ee.Image.normalizedDifference

Menghitung perbedaan yang dinormalisasi antara dua band. Jika band yang akan digunakan tidak ditentukan, dua band pertama akan digunakan. Perbedaan yang dinormalisasi dihitung sebagai (pertama − kedua) / (pertama + kedua).

Perhatikan bahwa nama band gambar yang ditampilkan adalah 'nd', properti gambar input tidak dipertahankan dalam gambar output, dan nilai piksel negatif dalam band input akan menyebabkan piksel output ditutup. Untuk menghindari penutupan nilai input negatif, gunakan ee.Image.expression() untuk menghitung perbedaan yang dinormalisasi.

PenggunaanHasil
Image.normalizedDifference(bandNames)Gambar
ArgumenJenisDetail
ini: inputGambarGambar input.
bandNamesDaftar, default: nullDaftar nama yang menentukan band yang akan digunakan. Jika tidak ditentukan, band pertama dan kedua akan digunakan.

Contoh

Editor Kode (JavaScript)

// 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');

Penyiapan Python

Baca halaman Lingkungan Python untuk mengetahui informasi tentang Python API dan penggunaan geemap untuk pengembangan interaktif.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# 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