基于像元二分模型的昌都县植被盖度遥感估算
如何使用遥感技术进行植被覆盖度估算
如何使用遥感技术进行植被覆盖度估算遥感技术，作为一种获取地表信息的手段，近年来在环境保护和资源管理中发挥着越来越重要的作用。
其中，植被覆盖度的估算是遥感技术的一个重要应用领域。
本文将探讨如何使用遥感技术进行植被覆盖度估算，并介绍一些常用的遥感指标和算法。
一、遥感技术在植被覆盖度估算中的应用植被覆盖度是指地表上植被的覆盖程度，是反映生态环境和土地利用状况的重要指标之一。
传统的植被覆盖度估算方法通常需要大量人力物力，耗时耗力。
而遥感技术通过获取大量的卫星图像数据，能够实现对广大区域的植被覆盖度进行遥感遥测，节省了大量的时间和成本。
遥感技术通过获取可见光、红外线、热红外等多个波段的卫星图像数据，可以从不同的角度观察地表植被的状态和变化，进而推测出植被的覆盖度。
在植被覆盖度估算中，遥感技术主要通过计算一系列遥感指标来实现，下面将介绍一些常用的遥感指标。
二、常用的遥感指标1. 植被指数（Vegetation Index，VI）植被指数是根据可见光和红外波段之间的光谱特征计算得到的一种指标。
常见的植被指数有归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、差值植被指数（Difference Vegetation Index，DVI）等。
这些指标通过计算不同波段的反射率之差来反映植被的覆盖度，其中NDVI是最常用的植被指数之一。
2. 植被水分指数（Vegetation Water Index，VWI）植被水分指数主要用来反映植物水分状况，是根据红外波段和短波红外波段之间的光谱特征计算得到的。
该指数可以帮助我们了解植物的水分利用效率和生长状况，从而判断植被覆盖度的变化。
3. 土壤调节植被指数（Soil Adjusted Vegetation Index，SAVI）土壤调节植被指数是一种改进的植被指数，主要通过减少反射率受土壤影响的干扰，更准确地估算植被覆盖度。
基于像元二分模型的植被覆盖度计算
基于像元二分模型的植被覆盖度计算植被覆盖度是评估自然生态系统健康状况的一个重要指标。
在野外或遥感图像中，通过像元二分模型可以对植被覆盖度进行定量分析。
本文将介绍像元二分模型及其应用，探讨如何利用该模型计算植被覆盖度。
一、像元二分模型的原理与方法像元二分模型是一种遥感图像分析方法，通过将像元分为植被与非植被两类，计算每一类像元的数量与面积，从而得出植被覆盖度。
该模型需要遥感影像数据，包括反射率数据和光谱数据，通过学习已知植被和非植被像元的光谱特征，建立分类模型，对新数据进行分类。
在进行像元二分分类前，需要对遥感数据进行预处理，包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
其中，大气校正是保证遥感数据质量的重要步骤，通过去除大气散射和吸收对遥感数据进行校正，保证图像准确性。
几何校正则是为了消除图像畸变，保证像元位置精确。
利用已知的植被和非植被像元，通过对每个像元的光谱特征进行统计分析，得出植被和非植被的分布情况。
经过分类后，对每一类像元的数量进行计数，通过像元面积与总面积的比值，即可得出植被覆盖度。
二、像元二分模型的应用像元二分模型广泛应用于土地覆盖变化、植被生态监测、水资源保护等领域。
例如，利用像元二分模型对自然保护区进行植被监测，可以实时了解植被变化情况，保护生态环境。
同时，植被覆盖度也是气候变化研究的重要指标之一，通过计算植被覆盖度，可以探讨气候变化对生态系统的影响。
像元二分模型也可以与地理信息系统（GIS）相结合，进行更加精确的分析。
例如，在城市建设规划中，通过在GIS平台上制定可行性方案，并结合像元二分模型计算植被覆盖度，可以最大限度地保护环境，满足市民需求。
此外，在农业生产中，运用像元二分模型可以精确控制水分，提高农作物产量。
三、利用像元二分模型计算植被覆盖度的注意事项在利用像元二分模型对植被覆盖度进行计算时，需要注意以下几个问题：1. 不同遥感影像数据对植被分类的效果不同，需要根据实际情况选取合适的数据。
植被覆盖度论文撰写第一稿(第3次修改)
基于MODIS数据的汶川地震灾区植被覆盖度估算及动态变化分析摘要：本文以MODIS遥感数据为基础，利用像元二分模型对汶川地震灾区2008年-2013年的植被覆盖度进行监测估算，分析了植被覆盖度在这6年里的动态变化。
通过从整体角度分析不同植被覆盖度的面积变化和从平均植被覆盖度的角度分析平均植被覆盖度的动态变化过程，均得出植被的动态变化过程：地震前后植被受到严重破坏，低、中低植被覆盖度的面积显著增加，中高、高植被覆盖度的面积显著减少；随着植被的逐渐恢复，至2013年各植被覆盖度区域面积几乎恢复到地震前的水平。
同时，通过分析植被破坏及恢复前后不同植被覆盖度的面积变化得到植被的动态变化情况。
关键字：植被覆盖度；像元二分模型；MODIS；汶川地震引言植被，是覆盖在地面的所有植物群的总称，包括森林、灌丛、草地、农作物等等，具有截流降雨、减缓径流、防沙治沙、保持水土等功能，是生态系统的重要组成部分[1-2]。
植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover, FVC）是指植被的枝、茎、叶垂直向下的投影面积占统计区域总面积的百分比[3]，是刻画地面植被覆盖的一个重要参数。
一个地区的植被覆盖情况在很多领域都要涉及，也是其研究的重要指标之一，是重要的基础数据，因此建立快速的、精确的植被覆盖度计算方法与模型在植被及其他相关领域的研究都具有十分重要的意义。
