Projekt:FE Auswerteverfahren 1/Vegetationsindizes/Vegetationsindizes

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Wenn man von Begriff der Vegetationsindizes (VI) spricht, sollte zuerst geklärt werden was diese sind. Als Vegetationsindex versteht man einen dimensionslosen Parameter, der zwischen verschiedenen Bedeckungsgraden unterscheiden kann, so zum Beispiel zwischen bewachsenen, unbewachsenen oder abgestorbenen Flächen. Diese Indizes ergeben sich vor allem aus Berechnungen und Messwerten der Spektralkanäle [Hildebrandt 1996].

Genauer betrachtet wird hier ein Verhältnis bzw. eine Kombination aus dem roten und nah-infraroten Spektralanteilen genutzt. Alle genutzten Methoden, seien es nun die über die Bestimmung der Strahlung oder der Reflexion – oder die über die Bestimmung über einen Wikipedia Albedo, führen zu verschiedenen Ergebnissen für die gleichen Oberflächeneigenschaften [Huete et al. 1994]. Etwas strittig bleib dennoch, was genau Vegetationsindizes messen. Offensichtlich sind sie ein Indikator für das Pflanzenwachstum bzw. für biophysikalische Vegetationsparameter wie zum Beispiel den Wikipedia LAI (Leaf- Area- Index). Auch die Biomasse und die photosynthetisch absorbierte Strahlung (APAR) fallen in diesen Aspekt hinein [Huete et al. 1994]. Hierbei soll insbesondere auf den Artikel von Baret & Guyot[1991] verwiesen werden, der sich mit diesem Thema besonders auseinander setzt. In den vergangenen Jahren wurden verschiedenste Vegetationsindizes erarbeitet. Im nächsten Abschnitt sollen ausgewählte kurz überblickartig vorgestellt und später dann näher erläutert werden. Man kann Vegetationsindizes in vier größere Gruppen einteilen. Nach Broge & Leblanc [Broge & Leblanc 2000] sind dies die folgenden.

  1. Ratio Vegetationsindizes
  2. Orthogonal Vegetationsindizes (nach [Eiden 1991] auch n-space VI)
  3. Hybrid Vegetationsindizes
  4. Vegetationsindizes basierend auf zwei oder drei diskreten Bändern

Des Weiteren sollte man als eine fünfte Gruppe die Differenz Vegetationsindizes berücksichtigen [Hildebrandt 1996]. Diese Differenz Vegetationsindizes werden ähnlich den Ratio Vegetationsindizes durch einfachste Berechnungen, bzw. einfache Kanalkombinationen, gebildet. Die Orthogonal Vegetationsindizes bilden sich dagegen aus Bodenparametern und einem Anteil Strahlung. Kombiniert man nun Ratio- und Orthogonal Vegetationsindizes erhält man die Hybrid Vegetationsindizes. Diese sind meist auf bestimmte Böden angepasst. Zu den Neuen Vegetationsindizes zählt unter anderem ein Ansatz bei dem die absorbierte Strahlungsenergie in Verbindung mit dem Betrag der grün- Reflexion gesetzt wird. Der folgenden Übersicht kann entnommen werden, welche Vegetationsindizes zu welcher Gruppe gehören. Hier werden überwiegend jene Indizes gezeigt die auch im Weiteren erklärt werden. Außer diesem gibt es aber noch eine manigfaltige Auswahl an Indizes, die überwiegend aber nur durch geringfügige Anpassung der vorhandenen Indizes modifiziert wurden.

Überblick Vegetationsindizes[Bearbeiten]

Übersicht der vorzustellenden Indizes

einfache Vegetationsindizes[Bearbeiten]

Zu den einfachen Vegetationsindizes gehören vor allem Indizes aus der Gruppe der Ratio- und Differenz Vegetationsindizes.

RVI (Ratio Vegetation Index)[Bearbeiten]

Bei diesem Index wird lediglich die Reflexion des roten Spektralbereichs durch die des nah- infraroten geteilt [Hildebrandt 1996]). Nach Huete et al. [1999] ist dieser Index nur bedingt anwendbar, da bei dichter Vegetation der Wert für die rot- Reflexion extrem klein und damit der RVI sehr groß werden kann.

MSI (Moisture Stress Index)[Bearbeiten]

Ein weiterer Vertreter der einfachen Indizes ist der MSI. Dieser bildet sich durch Division von der Reflexion des nahen Infrarots durch die Reflexion des mittleren Infrarots. Das Spektrum des nahen Infrarots bildet dabei besonders gut das Vorhandensein von Biomasse, das Spektrum des mittleren Infrarots das Vorhandensein von Feuchte nach. Der Indize kann also eine Aussage darüber treffen, wie feucht bzw. trocken das Untersuchte Gebiet ist. Hohe Werte des MSI signalisieren dabei eine trockene Vegetation [Will 1996].

