. È particolarmente utile per stimare la salute delle colture nelle fasi di crescita da metà a successiva in cui la concentrazione di clorofilla è relativamente più alta. Inoltre, l’indice NDVIre può essere utilizzato per mappare la variabilità all'interno del campo dell’azoto fogliare per comprendere i requisiti dei fertilizzanti delle colture.

L'indice NDVIre viene calcolato utilizzando le bande NIR e del margine rosso.

NDVIre = (NIR - RedEdge)/(NIR + RedEdge)

• NIR = valori pixel dalla banda dell'infrarosso vicino
• RedEdge = valori pixel dalla banda del margine rosso

Se si usa un elenco delimitato da uno spazio, si identificano le bande dell'infrarosso vicino e del margine rosso nel seguente ordine: NIR RedEdge. Ad esempio, 7 6.

Questo indice emette valori tra -1,0 e 1,0.

Riferimento: Gitelson, A.A., Merzlyak, M.N., 1994. "Quantitative estimation of chlorophyll using reflectance spectra," Journal of Photochemistry and Photobiology B 22, 247–252.

Metodo PVI

L'indice Perpendicular Vegetation Index (PVI) è simile a un indice di vegetazione per differenza, tuttavia è sensibile alle variazioni atmosferiche. Quando si utilizza questo metodo per confrontare immagini diverse, esso dovrebbe essere utilizzato solo su immagini che hanno subito correzioni atmosferiche.

PVI = (NIR - a*Red - b) / (sqrt(1 + a2))

• NIR = valori pixel dalla banda dell'infrarosso vicino
• Rosso = valori pixel dalla banda rossa
• a = La pendenza della linea del terreno
• b = Gradiente della linea del terreno

Se si usa un elenco delimitato da uno spazio, si identificano la banda NIR e del rosso e si immettono i valori a e b nel seguente ordine: NIR Rossa a b. Ad esempio, 4 3 0,3 0,5.

Questo indice emette valori tra -1,0 e 1,0.

Riferimento: Richardson, A. J. e C. L. Wiegand, 1977, "Distinguishing vegetation from soil background information", Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 43, 1541-1552.

Metodo RTVIcore

L’indice Red-Edge Triangulated Vegetation Index (RTVICore) è un indice di vegetazione per la stima dell'indice dell'area fogliare e della biomassa. Questo indice utilizza riflettanza nelle bande spettrali NIR, del margine rosso e del verde.

RTVICore = [100(NIR-RedEdge)-10(NIR-Green)]

• NIR = valori pixel dalla banda dell'infrarosso vicino
• RedEdge = valori pixel dalla banda del margine rosso
• Verde = valori pixel dalla banda verde

Se si usa un elenco delimitato da uno spazio, si identificano le bande NIR, del margine rosso e del verde nel seguente ordine: NIR RedEdge Verde. Ad esempio, 7 6 3.

Riferimento: Haboudane, D., Miller, J.R., Pattey, E., Zarco-Tejada, P.J., Strachan, I.B., 2004. "Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies: modeling and validation in the context of precision agriculture", Remote Sensing of Environment, Vol. 90, 337–352.

Metodo SAVI

L'indice Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI) è un indice di vegetazione che tenta di ridurre l'influenza della luminosità del terreno utilizzando un apposito fattore di correzione. Spesso viene usato in regioni aride dove la copertura vegetativa è scarsa.

SAVI = ((NIR - Red) / (NIR + Red + L)) x (1 + L)

NIR e Rossa si riferiscono alle bande associate a tali lunghezze d'onda. Il valore L varia a seconda della quantità di copertura di vegetazione verde. In linea generale, nelle aree senza copertura di vegetazione verde, L=1; nelle aree a moderata copertura di vegetazione verde, L=0,5; nelle aree a elevata copertura di vegetazione verde, L=0 (che è equivalente al metodo NDVI). Questo indice emette valori tra -1,0 e 1,0.

Se si usa un elenco delimitato da uno spazio, si identificano le bande NIR e del rosso e si immette il valore L nel seguente ordine: NIR Rossa L. Ad esempio, 4 3 0,5.

Riferimento: Huete, A. R., 1988, "A soil-adjusted vegetation index (SAVI)", Remote Sensing of Environment, Vol 25, 295–309.

Metodo SR

L’indice Simple Ratio (SR) è un indice di vegetazione per la stima della quantità della vegetazione. È il rapporto tra la luce diffusa nella banda NIR e assorbita nella banda del rosso, che riduce gli effetti dell'atmosfera e della topografia.

I valori sono alti per la vegetazione con un grande indice dell’area fogliare o alta chiusura della canopia e bassi per feature di suolo, acqua e non vegetate. L'intervallo di valori è compreso tra 0 e circa 30, dove la vegetazione sana generalmente rientra tra i valori da 2 a 8.

SR = NIR / Red

• NIR = valori pixel dalla banda dell'infrarosso vicino
• Rosso = valori pixel dalla banda rossa

Se si usa un elenco delimitato da uno spazio, si identificano le bande NIR e del rosso nel seguente ordine: NIR Rosso. Ad esempio, 4 3.

Riferimento: Birth, G.S., and G.R. McVey, 1968. "Measuring color of growing turf with a reflectance spectrophotometer," Agronomy Journal Vol. 60, 640-649.

Metodo SRre

L’indice Red-Edge Simple Ratio (SRre) è un indice di vegetazione per la stima della quantità della vegetazione sana e carente. È il rapporto tra la luce diffusa nelle bande NIR e del margine rosso, che riduce gli effetti dell'atmosfera e della topografia.

