建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，歸一化植被指數(shù)）是一種常用的遙感影像特征，用于評(píng)估地表植被覆蓋狀況，計(jì)算NDVI的公式為：NDVI = (NIR RED) / (NIR + RED)，其中NIR表示近紅外波段的反射率，RED表示紅光波段的反射率，在Python中，我們可以使用rasterio和numpy庫(kù)來(lái)計(jì)算NDVI。
在張掖等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場(chǎng)前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專(zhuān)注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站制作 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作按需定制制作,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),品牌網(wǎng)站設(shè)計(jì),成都全網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)推廣,外貿(mào)網(wǎng)站制作,張掖網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。
以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的Python程序，用于計(jì)算NDVI：
1、安裝所需的庫(kù)：
pip install rasterio numpy
2、編寫(xiě)計(jì)算NDVI的程序：
import rasterio
import numpy as np
def calculate_ndvi(red_band, nir_band):
"""
計(jì)算NDVI
:param red_band: 紅光波段的rasterio.open()對(duì)象
:param nir_band: 近紅外波段的rasterio.open()對(duì)象
:return: NDVI數(shù)組
"""
red_data = red_band.read(1)
nir_data = nir_band.read(1)
# 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組
red_array = np.array(red_data)
nir_array = np.array(nir_data)
# 計(jì)算NDVI
ndvi_array = (nir_array red_array) / (nir_array + red_array)
return ndvi_array
讀取紅光波段和近紅外波段的遙感影像
with rasterio.open('red_band.tif') as red_band, rasterio.open('nir_band.tif') as nir_band:
# 計(jì)算NDVI
ndvi_array = calculate_ndvi(red_band, nir_band)
# 將NDVI數(shù)組保存為GeoTIFF文件
with rasterio.open('ndvi.tif', 'w', driver='GTiff', height=ndvi_array.shape[0], width=ndvi_array.shape[1], count=1, dtype=ndvi_array.dtype, crs='+proj=latlong', transform=red_band.transform) as out_band:
out_band.write(ndvi_array, 1)
在這個(gè)程序中，我們首先導(dǎo)入了rasterio和numpy庫(kù)，我們定義了一個(gè)名為calculate_ndvi的函數(shù)，該函數(shù)接受紅光波段和近紅外波段的rasterio.open()對(duì)象作為輸入?yún)?shù)，并返回一個(gè)NDVI數(shù)組，在函數(shù)內(nèi)部，我們首先讀取紅光波段和近紅外波段的數(shù)據(jù)，然后將它們轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組，接下來(lái)，我們使用給定的公式計(jì)算NDVI，我們將NDVI數(shù)組保存為GeoTIFF文件。
在主程序中，我們使用rasterio.open()函數(shù)讀取紅光波段和近紅外波段的遙感影像，我們調(diào)用calculate_ndvi函數(shù)計(jì)算NDVI，我們將NDVI數(shù)組保存為GeoTIFF文件。
網(wǎng)站題目：python如何編寫(xiě)計(jì)算ndvi的程序
分享路徑：http://www.fisionsoft.com.cn/article/djhhhei.html
