밴드 연산 함수

오버뷰

밴드 연산 함수는 래스터 데이터셋의 밴드에 대해 산술 연산을 수행합니다. 미리 정의된 알고리즘을 선택하거나 고유한 한 줄짜리 공식을 입력할 수 있습니다. 지원되는 연산자는 -,+,/,* 및 단항(Unary) -입니다.

참고 사항

밴드 연산 알고리즘을 정의하는 사용자 정의된 방법을 사용하면 단일밴드 결과를 생성하는 한 줄짜리 대수 공식을 입력할 수 있습니다. 지원되는 연산자는 -,+,/,* 및 단항(Unary) -입니다. 밴드를 식별하기 위해 밴드 숫자 앞에 B 또는 b를 추가합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

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

미리 정의된 지수를 사용하는 경우 사용될 밴드 숫자를 나타내는 공백으로 구분된 목록을 입력할 수 있습니다. 미리 정의된 지수는 아래에 나와 있습니다.

CLG 방법

녹색 엽록소 지수(CLG)는 near-infrared 밴드와 green 밴드의 반사율을 사용하여 엽중 엽록소 함량을 추정하는 식생 지수입니다.

ClRE = [(NIR / Green)-1]

• NIR = near-infrared 밴드의 픽셀 값
• Green = green 밴드의 픽셀 값

공백으로 구분된 목록을 사용하여 NIR Green 순서로 NIR 밴드와 green 밴드를 식별합니다. 예를 들면 7 3과 같이 입력합니다.

참고문헌: 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.

CLRE 방법

적색 경계 엽록소 지수(CLRE)는 Near-infrared 밴드와 red-edge 밴드의 반사율을 사용하여 엽중 엽록소 함량을 추정하는 식생 지수입니다.

Clre = [(NIR / RedEdge)-1]

• NIR = near-infrared 밴드의 픽셀 값
• RedEdge = red-edge 밴드의 픽셀 값

공백으로 구분된 목록을 사용하여 NIR RedEdge 순서로 NIR 밴드와 red-edge 밴드를 식별합니다. 예를 들면 7 6과 같이 입력합니다.

참조:

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

GEMI 방법

지구 환경 모니터 지수(GEMI)는 위성 이미지를 통해 지구 환경을 모니터링하기 위한 비선형 식생 지수입니다. NDVI와 유사하지만 대기 영향에 덜 민감합니다. 이 방법은 나지의 영향을 받으므로 식생 밀도가 중간 이하인 지역에는 사용하지 않는 것을 권장합니다.

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

여기서 각 항목 정보는 다음과 같습니다.

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

• NIR = near-infrared 밴드의 픽셀 값
• Red = red 밴드의 픽셀 값

공백으로 구분된 목록을 사용하여 NIR Red 순서로 NIR 밴드와 red 밴드를 식별합니다. 예를 들면 4 3과 같이 입력합니다.

이 색인은 0과 1 사이의 값을 출력합니다.

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

GNDVI 방법

녹색 정규 식생 지수(GNDVI)는 광합성 활동을 추정하는 식생 지수로, 물과 질소를 초관(Plant Canopy)으로 공급할지 판단하는 데 흔히 사용됩니다.

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

• NIR = near-infrared 밴드의 픽셀 값
• Green = green 밴드의 픽셀 값

공백으로 구분된 목록을 사용하여 NIR Green 순서로 near-infrared 밴드와 green 밴드를 식별합니다. 예를 들면 5 3과 같이 입력합니다.

이 색인은 -1.0과 1.0 사이의 값을 출력합니다.

참고문헌: Buschmann, C. 및 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.

GVI(Landsat TM) 방법

녹색 식생 지수(GVI)는 원래 Landsat MSS 이미지에서 설계되었지만 Landsat TM 이미지에 사용할 수 있도록 수정되었습니다. 이 방법은 Landsat TM Tasseled Cap 녹색 식생 지수라고도 하며, 동일한 스펙트럼 특성을 공유하는 밴드가 있는 이미지에 사용할 수 있습니다.

