遥感用ENVI计算BAI指数（过火面积指数）出来值极小是怎么回事？

Question

采用的是高分一号数据，按流程进行完预处理，计算出来的BAI指数值极小，差不多是小数点后6位左右。我看别人论文里计算的BAI指数都是偏大，有没有老哥知道我问题出在哪？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

看起来你在使用高分一号遥感数据计算燃烧面积指数（BAI），并且发现计算得到的BAI值非常小，这可能是由于多种原因导致的。为了帮你解决这个问题，我们可以从以下几个方面进行检查和调整：

1. 数据预处理：确保数据已经进行了正确的辐射校正、大气校正和地形校正，这些步骤对于遥感图像分析至关重要。

2. BAI公式：确认使用的BAI公式是否正确。常见的BAI计算公式如下：

   BAI = (NIR - SWIR) / (NIR + SWIR)
   

   其中，NIR代表近红外波段，SWIR代表短波红外波段。你需要根据高分一号的具体波段号替换NIR和SWIR。

3. 波段选择：确保选择的波段适合于反映焚烧区域。通常，近红外波段（NIR）可以较好地识别植被，而短波红外波段（SWIR）对水分敏感，但也能区分燃烧后的土壤。如果可能的话，尝试不同的波段组合看是否能得出更好的结果。

4. 影像分类：在计算BAI之前，你可以先进行一些基本的影像分类，例如通过支持向量机（SVM）、随机森林或其他机器学习方法将图像分为未焚烧、轻度焚烧和重度焚烧区域。这样可以帮助你更好地理解BAI值的分布情况。

5. 图像增强：考虑使用直方图均衡化或对比度拉伸等增强技术，以提高图像中的细节，可能会有助于BAI值的分布更加符合预期。

6. 分辨率：检查你的遥感数据分辨率，低分辨率可能导致特征不明显，影响BAI值的表现。如果可能，尝试使用更高分辨率的数据。

下面是一个简单的Python代码示例，用于计算BAI并显示结果，假设我们已经有了两个波段的数组（NIR和SWIR）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你已经有了NIR和SWIR波段数据
# NIR_data 和 SWIR_data 是两个相同形状的numpy数组

# 计算BAI
BAI_data = (NIR_data - SWIR_data) / (NIR_data + SWIR_data)

# 设置阈值以展示BAI值范围
thresholds = [0, 10, 20, 100]
labels = ['未焚烧', '轻度焚烧', '中度焚烧', '重度焚烧']

# 绘制BAI直方图
plt.hist(BAI_data.flatten(), bins=np.arange(-0.2, 1.2, 0.1), range=(-0.2, 1.2))
plt.xlabel('BAI')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('BAI直方图')
plt.show()

# 绘制BAI热力图
plt.imshow(BAI_data, cmap='coolwarm', clim=( thresholds[0], thresholds[-1] ))
plt.colorbar(ticks=thresholds, boundaries=thresholds, labels=labels)
plt.title('BAI热力图')
plt.show()

如果你能提供具体的波段数据或者更多关于预处理过程的信息，我可以更具体地帮助你调试。同时，确保你的数据范围和单位与上述参考文献中的描述相匹配。