植被覆盖度计算与分级

植被覆盖度计算

ENVI下植被覆盖度的遥感估算(植被覆盖度是指植被（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。

容易与植被覆盖度混淆的概念是植被盖度，植被盖度是指植被冠层或叶面在地面的垂直投影面积占植被区总面积的比例。

两个概念主要区别就是分母不一样。

植被覆盖度常用于植被变化、生态环境研究、水土保持、气候等方面。

植被覆盖度的测量可分为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。

估算模型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%。

公式（1）可变为：VFC = (NDVI - NDVImin)/ ( NDVImax - NDVImin) （4）NDVImax 和NDVImin分别为区域内最大和最小的NDVI值。

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。

2）当区域内不能近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%当有实测数据的情况下，取实测数据中的植被覆盖度的最大值和最小值作为VFCmax和VFCmin，这两个实测数据对应图像的NDVI作为NDVImax 和NDVImin。

10.21 植被覆盖度平均分级计算

10月21日1、打开需要的影像文件：①②③打开后如下：2、举例：2.1、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)*72.2利用波段计算器计算后结果：0——0.1（第一等级），3目的：利用这个结果可以计算第1分级范围内像元的平均植被覆盖度。

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。

）3、计算第2、3、4、5等级范围内的像元植被覆盖度影像3.1公式：②(b2 eq 2)*b1+(b2 ne 2)*73.1.2利用波段计算器进行计算b1所示影像：b2所示影像：结果：3.2公式：③(b2 eq 3)*b1+(b2 ne 3)*7 3.2.1利用波段计算器进行计算结果：④(b2 eq 4)*b1+(b2 ne 4)*7⑤(b2 eq 5)*b1+(b2 ne 5)*74、将统计结果保存为文本文件，操作如下：其实，可以不用打开影像获取统计结果，操作如下：在列表中选中相应项右键(然后将导好的1、2、3、4、5个数据分别倒入excle表格中，1分级的DN值取0~1之间，其他分级依次类推，得到平均FVC.)5、建立excl表格计算。

注意，粘贴数据时要点——选择性粘贴——数据，这样才能保证只粘贴数据，不会把公式也粘贴进来。

几种常见植被指数

常用的植被指数，土壤指数，水体指数有哪些？植被指数与土壤指数一、RVI——比值植被指数：RVI=NIR/R，或两个波段反射率的比值。

1、绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而无植被覆盖的地面（裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）的RVI在1附近。

植被的RVI通常大于2；2、RVI是绿色植物的灵敏指示参数，与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高，可用于检测和估算植物生物量；3、植被覆盖度影响RVI，当植被覆盖度较高时，RVI对植被十分敏感；当植被覆盖度<50%时，这种敏感性显著降低；4、RVI受大气条件影响，大气效应大大降低对植被检测的灵敏度，所以在计算前需要进行大气校正，或用反射率计算RVI。

二、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、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关；三、DVI\EVI——差值\环境植被指数：DVI=NIR-R，或两个波段反射率的计算。

1、对土壤背景的变化极为敏感；四、SAVI\TSAVI\MSAVI——调整土壤亮度的植被指数：SAVI=((NIR-R)/(NIR+R+L))(1+L)，或两个波段反射率的计算。

