遥感应用模型4-植被(1)-覆盖率统计模型
遥感技术在环境监测中的植被覆盖分析方法
遥感技术在环境监测中的植被覆盖分析方法遥感技术是一种通过获取和解释遥感图像数据来获取地球表面信息的方法。
在环境监测中，遥感技术可以用于植被覆盖分析，以评估植被的分布、健康状况和变化趋势。
本文将介绍遥感技术在环境监测中的植被覆盖分析方法。
植被覆盖是指地表被植物覆盖的程度。
植被覆盖分析对于评估生态系统的健康状况、监测土地利用和土地覆盖变化等具有重要作用。
遥感技术通过获取地表反射或辐射数据，可以提供大面积、连续性和定量化的植被信息，从而实现植被覆盖的分析。
首先，常用的遥感数据源包括卫星和航空遥感图像。
这些图像记录了地球表面的辐射能量，可以通过不同波段的信息来分析植被覆盖情况。
其中，可见光、红外和热红外波段的数据特别有助于植被覆盖分析。
其次，植被指数是植被覆盖分析中常用的量化指标。
植被指数利用不同波段的光谱反射特征，通过计算公式来估计植被的生长情况。
其中，最常用的植被指数是归一化植被指数（NDVI）和修正型归一化植被指数（EVI）。
这些指数可以通过计算地表图像中的红光和近红外波段的反射率差异得出，从而提供植被覆盖的信息。
此外，植被分类也是植被覆盖分析的重要步骤。
植被分类是将遥感图像中的像元分成不同的植被类型，以获得更详细的植被覆盖信息。
常用的分类方法包括监督分类和非监督分类。
监督分类需要提供训练样本，通过计算像元与训练样本之间的相似度来进行分类。
非监督分类不需要提前提供训练样本，它通过对图像中的像元进行聚类分析来实现分类。
此外，在植被覆盖分析中，还可以利用时序遥感数据来监测植被的变化趋势。
时序遥感数据记录了多个时间点的地表信息，可以对不同时间段的植被变化进行对比和分析。
通过比较不同时间点的植被指数或植被分类结果，可以了解植被的增长、凋落、干扰和恢复情况。
除了上述方法，还有许多其他的遥感技术可以用于植被覆盖分析。
例如，通过高空间分辨率的遥感图像可以获取更详细的植被信息；通过合成孔径雷达（SAR）遥感可以在夜间和云层遮挡的情况下获取植被信息；通过利用光谱库和多光谱图像可以实现更精确的植被识别和提取等。
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。
基于遥感的城市绿化覆盖度分析
基于遥感的城市绿化覆盖度分析在当今城市化进程迅速推进的时代，城市绿化成为了衡量城市生态环境质量和可持续发展能力的重要指标。
而遥感技术的出现，为我们准确、高效地分析城市绿化覆盖度提供了强有力的手段。
遥感，顾名思义，就是遥远的感知。
它通过卫星、飞机等平台搭载的传感器，不直接接触目标物体，就能获取其相关信息。
在城市绿化覆盖度的分析中，遥感技术凭借其大范围、多波段、多时相的观测能力，发挥着无可替代的作用。
我们先来了解一下为什么要研究城市绿化覆盖度。
城市绿化不仅仅是为了美观，更重要的是它能带来一系列生态服务功能。
比如，树木和草地可以吸收空气中的有害气体和粉尘，净化空气；它们还能调节城市的气温和湿度，缓解热岛效应；此外，城市绿地还为居民提供了休闲娱乐的场所，有益于身心健康。
那么，遥感技术是如何工作的呢？遥感传感器能够接收到来自地面物体反射或发射的电磁波信号。
不同的地物在不同波段的电磁波反射特性是不同的。
例如，植被在近红外波段的反射率较高，而在可见光波段的反射率相对较低。
通过对这些电磁波信号的分析和处理，我们就可以区分出植被和非植被区域，从而计算出城市绿化覆盖度。
在实际应用中，常用的遥感数据源包括卫星影像和航空影像。
卫星影像具有覆盖范围广、重复观测周期短等优点，比如 Landsat 系列卫星、Sentinel 系列卫星等。
航空影像则具有更高的空间分辨率，可以更精细地获取城市绿化的细节信息。
获取到遥感影像后，接下来就是数据处理和分析的过程。
这包括辐射校正、几何校正、图像增强等预处理步骤，以消除影像中的噪声和误差，提高影像的质量和可解译性。
然后，运用各种分类算法，如监督分类、非监督分类、面向对象分类等，将影像中的地物分为植被和非植被两类。
其中，监督分类需要事先选择一些训练样本，告诉计算机什么样的像元是植被，什么样的像元是非植被；非监督分类则是让计算机根据像元之间的相似性自动进行分类。
面向对象分类则是基于影像中的对象（如斑块、区域）进行分类，考虑了地物的空间特征和纹理信息，分类精度相对较高。
如何利用遥感技术进行植被覆盖度评估
如何利用遥感技术进行植被覆盖度评估遥感技术，即通过卫星或飞机等远距离传感器获取地球表面的信息，已成为研究和监测植被覆盖度的有力工具。
植被覆盖度评估是揭示和量化地表植被分布及其变化的重要手段，对于环境保护和自然资源管理具有重要意义。
本文将介绍如何利用遥感技术进行植被覆盖度评估，并探讨其在不同领域的应用。
首先，遥感技术可以通过获取不同波段的光谱数据来识别和提取地表植被信息。
