ndbi排除了什么类型的地物

NDBI（Normalized Difference Built-up Index）是一种利用多光谱遥感数据计算城市建设用地信息的指数。NDBI的计算方法是利用近红外波段和短波红外波段之间的差异，来反映地表覆盖类型的不同。具体来说，NDBI通过以下公式计算：

NDBI = (NIR - SWIR) / (NIR + SWIR)

其中，NIR和SWIR分别代表近红外波段和短波红外波段的反射率。通过NDBI的计算，可以得到一个反映城市建设用地信息的指数，该指数的值越高，表示该区域建设用地的比例越大。

NDBI主要用于提取城市建设用地，排除了非城市建设用地的地物，如水体、植被和裸地等。因此，NDBI排除了非城市建设用地的地物类型，包括湖泊、河流、草地、森林、荒漠等。但需要注意的是，在一些城市周边的农村地区，由于耕地或农业设施与城市建设用地的分界线较模糊，NDBI可能会将一些农村地区误判为城市建设用地。

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为什么使用使用bandmath工具进行NDBI计算

使用bandmath工具进行NDBI计算的原因是因为bandmath工具可以对多个波段进行逐像素的数学运算，并且可以自定义运算公式。NDBI（Normalized Difference Built-up Index）是一种常用的用于提取城市建设信息的遥感指数，其计算公式为（NIR-SWIR）/（NIR+SWIR）。其中NIR和SWIR分别代表近红外波段和短波红外波段的反射率或亮度值。使用bandmath工具可以方便地计算NDBI指数，只需要将NIR和SWIR两个波段的数据输入到工具中，并设置好计算公式即可。

此外，使用bandmath工具还可以进行其他形式的逐像素运算，例如计算植被指数（如NDVI）、土地覆盖类型分类等。该工具具有较强的灵活性和可扩展性，适用于各种类型的遥感数据处理和分析。

计算NDBI具体操作过程

NDBI（Normalized Difference Built-up Index）是一种用于监测城市建设扩张的遥感指数。它是通过计算近红外波段（NIR）和短波红外波段（SWIR）之间的归一化差异来反映城市建筑物的分布情况。下面是NDBI计算的具体操作过程：

1. 选择适合的遥感数据，如Landsat系列的遥感影像数据。

2. 从遥感影像中分别提取近红外波段（NIR）和短波红外波段（SWIR）的数据。

3. 计算NDBI指数。NDBI指数的计算公式为：NDBI = (NIR-SWIR)/(NIR+SWIR)。

4. 对NDBI结果进行分类处理。一般来说，NDBI的值范围从-1到1，其中高于0的值表示城市区域，低于0的值表示非城市区域。可以根据实际情况设定阈值，将NDBI结果二值化，得到城市区域和非城市区域的分布图。

5. 可以对NDBI结果进行可视化显示，以便更直观地观察城市建设扩张的情况。

总的来说，NDBI可以通过遥感技术快速、准确地监测城市建设扩张，对城市规划和管理具有重要的参考价值。