【ArcGIS教程】(139)ArcPython(20)——LSWI植被水分含量批量估算
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发布时间：2024-10-23 15:48
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时间：2024-11-02 10:48
LSWI（植被水分含量指数）是一种基于遥感技术的植被水分监测方法，特别关注植被对红外波段的吸收特性。SWIR（短波红外）波段对植被含水量变化的敏感度高于NIR（近红外）波段，且SWIR波段比NIR波段具有更强的叶冠透射能力，更适合用于植被含水量监测。NDVI（归一化植被指数）与植被水分含量有一定的相关性，适用于植被叶绿素研究。
计算LSWI需要使用NIR和SWIR通道的遥感数据。LSWI的计算公式如下：
公式：
本测试数据使用了Landsat Collection 2 Level 2影像。以2021年的Landsat8数据为例，通过分析，NIR对应Landsat8的Band5，SWIR对应Landsat8的Band6。为了计算LSWI，需要将文件夹中的NIR与SWIR波段数据筛选出来，分别存入对应文件夹。这里用三景影像进行测试，数据量大时，可放置更多影像至文件夹中。
创建Python文件，使用PyCharm新建目录存放工程文件。在目录下创建Python程序文件，命名为“LSWI”。编写代码并运行程序。执行完毕后，会在输出成果文件夹中生成LSWI植被水分含量指数数据。打开ArcMap加载成果数据，可以查看三景影像的LSWI指数。如此，即可提取Landsat8影像的LSWI指数。类似地，对于Landsat其他系列、MODIS系列数据，只需明确NIR与SWIR波段对应影像的波段，按照上述方法即可提取LSWI植被水分含量指数。
注：代码参考Arcpy遥感图像LWSI指数计算批量处理。
