植被覆盖度提取

计算植被覆盖度方法

植被覆盖度计算方法

植被覆盖度是指植被在特定区域内覆盖地面面积的百分比，是

评估生态系统健康和稳定性的重要指标。有几种方法可以用来计算

植被覆盖度，具体方法的选择取决于数据类型和研究目标。

野外调查方法

1. 点取法

点取法是最简单的野外调查方法。研究者在研究区域内随机或

系统地放置若干个点，然后在每个点上垂直向下观测，记录植被覆

盖地面的情况。植被覆盖度为被植被覆盖的点数占总点数的百分比。

2. 线段法

线段法与点取法类似，但观察的是线段。研究者沿着研究区域

内预先确定的线段行走，并记录线段上被植被覆盖的长度。植被覆

盖度为被植被覆盖的长度占总线段长度的百分比。

3. 样方法

样方法涉及在研究区域内建立固定大小的样方，然后记录每个样方中植被覆盖地面的面积。植被覆盖度为被植被覆盖的面积占总样方面积的百分比。

遥感方法

遥感方法利用卫星或航空影像来估计植被覆盖度。常见的遥感方法包括：

1. 归一化植被指数 (NDVI)

NDVI 是一个使用多光谱影像计算的指数，可反映植被的绿度和活力。NDVI 值范围为 -1 到 1，正值表示植被覆盖，负值表示裸露地表或水体。

2. 植被指数最大值复合 (EVI)

EVI 是 NDVI 的改进版，它考虑了蓝光反射，以减少大气影响并提高植被覆盖度的准确性。

3. 分割图像法

分割图像法涉及将遥感影像分割成小区域，然后将每个区域分类为植被覆盖或其他土地覆被类型。植被覆盖度为被分类为植被覆盖的区域面积占总研究区域面积的百分比。

选择最合适的方法

选择最合适的植被覆盖度计算方法取决于以下因素：

植被覆盖度等级划分
按照-1-0．2、0．2-0．4、 0．4-0．6、0．6-0．8、 0．8-I五级分类，得到区植被覆盖度分级图
专题图
谢
植被盖度提取
地信151 黎敏 27
注：文本框可根据需求改变颜色、移动位置；文字可编辑
学习基于像元二分Βιβλιοθήκη Baidu模型的植被盖度提取方法
lanier.img. 基于遥感技术的植被覆盖度估算与变化实验分析
参考文献介绍的方法用 lanier.img 数据做出该区域的植被盖度图
植被盖度提取
目录
归一化植被指数(NDVI) 基于NDVI的像元二分模型植被覆盖度等级划分专题图
归一化植被指数(NDVI)
NDVI=(NIR—RED)／(NIR+RED)
基于NDVI的像元二分模型
Fc=(NDVI—NDVIsoi1)／(NDVlveg—NDVIsoil) 像元NDVI累积概率分布为1％附近的值所对应的NDVI值为 NDVlmin，99％附近的值所对应的NDVI值为NDVlmax

覆盖度提取

覆盖遥感监测模型验证
编号
1.0 y = 0.9245x R = 0.558
2
纬度 39.9841 40.0337 40.0200 40.0210 40.0409 40.0648
经度 116.0528 115.8493 115.8646 115.8692 115.8588 115.8543
目估法覆盖度 0.60 0.30 0.80 0.50 0.60 0.60
遥感覆盖度 0.53 0.37 0.73 0.47 0.59 0.53
植被类型灌木灌木混交林灌木灌木灌木
遥感监测覆盖度
46 52 53 54 55 56
0.8 0.6
0.4
0.2 0.0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
HF1
HF2 HF3 HF7 HF8 HF9 HF10 HF11 HF13
水体 DN: -0.286784 RAD: -0.348847 TOA: -0.168041
植被 DN: 0.384151 RAD: 0.424828 TOA: 0.570357
裸地 DN: -0.0884568 RAD: -0.0825170 TOA: 0.111315
FLAASH: -0.101235
FLAASH大气校正
数据准备：（1）要求数据是经过定标后的辐射亮度数据，格式为BIL或 BIP；（2）数据带有wavelenth值，如果是高光谱数据要求带有 FWHM值，这些值可以在头文件里或者单独的ASCII 文件里编写好。（3）根据输入数据单位，计算缩放因子。

