利用遥感影像软件ENVI提取植被指数
ASTER影像提取植被信息的NDVI与SAVI法比较_以广州花都区为例
ASTER 影像提取植被信息的NDVI 与SAVI 法比较——以广州花都区为例秦鹏，陈健飞﹡（广州大学地理科学学院，广州510006）摘要：基于ASTER 遥感影像，使用IDL 语言编写归一化差异植被指数（NDVI）和土壤调整植被指数（SAVI）的计算公式，对遥感影像进行处理，分别对两种方法处理后的遥感影像采用K-Means 分类，经过分类后处理，提取植被信息。
NDVI 整体上较好地反映了不同土地覆被信息；而SAVI 对于各种地类的值域较宽，反映绿色植被内部差异信息较明显，可为不同植被类型的信息提取提供方法参考。
关键词：遥感应用；NDVI；SAVI；ASTER 影像中图分类号：TP79；P237 文献标识码：A 文章编号：1001–5221（2008）05–0419–04植被调查是遥感应用的重要领域。
植被解译的目的是在遥感影像上有效地确定植被的分布、类型、长势等信息，以及对植被的生物量作出估算，因而可为环境监测、生物多样性保护和农业、林业等有关部门提供信息服务[1]。
植被指数是由可见光和红外波段建立起来的线性和非线性组合，大量研究结果表明，利用红光和红外波段的不同组合进行植被研究效果很好[2]。
植被指数作为一种遥感手段，有助于增强遥感影像的解译力，已广泛应用于土地利用、作物识别、产量估算等资源遥感领域。
利用植被指数定性和定量监测陆地植被的生长状况和区域分布的方法，已越来越受到人们的重视；植被指数近几十年来的迅速发展和应用，也有效地提高了植被解译的工作效率和成果。
当前，国内基于MODIS 遥感影像的植被指数研究相当广泛，对ASTER遥感影像的植被指数研究相对较少。
代晓能等研究了流沙河流域ASTER遥感影像不同植被指数对不同地表植被覆盖情况的反应效果及其影响因素[3]；李明诗等比较了TM和ASTER的植被指数的建模性能[4]；张云霞等使用地面实测数据以及ASTER遥感数据，建立植被盖度经验模型[5]。
ENVI中常见植被指数介绍
作业9 植被指数植被指数概念：利用卫星不同波段探测数据组合而成的，能反映植物生长状况的指数。
植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测的物理基础，通过这两个波段测值的不同组合可得到不同的植被指数。
不同的植被覆盖类型可以通过其特有的光谱特征进行区分，这是由于叶绿素在红波段内对太阳辐射的吸收以及叶片细胞结构对红外波段内太阳辐射的强反射。
Broadband Greenness(5 indices)（宽带绿色指标(5)）宽带绿度指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况，它对植物的叶绿素含量、叶子表面冠层、冠层结构比较敏感，这些都是植被光合作用的主要物质，与光合有效辐射（fAPAR）也有关系。
宽带绿度指数常用于植被物候发育的研究，土地利用和气候影响评估，植被生产力建模等。
宽带绿度指数选择的波段范围在可见光和近红外，一般的多光谱都包含这些波段。
下面的公式中规定波段的中心波长：ρNIR=800nm，ρRED=680nm，ρBLUE=450nm。
1. Normalized Difference Vegetation Index归一化植被指数增强在近红外波段范围绿叶的散射与红波段范围叶绿素的吸收差异。
简称NDVI： NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)（1）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；2.Simple Ratio Index比值植被指数在近红外波段范围绿叶的散射与红波段范围叶绿素吸收的比值。
envi植被指数的提取
本科学生实验报告宋国俊学号114130168专业＿＿地理信息系统班级11地信验课程名称遥感运用实验名称植被指数的提取额指导教师及职称洪亮开课学期2014 至2015 学年一学期师大学旅游与地理科学学院编印二、实验容、步骤和结果找到landsat 8 的相关数据;再找另外一个时间段的数据;1）提取行归一化植被指数归一化指数（NDVI）被定义为近红外波段与可见光红波段数值之差和这两个波段数值之和的比值。
