1. ENVI软件NDVI计算
envi提供ndvi归一化植被指数计算，envi提供了以下五种传感器的默认波段数设置，其他传感器需要根据影像特点手动键入red和nir波段号
计算公式：ndvi=(nir-rad)/(nir+rad) （nir近红外波段，rad红光波段）
具体操作步骤：
1.打开需要计算ndvi的遥感影像，打开ndvi工具
2.选择所需要计算ndvi的遥感影像
3.选择或键入波段参数，选择输出位置，选择输出数据类型，输出数据类型如果选择byte，将需要输入最大最小值对图像进行拉伸。点击OK完成ndvi计算。
2. arcgis计算NDVI植被指数需要哪些原始数据
NDVI=（NIR-R）/（NIR+R）,NIR:近红外波段，R：即Red,红波段。
需要原始遥感影像的近红外波段和红波段,TM影像一般NIR是Band4，R为Band3。其他类别影像可根据元数据查看或波段赋予RGB从颜色判别。
运用arcgis中的工具箱中Spatial Analyst模块下栅格计算器即可实现。或ENVI软件更方便。
3. 植被指数
植被指数是由多光谱数据，经线性和非线性组合构成的对植被有一定指示意义的各种数值。在植被指数中，通常利用植物光谱中的近红外与可见光红波段两个最典型的波段值。根据这两个波段计算产生的各种参数都对植被生长状况、生产力敏感。因此，常被用作描述植被生理状况，估测现存绿色生物量、植被生产力等等。
归一化差值植被指数NDVI即是普遍利用的刻画植被的指数。植被归一化差值植被指数NDVI（Normalization Difference Vegetation Index）被定义为近红外波段与可见光红波段数值之差和这两个波段数值之和的比值。即
生态水文地质学
式中：IR为近红外波段地表反射率；R为可见光红光波段地表反射率。
NDVI可以用于季节性植被变化的研究，也可用于年际间植被变化的分析，如沙漠边缘的变化（C.J.Tucker等，1991）、气候变化（Los等，2001）、干旱地区植被变化规律等等。
我国利用卫星数据进行区域范围的植被分类及变化的研究时间较短，李晓兵等（1999）利用NOAA/AVHRR数据对中国主要植被类型NDVI指数10年的变化规律进行了研究；王心源等（2001）在3景TM卫星数据的基础上对额济纳旗地区近15年绿洲变化进行了分析；罗格平等（2003）用气象卫星数据和TM数据分析了天山北坡近10年植被的变化。
气象卫星影像中得到的植被指数受到土壤亮度、土壤颜色、探测器衰减和大气因子等诸多复杂因素的影响，如果不进行有效的校正将造成较大的误差。不同的卫星数据系统提供的数据在信息处理上有所差异。
例如，GIMMS（Global Inventory Modelling and Mapping Studies）NDVI数据是美国国家航天航空局（NASA）C.J.Tucker等人于2003年11月推出的最新的全球植被指数变化数据（C.J.Tucker，et al.，2003）。这套数据包括了1981～2002年间的全球植被指数变化，其时间分辨率是15d，空间分辨率是8km×8km。GIMMS NDVI数据采用卫星数据的格式记录了22年间区域植被的变化情况。它可以用于气候模型及生物化学模型计算光合作用、大气层与地表间的CO2交换、地表蒸发蒸腾量和地表吸收及释放的能量。
GIMMS NDVI数据被认为是相对标准的数据，因为它考虑了全球范围内各种因素对NDVI值的影响，并作了如下几方面的校正：①卫星传感器的不稳定性校正；②热带阔叶林区云的覆盖引起的变形校正；③太阳天顶角和观测角度的校正；④火山气溶胶的校正；⑤对北半球冬季缺失的数据采用了插值法；⑥短期大气气溶胶、水蒸气及云层覆盖的影响校正。因此，GIMMS NDVI数据可用于监测植被动态变化。
笔者应用GIMMS NDVI数据（共计504 幅影像），对祁连山以北地区1982～2002 年21年间植被的动态变化进行了研究。首先，对1982～2002年（21年）504幅图像每个像素的NDVI值进行一元线性回归法拟合，将得到的直线斜率值放大（放大10000倍），作5×5均衡滤化后画等值线图（图12-1），得到研究区多年的植被变化总趋势。直线斜率的计算公式为：
生态水文地质学
此处变量x为1～21的年序号，变量y为1982～2002年的NDVI值（式（12-2）中表示为NDVIi，当i=1时为1982年，i=2时为1983年，以此类推至2002年），SLOPE为由x和y计算出的一元线性回归斜率。
根据拟合结果，黑河中游的酒泉盆地及张掖盆地，石羊河流域的武威盆地及金昌盆地，植被指数呈上升趋势；而位于黑河下游的额济纳旗绿洲和巴丹吉林沙漠边缘的阿拉善右旗地区，植被指数为负增长。说明在1982～2002年的21年间，酒泉、张掖、武威及金昌盆地的植被情况是逐渐变好的，而黑河下游地区，由于中游地区用水量逐年增加，正义峡下泄水量锐减，额济纳旗绿洲呈现严重退化的趋势，生态环境恶化。
张掖地区的植被指数呈稳定而缓慢上升的趋势（图12-1），其总的线性拟合方程为：
生态水文地质学
式中：NDVI为张掖地区的植被指数平均值；t为对应于时间的数据个数，t=1，2……504。
图12-1 张掖地区植被指数总的变化趋势
从植被指数变化趋势可以看出，在1982～1990年中，植被指数呈持续上升的趋势，与此期间张掖地区大力发展农业、大量开垦农田，使得人工植被逐年增长的趋势相吻合，见图12-2。
图12-2 1982～1990年张掖地区的农田面积统计
从1991～1998年，特别是1994～1998年，植被指数有小的振荡，但总体趋势仍然是上升的。但是，从1998至2001年，植被指数出现小幅下降趋势，与年降雨量较少、气候相对干旱有关。
额济纳旗地区的植被指数则呈下降的趋势，且处于不稳定状态（图12-3），其总的线性拟合方程为：
生态水文地质学
式中：NDVI为额济纳旗地区的植被指数平均值；t为对应于时间的数据个数，t=1，2……504。
图12-3 额济纳旗地区植被指数总的变化趋势
从图12-3中可以看出，在1982～1994年之间，植被指数不断变化，这种变化与狼心山排泄至黑河下游的水量大小有关。在1982～1990年间，年下泄水量均超过5×108m3/a。虽然1991年和1992年的下泄水量较小，但是在这两年间植被指数的变化并不明显。而1994～2002年，由于狼心山向下游的排泄水量下降（图12-4），使得额济纳旗地区的植被指数下降，绿洲萎缩，生态环境恶化。
图12-4 1988～2002年狼心山的下泻水量统计图
4. 计算植被指数ndvi，主要使用以红波段和下面哪个波段
计算植被指数ndvi，主要使用以红波段和近红外波段。
ndvi是指归一化植被指数，
遥感影像中，近红外波段的反射值与红光波段的反射值之差比上两者之和。
即(NIR-R)/(NIR+R)
NIR为近红外波段的反射值
R为红光波段的反射值
英文缩写为 NDVI。归一化植被指数是反映农作物长势和营养信息的重要参数之一。根据该参数,可以知道不同季节的农作物对氮的需求量, 对合理施用氮肥具有重要的指导作用。
NDVI——归一化植被指数：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，或两个波段反射率的计算。