Алгебра а г мерзляк 10 класс: ГДЗ по Алгебре за 10 класс Мерзляк А.Г., Номировский Д.А. Базовый уровень

47. Дэй Р. Н., Дэвидсон М. В. Палитра флуоресцентных белков: инструменты для визуализации клеток. хим. соц. 2009; 38: 2887–2921. doi: 10.1039/b

67. Скакун В.В., Хинк М.А., Дигрис А.В., Энгель Р., Новиков Э.Г., Апанасович В.В., Виссер А.Дж.В.Г. Глобальный анализ данных о флуктуациях флуоресценции. Евро. Биофиз. Дж. 2005; 34: 323–334. дои: 10.1007/s00249-004-0453-9. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

68. Скакун В.В., Энгель Р., Дигрис А.В., Борст Дж.В., Виссер А.Дж.В.Г. Глобальный анализ автокорреляционных функций и распределений счета фотонов. Фронт. Бионауч. Элитный Эд. 2011;3:489–505. дои: 10.2741/e264. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

69. Велапольди Р.А., Тоннесен Х.Х. Скорректированные эмиссионные спектры и квантовые выходы для ряда флуоресцентных соединений в видимой области спектра. Дж. Флуоресц. 2004; 14: 465–472. doi: 10.1023/B:JOFL.0000031828.96368.с1. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

70. Huang X.Q., Miller W. Эффективный по времени алгоритм локального сходства в линейном пространстве. Доп. заявл. Мат. 1991; 12: 337–357. doi: 10.1016/0196-8858(91)

71. Robert X., Gouet P. Расшифровка ключевых особенностей белковых структур с помощью нового сервера ENDscript. Нуклеиновые Кислоты Res. 2014;42:W320–W324. doi: 10.1093/nar/gku316. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

72. Shealy P., Valafar H. Выравнивание множественных структур с помощью msTALI. БМК Биоинформ. 2012;13:105. дои: 10.1186/1471-2105-13-105. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

73. Von Stetten D., Noirclerc-Savoye M., Goedhart J., Gadella T.W., Jr., Royant A. Структура флуоресцентного белка из Aequorea victoria , несущего мутацию облигатного мономера A206K. Акта Кристаллогр. Разд. F Структура. биол. Кристалл. коммун. 2012; 68: 878–882. doi: 10.1107/S1744309112028667. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

74. Yang T.T., Cheng L., Kain S.R. Оптимизированное использование кодонов и хромофорные мутации обеспечивают повышенную чувствительность к зеленому флуоресцентному белку. Нуклеиновые Кислоты Res. 1996;24:4592–4593. doi: 10.1093/нар/24.22.4592. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Широкополосная зелень

ВП широкополосной зелени являются одними из самых простых показателей общего количества и силы зеленой растительности. Они представляют собой комбинации измерений отражательной способности, которые чувствительны к комбинированным эффектам концентрации хлорофилла в листве, площади листового полога, сгущению листвы и архитектуре полога. Эти VI предназначены для измерения общего количества и качества фотосинтетического материала в растительности, что необходимо для понимания состояния растительности для любых целей. Эти VI являются интегративным измерением этих факторов и хорошо коррелируют с фракционным поглощением фотосинтетически активной радиации (fAPAR) навесами растений и растительными пикселями. Они не предоставляют количественную информацию о каком-либо одном биологическом факторе или факторе окружающей среды, влияющем на fAPAR, но была обнаружена широкая корреляция между широкополосными VI зеленого цвета и LAI растительного покрова.

Широкополосные индикаторы зелени сравнивают измерения коэффициента отражения от пика отражения растительности в ближнем инфракрасном диапазоне с другим измерением, проведенным в красном диапазоне, где хлорофилл поглощает фотоны для накопления энергии посредством фотосинтеза.

Увеличение концентрации хлорофилла в листьях или площади листа, уменьшение комков листвы и изменения в архитектуре кроны могут способствовать уменьшению длин волн в ближнем ИК-диапазоне и увеличению длин волн в красной области, тем самым вызывая увеличение значений широкополосной зелени.