植被信息遥感提取方法

植被信息遥感提取是一种利用遥感技术来获取地表植被信息的方法。这种方法通过卫星或无人机拍摄地表图像，然后利用图像处理技术和计算机视觉技术，提取出植被的特征信息，如植被覆盖率、植被类型、植被生长状态等。

以下是植被信息遥感提取的基本方法：

1. 图像获取：使用卫星或无人机拍摄地表图像，获取不同分辨率、不同光谱特性的图像数据。这些图像数据可以提供丰富的植被信息，为后续的植被信息提取提供基础。

2. 图像预处理：对获取的图像进行预处理，包括去噪、增强、裁剪等操作，以提高图像的质量和可读性，为后续的植被信息提取提供更好的基础。

3. 特征提取：利用图像处理技术和计算机视觉技术，从图像中提取植被的特征信息。常用的特征包括植被覆盖率、植被类型、植被生长状态等。这些特征可以通过不同的算法和方法进行提取，如基于光谱特征的方法、基于纹理特征的方法、基于机器学习的方法等。

4. 分类识别：将提取的特征进行分类识别，确定植被的类型和生长状态。常用的分类方法包括监督学习、非监督学习等。通过对图像中的植被进行分类，可以得到各种植被的信息，如草地的面积、森林的覆盖率等。

5. 结果评估：对植被信息提取的结果进行评估，以确保提取结果的准确性和可靠性。评估的方法包括人工目视检查、统计分析等。评估结果可以用于优化植被信息提取的方法和算法，提高结果的准确性和可靠性。

总的来说，植被信息遥感提取是一种综合利用遥感技术、图像处理技术和计算机视觉技术的方法，可以快速、准确地获取地表植被的信息。这种方法在农业、林业、环境监测等领域具有广泛的应用价值。

arcgis阈值法提取植被区域

阈值法是一种常用的图像处理方法，可用于图像分割和特征提取。在植被区域提取中，阈值法可以有效地将图像中的植被区域与背景分

离开来，以便进行进一步的分析和处理。

首先，我们需要了解一下阈值法的原理。阈值法基于图像中像素

的灰度值，通过设定一个阈值，将图像中灰度值高于阈值的像素点标

记为植被区域，灰度值低于阈值的像素点标记为背景区域。阈值可以

根据图像中植被区域和背景区域的灰度值分布来选择，通常可以利用

一些统计分析方法来确定一个合适的阈值。

在使用ArcGIS进行阈值法植被区域提取时，有几个主要的步骤：

第一步，导入图像数据。首先需要将需要提取植被区域的图像导

入ArcGIS软件中。可以使用ArcCatalog工具，通过将图像文件夹添

加为一个Raster Catalog，然后在ArcMap中使用该Raster Catalog

来显示图像数据。

第二步，预处理图像。在进行阈值法之前，有时需要对图像进行

一些预处理操作，以便提高阈值法的效果。例如，可以对图像进行直

方图均衡化，以增强图像的对比度。还可以进行滤波操作，以去除图

像中的噪声。

第三步，选择阈值。选择一个合适的阈值是提取植被区域的关键

步骤。可以利用图像的直方图进行分析，找到植被区域和背景区域的

灰度分布特点，然后确定一个合适的阈值。在ArcGIS中，可以使用Image Classification工具箱中的阈值分类工具来进行阈值的选择。

第四步，应用阈值。根据选择的阈值，将图像中灰度值高于阈值

的像素点标记为植被区域，灰度值低于阈值的像素点标记为背景区域。在ArcGIS中，可以使用Raster Calculator工具来进行阈值处理，生

植被覆盖度的提取方法研究综述

而植被覆盖度作为表征地表植被状况的一个重要指标，是全球或区域水文、生态等科学研究领域的重要参数和基础数据【１＿，也是研究土壤植被降雨耦合条
件下水土流失的关键因子之一。基于此，本文试对植被覆盖度的提取方法进行了评述。
１地表实测方法
地表实测方法主要用于较小范围内的植被覆盖
阴影长度，总阴影长度占尺子总长度的百分数即为植被覆盖度。由此可见，采样法的测量程序复杂、费时费力，受到的条件制约多、效率不高，但是精度相对高［。１．３仪器法
和网格目估法。传统目估法是在野外划定一定区域。
由经验判断植被覆盖度；相片目估法是多人根据同
一
野外相片估算植被覆盖度，然后计算其平均值；椭圆目估法是在植被稀疏的情况下，把地表植物近似
第２５卷第２期
２０１３年４月
黄河水利职业技术学院学报
ｏｕｒｎａｌｏｆＹｅＨｏｗＲｉｖｅｒＣｏｎｓｅｒｖａｎｃｙＴｅｃｈｎｉｃａｌｌｎｓｔｉｔｕｔｅ

