实验课1-定量遥感--植被覆盖度反演
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实验一 植被覆盖度的遥感反演
背景：
随遥感技术的发展，遥感获取多时相、多尺度的 数据为大区域甚至全球尺度连续监测植被覆盖度提 供了可能。
由此而发展的估算植被覆盖度的方法也比较多， 其中应用最广的方法还是通过建立植被覆盖度与植 被指数(如NDVI)之间的关系来估算植被覆盖度。 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。
◦ http://www.gscloud.cn/
数据源请从（1）和（2）中任意选择一个。
实验一 植被覆盖度的遥感反演
四、实习步骤 (一)遥感影像预处理
包括大气校正、裁剪等。
我们需要定量反演或者获取地球信息、精确识别地物等，需要使用影像 上真实反映对太阳光的辐射情况，那么就需要做大气校正。我们购买的影像，
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%频率对应的NDVI值作为NDVI最 小值和NDVI最大值，分别约为NDVI0和NDVIv。
实验一 植被覆盖度的遥感反演
◦ 3、计算植被覆盖度
方法一：(两种方法都要做) 根据公式（1），我们可以将整个地区分为三个部 分：
说明文档中会注明是经过辐射校正的，其实这个辐射校正指的是粗的辐射校
正，只是做了系统大气校正，就跟系统几何校正的意义是一样的。
实验一 植被覆盖度的遥感反演
(二) 植被覆盖度的计算 1、计算NDVI 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，
•比如，通过对时间序列上的NDVI数据的统计分析，获得时间序 列上NDVI的最大值作为纯植被NDVI，而时间序列上的NDVI最小 值作为纯裸土的NDVI值(Gutman et al. , 1998, Zeng et al. ,2000)。 •也有学者直接从研究区域的NDVI数据中选取最大值和最小值分 别作为纯植被和纯裸土的NDVI值(Xiao and Moody,2005) 。
像元二分模型因其形式简单而被广泛应用。
实验一 植被覆盖度的遥感反演
一、实习目的 根据Landsat TM数据计算植被覆盖度 二、原理与方法 根据NDVI采用像元二分二分法进行计算公式如下：
(公式1）
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，以及不可避 免存在噪声，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。本实验中采取后一种取值方法。
实验一 植被覆盖度的遥感反演
在线性像元分解模型中，最简单的模型假设像元只有植被 和非植被两部分构成。所得的光谱信息也只有这两个组分因子 线性合成。他们各Hale Waihona Puke Baidu的面积在像元中所占的比率即为各因子的 权重，其中植被覆盖部分所占像元的百分比即为该像元的植 被覆盖度。
NDVI = fv*NDVIv + (1- fv)* NDVI0
• • • 当NDVI小于NDVI0 ， fv取值为0； NDVI大于NDVIv ， fv取值为1； 介于两者之间的像元使用公式（1）计算。
利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式 输入栏中输入进行计算.
请回顾ENVI中公式的写法
实验一 植被覆盖度的遥感反演
◦ 3、计算植被覆盖度
即：
•fv为混合像元中植被所占像元的百分比即为植被覆盖度， •NDVI值为混合像元的NDVI； •NDVIv 和 NDVI0 分别为植被覆盖部分和非植被覆盖部分的 NDVI值。
实验一 植被覆盖度的遥感反演
为了求解混合像元的植被覆盖度，需要确定出纯植被和纯 裸土的NDVI。 但是 NDVIv 和 NDVIs 的确定是很困难而且存在很多不确定性， 因为它受土壤、植被类型以及叶绿素含量等的影响。 尽管如此，目前对于这两个参数的确定主要还是通过对吱 间和空间上的NDVI数据进行统计分析来获取。
方法二：(两种方法都要做)
（1）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：
(b1-NDVI0)/(NDVIv- NDVI0) ，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 NDVI0 ，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。
实验一 植被覆盖度的遥感反演
（3）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，设为1。 最终得到一个单波段的植被覆盖度图像文件，其像元值表 示这个像元内的平均植被覆盖度。 （4）对上述求取的植被覆盖度进行假彩色密度分割。
选择Tools->Color Mapping->Density Slice
划分标准：
裸地：<10% 低覆盖：10%-30% 中低覆盖：30%-45% 中覆盖：45%-60% 高覆盖：>60%
实验一 植被覆盖度的遥感反演
◦ 4、完成实习报告
将所做工作加以总结，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、成
果图件，及实验结论进行分析。
与实验（二）一起交一份实验报告，以班级为单位 交到学习委员处交给任课老师。 提交报告文件名的编写格式： 班级_姓名_学号
实验一 植被覆盖度的遥感反演
（ 2 ）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> NDVI0，生 成掩膜，该掩膜保留所有 NDVI 值大于 NDVIv 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 MaskParameters 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。
实验一 植被覆盖度的遥感反演
三、实习仪器与数据
（1）Landsat 8数据：LC81290392013110LGN01 仁寿县的县界*.shp文件 （2）根据自己的兴趣选择研究区，遥感影像以及矢量数据可以从网上获取。 数据来源：从网站下载免费数据，如：