1、目的是解释背景的光学特征变化并修正NDVI对土壤背景的敏感。

与NDVI相比，增加了根据实际情况确定的土壤调节系数L，取值范围0~1。

植被覆盖度等级标准

植被覆盖度等级标准
植被覆盖度是指地表被植物覆盖的程度，通常用百分比表示。

在生态环境评估和监测中，植被覆盖度是一个重要的指标。

为了进行科学的评估和监测，需要制定一系列标准来描述和分类植被覆盖度。

一般来说，植被覆盖度等级标准是根据植被覆盖度百分比进行划分的。

以下是常见的植被覆盖度等级标准：
1. 非常低覆盖度：0%~10%。

这个等级表示地表几乎没有植被覆盖，或者只有一些极其少的植被。

这种情况一般发生在沙漠、荒漠、石漠等地区，或者由于人类活动造成的环境破坏。

2. 低覆盖度：10%~30%。

这个等级表示地表上有一些植被覆盖，但还不足以形成稳定的植被群落。

这种情况一般发生在草原、荒原、沙漠边缘等地区。

3. 中等覆盖度：30%~60%。

这个等级表示地表上有比较稳定的植被群落，但仍然存在一些空白区域。

这种情况一般发生在草原、森林边缘等地区。

4. 高覆盖度：60%~90%。

这个等级表示地表上有比较完整的植被群落，但还存在一些空白区域。

这种情况一般发生在森林、湿地等地区。

5. 极高覆盖度：90%~100%。

这个等级表示地表几乎完全被植被覆盖，形成了密集的植被群落。

这种情况一般发生在原始森林、热带雨林等地区。

总之，植被覆盖度等级标准是根据植被覆盖度的百分比进行划分的，用于评估和监测生态环境的指标。

在实际应用中，需要根据具体情况进行细化和调整。

植被覆盖度估算方法

植被覆盖度估算方法植被覆盖度估算方法植被覆盖度估算是为了评估一个区域或地点的植被覆盖程度，常用于生态环境研究、林业资源管理、土地利用规划等领域。

本文将介绍几种常用的植被覆盖度估算方法。

1. 监测图像分类法•监测图像分类法是利用遥感图像进行植被覆盖度估算的常见方法。

•首先，从卫星或无人机获取高分辨率的遥感图像。

•然后，利用图像分类算法（如最大似然法、支持向量机等）将图像分成不同的类别，包括植被和非植被。

•最后，计算植被覆盖度的比例，可以通过像元数、面积比例等指标进行量化。

2. 样地调查法•样地调查法是一种在野外进行的实地调查方法，适用于小范围的植被覆盖度估算。

•首先，在研究区域内选择一定数量的样地，通常为正方形或长方形的固定面积。

•然后，对每个样地内的植被进行详细调查，记录不同植被类型的面积、高度、覆盖度等信息。

•最后，根据样地的统计数据计算整个研究区域的植被覆盖度，可以通过平均值或加权平均值等方式计算。

3. 植被指数法•植被指数法是利用遥感图像中的植被指数进行植被覆盖度估算的方法。

•植被指数是通过计算遥感图像中不同波段（如红、近红外）的比值或差值获得的。

•通过植被指数，可以较为准确地反映植被的生长状况和覆盖度。

•常用的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）、差值植被指数（DVI）、综合植被指数（EVI）等。

4. 模型模拟法•模型模拟法是利用数学或计算机模型模拟植被覆盖度的方法。

•常用的模型包括植被生长模型、碳循环模型等。

•通过收集气象数据、土壤数据等相关资料，输入到模型中进行模拟，得到植被覆盖度的估算结果。

•模型模拟法可以考虑多个因素的影响，并提供一种数值化、可重复性的估算方法。

5. 光谱混合法•光谱混合法是利用遥感图像中的光谱信息进行植被覆盖度估算的方法。

•遥感图像中的每个像元通常包含多种地物的光谱信息，通过光谱混合分析，可以将不同地物的贡献进行分离。

•通过对植被和非植被的光谱特性进行分析，可以计算植被覆盖度的比例。

计算植被覆盖度方法

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某一区域内垂直于地表的植物冠层所覆盖的面积与该区域总面积之比，通常以百分比表示。