DVI (Difference Vegetation Index)[Bearbeiten]

Als erster Index aus der Gruppe der Differenz Vegetationsindizes soll hier der DVI genannt werden. Dieser berechnet sich sehr einfach durch Subtraktion des rot- reflektierten Anteils vom nah- Infraroten Anteil [Broge & Leblanc 2000].

Der DVI kann gut bei niedrigen LAI Werten angewendet werden.

DD (Difference Difference Vegetation Index)[Bearbeiten]

Aus dem DVI hervorgegangen wurde der DD mit dem Ziel entwickelt, einer Luftbildüberlagerung entgegenzuwirken. Hier wird neben dem nah- Infraroten und dem roten auch der grüne und blaue Spektralbereich verwendet. Benachbarte Spektralbereiche werden dabei voneinander subtrahiert, um den additiven Effekt des Luftlichts eliminieren zu beseitigen [Hildebrandt 1996].

weitere einfache Indizes[Bearbeiten]

Jürschik [1998] nennt mit SQR (Square Ratio) und LogR (Log Ratio) noch zwei weitere einfache Ratio Vegetationsindizes. Diese finden allerdings nur sehr selten Anwendung und werden nur selten in der Literatur erwähnt.

NDVI - Normalized Difference Vegetation Index[Bearbeiten]

Berechnungsbeispiel des NDVI

Der "Normalized Difference Vegetation Index" (NDVI) wurde erstmals von Rouse et al. 1974 vorgestellt. Der NDVI wird nur bei Untersuchungen der Vegetation im kontinentalen bzw. globalen Maßstab verwendet. Er ist neben dem „Simple Ratio“ (SR) einer der am häufigsten verwendeten Vegetationsindizes in der Fernerkundung [Huete et al. 1999].

Der NDVI ist ein dimensionsloser, reeller Zahlenwert zwischen -1 und +1 und wird aus dem Quotienten von Differenz und Summe der Wikipedia Strahldichten des nahen Infrarots und des roten Spektralbereiches berechnet. Er reagiert dadurch bei kleineren Differenzen der Signale, aufgrund höherer Auflösung sensibler als der "Simple Ratio" (auch "Ratio-Vegetationsindex" RVI genannt) und kann somit auch sehr geringe Vegetationbedeckung registrieren [Hildebrandt 1996].

Negative Werte stellen zum einen Wikipedia Wolken, zum anderen vegetationsfreie Areale wie z.B. Wasser-, Eis-, Schnee- und kahle Bodenflächen dar. Sehr geringe Werte repräsentieren geringe Vegetationsdichten bis hin zu gealterter oder toter Vegetation. Je größer der NDVI-Wert, desto höher ist im Allgemeinen die Dichte und Masse der Vegetation sowie deren photosynthetische Aktivität.

Durch Multiplikation einer Konstanten kann der NDVI - Wertebereich vergrößert werden, durch Addition können negative Werte ausgeschlossen werden [Belward 1991a].

Weiterhin ist es möglich, bei starken atmosphärischen Einflüssen im sichtbaren Spektralbereich (z.B. erhöhter Wasserdampf- bzw. Aerosolgehalt, Wolken), den NDVI über eine Kombination des nahen und mittleren Infrarotbereiches zu berechnen (Hildebrandt 1996). Dabei ist eine sensible Reaktion auf Temperatureigenschaften der Erdoberfläche zu erwarten, weshalb diese Art der Berechnung nur in Ausnahmefällen genutzt werden sollte [Belward 1991a].

Der NDVI ist von unterschiedlichen Vegetationsparametern abhängig. Nennenswert sind dabei vor allem die grüne Vegetationsbedeckung, der grüne Blattflächenindex, die Chlorophyllabsorption, die grüne oberirrdische Phytomasse, die Photosynthesekapazität sowie die Primärproduktion. Generell sind die Beziehungen zwischen den einzelnen Parametern und dem NDVI zeitpunktspezifisch sowie standortabhängig zu betrachten [Eklundh 1998].

Globaler NDVI vom 21. bis 30. September 1999

TVI - Transformed Vegetation Index[Bearbeiten]

Der "Transformed Vegetation Index" (TVI) wurde erstmals von Deering et al. 1975. vorgestellt. Er berechnet sich aus dem NDVI und dient zur Beseitigung eventuell auftretender negativer Werte des NDVI. Dies wird insbesondere durch Addition einer Konstanten erreicht.

