Vue d’ensemble
La fonction Arithmétique de canal réalise une opération arithmétique sur les canaux d’un jeu de données raster. Vous pouvez choisir des algorithmes prédéfinis ou saisir votre propre formule uniligne. Les opérateurs pris en charge sont -,+,/,* et - unaire.
Remarques
Lorsque vous utilisez la méthode User Defined (Défini par l’utilisateur) visant à définir votre algorithme arithmétique de canal, vous pouvez saisir une formule algébrique uniligne pour créer une sortie monocanal. Les opérateurs pris en charge sont -,+,/,* et - unaire. Pour identifier les canaux, ajoutez B ou b au début du numéro d’un canal. Par exemple :
B1 + B2 b1 + (-b2) (B1 + B2) / 2(B3 * B5)Lorsque vous utilisez des indices prédéfinis, vous pouvez saisir une liste de valeurs séparées par un espace indiquant les numéros de canaux à utiliser. Les indices prédéfinis sont expliqués ci-dessous.
Méthode BAI
L'indice de zones brûlées (BAI) utilise des valeurs de réflectance des portions rouges et NIR du spectre pour identifier les surfaces du MNT affectées par le feu.
BAI = 1/((0,1 - rouge)^2 + (0,06 - NIR)^2)- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge (NIR)
- Rouge = valeurs de pixel du canal rouge
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, identifiez les canaux rouge et NIR dans l’ordre suivant : Rouge NIR. Par exemple, 3 4.
Référence : Chuvieco, E., M. Pilar Martin et A. Palacios. "Assessment of Different Spectral Indices in the Red-Near-Infrared Spectral Domain for Burned Land Discrimination." Remote Sensing of Environment 112 (2002): 2381-2396.
Méthode CIg
La méthode Clg (Chlorophyll Index - Green, Indice chlorophyllien vert) est un indice de végétation qui permet d’estimer la quantité de chlorophylle des feuilles à l’aide du ratio de réflectivité dans les canaux NIR et vert.
CIg = [(NIR / Green)-1]- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
- Vert = valeurs de pixel du canal vert
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux NIR et vert dans l’ordre suivant : NIR Vert. Par exemple, 7 3.
Référence : Gitelson, A.A., Kaufman, Y.J., Merzlyak, M.N., 1996. « Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS », Remote Sensing of Environment, Vol. 58, 289-298.
Méthode CIre
La méthode Clg (Chlorophyll Index - Green, Indice chlorophyllien vert) est un indice de végétation qui permet d’estimer la quantité de chlorophylle des feuilles à l’aide du ratio de réflectivité dans les canaux NIR et red-edge (portion de spectre dans le proche infrarouge).
Clre = [(NIR / RedEdge)-1]- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
- RedEdge = valeurs de pixel du canal Red Edge
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux NIR et Red Edge dans l’ordre suivant : NIR RedEdge. Par exemple, 7 6.
Bibliographie :
- Gitelson, A.A., Merzlyak, M.N., 1994. « Quantitative estimation of chlorophyll using reflectance spectra », Journal of Photochemistry and Photobiology B 22, 247–252.
Méthode des minéraux argileux
La méthode du rapport Clay Minerals (CM) (Minéraux argileux) est un index géologique pour identifier les entités minérales contenant de l’argile et de l’alunite à l’aide de deux bandes à onde courte infrarouge (SWIR). Le rapport CM est utilisé dans la cartographie composite de minéraux.
CM = SWIR1 / SWIR2- SWIR1 = valeurs de pixels issues de la bande à onde courte infrarouge se centrant autour de 1,5-1,75 µm
- SWIR2 = valeurs de pixels issues du canal à onde courte infrarouge se centrant autour de 2,08-2,35 µm
Pour Landsat TM et ETM+, cela correspond aux canaux 5 (SWIR1) et 7 (SWIR2). Pour Landsat 8, cela correspond aux canaux 6 (SWIR1) et 7 (SWIR2).
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux SWIR1 et SWIR2 dans l’ordre suivant : SWIR1 SWIR2. Par exemple, 6 7.
Référence : Dogan, H., 2009. "Mineral composite assessment of Kelkit River Basin in Turkey by means of remote sensing," Journal of Earth System Science, Vol. 118, 701-710.
