arcgis植被覆盖度计算
arcgis植被覆盖度计算
1 / 1
arcgis 植被覆盖度计算
ArcGIS 提供了多种用于计算植被覆盖度的工具和方法。
其中，常用的一种方法是使用遥感影像和相关的植被指数来估计植被覆盖度。
以下是一些常见的步骤和工具：
1. 获取遥感影像： 使用ArcGIS 导入或加载需要分析的遥感影像。
这可以是卫星影像、航拍影像等，最好是多光谱影像，以便计算植被指数。
2. 计算植被指数： 计算植被指数，如归一化植被指数（NDVI ）或其他适用于你的区域的指数。
通常，NDVI 是一种常用的植被指数，
其计算公式为()
()NIR Red NDVI NIR Red −=+，其中 NIR 是近红外波段的反射值，Red 是红光波段的反射值。
3. 阈值化： 使用阈值化方法将植被指数转换为二值图像，其中植被部分为1，非植被部分为0。
这可以通过选择适当的阈值来实现。
例如，你可以使用Raster Calculator 工具进行阈值化，将NDVI 大于某个阈值的像元设置为1，其余像元设置为0。
4. 计算覆盖度： 最后，通过计算二值图像中1的像元数量与总像元数量之比，可以得到植被覆盖度的百分比。
你可以使用Zonal Statistics 工具对整个区域或特定区域进行统计。
这是一个简要的步骤，具体操作可能会因数据的不同而有所变化。
确保你的遥感影像数据正确，并且你理解你所使用的植被指数的含义。
在ArcGIS 中，你可以利用工具箱中的工具来执行这些任务。
arcgis植被覆盖度变异系数
arcgis植被覆盖度变异系数ArcGIS植被覆盖度变异系数的理解与应用植被覆盖度是指地表被植被覆盖的程度。
它是一个重要的生态指标，可以用于评估生态系统的健康和功能。
植被覆盖度的变异系数是用于描述植被分布的不均匀程度的统计指标。
通过使用ArcGIS软件，我们可以计算和分析植被覆盖度的变异系数，以帮助我们更好地理解和管理生态环境。
本文将详细介绍ArcGIS植被覆盖度变异系数的概念、计算方法以及实际应用。
一、概念解释1. ArcGIS：ArcGIS是一款专业的地理信息系统（GIS）软件，它能够帮助用户进行地理数据的采集、处理、分析和可视化。
2. 植被覆盖度：植被覆盖度是指地表被植被覆盖的程度。
通常使用遥感数据，如卫星影像等，来估计植被覆盖度。
3. 变异系数：变异系数是用来描述一组数据的离散程度的统计指标。
它可以衡量数据的变化幅度相对于其平均值的大小。
变异系数越大，表示数据的离散程度越大。
二、计算方法在ArcGIS中，可以使用自定义工具或编写脚本来计算植被覆盖度的变异系数。
下面是一种常用的计算方法：1. 数据准备：首先需要准备具有空间分布的植被覆盖度数据。
这些数据可以是栅格数据或矢量数据，通常以栅格数据为例进行计算。
2. 变异系数计算：在ArcGIS中，可以使用栅格代数工具来计算植被覆盖度的均值和标准差。
均值表示数据的平均水平，标准差表示数据的离散程度。
然后，将标准差除以均值，得到植被覆盖度的变异系数。
三、实际应用植被覆盖度的变异系数在环境监测、生态评估和土地利用规划等领域具有重要的应用价值。
下面是一些典型的应用场景：1. 生态环境评估：通过计算不同区域的植被覆盖度变异系数，可以评估这些区域的生态系统的稳定性和健康状况。
较大的变异系数可能表示生态系统的不稳定性和脆弱性。
2. 土地利用规划：植被覆盖度的变异系数可以帮助规划者确定合适的土地利用方式。
如果某个区域的植被分布较为均匀，可以考虑合理开发利用。
而如果某个区域的植被分布不均匀，变异系数较大，可能需要保护和恢复植被覆盖度。
用Arcpy批量进行植被覆盖度计算
⽤Arcpy批量进⾏植被覆盖度计算近期准备计算某地区的植被覆盖度，所⽤数据为MODIS13A3，前期经过了MRT实现批量投影、裁剪及格式转换，并利⽤arcpy进⾏了异常值处理及浮点转换，现在为标准tif格式数据。
