实习一 植被覆盖度计算
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。
归一化植被覆盖度模型
归一化植被覆盖度模型归一化植被覆盖度模型是一种用于评估和分析地表植被状况的重要工具。
通过计算植被覆盖度的数值,可以定量地衡量某一地区的植被状况,并为生态环境保护和土地利用规划提供科学依据。
植被覆盖度是指地表被植物覆盖的程度,一般使用百分比表示。
归一化植被覆盖度模型的基本原理是利用遥感技术获取的植被指数数据进行计算。
常用的植被指数有归一化差值植被指数(NDVI)和归一化植被指数(EVI)等。
这些指数通过计算植被的反射率与地表反射率的比值,反映了植被的状况。
归一化植被覆盖度模型的计算公式比较简单,一般为:植被覆盖度 = (植被指数值 - 植被指数最小值)/(植被指数最大值- 植被指数最小值)* 100%其中,植被指数最小值和最大值是根据研究区域和植被类型确定的。
归一化植被覆盖度模型可以应用于不同的领域。
在生态环境保护中,它可以用于监测和评估自然植被的恢复情况,以及人工植被的建设效果。
在土地利用规划中,它可以用于评估农田、林地和草地等不同土地类型的植被状况,并为农作物种植、林业经营和牧草养殖等活动提供科学指导。
归一化植被覆盖度模型还可以与其他地理信息数据进行集成分析,例如地形数据、土壤数据和气候数据等,从而更全面地了解植被与环境之间的关系。
通过分析不同地区的植被覆盖度变化,可以揭示植被演替过程、生态系统的健康状况以及气候变化的影响等重要信息。
归一化植被覆盖度模型是一种重要的工具,可以帮助我们更好地了解和评估地表植被状况。
通过科学的数据分析和应用,可以为环境保护和土地利用规划提供有效支持,促进可持续发展和生态文明建设。
希望未来能够进一步完善和应用这一模型,为我们的地球家园带来更美好的未来。
遥感实习报告植被覆盖率
一、实习目的本次遥感实习旨在通过学习遥感技术,掌握遥感图像处理与分析的方法,了解植被覆盖率的遥感反演技术,并运用所学知识对实习区域的植被覆盖率进行定量分析和评价。
二、实习内容1. 遥感图像数据获取本次实习所使用的遥感图像数据为Landsat 8 OLI/TIRS影像,时间范围为2018年7月15日,空间分辨率为30米。
数据来源于美国地质调查局(USGS)的地球观测系统数据和信息(EOSDIS)。
2. 遥感图像预处理(1)辐射校正:对遥感图像进行辐射校正,消除传感器辐射响应误差和大气影响,使图像数据更加真实。
(2)几何校正:对遥感图像进行几何校正,消除图像畸变,使图像与实际地面位置一致。
(3)波段组合:将遥感图像的可见光、近红外、短波红外等波段进行组合,提高图像信息含量。
3. 植被覆盖率反演(1)选择植被指数:选取适合植被覆盖度反演的植被指数,如归一化植被指数(NDVI)、植被指数(VI)等。
(2)植被指数计算:根据遥感图像数据,计算所选植被指数。
(3)植被覆盖率反演:利用植被指数与植被覆盖率之间的相关性,建立植被指数与植被覆盖率的反演模型,对植被覆盖率进行反演。
4. 植被覆盖率评价(1)统计分析:对反演得到的植被覆盖率进行统计分析,如计算平均值、标准差等。
(2)空间分布分析:分析植被覆盖率在空间上的分布规律,识别植被覆盖度较高的区域。
(3)对比分析:将反演得到的植被覆盖率与实地调查数据进行对比,验证反演结果的准确性。
三、实习结果与分析1. 植被覆盖率反演结果通过遥感图像处理与植被覆盖率反演,得到实习区域的植被覆盖率分布图。
结果显示,实习区域植被覆盖率总体较高,大部分区域植被覆盖率在70%以上。
2. 植被覆盖率评价(1)统计分析:实习区域植被覆盖率平均值为75.6%,标准差为15.3%。
这表明实习区域植被覆盖率总体较高,但存在一定的差异。
(2)空间分布分析:植被覆盖率在空间上呈现明显的地域性差异,山区植被覆盖率较高,平原地区植被覆盖率相对较低。
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
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。
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
(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。
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。
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。
遥感实习报告植被覆盖率
实习报告一、实习背景与目的作为一名遥感专业的学生,我深知植被覆盖率在生态环境保护和资源管理中的重要性。
为了提高自己在植被覆盖率遥感监测方面的实践能力,我参加了为期一个月的遥感实习。
本次实习的主要目的是学习植被覆盖率的遥感监测方法,掌握遥感软件的操作技巧,并对实际数据进行处理和分析。