植被覆盖度的测量计算有很多的方法与模型[10,13-16]，主要是从两个大的方面来进行计算，一种是相对传统的测量方法，例如目估法、照片分析法、经验分析法等；另一种是采用建立物理的模型，通过对某地区遥感影像数据进行统计分析，最后估算出植被覆盖度的大小，例如像元分解模型法、回归模型法等。
归一化植被指数（NDVI）与植被覆盖度之间有很大的关系，根据两者之间的关系，通过计算遥感影像的NDVI值来估算植被覆盖度的大小。
其中，NDVI=（NIR-R）/（NIR+R），NIR表示近红外波段的反射率，R表示红光波段的反射率[11]。
基于像元二分模型的植被慰盖度遥感信息提取
Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ ｓ ｏ ｉ ｌ 值 取评价 区域影像 中给定置信 度 的置信 区间 内的 Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ 最小值 作为理想无 植被地 表 ； Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ ｖ ｅ ｇ 值 取评价 区域影像 中给定置 信 度 的置信 区间内的 Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ 最大值 作为理想植被全覆盖地表 。因此 ， 植 被 指数模型转换 为：
Ｆ ｃ ＝ （ Ｎ ＤＶ Ｉ — Ｎ ＤＶ Ｉ ｍ ￣ ． ） ／ （ ＮＤ Ｖ Ｉ ｍ 一 Ｎ Ｄ ＶＩ 一） （ ７ ）
这样 就可把混 合像元 的植被指数 值转换成 植被覆盖 度值 。此 式 在分析植 被光谱信息特征的基础上 ， 通过建 立 Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ 与植被覆 盖度的转 换关 系 ， 进 而估算 植被覆盖度 。 根 据 像 元 的 光谱 特征 按 ０ ％～ ２ ０ ％、 ２ ０ ％～ ４ ０ ％、 ４ ０ ％～ ６ ０ ％、 ６ ０ ％～ ８ ０ ％、 ８ ０ ％ ～ １ ０ ０ ％ 将 植被覆 盖度进行统 计分类 ， 植被覆盖 等级 的划分 ， 为定量分析植 被覆盖度 的空间分 布格局及其 演变特征提 供数据 ， 最终 输 出专 题图以及对 比图（ 如图 １ ） 。
技
基 于像 元＝分模 型响植被覆盖 度遥 感信 息提取
兰 州交通 大 学测绘 与地 理信 息 学院 姜 烨 孙 建 国 中国科 学院寒 区旱 区环 境 与工程 研 究所 李 庆
［ 摘 要］ 植被覆 盖度 是衡量地表植被覆盖 的一个重要指标 ， 在许 多方面作 为重要参数输入 。本 文利用Ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ａ ｔ 一 ７ 卫星提供 的 １ ９ ９ ９ 年 Ｅ Ｔ Ｍ＋ 遥 感影像 和 Ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ａ ｔ 一 ５ 卫 星提供 的 ２ ０ ０ ７年 Ｔ Ｍ 遥 感影像 ， 以定西 市安定 区为研 究 区域 ， 对遥感 影像进 行 了归一化植 被指 数 （ Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ ） 的提 取 ， 并根据像 元二分模型原理 计算 出研究 区的植被 覆盖度 。从 结果 中可看 出研 究 区西 南部植被 覆盖有所增加 ， 东北部 植被覆盖有所退化。 【 关键词］ ＮＤ Ｖ Ｉ 植被覆盖度 像元二 分模 型
遥感测绘技术在我国南方某河流下垫面变化动态监测中的应用
遥感测绘技术在我国南方某河流下垫面变化动态监测中的应用发布时间：2022-07-30T09:04:59.996Z 来源：《工程建设标准化》2022年37卷3月第6期作者：高焕平[导读] 遥感技术作为一种新型技术手段，其逐渐在各行各业中得到了普遍应用高焕平陕西地矿第二综合物探大队有限公司，陕西省西安市 710016摘要：遥感技术作为一种新型技术手段，其逐渐在各行各业中得到了普遍应用，本文以某河流流域下垫面各要素变化动态监测工程为例，分析了其在流域下垫面各要素包括坡度、坡向、土地利用分类、植被覆盖度、不透水面盖度等信息动态监测中的应用，对其工作方法进行论述，其具有精度高、准确、快速等特点。
关键词：遥感；下垫面；坡度坡向；土地利用水文下垫面是指地表各类覆盖物所组成，并能影响水量平衡及水文过程的一个综合体，包括地表的岩石、土壤、植被和水域等各种要素。
遥感技术具有覆盖范围广、宏观、快速、多时相等优势，可以提取下垫面要素遥感信息，包括坡度、坡向、土地利用、植被覆盖度和不透水面盖度等，分析下垫面各要素变化情况，为流域尺度下垫面监测提供可能。
1工作区概况工作区位于珠江流域珠江三角洲东部的东江流域-韩江流域，总面积约为7.29万平方公里，行政区域包括惠州市、河源市、汕尾市、汕头市、揭阳市、梅州市、龙岩市和赣州市等重要城市。
工作区的地层、岩体、地质构造以及地貌条件等因素控制着地下水的赋存与分布规律及其水化学特征，气象、水文因素则支配着区内地下水的补给和动态变化，因而形成了测区独特的水文地质结构和水文地质环境。
2、数据源遥感影像数据采用2009年、2019年某河流流域工作区内两个时期9月到11月初的Landsat 系列卫星遥感数据，个别云覆盖严重区采用其他时相无云覆盖影像代替。