由于暂时没找到好的办法可以像ENVI⼀样进⾏置信度区间取值，所以打算采⽤经验值计算植被覆盖度，NDVIveg取值0.7，NDVIsoil取值0.05，当NDVI⼤于0.7时，植被覆盖度为1，当NDVI⼩于0.05时，植被覆盖度为0，中间时采⽤⼆分法公式计算：vfc = [(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)]事先在记事本中写好代码，arcgis分段计算利⽤Con函数实现，具体代码如下：import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')import osimport arcpyfrom arcpy import envfrom arcpy.sa import *arcpy.env.workspace = "E:/MODISNDVI/ceshi"rasterlist = arcpy.ListRasters("*","tif")output_path = "E:/MODISNDVI/BYVFC/"for raster in rasterlist:print str(raster)(filepath, fullname) = os.path.split(raster)(prename, suffix) = os.path.splitext(fullname)#Raster(raster)读取已有的栅格数据来建⽴栅格对象inRaster = arcpy.Raster(raster)outCon = Con(inRaster < 0.05,0, Con((inRaster >= 0.05) & (inRaster <= 0.7), (inRaster-0.05)/(0.7-0.05), 1))outCon.save(output_path + prename + '_vfc.tif')print("OK!")打开Arcgis，点击⼯具箱旁边的⼩图标，进⼊python界⾯，将写好的代码复制到⾥⾯，按enter键运⾏代码PS：如果有会⽤arcgis实现置信去见取值的⼤神，请指教我⼀下哈，IDL对于我⽽⾔实在是太晕了。
arcgis植被覆盖度计算
arcgis植被覆盖度计算摘要：1.植被覆盖度的定义和重要性2.ArcGIS 在植被覆盖度计算中的应用3.植被覆盖度计算的方法和步骤4.应用案例和效果分析5.未来发展趋势和挑战正文：1.植被覆盖度的定义和重要性植被覆盖度是指地表被植物覆盖的百分比，是衡量植被生长状况和生态系统健康的重要指标。
在生态环境保护、资源利用和城市规划等领域，植被覆盖度的准确计算具有重要意义。
2.ArcGIS 在植被覆盖度计算中的应用ArcGIS 是一款强大的地理信息系统软件，可以处理各种地理空间数据，包括遥感影像、地形地貌数据和属性数据等。
在植被覆盖度计算中，ArcGIS 可以通过内置的植被指数和地理处理工具，实现对遥感影像的自动解译和分类，从而得到植被覆盖度信息。
3.植被覆盖度计算的方法和步骤计算植被覆盖度的方法有很多，其中最常见的是使用归一化植被指数（NVI）和改良的简单比率指数（MCI）。
在ArcGIS 中，可以通过以下步骤进行植被覆盖度计算：（1）获取遥感影像数据，如Landsat、Sentinel 等；（2）预处理遥感影像，包括辐射校正、大气校正和地理校正等；（3）使用ArcGIS 内置的植被指数计算工具，如NVI 和MCI，计算植被覆盖度；（4）根据植被覆盖度的阈值，将研究区域划分为不同植被覆盖度等级；（5）进行效果分析和应用，如与生态系统服务功能区划、生态安全格局分析等相结合。
4.应用案例和效果分析在我国，植被覆盖度计算已经在多个领域得到广泛应用，如生态保护红线划定、生态补偿机制研究、城市绿地规划等。
通过ArcGIS 计算得到的植被覆盖度信息，可以直观地反映生态系统的健康状况，为政府部门和企业提供科学依据。
5.未来发展趋势和挑战随着遥感技术的发展和大数据时代的到来，植被覆盖度计算将面临更多的挑战和机遇。
未来，植被覆盖度计算将更加注重遥感影像的多源融合和时空尺度变化，以及与机器学习、深度学习等人工智能技术的结合。
arcgis植被覆盖度计算步骤
海瑞：经典名言10句，嘉靖者言家家皆净而无财用也海瑞，字汝贤，号刚峰。
明朝著名文学家、官员。
祖父海宽官至松溪县知县，从伯父海澄官至四川道监察御史。
海瑞幼年丧父，由母亲抚养成人。
作生员时，迷上陆王心学，不喜八股文，这也导致他应试不顺。
直到三十七岁时，才考中举人。
三年后的会试未中进士，遂以举人出仕。
历任南平县教谕、淳安县知县，累迁至应天巡抚。
