ENVI下植被覆盖度的估算
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。
植被覆盖度计算经验教程
植被覆盖度计算经验教程ENVI5.1（5.0版本以上）计算植被覆盖度1.加载⽤⽮量边界裁剪过的ROI（经⼏何校正-辐射校正处理）2.计算NDVI，利⽤ENVI5.1 Toolbox 提供的搜索功能查找NDVI模块，然后进⾏NDVI计算。
本例中影像数据为landsat8 影像，因此Input File Type 选项为Landsat OLI，红⾊波段为4，近红外为5（TM 和ETM+影像的NDVI Band：Red 3 Near IR 4）3.对计算的NDVI进⾏DN⼆值化处理，选择Toolbox 中的Band Ratio/BandMath模块，在band math 对话框中进⾏参数设置。
⾸先，在Enter an expression 对话框下输⼊NDVI⼆值化公式：((b1 lt -1)*0+((b1 ge -1) and (b1 le 1))*b1+(b1 gt 1)*1)（切记，括号为英⽂半⾓），然后单击Add to List，将波段运算表达式添加⾄Previous Band Math Expressions 对话框，然后OK。
在新弹出的Variables to Bands Parings 对话框Avilable Bands List 对话框中选择上⼀步计算的NDVI，然后输出⾄特定位置（切记，如果电脑内存不⾜2G，请输出结果为File）。
4.对⼆值化的NDVI进⾏概率统计。
选择Toolbox 中Statistics/ComputeStatistics模块，选择⼆值化处理的结果（本例中，NDVI_20131119为计算得到的NDVI结果，NDVI为⼆值化后的结果），同时在Mask Options 下拉菜单中选择Build Mask..选项，在弹出的Mask Definition对话框中选择Import EVFs选项，创建⼀个mask。
然后查看统计结果。
详细理论请参考/doc/352da575192e45361066f567.html/s/blog_764b1e9d0100u29i.html5.计算植被覆盖度VFC。
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。
像元二分模型
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。
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。
计算植被覆盖度
b1：处理后的植被覆盖度影像，b2：掩膜影像
0-0.1：第一等级
0.1-0.3：第二等级
0.3-0.5：第三等级
0.5-0.7：第四等级
0.7-1：第五等级
植被覆盖率取值为0且位于黄石市边界范围内的像元取值为0。
(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
用6S模型来计算植被覆盖度和地表反射率。
计算植被覆盖度
1、数据准备：第3波段和第4波段地表发射率的遥感影像
2、计算NDVI（归一化植被指数）
NDVI=（R4-R3)/(r4+r3) 在ENVI中r为b
3、计算FVC(植物覆盖度）
其中，FVC是植被覆盖度：
FVC=[(NDVI-NDVIs)/(NDVIv-NDVIs)]2
1，数据准备：TM3、TM4地表反射率。
2、计算NDVI(归一化植被指数)
公式：NDVI=(R4-R3)/（r4+r3）
其中r4与r3 是相应波段的地表反射率。
在envi r为b
3、计算植被覆盖度(FVC)。
FVC=[(NDVI-NDVIs)/(NDVIv-NDVIs)]2
NDVIs=0.05 NDVIv=0.07 (注意：在ENVI中NDVI用b1表示）
FVC=[(b1-0.05)/(0.7-0.05)]*[(b1-0.05)/(0.7-0.05)]
植被覆盖度计算
植被覆盖度计算Document serial number【KK89K-LLS98YT-SS8CB-SSUT-SST108】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。
ENVI植被盖度计算教程
ENVI植被盖度计算教程一、ENVI几何纠正：1.打开ENVI软件—在主菜单栏中依次选择“File”/ “open Image File”/选择.jpg格式的样方照片/“打开”，弹出Available Bands List 对话框，点击“load RGB”，弹出IMG/Scroll/Zoom 三个对话框。
