Índices alternativos de vegetação

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Eu tenho usado NDVIs com sucesso limitado para identificar árvores na região central das Grandes Planícies dos EUA. O problema que tenho encontrado é que a refletância dos campos / pastagens tem essencialmente a mesma assinatura espectral que as árvores que estou identificando. Existe um índice de vegetação que pode ser gerado a partir de imagens NAIP de 4 bandas que podem fazer um trabalho melhor no isolamento da cobertura de árvores misturadas em áreas agrícolas? Talvez uma etapa de pré / pós-processamento possa ser mais eficaz?

Exemplo NDVI

— Aaron
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Uma das bandas está perto de Infra Red?

— Jakub Sisak GeoGraphics

Sim, banda 4 = NIR para as imagens NAIP.

— Aaron

Como é a imagem quando você usa o NIR? Isso não ajudaria a isolar melhor a cobertura das árvores? Embora a vegetação pareça vermelha, acho que muitas vezes é mais fácil identificar diferentes padrões. Você pode postar a mesma imagem no NIR? Este é um processo manual ou você está executando as imagens através de algum tipo de algoritmo que identifica as árvores?

— Jakub Sisak GeoGraphics

@ Jakub: Estou usando um processo automatizado que identifica árvores com base em um algoritmo orientado a objetos. Desculpe, esqueci qual imagem foi usada para o exemplo, no entanto, as imagens de base são NAIP de 4 bandas padrão com NIR e RGB.

— Aaron

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Usei extensivamente os dados do Índice de Vegetação Melhorada (EVI) para analisar áreas agrícolas. Embora nunca o tenha usado com imagens NAIP, tudo o que você precisa é de dados em vermelho, azul e infravermelho.

Para seus propósitos, a maior vantagem do EVI é que ele não "satura" tão facilmente quanto o NDVI - oferece mais contraste (faixa dinâmica) ao examinar áreas altamente vegetadas, como campos agrícolas cultivados. A desvantagem é que o contraste entre áreas com baixo EVI (como desertos ou campos de pousio) e áreas cultivadas não é tão grande. Mas para seus propósitos, isso não importa.

Neste histograma de dados NDVI, você pode ver como a maioria dos pixels agrícolas está no extremo direito da distribuição. Há muito intervalo dinâmico entre 0 e 0,5 que está sendo desperdiçado. Isso é semelhante a ter uma fotografia com níveis ajustados incorretamente. Sua cobertura de árvores e campos agrícolas provavelmente estão nessa corcova, mas como tudo está comprimido em uma pequena região, eles têm a mesma cor cinza.

Histograma NDVI

NDVI

Neste histograma da mesma área exata, mas calculado com EVI, você pode ver como a distribuição é mais uniforme. A disparidade na intensidade e cobertura da vegetação é representada por uma faixa mais ampla de valores, facilitando a realização de classificações. Isso fará com que suas árvores e campos agrícolas tenham tons de cinza mais díspares.

Histograma EVI

EVI

— dmahr
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@ Aaron Você pode usar qualquer coisa: ENVI, IDL, ArcGIS, NumPy, MATLAB, etc. O cálculo do EVI não é uma fórmula particularmente complicada, a equação está na página da Wikipedia . Você só precisa usar as faixas vermelha, azul e infravermelha e, em seguida, é apenas plug-and-chug.

— Dj # 25/07

@Aaron O EVI acabou trabalhando para a tarefa de identificação em árvore?

— dmahr

O EVI produzido a partir de um conjunto de imagens naip funcionou de maneira fantástica. Estranhamente, o EVI produzido a partir de imagens naip de um estado diferente resultou em sal e pimenta. Obrigado novamente.

— Aaron

@ Aaron A questão do sal e da pimenta pode ser devida a diferentes rótulos nas bandas. Todos os índices de vegetação utilizam a "borda vermelha" da vegetação nos comprimentos de onda no infravermelho próximo.

— dmahr

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Aqui está uma declaração de álgebra raster que lhe dará o EVI.

(("banda4" - "Banda1") / / "Banda4" + 6 * "Banda1" - 7,5 * "Banda3" + 1)) * 2,5

— Jeffrey Evans
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Eu acho que para o ArcGIS você precisará de uma instrução Float para garantir que os resultados sejam mantidos em ponto flutuante. (Float ("band4" - "Band1") / Float ("Band4" + 6 * "Band1" - 7,5 * "Band3" + 1)) * 2.5

— Jeffrey Evans

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Você tem acesso a outra imagem do mesmo ano, mas referenciada a um estágio de maturidade diferente? Imagine que sua imagem é da primavera; se você tiver uma imagem do final do verão, receberá as mudanças nas plantações e elas ajudariam a distinguir agricultura de floresta.

De qualquer forma, você tem muitas opções de índices de vegetação,

mais comuns são:

NDVI
EVI

menos comum:

Índice de Vegetação Perpendicular Solo
Índice de Vegetação Ajustado
Índice de Vegetação Resistente à Atmosfera
Índice Global de Monitoramento Ambiental

— vascobnunes
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Obrigado pela resposta. Infelizmente, esses conjuntos de dados estão disponíveis apenas no meio da estação de crescimento. Estou explorando, com algum sucesso inicial, usando EVIs.

— Aaron

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NDVI e EVI são as melhores indicações para essas tarefas. No entanto, você pode experimentar outros índices padrão no LandViewer ou criar qualquer índice por meio de uma calculadora integrada. Um exemplo dessa análise pode ser visto aqui:

— Geowiz
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