本文选取海瑞经典名言10句，附上译文和点评，以飨读者。
为直言天下第一事，以正君道、明臣职，求万世治安事。
为了匡正君道，明确臣下职责，求得万世之安，我要直陈天下第一事。
点评：出自《治安疏》。
海瑞为官廉洁正直、节俭朴素，是历史上著名的清官。
他关心民间疾苦，一生与贪官污吏、大地主进行着不屈不挠地斗争，就连嘉靖皇帝也不例外。
这篇《治安疏》就是海瑞担任户部主事时，向嘉靖献直言。
美曰美，不一毫虚美；过曰过，不一毫讳过。
好就是好，坏就是坏，一丝一毫都不敢隐瞒。
点评：海瑞要献直言，遂向嘉靖保证，他所说的都是事实，没有虚假。
汉宣之厉精，光武之大度，唐太宗之英武无敌，宪宗之志平僭乱，宋仁宗之仁恕。
像汉宣帝一样努力认真，像光武帝一样为人大度，像唐太宗一样英明武勇，像唐宪宗一样平定叛乱，像宋仁宗一样仁贤有德。
点评：作者列举历史上贤明的君王，夸赞嘉靖也有上述的美好品德。
唐宪宗曾经镇压藩镇叛乱，短暂终结藩镇割据。
富有四海不曰民之脂膏在是也，而侈兴土木。
二十余年不视朝，纲纪驰矣。
富有四海，却不关心民间疾苦。
大兴土木，大举修建宫殿庙宇。
陛下二十余年不上朝处理政务，导致纲纪松弛，朝政败坏不堪。
点评：嘉靖皇帝在位四十四年，却有二十几年不理朝政。
嘉靖者言家家皆净而无财用也。
嘉靖就是家家皆净而无财用的意思。
点评：作者引用的民间谚语。
在海瑞看来，由于嘉靖荒废朝政，导致朝政败坏、民不聊生，贪官污吏横行。
老百姓入不敷出，一年到头没有积蓄。
迩者，严嵩罢相，世蕃极刑，差快人意一时称清时焉。
近来，严嵩被罢相，严世蕃被处以极刑。
arcgis植被覆盖度计算
arcgis植被覆盖度计算植被覆盖度是指在一个地理区域内，被植被覆盖的地表面积与总地表面积之间的比例。
植被覆盖度通常被用来评估一个地区的生态状况、环境变化以及植被生长的情况。
在ArcGIS平台中，可以使用多种方法来计算植被覆盖度，包括遥感影像分析、空间插值和图像分析等。
在遥感影像分析中，植被覆盖度的计算通常基于植被指数（Vegetation Index）的计算。
植被指数是一种利用遥感影像数据来反映地表植被情况的指标。
植被指数常用的有Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)、Enhanced Vegetation Index (EVI)和Greenness Index (GI)等。
其中，NDVI是最常用的植被指数之一，其计算公式为：NDVI = (NIR - RED)/(NIR + RED)，其中NIR代表近红外波段的反射值，RED代表红光波段的反射值。
通过计算图像中每个像元的NDVI值，可以得到植被覆盖度的信息。
在ArcGIS中，可以通过使用ArcMap或ArcGIS Pro来进行植被覆盖度的计算。
首先，需要获取一幅遥感影像数据，可以是多光谱数据或全色数据。
然后，根据所选择的植被指数，使用Band Arithmetic工具来计算NDVI或其他植被指数。
接下来，可以使用栅格计算器（Raster Calculator）工具来根据计算得到的NDVI值来计算植被覆盖度。
植被覆盖度的计算通常基于像元的阈值来判断是否属于植被覆盖，常见的阈值有0.2或0.3。
最后，可以使用ArcGIS的栅格统计工具来计算整个区域的植被覆盖度。
除了遥感影像分析，还可以使用ArcGIS的空间插值工具来计算植被覆盖度。
空间插值是一种通过离散点数据来估计未知位置上的数据值的方法。
可以使用ArcGIS的插值工具（如Kriging或IDW）来估计每个地点的植被覆盖度。
这需要有足够数量和分布均匀的野外观测数据，用于插值计算。
ARCGIS植被覆盖度提取
ARCGIS植Leabharlann 被 覆 盖 度 提 取植被指数NDVI转为植被盖度时，选用以下模型： f=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin) NDVImin、NDVImmax分别为最小、最大归一化植被指数值，且两者不能直接取由NDVI灰度图统计出来的最大和最小值。
取值时，取给定置信度区间的最大值与最小值。置信度的取值主要由图像大小、图像清晰度等情况来决定。因此决定在NDVI 频率累积表上取频率为0.5%的NDVI为NDVImin，取频率为99.5%的NDVI值为NDVImax。
