盐分反演关键：批量计算常用的盐分指数反演变量

news2024/11/28 17:56:01

盐分反演关键：批量计算常用的盐分指数反演变量

一、引言

盐分指数反演是遥感应用中的一个重要方面，尤其在农业和环境监测中有着广泛的应用。通过遥感影像，研究人员可以高效地获取和分析地表盐分信息，为土地管理和作物生产提供重要支持。本文将介绍如何利用哨兵2号影像批量计算常用的盐分指数反演变量。

二、哨兵2号影像简介

哨兵2号（Sentinel-2）卫星是欧空局（ESA）哨兵计划中的一部分，主要用于地表监测。其多光谱仪（MSI）包含13个波段，覆盖可见光、近红外和短波红外波段，分辨率从10米到60米不等。这些波段为计算各种植被和盐分指数提供了丰富的数据源。

Sentinel-2 Bands	Central Wavelength (µm)	Resolution (m)
Band 1 - Coastal aerosol	0.443	60
Band 2 - Blue	0.490	10
Band 3 - Green	0.560	10
Band 4 - Red	0.665	10
Band 5 - Vegetation Red Edge	0.705	20
Band 6 - Vegetation Red Edge	0.740	20
Band 7 - Vegetation Red Edge	0.783	20
Band 8 - NIR	0.842	10
Band 8A - Vegetation Red Edge	0.865	20
Band 9 - Water vapour	0.945	60
Band 10 - SWIR - Cirrus	1.375	60
Band 11 - SWIR	1.610	20
Band 12 - SWIR	2.190	20

三、常用盐分指数

盐分指数（Salinity Index，SI）是一种通过遥感数据定量描述地表盐分状况的指标。以下是几种常用的盐分指数公式和盐分反演需要用到的植被指数公式：

盐分指数

特征参数	变量名称	公式及描述
盐分指数 (SI_T)	salinity index, SI_T	$\times 100$
盐分指数 (SI1)	salinity index, SI1	$\sqrt{Green \times Red}$
盐分指数 (SI2)	salinity index, SI2	$\sqrt{Green^2 + Red^2 + NIR^2}$
盐分指数 (SI3)	salinity index, SI3	$\sqrt{Green^2 + Red^2}$
盐分指数 (SI4)	salinity index, SI4	$\frac{Blue \times Red}{Green}$
盐分指数 (SI5)	salinity index, SI5	$\frac{Green + Red}{2}$
盐分指数 (S1)	salinity index, S1	$\frac{Blue}{Red}$
盐分指数 (S2)	salinity index, S2	$\frac{Blue - Red}{Blue + Red}$
盐分指数 (S3)	salinity index, S3	$\frac{Green \times Red}{Blue}$
盐分指数 (SAIO)	salinity index, SAIO	$\frac{Red - NIR}{Green + NIR}$
复合盐分指数 (CRSI)	composite salinity index, CRSI	$\frac{(NIR - Red) \times (1 + L)}{NIR + Red + L}; L = 0.5$

植被指数

特征参数	变量名称	公式及描述
土壤调整植被指数 (SAVI)	soil-adjusted vegetation index, SAVI	$\frac{(NIR - R) \times 1.5}{NIR + R + 0.5}$
归一化植被指数 (NDVI)	normalized vegetation index, NDVI	$\frac{NIR - R}{NIR + R}$
重整化差异植被指数 (RDVI)	renormalize differential vegetation index, RDVI	$\frac{\sqrt{NIR - R}}{NIR + R}$
绿色归一化差异植被指数 (GNDVI)	green normalized differential vegetation index, GNDVI	$\frac{NIR - G}{NIR + G}$
三角植被指数 (TVI)	triangular vegetation index, TVI	$\frac{NIR - R}{NIR + R + 0.5}$
差值植被指数 (DVI)	differential vegetation index, DVI	$N I R - R$
归一化差异绿色指数 (NDGI)	normalized difference green index, NDGI	$\frac{G - R}{G + R}$
增强归一化植被指数 (ENDVI)	enhanced normalized vegetation index, ENDVI	$\frac{NIR + SWIR_2 - R}{NIR + SWIR_2 + R}$

