NDVI

クロロフィル（葉緑素）を豊富に含む植物は、近赤外光（NIR）を強く反射し、赤色光（Red）を光合成のために強く吸収する。NDVIはこの反射率の非対称性を利用した指数で、計算式は `(NIR - Red) / (NIR + Red)` と非常にシンプルだ。Sentinel-2 では10m解像度の B08（NIR）と B04（赤）を使い、rasterio などの Python ライブラリで手軽に算出できる。

## 値の読み方 値は -1 から +1 の範囲に収まる。実用上の目安は次のとおりだ。| NDVI値 | 地表の状態の例 | |--------|----------------| | 0以下 | 水域・雪・雲 | | 0〜0.2 | 裸地・砂漠 | | 0.2〜0.4 | 低木・疎な草地 | | 0.4以上 | 中〜密な植生・健全な農地 | バイオーム（気候帯）や季節によって閾値は変わるため、地域の特性に合わせた解釈が必要になる。

## 農業・森林・災害での活用 農業では作付けシーズン中に定期撮影し、NDVIの時系列変化を追うことで生育異常を早期に把握する。植生が低下した圃場を色別に可視化すれば、確認すべきエリアの優先度付けも容易になる。森林管理では伐採・山火事・病害による植生減少の定量評価に使われ、災害対応では洪水・干ばつの前後で差分画像（ΔNDVI）を作成して被害範囲を推定する手法が広まっている。

ただしNDVIは植物の量・活性度を示す指標であり、樹種の識別や収量の直接予測には使えない。高精度な農業診断では EVI（Enhanced Vegetation Index）や NDRE（赤エッジ指数）などと組み合わせるケースも多い。