Méthode EVI
La méthode d’indice Enhanced Vegetation Index (EVI) (Indice de végétation amélioré) est un indice de végétation optimisé prenant en compte les influences atmosphériques et le signal en arrière-plan de végétation. Il est analogue à l’indice NDVI à ceci près qu’il est moins sensible au bruit de fond et au bruit atmosphérique ; il ne devient pas aussi saturé que le NDVI en cas de régions de végétation très denses.
EVI = 2.5*(NIR - Red) / (NIR + 6*Red - 7.5*Blue + 1)- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
- Rouge = valeurs de pixel du canal rouge
- Bleu = valeurs de pixel du canal bleu
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux NIR, rouge et bleu dans l’ordre suivant : NIR Rouge Bleu. Par exemple, 5 4 2.
Cet indice génère des valeurs comprises entre 0 et 1.
Référence : Huete, A. et al. 2002, "Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices." Remote sensing of environment, Vol. 83, 195-213.
Méthode des minéraux ferreux
La méthode du rapport Ferrous Minerals (FM) (Minéraux ferreux) est un indice géologique permettant d’identifier les entités rocher qui contiennent une quantité de minéraux de fer à l’aide des canaux à onde courte infrarouge (SWIR) et proche infrarouge (NIR). Le rapport FM est utilisé dans la cartographie composite de minéraux.
FM = SWIR / NIR- SWIR = valeurs de pixel du canal infrarouge à onde courte
- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
Pour Landsat TM et ETM+, cela correspond aux canaux 5 (SWIR) et 4 (NIR). Pour Landsat 8, cela correspond aux canaux 6 (SWIR) et 5 (NIR).
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux SWIR et NIR dans l’ordre suivant : SWIR NIR. Par exemple, 6 5.
Référence : Dogan, H., 2009. "Mineral composite assessment of Kelkit River Basin in Turkey by means of remote sensing," Journal of Earth System Science, Vol. 118, 701-710.
Méthode GEMI
La méthode de l’indice de surveillance environnementale globale (GEMI, Global Environmental Monitoring Index) est un indice de végétation non linéaire destiné à la surveillance environnementale globale à partir des images satellite. Il est similaire à NDVI, mais est moins sensible aux effets atmosphériques. Il est affecté par le sol nu. Par conséquent, son utilisation n'est pas recommandée dans les zones où la végétation est rare ou de densité modérée.
GEMI = eta*(1-0.25*eta)-((Red-0.125)/(1-Red))où,
eta = (2*(NIR2-Red2)+1.5*NIR+0.5*Red)/(NIR+Red+0.5)- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
- Rouge = valeurs de pixel du canal rouge
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux NIR et rouge dans l’ordre suivant : NIR Rouge. Par exemple, 4 3.
Cet indice génère des valeurs comprises entre 0 et 1.
Référence : Pinty, B. et Verstraete, M. M. 1992, « GEMI: a non-linear index to monitor global vegetation from satellites », Plant Ecology, Vol. 101, 15-20.
Méthode GNDVI
La méthode GNDVI (Green Normalized Difference Vegetation Index, Indice de végétation par différence normalisée vert) est un indice de végétation qui permet d’estimer la photosynthèse et qui est couramment utilisé pour définir l’absorption en eau et en azote dans la couverture végétale.
GNDVI = (NIR-Green)/(NIR+Green)- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
- Vert = valeurs de pixel du canal vert
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux NIR et vert dans l’ordre suivant : NIR Vert. Par exemple, 5 3.
Cet indice génère des valeurs comprises entre -1,0 et 1,0.
Référence : Buschmann, C. et E. Nagel. 1993. « In vivo spectroscopy and internal optics of leaves as basis for remote sensing of vegetation », International Journal of Remote Sensing, Vol. 14, 711–722.
Méthode GVI (Landsat TM)
La méthode de l’indice de végétation (GVI, Green Vegetation Index), à l’origine conçue à partir des images Landsat MSS, a été modifiée pour être utilisée avec les images Landsat TM. Il est également connu sous le nom d'indice de végétation Landsat TM Tasseled Cap. Il peut être utilisé avec une imagerie dont les canaux partagent les mêmes caractéristiques spectrales.
GVI=-0.2848*Band1-0.2435*Band2-0.5436*Band3+0.7243*Band4+0.0840*Band5-1.1800*Band7A l'aide d'une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les six canaux Landsat TM, classés de un à cinq et six. Par exemple, 1 2 3 4 5 6. Si votre entrée comporte six canaux dans l’ordre attendu, il n’est pas nécessaire de saisir une valeur dans la zone de texte Band Indexes (Index de canaux).
