वैकल्पिक वनस्पति सूचकांक

Question

मैं संयुक्त राज्य अमेरिका के केंद्रीय महान मैदान क्षेत्र में पेड़ों की पहचान करने के लिए सीमित सफलता के साथ NDVI का उपयोग कर रहा हूं। मेरे पास समस्या यह है कि खेत के खेतों / चरागाहों से परावर्तन अनिवार्य रूप से उसी वर्णक्रमीय हस्ताक्षर के रूप में हैं जो मैं पहचान रहा हूं। क्या एक वनस्पति सूचकांक है जो 4-बैंड एनएआईपी इमेजरी से उत्पन्न हो सकता है जो कृषि क्षेत्रों के साथ मिश्रित पेड़ के कवर पर बेहतर काम कर सकता है? शायद एक पूर्व / पोस्ट प्रोसेसिंग कदम सबसे प्रभावी हो सकता है?

Comments

क्या इंफ्रा रेड के पास बैंड में से एक है?

— जैकब सिसक जियोग्राफिक्स

हां, NAIP इमेजरी के लिए बैंड 4 = NIR।

— आरोन

जब आप NIR का उपयोग करते हैं तो छवि कैसी दिखती है? क्या इससे पेड़ को ढकने में बेहतर मदद नहीं मिलेगी? हालांकि वनस्पति लाल दिखाई देगी मुझे लगता है कि विभिन्न पैटर्न को स्पॉट करना अक्सर आसान होता है। क्या आप उसी छवि को NIR में पोस्ट कर सकते हैं? क्या यह एक मैनुअल प्रक्रिया है या क्या आप इमेजरी गर्त को किसी प्रकार के एल्गोरिथ्म में चला रहे हैं जो पेड़ों की पहचान करता है?

— याकूब सिसक जियोग्राफिक्स

@ याकूब: मैं एक स्वचालित प्रक्रिया का उपयोग कर रहा हूं जो ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड एल्गोरिथ्म के आधार पर पेड़ों की पहचान करता है। क्षमा करें, मैं भूल गया कि किस छवि का उपयोग उदाहरण के लिए किया गया था, हालांकि, आधार इमेजरी NIR और RGB के साथ मानक 4-बैंड NAIP है।

— हारून

Answer 1

मैंने कृषि क्षेत्रों के विश्लेषण के लिए बड़े पैमाने पर वेजिटेबल इंडेक्स (ईवीआई) डेटा का उपयोग किया है । हालाँकि मैंने इसे NAIP इमेजरी के साथ कभी उपयोग नहीं किया है, लेकिन आपको लाल, नीला और IR डेटा चाहिए।

आपके उद्देश्यों के लिए, EVI का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह NDVI की तरह आसानी से "संतृप्त" नहीं होता है - यह खेती वाले कृषि क्षेत्रों जैसे अत्यधिक वनस्पति क्षेत्रों की जांच करते समय अधिक विपरीत (गतिशील रेंज) प्रदान करता है। व्यापार-बंद यह है कि कम-ईवीआई क्षेत्रों (जैसे रेगिस्तान या परती खेतों) और खेती वाले क्षेत्रों के बीच का अंतर उतना महान नहीं है। लेकिन आपके उद्देश्यों के लिए, यह कोई फर्क नहीं पड़ता।

NDVI डेटा के इस हिस्टोग्राम में, आप देख सकते हैं कि वितरण के सबसे अंत में अधिकांश कृषि पिक्सेल कैसे हैं। 0 और 0.5 के बीच बहुत सारी डायनामिक रेंज है जो बर्बाद हो रही है। यह अनुचित रूप से समायोजित स्तरों के साथ एक तस्वीर होने के समान है। आपका पेड़ कवर और कृषि क्षेत्र शायद उस कूबड़ में दोनों हैं, लेकिन क्योंकि यह सभी एक छोटे से क्षेत्र में संपीड़ित हैं, वे एक ही रंग ग्रे दिखते हैं।

NDVI हिस्टोग्राम

ठीक उसी क्षेत्र के इस हिस्टोग्राम में लेकिन ईवीआई के साथ गणना की गई है, आप देख सकते हैं कि वितरण कैसे अधिक है। वनस्पति की तीव्रता और कवरेज में असमानता का प्रतिनिधित्व मूल्यों के व्यापक रूप से किया जाता है, जिससे वर्गीकरण का संचालन करना आसान हो जाता है। इससे आपके पेड़ और कृषि क्षेत्र में भूरे रंग के अधिक विषम रंग होंगे।

ईवीआई हिस्टोग्राम

Comments

@Aaron आप कुछ भी उपयोग कर सकते हैं: ENVI, IDL, ArcGIS, NumPy, MATLAB, आदि की गणना ईवीआई विशेष रूप से जटिल सूत्र नहीं है, समीकरण विकिपीडिया पृष्ठ पर है । आपको बस लाल, नीले और IR बैंड का उपयोग करने की आवश्यकता है और फिर यह सिर्फ प्लग-एंड-चुग है।

— dmahr

@Aaron क्या ईवीआई ने वृक्ष पहचान कार्य के लिए काम किया?

