请问，如何在envi中计算ndvi的值呢，可以告诉我步骤吗

计算NDVI就是用（近红外波段-红波段）/ （近红外波段 + 红波段）

在ENVI的Basic　Tools-> Band Math里面

表达式输入 (b2 - b1) / (b2 + b1)

然后b2选近红外波段 b1选红波段

你手里有什么数据？VEG和SOIL的NDVI应该是不同植被类型有固定的吧，我怎么感觉应该是最大值和最小值呢，查查文献可以看到，你输入的NDVI是影像得到的最后就是影像，是一个值，最后就一个值，NDVI是用近红和红外波段运算的，也有些卫星产品直接提供。

一、实验目的

学习运用ENVI软件的相关功能从TM 多波段遥感影像数据中提取地表植被遥感信息——归一化植被指数NDVI、比值植被指数RV I和增强植被指数EVI的实际 *** 作，以及对植被指数计算器的使用，加深对定量遥感植被信息类型及获取方式的了解。

二、实验内容

①归一化植被指数NDVI提取；②比值植被指数RVI提取；③增强植被指数EVI提取；④植被指数计算器 *** 作。

三、实验要求

①掌握植被指数概念及意义；②了解归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）和增强植被指数（EVI）的计算公式及意义；③利用植被指数计算器对桂林市Landsat-5 TM 遥感影像进行植被指数计算。编写实验报告。

四、技术条件

①微型计算机：②桂林市Lands ta-5 TM 遥感影像；③ENVI软件；④ACDSee软件（ver40以上）。

五、实验步骤

植被指数（Vegetation Indices，简称VI），是一种通过多波段遥感数据组合运算获得的，能够定量反映地面植被综合信息分布状况的数字参数。按照不同的数学物理模型设计，有多种植被指数算法，因而有不同的植被指数。它们各有其应用侧重面。本次实验只做三种用得较为普遍的植被指数，即归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI和增强植被指数EVI。这三种植被指数的公式已在“遥感地质学”课程中讲过，在此不赘述。在学习和使用植被指数时必须有一些基本的认识。

（1）健康的绿色植被在NIR 和R的反射差异比较大（图23-1），原因在于R对于绿色植物来说是强吸收的，NIR则是高反射、高透射的；

图23-1 植被光谱特征

（2）建立植被指数的目的是有效地综合各有关的光谱信号，增强植被信息，减少非植被信息；

（3）植被指数有明显的地域性和时效性，受植被本身、环境、大气等条件的影响。

所有的植被指数要求从高精度的多光谱或者高光谱反射率数据中计算，未经大气校正的辐射亮度或者量纲为一的DN值数据不适合计算植被指数。本次实验选择桂林市Landsat-5 TM遥感影像，对比较常用的几种植被指数进行计算，具体 *** 作步骤如下。

1辐射校正

对桂林市Landsat-5 TM 遥感影像进行辐射校正，辐射校正方法参考本书“实验十九遥感图像辐射校正”。

2归一化植被指数（NDVI）

归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，简写为NDVI），增加在近红外波段范围绿叶的散射与红色波段范围叶绿素吸收的差异，在植被茂密时灵敏度会降低，常用于检测植被生长状态、植被覆盖度等，计算公式为

NDVI=（NIR-R）/（NIR+R）（23-1）

式中：NIR为近红外波段的反射率；R为红光波段的反射率。NDVI值的范围是－1～1，负值表示地面覆盖有云、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，一般绿色植被区的范围为02～08。

对于Landsat-5 TM 遥感影像TM3 062～069μm为红波段，TM4 076～096μm为近红外波段。

3比值植被指数（RVI）

比值植被指数（Ratio Vegetation Index，简写为RVI），在近红外波段范围绿叶的散射与红色波段范围叶绿素吸收的比值，在植被茂密时灵敏度会降低，其计算公式为

RVI=NIR/R （23-2）

RVl值的范围是0～30，绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而无植被覆盖的地面（裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）的RVI在1附近。一般绿色植被区的范围为2～8。

对于Landsat-5 TM 遥感影像TM3 0,62～0,69μm 为红波段，TM4 076～096μm 为近红外波段。

4增强植被指数（EVI）

增强植被指数（Enhanced Vegetation Index，简写为EVI），通过加入蓝波段以增强植被信号，解决土壤背景和大气气溶胶散射对茂密植被的影响，常用于植被茂密区域，计算公式为

