Qu’est-ce que le NDVI ? Définition, valeurs, formule
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Le NDVI, ou indice de végétation par différence normalisée (Normalized Difference Vegetation Index), est un nombre compris entre −1 et +1 qui mesure la quantité de végétation verte et saine que contient un pixel d’image satellite. Il compare deux types de lumière renvoyés par une surface : le proche infrarouge, invisible à l’œil, et le rouge. NDVI = (PIR − Rouge) / (PIR + Rouge). Les cultures denses et les forêts se situent autour de 0,6 à 0,9, le sol nu autour de 0,1, et l’eau sous zéro.
C’est l’indice de végétation le plus utilisé, parce que presque tous les satellites, et beaucoup de caméras de drone, enregistrent ces deux types de lumière, et qu’un seul nombre par pixel se cartographie et se compare facilement dans le temps. Les agriculteurs s’en servent pour repérer les zones faibles d’un champ, les forestiers pour suivre une sécheresse, les urbanistes pour mesurer le taux de verdure d’une ville. Vous pouvez le calculer gratuitement dans QGIS en quelques minutes, étapes ci-dessous, ou demander à AI Agent, le plugin QGIS que nous développons, de le faire à partir d’une seule phrase.
en quelques minutes, étapes ci-dessous, ou demander à Comment fonctionne le NDVI
Les plantes utilisent la lumière rouge et rejettent le proche infrarouge. Une feuille saine absorbe la majeure partie du rouge pour pousser, et renvoie la majeure partie du proche infrarouge. NASA Earthdata explique que lorsqu’une plante souffre de sécheresse ou de maladie, elle réfléchit plus de rouge et moins de proche infrarouge, si bien que l’écart entre les deux se réduit.
Le NDVI transforme cet écart en un seul nombre :
NDVI = (PIR − Rouge) / (PIR + Rouge)
Prenons un champ de blé sain qui réfléchit 40 % du proche infrarouge et 4 % du rouge : (0,40 − 0,04) / (0,40 + 0,04) = 0,82. Un sol nu pourrait en réfléchir 28 % et 20 % : (0,28 − 0,20) / (0,28 + 0,20) = 0,17. La division par la somme rend l’indice « normalisé » : un champ à l’ombre et le même champ en plein soleil donnent des valeurs proches.
Les chercheurs l’ont utilisé pour la première fois sur des images satellite en 1974, pour surveiller les cultures des Grandes Plaines américaines depuis le premier satellite Landsat.
Que signifient les valeurs du NDVI
L’US Geological Survey donne les plages que la plupart des sources reprennent. Prenez-les comme une règle empirique :
| NDVI | Ce que c’est le plus souvent |
|---|---|
| Moins de 0 | Eau, nuages, neige |
| 0 à 0,1 | Roche nue, sable, sol nu, zones bâties |
| 0,2 à 0,5 | Végétation clairsemée : prairie, arbustes, cultures jeunes ou en maturation |
| 0,6 à 0,9 | Végétation dense : forêt, cultures au pic de croissance |
Dans la formulation de l’USGS, les zones arides affichent « 0,1 ou moins », la végétation clairsemée « environ 0,2 à 0,5 » et la végétation dense « environ 0,6 à 0,9 ». Un même champ parcourt ces trois niveaux en un an, comme le montre la section suivante.
Le NDVI au fil d’une saison, mesuré
Une valeur de NDVI n’a de sens qu’avec sa date. Pour le montrer, j’ai suivi un champ cultivé du Pendjab, en Inde, pendant toute une année d’images satellite Sentinel-2. Le même champ affichait 0,06 début juin et 0,92 début septembre : de sol nu à culture dense, sur la même parcelle.
La courbe suit le calendrier agricole : le blé pousse en hiver et culmine vers février, le champ est nu après la récolte d’avril, et le riz est planté fin juin avant de culminer en août et en septembre. La ville voisine reste entre 0,05 et 0,17 toute l’année. Un « 0,2 » peut donc désigner une culture jeune, un champ récolté ou un village, selon le mois.
Comment nous avons mesuré cela. J’ai utilisé les 87 images Sentinel-2 de la zone, du 26 septembre 2025 au 26 septembre 2026, et j’ai choisi mes points d’échantillonnage avant de lire la moindre valeur. Chaque point est la moyenne de 3 × 3 pixels de 10 m, et une date n’est retenue que si aucun nuage ni aucune ombre ne la recouvre : 60 dates pour ce champ.
