Função Aritmética da Banda—ArcGIS Online

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A função Aritmética da Banda executa uma operação aritmética nas bandas de uma camada de raster. Você pode escolher algoritmos pré-definidos ou inserir sua própria fórmula de linha única. Os operadores suportados são -,+,/,*, e unário -.

Notas

Ao utilizar o método Usuário Definido para definir seu algoritmo de aritmética da banda, você pode inserir uma fórmula algébrica de linha única para criar uma saída de única banda. Os operadores suportados são -,+,/,*, e unário -. Para identificar as bandas, adicione B ou b para o início do número da banda. Por exemplo:

B1 + B2 b1 + (-b2) (B1 + B2) / 2(B3 * B5)

Ao utilizar os índices pré-definidos, insira uma lista delimitada por espaço indicando os números de banda a serem utilizados. Os índices pré-definidos estão detalhados abaixo.

Método BAI

O Índice da Área de Incêndio (BAI) usa os valores de refletância na parte vermelha e NIR do espectro para identificar as áreas do terreno afetadas pelo fogo.

BAI = 1/((0.1 -RED)^2 + (0.06 - NIR)^2)

Vermelho = valores de pixel da banda vermelha
NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho

Usando uma lista delimitada por espaços, identifique as bandas vermelha e NIR na seguinte ordem: Red NIR. Por exemplo, 3 4.

Referência: Chuvieco, E., M. Pilar Martin e A. Palacios. "Avaliação de diferentes índices espectrais no domínio espectral vermelho-próximo-infravermelho para discriminação de terras queimadas." Sensoriamento Remoto do Ambiente 112 (2002): 2381-2396.

Método CIg

O método Índice de Clorofila - Verde (CIg) é um índice de vegetação para estimar o teor de clorofila nas folhas usando a razão de refletividade nas bandas NIR e verde.

CIg = [(NIR / Green)-1]

NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho
Verde = valores de pixel da banda verde

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará o NIR e as bandas verdes na seguinte ordem: NIR Verde. Por exemplo, 7 3.

Referência: Gitelson, A.A., Kaufman, Y.J., Merzlyak, M.N., 1996. "Uso de um canal verde no sensoriamento remoto da vegetação global de EOS-MODIS," Sensoriamento Remoto do Meio Ambiente, Vol. 58, 289–298.

Método CIre

O método Índice de Clorofila - Borda vermelha (CIre) é um índice de vegetação para estimar o teor de clorofila nas folhas usando a razão de refletividade nas bandas NIR e borda vermelha.

Clre = [(NIR / RedEdge)-1]

NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho
Borda Vermelha = valores de pixel da banda de borda vermelha

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará o NIR e as bandas de bordas vermelhas na seguinte ordem: NIR Vermelho. Por exemplo, 7 6.

Referências:

Gitelson, A.A., Merzlyak, M.N., 1994. "Estimativa quantitativa de clorofila utilizando espectros de refletância", Diário de Fotoquímica e Fotobiologia B 22, 247–252.

Método Minerais do Barro

A proporção de minerais de argila é uma proporção das bandas SWIR1 e SWIR2. Essa proporção aproveita o fato de que minerais hidratados, como argilas e alunita, absorvem radiação na porção de 2,0 a 2,3 mícrons do espectro. Este índice atenua as mudanças de iluminação devido ao terreno, pois é uma razão.

Proporção de minerais de argila = SWIR1 / SWIR2

SWIR1 = valores de pixel da banda 1 do infravermelho de ondas curtas
SWIR2 = valores de pixel da banda 2 do infravermelho de ondas curtas

Para Landsat TM e ETM+, isto corresponde a bandas 5 (SWIR1) e 7 (SWIR2). Para Landsat 8, isto corresponde as bandas 6 (SWIR1) e 7 (SWIR2).

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará as bandas SWIR2 e SWIR2 na seguinte ordem: SWIR1 SWIR2. Por exemplo, 6 7.

Referência: Dogan, H., 2009. "Avaliação de composto mineral de Kelkit River Basin na Turquia por meio de sensoriamento remoto," Journal of Earth System Science, Vol. 118, 701-710.

