超过200种光谱指数的计算公式和参考文献引用附链接

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光谱指数是一种基于遥感数据，通过对不同波长范围反射率、辐射率等光谱特征进行组合与比较计算得出的指数。该指数可以用于表征地表覆盖类型、生长状态、植被含量、土壤属性等信息，常用于农业、生态环境、水资源等领域的研究和监测。光谱指数通常包括NDVI、EVI、SAVI、MSAVI等，每个指数的计算公式和适用范围都不同。前言 – 人工智能教程

Landsat卫星搭载的传感器有不同的波段和分辨率，但一般包括以下波段：

1. 蓝色波段 (Blue Band)：这个波段的中心波长为0.45-0.52微米，主要用于检测地表水体、海洋、冰雪等反射率高的物体。

2. 绿色波段 (Green Band)：这个波段的中心波长为0.52-0.60微米，主要用于检测植被绿色成分，也可以用来推测植被的生长情况。

3. 红色波段 (Red Band)：这个波段的中心波长为0.63-0.69微米，主要用于检测植被、土地、岩石等地表物体。

4. 远红外波段 (Near-Infrared Band)：这个波段的中心波长为0.77-0.90微米，主要用于检测植被和水体等反射率高的物体，对于植被的健康状态和含量有很重要的意义。

5. 短波红外波段 (Short-Wave Infrared Band)：这个波段的中心波长为1.55-1.75微米，主要用于检测水、云和裸地等反射率较低的物体，能够有效区分不同土地类型和岩石结构。

6. 中波红外波段 (Middle Infrared Band)：这个波段的中心波长为2.08-2.35微米，主要用于检测云、水和地表等表面温度的变化。

7. 热红外波段 (Thermal Infrared Band)：这个波段的中心波长为10.40-12.50微米，主要用于检测地表和大气的辐射温度，特别是用于火灾、地质活动等热源检测和监测。

不同波段反映地表不同属性，通过组合和比较不同波段可以进行多种地表监测与研究。

今天给大家推荐的这个网页版的波段计算公式网页版：

Espectro是官方的Awesome Spectral Indices Streamlit App。它为用户提供了从Awesome Spectral Indices查询光谱指数的工具，这是一个精心策划的随时可用的光谱指数列表。此外，用户可以使用plotly可视化指数计算所需的频段，并下载所要求的指数作为CSV文件。

https://davemlz-espectro-espectro-91350i.streamlit.app/

这里主要有3个功能，就是上面筛选一个不同光谱指数的大类，第二就是选择光谱波段来查看其参与运算的波段，第三就是按照前两个筛选的结果得到相应的指数。 指数中包含了指数公式，参考论文以及下面波段的光谱范围。

该应用程序由streamlit提供。该应用程序的主要功能可以在这里找到：

按应用类型过滤光谱指数。
按波段过滤光谱指数。
以交互式数据帧的形式显示过滤后的指数。
以CSV格式下载过滤后的指数。
选择需要的光谱指数以显示其信息。
显示一个带有指数计算所需频段的图表（针对不同平台）。

光谱指数 Streamlit 应用程序。 由大卫·蒙特罗·洛艾萨创建。

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