Perry & Lautenschlager modifizierten die Gleichung des TVI und ließen somit auch Ergebnisse für einen NDVI kleiner 0,5 zu. Der so errechnete Wert wird auch als "Corrected Transformed Vegetation Index" (CTVI) bezeichnet.

Sowohl der TVI als auch der CTVI sind somit nur vom NDVI abhängig. Der TVI weist einen linearen Zusammenhang zur Biomasse (Schowengerdt 1997) sowie einen starken Zusammenhang zum Wikipedia Blattflächenindex auf. Aufgrund dessen ist es möglich den Ertrag von Getreideflächen indirekt zu bestimmen [Eklundh 1998].

MNDVI - Modified Normalized Difference Vegetation Index[Bearbeiten]

Der "Modified Normalized Difference Vegetation Index" wurde bei der Untersuchung von Frostschäden in Griechenland 1987 entwickelt. Er berechnet sich aus der Reflexion des nahen Infrarots sowie des mittleren Infrarots.

Der NDVI gibt für sämtliche Vegetationszustände positive Werte aus. Der MNDVI hingegen soll Aussagen über den Zustand der Pflanzen zulassen. Hierzu wurde neben der bereits bekannten Beziehung zwischen den Wikipedia Strahldichten des nahen Infrarots und des roten sichtbaren Lichtes zur Bestimmung des NDVI, eine weitere Beziehung zwischen dem nahen und mittleren Infrarot bei Vegetationsflächen genutzt. Im Bereich des nahen Infrarots sinkt die Pflanzenreflexion in Abhängigkeit von deren Struktur, sollte diese durch äußere Einflüsse oder Alterung gestört oder zerstört sein. Die Reflexion im mittleren Infrarotbereich ist stark abhängig vom totalen Wassergehalt der Pflanze. Steigender Wassergehalt führt zu sinkender Reflexion und damit erhöhter Absorption der Strahlung im mittleren Infrarotbereich [Jürgens 1997].

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass bei ausreichendem Wassergehalt und intakter Vegetation eine hohe intrazelluläre Reflexion im nahen Infrarotbereich und eine hohe intrazelluläre Absorption im mittleren Infrarotbereich zu erwarten ist [Jürgens 1997].

Mithilfe des MNDVI können nun vor allem Aussagen über den Pflanzenzustand, besonders über den Wassergehalt der Vegetation getroffen werden. Aufgrund der gleichen Werte des MNDVI von unbewachsenen Böden und Vegetation unter Stress (hervorgerufen durch z.B. Frostschäden, Wassermangel etc.) ist der er ein guter Indikator für Pflanzenstress. Dabei bewegen sich die Werte des MNDVI sowohl bei unbewachsenen Böden als auch bei trockener Vegetation im negativen Bereich. Dementsprechend positive Werte sind bei bewässerten Gebieten, Gebieten mit grüner Vegetation sowie bei Wasserflächen zu erwarten [Jürgens 1997].

TC - Tasseled Cap[Bearbeiten]

TC steht für "Tasseled Cap" und bezeichnet eine Transformation, welche sich aus der linearen Kombination der vier LANDSAT- MSS- Bänder MSS4- 6 ergibt. Hierbei entsteht ein neuer Datensatz mit vier neuen Variablen (TC1- TC4). Die TC- Transformation wurde 1976 von Kauth und Thomas vorgestellt. Hierbei wird im Laufe eines Jahres die Variation der Bodenreflexion betrachtet, welche mit der Entwicklung der Vegetation abnimmt. Nun nimmt der Anteil der Vegetationsrefelxion zu. Das Maximum des Vegetationsreflexionanteils kennzeichnet der "fold of green stuff" (Kulminationspunkt). Zeitlich nach diesem Punkt nähern sich die Reflexionswerte durch die Vergilbung der Pflanzen wieder dem plane of soils (reine Bodenreflexion)[Will 1996].

In einem n-dimensionalen Raum werden die einzelnen Kanäle eines multispekralen Bildes dargestellt, wobei nun jedes Pixel durch dessen Lage der Grauwerte definiert wird. Verschiedene Untersuchungen erbrachten einen aus vier Achsen bestehenden Merkmalsraum. (Diese Achsen können u.a. auch als Bänder bezeichnet werden.) Die vier einzelnen Bänder der Transformation beschreiben dabei folgendes [nach Campbell 1996]:

  • TC1 (Tasseled Cap Band 1): „brightness“ (kennzeichnet die gewichtete Summe aller Bänder)
  • TC2 (Tasseled Cap Band 2): „greenness“ (kennzeichnet den Kontrast zwischen nahem Infrarot und sichtbarem Bereich)
  • TC3 (Tasseled Cap Band 3): „yellowness“ (kennzeichnet den Kontrast zwischen rotem und grünem Band)
  • TC4 (Tasseled Cap Band 4): „nonesuch“ (kennzeichnet Störeinflüsse und gibt atmosphärische Informationen wieder)

Durch eine Rotation des Merkmalsraumes werden die oben genannten Bänder aus sensorabhängigen einfachen Linearkombinationen erhalten. Werden globale Untersuchungen durchgeführt, so gelten die oben aufgeführten Linearkoeffizienten als anwendbar, da sie als bandspezifisch gelten und somit universell einsetzbar sind. [Hildebrandt 1996] schlägt jedoch bei spezifischen Untersuchungen die Anwendung von lokalen Koeffizienten für die Linearkombination vor.

Bei oben genannten vier Bändern ist TC2 als Vegetationsindex anzusehen. Er gehört der Gruppe der „n-space“- Indizes oder "orthogonal"- Indizes an. Bei der TC- Transformation wird währenddessen bei TC1 die Variation des Reflexionsanteils des Bodens während einer Vegetationsperiode berücksichtigt. Durch die gezielte Rotation des Koordinatensystems können sowohl bei TC als auch beim PVI Geländeinformationen einbezogen werden, sodass hier einzelne Bildinhalte stärker oder schwächer betont werden können [Will 1996] .

Alles in allem ist die TC- Transformation sensibel gegenüber atmosphärischen Dunst, dem Einstrahlungswinkel, etc. Dies kann zu Störungen führen, welche dann die Ursache für Interpretationsfehler des Pflanzenwachstumsstatus sind. Eine Fehlerminimierung kann dahingehend durchgeführt werden, dass Daten aus Zeiträumen unterschiedlicher Atmosphärenzustände ausgewertet werden [Campbell 1996].

GVI - Green Vegetation Index[Bearbeiten]

Das Konzept der TC- Transformation, welches ursprünglich für LANDSAT- MMS- Daten entwickelt wurde konnte später auf zwei Bänder erweitert werden (TM/ ETM+). 1991 entwickelte daher Howard einen neuen Index – den auf LANDSAT- TM- Daten beruhenden GVI („Green Vegetation Index“). Dieser ist vergleichbar mit dem TC2- Band und bestimmt sich wie folgt nach Price et al. 2002 und Todd et al. 1998 :

Der GVI wird eher zur direkten Messung der Vegetationsfülle verwendet [Todd et al. 1998]. Vergleichend zum NDVI ist dieser weniger anfällig gegenüber Bodenfeuchteeinflüssen [Price et al. 2002]. Ähnlich des TC1 entwickelte Howard den „Brightness-Index“ (BI). Dieser lässt sich aus folgender Formel nach Price et al. 2002 und Todd et al. 1998:

bestimmen, sowie den „Wetness Index“ (WI) mit:

.

Alle drei weiteren Indizes liefern somit Informationen über den Alterungsprozess der Vegetation. Ebenfalls lässt sich das Wachstumsstadium der Pflanzen bestimmen, da BI die Bodenreflexion widerspiegelt. WI hingegen reagiert auf Feuchtegehalte der Vegetation und des Bodens und gibt den Kontrast aus der Summe des sichtbaren und nahen infraroten Spektrum zu mittleren infraroten Bändern wider. Folglich lässt sich eine Abschätzung der Biomasse und des Bedeckungsgrades durchführen.

PVI - Perpendicular Vegetation Index[Bearbeiten]

Ähnlichkeit zum NDVI hat dagegen der PVI (Perpendicular Vegetation Index). Er wurde 1977 von Richardson & Wiegand entwickelt und stellt die Modifizierung der vierdimensionalen Methode (TC) für zwei Dimensionen (NIR+ ROT) dar. Nimmt der NDVI höhere Werte aufgrund dunklerer Bodenoberflächen an, so ist dies beim PVI umgekehrt bei hellen Böden der Fall [Broge & Leblanc 2000].

