NDVI-LST特征空间

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 和 LST (Land Surface Temperature) 是遥感领域中常用的两个指标，它们在特征空间分析中起着关键作用。

NDVI是一种通过比较近红外波段和红光波段反射率差异来估算植被覆盖状况的指数。高值通常表示有茂盛的绿色植物存在，而低值则表示较少植被或者非植被表面。它常用于监测植被生长、变化以及土地利用情况。

LST则是地表温度的测量，特别是在对城市热岛效应、农业活动影响及气候变化研究中非常重要。LST数据反映了地表及其周围环境的实时热量状态，可以揭示出区域的热量收支情况。

在NDVI-LST特征空间中，研究人员常常将这两个变量一起分析，因为它们之间存在着密切的关系。例如，健康植被通常会呈现出较高的NDVI值和较低的LST值，因为茂密的植被能吸收更多的太阳辐射并减少其直接返回太空，导致地面温度相对较低。通过这种二维空间的可视化，可以揭示出地理区域的生态状态、气候条件以及潜在的土地利用模式等信息。

相关问题

基于NDVI，WET，LST,NDBSI怎么构建RSEI模型

RSEI（Risk-Screening Environmental Indicators）是一种用于评估环境风险的模型。基于NDVI，WET，LST，NDBSI构建RSEI模型的步骤如下：

1. 收集所需数据：收集影像数据和地面实测数据，包括NDVI、WET、LST、NDBSI等指标数据。

2. 数据预处理：对收集的数据进行预处理，包括去除异常值、插值、坐标转换、数据融合等。

3. 空间插值：将地面实测数据插值到影像数据的像元上，得到每个像元的实测数据。

4. 指标标准化：对NDVI、WET、LST、NDBSI等指标进行标准化处理，以消除不同指标之间的量纲差异。

5. 指标加权：根据环境风险评估的需求，对不同指标进行加权处理，以确定各指标在模型中的权重。

6. 模型建立：根据加权后的指标数据，建立RSEI模型，可以采用线性回归、逻辑回归、神经网络等方法进行建模。

7. 模型评估和验证：对建立的模型进行评估和验证，可以采用交叉验证、ROC曲线等方法进行评估和验证，以确定模型的准确性和可靠性。

8. 模型应用：将建立的RSEI模型应用于实际环境风险评估中，可以对不同区域的环境风险进行快速、准确的评估，为环境保护工作提供重要的参考依据。

arcgis lst

### 如何在 ArcGIS 中处理和分析地表温度 LST 数据

#### 获取数据
为了在 ArcGIS Pro 中处理和分析地表温度（LST），首先需要获取合适的 LST 数据集。可以利用来自 MODIS 或者 Landsat 的产品，这些数据可以通过 USGS Earth Explorer 或 NASA LAADS DAAC 下载[^1]。

#### 准备环境
安装并启动 ArcGIS Pro 后，创建一个新的项目文件夹来保存所有的输入输出文件以及中间过程产生的临时文件。设置工作空间以便于管理各个阶段的数据成果。

#### 导入与预处理
导入下载好的影像到 ArcGIS Pro 工程内。对于存在云污染的情况，执行去云操作以提高后续计算精度。这一步骤通常涉及多时相图像合成技术或是采用专门算法去除影响因子。

#### 地理配准
确保所使用的遥感图像是经过地理编码的；如果不是，则需对其进行几何纠正使像素位置能够准确对应实际地理位置。此过程中可能需要用到控制点匹配等手段实现精确定位。

#### 提取感兴趣区(ROI)
定义研究范围内的兴趣区域作为进一步分析的基础单元。通过绘制矢量边界或者应用掩膜工具限定特定地域的空间界限。

#### 计算NDVI与其他指数
基于红光波段(Red)和近红外波段(NIR)，运用公式 `(NIR - Red)/(NIR + Red)` 来估算归一化植被指数 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)。此外还可以考虑构建其他辅助指标如增强型植被指数(EVI)用于综合评价地面覆盖状况及其变化趋势。

#### 分析LST特征
根据上述准备完成后的基础资料开展深入探讨：
- **时空分布规律**：统计描述不同时刻下各像元处的地表温度值，并绘制成图表展示其动态演变模式；
- **关联性检验**：探究 LST 与其他自然要素之间的关系，比如海拔高度、坡度方向等因素对热量积累的影响程度；
- **异常检测**：识别出那些偏离正常水平较多的位置点，可能是由于人类活动干扰所致的城市热岛效应显现之处。

import arcpy
from arcpy.sa import *

# 设置工作空间
arcpy.env.workspace = "C:/data"

# 定义输入栅格路径
input_raster = Raster("lst_data.tif")

# 执行NDVI计算
ndvi = BandArithmetic(input_raster, "1", "(Band_4 - Band_3) / (Band_4 + Band_3)")

# 将结果保存为新栅格文件
ndvi.save("output_ndvi.tif")