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科学网—植被指数-NDVI、EVI等 - 刘侦海的博文
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植被指数-NDVI、EVI等
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2020-12-24 17:03
|个人分类:科研学习|系统分类:科研笔记
植被指数根据波段间的比值运算能够提取植被的算法，称为植被指数(Vegetation Index，VI)。植被指数有归一化植被指数(NDVI，Normalized Vegetation Index)、比值植被指数(RVI，Ratio Vegetation Index)、差值植被指数(DVI，Difference Vegetation Index)、调整土壤亮度植被指数(SAVI)、土壤调整植被指数(MSAVI)、增强植被指数(EVI)等，可通过植被在近红外、红光、绿光和蓝光波段的遥感反射率计算所得。其结果可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量植物由于其叶子的细胞结构，有以下特征：在近红外波段具有高反射值，其叶绿素在红光波段具有强吸收的特征在多光谱遥感图像中，用近红外(IR)/红波段(R)，结果图像上植被区域具有高度值，甚至在绿色生物量很高时达到饱和NDVI是公认表征植被变化最有效的参数之一，可较好地反映植被绿度变化；EVI是对NDVI的改进，在减少背景和大气作用以及饱和问题上优于NDVI；RVI广泛用于估算和监测绿色植物的生物量；MSAVI能最大限度地抵消土壤背景的影响；SAVI适合中密度以下植被监测。NDVINDVI（Normalized Difference Vegetation Index,归一化差分植被指数,标准差异植被指数)，也称为生物量指标变化，可使植被从水和土中分离出来。NDVI与以下有关：植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用、地表净初级生产力特点NDVI能够部分消除与太阳高度角、卫星观测角、地形、云影等与大气条件有关的辐射变化的影响；NDVI结果被限定在[-1,1]之间，避免了数据过大或过小给使用带来的不便；NDVI是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子；非线性变换，增强了NDVI低值部分，抑制了高值部分，导致NDVI数值容易饱和，对高值被密度区敏感性降低应用-1<=NDVI<=1负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度；NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等，且与植被覆盖有关。ERDAS示例数据：Lansat TMInterpreter–>Spectral Enhancement–>Indices使用假彩色(Pesudo Color)打开图像根据数值特点与经验分配颜色范围颜色说明value＞0.15DarkGreen植被覆盖较大0 转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自刘侦海科学网博客。链接地址：https://blog.sciencenet.cn/blog-3424049-1264006.html 上一篇：基于R语言进行热浪指数的计算_HWMId下一篇：叶面积指数（LAI）和聚集度指数（CI） 收藏 IP: 171.43.241.*| 热度| 当前推荐数：0 推荐到博客首页 该博文允许注册用户评论 请点击登录 评论 (0 个评论) 数据加载中... 返回顶部 刘侦海 加为好友 给我留言 打个招呼 发送消息 扫一扫，分享此博文 全部作者的其他最新博文 • 生产力概念辨析：GPP/NPP/NEP/NBP • 叶面积指数（LAI）和聚集度指数（CI） • 基于R语言进行热浪指数的计算_HWMId • 研究生必备五本 • 太原市物流业区位分布的空间格局研究 全部精选博文导读 • 科学网2024年1月十佳博文榜单公布！ • JET论文推荐┃数字市场：概率销售策略在旅游业中的作用 • 植物园领导者之路 | 科学收藏应怎样做战略部署 • 华北电力大学吕玮等：生物质碳集成策略发掘水系Zn-MnO₂电池正极生物相容性 • 最快3-5周发表 | Taylor & Francis 48本医学与健康及药学领域期刊提供加速出版服务 • 没有人工，很难智能｜访问李松航 Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 ) GMT+8, 2024-3-7 18:36 Powered by ScienceNet.cn Copyright © 2007- 中国科学报社 修改头像 个人资料 认证 积分 用户组 隐私筛选 密码安全 我收到的评论/回复 我发表的评论/回复 查看@我 查看其他 积分 0, 距离下一级还需 积分 返回顶部 EVI到底是什么？为什么在北方地区要用超低温空气能？揭秘北方明星产品——EVI超低温空气能 - 知乎首发于虫小俊聊热泵（干货向）切换模式写文章登录/注册EVI到底是什么？为什么在北方地区要用超低温空气能？揭秘北方明星产品——EVI超低温空气能虫小俊中山市爱美泰电器有限公司 品牌策划“煤改电”在北方进行得风风火火，空气能热泵也成为了各家各户讨论的热门话题。由于“煤改电”的主战场主要在北方，而北方的内蒙古、东北三省等地区又以冬季温度低著称。随着煤改电政策的实施，超低温空气能热泵由于其节能环保、高效采暖的特性逐渐取代了燃煤在北方采暖的“领军地位”。而面对北方冬天低温的环境下，为什么超低温空气能仍然可以表现出不俗的采暖效果，高效运行呢？超低温环境对空气能运行的制约如下图所示，这是一个典型的热泵系统图。两大换热部件是指翅片换热器（液态制冷剂从空气中吸收热量从而蒸发成气体）和套管换热器（制冷剂释放热量用于采暖）。而压缩机在其中扮演的是一个“热量迁移”的角色，电子膨胀阀节流使得冷媒压力降低再次进入蒸发器循环。一旦将这个系统置于气温-15℃以下的环境中，超低温的空气无法释放足够的热量来满足蒸发器中液态制冷剂的蒸发过程。蒸发不足使得进入压缩机的低温低压的气态制冷剂的量不足，导致压缩机的排气温度偏高，极易报排气高温故障。另一方面压缩机内部的润滑油工作温度是有一定限制的。长期处于高温环境，会使得润滑油变质从而失去润滑作用，限制压缩机的寿命。即使抛开这些问题不谈，蒸发器从空气中吸收到的热量是不够的，因此在冷凝器侧根本无法释放足够的热量用于供暖，从而导致用户采暖效果是极差的。我们经常都会听到一个词——EVI。那么EVI到底是什么？