NBR
汇总
计算多波段栅格对象的归一化燃烧比率 (NBR)，并返回具有该指数值的栅格对象。
讨论
归一化燃烧比率指数 (NBRI) 使用 NIR 和 SWIR 波段来突出燃烧面积，同时减少光照和大气效应。 在使用此指数前，应根据反射率值校正您的影像；有关详细信息，请参阅 表观反射率 函数。
\(NBR \space = \space (NIR \space - \space SWIR) \space / \space (NIR+ \space SWIR)\)
NIR = 近红外波段的像素值
SWIR = 短波红外波段的像素值
有关其他多波段栅格索引的信息，请参见 Band Arithmetic 栅格函数。
栅格对象所引用的栅格数据集是临时性的。 要将其设置为永久，可以调用栅格对象的 save 方法。
语法
NBR(raster, {swir_band_id}, {nir_band_id})
| 参数 | 说明 | 数据类型 |
|---|---|---|
|
raster |
The input raster. |
Raster |
|
swir_band_id |
The band ID of the shortwave infrared band. The ID index uses one-based indexing. (默认值为 7) |
Integer |
|
nir_band_id |
The band ID of the near-infrared band. The ID index uses one-based indexing. (默认值为 5) |
Integer |
返回值
| 数据类型 | 说明 |
|---|---|
|
Raster |
具有 NBR 值的输出栅格对象。 |
代码示例
NBR 示例
计算 Landsat 8 图像的归一化燃烧比率。
from arcpy.sa import *
out_nbr_raster = NBR("landsat8.tif", 7, 5)
out_nbr_raster.save("C:/arcpyExamples/outputs/NBR.tif")
NBR 示例
计算 Landsat 8 图像的归一化燃烧比率。
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.sa import *
# Set the analysis environments
arcpy.env.workspace = "C:/arcpyExamples/data"
# Set the local variables
in_raster = "landsat8.tif"
# Run NBR function
out_nbr_raster = NBR(in_raster, 7, 5)
# Save the output
out_nbr_raster.save("C:/arcpyExamples/outputs/NBR.tif")