二、实习内容与过程1. 实习前的准备在实习开始前,我认真学习了遥感基本原理、遥感数据类型及植被覆盖率遥感监测的相关知识,为实习打下了坚实的基础。
2. 实习过程实习过程中,我主要进行了以下几个方面的学习与实践:(1)遥感数据的获取与处理:我学会了从遥感卫星数据共享平台下载所需的数据,并掌握了ENVI、ArcGIS等遥感软件的基本操作方法。
(2)植被覆盖率遥感监测方法的学习:我了解了植被覆盖率遥感监测的常用方法,包括归一化植被指数(NDVI)、植被条件指数(VCI)和植被健康指数(VHI)等。
(3)实际数据处理与分析:我以我国某地区为研究区域,利用遥感数据进行了植被覆盖率的监测。
通过对数据的处理与分析,我得出了该地区的植被覆盖率状况,并对其进行了评估。
3. 实习成果通过实习,我完成了对该地区植被覆盖率的遥感监测,并得出了以下结论:(1)该地区的植被覆盖率整体较好,但存在一定的区域差异。
(2)植被覆盖率较高的区域主要分布在山区和丘陵地带,而平原地区的植被覆盖率相对较低。
(3)人类活动对植被覆盖率有一定的影响,如城市化进程中的土地利用变化等。
三、实习总结与展望通过本次实习,我不仅提高了自己在植被覆盖率遥感监测方面的实践能力,还加深了对遥感原理和软件操作的理解。
然而,实习过程中我也发现了自己在数据处理和分析方面的不足,今后还需加强学习和实践。
展望未来,我将继续深入学习遥感相关知识,提高自己的专业素养。
同时,我将积极参与实际项目,将所学知识运用到实践中,为我国的生态环境保护和资源管理贡献自己的力量。
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。
植被覆盖度计算
ENVI下植被覆盖度的遥感估算之阳早格格创做(植被覆盖度是指植被(包罗叶、茎、枝)正在大天的笔曲投影里积占统计区总里积的百分比.简单与植被覆盖度殽杂的观念是植被盖度,植被盖度是指植被冠层或者叶里正在大天的笔曲投影里积占植被区总里积的比率.二个观念主要辨别便是分母纷歧样.植被覆盖度时常使用于植被变更、死态环境钻研、火土脆持、气候等圆里.植被覆盖度的丈量可分为大天丈量战遥感估算二种要领.大天丈量时常使用于田间尺度,遥感估算时常使用于天区尺度.估算模型暂时已经死长了很多利用遥感丈量植被覆盖度的要领,较为真用的要领是利用植被指数近似估算植被覆盖度,时常使用的植被指数为NDVI.底下是李苗苗等正在像元二分模型的前提上钻研的模型:VFC = (NDVI - NDVIsoil)/ ( NDVIveg - NDVIsoil) (1)其中, NDVIsoil 为完尽是裸土或者无植被覆盖天区的NDVI 值,NDVIveg 则代表真足被植被所覆盖的像元的NDVI值,即杂植被像元的NDVI值.二个值的估计公式为:NDVIsoil=(VFCmax*NDVImin- VFCmin*NDVImax)/( VFCmax- VFCmin) (2)NDVIveg=((1-VFCmin)*NDVImax-(1-VFCmax)*NDVImin)/( VFCmax- VFCmin) (3)利用那个模型估计植被覆盖度的闭键是估计NDVIsoil战NDVIveg.那里有二种假设:1)当天区内不妨近似与VFCmax=100%,VFCmin=0%.公式(1)可形成:VFC = (NDVI - NDVImin)/ ( NDVImax - NDVImin) (4)NDVImax 战NDVImin分别为天区内最大战最小的NDVI值.由于不可预防存留噪声,NDVImax 战NDVImin普遍与一定置疑度范畴内的最大值与最小值,置疑度的与值主要根据图像本质情况去定.2)当天区内不克不迭近似与VFCmax=100%,VFCmin=0%当有真测数据的情况下,与真测数据中的植被覆盖度的最大值战最小值动做VFCmax战VFCmin,那二个真测数据对于应图像的NDVI动做NDVImax 战NDVImin.当不真测数据的情况下,与一定置疑度范畴内的NDVImax 战NDVImin.VFCmax战VFCmin根据体味估算.真行过程底下咱们以“当天区内不妨近似与VFCmax=100%,VFCmin=0%”情况下,所有影像中NDVIsoil战NDVIveg与牢固值,介绍正在ENVI中真行植被覆盖度的估计要领.使用的数据是通过几许矫正、大气矫正的TM影像.(1) 采用Transform->NDVI,利用TM影像估计NDVI.(2) 采用Basic Tools->Statistics ->Compute Statistics,正在文献采用对于话框中,利用钻研区天区的矢量数据死成的ROI修坐一个掩膜文献.采用统计文献及掩膜文献估计统计参数(3) 得到钻研区的统计截行.正在统计截行中,末尾一列表示对于应NDVI值的乏积概率分散.咱们分别与乏积概率为5%战90%的NDVI值动做NDVImin战NDVImax.那里得到:统计截行(4) 根据公式(4),咱们不妨将所有天区别为三个部分:当NDVI小于0.031766,VFC与值为0;NDVI大于0.522991,VFC与值为1;介于二者之间的像元使用公式(4)估计.