山西省NOAA_CDR_NDVI_V5_1985-2020均值 1km分辨率

山西省MODIS_MOD09GA_006_NDVI_1000m2000 - 2017年

俄语材料 这些文档由莫斯科国立大学地质系的 Elizaveta Khazieva、Nikolay Nikiforov 和 Nikolay Bilev 在 2019 年关于地理空间数据分析新方法的课程中贡献。请参阅 提供者的课程网站 以获取包括视频、建议阅读的链接和任务的替代格式。

GEE上不同影像NDVI的计算公式.txt

本文档提供了官方给出的DN—NDVI转换关系，并提供了网址

GIMMS ndvi 3gv1 数据转换为Geotiff，包括ndvi和percentile(1.0版中的flag). 1.代码解压到GIMMS数据所在文件夹，或者在MATLAB添加代码所在路径。2.打开GIMMS3gv1_convert_run.m，复制数据所在路径，修改cd 命令后的路径，或直接将数据所在路径设置为MATLAB当前路径。3. F5 运行代码。 注意：会转数据文件夹中的所有nc4数据，需要转部分数据则移除不需要的数据；如果不需要转percentile数据，请屏蔽GIMMS3gv1_convert_run.m 中的代码。

植被覆盖度 (Fractional Vegetation Cover, FVC) 定义为植被叶、茎、枝在地面的垂直投影面积占统计区总面积的比例（或百分数）。基于Google Earth Engine云平台，利用长时间序列Landsat-8 normalized difference vegetation index (NDVI) 数据集，采用最大值合成法（Maximum Value Composite, MVC）和像元二分模型，计算得到乌兹别克斯坦安帕铁路沿线10 km缓冲区内植被覆盖度数据集（2017年）。

巴基斯坦白卡公路沿线10 km范围内植被覆盖度数据集(2017)是基于Landsat-8卫星影像NDVI数据，采用最大值合成法和像元二分模型计算得到的。数据结果表明，白卡公路沿线10km范围区的植被覆盖度主要在0.6~0.8区间内，其面积占研究区总面积的39.62%；其次分布在0.4~0.6与0.8~1区间内，其面积分别占研究区总面积的21.7%、26.06%；小于0.4的面积占比为12.62%。该数据集空间分辨率为30 m，存储为3个数据文件，.tif格式，数据量为3.52GB (压缩为1个文件，182MB)。

土耳其科依高铁从科斯克亚（Kosekoy）到依诺奴（Inonu）。研究区域为科依高铁沿线10 km范围内，基于Landsat-8 Operational Land Imager (OLI)遥感影像和Google Earth Engine（GEE）云平台，获取研究区内归一化差异植被指数(Normalized difference vegetation index, NDVI)的空间分布数据；采用最大值合成法和像元二分模型方法计算得到土耳其科依高铁沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017）。植被覆盖度数值介于0-1之间。0表示无植被覆盖，像元数值越高表明植被覆盖程度越好。数据分析结果表明，科依高铁沿线10 km范围内，植被覆盖度为0.8~1的区域占研究区总面积的32.82%；植被覆盖度为0.6~0.8的区域占研究区总面积的29.52%；覆盖度为0.4~0.6的区域占研究区总面积的22.92%；覆盖度小于0.4的只占14.73%。该数据集空间分辨率为30 m，存储为.tif格式，由3个文件组成，数据量为40.8 MB（压缩为1个文件，数据量16.3 MB）

文中介绍了遥感监测手段在森林火灾监测和事后灾害损失评估上应用的趋势;说明了利用遥感手段对森林进行火灾监测的理论基础;然后以昆明西山森林区416火灾为例,深入分析该林区已有TM8多光谱遥感影像火灾发生前后的数据。结合遥感数据获取的不同波段的光谱特征,找出了本研究区适宜的波段组合,探测出了火灾变化的区域,通过利用ENVI软件对遥感图像进行一系列的转换处理,使昆明西山森林过火区的特征得到了明显的增强,最后利用软件的统计功能对过火林区面积进行了统计。