ee.Image.normalizedDifference

2 つのバンド間の正規化された差を計算します。使用するバンドが指定されていない場合は、最初の 2 つのバンドを使用します。正規化された差は、（最初 - 2 番目）/（最初 + 2 番目）として計算されます。返される画像バンド名は「nd」です。入力画像のプロパティは出力画像に保持されません。入力バンドのいずれかのピクセル値が負の値の場合、出力ピクセルはマスクされます。負の入力値がマスクされないようにするには、ee.Image.expression() を使用して正規化された差分を計算します。

用途戻り値
Image.normalizedDifference(bandNames)画像
引数タイプ詳細
これ: input画像入力画像。
bandNamesリスト、デフォルト: null使用するバンドを指定する名前のリスト。指定しない場合、最初のバンドと 2 番目のバンドが使用されます。

例

コードエディタ（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');

Python の設定

Python API とインタラクティブな開発での geemap の使用については、 Python 環境のページをご覧ください。

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