Método EVI

O método de Índice de Vegetação Realçada (EVI) está um índice de vegetação otimizado que responde por influências atmosféricas e sinal de plano de fundo de vegetação. É semelhante a NDVI, mas é menos sensível para plano de fundo e ruído atmosférico, e não se torna tão saturado como NDVI ao visualizar áreas com vegetação verde muito densa.

EVI = 2.5*(NIR - Red) / (NIR + 6*Red - 7.5*Blue + 1)

NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho
Vermelho = valores de pixel da banda vermelha
Azul = valores de pixel da banda azul

Usando uma lista delimitada por espaços, você identificará as bandas NIR, vermelha e azul na seguinte ordem: NIR Vermelho Azul. Por exemplo, 5 4 2.

Este índice tem valores de saída entre 0 e 1.

Referência: Huete, A. et al. 2002, "Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices.” Sensoriamento remoto do ambiente , Vol. 83, 195-213.

Método Minerais Férreos

O método de proporção de minerais ferrosos (FM) é um índice geológico para identificar feições rochosas contendo alguma quantidade de minerais portadores de ferro usando as bandas SWIR e NIR. FM é utilizado em mapeamento composto mineral.

A taxa de minerais ferrosos destaca materiais de ferro. Ele usa a relação entre a banda SWIR e a banda NIR.

Razão de minerais ferrosos = SWIR / NIR

SWIR = valores de pixel da banda infravermelho de onda curta
NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho

Para Landsat TM e ETM+, isto corresponde a bandas 5 (SWIR) e 4 (NIR). Para Landsat 8, isto corresponde as bandas 6 (SWIR) e 5 (NIR).

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará as bandas SWIR e NIR na seguinte ordem: SWIR NIR. Por exemplo, 6 5.

Referência: Segal, D. "Base Teórica para Diferenciação de Minerais de Ferro Férrico, Usando Dados Landsat MSS." Anais do Simpósio de Sensoriamento Remoto do Meio Ambiente, 2ª Conferência Temática sobre Sensoriamento Remoto para Geologia Exploratória, Fort Worth, TX (1982): pp. 949-951.

Método GEMI

O método Global Environmental Monitoring Index (GEMI) é um índice de vegetação não linear para monitoramento ambiental global a partir de imagens de satélite. É semelhante ao NDVI, mas é menos sensível aos efeitos atmosféricos. Ele é afetado pelo solo bruto; portanto, não é recomendado para uso em áreas de vegetação escassa ou moderadamente densa.

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

onde,

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

NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho
Vermelho = valores de pixel da banda vermelha

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará o NIR e as bandas vermelhas na seguinte ordem: NIR Vermelho. Por exemplo, 4 3.

Este índice tem valores de saída entre 0 e 1.

Referência: Pinty, B. e Verstraete, M. M. 1992, "GEMI: um índice não linear para monitorar a vegetação global a partir de satélites," Ecologia Vegetal, Vol. 101, 15–20.

Método GNDVI

O método Índice de Vegetação por Diferença Normalizada Verde (GNDVI) é um índice de vegetação para estimar a atividade foto-sintética e é um índice de vegetação comumente utilizado para determinar a absorção de água e nitrogênio no dossel da planta.

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

NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho
Verde = valores de pixel da banda verde

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará o NIR e as bandas verdes na seguinte ordem: NIR Verde. Por exemplo, 5 3.

Este índice tem valores de saída entre -1.0 e 1.0.

Referência: Buschmann, C. e E. Nagel. 1993. "Espectroscopia in vivo e óptica interna de folhas como base para sensoriamento remoto de vegetação," Jornal Internacional de Sensoriamento Remoto, Vol. 14, 711–722.

Método GVI (Landsat TM)

O método Índice de Vegetação Verde (GVI) foi originalmente projetado a partir de imagens Landsat MSS, mas foi modificado para imagens Landsat TM. Também é conhecido como o índice de vegetação verde de Tasseled Cap da Landsat TM. Pode ser utilizado com imagens cujas bandas compartilham as mesmas características espectrais.

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

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará as seis bandas Landsat TM, ordenadas de um até cinco e seis. Por exemplo, 1 2 3 4 5 6. Se a sua entrada tiver seis bandas, na ordem esperada, então você não precisará inserir um valor na caixa de texto Índices de Banda .

