お知らせ:
2025 年 4 月 15 日より前に Earth Engine の使用を登録したすべての非商用プロジェクトは、アクセスを維持するために
非商用目的での利用資格を確認する必要があります。2025 年 9 月 26 日までに確認が完了していない場合、アクセスが保留されることがあります。
ee.Image.normalizedDifference
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
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
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最終更新日 2025-07-26 UTC。
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