遥感（光谱）指数是基于地物的光谱特征规律，将不同的遥感光谱观测通道进行组合运算得到的，如植被指数、水体指数等。这些指数由于计算简单，指示性好，能有效地度量和监测相应的地物特征，被广大遥感用户和科研工作者广泛应用，同时也是很多地表地球物理参数（如叶面积指数、叶绿素和生物量）反演的关键输入参数。

其中植被指数更是“遥感影像处理”中常见的一个方法：包括有RVI、NDVI 、GVI、EVI等等一系列指数

RVI-比值植被指数：用于检测和估算植物生物量 与植被覆盖度；

NDVI-归一化植被指数：能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等，且与植被覆盖有关

EVI-增强型植被指数：不仅继承归一化植被指数 (NDVI) 的优点, 还改善了其高植被区饱和, 大气影响校正不彻底和土壤背景等问题, EVI可以提高高生物区植被的敏感度, 降低土壤背景和大气影响, 对植被变化的监测具有更高的灵敏性和优越性, 在草地退化监测、草地资源定量分析等研究中应用广泛。

GVI-绿度植被指数，k-t变换后表示绿度的分量。通过k-t变换使植被与土壤的光谱特性分离。植被生长过程的光谱图形呈所谓的"穗帽"状，而土壤光谱构成一条土壤亮度线，土壤的含水量、有机质含量、粒度大小、矿物成分、表面粗糙度等特征的光谱变化沿土壤亮度线方向产生。

除此之外，根据建筑物、水体的反射不同，还有NDWI、NDBI等遥感特征指数：NDWI-归一化水指数用来提取有较多建筑物背景的水体、NDBI-归一化建筑指数用来提取城市建筑等......