其中2009年数据影像为Landsat5-TM数据，分辨率为30米，2019年数据为Landsat8-OLI数据，分辨率通过融合可以达到15米。
如何进行遥感影像的植被监测与评估
如何进行遥感影像的植被监测与评估遥感影像的植被监测与评估广泛应用于农业、林业、生态学等领域，可以帮助我们了解植被的分布、生长状况和变化趋势等。
本文将介绍如何进行遥感影像的植被监测与评估的方法和技术。
一、植被指数的计算与分析植被指数是评估植被状况的重要指标，可以通过光谱反射率计算得到。
常用的植被指数有归一化植被指数（NDVI）、近红外参数指数（NDPI）等。
NDVI的计算公式为（NIR-RED）/（NIR+RED），其中NIR表示近红外波段的反射率，RED表示红光波段的反射率。
通过计算植被指数，可以得到植被的生长状况和空间分布特征。
二、遥感影像的分类与识别遥感影像的分类与识别是植被监测与评估的重要步骤。
通过遥感图像分类技术，可以将图像中的像元分为不同的类别，如植被、水体、建筑等。
常用的图像分类方法有支持向量机（SVM）、最大似然分类（MLC）等。
利用这些分类方法，可以识别出遥感影像中的植被区域，并进行面积统计和变化分析。
三、时间序列分析与变化检测时间序列分析是遥感影像植被监测中的重要手段，可以了解植被的季节性变化和长期趋势。
通过获取不同时间点的遥感影像数据，可以计算出植被指数的变化量，并对植被的生长状态进行分析。
变化检测技术可以将两幅或多幅遥感影像进行对比，检测出植被变化的区域和幅度。
这些数据可以用于制定植被保护和管理策略。
四、植被盖度和生物量估算植被盖度和生物量是评估植被状况的重要指标之一。
通过遥感影像的光谱信息和植被指数计算方法，可以估算出植被的覆盖度。
而植被的生物量可以通过多源数据融合和统计模型建立进行估算。
这些数据对于农业生产和生态环境评估具有重要意义。
五、植被监测系统的发展趋势随着遥感技术的不断发展和卫星观测系统的进步，植被监测系统也在不断完善。
高分辨率的遥感影像数据和多源数据融合技术使得植被监测与评估工作更加精准和全面。
同时，人工智能和机器学习算法的应用为植被监测提供了新的思路和方法。
植被覆盖度的遥感估算方法研究
植被覆盖度的遥感估算方法研究植被覆盖度是指地表植被在地球表面的覆盖比例，是地球生态系统的重要参数之一。
植被覆盖度的变化会影响到气候、土壤和水文等自然环境要素，因此对于生态保护、农业生产和环境监测等领域具有重要意义。
遥感技术具有大范围、快速、重复和经济的优势，是进行植被覆盖度估算的重要手段。
本文将介绍植被覆盖度遥感估算的相关理论、方法和应用现状，并详细阐述具体的估算方法、实验设计及结果分析。
植被覆盖度的遥感估算涉及到遥感图像处理、地学统计和生态学等多方面的知识。
目前，许多学者已经提出了多种估算方法，如直接计数法、归一化植被指数法、混合像元分解法等。
这些方法在不同程度上取得了成功，但也存在一定的局限性。
随着遥感技术的发展，尤其是高光谱、高空间分辨率和多时相遥感数据的广泛应用，对于植被覆盖度的估算精度和细化程度的要求也在不断提高。
进行植被覆盖度遥感估算所需要的数据主要包括卫星遥感图像、数字高程模型、气象数据等。
其中，卫星遥感图像是获取植被覆盖度信息的主要来源，包括多光谱和热红外图像等。
数字高程模型可以用于提取地形特征和计算植被覆盖度之间的关系。
气象数据则可以提供植被生长的相关信息，如辐射、气温和湿度等。
数据预处理主要包括图像校正、图像融合和图像增强等步骤，旨在提高遥感图像的质量和可读性，为后续的植被覆盖度估算提供可靠的基础。
估算模型和算法是进行植被覆盖度遥感估算的核心，主要包括以下几种：（1）直接计数法：通过统计图像中绿色植被的像素数量，计算植被覆盖度。
这种方法简单直观，但难以区分不同类型的植被。
（2）归一化植被指数法：通过计算植被指数与地表反射率之间的关系，估算植被覆盖度。
常用的植被指数包括NDVI、SAVI和EVI等。
这种方法能够较为准确地反映植被覆盖度，但容易受到大气条件和地表光照条件的影响。
（3）混合像元分解法：将遥感图像中的像元分解为植被和非植被两个部分，通过统计各部分的面积计算植被覆盖度。
基于GIS的ndvi植被覆盖度的估算
1.绪论1.1 课题研究的目的与意义植被，包括森林、灌丛、草地和农作物，既是生态系统的主要组成部分，也是生态系统存在的基础，具有截流降雨、减缓径流、防沙治沙、保持水土等功能，联结着土壤、大气和水分等自然过程，在陆地表面的能量交换、生物地球化学循环和水文循环等过程中扮演着重要角色，是全球变化研究中的“指示器”[1]。
植被根据生态系统中水、气等的状况，调控其内部与外部的物质、能量交换。
植被覆盖与气候因子关系极为密切，研究植被覆盖变化对气候的影响是气候变化研究的主要内容之一，它影响着土壤湿度、地表温度和地表能量与水的循环(李苗苗，2004)。
植被覆盖度(vegetation fractional cover，简称FC)是指植被(包括叶、茎、枝)在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比[2]。
它是植被对地面的垂直投影比例，对于山坡进行植被覆盖度测量时，应该采用垂直于坡面的角度。
植被覆盖度具有强烈的尺度效应，同一片植被，因被纳入统计的范围不同而表现为不同的植被覆盖度。
如一个地区的植被覆盖度很高，但平均到全国水平就大大降低了[3]。
植被覆盖度在提示地表植被分布规律, 探讨植被分布影响因子, 分析评价区域生态环境, 及时准确地掌握其动态变化, 分析其发展趋势对维护区域生态平衡等方面都具有重要意义。
