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Module 1: Télédétection spectrale et micro-ondes

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Vidéo 1

Bonjour tout le monde et bienvenue à un nouveau sujet aujourd'hui nous allons discuter et normaliser l'indice de végétation des différences et d'autres indices. Il s'agit d'un indice de végétation normalisé. Comme vous le savez, vous connaissez la bande infrarouge proche moins la bande rouge divisée par une bande proche infrarouge ou une bande NIR plus une bande rouge et ceci créera 2 choses l'une est elle réduit le nombre de bandes 1 et elle donne aussi l'index pour la végétation, parce que nous utilisons et près de l'infrarouge et puis, et que la bande rouge ici et ensuite près de l'infrarouge et de la bande rouge à nouveau ici. Donc, en utilisant ce type d'indexation et nous pouvons savoir non seulement l'état de la végétation, mais si la végétation souffre d'une sorte de stress. Parce que nous utilisons la bande rouge et si la végétation souffre d'un certain type de stress, il y aura un déplacement de l'infrarouge vers le rouge et cela signifie d'une longueur d'onde plus longue à une longueur d'onde plus courte et qui nous donnera une indication ou un indice sur l'état de la végétation. Surtout les changements dans la teneur en chlorophylle. Donc, c'est pourquoi ces indices de végétation deviennent très importants l'exemple que nous avons aussi discuté très brièvement, je vais retoucher ici encore que si on voit si dans le proche infrarouge. Si elle donne 50% de composant et ensuite une partie invisible, nous n'en avons que 8% dans le cas d'une végétation saine, mais et si nous voyons cet indice ce qui arriverait, le NDVI serait de 0,72 alors que dans le cas de la végétation, qui est sous stress ou desséchant et à cause du manque d'eau ou de maturité ou de toute autre raison, alors ce composant visible a augmenté de façon très significative et en même temps ce proche infrarouge. Étant donné que la teneur en chlorophylle a diminué et que, par conséquent, la lueur de cette réflexion près de l'infrarouge dans le proche infrarouge par la végétation va diminuer et, par conséquent, notre NDVI est l'indice qui devient seulement 0,14 et que nous pouvons évaluer les conditions de la végétation. En gros, ces changements sont à cause des changements dans le contenu en chlorophylle. Exemple si nous voyons ici que NDVI dans le mois de juin 2003 du Royaume-Uni Île-du-Royaume-Uni dans certaines parties de l'Europe, et que l'heure d'été est là et que nous voyons et que les valeurs de NDVI sont assez élevées, comme vous pouvez voir autour de 8 9 ou 1 et alors que dans le mois d'octobre, cela signifie que l'hiver approche de la végétation est en train de s'assécher, et le résultat de ça, les valeurs de NDVI sont vraiment très faibles.
Et certains dans certaines parties, ils sont près de 0 ou 0,1 ou un peu plus de 0,5 ou 0,6. Ainsi, de cette façon, les conditions de la végétation peuvent être évaluées très rapidement en aveugle ces 2 canaux qui sont près du canal infrarouge, ce qui donne la meilleure réflexion si la végétation est saine et le canal rouge car s'il y a un changement dans la teneur en chlorophylle, la réflexion se décalera du proche infrarouge. Vers le rouge signifie d'une longueur d'onde plus longue à la longueur d'onde du sorter et vous savez que le déplacement de l'arête rouge peut nous donner beaucoup d'indices sur l'état de la végétation. Donc, quand on dit l'indice, ce qui signifie essentiellement c'est un signe ou une mesure de quelque chose. Et ici ce que nous mesurons, c'est que la teneur en chlorophylle dans la végétation et ces indices. Et le ratio de bande que nous avons abondamment discuté. Donc, ces indices et les rapports de bandes sont la forme commune pour l'amélioration spectrale, parce qu'il peut y avoir beaucoup de bandes et que nous voulons améliorer et la façon dont nous pouvons évaluer l'état de la végétation qui est la contribution des propriétés de la végétation et aussi à 2 bandes ou plus peuvent être utilisés essentiellement dans et NDVI ou dans l'indice de végétation. Il nous permet ensuite d'établir des comparaisons spatiales et temporelles fiables de l'activité photosynthétique terrestre et