下图所示：2.单击主菜单“Map”/ “Registration”/ “select GCPs:Image to Map”弹出Image to Map Registration对话框，下拉滚动条选择与照片区域相对应的投影，在视频中选择的是“GK Zone 15 (Pulkova 1942)”/ “OK”。
如图所示：3. 弹出Ground Control Points Selection对话框，对样方区域增加5个控制点，用以拉直照片中样方形状。
总体控制点坐标为：第一个控制点：在Scroll窗口选择第一个样方钉子，在IMG窗口将钉子位置固定，之后再Ground Control Points Selection对话框中区域输入0，区域输入1000；第二个控制点：在Scroll窗口选择第二个样方钉子，在IMG窗口将钉子位置固定，之后再Ground Control Points Selection对话框中区域输入1000，区域输入1000；第三个控制点：在Scroll窗口选择第三个样方钉子，在IMG窗口将钉子位置固定，之后再Ground Control Points Selection对话框中区域输入1000，区域输入0；第四个控制点：在Scroll窗口选择第四个样方钉子，在IMG窗口将钉子位置固定，之后再Ground Control Points Selection对话框中区域输入0，区域输入0；第五个控制点：在Scroll窗口选择样方中心，在IMG窗口选择窗口视野中心，之后再GroundControl Points Selection对话框中区域输入500，区域输入500；4. 在Ground Control Points Selection对话框菜单栏中选择“Options”/“Warp File”/弹出Input Warp Image对话框，选择“Memory1”单击“OK”。
(完整版)像元二分模型
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。
植被覆盖度计算
EＮVＩ下植被覆盖度得遥感估算(植被覆盖度就是指植被(包括叶、茎、枝)在地面得垂直投影面积占统计区总面积得百分比。
容易与植被覆盖度混淆得概念就是植被盖度,植被盖度就是指植被冠层或叶面在地面得垂直投影面积占植被区总面积得比例。
两个概念主要区别就就是分母不一样。
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。
植被覆盖度得测量可分为地面测量与遥感估算两种方法。
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得方法,较为实用得方法就是利用植被指数近似估算植被覆盖度,常用得植被指数为NDVI、下面就是李苗苗等在像元二分模型得基础上研究得模型:VＦC =(ＮDVI －NＤＶIsoil)/ (NDVIｖeg — NDVIｓoil) (１)其中,ＮＤVIsoｉl 为完全就是裸土或无植被覆盖区域得NDVI值,NDVIｖeｇ则代表完全被植被所覆盖得像元得NDVI值,即纯植被像元得NDVI值。
两个值得计算公式为: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得关键就是计算NＤVＩｓoiｌ与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 与ＮＤVＩｍin分别为区域内最大与最小得ＮＤＶI值。
由于不可避免存在噪声,NDVＩｍax 与NＤVImin一般取一定置信度范围内得最大值与最小值,置信度得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％当有实测数据得情况下,取实测数据中得植被覆盖度得最大值与最小值作为VＦCｍａx 与VFCmｉn,这两个实测数据对应图像得ＮＤVI作为ＮDVIｍax 与NDVImin。
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。
envi波段运算计算ndvi实验原理
envi波段运算计算ndvi实验原理以envi波段运算计算ndvi实验原理为标题NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是一种通过计算红外和可见光波段之间的差异来评估地表植被覆盖程度的指数。
这个指数被广泛应用于农业、林业、环境监测等领域，可以提供植被生长状况、土壤湿度、气候变化等有关地表植被的重要信息。
在ENVI（Environment for Visualizing Images）软件中，可以通过波段运算来计算NDVI指数，实现对地表植被的定量分析。
