Журнал дистанционного зондирования и ГИС

Абстрактный

NDVI: Оценка эффективности растительности с использованием ДЗ и ГИС

Кхилларе Анджали А, К.А. Патил

Растительность является важнейшей частью экосистемы и играет ключевую роль в успокоении глобальной окружающей среды. Нормализованный индекс разности растительности (NDVI) является одним из таких методов дистанционного зондирования, который используется для вычисления изменения растительного покрова. Методы дистанционного зондирования и географических информационных систем часто используются при изучении природных ресурсов, определении изменений земель и связанной с этим плановой работе. Методология, обсуждаемая в этом исследовании, основана на данных дистанционного зондирования о растительности в форме нормализованного индекса разности растительности (NDVI). Основное применение этого индекса - мониторинг растительного покрова. NDVI является функцией спектрального контраста между отраженным ближним инфракрасным (NIR) и видимым (VIS) излучением от поверхности. Дальнейшее исследование проводится на основе рассчитанного NDVI для оценки индекса сельскохозяйственной засухи в форме индекса здоровья растительности. Этот индекс представляет собой комбинацию индекса состояния растительности (VCI) и температуры поверхности земли (LST). VHI классифицирует здоровье растительности, что подходит для указания степени сельскохозяйственной засухи. Статистически изучается корреляция между NDVI, VHI, осадками и температурой. Настоящее исследование сосредоточено на талуках Ширур и Кхед округа Пуна за 2000, 2003, 2009, 2012, 2015 и 2018 годы для определенных месяцев. Были использованы данные Landsat 7 ETM+ за год до 2012 года и данные Landsat 8 OLI за 2015 и 2018 годы. Данные были получены из Геологической службы США. Данные об осадках были взяты с сайта maharain.gov.in. Таким образом, изучался растительный покров на указанной территории, включая интенсивность засухи. Проводится линейный регрессионный анализ с использованием оцененных данных, которые можно использовать для прогнозирования состояния растительности в качестве системы раннего предупреждения о сельскохозяйственной засухе.