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遥感光谱分析技能。计算15+光谱指数(NDVI/EVI/NDWI/NDBI/NBR等)、智能指数推荐、云覆盖评估、多时相对比和植被/水体/城市/火灾监测。

zhouning By zhouning schedule Updated 4/1/2026

name: spectral-analysis description: "遥感光谱分析技能。计算15+光谱指数(NDVI/EVI/NDWI/NDBI/NBR等)、智能指数推荐、云覆盖评估、多时相对比和植被/水体/城市/火灾监测。" metadata: domain: remote_sensing version: "1.0" intent_triggers: "光谱 spectral NDVI EVI SAVI NDWI NDBI NBR NDSI 植被指数 vegetation index 水体指数 water 城市指数 urban 火灾 burn 遥感指数 remote sensing 波段运算 band math 光谱分析"

遥感光谱分析技能

技能概述

本技能提供完整的遥感光谱分析能力,覆盖从数据质量评估到专业指数计算的全流程:

  1. 数据质量门控:云覆盖检测 + 自动降级策略
  2. 光谱指数计算:15+ 预置指数 + 自定义波段运算
  3. 智能推荐:根据分析目标自动推荐最适指数组合
  4. 经验池检索:复用历史成功分析经验

光谱指数库 (15+ 指数)

植被指数

指数 公式 适用场景 Sentinel-2 波段
NDVI (NIR-Red)/(NIR+Red) 通用植被监测 B08, B04
EVI 2.5×(NIR-Red)/(NIR+6×Red-7.5×Blue+1) 高密度植被,减少大气影响 B08, B04, B02
SAVI (NIR-Red)×(1+L)/(NIR+Red+L) 裸土暴露区域,L=0.5 B08, B04
GNDVI (NIR-Green)/(NIR+Green) 叶绿素含量估算 B08, B03
NDRE (NIR-RedEdge)/(NIR+RedEdge) 精准农业,早期胁迫检测 B08, B05
ARVI (NIR-2×Red+Blue)/(NIR+2×Red-Blue) 大气校正增强 B08, B04, B02

水体指数

指数 公式 适用场景
NDWI (Green-NIR)/(Green+NIR) 水体提取
MNDWI (Green-SWIR)/(Green+SWIR) 城区水体,抑制建筑噪声

城市/土壤指数

指数 公式 适用场景
NDBI (SWIR-NIR)/(SWIR+NIR) 建设用地提取
BSI ((SWIR+Red)-(NIR+Blue))/((SWIR+Red)+(NIR+Blue)) 裸土识别

火灾/雪/水分指数

指数 公式 适用场景
NBR (NIR-SWIR2)/(NIR+SWIR2) 火灾烧伤面积评估
NDSI (Green-SWIR)/(Green+SWIR) 积雪覆盖检测
NDMI (NIR-SWIR1)/(NIR+SWIR1) 植被水分含量
LAI EVI × 3.618 - 0.118 叶面积指数(从EVI派生)
CI (Red-Blue)/(Red+Blue) 土壤颜色指数

数据质量门控

云覆盖检测

分析前自动评估影像云覆盖率:

云覆盖率 处理策略
< 10% 直接分析
10%-30% 警告 + 可选云掩膜
30%-70% 建议切换时相或使用 SAR 数据
> 70% 自动降级到 SAR 或拒绝分析

自动降级策略

当光学影像不可用时,系统自动推荐替代方案:

  • 光学 → SAR:适用于持续阴雨区域
  • 高分辨率 → 中分辨率:Sentinel-2 不可用时降级到 Landsat
  • 单时相 → 多时相合成:利用时间窗口内多景影像合成

分析工作流

1. assess_cloud_cover       → 检查影像质量,决定是否继续
2. recommend_indices         → 根据分析目标推荐指数组合
3. search_rs_experience      → 检索相似案例的最佳实践
4. calculate_spectral_index  → 计算推荐的光谱指数
5. describe_raster           → 查看计算结果统计信息
6. visualize_raster          → 生成指数分布可视化

经验池

系统内置遥感分析经验池,覆盖常见场景:

  • 植被监测:NDVI + EVI + SAVI 组合,夏季影像优先
  • 水体检测:NDWI + MNDWI,注意城区建筑干扰
  • 城市扩张:NDBI + BSI,多时相差异分析
  • 火灾评估:NBR + dNBR(火前火后差值)
  • 干旱监测:NDMI + 温度数据结合

常见问题

问题 原因 解决方案
指数值异常 云层/阴影干扰 先做云掩膜再计算
结果与预期不符 波段选择错误 确认传感器波段编号
局部噪声大 影像边缘效应 裁剪有效范围后分析
多时相不可比 大气条件差异 使用地表反射率产品

可用工具

  • calculate_spectral_index — 计算任意光谱指数(从15+预置指数中选择或自定义公式)
  • list_spectral_indices — 列出所有可用光谱指数及其公式、波段、适用场景
  • recommend_indices — 根据分析目标智能推荐指数组合
  • assess_cloud_cover — 评估影像云覆盖率和数据质量
  • search_rs_experience — 检索遥感分析经验池中的相似案例
  • describe_raster — 栅格数据描述(波段/分辨率/统计信息)
  • calculate_ndvi — 快捷 NDVI 计算
  • raster_band_math — 自定义波段运算表达式
  • visualize_raster — 栅格数据可视化
Install via CLI
npx skills add https://github.com/zhouning/gisdataagent --skill spectral-analysis
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