植被覆盖度一般用植被指数来表示，常用的指数包括归一化植被指数（NDVI）、植被指数（VI）等。
这些指数综合了不同波段的反射率变化与植被覆盖度之间的关系，从而可以快速、准确地评估植被覆盖度。
例如，NDVI通过计算近红外波段与红光波段之间的差异来反映植被的生长状况，数值范围为-1到1，数值越高表示植被覆盖度越高。
其次，遥感技术还可以通过多时相的图像数据来监测植被覆盖度的动态变化。
利用不同时间的遥感数据，可以比较不同时间点的植被覆盖度，并分析其变化趋势和空间分布。
特别是在大范围区域和长时间跨度的监测中，遥感技术具有高效、经济的优势。
例如，在草原生态系统中，通过比较多期的NDVI图像，可以揭示草地退化和恢复的过程，为草地保护和恢复提供科学依据。
此外，遥感技术结合地理信息系统（GIS）可以实现植被覆盖度评估的空间分析和定量化。
通过对遥感图像进行分类和分割，可以将地表划分为不同的植被类型，进而定量计算各类植被的面积和覆盖度。
同时，结合地理位置信息，可以进行空间分布分析，比如研究城市绿地的分布格局和空间连通性。
在实际应用中，遥感技术的植被覆盖度评估在农业、环境保护、城市规划等领域具有广泛的应用前景。
例如，在农业生产中，通过遥感技术可以监测农田的植被覆盖度，为灌溉管理、农作物生长状况评估等提供支持。
在环境保护中，遥感技术可以用于评估自然保护区、湿地等特定区域的植被覆盖度，为生物多样性保护和生态系统管理提供决策依据。
在城市规划中，遥感技术可以实现城市植被覆盖度的空间分析和动态监测，为城市绿化和城市生态建设提供科学指导。
归一化植被覆盖度模型
归一化植被覆盖度模型归一化植被覆盖度模型是一种用于评估和分析地表植被状况的重要工具。
通过计算植被覆盖度的数值，可以定量地衡量某一地区的植被状况，并为生态环境保护和土地利用规划提供科学依据。
植被覆盖度是指地表被植物覆盖的程度，一般使用百分比表示。
归一化植被覆盖度模型的基本原理是利用遥感技术获取的植被指数数据进行计算。
常用的植被指数有归一化差值植被指数（NDVI）和归一化植被指数（EVI）等。
这些指数通过计算植被的反射率与地表反射率的比值，反映了植被的状况。
归一化植被覆盖度模型的计算公式比较简单，一般为：植被覆盖度 = （植被指数值 - 植被指数最小值）/（植被指数最大值- 植被指数最小值）* 100%其中，植被指数最小值和最大值是根据研究区域和植被类型确定的。
归一化植被覆盖度模型可以应用于不同的领域。
在生态环境保护中，它可以用于监测和评估自然植被的恢复情况，以及人工植被的建设效果。
在土地利用规划中，它可以用于评估农田、林地和草地等不同土地类型的植被状况，并为农作物种植、林业经营和牧草养殖等活动提供科学指导。
归一化植被覆盖度模型还可以与其他地理信息数据进行集成分析，例如地形数据、土壤数据和气候数据等，从而更全面地了解植被与环境之间的关系。
通过分析不同地区的植被覆盖度变化，可以揭示植被演替过程、生态系统的健康状况以及气候变化的影响等重要信息。
归一化植被覆盖度模型是一种重要的工具，可以帮助我们更好地了解和评估地表植被状况。
通过科学的数据分析和应用，可以为环境保护和土地利用规划提供有效支持，促进可持续发展和生态文明建设。
希望未来能够进一步完善和应用这一模型，为我们的地球家园带来更美好的未来。
遥感实习报告植被覆盖率
一、实习目的本次遥感实习旨在通过学习遥感技术，掌握遥感图像处理与分析的方法，了解植被覆盖率的遥感反演技术，并运用所学知识对实习区域的植被覆盖率进行定量分析和评价。
二、实习内容1. 遥感图像数据获取本次实习所使用的遥感图像数据为Landsat 8 OLI/TIRS影像，时间范围为2018年7月15日，空间分辨率为30米。
数据来源于美国地质调查局（USGS）的地球观测系统数据和信息（EOSDIS）。
2. 遥感图像预处理（1）辐射校正：对遥感图像进行辐射校正，消除传感器辐射响应误差和大气影响，使图像数据更加真实。
（2）几何校正：对遥感图像进行几何校正，消除图像畸变，使图像与实际地面位置一致。
（3）波段组合：将遥感图像的可见光、近红外、短波红外等波段进行组合，提高图像信息含量。
3. 植被覆盖率反演（1）选择植被指数：选取适合植被覆盖度反演的植被指数，如归一化植被指数（NDVI）、植被指数（VI）等。
（2）植被指数计算：根据遥感图像数据，计算所选植被指数。
（3）植被覆盖率反演：利用植被指数与植被覆盖率之间的相关性，建立植被指数与植被覆盖率的反演模型，对植被覆盖率进行反演。
4. 植被覆盖率评价（1）统计分析：对反演得到的植被覆盖率进行统计分析，如计算平均值、标准差等。
（2）空间分布分析：分析植被覆盖率在空间上的分布规律，识别植被覆盖度较高的区域。
（3）对比分析：将反演得到的植被覆盖率与实地调查数据进行对比，验证反演结果的准确性。