计算植被覆盖度的方法有多种，选择具体方法取决于研究目的、植被类型和可用数据。

目视估算法目视估算法是一种简单且常用的方法，可用于估计较大区域的植被覆盖度。

观察者通过目测评估特定区域内被植被覆盖的面积，然后将其与总面积进行比较。

这种方法的优点是快速、经济且不需要特殊设备。

然而，其精度可能因观察者的主观性而受到影响。

取样法取样法涉及在研究区域内选择代表性点或样方，并测量每个样方内的植被覆盖度。

样方的大小和形状根据植被类型和研究目的而定。

常见的取样方法包括线截法、样方法和点截法。

线截法线截法是一种沿固定长度的线放置在研究区域内的方法。

线上的所有与植被相交的点都被记录下来。

植被覆盖度可以通过测量相交点的长度并将其除以线段的总长度来计算。

样方法样方法涉及在研究区域内放置方形或圆形的样方。

样方内的所有植被都被记录下来，并且植被覆盖度可以通过测量被覆盖的面积并将其除以样方的总面积来计算。

点截法点截法涉及在研究区域内放置一组点。

在每个点，垂直于地面的指针被放下。

指针的末端与它接触的第一个植物被记录下来。

植被覆盖度可以通过测量指针与植物相交的点的数量并将其除以点的总数来计算。

遥感技术遥感技术利用卫星或飞机上的传感器收集地球表面的数据。

多光谱和高光谱影像可以用来识别和分类植被，并且可以用来估计植被覆盖度。

遥感技术可以提供大面积的植被覆盖度数据，但其精度可能受到图像分辨率和大气条件的影响。

模型法模型法利用数学模型来预测植被覆盖度。

这些模型基于对植被生长和分布的理解，并且可以结合现场数据和遥感数据来提高精度。

模型法可以提供连续的植被覆盖度图，并且可以用于模拟不同情景。

选择计算方法选择最合适的植被覆盖度计算方法取决于研究的目的、植被类型和可用数据。

对于大面积和快速评估，目视估算法可能是合适的。

对于更精确的估计，取样法或遥感技术可能是更好的选择。

FVC计算——精选推荐

FVC计算基于6S和ENVI的黄⽯市遥感地表植被覆盖度计算数据：处理好的黄⽯市TM3、TM4影像实验步骤⼀、⽤6S软件计算出TM3和TM4的地表反射率⼆、计算地表覆盖度计算公式：y=xa*(measured radiance)-xb; acr=y/(1.+xc*y)(0.00470*b1-0.01979)/[1+0.04569*(0.00470*b1-0.01979)](0.00336*b1-0.4143)/[1+0.07179*(0.00336*b1-0.4143)]arc地标反射率三，计算植被覆盖度数据准备，TM3、TM4地标反射率计算NDVI（归⼀化植被指数）归⼀化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index）是⼀个⽤來对遥感资料，通常为卫星遥感资料，进⾏分析，以确定被观测的⽬标区是否为绿⾊植物覆盖，以及植被覆盖程度的指标值。

NDVI=b4-b3/b4+b3其中r4/r3为相应波段的地标反射率计算FAC(植被覆盖度）如果有需要帮助，可在淘宝⽹上查询店铺天鸿数软，在线的地信企业如果有需要帮助，可在淘宝⽹上查询店铺天鸿数软，在线的地信企业FAC=（NDVI-NDVIs/NDVIv-NDVIs ）2 0.05 0.07-0.05FVC=[(b1-0.05)/(0.07-0.05)]2后续处理因为0≤0FVC ≤1右击主图像窗⼝，查看像元值得统计结果 DN 灰度值（0，1）（b1 lt 0)*0+(b1 gt 1)*1+(b1 le 1 and b1 ge 0)*b1掩膜如果有需要帮助，可在淘宝⽹上查询店铺天鸿数软，在线的地信企业五，植被覆盖度应⽤：植被覆盖度分级图b1:处理后的植被地表覆盖度影像b2:掩膜影像取值等级0-0.1且位于黄⽯市范围内⼀级，0.1-0.3⼆级0.3-0.5三级0.5-0.7四级0.7-1五级植被覆盖度取值为0且位于黄⽯市边界范围外的像元取值为0的为第0等级计算公式；(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 如果有需要帮助，可在淘宝⽹上查询店铺天鸿数软，在线的地信企业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统计等级⾯积六、计算出各等级的平均覆盖度计算出1等级范围内的像元平均植被覆盖度b1:处理后的植被地表覆盖度影像b2:植被覆盖度分级图(b2 eq 1)*b1+(b2 ne 1)*7结果：0—0.1（第⼀等级范围），7利⽤这个结果可以计算出第⼀分级范围内像元的平均植被覆盖度b2指的是黄⽯市范围以内的，可能会和以外的数值混合，所以不能为0，第⼆、三、四、五等级(b2 eq 2)*b1+(b2 ne 2)*7(b2 eq 3)*b1+(b2 ne 3)*7(b2 eq 4)*b1+(b2 ne 4)*7(b2 eq 5)*b1+(b2 ne 5)*7如果有需要帮助，可在淘宝⽹上查询店铺天鸿数软，在线的地信企业如果有需要帮助，可在淘宝⽹上查询店铺天鸿数软，在线的地信企业计算结果⼤于0.5的都为0分级后的平均FVC图00.20.40.60.810123456FVC分级平均F V C平均FVC第七讲GIS 制图添加黄⽯边界（.shp）打开这个数据盒⼦如果有需要帮助，可在淘宝⽹上查询店铺天鸿数软，在线的地信企业如果有需要帮助，可在淘宝⽹上查询店铺天鸿数软，在线的地信企业如果有需要帮助，可在淘宝⽹上查询店铺天鸿数软，在线的地信企业，布局视图、、图例：右击转化为图形，右键取消分组……尺插⼊指北针、⽐例如果有需要帮助，可在淘宝⽹上查询店铺天鸿数软，在线的地信企业如果有需要帮助，可在淘宝⽹上查询店铺天鸿数软，在线的地信企业。