Der PVI wird ebenfalls zu den „n-space“-Indizes gezählt [Eiden et al. 1991] und kann als die Messung der Abweichung eines Pixels von der zuvor bestimmten und damit bekannten „Soil Brightness Line“ oder „Soil Background Line“ (SBL). Die SBL wird dabei im spektralen NIR+ ROT- Raum wie folgt bestimmt: Pixel mit völlig unbewachsenem Boden wird zusammen mit einem Pixel mit völliger Vegetationsbedeckung definiert. In den Bereich unbewachsenen Bodens für einzelne Raumpunkte wird dann eine Gerade – die SBL gelegt. Hierbei geben die Koeffizienten a und b Lage und Steigung der Regressionsgeraden im spektralen NIR/ ROT- Raum an [Eiden et al. 1991]. Der PVI ist dann die Distanz von Pixel zu Linie in einer rechtwinkligen Beziehung, d.h. die Abweichung des Vektorwinkels von der SBL im 2D- Raum. Wird PVI = Null, so entspricht dies der SBL. Ziel ist es die störenden Einflüsse wechselnder Bodenreflexion zu verhindern. Hierfür werden die reflektierten Strahldichten der Vegetation von denen des Bodens subtrahiert [Hildebrandt 1996].

Die Berechnung des PVI nach folgender Formel ist aufwendig, da Kenntnisse über weitere notwendige Parameter erforderlich sind.

(Eiden 1996)

Erfolgte die Bestimmung des PVI so ist dieser für alle kallibrierten Daten jeglicher Sensoren anwendbar [Schowengerdt 1997]. Ein weiterer Vorteil gegenüber Ratio Vegetationsindizes ist die Berücksichtigung des bodentypabhängigen Reflexionsanteils. Somit ergibt sich für kleine LAI (geringe Vegetation) eine hohe Sensibilität. Nachteilig wirkt sich die schwierige Berechnung des PVI aus. So gibt es keine universelle SBL [Belward 1991a].

WDVI - Weighted Difference Vegetation Index[Bearbeiten]

Der WDVI wurde erstmal 1988 von Clevers entwickelt. Ähnlich des PVI ist das Ziel bei der Bestimmung eines geeigneten Vegetationsindex für die Abschätzung des LAI den Einfluss des Bodens zu vermindern.[Huete 1999].

(Broge & Leblanc 2000)

Wenn hier der Koeffizient a gleich Eins, so kann der WDVI gleich dem DVI (Difference Vegetation Index) gesetzt werden.

SAVI - Soil Adjusted Vegetation Index[Bearbeiten]

Derzeit besteht keine noch keine Möglichkeit den Anteil der Bodenreflexion an der Gesamtreflexion abzuschätzen. Für die Entwicklung von Vegetationsindizes ist deshalb besonders wichtig, dass sie unabhängig von den Reflexionseigenschaften des Bodens sind. Ziel ist also die Vegetationsreflexion von der Bodenreflexion abzukoppeln [Huete et al. 1999]. Demnach besteht eine ständige Weiterentwicklung von Vegetationsindizes wie z.B. der „Soil Adjusted Vegetation Index“ (SAVI) von Huete (1988).Dieser berücksichtigt die Bodenreflexion um den Einfluss des Bodens zu reduzieren (HUETE 1988). Dieser VI ist speziell für aride und semiaride Räume geeignet. Er zählt zu den „Hybrid“- Indizes, sowie die die aus ihm abgeleitet werden. Hybrid bedeutet an dieser Stelle die Kombination von Pflanzen- und Bodenreflexion.[Broge & Leblanc 2000].

(Schowengerdt 1997)

L ist dabei eine empirische Konstante, die die Empfindlichkeit des Vegetationsindex auf die Bodenreflexion vermindert. Je niedriger der LAI, umso höher muss der Korrekturfaktor gewählt werden. Im Fall L = 0 entspricht dies genau dem NDVI. Bei einem Blattflächenindex von 100 nähert sich der SAVI dem PVI - Konzept an. Der Wertebereich für den SAVI liegt in einem Bereich zwischen -0,9 und 1,6 [Eiden et al. 1991],[Schwowengerdt 1997]. Der Nachteil dieses Index's ist die durch die Bodenfarbe ausgelösten Reflexionseffekte die nicht berücksichtigt werden. Es wird lediglich eine Korrektur der Bodenhelligkeit vorgenommen[Huete et al. 1994].

TSAVI - Transformed Soil Adjusted Vegetation Index[Bearbeiten]

Da Aufgrund der schon erwähnten qualitativen Mängel des SAVI veränderte Baret (1989) die SAVI- Methode indem er die Parameter a und b der „Soil Brightness/Background Line“ (SBL) des PVI- Konzepts implementierte. Das Ergebniss ist der “Transformed Soil Adjusted Vegetation Index” (TSAVI) ([Baret et al. 1989],[Broge & Leblanc 2000],[Eiden et al. 1991]). Der Wertebereich des TSAVI geht von 0 bei blanken Böden bis 1 bei einem sehr dichtem Bestand. Der TSAVI ist gleich dem NDVI, wenn a=1 und b=0 ist [Eiden et al. 1991].