三、实习结果与分析1. 植被覆盖率反演结果通过遥感图像处理与植被覆盖率反演，得到实习区域的植被覆盖率分布图。
结果显示，实习区域植被覆盖率总体较高，大部分区域植被覆盖率在70%以上。
2. 植被覆盖率评价（1）统计分析：实习区域植被覆盖率平均值为75.6%，标准差为15.3%。
这表明实习区域植被覆盖率总体较高，但存在一定的差异。
（2）空间分布分析：植被覆盖率在空间上呈现明显的地域性差异，山区植被覆盖率较高，平原地区植被覆盖率相对较低。
使用遥感图像进行植被覆盖度测量的方法
使用遥感图像进行植被覆盖度测量的方法植被覆盖度是评估地表生态系统的重要指标之一，可以帮助我们了解植被分布、生长状况以及生态环境的变化。
通过遥感技术，我们可以借助航天器、无人机等高空平台获取的图像数据，来进行植被覆盖度的测量与分析。
本文将介绍一些使用遥感图像进行植被覆盖度测量的方法及其应用。
一、光谱指数法光谱指数法是使用遥感图像中的光谱信息来推断植被覆盖度的一种方法。
光谱指数是根据植被对不同波段的反射特性而计算得出的。
其中，植被指数（Vegetation Index，VI）是光谱指数法中最常用的一种指数计算方法。
常见的植被指数包括归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、简化型植被指数（Simple Ratio Index，SR）等。
在使用光谱指数法进行植被覆盖度测量时，首先需要根据遥感图像计算出相应的植被指数值。
然后，通过与实地采样数据进行对比，建立植被指数与植被覆盖度之间的关系模型，从而推算出植被覆盖度。
这种方法具有简单、快速、非破坏性的优点，并能够进行大范围的植被分布调查，因此被广泛应用于植被覆盖度的监测与评估。
二、面向对象的分类方法面向对象的分类方法是利用遥感图像中的纹理、形状、空间分布等特征，将图像中的像素分成不同的类别，并将每个类别与相应的植被覆盖度关联起来的方法。
通过这种方法，我们可以得到植被覆盖度变化的空间分布图，并进一步进行植被生态系统调查和分析。
面向对象的分类方法需要先进行图像分类，将图像中的不同景物、地物分割成不同的对象。
然后，根据所建立的训练样本库，将这些对象分类为与植被覆盖度相关的类别。
最后，通过对每个类别中的对象进行统计，得到相应的植被覆盖度。
三、机器学习方法机器学习方法是一种将遥感图像与实地采样数据进行关联的高级技术。
通过训练模型，机器学习方法可以从遥感图像中学习到特定的植被覆盖度信息，并将其应用于未知区域的植被覆盖度估计。
如何使用遥感技术进行植被覆盖分析
如何使用遥感技术进行植被覆盖分析导语：植被覆盖是地球上自然生态系统的重要组成部分，对于环境监测、气候变化研究以及生态保护都具有重要意义。
遥感技术作为一种非接触式的观测手段，可以提供大范围、高分辨率的植被信息，成为植被覆盖分析的重要工具。
本文将介绍如何使用遥感技术进行植被覆盖分析。
一、遥感数据获取遥感数据是进行植被覆盖分析的基础，常见的遥感数据来源包括卫星图像、航空摄影以及无人机图像等。
卫星遥感数据是最常用的一种，具有全球覆盖、高分辨率的优势。
在选择卫星数据时需考虑其空间分辨率、时间分辨率以及光谱分辨率等因素，根据具体需求选择合适的数据。
二、数据预处理在进行植被覆盖分析前，需要对遥感数据进行预处理。
预处理的目的是消除图像中的噪声、辐射校正、大气校正等，保证数据质量，并提高后续分析的准确性。
预处理方法包括辐射定标、几何校正、大气校正等。
辐射定标是将原始图像的数字值转换为可用的辐射度或反射率，几何校正是纠正图像的几何失真，大气校正是消除大气散射对图像的影响。
三、植被指数计算植被指数是通过遥感技术计算得出的一种表征植被覆盖程度的指标，常见的植被指数包括归一化差异植被指数（NDVI）、植被指数（VI）、植被指数差异（DVI）等。
植被指数的计算基于遥感数据中不同波段的光谱信息，能够反映不同植被状况下的反射光谱差异。
通过计算植被指数，可以直观地了解植被覆盖程度，实现不同地区植被覆盖的对比分析。
四、分类与提取分类与提取是植被覆盖分析的核心环节，通过将遥感图像中的像元划分为不同的植被类别，实现对植被覆盖的定量分析。
常用的分类方法有基于光谱的分类、基于植被指标的分类、基于纹理特征的分类等。
其中，基于光谱的分类方法是最常用的，通过利用不同植被类型在光谱上的反射特征，将图像聚类为不同植被类别。
五、精度评价进行植被覆盖分析后，需要对分类结果进行精度评价，以验证分类的准确性和可靠性。
常用的精度评价方法包括混淆矩阵法、生产者精度和用户精度等。
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。
遥感经验统计模型
遥感经验统计模型一、介绍遥感经验统计模型是一种通过遥感数据分析和统计学方法，对特定区域进行研究和预测的模型。
