批处理脚本，自动读取指定文件夹下的所有遥感影像，并计算每幅影像的平均NDBI值

@echo off
setlocal enabledelayedexpansion

rem 定义输入文件夹和输出文件
set input_folder=C:\path\to\input\folder
set output_file=C:\path\to\output\file.txt

rem 遍历文件夹，获取每个遥感影像的平均NDBI值
for %%f in ("%input_folder%\*.tif") do (
rem 提取文件名和路径
set filename=%%~nf
set filepath=%%~df%%~pf

rem 调用第三方软件计算NDBI值
ndbi_calculation.exe -input "%filepath%%%f" -output "%filepath%%filename%_ndbi.tif"

rem 读取NDBI值的平均值并输出到文件
for /f "tokens=2 delims=: " %%a in ('gdalinfo -stats "%filepath%%filename%_ndbi.tif" ^| find "Mean"') do (
set ndbi=%%a
echo !filename!: !ndbi! >> %output_file%
)

rem 删除临时文件
del "%filepath%%filename%_ndbi.tif"
)

echo "计算完成！"

相关问题

使用ENVI计算临港地区每幅遥感影像平均NDBI

注：本回答假设已经将遥感影像导入ENVI，并完成过预处理（如大气校正、辐射校正、几何校正等）。

1. 打开ENVI软件，导入要处理的遥感影像。
2. 选择图像文件，右键点击“Raster”选项，选择“Band Math”。
3. 在Band Math面板中，选择“New Output File”，选择输出的文件路径和文件名，并指定“Type”为“Float”。
4. 在“Standard Raster Math”选项卡中，选中“NDBI”（归一化差异建筑指数），并输入NDBI公式：

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

其中，SWIR为短波红外波段（SWIR band），NIR为近红外波段（NIR band）。
5. 在下面的“Input Layer”中，选择对应的SWIR和NIR波段，点击“OK”按钮。
6. 程序开始计算，处理结果将保存为指定的输出文件。

以上过程将得到单幅遥感影像的NDBI值。如果需要对多幅遥感影像进行批量处理，可以利用ENVI的批处理功能。例如，可以编写一个批处理脚本，自动读取指定文件夹下的所有遥感影像，并计算每幅影像的平均NDBI值。

如何通过改进NDBI指数法提升遥感影像城镇用地信息提取的精度？

NDBI（归一化建筑指数）作为一种常用的遥感影像分析工具，能够有效识别建筑物和硬化表面。然而，它在处理包含稀疏植被的区域时，会降低城镇用地信息提取的精度。杨智翔和何秀凤的研究提出了一种改进的NDBI指数法，通过算法优化解决了这一问题。具体步骤如下：

参考资源链接：[改进NDBI指数法：遥感影像城镇用地自动提取](https://wenku.csdn.net/doc/5mignc9thr?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 首先，需要收集遥感影像数据，通常使用Landsat系列的ETM或TM传感器数据，因为它提供了足够的光谱波段信息来区分城镇用地和自然地物。
2. 其次，采用改进的NDBI算法，该算法考虑了原NDBI在处理稀疏植被区域时的局限性，通过引入新的参数或调整指数的计算方法，以减少误判。
3. 接下来，根据遥感影像中的光谱特征，建立城镇用地的特征模型。这包括分析城镇用地与自然植被、水体等其他地物的光谱差异，以确定区分它们的阈值。
4. 然后，应用改进的NDBI指数法对整个影像进行自动分类，提取城镇用地信息。
5. 最后，对提取结果进行精度验证，通常使用实地调查数据或更高分辨率的遥感影像作为参考，通过计算混淆矩阵等方法，评估提取精度，并根据结果进一步调整算法参数。

通过这种改进的NDBI指数法，可以显著提升遥感影像中城镇用地信息的提取精度，减少稀疏植被的干扰，实现更精确的城市动态监测。对于希望深入了解如何应用改进NDBI指数法的技术人员，建议研读《改进NDBI指数法：遥感影像城镇用地自动提取》这篇论文，获取更多的技术细节和应用实例。

参考资源链接：[改进NDBI指数法：遥感影像城镇用地自动提取](https://wenku.csdn.net/doc/5mignc9thr?spm=1055.2569.3001.10343)