公式：NDVI=（TM4-TM3）/（TM4+TM3）在ENVI 的主菜单transforms下，运行NDVI子菜单，将得到的图像以612ndvi的文件名保存在文件夹中。
得到的图像以灰阶显示如图2014.3.16的NDVI2014.4.24NDVI2）提取绿度植被指数GVI公式：GVI=-0.2848*TM1-0.2435*TM2-0.5436*TM3+0.7243*TM4+0.084*TM5-0.1800*TM7在ENVY3.2的主菜单basic tools下，运行band math子菜单，键入上述公式，将得到的图像以612GVI的文件名保存在文件夹中。
得到的图像以灰阶显示如图2014.3.16的GVI2014.4.24GVI3）提取比值植被指数RVI比值值被指数（RVI）由于可见光红波段（R）与近红外波段（NIR）对绿色植物的光谱响应十分不同，且具倒转关系。
两者简单的数值比能充分表达两反射率之间的差异。
公式：RVI= TM4/TM3在ENVI的主菜单basic tools下，运行band math子菜单，键入上述公式，将得到的图像以612GVI的文件名保存在文件夹中。
得到的图像以灰阶显示如图2014.3.16的RVI2014.4.24RVI4）提取差值植被指数公式：RVI= TM4-TM3在ENVI的主菜单basic tools下，运行band math子菜单，键入上述公式，将得到的图像以612chazhi的文件名保存在文件夹中。
ENVI植被指数（转）
ENVI中计算NDVI和植被覆盖度覆盖度, 植被, ENVI, NDVI1.直接用envi直接算的话，主菜单中transform－ndvi，算归一化植被指数。
Tasseled Cap (缨帽变换)，也可以用来算绿度植被指数gvi。
也可自己定义算法算植被指数。
如果要算植被覆盖度的话，可以先计算 NDVI，然后利用 NDVI 与植被覆盖度之间的关系计算。
计算公式可用：f=(NDVI-NDVI MIN)/(NDVI MAX-NDVI MIN)这里的NDVIMIN和NDVIMAX是代表研究区域的最好植被覆盖和最差植被覆盖的植被指数，即裸地和茂盛植被覆盖区的NDVI值具体可参照赵英时老师的《遥感应用分析原理与方法》/viewdiary.14418414.html2.最小值和最大值运算符的使用最小值和最大值运算符也是数组的基础运算符，但与关系运算符或Boolean运算符不同的是：它们不返还真值或假值，而返还实际的最小值和最大值。
在下面的示例中，对于图像中的每一个像元，0、b2或b3中的最大值将被加到b1中，该表达式确保加到b1中的值始终为正。
b1 +（0 > b2 > b3）在下面的示例中，最小值和最大值运算符的同时运用使b1中的值被限制在0和1之间——b1中的值不会大于1或小于0。
0 > b1 < 13. 运算符波段运算举例22.1 数据小于0的赋予0 b1>02.2 数据值小于０的赋予-999(b1 LT 0)*-999+(b1 GE 0)*b12.3 三个波段求平均值，如该波段小于0则不参加运算。
如某点b1:4;b2:6;b3:0；那平均值ave = (b1+b2+b3)/(1+1);b1>0+b2>0+b3>0)/( ((b1 ge 0) + (b2 ge 0)+(b3 ge 0)) >1)2.4两幅图像，图像1波段b1中的云部分（象元值大于200）用图像2的波段b2代替(b1 GT 200)*b2+(b1 LE 200)*b12.5波段分段赋值，如B1中小于0部分等于0，b1中值在[0,10]之间赋为原数值的100倍，如果b1值大于10则赋为原数值的10倍。
ENVI中常见植被指数介绍
作业9 植被指数植被指数概念：利用卫星不同波段探测数据组合而成的，能反映植物生长状况的指数。
植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测的物理基础，通过这两个波段测值的不同组合可得到不同的植被指数。
不同的植被覆盖类型可以通过其特有的光谱特征进行区分，这是由于叶绿素在红波段内对太阳辐射的吸收以及叶片细胞结构对红外波段内太阳辐射的强反射。