用Quantile的分类方法找出相应的裂点即可 把classes设成100，那break values第一个值，对应的就是1%时的NDVI值，同理要取0.5%处的NDVI值和99.5%处的NDVI 值，那么classes就得划分为200份。
arcgis植被覆盖度计算
arcgis植被覆盖度计算【原创实用版】目录1.引言2.ArcGIS 简介3.植被覆盖度计算方法4.ArcGIS 中的植被覆盖度计算工具5.应用案例6.总结正文【引言】植被覆盖度是描述地表植被覆盖状况的重要指标，对于研究生态系统服务功能、生物多样性保护以及生态环境监测等方面具有重要意义。
随着地理信息系统（GIS）技术的发展，计算植被覆盖度已成为生态学、环境科学等领域的研究热点。
本文以 ArcGIS 为例，介绍植被覆盖度计算的方法及其在 ArcGIS 中的实现。
【ArcGIS 简介】ArcGIS 是一款由美国 Esri 公司开发的地理信息系统（GIS）软件，广泛应用于地理空间数据的采集、管理、分析和可视化。
ArcGIS 具有丰富的地理信息处理和分析功能，为植被覆盖度计算提供了强大的支持。
【植被覆盖度计算方法】植被覆盖度计算方法主要有以下几种：1.基于遥感图像的植被覆盖度计算：利用遥感图像（如卫星影像、航空影像等）提取植被信息，通过图像处理方法计算植被覆盖度。
2.基于 GIS 矢量的植被覆盖度计算：通过 GIS 软件创建矢量数据，包括植被和非植被地类，然后根据地类面积计算植被覆盖度。
3.基于地面实测数据的植被覆盖度计算：通过实地调查、样方统计等方法获取植被覆盖情况，计算植被覆盖度。
【ArcGIS 中的植被覆盖度计算工具】ArcGIS 提供了丰富的工具和函数用于植被覆盖度计算，主要包括：1.基于遥感图像的植被覆盖度计算工具：如 Raster Calculator、Focal Statistics 等。
2.基于 GIS 矢量的植被覆盖度计算工具：如 Summary Statistics、Geometry Service 等。
3.基于地面实测数据的植被覆盖度计算工具：如 Field Calculator、Hawth"s Tools 等。
【应用案例】以某地区为例，首先获取该地区的遥感图像，利用 Raster Calculator 工具提取植被信息，然后使用 Focal Statistics 工具计算植被覆盖度。
arcgis植被覆盖度计算
arcgis植被覆盖度计算植被覆盖度是指某一地区被植被所覆盖的程度。
它是一个衡量生态系统健康状况和植物生长状况的重要指标。
在ArcGIS软件中，可以使用各种方法来计算植被覆盖度。
以下是相关参考内容。
一、遥感影像分类方法1. 最大似然分类法：最大似然分类法是一种常用的遥感影像分类方法。
它基于对各类别像元统计信息的最大似然估计来确定像元的分类。
在ArcGIS中，可以通过创建训练样本并运行最大似然分类工具来进行分类。
分类后，可以通过计算每个类别所占的像元数量来计算植被覆盖度。
2. 支持向量机分类法：支持向量机分类法是一种机器学习方法，具有较好的分类效果。
在ArcGIS中，可以使用Support Vector Machine工具来进行支持向量机分类。
分类后，可以根据每个类别所占的像元数量计算植被覆盖度。
3. 决策树分类法：决策树分类法是一种基于属性值进行分类的方法。
在ArcGIS中，可以使用Decision Tree工具来进行决策树分类。
分类后，可以通过统计每个类别所占的像元数量来计算植被覆盖度。
二、NDVI指数方法植被指数是通过计算影像红外波段和可见光波段的比值来反映植被状况的指标。
最常用的植被指数是归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)。
在ArcGIS中，可以通过计算NDVI指数来估算植被覆盖度。
计算公式为：NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)，其中NIR和RED分别代表红外波段和可见光波段。
三、面积统计法植被覆盖度可以通过统计植被区域的面积来计算。
在ArcGIS 中，可以使用栅格面积统计工具来计算各类别的面积。
首先需要进行影像分类，得到植被区域；然后使用栅格面积统计工具来计算植被区域的面积。