• Вегетационный индекс разницы (DVI)
• Расширенный вегетационный индекс (EVI)
• Глобальный индекс мониторинга окружающей среды (GEMI)
• Зеленый индекс атмосферостойкости (GARI)
• Индекс зеленого хлорофилла (GCI)
• Зеленый индекс растительности (GDVI)
• Индекс зеленого листа (GLI)
• Зеленый нормализованный разностный индекс вегетации (GNDVI)
• Зеленый индекс растительности с поправкой на почву (GOSAVI)
• Индекс зеленого коэффициента растительности (GRVI)
• Индекс растительности с поправкой на зеленую почву (GSAVI)
• Индекс зеленой растительности (GVI)
• Инфракрасный процентный индекс растительности (IPVI)
• Индекс площади листьев (LAI)
• Индекс хлорофилла листьев (LCI)
• Модифицированный нелинейный индекс (MNLI)
• Модифицированное простое отношение (MSR)
• Модифицированный индекс растительности 2 с поправкой на почву (MSAVI2)
• Нелинейный индекс (NLI)
• Нормализованный разностный индекс вегетации (NDVI)
• Нормализованный индекс хлорофилла пигмента (NPCI)
• Оптимизированный индекс растительности с поправкой на почву (OSAVI)
• Перенормированный разностный индекс вегетации (RDVI)
• Индекс растительности с поправкой на почву (SAVI)
• Простое соотношение (SR)
• Сумма индекса зеленого (SGI)
• Преобразованный индекс различий растительности (TDVI)
• Треугольный индекс зелени (TGI)
• Индекс стойкости к видимой атмосфере (VARI)
• Индекс растительности с широким динамическим диапазоном (WDRVI)
• Улучшенный индекс растительности WorldView (WV-VI)

Индекс разницы в растительности (DVI)

Этот индекс различает почву и растительность, но не учитывает разницу между коэффициентом отражения и излучением, вызванную атмосферными эффектами или тенями.

Ссылка:  Tucker, C. «Красные и фотографические инфракрасные линейные комбинации для мониторинга растительности. Дистанционное зондирование окружающей среды 8 (1979): 127–150.

Расширенный индекс растительности (EVI)

Первоначально этот индекс был разработан для использования с данными MODIS в качестве улучшения по сравнению с NDVI за счет оптимизации сигнала растительности в областях с высоким индексом площади листьев (LAI). Это наиболее полезно в регионах с высоким LAI, где NDVI может достигать насыщения. Он использует синюю область отражения для коррекции фоновых сигналов почвы и уменьшения влияния атмосферы, включая аэрозольное рассеяние.

Значения EVI должны находиться в диапазоне от 0 до 1 для пикселей растительности. Яркие объекты, такие как облака и белые здания, а также темные объекты, такие как вода, могут привести к аномальным значениям пикселей на изображении EVI. Перед созданием изображения EVI вы должны замаскировать облака и яркие элементы из изображения отражательной способности и, при необходимости, пороговые значения пикселей от 0 до 1. См. раздел «Предварительная обработка» в Спектральные индексы тема.

Ссылка: Huete, A., et al. «Обзор радиометрических и биофизических характеристик индексов растительности MODIS». Дистанционное зондирование окружающей среды 83 (2002): 195–213.

Глобальный индекс мониторинга окружающей среды (GEMI)

Этот нелинейный вегетационный индекс используется для глобального мониторинга окружающей среды на основе спутниковых изображений и пытается скорректировать влияние атмосферы. Он похож на NDVI, но менее чувствителен к атмосферным воздействиям. Поражается голой почвой; поэтому его не рекомендуется использовать на участках с редкой или умеренно густой растительностью.

Где:

Ссылка: Пинти, Б. и М. Верстраете. GEMI: нелинейный индекс для мониторинга глобальной растительности со спутников. Растительность 101 (1992): 15-20.

Зеленый индекс атмосферостойкости (GARI)

Этот индекс более чувствителен к широкому диапазону концентраций хлорофилла и менее чувствителен к атмосферным воздействиям, чем NDVI.

Гамма-постоянная — это весовая функция, зависящая от аэрозольных условий в атмосфере. ENVI использует значение 1,7, рекомендованное Гительсоном, Кауфманом и Мерзилаком (1996, стр. 296).

Ссылка: Гительсон А., Ю. Кауфман и М. Мерзилак. «Использование зеленого канала для дистанционного зондирования глобальной растительности с помощью EOS-MODIS». Дистанционное зондирование окружающей среды 58 (1996): 289-298.

