有人说：一个人从1岁活到80岁很平凡，但如果从80岁倒着活，那么一半以上的人都可能不凡。
生活没有捷径，我们踩过的坑都成为了生活的经验，这些经验越早知道，你要走的弯路就会越少。
GIS 工具和技术的出现极大地帮助人们识别、量化和解决问题。GIS 还通过研究可能的情况以及实施预定性方案，提供一种主动渲染解决问题的方法。多年来，GIS 通过电信和网络服务、事故事件分析、城市规划、交通规划、环境影响评估、洪水损失评估、自然资源管理、环境健康与安全、植被监测等领域提高了个人生活质量。
利用 ArcGIS Pro 作为开发植被指数的工具
ArcGIS Pro 是一个不可否认的工具，它开创了当今地理空间世界的前沿，能够帮助我们在广泛的应用领域中创建、编辑、管理和存储地理数据和属性信息。此外，ArcGIS Pro 还提供了科学经验证据，支持实施各种旨在缩小科学研究与专业行业之间差距的方案。ArcGIS Pro 帮助解决了多个社会、物理、环境、经济和社会经济阶层的问题。
地理空间中的植被指数概念
鉴于近年来植被产生的巨大益处，将明确的科学方法与地理空间工具相结合是十分有必要的，以确定植被覆盖的状态和空间范围。这些先验知识将有助于为土地利用和生态系统管理的主动战略提供信息。卫星图像是通过植物植被监测来确定生物圈生态平衡的一个相关工具。
尽管绿色基础设施在改善和维持当前全球经济需求方面有着举足轻重的作用，许多植被指数概念也已得到严格的发展，但大气影响的校正是一个相当大的挑战。在几个植被指数中，叶绿素指数（CI）和全球环境监测指数（GEMI）已经逐渐演变。叶绿素指数和 GEMI 间的差异在于，GEMI 在使用植被指数程序时考虑了大气的一定影响，而 CI 则不考虑。
叶绿素指数（CI）和全球环境监测指数（GEMI）的 GIS 教程
此 GIS 教程通过利用遥感和地理空间技术（ArcGIS Pro）概述，确定感兴趣区域 Landsat 8 图像叶绿素指数（CI）和全球环境监测指数（GEMI）的步骤，为改善和维持全球生态系统中的绿色植被奠定了基础，下图显示了该过程中使用的地理空间方法的总结。
图 1: ArcGIS Pro 中确定 CI 和 GEMI 的方法流程
叶绿素指数的计算
从 ArcGIS Pro 中的 Landsat 8 图像计算叶绿素指数，应采取以下步骤：
1.打开 ArcGIS Pro 并创建新项目，从显示的界面中选择空白项目。选择并设置新项目的输出位置和名称，单击“确定”。叶片中的叶绿素含量是通过近红外波段（波段 5） 和绿色波段（波段 3）的反射率比值来确定的。免费注册后，可从美国地质勘探局地球探索者网站访问 Landsat 8 图像。
2.通过从菜单栏选择 “Map” 选项卡上的 “Add Data” 图标，导入波段 3 和波段 5。
3.导航到波段 3 和 5 的位置，单击 “Open”
4.从地理处理工具箱的搜索栏中键入并搜索 “Raster Calculator”，叶绿素指数由公式确定；CI=（（NIR/Green）-1），其中 NIR 表示波段 5 的像素值，Green 表示波段 3 的像素值。
5.在计算器搜索框中键入如下图 3 所示的公式。
图 2：在 ArcGIS Pro 中使用栅格计算器计算 CI
6.单击运行。
全球环境监测指数（GEMI）的计算
对于 GEMI 的计算，使用波段 4（Red）和 5（NIR）。GEMI 和 NDVI 的区别在于 GEMI 能够承受大气影响。 GEMI 的公式如下：
GEMI=Eta∗(1−0.25∗Eta)–((Red−0.125)/(1−Red))GEMI=Eta∗(1−0.25∗Eta)–((Red−0.125)/(1−Red))
WhereEta=(2∗(NIR2−Red2)+1.5∗NIR+0.5∗Red)/(NIR+Red+0.5)WhereEta=(2∗(NIR2−Red2)+1.5∗NIR+0.5∗Red)/(NIR+Red+0.5)
NIR = 近红外波段（波段 5）的像素值
Red = 来自红色波段（波段 4）的像素值
图 3：ArcGIS Pro 中 “Eta” 的计算
1.首先，使用 “Add data” 工具将波段 4 导入地图画板。
2.从地理处理工具箱的搜索栏中键入并搜索栅格计算器。
3.在计算器栏中，输入如下图 4 所示的公式来计算 “Eta”。
4.单击运行。
从 “Eta” 计算 GEMI：
5.从地理处理工具箱的搜索栏中键入并搜索栅格计算器。
6.在计算器栏中，输入如下图 5 所示的公式来计算 GEMI。
7.单击运行。
图 4：ArcGIS Pro 中的 GEMI 计算
剪切到感兴趣的区域
将 Landsat 8 图像精简到特定的感兴趣区域，可参考以下步骤：
1.在地理处理工具箱的搜索框中键入并按掩码搜索提取。
2.从 “按掩码提取” 面板中，将 “输入光栅” 设置为 CI 的结果。
3.将 “特征掩码数据” 设置为所需的边界范围。
4.将 “输出光栅” 设置为所需的位置和输出文件的名称。
5.单击运行。
图 5: ArcGIS Pro 中的 “按掩码提取”
美国罗德岛叶绿素指数估算的项目显示图
图6：美国罗德岛叶绿素指数估算，橙色地区的叶绿素指数较高
美国罗德岛全球环境监测指数的项目显示图
图 7：美国罗德岛全球环境监测指数