Este índice tem valores de saída entre -1 e 1.

Referência: Todd, S. W., R. M. Hoffer e D. G. Milchunas, 1998, "Estimativa da biomassa em áreas com pastos e sem pastos utilizando índices espectrais", Jornal Internacional de Sensoriamento Remoto, Vol. 19, No. 3, 427–438.

Método Óxido de Ferro

A proporção de óxido de ferro é uma proporção dos comprimentos de onda vermelho e azul. A presença de filossilicatos contendo limoníticos e a alteração do óxido de ferro limonítico causam absorção na faixa azul e refletância na faixa vermelha. Isso faz com que áreas com forte alteração de ferro fiquem brilhantes. A natureza da proporção permite que esse índice mitigue as diferenças de iluminação causadas pelo sombreamento do terreno.

Taxa de Óxido de Ferro= Vermelho / Azul

Vermelho = valores de pixel da banda vermelha
Azul = valores de pixel da banda azul

Para Landsat TM e ETM+, isto corresponde a bandas 3 (red) e 1 (blue). Para Landsat 8, isto corresponde as bandas 4 (red) e 2 (blue).

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará as bandas vermelha e azul na seguinte ordem: Vermelho Azul. Por exemplo, 4 2.

Método MNDWI

O Índice de Água de Diferença Normalizada Modificada (MNDWI) usa bandas verdes e SWIR para melhorar as feições de águas abertas. Também diminui as feições da área construída que são frequentemente correlacionadas com águas abertas em outros índices.

MNDWI = (Green - SWIR) / (Green + SWIR)

Verde = valores de pixel da banda verde
SWIR = valores de pixel da banda infravermelho de onda curta

Usando uma lista delimitada por espaços, identifique as bandas verde e SWIR na seguinte ordem: Green SWIR. Por exemplo, 3 7.

Referência: Xu, H. "Modificação do Índice de Água de Diferença Normalizada (NDWI) para Melhorar Feições de Águas Abertas em Imagens de Sensoriamento Remoto." Jornal Internacional de Sensoriamento Remoto 27, No. 14 (2006): 3025-3033.

Método SAVI Modificado

O método do Índice de Vegetação Ajustado ao Solo Modificado (MSAVI2) minimiza o efeito do solo descoberto no SAVI.

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

NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho
Vermelho = valores de pixel da banda vermelha

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará o NIR e as bandas vermelhas na seguinte ordem: NIR Vermelho. Por exemplo, 4 3.

Referência: Qi, J. et al., 1994, "Um índice de vegetação modificado ajustado pelo solo," Sensoriamento Remoto do Meio Ambiente, Vol. 48, No. 2, 119–126.

Método MTVI2

O método Índice de Vegetação Triangular Modificado (MTVI2) é um índice de vegetação para detectar o teor de clorofila da folha na escala de dossel, enquanto é relativamente insensível ao índice de área da folha. Ele usa refletância nas bandas verde, vermelha e NIR.

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

NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho
Vermelho = valores de pixel da banda vermelha
Verde = valores de pixel da banda verde

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará o NIR e as bandas verde e vermelha na seguinte ordem: NIR Vermelho Verde. Por exemplo, 7 5 3.

Referência: Haboudane, D., Miller, J.R., Tremblay, N., Zarco-Tejada, P.J., Dextraze, L., 2002. “Índices de vegetação de bada reduzida integrados para previsão do teor de clorofila da cultura para aplicação em agricultura de precisão", Sensoriamento Remoto do Meio Ambiente, Vol. 81, 416–426.

Método NBR

O Índice da Taxa de Incêndio Normalizado (NBRI) usa as bandas NIR e SWIR para enfatizar áreas queimadas, enquanto atenua a iluminação e os efeitos atmosféricos. Suas imagens devem ser corrigidas para valores de refletância antes de usar este índice; veja a função Refletância Aparente para mais detalhes.

NBR = (NIR - SWIR) / (NIR+ SWIR)

NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho
SWIR = valores de pixel da banda infravermelho de onda curta

Usando uma lista delimitada por espaços, identifique as bandas NIR e SWIR na seguinte ordem: NIR SWIR. Por exemplo, 4 7.