最后，根据植被区域的面积与总区域面积的比例来计算植被覆盖度。
四、直方图分析法直方图是反映影像亮度分布情况的图像统计工具。
arcgis植被覆盖度计算
arcgis植被覆盖度计算
在ArcGIS中，可以使用NDVI指数来计算植被覆盖度。
首先，需要获取红外波段和可见光波段的遥感影像数据。
红外波段通常对应于近红外波段（NIR），可见光波段通常对应于红、绿或蓝波段。
1. 打开ArcGIS软件，导入红外波段和可见光波段的遥感影像数据。
确保两个波段的投影系数一致。
2. 在图像解释器中，右键点击图像，选择"Band Arithmetic"选项，进入波段算术工具的对话框。
3. 在波段算术对话框中，输入以下公式来计算归一化植被指数(NDVI)：(NIR - Visible) / (NIR + Visible)
其中，NIR表示红外波段，Visible表示可见光波段。
4. 设置输出栅格数据的文件名和路径，然后点击"OK"按钮开始计算。
5. 完成计算后，可以通过计算得到的NDVI图像来计算植被覆盖度。
可以使用栅格计算器工具，设置阈值来确定植被覆盖度的范围。
例如，可以通过设置NDVI值大于0.5的像素作为植被覆盖度的范围。
这样，就可以得到植被覆盖度的计算结果。
请注意，植被覆盖度的计算可以根据具体需求进行调整和改进，上述步骤仅为简单示例。
arcgis植被覆盖度计算步骤
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。
步骤六：制作植被覆盖度图根据计算得到的NDVI数据，可以制作植被覆盖度图。
可以使用ArcGIS软件中的“渲染”工具来设置NDVI数据的颜色渐变，以便更直观地显示植被覆盖度的分布情况。
可以通过修改图层的显示属性来调整颜色渐变。
步骤七：分析和解读结果通过植被覆盖度图，可以进行进一步的分析和解读。
arcgis植被覆盖度计算
arcgis植被覆盖度计算
植被覆盖度计算是通过遥感影像数据分析来评估特定区域的植被分布和植被覆盖程度的过程。
在ArcGIS软件中，可以通过
以下步骤进行植被覆盖度计算。
1. 准备数据：获取相应区域的遥感影像数据，可以是多光谱遥感影像或者激光雷达数据。
确保影像数据覆盖到所分析的区域。
2. 数据预处理：对于多光谱影像数据，可以进行辐射校正、大气校正和几何校正。
对于激光雷达数据，可以进行噪声去除和地面滤波等预处理步骤。
3. 植被指数计算：常用的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）和土地植被指标（LAI）。
可以根据实际需求选择
适当的植被指数进行计算。
在ArcGIS软件中，可以使用栅格
计算器工具进行植被指数的计算。
4. 植被覆盖度计算：根据计算得到的植被指数图层，使用栅格统计工具计算植被覆盖度。
可以使用像素统计方法，将植被指标值大于某个阈值的像素视为植被覆盖，并计算植被覆盖度百分比。
5. 可视化和分析：根据计算结果，可以将植被覆盖度以栅格图层或矢量数据的形式进行可视化展示。
还可以进行空间分析，例如在不同的地理单元（例如土地利用类型）上分析植被覆盖度的差异。
需要注意的是，植被覆盖度计算是一个较为复杂的过程，涉及到数据预处理、指数计算和统计分析等多个环节。
具体的计算方法和步骤可能会因数据类型和分析需求而有所不同。
因此，在实际操作过程中，建议根据具体情况参考ArcGIS软件的使用文档和相关文献，或者咨询相关领域的专业人士。
植被覆盖度
本文对高分辨率QuickBird 影像的全色波段和多光谱波段进行了各种融合方法的试验。
结果表明：Gram-schmidt 变换法和Pansharp 变换法在保持光谱信息方面的能力强于Brovey 变换法、IHS 变换法和PCA 变换法。
综合考虑各评价参数，通过视觉效果比较和定量分析可以得出：Gram-schmidt 变换法和Pansharp 变换法能够在提高原始多光谱影像的空间信息的同时尽可能地保持了多光谱影像的光谱信息，尤其以Gramschmidt变换法对高分辨率QuickBird 影像的融合效果最好。
高分辨率遥感影像融合应采用Gramschmidt方法。
