Pertimbangan apa yang harus dipertimbangkan ketika mencoba mendapatkan NDVI dari lingkungan perkotaan?
Saya menarik lapisan kanopi pohon dari data LAR-IAC dan menggunakan NDVI 0,38. Namun, FAQ tentang Vegetasi dalam Penginderaan Jauh ini merekomendasikan penggunaan> 0.8, sementara saya telah membaca> 0.6 sebagai NDVI yang baik untuk vegetasi yang lebat. Apakah 0,38 terlalu rendah, dan apakah mungkin lebih rendah karena lingkungan perkotaan (Pasadena, CA)? Haruskah saya menggunakan indeks alternatif, seperti SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index), tetapi mungkin untuk daerah perkotaan?
1
NDVI harus menghasilkan kontinum nilai mulai dari -1 hingga +1, apakah Anda mencoba untuk mendapatkan nilai ambang untuk menentukan keberadaan vegetasi? Apa instrumen RS dari dan pada skala apa?
—
scw
Nilai ambang yang kami temui adalah 0,38, tetapi tampaknya rendah, menurut FAQ yang saya tautkan di atas. Saya ingin tahu apakah itu karena menjalankan NDVI di daerah perkotaan, dan mungkin ada metode koreksi? Data dikategorikan sebagai Color Orthogonal Imagery, resolusi 4 ”(daerah perkotaan). Pdf ini f / LAR-IAC mengatakan Pictometry melakukan pengumpulan data untuk pesawat, tetapi bukan instrumen apa. Aspek NDVI apa yang mempengaruhi varians dalam instrumen, mengingat NIR dan panjang gelombang merah?
—
htomita
Alasan saya bertanya adalah karena kebanyakan orthophotos hanya mengandung tiga pita dalam spektrum yang terlihat, dan tidak memiliki sensor NIR ketika melakukan flyover. Juga, yang memiliki panjang gelombang Merah dan NIR dapat membantu mencari tahu korespondensi data dengan penggunaan NDVI lainnya yang lebih mapan.
—
scw
ah, tip baik scw. Jadi Anda menyarankan bahwa jika saya mengetahui panjang gelombang Merah dan NIR dari flyover, saya kemudian dapat membandingkannya dengan studi kasus lainnya? Ya, saya tidak tahu kisaran panjang gelombang yang tepat, tetapi saya akan mencari tahu besok.
—
htomita
sudahkah Anda menemukan sesuatu yang lebih jauh tentang data?
—
scw