ee.Image.normalizedDifference
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Tính toán sự khác biệt được chuẩn hoá giữa hai dải tần. Nếu bạn không chỉ định các dải tần cần sử dụng, thì hệ thống sẽ sử dụng 2 dải tần đầu tiên. Mức chênh lệch được chuẩn hoá được tính là (giá trị thứ nhất – giá trị thứ hai) / (giá trị thứ nhất + giá trị thứ hai). Xin lưu ý rằng tên dải hình ảnh được trả về là "nd", các thuộc tính hình ảnh đầu vào không được giữ lại trong hình ảnh đầu ra và giá trị pixel âm trong một trong hai dải đầu vào sẽ khiến pixel đầu ra bị che. Để tránh che các giá trị đầu vào âm, hãy sử dụng
ee.Image.expression() để tính toán sự khác biệt được chuẩn hoá.
| Cách sử dụng | Giá trị trả về |
|---|
Image.normalizedDifference(bandNames) | Hình ảnh |
| Đối số | Loại | Thông tin chi tiết |
|---|
this: input | Hình ảnh | Hình ảnh đầu vào. |
bandNames | Danh sách, mặc định: null | Danh sách tên chỉ định các dải tần cần sử dụng. Nếu bạn không chỉ định, hệ thống sẽ sử dụng dải tần thứ nhất và thứ hai. |
Ví dụ
Trình soạn thảo mã (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');
Thiết lập Python
Hãy xem trang
Môi trường Python để biết thông tin về API Python và cách sử dụng geemap cho quá trình phát triển tương tác.
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
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC."],[[["\u003cp\u003eComputes the normalized difference between two specified or default image bands using the formula (first - second) / (first + second).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eReturns a single-band image named 'nd' representing the normalized difference.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eInput image properties are not preserved in the output, and negative input values in either band result in masked output pixels.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003e\u003ccode\u003eee.Image.expression()\u003c/code\u003e is recommended for handling negative input values and avoiding masking.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ee.Image.normalizedDifference\n\nComputes the normalized difference between two bands. If the bands to use are not specified, uses the first two bands. The normalized difference is computed as (first − second) / (first + second). Note that the returned image band name is 'nd', the input image properties are not retained in the output image, and a negative pixel value in either input band will cause the output pixel to be masked. To avoid masking negative input values, use `ee.Image.expression()` to compute normalized difference.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|---------------------------------------------|---------|\n| Image.normalizedDifference`(`*bandNames*`)` | Image |\n\n| Argument | Type | Details |\n|---------------|---------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| this: `input` | Image | The input image. |\n| `bandNames` | List, default: null | A list of names specifying the bands to use. If not specified, the first and second bands are used. |\n\nExamples\n--------\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\n// A Landsat 8 surface reflectance image.\nvar img = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508');\n\n// Calculate normalized difference vegetation index: (NIR - Red) / (NIR + Red).\nvar nirBand = 'SR_B5';\nvar redBand = 'SR_B4';\nvar ndvi = img.normalizedDifference([nirBand, redBand]);\n\n// Display NDVI result on the map.\nMap.setCenter(-122.148, 37.377, 11);\nMap.addLayer(ndvi, {min: 0, max: 0.5}, 'NDVI');\n```\nPython setup\n\nSee the [Python Environment](/earth-engine/guides/python_install) page for information on the Python API and using\n`geemap` for interactive development. \n\n```python\nimport ee\nimport geemap.core as geemap\n```\n\n### Colab (Python)\n\n```python\n# A Landsat 8 surface reflectance image.\nimg = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2/LC08_044034_20210508')\n\n# Calculate normalized difference vegetation index: (NIR - Red) / (NIR + Red).\nnir_band = 'SR_B5'\nred_band = 'SR_B4'\nndvi = img.normalizedDifference([nir_band, red_band])\n\n# Display NDVI result on the map.\nm = geemap.Map()\nm.set_center(-122.148, 37.377, 11)\nm.add_layer(ndvi, {'min': 0, 'max': 0.5}, 'NDVI')\nm\n```"]]
