Я погоджуюся з думкою @vascobnunes, але якщо ви хочете визначити певні об'єкти, ви повинні використовувати LANDSAT TM, оскільки для більшої класифікації потрібно більше смуг як (R, G, B, NIR, MIR, TIR, FIR) ... і мій вибір полягає в тому, що вам слід використовувати LANDSAT TM (я дав таку ж інформацію в наступному поясненні) для рослинності.
Важливим у цьому випадку є те, що ви повинні подивитися на relative spectral response (RSR)свій супутник.
Визначення відносної спектральної реакції (RSR) вважаються постійними для всіх детекторів, охоплених загальним фільтром, і нормалізуються до одиничної пікової характеристики АТ. В даний час не існує методів перевірки спектральної стабільності в часі, як на вимірюваннях на орбіті, так і на землі.
(Джерело: доктор Джон Барк)
Крім RSR, temporal resolutionце так важливо для циклу повторного збору даних ...
Це відносна спектральна реакція для LANDSAT TM:
Існує інформаційна тут про оцінку NDVI- відмінностей , викликаних відносними функцій спектрального відгуку датчика- конкретних.
Анотація тут:
Нормалізований індекс вегетації різниці (NDVI) є найбільш часто використовуваним індикатором на основі дистанційного зондування для моніторингу динаміки земельних поверхонь та змін навколишнього середовища. Через різні характеристики датчиків значення NDVI змінюються залежно від системи запису. У цьому дослідженні зосереджено увагу на факторі спектральних характеристик датчика, який може ускладнити інтерпретацію мультисенсорних даних NDVI. Тому багатоспектральні смуги Landsat 5TM, QuickBird та SPOT5 були змодельовані з гіперспектральних даних. Ці імітовані набори даних демонструють однакові характеристики (крім спектрально), такі як геометрія датчика, атмосферні умови, топографія та просторове дозвіл. Це дозволяє безпосередньо порівняти відмінності NDVI, викликані коефіцієнтом різних спектральних характеристик.
Я склав для вас резюме з цього документа про спектральні значення для NIR та Червоної смуги ...
Відносні функції спектрального реагування червоних та ближнього інфрачервоного діапазонів Landsat 5TM, QuickBird та SPOT5 з 2 типовими спектрами наземного покриву.
Результат :
Особливо в області NIR функції датчиків RSR відрізняються одна від одної. Помітним є те, що зазор між червоною та NIR-смугою Landsat 5TM, а також SPOT5 ширший, ніж розрив між діапазонами QuickBird, де існує навіть перекриття.
Сенсорні відмінності (%) відносних функцій спектральної відповіді червоної (а) та ближньої інфрачервоної (б) смуг датчиків.
Результат:
Якщо червоні смуги QuickBird та SPOT5 дуже схожі, то смуги NIR цих датчиків демонструють найширші відмінності до понад 80% при 0,77 мкм. Через великі відмінності між діапазонами NIR, функції RSR цих діапазонів впливають на NDVI більше, ніж функції червоних смуг.
Я сподіваюся, що це допоможе вам ...