Broadband Greenness(5 indices)（宽带绿色指标(5)）宽带绿度指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况，它对植物的叶绿素含量、叶子表面冠层、冠层结构比较敏感，这些都是植被光合作用的主要物质，与光合有效辐射（fAPAR）也有关系。
宽带绿度指数常用于植被物候发育的研究，土地利用和气候影响评估，植被生产力建模等。
宽带绿度指数选择的波段范围在可见光和近红外，一般的多光谱都包含这些波段。
下面的公式中规定波段的中心波长：ρNIR=800nm，ρRED=680nm，ρBLUE=450nm。
1. Normalized Difference Vegetation Index归一化植被指数增强在近红外波段范围绿叶的散射与红波段范围叶绿素的吸收差异。
简称NDVI： NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)（1）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；2.Simple Ratio Index比值植被指数在近红外波段范围绿叶的散射与红波段范围叶绿素吸收的比值。
ENVI下 地表植被覆盖度计算 ——以烟台芝罘区为例
芝罘区植被覆盖度的遥感估算研究目的：根据landsat5号行数据，计算出归一化植被指数NDVI来估算烟台芝罘区植被覆盖度，研究芝罘区地表植被覆盖状况。
原理与方法：➢NDVI——归一化植被指数NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，或两个波段反射率的计算。
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、雪、枯叶、粗糙度等，且与植被覆盖有关➢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%。
envi光谱指数
envi光谱指数
ENVI光谱指数是一种用于遥感影像处理和分析的技术，它利用了遥感影像的光谱信息来提取地物的特征和信息。
ENVI光谱指数可以用于监测和评估地物的光谱特征，如植被覆盖、土壤类型、水体分布等。
ENVI光谱指数的计算方法是将多个波段的遥感影像进行组合，通过一定的数学运算得到一个新的指数值。
这个指数值可以反映地物的光谱特征，从而帮助我们更好地理解和分析地物的分布和变化。
在ENVI中，有很多内置的光谱指数可供选择，如归一化水体指数（NDWI）、归一化泥指数（NDMI）、改进的归一化水体指数（MNDWI）等。
这些指数都可以帮助我们提取和分析地物的光谱特征。
例如，归一化水体指数（NDWI）可以用于提取水体信息，其值越大，说明地物的含水量越大。
改进的归一化水体指数（MNDWI）可以进一步提高水域特征的提取效果，抑制来自建筑物用地、植被和土壤的干扰。
envi 波段特征指数
envi 波段特征指数
ENVI（Environment for Visualizing Images）是一种用于处理和分析遥感图像的软件平台。
在ENVI中，波段特征指数是一种用于提取和分析遥感图像中特定地物或地貌特征的指数。
常见的波段特征指数包括：
1. NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）：用于评估植被覆盖程度的指数，计算公式为（NIR - Red）/（NIR + Red），其中NIR代表近红外波段，Red代表红色波段。
2. NDWI（Normalized Difference Water Index）：用于检测水体的指数，计算公式为（Green - NIR）/（Green + NIR），其中Green代表绿色波段，NIR代表近红外波段。
3. NDBI（Normalized Difference Built-up Index）：用于检测建筑物和人造结构的指数，计算公式为（SWIR2 - NIR）/（SWIR2 + NIR），其中SWIR2代表短波红外2波段，NIR代表近红外波段。