landsat8植被提取步骤

Landsat8植被提取步骤如下：

打开Landsat8影像。

进行辐射定标，将影像的DN值转换为辐射亮度值。

进行大气校正，消除大气对影像的影响。

进行几何校正，将影像校正到统一的地理坐标系中。

进行投影转换，将影像转换为所需的投影方式。

进行图像裁剪与镶嵌，将感兴趣区域裁剪出来并进行拼接。

提取NDVI，利用NDVI公式计算每个像素的NDVI值。

估算植被覆盖度，根据NDVI值和阈值进行分类，提取出植被覆盖区域。

进行精度验证，评估提取结果的精度和可靠性。

以上步骤仅供参考，具体操作可能因软件和需求而有所不同。

混合像元二分模型提取植被覆盖度

NDVI 二分模型计算覆盖度
实测覆盖度
实测覆盖度
混合像元二分模型提取植被覆盖度
实测数据二分模型反演数据
覆盖度
谢谢！
仪器采样法
2.影像下载处理
混合像元二分模型提取植被覆盖度
结合NDVI像元二分模型公式： NDVI=（NIR-R）/（NIR+R） Fc =（NDVI -NDVIsoil）/（NDVIveg -NDVIsoil）
Fc为植被覆盖度；NDVIsoil为无植被覆盖区域或完全裸土的NDVI 值；NDVIveg则代表完全由植被所覆盖的像元的NDVI 值，即纯植被像元的NDVI值。
植被覆盖度andNDVI
y = 0.3464x + 0.1275 R²= 0.8482
y = 0.3464x + 0.1275 R²= 0.8482
实测覆盖度和像元二分模型计算覆盖度
y = 0.5679x + 0.0762 R²= 0.8482
y = 0.5679x + 0.0762 R²= 0.8482
混合像元二分模型提取植被覆盖度主要任务：植被覆盖度提取
1.文献阅读 2.影像下载处理 3.等密度（混合像元二分模型）提取植被覆盖度
混合像元二分模型提取植被覆盖度
目估法
经验模型法
问题：像元分解
样带法

10.11 植被覆盖度提取的后续处理

植被覆盖度提取的后续制图处理

1、我们打开植被覆盖提取完成的影像文件名，

打开影像如下：

2、再打开之前裁剪完成后的543波段影像对照着看：

我的文件目录，

打开。

对比图：

对比可以发现，影像上树越密，FVC影像上越白。

2、想知道FVC上每一个象元的值，可以在影像上右键找到

找到中间的，

或者双击鼠标，得到。

3、我们选择后，可以让两幅影像同时移动，方便观察。此时，

出现两个Date值。我们接下来的后续制图操作就是将Date值中大于1的情况处理掉。（12月22日FVC影像的背景值也大于0。）

（植被覆盖完后的后续数据处理，因为0=

4、在影像中右键找到此时可以关闭543波段影像了。打开，得到了关于本影像的统计结果。上面一半是图像，

有几个加号，总体上反映了影像大部分值集中分布的地方，当然这部分只是一个定性的描述，下面的才是定量的描述，DN值中文意思是灰度值，应该是位于0~1，小于0的情况应该没有，大于1的全是不符要求的，当然这是光谱原因，所以，我们要通过某种方法将大于1的值变成1.（12月22日做的影像没有大于1的情况，只是边界都大于0，所以接下来应该是将边界外的批量处理为0，所以此次跳过7、8步骤，直接用掩膜操作.）

图中“+”指大部分数据所在的范围，但这只是一个大概的定性描述，定量描述在下面的表格里。

此处普及几个概念：

①：灰度值（0——1）

②：某个DN值象元的数量

③：DN值百分比的和

④：DN值总共的数量

⑤：百分比

我们接下来的操作就是把DN值中大于1的象元批量处理为1。

5、用ENVI 的Band Math进行处理，并且处理完后要用“Build Mask”将黄石市边界以外的象元处理为0。

植被覆盖度提取及景观格局分析

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arcgis植被覆盖度计算步骤

以ArcGIS植被覆盖度计算步骤为标题的文章

植被覆盖度是指地表被植被所覆盖的程度，是评估地表植被状况和生态环境质量的重要指标。在地理信息系统（GIS）中，可以利用ArcGIS软件进行植被覆盖度的计算。下面将介绍使用ArcGIS进行植被覆盖度计算的具体步骤。