— dmahr

ईवीआई जो एक प्रकार की नैप इमेजरी से तैयार किए गए थे, वे काल्पनिक रूप से काम करते थे। अजीब बात है, हालांकि, ईवीआई एक अलग राज्य की नैप इमेजरी से उत्पादित नमक और काली मिर्च के परिणामस्वरूप। एक बार फिर धन्यवाद।

— आरोन

@ अरोन नमक और काली मिर्च का मुद्दा बैंड में अलग-अलग लेबलिंग के कारण हो सकता है। सभी वनस्पति सूचकांक निकट अवरक्त तरंग दैर्ध्य में वनस्पति के "लाल किनारे" का उपयोग करते हैं।

— dmahr

Answer 2

यहां एक रेखीय बीजगणित कथन है जो आपको ईवीआई मिलेगा।

(("बैंड 4" - "बैंड 1") / ("बैंड 4" + 6 * "बैंड 1" - 7.5 * "बैंड 3" + 1)) * 2.5

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मुझे लगता है कि ArcGIS के लिए आपको यह सुनिश्चित करने के लिए एक फ्लोट स्टेटमेंट की आवश्यकता होगी कि परिणाम फ्लोटिंग पॉइंट रखे गए हैं। (फ्लोट ("बैंड 4" - "बैंड 1") / फ्लोट ("बैंड 4" + 6 * "बैंड 1" - 7.5 * "बैंड 3" + 1)) * 2.5

— जेफरी इवांस

Answer 3

क्या आपके पास उसी वर्ष से किसी अन्य छवि तक पहुंच है लेकिन एक अलग परिपक्वता चरण के लिए संदर्भित है? कल्पना कीजिए कि आपकी छवि वसंत से है, यदि आपके पास देर से गर्मियों से एक छवि है, तो आप फसलों में बदलाव प्राप्त करेंगे और वे वन से कृषि को अलग करने में मदद करेंगे।

वैसे भी आपके पास बहुत सारे वेजिटेशन इंडेक्स विकल्प हैं,

सबसे आम हैं:

• NDVI
• सबूत

कम प्रचलित:

• लंबवत वनस्पति सूचकांक मिट्टी
• समायोजित वनस्पति सूचकांक
• वायुमंडलीय प्रतिरोधी वनस्पति सूचकांक
• वैश्विक पर्यावरण निगरानी सूचकांक

Comments

उत्तर के लिए धन्यवाद। दुर्भाग्य से, ये डेटासेट केवल बढ़ते मौसम के बीच में उपलब्ध लीफ-ऑन हैं। मैं ईवीआई का उपयोग करते हुए, कुछ शुरुआती सफलता के साथ खोज कर रहा हूं।

— हारून

Answer 4

NDVI और EVI ऐसे कार्यों के लिए सबसे अच्छे संकेत हैं। हालाँकि, आप लैंडव्यूअर में अन्य डिफ़ॉल्ट सूचकांकों के साथ प्रयोग कर सकते हैं या अंतर्निहित कैलकुलेटर के माध्यम से अपना खुद का कोई सूचकांक बना सकते हैं। इस तरह के विश्लेषण का एक उदाहरण यहाँ देखा जा सकता है:

Comments

अति आत्म-प्रचार से बचें। समुदाय को आत्म-प्रचार से अधिक वोट देने और इसे स्पैम के रूप में चिह्नित करने की प्रवृत्ति है। अच्छे, प्रासंगिक उत्तर पोस्ट करें, और यदि कुछ (लेकिन सभी नहीं) आपके उत्पाद या वेबसाइट के बारे में हो, तो यह ठीक है। हालाँकि, आपको अपने उत्तरों में अपनी संबद्धता का खुलासा करना होगा ।] ( वंशावली.स्टैकएक्सचेंज . com/help/behavior )। व्यवहार में इसका मतलब है कि आपके स्वयं के उत्पाद की सिफारिश करने वाले किसी भी उत्तर में " प्रकटीकरण: मैं [कंपनी] का [स्थान] शामिल होना चाहिए जो इस सॉफ्टवेयर / परीक्षण का विकास / वितरण करता है"।

— PolyGeo