随着光谱遥感的应用场景越来越丰富，用户对光谱遥感的应用成果表现出浓厚的兴趣。但光谱遥感因“原理抽象”、“成果复杂”等问题，使一些用户望而却步。
Yusense Map Plus提供免费的遥感指数计算与色彩渲染功能，用户针对在农业、林业、河道监管与生态环境等领域使用不同的遥感指数，可以实现植被长势、植被覆盖度、水质污染等场景的应用。
01 植被长势
植被长势异常会在表观出现明显的光谱特征变化，健康植被在红边-近红外波段呈现高反射特性，通过选择合适的波段进行组合筛选，即可完成植物生长状态的判别。
Map Plus中提供了NDVI、RVI、NDRE等指数的计算功能，可用于不同场景下的植被长势评估。我们以农田为场景进行行业应用长势模块、NDVI与RVI结果之间的对比。其中，行业应用长势模块是用来相对性评估农作物长势的算法模块，NDVI与RVI都是参考植被植物学原理构建的植被机理模型，可趋势性评估植物生长状态。
由图1-1~图1-4中对比观察可以看出，行业应用长势模块可以在剔除非植被区域的同时对作物长势也进行相对性评估，用户可一目了然作物的种植范围与生长情况；参考长势模块的结果可以看出，NDVI与RVI也都可表示作物的相对生长状态，但无论是在长势分级还是种植范围显示方面，都不能直观展示数据成果，也不能作为绝对长势量化结果。
实用价值：使用NDVI、RVI等植被指数，可以相对评估农作物、树木的生长状态，指导用户针对性实施植物种植阶段的治理工作。
02 植被覆盖度
植被覆盖度评估是以提取植被为主要工作内容、划定统计单元为具体表现形式的行业应用。基于植被在近红外波段的反射特征，利用植被指数可实现植被区域的有效提取。
我们以森林为场景进行行业应用植被覆盖度模块与NDVI结果之间的对比。
图2-1 可见光
图2-2 行业应用植被覆盖度模块
图2-3 NDVI
植被覆盖度是通过计算单位面积内植被面积占比得到的参数，由图2-1~图2-3中对比观察可以看出，图中存在的裸土、电线塔、防尘绿网的区域都呈现低植被覆盖特征，使用NDVI同样可表现出相同特征，但仅使用植被指数无法直观体现植被范围，同时也无法量化评估覆盖度指标。
实用价值：使用植被指数可以直接表示植物的种植范围，作物种植密度评估、树木盖度、牧草丰量等都可通过计算植被指数获取，从而进行针对性的补种工作。
03 水质监测
水质监测分为水面线提取与水污染评估两个部分。正常水体与存在污染的水体存在明显的光谱特征差异，通过选择合适的波段进行组合筛选，即可完成水体范围的自动化识别与水污染评估。
我们以河道场景中的水质监测为任务目标，分别使用行业应用的富营养化监测模块以及黑臭水污染模块与NDWI指数结果进行对比。
由图3-1~图3-4对比可看出，图中河道存在部分漂浮物影响水体识别，使用行业应用水面线提取模块可避免水中杂物影响的水体识别，使用NDWI虽也可大致评估水体范围，难以准确、合理地获取水体范围。
此外NDWI在富营养化评估方面也可相对表现出水体富营养化趋势，但无法量化分级，同时在无水面线划定水体范围的前提下，也难以实现针对性的评估。
实用价值：水污染无法直接通过可见光影像识别，NDWI可相对性评估水体富营养化程度，帮助用户提前了解水质富营养化程度，避免水华、蓝藻爆发等水污染情况的发生。
04 总结
遥感指数作为光谱遥感应用的第一步，可满足用户对于植被与水体的初步分析与数据成果展示，便于无遥感专业背景的用户使用多光谱数据、了解光谱遥感技术，但需要说明的是，遥感指数并不可作为绝对的、量化的指标用于目标物的形性状研究。
Yusense Map Plus的指数模块已开放试用，详情请联系长光禹辰销售人员。