ee.Image.normalizedDifference

Calcula a diferença normalizada entre duas bandas. Se as bandas a serem usadas não forem especificadas, as duas primeiras serão usadas. A diferença normalizada é calculada como (primeiro − segundo) / (primeiro + segundo).

O nome da banda de imagem retornada é "nd". As propriedades da imagem de entrada não são mantidas na imagem de saída, e um valor de pixel negativo em qualquer banda de entrada faz com que o pixel de saída seja mascarado. Para evitar mascarar valores de entrada negativos, use ee.Image.expression() para calcular a diferença normalizada.

UsoRetorna
Image.normalizedDifference(bandNames)Imagem
ArgumentoTipoDetalhes
isto: inputImagemA imagem de entrada.
bandNamesLista, padrão: nullUma lista de nomes que especificam as faixas a serem usadas. Se não for especificado, as primeira e segunda bandas serão usadas.

Exemplos

Editor de código (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');

Configuração do Python

Consulte a página Ambiente Python (em inglês) para informações sobre a API Python e como usar geemap para desenvolvimento interativo.

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