Was ist NDVI? Bedeutung, Werte und Formel
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Der NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, auf Deutsch „normierter differenzierter Vegetationsindex“) ist eine Zahl von −1 bis +1, die angibt, wie viel gesunde, grüne Vegetation ein Pixel eines Satellitenbilds enthält. Er vergleicht zwei Arten von Licht, die eine Oberfläche zurückwirft: Nahinfrarot, für unser Auge unsichtbar, und Rot. NDVI = (NIR − Rot) / (NIR + Rot). Dichte Nutzpflanzen und Wald erreichen etwa 0,6 bis 0,9, nackter Boden rund 0,1 und Wasser Werte unter null.
Der NDVI ist der am häufigsten genutzte Vegetationsindex, weil fast jeder Satellit und viele Drohnenkameras genau diese beiden Lichtarten aufzeichnen und eine Zahl pro Pixel sich leicht kartieren und über die Zeit vergleichen lässt. Landwirte erkennen damit schwache Stellen im Schlag, Förster verfolgen eine Dürre, und Planer messen, wie grün eine Stadt ist. Sie können ihn in QGIS kostenlos in wenigen Minuten berechnen (Schritte unten) oder AI Agent, das QGIS-Plugin von uns, mit einem einzigen Satz damit beauftragen.
kostenlos in wenigen Minuten berechnen (Schritte unten) oder So funktioniert der NDVI
Pflanzen nutzen rotes Licht und weisen Nahinfrarotlicht ab. Ein gesundes Blatt absorbiert den Großteil des roten Lichts zum Wachsen und wirft den Großteil des nahen Infrarots zurück. NASA Earthdata erklärt: Leidet eine Pflanze unter Trockenheit oder Krankheit, reflektiert sie mehr Rot und weniger Nahinfrarot, und der Abstand zwischen beiden schrumpft.
Der NDVI macht aus diesem Abstand eine einzige Zahl:
NDVI = (NIR − Rot) / (NIR + Rot)
Nehmen wir ein gesundes Weizenfeld, das 40 % des nahen Infrarots und 4 % des roten Lichts reflektiert: (0,40 − 0,04) / (0,40 + 0,04) = 0,82. Nackter Boden reflektiert vielleicht 28 % und 20 %: (0,28 − 0,20) / (0,28 + 0,20) = 0,17. Die Division durch die Summe macht den Index „normiert“: Ein Feld im Schatten und dasselbe Feld in voller Sonne liefern ähnliche Werte.
Zum ersten Mal setzten Forscher ihn 1974 auf Satellitenbildern ein, um mit dem ersten Landsat-Satelliten Nutzpflanzen in den Great Plains der USA zu beobachten.
Was NDVI-Werte bedeuten
Der US Geological Survey liefert die Wertebereiche, die die meisten Quellen wiederholen. Verstehen Sie sie als Faustregel:
| NDVI | Was es meist ist |
|---|---|
| Unter 0 | Wasser, Wolken, Schnee |
| 0 bis 0,1 | Nackter Fels, Sand, offener Boden, bebaute Flächen |
| 0,2 bis 0,5 | Spärliche Vegetation: Grünland, Sträucher, junge oder reifende Nutzpflanzen |
| 0,6 bis 0,9 | Dichte Vegetation: Wald, Nutzpflanzen in der Hauptwachstumsphase |
In der Formulierung des USGS zeigen kahle Flächen „0,1 oder weniger“, spärliche Vegetation „etwa 0,2 bis 0,5“ und dichte Vegetation „etwa 0,6 bis 0,9“. Dasselbe Feld durchläuft alle drei Bereiche innerhalb eines Jahres, wie der nächste Abschnitt zeigt.
NDVI im Verlauf einer Saison, gemessen
Ein NDVI-Wert bedeutet nur zusammen mit seinem Datum etwas. Um das zu zeigen, habe ich ein Ackerfeld im Punjab, Indien, ein ganzes Jahr lang mit Sentinel-2-Satellitenbildern verfolgt. Dasselbe Feld las sich Anfang Juni mit 0,06 und Anfang September mit 0,92: von nacktem Boden zu dichten Nutzpflanzen, auf derselben Fläche.
Die Kurve folgt dem landwirtschaftlichen Kalender: Weizen wächst im Winter und erreicht seinen Gipfel um den Februar, nach der Ernte im April liegt das Feld brach, und Reis wird Ende Juni gepflanzt und erreicht seinen Gipfel im August und September. Die Stadt in der Nähe bleibt das ganze Jahr zwischen 0,05 und 0,17. „0,2“ kann daher je nach Monat eine junge Kultur, ein abgeerntetes Feld oder ein Dorf sein.