本次工作获得的Qu ickb ird 卫星影像数据为预正射产品( O rtho Ready S tandard) , 带有RPC ( Rational Ploynom ial Coeffic ien,t 有理多项式系数)参数。
由于工作区为中低山区峡谷区, 因此必须对Qu ickbird原始影像进行正射校正。
由于获得的Qu ickb ird 数据为预正射产品, 采用有理函数模型( RationalFunction)[ 2 ] 来对Qu ickbird 原始影像进行正射校正, 即在PC IGeomatica遥感图像处理软件中采用Quickbird单景影像+ RPC + DEM + GCP 的模式, 对Quickb ird原始全色影像进行正射校正。
DEM ( D igital E levat ionMode,l 数字高程模型)由数字地形图( DLG) 生成, GCP ( Ground Contro l Po in,t 地面控制点)通过GPS 实测获得。
正射校正后的Qu ickbird影像满足1B1万重点调查的精度要求。
研究去为山区应进行正射校正。
彩色合成波段组合为红色XS3、绿色XS2、蓝色XS1, 这种自然彩色合成方式比较符合人眼的视觉习惯, 有利于地质灾害目视解译, 然后与全色影像配准, 采用自动融合算法)，PANSHARP( Automatic ImageFusion)进行融合, 并对融合后的影像进行拉伸增强、对比度和亮度调整, 获得分辨率为0. 61m 的彩色校正图像。
基于GIS的植被覆盖度估算
基于GIS的植被覆盖度估算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。
【免费下载】基于GIS的植被覆盖度估算
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。
植被覆盖度计算与分级
植被覆盖度计算与分级一、植被覆盖度计算1、数据处理打开tm3、tm4地表反射率影像2、计算NDVI（归一化植被指数）Basic Tools→Band Math→输入(b4-b3)/(b4+b3)→Ok→按B3选择下面的tm3地表反射率、按B4选择下面的tm4地表反射率→Choose→2000_NDVI_gongshi→打开→Ok3、计算FVC（植被覆盖度）FVC= [(NDVI-NDVI S) / (NDVI V-NDVI S)]2V,S分别是植被和裸土的NDVI值，由于缺乏详细的区域植被和土壤光谱图数据，取值NDVI V=0.70,NDVI s=0.05,FVC= [(b1-0.05)/(0.7-0.05)]* [(b1-0.05)/(0.7-0.05)](此处b1指NDVI影像，FVC衡量植被生长的茂盛程度，取值0—1。
)Basic Tools→Band Math→输入[(b1-0.05)/(0.7-0.05)]* [(b1-0.05)/(0.7-0.05)]→Ok→按B1选择2000_NDVI_gongshi→Choose→2000_FVC_jisuan→打开→Ok4、处理FVC中DN值大于1的像元Basic Tools→Band Math→输入(b1 lt 0)*0+(b1 gt 1)*1+(b1 le 1 and b1 ge 0)*b1→Ok→按B1选择2000_FVC_jisuan→Choose→2000_FVC_chuli→打开→Ok5、建立掩膜进行处理打开黄石市边界矢量数据；Vector→Open Vector File→选图（黄石市边界范围.evf)→打开（3）以黄石市边界矢量数据建立掩膜；Basic Tools→Masking→Bulid Mask→Display #1→Options →Import EVFS→选图（111）→Ok→Choose→命名（2000_FVC_chuli_yanmo)→打开→Apply（4）应用掩膜；Basic Tools→Masking→Apply Mask→2000_FVC_chuli→Select Mask Bang→2000_FVC_chuli_yanmo→Ok→Ok→Choose→命名（2000_FVC_chuli_again)→打开→Ok二、植被覆盖度分级1、打开数据：2000_FVC_chuli_again、2000_FVC_chuli_yanmo2、分级（1）制作分级图Basic