[4]而城市植被则是城市生态系统重要的还原组织和最重要的元素,对于保护城市生态环境具有不可忽视的作用[5] ,如有效缓解城市“热岛效应”,改善城市区域小气候[5～7] 等。
城市化的迅速推进，带来了多样化的生态足迹，植被覆盖度，土壤污染率，地表侵蚀率，逐渐成为生态研究的热点，也成为环境保护的重点。
借助于高速发展的RS与GIS技术来进行植被覆盖度的估算，将是当前环境监测的必要步骤。
徐州是由矿区发展起来的城市，由于长期开采矿产，导致了一系列严重的生态问题，如塌陷地广布，植被破坏率严重，土地侵蚀率增大，等。
在此背景下，研究徐州市整体的土地覆盖情况，即是现实需要，也是未来生态城市规划的重要步骤。
如何使用遥感技术进行植被覆盖度评估
如何使用遥感技术进行植被覆盖度评估遥感技术在现代科学研究中扮演着重要的角色，尤其是在植被覆盖度评估方面。
植被覆盖度是指地表被植被覆盖所占比例，是地表生态系统恢复与保护的关键指标之一。
本文将探讨如何利用遥感技术进行植被覆盖度评估，通过图像解译、遥感模型和验证方法三个方面的介绍，帮助读者更好地理解和应用遥感技术。
一、图像解译图像解译是遥感技术中进行植被覆盖度评估的重要步骤之一。
遥感图像可以分为光学遥感和微波遥感两大类。
光学遥感主要利用能见光和红外波段的信息，而微波遥感则利用雷达的散射和辐射特性。
图像解译的过程可以分为目标识别和分类两个步骤。
目标识别是根据遥感图像中的植被特征，如颜色、纹理和形状等来识别植被目标。
其中，颜色通常作为最主要的判断指标，通过对光谱信息的分析，可以对不同植被区域进行识别。
纹理和形状则用于进一步区分和筛选相似植被目标。
通过目标识别，我们可以获取到图像中的植被目标，为后续的分类提供数据支持。
分类是根据已经识别的植被目标，将其划分到不同的植被类型或覆盖度等级中。
传统的分类方法包括像元分类、物体级分类和混合像元分类等。
像元分类是将遥感图像中的每个像元划分到不同的植被类别中，这种方法简单直观，但精度相对较低。
物体级分类则是将连续的像元聚合成具有相同特征的对象，并将其划分到相应的类别中，这种方法能够更好地保留地物的空间信息和形态特征。
混合像元分类则是将传统的像元分类和物体级分类相结合，以获取更准确的分类结果。
二、遥感模型遥感模型可以帮助我们更好地理解和解释植被覆盖度的分布特征。
常用的模型包括规则模型、统计模型和过程模型等。
规则模型是基于先验知识和经验规则构建的模型。
通过提取遥感图像中的不同植被特征，并与实地采样数据进行对比，可以建立起植被覆盖度和遥感参数之间的关系。
例如，NDVI（归一化植被指数）是由红外波段和红光波段计算得出的植被指数，可用于评估植被的状况。
规则模型的优点是简单易懂，但灵活性和适应性有限。
基于遥感技术的植被覆盖度的动态监测
基于遥感技术的植被覆盖度的动态监测作者：王国芳来源：《山西农业科学》 2015年第5期王国芳（山西农业大学资源环境学院，山西太谷 030801）摘要：植被覆盖度可以反映地表的植被状况，研究植被覆盖度变化对及时掌握生态环境变化有着重要的作用。
以山西省太谷县为研究区，以1990，2001，2009年3期TM遥感影像为数据源，基于像元二分模型，对太谷县的植被覆盖度进行遥感估算，分析了植被覆盖度的时空变化特征。
结果表明，1990，2001，2009年太谷县植被覆盖均以中覆盖度植被为主，分别占全县面积的42.55%，34.64%，43.91%；近20 a来，太谷县高覆盖度植被面积稳步增加，且主要分布在平原区；2001—2009年低覆盖度植被逐步向中高覆盖度植被转移。
说明太谷县各项生态工程显示出明显成效，生态环境不断改善。
关键词：遥感技术；植被覆盖度；归一化植被指数（NDVI）；动态监测中图分类号：P237文献标识码：A文章编号：1002-2481（2015）05-0592-04收稿日期：2014-11-16基金项目：山西农业大学科技创新基金项目（201322）作者简介：王国芳（1980-），女，山西左权人，讲师，主要从事GIS，RS的教学及研究工作。
植被是陆地生态系统的主要组成部分，也是其他生物生存的基础，具有截流降雨、减缓径流、防沙治沙、保持水土等功能[1]。
植被覆盖度指植被在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比，是植物群落覆盖地表状况的一个综合量化指标[1]。
其不仅能反映地表植被的丰度，也是生态系统中的一个重要控制因子[2-3]。
植被的变化会影响地球表面与大气之间物质和能量的交换，进而影响到气候的变化。
因此，掌握植被覆盖度的变化规律，对评价人类生存环境质量、调节生态过程具有重要的实际意义[4-5]。
植被覆盖度监测目前最常用的方法是地面测量和遥感测量。
传统的地面测量估算方法主要包括目估法、采样法、仪器法等[6-7]，获取的采样数据通过空间插值可以扩展到区域尺度上，但这种方法耗时、耗力，且对采样数据要求比较高。
基于像元二分模型的植被覆盖度反演-以北京市为例
基于像元二分模型的植被覆盖度反演-以北京市为例王玲（西北大学城市与环境学院，陕西西安 710127）摘要：采用遥感技术监测植被覆盖度具有重要意义。
本文以北京市为例，基于2013年的Landsat8 OLI影像，选取NDVI值为参数，采用像元二分模型对植被覆盖度进行反演，最终反演的结果与实际情况符合，说明采用该方法反演植被覆盖度可行。
关键词：植被覆盖度、像元二分模型、NDVI、植被指数引言植被覆盖度（Vegetation fractional cover，简称fc）是指植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比，即植土比。