So haben wir gemessen. Ich habe alle 87 Sentinel-2-Bilder des Gebiets vom 26. September 2025 bis zum 26. September 2026 verwendet und meine Messpunkte festgelegt, bevor ich einen Wert gelesen habe. Jeder Punkt ist der Mittelwert aus 3 × 3 Pixeln mit je 10 m, und ein Termin zählt nur, wenn weder Wolken noch Schatten darüber liegen: 60 Termine für dieses Feld.
Welche Kanäle Sie verwenden, Satellit für Satellit
Die Formel bleibt gleich, aber jeder Satellit nummeriert seine Kanäle (die aufgezeichneten Lichtfarben) anders. Sie zu verwechseln ist der häufigste Anfängerfehler.
| Quelle | Rotkanal | Nahinfrarotkanal | Pixelgröße | Wiederholrate |
|---|---|---|---|---|
| Sentinel-2 (ESA) | B4, 665 nm | B8, 842 nm | 10 m | 5 Tage oder weniger |
| Landsat 8 und 9 (USGS) | Kanal 4 | Kanal 5 | 30 m | 8 Tage zusammen |
| Landsat 4 bis 7 | Kanal 3 | Kanal 4 | 30 m | Archiv bis 1982 |
| MODIS (NASA) | Fertiges NDVI-Produkt, MOD13Q1 | 250 m | 16-Tage-Komposit | |
| Multispektrale Drohnenkamera | Rotkanal | NIR-Kanal | Wenige cm | Bei jedem Flug |
Sentinel-2 ist die Standardwahl für Felder und Betriebe: kostenlos, 10 m Pixelgröße, alle paar Tage ein neues Bild. Mit Landsat gehen Sie vor 2015 zurück, mit MODIS erfassen Sie ein ganzes Land alle zwei Wochen. Eine gewöhnliche Drohnenkamera kann keinen NDVI berechnen, weil sie kein Nahinfrarot aufzeichnet. Wie Sie die Szenen finden und streamen, steht in Sentinel-2 in QGIS herunterladen.
Der Sentinel-2-Offset, der den NDVI unbemerkt senkt
Seit dem 25. Januar 2022 addieren Sentinel-2-Dateien auf jeden Wert 1.000. Der Datenqualitätsbericht der ESA sagt, dass man ihn abziehen muss: Reflektanz (der Anteil des zurückgeworfenen Lichts) = (Wert − 1000) / 10000. Die klassische Formel aus den Tutorials, (B8 − B4) / (B8 + B4) auf den Rohwerten, überspringt diesen Schritt, und das Ergebnis fällt zu niedrig aus.
Der Fehler ist genau dort am größten, wo es am meisten darauf ankommt, nämlich bei gesunden Nutzpflanzen:
| Oberfläche | Korrekter NDVI | NDVI, wenn die 1.000 vergessen werden | Abweichung |
|---|---|---|---|
| Dichte Nutzpflanzen | 0,82 | 0,56 | −0,26 |
| Nackter Boden | 0,17 | 0,12 | −0,05 |
Gesunde Nutzpflanzen rutschen so aus dem Bereich „dicht“ in den Bereich „spärlich“. Auf unserem Bild von Harike sinkt der Flächenanteil über 0,6 von 73 % auf 14 %, wenn man den Offset vergisst. Keines der neun QGIS-NDVI-Tutorials, die wir geprüft haben, erwähnt ihn.
Manche Quellen entfernen ihn bereits für Sie, prüfen Sie also vor dem Abziehen. Klicken Sie mit dem Werkzeug „Objekte abfragen“ auf ein Pixel: Werte im Tausenderbereich sind Rohwerte, Werte zwischen 0 und etwa 1 sind schon Reflektanz.
Wo der NDVI an Grenzen stößt
Der NDVI misst Grünheit, und Grünheit ist nicht dasselbe wie Gesundheit. Vier Grenzen zeigen sich in echten Projekten immer wieder:
- Er sättigt. Über sehr dichter Vegetation bleibt der NDVI bei etwa 0,85 bis 0,9 und kann ein üppiges Feld nicht von einem sehr üppigen unterscheiden.
- Die Bodenfarbe wirkt hinein. Wo Pflanzen spärlich stehen, liefern dunkle und helle Böden für dieselben Pflanzen unterschiedliche Werte.