Индекс зеленого хлорофилла (GCI)

Этот показатель используется для оценки содержания хлорофилла в листьях различных видов растений.

Широкие длины волн в ближнем ИК-диапазоне и зеленом спектре обеспечивают более точное предсказание содержания хлорофилла, обеспечивая при этом большую чувствительность и более высокое отношение сигнал/шум.

Ссылка: Гительсон А., Гриц Ю., Мерзляк М. «Взаимосвязь между содержанием хлорофилла в листьях и спектральной отражательной способностью и алгоритмы неразрушающей оценки хлорофилла в листьях высших растений». Журнал физиологии растений 160 (2003): 271-282.

Вегетационный индекс Green Difference (GDVI)

Первоначально этот индекс был разработан с использованием цветной инфракрасной фотографии для прогнозирования потребности кукурузы в азоте.

Ссылка: Шрипада Р. и др. «Определение сезонных требований к азоту для кукурузы с использованием аэрофотосъемки в цветном инфракрасном диапазоне». Кандидат наук. диссертация, Государственный университет Северной Каролины, 2005 г.

Индекс зеленого листа (GLI)

Этот индекс изначально был разработан для использования с цифровой RGB-камерой для измерения покрытия пшеницы, где красные, зеленые и синие цифровые числа (DN) находятся в диапазоне от 0 до 255.

Диапазон значений GLI от -1 до +1. Отрицательные значения представляют почву и неживые элементы, а положительные значения представляют зеленые листья и стебли.

Ссылка: Louhaichi, M., M. Borman, and D. Johnson. «Пространственно расположенная платформа и аэрофотосъемка для документирования воздействия выпаса на пшеницу». Geocarto International 16, № 1 (2001): 65-70.

Зеленый нормализованный разностный индекс растительности (GNDVI)

Этот индекс аналогичен NDVI, за исключением того, что он измеряет зеленый спектр от 540 до 570 нм вместо красного спектра. Этот индекс более чувствителен к концентрации хлорофилла, чем NDVI.

Ссылка: Гительсон А., Мерзляк М. «Дистанционное определение концентрации хлорофилла в листьях высших растений». Достижения в области космических исследований 22 (1998): 689-692.

Индекс растительности с поправкой на зеленый оптимизированный грунт (GOSAVI)

Первоначально этот индекс был разработан с использованием цветной инфракрасной фотографии для прогнозирования потребности кукурузы в азоте. Он похож на OSAVI, но заменяет красную полосу зеленой.

Ссылка: Шрипада Р. и др. «Определение сезонных требований к азоту для кукурузы с использованием аэрофотосъемки в цветном инфракрасном диапазоне». Кандидат наук. диссертация, Государственный университет Северной Каролины, 2005 г.

Вегетационный индекс зеленого отношения (GRVI)

Этот индекс чувствителен к скорости фотосинтеза в пологе леса, поскольку на коэффициенты отражения зеленого и красного сильно влияют изменения в пигментах листьев.

Ссылка: Шрипада Р. и др. «Аэрофотосъемка в цветном инфракрасном диапазоне для определения потребности кукурузы в азоте в начале сезона». Агрономический журнал 98 (2006): 968-977.

Зеленая почва Скорректированный индекс растительности (GSAVI)

Первоначально этот индекс был разработан с использованием цветной инфракрасной фотографии для прогнозирования потребности кукурузы в азоте. Он похож на SAVI, но заменяет красную полосу зеленой.

Ссылка: Шрипада Р. и др. «Определение сезонных требований к азоту для кукурузы с использованием аэрофотосъемки в цветном инфракрасном диапазоне». Кандидат наук. диссертация, Университет штата Северная Каролина, 2005 г.

Индекс зеленой растительности (GVI)

Этот индекс сводит к минимуму влияние фоновой почвы, подчеркивая при этом зеленую растительность. Он использует глобальные коэффициенты, которые взвешивают значения пикселей для создания новых преобразованных полос. Он также известен как индекс зеленой растительности Landsat TM Tasseled Cap. Значения варьируются от -1 до 1.

GVI изначально был разработан для использования с Landsat TM, но он также будет работать с соответствующими диапазонами Landsat ETM+ и Landsat 8.

