植被指數主要反映植被在可見光、近紅外波段反射與土壤背景之間差異的指標，各個植被指數在一定條件下能用來定量說明植被的生長狀況。在學習和使用植被指數時必須由一些基本的認識：
1、健康的綠色植被在NIR和R的反射差異比較大，原因在于R對于綠色植物來說是強吸收的，NIR則是高反射高透射的；
2、建立植被指數的目的是有效地綜合各有關的光譜信號，增強植被信息，減少非植被信息
3、植被指數有明顯的地域性和時效性，受植被本身、環境、大氣等條件的影響
一、RVI——比值植被指數：RVI=NIR/R，或兩個波段反射率的比值。
1、綠色健康植被覆蓋地區的RVI遠大于1，而無植被覆蓋的地面（裸土、人工建筑、水體、植被枯死或嚴重蟲害）的RVI在1附近。植被的RVI通常大于2；
2、RVI是綠色植物的靈敏指示參數，與LAI、葉干生物量(DM)、葉綠素含量相關性高，可用于檢測和估算植物生物量；
3、植被覆蓋度影響RVI，當植被覆蓋度較高時，RVI對植被十分敏感；當植被覆蓋度<50%時，這種敏感性顯著降低；
4、RVI受大氣條件影響，大氣效應大大降低對植被檢測的靈敏度，所以在計算前需要進行大氣校正，或用反射率計算RVI。
二、NDVI——歸一化植被指數：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，或兩個波段反射率的計算。
1、NDVI的應用：檢測植被生長狀態、植被覆蓋度和消除部分輻射誤差等；
2、-1<=NDVI<=1，負值表示地面覆蓋為云、水、雪等，對可見光高反射；0表示有巖石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆蓋，且隨覆蓋度增大而增大；
3、NDVI的局限性表現在，用非線性拉伸的方式增強了NIR和R的反射率的對比度。對于同一幅圖象，分別求RVI和NDVI時會發現，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI對高植被區具有較低的靈敏度；
4、NDVI能反映出植物冠層的背景影響，如土壤、潮濕地面、學、枯葉、粗超度等，且與植被覆蓋有關；
三、DVI\EVI——差值\環境植被指數：DVI=NIR-R，或兩個波段反射率的計算。
1、對土壤背景的變化極為敏感；
四、SAVI\TSAVI\MSAVI——調整土壤亮度的植被指數：SAVI=((NIR-R)/(NIR+R+L))(1+L)，或兩個波段反射率的計算。
1、目的是解釋背景的光學特征變化并修正NDVI對土壤背景的敏感。與NDVI相比，增加了根據實際情況確定的土壤調節系數L，取值范圍0~1。 L=0 時，表示植被覆蓋度為零；L=1時，表示土壤背景的影響為零，即植被覆蓋度非常高，土壤背景的影響為零，這種情況只有在被樹冠濃密的高大樹木覆蓋的地方才會出現。
2、SAVI僅在土壤線參數a=1,b=0（即非常理想的狀態下）時才適用。因此有了TSAVI、ATSAVI、MSAVI、SAVI2、SAVI3、SAVI4等改進模型。
| 小結：上述幾種VI均受土壤背景的影響大。植被非完全覆蓋時，土壤背景影響較大 |
五、GVI——綠度植被指數，k-t變換后表示綠度的分量。
1、通過k-t變換使植被與土壤的光譜特性分離。植被生長過程的光譜圖形呈所謂的"穗帽"狀，而土壤光譜構成一條土壤亮度線，土壤的含水量、有機質含量、粒度大小、礦物成分、表面粗糙度等特征的光譜變化沿土壤亮度線方向產生。
2、kt變換后得到的第一個分量表示土壤亮度，第二個分量表示綠度，第三個分量隨傳感器不同而表達不同的含義。如，MSS的第三個分量表示黃度，沒有確定的意義；TM的第三個分量表示濕度。
3、第一二分量集中了>95%的信息，這兩個分量構成的二位圖可以很好的反映出植被和土壤光譜特征的差異。
4、GVI是各波段輻射亮度值的加權和，而輻射亮度是大氣輻射、太陽輻射、環境輻射的綜合結果，所以GVI受外界條件影響大。
六、PVI——垂直植被指數，在R-NIR的二為坐標系內，植被像元到土壤亮度線的垂直距離。PVI=((S R-VR)2+(SNIR-VNIR)2)1/2，S是土壤反射率，V是植被反射率。
1、較好的消除了土壤背景的影響，對大氣的敏感度小于其他VI
2、PVI是在R-NIR二位數據中對GVI的模擬，兩者物理意義相同
3、PVI=(DNnir-b)cosq-DNr´sinq，b是土壤基線與NIR截距，q是土壤基線與R的夾角。
七、其他
1、根據具體情況改進型：如MSS的DVI = B4-aB2，PVI=(B4-aB2-b)/(1+a2)1/2，SARVI = B4/(B2+b/a)；RDVI=(NDVI´DVI)1/2等
2、應用于高光譜數據的VI，如CARI(葉綠素吸收比值指數）和CACI（葉綠素吸收連續區指數）等