ERDAS下植被覆盖度的计算

ERDAS下植被覆盖度的计算
在ERDAS中，植被覆盖度的计算通常包括以下几个步骤：
1.遥感图像的获取与预处理：
2.图像分割与分类：
植被覆盖度是通过对图像中植被和非植被区域进行分类来计算得到的。

在ERDAS中，可以选择适当的图像分割方法，并根据像素的光谱信息和纹
理信息将图像分为不同的类别，例如植被和非植被。

3.特征提取：
对分类后的图像进行特征提取是计算植被覆盖度的关键步骤。

常见的
特征包括NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，归一化植
被指数）、EVI（Enhanced Vegetation Index，增强植被指数）等。

这些
指标可以通过计算不同波段的差值或比值来获取，从而反映出植被的生长
状况和覆盖度。

4.植被覆盖度的计算与分析：
基于提取的特征，可以使用ERDAS提供的工具进行植被覆盖度的计算
和分析。

根据不同的算法和模型，可以计算出植被覆盖度的数值或生成相
应的植被覆盖度图。

常见的植被覆盖度计算方法包括阈值法、最大似然法、机器学习等。

此外，在ERDAS中还可以进行植被覆盖度的可视化和空间分析。

通过
将计算得到的植被覆盖度图与其他空间数据进行叠加和分析，可以进一步
探索植被覆盖度与地理环境、土地利用等之间的关系。

总之，ERDAS作为一款专业的遥感图像处理软件，提供了完善的工具和功能，可以进行植被覆盖度的计算和分析。

通过合理选择图像预处理方法、分类算法和特征提取指标，结合其他空间数据进行分析，可以更好地了解植被覆盖度的空间分布和变化趋势，为环境保护、生态研究等领域提供支持。

植被覆盖度分级方法

植被覆盖度分级方法
植被覆盖度分级方法主要包括以下几种：
1. 全地球覆盖度（GlobCover）分类法：将植被覆盖度划分为12个等级，包括无植被、稀疏草地、稠密草地、灌木丛、森林等。

2. 植被指数分级法：根据植被指数的值将植被覆盖度分成低、中、高三级。

3. 短波红外与可见光比值法：利用可见光和短波红外波段的图像数据，通过计算两者之比来进行植被覆盖度分级。

4. 经验公式法：根据经验公式将植被覆盖度划分为低、中、高三个等级。

5. 基于遥感和地面数据的综合分析法：结合遥感数据和地面数据，通过综合分析来确定各个等级的植被覆盖度。

以上植被覆盖度分级方法各有优缺点，应根据实际应用需要选择合适的方法。

几种常见植被指数

常用的植被指数，土壤指数，水体指数有哪些？植被指数与土壤指数一、RVI——比值植被指数：RVI=NIR/R，或两个波段反射率的比值。

1、绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而无植被覆盖的地面（裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）的RVI在1附近。

植被的RVI通常大于2；2、RVI是绿色植物的灵敏指示参数，与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高，可用于检测和估算植物生物量；3、植被覆盖度影响RVI，当植被覆盖度较高时，RVI对植被十分敏感；当植被覆盖度<50%时，这种敏感性显著降低；4、RVI受大气条件影响，大气效应大大降低对植被检测的灵敏度，所以在计算前需要进行大气校正，或用反射率计算RVI。

二、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、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关；三、DVI\EVI——差值\环境植被指数：DVI=NIR-R，或两个波段反射率的计算。

1、对土壤背景的变化极为敏感；四、SAVI\TSAVI\MSAVI——调整土壤亮度的植被指数：SAVI=((NIR-R)/(NIR+R+L))(1+L)，或两个波段反射率的计算。