- Wolken täuschen ihn. Eine dünne Wolke senkt den NDVI, entfernen Sie wolkige Pixel also, bevor Sie etwas mitteln.
- Satelliten weichen leicht ab. Sentinel-2 und Landsat liefern für dasselbe Feld ähnliche, aber nicht identische Werte.
Wenn diese Grenzen ins Gewicht fallen, liefert ein anderer Index die bessere Antwort:
| Index | Einsatz |
|---|---|
| EVI | Die Vegetation ist sehr dicht, etwa im tropischen Wald, wo der NDVI nicht weiter steigt |
| SAVI | Die Pflanzen stehen spärlich und viel Boden ist sichtbar, etwa bei jungen Kulturen oder in Trockengebieten |
| NDRE | Sie verfolgen den Stickstoff der Kultur spät in der Saison (braucht einen Red-Edge-Kanal, den Sentinel-2 hat) |
| NDWI | Sie wollen Wasser kartieren statt Pflanzen |
NDVI in QGIS berechnen
Rot- und Nahinfrarotkanal laden
Laden Sie für Sentinel-2 die Kanäle B04 (Rot) und B08 (Nahinfrarot), heruntergeladen oder gestreamt wie in der Sentinel-2-Anleitung beschrieben. Klicken Sie mit dem Werkzeug „Objekte abfragen“ auf ein Pixel: Werte im Tausenderbereich sind Rohwerte, Werte von 0 bis 1 sind bereits korrigiert.
Rasterrechner öffnen
Raster > Rasterrechner… (englische Oberfläche: Raster > Raster Calculator…). Geben Sie die Formel mit Ihren Layernamen ein. Für Reflektanz: ("B08@1" - "B04@1") / ("B08@1" + "B04@1"). Für Rohwerte ab 2022 ziehen Sie zuerst von jedem Kanal 1.000 ab: (("B08@1" - 1000) - ("B04@1" - 1000)) / (("B08@1" - 1000) + ("B04@1" - 1000)). Setzen Sie die Ausdehnung auf Ihr Gebiet statt auf die ganze Kachel.
Ergebnis gestalten
Öffnen Sie die Layereigenschaften, Symbolisierung, Darstellungstyp Einkanalpseudofarbe, mit einem Farbverlauf von Rot über Gelb nach Grün von −0,2 bis 0,9. Wasser wird rotbraun, Felder werden grün.
Pro Feld zusammenfassen
Starten Sie Verarbeitung > Werkzeugkiste > Zonenstatistik (englische Oberfläche: Processing > Zonal statistics) mit Ihren Feldpolygonen, um den mittleren NDVI jedes Felds als Attribut zu erhalten.
So sieht der Rasterrechner mit der Formel für rohe Sentinel-2-Werte aus, bei der zuerst von jedem Kanal 1.000 abgezogen wird:
Und das Ergebnis, von Rot nach Grün gestaltet, mit der Legende im Layerfenster:
In einer Nachricht
Wir entwickeln AI Agent, dieser Teil handelt also von unserem eigenen Plugin. Die Schritte oben dauern etwa zehn Minuten, sobald man sie kennt. Mit dem Plugin tippen Sie stattdessen die Aufgabe ein. Ich habe in einem neuen Projekt mit Standardeinstellungen Folgendes geschickt: „Berechnen Sie den NDVI für die Felder rund um Harike, Punjab aus dem neuesten wolkenfreien Sentinel-2-Bild, gestalten Sie ihn von Rot nach Grün und sagen Sie mir, welcher Flächenanteil über 0,6 liegt.“
Das Plugin prüfte fünf Bilder vom September, überging zwei mit Wolken, nahm das vom 8. September, entfernte den Offset und antwortete in etwa 3 Minuten 30 Sekunden: 75 % der Fläche von 17 km² lagen über 0,6. Sein NDVI stimmte Pixel für Pixel mit meinem manuell berechneten überein.
Es hat außerdem seine Arbeitslayer im Projekt zurückgelassen und das Gebiet „4 km mal 4 km“ genannt, obwohl es 3,8 mal 4,5 km misst. Kleinigkeiten, aber prüfen Sie die Zahlen, die Sie weitergeben.
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Das Wichtigste in Kürze
NDVI = (NIR − Rot) / (NIR + Rot), ein Wert von −1 bis +1. Dichte Nutzpflanzen und Wald erreichen etwa 0,6 bis 0,9, nackter Boden etwa 0,1, Wasser liegt unter null.