des variations structurales de la canopée. Ainsi, en particulier lorsque les gens travaillent sur le changement climatique mondial et d'autres choses, et surtout en mettant l'accent sur les changements liés à la végétation, l'indice de végétation est devenu un outil très puissant pour évaluer les changements qui pourraient se produire en raison des changements climatiques ou du réchauffement de la planète. Donc, il y a de nombreuses variantes de ces indices de végétation, et beaucoup d'entre eux sont fonctionnellement équivalents peut ne pas donner des résultats parfois différents. Cependant, les gens ont développé une très variante des variations à l'intérieur de cet indice de végétation fondamental qui fait appel à une relation fondamentalement inverse entre la réflexion rouge et proche infrarouge. Parce qu'il est associé à la végétation verte saine ou à la teneur en chlorophylle, et pourquoi la relation inverse ici, parce que, comme vous le savez, la végétation saine aura la réflexion maximale dans le proche infrarouge ou dans la partie infrarouge du spectre EM, il y a une végétation qui est une forte absence de contenu en chlorophylle ou moins de contenu en chlorophylle, en raison de certaines de ces raisons, alors elle aura plus de réflexion dans la partie rouge du spectre EM. Puis, dans le proche infrarouge et par conséquent, et cette relation inverse a été identifiée et utilisée et des indices de végétation. Donc, après une fois que nous avons commencé à obtenir des données satellite peut-être plus tôt, pas un manque Landsat, mais avant ça, il y avait aussi beaucoup d'autres satellites qui n'étaient pas opérationnels dans les données étaient principalement dans le domaine scientifique. Néanmoins, dans une partie des années 60, les scientifiques ont utilisé ces données de télédétection par satellite pour surveiller les fluctuations de la végétation à la surface ou les changements dans la végétation. Donc, la fluctuation quand on dit qu'elle change avec la saison ou que des changements dans la végétation pourraient être à cause de certaines autres régions par exemple, le changement climatique planétaire en est un autre. Donc, ce que nous faisons au fond par ces indices est la mesure des attributs de la végétation qui comprend et le parmi de nombreux attributs qu'il est l'un est l'indice de surface foliaire LI très commun dérivé. Ensuite, le pourcentage vert couvre la quantité de couverture verte que nous sommes dans le contenu en chlorophylle de la région, la biomasse verte.
Et la photo absorbe une partie du rayonnement synthétiquement actif, de sorte que de nombreux produits de ce genre sont générés par différents calculs, mais le fondamental reste le même que parce que la végétation en bonne santé a la réflexion maximale dans un canal infrarouge et donc, qui peut être exploitée. Donc, en gros, ces indices ont toujours été classés en fonction d'une gamme d'attributs, y compris le nombre de bandes spectrales. Ainsi, en général, 2 bandes ou plus sont utilisées comme le proche infrarouge et rouge et la méthode de calcul qui est ratio ou orthogonal qui dépend de l'exigu et du type d'objectifs qui y sont et pourquoi il y a un développement historique classé comme un indice de végétation de première génération ou des VIs de la génération secondaire. Ainsi, à des fins de comparaison de l'efficacité de différents indices de végétation, il y a 7 VIs et basés sur leurs méthodes de calcul et comme la soustraction, la division ou la transformation rationnelle. Donc, la base reste la même que vous savez que vous avez près de l'infrarouge moins rouge sur et près de l'infrarouge plus rouge, c'est la base 1, mais il y a des variations. Donc, grâce aux progrès de la télédétection hyperspectrale, parce que dans la télédétection hyperspectrale vous avez plus de bandes et de bandes très étroites. Donc, donc, seulement prendre 2 bandes et créer un NDVI n'est pas très bien, parce que, puisque les options de beaucoup d'événements sont là et donc, nous pouvons impliquer plus de 2 bandes pour créer des indices de végétation et aussi et des résolutions plus élevées en particulier en termes de sa résolution spatiale, qui est aussi en augmentation. Donc, que nous pouvons continuer à utiliser et ces