Clg メソッド

Chlorophyll Index - Green (Clg) は、近赤外 (NIR) バンドと緑色バンドの反射率の比を使用して葉のクロロフィル含量を推定するための植生指数です。

ClRE = [(NIR / Green)-1]

• NIR = 近赤外バンドのピクセル値
• Green = 緑色バンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR Green の順序で近赤外および緑色のバンドを指定します。たとえば、7 3 のように指定します。

参考文献: Gitelson, A.A.、Kaufman, Y.J.、Merzlyak, M.N.、1996、 「Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS」、Remote Sensing of Environment、Vol. 58、289–298

Clre メソッド

Chlorophyll Index - Red-Edge (Clre) は、近赤外 (NIR) バンドとレッド エッジ バンドの反射率の比を使用して葉のクロロフィル含量を推定するための植生指数です。

Clre = [(NIR / RedEdge)-1]

• NIR = 近赤外バンドのピクセル値
• RedEdge = レッド エッジ バンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR RedEdge の順序で近赤外およびレッド エッジのバンドを指定します。たとえば、7 6 のように指定します。

参考文献:

• Gitelson, A.A.、Merzlyak, M.N.、1994、 「Quantitative estimation of chlorophyll using reflectance spectra」、Journal of Photochemistry and Photobiology B 22、247–252

GEMI メソッド

Global Environmental Monitoring Index (GEMI) は、衛星画像から世界規模で環境をモニターリングするための非線形植生指数です。これは NDVI と似ていますが、大気の影響を受けづらいという利点があります。このメソッドは露出土壌による影響を受けるため、低密度または中密度の植生地域で使用することはお勧めしません。

GEMI = eta*(1-0.25*eta)-((Red-0.125)/(1-Red))

ここで

eta = (2*(NIR2-Red2)+1.5*NIR+0.5*Red)/(NIR+Red+0.5)

• NIR = 近赤外バンドのピクセル値
• Red = 赤色のバンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR Red の順序で近赤外および赤色のバンドを指定します。たとえば、4 3 のように指定します。

この指数は、0 から 1 の範囲の値を出力します。

参考文献: Pinty, B. および Verstraete, M. M.、1992、「GEMI: a non-linear index to monitor global vegetation from satellites」、Plant Ecology、Vol. 101、15–20

GNDVI メソッド

Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI) は、光合成作用を推定するための植生指数であり、植物被への水と窒素の吸収量を測定するために一般に利用される植生指数です。

GNDVI = (NIR-Green)/(NIR+Green)

• NIR = 近赤外バンドのピクセル値
• Green = 緑色バンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR Green の順序で近赤外および緑色のバンドを指定します。たとえば、5 3 のように指定します。

この指数は、-1.0 から 1.0 の範囲の値を出力します。

参考文献: Buschmann, C. および E. Nagel、1993、 「In vivo spectroscopy and internal optics of leaves as basis for remote sensing of vegetation」International Journal of Remote Sensing、Vol. 14、711–722

GVI (Landsat TM) メソッド

Green Vegetation Index (GVI) は、当初は Landsat MSS 画像用に設計されたものですが、Landsat TM 画像に対応するように改良されました。Landsat TM Tasseled Cap green vegetation index とも呼ばれます。このメソッドは、同じスペクトルの特徴を共有するバンドを持つ画像に使用できます。

GVI=-0.2848*Band1-0.2435*Band2-0.5436*Band3+0.7243*Band4+0.0840*Band5-1.1800*Band7

スペース区切りのリストを使用して、6 つの Landsat TM バンドを 1 から 5、6 の順序で指定します。たとえば、1 2 3 4 5 7 のように指定します。入力に 6 つのバンドが通常の順序で含まれている場合は、[バンド インデックス] テキスト ボックスに値を入力する必要はありません。

この指数は、-1 から 1 の範囲の値を出力します。

参考文献: Todd, S. W.、R. M. Hoffer、および D. G. Milchunas、1998、「Biomass estimation on grazed and ungrazed rangelands using spectral indices」、International Journal of Remote Sensing、Vol. 19、No. 3、427–438

改良 SAVI メソッド

Modified Soil Adjusted Vegetation Index (MSAVI2) は、SAVI での露出土壌の影響を最小限に抑えることを目的としています。

MSAVI2 = (1/2)*(2(NIR+1)-sqrt((2*NIR+1)2-8(NIR-Red)))

• NIR = 近赤外バンドのピクセル値
• Red = 赤色のバンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR Red の順序で近赤外および赤色のバンドを指定します。たとえば、4 3 のように指定します。

参考文献: Qi, J. ほか、1994、「A modified soil vegetation adjusted index」、Remote Sensing of Environment、Vol. 48、No. 2、119–126

MTVI2 メソッド

Modified Triangular Vegetation Index (MTVI2) は、葉面積指数に対して比較的感度が低いながらも、葉のクロロフィル含量を群落スケールで検出するための植生指数です。MTVI2 では、緑色、赤色、近赤外 (NIR) の各バンドの反射率が使用されます。

MTVI2 = [1.5(1.2(NIR-Green)-2.5(Red-Green))√((2NIR+1)²-(6NIR-5√(Red))-0.5)]