其实EVI就是“喷气增焓”，而对于“喷气增焓”这个词大家并不陌生，基本知道运用这种技术使得超低温空气能在-15℃以下能够高效运行，满足用户的供暖需求。加载了“喷气增焓”压缩机的热泵，可以对空气中的低温热量进行“准二次压缩”，这样一来空气能热泵压缩机的排气量就会增加，在低温工况系统就会稳定，同时制热效率也会提高。喷气增焓在氟路中的工作原理如上图所示，在套管后面增加了一个增焓板换和增焓电子膨胀阀，氟路系统的循环就发生了些许变化。在经过冷凝器（套管）换热后，一部分中温高压的液态制冷剂和常规空气能一样，节流降压后回到蒸发器中，虽然超低温下吸收的热量不足，但是由于仅仅是系统中的一部分制冷剂进行换热，因此蒸发效果可以保证。而另外一部分制冷剂节流降压后进入增焓板换中，吸收一部分热量后回到压缩机。这种方式的运用增加了压缩机的回气量（低温低压气态制冷剂的量），避免了压缩机报排气高温的隐患。而且一部分的制冷剂从增焓板换中获取热量，从而保证了使用侧的采暖效果。因此，喷气增焓技术的运用才能保证机组在超低温环境下高效采暖。编辑于 2019-11-11 17:08空气能北方低温赞同 38 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录虫小俊聊热泵（干货向）持续搬运更新的暖通知识库，干货满 研究植被覆盖情况：NDVI 与 EVI - 知乎切换模式写文章登录/注册研究植被覆盖情况：NDVI 与 EVIwhereismygrape问题女孩(๑• . •๑)一篇翻译练习。我们理所当然的习惯了身边的树木植被，却几乎忘却了它们是构成我们生活的重要部分。植物和树木为我们提供食物，提供衣服，吸收二氧化碳，排放氧气，提供建筑材料甚至药物。当身边的植物生存环境遭受巨大改变的时候，我们的健康，经济，生活环境都会遭受影响。例如二十五年前，在撒哈拉地区生活的数千人因为干旱而遭受了饥荒的影响，大约五十年前南美洲开采树林导致了数千英亩土地休耕，破坏了包括具有潜在药用价值植物在内的多种植物物种。为了检测植被波动变化，了解这种变化会对环境造成怎样的影响，20年科学家们开始运用卫星遥感信号测量和绘制绿色植物在地球表面的密度分布，运用NOAA的高分辨辐射仪（Advanced Very High Resolution Radiometer; AVHRR），科学家们可以收集到我们星球表面的图像，通过精密计算地表反射到宇宙中可见光与近红外光的波长和强度，科学家们可以运用“植被指数（Vegetation Index）”算法来量化绿叶植物在地表的密度。结合8，16以及30天内的植被指数绘制出地表绿色植物密度图，可以明显的看出哪里的植物生长茂盛，哪里缺乏植物（缺水的概率）归一化植被指数（NDVI）为了确定地表绿色植物的密度，研究人员需要观测记录地表植物反射的阳光中可见光及近红外光的波长。我们可以通过一束穿过棱镜的太阳光了解到它是由不同波长的光所构成，当阳光直射物体时，某些特定波长的光会被吸收而其他的光则会被反射。植物叶子中的色素，叶绿素II，会强烈的吸收可见光（波长在0.4至0.7μm）用于光合作用，反射近红外光（波长在0.7-1.1μm）。所以植物越多，就会有越多的对阳光的吸收和反射发生。NOAA AVHRR 设备具有五个探测器，其中两个对于波长在0.55-0.7，0.73-1.0微米的光线敏感。通过AVHRR的探测器，研究人员就可以测量地球上反射回宇宙空间的可见光和近红外光，进而量化出地球上植物光合作用的能力（分辨率在一平方公里）。总而言之，如果某区域在近红外光波段有大量反射的光辐射，那么这个区域的植被密度可能很高，且很有可能是树林区域。如果只有少量可见光及近红外光反射，那么这样的区域植被可能很分散，可能是草场，苔原甚至是沙漠。几乎所有卫星收集的数据都运用同样的植被指数计算方式，近红外光减可见光除以近红外光加可见光。这个算式的运算结果就是归一化植被指数。NDVI = (NIR-VIS)/(NIR+VIS) 计算归一化植被指数的结果在-1到1之间，植被为0时的结果为0，结果接近1表明了有高密度植物的可能性。NDVI对于干旱区域的指示作用卫星遥感系统可以量化光合作用中被吸收的光的量，在上世纪七十年代科学家发现净光合作用和植物吸收的光有直接关系。简而言之，植物在生长过程中吸收越多的可见光，光合作用越强烈，植物的产量越高。相反，吸收的光越少光合作用越弱。NDVI也反映同样的结果，在长期的实验过程中可以通过平均值来对于给定区域的植被在一定时间内建立“正常”的生长环境，这个数值可以用来衡量此区域的植被健康状况。今天NASA和NOAA的研究人员收集了全球范围内二十年来的NDVI数据，通过对比某一个月某区域的NDVI值与年平均水平可以反映该区域的植被的生产率，以及生产率有没有显著增加或减少。目前此网站的目的是检测由于降水量减少而导致植被生产率降低的区域所发生的干旱，其他可能造成NDVI下降的原因包括寒冷以及云对于卫星地图的影响。增强型植被指数(EVI)在1999年12月，NASA发射了Terra（大地女神）宇宙飞船，作为地球观测者（Earth Observing System, EOS）项目的开局。在飞船上搭载了中分辨率成像光谱仪（Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS），大大提高了科学家对全球植物生长状况的观测能力。简而言之，结合AVHRR几乎每天的全球观测以及更高的分辨率，MODIS提供了更高水平的空间成像能力（250m 分辨率）。MODIS如同AVHRR一样可以提供给定区域的图像，但是有更多的细节以及为了更精准的测量地表变化而提供的更多的波长反射情况。所以MODIS研究团队开发了新的数据：增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index, EVI），用来改进NDVI的结果，EVI利用了MODIS新的测量方法和更强的测量能力，虽然它的算法和NDVI相似，但是改进了可能由于大气或者植被生长地表所造成的误差。EVI的数据在测量高叶绿素II密度地区（如雨林）也不会如同NDVI一样产生过饱和的情况。无论是NDVI还是EVI都具有一定的局限性。云和气雾有时会遮挡住卫星的视野，过于强烈的日照可能会使某一区域的光线过饱和，设备本身出现的状况也有可能会影响到图像采集。所以有些区域在某天的图像可能是无效的，所以单日植被指数是在收集所有的数据之后给出的最接近的数据。有了MODIS和AVHRR提供的图像数据，科学家可以运用他们得到地球表面大部分地区的每日植被分析情况。此地图对于检测和理解环境及气候变化，例如森林面积减少，荒漠化和干旱很有帮助。同时也应用于其他领域的卫星监测，例如世界范围内地表不同植被类型的归类和地表植被类型随时间变化发生的改变。编辑于 2018-11-20 05:58生态学环境科学赞同 281 条评论分享喜欢收藏申请 以用户为中心的宝钢EVI（上）——宝钢EVI发展历程及未来展望全解读_搜狐汽车_搜狐网 新闻 体育 汽车 房产 旅游 教育 时尚 科技 财经 娱乐 更多 母婴 健康 历史 军事 美食 文化 星座 专题 游戏 搞笑 动漫 宠物 无障碍 登录 狐狐网友 个人中心