通常林冠称郁闭度，灌草等植被称覆盖度[1]。
它是衡量地表植被覆盖的一个最重要的指标，被覆盖度及其变化是区域生态系统环境变化的重要指示，对水文、生态、全球变化等都具有重要意义[2]。
根据监测手段, 测量植被覆盖度的方法可分为地面测量和遥感测量两大类，测量常用于田间尺度，遥感估算常用于区域尺度。
目前已经发展了很多利用遥感测量植被覆盖度的方法，较为实用的地面测量单的方法就是目估法，缺点主要是主观性太强。
客观的测量方法有样点法、样方法、样带法等，借助于采样仪器的测量方法，空间定量计、移动光量计等。
这些方法虽然提高了测量精度，但野外操作不便，并且成本较高, 难以在大范围内快速提取植被覆盖度。
而采用遥感技术为监测大面积区域的植被覆盖度，甚至全球的植被覆盖度监测提供了可能[3]。
目前已有许多利用遥感技术测量植被覆盖度的方法，其中应用最广泛的方法是利用植被指数近似估算植被覆盖度，常用的植被指数为NDVI。
一、数据源本文选取两景覆盖北京市的Landsat8 OLI影像、土地覆盖类型图以及北京行政边界矢量数据为数据源。
其中，土地覆盖类型图是作为掩膜文件使用，其目的是为了便于植被覆盖度的估算；北京行政边界矢量数据是为了将两景镶嵌好的影像数据进行裁剪使用的，其目的是裁剪出北京市行政区内的范围。
草地盖度估算技术路线
植被盖度估算研究技术路线一、基于二分法模型的覆盖度采用像元二分模型反演植被覆盖度。
其基本原理是，假设每个像元都可分解为纯植被和纯土壤两个部分，所得到的光谱信息（如NDVI）是以两种纯组分的面积比例加权的线性组合。
其中，纯植被所占的面积百分比即为研究区的植被覆盖度。
该方法特点：利用该方法进行植被覆盖度的测定主要结合影像的像元值，在实际的使用过程中与目视判定有一定程度区别，一般用该方法进行覆盖度计算时，数值较低。
式中，NDVImax 和NDVImin 分别为区域内NDVI的最大值和最小值。
由于不可避免存在噪声，在进行具体的项目生产过程中，最大的NDVI和最小的NDVI要根据实际情况取一定置信度范围内的最大值与最小值，置信度的取值主要根据图像实际情况来定。
一般取NDVI 值得累计概率为5%和95%的NDVI值作为NDVImin和NDVImax。
二、基于植被指数的定量反演基于植被指数定量反演主要利用植被在光谱波段的特征原理实现作物估产的。
该方法具有简单易懂较为准确等特点。
技术流程以内蒙乌拉盖等典型草甸草原为例：先进行采样，利用采样得到的实地1平方米值代表样地的平均值，结合经纬度点位关联当地高分辨率植被指数NDVI 值。
形成拟合方程。
注意：①在采样过程中采用的是目视判读盖度，以垂直方式俯瞰样方植被覆盖情况。
②在进行遥感影像处理时，需要注意地面控制点的校正以及投影坐标的校正。
这会对结果精度有较大影响。
③利用该方法进行盖度统计时，在植被密集地区数值往往较二分法高一些。
盖度（%）Y=92.892x+24.541（0.01≤x<0.812）%Y=100（0.812≤x≤1）%。
遥感信息工程作业—植被覆盖率计算
遥感应用模型作业一——植被覆盖率估算模型姓名：张** 学号：120131*** 专业：测绘工程利用遥感资料估算植被覆盖率的方法大致可归纳为2 种：1）经验模型法，通过建立实测植被覆盖率数据与植被指数的经验模型来求取大面积植被覆盖率。
2）植被指数转换法：通过对各像元中植被类型及分布特征的分析，建立植被指数与植被覆盖率的转换关系来直接估算植被覆盖率。
本次实验使用植被指数转换法计算植被覆盖率。
数据预处理和NDVI 计算使用ENVI 中操作，LAI 解算和覆盖率求取编程实现。
1、研究区域数据获取本次实验主要是对植被覆盖率估算，因此在实验区域影像尽量选择植被茂盛的季节。
在数据源选取上，选择易获取的免费Landsat 数据。
下载的遥感影像是湖北省荆门市2001年9月15日的影像，研究区域无大块云层覆盖。
数据下载自地理空间数据云网站，(/)，该网站的数据均来自美国地质调查局（USGS ）官方网站（/）。
Landsat 卫星采用的全球参考系为WRS2（World wide reference system ）。
在ArcGIS 中显示的全球WRS2行带号。
湖北省荆门市WRS2行带号为Path 123、Row38-39。
图1 Landsat 卫星全球参考系WRS22、数据预处理进行植被覆盖率估算，需要用到归一化植被指数（NDVI ）。
NDVI 的物理依据是地物反射率的差异变化，所以用反射率来计算是比较客观准确的。
TM 原始数据就是DN 值，不能用来直接计算NDVI ，必须通过辐射定标计算成反射率，才能用来计算NDVI 。
因此，要对对实验数据先进行辐射校正和大气校正。
下载的L1T 级数据，元数据信文件（124028_MTL ）有详细影像参数，控制点文件（124028_GCP ）中有控制点高程信息用于大气校正的地形参数，可以利用这两个文件做辐射校正和大气校正。
1）辐射校正实验使用数据为L1T 级数据，经过系统辐射校正的数据。
植被覆盖度的遥感估算方法研究
植被覆盖度的遥感估算方法研究一、本文概述随着遥感技术的快速发展，其在植被覆盖度估算中的应用日益广泛。
植被覆盖度作为衡量地表植被状况的关键指标，对于理解生态系统功能、监测环境变化和评估生态系统健康具有重要意义。
本文旨在探讨和研究植被覆盖度的遥感估算方法，以期为提高估算精度和效率提供理论和技术支持。
本文将首先介绍植被覆盖度及其遥感估算的重要性，阐述植被覆盖度遥感估算的基本原理和方法。
