ENVI5.4改进的归一化雪盖指数（NDSI）

ENVI 5.4 对于Normalized Difference Snow Index （NDSI）工具进行了更新改进。

NDSI指数是利用可见光（主要是绿光）及短波红外波段的组合突显了影像中积雪的覆盖部分。ENVI 5.4 中NDSI算法的初衷是基于MODIS的波段4（0.555µm）和波段6（1.64µm）的波段组合进行运算的。然而，该算法也同样适用于任何带有0.5µm到0.6µm的绿波段以及1.5µm5到1.75µm短波红外波段的多光谱传感器的影像数据，除此之外经过改进的NDSI指数可高精度的提取积雪信息，具体算法公式如下：

式中，Green代表的是0.5µm到0.6µm范围的绿波段；SWIR1代表的是1.55µm到1.75µm范围的短波红外波段。

下面我们对一景Landsat 8数据进行NDSI雪盖指数的计算。

（1）打开一景L1T级别的Landsat 8数据，如下图所示，影像中有一大片范围由积雪覆盖；

（2）在Toolboxs中， 启动 /Band Algebra/Spectral Indices工具；

（3）在启动面板中选择"LC81380412015323LGN00_MTL_MultiSpectral"多光谱数据以及"Normalized Difference Snow Index"NDSI雪盖指数工具，之后输出提取结果；

（4）单击OK执行处理，得到NDSI的提取结果如下图所示。

（5）对其结果进行密度分割，对于此景影像其积雪信息提取阈值为NDSI > 0.2，根据密度分割情况可查看其提取精度，影像分类结果如下图所示。

影像中浅蓝色的区域为提取出来的积雪信息与原始影像上肉眼看到的积雪信息完全吻合，经过改进后的NDSI指数可以更高精度的提取影像上的积雪信息。

参考文献：

[1]Hall, D., G. Riggs, and V. Salomonson. "Development of Methods for Mapping Global Snow Cover Using Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Data." Remote Sensing of Environment 54, No. 2 (1995): 127-140.

[2]Salomonson, V., and I. Appel. "Estimating Fractional Snow Cover from MODIS Using the Normalized Difference Snow Index." Remote Sensing of Environment 89 (2004): 351-360.