Referência: Key, C. e N. Benson, N. "Avaliação da Paisagem: Sensoriamento Remoto da Gravidade, a taxa de incêndio normalizada; e Medida Terrestre de Gravidade, o índice de incêndio composto." FIREMON: Monitoramento de Efeitos de Incêndio e Sistema de Inventário, RMRS-GTR, Ogden, UT: USDA Forest Service, Rocky Mountain Research Station (2005).

Método NDBI

O Índice Construído de Diferença Normalizada (NDBI) utiliza as bandas NIR e SWIR para enfatizar áreas construídas pelo homem. É baseado em proporção para mitigar os efeitos das diferenças de iluminação do terreno, bem como os efeitos atmosféricos.

NDBI = (SWIR - NIR) / (SWIR + NIR)

SWIR = valores de pixel da banda infravermelho de onda curta
NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho

Usando uma lista delimitada por espaços, identifique as bandas SWIR e NIR na seguinte ordem: SWIR NIR. Por exemplo, 7 4.

Referência: Zha, Y., J. Gao e S. Ni. "Uso do Índice Construído de Diferença Normalizada no Mapeamento Automático de Áreas Urbanas a partir de Imagens TM." Jornal Internacional de Sensoriamento Remoto 24, no. 3 (2003): 583-594.

Método NDMI

O Índice de Umidade por Diferença Normalizada (NDMI) é sensível aos níveis de umidade na vegetação. Ele é usado para monitorar secas, bem como monitorar níveis de combustível em áreas propensas a incêndios. Ele usa as bandas NIR e SWIR para criar uma proporção projetada para atenuar a iluminação e os efeitos atmosféricos.

NDMI = (NIR - SWIR1)/(NIR + SWIR1)

NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho
SWIR1 = valores de pixel da banda 1 do infravermelho de ondas curtas

Usando uma lista delimitada por espaços, identifique as bandas SWIR e NIR na seguinte ordem: NIR SWIR1. Por exemplo, 4 7.

Referências:

Wilson, E.H. e Sader, S.A., 2002, "Detecção do tipo de colheita florestal usando várias datas de imagens Landsat TM." Sensoriamento remoto do ambiente, 80 , pp. 385-396.
Skakun, R.S., Wulder, M.A. e Franklin, .S.E. (2003). "A sensibilidade do mapeador temático aumentou o índice de diferença de umidade para detectar danos de ataque vermelho do besouro do pinheiro da montanha."Sensoriamento remoto do ambiente, Vol. 86, Pp. 433-443.

Método NDSI

O Índice de Neve de Diferença Normalizada (NDSI) é projetado para usar MODIS (banda 4 e banda 6) e Landsat TM (banda 2 e banda 5) para identificação da cobertura de neve enquanto ignora a cobertura de nuvens. Como é baseado em proporção, também atenua os efeitos atmosféricos.

NDSI = (Green - SWIR) / (Green + SWIR)

Verde = valores de pixel da banda verde
SWIR = valores de pixel da banda infravermelho de onda curta

Usando uma lista delimitada por espaços, identifique as bandas verde e SWIR na seguinte ordem: Green SWIR. Por exemplo, 3 7.

Referência: Riggs, G., D. Hall e V. Salomonson. "Um índice de neve para o mapeador temático Landsat e espectrômetro de imagem de resolução moderada." Simpósio de Geociências e Sensoriamento Remoto, IGARSS '94, Volume 4: Superfície e Sensoriamento Remoto Atmosférico: Tecnologias, Análise de Dados e Interpretação (1994), pp. 1942-1944.

Método NDVI

O método Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) é um índice padronizado permitindo a você gerar uma imagem exibindo áreas verdes (biomassa relativa). Este índice aproveita o contraste das características de duas bandas de um conjunto de dados raster multiespectral: absorções de pigmento da clorofila na banda vermelha e a alta refletividade de materiais vegetais na banda (NIR).

A equação NDVI padrão e documentada é a seguinte:

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

NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho
Vermelho = valores de pixel da banda vermelha

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará o NIR e as bandas vermelhas na seguinte ordem: NIR Vermelho. Por exemplo, 4 3.