Cet indice génère des valeurs comprises entre -1 et 1.
Référence : Todd, S. W., R. M. Hoffer, and D. G. Milchunas, 1998, « Biomass estimation on grazed and ungrazed rangelands using spectral indices », International Journal of Remote Sensing, Vol. 19, No. 3, 427–438.
Méthode d’oxyde de fer
La méthode de rapport Iron Oxide (IO) (Oxyde de fer) est un indice géologique permettant d’identifier les entités rocher ayant fait l’objet d’une oxydation des sulfites de fer à l’aide des canaux rouge et bleu. L’indice IO est utile pour identifier les entités d’oxyde de fer figurant sous les couverts végétaux et permet de cartographier les composés minéraux.
IronOxide = Red / Blue- Rouge = valeurs de pixel du canal rouge
- Bleu = valeurs de pixel du canal bleu
Pour Landsat TM et ETM+, cela correspond aux canaux 3 (rouge) et 1 (bleu). Pour Landsat 8, cela correspond aux canaux 4 (rouge) et 2 (bleu).
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux rouge et bleu dans l’ordre suivant : Rouge Bleu. Par exemple, 4 2.
Référence : Dogan, H., 2009. "Mineral composite assessment of Kelkit River Basin in Turkey by means of remote sensing," Journal of Earth System Science, Vol. 118, 701-710.
Méthode MNDWI
L'indice modifié de l'eau par différence normalisé (MNDWI) utilise les canaux vert et SWIR pour améliorer les entités hydrographiques ouvertes. Il diminue également les zones construites qui sont souvent corrélées à des entités hydrographiques ouvertes dans d'autres indices.
MNDWI = (vert - SWIR) / (vert + SWIR)- Vert = valeurs de pixel du canal vert
- SWIR = valeurs de pixel du canal infrarouge à onde courte
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, identifiez les canaux vert et SWIR dans l’ordre suivant : Vert SWIR. Par exemple, 3 7.
Référence : Xu, H. "Modification of Normalised Difference Water Index (NDWI) to Enhance Open Water Features in Remotely Sensed Imagery." International Journal of Remote Sensing 27, No. 14 (2006) : 3025-3033.
Méthode SAVI modifié
La méthode de l’indice modifié de végétation ajusté au sol (MSAVI2) minimise l’effet du sol nu sur l’indice de végétation ajusté au sol (SAVI).
MSAVI2 = (1/2)*(2(NIR+1)-sqrt((2*NIR+1)2-8(NIR-Red)))- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
- Rouge = valeurs de pixel du canal rouge
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux NIR et rouge dans l’ordre suivant : NIR Rouge. Par exemple, 4 3.
Référence : Qi, J. et al., 1994, « A modified soil vegetation adjusted index », Remote Sensing of Environment, Vol. 48, No. 2, 119–126.
Méthode MTVI2
La méthode MTVI2 (Modified Triangular Vegetation Index, Indice de végétation triangulaire modifié) est un indice de végétation qui permet de détecter la chlorophylle des feuilles à l’échelle de la couverture végétale tout en étant relativement insensible à l’indice de surface foliaire. Cet indice utilise la réflectance dans les canaux vert, rouge et NIR.
MTVI2 = [1.5(1.2(NIR-Green)-2.5(Red-Green))√((2NIR+1)²-(6NIR-5√(Red))-0.5)]- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
- Rouge = valeurs de pixel du canal rouge
- Vert = valeurs de pixel du canal vert
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux NIR, rouge et vert dans l’ordre suivant : NIR Rouge Vert. Par exemple, 7 5 3.
Référence : Haboudane, D., Miller, J.R., Tremblay, N., Zarco-Tejada, P.J., Dextraze, L., 2002. « Integrated narrow-band vegetation indices for prediction of crop chlorophyll content for application to precision agriculture », Remote Sensing of Environment, Vol. 81, 416–426.
Méthode NBR
L'indice de ratio de brûlure normalisé (NBRI) utilise les canaux NIR et SWIR pour mettre en évidence les zones brûlées tout en atténuant l'éclairage et les effets atmosphériques. Vos images doivent être remplacées par des valeurs de réflectance avant d’utiliser cet indice. Reportez-vous à la fonction Réflectance apparente pour plus d’informations.
