ee.Image.normalizedDifference

দুটি ব্যান্ডের মধ্যে নর্মালাইজড পার্থক্য গণনা করে। যদি কোন ব্যান্ড ব্যবহার করতে হবে তা নির্দিষ্ট করা না থাকে, তবে প্রথম দুটি ব্যান্ড ব্যবহার করা হয়। নর্মালাইজড পার্থক্যটি (প্রথম − দ্বিতীয়) / (প্রথম + দ্বিতীয়) হিসাবে গণনা করা হয়।

উল্লেখ্য যে, ফেরত আসা ইমেজ ব্যান্ডের নাম 'nd' হয়, ইনপুট ইমেজের বৈশিষ্ট্যগুলো আউটপুট ইমেজে সংরক্ষিত থাকে না, এবং যেকোনো ইনপুট ব্যান্ডের একটি নেতিবাচক পিক্সেল মানের কারণে আউটপুট পিক্সেলটি মাস্কড হয়ে যাবে। নেতিবাচক ইনপুট মান মাস্কিং হওয়া এড়াতে, নর্মালাইজড ডিফারেন্স গণনা করার জন্য ee.Image.expression() ব্যবহার করুন।

ব্যবহার	ফেরত
Image. normalizedDifference ( bandNames )	ছবি

যুক্তি	প্রকার	বিস্তারিত
এই: input	ছবি	ইনপুট ছবিটি।
bandNames	তালিকা, ডিফল্ট: নাল	ব্যবহৃতব্য ব্যান্ডগুলো নির্দিষ্ট করে নামের একটি তালিকা। নির্দিষ্ট করে না দেওয়া হলে, প্রথম ও দ্বিতীয় ব্যান্ড ব্যবহৃত হয়।

উদাহরণ

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

// A Landsat 8 surface reflectance image.
var img = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508');

// Calculate normalized difference vegetation index: (NIR - Red) / (NIR + Red).
var nirBand = 'SR_B5';
var redBand = 'SR_B4';
var ndvi = img.normalizedDifference([nirBand, redBand]);

// Display NDVI result on the map.
Map.setCenter(-122.148, 37.377, 11);
Map.addLayer(ndvi, {min: 0, max: 0.5}, 'NDVI');

পাইথন সেটআপ

পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহারের তথ্যের জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পেজটি দেখুন।

import ee
import geemap.core as geemap

কোলাব (পাইথন)

# A Landsat 8 surface reflectance image.
img = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508')

# Calculate normalized difference vegetation index: (NIR - Red) / (NIR + Red).
nir_band = 'SR_B5'
red_band = 'SR_B4'
ndvi = img.normalizedDifference([nir_band, red_band])

# Display NDVI result on the map.
m = geemap.Map()
m.set_center(-122.148, 37.377, 11)
m.add_layer(ndvi, {'min': 0, 'max': 0.5}, 'NDVI')
m