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

공백으로 구분된 목록을 사용하여 첫 번째에서 다섯 번째 밴드까지 순서대로 온 다음, 6번째 밴드가 오는 순서로 6개의 Landsat TM 밴드를 식별합니다. 예를 들면 1 2 3 4 5 7과 같습니다. 입력에 6개 밴드가 순서대로 포함되어 있으면 밴드 지수 텍스트 상자에 값을 입력할 필요가 없습니다.

이 색인은 -1과 1 사이의 값을 출력합니다.

참조: Todd, S. W., R. M. Hoffer, and D. G. Milchunas, 1998, "Biomass estimation on grazed and ungrazed rangelands using spectral indices," International Journal of Remote Sensing, Vol. 19, No. 3, 427–438.

수정된 SAVI 방법

수정 토양 보정 식생 지수(MSAVI2)는 SAVI의 나지 영향을 최소화합니다.

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

• NIR = near-infrared 밴드의 픽셀 값
• Red = red 밴드의 픽셀 값

공백으로 구분된 목록을 사용하여 NIR Red 순서로 NIR 밴드와 red 밴드를 식별합니다. 예를 들면 4 3과 같이 입력합니다.

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

MTVI2 방법

수정 삼각 식생 지수(MTVI2)는 수관 수준에서 엽중 엽록소 함량을 감지하기 위한 식생 지수로, 상대적으로 엽면적 지수에는 영향을 주지 않습니다. 이 지수는 녹색 밴드, 적색 밴드, 근적외선(NIR) 밴드에서 반사율을 사용합니다.

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

• NIR = near-infrared 밴드의 픽셀 값
• Red = red 밴드의 픽셀 값
• Green = green 밴드의 픽셀 값

공백으로 구분된 목록을 사용하여 NIR Red Green 순서로 NIR 밴드, red 밴드, green 밴드를 식별합니다. 예를 들면 7 5 3과 같이 입력합니다.

참고문헌: 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.

NDVI 방법

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.

문서화된 기본 NDVI 방정식은 다음과 같습니다.

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

• NIR = near-infrared 밴드의 픽셀 값
• Red = red 밴드의 픽셀 값

공백으로 구분된 목록을 사용하여 NIR Red 순서로 NIR 밴드와 red 밴드를 식별합니다. 예를 들면 4 3과 같이 입력합니다.

이 색인은 -1.0과 1.0 사이의 값을 출력합니다.

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

NDVI에 대한 자세한 정보

NDVIre 방법

적색 경계 정규 식생 지수(NDVIre)는 적색 경계 밴드를 사용하여 식생 상태를 추정하기 위한 식생 지수입니다. 이 지수는 엽록소 농도가 상대적으로 더 높은.생육 중기~후기의 농작물 상태를 추정하는 경우에 특히 유용합니다. 또한 NDVIre는 농작물의 비료 요구 조건을 파악하기 위해 엽중 질소의 필드 내 변동성을 매핑하는 데에도 사용할 수 있습니다.

NDVIre 지수는 근적외선 및 적색 경계 밴드를 사용하여 계산됩니다.

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

• NIR = near-infrared 밴드의 픽셀 값
• RedEdge = red-edge 밴드의 픽셀 값

공백으로 구분된 목록을 사용하여 NIR RedEdge 순서로 near-infrared 밴드와 red-edge 밴드를 식별합니다. 예를 들면 7 6과 같이 입력합니다.

이 색인은 -1.0과 1.0 사이의 값을 출력합니다.

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

PVI 방법

수직 식생 지수(PVI)는 식생 차이 지수와 유사하지만 대기 변동 사항에 민감합니다. 이 방법을 사용하여 여러 이미지를 비교하는 경우 대기가 보정된 이미지에만 사용해야 합니다.

