rvi指標應用

㈠ 植被指數的研究對象

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遠大於1，而無植被覆蓋的地面（裸土、人工建築、水體、植被枯死或嚴重蟲害）的RVI在1附近。植被的RVI通常大於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，可用於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。 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雲、水、雪等，對可見光高反射；0表示有岩石或裸土等，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。對於同一幅圖象，分別求RVI和NDVI時會發現，RVI值增加的速度高於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、雪、枯葉、粗糙度等，且與植被覆蓋有關 綠度植被指數
k-t變換後表示綠度的分量。
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、表面粗糙度等特徵的光譜變化沿土壤亮度線方向產生。
2．kt變換後得到的第一個分量表示土壤亮度，第二個分量表示綠度，第三個分量隨感測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點陣圖可以很好地反映出植被和土壤光譜特徵的差異。
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。 垂直植被指數
在R-NIR的二維坐標系內，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．較好地消除了土壤背景的影響，對大氣的敏感度小於其他VI
2．PVI是在R-NIR二維數據中對GVI的模擬，兩者物理意義相同
3．PVI=(DNnir-b)cosq-DNr&acute;sinq，b是土壤基線與NIR截距，q是土壤基線與R的夾角。 土壤調節植被指數
Huete（1988）基於NDVI和大量觀測數據提出土壤調節植被指數用以減小土壤背景影響。
SAVI=(NIR-R)*(1+L)/(NIR+R+L)
其中，L是隨著植被密度變化的參數，取值范圍從0-1，當植被覆蓋度很高時為0，很低時為1。很明顯，如果L=0,SAVI=NDVI。在Huete的文章中指出，對於其研究的草地和棉花田，L取0.5時SAVI消除土壤反射率的效果較好。因為很少能夠知道植被密度，因此難以優化此指數。
SAVITSAVIMSAVI——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徵變化並修正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。 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
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

㈡ 大哥們 能給個 三菱的 RVI RVA 指令應用 樣本 程序 嗎 我用 三菱的 GX Developer 軟體 就是編不進去這兩條

人品問題

㈢ 植被指數的文獻

我自己收藏的，不知道是不是你要找的
植被指數
概念：利用衛星不同波段探測數據組合而成的，能反映植物生長狀況的指數。植物葉面在可見光紅光波段有很強的吸收特性，在近紅外波段有很強的反射特性，這是植被遙感監測的物理基礎，通過這兩個波段測值的不同組合可得到不同的植被指數。差值植被指數又稱農業植被指數，為二通道反射率之差，它對土壤背景變化敏感，能較好地識別植被和水體。該指數隨生物量的增加而迅速增大。比值植被指數又稱為綠度，為二通道反射率之比，能較好地反映植被覆蓋度和生長狀況的差異，特別適用於植被生長旺盛、具有高覆蓋度的植被監測。歸一化植被指數為兩個通道反射率之差除以它們的和。在植被處於中、低覆蓋度時，該指數隨覆蓋度的增加而迅速增大，當達到一定覆蓋度後增長緩慢，所以適用於植被早、中期生長階段的動態監測。藍光、紅光和近紅外通道的組合可大大消除大氣中氣溶膠對植被指數的干擾，所組成的抗大氣植被指數可大大提高植被長勢監測和作物估產精度。
詳解：
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，原因在於R對於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遠大於1，而無植被覆蓋的地面（裸土、人工建築、水體、植被枯死或嚴重蟲害）的RVI在1附近。植被的RVI通常大於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，可用於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雲、水、雪等，對可見光高反射；0表示有岩石或裸土等，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。對於同一幅圖象，分別求RVI和NDVI時會發現，RVI值增加的速度高於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、DVIEVI——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、SAVITSAVIMSAVI——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徵變化並修正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變換後表示綠度的分量。
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、表面粗糙度等特徵的光譜變化沿土壤亮度線方向產生。
2、kt變換後得到的第一個分量表示土壤亮度，第二個分量表示綠度，第三個分量隨感測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點陣圖可以很好的反映出植被和土壤光譜特徵的差異。
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，對大氣的敏感度小於其他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、應用於高光譜數據的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
VI劃分
類型 典型代表 特點
線性 DVI 低LAI時，效果較好；LAI增加愛時對土壤背景敏感
比值型 NDVI、RVI 增強了土壤與植被的反射對比
垂直型 PVI 低LAI時，效果較好；LAI增加愛時對土壤背景敏感
TM資料:專題制圖儀資料

