NDBI
洛 2021/10/31
# gma.rsvi.NDBI(Nir, Swir)
功能：【NDBI】。计算归一化建筑指数。
参数：
Nir：float||array 。近红外波段数据。
Swir：float||array 。短波红光波段数据。
返回：float||array。
示例：
from gma import rsvi
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单个值（0 维）
Nir = 0.1052
Swir = 0.1598
rsvi.NDBI(Nir, Swir)
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>>> 0.20603773584905657
序列（1 维）
Nir = [0.49998039, 0.43281425, 0.4370636 , 0.43339039, 0.42903499]
Swir = [0.57939615, 0.5364073 , 0.56272019, 0.56820692, 0.50563094]
rsvi.NDBI(Nir, Swir)
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>>> array([0.07357558, 0.10688273, 0.12568376, 0.13460153, 0.08195008])
更多维度
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]]
Swir = [[0.52987932, 0.53247515, 0.59122501, 0.50296513],
[0.51291895, 0.55736167, 0.50249297, 0.50782207],
[0.5959599 , 0.52399249, 0.59509758, 0.54306701]]
rsvi.NDBI(Nir, Swir)
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>>> array([[0.09778848, 0.08115481, 0.0940617 , 0.04009643],
[0.07938466, 0.09007989, 0.08081088, 0.04504244],
[0.14941249, 0.07981833, 0.14948614, 0.12686039]])
基于栅格（哨兵 2 L2A/B 数据）
# 读取栅格文件至数据集
NirSet = io.ReadRater('SENT_LY_B8_20220305.tif')
SwirSet = io.ReadRater('SENT_LY_B11_20220305.tif')
# 提取数据集的仿射变换和坐标系
Geot = NirSet.GeoTransform
Proj = NirSet.Projection
# 依据反射率数据进行单位换算
Nir = NirSet.ToArray() * 1e-4
Swir = SwirSet.ToArray() * 1e-4
NDBI = rsvi.NDBI(Nir, Swir)
# 将结果保存为 GTiff 格式
io.SaveArrayAsRaster(NDBI,
'SENT_LY_NDBI_20220305.tif',
Projection = Proj,
Transform = Geot,
DataType = 'Float32')
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NDBI 计算结果：