ENVI是一款专业的遥感图像处理软件，具备强大的图像处理和分析功能。
在ENVI中计算NDVI指数的方法主要是通过对多光谱遥感图像进行波段运算，利用可见光波段和红外波段之间的差异来估算出植被的绿度。
需要加载多光谱遥感图像到ENVI软件中。
这些图像通常包括红、绿、蓝和近红外等波段，其中近红外波段对于计算NDVI指数非常重要。
加载完成后，可以在ENVI软件中选择波段运算工具进行计算。
在波段运算工具中，需要选择红和近红外波段作为输入波段。
红波段通常对应可见光的红色波段，近红外波段通常对应可见光的红外波段。
选择好输入波段后，可以使用ENVI提供的公式进行波段运算。
波段运算的公式通常是NDVI=(NIR-Red)/(NIR+Red)，其中NIR表示近红外波段，Red表示红波段。
这个公式可以计算出每个像素点的NDVI值。
计算完成后，可以将NDVI图像显示出来。
在ENVI软件中，可以将NDVI值映射到不同的颜色，从而形成彩色图像。
一般来说，植被茂盛的地方会呈现绿色或青色，而无植被的地方则会呈现红色或黄色。
通过观察NDVI图像，可以直观地了解到地表植被的分布情况。
通过计算NDVI指数，可以对地表植被进行定量分析。
NDVI值的范围通常在-1到1之间，数值越高表示植被覆盖越密集。
在农业领域，可以利用NDVI指数来评估农作物的生长情况和健康状况，指导农业生产。
植被覆盖度计算教案资料
《数字地球概论》第五次作业姓名：陈桃学号：201212340703一、单击桌面ENVI快捷方式打开ENVI软件，File—openexternal file—eos--modis打开modis数据。
如图：二、点击菜单栏basic tools—band math打开band math对话框，如图：三、在band math中的enter an expression中输入需要计算的公式，在这里以下面五个公式为例进行逻辑运算，分别为：（1）找出所有负值像元并用值-999代替它们，可以使用如下的波段运算表达式：(b1 lt 0)*(-999)+(b1 ge 0)* b1在这里b1可以自己选择，这里选择ndvi然后可以保存图像到指定的文件夹或者保存为memory,点击ok:点击ok,开始执行运算，如图：在窗口中打开运算的结果与原始的图像做对比，并做统计，如图：可以分析看出找出了所有的ndvi为负值的像元并有-999代替。
（2）可以将一幅图像的黑色背景变成白色背景：(b1 eq 0)*255 + (b1 gt 0)*b1打开band math对话框在里面输入公式，如图：点击ok,b1选择红光波段；如图：点击memory，ok点击ok开始计算,如图：结果输出在窗口中显示，并与原来的图像做对比，统计分析，如图：将一幅图像的黑色背景变成白色背景（3）将某一波段中灰度值大于等于100的像元赋予10，其他的赋予20。
那么表达式就写为：(b1 ge 100)*20+(b1 lt 100)*10 点击basic tools—band math打开band math对话框输入公式，如图：点击ok这里B1选择近红外，如图：点击ok点击ok 开始运算结果比较，统计分析，如图：点击basic tools—statistic，进行统计直方图：将某一波段中灰度值大于等于100的像元赋予10，其他的赋予20 （4）。
遥感信息工程作业—植被覆盖率计算
遥感应用模型作业一——植被覆盖率估算模型姓名：张** 学号：120131*** 专业：测绘工程利用遥感资料估算植被覆盖率的方法大致可归纳为2 种：1）经验模型法，通过建立实测植被覆盖率数据与植被指数的经验模型来求取大面积植被覆盖率。
2）植被指数转换法：通过对各像元中植被类型及分布特征的分析，建立植被指数与植被覆盖率的转换关系来直接估算植被覆盖率。
本次实验使用植被指数转换法计算植被覆盖率。
数据预处理和NDVI 计算使用ENVI 中操作，LAI 解算和覆盖率求取编程实现。
1、研究区域数据获取本次实验主要是对植被覆盖率估算，因此在实验区域影像尽量选择植被茂盛的季节。
在数据源选取上，选择易获取的免费Landsat 数据。
下载的遥感影像是湖北省荆门市2001年9月15日的影像，研究区域无大块云层覆盖。
数据下载自地理空间数据云网站，(/)，该网站的数据均来自美国地质调查局（USGS ）官方网站（/）。
Landsat 卫星采用的全球参考系为WRS2（World wide reference system ）。
在ArcGIS 中显示的全球WRS2行带号。
湖北省荆门市WRS2行带号为Path 123、Row38-39。
图1 Landsat 卫星全球参考系WRS22、数据预处理进行植被覆盖率估算，需要用到归一化植被指数（NDVI ）。