1、目的是解释背景的光学特征变化并修正NDVI对土壤背景的敏感。

与NDVI 相比，增加了根据实际情况确定的土壤调节系数L，取值范围0~1。

fvc植被覆盖度公式

fvc植被覆盖度公式
FVC（Fraction of Vegetation Cover）是植被覆盖度的缩写，用于表示光谱混合模型中植被的覆盖程度。

FVC是指在一定范围内，地表上被植被所覆盖的比例。

常见的计算FVC的公式有多种，其中一种常用的公式是基于遥感影像的归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）来计算的。

NDVI是通过计算红外波段和可见光波段反射率之间的差异来衡量植被的繁茂程度。

FVC的计算公式如下：
FVC = (NDVI - NDVI_min) / (NDVI_max - NDVI_min
其中，NDVI_min表示植被最小的归一化植被指数值，NDVI_max 表示植被最大的归一化植被指数值。

需要注意的是，计算FVC时，需要选择合适的NDVI_min和NDVI_max值，以确保计算结果准确。

这些值可以基于实际情况进行确定，例如通过对野外样地的调查或参考文献中的研究结果来确定。

几种常见植被指数

几种常见植被指数标准化管理部编码-[99968T-6889628-J68568-1689N]植被指数主要反映植被在可见光、近红外波段反射与土壤背景之间差异的指标，各个植被指数在一定条件下能用来定量说明植被的生长状况。

在学习和使用植被指数时必须由一些基本的认识：1、健康的绿色植被在NIR和R的反射差异比较大，原因在于R对于绿色植物来说是强吸收的，NIR则是高反射高透射的；2、建立植被指数的目的是有效地综合各有关的光谱信号，增强植被信息，减少非植被信息3、植被指数有明显的地域性和时效性，受植被本身、环境、大气等条件的影响一、RVI——比值植被指数：RVI=NIR/R，或两个波段反射率的比值。

1、绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而无植被覆盖的地面（裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）的RVI在1附近。

植被的RVI通常大于2；2、RVI是绿色植物的灵敏指示参数，与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高，可用于检测和估算植物生物量；3、植被覆盖度影响RVI，当植被覆盖度较高时，RVI对植被十分敏感；当植被覆盖度<50%时，这种敏感性显着降低；4、RVI受大气条件影响，大气效应大大降低对植被检测的灵敏度，所以在计算前需要进行大气校正，或用反射率计算RVI。

二、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、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关；三、DVI\EVI——差值\环境植被指数：DVI=NIR-R，或两个波段反射率的计算。

基于归一化指数（NDVI）的植被覆盖度分级研究——以贵州省为例

基于归⼀化指数（NDVI）的植被覆盖度分级研究——以贵州省为例基于归⼀化指数（N D V I)的植被覆盖度分级研究----以贵州省为例袁⼠聪⾕甫刚(贵阳⽣产⼒促进中⼼，贵阳5500〇2)摘要：⼟地植被覆盖度是反映⼟地利⽤变化的⼀个重要指标，但传统的研究⽅法需要耗⽤⼤量的⼈⼒与物⼒进⾏采点分析。

本⽂以贵州省为例，以CBERS2遥感影象为数据源，利⽤遥感与地理信息系统技术，根据归⼀化植被指数（NDVI)可提供植被反射重要信息的原理，通过建模反演植被覆盖度，利⽤遥感与地理信息系统软件，得出⼟地植被覆盖度数据与专题地图。

利⽤NDVI研究贵州省的植被覆盖度是切实可⾏的技术。

关键词：NDVI;归⼀化植被指数;植被覆盖度;贵州省中图分类号：X87 ⽂献标志码：AA study on vegetation coverage based on NDVI---taking Gui Zhou Province as an exampleYuan Shicong,Gu Pugang(Productivity Promotion Centre of Guiyang, Guiyang 550002)Abstract ：Vegetation coverage is an important index reflecting the land use change. Employing tradi-tional method, however, needs to consume massive manpower and materials for conducting sampling and analyzing. By employing remote sensing and geographic information system technology and using CBERS2 remote sensing image as the data pool, this research conducted an inversion calculation of vegetation coverage of Guizhou Province through modeling based on the theory that NDVI ( normalized difference vegetation index) can provide important information of vegetation reflection. Both land coverage data and thematic map were finally obtained thanks to the support of remote sensing and ge-ographic information system software. The results show that calculation of vegetation coverage of Guizhou Province using NDVI is feasible.Keywords ：normalized difference vegetation index ；vegetation coverage ；Guizhou Province⼟地覆盖是指⾃然营造物和⼈⼯建筑物所覆盖的地表诸要素的综合体,包括地表植被、⼟壤、湖泊、沼泽湿地及各种建筑物（如道路等），具有特定的时间和空间属性，其形态和状态可在多种时空尺度上变化[1]。