在此基础上，本文将重点分析不同遥感数据源在植被覆盖度估算中的适用性，以及估算方法的优缺点。
本文还将探讨遥感估算中的误差来源和质量控制方法，以提高估算结果的准确性和可靠性。
通过深入研究和分析，本文旨在为植被覆盖度的遥感估算提供一种全面、系统的理论框架和技术指导，为相关领域的研究和实践提供有益参考。
本文还将展望植被覆盖度遥感估算的未来发展趋势，为推动遥感技术在生态环境监测和保护领域的应用提供有益启示。
二、遥感估算植被覆盖度的基本原理和方法遥感估算植被覆盖度的基本原理和方法主要基于植被的光谱特性和地表反射率的差异。
植被在可见光和近红外波段范围内具有特定的反射和吸收特性，这些特性使得植被在遥感影像上呈现出独特的颜色和纹理。
通过利用这些特征，我们可以从遥感影像中提取植被信息，进而估算植被覆盖度。
遥感数据源的选择对于植被覆盖度的估算至关重要。
常用的遥感数据源包括多光谱遥感影像和高光谱遥感影像。
多光谱遥感影像如Landsat、Sentinel-2等，具有较高的空间分辨率和时间分辨率，适用于大范围的植被覆盖度估算。
而高光谱遥感影像如Hyperion、AVIRIS等，具有更高的光谱分辨率，能够更准确地识别植被类型和估算植被覆盖度。
植被指数是一种通过组合遥感影像中的不同波段来增强植被信息的指数。
常用的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等。
这些植被指数能够反映植被的生长状况、覆盖度和生物量等信息。
通过计算植被指数，我们可以从遥感影像中提取植被信息，为后续的植被覆盖度估算提供基础数据。
《基于遥感影像和地基雷达的四合木高度及盖度测量》范文
《基于遥感影像和地基雷达的四合木高度及盖度测量》篇一一、引言四合木作为一种重要的植物资源，其生长情况对生态环境的评估与保护具有重大意义。
高度及盖度作为衡量植物生长状态的关键指标，传统测量方法多以人工实地测量为主，不仅效率低下，而且难以全面反映大范围区域内的生长情况。
随着遥感技术的不断发展，基于遥感影像和地基雷达的测量方法为四合木的高度及盖度测量提供了新的解决方案。
本文旨在探讨基于遥感影像和地基雷达的四合木高度及盖度测量方法，以期为四合木的生态保护与资源管理提供科学依据。
二、方法1. 遥感影像获取与处理首先，通过卫星遥感技术获取四合木所在区域的遥感影像。
然后，利用遥感图像处理技术对影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正等，以提高影像的质量。
接着，通过图像分割、分类等步骤，提取出四合木的信息。
2. 地基雷达测量地基雷达作为一种有效的地面测量工具，能够提供高精度的三维地形数据。
通过在地面对四合木区域进行地基雷达扫描，可以获取四合木的高度信息。
同时，结合遥感影像，可以更全面地了解四合木的生长情况。
3. 高度及盖度测量根据遥感影像和地基雷达提供的数据，利用相关算法对四合木的高度及盖度进行测量。
其中，高度测量可以通过计算雷达扫描数据中的高程信息实现；盖度测量则可以通过分析遥感影像中的植被指数、纹理等信息进行估算。
三、结果与分析1. 高度测量结果通过地基雷达扫描数据，我们可以得到四合木的高度信息。
与传统的实地测量方法相比，基于地基雷达的测量方法具有更高的精度和更广泛的覆盖范围。
同时，结合遥感影像，我们可以更全面地了解四合木的垂直结构。
2. 盖度测量结果利用遥感影像中的植被指数、纹理等信息，我们可以估算出四合木的盖度。
与传统方法相比，基于遥感影像的盖度测量方法具有更高的效率和更低的成本。
同时，结合地基雷达数据，我们可以更准确地反映四合木在地面的分布情况。
3. 结果分析通过对四合木的高度及盖度进行测量，我们可以得出以下结论：首先，基于遥感影像和地基雷达的测量方法具有较高的精度和效率；其次，四合木的高度及盖度在不同区域存在差异，这可能与气候、土壤等环境因素有关；最后，通过连续监测四合木的高度及盖度变化，可以评估生态环境的改善情况，为生态保护与资源管理提供科学依据。
像元二分法的优点
像元二分法的优点
之前我们介绍了使用GEE计算归一化植被指数NDVI的过程
由NDVI可以进一步计算区域的植被覆盖度（FVC），区域植被覆盖度遥感估算方法主要有回归模型法、混合像元分解法、机器学习方法等，我们这里采用混合像元分解法中最简单的像元二分法。
混合像元分解法的基本思路是假设像元每个组分对卫星传感器所观测到的信息都有一定的贡献，并且通过构建混合像元分解模型来估算植被覆盖度。
像元二分模型由于其对遥感影像辐射校正的影响不敏感，是当前应用最广泛也是最简单的一种线性混合像元分解模型，它将遥感影像的像元分解为植被信息和非植被信息两部分，估算其中植被部分占像元的百分比即为该像元的FVC
我们以北京地区为例，首先采用最大值合成法得到研究区一年内的最大NDVI数据
FVC的计算公式为：
其中，NDVIveg为纯植被像元的NDVI值，理论上应为1；NDVIsoil 为纯裸土像元的NDVI值，理论上应为0。
但实际的地表情况比较复杂，其值会发生变化，所以我们可以使用给定置信度区间的最大最小值来代替。
在ENVI中对北京市NDVI图像进行统计，取累计频率在5%时的NDVI=0.242904作为NDVIsoil，累计频率在95%时的NDVI=0.884686作为NDVIveg。
使用Band Math将影像代入FVC计算公式：
(b1-0.242904)/(0.884686-0.242904)
得到的FVC可能有少量像元小于0或者大于1，这时我们需要将小于0的像元赋为0，大于1的像元赋为1.