该模型可以对遥感数据进行处理、解译和分析，融合地理信息系统（GIS）和遥感数据，帮助我们了解地表特征、环境变化和资源分布。
本文将详细介绍遥感经验统计模型的原理、应用场景以及发展趋势。
二、原理1. 遥感数据获取遥感经验统计模型的第一步是获取遥感数据，这可以通过卫星、航空器或其他遥感平台获得。
遥感数据可以包括光学图像、雷达图像、高程数据等。
不同类型的遥感数据可以提供不同的地表信息，例如植被覆盖、土地利用、水资源等。
2. 数据预处理在应用遥感经验统计模型之前，需要对遥感数据进行预处理。
这包括对数据进行校正、辐射校正、大气校正等，以消除不同来源和采集方式引入的误差和噪声。
同时，还需要进行影像配准、镶嵌和分幅等处理，以获得一致的数据质量和空间分辨率。
3. 特征提取遥感数据中包含了大量的地表特征，例如植被指数、水体覆盖、建筑物分布等。
在遥感经验统计模型中，我们需要通过特征提取的方法，从遥感数据中识别和提取感兴趣的地表特征。
常用的方法包括主成分分析（PCA）、像元分类、纹理分析等。
4. 统计模型建立在特征提取的基础上，可以使用统计方法建立遥感经验统计模型。
这包括回归分析、聚类分析、支持向量机（SVM）、人工神经网络等。
通过研究地表特征与其他环境因素之间的关系，可以建立一个预测模型，帮助我们预测地表特征的分布和变化。
三、应用场景遥感经验统计模型在许多领域都有广泛的应用，下面列举几个常见的应用场景：1. 土地利用变化监测通过遥感经验统计模型，可以对土地利用变化进行有效监测。
通过分析多时相的遥感数据，可以研究土地利用的演变趋势，预测未来的土地利用变化，并为土地规划和资源管理提供科学依据。
2. 水资源调查和评价遥感经验统计模型可以帮助我们对水资源进行调查和评价。
通过遥感数据分析，可以提取水体分布和变化信息，预测水资源储量和水质变化，指导水资源的合理利用和保护。
遥感生态指数模型
遥感生态指数模型遥感生态指数模型是一种综合性指标模型，主要应用于评估和监测地球生态系统的健康状况，衡量人类活动影响下的环境变化。
它通过遥感技术获取的数据，结合相关生态学指标，利用多元统计方法建立起来的模型。
该模型可以分析景观格局、生态过程、物种多样性、多样性分布和生态系统功能等多个方面的生态信息，为生态系统的管理和保护提供科学依据。
遥感生态指数模型中所使用的数据主要包括如下内容：1. 土地利用／覆盖分类数据这是遥感领域中最基础的数据之一，通过对遥感图像进行多种分类方法进行分类，得到土地利用／覆盖数据。
2. 土地景观图数据这是通过遥感技术获取的土地景观图，主要描述了土地上各个类型的空间分布状况以及它们之间的相互作用。
土地景观图的构建是遥感生态指数模型中非常关键的一步。
3. 土地生态学数据土地生态学数据包括了土地上各种生态指标的数据，如环境温度、湿度、PH值、氧气含量以及土地养分等数据。
4. 生物多样性数据生物多样性数据是对某一生物类型的生态信息进行监测，例如鸟类、昆虫和植物等。
这些信息与土地上的其他植被和动物种类之间的相互作用都是模型中重要的研究内容。
在遥感生态指数模型中，数据分析和处理将综合运用多元回归分析、主成分分析、聚类分析等多种统计学方法，建立起生态指数，量化评估生态系统的健康状况。
举例来说，在以森林为研究对象的遥感生态指数模型中，可以从此模型计算出森林的生态指数，其中涵盖的内容包括：1. 森林的生物量2. 森林中的物种多样性3. 森林覆盖率和类型4. 森林内部的景观格局5. 森林内生态过程强度6. 森林内的CO2固定7. 森林内的植被生长状况8. 森林内的土壤质量评估通过这些生态指数，可以全面地评估森林系统的健康状况，为生态保护提供依据。
遥感生态指数模型已经在全球范围内得到了广泛的应用。
它不仅被用于桥接生物学、生态学、地理学、环境科学等多个学科，也被应用于自然资源管理、环境保护、生态修复、绿色发展等领域，成为一种非常重要的生态技术工具。
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。
如何利用遥感技术进行城市绿地和植被覆盖度分析
如何利用遥感技术进行城市绿地和植被覆盖度分析城市绿地和植被覆盖度是评估城市生态环境质量的重要指标，也是衡量城市可持续发展的关键要素之一。
而遥感技术的应用为城市绿地和植被覆盖度的分析提供了良好的手段。
本文将从遥感技术的原理、数据获取和处理、分析方法和应用前景等方面来探讨如何利用遥感技术进行城市绿地和植被覆盖度分析。
一、遥感技术原理遥感技术是通过对地面物体反射、辐射和散射的电磁波进行探测和记录，获取地表信息的一种方法。
遥感技术原理主要基于电磁波与物体之间的相互作用，通过传感器接收不同频谱范围的电磁波，识别和测量地表特征。
二、数据获取和处理城市绿地和植被覆盖度的分析需要获取高质量的遥感数据。
常用的遥感数据包括卫星遥感数据和航空遥感数据。
