NDVI

ພືດທີ່ມີຄລໍໂຣຟິລ (ຄລໍໂຣພລາດ) ອຸດົມສົມບູນ ຈະສະທ້ອນແສງໃກ້ອິນຟາເຣດ (NIR) ຢ່າງແຮງ ແລະ ດູດຊຶມແສງສີແດງ (Red) ຢ່າງແຮງເພື່ອໃຊ້ໃນການສັງເຄາະແສງ. NDVI ແມ່ນດັດຊະນີທີ່ໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຄວາມບໍ່ສົມດຸນຂອງອັດຕາການສະທ້ອນນີ້ ໂດຍມີສູດຄຳນວນທີ່ງ່າຍດາຍຄື (NIR - Red) / (NIR + Red). ໃນ Sentinel-2 ສາມາດໃຊ້ B08 (NIR) ແລະ B04 (ສີແດງ) ທີ່ມີຄວາມລະອຽດ 10m ແລະ ຄຳນວນໄດ້ຢ່າງສະດວກດ້ວຍ Python library ເຊັ່ນ rasterio.

ການອ່ານຄ່າ

ຄ່າຈະຢູ່ໃນຊ່ວງ -1 ຫາ +1. ເກນອ້າງອີງໃນທາງປະຕິບັດມີດັ່ງນີ້:

ເນື່ອງຈາກຄ່າເກນຈະປ່ຽນແປງຕາມ biome (ເຂດອາກາດ) ແລະ ລະດູການ ຈຶ່ງຈຳເປັນຕ້ອງຕີຄວາມໝາຍໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບລັກສະນະສະເພາະຂອງພື້ນທີ່ນັ້ນໆ.

ການນຳໃຊ້ໃນດ້ານກະສິກຳ · ປ່າໄມ້ · ໄພພິບັດ

ໃນດ້ານກະສິກຳ ການຖ່າຍຮູບເປັນປະຈຳໃນລະຫວ່າງລະດູການປູກຝັງ ແລະ ການຕິດຕາມການປ່ຽນແປງຂອງ NDVI ຕາມໄລຍະເວລາ ຊ່ວຍໃຫ້ກວດພົບຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງການເຕີບໂຕໄດ້ໄວ. ການສະແດງຜົນດ້ວຍສີຂອງແປງທີ່ມີພືດພັນຫຼຸດລົງ ຍັງຊ່ວຍໃຫ້ຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງພື້ນທີ່ທີ່ຕ້ອງກວດສອບໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ໃນການຄຸ້ມຄອງປ່າໄມ້ ໃຊ້ສຳລັບການປະເມີນຜົນດ້ານປະລິມານຂອງການຫຼຸດລົງຂອງພືດພັນທີ່ເກີດຈາກການຕັດໄມ້ · ໄຟໄໝ້ປ່າ · ພະຍາດ ແລະ ໃນການຮັບມືກັບໄພພິບັດ ວິທີການສ້າງຮູບພາບຄວາມແຕກຕ່າງ (ΔNDVI) ກ່ອນ-ຫຼັງນ້ຳຖ້ວມ · ໄພແຫ້ງແລ້ງ ເພື່ອຄາດຄະເນຂອບເຂດຄວາມເສຍຫາຍໄດ້ຮັບການແຜ່ຂະຫຍາຍຢ່າງກວ້າງຂວາງ.

ຢ່າງໃດກໍຕາມ NDVI ແມ່ນດັດຊະນີທີ່ສະແດງເຖິງປະລິມານ · ຄວາມຕື່ນຕົວຂອງພືດ ແລະ ບໍ່ສາມາດໃຊ້ໃນການລະບຸຊະນິດຕົ້ນໄມ້ ຫຼື ການຄາດຄະເນຜົນຜະລິດໂດຍກົງ. ໃນການວິນິດໄສກະສິກຳທີ່ມີຄວາມຊັດເຈນສູງ ມັກຈະມີກໍລະນີທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັບ EVI (Enhanced Vegetation Index) ຫຼື NDRE (ດັດຊະນີ Red Edge) ເປັນຕົ້ນ.