同是裸地，水分不同，归一化植被指数NDVI就不同，咋办？

2020-12-24 14:02:37, 力高泰北京力高泰科技有限公司

源/ http://www.environmentalbiophysics.org/more-from-your-ndvi-sensor/

译/ 瑾芳&毅

在地表光谱比较极端的情况下，如植被盖度低，裸土比例大，归一化植被指数NDVI就可能会出现偏差。如下图所示,在一条裸地样带上，土壤水分含量在样带上不同区域存在差异，对应的NDVI就不同（Qi et al.,1994）。这说明NDVI对土壤水分含量的变化非常敏感。

图1 土壤水分含量对不同植被指数的影响

我们并不希望出现这种情况。那怎么办呢？下面是两种解决方法。

土壤调节植被指数（Soil Adjusted Vegetation Index ,SAVI）

可以看到，在图1中，除了NDVI，还有一些其它指数，它们对土壤水分含量的变异不敏感。SAVI土壤调节植被指数就是其中之一。SAVI的计算公式与NDVI相似。它们采用相同的波段：红光和近红外。

归一化植被指数NDVI和土壤调节植被指数SAVI(Huete,1988)

不同的是SAVI计算公式中多了一个参数L。L称之为土壤调节因子，它的值介于0-1之间。当植被盖度达到100%时，L为0，即不需要调节土壤背景。而植被盖度越低，L就越接近于1。通常将L设置为中间值0.5。

修正的土壤调节植被指数（MSAVI）

在图1中，还有一个植被指数是修正的土壤调节植被指数，用MSAVI表示。在SAVI的计算公式里，包含一个估计值，参数L。这个参数不易量化。所以，一些研究者提出了一个更好的解决办法。最终，他们“简化”了SAVI公式，去掉了L参数（Qi et al.,1994）。

土壤调节植被指数SAVI和修正的土壤调节植被指数MSAVI

这是一个显著的进步，因为你不用再去理会参数L了。对比SAVI和MSAVI，两者对植被总量的敏感度以及对土壤背景的响应，几乎没有差别。

参考文献

Qi J, Chehbouni Al, Huete A, Kerr Y. 1994. A modified soil adjusted vegetation index (MSAVI). Remote Sensing Of Environment 48, 119- 126.

Huete H. 1988. A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing Of Environment 25, 295–309.

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