卫星遥感数据具有广域覆盖和周期性观测的特点，适用于大范围的城市绿地和植被监测。
而航空遥感数据具有较高的空间分辨率和信息精度，可以更准确地获取城市绿地和植被覆盖度的信息。
在数据处理方面，遥感影像的预处理是不可或缺的一步。
预处理包括几何校正、辐射校正和大气校正等。
几何校正用于纠正影像的平差误差，使其与地面形状一致。
辐射校正则是通过转换原始数据的辐射量，消除光谱影像之间的辐射差异。
大气校正是去除大气对遥感影像的影响，提高影像的质量。
三、分析方法城市绿地和植被覆盖度的分析可以采用基于指数的方法，如归一化植被指数（NDVI）和改进的植被指数（EVI）。
NDVI通过计算红外辐射和可见光辐射之间的比值来估算植被生长的状况，数值范围在-1到1之间。
EVI相比于NDVI，考虑了近红外辐射和蓝光辐射，适用于高覆盖度和低覆盖度的地区。
另外，基于分类的方法也是常用的分析手段。
通过遥感影像的像元分类，可以将不同的地物类型分割出来，进而分析城市绿地和植被覆盖度。
常用的分类方法包括基于像元的最大似然分类、支持向量机（SVM）分类和随机森林分类等。
四、应用前景利用遥感技术进行城市绿地和植被覆盖度分析具有广阔的应用前景。
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。
使用遥感技术进行植被覆盖度评估的步骤
使用遥感技术进行植被覆盖度评估的步骤植被覆盖度评估在环境监测、生态保护和土地利用规划等领域中扮演着重要角色。
传统的植被覆盖度评估需要大量的人力、物力和时间投入，其结果通常借助遥感技术进行解读。
本文将详细介绍使用遥感技术进行植被覆盖度评估的步骤。
一、遥感图像获取遥感技术通过无人机、卫星或飞行器获取大范围的图像数据，这些图像数据可以反映不同地理位置上的植被分布情况。
从高分辨率的遥感图像中，我们可以获得大量的植被信息，这是进行植被覆盖度评估的基础。
二、图像预处理在进行植被覆盖度评估之前，我们需要对获取的遥感图像进行预处理。
这一步骤的目的是消除图像中的噪声、辐射校正和大气校正等，以提高图像的质量和精度。
常见的预处理方法包括大气校正、几何校正和辐射校正等。
三、植被指数计算植被指数是衡量植被覆盖度的重要指标之一。
常用的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）和可见光植被指数（VVI）等。
这些指数通过计算遥感图像中不同波段的反射率或亮度温度的差异，可以反映出植被的分布和生长情况。
在计算植被指数时，我们需要根据不同的实际需求选择适当的指数。
四、图像分类在植被覆盖度评估中，图像分类是一个关键的步骤。
根据不同的研究目的和数据要求，我们可以选择不同的分类方法，如无监督分类和监督分类等。
无监督分类是通过计算图像中像素点之间的相似性进行分类，而监督分类则需要提前准备样本数据，并根据已知的类别标识进行分类。
图像分类的目的是将遥感图像中的像素点分配到不同的植被类型中，以便进行后续的植被覆盖度分析。
五、植被覆盖度计算在图像分类之后，我们可以利用分类结果来计算植被覆盖度。
植被覆盖度是指特定地理范围内植被的面积与总区域面积之间的比例。
常见的计算方法包括像元统计法和面积比例法。
像元统计法通过统计分类结果中所属植被类别的像元数量，计算出植被覆盖度的百分比。
面积比例法则是通过计算分类结果中所属植被类别的面积与总区域面积之间的比例来得到植被覆盖度的百分比。
基于卫星遥感技术的城市植被覆盖度分析
基于卫星遥感技术的城市植被覆盖度分析一、前言随着城市化进程的不断加快，城市绿化显得尤为重要。
城市植被覆盖度是城市绿化事业的重要指标之一，也是评价城市生态环境的重要标准之一。
而卫星遥感技术可以提供高空间分辨率的数据，可以用于城市植被覆盖度的监测和分析。
本文将介绍基于卫星遥感技术的城市植被覆盖度分析方法。
二、城市植被覆盖度的概念和评价指标城市植被覆盖度是指城市中植被覆盖面积与城市总面积的比值，是一个反映城市植被覆盖程度的重要指标。
通常采用遥感数据进行测算和评价。
城市植被覆盖度的评价可以采用NDVI指数（归一化植被指数）进行测算。
NDVI指数是根据可见光谱和近红外光谱数据计算得出的一种反映植被生长状态的指数，其计算公式为：NDVI=(NIR-Red)/(NIR+Red)其中NIR表示近红外波段的反射值，Red表示红光波段的反射值。
NDVI指数的取值范围是-1到1，其中-1表示完全无植被覆盖，1表示完全覆盖。
通常情况下，NDVI指数大于0.2的区域可以被认为是植被覆盖区域，而NDVI指数小于0.2的区域则被认为是非植被覆盖区域。
三、卫星遥感数据的获取和处理卫星遥感数据的获取通常有两种方法，一种是直接从卫星平台上获取，另一种是从遥感数据分发平台获取。
获取卫星数据之后，需要对数据进行处理。
处理方法包括预处理和后处理，其中预处理包括去噪、辐射定标、大气校正等，后处理包括影像融合、分类等。
在处理流程中需要注意图像质量的问题，选择合适的处理算法可以在一定程度上改善遥感影像的质量。
四、城市植被覆盖度的测算和分析城市植被覆盖度的测算和分析可以采用遥感影像的分类方法来实现。
常用的分类方法包括纹理特征分类、基于纹理和形状的分类、基于对象的分类等。
其中，基于对象的分类方法是目前较为常用的方法。
基于对象的分类方法是指先对遥感影像进行分割，将影像分成若干比较独立的对象，然后对每一个对象进行分类。
其优点是不受像元混合的影响，可以更准确地提取各种地物信息。
遥感应用模型作业四_地表温度反演
高
低
（a）MODIS 影像 NDVI 计算
（b）支持向量机分类结果
图 2-1 MODIS 影像 NDIV 计算与监督分类（山西省）
表 3-3 劈窗算法计算温度与 MODIS 温度产品 LST No. 影像行号 影像列号 劈窗算法温度值（K） LST 产品温度值（K） 绝对误差
劈窗算法主要利用在一个大气窗口的两个临近红外通道（MODIS 的 L1B 数据第 2 和 19 波段），存在与大气影响密切相关的大气吸收、散射信息来进行大气纠正。地表温度同亮度 温度和发射率之间呈线性关系，地表温度可以用相邻的两个波段的亮度温度（MODIS 的 L1B 数据第 31 和 32 波段）来线性表示，而表达式的系数是由通道发射率决定的，它们不依赖于 大气状况。
MODIS 影像计算 NDVI 与监督分类的具体过程分别《作业二》中 2.2 节监督分类和 4.2 节 MODIS 影像 NDVI 计算，有详细叙述。
2.2 等密度模型的植被覆盖率计算
植被覆盖率根据不同的地物类别，选择等密度模型或非等密度模型计算。在 MODIS 1KM 的像元尺度下，水体的植被覆盖度可看做 0，裸地和植被的可看作等密度模型，根据 NDVI 进行计算，等密度模型中的 fg 为当前像元的植被覆盖率，计算公式如下：
1、MODIS 数据及其预处理
1.1 数据要求：
实验数据采用 MODIS 的 L1B 级数据实现劈窗算法对温度的反演，MODIS 的地表温度产 品 LST 数据用于与劈窗算法得到的温度像对比。成像时间为 2012 年 11 月 3 日，成像区域为 中国中东部。
城市植被覆盖率的遥感监测与分析
城市植被覆盖率的遥感监测与分析随着城市化进程的不断推进，城市的社会、经济和环境问题日益凸显。
其中，城市绿化与植被覆盖问题是城市可持续发展的重要组成部分。
城市的绿化与植被覆盖既能够改善城市的环境质量，提高城市居民的生活舒适度，又能够发挥重要的生态功能，维护生态平衡和生态安全。
而城市植被覆盖率的遥感监测与分析，正是可以为城市绿化与植被覆盖的管理和规划提供科学依据的有效手段。
本文就对城市植被覆盖率的遥感监测与分析进行探讨。
一、植被覆盖率的概念与意义植被覆盖率，指特定地区植被覆盖面积与总面积之比。
它是城市绿化与植被覆盖管理中非常重要的指标之一，用于反映特定地区的生态环境质量和生态系统的健康状态。
城市植被覆盖率的高低影响到城市的空气质量、水质量、土壤质量、温度、天气等多个方面。
植被能够吸收二氧化碳、氮氧化物、颗粒物等污染物，释放氧气，改善空气质量。
同时，植被还能够吸收并存储降雨水分，减少地表径流，调节水循环和水资源。
植被的根系还能够增加土壤的稳定性和保水性，防止水土流失，并提供栖息地和食物，维持城市生态系统的平衡和稳定。
二、城市植被覆盖率的遥感监测与分析方法城市植被覆盖率的遥感监测与分析通常采用遥感数据和地理信息系统（GIS）技术。
主要包括以下步骤：（一）遥感影像的获取遥感影像是城市植被覆盖率遥感监测与分析的基础。
遥感影像的获取可以采用卫星遥感、航空遥感或者无人机遥感等多种方式。
卫星遥感能够获取较广范围的影像，但分辨率较低；航空遥感可以获取较高分辨率的影像，但成本较高；无人机遥感则具有机动灵活、高分辨率等优势。
（二）遥感影像的预处理遥感影像的预处理主要包括影像去噪、影像校正、影像配准、影像融合等步骤。
预处理的目的是消除噪声，提高影像质量。
（三）植被指数的计算植被指数是城市植被覆盖率遥感监测与分析中常用的指标。
植被指数是通过计算影像中植被的反射率与地面裸露和建筑等非植被的反射率之比来反映植被覆盖程度。
常用的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）、修正归一化植被指数（MNDVI）、差值植被指数（DVI）等。
如何使用遥感和测绘技术进行植被覆盖度估算
如何使用遥感和测绘技术进行植被覆盖度估算遥感和测绘技术在植被覆盖度估算中发挥着重要的作用。
植被覆盖度是指地表被植被覆盖的程度，是评估生态环境质量和植被生态系统健康状态的重要指标。
本文将从遥感技术和测绘技术两个方面介绍如何使用这些技术进行植被覆盖度估算。