四、GDAL简介

GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个用于处理栅格数据和矢量数据的开源库，是地理信息系统（GIS）和遥感领域的重要工具之一。GDAL的详细介绍及其安装可以查看这篇文章：GDAL介绍及安装。

五、批量计算植被指数

1.指数命令

使用 gdal_calc.py 工具可以批量计算上述表格中各盐分指数和植被指数。以下是计算这些植被指数的命令示例：

python gdal_calc.py -A S2.tif --A_band=8 -B S2.tif --B_band=4 --outfile=savi.tif --calc="((A-B) * 1.5) / (A+B+0.5)"
python gdal_calc.py -A S2.tif --A_band=8 -B S2.tif --B_band=4 --outfile=ndvi.tif --calc="(A-B) / (A+B)"
python gdal_calc.py -A S2.tif --A_band=8 -B S2.tif --B_band=4 --outfile=rdvi.tif --calc="sqrt(A-B) / (A+B)"
python gdal_calc.py -A S2.tif --A_band=8 -B S2.tif --B_band=3 --outfile=gndvi.tif --calc="(A-B) / (A+B)"
python gdal_calc.py -A S2.tif --A_band=8 -B S2.tif --B_band=4 --outfile=tvi.tif --calc="(A-B) / (A+B+0.5)"
python gdal_calc.py -A S2.tif --A_band=8 -B S2.tif --B_band=4 --outfile=dvi.tif --calc="A-B"
python gdal_calc.py -A S2.tif --A_band=3 -B S2.tif --B_band=4 --outfile=ndgi.tif --calc="(A-B) / (A+B)"
python gdal_calc.py -A S2.tif --A_band=8 -B S2.tif --B_band=4 -C S2.tif --C_band=12 --outfile=endvi.tif --calc="(A+C-B)/(A+C+B)"
python gdal_calc.py -A S2.tif --A_band=4 -B S2.tif --B_band=8 --outfile=si_t.tif --calc="(A-B) * 100"
python gdal_calc.py -A S2.tif --A_band=3 -B S2.tif --B_band=4 --outfile=si1.tif --calc="sqrt(A*B)"
python gdal_calc.py -A S2.tif --A_band=3 -B S2.tif --B_band=4 -C S2.tif --C_band=8 --outfile=si2.tif --calc="sqrt(A**2 + B**2 + C**2)"
python gdal_calc.py -A S2.tif --A_band=3 -B S2.tif --B_band=4 --outfile=si3.tif --calc="sqrt(A**2 + B**2)"
python gdal_calc.py -A S2.tif --A_band=2 -B S2.tif --B_band=4 -C S2.tif --C_band=3 --outfile=si4.tif --calc="(A*B)/C"
python gdal_calc.py -A S2.tif --A_band=3 -B S2.tif --B_band=4 --outfile=si5.tif --calc="(A+B)/2"
python gdal_calc.py -A S2.tif --A_band=2 -B S2.tif --B_band=4 --outfile=s1.tif --calc="A/B"
python gdal_calc.py -A S2.tif --A_band=2 -B S2.tif --B_band=4 --outfile=s2.tif --calc="(A-B)/(A+B)"
python gdal_calc.py -A S2.tif --A_band=3 -B S2.tif --B_band=4 -C S2.tif --C_band=2 --outfile=s3.tif --calc="(A*B)/C"
python gdal_calc.py -A S2.tif --A_band=4 -B S2.tif --B_band=8 -C S2.tif --C_band=3 --outfile=saio.tif --calc="(A-B)/(C+B)"
python gdal_calc.py -A S2.tif --A_band=8 -B S2.tif --B_band=4 --outfile=crsi.tif --calc="(A-B)*(1+0.5)/(A+B+0.5)"