(Eiden 1991)

MSAVI - Modified Soil Adjusted Vegetation Index[Bearbeiten]

Der MSAVI geht noch stärker auf die negativen Einflüsse des Bodens ein und weist eine lineare Abhängigkeit zum LAI auf. Der Wertebereich ist im Vergleich zum SAVI größer und dynamischenr ([Eklundh 1998],[QI 1994]).

(Eiden 1996)

Der TSAVI und der MSAVI von Qi (1994) gelten als verbesserte Versionen des SAVI [Huete et al. 1999]

Weitere hybride Ableitungen die den SAVI als Ursprung haben, sind der SAVI 2 und der „Adjusted Transformed SAVI“ (ATSAVI). Dazu wird anstelle des Bodenfaktors L das Verhältniss der SBL- Parameter verwendet. Der ATSAVI nutzt nebenbei noch einen Bodenfaktor X, der den Bodeneinfluss zusätzlich minimiert [Broge & Leblanc 2000].

weitere Vegetationsindizes[Bearbeiten]

CDVI[Bearbeiten]

Der „Calibrated NDVI“ benutzt anstatt der Reflexionswerte des NDVI's die daraus ableitbaren Albedowerte der Erdoberfläche. Er ist somit wesentlich genauer jedoch reagiert er sensibler auf atmosphärische und geometrische Einflüsse.(http://www.lahn-dill.com/johanneum/Satellit/uwsVIndex2.htm)

VCI[Bearbeiten]

Zur Durchführung saisonaler Vergleiche zwischen ariden landwirtschaftlich genutzten Gebieten, wurde auf der Grundlage des NDVI der „Vegetation Condition Index“ (VCI) entwickelt. Er wird vor allem mit NOAA-AVHRR-Daten berechnet und berücksichtigt die maximalen Schwankungsbreiten. Die maximale Schwankungsbreite ist demzufolge die maximal mögliche Variation des NDVI eines bestimmten Pixels. Sprich die Differenz zwischen NDVIMAX und NDVIMIN der gesamten betrachteten Periode j. Die erzielten Ergbenisse des VCI's sind sehr zuverlässig bei dynamischen Veränderungen von Dürregebieten [Liu & Kogan 1996].

(Liu & Kogan 1996)

EVI[Bearbeiten]

Der „Enhanced Vegetation Index“ (EVI) besitzt eine verbesserte Sensitivität für Vegetationsunterschiede von unbewachsenen bis dichten Vegetationsverhältnissen. Er ist von der Atmosphäre unbeeinflusst und dient der Bestimmung der Vegetationsmenge durch die Einbeziehung des Verhältnisses blau zu rot. Dies hat den Vorteil unempfindlich auf hohe Aerosolvariabilitäten (z.B. Rauch von Flächenbränden) zu sein [Huete et al. 1999].

(Huete & Justice 1999)
  • L = canopy background adjustment term
  • C1 and C 2 = weigh the use of the blue channel in aerosol correction of the red channel

ARVI[Bearbeiten]

Der „Atmospherically Resistant Vegetation Index“ (ARVI) von Kaufman & Tandré (1992) ist ähnlich dem EVI. Die Differenz aus dem blauen und roten Spektralkanal wird als Indikator für atmosphärisches Rauschen genutzt. Dieser wird umso größer, je stärker der Aerosolgehalt ist. Somit kann die Stärke des Einflusses der Atmosphäre abgeschätzt werden. Der Vegetationsindex wird dadurch gegenüber räumlichen und zeitlichen Schwankungen des Aerosolgehalts stabilisiert [Huete et al. 1994],[Huete et al. 1999].

wobei

(Bannari 1996)
  • LRB= Kombinierte Reflexion des roten und blauen Kanals
  • y= Faktor zur Atmosphärenkorrektur; ist abhängig vom Aerosoltyp

GARI[Bearbeiten]

Der „Green Atmospherically Resistant Vegetation Index“ wurde 1994 auf der Basis des ARVI-Konzepts (bessere Anpassung an atm. Einflüsse) entwickelt, da der NDVI Abhängig vom Chlorophyllgehalt der Pflanzen ist. Es stellte sich heraus, dass die Nutzung der Reflexion im grünen Spektralbereich bei höheren Chlorophyllgehalten besser eignet ist als die der roten [Gitelson & Kaufman 1998]).