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

• NIR = near-infrared 밴드의 픽셀 값
• Red = red 밴드의 픽셀 값
• a = 토양 라인의 경사
• b = 토양 라인의 그라데이션

공백으로 구분된 목록을 사용하여 NIR Red a b 순서로 NIR 밴드와 red 밴드를 식별한 다음, a 값과 b 값을 입력합니다. 예를 들면 4 3 0.3 0.5와 같이 입력합니다.

이 색인은 -1.0과 1.0 사이의 값을 출력합니다.

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

RTVIcore 방법

적색 경계 삼각 식생 지수(RTVICore)는 엽면적 지수와 생물량을 추정하기 위한 식생 지수입니다. 이 지수는 NIR 밴드, red-edge 밴드, green 스펙트럼 밴드에서 반사율을 사용합니다.

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

• NIR = near-infrared 밴드의 픽셀 값
• RedEdge = red-edge 밴드의 픽셀 값
• Green = green 밴드의 픽셀 값

공백으로 구분된 목록을 사용하여 NIR RedEdge Green 순서로 NIR 밴드, red-edge 밴드, green 밴드를 식별합니다. 예를 들면 7 6 3과 같이 입력합니다.

참고문헌: 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.

SAVI 방법

토양 조정 식생 지수(SAVI)는 토지 밝기 보정 계수를 사용하여 토지 밝기 영향을 최소화하기 위해 사용되는 식생 색인입니다. 이 방법은 대개 식생 피복 비율이 낮은 건조 지역에 사용됩니다.

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

NIR 및 Red는 해당 파장과 연결된 밴드입니다. L 값은 녹색 식생 커버의 양에 따라 다릅니다. 일반적으로 녹색 식생 커버가 없는 지역의 경우 L=1, 녹색 식생 커버가 보통 수준으로 있는 지역의 경우 L=0.5, 녹색 식생 커버가 매우 높은 지역의 경우에는 NDVI 방법과 동일한 값인 L=0입니다. 이 색인은 -1.0과 1.0 사이의 값을 출력합니다.

공백으로 구분된 목록을 사용하여 NIR Red L 순서로 근적외선 밴드와 적색 밴드를 식별한 다음, L 값을 입력합니다. 예를 들면 4 3 0.5와 같이 입력합니다.

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

SR 방법

단순 비율(SR)은 식생의 수를 추정하기 위한 일반적인 식생 지수입니다. 근적외선에서 산란된 빛과 적색 밴드로 흡수되는 빛의 비율로, 대기와 지형의 영향을 줄입니다.

큰 엽면적 지수 또는 높은 초관 폐쇄성을 가진 식생의 경우 값이 높으며 토양, 물 및 비식생 피처의 경우에는 값이 낮습니다. 값 범위는 0에서 약 30까지로, 일반적으로 생육 상태가 좋은 식생의 값은 2에서 8 사이입니다.

SR = NIR / Red

• NIR = near-infrared 밴드의 픽셀 값
• Red = red 밴드의 픽셀 값

공백으로 구분된 목록을 사용하여 NIR Red 순서로 NIR 밴드와 red 밴드를 식별합니다. 예를 들면 4 3과 같이 입력합니다.

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

SRre 방법

적색 경계 단순 비율(SRre)은 생육 상태 좋거나 나쁜 식생의 수를 추정하기 위한 식생 지수입니다. NIR 밴드와 red-edge 밴드에서 산란된 빛의 비율로, 대기와 지형의 영향을 줄입니다.

높은 초관 폐쇄성과 좋은 생육 상태를 가진 식생의 경우 값이 높고, 높은 초관 폐쇄성과 나쁜 생육 상태를 가진 식생의 경우에는 값이 낮아지며 토양, 물 및 비식생 피처의 경우에는 값이 낮습니다. 값 범위는 0에서 약 30까지로, 일반적으로 생육 상태가 좋은 식생의 값은 1에서 10 사이입니다.