Este índice tem valores de saída entre -1.0 e 1.0.

Referência: Rouse, J.W., R.H. Haas, J.A. Schell, e D.W. Deering, 1973, "Monitorando sistemas de vegetação nas Grandes Planícies com ERTS," Third ERTS Symposium, NASA SP-351 I:309-317.

Saiba mais sobre NDVI

Método NDVIre

O método NDVI de Borda Vermelha (NDVIre) é um índice de vegetação para estimar a condição da vegetação utilizando a banda de borda vermelha. É especialmente útil para estimar a condição das culturas nos estágios médio e final do crescimento, quando a concentração de clorofila é relativamente mais alta. Além disso, o NDVIre pode ser utilizado para mapear a variabilidade dentro do campo da folhagem de nitrogênio para entender as necessidades de fertilizantes das culturas.

O índice NDVIre é calculado utilizando o NIR e bandas de bordas vermelhas.

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

NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho
Borda Vermelha = valores de pixel da banda de borda vermelha

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará o NIR e as bandas de bordas vermelhas na seguinte ordem: NIR Vermelho. Por exemplo, 7 6.

Este índice tem valores de saída entre -1.0 e 1.0.

Referência: Gitelson, A.A., Merzlyak, M.N., 1994. "Estimativa quantitativa de clorofila utilizando espectros de refletância", Diário de Fotoquímica e Fotobiologia B 22, 247–252.

Método NDWI

O método Índice da Água de Diferença Normalizada (NDWI) é um índice para delinear e monitorar alterações de conteúdo na água da superfície. É calculado com as bandas NIR e verde.

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

NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho
Verde = valores de pixel da banda verde

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará o NIR e as bandas verdes na seguinte ordem: NIR Verde. Por exemplo, 5 3.

Este índice tem valores de saída entre -1.0 e 1.0.

Referência: McFeeters, S., 1996. “The Use of Normalized Difference Water Index (NDWI) in the Delineation of Open Water Features.” International Journal of Remote Sensing, 17, 1425-1432.

Método PVI

O método Índice de Vegetação Perpendicular (PVI) é semelhante a um índice de vegetação por diferença; porém, é sensível para variações atmosféricas. Ao usar este método para comparar imagens, ele deve ser usado apenas em imagens que foram corrigidas atmosfericamente.

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

NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho
Vermelho = valores de pixel da banda vermelha
a = declividade da linha do solo
b = gradiente da linha de superfície

Usando uma lista delimitada por espaços, você identificará as bandas NIR e vermelha e inserirá os valores a e b na seguinte ordem: NIR Red a b. Por exemplo, 4 3 0.3 0.5.

Este índice tem valores de saída entre -1.0 e 1.0.

Referência: Richardson, A. J. e C. L. Wiegand, 1977, "Distinguindo vegetação a partir de informações de suporte do solo", Engenharia Fotogramétrica e Sensoriamento Remoto, 43, 1541-1552.

Método RTVIcore

O método Índice de Vegetação Triangulada de Borda Vermelha (RTVICore) é um índice de vegetação para estimar o índice de área da folha e a biomassa. Este índice utiliza a refletância nas bandas espectrais verde, de borda vermelha e NIR.

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

NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho
Borda Vermelha = valores de pixel da banda de borda vermelha
Verde = valores de pixel da banda verde

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará o NIR e as bandas verde e de borda vermelha na seguinte ordem: NIR Borda Vermelha Verde. Por exemplo, 7 6 3.

Referência: Haboudane, D., Miller, J.R., Pattey, E., Zarco-Tejada, P.J., Strachan, I.B., 2004. “Índices de vegetação hiperespectral e novos algoritmos para predizer LAI verde de copas de culturas: modelagem e validação no contexto da agricultura de precisão", Sensoriamento Remoto de Meio Ambiente, Vol. 90, 337–352.

Método SAVI

O método Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI) é um índice de vegetação que tenta minimizar as influências de brilho do solo utilizando um fator de correção de brilho do solo. Isso é frequentemente usado em regiões áridas onde a cobertura vegetal é baixa e gera valores entre -1,0 e 1,0.