首先，遥感技术是指利用航空或卫星等远距离感应器获取地面信息的技术。
遥感技术可以获取高分辨率的图像数据，通过分析图像中的植被信息来计算植被覆盖度。
遥感技术可以获取大范围的地表信息，使得植被覆盖度的估算可以更加全面和准确。
遥感技术中常用的方法是基于植被指数的计算。
植被指数是通过计算可见光或红外波段的反射率差异来评估植被覆盖度的指标。
常见的植被指数包括归一化差值植被指数（NDVI）和经验地物指数（EVI）。
这些指数可以通过遥感图像的数据进行计算，并与实地观测进行对比验证，以获得更准确的植被覆盖度估算结果。
此外，遥感技术还可以通过多时相遥感图像的比对来分析植被覆盖度的变化趋势。
如何使用遥感技术进行植被变化的监测与分析是植被覆盖度估算的另一个重要方面。
通过对比不同时间段的遥感图像，可以观察到植被覆盖度的变化情况，从而评估植被生长状况和生态环境的变化。
除了遥感技术，测绘技术也是植被覆盖度估算的重要手段。
测绘技术可以获取地面的高程和地形信息，为植被覆盖度的估算提供基础数据。
例如，通过使用全站仪或GPS测量地面的高程点，并根据测量数据绘制高程图，可以为植被覆盖度的估算提供高程和地形的参考。
此外，测绘技术还可以通过借助无人机等装备获取高分辨率的地面图像。
无人机可以携带相机等设备，在不同视角和高度拍摄地面图像，通过图像处理和特征提取技术，可以获取更详细和精确的植被覆盖度信息。
综上所述，遥感和测绘技术在植被覆盖度估算中具有重要的应用价值。
通过利用遥感技术获取图像数据和分析植被指数，可以实现对植被覆盖度的定量估算；利用多时相遥感图像的比对和测绘技术的高程数据，可以分析植被覆盖度的变化趋势。
- 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)。
其中
实际上，一个像元中往往含有多种植被类型，而 且它们的垂直密度 ( 叶面指数 LAI) 也是多样的。所 以混合模型假设像元NDVI 值实际上是像元中不同 植被类型的NDVI 值和非植被NDVI 值的加权平均。 其中
混合密度模型中植被覆盖率的计算十分复杂，必 须确定像元中不同植被类型的 NDVI 、叶面指数和 消光系数。
参考文献
基于土地覆盖分类的植被覆盖估算亚像元模型与 应用，遥感学报，2001，5（6）：416-422
作业
根据植被覆盖统计模型，选择两种分辨率遥感影 像数据，分别计算某一地区的植被覆盖率，比较 两次植被覆盖率计算结果的不同，试分析原因。
植被的亚像元模型表
均一像元
“均一像元类型”指像元完全被一定厚度的植被 覆盖，即fg = 1。因而“均一像元类型”的NDVI 值 主要取决于叶面指数LAI，由Bear′定律可得出LAI与 NDVI 的关系式:
其中： NDVI0 对应于裸土( LAI →0) 和NDVI ∞对应于 高垂直密度植被(LAI →∞) 的NDVI 值， k 是消光系 数。
植被指数NDVI 是单位像元内的植被类型、覆盖形 态、生长状况等的综合反映，其大小取决于植被 的叶面指数LAI (垂直密度) 和植被覆盖率fg (水平 密度) 等要素。 但不同的亚像元植被结构 ( 垂直密度和水平密度 ) 却可能产生相同的 NDVI 值。因此，为了更好理解 NDVI 与植被覆盖率fg的定量关系，需进一步对植 被覆盖的亚像元结构进行分析。
第三章 植被遥感
本章主要内容
植被覆盖率估算模型
植被覆盖率估算模型
植被覆盖率(单位面积内植被的垂直投影面积所占 面分比)，作为重要的生态气候参数，是许多全球 及区域气候数值模型中所需的重要信息，也是描 述生态系统的重要基础数据。
依靠传统的地面样方实测的方法来估算植被覆盖 率又是一项花费巨大人力、财力且精度不高的工 作。 因此，探讨利用遥感影像估算大面积的植被覆盖 率的方法已成为当前建立全球及区域气候、生态 模型的基础全覆盖整个像元，其 像元NDVI 值是植被覆盖部分的NDVI值( NDVIg)与非 植被覆盖部分的NDVI 值( NDVI0 )的加权平均
根据混合像元的植被覆盖特点，其亚像元模型可 分为3 种情况： 等密度模型(Dense Vegetation Model) 非密度模型(Nondense Vegetation Model) 混合密度模型(Variable Vegetation Model)
等密度模型假设像元中植被类型较为单一且植被 垂 直 密 度 足 够 高 ， 即 : LAI → ∞ , 对 应 的 NDVIg →NDVI ∞ 因此，在等密度模型假设下，植被覆盖率f g:
非密度模型与等密度模型相似，该模型也假设像 元中植被类型较为单一；但此时的植被垂直密度 较 小 , 即 LAI<<∞ 。 因 而 植 被 覆 盖 部 分 的 NDVI 值 ( NDVIg) 需由Bear′定律确定。
