NDVI对比分析：RGN与OCN滤光片性能评估

我们很多客户都关注植物健康状况的追踪，因此最常被问到的问题就是：哪款多光谱滤光片效果最佳？同时也有用户疑惑，为何使用类似滤光片（如RGN与OCN）时获得的指数值会存在差异。通过下文详解，您将获得答案：

观察下方光谱图可清晰看到健康与衰败叶片在辐射照度上的差异。测试环境采用白炽灯照明，因其产生的光谱分布与太阳光最为接近。

当我们需要区分不同物体（如健康与衰败植物）时，关键在于找到反射特征曲线中差异最显著的光谱区间。两条曲线的分离程度越大，在该特定光谱范围内观测时的对比度就越高。

对于植物而言，健康与衰败叶片最显著的光谱差异通常出现在红光波段（约640-700纳米）和近红外波段（约800-900纳米）。正如上图所示，这些区域正是绿色健康曲线与红色衰败曲线分界最明显的区间。

下图在同一光谱曲线中叠加显示了RGN与OCN滤光片的透射波段（半高宽标注）：

请注意，近红外通道的对比度较为接近，但红光通道的对比度显著大于橙光通道。这就是为什么NDVI和大多数植被指数都采用红光而非橙光与近红外进行对比计算。两种方案虽均可使用，但红光与近红外光组合能产生更高的对比度。

另一个有趣的现象是：健康与衰败叶片在绿光波段的反射差异微乎其微。衰败叶片主要是反射更多红光，而当绿光与红光混合时，便会呈现棕色（枯死植被的典型颜色）。

接下来让我们观察由Survey3 RGN和OCN相机拍摄的实景图像（点击查看）：

我们将健康与枯萎的叶片布置在白色棉质背景布上，光照环境采用前文光谱图所示的白炽灯光源。

实验现场左边界外放置了T3-R50反射率参考标靶，画面上方边界外则设有DAQ-A-SD光传感器实时记录环境入射光光谱数据。

右侧集中放置的叶片组已通过光谱仪测量，其光谱特征曲线即前文图示中的数据。

在遥感图像分析中，通过指数公式处理像素值可解析场景信息。对于植物研究用户，最常用的多光谱指标是归一化差分植被指数，该指数能有效量化植被健康状态。NDVI取值范围为-1至+1，但植被区域典型值集中在0.2-1之间：较低值表征枯萎或亚健康状态，较高值反映中等至优良健康水平。

NDVI计算公式为近红外反射光与可见光反射光的归一化比值。根据前文分析，由于健康植被对红光的反射率显著低于橙光，因此采用红光波段能获得更优的监测效果。

基于不同可见光波段的NDVI计算公式如下：

MAPIR多光谱相机解决方案

请注意，RGN与OCN图像的NDVI图例采用相同的最大值与最小值区间，因此其绿-黄-红色渐变颜色查找表完全一致。

我们随后从光谱仪扫描数据中提取了对应RGN和OCN通道（半高宽范围）的波段，并计算出NDVI数值。这些计算得到的NDVI值已标注在画面右侧叶片区域的黑色方框内，具体数据如下：

无论使用哪种相机滤光片，健康绿叶计算出的NDVI值均保持一致，这一点通过NDVI Survey3相机图像中统一的绿色区域得以验证。

正如预期，枯叶的NDVI值会随所用光谱波段的不同而变化：

当使用RGN滤光片相机的红色通道时，枯叶的NDVI值较低。与此对应，RGN图像显示枯叶区域呈纯红色，表明其NDVI值偏低。对这些特定叶片而言，使用NDVI指数时，RGN相机能呈现更高的对比度。

当使用OCN滤光片相机的橙色通道时，枯叶的NDVI值较高。与之相符，OCN图像中枯叶区域呈现黄橙色像素混合，表明其NDVI值偏高。对这些特定叶片而言，使用NDVI指数时，OCN相机呈现的对比度相对较低。

通过以上说明，您应当已经理解为何RGN滤光片历来被视为NDVI等植被指数的”最佳”选择——它能产生更高的对比度，从而更早识别植物健康状态的细微变化。

同时可以看出，多光谱指数公式（如NDVI）生成的数值完全取决于光谱采样的波段位置与范围。除非两个仪器采样完全一致的光谱区间，否则很难获得相同的指数值。

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