SRre = NIR / RedEdge

• NIR = near-infrared 밴드의 픽셀 값
• RedEdge = red-edge 밴드의 픽셀 값

공백으로 구분된 목록을 사용하여 NIR RedEdge 순서로 NIR 밴드와 red-edge 밴드를 식별합니다. 예를 들면 7 6과 같이 입력합니다.

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

술탄의 공식 방법

술탄의 과정에는 6밴드 8비트 이미지가 사용되며 술탄의 공식을 사용하여 3밴드 8비트 이미지를 생성합니다. 결과 이미지에는 해안 지대의 사문석이라고 하는 암석층이 강조됩니다. 이 공식은 Landsat 5 또는 7 씬의 TM 또는 ETM 밴드를 기반으로 고안되었습니다. 각각의 결과 밴드를 생성하는 데 적용되는 방정식은 다음과 같습니다.

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

공백으로 구분된 목록을 사용하여 필요한 5개 밴드의 색인을 식별합니다. 예를 들면 1 3 4 5 6과 같습니다. 입력에 6개 밴드가 순서대로 포함되어 있으면 밴드 지수 텍스트 상자에 값을 입력할 필요가 없습니다.

참고문헌: 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

변환된 SAVI 방법

변형 토양 보정 식생 지수(TSAVI)는 토양 라인에 임의 경사 및 차단이 있는 것으로 간주함으로써 토양 밝기 영향을 최소화하려는 식생 지수입니다.

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

• NIR = near-infrared 밴드의 픽셀 값
• R = red 밴드의 픽셀 값
• s = 토양 라인 경사
• a = 토양 라인 차단
• X = 토양 노이즈를 최소화하도록 설정된 조정 계수

공백으로 구분된 목록을 사용하여 NIR Red s a X 순서로 NIR 밴드와 red 밴드를 식별한 다음, s, a, X값을 입력합니다. 예를 들면 3 1 0.33 0.50 1.50과 같이 입력합니다.

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

VARI 방법

가시적 대기 저항 지수(VARI)는 스펙트럼의 가시 범위만으로 식생 비율을 정량적으로 예측하기 위한 식생 지수입니다.

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

• Red = red 밴드의 픽셀 값
• Green = green 밴드의 픽셀 값
• Blue = blue 밴드의 픽셀 값

공백으로 구분된 목록을 사용하여 Red, Green, Blue 순서로 Red, Green, Blue 밴드를 식별합니다. 예를 들면 3 2 1과 같이 입력합니다.

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

매개변수

매개변수	설명
	입력 래스터입니다.
방법	배포하려는 밴드 연산 알고리즘의 유형입니다. 사용자 정의 알고리즘을 정의하거나, 미리 정의된 지수를 선택할 수 있습니다. 사용자 정의 - 사용자 정의 밴드 연산 식을 정의할 수 있습니다. NDVI - 정규 식생 지수 SAVI - 토양 보정 식생 지수 변형 SAVI - 변형 토양 보정 식생 지수 수정 SAVI - 수정 토양 보정 식생 지수 GEMI - 지구 환경 모니터 지수 PVI - 수직 식생 지수 GVI(Landsat TM) - 녹색 식생 지수(Landsat TM) 술탄의 공식 - 술탄의 공식 VARI - 가시적 대기 저항 지수 GNDVI - 녹색 정규 식생 지수 SR - 단순 비율 NDVIre - 적색 경계 정규 식생 지수 SRre - 단순 비율 MTVI2 - 수정 삼각 식생 지수(second iteration) RTVICore - 적색 경계 삼각 식생 지수 CLRE - 엽록소 지수(Red Edge) ClG - 엽록소 지수(Green) NDWI - 정규 식생 지수 EVI - 고급 식생 지수 산화철 - 산화철 비율 함철 광물 - 함철 광물 비율 점토 광물 - 점토 광물 비율
밴드 지수	방법을 사용자 정의로 선택한 경우 밴드 연산 공식을 정의하세요. 방법을 미리 정의된 지수로 선택한 경우 지수에 해당하는 입력 래스터 데이터셋의 올바른 밴드를 정의하세요.