Ссылка: Каут Р. и Г. Томас. «Шапка с кисточками — графическое описание спектрально-временного развития сельскохозяйственных культур с точки зрения Landsat» в Материалы симпозиума LARS 1976 по машинной обработке данных дистанционного зондирования , Уэст-Лафайет, Индиана: Университет Пердью, стр. 4B41-4B51.

Инфракрасный процентный индекс растительности (IPVI)

Этот индекс функционально аналогичен NDVI, но в вычислительном отношении он быстрее. Диапазон значений от 0 до 1.

Ссылка: Криппен, Р. «Ускоренный расчет вегетационного индекса». Дистанционное зондирование окружающей среды 34 (1990): 71-73.

Индекс площади листьев (LAI)

Этот индекс используется для оценки листового покрова и прогнозирования роста и урожайности сельскохозяйственных культур. ENVI рассчитывает зеленый LAI, используя следующую эмпирическую формулу из Boegh et al (2002):

Где EVI — значение Расширенного индекса растительности.

Высокие значения LAI обычно находятся в диапазоне приблизительно от 0 до 3,5. Однако, когда сцена содержит облака и другие яркие элементы, создающие насыщенные пиксели, значения LAI могут превышать 3,5. Вы должны в идеале замаскировать облака и яркие детали из вашей сцены перед созданием изображения LAI.

Ссылка: Боег, Э., Х. Сугаард, Н. Броге, К. Хасагер, Н. Дженсен, К. Шельде и А. Томсен. «Мультиспектральные данные по воздуху для количественной оценки индекса площади листьев, концентрации азота и эффективности фотосинтеза в сельском хозяйстве». Дистанционное зондирование окружающей среды 81, №. 2-3 (2002): 179-193.

Индекс хлорофилла листьев (LCI)

Этот индекс используется для оценки содержания хлорофилла в высших растениях, чувствительных к изменениям отражательной способности, вызванным поглощением хлорофилла.

Ссылка: Датт, Б. «Дистанционное определение содержания воды в листьях эвкалипта». Журнал физиологии растений 154, вып. 1 (1999): 30-36.

Модифицированный нелинейный индекс (MNLI)

Этот индекс является усовершенствованием нелинейного индекса (NLI), который включает скорректированный почвенный индекс растительности (SAVI) для учета фона почвы. ENVI использует коэффициент корректировки фона купола ( L ) со значением 0,5.

Ссылка: Ян, З., П. Уиллис и Р. Мюллер. «Влияние изображения AWIFS с улучшенным соотношением полос на точность классификации культур». Proceedings of the Pecora 17 Remote Sensing Symposium (2008), Денвер, Колорадо.

Модифицированный индекс растительности с поправкой на почву 2 (MSAVI2)

Этот индекс является упрощенной версией индекса MSAVI, предложенного Qi, et al (1994). ), который улучшает индекс растительности с поправкой на почву (SAVI). Это уменьшает шум почвы и увеличивает динамический диапазон сигнала растительности. MSAVI2 основан на индуктивном методе, в котором не используется константа 9.0246 L (как в SAVI), чтобы выделить здоровую растительность.

Ссылка: Qi, J., A. Chehbouni, A. Huete, Y. Kerr, and S. Soroushian. «Модифицированный индекс растительности с поправкой на почву». Дистанционное зондирование окружающей среды 48 (1994): 119-126.

Модифицированный простой коэффициент (MSR)

Этот индекс был разработан в качестве улучшения по сравнению с RDVI путем объединения в формуле простого коэффициента. В результате повышается чувствительность к биофизическим параметрам растительности.

Ссылка: Чен, Дж. «Оценка индексов растительности и модифицированного простого отношения для бореальных приложений». Канадский журнал дистанционного зондирования 22 (1996): 229-242.

Нелинейный индекс (NLI)

Этот индекс предполагает, что взаимосвязь между многими индексами растительности и биофизическими параметрами поверхности является нелинейной. Он линеаризует отношения с параметрами поверхности, которые имеют тенденцию быть нелинейными.

Ссылка: Goel, N., and W. Qin. «Влияние архитектуры навеса на взаимосвязь между различными индексами растительности и LAI и Fpar: компьютерное моделирование». Remote Sensing Reviews 10 (1994): 309-347.