NBR = (NIR - SWIR) / (NIR + SWIR)- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
- SWIR = valeurs de pixel du canal infrarouge à onde courte
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, identifiez les canaux NIR et SWIR dans l’ordre suivant : NIR SWIR. Par exemple, 4 7.
Référence : Key, C. et N. Benson, N. « Landscape Assessment: Remote Sensing of Severity, the Normalized Burn Ratio; and Ground Measure of Severity, the Composite Burn Index. »FIREMON: Fire Effects Monitoring and Inventory System, RMRS-GTR, Ogden, UT : USDA Forest Service, Rocky Mountain Research Station (2005).
Méthode NDBI
L'indice d'urbanisation par différence normalisé (NDBI) utilise les canaux NIR et SWIR pour mettre en évidence les agglomérations. Cet indice basé sur les ratios permet d'atténuer les effets des différences d'éclairage du MNT, ainsi que les effets atmosphériques.
NDBI = (SWIR - NIR) / (SWIR + NIR)- SWIR = valeurs de pixel du canal infrarouge à onde courte
- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, identifiez les canaux SWIR et NIR dans l’ordre suivant : SWIR NIR. Par exemple, 7 4.
Référence : Zha, Y., J. Gao et S. Ni. "Use of Normalized Difference Built-Up Index in Automatically Mapping Urban Areas from TM Imagery." International Journal of Remote Sensing 24, no. 3 (2003): 583-594.
Méthode NDMI
L'indice d'humidité par différence normalisé (NDMI) est sensible aux niveaux d'humidité dans la végétation. Il permet de surveiller les niveaux de sécheresse et de combustibles dans les zones sujettes aux incendies. Il utilise les canaux NIR et SWIR pour créer un ratio conçu pour atténuer l'éclairage et les effets atmosphériques.
NDMI = (NIR - SWIR1)/(NIR + SWIR1)- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
- SWIR1 = valeurs de pixel du premier canal infrarouge à onde courte
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, identifiez les canaux SWIR et NIR dans l’ordre suivant : NIR SWIR1. Par exemple, 4 7.
Bibliographie :
- Wilson, E.H. et Sader, S.A., 2002, « Detection of forest harvest type using multiple dates of Landsat TM imagery. » Remote Sensing of Environment, 80 , pp. 385-396.
- Skakun, R.S., Wulder, M.A. et Franklin, .S.E. (2003). « Sensitivity of the thematic mapper enhanced wetness difference index to detect mountain pine beetle red-attack damage. »Remote Sensing of Environment, Vol. 86, p. 433-443.
Méthode NDSI
L'indice de neige par différence normalisé (NDSI) est conçu pour utiliser le canal 4 et le canal 6 MODIS et le canal 2 et le canal 5 Landsat TM pour identifier la couverture neigeuse tout en ignorant la couverture nuageuse. Comme il repose sur un ratio, il atténue également les effets atmosphériques.
NDSI = (vert - SWIR) / (vert + SWIR)- Vert = valeurs de pixel du canal vert
- SWIR = valeurs de pixel du canal infrarouge à onde courte
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, identifiez les canaux vert et SWIR dans l’ordre suivant : Vert SWIR. Par exemple, 3 7.
Référence : Riggs, G., D. Hall, et V. Salomonson. "A Snow Index for the Landsat Thematic Mapper and Moderate Resolution Imaging Spectrometer." Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS '94, Volume 4: Surface and Atmospheric Remote Sensing: Technologies, Data Analysis, and Interpretation (1994), pp. 1942-1944.
Méthode NDVI
La méthode de l’indice de végétation de différence normalisée (NDVI, Normalized Difference Vegetation Index) est un indice normalisé qui vous permet de générer une image illustrant une couverture végétale (biomasse relative). Cet indice tire parti du contraste des caractéristiques de deux canaux d'un jeu de données raster multispectral : l'absorption de pigments chlorophylliens dans le canal rouge et la réflectivité élevée des matières végétales dans le canal NIR.
L'équation NDVI par défaut documentée est la suivante :
NDVI = ((NIR - Red)/(NIR + Red))- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
- Rouge = valeurs de pixel du canal rouge
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux NIR et rouge dans l’ordre suivant : NIR Rouge. Par exemple, 4 3.
Cet indice génère des valeurs comprises entre -1,0 et 1,0.
Référence : Rouse, J.W., R.H. Haas, J.A. Schell, and D.W. Deering, 1973, "Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS," Third ERTS Symposium, NASA SP-351 I:309-317.