• NIR = 近赤外バンドのピクセル値
• Red = 赤色のバンドのピクセル値
• Green = 緑色バンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR Red Green の順序で近赤外、赤色、および緑色のバンドを指定します。たとえば、7 5 3 のように指定します。

参考文献: Haboudane, D.、Miller, J.R.、Tremblay, N.、Zarco-Tejada, P.J.、Dextraze, L.、2002、 「Integrated narrow-band vegetation indices for prediction of crop chlorophyll content for application to precision agriculture」、Remote Sensing of Environment、Vol. 81、416–426

NDVI メソッド

The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is a standardized index allowing you to generate an image displaying greenness (relative biomass). This index takes advantage of the contrast of the characteristics of two bands from a multispectral raster dataset—the chlorophyll pigment absorptions in the red band and the high reflectivity of plant materials in the near-infrared (NIR) band.

提案されているデフォルトの NDVI 計算式は以下のとおりです。

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

• NIR = 近赤外バンドのピクセル値
• Red = 赤色のバンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR Red の順序で近赤外および赤色のバンドを指定します。たとえば、4 3 のように指定します。

この指数は、-1.0 から 1.0 の範囲の値を出力します。

参考文献: Rouse、J.W.、R.H. Haas、J.A. Schell、および D.W. Deering、1973、「Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS」、Third ERTS Symposium、NASA SP-351 I:309-317

NDVI の詳細

NDVIre メソッド

Red-Edge NDVI (NDVIre) は、レッド エッジ バンドを使用して植生の健全性を推定するための植生指数です。これは、クロロフィル濃度が比較的高い成長中期から成長後期における作物の健康状態を推定する場合に特に役立ちます。また、NDVIre は、葉肥の圃場内変動をマッピングすることで、作物の肥料の必要量を理解するためにも使用できます。

NDVIre 指数は、NIR バンドとレッド エッジ バンドを使用して計算されます。

NDVIre = (NIR - RedEdge)/(NIR + RedEdge)

• NIR = 近赤外バンドのピクセル値
• RedEdge = レッド エッジ バンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR RedEdge の順序で近赤外およびレッド エッジのバンドを指定します。たとえば、7 6 のように指定します。

この指数は、-1.0 から 1.0 の範囲の値を出力します。

参考文献: Gitelson, A.A.、Merzlyak, M.N.、1994、 「Quantitative estimation of chlorophyll using reflectance spectra」、Journal of Photochemistry and Photobiology B 22、247–252

PVI メソッド

Perpendicular Vegetation Index (PVI) は、差分植生指数と類似していますが、大気の変動による影響を受けやすい点が異なります。このメソッドを使用してさまざまな画像を比較する場合は、大気補正された画像のみを対象にこのメソッドを使用する必要があります。

PVI = (NIR - a*Red - b) / (sqrt(1 + a2))

• NIR = 近赤外バンドのピクセル値
• Red = 赤色のバンドのピクセル値
• a = ソイル ラインの傾き
• b = ソイル ラインの勾配

スペース区切りのリストを使用して、NIR Red a b の順序で近赤外および赤色のバンドを指定し、a と b の値を入力します。たとえば、4 3 0.3 0.5 のように指定します。

この指数は、-1.0 から 1.0 の範囲の値を出力します。

参考文献: Richardson、A. J.、および C. L. Wiegand、1977、「Distinguishing vegetation from soil background information」、Photogrammetric Engineering and Remote Sensing、43、1541-1552

RTVIcore メソッド

Red-Edge Triangulated Vegetation Index (RTVICore) は、葉面積指数とバイオマスを推定するための植生指数です。この指数では、NIR、レッド エッジ、緑色の各スペクトルバンドの反射率が使用されます。

RTVICore = [100(NIR-RedEdge)-10(NIR-Green)]

• NIR = 近赤外バンドのピクセル値
• RedEdge = レッド エッジ バンドのピクセル値
• Green = 緑色バンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR RedEdge Green の順序で近赤外、レッド エッジ、および緑色のバンドを指定します。たとえば、7 6 3 のように指定します。

参考文献: Haboudane, D.、Miller, J.R.、Pattey, E.、Zarco-Tejada, P.J.、Strachan, I.B.、2004、 「Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies: modeling and validation in the context of precision agriculture」、Remote Sensing of Environment、Vol. 90、337–352

SAVI メソッド

Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI) は、土壌調整係数を使用して、土壌の明るさの影響を最小限にすることを目的とした植生指数です。このメソッドは、植生の割合が低い乾燥した地域によく使用されます。

SAVI = ((NIR - Red) / (NIR + Red + L)) x (1 + L)

NIR および Red は、これらの波長に関連したバンドを表します。L 値は、緑色植生の割合によって異なります。一般に、緑色植生のない地域では L=1、緑色植生の割合が中程度の地域では L=0.5、植生の割合が非常に高い地域では L=0 (NDVI メソッドと同等) になります。この指数は、-1.0 から 1.0 の範囲の値を出力します。