Dasselbe Feld durchläuft in einem Jahr die gesamte Skala, ein NDVI-Wert bedeutet also nur zusammen mit seinem Datum etwas. Ein Feld im Punjab las sich Anfang Juni mit 0,06 und Anfang September mit 0,92.
Bei Sentinel-2 nutzt der NDVI die Kanäle B8 und B4 mit 10 m. Seit dem 25. Januar 2022 tragen die rohen Level-2A-Werte einen Offset von −1000, der den NDVI dichter Nutzpflanzen von 0,82 auf 0,56 senkt, wenn man ihn ignoriert.
Der NDVI sättigt über dichtem Kronendach und reagiert empfindlich auf Boden und Wolken. EVI, SAVI und NDRE beantworten diese Fälle besser.
Häufige Fragen
Was ist ein guter NDVI-Wert für Nutzpflanzen?
Gesunde Nutzpflanzen in der Hauptwachstumsphase liegen meist bei 0,6 bis 0,9. Früh in der Saison, wenn die Pflanzen wenig Boden bedecken, sind 0,2 bis 0,4 normal. Vergleichen Sie ein Feld mit sich selbst über die Saison oder mit benachbarten Feldern derselben Kultur am selben Datum, statt mit einem festen Schwellenwert.
Was bedeutet ein negativer NDVI?
Fast immer Wasser, Wolken oder Schnee, die mehr Rot als Nahinfrarot reflektieren. Klares offenes Wasser liegt meist unter null, trübes oder flaches Wasser kann knapp darüber liegen, der NDVI allein erkennt Wasser also schlecht.
Welche Sentinel-2-Kanäle werden für den NDVI verwendet?
B8 (Nahinfrarot, 842 nm) und B4 (Rot, 665 nm), beide mit 10 m. NDVI = (B8 − B4) / (B8 + B4) auf Reflektanz. Ziehen Sie bei rohen Level-2A-Werten, die seit dem 25. Januar 2022 verarbeitet wurden, zuerst von jedem Kanal den Offset von 1.000 ab.
Was ist der Unterschied zwischen NDVI und NDRE?
Der NDRE nutzt einen Red-Edge-Kanal statt des Rotkanals. Er reagiert auch über dichtem Kronendach weiter, wo der NDVI sättigt, und eignet sich deshalb besser für Stickstoff und die Vitalität der Kultur spät in der Saison. Er braucht einen Sensor mit Red-Edge-Kanal, etwa Sentinel-2 oder eine multispektrale Drohnenkamera.
Kann ich den NDVI aus einem normalen Drohnenfoto berechnen?
Nein. Der NDVI braucht einen Nahinfrarotkanal, und eine gewöhnliche RGB-Kamera zeichnet nur Rot, Grün und Blau auf. Indizes für sichtbares Licht wie VARI gibt es, sie sind aber schwächere Näherungen. Für den NDVI aus einer Drohne brauchen Sie eine multispektrale Kamera.
Kann QGIS den NDVI automatisch berechnen?
QGIS hat keine NDVI-Schaltfläche für einen Klick, aber der Rasterrechner erledigt es mit einer Formel, wie oben gezeigt. Wer die Schritte sparen will, kann ein KI-Agent-Plugin nutzen, das aus einem Satz das Bild findet, den NDVI berechnet und ihn gestaltet: unser Plugin AI Agent hat das für ein Anbaugebiet im Punjab in etwa dreieinhalb Minuten geschafft.
Wo bekomme ich NDVI-Daten kostenlos?
Berechnen Sie ihn selbst aus Sentinel-2 (10 m) oder Landsat (30 m), beide kostenlos, oder laden Sie den fertigen MODIS-NDVI der NASA herunter (MOD13Q1, 250 m, alle 16 Tage). QGIS berechnet ihn mit dem Rasterrechner in einer Minute aus den beiden Kanälen.
Für die Bilddaten vergleicht Sentinel-2 in QGIS herunterladen vier Wege, mit ausgewählter und gestreamter Szene. Multispektral oder hyperspektral erklärt die Kanäle hinter dem Index, und Baumkronen in QGIS kartieren führt Vegetation vom Index zu Polygonen. AI Agent führt den gesamten NDVI-Ablauf aus einem Satz in QGIS aus, und der QGIS-KI-Überblick listet die anderen KI-Plugins nach Aufgabe.