Méthode NDVIre
La méthode NDVIre (Red-Edge NDVI, NDVI Red Edge) est un indice de végétation qui permet d’estimer l’état sanitaire de la végétation à l’aide du canal Red Edge. Ce canal est particulièrement utile pour estimer la santé des cultures pendant les phases intermédiaires et finales de la croissance, au moment où la concentration de la chlorophylle est relativement plus importante. L’indice NDVIre sert également à cartographier la variabilité, au sein d’un champ, de la quantité d’azote absorbée par le feuillage pour mieux comprendre les besoins en fertilisant des cultures.
L’indice NDVIre est calculé à l’aide des canaux NIR et Red Edge.
NDVIre = (NIR - RedEdge)/(NIR + RedEdge)- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
- RedEdge = valeurs de pixel du canal Red Edge
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux NIR et Red Edge dans l’ordre suivant : NIR RedEdge. Par exemple, 7 6.
Cet indice génère des valeurs comprises entre -1,0 et 1,0.
Référence : Gitelson, A.A., Merzlyak, M.N., 1994. « Quantitative estimation of chlorophyll using reflectance spectra », Journal of Photochemistry and Photobiology B 22, 247–252.
Méthode NDWI
La méthode de l’indice Normalized Difference Water Index (NDWI) (Indice de végétation par différence normalisée) est un indice permettant de délimiter et de surveiller les changements de contenu dans l’eau en surface. Cet indice est calculé avec les canaux NIR et vert.
NDWI = (Green - NIR) / (Green + NIR)- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
- Vert = valeurs de pixel du canal vert
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux NIR et vert dans l’ordre suivant : NIR Vert. Par exemple, 5 3.
Cet indice génère des valeurs comprises entre -1,0 et 1,0.
Référence : McFeeters, S., 1996. "The Use of Normalized Difference Water Index (NDWI) in the Delineation of Open Water Features." International Journal of Remote Sensing, 17, 1425-1432.
Méthode PVI
La méthode de l’indice de végétation perpendiculaire (PVI, Perpendicular Vegetation Index) est similaire à un indice de végétation par différence. Il est toutefois sensible aux variations atmosphériques. Si vous utilisez cette méthode pour comparer des images, ne l’appliquez qu’à des images qui ont subi une correction atmosphérique.
PVI = (NIR - a*Red - b) / (sqrt(1 + a2))- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
- Rouge = valeurs de pixel du canal rouge
- a = pente de la ligne de sol
- b = dégradé de ligne de sol
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux NIR et rouge et saisir les valeurs a et b dans l’ordre suivant : NIR Rouge a b. Par exemple, 4 3 0,3 0,5.
Cet indice génère des valeurs comprises entre -1,0 et 1,0.
Référence : Richardson, A. J. and C. L. Wiegand, 1977, « Distinguishing vegetation from soil background information », Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 43, 1541-1552.
Méthode RTVIcore
La méthode de l’indice de végétation triangulé (RTVICore) (Red Edge Triangulated Vegetation Index) est un indice de végétation qui permet d’estimer l’indice de surface foliaire et la biomasse. Cet indice utilise la réflectance dans les canaux NIR, Red Edge et vert.
RTVICore = [100(NIR-RedEdge)-10(NIR-Green)]- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
- RedEdge = valeurs de pixel du canal Red Edge
- Vert = valeurs de pixel du canal vert
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux NIR, Red Edge et vert dans l’ordre suivant : NIR RedEdge Vert. Par exemple, 7 6 3.
Référence : Haboudane, D., Miller, J.R., Pattey, E., Zarco-Tejada, P.J., Strachan, I.B., 2004. « Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies: modeling and validation in the context of precision agriculture », Remote Sensing of Environment, Vol. 90, 337–352.
Méthode SAVI
La méthode de l’indice de végétation ajusté au sol et modifié (SAVI, Soil-Adjusted Vegetation Index) est un indice de végétation qui tente de minimiser les influences de la luminosité du sol à l’aide d’un facteur de correction de luminosité du sol. L’indice est souvent utilisé dans les régions arides où le couvert végétal est faible et les valeurs en sortie sont comprises entre -1,0 et 1,0.
