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对妨碍遥感数据解释的因素的敏感性，如土壤背景、地貌、植物的非光合作用元素、大气、观看和照明几何（Huete 和 Justice 1999）最常用的指数是归一化差异植被指数（NDVI），由 Rouse 等人（1974 年）提出，计算为近红外和红光区域反射率差与和的商。由于叶片叶肉的散射，植物的绿色部分在近红外区域反射强烈，并通过叶绿素强烈吸收红光和蓝光（Ayala-Silva 和 Beyl 2005）。NDVI 指数最常用于确定栽培植物的状况、发育阶段和生物量以及预测其产量。 NDVI 已成为最常用的植被指数（Wallace 等人，2004 年；Calvao 和 Palmeirim，2004 年），人们做出了许多努力，旨在开发进一步的指数，以减少土壤背景和大气对光谱测量结果的影响。限制土壤对遥感植被数据影响的植被指数的一个例子是 Huete（1988 年）提出的 SAVI（土壤调节植被指数）。另一个是 VARI 指数（可见大气抗性指数）（Gitelson 等人，2002 年），它大大降低了大气的影响。还有更多的指标被开发出来，来考虑 NIR 和 SWIR 范围内的反射率差异，从而表明植物缺水：MSI（水分胁迫指数）（Rock 等人，1986 年）、LWCI（叶片水分含量指数）（Hunt 等人，1987 年）、WI（水分指数）（Panuelas 等人，1993 年）、GVMI（全球植被水分指数）（Ceccato 等人，2002 年）和 SIWSI（MidIR，G）（短波红外水分胁迫指数）（Fensholt 和 Sandholt，2003 年）。反过来，植被指数，如 CWSI（作物水分胁迫指数）（Jackson 等人，1981 年）、ST（地表温度）（Jackson，1986 年）、WDI（水分亏缺指数）（Moran 等人，1994 年）和 SI（胁迫指数）（Vidal 等人，1994 年）描述了水分胁迫与植物热特性之间的关系。表 1 列出了文献中报告的用于特定农业应用的植被指数示例。
遥感方法在农业中的应用 - Agrobiol
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