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

NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho
Vermelho = valores de pixel da faixa vermelha próxima
L = quantidade de cobertura vegetal verde

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará as bandas vermelhas e NIR e inserirá o valor L na seguinte ordem: NIR Vermelho L. Por exemplo, 4 3 0.5.

Referência: Huete, A. R., 1988, "Um índice de vegetação ajustado ao solo (SAVI)," Sensoriamento Remoto do Ambiente, Vol 25, 295–309.

Método SR

O método Proporção Simples (SR) é um índice de vegetação comum para estimar a quantidade de vegetação. É a proporção de luz espalhada no NIR e absorvida nas bandas vermelhas, o que reduz os efeitos da atmosfera e da topografia.

Os valores são altos para a vegetação com um índice de área da folha grande, ou alto fechamento do dossel, e baixa para características do solo, da água e não-vegetadas. A faixa de valores é de 0 a aproximadamente 30, onde a vegetação saudável geralmente cai entre os valores de 2 a 8.

SR = NIR / Red

NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho
Vermelho = valores de pixel da banda vermelha

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará o NIR e as bandas vermelhas na seguinte ordem: NIR Vermelho. Por exemplo, 4 3.

Referência: Birth, G.S., and G.R. McVey, 1968. “Cor de medição do relvado em crescimento com um espectrofotômetro de refletância," Diário de Agronomia Vol. 60, 640-649.

Método SRre

O método Proporção Simples de Borda Vermelha (SRre) é um índice de vegetação para estimar a quantidade de vegetação saudável e estressada. É a proporção de luz espalhada no NIR e absorvida nas bandas de bordas vermelhas, o que reduz os efeitos da atmosfera e da topografia.

Os valores são altos para vegetação com alto fechamento de dossel e vegetação saudável, menor para alto fechamento de dossel e vegetação estressada, e baixa para solo, água e características não-vegetadas. A faixa de valores é de 0 a aproximadamente 30, onde a vegetação saudável geralmente cai entre os valores de 1 a 10.

SRre = NIR / RedEdge

NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho
Borda Vermelha = valores de pixel da banda de borda vermelha

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará o NIR e as bandas de bordas vermelhas na seguinte ordem: NIR Vermelho. Por exemplo, 7 6.

Referência: Anatoly A. Gitelson, Yoram J. Kaufman, Robert Stark, and Don Rundquist, 2002, "Novos algoritmos para estimativa remota da fração vegetal," Sensoriamento Remoto do Meio Ambiente, Vol. 80, 76–87.

Método da Fórmula de Sultan

O processo de Sultan obtém uma imagem de 8 bits de seis bandas e utiliza o método Fórmula de Sultan para produzir uma imagem de 8 bits de três bandas. A imagem resultante destaca formações de rochas denominadas ofiolitos em litorais. Esta fórmula foi projetada com base nas bandas TM ou ETM de uma cena do Landsat 5 ou 7. As equações aplicadas para criar cada banda de saída são as seguintes:

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

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará os índices e as cinco bandas exigidas. Por exemplo, 1 3 4 5 6. Se a sua entrada tiver 6 bandas, na ordem esperada, então você não precisará inserir um valor na caixa de texto Índices de Banda .

Referência: 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," Boletim da Sociedade Geológica da América 99: 748-762

Método SAVI Transformado

O método Índice de Vegetação Ajustado ao Solo Transformado (TSAVI) é um índice de vegetação que minimiza influências de brilho do solo assumindo que a linha de superfície tem um declive arbitrário e intercepta.

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

NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho
Vermelho = valores de pixel da banda vermelha
s = a declividade de linha da superfície
a = a interceptação da linha de superfície
X = um fator de ajuste que está configurado para minimizar o ruído do solo

Usando uma lista delimitada por espaços, você identificará as bandas NIR e vermelha e inserirá os valores s, a e X na seguinte ordem: NIR Red s a X. Por exemplo, 3 1 0.33 0.50 1.50.

Referência: Baret, F. e G. Guyot, 1991, "Potenciais e limites dos índices de vegetação para avaliação LAI e APAR," Sensoriamento Remoto do Ambiente, Vol. 35, 161–173.

