Python遥感图像处理应用篇(八):批量计算landsat8中NDVI指数数据置信区间并保存结果

本文介绍了如何使用Python的gdal库批量处理Landsat8的NDVI指数数据,计算置信区间,并展示了处理后的结果。在Landsat8中,NDVI通过(Band 5 - Band 4) / (Band 5 + Band 4)计算,文章提供了读取、处理数据的代码,并展示了98%置信区间为(-1900, 8429),同时提醒对超出常规范围的数据进行处理。" 113762890,10677449,QtCreator TLS初始化失败解决办法,"['qt5', 'qtcreator', 'ssl', 'net', '编译器']

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1.数据描述

NDVI用于量化植被的绿色度,有助于了解植被密度和评估植物健康的变化。 NDVI按传统方式计算为红色(R)和近红外(NIR)归一化值:  

NDVI=(NIR - R) / (NIR + R)

In Landsat 4-7, NDVI = (Band 4 – Band 3) / (Band 4 + Band 3).

In Landsat 8, NDVI = (Band 5 – Band 4) / (Band 5 + Band 4).

本文数据位Landsat8NDVI数据,基本信息如下:

Landsat Surface Reflectance-derived Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Specifications
Attribute Value
Long Name Normalized Difference Vegetation Index
Short Name LC8NDVI, LE7NDVI, LT5NDVI, or LT4NDVI
File Name *_sr_ndvi.tif
Dat
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