indices ou indices de végétation, et peu différemment par rapport à un peu plus tôt. Lorsque nous avons seulement dit, les données de la NOAA ou les données de l'AVHRR, les données de l'AVHRR basées sur Landsat à ce moment-là à cause du manque de nombre de bandes que nous avons été limitées à utiliser seulement 2 bandes pour développer ces indices de végétation. De plus, ces indices de végétation ont été développés pour être utilisés, en particulier avec des données hyperspectrales, telles que l'utilisation de bandes étroites, des indices de végétation parce que plus tôt les bandes étaient assez larges, mais maintenant nous avons des options grâce à la télédétection hyperspectrale sur les bandes étroites. Donc elles peuvent aussi être utilisées. Maintenant, parce qu'il y a différents types d'indices de végétation multispectrale sont les plus courants et les plus fiables et ont été testés de façon extensive à l'échelle mondiale? Il s'agit d'un indice de végétation normalisé. Il y a ensuite l'indice de la teneur en eau des feuilles. Il y a ensuite un Kauth Thomas Tasseled Cap Transformation puis un indice infrarouge puis un index de végétation perpendiculaire. L'indice de contrainte d'humidité du sol, l'indice de stress hydrique du sol et l'indice moyen infrarouge et l'indice de végétation ajusté des sols divers index sont là, mais le plus commun est le NDVI repos sont les variantes de l'original à cause de la disponibilité de et plus de bandes, avec la largeur de bande étroite et les résolutions spatiales plus élevées que les gens ont essayé de développer des indices de végétation plus récents aussi un shabby modifié est là. De plus, l'indice de végétation résiste à l'atmosphère, l'indice de végétation résistant à l'atmosphère, l'indice de végétation amélioré, l'indice de végétation sans aérosol, puis l'indice de végétation triangulaire réduit ensuite le rapport simple, puis l'indice de résistance atmosphérique visible, puis la différence normalisée s'est construite et parce que la zone pourrait avoir de la végétation et construire des terres. Donc, il fait normalement la différence de l'indice et a aussi été là divers indicateurs de ce genre, mais le plus courant comme nous allons en discuter maintenant en détail est l'indice de la végétation de différence normalisée qui est NDVI.

Vidéo 2

Il s'agit donc d'un simple indicateur graphique. Et NDVI qui peut être utilisé pour analyser les mesures de télédétection de données multispectrales et évaluer si la cible qui est la cible dans notre cas est la végétation qui est observée contient de la végétation verte vivante ou non, elle contient une bonne teneur en chlorophylle bonne quantité de contenu en chlorophylle ou non qu'elle nous permet de créer un indice Donc, NDVI comme nous avons discuté et NIR moins Red sur un NIR plus Red. Et cela donne là où le rouge et l'infrarouge se tiennent essentiellement pour les mesures de réflectance spectrale acquises dans la partie rouge visible du spectre EM et dans les régions infrarouges respectivement du spectre EM. Et si nous voyons certains produits qui ont été générés par les gens, alors c'est de la NOAA AVHRR données 6 mois moyen NDVI moyen pour l'Australie entre le 1er décembre 2012 au 31 mai 2013. Ainsi, pour chaque jour, il peut être possible de créer NDVI ou une moyenne de peut également être créée. Donc, en regardant ce produit, nous pouvons clairement évaluer que sur la côte, sur la côte nord et sur la côte est de l'Australie, nous avons une bonne quantité de végétation ou de végétation saine. Dans les autres parties sauf dans le coin sud-ouest, la partie restante est presque désertique et les variations de ces 6 mois ont été incorporées ici parce qu'on a vu en moyenne NDVI de ces 6 mois. Dans l'indice de végétation de différence normalisé, ce que vous savez, il inclut la photosynthèse, qui nécessite de l'eau, du dioxyde de carbone et de la lumière pour commander du sucre et de l'oxygène dans les plantes ou dans les arbres. Et cette chlorophylle, qui donne à la plante sa couleur verte, absorbe la lumière visible. C'est pourquoi nous n'avons pas beaucoup de réflexion dans la partie visible du spectre EM, mais en même temps il laisse les feuilles ou la végétation refléter plus dans la partie