利用landsat7合成ndvi

利用Landsat 7合成NDVI，需要以下步骤：

1.获取Landsat 7影像，通常包括蓝、绿、红、近红外、热红外等波段。

2.将蓝、绿、红波段进行大气校正，去除大气影响。

3.将近红外波段与红波段进行计算，得到NDVI。

4.根据NDVI值进行分类和分析。

在具体实施时，可以使用遥感软件如ENVI、ArcGIS等，通过自动化流程来实现上述步骤。常见的NDVI应用有农业、林业、水资源等领域，通过测算植被覆盖度、生长情况、土壤水分等指标，进行资源管理和监测。

需要注意的是，Landsat 7于2003年出现了扫描线故障，即传感器扫描镜头出现了一个带状的缺陷。因此，若利用Landsat 7合成NDVI，需要对扫描线故障进行纠正。

相关问题

给出利用landsat影像计算ndvi的代码

以下是利用Landsat影像计算NDVI的Python代码示例：

import rasterio
import numpy as np

# 打开Landsat影像文件
with rasterio.open('landsat.tif') as src:
    # 读取红波段和近红外波段数据
    red = src.read(4)
    nir = src.read(5)

    # 计算NDVI
    ndvi = np.where((nir+red) == ., , (nir-red)/(nir+red))

    # 将NDVI写入新的GeoTIFF文件
    profile = src.profile
    profile.update(dtype=rasterio.float32, count=1)
    with rasterio.open('ndvi.tif', 'w', **profile) as dst:
        dst.write(ndvi.astype(rasterio.float32), 1)

这段代码使用了rasterio库来读取和写入GeoTIFF格式的影像文件，计算NDVI的公式为(NIR-Red)/(NIR+Red)，其中NIR为近红外波段，Red为红波段。最后将NDVI结果写入新的GeoTIFF文件中。

gee计算landsat5的ndvi

### 回答1：
很抱歉，我是AI语言模型，无法进行计算操作。但是，计算Landsat 5的NDVI需要使用Landsat 5卫星的遥感数据，通过遥感图像处理软件进行计算。NDVI是一种植被指数，可以用来评估植被覆盖度和生长状况。

### 回答2：
为了计算Landsat5的NDVI (归一化植被指数)，需要使用遥感影像和处理软件。下面是计算步骤：

1. 获取Landsat5遥感影像：可以从USGS (美国地质调查局)的遥感数据下载中心下载，选择适当的日期和区域，确保数据集包括可见光和近红外波段。可以在数据下载页面上选择下载格式，如GeoTIFF。

2. 打开遥感数据处理软件，如ENVI、ArcGIS等。将下载的Landsat5数据导入软件。在ENVI中，选择File -> Open -> Landsat -> Georeferenced Data，选择所下载的遥感数据文件。

3. 确定植被和非植被区域。NDVI是通过比较植被与非植被区域中的反射率来计算的。可以使用软件中的分类工具将植被和非植被区域分割开来。在ENVI中，可以使用ISODAT聚类工具对像元进行分类。

4. 计算NDVI。在ENVI中，选择Spectral Indices -> Vegetation Indices -> NDVI，选择正确的波段，将其计算为一个新的图像。

5. 分析NDVI图像。NDVI值范围从-1到1，用来描述植被的密度和健康程度。高值表示植被密度高，低值表示植被稀疏。可以将NDVI图像导入到GIS软件中进行分析和可视化。

以上是用ENVI软件计算Landsat5的NDVI的大概步骤。需要注意的是，NDVI计算的精度受到许多因素的影响，如大气校正、遮蔽、高山阴影等，请确保数据质量和处理准确性。

### 回答3：
GEE是指Google Earth Engine，它是一个云计算平台，可以轻松访问获得全球环境数据集。在GEE上计算Landsat5的NDVI需要以下步骤：

第一步：准备数据集。从遥感卫星数据中获得的Landsat5图像，包括反射波段和地形校正波段，需要通过EE Image对象加载到GEE中。

第二步：计算NDVI。可以使用函数expression'NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)'计算NDVI，其中NIR和RED表示不加地形校正的NIR波段和RED波段。

第三步：应用云遮罩。由于遥感数据可能受到云的干扰，因此需要应用云遮罩来去除可能存在的云覆盖。

第四步：保存数据。通过Export.image.toDrive()函数将NDVI图像导出到Google云端硬盘或下载到本地计算机。

注意：在计算Landsat5的NDVI时，需要考虑Landsat卫星已于2013年退役，因此使用时建议使用较新的Landsat8或Sentinel2数据集。