SAVI = ((NIR - Rouge) / (NIR + Rouge+ L)) x (1 + L)- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
- Rouge = valeurs de pixel du canal rouge
- L = facteur de correction de la luminosité du sol qui varie selon l’ampleur du couvert végétal. Dans les zones sans couvert végétal, L=1 ; dans les zones à couvert végétal modéré, L=0.5 ; et dans les zones à très fort couvert végétal, L=0, ce qui est l’équivalent de la méthode NDVI.
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux NIR et rouge et saisir la valeur L dans l’ordre suivant : NIR Rouge L. Par exemple, 4 3 0,5.
Référence : Huete, A. R., 1988, « A soil-adjusted vegetation index (SAVI) », Remote Sensing of Environment, Vol 25, 295-309.
Méthode SR
La méthode SR (Simple Ratio, Ratio simple) est un indice de végétation courant qui permet d’estimer l’étendue de la végétation. Il s’agit du ratio de luminosité dispersée dans le canal NIR et absorbé dans le canal rouge, qui réduit les effets de l’atmosphère et de la topographie.
Les valeurs sont élevées pour la végétation dont l’indice de surface foliaire est important, ou avec un haut degré de fermeture du couvert, et faibles pour les entités terrestres, aquatiques et non végétales. Les valeurs sont comprises entre 0 et 30 environ. Une végétation en bonne santé est généralement comprise entre 2 et 8.
SR = NIR / Red- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
- Rouge = valeurs de pixel du canal rouge
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux NIR et rouge dans l’ordre suivant : NIR Rouge. Par exemple, 4 3.
Référence : Birth, G.S., and G.R. McVey, 1968. « Measuring color of growing turf with a reflectance spectrophotometer, » Agronomy Journal Vol. 60, 640-649.
Méthode SRre
La méthode SRre (Red-Edge Simple Ratio, Ratio simple Red Edge) est un indice de végétation qui permet d’estimer l’étendue de la végétation saine et stressée. Il s’agit du ratio de luminosité dispersée dans les canaux NIR et Red Edge, qui réduit les effets de l’atmosphère et de la topographie.
Les valeurs sont élevées pour la végétation avec un haut degré de fermeture du couvert et une végétation saine, plus faibles pour un haut degré de fermeture du couvert et une végétation stressée, et faibles pour les entités terrestres, aquatiques et non végétales. Les valeurs sont comprises entre 0 et 30 environ. Une végétation en bonne santé est généralement comprise entre 1 et 10.
SRre = NIR / RedEdge- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
- RedEdge = valeurs de pixel du canal Red Edge
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux NIR et Red Edge dans l’ordre suivant : NIR RedEdge. Par exemple, 7 6.
Référence : Anatoly A. Gitelson, Yoram J. Kaufman, Robert Stark, and Don Rundquist, 2002, « Novel algorithms for remote estimation of vegetation fraction », Remote Sensing of Environment, Vol. 80, 76–87.
Méthode Formule de Sultan
Le processus de Sultan utilise une image 8 bits de six canaux et recourt à la méthode Formule de Sultan pour produire une image 8 bits à trois canaux. L'image obtenue met en surbrillance les formations rocheuses appelées ophiolites sur le littoral. Cette formule a été conçue en fonction des canaux TM ou ETM d'une scène Landsat 5 ou 7. Les équations appliquées pour créer chaque canal en sortie sont les suivantes :
Band 1 = (Band5 / Band7) x 100 Band 2 = (Band5 / Band1) x 100 Band 3 = (Band3 / Band4) x (Band5 / Band4) x 100En utilisant une liste limitée dans l’espace, vous identifierez les index des cinq canaux requis. Par exemple, 1 3 4 5 6. Si votre entrée comporte six canaux, dans l’ordre escompté, il n’est pas nécessaire de saisir une valeur dans la zone de texte Band Indexes (Index de canaux).
Référence : Sultan, M., Arvidson, R.E, Sturchio, N.C. & Guiness, E.A. 1987, « Lithologic mapping in Arid Regions with Landsat thematic mapper data: Meatig Dome, Egypt », Geological Society of America Bulletin 99: 748-762
Méthode SAVI transformé
L’indice transformé de végétation ajusté au sol (TSAVI) est un indice de végétation qui minimise les influences de la luminosité du sol en supposant que la ligne du sol présente une pente et une interception arbitraires.
TSAVI = (s * (NIR - s * Red - a)) / (a * NIR + Red - a * s + X * (1 + s2))- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
- Rouge = valeurs de pixel du canal rouge
- s = pente de la ligne de sol
- a = intersection de ligne de sol
- X = facteur d’ajustement défini pour minimiser le bruit du sol
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux NIR et rouge et saisir les valeurs s, a et X dans l’ordre suivant : NIR Rouge s, a X. Par exemple, 3 1 0,33 0,50 1,50.