植被覆盖度估算方法(一)

植被覆盖度估算方法(一)植被覆盖度估算引言植被覆盖度是评估一个区域内植被覆盖程度的重要指标。

它能够帮助我们理解地表的植被分布情况，为生态环境和资源管理提供依据。

本文将介绍几种常见的植被覆盖度估算方法。

光谱指数法光谱指数是通过遥感数据中植物的光谱反射信息计算得出的。

常见的光谱指数有归一化植被指数（NDVI）、差值植被指数（DVI）等。

这些指数通过计算不同波段之间的差异性，反映了植被覆盖的程度。

光谱指数法适用于大面积、连续性的植被覆盖度估算。

•归一化植被指数（NDVI）•差值植被指数（DVI）•…人工采样法人工采样法是通过在实地进行植物测量和采样，来获取植被覆盖度信息的一种方法。

该方法适用于小面积、复杂地形的植被覆盖度估算。

•样点测量法•样线测量法•…监测与遥感技术相结合监测与遥感技术相结合的方法能够在大范围内进行植被覆盖度估算，并结合地表特征和遥感数据进行分析。

•基于遥感图像分类的方法•基于监测站点数据分析的方法•…基于机器学习的方法近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的植被覆盖度估算方法也逐渐被应用。

通过训练模型，使用大量的遥感数据进行植被覆盖度的预测和估算。

•支持向量机（SVM）•随机森林（Random Forest）•…结论植被覆盖度的估算方法多种多样，可以根据具体的研究对象和研究目的选择合适的方法。

光谱指数法适用于大面积的植被覆盖度估算，人工采样法适用于小面积的植被覆盖度估算，监测与遥感技术相结合的方法能够在大范围内进行植被覆盖度估算，基于机器学习的方法在精确度和效率上都有较好的表现。

不同的方法相互补充，可以为我们提供全面和准确的植被覆盖度估算结果。

光谱指数法归一化植被指数（NDVI）归一化植被指数（NDVI）是通过计算近红外和可见光波段的反射率之差除以两者之和得出的。

NDVI的取值范围在-1到1之间，数值越高表示植被覆盖度越高。

差值植被指数（DVI）差值植被指数（DVI）是通过计算不同波段之间的反射率差异得出的。

envi植被覆盖度计算公式

envi植被覆盖度计算公式
在了解envi植被覆盖度计算公式之前，我们需要了解什么是植被
覆盖度。

植被覆盖度是指一定范围内地表被植物所遮盖的面积比例。

在生
态环境保护和区域开发规划中，植被覆盖度是一个非常重要的指标。

植被覆盖度与生物多样性、土地利用变化等有着密切关系，因此植被
覆盖度的精准测量具有极其重要的实际意义。

envi植被覆盖度计算公式是基于遥感影像数据计算植被覆盖度的
一种方法，它将植被和非植被区域进行分割，并量化每个区域的面积。

具体地说，计算公式采用绿色（band2）和近红外（band4）波段的反
射率进行计算，公式如下：
植被覆盖度 = (近红外 - 绿色) / 近红外
其中，绿色和近红外分别为反射率。