混合密度模型假设少，接近现实情况，但植被覆 盖率的计算十分复杂，必须确定像元中不同植被 类型的NDVI、叶面指数和消光系数。
因此，根据不同模型的特点在求解植被覆盖时需考 虑地物的不同类型。 果园： 植被类型单一，且垂直密度高(LAI足够大) ，选用等密度模型。
林地：植被垂直密度高，但植被类型较为复杂， 选用等密度模型近似处理。 草地：植被类型单一，且LAI大小符合非密度模型 的条件，选用非密度模型。 城镇用地: 亚像元结构比较复杂，绿化地大部分为 单一类型行道树，因而除对个别大块草坪用非密 度模型外，其余可用等密度模型来近似处理。
对林地、果园、城镇用地则采用等密度模型进行 估算
研究区域散点图
对非密度模型中LAI 的确定采用两向近似法。首先 作研究区TM4 (近红外) 和TM3(可见光) 的散点图 以此为基础，确定其土壤线方程参数a′, b′
误差分析
估算精度可达75.4 % ,比单纯使用等密度亚像元模 型在估算精度上可提高5.8 %。
便可将LAI 表示为图像的灰度量化值DNi和c1 , c2 的函数关系式 c1 , c2 取0.6 和0.21 ，c1 , c2是Price根据Landsat TM 卫星资料推算出的，适用于垂直密度不高的农田 和草地
算法流程图
将水体、裸地的植被覆盖率赋值为零； 对草地、农田采用非密度模型；
农田：由于农田种植作物的不同，加之季节的 变化，情况较复杂。 对于菜地和草坪其植被类型简单，可选用非密 度模型。
对于高粱地、稻田和麦田考虑到作物的生长季 节的变化，在其生长期LAI 较小可选用非密度模 型，而在其成熟期应选用等密度模型。
模型参数的确定
NDVI0 和NDVI ∞可根据定义直接从遥感影像中计算 获得 消光系数k 的取值范围为0. 8 < k < 1. 3 ，通常取其 中值k=1 LAI ，实测是获得叶面指数 LAI 的一种方法，实测 虽准，但费时、费力，很难获得整个研究区的LAI 信 息 ， 两 向 近 似 法 (Two Stream Approximation Model) 进行的低垂直密度植被的LAI 估算
最终的LAI 与卫星数据的灰度值DNi 的关系可描述为
其中，i = 1 ,2 ，分别对应于TM3 ,TM4 波段，s 指土 壤， DN∞i 可从遥感影像中获得； r1∞ ,r2∞ 据 Price 研究可分别取0.05 和0.07。 土壤线方程 参数a′, b′可从可见光和近红外波段的散点图中通过 回归法求取。 红色波段和近红外波段的垂直视反射率因子值近 似满足线性关系，成为土壤线。
实测LAI方法
描形称重，在一种特定的坐标纸上，用铅笔将待 测叶片的轮廓描出并依叶形剪下坐标纸，称取叶 形坐标纸重量，按公式计算叶面积。
叶面积仪，由镜头拍摄林内树冠影像再经由软件 推估叶面积指数。
LAI的估算
利用植被在可见光和近红外波段反射值的散点图, 首先确定出计算LAI 所需的参数，然后利用这些参 数和卫星传感器所探测到的地物反射值估算LAI 。 该方法需要确定的参数为: 土壤线方程( Soil Line Equation) 参数a , b。在一 定的观测条件下，土壤线方程参数a , b 可以从 相应波段的散点图中求取。 用于描述辐射能量穿透叶面时的衰减性质的系 数c1 , c2 ，其大小取决于植被类型。 高垂直密度植被的地物反射值r ∞。
利用遥感资料估算植被覆盖率的方法大致可归纳 为以下2 种
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 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
由于经验模型法依赖于对特定区域的实测数据， 虽在小范围区域具有一定的精度，但在推广应用 方面却受到诸多限制。 因此，近年来发展起来的不依赖于植被覆盖率实 测数据，而直接由植被指数向植被覆盖率转换的 方法已成为相关领域研究的一种趋势。 虽然植被指数转换法不需要进行大面积的地面样 方实测，但就小范围区域而言，其精度却可能低 于经验模型法，因此，提高植被指数转换法的估 算精度已成为该方法广泛应用中值得探讨的重要 问题。
植被覆盖中的混合像元
根据像元中植被覆盖结构的不同, 将像元分为“均 一像元”和“混合像元”两类。
当像元完全被植被覆盖时，可认为该像元为“ 均一像元”，其亚像元结构为植被全覆盖; 如植被不能完全覆盖整个像元,则像元为“混合 像元”，对应的亚像元结构是植被与非植被构 成的混合结构。
植被覆盖率估算模型
从以上模型不难看出，等密度模型和非密度模型 都是一些特殊情况。
模型的选择
等密度模型计算简单，适用于具有较高垂直密度 的单一植被类型区的植被覆盖率计算； 非密度模型则适用于具有较低垂直密度的单一植 被类型区的植被覆盖率计算，但模型中参数的确 定较为烦琐； 等密度模型和非密度模型是混合密度模型在单一 植被类型、不同LAI 条件下的简化；