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以用户为中心的宝钢EVI（上）——宝钢EVI发展历程及未来展望全解读
2018-10-12 17:09:19 所谓的EVI（Early Vendor Involvement）就是“供应商的早期介入”EVI，是以客户为主体、以客户为导向的由供应商全面参与的供应链价值创造活动。在宝钢，EVI以满足客户需求为目的，全面介入客户从研发到量产的各个环节，利用宝钢先进的材料与材料应用技术，创造客户价值。 宝钢EVI模式的发展历程 宝钢的EVI技术营销工作从上世纪90年代时就已经开始，从最初的与上汽、一汽共同开展车用钢板国产化替代开始起步，进而慢慢发展起来。宝钢EVI以满足客户需求为目的，来促进宝钢产品与技术发展，促进市场推广与商务合作的技术营销活动。 十几年来，EVI见证了宝钢的成长 ★ 上世纪90年代 宝钢EVI活动从与上汽、一汽共同开展车用钢板国产化替代开始 2000年以来 宝钢具备了向用户提供以“目标成本”和“轻量化”为导向的一揽子解决方案的能力 近年来 宝钢EVI理念逐渐向汽车板以外的其他钢铁产品领域拓展 2011年 宝钢首届汽车板EVI论坛召开，这是宝钢EVI第一次与全球汽车行业大范围对话，向全世界宣告宝钢EVI优秀的一揽子解决方案能力 2015年 第三届宝钢汽车板EVI在湛江召开，并发布了宝钢自行研发的超轻型白车身BCB，俗称“马卡龙色”白车身 2016年 宝钢超轻型白车身BCB走近用户，到全国各大车企巡展，更进一步践行宝钢EVI理念，与用户共同探索先进钢铁新材料和新工艺未来在整车上应用的前景，为用户提供一揽子车身用材解决方案 EVI是宝钢与用户合作共赢的桥梁 EVI是座很好的桥梁，它是成功架起“材料”与“材料应用”两个领域的沟通之桥。通过EVI工作可以把产业链不同环节的人才、技术、经验和知识更早、更好地结合在一起，EVI工作有效地推进了宝钢一揽子解决方案能力的提升，体现公司技术优势和服务能力的价值，避免了同质化的竞争，提升了产品的市场份额。同时通过EVI工作，宝钢逐步形成了与之匹配的EVI企业文化，更进一步的提升了公司的软实力。 宝钢EVI的中国特色 EVI来源于国外，而国内企业在推进EVI的过程中必然要面对国内外不同文化差异的客户群体。宝钢在EVI方面是逐步随着汽车用户不断变化的需求而形成的，在这一过程中，宝钢始终坚持创新和变革。这几年宝钢在汽车板研发方面进展快速，实现了多顶全球首发汽车板产品，特别是全球首发第三代超高强钢Q&P钢，并实现在一汽轿车和上汽通用等车型上的全球率先批量应用，引领了世界汽车用材的新趋势，形成了宝钢自己的核心竞争力。 （宝钢汽车板EVI工作路径图） 宝钢EVI的主要优势 “EVI工作是来源于用户的，所以宝钢EVI的优势必然也是源于用户的。”宝钢的EVI相对于国内其他的汽车钢企业的主要优势有很多。 宝钢推进EVI体现“精品+服务”理念 宝钢EVI是宝钢钢铁产品发展与技术升级的助推器，通过EVI工作能够有效地加快新产品、新技术和新工艺的应用，帮助用户实现产品的溢价，提升汽车的竞争力，同时也能够获得较好的市场份额，实现宝钢汽车板从跟随到引领的跨越。 为有效满足汽车用户对车身高强化和轻量化、提升材料利用率、提高防腐性能、改装涂装效果等更高的要求，宝钢形成面向不同用户需求层次的三种菜单式汽车板EVI合作模式： 宝钢EVI如何适用于新的造车模式？ Q：近年来，中国的新能源汽车发展非常迅猛，目前获得新能源生产资质的已经有十多家企业，其中既有传统主机厂涉足，如北汽、奇瑞等，也有乘着东风进入造车行业的一些互联网企业。而在这种形势之下，宝钢的EVI能不能适用于新的造车模式？ A：在目前获得生产资质的企业当中，宝钢已经与其中绝大部分企业进行着EVI合作，合作内容涉及白车身结构优化与轻量化等。除此之外，宝钢还和传统主机厂的新能源车型开展了EVI合作。无论是传统主机厂还是具体生产资质的新能源企业，造车模式基本上都会遵守一定的行业规律。 Q：对于宝钢来说，如何保证EVI模式适用于新的造车模式的改变？ A：大概有三个方面： 一方面EVI工作效率需要更快、更精准，目标需要更明确，一揽子解决能力要求更高； 另一方面就是目前新能源车对于轻量化的诉求更高，宝钢在车型设计开发时，需要在轻量化方面下更多的功夫； 最后就是借助互联网和智能智慧发展趋势，在远程设计与服务、共享数据、智能设计与服务上利用宝钢的慧创平台建立与用户的互联互通，借助大数据+算法和互联网实现EVI工作的再升级。 致力于建设和完善全球化EVI服务体系 如何推动汽车行业与环境、能源友好发展？这是汽车企业和材料供应商需要共同面对的问题。目前中国不仅制定了高标准的节能减排目标，而且形成了比较系统的新能源汽车发展政策体系。正如2017年颁布的乘用车“双积分政策”，将加速中国市场新能源汽车市场化，并且会影响全球汽车产业链。 从目前来看，轻量化是实现汽车节能减排的主要手段，新能源汽车由于电池重量及续航里程的诉求，因此对轻量化提出了更高的要求。在考虑成本和性能约束的条件下，汽车的轻量化用材将会是以先进高强钢为主，多中轻质材料综合应用的技术路线。 基于这一点，宝钢在接下来的工作中首先将继续加大钢铁新材料的研发力度，包括新一代先进高强钢，低密度、高模量等创新理念的钢种，新镀层产品等，为汽车轻量化设计提供成本、性能更优且更为环保的钢铁产品。同时在新能源汽车领域，也将致力于提供电池包、驱动电机等关键总成用材的整体解决方案。 其次，宝钢还将在EVI工作上加大数据与智能化的应用和发展。可以看到，经过多年的发展，国内汽车厂产品开发过程更为绿色高效，比如说在设计阶段采用虚拟数字工具来缩短整车开发周期，在设计阶段进行目标成本管理来提升整车材料利用率等。因此，宝钢开发了面向高精度CAE分析的材料数据库，可以有效地支撑精确高效的正向设计。 最后，面向国内主机厂的海外布局，宝钢还将致力于建设和完善全球化的EVI服务体系，践行伴随式“走出去”战略，积极配合用户拓展海外市场。真正实现宝钢汽车板EVI工作从中国到全球，实现宝钢汽车板世界一流，成为中国汽车板的市场引领者。 来源：你好宝钢 -end- 声明： 本文由入驻搜狐公众平台的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。 阅读 我来说两句 0人参与，0条评论