Band Math操作公式为(b2 lt 0)*(0)+((b2 ge 0)and (b2 lt 1))*b2 +(b2 ge 1)*(1)。
ENVI下植被覆盖度的遥感估算(像元二分法)
植被覆盖度是指植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比。
容易与植被覆盖度混淆的概念是植被盖度，植被盖度是指植被冠层或叶面在地面的垂直投影面积占植被区总面积的比例。
两个概念主要区别就是分母不一样。
植被覆盖度常用于植被变化、生态环境研究、水土保持、气候等方面。
植被覆盖度的测量可分为地面测量和遥感估算两种方法。
地面测量常用于田间尺度，遥感估算常用于区域尺度。
估算模型目前已经发展了很多利用遥感测量植被覆盖度的方法，较为实用的方法是利用植被指数近似估算植被覆盖度，常用的植被指数为NDVI。
下面是李苗苗等在像元二分模型的基础上研究的模型：VFC = (NDVI - NDVIsoil)/ ( NDVIveg - NDVIsoil) （1）其中, NDVIsoil 为完全是裸土或无植被覆盖区域的NDVI值，NDVIveg 则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI值，即纯植被像元的NDVI值。
两个值的计算公式为：NDVIsoil=（VFCmax*NDVImin- VFCmin*NDVImax）/( VFCmax- VFCmin) （2）NDVIveg=（(1-VFCmin)*NDVImax- (1-VFCmax)*NDVImin）/( VFCmax- VFCmin) （3）利用这个模型计算植被覆盖度的关键是计算NDVIsoil和NDVIveg。
这里有两种假设：1）当区域内可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%。
公式（1）可变为：VFC = (NDVI - NDVImin)/ ( NDVImax - NDVImin) （4）NDVImax 和NDVImin分别为区域内最大和最小的NDVI值。
由于不可避免存在噪声，NDVImax 和NDVImin一般取一定置信度范围内的最大值与最小值，置信度的取值主要根据图像实际情况来定。
2）当区域内不能近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%当有实测数据的情况下，取实测数据中的植被覆盖度的最大值和最小值作为VFCmax和 VFCmin，这两个实测数据对应图像的NDVI作为NDVImax 和NDVImin。
利用不同植被指数估算植被覆盖度的比较研究
利用不同植被指数估算植被覆盖度的比较研究徐爽;沈润平;杨晓月【摘要】ASD Field Spec Pro FRTM spectroradiometer was used to measure the spectral response of the vegetable and grass at different vegetation coverage levels. The data were applied to calculate six vegetation indices, i.e. , NDVI (normalized difference vegetation index) , DVI (difference vegetation index) , RVI (ratio vegetation index) , MVI (modified vegetation index) , MSAVI (modified soil adjusted vegetation index) and GEMI (global environment monitoring index). Then the best combination of spectral bands was analyzed. Furthermore, the performance of different vegetation indices was investigated when they were used to estimate the vegetation coverage by using the dimidiate pixel model. The results show that, for the green vegetable, the best combinations of bands in the spectral region from 620 to 740 nm and from 780 to 900 nm have the best correlation with the vegetation index, whereas for the grass, the best combinations of bands are from 620 to 750 nm and from 760 to 900 nm, with the correlation coefficients of the two cases being all larger than 0. 8. The bands of Landsat7 and HJ -1A CCD1 simulated according to the spectral response function were employed to calculate the six vegetation indices. The average overall accuracy for estimating the vegetation fraction by DVI and MSAVI is 83.7% and 79.5% respectively, indicating that they are superior to the other four vegetation indices as the input of vegetation index for the dimidiate pixel model.%选用蔬菜地和草地2种植被类型,利用ASD光谱仪实测二者在不同覆盖度下的光谱响应,分析了归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、修正植被指数(MVI)、修改型土壤调节植被指数(MSAVI)以及全球环境监测植被指数(GEMI)等6种植被指数所用的最佳波段及其组合,进而研究了利用像元二分模型估算植被覆盖度时的不同植被指数的表现.结果表明,与蔬菜地植被指数相关系数较高的波段组合为620 ～ 740 nm谱段和780 ～ 900 nm谱段内波段的组合,与草地植被指数相关系数较高的波段组合为620 ～750 nm谱段和760 ～900 nm谱段内波段的组合,相关系数均达0.8以上；在高光谱数据构建的植被指数和模拟卫星数据构建的植被指数中,用DVI和MSAVI 估算植被覆盖度,平均总体精度分别达到83.7％和79.5％,与其他4种植被指数相比,这2种指数更适合于利用像元二分模型进行植被覆盖度的估算.