4. EVI（Enhanced Vegetation Index）：用于评估植被生长活力的指数，计算公式为2.5 * (NIR - Red) / (NIR + 6 * Red - 7.5 * Blue + 1)。
这些波段特征指数可以通过ENVI软件进行计算和分析，从而帮助研究人员和专业人士提取和解释遥感图像中的地物特征和环境信息。
envi植被指数的提取
本科学生实验报告姓名宋国俊学号*********专业＿＿地理信息系统班级11地信验课程名称遥感运用实验名称植被指数的提取额指导教师及职称洪亮开课学期2014 至2015 学年一学期云南师范大学旅游与地理科学学院编印一、实验准备遥感图像上的植被信息，主要通过绿色植物叶子和植被冠层的光谱特性及其差异、变化而反映的，不同光谱通道所获得的植被信息可与植被的不同要素或某种特征状态有各种不同的相关性，因此，我们往往选用多光谱遥感数据经分析运算（加、减、乘、除等线性或非线性组合方式），产生某些对植被长势、生物量等有一定指示意义的数值——即所谓的“植被指数”。
用一种简单有效的形式来实现对植物状态信息的表达，以定性和定量地评价植被覆盖、生长活力及生物量等。
在植被指数中，通常选用对绿色植物（叶绿素引起的）强吸收的可见光红波段和对绿色植物（叶内组织引起的）高反射的近红外波段。
这两个波段不仅是植物光谱中的最典型的波段，而且它们对同一生物物理现象的光谱响应截然相反，故它们的多种组合对增强或揭示隐含信息将是有利的。
步骤：进入地理空间数据云平台下载相关的数据找到landsat 8 南京的相关数据;再找另外一个时间段的数据;1）提取行归一化植被指数归一化指数（NDVI）被定义为近红外波段与可见光红波段数值之差和这两个波段数值之和的比值。
公式：NDVI=（TM4-TM3）/（TM4+TM3）在ENVI 的主菜单transforms下，运行NDVI子菜单，将得到的图像以612ndvi的文件名保存在文件夹中。
得到的图像以灰阶显示如图2014.3.16的NDVI 2014.4.24 NDVI2）提取绿度植被指数GVI公式：GVI=-0.2848*TM1-0.2435*TM2-0.5436*TM3+0.7243*TM4+0.084*TM5-0.1800*TM7 在ENVY3.2的主菜单basic tools下，运行band math子菜单，键入上述公式，将得到的图像以612GVI的文件名保存在文件夹中。
ENVI学习总结(十一)——NDVI的计算
ENVI学习总结（十一）——NDVI的计算NDVI是一种常用的遥感指数，广泛应用于植被覆盖度的评估和植被生长的监测等领域。
在ENVIs中，可以通过一系列的计算步骤来获取NDVI。
首先，需要选取红光和近红外波段的数据。
红光波段通常在可见光区域，而近红外波段则位于红光和红外波段之间。
然后，将两个波段的数据输入到ENVI中。
在ENVI中，可以使用多种方式导入数据，例如读取文件、打开URL或连接到RServe服务器等。
选择合适的方法导入数据后，可以通过ENVI中的菜单栏或命令行输入相应的命令来打开数据。
接下来，需要进行辐射校正。
由于遥感数据受大气和地表因素的影响，需要对数据进行辐射校正，以减小这些误差。
在ENVI中，辐射校正可以通过大气校正模块来实现。
可以选择不同的大气校正算法，如DOS和MODTRAN等。
根据实际情况选择适合的算法，并设置相应的参数进行校正。
校正完成后，可以进行NDVI的计算。
NDVI的计算公式为：NDVI = (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。
根据输入的数据，ENVI会自动计算NDVI，并生成一个新的NDVI图像。
在计算NDVI之后，可以对NDVI图像进行进一步的分析和处理。
例如，可以进行图像的增强和可视化，以更清晰地观察植被的分布情况。
此外，还可以进行植被指数的计算，如植被生长指数（VEI）和归一化差异植被指数（NDVI）。
这些指数可以用来评估植被的健康状况和生长状态。
总之，通过ENVI进行NDVI的计算和分析是一种常用的遥感应用方法。
通过合理选择输入数据、进行辐射校正和计算NDVI，可以得到植被覆盖度的评估结果，为环境研究和资源管理提供有价值的信息。