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EVI中输入如的反射率可以是经过对瑞利散射，臭氧吸收等大气校正或部分大气校正，C1和C2是气溶胶阻抗系数，使用蓝波段的数据去校正红波段的气溶剂影响，L是冠层背景调整因子，使得EVI对大多数冠层背景不敏感，带有雪背景的除外 The input reflectances to the EVI equation may be atmospherically-corrected or partially atmosphere corrected for Rayleigh scattering and ozone absorption. C1and C2 are the coefficients of the aerosol resistance term, which uses the blue band to correct for aerosol influences in the red band. The canopy background adjustment factor，L , addresses non-linear, differential NIR and red radiant transfer through a canopy and renders the EVI insensitive to most canopy backgrounds, with snow backgrounds as the exception. 大气的阻抗Atmosphere Resistance 大气阻抗是以气溶胶效应的波长依赖性为基础的，应用对气溶胶敏感的蓝波段去校正气溶胶对红波段的影响，这个概念来源于被kaufman和tanre（1992）提出的大气阻抗植被指数（ARVI），EVI在大量气溶胶秸秆燃烧的条件下能较好地反映植被信息(Miura et al., 1998) Kaufman, Y.J. and Tanré, D., 1992, Atmospherically resistant vegetation index (ARVI) for EOS-MODIS, IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 30:261-270. EVI同时也减少了基于黑目标的大气校正（DTAC）方法所残留的气溶胶效应(Vermote et al., 2002; Miura et al., 2001)，由于黑目标表面反射率估计的不确定性和气溶胶光学厚度的空间异质性以及粗糙网格气溶胶产品的应用，来自DTAC的表面反射率仍包含了残留的气溶胶Miura et al. (2001)误差保存了气溶胶效应的波长依赖性,EVI用于Landsat TM的例子 97@365《增强型植被指数——EVI》 冠层背景的可变性 目前对植被冠层背景对植被指数的影响很少被关注，这些背景包括土壤、水、雪和落叶。冠层背景所表现出的高频和低频的时空变化，将会极大地影响植被指数信号。对任何给定的土壤类型NDVI和fAPAR之间有很好的相关关系，但是这种关系将会随着土壤类型或者地点的变化而变化，全球植被指数数据的时空相互比较也将随着土壤变化、土壤湿度以及落叶干草的变化而变动 对植被监测来说，植被冠层背景的校正是有联系的，这是因为地球陆地表面的70％是由开放开放冠层组成，严重的冠层背景信号会对冠层反射率特性有一些影响。这些开放的冠层包括沙漠、苔原、草地、灌木地、热带稀疏草原、林地、湿地以及疏林地。冠层背景包括风化地质层、枯枝落叶、水和雪。植被指数的基本目标是从时空上变化的混合像元中分离出绿色的，光合作用信号，以便进行植被活动的时空比较 L是来自土壤调整植被指数SAVI (Huete 1988)。冠层背景噪声在中等植被覆盖(40-60% cover) 时最为严重，因为它耦合了冠层背景和上层（决定了植被指数中背景噪声的范围）的透射特性的影响。在半湿润和湿润环境最多的是土壤/落叶背景和土壤湿度变化。在稀疏植被冠层和更加湿润更茂密的植被条件下土壤噪声的严重性有所减小，这是由于随着覆盖度的减小，植被传递冠层散射和土壤反射的能力减弱；而植被很高的时候，植被也无法传递有价值的土壤信号。为了更好地从和冠层背景相联的变化中解译出植被指数相关的时空变化，背景的影响必须被去除。 大气阻抗植被指数可以和SAVI的土壤调整相结合得出一个土壤大气阻抗植被指数(SARVI),，但是土壤和大气对NDVI的影响不是独立的，土壤和大气的影响是相互作用的，消除其中的一个可能会增加另一个因此反馈调整导致EVI的产生 97@365《增强型植被指数——EVI》 NDVI对叶绿素比较敏感，the NDVI is chlorophyll sensitive，但是它对植被冠层背景的影响较为敏感，实验证明，当植被覆盖度小于15％的时候，植被的NDVI高于裸土，植被可以被监测出来，但是因为植被的覆盖度低，如干旱和半干旱地区，其NDVI很难指示区域的植物生物量；当植被覆盖度在25％－80％时，其NDVI随植物量的增加呈线性迅速增加；当植被覆盖度大于80％时，其NDVI增加延缓而呈现饱和状态。NDVI应该说是增强了低值部分，抑制了高指部分，对高植被区有较低的敏感性。 通过大气对植被指数影响研究表明，大气降低了红色和近红外反射信号的对比度，从而减少了NDVI值。红色波段的信号通常由于散射、上行路径辐射中大气的贡献而增强，而近红外信号由于散射和水汽吸收等大气衰减作用而减弱，净效果是NDVI信号的下降和地表植被量被低估。 NDVI信号衰减与大气中气溶胶含量有关，大气越溷浊，衰减越大，大气效应对NDVI值的影响以气溶胶最为严重，其次是水汽，再次是瑞利散射 但目前在现已有的40多种植被指数定义中，只有NDVI得到了广泛的应用。部分原因是比值的特有属性，通过比值可以消除大部分与太阳角、地形、云/暗影和大气条件有关的辐照度条件的变化，增强了NDVI对植被的响应能力。 而EVI对冠层结构变化包括叶面积指数（LAI），冠层类型、植被相和冠层结构 更加敏感。这两种植被指数在全球植被研究中可以互相补充，并能改进植被变化检测和冠层物理参数的提取。（the EVI is more responsive to canopy structural variations, including leaf area index (LAI), canopy type, plant physiognomy, and canopy architecture.） 增强性的植被指数EVI时一个优化的植被指数，提高了对高生物量区域的敏感性，并且通过对植被冠层背景信号的去耦合和大气效应的减少改进了植被监测能力。The enhanced vegetation index (EVI) is an ‘optimized’ vegetation index with improved sensitivity in high biomass regions and improved vegetation monitoring through a de-coupling of the canopy background signal and a reduction in atmosphere influences. 优惠劵 linsen1833 关注 关注 7 点赞 踩 45 收藏 觉得还不错? 