利用ENVI主菜单->Basic Tools->BandMath,正在公式输进栏中输进:(b1 lt 0.031766)*0+(b1 gt 0.522991)*1+(b1 ge0.031766 and b1 le 0.522991)* ((b1-0.031766)/(0.522991-0.031766))b1:采用NDVI图像(5) 得到一个单波段的植被覆盖度图像文献,像元值表示那个像元内的仄衡植被覆盖度.正在Display隐现.(6) 采用Tools->Color Mapping->Density Slice,单打Clear Range按钮扫除默认区间.(7) 采用Opions->Add New Ranges,根据上头的对于照表依次增加10个区间,分别为每个区间树坐一定的颜色,单打Apply得到如下的植被覆盖图.植被覆盖度遥感估算截行其余情况下的支配过程基原类似.。
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(包含叶、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纷歧样。
植被覆盖度经常使用于植被变更、生态环境研究、水土坚持、气候等方面。
植被覆盖度的丈量可分为地面丈量和遥感估算两种方法。
地面丈量经常使用于田间尺度,遥感估算经常使用于区域尺度。
估算模型目前已经发展了很多利用遥感丈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,经常使用的植被指数为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)可变成:VFC = (NDVI - NDVImin)/ ( NDVImax - NDVImin) (4)NDVImax 和NDVImin分别为区域内最大和最小的NDVI值。
由于不成防止存在噪声,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)当区域内不克不及近似取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。
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
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。
- 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)。
εபைடு நூலகம்= 0.995 水 体
大气透过率计算公式:
τ = 1.031412 − 0.11536 ⋅ w
式中,w 为水汽含量 大气平均作用温度计算公式: Ta = 19.2704 + 0.91118 ⋅ T0 式中,Ta 和 T0 单位均为 K。 Landsat TM 亮度温度的计算公式为:
3
PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建
4
PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建
的地表温度。
5、热环境分析 Image 窗口菜单 Tools > Color mapping > Density Slice,运用密度分割将地表 温度分为若干个不同的热岛等级:小于 18℃为热岛强度最低一级,大于 38℃为 热岛强度最高一级,中间以 4℃为一级等间距划分为 5 级,并修改每一个密度分 割等级的色彩, 使其从冷色到暖色调变化,最终得到总共包含 7 个热岛强度级别 的南京市热岛强度空间分布图。
4、完成实习报告
2
PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建
要求包括实习目的、 植被覆盖度计算方法思路、 植被覆盖度计算的具体步骤、 并对植被覆盖度空间分布图进行分析。
实习二 城市热环境分析
一、实习目的
基于 Landsat TM 数据反演地表温度,在此基础上对城市热环境进行分析。
T6 =
K2 ln(1 + K1/ L)
式中,K1、K2 为系数(K1=607.76,K2=1260.56) ,L 为辐射亮度,计算公 式如下: L=0.055158*DN+1.2378 式中,DN 值为 TM6 波段的灰度值。
三、实习仪器与数据