Référence : Baret, F. et G. Guyot, 1991, « Potentials and limits of vegetation indices for LAI and APAR assessment », Remote Sensing of Environment, Vol. 35, 161-173.
Méthode VARI
La méthode de l’indice visible de réduction des effets atmosphériques (VARI) est un indice de végétation permettant d’estimer quantitativement la fraction de la végétation uniquement à partir de la plage visible du spectre.
VARI = (Green - Red) / (Green + Red – Blue)- Rouge = valeurs de pixel du canal rouge
- Vert = valeurs de pixel du canal vert
- Bleu = valeurs de pixel du canal bleu
A l'aide d'une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux rouge, vert et bleu dans l'ordre suivant : rouge vert bleu. Par exemple, 3 2 1.
Référence : Anatoly A. Gitelson, Yoram J. Kaufman, Robert Stark, and Don Rundquist, 2002, « Novel algorithms for remote estimation of vegetation fraction », Remote Sensing of Environment, Vol. 80, 76–87.
Méthode WNDWI
La méthode de l’indice de végétation par différence normalisée pondérée (WNDWI) est un indice hydrographique développé pour réduire les erreurs généralement rencontrées dans d’autres indices hydrographiques, notamment la turbidité de l’eau, les plans d’eau de taille restreinte ou peu profonds dans les scènes de télédétection.
WNDWI = [Green – α * NIR – (1 – α) * SWIR ] / [Green + α * NIR + (1 – α) * SWIR]- Vert = valeurs de pixel du canal vert
- NIR = valeurs de pixel du canal proche infrarouge
- SWIR = valeurs de pixel du canal infrarouge à onde courte
- α = coefficient pondéré s’échelonnant entre 0 et 1. La valeur par défaut est 0,5.
À l’aide d’une liste de valeurs séparées par un espace, vous allez identifier les canaux NIR, SWIR et vert ainsi que le coefficient α dans l’ordre suivant : Vert NIR SWIR α. Par exemple, 2 5 6 0,5.
Référence : Qiandong Guo, Ruiliang Pu, Jialin Li & Jun Cheng, 2017, « A weighted normalized difference water index for water extraction using Landsat imagery », International Journal of Remote Sensing, Vol. 38, 5430-5445.
Paramètres
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|---|---|
Raster | Raster en entrée. |
| Méthode | Type d’algorithme arithmétique de canal à déployer. Vous pouvez définir un algorithme personnalisé ou choisir un indice prédéfini. User Defined (Défini par l’utilisateur) : permet de définir votre expression arithmétique de canal personnalisé. NDVI : indice de végétation par différence normalisée SAVI : indice de végétation ajusté en fonction du sol Transformed SAVI (SAVI transformé) : indice de végétation ajusté en fonction du sol et transformé Modified SAVI (SAVI modifié) : indice de végétation ajusté en fonction du sol et modifié GEMI : indice de surveillance environnementale globale PVI : indice de végétation perpendiculaire GVI (Landsat TM) : indice de végétation - Landsat TM Sultan's Formula (Formule de Sultan) : formule de Sultan VARI : indice visible de réduction des effets atmosphériques GNDVI : indice de végétation par différence normalisée vert SR : ratio simple NDVIre : indice de végétation par différence normalisée Red Edge SRre : ratio simple MTVI2 : indice de végétation triangulé modifié (deuxième itération) RTVICore : indice de végétation triangulé Red Edge Clre : indice chlorophyllien - Red Edge Clg : indice chlorophyllien - Vert NDWI : indice de végétation par différence normalisée EVI : indice de végétation amélioré Iron Oxide (Oxyde de fer) : rapport d’oxide de fer Ferrous Minerals (Minéraux ferreux) : rapport de minéraux ferreux Clay Minerals (Minéraux argileux) : rapport de minéraux argileux WNDWI : indice de végétation par différence normalisée pondérée |
| Index de canaux | Définissez la formule arithmétique de canal si vous avez choisi User Defined (Défini par l’utilisateur) pour le paramètre Method (Méthode). Si vous avez choisi un indice prédéfini pour le paramètre Method (Méthode), définissez les canaux appropriés du jeu de données raster en entrée correspondant à l’indice. |
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