一键收藏 知道了 4 评论 增强型植被指数——EVI @97@365《增强型植被指数——EVI》TOC97@365《增强型植被指数——EVI》[http://blog.sina.com.cn/s/blog_bbfb0a2401019jjl.html]The coefficients adopted in the EVI algorithm are, L=1, C1 = 6, C2 = 7.5, and G (gain factor) = 2.... 复制链接 扫一扫 EVI:增强植被指数（EVI）是一种“优化”指数，旨在通过取消冠层背景信号的耦合和减少大气影响来增强植被信号，从而在高生物量地区提高灵敏度，并改善植被监测 05-14 增强植被指数（EVI）是一种“优化”指数，旨在通过取消冠层背景信号的耦合和减少大气影响来增强高生物量地区的植被信号，从而提高其敏感性，并改善植被监测。 EVI根据以下等式计算：EVI = G *（NIR-RED）/（NIR + C1 * RED-C2 * Blue * L） 其中NIR /红色/蓝色是经过大气校正或部分大气校正（瑞利和臭氧吸收）的表面反射率，L是冠层背景调整，用于解决通过冠层的非线性，差分NIR和红色辐射传输，C1，C2是气溶胶阻力项的系数，它使用蓝色带校正红色带中的气溶胶影响。 MODIS-EVI算法采用的系数为：L = 1，C1 = 6，C2 = 7.5，G（增益因子）= 2.5。 归一化植被指数（NDVI）对叶绿素敏感，而EVI对冠层结构变化（包括叶面积指数（LAI），冠层类型，植物相貌和冠层结构）更敏感。 这两种植被指数在全球植被研究中相辅相成，并且在检测植被 六种植被指数 热门推荐 Orbita_wangtao 11-15 2万+ 六种植被指数 植被指数概念： 植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测的物理基础，通过这两个波段测值的不同组合可得到不同的植被指数。 差值植被指数又称农业植被指数，为二通道反射率之差，它对土壤背景变化敏感，能较好地识别植被和水体。该指数随生物量的增加而迅速增大。 比值植被指数又称为绿度，为二通道反射率之比，能较好地反映植被覆盖度和生长状... 4 条评论 您还未登录，请先 登录 后发表或查看评论 MODIS 2019年中国月1km植被指数（EVI）栅格数据集 04-05 该植被指数（EVI）数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列，原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km，时间分辨率为monthly。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位、裁剪得到逐月1km的EVI数据。 时间：2019 地区：中国 时间分辨率：逐月 空间分辨率：1km 投影坐标系：Albers conical equal area 椭球：WGS84 变形比例：1.0 中央经线：105 标准纬线：25 标准纬线：47 引用：Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC.https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD13A3.006 CSDN主页：https://blog.csdn.net/qq_37948866 下载数据版权归原作者所有，基于开放数据二次处理加工得到，仅供学习使用，请支持正版！ NDVI等植被相关指数 weixin_30270561的博客 04-25 6508 一、基础概念
NDVI（Normalized Difference Vegetation Index,归一化差分植被指数,标准差异植被指数)，植被覆盖指数。也称为生物量指标变化，可使植被从水和土的图像范围中分类出来。
应用于检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等。
1、NDVI 能够部分消除与太阳高度角、卫星观测角、地形、云影等与大气条件有关的辐射变化的影响；
2、... 基于GPU和矩阵分块的增强植被指数计算.pdf 09-25 基于GPU和矩阵分块的增强植被指数计算.pdf 【植被指数学习笔记】 Prophet.Z的博客 12-11 5520 NDVI——归一化植被指数 NDVI = ( NIR - R ) / ( NIR + R ) 值-1~1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大； 优点：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等； 局限性：本质是NIR和R的非线性拉伸。在高植被区（LAI值很高，植被茂密时），NDVI灵敏度较低，远不如RVI增加的速率； NDVI能反映出植被冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等，且与植被覆盖. 常见植被指数总结（一） weixin_51775350的博客 11-07 6227 总结常见的植被指数公式、特点、不足以及应用，加深对植被指数的认知。 植被指数计算方法公式 qq_51929114的博客 02-01 4448 归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、高光谱归- -化植被指数(Hyp_ NDVI)、比值植被指数、差值植被指数、土壤 调整植被指数、修正土壤调整植被指数 Google Earth Engine ——Landsat 8 Collection 1 Tier 1数据集 qq_31988139的博客 09-13 719 Landsat 8 Collection 1 Tier 1 DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance. Landsat scenes with the highest available data quality are placed into Tier 1 and are considered suitable for time-series processing analysis. Tier 1 includes Lev 遥感中常用的植被指数 清木QMU的宝藏小屋 05-22 2532 NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度对于同一幅图象，分别求RVI和NDVII时会发现，RVI值增加的速度高于NDⅥI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度；NDVI是最常用的植被指数，NDVI可以消除大部分与仪器定标、太阳角、地形、云阴影和大气条件有关辐照度的变化，增强了对植被的响应能力，是目前已有的40多种植被指数中应用最广的。