1) NDWI
归一化差异水体指数
1.
The construction and application of normalized difference water index (NDWI) based on the ASTER image;
基于ASTER数据的归一化差异水体指数的建立及其应用
2.
Each node of the tree is associated with MSAVI,NDWI and the Brightness,Greenness,Wetness of the soil.
结果表明:利用修改型土壤调整植被指数(MSAVI),归一化差异水体指数(NDWI)和遥感图像缨帽变换后的亮度(Brightness)、绿度(Greenness)、湿度(Wetness)等复合识别指标,在决策树的各节点设计不同的分类器,可以划分沙漠化等级;决策树分类法可以有效地排除和避免提取地物时受多余信息的干扰及影响,其总体提取效果较好,是快速自动提取沙漠化土地信息的有效手段。
2) modified normalized difference water index
改进的归一化差异水体指数
1.
The threshold method,such as the spectral structure method,the modified normalized difference water index method and the classification extraction method are used to extract water bodies on Landsat-7 ETM+imagery.
以Landsat-7的ETM+为数据源,通过实验比较了阈值法、谱间关系法、改进的归一化差异水体指数法以及分类提取法对水体进行提取的效果,得出了谱间关系法易消除阴影的误提,单波段阈值法易消除居民地误提的结论,提出了综合谱间关系法和阈值法的方法,取得了好的提取效果,有效减少了误提现象。
3) MNDWI
归一化水体指数
4) NDVI
归一化植被差异指数
5) normalized difference thermal index
归一化差异火点指数
1.
In this paper,based on analyzing the characteristic of the hot spot spectral radiance by use of related MODIS bands data,a new model named normalized difference thermal index(NDTI) was developed for the fire detection and monitoring.
在利用MODIS红外辐射遥感数据分析异常热点光谱辐射特性的基础上,提出了一个新的火情监测模型归一化差异火点指数,并通过几起较大的森林火灾对该模型进行了分析和验证,给出了该监测模型的详细算法。
6) NDVI
归一化差异植被指数
1.
Aims NDVI is extensively used as an important index in evaluating vegetation growth and dynamics,including inter-annual dynamics;however,research o the relationship between inter-annual vegetation dynamics and land use is largely lacking.
以中分辨率成像光谱仪数据(Moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)为基础计算泾河流域归一化差异植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)在2001~2004年的时间序列值,分别采用相关系数r值和成对t检验的t值定量描述年内NDVI曲线在年际间的协同性和差异性。
2.
The satellite image of the vegetation coverage of Wuhan region was made using the calculation of the NDVI(normalized difference vegetation index) and taking the dimidiate pixel level.
为了研究植被资源受人类活动影响程度及其动态变化趋势,根据陆地卫星1991年7月TM和2002年7月ETM+影像,通过对植被的光谱分析,结合地形图和已有植被分布图等资料进行纠正和解译,计算归一化差异植被指数(NDVI),采取混合像元二分模型,生成植被覆盖度由低至高5级分类图像。
补充资料：迁移效率指数、偏好指数和差别指数
迁移效率指数、偏好指数和差别指数
迁移效率指数、偏好指数和差别指数迁移效率指数是用于测定两地间人口迁移效率的指标。它是净迁移对总迁移之比。计算公式为:EIM一摇寿纂拼又‘。。上式中，}人么夕一材方}为i、]两地净迁移人数;从少+材户为i、]两地总迁移人数;El入了为迁移效率指数。 EIM的取值范围为。至100，如某一地区的值越大，反映迁移的的影响也越大。如果计算i地区与其他一切地区之间的人口迁移效率指数EIM厂，则: }艺材。一芝Mj、}EIM汀艺。+乏M，(j笋i) 迁移偏好指数是从一个地区向另一地区的实际迁移人数与期望迁移人数之比。计算公式为:____M.___材尸2行一:一二子一一不石一二，么M“ 了厂‘.厂‘、八 }二不十二六二1 、厂厂7上式中，M“为从i地迁到j地的实际迁移量;艺材。为总的人口迁移量;尸为总人口;M尸I，j为迁移偏好指数。通过计算迁移偏好指数，可以反映各地区的相对引力。 迁移差别指数是反映具有某种特征的迁移人口与非迁移人口区别的指数。例如，专业技术人员的人数所占比重，各种文化程度人数所占比重等，以便研究人才流失和其他间题。计算公式为:M‘从IMD、一翌不丝xl。。 .义V‘ N上式中，M为迁移人数;M，为具有i特征的迁移人数;N为非迁移人数;N‘为具有i特征的非迁移人数;了八了D、为迁移差别指数。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条