步骤一：数据准备

在进行植被覆盖度计算之前，首先需要准备相关的数据。主要包括遥感影像数据和植被分类数据。遥感影像数据可以是高分辨率的航空影像或卫星影像，植被分类数据可以是由遥感影像进行分类得到的植被分类结果。

步骤二：导入数据

将准备好的遥感影像数据和植被分类数据导入ArcGIS软件中。可以通过“文件”菜单中的“导入数据”选项来导入数据。导入后，可以在“目录”窗口中看到导入的数据。

步骤三：创建植被覆盖度计算区域

根据需要计算植被覆盖度的区域，在ArcGIS中创建一个新的矢量要素图层来表示该区域。可以使用“绘制”工具栏中的绘图工具来绘制多边形或矩形来表示计算区域。

步骤四：裁剪遥感影像和植被分类数据

根据创建的计算区域，对遥感影像数据和植被分类数据进行裁剪，只保留计算区域内的数据。可以使用ArcGIS软件中的“提取数据”工具来进行裁剪操作。裁剪后的数据将会保存为新的文件。

步骤五：计算植被覆盖度

在裁剪后的植被分类数据中，可以计算植被覆盖度。植被覆盖度通常使用Normalized Difference Vegetation Index（NDVI）来表示。NDVI是通过计算红光和近红外光波段的反射率之差来反映植被的覆盖程度。可以使用ArcGIS软件中的“计算栅格”工具来计算NDVI。

植被覆盖度测量中的取样方法与数据分析技巧

植被覆盖度测量中的取样方法与数据分析技

巧

引言：

在生态学和地理学等领域中，植被覆盖度是一项重要的指标，能够反映出地表

的生物多样性和生态系统健康状况。植被覆盖度测量涉及到取样方法和数据分析技巧，本文将就这两个方面进行探讨和分析。

一、取样方法

1. 随机取样

随机取样是测量植被覆盖度最常用的方法之一。在进行调查前，首先需要确定

研究区域的范围和边界。然后，使用随机数表或随机数发生器确定样点的位置，以保证取样的客观性和代表性。

2. 系统取样

系统取样是另一种常用的取样方法。与随机取样不同，系统取样是按照一定规

律在研究区域内选择样点。例如，可以按照网格线条设置样点，或者按照地形特征选取样点。系统取样相对简单，适用于较大的研究区域。

3. 点样法

点样法是一种常用的野外调查方法，通过在特定位置放置样点并记录该位置的

植被覆盖度，以达到整体估算的目的。这种方法操作简便，适用于较小的研究区域。然而，由于点样法不能提供连续的覆盖度分布情况，可能无法准确反映整个研究区域的植被状况。

二、数据分析技巧

1. 数据处理

在植被覆盖度测量后，需要对所获得的数据进行处理和整理。首先，应对原始数据进行筛选，删除异常值和无效数据。然后，可以计算平均值、标准差和百分位数等统计指标，以描述植被覆盖度的分布情况。

2. 统计分析

统计分析是植被覆盖度数据的重要环节。可以使用 t 检验或方差分析等方法比较不同研究区域或不同时间段的植被覆盖度是否存在显著差异。此外，可以利用相关性分析探究植被覆盖度与环境因素的关系，如气候因子、土壤特征等。

3. 空间分析

植被信息提取

NDVI指数与植被覆盖度的计算步骤

收集整理资料如下

NDVI：归一化植被指数和植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用以及地表净初级生产力等密切相关。

1、NDVI的应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等；

2、-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；

3、NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI 对高植被区具有较低的灵敏度；

4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关；

erdas里面利用NDVI提取植被指数的步骤：

1、在Erdas的主工具中选择Interpreter模块，出现Image Interpreter对话框

2、然后选择Spectral Enhancement，会弹出Spectral Enhancement对话框

3、再选择Indices选项出现Indices对话框

以TM数据为例进行说明，选择InputFile，选择Output File，在OutputOptions的Sensor中选择Landst TM，在SelectFunction里面选择NDVI，DataType默认为Float不用改变，可以发现最下面的Function显示band 4 - band 3 / band 4 +band 3，这个就是NDVI 的计算公式。最后选择OK即可完成，这里要注意的是没有OutputFile的话Ok按钮时不能使用的。如果NDVI计算的话在ENVI是最方便的在Transform菜单下就有，同时ENVI的波段计算功能也很方便完成NDVI计算。

植被覆盖度提取方法

➢ 基于像元二分法的植被覆盖度提取方法 (1)

1.1基本原理 (1)

1.2利用NDVI 估算植被覆盖 (2)

1.3NDVIveg 和NDVIsoil 的确定 (2)

➢ 基于三波段梯度差的植被覆盖度提取方法 (3)

1.1三波段梯度差模型原理 (3)

1.2改进的三波段梯度差模型原理 (4)

1.3 GMTGDVI 最大梯度差模型 (5)

➢ 基于像元二分法的植被覆盖度提取方法

1.1基本原理

像元二分模型(Pixel Dichotomy Model ，PDM)是目前为止应用的比较广泛和相对比较简单的植被覆盖度估算方法。它的前提条件是假设影像中一个像元所对应的地表只有植被覆盖的部分和没有植被覆盖的裸土部分组成，而遥感传感器所检测到的光谱信息S 也由这两个部分光谱信息的线性加权组合而成。则可以表示为：

s v S S S +=

假设影像的一个像元中有植被所占的面积比重为fc ，即为该对应像元的植被覆盖度的值大小，那么裸土所占的覆盖像元的面积比例为1-fc 。则对这个混合像元中植被部分所贡献的光谱反射率信息为：

c veg v f S S ⨯=

同理，混合像元中土壤所贡献的光谱信息部分可以表示为：

)f (1S S c soil s −⨯=

可得，光谱信息S 为：

soil c veg c S )f (1S f S ⨯−+⨯=

综上，植被覆盖度fc 为：

soil

veg soil c S S S S f −−=

1.2利用NDVI 估算植被覆盖

常用植被指数作为信息参数来代入像元二分模型计算植被覆盖度，国内外到目前为止已经有四十多种植被指数被提出来，如比值植被指数（RVI ）、土壤调节植被指数（SAVI ）、归一化植被指数（NDVI ）、修正的土壤调节植被指数（MSAVI ）等[40,41]，这些植被指数经常被应用于各种需要地表参数的反演计算中，而NDVI 是应用最为广泛的一种植被指数。NDVI 被认为是植被生长状态和植被空间分布密度的最佳指示因子；NDVI 值的大小综合反映了植被覆盖区域的植被类型和植被生长状态等[42]。归一化植被指数NDVI 被定义为近红外波段NIR ρ与红波段R ρ的反射率之差与反射率之和的比，如下：

植被信息提取

NDVI指数与植被覆盖度的计算步骤

收集整理资料如下

NDVI：归一化植被指数和植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用以及地表净初级生产力等密切相关。

1、NDVI的应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等；

2、-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；

3、NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度；?

4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关；

erdas里面利用NDVI提取植被指数的步骤：

1、在Erdas的主工具中选择Interpreter模块，出现Image Interpreter 对话框?

?

2、然后选择Spectral Enhancement，会弹出Spectral Enhancement对话框

?

3、再选择Indices选项出现Indices对话框

?

以TM数据为例进行说明，选择InputFile，选择Output File，在OutputOptions的Sensor中选择Landst TM，在SelectFunction里面选择NDVI，DataType默认为Float不用改变，可以发现最下面的Function显示band 4 - band 3 / band 4 +band 3，这个就是NDVI的计算公式。最后选择OK即可完成，这里要注意的是没有OutputFile的话Ok按钮时不能使用的。如果NDVI计算的话在ENVI是最方便的在Transform菜单下就有，同时ENVI的波段计算功能也很方便完成NDVI计算。

植被覆盖度提取

计算植被覆盖度方法

最新城市植被覆盖度遥感信息提取

植被覆盖度提取

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植被覆盖度的提取方法研究综述

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混合像元二分模型提取植被覆盖度

10.11 植被覆盖度提取的后续处理

植被覆盖度提取及景观格局分析

arcgis植被覆盖度计算步骤

植被覆盖度测量中的取样方法与数据分析技巧

植被信息提取

植被覆盖度提取方法

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