Método VARI

O Índice Resistente à Atmosfera Visível (VARI) é projetado para enfatizar a vegetação na porção visível do espectro, ao mesmo tempo que atenua as diferenças de iluminação e efeitos atmosféricos. É ideal para imagens RGB ou coloridas; ele utiliza todas as três bandas de cores.

VARI = (Verde - Vermelho)/(Verde + Vermelho - Azul)

Verde = valores de pixel da banda verde
Vermelho = valores de pixel da banda vermelha
Azul = valores de pixel da banda azul

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará as bandas vermelha, verde e azul na seguinte ordem: Vermelho Verde Azul. Por exemplo, 3 2 1.

Referência: Gitelson, A., et al. "Linhas de Vegetação e Solo no Espaço Espectral Visível: Um Conceito e Técnica para Estimativa Remota da Fração de Vegetação." Jornal internacional de Sensoriamento Remoto 23 (2002): 2537−2562.

Método WNDWI

O método Índice da Água de Diferença Normalizada Ponderada (WNDWI) é um índice de água desenvolvido para reduzir o erro normalmente encontrado em outros índices da água, incluindo turvação da água, corpos de água pequenos ou sombra nas cenas de sensoriamento remoto.

WNDWI = [Green – α * NIR – (1 – α) * SWIR ] / [Green + α * NIR + (1 – α) * SWIR]

Verde = valores de pixel da banda verde
NIR = valores de pixel da banda próxima ao infravermelho
SWIR = valores de pixel da banda infravermelho de onda curta
α = um coeficiente ponderado variando de 0 a 1. O valor padrão é 0,5.

Com a utilização de uma lista delimitada por espaço, você identificará as bandas SWIR e NIR verde e o coeficiente α na ordem seguinte: Verde NIR SWIR α. Por exemplo, 2 5 6 0.5.

Referência: Qiandong Guo, Ruiliang Pu, Jialin Li & Jun Cheng, 2017, "A weighted normalized difference water index for water extraction using Landsat imagery," Jornal Internacional de Sensoriamento Remoto, Vol. 38, 5430-5445.

Parâmetros


Parâmetro	Descrição
Raster	O raster de entrada.
Método	O tipo de algoritmo aritmético de banda a ser implantado. Você pode definir seu algoritmo personalizado ou escolher um índice pré-definido. Usuário Definido—Define uma expressão aritmética de banda personalizada. BAI—Índice de Área Queimada Clg—Índice de Clorofila - Verde Clre—Índice de Clorofila - Broda Vermelha Minerais de Barro—Relação de Minerais de Barro EVI—Índice de Vegetação Realçada Minerais Férreos—Relação de Minerais Férreos GEMI—Índice de Monitoramento Ambiental Global NDVI—Índice de Vegetação de Diferença Normalizada do Verde GVI (Landsat TM)—Índice de Vegetação Verde do Landsat TM Óxido de Ferro—Relação de Óxido de Ferro MNDWI—Índice da Água de Diferença Normalizada Modificada MTVI2—Índice de Vegetação Triangular Modificado SAVI Transformado—Índice de Vegetação Modificado e Ajustado para Solo NBR—Taxa de Incêndio Normalizada NDBI—Índice Acumulado de Diferenças Normalizadas NDSI—Índice de Neve de Diferença Normalizada NDVI—Índice de Vegetação de Diferença Normalizada NDVIre—Índice de Vegetação de Diferença Normalizada da Borda Vermelha NDWI—Índice da Água de Diferença Normalizada PVI—Índice de Vegetação Perpendicular RTVICore—Índice de Vegetação Triangulada de Borda Vermelha SAVI—Índice de Vegetação Ajustado para Solo SRre—Proporção Simples SRre—Proporção Simples Fórmula de Sultan—Fórmula de Sultan SAVI Transformado—Índice de Vegetação Transformado e Ajustado para Solo VARI—Índice Resistente Atmosfericamente Visível WNDWI—Índice da Água de Diferença Normalizada Ponderada
Índices da Banda	Defina a fórmula aritmética de banda se você escolheu Usuário Definido do parâmetro Método. Se você escolheu um índice pré-definido para o seu parâmetro Método, defina as bandas adequadas do conjunto de dados raster de entrada que correspondam ao índice.

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