I valori sono alti per la vegetazione con un’alta chiusura della canopia e vegetazione sana, inferiori per alta chiusura della canopia e vegetazione carente e bassi per feature di suolo, acqua e non vegetate. L'intervallo di valori è compreso tra 0 e circa 30, dove la vegetazione sana generalmente rientra tra i valori da 1 a 10.

SRre = NIR / RedEdge

• NIR = valori pixel dalla banda dell'infrarosso vicino
• RedEdge = valori pixel dalla banda del margine rosso

Se si usa un elenco delimitato da uno spazio, si identificano le bande NIR e del margine rosso nel seguente ordine: NIR RedEdge. Ad esempio, 7 6.

Riferimento: Anatoly A. Gitelson, Yoram J. Kaufman, Robert Stark, and Don Rundquist, 2002, "Novel algorithms for remote estimation of vegetation fraction," Remote Sensing of Environment, Vol. 80, 76–87.

Metodo della formula di Sultan

Il processo di Sultan utilizza un'immagine a 8 bit e a sei bande e usa la formula di Sultan per produrre un'immagine a 8 bit e a tre bande. L'immagine risultante mette in evidenza le formazioni rocciose chiamate ofioliti lungo i litorali. Questa formula è stata ideata in funzione delle bande TM o ETM di una scena Landsat 5 o 7. L'equazione applicata per creare ciascuna banda di output è come segue:

Band 1 = (Band5 / Band7) x 100 Band 2 = (Band5 / Band1) x 100 Band 3 = (Band3 / Band4) x (Band5 / Band4) x 100

Se si usa un elenco delimitato da uno spazio, si identificano gli indici delle cinque bande richieste. Ad esempio, 1 3 4 5 6. Se l'input contiene 6 bande nell'ordine atteso, non è necessario immettere un valore nella casella di testo Indici di banda.

Bibliografia: Sultan, M., Arvidson, R.E, Sturchio, N.C. & Guiness, E.A. 1987, "Lithologic mapping in Arid Regions with Landsat thematic mapper data: Meatig Dome, Egypt". Geological Society of America Bulletin 99: 748-762

Metodo SAVI trasformato

L'indice Transformed Soil Adjusted Vegetation Index (TSAVI) è un indice di vegetazione che tenta di ridurre le influenze della luminosità del terreno presupponendo che la linea del terreno abbia una pendenza e un'intercettazione arbitrarie.

TSAVI=(s(NIR-s*Red-a))/(a*NIR+Red-a*s+X*(1+s2))

• NIR = valori pixel dalla banda dell'infrarosso vicino
• R = valori pixel dalla banda rossa
• s = la pendenza della linea del terreno
• a = l'intercettazione della linea del terreno
• X = un fattore di regolazione impostato per minimizzare il disturbo del suolo

Se si usa un elenco delimitato da uno spazio, si identificano le bande NIR e del rosso e si immettono i valori s, a e X nel seguente ordine: NIR Rossa s a X. Ad esempio, 3 1 0,33 0,50 1,50.

Riferimento: Baret, F. e G. Guyot, 1991, "Potentials and limits of vegetation indices for LAI and APAR assessment", Remote Sensing of Environment, Vol. 35, 161–173.

Metodo VARI

Il VARI (Indice visibile di Resistenza della atmosfera) è un indice di vegetazione per la stima quantitativa della frazione di vegetazione con solo la gamma visibile dello spettro.

VARI = (Green - Red) / (Green + Red – Blue)

• Rosso = valori pixel dalla banda rossa
• Verde = valori pixel dalla banda verde
• Blu = valori pixel dalla banda blu

Se si usa un elenco delimitato da uno spazio, si identificano le bande rossa, verde e blu nel seguente ordine: Rossa Verde Blu. Ad esempio, 3 2 1.

Riferimento: Anatoly A. Gitelson, Yoram J. Kaufman, Robert Stark, and Don Rundquist, 2002, "Novel algorithms for remote estimation of vegetation fraction," Remote Sensing of Environment, Vol. 80, 76–87.

Parametri

Parametro	Descrizione
	Il raster di input.
Metodo	Il tipo di algoritmo Aritmetica Banda che si desidera eseguire. È possibile definire l'algoritmo personalizzato o scegliere un indice predefinito. Definito dall’utente: consente di definire l’espressione Aritmetica Banda personalizzata. NDVI: Normalized Difference Vegetation Index SAVI: Soil Adjusted Vegetation Index Transformed SAVI: Transformed Soil Adjusted Vegetation Index Modified SAVI: Modified Soil Adjusted Vegetation Index GEMI: Global Environmental Monitoring Index PVI: Perpendicular Vegetation Index GVI (Landsat TM): Green Vegetation Index Landsat TM Sultan's Formula: formula di Sultan VARI: Visible Atmospherically Resistant Index GNDVI: Green Normalized Difference Vegetation Index SR: Simple Ratio NDVIre: Red-Edge Normalized Difference Vegetation Index SRre: Simple Ratio MTVI2: Modified Triangulated Vegetation Index (second iteration) RTVICore: Red Edge Triangulated Vegetation Index Clre: Chlorophyll Index - Red Edge Clg: Chlorophyll Index - Green NDWI: Normalized Difference Water Index EVI: Enhanced Vegetation Index Ossido di ferro: rapporto di ossido di ferro Minerali ferrosi: rapporto di minerali ferrosi Minerali argillosi: rapporto di minerali argillosi
Indici bande	Definire la formula Aritmetica Banda se si seleziona Definito dall’utente per Metodo. Se si sceglie un indice predefinito per Metodo, definire le bande corrette per il dataset raster di input corrispondente all’indice.