㈣ 求高手編個通達信平台用的 rvi指標源碼

公式：

CO:=CLOSE-OPEN; 0;

HL:=HIGH-LOW;

V1:=(CO+2*REF(CO,1)+2*REF(CO,2)+REF(CO,3))/6;

V2:=(HL+2*REF(HL,1)+2*REF(HL,2)+REF(HL,3))/6;

S1:=SUM(V1,4/2);

S2:=SUM(V2,4/2);

RVI:S1/S2;

RVIS:( RVI+2*REF(RVI,1)+2*REF(RVI,2)+REF(RVI,3))/6;

㈤ MT4平台怎麼調出雙線MACD

分析如下：

1、在MT4平台上使用快捷鍵Ctrl+N調出「導航」欄。在技術指標的震盪指標列里找到MACD，將其拖拽到圖表界面。系統參數默認為12/26/9，我們稍作修改，改成12/26/1，然後在水平位一欄添加一條取值為「0」的水平線。點擊確定。

2、然後再從「導航」--「技術指標」--「趨勢指標」找到 moving Average，將其拖拽到MACD指標窗口(要拖到MACD窗口，而非價格圖表窗口)。這時會彈出參數設置。

時間周期填9 ，平移填0 ，移動平均選擇Simple，應用於選擇:First Indicator's Data，選擇好你喜歡的顏色，點擊確認。

3、雙線MACD這就設置好了，像下面這樣。

(5)rvi指標應用擴展閱讀

MT4是一款市場行情接收軟體。該軟體由MetaQuotes Software Corp.公司發布，提供免費試用，有中文界面。

由於各個交易公司提供了許許多多的伺服器接入地址，MT4可以即時查看黃金、白銀、外匯、股票、期貨等行情，同時可以進行模擬交易，功能特別強大，是目前最為廣泛使用的外匯行情軟體之一。

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㈥ gate.io的K線指標里相對離散指數是什麼意思

相對離散指數（RVI）是Donald·Dorsey於1993年提出的用於測量價格的發散趨勢，其原理與RSI 類似，但它是以價格的方差來測量價格變化的強度。RVI主要用於輔助、配合其他指標使用。

㈦ gate.io的K線指標里相對能量指數是什麼意思

相對能量指數（RVI指標），是由John Ehlers發明的以衡量市場上升和下降的能力來預測以後價格的走向的指標，它由RVI主曲線和信號線兩條曲線組成。

㈧ 安卓手機想看MT4的RAVI指標怎樣可以辦到

有可能是版本不對、安裝一個新版本看看、你確定找的不是 RSI 或者 RVI？

㈨ 什麼是Relative_volatility_index大神們幫幫忙

相對復離散指數（Relative Volatility Index，簡稱制RVI） 相對離散指數（RVI）又稱「相對波動性指標」， 用於測量價格的發散趨勢，由著名分析家 唐納德·多西 （ Donald Dorsey）於1993年提出。其原理與 相對強弱指標 （ RSI）類似，但它是以價格的 方差 而不是簡單的升跌來測量價格變 化的強度。

㈩ 求助幾個炒外匯的問題

Stochastic Oscillator ：隨機震盪指標
隨機指標（KD）的主要理論依據是：當價格上漲時，收盤價傾向於接近當日價格區間的上端；相反，在下降趨勢中，收盤價傾向於接近當日價格區間的下端。隨機指標（KD）在設計中充分考慮價格波動的隨機振幅與中短期波動的測算，使其短期測市功能比移動平均線更加准確有效，在市場短期超買超賣的預測方面又比相對強弱指標敏感。因此，這一指標被投資者廣泛採用。
Relative Vigor Index ：相對活力指數
相對波動指數技術指標（RVI）的技術特點就是，原則上，在牛力上，收盤價格高於開盤價格；在熊力的時候，情況則相反。所以蘊涵在該RVI之後的原理就是：指數移動的活力或能量是由價格在收市時的那個數值所確立的。為了使得該指標正常於當日的交易范圍，我們根據當日價格範圍的最大值來劃分價格的變動情況。為了進行更為便利的運算，我們應該使用簡單移動平均線指標。10是最好的時間段。為了避免可能的混淆，我們必須構建一個信號曲線，這一曲線是RVI指標數值的4段對稱加權平均線。曲線之間的匯合被認為是購買或者是賣出的信號。.