◦ http://glcf.umd.edu/data/ ◦ http://glovis.usgs.gov
背景：
随遥感技术的发展，遥感获取多时相、多尺度的 数据为大区域甚至全球尺度连续监测植被覆盖度提 供了可能。
由此而发展的估算植被覆盖度的方法也比较多， 其中应用最广的方法还是通过建立植被覆盖度与植 被指数(如NDVI)之间的关系来估算植被覆盖度。 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。
◦ http://www.gscloud.cn/
数据源请从（1）和（2）中任意选择一个。
实验一 植被覆盖度的遥感反演
四、实习步骤 (一)遥感影像预处理
包括大气校正、裁剪等。
我们需要定量反演或者获取地球信息、精确识别地物等，需要使用影像 上真实反映对太阳光的辐射情况，那么就需要做大气校正。我们购买的影像，
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%频率对应的NDVI值作为NDVI最 小值和NDVI最大值，分别约为NDVI0和NDVIv。
实验一 植被覆盖度的遥感反演
◦ 3、计算植被覆盖度
方法一：(两种方法都要做) 根据公式（1），我们可以将整个地区分为三个部 分：
说明文档中会注明是经过辐射校正的，其实这个辐射校正指的是粗的辐射校
正，只是做了系统大气校正，就跟系统几何校正的意义是一样的。
实验一 植被覆盖度的遥感反演
(二) 植被覆盖度的计算 1、计算NDVI 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，
•比如，通过对时间序列上的NDVI数据的统计分析，获得时间序 列上NDVI的最大值作为纯植被NDVI，而时间序列上的NDVI最小 值作为纯裸土的NDVI值(Gutman et al. , 1998, Zeng et al. ,2000)。 •也有学者直接从研究区域的NDVI数据中选取最大值和最小值分 别作为纯植被和纯裸土的NDVI值(Xiao and Moody,2005) 。
像元二分模型因其形式简单而被广泛应用。
实验一 植被覆盖度的遥感反演
一、实习目的 根据Landsat TM数据计算植被覆盖度 二、原理与方法 根据NDVI采用像元二分二分法进行计算公式如下：
(公式1）
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，以及不可避 免存在噪声，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。本实验中采取后一种取值方法。
实验一 植被覆盖度的遥感反演
在线性像元分解模型中，最简单的模型假设像元只有植被 和非植被两部分构成。所得的光谱信息也只有这两个组分因子 线性合成。他们各Hale Waihona Puke Baidu的面积在像元中所占的比率即为各因子的 权重，其中植被覆盖部分所占像元的百分比即为该像元的植 被覆盖度。
NDVI = fv*NDVIv + (1- fv)* NDVI0
• • • 当NDVI小于NDVI0 ， fv取值为0； NDVI大于NDVIv ， fv取值为1； 介于两者之间的像元使用公式（1）计算。
利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式 输入栏中输入进行计算.
请回顾ENVI中公式的写法
实验一 植被覆盖度的遥感反演
◦ 3、计算植被覆盖度
即：
•fv为混合像元中植被所占像元的百分比即为植被覆盖度， •NDVI值为混合像元的NDVI； •NDVIv 和 NDVI0 分别为植被覆盖部分和非植被覆盖部分的 NDVI值。
实验一 植被覆盖度的遥感反演
为了求解混合像元的植被覆盖度，需要确定出纯植被和纯 裸土的NDVI。 但是 NDVIv 和 NDVIs 的确定是很困难而且存在很多不确定性， 因为它受土壤、植被类型以及叶绿素含量等的影响。 尽管如此，目前对于这两个参数的确定主要还是通过对吱 间和空间上的NDVI数据进行统计分析来获取。
方法二：(两种方法都要做)
（1）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：
(b1-NDVI0)/(NDVIv- NDVI0) ，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 NDVI0 ，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。
实验一 植被覆盖度的遥感反演
（3）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，设为1。 最终得到一个单波段的植被覆盖度图像文件，其像元值表 示这个像元内的平均植被覆盖度。 （4）对上述求取的植被覆盖度进行假彩色密度分割。
选择Tools->Color Mapping->Density Slice
划分标准：
裸地：<10% 低覆盖：10%-30% 中低覆盖：30%-45% 中覆盖：45%-60% 高覆盖：>60%
实验一 植被覆盖度的遥感反演
◦ 4、完成实习报告
将所做工作加以总结，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、成
果图件，及实验结论进行分析。
与实验（二）一起交一份实验报告，以班级为单位 交到学习委员处交给任课老师。 提交报告文件名的编写格式： 班级_姓名_学号
实验一 植被覆盖度的遥感反演
（ 2 ）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> NDVI0，生 成掩膜，该掩膜保留所有 NDVI 值大于 NDVIv 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 MaskParameters 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。
实验一 植被覆盖度的遥感反演
三、实习仪器与数据
（1）Landsat 8数据：LC81290392013110LGN01 仁寿县的县界*.shp文件 （2）根据自己的兴趣选择研究区，遥感影像以及矢量数据可以从网上获取。 数据来源：从网站下载免费数据，如：
◦ http://glcf.umd.edu/data/ ◦ http://glovis.usgs.gov