优化数据预处理：Windows编程指导的NDVI极值获取方法

本文档是一篇关于编程Windows环境下进行数据预处理的详细指南，着重于利用遥感数据中的NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 参数计算植被覆盖度。NDVI 是一种广泛用于评估植被生长状况的指标，其正常值范围通常在 -1 至 1 之间，其中较高值表示较强的植被覆盖，较低值则代表较少或无植被。 首先，作者介绍了一种简化方法来确定NDVI的最大值(NDVI max)和最小值(NDVI min)。通常，NDVI max 可能在0.2到1之间变化，而NDVI min 在-0.1到0.2范围内。为了快速获取这两个值，建议排除NDVI图中低于-0.1和高于1的异常值，只保留落在5%至95%累计像元频率区间的值作为有效数据。在这个区间内找到的NDVI值作为NDVI max 和NDVI min 的估计。 文章详细描述了具体的操作步骤，包括在ENVI环境中使用表达式对NDVI图进行处理，通过掩码技术将超出阈值的像元设为NaN值，然后进行直方图累计频率分析，找出有效值范围并确定NDVI极值。 接着，文档展示了遥感对比实验的设计，旨在验证这个预处理方法的有效性和效率。实验以甘肃省定西市安定区的两期遥感数据为例，比较了两种掩码策略：一是仅掩码NDVI值超过1和低于-1的像元，二是掩码值超过1和低于-0.1的像元。实验结果表明，这种方法能够提供准确且快速的NDVI极值估计。 此外，文中还提供了研究区概况，包括定西市安定区的地理位置、气候条件和土壤特性，这些信息对于理解数据背景和植被生长环境至关重要。该区域土壤以黄绵土为主，植被覆盖率低，且受到严重的水土流失影响。 总结来说，这篇文章不仅介绍了如何通过编程在Windows环境下进行数据预处理以提取NDVI极值，还通过实证研究验证了这种方法的有效性。这对于从事遥感数据分析和植被监测的专业人士来说，提供了实用的指导和参考。