| 特征名称 | 参考文献 | 特征介绍 | 计算公式 |
| NDVI | Rouse等 ( | 归一化植被指数(NDVI)是通过遥感数据计算植被覆盖和健康状况的指标。 | |
| NDVIre | Gitelson等 ( | 红边归一化植被指数(NDVIre)是利用红边波段的改进型植被指数,能够更敏感地检测植被的健康状况和叶绿素含量,适用于高植被覆盖区域。 | |
| TNDVI | Rouse等 ( | 变换型归一化植被指数(TNDVI)是对NDVI进行平方根变换后的指数,用于增强植被信号并减少背景噪声,更适合低植被覆盖区域的分析。 | |
| CIre | Gitelson等 ( | 红边叶绿素指数(CIre)是利用红边波段的植被指数,能够有效估算植被叶绿素含量,对监测植被健康状况和光合作用效率具有重要意义。 | CIre |
| MDI2 | Wang等 ( | 修正差分指数2(MDI2)是MDI的改进型植被指数,通过结合红光和红边波段,能够有效监测植被健康状况和叶绿素含量,尤其适用于植被胁迫和营养状况的评估。 | |
| MTVI2 | Smith等 ( | 改进型三角植被指数2(MTVI2)是MTVI的改进版本,能够更精确地估算植被叶绿素含量和生物量,尤其适用于高植被覆盖和复杂植被结构的分析。 | |
| MSRren | Fernández-Manso等( | 改进型简单比值指数(MSRren)通过结合近红外和红边波段,能够有效估算植被叶绿素含量和生物量,对植被健康状况和光合作用效率具有高敏感性。 | |
| PSSRa | Blackburn等 ( | 特定色素简单比值指数(PSSRa)是针对叶绿素a的特定色素简单比值指数,能够有效估算叶片中叶绿素a的含量,对植被生理状态具有高敏感性。 | |
| IRECI | Frampton等 ( | 红边叶绿素指数(IRECI)是一种基于红边波段的植被指数,通过结合多个红边和近红外波段,能够更精确地估算植被叶绿素含量和光合作用效率。 | |
| Contrast | Haralick等( | 对比度(Contrast)反映图像的局部变化程度,值越大表示纹理差异越明显。 | |
| Entropy | 熵(Entropy)反映图像的复杂程度,值越大表示纹理越复杂。 | ||
| Variance | 方差(Variance)反映图像灰度值的离散程度,值越大表示纹理变化越大。 | ||
| Correlation | 相关性(Correlation)反映图像灰度值的线性相关性,值越大表示纹理的线性关系越强。 |