Нормализованный разностный индекс растительности (NDVI)

Этот индекс является мерой здоровой зеленой растительности. Сочетание формулировки с нормализованной разницей и использование областей с самым высоким поглощением и отражением хлорофилла делает его устойчивым в широком диапазоне условий. Однако он может насыщаться в условиях густой растительности, когда LAI становится высоким.

Значение этого индекса колеблется от -1 до 1. Обычный диапазон для зеленой растительности составляет от 0,2 до 0,8.

Ссылка: Роуз, Дж., Р. Хаас, Дж. Шелл и Д. Диринг. Мониторинг систем растительности на Великих равнинах с помощью ERTS . Третий симпозиум ERTS, НАСА (1973): 309–317.

Нормализованный индекс хлорофилла пигмента (NPCI)

Этот индекс оценивает соотношение автомобилей и хлорофилла на уровне листа.

Ссылка: Penuelas, J., et al. «Показатели отражения, связанные с физиологическими изменениями в листьях подсолнечника, ограниченных азотом и водой». Дистанционное зондирование окружающей среды 48, №. 2 (1994): 135-146.

Оптимизированный индекс растительности с поправкой на почву (OSAVI)

Этот индекс основан на индексе растительности с поправкой на почву (SAVI). Он использует стандартное значение 0,16 для коэффициента корректировки фона купола. Рондо (1996) определили, что это значение обеспечивает большую изменчивость почвы, чем SAVI, для низкого растительного покрова, демонстрируя при этом повышенную чувствительность к растительному покрову более 50%. Этот индекс лучше всего использовать в районах с относительно редкой растительностью, где почва видна сквозь полог.

Ссылка: Рондо Г., М. Стивен и Ф. Барет. «Оптимизация индексов растительности с поправкой на почву». Дистанционное зондирование окружающей среды 55 (1996): 95-107.

Перенормированный разностный индекс растительности (RDVI)

Этот индекс использует разницу между длинами волн в ближнем инфракрасном и красном диапазонах вместе с NDVI, чтобы выделить здоровую растительность. Он нечувствителен к влиянию почвы и геометрии обзора солнца.

Ссылка: Ружан, Дж. и Ф. Бреон. «Оценка ФАР, поглощаемой растительностью, на основе измерений двунаправленного отражения». Дистанционное зондирование окружающей среды 51 (1995): 375-384.

Индекс растительности с поправкой на почву (SAVI)

Этот индекс аналогичен NDVI, но подавляет влияние пикселей почвы. Он использует поправочный коэффициент фона растительного покрова, L , который является функцией плотности растительности и часто требует предварительного знания количества растительности. Huete (1988) предлагает оптимальное значение 90 246 L 90 247 =0,5 для учета фоновых изменений почвы первого порядка. Этот индекс лучше всего использовать в районах с относительно редкой растительностью, где почва видна сквозь полог.

Ссылка: Huete, A. «Индекс растительности с поправкой на почву (SAVI)». Дистанционное зондирование окружающей среды 25 (1988): 295-309.

Простое отношение (SR)

Этот индекс представляет собой отношение (1) длины волны с наивысшей отражательной способностью для растительности и (2) длины волны с самым глубоким поглощением хлорофилла. Простое уравнение легко понять, и оно эффективно в широком диапазоне условий. Как и в случае с NDVI, он может насыщаться густой растительностью, когда LAI становится очень высоким.

Ссылка: Рождение, Г. и Г. Маквей. «Измерение цвета растущего газона с помощью спектрофотометра отражения». Агрономический журнал 60 (1968): 640-643.

Суммарный индекс зелени (SGI)

Этот индекс является одним из простейших индексов растительности, используемых для обнаружения изменений в зелени растительности. Поскольку свет сильно поглощается зеленой растительностью в этой спектральной области, индекс SG очень чувствителен к небольшим изменениям раскрытия растительного полога, например, к тому, что может произойти при волнении леса.

SGI — это среднее значение коэффициента отражения в диапазоне от 500 до 600 нм спектра. Затем сумма нормализуется по количеству полос, чтобы преобразовать ее обратно в единицы отражательной способности.

Значение этого индекса находится в диапазоне от 0 до более чем 50 (в единицах % отражения). Обычный диапазон для зеленой растительности составляет от 10 до 25 процентов.

