本包计算的GML指数是基于SBM-DDF（其他两种GML指数计算看我主页，均有），软件使用matlab，计算结果准确可靠，还附带指数分解为EC和TC,有详细的使用步骤，以及结果的解读均做了图文说明。全套资料均为本人整理制作，包售后服务，有什么问题都可以CSDN私聊找我。 为了照顾不懂matlab的小白，本人还整理了详细的操作说明文档，从matlab安装到代码的使用步骤，均做了详细的图文说明，里面还有配套的示例数据，可跟着说明整体跑一遍，就能学会操作！一切只为大家能更好的使用。 关于GML指数的计算，根据相关文献，目前为止有三种方法可以实现。第一种是早期用的比较多的基于Kaoru Tone（2001）的SBM模型（SBM-GML），第二种是Fukuyama&Weber（2009）提出的方向SBM距离函数模型(GML-DDF)。最后一种方法是Rolf Fare&Grosskopf（2010）基于方向距离函数的SBM模型（SBM-DDF模型），三种方法的优劣及合理性评价，目前暂无定论。

（2） 穗帽变换 使用Tassled Cap选项可以对Landsat MMS、Landsat TM或Landsat 7 ETM数据进行变换。对于Landsat MMS数据，穗帽变换对原始数据进行正交变换，把它们变换到一个四维空间中（包括土壤亮度指数SBI、 “绿度”植被指数GVI、“黄度”（yellow stuff index）指数YVI，以及与大气影响密切相关的non-such指 数NSI（主要为噪声））。对于Landsat TM数据，穗帽植被指数由三个因子组成——“亮度”、“绿度”与“第 三分量”（Third）。其中的亮度和绿度相当于MSS穗帽中的SBI和GVI，第三分量与土壤特征及湿度有关。 对于Landsat 7 ETM数据，穗帽变换生成6个输出波段，包括：亮度、绿度、湿度、第四分量（噪声）、第 五分量、第六分量。这种类型的变换更适用于反射数据的定标（而不是应用于原始数据图像）。 详细介绍，请参阅以下参考文献： Jensen, J. R., 1986. Introductory Digital Image Processing, Prentice-Hall, New Jersey, p.379. Crist, E.P. and R.C. Cicone, 1984 “Application of the Tasseled Cap Concept to Simulated Thematic Mapper Data,” Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol. 50, pp. 343-352. Kauth, R.J., P.F. Lambeck, W. Richardson, G.S. Thomas, and A.P. Pentland, 1979.“Feature Extraction Applied to Agricultural Crops as Seen by Landsat,” Proceedings,LACIE Symposium, Houston TX, NASA, pp. 705-721. Huang, C., B. Wylie, L. Yang, C. Homer, and G. Zylstra. "Derivation of a Tasseled Cap Transformation Based on Landsat 7 At-Satellite Reflectance". USGS EROS Data Center White Paper (http://landcover.usgs.gov/pdf/tasseled.pdf). 选择Transforms > Tassled Cap。当出现Tasseled Cap Transformation Input File对话框时，选择输入文件， 若需要，选取任意子集。点击“OK”，将出现Tasseled Cap Transform Parameters对话框。在“Input File Type” 按钮菜单中，选择“Landsat TM”、“Landsat MSS”或“Landsat 7 ETM”。选择输出到“File”或“Memory”。 点击“OK”。 在穗帽变换过程中，将出现一个进程显示窗口，变换完毕后，ENVI将把穗帽波段名导入到可用波段 列表中。

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