如何使用 ArcGIS Pro 和 Landsat 8 影像计算叶绿素指数和全球环境监测指数

news2024/12/25 22:12:19

GIS 工具和技术的出现极大地帮助了识别、量化和解决问题。GIS 还通过研究可能的情况并实施预防方案提供了一种主动的解决方案。多年来,GIS 通过电信和网络服务、事故/事件分析、城市规划、交通规划、环境影响评估、洪水损失估计、自然资源管理、环境健康和安全、植被监测等领域改善了人们的生活质量。 

使用 ArcGIS Pro 作为开发植被指数的工具

ArcGIS Pro 是一款不可否认的工具,它开创了当今地理空间领域的前沿。它帮助我们在广泛的应用领域中创建、编辑、管理和存储地理数据和属性信息。

此外,ArcGIS Pro 还提供了科学实证证据,支持实施各种旨在弥合科学研究与专业行业之间差距的计划。ArcGIS Pro 帮助解决了多个社会、物质、环境、经济和社会经济层面的问题。

地理空间中的植被指数概念

考虑到近年来植被带来的巨大好处,有必要将明确的科学方法与地理空间工具相结合,以确定植被覆盖的状态和空间范围。这些先验知识将有助于制定积极的土地利用和生态系统管理战略。通过监测植物植被来确定生物圈生态平衡的一种相关工具是卫星图像。

尽管许多植被指数概念已经严格考虑到绿色基础设施在改善和维持全球经济当前需求方面的作用而发展,但纠正大气影响仍然是一项相当大的挑战。

在众多植被指数中,叶绿素指数 (CI) 和全球环境监测指数 (GEMI) 已经发展起来。叶绿素指数和 GEMI 之间的区别在于,GEMI 在使用植被指数程序时考虑了大气影响,而 CI 则不考虑。  

GIS 教程用于确定叶绿素指数 (CI) 和全球环境监测指数 (GEMI)

因此,本教程利用遥感和地理空间技术(ArcGIS Pro)概述了确定感兴趣区域的 Landsat 8 影像的叶绿素指数 (CI) 和全球环境监测指数 (GEMI) 的步骤,为全球生态系统中绿色植被的改善和维持奠定了基础。

下图 1 显示了该过程中采用的地理空间方法的摘要。 

图片

图 1:ArcGIS Pro 中确定 CI 和 GEMI 的方法流程。

叶绿素指数的计算 

要在 ArcGIS Pro 中根据 Landsat 8 影像计算叶绿素指数,应采取以下步骤:

1.数据下载方式见:如何下载LANDSAT(Land Remote Sensing Satellite)数据

2.打开ArcGIS Pro,创建一个新项目,在出现的界面中选择空白项目,选择并设置新项目的输出位置和名称,点击确定。叶子中的叶绿素含量是通过近红外(波段 5)和绿光波段(波段 3)的反射率比来确定的。

3.之后,通过从菜单栏中“地图”选项卡上选择“添加数据”图标来导入波段 3 和波段 5。

4.导航到 3 和 5 波段的位置并单击“打开”。

5.在地理处理工具箱的搜索栏中输入并搜索“栅格计算器”。 

叶绿素指数由以下公式确定;

CI = ((NIR / Green)-1),其中 NIR 表示波段 5 的像素值,Green 表示波段 3 的像素值 (Gitelson 等人,1996)。

在计算器搜索框中输入如下图3所示的公式。

图片

图 3:使用栅格计算器在 ArcGIS Pro 中计算 CI。

6.单击运行。

全球环境监测指数(GEMI)的计算

计算 GEMI 时,使用波段 4(红色)和波段 5(近红外)。GEMI 与 NDVI 的区别在于 GEMI 能够承受大气影响。 

GEMI 的公式如下:

对于 Landsat 8,GEMI = Eta*(1-0.25*Eta) – ((Red-0.125)/(1-Red))(Pinty & Verstraete,1992),

其中 Eta = (2*(NIR^2-Red^2) +1.5*NIR+0.5*Red)/(NIR+Red+0.5)

NIR = 近红外波段(波段 5)的像素值

红色 = 红色波段(波段 4)的像素值

1.首先,使用“添加数据”工具将第 4 波段导入到地图画布上。 

2.在地理处理工具箱的搜索栏中输入并搜索栅格计算器。

3.在计算器栏中输入如下图 4 所示的公式来计算“Eta”。

图片

图 4:ArcGIS Pro 中“Eta”的计算。

4.单击运行。

要根据“Eta”计算GEMI:

1.在地理处理工具箱的搜索栏中输入并搜索栅格计算器。

2.从计算器栏中输入如下图 5 所示的公式来计算 GEMI。 

图片

图 5:ArcGIS Pro 中 GEMI 的计算。

3.单击运行。

裁剪至感兴趣区域

为了考虑将 Landsat 8 影像精简到特定感兴趣的区域,操作步骤如下:

  1. 在地理处理工具箱的搜索框中输入并搜索按掩膜提取。

  2. 从“extract by mask”面板中,将“输入栅格”设置为CI的结果。

  3. 将“特征蒙版数据”设置为所需的边界范围。

  4. 将“输出光栅”设置为所需位置和输出文件的名称。

  5. 单击运行。

图片

图 6:ArcGIS Pro 中的“掩膜提取”

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1857305.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

JVS开源底座与核心引擎的全方位探索,助力IT智能、高效、便捷的进化

引言 JVS产品的诞生背景 JVS是软开企服构建的一站式数字化的解决方案,产生的背景主要来源于如下几个方面: 企业数字化需求的增长:企业对IT建设的依赖程度越来越高,数字化、指标化的经营已经是很多企业的生存的基础和前提&#…

Java项目:垃圾分类信息网站(java+springboot+vue+mysql)

列表 */ IgnoreAuth RequestMapping(“/list”) public R list(RequestParam Map<String, Object> params,ConfigEntity config){ EntityWrapper ew new EntityWrapper(); PageUtils page configService.queryPage(params); return R.ok().put(“data”, page);…

虚幻引擎 Gerstner Waves -GPU Gems 从物理模型中实现有效的水体模拟

这篇文章重点在于结合GPU Gems一书中有关Gerstner Waves 的数学公式&#xff0c;在虚幻引擎中复现正确的Gerstner Waves和正确的法线 文中内容整理自书中&#xff0c;并附带我的理解&#xff0c;与在虚幻引擎中的实现&#xff0c;可以参考原文看这篇文章&#xff0c;原文网上很…

大模型时代,普通人的科研何去何从

前言 随着大模型技术的飞速发展和普及&#xff0c;我们已经步入了一个全新的科研时代。在这个时代&#xff0c;大数据、深度学习和人工智能等前沿技术成为了推动科研创新的重要引擎。 那么&#xff0c;面对如此迅猛的发展势头&#xff0c;普通人科研该何去何从呢&#xff1f;…

【离散数学】图的随机生成和欧拉(回)路的确定(c语言实现)

实验要求 变量定义 因为如果我们使用局部变量&#xff0c;每一个函数都会使用这些变量&#xff0c;会让函数的参数越变越多。所以我们定义全局变量&#xff0c;这样就不用在参数中调用了。 #define MAX 100 int arrMap[MAX][MAX] { 0 };//图的矩阵 int degree[MAX] { 0 };…

vue2+webpack 和 vite+vue3 配置获取环境变量(补充)

相关涉及知识点可看小编该文章&#xff1a; nginx: 部署前端项目的详细步骤&#xff08;vue项目build打包nginx部署&#xff09;_前端工程打包部署到nginx-CSDN博客 1.vue2webpack 我们通常会在项目中看到这么两个文件(没有则自己创建&#xff0c;文件名&#xff1a;.env.***) …

热腾腾的,仓颉cangjie和C#的初战

花了一个下午快速浏览了一下仓颉&#xff08;Cangjie&#xff09;的文档。总体感觉&#xff0c;仓颉把现代编程语言的各种特征都融合在一起&#xff0c;称它为“缝合怪”一点都不夸张。没有历史包袱的确让它看起来很爽。由于目前还无法实际试用它&#xff0c;所以编译和运行性能…

Apache Doris 基础 -- 视图和物化视图

1、视图 视图(逻辑视图&#xff0c;logical views)是封装了一个或多个SELECT语句的存储查询&#xff08;stored queries&#xff09;。视图在执行时动态访问和计算数据库数据。视图是只读的&#xff0c;可以引用任何表和其他视图的组合。 视图可用于以下目的: 通过对用户隐藏…