Quelles bandes utiliser, satellite par satellite
La formule ne change jamais, mais chaque satellite numérote ses bandes (les couleurs de lumière qu’il enregistre) à sa façon. Les confondre est l’erreur la plus courante des débutants.
| Source | Bande rouge | Bande proche infrarouge | Taille du pixel | Fréquence de passage |
|---|---|---|---|---|
| Sentinel-2 (ESA) | B4, 665 nm | B8, 842 nm | 10 m | 5 jours ou moins |
| Landsat 8 et 9 (USGS) | Bande 4 | Bande 5 | 30 m | 8 jours à deux satellites |
| Landsat 4 à 7 | Bande 3 | Bande 4 | 30 m | Archive remontant à 1982 |
| MODIS (NASA) | Produit NDVI prêt à l’emploi, MOD13Q1 | 250 m | Composite de 16 jours | |
| Caméra de drone multispectrale | Bande rouge | Bande PIR | Quelques cm | À chaque vol |
Sentinel-2 est le choix par défaut pour les champs et les exploitations : gratuit, pixels de 10 m, une nouvelle image tous les quelques jours. Utilisez Landsat pour remonter avant 2015, et MODIS pour un pays entier toutes les deux semaines. Une caméra de drone ordinaire ne peut pas calculer le NDVI, car elle n’enregistre pas le proche infrarouge. Pour trouver et diffuser les scènes, voyez comment télécharger Sentinel-2 dans QGIS.
Le décalage de Sentinel-2 qui abaisse le NDVI sans prévenir
Depuis le 25 janvier 2022, les fichiers Sentinel-2 ajoutent 1 000 à chaque valeur. Le rapport de qualité des données de l’ESA indique de le retrancher : réflectance (la part de lumière renvoyée) = (valeur − 1000) / 10000. La formule classique des tutoriels, (B8 − B4) / (B8 + B4) sur les valeurs brutes, saute cette étape, et le résultat est trop bas.
L’erreur est la plus forte là où elle compte le plus, sur les cultures saines :
| Surface | NDVI correct | NDVI si vous oubliez les 1 000 | Erreur |
|---|---|---|---|
| Culture dense | 0,82 | 0,56 | −0,26 |
| Sol nu | 0,17 | 0,12 | −0,05 |
Une culture saine passe de la catégorie « dense » à la catégorie « clairsemée ». Sur notre image de Harike, la part de la zone au-dessus de 0,6 tombe de 73 % à 14 % si vous oubliez le décalage. Aucun des neuf tutoriels QGIS sur le NDVI que nous avons examinés ne le mentionne.
Certaines sources le retirent déjà pour vous, vérifiez donc avant de soustraire. Cliquez sur un pixel avec l’outil Identifier les entités : des valeurs de l’ordre des milliers sont brutes, des valeurs entre 0 et environ 1 sont déjà de la réflectance.
Les limites du NDVI
Le NDVI mesure la verdure, et la verdure n’est pas la santé. Quatre limites reviennent dans les vrais projets :
- Il plafonne. Sur une végétation très dense, le NDVI reste autour de 0,85 à 0,9 et ne distingue pas un champ luxuriant d’un champ très luxuriant.
- La couleur du sol s’infiltre. Quand les plantes sont éparses, un sol sombre et un sol clair donnent des valeurs différentes pour les mêmes plantes.
- Les nuages faussent la mesure. Un nuage fin abaisse le NDVI, retirez donc les pixels nuageux avant de faire la moindre moyenne.
- Les satellites diffèrent légèrement. Sentinel-2 et Landsat donnent des valeurs proches mais pas identiques pour un même champ.
Quand ces limites gênent, un autre indice répond mieux :
| Indice | À utiliser quand |
|---|---|
| EVI | La végétation est très dense, comme une forêt tropicale, et que le NDVI cesse de monter |
| SAVI | Les plantes sont éparses et beaucoup de sol est visible, comme des cultures jeunes ou des zones arides |
| NDRE | Vous suivez l’azote des cultures en fin de saison (il faut une bande red-edge, que Sentinel-2 possède) |
| NDWI | Vous voulez cartographier l’eau plutôt que les plantes |
Comment calculer le NDVI dans QGIS
Charger les bandes rouge et proche infrarouge
Pour Sentinel-2, chargez les bandes B04 (rouge) et B08 (proche infrarouge), téléchargées ou diffusées comme dans le guide Sentinel-2. Cliquez sur un pixel avec l’outil Identifier les entités : des valeurs de l’ordre des milliers sont brutes, des valeurs de 0 à 1 sont déjà corrigées.
Ouvrir la calculatrice raster
Raster > Calculatrice raster… Saisissez la formule avec les noms de vos couches. Sur de la réflectance : ("B08@1" - "B04@1") / ("B08@1" + "B04@1"). Sur des valeurs brutes à partir de 2022, retirez d’abord 1 000 de chaque bande : (("B08@1" - 1000) - ("B04@1" - 1000)) / (("B08@1" - 1000) + ("B04@1" - 1000)). Réglez l’emprise sur votre zone plutôt que sur toute la tuile.
Appliquer un style au résultat
Ouvrez les propriétés de la couche, onglet Symbologie, type de rendu Pseudo-couleur à bande unique, avec une palette rouge-jaune-vert de −0,2 à 0,9. L’eau devient rouge-brun, les champs verts.
Résumer champ par champ
Lancez Traitement > Boîte à outils de traitements > Statistiques de zone avec vos polygones de champs pour obtenir le NDVI moyen de chaque champ en attribut.
