歸一化植被指數
The NDVI had the same characteristics of cycle oscillation as that of runoff.
NDVI與徑流量具有同等的周期變化特點。
The difference between NDVI and EVI is larger as vegetation coverage increases.
NDVI與EVI值的差異隨着植被覆蓋度的增加而增大。
NDVI was most significantly correlated to the air temperature of the preceding four months.
在月時間尺度上， NDVI與氣溫的關系在不同類型植被之間存在很大差異。
Using the linear model with measurement error paddy production was estimated by means of NDVI.
用含測量誤差的線性模型，由植被指數(NDVI)估計稻谷産量。
The model, NDVI-vegetation coverage, can provide support to develop regional soil erosion model.
多重因子數據庫和NDVI-植被蓋度關系，可以為區域土壤侵蝕定量評價提供支持。
歸一化植被指數（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）是一種通過遙感數據量化地表植被覆蓋狀況的指标，廣泛應用于生态監測、農業管理和氣候變化研究領域。其核心原理基于植被對不同光譜波段的反射特性：健康的植物葉片因葉綠素作用會強烈吸收可見光中的紅光波段（波長約0.6-0.7μm），同時細胞結構對近紅外波段（波長約0.7-1.1μm）具有高反射特性。
NDVI的計算公式為： $$ NDVI = frac{(NIR - Red)}{(NIR + Red)} $$ 其中，$NIR$表示近紅外波段反射率，$Red$表示紅光波段反射率。該指數取值範圍在$-1$至$1$之間，數值越高表明植被覆蓋度與生物量越大。例如，裸土通常為$0.1-0.2$，茂密植被可達$0.6-0.8$，而水域因吸收所有波段呈現負值。
在農業應用中，NDVI可識别作物生長異常區域，指導精準施肥。美國農業部通過Landsat衛星數據生成的NDVI圖層，成功将小麥産量預測精度提升15%。生态環境領域，科研團隊利用MODIS傳感器獲取的NDVI時序數據，發現2000-2020年全球植被覆蓋率年均增長1.3%，證實了二氧化碳施肥效應的存在。
當前主流的NDVI數據源包括NASA的Terra/Aqua衛星（空間分辨率250-1000米，每日更新）和歐空局Sentinel-2衛星（分辨率10米，5日重訪周期）。用戶可通過Google Earth Engine平台免費獲取經過大氣校正的标準化産品。
NDVI（歸一化植被指數，Normalized Difference Vegetation Index）是一種通過遙感技術量化地表植被覆蓋和生長狀态的核心指标。以下是詳細解釋：
NDVI通過對比植被在近紅外波段（NIR）和紅光波段（R）的反射率差異，反映植被的覆蓋度和生物量。植被細胞結構在近紅外波段反射率高，而紅光波段因葉綠素吸收反射率低。
NDVI的公式為：
$$
NDVI = frac{NIR - R}{NIR + R}
$$
其中，NIR和R分别代表近紅外和紅光波段的反射率值。取值範圍為-1到1，負值通常對應水體、雲或雪，0附近為裸土，正值越高表示植被越茂密。
NDVI數據通常由衛星遙感（如Landsat、MODIS）反演，可通過地理國情監測雲平台等專業渠道獲取。
如需更詳細的技術參數或應用案例，可參考遙感領域學術文獻或專業平台數據說明。
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