但是，它的值会因云和明亮的物体而饱和，为了数据的准确性，应该掩膜掉这些物体。基于微波观测反演得到。 相位提取算法---EVI算法 07-07 EVI算法，用于实现双帧图像的相位提取matlab程序代码 MODIS 2018年中国月1km植被指数（EVI）栅格数据集 04-05 该植被指数（EVI）数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列，原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km，时间分辨率为monthly。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位、裁剪得到逐月1km的EVI数据。 时间：2018 地区：中国 时间分辨率：逐月 空间分辨率：1km 投影坐标系：Albers conical equal area 椭球：WGS84 变形比例：1.0 中央经线：105 标准纬线：25 标准纬线：47 引用：Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC.https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD13A3.006 CSDN主页：https://blog.csdn.net/qq_37948866 下载数据版权归原作者所有，基于开放数据二次处理加工得到，仅供学习使用，请支持正版！ 增强型绿植植被指数_MODIS增强型植被指数EVI与NDVI初步比较-中国科学院.PDF weixin_29599245的博客 01-17 1158 MODIS增强型植被指数EVI与NDVI初步比较-中国科学院第 3 1 卷 第 5 期 武 汉 大 学 学 报 ·信 息 科 学 版 Vol . 3 1 No . 52006 年 5 月 Geomatics and Information Science of ... 增强植被指数evi公式_什么是植被指数？RADARSAT-2数据 地灾解译 生态旅游解译 weixin_30788829的博客 01-16 3552 什么是植被指数？植被指数(vegetation index, VI)是无量纲的、利用叶冠的光学参数提取的。设计植被指数的目的是建立一种经验的或半经验的、强有力的、对地球上所有生物群体都适用的植被观测量。通常使用红色可见光通道和近红外光谱通道的组合来设计植被指数。土壤调节植被指数(soil-adjusted vegetation index, SAVI)是一个可以适当描述土壤-植被系统“简单模型”的... 中国年最大1000米分辨率增强型植被指数（EVI）数据集 最新发布 m0_63269495的博客 10-11 57 数据简介：增强型植被指数（EVI）是在归一化植被指数（NDVI）改善出来的，根据大气校正所包含的影像因子大气分子、气溶胶、薄云、水汽和臭氧等因素进行全面的大气校正，EVI大气校正分三步，第一步是去云处理。由于输入的NIR、Red、Blue都经过比较严格的大气校正，所以在设计植被指数算式时，无须为了消除乘法性噪音而采用基于NIR/Red比值的植被指数，因此也就解决了由此引起的植被指数容易饱和以及与实际植被覆盖缺乏线性关系的问题。数据空间分辨率：30米，250米，500米。数据作者：地球资源数据云。 增强型绿植植被指数_97@365《增强型植被指数——EVI》 weixin_39716971的博客 12-24 296 The coefficients adopted in the EVI algorithm are, L=1, C1 = 6, C2= 7.5, and G (gain factor) = 2.5.EVI中输入如的反射率可以是经过对瑞利散射，臭氧吸收等大气校正或部分大气校正，C1和C2是气溶胶阻抗系数，使用蓝波段的数据去校正红波段的气溶剂影响，L是冠层背景调整因子，使得EVI对大多数冠层背景不敏感... Google Earth Engine （GEE）——利用两种方式进行EVI指数（含函数的两种定义方式） qq_31988139的博客 01-11 1119 如何快速使用波段进行指数的计算，我们这里利用两种方式进行EVI指数计算，一种是利用expression的方式进行分析，虽然两种方法的结算结果都一样，但是代码有多有少，大家可以参考使用，但是两者的作用对象都是影像集合，对影像集合映射前我们需要建立函数，然后用map进行映射。本次教程中我们在返回值的过程中进行了不同处理，一个是将EVI作为一个波段添加到应先该集合中，另外一种方式是直接返回给所计算出来的EVI波段。 增强型绿植植被指数_植被指数--数据产品-国家青藏高原科学数据中心 weixin_42361834的博客 12-24 1714 当前浏览：植被指数本数据集包括祁连山地区重点区域2019年5月至2019年10月的归一化植被指数、植被覆盖度、植被净初级生产力、草地生物量、森林蓄积量植被参数遥感产品，空间分辨率为10m。本数据集采用高分一号、高分六号、哨兵、资源三号等遥感数据源，结合气象、地面监测等基础数据，采用波段比值法、混合像元分解模型、CASA模型等植被参数反演算法和模型，生成祁连山重点区域生长季逐月植被指数遥感产品。本数... 呼伦贝尔EVI增强型植被指数影像 06-01 利用Landsat 5 7 和8 通过EVI波段计算，在去云基础上分别进行了1986，1990，1995，2000，2005，2010，2015年的EVI计算，最后得出EVI影像。 下载植被增强型植被指数增强植被指数 08-24 要下载植被增强型植被指数（EVI）影像，可以使用Landsat 5、7和8等卫星通过EVI波段计算，然后在去云的基础上进行EVI计算。这样可以得到相应年份的EVI影像。12 “相关推荐”对你有帮助么？ 非常没帮助 没帮助 一般 有帮助 非常有帮助 提交 linsen1833 CSDN认证博客专家 CSDN认证企业博客 码龄15年 暂无认证 0 原创 39万+ 周排名 156万+ 总排名 3万+ 访问 等级 224 积分 19 粉丝 14 获赞 5 评论 132 收藏 私信 关注 热门文章 增强型植被指数——EVI 23247 ENVI扩展工具：图像归一化【转载 ENVI-IDL技术殿堂的博客】 10467 最新评论 增强型植被指数——EVI Amyniez: 请问用landsat8计算evi得到的值超出了-1~1的区间，是需要对EVI进行归一化吗？或者去除异常值吗？ 