Voici la calculatrice raster avec la formule pour les valeurs brutes de Sentinel-2, où l’on retire d’abord 1 000 de chaque bande :
Et le résultat, avec un style du rouge au vert et sa légende dans le panneau Couches :
En un seul message
Nous développons AI Agent, cette partie porte donc sur notre propre plugin. Les étapes ci-dessus prennent une dizaine de minutes une fois qu’on les connaît. Avec le plugin, vous écrivez simplement la tâche. Je lui ai envoyé ceci, dans un nouveau projet aux réglages par défaut : « Calculez le NDVI des champs autour de Harike, au Pendjab, à partir de la dernière image Sentinel-2 sans nuage, appliquez un style du rouge au vert et dites-moi quelle part de la zone dépasse 0,6. »
Il a examiné cinq images de septembre, écarté deux images nuageuses, retenu celle du 8 septembre, retiré le décalage, et répondu en 3 minutes 30 secondes environ : 75 % de la zone de 17 km² dépassait 0,6. Son NDVI correspondait au mien, calculé à la main, pixel pour pixel.
Il a aussi laissé ses couches de travail dans le projet, et décrit la zone comme « 4 km sur 4 km » alors qu’elle mesure 3,8 sur 4,5 km. Ce sont de petits défauts, mais vérifiez les chiffres que vous citez.
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À retenir
NDVI = (PIR − Rouge) / (PIR + Rouge), une valeur de −1 à +1. Les cultures denses et les forêts se situent autour de 0,6 à 0,9, le sol nu autour de 0,1, l’eau sous zéro.
Un même champ parcourt toute l’échelle en un an, donc une valeur de NDVI n’a de sens qu’avec sa date. Un champ du Pendjab affichait 0,06 début juin et 0,92 début septembre.
Sur Sentinel-2, le NDVI utilise B8 et B4 à 10 m. Depuis le 25 janvier 2022, les valeurs brutes de niveau 2A portent un décalage de −1 000 qui fait passer le NDVI d’une culture dense de 0,82 à 0,56 si vous l’ignorez.
Le NDVI sature sur un couvert dense et réagit au sol et aux nuages. EVI, SAVI et NDRE répondent mieux à ces cas.
Questions fréquentes
Quelle valeur de NDVI est bonne pour une culture ?
Une culture saine au pic de croissance affiche en général 0,6 à 0,9. En début de saison, quand les plantes couvrent peu le sol, 0,2 à 0,4 est normal. Comparez un champ à lui-même au fil de la saison, ou à des champs voisins de la même culture à la même date, plutôt qu’à un seuil fixe.
Que signifie un NDVI négatif ?
Presque toujours de l’eau, des nuages ou de la neige, qui réfléchissent plus de rouge que de proche infrarouge. Une eau libre et claire affiche en général une valeur sous zéro, alors qu’une eau boueuse ou peu profonde peut se situer juste au-dessus, de sorte que le NDVI seul détecte mal l’eau.
Quelles bandes Sentinel-2 utilise-t-on pour le NDVI ?
B8 (proche infrarouge, 842 nm) et B4 (rouge, 665 nm), toutes deux à 10 m. NDVI = (B8 − B4) / (B8 + B4) sur de la réflectance. Sur les valeurs brutes de niveau 2A traitées depuis le 25 janvier 2022, retirez d’abord le décalage de 1 000 de chaque bande.
Quelle différence entre le NDVI et le NDRE ?
Le NDRE utilise une bande red-edge à la place de la bande rouge. Il continue de réagir sur un couvert dense où le NDVI sature, ce qui le rend meilleur pour suivre l’azote et la vigueur des cultures en fin de saison. Il demande un capteur doté d’une bande red-edge, comme Sentinel-2 ou une caméra de drone multispectrale.
Peut-on calculer le NDVI à partir d’une photo de drone ordinaire ?
Non. Le NDVI exige une bande proche infrarouge, et une caméra RVB ordinaire n’enregistre que le rouge, le vert et le bleu. Des indices en lumière visible comme le VARI existent, mais ce sont des substituts plus faibles. Pour obtenir le NDVI avec un drone, il faut une caméra multispectrale.
QGIS peut-il calculer le NDVI automatiquement ?
QGIS n’a pas de bouton NDVI en un clic, mais la calculatrice raster le calcule avec une seule formule, comme montré plus haut. Pour sauter les étapes, un plugin d’agent IA peut trouver l’image, calculer le NDVI et lui appliquer un style à partir d’une seule phrase : le nôtre, AI Agent, l’a fait pour une zone agricole du Pendjab en environ trois minutes et demie.
Où trouver des données NDVI gratuites ?
Calculez-le vous-même à partir de Sentinel-2 (10 m) ou de Landsat (30 m), tous deux gratuits, ou téléchargez le NDVI MODIS prêt à l’emploi de la NASA (MOD13Q1, 250 m, tous les 16 jours). QGIS le calcule à partir des deux bandes en une minute avec la calculatrice raster.
Pour récupérer les images, télécharger Sentinel-2 dans QGIS compare quatre méthodes, avec la scène choisie et diffusée. Multispectral ou hyperspectral explique les bandes derrière l’indice, et la cartographie de la canopée dans QGIS mène de l’indice de végétation aux polygones. AI Agent exécute tout le workflow NDVI à partir d’une seule phrase dans QGIS, et le hub QGIS AI liste les autres plugins IA par tâche.