proche infrarouge du spectre EM. Et à cause de cette relation inverse entre le visible et le proche infrarouge de la réflexion de la végétation, et cela nous fait connaître, l'évolution parlant, parce que les plantes ne sont que lumière visible ou photosynthèse. Donc, cela signifie qu'une plante saine ayant une bonne activité photosynthétique peut être analysée en comparant le NIR et la lumière rouge visible et ceci est ce qu'il est fait dans l'indice de végétation de différence normalisé. Alors que la même période, la végétation malsaine, la végétation qui souffre de stress ou d'autres, vous savez, problème lié à l'eau ou à d'autres problèmes, alors reflétera plus dans la lumière visible et moins dans le proche infrarouge. Donc, cette relation inverse est largement exploitée dans ces indices et la végétation saine absorbira la plus grande partie de la lumière visible qui tombera dans elle et c'est pourquoi lorsque vous voyez les bandes visibles de n'importe lequel de ces capteurs à bord de différents satellites, nous trouvons que la végétation sera généralement sombre, alors que dans les canaux infrarouges la végétation apparaîtra très lumineuse. Les valeurs de NDVI vont maintenant de 0 à 1 parce que nous normalisent et normalisent ces valeurs. Donc, les valeurs varient de 0 à 1, et on peut bien sûr, alors peut-être 0.1, 0.2, 0.3 selon le type de précision 1 recherche et une très faible valeur NDVI. C'est-à-dire que, par exemple, peut-être moins de 1 correspond essentiellement à des zones stériles de sable ou de neige. Cela signifie qu'il n'y a pratiquement pas de végétation ou de végétation n'ayant presque pas de contenu en chlorophylle.
Ainsi, la végétation séchée peut vous donner la valeur NDVI inférieure à 0,1 et l'eau stagnée libre tend à être dans les valeurs très faibles positives aux valeurs négatives. Donc, cette eau peut parfois causer une légère confusion sur cette partie, le sol a tendance à générer des valeurs NDVI plutôt petites de 0,1 à 0,2 et une végétation clairsemelle comme les arbustes et les prairies peut donner des valeurs de NDVI modérées à 0,2 à 0,5 ces conditions sont dans des conditions idéales, mais ces conditions varient d'une saison à l'autre et d'un endroit à l'autre. Il faut donc être très prudent en interprétant les produits NDVI. Il y a maintenant le NDVI connu. Comme la forêt boréale et qui est variable et qui, dans cet exemple, est de l'Alaska est peut-être d'avoir un NDVI de 0,6 à 0,8 relativement élevé et NDVI à cause de ce type d'écosystème qui est une forêt boréale, une forêt dense et une bonne teneur en chlorophylle dans le fait que parmi les feuilles, puis une forêt tempérée, vous pouvez avoir entre 0,3 et 0,7, par exemple, en France, les forêts humides côtières données par différents types de 2 publications différentes. La forêt pluviale côtière et les îles Salomon 0,88 à 0,92 très haut et les valeurs NDVI, puis les pâturages alpins, très bas. Les valeurs de NDVI, puis les prairies annuelles et la Californie sont de 0,15 à 0,45 et dans les conditions désertiques évidemment, à peine vous avez de la végétation et de la végétation si vous avez peut-être très peu de contenu en chlorophylle et, par conséquent, vous pourriez avoir des valeurs très faibles et NDVI. Ainsi, les valeurs de NDVI sont très élevées dans le cas de la forêt pluviale côtière et, à l'inverse, dans les conditions désertiques, elles sont très faibles de 0,06 à près de 0 dans une partie du Sinaï, en Égypte ou dans beaucoup d'autres régions désertiques qui pourraient être là. Maintenant, haute comment interpréter ces choses. Donc, nous allons discuter un peu de cette partie, des valeurs de NDVI élevées signifient essentiellement qu'il y a une végétation dense et il y a ce genre de végétation que nous trouvons fondamentalement des forêts tempérées et tropicales comme vous l'avez vu dans la région côtière et que lorsque les images sont utilisées ou le de cette zone qui a le stade de croissance de pointe et le stade de croissance de pointe signifie à ce moment que les feuilles ont la plus forte concentration de chlorophylle et que, par conséquent, vous pouvez obtenir des valeurs NDVI très élevées. Comme je l'ai mentionné précédemment, et cet indice est utilisé pour la surveillance