【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2012(000)004【总页数】6页(P95-100)【关键词】植被覆盖度;植被指数;像元二分模型【作者】徐爽;沈润平;杨晓月【作者单位】南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室,南京210044;南京信息工程大学遥感学院,南京 210044;南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室,南京210044;南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室,南京210044;南京信息工程大学遥感学院,南京 210044【正文语种】中文【中图分类】TP79植被作为陆地生态系统的主要成分之一，对气候变化具有重要的调节作用［1］。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
８ ． ％。研 究结果表 明， ２５ 基于 Ｎ Ｉ ＤＶ 的像元二分 法适 用于西藏 自治区昌都县植被 盖度的估算且精度较 高。
［ 中图分 类号 ］Ｔ ７ Ｐ９ ［ 文献标识码 ］Ａ ［ 文章 编号】１０ ０４ （０ ０ ０ ０ ６ ０ ００— ９ １ ２ １ ）５— ０ ５— ３ 东西呈 ｗ 形 ， 内地 形复杂 多样 ， 境 切割 明显 ， 险峰 峻岭 ， 壑纵 沟 横 。受地形影 响 ， 高原寒 、 温带 季风 性气候 混杂 ， 年均气 温 ７ ５ ． ℃， 日均气 温 ５℃ ， 年无霜期 １７ｄ 年均 降水量 ４ ７ ７ｍ ２ ， ７ ． ｍ。境 内植物种类 丰富 ， 分属阔叶林 、 叶林 、 丛 、 针 灌 草甸 、 荒漠和 高山 流石坡植被等 ， 中常见的乔木有 云杉 、 其 冷杉 和柏木 ， 灌木 有 杜鹃 、 锦鸡 儿 、 三颗针 、 狼牙刺 、 地柏 等 ， 草有高 山嵩草 和蒿 爬 灌
据都可用 于 植被 盖 度 的估 算 。本研 究 采 用 分 辨率 ２ ． ８５ｍｘ ２ ． 的 Ｌｎ ｓｔ Ｍ影像 ， ８ ５ｍ ａｄａ Ｔ 成像时间为 ２０ ０ ９年 １月 ２ ２１ ３。数 据预处理采用 了 昌都 县 的地形 图 、 政边 界 图 、 行 土地 利用 图和
前常用 的植被 盖度的遥 感估 算方法有 经验模 型法 、 植被 指数法
和像元分解法 Ｊ其 中像元分解法 中的像元二分 法应用 广泛且 ， 精度较高 。刘广峰 等 用像 元二 分模 型估 算毛 乌素 沙地 的植 被盖度 ， 其结果精度达 ７ ． ％ ， ９ ４ 基本 能满 足生 态及气 候模 型研
究 的需要 。黄秋燕 等 用像 元二 分法估 算都 安 县两期 植 被盖 度并对估算结果进行 了实地 验证 ， 总体精 度达 ８ ． ％ ， 足 了 ２１ 满 植被盖度动态 变化研 究 的要 求 。江 辉 根据 不 同土地 利用 类
型和土壤类型 的归一化植被指数 （ ＤＶ） Ｎ １ 值选取置信 区间， 通过 像元二分法计算鄱 阳湖 区的植被 盖度 ， 不仅增 加 了置 信 区间选
结果进行验证 ， 以获取 更准确 的植 被盖 度数 据 ， 随后 的土 壤 为 侵蚀评价创造条件 。
１ 研 究 区概 况
被参数有关 。因其 时间变 化 曲线可反 映 季节 和人类 活 动对 植 被生长影响的变 化 ， ＤＶ 被 认 为是监 测植 被生 长状 态及 植 被 Ｎ Ｉ 盖度的最佳指示 因子 。Ｎ Ｖ 值 经 比值 处理后 可以部分 消除 与 ＤＩ 太阳高度 角 、 卫星 观测 、 形 、 、 地 云 阴影 和大 气条 件有 关 的辐照 度条 件变化带来的影响。该指数对 土壤 背景 的变 化较敏感 ， 在 很 大程度 上消除了地形和群落结构 阴影 的影 响 ， 削弱 了大气 的 干扰 ， 大大提高 了监测 的灵敏度 ， 因此常用来 反映 植被状况 、 植
重要意义。
局部 的植 被盖度可通过地面测 量直接 获取 ， 但是 对于大 范 围的区域 来说 ， 用遥 感测 量 的方法估 算植 被 盖度 更具 优势 ， 因 为遥感测量不仅覆 盖范围广 、 重复周 期短 ， 而且 快捷 、 经济 。 目
凡是 同时具 有可见光 、 近红外 和热红 外波段 信息 的遥感数
３ 西 藏 自治 区水土保 持 局 ， ． 西藏 拉 萨 ８０ １ ） ５０ ４
［ 关键词 ］植被盖度 ； 归一化植被指数 ； 像元二分 法； 遥感 ； 昌都县 ［ 摘 要 ］以 Ｌ ｎ ｓｔ Ｍ遥 感影像 为数据 源 ， 用归一化植被指数 （ ＤＶ） ａｄａ Ｔ 利 Ｎ Ｉ 建立适用 于昌都县 的像 元二 分模 型 ， 并进行植 被 盖度 估算。根 据 实测植 被盖度数 据 对估 算结 果进行精 度验 证 ， 实测值 与 估算值 的相 关 系数 为 ０ ８ ２４， ．６ 平均 精度 为
土地利用图和行政边界 图转化 到统 一的坐标系统下。
２ ２ Ｎ Ｖ 及 其 计 算 ． Ｄ Ｉ Ｎ Ｉ 叶 面 积 指 数 、 色 生 物 量 、 被 盖 度 、 合 作 用 等 植 ＤＶ 与 绿 植 光
择的合理性 ， 而且 提高了植 被盖度估 算 的精 度 。本研 究采用 像 元二分法估算 昌都县的植被盖度 ， 并利 用地 面实测数 据对估 算
分辨率 １０ｍ的 Ｄ Ｍ影像 。首先 ， ０ Ｅ 利用 Ｅ Ｄ Ｓ ． Ｒ Ａ ９ ２遥感图像处
理软件 以地形 图为基 准 ， 结合 Ｄ Ｍ影像对 Ｔ Ｅ Ｍ影像进行 配准和 正射校正 ， 目的是纠 正 由于地形 起伏 引起 的误 差 ， 使精 度控 制 在 １ 个像元 内。然后 ， Ａ ｃ ｐ软 件中将 校正后 的 Ｔ 影像 、 在 ｒＭａ Ｍ
中国水土保持 Ｓ Ｃ ２ １ ＷＣ ０ ０年第 ５期
・ ５・ ６
基 于像 元 二 分 模 型 昌 县 植 被 盖 度 遥 感估 算 的 都
郭芬芬 ， 范建容 严 冬 ， ， 郭 祥害环研所川都。； 国学研生， ｌ９ １ 成山 与 究， 成６ｌ中 院究院京０； ． 学 案 灾 境 四 １２科 。． ４ 北ｏ 。 ４
草等。
２ 研 究 方 法
２ １ ． 数 据 处理
土壤侵蚀严重制约着社会 、 济 、 经 环境 的协调发 展 ， 是当今 世界普遍关注 的重大 环境 问题之 一 。为 控制 日益 严 重 的土壤
侵蚀而制定 的水土保持措施 ， 必须 以当地土 壤侵蚀 的定量评 价
为前提 。通用土壤流失方程 （ Ｓ Ｅ 是 目前应 用最 为广泛 的土 ＵＬ ） 壤侵蚀定量评价模 型之 一 。因为植被 盖 度 的大小 直接 影 响到 水土流失 程度 … ， 时植 被盖度 具有 地域差 异性 Ｊ 所 以准确 同 ， 估算植被盖度对于使用 Ｕ Ｌ Ｓ Ｅ方程进行 土壤侵蚀 定量评价具 有