同时，ENVI还提供了丰富的功能和工具，可以对NDVI图像进行多种处理和分析，以进一步研究植被的生态特征和变化趋势。
基于遥感数据的植被信息提取
基于遥感数据的植被信息提取摘要：植被具有保障土壤水分、巩固土壤硬度、防止沙尘暴、保存地下水等功能，所以研究植被是个非常重要的课题。
本文研究遥感影像中植被信息的提取，以池州市Lanstand8遥感影像为主要数据源，通过ENVI波段运算对池州市遥感影像利用NDVI，SAVI，FV植被覆盖度进行植被指数的提取，在NDVI方法中阈值为0.3时提取信息最完整的，在SAVI方法中阈值为5.69时提取信息最完整的，在FV植被覆盖度阈值方法为0.4时提取信息最完整的，可以得出SAVI方法与监督分类结果最为吻合。
关键字：植被；NDVI；SAVI；监督分类1引言植被在生态系统中发挥着非常重要的作用，是生态系统的重要组成部分。
研究植被覆盖情况可以得到生态系统中重要基础数据，在建立监测模型中和实际运用中往往都需要提取植被信息，植被不仅在实际生产生活发挥着非常重要的作用，而且在地理科学研究中起到不可或缺的作用，因此提取研究植被信息是十分重要的课题。
2遥感数据植被信息提取基本理论2.1植被及其相关地物的光谱特性（1）植被与土壤反射光谱影响土壤光谱曲线的变化主要的是土壤中的颗粒大小情况，基本上都是从5%或10%增加到40%，在一定波长范围内反射率值一直增加，植被的反射率值是先增加后减少，土壤光谱曲线和植被存在明显的区别。
（2）植被与水体的反射光谱在一般看来水体的反射率值比较低，基本上在10%左右，而且反射率值随着波长的增加逐渐减小，最后趋于0。
2.2遥感数据植被提取方法(1)基于NDVI植被信息提取Rouse在1974年使用了归一化差异植被指数，这种方法可以应用在研究植被生长状态和提取影像中需要的信息（如植被）等方面，NDVI计算公式可表达为：NDVI =(R近-R红 )/(R近+R红)式中R近表示原始影像中的近红外波段即band5，R红表示原始影像中的红波段即band4，NDVI的取值在-1到1之间。
(2)基于植被覆盖度的植被信息提取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被覆盖度的意思，植被覆盖度主要应用于气候、植被变化、水土保持等方面，植被覆盖度的公式表示为：FV= (NDVI – NDVI小)/ ( NDVI大– NDVI小)式中NDVI表示NDVI图像，NDVI小表示NDVI图像中的最小值，NDVI大表示NDVI图像中的最大值。
运用ENVI提取遥感影像中的植被信息
最 大值
ΠΧ Π( Χ( ∋ ∋Χ ∋ Χ
标准 差
Χ ΝΝ Χ)
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实 验 区概 况 某河 流 域 是 典 型 的 荒 漠 生 态 系 统 和 平 原 绿 洲生
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而 标 准 差 & 波 段最 大 %达 Χ &
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以 及 分 辨 率为 ∋ 波段 %此 次 研 究没 有 选取 第 波 段 ∗ 根据
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探 讨 了在 该 过 程 中关 健 的 技 术 问题
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实验 结 果 表 明
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利用遥感影像软件ENVI提取植被指数
利用遥感影像软件ENVI提取植被指数
郭凯;孙培新;刘卫国
【期刊名称】《红外》
【年(卷),期】2005(000)005
【摘要】在遥感影像处理中,植被指数已被广泛应用于定性和定量评价植被覆盖及其生长活力.本文主要介绍利用ENVI遥感图像处理软件对遥感影像进行植被指数提取的方法.对植被指数提取的关键部分进行了分析,并给出了植被指数提取的技术关键.
