イメージ指数は、マルチバンドの画像から計算された画像です。 画像は、画像内に存在する特定の現象を強調する一方で、その影響を低下させるその他の要因を軽減します。 たとえば、植生指数では、健康な植生は指数画像に明るく表示され、健康でない植生は値が低く、荒れ地のテレインが暗く表示されます。 テレインの変化 (丘陵や渓谷) による陰影は画像の強度に影響するため、オブジェクトの強度や明るさではなくオブジェクトの色が強調されるように、指数が作成されます。 健康な松の木の植生指数は、渓谷によって影になっている場合も太陽光を十分に受けている場合も似た値になります。 多くの場合、これらの指数は、バンドの追加や削除を組み合わせて、さまざまなバンド比率を作成することで構築されます。 指数は、電磁スペクトルの特定部分にある特定のバンドに関連付けられています。 その結果、指数は特定のセンサーまたはセンサーのクラスに対してのみ有効である場合があり、適切なバンドを使用して計算することが非常に重要です。
これらの指数の一般的な用途の 1 つは、同じオブジェクトを時期の異なる複数の画像で比較することです。 たとえば、種をまいてから生育期間に毎週撮影した農地の複数の画像があるとします。 植生指数は、各画像に対して計算されます。 これらの週次の植生指数を解析すると、生育期間を通して表示が明るくなると予想されます。 秋に成長が止まると、植物が収穫されたり、季節の最後に葉が落ちるまで、この指数は減少していくことがわかります。 指数を正規化すると、実際に比較しやすくなります。 地域内の複数の農地を比較することで、肥沃な農地と問題のある農地を識別できます。 この種の解析は、嵐による損害を受けた農地の識別にも使用されます。
解析する現象に応じて指数を選択します。 選択した指数をサポートするバンド (波長および範囲) のセンサーから取得した入力画像を使用してください。 指数は、画像からメタデータを読み取り、バンド名を確認します。 一致を検出すると、指数が自動的に適用されます。
MSAVI
Modified Soil Adjusted Vegetation Index (MSAVI2) は、土壌調整植生指数 (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
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
NDVI
正規化植生指標 (NDVI) は、植生の有無・活性度を表す標準化された指標です (相対バイオマスとも呼ばれます)。 この指標は、マルチスペクトル ラスター データセットの 2 つのバンド間の特性のコントラストを活用しています。具体的には、赤色のバンドにおけるクロロフィル色素の吸収と、近赤外 (NIR) バンドにおける植物の細胞構造による高い反射特性を利用しています。
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
この指数は、-1.0 から 1.0 の範囲の値を出力します。
SAVI
Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI) は、土壌調整植生指数を使用して、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 = 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
- L = 緑色植生の割合
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。
参考文献: Huete, A. R.、 「A soil-adjusted vegetation index (SAVI)」、Remote Sensing of Environment、Vol 25、295–309
TSAVI
変換土壌調整植生指数 (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
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
緑 NDVI
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
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
レッドエッジ NDVI
Red-Edge NDVI 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、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。
Red-Edge NDVI 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
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