njtm:南京地区 TM 数据 njtm.hdr :njtm 的头文件 卫星过境时南京地区水汽含量为 2.49g/cm2,气温 21℃ 四、实习步骤 1、辐射定标与亮温计算 主菜 单 Basic Tools > Band Math ,在 波段运 算 窗口输入 辐射 定 标 公式 0.055158*b1+1.2378:将变量 b1 赋给 Band6,得到辐亮度数据。 然后输入公式:1260.56/alog(1+607.76/b1),将变量 b1 赋给辐亮度数据,计 算得到亮度温度。 2、地表比辐射率计算 首先计算出 NDVI,然后在波段运算窗口输入公式:1.0094+0.047*alog(b1), 然后分别运用掩膜操作将 NDVI 小于 0.157 以及大于 0.727 的像元的地表比辐射 率修改为 0.923 和 0.994,具体操作步骤可参考试验一中的类似部分。 根据 NDVI 设置一个阈值将水体提取出来,比如取阈值为-0.07 生成掩膜, 该掩膜保留所有非水体像元,即 NDVI 值大于等于-0.07 的像元。应用该掩膜, 将所有水体像元的比辐射率值修改为 0.995。 3、大气透过率和大气平均作用温度计算 将卫星过境时南京地区水汽含量及气温代入计算方程,计算得到大气透过率 和大气平均作用温度分别为 0.7442 和 287.294K。 4、地表温度反演 首先根据大气透过率、 地表比辐射率等通过波段运算计算出中间参数 C、 D, 然后将单窗算法公式输入波段运算工具,分别代入各个参数,计算得到南京地区
5
PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建
6、完成实习报告 要求包括实习目的、 亮温和比辐射率等参数的计算过程、单窗算法的具体实 现过程、南京市热环境的分析。
6
PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建
二、原理与方法
本实习采用覃志豪的单窗算法反演地表温度,单窗算法的具体形式为: Ts = [a ⋅ (1 − C − D) + (b ⋅ (1 − C − D) + C + D) ⋅ T6 − D ⋅ Ta ] / C 式中,Ts 为地表温度,a 和 b 为经验系数(a=-67.35535,b=0.458608) ,T6 为 TM6 的亮度温度(K),Ta 为大气平均作用温度(K),C 和 D 为中间参数,计算 公式如下:
1
PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建
(b1+0.194)/(0.425+0.194),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-0.194,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。 主菜单 Basic Tools > Masking > Build Mask,在掩膜定义窗口中设置掩膜生 成条件为 NDVI>-0.194, 生成掩膜, 该掩膜保留所有 NDVI 值大于-0.194 的像元。 然后 Apply Mask, 将掩膜应用于计算得到的植被覆盖度数据, 注意在 Apply Mask Parameters 窗口中将 Mask Value 设为 0,这样可将所有掩掉的像元值修改为 0。 通过这一步操作实现了将所有 NDVI 值小于-0.194 的像元植被覆盖度值修改为 0, 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,注意的是 Apply Mask Parameters 窗口中将 Mask Value 需要设为 1。 最终得到植被覆盖度空 间分布图。
三、实习仪器与数据
TM_20060504:南京地区 2006 年 5 月 4 日的 Landsat TM 数据 TM_20060504:TM_20060504 的头文件 四、实习步骤 1、计算 NDVI 主菜单 Transform > NDVI,在打开的 NDVI 计算窗口中选择 TM_20060504 数据,Input File Type 选择 Landsat TM,计算得到 NDVI 空间分布图。 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,在统计结果窗口中可以看到 NDVI 的直方图和累计直方图。在累计直方图中查找 5%和 95%频率的 NDVI 值,分别 约为-0.194 和 0.425。因此 NDVI0=-0.194, NDVIv=0.425。 3、计算植被覆盖度 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:
C = τ ⋅ε
D = (1 − τ ) ⋅ [1 + τ ⋅ (1 − ε )]
式中,τ为大气透过率,ε为地表比辐射率。
比辐射率计算公式: NDVI < 0.157 0.923 ε = 1.0094 + 0.047 ⋅ ln NDVI 0.157 ≤ NDVI ≤ 0.727 NDVI > 0.727 0.994
实习一
一、实习目的
植被覆盖度计算
根据 Landsat TM 数据计算植被覆盖度
二、原理与方法
植被覆盖度指单位面积内植被的垂直投影面积所占比例,通常根据 NDVI 采 用像元二分二分法进行计算。计算公式如下:
fv = NDVI − NDVI 0 NDVI v − NDVI 0
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,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。本文采用后一种取 值方法。