İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Jeofizik›NDVI
Process / pipelineRemote sensing vegetation monitoring

NDVI

Normalized Difference Vegetation Index · Ayrıca şöyle bilinir: NDVI

Normalleştirilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi (NDVI), bitki örtüsünün yeşilliğini ve canlılığını nicelendiren, uydu veya hava çok spektrumlu görüntülerden hesaplanan spektral bir indekstir. Rouse ve arkadaşları tarafından 1973 yılında Landsat verileri kullanılarak tanıtılan NDVI, bitki örtüsü izleme, kuraklık değerlendirmesi, mahsul verimliliği tahmini ve arazi örtüsü değişikliği tespiti için en yaygın kullanılan uzaktan algılama metriği haline gelmiştir.

ScholarGate
  1. Process / pipeline
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

NDVI
Genel Dolaşım ModeliStandardize Edilmiş Yağı…Standardize Edilmiş Yağı…Aerosol Optik KalınlığıGirişimsel Sentetik Açık…Evrensel Toprak Kaybı De…

Ne zaman kullanılır

NDVI'yı bölgesel ve küresel ölçeklerde bitki örtüsü sağlığını izlemek, kuraklık etkilerini değerlendirmek, mahsul verimini tahmin etmek ve arazi örtüsü değişikliklerini tespit etmek için kullanın. NDVI, büyük ölçekli değerlendirmeler (piksel çözünürlüğü >10 m) için en iyi sonucu verir ve saha düzeyinde ayrıntı gerektiğinde yerel ölçekli yönetim için daha az kullanışlıdır. Sağlamlık için NDVI'yı diğer indekslerle (EVI, SAVI) ve sürücüleri yorumlamak için yağış/sıcaklık verileriyle birleştirin.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Yalnızca sensörler ve arşivler arasında yaygın olarak bulunan iki uydu bandı gerektirdiğinden basit ve hesaplama açısından hızlıdır.
  • Saha gözlemleri veya yer altyapısı bulunmayan bölgelerde değerlendirme yapılmasına olanak tanıyan mekansal olarak süreklidir.
  • Yaprak alanı indeksi (LAI), fotosentez oranları ve biyokütle ile güçlü ampirik ilişki.
  • Onlarca yıllık eğilim analizine olanak tanıyan uzun zamansal arşiv (Landsat 1972'den beri, MODIS 2000'den beri).
Sınırlılıklar
  • Yüksek bitki örtüsü yoğunluğunda doygunluğa ulaşır; farklı yapıya sahip iki yoğun orman NDVI'da benzer görünür.
  • Dikkatlice düzeltilmediği takdirde gürültüye neden olan atmosferik etkilere (aerosoller, bulutlar) duyarlıdır.
  • Bitki örtüsü tipini veya kalitesini ayırt edemez; sağlıklı yabani otlar sağlıklı mahsullere benzer görünür.
  • Zamansal çözünürlük bulut örtüsüne ve uydu tekrar ziyaret sıklığına bağlıdır; bulutlu bölgelerde boşluklar oluşur.

SSS

Neden sadece kırmızı yansımaya bakmak yerine NDVI kullanılıyor?

Yalnızca kırmızı yansıma toprak arka planını hesaba katmaz. Koyu bir toprak ve seyrek bir bitki örtüsü kanopisi, her ikisi de düşük kırmızı yansımaya sahiptir. NIR ve kırmızının farkını toplamlarına göre normalleştirerek, NDVI bitki örtüsü sinyalini topraktan ayırır. Ortaya çıkan indeks, yaprak alanı, fotosentez ve biyokütle ile güçlü bir şekilde ilişkilidir.

Farklı arazi örtüleri için tipik NDVI değerleri nelerdir?

Su ve kar: < 0.1; çıplak toprak: 0.1–0.2; çim ve çalılık: 0.2–0.5; mahsuller (büyüme evresine bağlı olarak): 0.3–0.8; yoğun orman: 0.6–0.9. Değerler mevsimsel olarak değişir (kışın düşük, ılıman bölgelerde yaz ortasında zirve yapar).

Bulut örtüsü NDVI izlemeyi nasıl etkiler?

Bulutlar uydu görüşünü tamamen engeller; bulutlu pikseller maskelenir ve enterpolasyon yapılmalı veya atlanmalıdır. Sürekli bulut örtüsüne sahip tropikal bölgelerde, faydalı NDVI verileri seyrek olabilir (gözlemlerin %50'sinden azı açıktır). Bulutlardan etkilenmeyen radar tabanlı indeksler (NDVI'dan türetilmiş geri saçılım gibi) bulutlu alanlarda alternatifler sunar.

NDVI mahsul türlerini ayırt edebilir mi?

Doğrudan değil. NDVI, mahsul kimliğini değil, yeşilliği yansıtır. Buğday ve arpa benzer NDVI yörüngelerine sahiptir. Ancak, fenolojik zamanlama (en yüksek NDVI tarihi, büyüme mevsimi uzunluğu) mahsuller arasında farklılık gösterebilir, bu da hava durumu verileri veya saha gözlemleriyle birleştirildiğinde mahsul sınıflandırmasına olanak tanır.

Kaynaklar

  1. Rouse, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A., & Deering, D. W. (1973). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. Third Earth Resources Technology Satellite Symposium Proceedings, 1, 309-317. link ↗
  2. Jackson, R. D. (1983). Spectral indices in n-space. Remote Sensing of Environment, 13(5), 409-421. DOI: 10.1016/0034-4257(83)90010-X ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Normalized Difference Vegetation Index. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/geophysics/ndvi

İlişkili yöntemler

Genel Dolaşım ModeliStandardize Edilmiş Yağış Evapotranspirasyon İndeksiStandardize Edilmiş Yağış İndeksi

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Genel Dolaşım ModeliJeofizik↔ karşılaştır
  • Standardize Edilmiş Yağış Evapotranspirasyon İndeksiJeofizik↔ karşılaştır
  • Standardize Edilmiş Yağış İndeksiJeofizik↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Aerosol Optik KalınlığıGenel Dolaşım ModeliGirişimsel Sentetik Açıklıklı Radar (InSAR)Standardize Edilmiş Yağış Evapotranspirasyon İndeksiStandardize Edilmiş Yağış İndeksiEvrensel Toprak Kaybı Denklemi

Benzer yöntemler

NDVI ile Hassas TarımYaprak Alanı İndeksiYanma Şiddeti (dNBR)Ürün Verimi TahminiOkyanus Rengi Klorofil-aStandardize Edilmiş Yağış İndeksiDeğişiklik Tespiti

İlgili referans kavramlar

Kuraklık ve Su KıtlığıBuharlaşma ve EvapotranspirasyonTür Zenginliği ve Çeşitlilik İndeksleriSulama ve DrenajSera Etkisi ve Radyatif ZorlamaYağış

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/geophysics/ndvi · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Rouse, Haas, Schell, and Deering
Subfamily
Remote sensing vegetation monitoring
Year
1973
Type
Spectral index for vegetation assessment
İlişkili yöntemler
Genel Dolaşım ModeliStandardize Edilmiş Yağış Evapotranspirasyon İndeksiStandardize Edilmiş Yağış İndeksi
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil