植被覆盖度反演
基于遥感影像的北京市植被覆盖率反演
基于ETM遥感影像的北京市植被覆盖度反演1 绪论1.1 研究区概况北京中心位于北纬39度54分20秒，东经116度25分29秒。
位于华北平原西北边缘。
毗邻渤海湾，上靠辽东半岛，下临山东半岛。
北京与天津相邻，并与天津一起被河北省环绕。
西部是太行山山脉余脉的西山，北部是燕山山脉的军都山，两山在南口关沟相交，形成一个向东南展开的半圆形大山弯，人们称之为“北京弯”，它所围绕的小平原即为北京小平原。
诚如古人所言：“幽州之地，左环沧海，右拥太行，北枕居庸，南襟河济，诚天府之国”。
全市平均海拔43.5米。
北京平原的海拔高度在20～60米，山地一般海拔1,000～1,500米。
北京市国土面积16410.54平方公里，市区面积12187平方公里，建成区面积1386平方公里。
1.2数据的选择本研究的研究的是北京市植被覆盖度反演，应选择植被生长的旺季，考虑到北京市的气候和季节，应选择6~10月份之间的数据影响为最合适的。
据此，本研究选择的是2009年9月22日的landsat5的TM遥感影像。
图1-1图像的示例图：影像绿地信息明显，有较好的识别效果。
基本上满足研究的需要。
1-1 影像数据1.3 研究的意义植被，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。
一个城市的植被覆盖度可以反映一个城市规划的情况，间接的反应一个城市的环境质量，是城市的重要组成部分。
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。
实验课1-定量遥感--植被覆盖度反演PPT优秀课件
实验一 植被覆盖度的遥感反演
三、实习仪器与数据
（1）Landsat 8数据：LC81290392013110LGN01 仁寿县的县界*.shp文件
（2）根据自己的兴趣选择研究区，遥感影像以及矢量数据可以从网上获取。 数据来源：从网站下载免费数据，如：
◦ /data/ ◦ ◦ / 数据源请从（1）和（2）中任意选择一个。
7
实验一 植被覆盖度的遥感反演
◦ 3、计算植被覆盖度 方法一：(两种方法都要做)
根据公式（1），我们可以将整个地区分为三个部 分：
• 当NDVI小于NDVI0 ， fv取值为0； • NDVI大于NDVIv ， fv取值为1； • 介于两者之间的像元使用公式（1）计算。 利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式 输入栏中输入进行计算. 请回顾ENVI中公式的写法
1
实验一 植被覆盖度的遥感反演
在线性像元分解模型中，最简单的模型假设像元只有植被 和非植被两部分构成。所得的光谱信息也只有这两个组分因子 线性合成。他们各自的面积在像元中所占的比率即为各因子的 权重，其中植被覆盖部分所占像元的百分比即为该像元的植 被覆盖度。
NDVI = fv*NDVIv + (1- fv)* NDVI0
(公式1）
NDVI为像元NDVI值，fv为像元的植被覆盖度，NDVIv和NDVI0分别 为植被覆盖部分和非植被覆盖部分的NDVI值。NDVIv和NDVI0这两个 参数值的确定是关键，将直接影响到植被覆盖度估算结果。
在实际工作中因缺少大面积地表实测数据作参考，以及不可避 免存在噪声，所以通常对NDVI 统计直方图给定置信区间，求该区间 内的最小和最大值来作为NDVI0和NDVIv值，或者取5%和95%频率的 NDVI 值作为NDVI0和NDVIv值。本实验中采取后一种取值方法。
专题基于像元二分模型的植被覆盖度反演
1.2 图像镶嵌
• 当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需要将 两幅或多幅图像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区的较 大的图像。
• ENVI的镶嵌功能
– 基于像素镶嵌和无缝镶嵌工具 – 自动颜色平衡，边缘直方图匹配 – 自动生成接边线、接边羽化 – 提供结果预览功能 – 运算速度快 – 占用非常少的虚拟内存空间
1.3 研究区裁剪
• 利用北京市行政区划矢量边界对上一练习中镶嵌的结果 进行矢量裁剪，得到北京市区的数据
1.4 大气校正——概述
• 获得地物真实的光谱信息是遥感反演的前提，大气校正 可消除大气影响，还原地物的真实信息，是定量遥感数 据预处理中必不可少的环节。
1.4 大气校正——FLAASH大气校正
• 支持四种数据类型：浮点型（floating）、长整型(long integer )、整型（ integer）和无符号整型 (unsigned int)。数据存储类型： ENVI标准栅格格式 文件，且是BIP或者BIL。
–波谱范围：400－2500nm
1.4 FLAASH大气校正
• /Radiometric Correction/FLAASH Atmospheric Correction
处理流程图
进入专题
• 数据：
– “203-专题：基于像元二分模型的植被覆盖度反演”
图像预处理
1.1 数据读取与定标
• File-> Open As-> Landsat-> GeoTIFF with Metadata，打开 _MTL.txt。
• Toolbox/Radiometric Correction/ Radiometric Calibration，选 择可见光-红外组（7个波段），打开Landsat定标工具
基于像元二分模型的植被覆盖度反演
实习报告题目XX市基于像元二分模型的植被覆盖度反演学院测绘科学与技术学院专业班级测绘工程1903班姓名 _______________ X XX学号17410080518任课教师XX、XXX日期2020年1月10日目录一．实习目的 (2)二．实习地点及时间 (2)三．实习具体内容 (2)1. 数据获取 (2)2. 数据预处理 (3)2.1 数据读取与定标 (3)2.2 图像裁剪 (4)2.3 大气校正 (5)3. 植被覆盖度估算 (6)3.1 NDVI 计算 (6)3.2 掩膜文件制作 (8)3.3 获取阈值 (9)3.4 生成参数文件 (9)3.5 植被覆盖度 (11)3.6 植被覆盖度验证和分类 (13)4. 植被覆盖度时空变化分析 (14)4.1 各期植被覆盖度的基本情况 (14)4.2 植被覆盖度的动态变化检测 (15)四．实习心得 (16)一．实习目的掌握ENVI 软件的基本操作掌握遥感卫星影像的处理流程提高学生分析问题解决问题能力，增强实践技能。
学会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。
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。
二．实习地点及时间XX科技大学临潼校区骊山校区11#509, 2020年1月7日到2020年1月9日。
三．实习具体内容1.数据获取本专题使用的数据在地理空间数据云下载。
所使用的数据为甘肃省XX市2014年4月7日和2018年4月2日landsat8 OLI。
图 1 数据获取2.数据预处理 2.1数据读取与定标1.数据读取在 ENVI 主菜单中，选择 File-〉Open As-> Landsat-> GeoTIFF with Metadata ，在对话框中 选择“ \1-Landsat8 数据 \LC81290362014097LGN00_MTL.txt ” 文件，ENVI 自动将数据真彩色显示，对数据做全景显示和拉伸，在 Data Manager 中，自动按 照波长分成五个组：多光谱、全色、卷云、热红外、质量波段。
基于GIS和遥感技术的植被覆盖度反演模型
Ｋｅ ｒ ｓ ＧＩ ＲＳ； ｅ ｅ ａｉｎ ｆ ｃｉ ｎ； ｎ ｒｒ ｇ ｅ ｓｏ ｙ ｗｏ ｄ ： Ｓ； ｖ ｇ ｔｔ ｒ ｔ ｏ ａ ｏ ｌ ｅ ｅ ｒ ｓｉ ｎ ｉ
植被覆盖度可定义为单位面积内植被的垂直投影面积 ， 是衡量地表植被覆盖水平的一个最重要的指 标 ， 土地 沙漠 化评 价 、 在 水土 流失 监测 和 分布 式 水 文模 型 中 ， 都将 植 被 覆 盖 度 作 为 重要 的输 人 参 数 …． 植 被覆盖度测量的传统方法是地面测量 ， 最常用的方法有 目 估法 、 样方法 、 样带法 、 样点法等 ， 以及借助于采 样仪 器 的测量 方法 ， 如空 间定 量计 、 动光 量计 等 Ｊ这 些 方法 虽 然提 高 了 测量 的精 度 ， 野 外操 作 不便 ， 移 ． 但
第 １ 卷 第 ３期 Ｉ
２１ ０ ０年 ６月
北华大学学报 （ 自然科学 版）
Ｊ Ｕ Ｎ ＬＯ ＥＨＵ Ｎ Ｖ Ｒ ＩＹ（ ａｕａ Ｓｉ ｃ ） Ｏ Ｒ Ａ ＦＢ Ｉ Ａ Ｕ Ｉ Ｅ ＳＴ Ｎ ｔｒｌ ｃｅ ｅ ｎ
Ｖｏ ． Ｎｏ． １ １１ ３
Ｊ ｎ ２ １ ｕ ．００
（ ． ｏｅ ｒ Ｃ ｌｇ ｕａ ｇｉ ｌ ｒ ａ ｄＦ ｒ ｔ ｎ ｅ ｉ ， ｕｈ ｕ ５０ ２，ｈｎ ； Ｊ Ｆ ｒ ｔ ｏ ｅｅｏ ｊ ｎＡ ｒ ｕ ｕｅ ｎ ｏｅ ｒ Ｕ ｉ ｒｔ Ｆ ｚｏ ０ ０ Ｃ ｉａ ｓｙ ｌ ｆＦ ｉ ｃｔ ｓ ｙ ｖ ｓｙ ３
２ Ｓｎ ｉ ｎｖｒｔ，ａ ｍ ｎ ６ ００ Ｃ ｉ ） ． ａ ｍｎ Ｕ ｉ ｓｙ Ｓ ｎ ｉｇ３ ５ ０ ， ｈｎ ｇ ｅｉ ａ
Ａｂ ｔ ａ ｔ：Ｔ ｓｒ ｓ ａ ｃ ｘｒ ｃ ｅ ０ ｓ ｍｐ ｅ ｆｖ ｇ ｔｔｏ ａ ｔ ｎ ｉ ａ ｇ ｕ ｔ ｏ ５ｔ ｏ ｅ ｔｒ ｓ ｕ ｃ ｓｒ ｃ ｈｉ ｅ ｅ ｒ ｈ ｅ ｔａ ｔｄ ３ ａ ｌｓ ｏ ｅ ｅ ａｉｎ ｆ ｃ ｉ ｎ Ｚｈ ｎ ｐｕ Ｃｏ ｎ ｙ ｆ ｍ ｆ ｒ ｓ ｅ ｏ ｒ ｅ ｒ ｏ ｒ ｈ
基于Sentinel-2遥感影像的植被覆盖度反演及变化分析——以上海市奉贤区为例
21杜俊翰1997年生／男／四川南充人／华东师范大学地理科学学院硕士在读／研究方向为遥感数据信息提取与分析（上海 200241）郭慧婷1997年生／女／河南三门峡人／华东师范大学河口海岸学国家重点实验室硕士在读／研究方向为遥感与地理信息系统（上海 200241）谭 琨1981年生／男／湖南衡阳人／华东师范大学地理科学学院教授／研究方向为环境遥感和地学应用（上海 200241）文章编号：1000-0283（2020）11-0021-07 DOI ：10. 12193 / j. laing. 2020. 11. 0021. 004中图分类号：TU986摘要植被覆盖度可以较好反映一个地区的植被生长状况，是衡量地面植被生长特征的一个重要指标。
本文通过研究2017-2020年间上海市奉贤区的Sentinel-2遥感数据，利用归一化植被指数（NDVI ）以及像元二分模型对该区域内植被覆盖度进行估算，并对植被覆盖度和相应的景观格局指数的变化进行了分析。
结果表明，2017-2020年间奉贤区植被覆盖度呈现较为明显的变化，低等级植被覆盖度区域面积增加，高等级植被覆盖度区域面积减少，植被覆盖度总体呈减少趋势。
关键词遥感：NDVI ；像元二分模型；植被覆盖度AbstractVegetation coverage can well re ect vegetation’s growth status in an area and is an important indicator to measure the growth characteristics of ground vegetation. B ased on the Sentinel-2 remote sensing data of Fengxian District, Shanghai from 2017 to 2020, this paper used a normalized vegetation index (NDVI) and the binary pixel model to estimate the vegetation coverage area. Moreover, it analyzed the changes in vegetation coverage and the corresponding landscape pattern index. The results showed that the vegetation coverage of Fengxian District had changed signi cantly from 2017 to 2020. The low-grade vegetation coverage area increased, while the size of high-level vegetation coverage decreased, and the vegetation coverage generally showed a decreasing trend.Key wordsremote sensing; NDVI; binary pixel model; vegetation coverage植被在地球生态系统中有着极其重要的作用，是生态系统中最为基础的组成成分之一。
基于像元二分模型的植被覆盖度反演
基于像元二分模型的植被覆盖度反演植被覆盖度是指地表被植被覆盖的程度，通常用百分比来表示。
植被覆盖度对于生态环境的评估和监测具有重要意义，可以反映区域的生态状况、土地利用情况以及气候变化等信息。
而基于像元二分模型的植被覆盖度反演则是一种常用的遥感方法，通过分析遥感影像数据，对地表植被覆盖度进行定量化评估。
像元二分模型是一种基于遥感影像数据进行分类的方法，它将地表分为植被和非植被两类像元，通过像元的光谱信息和空间关系进行分类。
在植被覆盖度反演中，首先需要获取高分辨率的遥感影像数据，如卫星影像或航拍影像。
然后利用像元二分模型对影像进行分类，将地表像元划分为植被和非植被两类。
通过统计每类像元的数量，即可计算出植被覆盖度的百分比。
基于像元二分模型的植被覆盖度反演方法具有一定的优势和局限性。
优势在于可以利用遥感影像数据实现对大范围区域的快速监测，提高了效率和准确性。
同时，该方法还可以定量化地表植被覆盖度，为生态环境保护和土地管理提供科学依据。
然而，基于像元二分模型的植被覆盖度反演也存在一些局限性，如对影像质量和分类精度要求较高，容易受到地物混合和遥感影像噪声的影响。
在实际应用中，基于像元二分模型的植被覆盖度反演可以结合其他遥感方法和地面调查数据进行验证，提高结果的可信度。
同时，还可以通过时间序列影像数据的分析，实现对植被覆盖度变化的监测和分析，为生态环境的长期监测和保护提供支持。
总的来说，基于像元二分模型的植被覆盖度反演是一种重要的遥感方法，可以用于快速、准确地评估地表植被覆盖度，为生态环境监测和管理提供科学依据。
然而，在应用过程中仍需考虑其局限性，并结合多种方法和数据源进行综合分析，以提高结果的可靠性和精度。
希望通过不断的研究和实践，基于像元二分模型的植被覆盖度反演方法能够更好地应用于实际工作中，为地球资源的可持续利用和生态环境的保护做出贡献。
实验课1-定量遥感--植被覆盖度反演
说明文档中会注明是经过辐射校正的，其实这个辐射校正指的是粗的辐射校
正，只是做了系统大气校正，就跟系统几何校正的意义是一样的。
实验一 植被覆盖度的遥感反演
(二) 植被覆盖度的计算 1、计算NDVI 2、确定NDVIv和NDVI0值
在 Availabel Bands List 窗口中右键点击NDVI 数据，在弹 出的右键菜单中选择 Quick Stats，对NDVI 数据进行统计分析，
方法二：(两种方法都要做)
（1）主菜单Basic Tools > Band Math，在波段运算 窗口输入植被覆盖度计算公式：
(b1-NDVI0)/(NDVIv- NDVI0) ，将变量 b1 赋给 NDVI 。
计算得到初步结果，但是并没有完成整个工作。因为 该结果中有 5% 像元的 NDVI 值小于 NDVI0 ，这部分像元的 植被覆盖度计算结果为负值，需要通过掩膜操作将这部 分像元的植被覆盖度值修改为0；同样需要将5%NDVI值大 于0.425 的像元植被覆盖度值修改为1。
• • • 当NDVI小于NDVI0 ， fv取值为0； NDVI大于NDVIv ， fv取值为1； 介于两者之间的像元使用公式（1）计算。
利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式 输入栏中输入进行计算.
请回顾ENVI中公式的写法
实验一 植被覆盖度的遥感反演
◦ 3、计算植被覆盖度
实验一 植被覆盖度的遥感反演
（3）然后类似操作将NDVI 值大于0.425 的像元植被覆盖 度值修改为1，设为1。 最终得到一个单波段的植被覆盖度图像文件，其像元值表 示这个像元内的平均植被覆盖度。 （4）对上述求取的植被覆盖度进行假彩色密度分割。
植被覆盖度遥感反演研究
植被覆盖度遥感反演研究植被覆盖度是指一定面积内植被所占的比例，是评估地表生态环境和气候变化的重要指标。
传统的植被调查方法需要大量的人力物力，且成本高，限制了其应用范围。
遥感技术的出现，使得基于遥感数据的植被覆盖度反演成为可能，为生态环境和气候变化研究提供了重要的手段。
本文将探讨植被覆盖度遥感反演研究的方法和应用。
植被覆盖度遥感反演的方法有多种，如高光谱遥感反演、主成分分析遥感反演、归一化差值植被指数（NDVI）反演等。
其中，NDVI方法是应用最广泛的一种方法。
NDVI在可见光和近红外波段反映植被叶绿素含量和植被覆盖度。
植被叶绿素是光合作用中的重要成分，当植被覆盖度增加时，植被叶绿素含量也会增加，因此NDVI值也会增加。
NDVI方法的反演准确性较高，适用于不同尺度和时间尺度的研究。
植被覆盖度遥感反演的应用涵盖环境生态、农业生产、荒漠化治理、城市化规划等多个领域。
以生态环境为例，植被覆盖度是评估生态环境质量和植被类型特征的重要指标。
借助遥感技术，可以实现对大范围、多时段的植被覆盖度监测和评估，为自然保护和生态修复提供科学依据。
在荒漠化治理方面，植被覆盖度反演可以为荒漠化治理提供地面覆盖度和植被生产力等信息，进而指导荒漠化治理和生态恢复。
在农业生产方面，植被覆盖度反演可以为农业生产提供田间植被信息，提高农作物生产的效率，促进可持续农业发展。
除此之外，植被覆盖度遥感反演还具有大数据分析能力和智能化应用的发展潜力。
随着遥感数据分辨率的不断提高和信息获取能力的增强，植被覆盖度反演将更加精准。
同时，基于机器学习和人工智能算法的植被覆盖度反演也在逐步发展，将开拓更广阔的应用空间。
例如，能够自动识别植被类型、提升遥感图像解译精度、辅助研究广泛分布的植被样地等。
虽然植被覆盖度遥感反演技术已经相对成熟，但在实际应用过程中还存在一些挑战。
首先，植被覆盖度遥感反演需要考虑到地表物体的光谱响应与大气辐射影响，因此需要进行大气校正等数据预处理。
植被覆盖地表土壤水分遥感反演
植被覆盖地表土壤水分遥感反演一、概述植被覆盖地表土壤水分遥感反演是当前遥感科学与农业科学交叉领域的重要研究方向。
随着遥感技术的不断进步，利用遥感手段对植被覆盖地表下的土壤水分进行反演，已经成为监测土壤水分动态变化的有效手段。
本文旨在深入探讨植被覆盖地表土壤水分遥感反演的基本原理、方法进展及实际应用，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
植被覆盖地表土壤水分遥感反演的基本原理在于，通过遥感传感器获取地表植被和土壤的综合信息，进而利用特定的反演算法提取出土壤水分含量。
这一过程中，植被覆盖对遥感信号的影响不可忽视，如何有效去除植被覆盖的影响，成为植被覆盖地表土壤水分遥感反演的关键问题。
在方法进展方面，近年来国内外学者提出了多种植被覆盖地表土壤水分遥感反演方法，包括基于植被指数的反演方法、基于热惯量的反演方法、基于微波遥感的反演方法等。
这些方法各有特点，适用于不同的研究区域和植被类型。
随着深度学习等人工智能技术的快速发展，其在植被覆盖地表土壤水分遥感反演中的应用也逐渐受到关注。
在实际应用方面，植被覆盖地表土壤水分遥感反演在农业、生态、环境等领域具有广泛的应用前景。
通过实时监测土壤水分状况，可以为农业生产提供科学的灌溉指导，提高水资源的利用效率也可以为生态环境监测和评估提供重要的数据支持，有助于维护生态平衡和可持续发展。
植被覆盖地表土壤水分遥感反演是一项具有重要意义的研究工作。
随着遥感技术的不断进步和反演算法的不断优化，相信这一领域的研究将会取得更加丰硕的成果。
1. 背景介绍：植被覆盖地表土壤水分的重要性及其在农业、生态和环境监测中的应用。
植被覆盖地表的土壤水分是地球水循环的重要组成部分，它直接影响着植被的生长和生态系统的平衡。
在农业领域，土壤水分是作物生长的关键因素之一，其含量和分布直接影响着作物的产量和品质。
准确获取植被覆盖地表的土壤水分信息，对于指导农业生产、优化水资源管理具有重要意义。
在生态方面，土壤水分与植被覆盖度之间存在着密切的相互作用关系。
植被盖度遥感反演评价体系及LandsatOLI卫星影像之差异典范探测
植被盖度遥感反演评价体系及LandsatOLI卫星影像之差异典范探测植被盖度是指地表被植被所覆盖的程度，是衡量植被状况的一个重要指标。
植被盖度的遥感反演评价体系可以通过遥感技术获取地表植被信息，为环境保护、农业生产以及自然资源管理提供重要依据。
Landsat OLI卫星影像作为遥感领域常用的数据源，具有高空间分辨率、多光谱波段覆盖等优势，可以被应用于植被盖度的监测与评价。
植被盖度的遥感反演评价体系是从遥感影像中提取有关植被信息的一种方法。
该体系基于遥感图像的各种光谱波段信息和反射率值，通过合理的算法和模型来估计植被盖度。
评价体系通常由一系列参数和指标组成，如NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）、EVI（Enhanced Vegetation Index）、SRAVI（Soil-Adjusted and Atmospherically Resistant Vegetation Index）等。
这些指标根据不同的植被特征和要求而有所不同，可以表征植被的生长状况、覆盖程度等。
在应用植被盖度遥感反演评价体系时，Landsat OLI卫星影像是常用的数据源。
Landsat OLI卫星影像具有多光谱波段信息，包括不同波段的红、绿、蓝光谱信息，以及近红外波段等。
借助这些波段信息，可以通过计算植被指数的数值来实现植被盖度的遥感反演。
其中，NDVI是最常用的植被指数之一，是通过红光谱波段和近红外波段的光谱反射率计算得到的，可以较好地表征植被的状况。
EVI相较于NDVI更适用于高植被盖度和低植被盖度的环境下，可以更准确地估计植被盖度。
而SRAVI是考虑了土壤干扰和大气扰动的植被指数，对于土壤背景颜色的影响和大气扰动的抑制具有较好的效果。
通过对Landsat OLI卫星影像进行植被盖度的遥感反演评价，可以探测出不同区域和不同时间段的植被差异典范。
植被盖度的变化对地表环境和生态系统的变化具有重要影响。
植被覆盖度反演
题目：植被遥感监测具有很长的历史，植被遥感中植被覆盖反演是主要内容之一，线性分解模型是混合像元分解法的一种，根据混合像元分解及线性分解模型的原理，利用红碱淖2016年6月17日Landsat8 OLI数据，求取研究区植被覆盖度（写出详细计算过程和步骤）。
一、操作思路：端元代表影像中的纯净像元，求取植被覆盖度即求取端元的丰度，因此采用混合像元分解及线性分解模型进行混合像元分解，得到端元以及相应的丰度影像，即为植被覆盖度影像。
二、操作步骤：1.影像预处理由于操作时间的限制和硬件设备的不允许，将影像选取一定的区域进行裁剪，感兴趣区域为roi1文件，得到裁剪后影像2016new文件，导入影像，进行影像的预处理，包括辐射定标和大气校正步骤，辐射定标采用Radiometric Calibration 工具，大气校正采用FLAASH工具，分别得到辐射定标结果2016_rad1和2016_ref 文件。
2.MNF变换采用MNF变换工具，可将数据波段进行“降维”，提取出有用信息集中的波段，去除噪声信息集中的波段，利用Forward MNF Estimate Noise Statistic将数据进行MNF变换，得到MNF变换结果2016_MNF和噪声文件MNF_Noise和统计文件MNF_Statistic文件。
3.PPI变换纯净像元指数法指像元被标记为纯净像元的次数，可以将混合像元进行分解，有效的提取出端元。
由于操作时间的限制和硬件设备的不允许，将MNF变换后影像与原影像选取一定的同样区域进行裁剪，感兴趣区域选择ROI2文件，得到裁剪结果为2016_MNF_sub和2016new_sub文件。
在MNF变换后发现有用信息集中在1、2、3波段，因此利用Pixel Purity Index 工具，将MNF变换后影像选择1、2、3波段进行端元提取，阈值设为3.00，操作的结果为2016_PPI文件。
4.N维可视化利用N维可视化工具可以将端元更好的显示，有利于更加直观的确定端元，在N维可视化窗口中，选中1、2、3波段，在显示窗口中将较为集中的区域定为端元，进行类（class）的划定，一共确定三类，利用mean all工具将三类端元的波谱显示出来，并保存为波谱库2016_sli文件。
探讨北京市植被覆盖度反演
探讨北京市植被覆盖度反演1、概述北京是是一个迅速发展的城市，随着其发展，北京的土地利用情况在近十几年中发生了巨大的变化，包括城区的扩张和郊区的绿化。
近几十年来，应用遥感监测区域植被覆盖度反演的研究已经很多。
本文以北京市为研究区域，应用植被指数的方法，从植被覆盖的角度，分析研究区土地利用的变化情况。
监测北京市2001年到2011年的植被覆盖度变化情况，并对十年来北京市的植被覆盖变化情况进行统计分析和展示。
2、研究区域与数据获取2.1研究区域概况北京是中国的首都，中心位于北纬39度54分20秒，东经116度25分29秒。
位于华北平原西北边缘。
全市平均海拔为43.5米，平原地区的海拔高度在20-60米，山地一般海拔100-500米。
北京的气候为典型的北温带半湿润大陆性季风气候，夏季高温多雨，冬季寒冷干燥，春、秋短促。
2.2数据准备用于植被覆盖度监测的卫星图像应该具备两个基本条件：第一，选择尽量没有云雾影响的清晰图像；第二，应该选取植被生长情况大致相同的卫星图像。
本研究获取了北京市2001年5月27日、2007年5月28日和2011年6月8日三个时间的Landsat TM卫星影像，由于一景影像不能完全覆盖北京市，所以需要相邻两景影像进行拼接，然后从拼接后的图像中截取研究区范围内的图像用于之后的计算。
从结果中我们可以看出，2001年的植被覆盖状况与2011年的不同，尤其是建筑物集中部分，植被明显增加，说明北京市平原造林工程起到了作用。
因此，对试验区进行植被覆盖动态变化监测是有意义和价值的。
3、研究方法与流程3.1像元二分模型根据像元二分模型的原理，将遥感传感器所观测到的信息S线性分解为绿色植被部分贡献的信息Sv与由裸土部分贡献的信息Ss两部分：S=Sv+Ss混合像元中有植被覆盖的面积比为像元的植被覆盖度fc。
假设全部是由植被覆盖的纯像元，所得的遥感信息为Sveg。
混合像元的植被部分所贡献的信息Sv为：Sv=fc·Sveg；同理，假设全部是由土壤覆盖的纯像元为Ssoil。
植被指数反演冬小麦植被覆盖度的适用性研究
农 业 机 械 学 报
第 ４ ６卷 第 １期
植被指数反演冬小麦植被覆盖度的适用性研究
， ２ ， ２ ， ２ ， ２ ， ２ 虞连玉 １ 蔡焕杰 １ 姚付启 ３ 郑 珍 １ 王 健１ 李志军 １
收稿日期：２ ０ １ ４ ０ ３ ３ １ 修回日期：２ ０ １ ４ ０ ４ ２ １ ５ １ １ ７ ９ １ ６ ２ ） 、 “ 十二五” 国家科技支撑计划资助项目（ ２ ０ １ １ Ｂ Ａ Ｄ ２ ９ Ｂ ０ １ ） 和高等学校学科创新 引 智 计 划 资 助 项 国家自然科学基金资助项目（ 目（ Ｂ １ ２ ０ ０ ７ ） 作者简介：虞连玉， 博士生， 主要从事节水灌溉理论与新技术研究， Ｅ ｍ ａ ｉ ｌ ：７ １ ０ ７ ７ ０ ０ ６ １ ＠ｎ ｗ ｓ ｕ ａ ｆ ． ｅ ｄ ｕ ． ｃ ｎ 通讯作者：蔡焕杰， 教授， 博士生导师， 主要从事节水灌溉理论与新技术研究， Ｅ ｍ ａ ｉ ｌ ：ｃ ａ ｉ ｈ ｊ ＠ｎ ｗ ｓ ｕ ａ ｆ ． ｅ ｄ ｕ ． ｃ ｎ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
（ １ ． 西北农林科技大学教育部旱区农业水土工程重点实验室，陕西杨凌 ７ １ ２ １ ０ ０ ； ２ ． 西北农林科技大学中国旱区节水农业研究院，陕西杨凌 ７ １ ２ １ ０ ０ ；３ ． 长江科学院，武汉 ４ ３ ０ ０ １ ０ ）
摘要：利用冬小 麦 ２个 生 长 季 高 光 谱 反 射 率 和 覆 盖 度 实 测 资 料， 基 于 回 归 分 析 方 法 建 立 ４种 植 被 指 数 反 演 植 被 覆 盖度模型， 并对预测模型年际间的稳定性进行了验证。采用噪声等效覆盖度误差 对 各 植 被 指 数 反 演 植 被 覆 盖 度 模 型进行了敏感性分析， 结合对模型的残差分析得到了不同种植密度和氮肥施用 量 条 件 下 各 植 被 指 数 的 适 用 性。 结 果表明： 归一化植被指数 Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ 和改进的土壤 调 节 指 数 Ｔ Ｓ Ａ Ｖ Ｉ 与 冬 小 麦 覆 盖 度 采 用 抛 物 线 拟 合 结 果 较 好； 修正的 土壤调节植被指数 ＭＳ Ａ Ｖ Ｉ 和增强 型 植 被 指 数 Ｅ Ｖ Ｉ 与 覆 盖 度 符 合 线 性 关 系。 验 证 模 型 的 决 定 系 数 略 低 于 建 模 方 程， 反演模型在年际间表现出较好的稳定性， 能 够 满 足 覆 盖 度 预 测 需 要。 Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ 和 Ｔ Ｓ Ａ Ｖ Ｉ 较 ＭＳ Ａ Ｖ Ｉ 和Ｅ Ｖ Ｉ 可更好 地解释本地区冬小麦植被覆盖度的变化规律。在低到中覆盖度（ ０～ ６ ０ ％） 条件下， 如果当地土 壤 信 息 可 获 得， 利用 Ｓ Ａ Ｖ Ｉ 估算植被覆盖度变化规律 表 现 出 较 好 的 敏 感 性 和 较 高 的 估 算 精 度。 如 果 缺 失 土 壤 线 资 料， Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ 植被指数 Ｔ 能保证覆盖度的估算精度。在高覆盖度（ ６ ０ ％～ １ ０ ０ ％） 条件下， 可选用敏 感 性 和 精 度 均 良 好 的 植 被 指 数 ＭＳ Ａ Ｖ Ｉ 进 行估算。在水分供应充分的条件下， ４种植被指数对作物种植密度和氮肥施用量均不敏感， 可采用统一模型 进 行 不 同种植密度和不同施氮量处理的冬小麦覆盖度估算 研 究， 为 利 用 植 被 指 数 快 捷、 准确地估算本地区区域植被覆盖 度提供了理论和技术支持。 关键词：冬小麦 植被指数 植被覆盖度 敏感性分析 种植密度 施氮量 中图分类号：Ｓ １ ２ ７ 文献标识码：Ａ 文章编号：１ ０ ０ ０ １ ２ ９ ８ （ ２ ０ １ ５ ） ０ １ ０ ２ ３ １ ０ ９
《遥感图像处理》：曲靖市Landsat8遥感影像-植被覆盖度反演
《遥感图像处理》实验报告实验题目：曲靖市Landsat8遥感影像植被覆盖度反演姓名：___ ____ 学号：专业：___地理科学_ __ 教师：日期：___2017年3月15日__曲靖师范学院城市学院一、实验目的太阳辐射通过大气以某种方式入射到物体表面然后再反射回传感器，由于大气气溶胶、地形和邻近地物等影像，使得原始影像包含物体表面，大气，以及太阳的信息等信息的综合。
如果我们想要了解某一物体表面的光谱属性，我们必须将它的反射信息从大气和太阳的信息中分离出来，这就需要进行大气校正过程。
本实验以曲靖市的一景Landsat 8遥感影像为数据源，利用ENVI大气校正扩展模块（ FLAASH）进行大气校正，并对比分析大气校正前后植被、水体、土壤、裸岩等典型底物的光谱特征差异，为后续定量遥感的应用奠定一定的基础。
二、实验准备1.软件准备：ENVI 5.3.12.数据准备：LC81290422015324LGN00遥感数据、地形数据三、实验过程（一）遥感影像数据的辐射定标Landsat8数据和其他TM 数据类似，发布的数据标示 L1T，做过地形参与的几何校正，一般情况下可以直接使用而不需要做几何校正。
为了利用其丰富的波段光谱信息，我们需要进行辐射定标处理，将原始图像上的DN值转为反射率。
1.使用ENVI5.1下的通用定标工具Radiometric Calibration进行Landsat8的辐射定标。
打开LO81290422015148BJC00_MTL全波段文件，选择MultiSpectral多光谱数据进行定标，定标的范围可缩小为ROI区域。
（1）.定标参数设置。
为后续的FLAASH大气校正做数据准备，单击Apply FLAASHSettings得到相应的参数。
然后点击OK输出结果。
辐射定标后的结果：通过定标之后的影像DN值可靠。
其中，底下的Data值为定标前影像的像元值，上面的Data值为定标后影像的像元值。
基于植被覆盖度-地表温度的深层土壤湿度遥感反演
／ ．— Ｏ８ ［ ］ ＨＪ Ｔ２ ２ ２ Ｏ ．环 境 影 响 评 价 技 术 导则 大气 环境 ９
ａｓｓｍｅ ｔ［］ ｔ ｓｈ ｒ ｎ ｉ ｎ ｎ ， ０ ０ ｓｅｓ ｎ Ｊ ．Ａ ｍｏｐ ｅｉ Ｅ ｖｒ ｍｅｔ ２ ０ ， ｃ ｏ
摘 要 ：利用 ＭＯＤ Ｓ影 像 数 据 ，在地 表温 度 和 植 被 覆 盖 度 （’ ｆ ） 征 空 间 基 础 上 反 演 了 江 苏 Ｉ ７／ 特
省仪 征 地 区 ２ ０ ０４年 ５月 、９月 和 １ １月 ４ ｍ 土 壤 湿度 。反 演 结 果 显 示 ，５ 土 壤 湿 度值 最大 ，９ ０ｃ 月
３ （１ ４ ２ ）： ３ １ —３ ２ ． ５ １ ５ ３
［ ］ Ｃ ｏ Ｙ ｊ ， ｅｎ ｎ ｏＨ ＪＳ Ｓｍｕａｉｎｏ ｍｏ ｅ ３ ｈ ｉ ｕｉ Ｆ ｒａｄ ． ｉ ｌｔ ｆ ｎ ｏ ｓ ｋ
ｐｌ ｅ ｒ ｕｍ ｓ ｆｏｍ ｇｒｃ ｔ ｒ ｌｂ ｎｓ：ａ ｌｃ ｔｏｎ ｔ ｈ ａ ｉｕｌｕ ａ ｕｒ ｐｐ ｉａ ｉ Ｏ ｔ ｅ
２ （ ） ｌ ６ ３ ． ５ ２ ： ３ —１ ７
［ ］ Ｅ ｂｒ Ｃ ｍｐｒ ｏ ｆ ｄｌ ｒｄｃｉｎ ｔ ｈ １ ｌｉ Ｔ． ｏ ａｉ ｎｏ ｍｏ ｅ ｐ ｅｉ ｏ ｓ ｈｔｅ ｓ ｔ ｗｉ
ｄａ ａ ｏ ｎ ｕｒ ｎ ａｒ ｑ ｌｔ ｏｎ ｔ ｒｎｇ ｎｅ ｗｏｒ ｎ ｔ ｆａ ｂａ ｉ ｕａｉｙ ｍ ｉｏ ｉ ｔ ｋ ｉ
月 次 之 ， １ 最 小 。 月 土 壤 湿度 高 值 区主 要 位 于 南 部靠 近长 江沿 岸地 区 和 北 部 谷底 平原 地 区 ， １月 ５ 低 值 区 主 要 位 于 中部 缓 岗丘 陵 地 区 。利用 实 测 资料 进 行 模 型 检 验 表 明 ， 研 究 反 演 出的 土 壤 湿 度精 本
ndvi在温度反演(lst)公式
ndvi在温度反演(lst)公式
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 是一种用于测量地表植被覆盖度的指数，而 LST (Land Surface Temperature) 是地表温度的测量。
虽然 NDVI 和 LST 是两个不同的概念，但它们经常被一起使用，因为它们
都可以提供关于地表特性的信息。
一个常用的公式是NDVI和LST之间的转换公式，称为NDVI-T关系，用
于估算植被的叶面温度（LST）。
这个公式基于假设植被在红外波段的发射
率高于在近红外波段的吸收率。
公式如下：
\(T_{leaf} = T_{0} \times \frac{NDVI - NDVI_{min}}{NDVI_{max} - NDVI}\)
其中：
\(T_{leaf}\) 是叶面温度（单位：摄氏度）
\(T_{0}\) 是参考温度，通常取值（即20摄氏度）
\(NDVI_{min}\) 和 \(NDVI_{max}\) 是NDVI的最小和最大可能值，通常
分别为0和1
\(NDVI\) 是给定的NDVI值
注意：这个公式适用于估计叶面温度，而不是整个地表温度。
这是因为叶面温度通常低于地表温度，尤其是在太阳辐射较强的条件下。
此外，这个公式基于一些假设，可能不适用于所有情况。
在使用之前，请确保了解其限制和假设。
黄河源区高寒草地植被覆盖度反演模型精度评价
黄河源区高寒草地植被覆盖度反演模型精度评价陈建军;黄莹;赵许宁;张慧子;田志林【摘要】植被覆盖度是许多气候、水文、生态等模型的重要输入参数,其估算精度的提高对相应模型的改进及模拟精度的提高具有重要的现实意义.本研究以黄河源为研究区域,基于大量与卫星遥感像元空间尺度匹配的实测植被覆盖度数据,评估了回归模型法、像元分解法、神经网络算法三种常用植被覆盖度遥感估算方法的反演精度.结果表明:回归模型法中基于归一化植被指数(NDVI)的反演精度高于其他植被指数;像元二分法中,变量因子(L)的加入不能显著提高反演精度;反向传播(BP)神经网络算法应用植被指数替换卫星遥感反射率数据作为驱动数据,反演精度显著提高.因此,通过比较和优化可以提高植被覆盖度的反演精度,但每类反演方法的最高反演精度差异不显著.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2019(019)015【总页数】9页(P37-45)【关键词】黄河源区;植被覆盖度;遥感反演;精度评价【作者】陈建军;黄莹;赵许宁;张慧子;田志林【作者单位】桂林理工大学测绘地理信息学院 ,桂林541000;广西遥感信息测绘院 ,南宁530000;桂林理工大学测绘地理信息学院 ,桂林541000;桂林理工大学测绘地理信息学院 ,桂林541000;桂林理工大学测绘地理信息学院 ,桂林541000【正文语种】中文【中图分类】P237植被覆盖度是在垂直投影面上植被面积占总面积的百分比，经常被用来监测和评估植被退化与沙漠化[1]。
植被覆盖度也是很多生态模型、土壤侵蚀模型、水文模型、气候模型的重要输入参数[2—5]。
提高植被覆盖度估算精度能改善以上模型的模拟精度，增强对区域生态现状及其变化过程的理解[6]。
植被覆盖度估算方法主要有两种：地面实测法和遥感反演法。
地面实测法是传统地面植被覆盖度估算的主要方法，主要有目视估测法、仪器法、采样法等[7，8]，由于大部分区域下垫面异质性较大，而且受人为主观影响大，因此，利用地面实测法很难真实的反映整个区域的现状。
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题目：植被遥感监测具有很长的历史，植被遥感中植被覆盖反演是主要内容之一，线性分解模型是混合像元分解法的一种，根据混合像元分解及线性分解模型的原理，利用红碱淖2016年6月17日Landsat8 OLI数据，求取研究区植被覆盖度（写出详细计算过程和步骤）。
一、操作思路：
端元代表影像中的纯净像元，求取植被覆盖度即求取端元的丰度，因此采用混合像元分解及线性分解模型进行混合像元分解，得到端元以及相应的丰度影像，即为植被覆盖度影像。
二、操作步骤：
1.影像预处理
由于操作时间的限制和硬件设备的不允许，将影像选取一定的区域进行裁剪，感兴趣区域为roi1文件，得到裁剪后影像2016new文件，导入影像，进行影像的预处理，包括辐射定标和大气校正步骤，辐射定标采用Radiometric Calibration 工具，大气校正采用FLAASH工具，分别得到辐射定标结果2016_rad1和2016_ref 文件。
2.MNF变换
采用MNF变换工具，可将数据波段进行“降维”，提取出有用信息集中的波段，去除噪声信息集中的波段，利用Forward MNF Estimate Noise Statistic将数据进行MNF变换，得到MNF变换结果2016_MNF和噪声文件MNF_Noise和统计文件MNF_Statistic文件。
3.PPI变换
纯净像元指数法指像元被标记为纯净像元的次数，可以将混合像元进行分解，有效的提取出端元。
由于操作时间的限制和硬件设备的不允许，将MNF变换后影像与原影像选取一定的同样区域进行裁剪，感兴趣区域选择ROI2文件，得到裁剪结果为2016_MNF_sub和2016new_sub文件。
在MNF变换后发现有用信息集中在1、2、3波段，因此利用Pixel Purity Index 工具，将MNF变换后影像选择1、2、3波段进行端元提取，阈值设为3.00，操作的结果为2016_PPI文件。
4.N维可视化
利用N维可视化工具可以将端元更好的显示，有利于更加直观的确定端元，在N维可视化窗口中，选中1、2、3波段，在显示窗口中将较为集中的区域定为端元，进行类（class）的划定，一共确定三类，利用mean all工具将三类端元的波谱显示出来，并保存为波谱库2016_sli文件。
5.端元识别
利用Endmember Collection工具将波谱库2016_sli与已知波谱库USGS_min.sli进行端元识别，得到每一种端元最匹配的地物类型，将端元进行重新命名，再保存为波谱库2016_new_sli文件。
6.波谱库重采样
利用Forward MNF convert 工具将端元识别后的波谱库进行重采样，使其能够完美匹配，操作的结果为2016_new_sli_resize文件。
7.线性分解
利用线性分解工具将数据进行线性分解，输入MNF变换后的统计文件，得出混合像元线性分解结果2016_Mix文件，即植被覆盖度影像。