à grande échelle des perturbations des forêts et des évaluations mondiales de la végétation, qu'il y ait des changements dans le temps qui se produisent à cause de certaines raisons peut-être que le changement climatique ou vous savez, à cause des interventions humaines, ces choses peuvent être évaluées sont en cours d'évaluation. Lorsque nous allons dans le cadre d'une évaluation de la végétation à l'échelle mondiale, bien sûr, une très haute résolution. Les données satellitaires ne sont pas implicites alors que des données de résolution relativement plus grossièes comme celles de la NOAA, de l'AVHRR ou de MODIS sont supposés couvrir à l'échelle mondiale et plus que physiquement le NDVI a été utilisé pour cartographier une répartition de l'écosystème prédire les perturbations et évaluer l'impact du contrôle des changements dans les attributs fonctionnels de l'écosystème, peu de fonctions, les attributs que nous avons déjà discutés et surveiller la perte et la dégradation de l'habitat et la dégradation de l'assimilation du carbone et de l'évaporation. Toutes ces choses évapotranspiration toutes ces choses peuvent être évaluées par NDVI ou les changements qui se produisent dans une zone. Mais à une plus grande échelle, la surveillance est l'application la plus courante de NDVI pas à un très, vous savez, dans le détail ou dans une résolution spatiale très haute. Et si nous voulons utiliser les produits agricoles, l'échelle de l'agriculture. Le NDVI est utilisé comme prédicteur des attributs de la plante et de l'état de la physiologie de la plante. Production et distribution des cultures et aussi peut être utilisé pour détecter et surveiller la végétation aquatique. Donc, beaucoup d'applications que l'évasion agricole est aussi possible, mais cette échelle de l'exploitation agricole s'il s'agit de fermes trop petites ou de leurs terres agricoles sont là, alors les choses peuvent être complètement différentes. Donc il faut être prudent en utilisant ou ce niveau et comment il n'y a pas de technique est parfait. Donc, NDVI il ya aussi des inconvénients pour NDVI et parce qu'il est sensible aux effets du sol parce que tout le temps que vous n'avez pas quand le satellite enregistre les images, il se peut que vous avez aussi une situation de pixel mixte où la végétation est là et l'ours ou le sol pourrait aussi être en train de se faire. Donc, la luminosité et la couleur du sol. Ils peuvent jouer un rôle très important dans vos images sont dans vos différentes bandes, les conditions de l'atmosphère, peut-être que la configuration du nuage de couverture de nuages peut créer un problème dans les produits NDVI et bien sûr les feuilles ne peuvent pas être l'ombre car il y a des plantes et des arbres et ils auront leur propre ombre sur d'autres arbres aussi. Donc, cette feuille ne peut pas être une ombre peut aussi affecter vos valeurs NDVI. Donc, il faut être un peu prudent c'est l'un des inconvénients de NDVI. Un autre problème avec NDVI est et que dans la végétation dense il atteint rapidement la saturation qui signifie atteint la valeur 1 ou 0,9 et donc, les évaluations sont les variations et en cas de végétation dense et pour évaluer cette variation devient difficile et ceci peut être dû au fait que l'indice NDVI est non linéaire voir, c'est la question ici avec NDVI. Un des inconvénients aussi dans et moi ce que je peux dire que NDVI est bon d'étudier de grandes surfaces et d'avoir un sens rugueux de l'activité photosynthétique ou un bon sens de la teneur en chlorophylle. Donc, si une plante qui traverse une bonne croissance a un bon indice de surface foliaire et une forte teneur en chlorophylle, alors nous aurons une grande ou une grande valeur NDVI et cela nous donne un sens et une formation que le type d'activités se déroule à l'intérieur de la plante et c'est une sensibilité au sol et cela signifie aussi qu'il a des limites. Donc, la partie du sol a déjà et a déjà discuté et aussi que les conditions atmosphériques, les nuages couvrent les nuages ou peut-être les aérosols. Donc, cela peut créer des changements dans les valeurs de NDVI si ces situations sont en vigueur dans cette région pour laquelle nous utilisons les images maintenant, je prends l'exemple de l'Inde. Et c'est à