很短的几句代码，可是我却花了很长的时间才写出来，因为array那里的除法运算结果老是不对，正常在-1-1之间的。从别的资料摘来处理NDVI计算的array代码处，出现了很多问题，可能它用了什么优化计算的函数，但是结果不对，果断放弃了。 直接硬算，影像波段是整数，转成浮点型数字就行，然后再参与运算得出了正确的结果范围。 这个效率还是不行，用c++&&GDAL计算速率快得多了。 from osgeo import gdal_array as ga import gdal, ogr, os, osr import numpy as np b3=r'C:\Users\suns\Desktop\b4.

NDVI数据集是基于连续时间序列的SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，采用最大值合成法生成的，时间跨度1998-2020年，格式为tif格式，已分别按年份对月数据进行打包压缩。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况。CSDN资源为txt，内含百度网盘下载链接。

ndvi代码matlab 冰川提取 论文中概述的冰川映射脚本：“使用多方法改进半自动冰川映射：在天山中的应用 该自述文件提供了Smith，Bookhagen和Cannon的“使用多方法改进半自动冰川映射：天山中的应用”中描述的冰川轮廓提取脚本和配置文件套件的文档。 Taylor Smith和Bodo Bookhagen开发的脚本（v0.3），2015年2月。 （1）配置文件（a）Extract.conf此文件包含在'Glacier_Outline_Extraction.py'脚本中使用的主要变量。 文件路径必须采用C：\ PATH \ PATH.tif格式或其他图像格式，或者指向文件夹/目录。 （i）SRTM或其他DEM文件作为栅格（ii）在每次迭代过程中用于计算坡度栅格的NULL，或指向栅格坡度的.tif文件（iii）栅格格式的River Centerlines（iv）碎片轮廓，如果包含手动碎片点，则为栅格格式。 （v）速度测量目录，以\ VelocityDirectory \ PATH_ROW_Normed.tif命名。 如果需要在第109行使用其他命名方案，则可以在python代

陕西省NDVI影像制作及其应用研究，孔晓萌，张绍良，文章以全国2003年MODIS影像数据为基础，使用ENVI软件提取陕西省整个行政区域的归一化植被指数NDVI，并最终制作陕西省2003年整个行政区域

NDVI_colormap.zip 的内容 HJ 萨默 III，19.10.28 make_ndvi_colormap.m MATLAB 脚本创建具有 256 种颜色的 NDVI 颜色图显示调色板使用 NDVI 颜色条加载/显示灰度图像将灰度图像转换为 RGB 并保存 NDVI_palletette.jpg NDVI 调色板的图像 sample_input_image.tif 样本灰度图像，920x1240，uint8 类，值 0 到 255 sample_output_image.jpg 使用查找将灰度转换为 RGB 的示例输出图像

Sentinel-2工具箱 轻松处理哨兵2图像。 如果您知道如何下载Sentinel-2多光谱图像（或电光），但又不知道如何在Python中使用它们，那么这里已为您实现了所有这些。 内容 功能 功能说明 使用示范 功能： load_bands（） 轮廓（） outline2poly（） ndvi_index（） rvi_index（） savi_index（） evi_index（） rgb_img（） 用法演示： images = load_bands('F:\\S2_billeder\\..\\IMG_DATA',bands=['B03','B04','B05','B01']) 此功能会将您选择的乐队加载到python中。 您可以全部加载它们，但建议仅加载以后分析所需的波段，因为它们占用大量内存（即计算简单的NDVI索引）。 contours, contours_t

像元二分法反演植被覆盖度的NDVI max 和NDVI min取值问题初步研究，陈绪志，林长伟，快速而较准确地获得NDVI max和NDVI min参数，是像元二分法提取植被覆盖度的关键。借鉴NDVI max 和NDVI min经验值，掩膜NDVI图中像元值大于1和�

中国生长季1KM植被指数（NDVI）空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，在月数据基础上采用最大值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。     生长季NDVI数据为3-11 月份（春、夏、秋三季）NDVI数据数值的最大值，数据空间覆盖范围为全国，数据获取时间为1998年—2019年。

中国生长季1KM植被指数（NDVI）空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，在月数据基础上采用最大值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。     生长季NDVI数据为3-11 月份（春、夏、秋三季）NDVI数据数值的最大值，数据空间覆盖范围为全国，数据获取时间为1998年—2019年。

中国生长季1KM植被指数（NDVI）空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，在月数据基础上采用最大值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。     生长季NDVI数据为3-11 月份（春、夏、秋三季）NDVI数据数值的最大值，数据空间覆盖范围为全国，数据获取时间为1998年—2019年。