スペース区切りのリストを使用して、NIR Red L の順序で NIR および赤色のバンドを指定し、L の値を入力します。たとえば、4 3 0.5 のように指定します。

参考文献: Huete, A. R.、1988、「A soil-adjusted vegetation index (SAVI)」、Remote Sensing of Environment、Vol 25、295–309

SR メソッド

Simple Ratio (SR) は、植生量を推定するための一般的な植生指数です。これは、NIR で散乱する光と赤色バンドに吸収される光の比率であり、この光の作用により、大気と地形の影響が低減されます。

葉面積指数が大きい植生や、樹冠閉鎖率が高い植生については値が高くなり、土壌、水、非植生のフィーチャでは低くなります。値の範囲は 0 から約 30 までですが、健全な植生の場合、通常 2 ～ 8 の値になります。

SR = NIR / Red

• NIR = 近赤外バンドのピクセル値
• Red = 赤色のバンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR Red の順序で近赤外および赤色のバンドを指定します。たとえば、4 3 のように指定します。

参考文献: Birth, G.S. および G.R. McVey、1968、 「Measuring color of growing turf with a reflectance spectrophotometer」、Agronomy Journal Vol. 60、640-649

SRre メソッド

Red-Edge Simple Ratio (SRre) は、健全な植生とストレスを受けた植生の量を推定するための植生指数です。これは、NIR バンドとレッド エッジ バンドで散乱する光の比率であり、この光の作用により、大気と地形の影響が低減されます。

樹冠閉鎖率が高い植生や健全な植生については値が高くなり、樹冠閉鎖率が高く、ストレスを受けた植生ではその値が低下し、土壌、水、非植生のフィーチャでは値が低くなります。値の範囲は 0 から約 30 までですが、健全な植生の場合、通常 1 ～ 10 の値になります。

SRre = NIR / RedEdge

• NIR = 近赤外バンドのピクセル値
• RedEdge = レッド エッジ バンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR RedEdge の順序で近赤外およびレッド エッジのバンドを指定します。たとえば、7 6 のように指定します。

参考文献: Anatoly A. Gitelson、Yoram J. Kaufman、Robert Stark および Don Rundquist、2002、「Novel algorithms for remote estimation of vegetation fraction」、Remote Sensing of Environment、Vol. 80、76-87

Sultan の式によるメソッド

Sultan プロセスでは、6 バンドの 8 ビット画像を対象に、Sultan の式を使用して 3 バンドの 8 ビット画像を作成します。得られる画像では、海岸線に沿ったオフィオライトと呼ばれる岩石層が強調されます。この式は、Landsat 5 または 7 シーンの TM バンドまたは ETM バンドに基づいて定められたものです。それぞれの出力バンドを作成するために適用される式は、次のとおりです。

Band 1 = (Band5 / Band7) x 100 Band 2 = (Band5 / Band1) x 100 Band 3 = (Band3 / Band4) x (Band5 / Band4) x 100

スペース区切りのリストを使用して、必要な 5 つのバンドのインデックスを指定します。たとえば、1 3 4 5 6 のように指定します。入力に 6 つのバンドが通常の順序で含まれている場合は、[バンド インデックス] テキスト ボックスに値を入力する必要はありません。

参考文献: Sultan, M.、Arvidson, R.E、Sturchio, N.C.、Guiness, E.A.、1987「Lithologic mapping in Arid Regions with Landsat thematic mapper data: Meatig Dome, Egypt」、 Geological Society of America Bulletin 99: 748-762

変換 SAVI メソッド

Transformed Soil Adjusted Vegetation Index (TSAVI) は、ソイル ラインの傾きと切片が任意に指定されることを前提として、土壌の明るさによる影響を最小限にすることを目的とした植生指数です。

TSAVI=(s(NIR-s*Red-a))/(a*NIR+Red-a*s+X*(1+s2))

• NIR = 近赤外バンドのピクセル値
• R = 赤色のバンドのピクセル値
• s = ソイル ラインの傾斜
• a = ソイル ラインの切片
• X = 土壌のノイズを最小化するように設定された調整係数

スペース区切りのリストを使用して、NIR Red s a X の順序で NIR および赤色のバンドを指定し、s、a、および X の値を入力します。たとえば、3 1 0.33 0.50 1.50 のように指定します。

参考文献: Baret, F. および G. Guyot、1991、「Potentials and limits of vegetation indices for LAI and APAR assessment」、Remote Sensing of Environment、Vol. 35、161–173

VARI メソッド

可視大気抵抗植生指数 (VARI) は、スペクトルの可視範囲だけで植生の断片を定量的に評価するための植生指数です。

VARI = (Green - Red) / (Green + Red – Blue)

• Red = 赤色のバンドのピクセル値
• Green = 緑色バンドのピクセル値
• Blue = 青色バンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、Red Green Blue の順序で赤色、緑色、青色のバンドを指定します。たとえば、3 2 1 のように指定します。

参考文献: Anatoly A. Gitelson、Yoram J. Kaufman、Robert Stark および Don Rundquist、2002、「Novel algorithms for remote estimation of vegetation fraction」、Remote Sensing of Environment、Vol. 80、76-87