TOP 10 chỉ số thông dụng cho ảnh Landsat và Sentinel

 

Trong nghiên cứu ảnh viễn thám, chúng ta thường sử dụng rất nhiều loại chỉ số quang phổ khác nhau để phân tích các vấn đề về thảm thực vật, tài nguyên nước, đất, cháy rừng, đô thị... Các sản phẩm ảnh viễn thám của Landsat và Sentinel được sử dụng nhiều hơn cả bởi vì chúng miễn phí, độ phân giải tốt về không gian, thời gian và phổ (nhiều bands).

Bài này được dịch từ bài viết của Gabri đăng trên giscrack.com ngày 17, Sep 2019

Link bài gốc: https://giscrack.com/list-of-spectral-indices-for-sentinel-and-landsat/

1. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI):

NDVI là một trong những chỉ số kinh điển, sử dụng trong hầu hết các thể loại phân tích viễn thám. NDVI chỉ sử dụng band đỏ (red) và band gần hồng ngoại (NIR). Nó dùng để đánh giá mức độ thảm thực vật, độ phản xạ cao hơn trong tia NIR tương ứng với thảm thực vật dày đặc hơn và khỏe mạnh hơn (GU, 2019)

• Formula of NDVI = (NIR – Red) / (NIR + Red)
• NDVI (Landsat 8) = (B5 – B4) / (B5 + B4)
• NDVI (Landsat 4 – 7) = (B4 – B3) / (B4 + B3)
• NDVI (Sentinel 2) = (B8 – B4) / (B8 + B4)

2. Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI):

GNDVI là một chỉ số modified của NDVI để nâng cao độ nhạy của hàm lượng diệp lục trong cây trồng. Thực ra chỉ số này cũng ít dùng, nhưng trong nghiên cứu về nông nghiệp, hoặc phân loại các loại cây trồng thì có thể dùng.

• Formula of GNDVI = (NIR-GREEN) /(NIR+GREEN)
• GNDVI (Landsat 8) = (B5 – B3) / (B5 + B3)
• GNDVI (Landsat 4 – 7) = (B4 – B2) / (B4 + B2)
• GNDVI (Sentinel 2) = (B8 – B3) / (B8 + B3)

3. Enhanced Vegetation Index (EVI):

EVI cũng tương tự như NDVI, có thể được dùng để lượng quá độ xanh của thực vật. Tuy nhiên, EVI  điều chỉnh đối với một số điều kện về khí quyển và noise của tán cây (cái này bạn nào hay làm classify các loại cây rừng, như rừng trồng, rừng già, cây công nghiệp... thì nên áp dụng)

• Formula of EVI = G * ((NIR – R) / (NIR + C1 * R – C2 * B + L))
• EVI (Landsat 8) = 2.5 * ((B5 – B4) / (B5 + 6 * B4 – 7.5 * B2 + 1))
• EVI (Landsat 4 – 7) = 2.5 * ((B4 – B3) / (B4 + 6 * B3 – 7.5 * B1 + 1))
• EVI (Sentinel 2) = 2.5 * ((B8 – B4) / (B8 + 6 * B4 – 7.5 * B2 + 1))

4. Advanced Vegetation Index (AVI):

AVI cũng khá giống với NDVI, chỉ sử dụng band RED và NIR. Trong các nghiên cứu sâu về thực vật như theo dõi biến động của cây trồng, rừng theo thời gian. Thông qua sự kết hợp đa thời gian của NDVI và AVI, chúng ta có thể phân biệt được các loại thảm thực vật khác nhau và trích xuất các đặc điểm của chúng (về thực vật khí hậu học) (GU, 2019).

• Formula of AVI = [NIR * (1-Red) * (NIR-Red)] 1/3
• AVI (Landsat 8) = [B5 * (1 – B4)*(B5 – B4)]1/3
• AVI (Landsat 4 – 7) = [B4 * (1 – B3)*(B4 – B3)]1/3
• AVI (Sentinel 2) = [B8 * (1 – B4)*(B8 – B4)]1/3

5. Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI):

SAVI được dùng để hiệu chỉnh lại NDVI về ảnh hưởng của độ sáng của đất ở một số nơi có NDVI thấp. Chỉ số hiệu chỉnh độ sáng của đất L = 0.5 được cho là phù hợp với hầu hết các loại lớp đất phủ (USGS, 2019).