【总页数】4页(P13-15,26)
【作者】郭凯;孙培新;刘卫国
【作者单位】新疆大学资源与环境科学学院,乌鲁木齐,830046;新疆兵团勘测设计院二分院,乌鲁木齐,830002;新疆大学资源与环境科学学院,乌鲁木齐,830046【正文语种】中文
【中图分类】TP7
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植被指数提取算法效能评估分析报表
植被指数提取算法效能评估分析报表植被指数是通过遥感技术获取的一种数据信息，用于分析和评估植被覆盖程度。
在农业、生态研究、自然资源管理等领域，植被指数的提取对于监测和评价植被生长状态以及土地利用变化具有重要意义。
然而，不同的植被指数提取算法在准确性和适用性上存在差异。
因此，本文将对植被指数提取算法的效能进行评估分析，并总结报表。
一、引言植被指数提取算法是利用遥感影像数据计算植被指数的过程。
常用的植被指数有归一化植被指数（NDVI）、归一化差植被指数（NDWI）等。
准确提取植被指数对于分析植被生长状况、划分植被类型以及监测土地利用变化等有着重要意义。
然而，不同的提取算法在精度和适用性上存在差异，因此需要对其进行评估和分析。
二、数据和方法本次研究采用的遥感影像数据为XXXX年XX月花期期间的高分辨率遥感影像。
针对三种常用的植被指数提取算法进行评估分析，包括NDVI、NDWI和其他一种常见的提取算法。
通过对提取算法结果与实地调查的比对，评估其准确性，并进行对比分析。
三、结果和分析通过对不同植被指数提取算法进行比对和分析，得到以下结果：1. NDVI提取算法根据实地调查结果，NDVI提取算法在评估植被状况方面的准确性较高。
它能够准确识别植被区域，并反映植被的生长状态。
然而，在水体覆盖较高的区域，NDVI提取算法可能存在一定的误差，需要进行进一步改进。
2. NDWI提取算法NDWI提取算法主要用于识别水体和湿地等水域特征，对植被的提取效果较差。
通过与实地调查结果的对比分析，发现NDWI提取算法往往存在较高的误差，无法准确反映植被的生长状态。
3. 其他提取算法除了NDVI和NDWI，还存在其他常见的植被指数提取算法。
这些算法根据不同的遥感数据特点和研究目的进行优化，可以提高植被指数的提取精度。
然而，在不同的应用场景下，其优劣不一，需要根据具体需求进行选择。
四、评估与总结通过对不同植被指数提取算法的评估和比较分析，可以得出以下结论：1. 不同植被指数提取算法在准确性和适用性上存在差异。
landsat9植被提取步骤
landsat9植被提取步骤
以下是使用ENVI计算Landsat9植被指数（NDVI）的步骤：
1. 打开ENVI，选择主菜单→Transform→NDVI。
2. 在NDVI Calculation Input File对话框中选择某一个Landsat TM数据，点击OK 按钮。
3. 在NDVI Calculation Parameters对话框的Input File Type下拉列表中选择遥感传感器类型，选择Landsat TM。
4. 在NDVI Bands栏的Red和Near IR文本框中分别输入传感器红波段和近红外波段对应的波段号（对于Landsat/TM而言，3波段为红波段，4波段为近红外波段）。
5. 设置输出文件路径，点击OK按钮，计算得到NDVI图像。
请注意，以上步骤仅是一种计算NDVI指数的方法，实际操作可能因数据来源、处理目的和计算软件的不同而有所差异。
在进行植被提取前，建议你查阅相关文献，以确保数据处理方法的准确性和可靠性。
ENVI学习总结——NDVI的计算
ENVI学习总结——NDVI的计算本次学习主要内容是关于ENVI中NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）的计算方法。
NDVI是一种用于评估植被健康、覆盖度和活力的指数，通过计算红外波段和可见光波段的差异来反映植被的光吸收和反射情况。
以下是我对NDVI计算方法的总结和理解。
首先，在ENVI软件中，进行NDVI计算需要加载遥感图像数据，通常是包含红外波段和可见光波段的图像。
这两个波段的选择是由数据的可用性和研究目的决定的。
在加载图像数据后，我们首先需要对图像数据进行预处理。
预处理包括辐射校正和大气校正等步骤，目的是消除图像数据中的噪声和受大气影响的因素，以获得更准确的结果。
接下来，我们可以进行NDVI的计算。
NDVI的计算公式如下：NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)其中，NIR表示红外波段的像素值，Red表示可见光波段（通常是红光波段）的像素值。
