植被指数(NDVI)能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等，且与植被覆盖有关。虽然NDVI对土壤背景的变化较为敏感，但由于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一种。根据该参数,可以知道不同季节的农作物对氮的需求量, 对合理施用氮肥具有重要的指导作用。

其他常用的植被指数还包括比值植被指数（RNI，Ratio Vegetation Index）、差值植被指数（DVI，Difference Vegetation Index）和正交植被指数（PVI，Perpendicular Vege- tation Index）等。

归一化植被指数（NDVI）被定义为
式中，NIR为遥感影像中近红外波段的反射值。如NOAA/AVHRR中的Ch2，Landsat中的TM4或MSS7等；R为遥感影像中的红光波段反射值。

如NOAA/AVHRR中的Ch1，Landsat中的TM2或MSS5等。

其中比值植被指数被定义为
差值植被指数被定义为
正交植被指数(PVI)被定义为
上式适用于NOAA卫星的AVHRR。而对于Landsat而言，可写为
在ENVI中有多种实现NDVI计算的方法，下面就跟小编01
直接运用工具计算NDVI指数

ENVI提供了直接计算NDVI的工具。

ENVI主菜单→Transform→NDVI，在NDVI Calculation Input File对话框选择某一个Landsat TM数据，点击 OK 按钮打开 NDVI Calculation Parameters对话框，在Input File Type下拉列表选择遥感传感器类型，有6种传感器可以选择：Landsat TM、Landsat MSS、Landsat OLI、AVHRR、SPOT、AVIRIS,此处选择Landsat TM。

选定传感器类型后，NDVI Bands栏的Red和Near IR文本框给出该传感器对应的红波段和近红外波段的波段号(对于Landsat/TM而言，3波段为红波段，4波段为近红外波段)。最后设置输出文件路径，点击OK按钮，计算得到NDVI图像，如下图所示：一起来看看吧！

当然啦，除了ENVI给出的6种传感器之外，也可以针对其他传感器图像运用该功能直接计算NDVI。不管传感器是什么类型，直接在NDVI Calculation Parameters对话框的Red和Near IR文本框分别输入传感器红波段和近红外波段对应的波段号即可。

02
使用波段运算计算NDVI指数

ENVI主菜单→ Basic Tool→Band Math 对话框，在Enter an expression 文本框内输入波段运算公式：(float(b4)-float(b3))/(float(b4)+float(b3))，然后点击OK。

因为Landsat/TM数据的数据类型为字节型，其运算结果也是字节型，无法有效存储浮点型的NDVI值，为了得到正确的计算结果，需要用float()将遥感图像的数据类型强制转换为浮点型数据，如下图所示：
在弹出的另外一个界面上分别将波段变量b3、b4和第3、4波段关联起来，就是点一下Variables used in expression栏下面的B3，再点击一下Available Bands List栏下面的Band3，B4也是一样的操作，最后执行波段运算，得到的NDVI 结果。


按照IDL计算规则，也可以采取相对简单的波段运算公式：(float(b4)-b3)(float(b4)+b3)。公式中float(b4)为浮点型，b3为字节型，不同类型数据进行计算，结果以精度高的数据类型为准，因而float(b4)-b3与float(b4)+b3的运算结果也都是浮点型。

来源：https://blog.csdn.net/qq_43173805/article/details/119843345