城市热岛效应是指城市中地表温度明显高于周边郊区的现象，这一现象在热岛强度的空间分布图上表现为城市中心区域像高温岛屿一样凸现出来。城市热岛效应的强度变化规律和过程是城市热环境遥感研究的重要课题。热岛效应的传统研究多基于热红外波段遥感影像，通过反演地表温度来进行分析。而归一化植被指数（NDVI）作为植被覆盖度的度量指标，其与地表温度的变化呈现相反趋势。利用这一点，可以将NDVI作为衡量城市热岛效应的新指标。 中巴资源卫星（CBERS）是中巴两国合作的资源卫星项目，其影像数据具有较高的空间分辨率。CBERS卫星包含的CCD传感器能够提供多光谱数据，但其红外波段的数据量较少且分辨率较低，因此不适于地表温度的反演研究。然而，利用地表温度与NDVI的关系，可以基于决策树模型对城市热岛效应进行定量分析。文中提到的决策树模型能够将水体与非水体分离，因为水体在NDVI影像中呈现低值，而其地表温度通常也较低，因此水体的热岛效应较小。 归一化植被指数（NDVI）的计算公式是基于遥感图像中的近红外波段（NIR）和红波段（R）的反射值计算得出的。具体公式为NDVI = (NIR - R) / (NIR + R)。NDVI的值一般介于-1到+1之间。由于城市建筑和道路等不透水面的地表温度较高，对应NDVI值较低；而农业用地、绿地等植被覆盖度高的地区，其地表温度较低，NDVI值较高。因此，NDVI在空间变化上与地表温度呈现相反趋势，可以用来评价城市热岛效应。 在定量分析城市热岛效应时，可以对NDVI影像进行阈值划分，将城市热岛效应分为四级，以直观描述城市热场的变化。该模型的生态评价指标可以通过NDVI影像图的平均值（M）和标准差（D）来进行分类。通过对NDVI影像进行阈值划分，可以将城市热岛效应现象分为无、弱、中、强四个等级。不同等级采用不同的颜色来表示，例如：优良（绿色）、较差（品红色）、差（黄色）、红色。 利用决策树模型可以将水体信息提取出来，进而对非水体部分进行热岛效应分析。提取水体信息的方法包括单波段法和多波段法。单波段法主要利用近红外波段对水体的强吸收特性，划分水体和非水体。而多波段法则利用多个光谱波段的信息，例如归一化差异水体指数（NDWI），其计算公式为NDWI = (Green - NIR) / (Green + NIR)，其中Green代表绿波段反射值，NIR代表近红外波段的反射值。NDWI是一种有效的水体提取指数，可以用来进一步分离水体与非水体，以便于进行更为精准的城市热岛效应分析。 通过对徐州地区的案例分析，本研究建立了评价指标体系，并提供了一种新的城市热岛效应定量分析模型。这一模型可以为城市环境监测、管理和规划提供科学依据，对缓解城市热岛效应、优化城市布局与规划具有重要的指导意义。

matlab归一化重组指数代码苯妥英 这是基于python的代码，用于处理现象。 提取基于可见带的植被指数的时间序列，主要是绿色色坐标（GCC），过量绿色指数（ExG）和归一化的绿色和红色（VIgreen）差异使用Savitzky Golay滤波器平滑时间序列，将指数重新缩放为介于0和1之间使用MATLAB Levenberg Marquardt算法完成了基于时间序列曲率变化的季节性提取

MODIS1B数据的预处理及归一化植被指数计算(1).pdf

为了分析研究不同地表发射率反演算法的精度和适用性,文中选取西安市的遥感影像Landsat 8为基础数据,运用ENVI,ArcGIS等软件,首先对Landsat 8数据进行预处理,提取西安市的NDVI影像;然后,建立决策树模型得到西安市地表分类影像,并基于像元二分模型反演得到植被覆盖度,基于NDVI得到4种不同算法的地表发射率;最后,以精度0. 01的MODIS LSE产品为标准数据,从像元尺度上对比分析了4种算法的精度,并依据回归决策树方法的分类结果,对比分析了不同算法在各类地表覆盖类型上的发射率反演差异。结果表明:在像元尺度上,植被指数混合模型法与NDVITEM改进算法精度较高且较为接近;从不同下垫面的反演差异来看,在植被区域4种算法之间的差异较小,而对于水体区域,4种算法之间的差异较大;从反演方法的适用性而言,植被指数混合模型法与NDVITEM改进算法较为适合本研究区。

matlab归一化艺人指数代码MATLABNDVI MATLAB 程序，可获取使用近红外 (NIR) 转换相机获取的图像并生成修改后的归一化差分植被指数 (NDVI)。 有 2 个版本：JPEG 文件的独立版本和 DNG (RAW) 文件格式的 2 个代码（主要和功能文件）版本。 这些版本对于 NIR Drone Imaging 生成 NDVI 很有用。 本文中展示的代码利用：

matlab归一化重组指数代码具有表示量化的Tensor词典学习，用于遥感观测压缩 该存储库包含基于一种新的张量字典学习方法（用于使用CANDECOMP / PARAFAC（CP）分解）的张量数据压缩而设计的用于张量数据压缩的MATLAB代码和脚本，如论文“具有表示量化的张量字典学习用于遥感技术”中所述观察压缩”（A. Aidini，G。Tsagkatakis，P。Tsakalides）。 在提出的方法中，使用交替方向乘数法（ADMM）方法估计特殊结构张量的字典，并从训练样本中学习符号编码字典。 给定学习模型，首先通过一组稀疏系数来表示一个新样本，该稀疏系数对应于学习字典元素的线性组合。 然后，对所导出的系数进行量化和编码以便进行传输，从而显着减少了表示数据的有用信息所需的位数。 要求 数据集 在卫星衍生观测的时间序列上，更具体地说是归一化差异植被指数（NDVI）的时间序列上，对所提出的压缩算法的有效性进行了评估。 更详细地，文件training_data.mat和testing_data.mat包含50个训练和40个测试时间序列，大小为200 x 200 x 7（我们的实验），其中最

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。

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