partir de notre portail bhuvan, si l'un d'entre vous jusqu'à présent n'a pas visité et s'il vous plaît allez dans celui-ci et ici vous pouvez choisir comme groupe est des sciences terrestres et normaliser la différence de végétation index de végétation à partir d'un satellite qui est OCM. Et voici ce que nous voyons pour la partie terrestre la condition de la végétation y est basée sur cette valeur et NDVI et les dates donnent aussi ici et le mois de janvier février, avril et toutes ces dates sont là. Mais ici, année sage ce que nous voyons pour 2018 la moyenne de l'année entière et l'indice de végétation de au-dessus de l'Inde et des pays voisins. Donc, surtout si nous nous concentrons près de ce que nous trouvons que dans la partie nord-est de l'Inde, nous savons qu'il est très boisé et que, par conséquent, nous obtenons une valeur NDVI très élevée alors que, une partie désertique du Rajasthan que nous obtenons très bas en valeur NDVI et le repos sont entre la partie boisée et la partie boiséeF Himachal Pradesh l'Uttarakhand aussi nous obtenons une bonne valeur NDVI. Si nous voulons savoir, au niveau de la ferme ou au niveau général, alors nous avons été des images satellites à haute résolution de Landsat peut-être de 15 mètres ou 30 mètres et de données de résolution spatiale et dans les zones urbaines nous pouvons développer NDVI comme dans ce cas Ponta Grossa du sud du Brésil il y a été utilisé, donc les valeurs NDVI ici qu'il donne-0.162.55 à la partie verte ont une valeur de 0,55 NDVI. Donc, d'une échelle de pays que l'on peut évaluer en fonction du capteur et bien sûr, la résolution de l'analyseur syntaxique vous donnera une couverture au niveau du pays ou une couverture au niveau continental et des images satellites à haute résolution spatiale comme Landsat, elle peut vous donner un niveau d'exploitation ou un niveau local de niveau local de cette chose.

Vidéo 3

Maintenant, au lieu de NDVI, nous pouvons avoir d'autres indices comme nous avons aussi discuté, par exemple, un indice de végétation amélioré. Alors, qu'est-ce qui est essentiellement un indice de végétation amélioré? Est un indice de végétation optimisé qui a été conçu pour améliorer le signal de végétation avec une amélioration et une sensibilité dans la région de forte biomasse, parce que nous avons discuté que lorsque vous avez une forêt dense ou une teneur élevée en chlorophylle, alors la saturation atteint très rapidement. Ainsi, dans ces régions, l'indice de végétation amélioré pour la région de la biomasse élevée et l'amélioration de la surveillance de la végétation par un découplage ne peuvent pas être un signal d'arrière-plan et une réduction des influences de l'atmosphère.
Donc, en normal dans ce NDVI et nous n'avons pas été en mesure de gérer l'effet atmosphérique. Donc, vous pouvez facilement ou significativement, mais dans cet indice de végétation amélioré, ces choses peuvent être manipulées ou associées à cela. Donc, NDVI qui est un indice de végétation amélioré est calculé par cette équation est à proximité du canal infrarouge moins le canal rouge, puis près de l'infrarouge plus C1 plus canal rouge et ensuite moins C2 canal bleu, puis L. Donc, où ce mot près infrarouge rouge et bleu comme vous le savez des bandes différentes, qui sont corrigées en atmosphériquement dans les discussions antérieures au NDVI, nous n'avons pas obtenu ce type de correction, correction atmosphérique ou partiellement corrigé par l'atmosphère et basé sur les absorptions de Rayleigh et d'ozone. Et bien sûr, la réflexion de surface et le porteur L est le ne peut pas être l'arrière-plan et qui est l'ajustement qui concerne le RIN non-linéaire et différentiel et le transfert rouge et radiant à travers une canopée et C 1 et C 2 sont le coefficient d'aérosol se lever. Donc, dans un indice de végétation amélioré si l'on souhaite se développer, il faut alors beaucoup d'intrants. La première et la plus grande est la correction de ces canaux rouge infrarouge et canaux bleus corrigés ou partiellement corrigés par l'atmosphère. Et cela exige beaucoup d'efforts et ces coefficients de résistance aux aérosols, qui sont aussi des bandes bleues à corriger pour les influences des aérosols dans la bande rouge, puis le coefficient adopté dans