Tools→Band Math→输入公式(b1 ge 0 and b1 le 0.1 and b2 eq 1)*1+(b1 gt0.1 and b1 le 0.3)*2+(b1 gt 0.3 and b1 le 0.5)*3+(b1 gt 0.5 and b1 le 0.7)*4+(b1 gt 0.7 and b1 le1)*5+(b2 eq 0)*0→Ok→按B1选择2000_FVC_chuli_agan、B2选择2000_FVC_chuli_yanmo→Choose→命名为2000_FVC_chuli_fenji→打开→Ok（2）分级①一等级：Basic Tools→Band Math→输入公式(b2 eq 1)*b1+(b2 ne1)*3→Ok→按B1选择2000_FVC_chuli_agan、B2选择2000_FVC_chuli_fenji→Choose→命名为2000_FVC_chuli_again_1dengji→打开→Ok②相同方法计算2、3、4、5等级公式分别为：2等级：(b2 eq 2)*b1+(b2 ne 2)*73等级：(b2 eq 3)*b1+(b2 ne 3)*7 4等级：(b2 eq 4)*b1+(b2 ne 4)*7 5等级：(b2 eq 5)*b1+(b2 ne 5)*7 结果图：2等级3等级4等级：5等级（3）制作分级数据右键2000_FVC_chuli_again_1dengji→Quick Stats……→File→Save results to text flie……Choose→命名为2000_FVC_chuli_again_1dengji→打开→Ok。
arcgis计算ndvi指数特定区域
arcgis计算ndvi指数特定区域ArcGIS计算NDVI指数特定区域NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是一种表示植被覆盖度的指标，通过计算红外波段和可见光波段反射率之差来衡量植被覆盖度的程度。
在农业、生态、气象及环境遥感等领域，都有广泛的应用。
在ArcGIS中，我们可以通过遥感图像的处理来计算NDVI指数，本文将介绍如何使用ArcGIS计算NDVI指数特定区域。
一、准备数据1.获取遥感数据：通过卫星遥感图像、航空遥感图像等获取遥感数据。
本文以Landsat8遥感数据为例。
2.栅格转换：将遥感数据转换为栅格数据，例如.tif格式。
3.地理参考：确定图像的地理参考信息，以便与矢量数据进行配准。
二、提取ROI区域ROI（Region of Interest）是指感兴趣的区域，可以根据实际需求在图像上绘制多边形、圆形、矩形等多种形状的选择框，然后剪裁出ROI 区域矢量数据。
本文以多边形为例，介绍如何提取ROI区域。
1.打开ArcGIS，加载.tif格式的遥感图像数据。
2.点击“ArcToolbox”，选择“Data ManagementTools→Raster→Raster Processing→Clip”。
3.在“Clip”对话框中选择需要裁剪的栅格图像和多边形要素类。
4.选择输出裁剪后的栅格和文件路径。
5.勾选“Use Input Features for Clipping Geometry”。
6.点击“OK”运行。
三、计算NDVI指数1.点击“ArcToolbox”，选择“Spatial Analyst Tools→MapAlge bra→Raster Calculator”。
2.在“Raster Calculator”对话框中，输入NDVI表达式：“(NIR-Red)/(NIR+Red)”，其中NIR表示近红外波段数据，Red表示红波段数据。
10.14 植被覆盖度分级
