¿Qué consideraciones deben tenerse en cuenta al tratar de derivar un NDVI de un entorno urbano?
Extraje una capa de copa de árbol de los datos de LAR-IAC y usé un NDVI de 0.38. Sin embargo, estas Preguntas Frecuentes sobre Vegetación en Teledetección recomiendan usar> 0.8, mientras que he leído> 0.6 como un buen NDVI para vegetación densa. ¿Es 0.38 demasiado bajo y es posiblemente más bajo debido a un entorno urbano (Pasadena, CA)? ¿Debería usar un índice alternativo, como SAVI (Índice de vegetación ajustada del suelo), pero tal vez para las zonas urbanas?
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NDVI debería producir un continuo de valores que van desde -1 a +1, ¿está tratando de llegar a un valor umbral para determinar la presencia de vegetación? ¿De qué instrumento RS es y a qué escala?
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scw
El valor de umbral que encontramos fue de 0,38, pero parece bajo, de acuerdo con las preguntas frecuentes que vinculé anteriormente. Tenía curiosidad si se debía a ejecutar un NDVI en un área urbana, ¿y tal vez hay métodos de corrección? Los datos se clasificaron como imágenes ortogonales en color, resolución de 4 "(áreas urbanas). Este pdf f / LAR-IAC dice que Pictometry hizo la recolección de datos en un avión, pero no qué instrumento. ¿Qué aspecto de NDVI afecta la variación en el instrumento, dadas las longitudes de onda NIR y roja?
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htomita
La razón por la que pregunto es porque la mayoría de las ortofotos solo contienen tres bandas en el espectro visible y no tienen un sensor NIR al hacer el paso elevado. Además, la longitud de onda de Red y NIR puede ayudar a determinar la correspondencia de los datos con otros usos más establecidos de NDVI.
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scw
ah, buen consejo scw. Entonces, ¿sugiere que si descubro las longitudes de onda del Rojo y el NIR del paso elevado, puedo compararlo con otros estudios de caso? Sí, no sé el rango exacto de longitudes de onda, pero lo averiguaré mañana.
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htomita
¿Has descubierto algo más sobre los datos?
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scw