les MODIS MODIS fournit et avec MODIS, il est possible et dans une certaine mesure de créer un indice de végétation amélioré et il est de L1 L est pris comme 1 C1 est pris comme 6 C2 est pris car ces coefficients sont pris comme étant 7.5 et G qui est ici dans cette équation le facteur de gain est pris 2.5. Ainsi, par lequel nous pouvons avoir un indice de végétation amélioré, quels sont les avantages avec un indice de végétation amélioré sur le NDVI convaincu, c'est parce que NDVI est sensible à la chlorophylle parce qu'il évalue fondamentalement et la chlorophylle à travers la et cette différenciation avec orthis relation inverse entre les canaux infrarouge et rouge alors que l'EVI est plus sensible aux variations structurales de la canopée. Et y compris l'indice de surface foliaire, le type de canopée et la physionomie des plantes et l'architecture de la canopée. Donc, il apporte beaucoup d'autres attributs de la végétation dans le calcul et c'est pourquoi il est considéré comme un indice de végétation amélioré. Ainsi, 2 indices de végétation se complètent mutuellement, c'est-à-dire que NDVI et EVI dans la végétation globale sont des études et améliorent la détection des changements de la végétation et l'extraction de ne peut être des paramètres biophysiques. Et d'autres différences entre NDVI et EVI sont que la présence de neige dans certaines zones peut être comme dans des conditions de l'Himalaya, vous avez une forêt n'importe quelle zone et ensuite vous savez que NDVI diminue par EVI augmente. Donc, en ce sens, il peut être très utile en cas de telles situations. Il existe de très nombreux types d'indices de végétation hyperspectrale qui ont été développés ou sont en cours d'élaboration, car plus de données que lors des précédentes discussions. Nous avions spécifiquement sur la télédétection hyperspectrale à ce moment-là nous avons discuté que les données maintenant disponibles pour les données hyperspectrales spatioportales deviennent disponibles, bien qu'ayant peut-être une étroite bande et qu'elles ne soient pas assez bien couvertes et que la résolution temporelle peut ne pas être élevée. Néanmoins, les données sont de plus en plus disponibles pour que les gens aient commencé à se développer ou ont déjà développé ces indices de végétation hyperspectrale. Avec ce mot et ce qui sont ces indices sont des indices distincts de la différence de végétation, l'indice de jaunissement, lorsqu'il se trouve dans un indice de réflexion photochimique et mature et une différence normalisée de la bande discrète, l'indice de l'eau, la détermination de la position de la bordure rouge et la prédiction du contenu en chlorophylle et la distance des moments. Donc, différents types d'index sont possibles pour des indices sont possibles avec des données de télédétection hyperspectrale parce que vous avez plus de bandes disponibles à analyser et c'est pourquoi, quelles sont les applications et de nombreuses applications que nous avons déjà touchées Mais pour être complet, nous allons passer une fois l'application de ces indices de végétation multispectrale, que nous avons discuté d'examiner les tendances climatiques, les tendances climatiques quand nous supposons que nous devons avoir une couverture à l'échelle mondiale ou au moins à l'échelle continentale, alors seulement nous pouvons utiliser cela et cela signifie, ayant recours à l'espace de coarser Les données de résolution, par exemple, les données NOAA AVHRR ou les données MODIS, qui offrent même une couverture presque tous les jours. Donc, de cette façon, ces changements climatiques à l'échelle mondiale et les changements climatiques peuvent être étudiés grâce à ces indices de végétation multispectrale et à la teneur en eau estimée du sol et à la surveillance à distance de la sécheresse de sorte que si nous pouvons surveiller la teneur en eau ou l'humidité, nous pouvons également surveiller les sécheresses et planifier l'irrigation des cultures et la gestion des cultures Surveiller l'évaporation. Et le transport végétal évalue les changements dans la biodiversité et classe la végétation et beaucoup de choses peuvent être faites avec ces valeurs NDVI ou l'indice de végétation. Cela nous amène à la fin de cette discussion. Merci beaucoup.