植被覆盖度分级处理10.141、打开，文件，并打开掩膜影像文件，即2、植被覆盖度分级计算：关于逻辑符号的说明：ge 大于或等于，gt 大于,le 小于或等于，lt 小于and 并且or 或者eq 等于ne 不等于进行植被覆盖度分级计算公式：b1:表示处理后的植被覆盖度影像，b2：表示掩模影像(注意：公式不能换行，因为换行符也是无法识别字符)(b1 ge 0 and b1 le 0.1 and b2 eq 1)*1+(b1 gt 0.1 and b1 le 0.3)*2+(b1 gt 0.3 and b1 le 0.5)*3+(b1 gt 0.5 and b1 le 0.7)*4+(b1 gt 0.7 and b1 le 1)*5+(b2 eq 0)*0植被覆盖度常用5级分级方法：0——0.1且位于黄石边界范围内的像元：第1等级0.1——0.3：第2等级0.3——0.5：第3等级0.5——0.7：第4等级0.7——1：第5等级植被覆盖度取值为0且位于黄石边界范围内的像元分为第0等级。
公式表示把植被覆盖度影像与掩模影像的象元分为5个等级，但是边界以外的为0的也是一种情况，要考虑,第1个公式0<=b1<=1,因为黄石市边界以外也是0，所以还需界定b2=1,也就是限定在边界内。
3、打开波段计算器：将刚刚写好的计算公式带入波段计算器，公式保存后弹出的对话框此时B1选下面的FVC影像而B2选掩膜影像。
保存为打开此分级影像4、右键打开5、根据统计结果，计算植被覆盖度情况：(12月22日操作的疑问：象元面积900来自哪里)6、举例：计算出1等级范围内的像元植被覆盖度影像。
b1:处理后的植被覆盖度影像（0-1）；b2:植被覆盖分级图(1-5);(b2 eq 1)*b1+(b2 ne 1)*3结果：0——0.1（第一等级），3公式解读：在植被覆盖分级图中处于第一等级（0—0.1），所以b2=1的范围就赋值为b1（此处的b1是位于0——0.1等级且位于黄石市边界范围内），而b2不等于1的赋值为3，这部分像元面积其实是我们不需要的，此处不能赋0才不会与前面的逻辑关系产生冲突，因为当分级图中有为0的面积，而FVC影像图中也有0的值同样的值会误导我们具体的像元面积。
- 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)。
arcgis植被覆盖度计算
植被覆盖度是指在特定区域内植被的覆盖面积与总面积的比例。
它是生态环境评价和监测的重要指标之一，能够反映出植被的状况和生态系统的健康水平。
以下是关于如何使用ArcGIS进
行植被覆盖度计算的相关参考内容：
1. 数据准备：
- 植被分类遥感影像数据：植被覆盖度计算需要使用高分辨
率的遥感影像数据。
常用的遥感影像类型包括卫星影像（如Landsat、MODIS）和航空影像。
- 数字高程模型（DEM）数据：DEM数据可以用于计算地表的坡度和高程，对植被覆盖度的计算有一定的帮助。
2. 遥感影像预处理：
- 影像预处理包括辐射校正、大气校正、几何校正等步骤。
这些步骤旨在消除干扰因素，提高植被分类的准确性。
- 使用ArcGIS中的遥感图像处理工具进行预处理，如图像识别、图像剪裁、图像增强等，以确保影像数据质量。
3. 植被分类：
- 在ArcGIS中，可以使用遥感图像分类工具对影像进行植被分类。
常用的分类算法包括最大似然、支持向量机（SVM）
和随机森林等。
- 根据遥感分类结果，生成植被覆盖度的二值图像。
其中，
植被区域定义为植被类型的像元，非植被区域为其他类型的像元。
4. 植被覆盖度计算：
- 根据植被覆盖度的定义，可以利用ArcGIS中的空间分析工具计算植被覆盖度。
例如，可以使用栅格统计工具对植被区域像元的数量进行统计，再除以总的像元数量得到植被覆盖度的百分比。
- 也可以利用ArcGIS中的栅格代数工具和栅格计算工具，对植被区域的像元进行逻辑运算，生成植被覆盖度的栅格图像。
- 此外，结合DEM数据，可以使用ArcGIS中的地理加权回归工具（Geographically Weighted Regression，GWR）进行地表坡度和植被覆盖度的相关分析，进一步了解植被覆盖度与地形关系。
5. 结果可视化：
- 对于计算得到的植被覆盖度结果，可以使用ArcGIS中的分类符号工具将不同植被覆盖度等级进行着色，制作植被覆盖度图。
- 还可以生成质量良好的地图产品，将植被覆盖度与其它地理信息（如河流、道路）进行叠加、叠加分析，从而更好地展示和分析植被覆盖度的空间分布特征。
总结起来，利用ArcGIS进行植被覆盖度计算的基本步骤包括数据准备、遥感影像预处理、植被分类、植被覆盖度计算和结果可视化。
ArcGIS提供了丰富的工具和功能，能够帮助用户进行高效准确的植被覆盖度计算与分析，为生态环境评价和监测提供科学依据。