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目前在遥感领域基本各种研究领域都会用到各种各样的指数，如水体指数，植被指数，农业长势指数，盐分指数，云指数，阴影指数，建筑物指数，水质指数，干旱指数等等众多。
本文对上述各种领域应用的指数做了总结和整理，对于每个指数均附上了相应的原文参考，对于每种指数适用的不同遥感卫星数据进行了详细划分，并对其适用的范围和领域进行了描述，所有指数形成了python代码可供运行，共计近300种各种遥感指数，如下所示：

因数量较多，博客形式无法公布，有需要的可后台关注咨询获取，整理不易，另外还有遥感领域方向的图像融合，信息提取，水质反演，变化检测，智能优化算法，机器学习/深度学习等相关电子书可分享。

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同时欢迎私信咨询讨论学习，咨询讨论的方向不限于：地物分类/语义分割(如水体，云，建筑物，耕地，冬小麦等各种地物类型的提取）,变化检测,夜光遥感数据处理，目标检测，图像处理(几何矫正，辐射矫正(大气校正)，图像去噪等)，遥感时空融合，定量遥感（土壤盐渍化/水质参数反演/气溶胶反演/森林参数(生物量，植被覆盖度，植被生产力等)/地表温度/地表反射率等反演）以及高光谱数据处理等领域以及深度学习，机器学习等技术算法讨论，以及相关实验指导/论文指导，考研复习等多方面。