GEMI[Bearbeiten]

Der „Global Environment Monitoring Index“ (GEMI) von Pinty & Verstraete (1992) basiert auf der AVHRR-Datengrundlage. Grund für diese Entwicklung sind atmosphärische Einflüsse die beim RVI generell zu reduzierten Werten führen. Diese Einflüsse sind bei dicher niedriger Pflanzenbedeckung am stärksten, beim NDVI hingegen bei geringer Bedeckung. Der GEMI ist so konzipiert, dass er sich bei geringem Bedeckungsgrad wie der RVI verhält und bei dichter niedriger Vegetation wie der NDVI. Die mindernden atm. Einflüsse werden somit reduziert und sein Maximumerreicht der GEMI erst bei einem höheren LAI- Wert als der NDVI [Eklundh 1998].

(Bannari 1996)
(Bannari 1996)

MGVI[Bearbeiten]

Der „MERIS Global Vegetation Index“ (MGVI)ist ein speziell für MERIS- Daten (Medium Resolution Imaging Spectrometer auf ENVI-SAT) entwickelter Vegetationsindex. Der rote sowie der infrarote Kanal wird mit Hilfe des blauen Kanals korrigiert. Diese korrigierten Spektralbereiche diene dann einem 2D Koordinatensystem in dem sie als „virtuelle“ Kanäle betrachtet werden. Anhand dieser Pixel können dann Veränderungsvektoren abgelesen werden, die vor allem zur Untersuchung der Vegetationsentwicklungen dienen. Die Funktionsweise des MGVI basiert auf der Abschätzung des Parameters FAPAR (Fraction of Absorbed Photosythetically Active Radiation), da die Annahme getroffen wurden: Die Menge der Vegetation ist direkt mit dem FAPAR abschätzbar. Der MGVI ist somit gezwungen Werte anzunehmen, die so nah wie möglich am Wert des FAPAR liegen. Studien zeigten das eine verbesserte Information über die Vegetationsentwicklung besteht, jedoch dies noch auf Echtheit weiter geprüft werden muss [Gobron 1999].

AVI[Bearbeiten]

Der „Angular Vegetation Index“ (AVI) von Plummer et al. (1994) implementiert die drei Kanäle Grün, Rot und nahes Infrarot. Weiterhin ist er gegenüber atm. Einflüssen und der Bodenreflexion resistent. Er wurde für den speziellen Sensor ATSR-2 (Along Track Scanning Radiometer) auf der ERS-2-Datengrundlage entwickelt [Bannari 1996].

Ausblick auf die weitere Entwicklung von Vegetationsindizes[Bearbeiten]

Der Trend der VI's geht immer mehr in die Richtung, dass hyperspektrale Daten aus sehr engen Spektralbereichen verwendet werden. Dazu gehören zum Beispiel der „Modified Soil and Atmospherically Resistant Vegetation Index“ (MSARVI), der „Photochemical Reflectance Index“ (PRI), der „Normalized Pigments Chlorophyll Ratio Index (NPCI) und der „Chlorophyll Absorption Ratio Index“ (CARI). Der MSARVI normalisiert die Spektraldaten im Hinblick auf die Signalabschwächung durch die Atmosphäre und durch den Einfluss des Bodens. Die Indizes PRI, NPCI und CARI sind sehr sensibel in Bezug auf die Erkennung von Pflanzenpigmenten (vor allem Chlorophyll a+b und Carotin), wodurch eine genauere Abschätzung der Photosyntheseaktivität und der Biomasse möglich ist ([Gitelson & Kaufman 1998]), [Price et al. 2002]). Der Nachteil dieser Hyperindizes ist jedoch die hohe Anfälligkeit bezüglich externe Einflüsse bei der Abschätzung des LAI’s oder des Chlorophyllgehalts gegenüber den bisherigen Vegetationsindizes [Broge & Leblanc 2000].

Zusammenfassung und Vergleich der Indizes[Bearbeiten]

Die einfachen Vegetationsindizes wie "Simple Ratio" SR, "Square Ratio" SQR sowie "Log. Ratio" LogR konnten sich nie richtig etablieren und finden heute noch selten Anwendung. Dies ist vor allem auf die Problem bei dichter Vegetation sowie auf die Entwicklung neuer verbesserter Indizes zurückzuführen.

Der "Normalized Difference Vegetation Index" NDVI ist der am häufigsten verwendete Vegetationsindex und beschreibt den Zustand der Vegetation. Es werden keine weiteren Gebietsinformationen benötigt und das Verfahren beinhaltet eine Normalisierung der Blickwinkelvariation [Belward 1991a]. Die fehlende Unterscheidungsmöglichkeit zwischen verschiedenen Vegetationsformen zeigt erste Grenzen [Anhuf 1997]. Ab einem Blattflächenindex LAI von 2 tritt eine Sättigung des NVID auf und es sind sensible Reaktionen auf Bodenreflexionen festzustellen [Belward 1991b].