Ссылка: Лобелл, Д. и Г. Аснер. «Hyperion Исследования стресса сельскохозяйственных культур в Мексике». Материалы 12-го ежегодного семинара JPL по бортовым наукам о Земле , Пасадена, Калифорния (2003 г.).

Преобразованный разностный индекс растительности (TDVI)

Этот индекс полезен для мониторинга растительного покрова в городских условиях. Он не насыщает, как NDVI и SAVI.

Ссылка: Баннари А. , Х. Асалхи и П. Тейе. «Преобразованный индекс различия растительности (TDVI) для картирования растительного покрова» В материалах Proceedings of the Geoscience and Remote Sensing Symposium , IGARSS ’02, IEEE International, Volume 5 (2002).

Треугольный индекс зелени (TGI)

Этот индекс аппроксимирует площадь треугольника, ограничивающего спектр отражения листа, где вершины находятся в красной, зеленой и синей длинах волн.

Члены лямбда ( λ ) представляют центральные длины волн соответствующих полос. Термины Rho ( ρ ) представляют значения пикселей этих полос. Исходное уравнение TGI (Hunt et al, 2011) использовало 670 нм, 550 нм и 480 нм для центров красной, зеленой и синей длин волн с шириной полосы 10 нм. На следующем рисунке показан спектральный профиль ENVI для пикселя, представляющего здоровую зеленую растительность. На ней показан треугольник, ограничивающий спектр растительности.

Авторы предлагают заменить узкие полосы широкими полосами и полосами цифровых камер. ENVI использует широкополосные определения для красной, зеленой и синей длин волн. В этом случае значения TGI могут быть ниже определений длины волны в узкой полосе частот. Это связано с тем, что усреднение сигнала в большей области длин волн приводит к уменьшению коэффициента отражения зеленого цвета и увеличению коэффициента отражения красного цвета.

TGI сильно коррелирует с содержанием хлорофилла в листьях. Значения TGI положительны, когда коэффициент отражения зеленого больше, чем линия между красной и синей вершинами. Это соответствует зеленой растительности. TGI является отрицательным, когда коэффициент отражения зеленого меньше, чем линия между красной и синей вершинами. Это соответствует таким особенностям, как красноземы.

Поскольку этот индекс измеряет длины волн красного, зеленого и синего цветов, он подходит для использования с датчиками беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) с RGB-камерами.

Ссылка: Хант, Э., К. Дотри, Дж. Эйтель и Д. Лонг. «Дистанционное определение содержания хлорофилла в листьях с использованием индекса видимой полосы». Агрономический журнал 103, № 4 (2011): 1090-1099.

Индекс устойчивости к видимой атмосфере (VARI)

Этот индекс основан на ARVI и используется для оценки доли растительности на сцене с низкой чувствительностью к атмосферным воздействиям.

Ссылка: Gitelson, A., et al. «Линии растительности и почвы в видимом спектральном пространстве: концепция и метод дистанционной оценки доли растительности». International Journal of Remote Sensing 23 (2002): 2537−2562.

Индекс растительности с широким динамическим диапазоном (WDRVI)

Этот индекс подобен NDVI, но он использует весовой коэффициент ( a ), чтобы уменьшить несоответствие между вкладами ближнего инфракрасного и красного сигналов в NDVI. высокая плотность растительности, когда NDVI превышает 0,6. NDVI имеет тенденцию выравниваться, когда доля растительности и индекс площади листьев (LAI) увеличиваются, тогда как WDRVI более чувствителен к более широкому диапазону фракций растительности и к изменениям LAI.

Весовой коэффициент ( a ) может принимать значения от 0,1 до 0,2. ENVI использует значение 0,2 в соответствии с рекомендациями Henebry, Viña и Gitelson (2004). Чтобы применить другое значение весового коэффициента, используйте инструмент Band Math.

Ссылки:

Гительсон, А. «Индекс растительности с широким динамическим диапазоном для удаленной количественной оценки биофизических характеристик растительности». Журнал физиологии растений 161, № 2 (2004): 165-173.

Хенебри Г., А. Винья и А. Гительсон. «Индекс растительности с широким динамическим диапазоном и его потенциальная полезность для анализа пробелов». Gap Analysis Bulletin 12: 50-56.

Улучшенный вегетативный индекс WorldView (WV-VI)

Этот индекс использует полосы WorldView-2 для расчета NDVI.