使用envi植被覆盖度计算公式可以快速、准确地得到遥感影像数
据中的植被覆盖度指标，并可用于初步检测现场植被情况，辅助判定
生态环境变化和植被类型变化等问题。

此外，在农业、林业等领域中，植被覆盖度指数也是较为常用的自然指标之一。

总之，通过envi植被覆盖度计算公式，我们可以更好地认识植被
覆盖度概念，并对环境保护、区域开发规划等领域提供一定的科学依据。

同时，我们也要意识到本计算公式存在的复杂性和误差难度，因
此在应用过程中需要具有一定的专业知识和经验，充分排除各种错误因素，尽可能准确地得出植被覆盖度指数。

gi植被指数

gi植被指数GI植被指数（Green Index）是一种用于评估地表植被覆盖程度的指标。

它通过计算植被的绿度来反映植被的健康状况和分布情况。

GI植被指数广泛应用于农业、生态环境监测、城市规划和气候变化研究等领域。

植被覆盖是衡量自然环境健康程度的重要指标之一。

GI植被指数可以通过遥感技术获取，遥感影像中的植被信息可以通过计算来得到GI值。

GI值的计算主要基于植被的反射率和吸收率，一般使用近红外波段和绿光波段的反射率进行计算。

GI植被指数的计算公式如下：GI = （近红外波段的反射率 - 绿光波段的反射率）/（近红外波段的反射率 + 绿光波段的反射率）GI指数的取值范围在-1到1之间，数值越大表示植被覆盖越好。

当GI值为0时，表示没有植被覆盖；当GI值为正数时，表示植被覆盖较好；当GI值为负数时，表示植被覆盖不好，可能是由于土地退化、水分缺乏或人为破坏等原因导致。

GI植被指数在农业领域有着重要的应用价值。

农作物的生长情况和产量与植被覆盖密切相关。

通过监测和分析农田的GI值，可以及时发现农作物的生长异常情况，如病虫害、缺水等问题，为农民提供决策支持，帮助他们采取相应的措施来保护和提高作物产量。

GI植被指数还可以用于生态环境监测。

通过对不同地区的GI值进行比较，可以评估不同地区的植被覆盖差异，为生态环境保护和恢复提供科学依据。

同时，GI植被指数还可以用于城市规划和建设。

城市的绿化程度与居民的生活环境质量和城市形象密切相关。

通过对城市不同区域的GI值进行评估，可以帮助规划师合理规划城市绿地，提高城市的生态环境质量和居民的生活品质。

GI植被指数还可以用于研究气候变化。

植被覆盖可以影响地表温度、湿度和风速等气象要素。

通过分析不同地区GI值的变化，可以研究气候变化对植被覆盖的影响，为制定气候变化适应和减缓策略提供科学依据。

GI植被指数是一种用于评估地表植被覆盖程度的重要指标。

它可以通过遥感技术获取，通过计算植被的绿度来反映植被的健康状况和分布情况。

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。

fvc植被覆盖度公式

fvc植被覆盖度公式【实用版】目录1.介绍 FVC 植被覆盖度公式的背景和意义2.详述 FVC 植被覆盖度的计算方法3.分析 FVC 植被覆盖度公式的优缺点4.总结 FVC 植被覆盖度公式的重要性和应用前景正文一、介绍 FVC 植被覆盖度公式的背景和意义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。

FVC （Fractional Vegetation Cover）植被覆盖度公式是一种常用的计算植被覆盖度的方法，它通过遥感图像解析技术，获取地表植被覆盖信息，从而计算出植被覆盖度。

二、详述 FVC 植被覆盖度的计算方法FVC 植被覆盖度公式的计算步骤如下：1.获取遥感图像：首先需要获取覆盖地表的遥感图像，如卫星遥感图像、航空遥感图像等。

2.影像预处理：对获取的遥感图像进行预处理，包括图像配准、辐射校正、大气校正等，以消除图像中的噪声和误差。

3.植被分类：对预处理后的遥感图像进行植被分类，通常采用像元级别的分类方法，如最小距离法、支持向量机法等。

4.计算植被覆盖度：根据植被分类结果，计算每个像元的植被覆盖度，通常用 0-1 之间的数值表示，0 表示无植被覆盖，1 表示完全覆盖。

5.计算 FVC：将每个像元的植被覆盖度进行平均，得到整个区域的FVC 植被覆盖度。

三、分析 FVC 植被覆盖度公式的优缺点FVC 植被覆盖度公式具有以下优点：1.适用范围广泛：适用于各种类型的植被和地表环境，如森林、草原、荒漠等。

2.计算简便：采用遥感图像解析技术，计算过程较为简单，便于推广应用。

3.可持续性：能够反映植被覆盖的时空变化特征，有助于分析植被资源的可持续性。

然而，FVC 植被覆盖度公式也存在一定的局限性：1.受遥感图像质量影响：遥感图像的质量和分辨率会影响植被覆盖度的计算精度。

2.植被分类效果影响：植被分类方法的选取和参数设置会影响植被覆盖度的计算结果。