根据NDVI的计算公式，结果的取值范围是-1到1之间。
一般来说，NDVI值越高，表示植被覆盖度越好，植被越健康；而NDVI值越低，表示植被覆盖度较差，植被较不健康。
在计算NDVI之后，我们可以将结果可视化以便更好地理解和分析。
在ENVI中，可以通过调整颜色表和设置显示阈值等方式，将NDVI结果以彩色图像的形式呈现出来。
要注意的是，不同的颜色表可以突出NDVI结果中的不同特征，从而提供更多的信息。
在使用NDVI进行植被分析时，可以根据不同需求选择合适的NDVI阈值。
例如，在农业研究中，可以根据植被的生长状态和需水量制定适当的阈值，用于识别需要灌溉的地区。
通过NDVI分析，可以提供决策支持，帮助优化植被管理和资源分配。
总结起来，ENVI软件提供了方便、快捷的NDVI计算工具，能够帮助我们评估植被健康和覆盖度。
通过加载图像数据，进行预处理和计算，然后可视化结果，我们可以更好地了解植被状况，并为相关决策提供支持。
遥感指数与ENVI实现
净初级生产力=总初级生产力-自养呼吸消耗
其中，总初级生产力（Gross Primary Productivity, GPP）：单位时间和单位面积上， 绿色植物通过光合作用产生的全部有机物同化量，即光合总量。
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（）
遥感指数提取
• 地表温度（LST）：
地表温度，就是地面的温度。太阳的热能被辐射到达地面后，一部分
被反射，一部分被地面吸收，使地面增热，对地面的温度进行测量后
得到的温度就是地表温度。地表温度还会由所处地点环境而有所不同。
模型算法： 单窗算法(Landsat TM/ETM与环境小卫星) 劈窗算法(Modis) 分裂窗算法,经验拟合的修正(AVHRR)
是农作物生长发育至关重要的水分和能量来源，是陆面生态系统与水 文过程的重要纽带,其强度大小与下垫面条件、植物等有密切的关系。
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青海省2010年9月ET
遥感指数提取
• 净初级生产力(NPP, Net Primary Productivity)
式中， ε*为植物潜在光合利用率；σT为空气温度对植物生长的影响系数； σE为大气水汽对植物生长的影响系数； σS为土壤水分缺失对植物生长的 影响系数。
产品下载： 地理国情监测云平台 Nhomakorabea（）
遥感指数提取
• 地表蒸散(Evaportranspiration,ET)：
通常是指土壤蒸发(E-vaporation, E)和植物蒸腾(Transpiration, T)
的总和，是土壤-植物-大气连续体系(SPAC)中水分运动的重要过程，
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。
植被指数提取与分析
植被指数提取与分析植被指数是一种衡量植被生长状态和健康状况的指标，常用的有归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)、差异植被指数(Difference Vegetation Index, DVI)等。
根据植被指数可以对植被覆盖度、生长状态以及疾病等进行监测和分析。
植被指数通常是通过遥感技术获取的，可以使用卫星或无人机获取的遥感图像来计算得到。
提取植被指数的方法有多种，常用的方法是利用可见光和近红外波段的反射率计算得到。
以NDVI为例，计算公式为：NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)，其中NIR代表近红外波段的反射率，RED代表红光波段的反射率。
通过计算得到的NDVI值范围在-1到1之间，数值越高表明植被覆盖越好，即植被生长旺盛，数值越低则表示植被覆盖较差。
分析植被指数可以帮助我们了解植被的分布情况和生长趋势，提供科学依据和数据支持。
首先，可以通过植被指数研究和评估植被覆盖度，对大面积的植被状况有一个整体的了解。
例如，通过对大范围区域的植被指数的分析，可以了解到该区域的植被状况，是否存在退化、退化的程度以及逐年的变化趋势等情况。
其次，植被指数可以用来监测植物生长状态的变化。
通过连续的遥感图像和植被指数的计算，可以对植物的生长情况进行定量分析。
例如，可以通过比较不同时间段的NDVI值，了解植物的季节性生长变化，以及对气候等环境因素的响应情况。
同时，还可以对植物的健康状况进行评估，例如发现植物疾病、虫害的影响，以及区分不同植物种类等。
此外，植被指数的提取和分析还可以用来监测和评估生态环境的变化。
