EVI
洛 2021/10/31
# gma.rsvi.EVI(Nir, Red, Blue)
功能： 【EVI】。计算增强植被指数。
参数：
Nir：float||array 。近红外波段数据。
Red：float||array 。红光波段数据。
Blue：float||array。 蓝光波段数据。
返回：float||array。
示例：
from gma import rsvi
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单个值（0 维）
Blue = 0.1302
Red = 0.1604
Nir = 0.4540
rsvi.EVI(Blue, Red, Nir)
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>>> 0.5097576220570874
序列（1 维）
Blue =[0.1572414, 0.17303503, 0.17937252, 0.18422147, 0.17526136]
Red = [0.17049912, 0.18568421, 0.15712575, 0.17212352, 0.18122375]
Nir = [0.49998039, 0.43281425, 0.4370636 , 0.43339039, 0.42903499]
rsvi.EVI(Blue, Red, Nir)
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>>> array([0.61302736, 0.49459372, 0.67648937, 0.60229133, 0.51544986])
更多维度
Blue = [[0.18552341, 0.16901705, 0.18855329, 0.15960997],
[0.17417957, 0.19806264, 0.16436113, 0.15814385],
[0.17763388, 0.18464873, 0.15400542, 0.17487925]]
Red = [[0.16600456, 0.18746094, 0.16713885, 0.1706692 ],
[0.19569191, 0.18616073, 0.18538985, 0.18072001],
[0.17289586, 0.17678199, 0.17017325, 0.1501089 ]]
Nir = [[0.43547845, 0.4525367 , 0.48956414, 0.46418583],
[0.43747245, 0.46524534, 0.42735143, 0.46404673],
[0.44102187, 0.44652723, 0.44031739, 0.42079154]]
rsvi.EVI(Blue, Red, Nir)
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>>> array([[0.6477238 , 0.50599551, 0.74756786, 0.56833448],
[0.46308277, 0.63616862, 0.46282498, 0.51994648],
[0.58484418, 0.60084722, 0.51699606, 0.67010568]])
基于栅格（哨兵 2 L2A/B 数据）
# 读取栅格文件至数据集
BlueSet = io.ReadRater('SENT_LY_B2_20220305.tif')
RedSet = io.ReadRater('SENT_LY_B4_20220305.tif')
NirSet = io.ReadRater('SENT_LY_B8_20220305.tif')
# 提取数据集的仿射变换和坐标系
Geot = BlueSet.GeoTransform
Proj = BlueSet.Projection
# 依据反射率数据进行单位换算
Blue = BlueSet.ToArray() * 1e-4
Red = RedSet.ToArray() * 1e-4
Nir = NirSet.ToArray() * 1e-4
EVI = gma.rsvi.EVI(Blue, Red, Nir)
# 将结果保存为 GTiff 格式
io.SaveArrayAsRaster(EVI,
'SENT_LY_EVI_20220305.tif',
Projection = Proj,
Transform = Geot,
DataType = 'Float32')
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EVI 计算结果：