Der "Transformed Vegetation Index" TVI ist direkt aus dem NDVI abgeleitet und beinhaltet keine weiteren Informationen. Er ist besonders zur Ermittlung der Biomasse, sowie zur Bestimmung des LAI, geeignet.

Der "Modified Normalized Difference Vegetation Index" MNDVI wird aufgrund seiner Berechnung in 2 Varianten unterteilt:

  • Mit Betrachtung des nahen Infrarot-Spektralbereiches, welche Aufschluss über die "Stresssituation" (Wassergehalt, Zellschäden) der Vegetation gibt.
  • Mit Korrektur der Boden- und Atmosphäreneinflüsse, dadurch ist diese Variante für Regionen mir geringen Bedeckungsgraden besonders geeignet. Aus einer Studie geht hervor das eine Unterscheidung des Bedeckungsgrades zwischen 20 und 25% mittels MNDVI möglich ist (mit NDVI nicht möglich) [Huete et al. 1994].

Die "Tasseled Cap- Transformation" TC wird nicht vom NDVI abgeleitet. Es ist ein LANDSAT- spezifischer Vegetationsindex d.h. die benötigten Größen können nicht mit jedem Sensor bestimmt werden. Der Reflexionsanteil des Bodens wird berücksichtigt, was Vorteile für die Beobachtung von verschiedene Entwicklungsstadien der Vegetation bewirkt. Diese Methode reagiert sehr sensibel gegenüber äußeren Einflüssen wie Dunst oder dem Einstrahlungswinkel der Sonne.

Der "Green Vegetation Index" GVI leitet sich aus der TC her. Die Messung bleibt vom Bodenzustand so gut wie unbeeinflusst was auch schon bei der TC von Vorteil ist. Basis für die Berechnung bilden noch zwei weiter Indizes der „Brightness“- sowie der „Wetness“ Index. Durch den GVI sind Aussagen bzgl. des Alterungsprozesses der Pflanzen möglich und laut Studie ist er bester Index zu Erfassung von Gras und Weidenflächen [Price et al. 2002].

Der "Perpendicular Vegetation Index" PVI ist ebenfalls von TC abgeleitet, ist jedoch relativ schwierig zu bestimmen da er zusätzliche Bodendaten benötigt, um dessen Einfluss zu minimieren. Hauptanwendungsgebiet sind bedeckungsarmen Regionen wo es nach Vergleich mit anderen Indizes das beste Ergebnis bei der Biomassenbestimmung in ariden und semi-ariden Gebieten zeigte [Dreiser 1987],[Will 1996].

Der "Weighted Difference Vegetation Index" WDVI weist große Ähnlichkeit mit DVI (Difference Vegetation Index) auf, jedoch kommt zusätzlich ein Wichtungsfaktor für das rote Spektrum hinzu. Ziel ist es einen geeigneten Parameter zu finden welcher den LAI beschreibt sowie die Störung durch Bodenreflexionen zu minimieren [Huete et al. 1999].

Bei dem "Soil Adjusted Vegetation Index" SAVI welcher auf Grundlage des NDVI entwickelt wurde, Berücksichtigung, im Gegensatz zum NDVI, ebenfalls den störenden Einfluss des Bodens. Dieser Index stellt gutes Werkzeug zur Bewertung der Pflanzenmenge in teilweise bedeckten/unbedeckten Gegenden dar [Verma et al. 1998].

Der "Transformed Soil Adjusted Vegetation Index" TSAVI beruht auf Basis des PVI sowie des SAVI. Die Ergebnisse aus diesem Verfahren sind ähnliche den SAVI Resultaten, da die Umwandlung über eine Konstante erfolgt ([Eiden et al. 1991])

Der "Modified Soil Adjusted Vegetation Index" MSAVI resultiert aus der Weiterentwicklung des SAVI. Die Störung durch Einflüsse des Boden werden noch deutlicher minimiert als bei SAVI bzw. TSAVI und des weiteren zeigt sich ein lineares Verhalten zum LAI.

Die Gruppe von weiteren Indizes fanden noch nicht genügend Anwendung (ATSAVI oder SAVI2) bzw. waren ungeeignet um bewertende Aussagen treffen zu können. ARVI sowie die weiteren Ableitungen SARVI und TSARVI verwenden den blauen Kanal welcher nicht bei jedem Sensor implementiert ist. Dieser Kanal dient der Eliminierung von atmosphärischen Störungen. Zusätzlich ist bei den oben genannten Methoden ein Term zu Beseitigung des Bodeneinfluss (außer bei ARVI) in das Verfahren integriert.