增强型植被指数——EVI 英雄这里出来: 拉伸吧，但是拉伸完EVI矩阵所有点都太接近了，还是一副灰的图 增强型植被指数——EVI 花亭~: 楼主您好，请问MODIS直接下载的产品中的EVI值是否已经去除了冠层背景的影响 增强型植被指数——EVI m0_66932405: 算出来的增强植被指数范围特别大，应该怎样矫正呢 ENVI扩展工具：图像归一化【转载 ENVI-IDL技术殿堂的博客】 晓亮.: 楼主你好，如果不适用插件，一个一个的归一化处理。那个置信区间是什么意思？大比方，如果我的置信区间是5%和95%，那么我用bandmath计算，就用5%的数据作为最小值带入，95%的数据作为最大值带入吗？ 您愿意向朋友推荐“博客详情页”吗？ 强烈不推荐 不推荐 一般般 推荐 强烈推荐 提交 最新文章 ENVI扩展工具：图像归一化【转载 ENVI-IDL技术殿堂的博客】 2020年2篇 目录 目录 最新文章 ENVI扩展工具：图像归一化【转载 ENVI-IDL技术殿堂的博客】 2020年2篇 目录 评论 4 被折叠的 条评论 为什么被折叠? 到【灌水乐园】发言 查看更多评论 添加红包 祝福语 请填写红包祝福语或标题 红包数量 个 红包个数最小为10个 红包总金额 元 红包金额最低5元 余额支付 当前余额3.43元 前往充值 > 需支付：10.00元 取消 确定 下一步 知道了 成就一亿技术人! 领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则 hope_wisdom 发出的红包 实付元 使用余额支付 点击重新获取 扫码支付 钱包余额 0 抵扣说明： 1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。 2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。 余额充值 增强型植被指数EVI、ndvi数据、NPP数据、GPP数据、土地利用数据、植被类型数据、降雨量数据 - 知乎切换模式写文章登录/注册增强型植被指数EVI、ndvi数据、NPP数据、GPP数据、土地利用数据、植被类型数据、降雨量数据地理遥感生态网已认证账号 数据下载链接：数据下载链接引言多种卫星遥感数据反演增强型植被指数（EVI）产品是地理遥感生态网推出的生态环境类数据产品之一，产品包括1986-2021年度月度数据，数据类型tif栅格数据。该产品经过专家组验证，质量良好。正文栅格数据源数据名称多种卫星遥感数据反演增强型植被指数（EVI）数据类型栅格数据格式TIFF分辨率1km、500m、250m、30m、10m时间范围1986-2021年坐标系GCS_WGS_1984覆盖范围中国全域数据简介 利用卫星不同波段探测数据组合而成的，能反映植物生长状况的指数。植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测的物理基础，通过这两个波段测值的不同组合可得到不同的植被指数。差值植被指数又称农业植被指数，为二通道反射率之差，它对土壤背景变化敏感，能较好地识别植被和水体。 增强型植被指数（EVI）是在归一化植被指数（NDVI）改善出来的，根据大气校正所包含的影像因子大气分子、气溶胶、薄云、水汽和臭氧等因素进行全面的大气校正，EVI大气校正分三步，第一步是去云处理。第二步是大气校正处理，校正内容除了NDVI已有的瑞利散射和臭氧外，还包括大气分子、气溶胶、水汽等。第三步是进一步处理残留气溶胶影响，方法是借助蓝光和红光通过气溶胶的差异。由于输入的NIR、Red、Blue都经过比较严格的大气校正，所以在设计植被指数算式时，无须为了消除乘法性噪音而采用基于NIR/Red比值的植被指数，因此也就解决了由此引起的植被指数容易饱和以及与实际植被覆盖缺乏线性关系的问题。 多种卫星遥感数据反演增强型植被指数（EVI）产品是地理遥感生态网推出的生态环境类数据产品之一，产品包括1986-2021年度月度数据，数据类型tif栅格数据。该产品经过专家组验证，质量良好。模型算法 通过参数构建了一个同时校正土壤和大气的影响反馈机制，即“增强型植被指数EVI”公式如下：卫星数据反演中国EVI 数据来源引用：地理遥感生态网www.gisrs.cn同时，地理遥感生态网www.gisrs.cn上分享了很多地理遥感领域的科学数据（土地利用数据、npp净初级生产力数据数据、NDVI数据、气象数据（降雨量、气温、蒸散量、辐射、湿度、日照时数、风速、水汽压数据）、径流量数据、夜间灯光数据、统计年鉴、道路网、POI兴趣点数据、GDP分布、人口密度分布、三级流域矢量边界、地质灾害分布数据、土壤类型、土壤质地、土壤有机质、土壤PH值、土壤质地、土壤侵蚀、植被类型、自然保护区分布、建筑轮廓分布等等地理数据，以及关于gis、遥感从方面的操作教程）。发布于 2022-02-28 19:42ndvi植被生态土地利用赞同 43 条评论分享喜欢收藏申请 EVI | 延锋官网 媒体中心 公司新闻 媒体图片 新闻发布 创新 智能座舱 全球用户研究 概念车 产品 内饰 座椅 安全系统 座舱电子 门模块与外饰 可持续 可持续治理与合规 环境气候 社区参与 ESG报告 Sustainable Supply Chain 关于我们 基地分布 European Headquarters - Neuss, Germany Trenčín Technical Center 公司历史 企业文化 公司业务 管理团队 联系我们 职位招聘 专业人士 应届毕业生 学生 供应商 ENCN Search 媒体资料 新闻稿中文_Yanfeng EVI.pdf Published: 2024/01/08 EVI Images Low Res Published: 2024/01/08 EVI Images High Res Published: 2024/01/08 延锋推出革命性电动车内饰概念，展望下一代电动车架构 此概念将提升制造效率，实现一步式安装 2024年1月8日，拉斯维加斯 电动车的动力系统经历了彻底变革，但内饰却没有发生实质性变化。截止目前电动车的内饰在很大程度上与燃油汽车相似。 在 2024 年的 CES 上，延锋首次推出了 EVI（电动车内饰）概念。这是一种对未来汽车架构的构想，它取消了传统的仪表板，将所有关键特性和内饰功能集成到智能座舱座椅中，包括集成音频的主动式头枕、集成安全保护结构、智能表面以及集成在座椅中的储物和充电功能。 EVI和智能座舱座椅的开发是延锋专家团队向自己发起的挑战，即在简化汽车内饰的同时保留用户所期望的功能。延锋的解决方案以独特的方式将这些功能重新整合到一个全新的座舱模块中，该模块集成了两个前排座椅、集成式副仪表板、线控输入系统、人机界面、显示屏、安全带和安全气囊，此外还集成了暖通空调微气候系统，以确保热舒适性。 研究显示电动车主感兴趣的点有以下三个方面： 多年来，延锋针对电动车内饰进行了多项研究。研究一致表明，电动车主（以及对电动车感兴趣的潜在用户）的主要诉求集中在三个方面。首先，用户希望电动车有更多技术。与燃油车相比，他们希望电动车拥有更多不同/独特的技术。