全行业通用商城小程序源码

一站式购物新体验 一、引言&#xff1a;开启数字化购物新时代 在数字化快速发展的今天&#xff0c;小程序成为了商家们连接消费者的重要桥梁。特别是“全行业通用商城小程序”&#xff0c;以其便捷的购物体验和多样化的功能&#xff0c;成为了越来越多商家和消费者的首选。本…

mabl:AI原生测试自动化平台的基础使用

mabl&#xff1a;AI原生测试自动化平台的基础使用 简介注册登录安装基本使用创建第一个浏览器测试 Mabl的AI驱动测试能力自动化测试开发与维护异常监测与根源分析高级分析与报告自适应测试执行跨平台兼容性测试 简介 mabl 是一个基于人工智能和机器学习的云原生测试自动化平台…

学习记录之数学表达式(5)

文章目录 十、线性回归10.1 示例10.2 拟合10.3 推导10.4 岭回归10.5 作业 十一、Logistic回归11.1 分割超平面11.2 点到直线的距离11.3 sigmoid函数11.4 优化目标11.5 求解11.6 作业 十、线性回归 线性回归是一个常用的机器学习算法&#xff1b; 10.1 示例 表 1.单变量的股价预…

推荐一款好用的浏览器翻译插件——欧路翻译

近些年&#xff0c;机器翻译的效果越来越好&#xff0c;于是也有更多的开发者&#xff0c;开发了免费使用的浏览器翻译插件。这大大的帮助了我们查看国外的网站&#xff0c;有利于大家获取更多的信息。 在此&#xff0c;给大家推荐一款免费好用的浏览器插件——欧路翻译。支持…

百元左右蓝牙耳机的牌子有哪些?盘点性价比最高的百元机推荐

随着智能手机的普及&#xff0c;蓝牙耳机以其便携性和灵活性逐渐成为人们日常生活不可或缺的配件。尤其是百元左右的蓝牙耳机&#xff0c;因其价格亲民且功能齐全&#xff0c;深受广大消费者的青睐。无论是通勤途中隔绝嘈杂&#xff0c;还是运动时候的动感伴侣&#xff0c;或是…

GPT-5:AI新时代的曙光与我们的准备

一、引言&#xff1a;GPT-5的即将来临 随着科技的飞速发展&#xff0c;人工智能领域正迎来一场前所未有的变革。OpenAI再次引领了这场变革的浪潮&#xff0c;即将发布的GPT-5无疑将成为AI领域的一颗璀璨明星。从GPT-4到GPT-5&#xff0c;每一次的迭代都代表着AI技术的巨大飞跃…

[保姆级教程]在uniapp中使用vant框架

文章目录 导文安装 Vant在uniapp项目中的pages.json中配置easycom&#xff0c;实现组件的自动按需引入&#xff1a;在页面中使用Vant Weapp组件&#xff0c;例如使用按钮组件&#xff08;Button&#xff09;&#xff1a;其他安装报错官网地址 导文 在 uni-app 中使用 Vant 框架…

使用 GitHub Actions 编译和发布 Android APK

使用 GitHub Actions 编译和发布 Android APK 在现代软件开发中&#xff0c;持续集成和持续部署&#xff08;CI/CD&#xff09;已成为不可或缺的一部分。对于 Android 开发者来说&#xff0c;自动化编译和发布 APK 不仅节省时间&#xff0c;还能确保每次发布的一致性。本文将介…

人工智能大模型走向“百花齐放”

前言 去年以来&#xff0c;人工智能大模型浪潮持续涌动。国内外一大批创新企业和高校院所加大研究力度&#xff0c;纷纷推出各自的大模型产品&#xff0c;尤其国产大模型取得了长足进步&#xff0c;大量高质量模型百花齐放&#xff0c;助力中国成为全球人工智能发展的领头羊之…

cmake或vcpkg安装opencv-contrib中遇到raw.githubusercontent.com下载文件失败的错误记录

问题总结&#xff1a;你的网络无法正常在raw.githubusercontent.com网站中下载文件 问题解决&#xff1a;将你的梯子切换为全局的美国节点&#xff08;香港、日本等均不可行&#xff09; 问题记录—— cmake&#xff1a; 我在opencv_code中放置了opencv和opencv-contrib的sou…

新建的springboot项目启动报错:找不到或无法加载主类

检查编译问题 在使用Spring Boot时&#xff0c;我们通常使用Maven或Gradle进行项目的构建和编译。如果在编译过程中出现了错误&#xff0c;可能会导致无法加载主类的问题。 在使用Maven时&#xff0c;可以尝试使用 mvn clean install 命令清理并重新构建项目。 如果使用Grad…