归一化差异植被指数 (NDVI)

其值的范围是-1-1，一般绿色植被区的范围是0.2-0.8。负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大。
由于植被在近红外波段处有较强的反射，其反射率值较高，而在红波段处有较强的吸收，反射率值较低，因此归一化差值植被指数（NDVI）通过计算近红外波段和红波段之间的差异来定量化植被的生长状况。该指数可反映植被的健康情况及植被的长势。
NDVI是最常用的植被指数，NDVI可以消除大部分与仪器定标、太阳角、地形、云阴影和大气条件有关辐照度的变化，增强了对植被的响应能力，是目前已有的40多种植被指数中应用最广的。
然而，该植被指数对土壤亮度和大气影响非常敏感，在 EVI、SAVI、ARVI、GCL 或 SIPI 等其他指数中有所缓解。
NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度对于同一幅图象，分别求RVI和NDVII时会发现，RVI值增加的速度高于NDⅥI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度；对大气干扰处理不足，大气残留噪音对NDVI指数影响严重；易受土壤背景干扰，特别是中等植被覆盖区，当土壤背景变暗时，NDV指数有增加的趋势。

公式：NDVI = (NIR – RED) / (NIR + RED)

特点：NDVI 是遥感中最常见的植被指数。它可以在整个作物生产季节使用，除非植被覆盖太稀少，因此它的光谱反射率太低。

何时使用：NDVI 值在作物最活跃生长阶段的季节中期最准确。

增强植被指数 (EVI)

由于 NDVI 指数容易受土壤背景和大气的干扰，因此为了减少这些干扰，Liu 等人提出了增强植被指数（EVI）来调整 NDVI 结果，以适应大气和土壤噪声，特别是在茂密的植被区域，以及在大多数情况下减轻饱和度。EVI 的取值范围是 –1 到 +1，对于健康的植被，它在 0.2 到 0.8 之间变化。

公式：EVI = 2.5 * ((NIR – RED) / ((NIR) + (C1 * RED) – (C2 * BLUE) + L))

特点：EVI 包含系数 C1 和 C2，用于校正大气中存在的气溶胶散射，L 用于调整土壤和树冠背景。初学者 GIS 分析人员可能会对应该使用哪些值以及如何计算不同卫星数据的 EVI 感到困惑。传统上，对于 NASA 的MODIS传感器（EVI 植被指数是为其开发的）C1=6、C2=7.5 和 L=1。如果您想知道如何使用Sentinel 2或Landsat 8数据查看增强的植被指数，请使用相同的值或简单地使用作物监测，这也允许下载结果。在 NDVI 的基础上引入了背景调节参数 C1、C2和大气修正参数 L ，因此 EVI 相比于NDVI 具有较强的抗大气干扰能力以及抗噪音能力，更适用于气溶胶含量较高的天气状况下，以及植被茂盛区。

何时使用：用于分析具有大量叶绿素的地球区域（如热带雨林），最好是地形影响最小的区域（非山区）。