此外，用户希望通过技术实现流畅、无缝的体验，这种体验甚至需要比现在的体验更好，车辆能及时给出反馈、提供信息，以建立用户对电动车的信任。这对首次使用电动车的用户尤为重要。最后，许多用户都希望电动车能提供与燃油车不同的乐趣和驾乘体验，而技术可以帮助实现这一点。延锋的用户体验研究团队还利用上一代EVI概念模型，让用户亲身体验被重新定义的汽车内饰。研究结果表明，用户对EVI概念模型截然不同的布局和宽敞的内部空间表示喜欢。 简化的装配流程： EVI 不仅为乘员提供了全新的内部空间，还能简化汽车制造商的装配流程。由于智能座舱座椅集成了所有关键的座舱组件，因此与传统装配相比，在整车总装时更简单、更快捷且成本更低。这得益于延锋的跨业务集成能力，将电子、安全系统、座椅和内饰等所有产品和体验融为一体。 可持续性解决方案： 由于智能座舱座椅集成了关键的车辆控制和界面等元素，车内不再需要传统仪表板。这种设计可以减轻整车重量，减少二氧化碳排放，提高效率，并延长电动车的续航里程。智能座舱座椅易于安装，当汽车报废时也非常友好，易于拆卸，从而促进汽车零件的循环利用。此外，EVI 通过对所选材料和制造工艺的精心考量，体现了延锋对可持续发展的承诺，包括使用可持续高性能表面材料，并与延锋的CHyM底板相结合，这种底板使用可再生纤维，从而提供一种轻质、循环的解决方案。 EXPERIENCE IN MOTION™ Footer 联系我们 法律通告 版权 数据隐私声明 信息公开 微信 小红书 小宇宙 哔哩哔哩 微博 知乎 2024 延锋版权所有 沪ICP备15049685号 媒体中心 公司新闻 媒体图片 新闻发布 创新 智能座舱 全球用户研究 概念车 产品 内饰 座椅 安全系统 座舱电子 门模块与外饰 可持续 可持续治理与合规 环境气候 社区参与 ESG报告 Sustainable Supply Chain 关于我们 基地分布 European Headquarters - Neuss, Germany Trenčín Technical Center 公司历史 企业文化 公司业务 管理团队 联系我们 职位招聘 专业人士 应届毕业生 学生 供应商 EVI—ArcGIS Pro | 文档 返回顶部 EVI 在本主题中 摘要说明语法代码示例 摘要计算多波段栅格对象的增强型植被指数 (EVI)，并返回具有该指数值的栅格对象。说明增强型植被指数 (EVI) 方法是一个经过优化的植被指数，可以解释大气影响和植被背景信号。 它类似于 NDVI，但是对于背景和大气噪音不是很敏感，在查看绿色植被非常密集的区域时，颜色也不如 NDVI 那么深。EVI = 2.5*(NIR - Red) / (NIR + 6*Red - 7.5*Blue + 1)有关其他多波段栅格索引的信息，请参见 Band Arithmetic 栅格函数。栅格对象所引用的栅格数据集是临时性的。 要将其设置为永久，可以调用栅格对象的 save 方法。语法EVI (raster, {nir_band_id}, {red_band_id}, {blue_band_id})参数说明数据类型rasterThe input raster.Rasternir_band_idThe band ID of the near-infrared band. The ID index uses one-based indexing.(默认值为 5)Integerred_band_idThe band ID of the red band. The ID index uses one-based indexing.(默认值为 4)Integerblue_band_idThe band ID of the blue band. The ID index uses one-based indexing.(默认值为 2)Integer返回值数据类型说明Raster具有 EVI 指数值的输出栅格对象。代码示例EVI 示例
计算 Landsat 8 影像的增强型植被指数。import arcpy EVI_raster = arcpy.ia.EVI("Landsat8.tif", 5, 4, 2) 有关此主题的反馈? 在本主题中 摘要说明语法代码示例 flist Suite 340
Miami
Florida 33137公司电话：1-305-4029300收起EVI Industries, Inc.于1963年6月13日根据特拉华州法律成立。公司通过其全资子公司，是一家增值分销商，并提供...展开
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Industries(EVI)股票股价_股价行情_财报_数据报告 - 雪球首页行情行情中心筛选器新股上市买什么交易A股交易基金交易私募中心下载App扫一扫，下载登录/注册公司概况公司简介公司高管内部持股所属指数股票交易盘前交易盘后交易历史价格期权交易空仓数据内部交易市场预期财报公告SEC文件财报公告(中)财报公告(英)电话会议实录财务数据主要指标分红派息利润表资产负债表现金流量表雪球选股器研究分析收益预估评级变化研究报告APP专享大盘异动股价提醒购买指数相关ETF扫码下载雪球App查看详情EVI Industries(AMEX:EVI)可卖空$21.30-0.56 -2.56% 37 球友关注盘前交易 03-06 16:10:00 美东时间最高：22.00今开：21.27成交量：10442股换手：0.08%最低：21.27昨收：21.86成交额：22.53万振幅：3.34%52周最高：28.35量比：0.74市盈率(TTM)：37.13市净率：2.0552周最低：16.82委比：0.00%市盈率(静)：27.78市销率：0.73每股收益：0.57股息(TTM)：0.28每手股数：1总市值：2.70亿每股净资产：10.38股息率(TTM)：1.31%最小价差：0.01总股本：1267.43万机构持股：--Beta：--空头回补天数：--货币单位：USD分时五日日K周K月K季K年K120分60分30分15分5分1分区间统计全屏显示股票对比前复权前复权后复权不复权MABOLL成交量MACDKDJPEPSPCF总市值WRRSIBIASCCIPSY近1月近3月近6月近1年近3年近5年今年以来上市以来-简介EVI Industries, Inc.于1963年6月13日根据特拉华州法律成立。公司通过其全资子公司，是一家增值分销商，并提供咨询和技术服务。通过其庞大的销售组织，公司为客户提供与其商业洗衣业务相关的规划、设计和咨询服务。该公司销售或租赁其客户的商业洗衣设备，专门从事洗涤、干燥、整理、材料处理、水加热、发电和水再利用应用。为了支持它所提供的一系列产品，该公司销售相关的零件和配件。此外，通过公司强大的商业洗衣技术人员网络，公司为客户提供安装、维护和维修服务。公司网站：http://www.evi-ind.com公司地址：4500 Biscayne Blvd.