NDVI 的物理依据是地物反射率的差异变化，所以用反射率来计算是比较客观准确的。
TM 原始数据就是DN 值，不能用来直接计算NDVI ，必须通过辐射定标计算成反射率，才能用来计算NDVI 。
因此，要对对实验数据先进行辐射校正和大气校正。
下载的L1T 级数据，元数据信文件（124028_MTL ）有详细影像参数，控制点文件（124028_GCP ）中有控制点高程信息用于大气校正的地形参数，可以利用这两个文件做辐射校正和大气校正。
1）辐射校正实验使用数据为L1T 级数据，经过系统辐射校正的数据。
envi中lst的计算方法
envi中lst的计算方法
在ENVI中，LST（Land Surface Temperature）通常是通过一系列步骤来计算的，包括辐射定标、大气校正、计算NDVI、计算植被覆盖度等。
1. 打开数据，对第10波段进行辐射定标（Band10的后缀为Thermal），获得辐射亮度图像。
2. 在ENVI中打开原始数据_，选择Radiometric Calibration工具，选择_MTL_Thermal数据，并根据需要选择spatial subset。
3. 计算NDVI。
NDVI的计算公式是NDVI=(近红外-红)/(近红外+红)。
4. 计算植被覆盖度Fv。
这通常采用混合像元分解法，将整景影像的地类大致分为水体、植被和建筑。
具体的计算公式如下：Fv = (NDVI-NDVIS)／(NDVIV - NDVIS)。
其中，NDVI为归一化差异植被指数，取NDVIV = 和NDVIS = 。
以上步骤仅供参考，建议查阅ENVI软件使用说明或咨询专业人士获取更准确的信息。
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。
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。
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ENVI下植被覆盖度的遥感估算
2013-05-30 | 阅：1 转：17
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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。
当没有实测数据的情况下，取一定置信度范围内的NDVImax 和NDVImin。
VFCmax和
VFCmin根据经验估算。
实现流程
下面我们以“当区域内可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%”情况下，整个影像中NDVIsoil和NDVIveg取固定值，介绍在ENVI中实现植被覆盖度的计算方法。
使用的数据是经过几何校正、大气校正的TM影像。
(1)选择Transform->NDVI，利用TM影像计算NDVI。
(2)选择Basic Tools->Statistics ->Compute Statistics，在文件选择对话框中，利用研究区
地区的矢量数据生成的ROI建立一个掩膜文件。
选择统计文件及掩膜文件
计算统计参数
(3)得到研究区的统计结果。
在统计结果中，最后一列表示对应NDVI值的累积概率分
布。
我们分别取累积概率为5%和90%的NDVI值作为NDVImin和NDVImax。
这里
得到：
NDVImax=0.522991
NDVImin=0.031766
统计结果
(4)根据公式（4），我们可以将整个地区分为三个部分：当NDVI小于0.031766，
VFC取值为0；NDVI大于0.522991，VFC取值为1；介于两者之间的像元使用公式（4）计算。
利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式输入栏中输
入：
(b1 lt 0.031766)*0+(b1 gt 0.522991)*1+(b1 ge 0.031766 and b1 le 0.522991)* ((b1-
0.031766)/ (0.522991-0.031766)
b1：选择NDVI图像
(5)得到一个单波段的植被覆盖度图像文件，像元值表示这个像元内的平均植被覆盖
度。
在Display显示。
(6)选择Tools->Color Mapping->Density Slice，单击Clear Range按钮清除默认区间。
(7)选择Opions->Add New Ranges，根据上面的对照表依次添加10个区间，分别为每
个区间设置一定的颜色，单击Apply得到如下的植被覆盖图。
植被覆盖度遥感估算结果
其他情况下的操作流程基本类似。