遥感地质学实验教程

EVI值的范围是－1～1，一般绿色植物区的范围为02～08。

对于Landsat-5 TM 遥感影像TM3 062～069μm 为红波段，TM 4 076～096μm 为近红外波段，TM1 045～052μm 为蓝波段。

5植被指数计算器

ENVI提供植被指数计算器，它可以根据输入图像的波段情况，选择能够计算的植被指数，并提供生物物理学交叉检验功能，能够提高植被指数的计算精度。

输入的图像必须包含中心波长信息，必须经过辐射校正。由于阴影区没有足够光能量，阴影区域的植被指数往往不准确。对于经过FLAASH 大气校正的桂林市Landsat-5 TM 遥感数据，植被指数计算器的 *** 作如下：

（1）在ENVI主菜单栏中选择“Spectral>Vegetation Analysis>Veget ation Index Calcularot”，在数据输入对话框中选择经过了FLAASH大气校正的桂林市Landsat-5 TM 遥感数据，点击OK按钮，打开“Vegetation Indices Parameters”对话框（图23-2）。

图23-2 植被指数参数设置对话框

（2）在“Vegetation Indices Parameters”对话框中，“Select Vegetation Indices”列表中显示这个数据能够计算的所有植被指数，可以根据实际需要进行选择。

（3）生物物理学交叉检验功能（Biophysical Cross Checking）：默认为“On”，如果要将计算得到的植被指数用于植被分析工具，则选择“Off”。

（4）选择输出路径及文件名，单击OK按钮，执行植被指数计算。

6结果记录

利用植被指数计算器对桂林市Landsat-5 TM 遥感影像进行植被指数计算，比较几种植被指数模型对植被信息提取效果，用W ORD文档记录，取名为《不同植被指数模型对植被提取效果比较》，存入自己的工作文件夹。

六、实验报告

（1）简述实验过程。

（2）回答问题：①辐射校正在植被指数计算中有何作用？不进行辐射校正就进行植被指数计算可以吗？为什么？②根据归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI和增强植被指数EVI的数学模型，并结合其图像，分析这三种遥感植被信息的差异与特点。

实验报告格式见附录一。

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 是一种用来评估植被状况的指数。它通过比较红外光和可见光来度量植被的活力。NDVI值越高说明植被越富足，值越低说明植被越贫瘠。NDVI值从-1到1，0表示没有植被，1表示植被最富足。

NDVI是通过遥感技术来计算的，通过获取红光和近红外光的遥感影像，来计算NDVI值。这些信息可以帮助农业、森林管理、气候监测、土地利用规划等领域对植被状况进行评估。NDVI 指数可以帮助研究人员和管理者了解植被的数量和健康状况，识别植被变化，监测气候变化和土地利用变化的影响，并为环境管理和资源管理提供重要的信息。

NDVI 的公式为:

NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)

其中 NIR 指近红外光， Red 指红光。

TM中提取NDVI的不足：TM影像受地形和大气效应影响较大 ，但是NDVI反映的是地表植被的综合状况，或许可以理解为地表植被的“总生物量”（包括了不同长势和不同覆盖度、生态环境）等的组合。其中TM的地形因子会较大的影响NDVI值，特别是当植被覆盖较高时候，由于NDVI的非线性特性会使得其灵敏度大大降低，而使得TM中地形和大气因子的影响明显增大。例如，高度植被覆盖地区由于大气阴影的影响使得NDVI值很低，结果存在明显误差！总的说来，这是由于植被在TM中NDVI值比较低，0-08左右，而其他TM影像可以影响此值所决定的。

envi提供ndvi归一化植被指数计算，envi提供了以下五种传感器的默认波段数设置，其他传感器需要根据影像特点手动键入red和nir波段号

计算公式：ndvi=(nir-rad)/(nir+rad)    （nir近红外波段，rad红光波段）

具体 *** 作步骤：

1打开需要计算ndvi的遥感影像，打开ndvi工具

2选择所需要计算ndvi的遥感影像

3选择或键入波段参数，选择输出位置，选择输出数据类型，输出数据类型如果选择byte，将需要输入最大最小值对图像进行拉伸。点击OK完成ndvi计算。

以上就是关于请问，如何在envi中计算ndvi的值呢，可以告诉我步骤吗全部的内容，包括:请问，如何在envi中计算ndvi的值呢，可以告诉我步骤吗、NDVI最后的结果是一个影像还是一个数值怎么知道它的数值、实验二十三 遥感图像植被指数提取等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！