例如，对于林业和农业管理来说，植被指数可以用来评估土地利用和管理的效果，通过分析植被指数可以了解到不同地区的植被覆盖度和生长状态的差异，为土地资源的合理利用和管理提供科学依据。
总之，通过提取和分析植被指数可以帮助我们了解植被的分布、生长状态和健康状况，为生态环境的保护和可持续发展提供科学依据。
利用遥感影像软件ENVI提取植被指数
基金项目:本研究由国家重点基础研究发展规划项目(G 1999043503)和重大基础研究前期研究专项(2002CC A04600)资助收稿日期:2004-12-20利用遥感影像软件ENVI 提取植被指数郭 凯1,孙培新2,张 锐3,刘卫国1(11新疆大学资源与环境科学学院,乌鲁木齐 830046;21新疆生产建设兵团勘测设计院二分院,乌鲁木齐 830002;31重庆邮电学院通信与信息工程学院,重庆 400065)摘要:在遥感影像处理中,植被指数提取广泛应用于定性和定量评价植被覆盖及其生长活力。
主要介绍了在E NVI 遥感图像处理软件对遥感影像进行植被指数。
对植被指数提取的关键部分进行分析,并给出植被指数提取的技术关键。
关键词:植被指数;E NVI ;遥感;NDVI中图分类号:X 87 文献标识码:A 文章编号:1008-2301(2005)01-0010-03Abstracting V egetation I ndex from R emote Sensing Im ages U sing ENVI Softw are.G UO K ai 1,S UN Pei -xin 2,ZH ANG Rui 3,LI U Wei -guo 1(11C ollege of Res ources and Environment Sciences ,X injiang University ,Urumqi 830046;21Survey and Design Institute of X injiang Reclamation C orps ,Urumqi 830002;3.C ommunication &Information Engineering C ollege ,Chongqing University of P osts and T elecommunications ,Chongqing 400065,China ).Environmental Protection of X injiang 2005,27(1):10～12Abstract :Vegetation Index (VI )is widely used in ecosystem and rem ote sensing.This paper presents a practical method in abstracting Vegetation Index from rem ote sensing images using the E NVI S oftware .What ’s m ore ,it als o points out how to correct the false result with which many dissertations confront but ignored in com puting a variety of VI abstracting.K ey w ords :vegetation index ;E NVI ;rem ote sensing ;NDVI 植被指数是遥感监测地面植物生长和分布的一种方法。
垂直植被指数及其解算方法
垂直植被指数及其解算方法
垂直植被指数（VerticalVegetationIndex，VVI）是用来描述植被垂直结构的指标，通常用于遥感数据的分析和解释。
它是由植被高度和覆盖度所组成的，可以用来区分不同类型的植被，如森林、草地、农田等。
VVI的计算方法有多种，其中比较常用的是植被高度模型和NDVI （Normalized Difference Vegetation Index）的组合计算方法。
具体步骤如下：
1.先使用激光雷达或雷达干涉测量等方法获取植被高度数据，得到高度模型。
2.根据高度模型计算每个像元的植被高度。
3.利用遥感影像数据计算NDVI值，如采用Landsat影像，则采用公式：NDVI=(Band4-Band3)/(Band4+Band3)。
4.将NDVI值和植被高度值进行组合计算，得到VVI值，如采用公式：VVI=NDVI*(1+0.1*H)，其中H为植被高度值。
VVI的值通常在0到1之间，数值越高表示植被垂直结构越复杂，覆盖度越高。
VVI可以用于研究植被生长情况、土地利用类型、生态环境等方面，对于农业、林业、环境保护等领域具有重要意义。
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