• Formula of SAVI = ((NIR – R) / (NIR + R + L)) * (1 + L)
• SAVI (Landsat 8) = ((B5 – B4) / (B5+ B4 + 0.5)) * (1.5)
• SAVI (Landsat 4 – 7) = ((B4 – B3) / (B4+ B3 + 0.5)) * (1.5)
• SAVI (Sentinel 2) = (B08 – B04) / (B08 + B04 + 0.428) * (1.428)

6. Normalized Difference Moisture Index (NDMI):

NDMI được dùng để xác định hàm lượng nước trong thực vật. Trong các bài toán phân loại thực vật ở khu đất ngập nước thường hay sử dụng chỉ số này.

• Formula of NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)
• NDMI (Landsat 8) = (B5 – B6) / (B5 + B6)
• NDMI (Landsat 4 – 7) = (B4 – B5) / (B4 + B5)
• NDMI (Sentinel 2) = (B8 – B11) / (B8 + B11)

7. Moisture Stress Index (MSI):

MSI thường dùng để phân tích chất lượng của các loại cây trồng, dự báo năng suất và mô hình biophysical cho các bài toán nông nghiệp. Giá trị MSI bị đảo ngược so với các chỉ số khác, nghĩa là MSI càng cao thì cây bị căng thẳng về nước càng cao. Điều này cũng có thể suy ra độ ẩm đất sẽ thấp ở những nơi có MSI cao. Giá trị của MSI từ 0 đến hơn 3, nhưng thông thường từ 0.2 đến 2.0 (Welikhe et al., 2017).

• Formula of GCI = (NIR) / (Green) – 1
• GCI (Landsat 8) = (B5 / B3) -1
• GCI (Landsat 4 – 7) = (B4 / B2) -1
• GCI (Sentinel 2) = (B9 / B3) -1

8. Normalized Burned Ratio Index (NBRI):

NBRI sử dụng band NIR và SWIR vốn rất nhạy cảm trong biến động thảm thực vật để phát hiện các khu vực bị cháy và theo dõi sự hồi phục của hệ sinh thái (GU, 2019)

• Formula of NBR = (NIR – SWIR) / (NIR+ SWIR)
• NBRI (Landsat 8) = (B5 – B7) / (B5 + B7)
• NBRI (Landsat 4 – 7) = (B4 – B7) / (B4 + B7)
• NBRI (Sentinel 2) = (B8 – B12) / (B8 + B12)

9. Bare Soil Index (BSI):

BSI kết hợp các bands Blue, RED, NIR và SWIR để phát hiện các thay đổi của đất. 

• Formula of BSI = ((Red+SWIR) – (NIR+Blue)) / ((Red+SWIR) + (NIR+Blue))
• BSI (Landsta 8) = (B6 + B4) – (B5 + B2) / (B6 + B4) + (B5 + B2)
• BSI (Landsta 4 – 7) = (B5 + B3) – (B4 + B1) / (B5 + B3) + (B4 + B1)
• BSI (Sentinel 2) = (B11 + B4) – (B8 + B2) / (B11 + B4) + (B8 + B2)

10. Normalized Difference Water Index (NDWI)

NDWI được dùng để phân tích các bề mặt nước như sông suối ao hồ. Sử dụng 2 bands NIR và SWIR, chỉ số này có thể tăng cường các thông tin về nước một cách hiệu quả. NDWI cũng rất nhạy với built-up. NDWI cũng hay được kết hợp với NDVI để đánh giá sự biến động sử dụng đất.

• Formula of NDWI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)
• NDWI (Landsat 8) = (B3 – B5) / (B3 + B5)
• NDWI (Landsat 4 – 7) = (B2 – B4) / (B2 + B4)
• NDWI (Sentinel 2) = (B3 – B8) / (B3 + B8)

Một công thức khác của NDWI dùng để giám sát biến động của mặt nước, sử dụng 2 band Green và NIR, được định nghĩa bởi McFeeters (1996)

NDWI = (Green - NIR)/(Green + NIR)

Ngoài ra còn một vài các chỉ số nữa như NDSI (tuyết), NDGI (băng), ARVI, SIPI... nhưng tôi thấy ít sử dụng hơn, các bạn có thể đọc thêm trong link gốc.