实验课1-定量遥感--植被覆盖度反演
植被指数遥感反演研究
植被指数遥感反演研究植被指数遥感反演是指利用遥感技术来获取植被指数信息的研究。
植被指数是一种用于评估植被覆盖状况和生长状况的指标，常用的植被指数有归一化植被指数（NDVI）、归一化差异植被指数（NDVI）、简化植被指数（EVI）等。
遥感技术是指通过利用传感器对地球表面进行观测，获取地球表面特征信息的一种技术。
遥感技术的发展使得人们可以从卫星、飞机等遥远距离上获取地球表面的影像数据，进而解决一系列的环境和资源问题。
而植被指数遥感反演研究则是利用遥感数据中的植被光谱信息，量化地表植被指数，从而达到对植被生长状况的评估和监测的目的。
植被指数遥感反演研究是一个多学科的研究领域，涉及植物生理学、光谱学、遥感科学等多个学科的交叉。
通过分析植被光谱反射特征，结合物理模型和数学统计方法，可以获取植被表面的光谱信息，从而推算出植被指数。
植被指数一般可以分为长波红外和可见光区域计算的，其中NDVI是最常用的植被指数之一植被指数遥感反演不仅可以用于评估植被覆盖状况，还可以用于监测植被的生长状况和进行植被变化分析。
例如，可以利用植被指数遥感反演技术来研究植被对气候变化的响应，评估植被对干旱、洪涝等自然灾害的影响，以及了解植被退化和生态恢复等情况。
植被指数遥感反演研究已经得到广泛应用。
例如，在农业领域，可以利用植被指数遥感反演监测农作物生长状况，预测农作物产量，进行农业资源管理和灾害风险评估。
在环境保护方面，植被指数遥感反演可以用来监测森林覆盖率、湿地变化和土地退化等情况，为环境保护决策提供科学依据。
此外，植被指数遥感反演还可以用于城市绿化监测、自然保护区管理等方面。
然而，植被指数遥感反演研究面临一些挑战。
首先，不同植被类型对光谱的反射特征存在差异，因此需要建立针对不同植被类型的反演模型。
其次，由于遥感数据的受云、阴影和大气等因素的影响，可能会导致植被指数的误差增大。
因此，在反演过程中，需要考虑这些影响因素，并进行预处理和校正。
基于遥感影像的北京市植被覆盖率反演
基于ETM遥感影像的北京市植被覆盖度反演1 绪论1.1 研究区概况北京中心位于北纬39度54分20秒，东经116度25分29秒。
位于华北平原西北边缘。
毗邻渤海湾，上靠辽东半岛，下临山东半岛。
北京与天津相邻，并与天津一起被河北省环绕。
西部是太行山山脉余脉的西山，北部是燕山山脉的军都山，两山在南口关沟相交，形成一个向东南展开的半圆形大山弯，人们称之为“北京弯”，它所围绕的小平原即为北京小平原。
诚如古人所言：“幽州之地，左环沧海，右拥太行，北枕居庸，南襟河济，诚天府之国”。
全市平均海拔43.5米。
北京平原的海拔高度在20～60米，山地一般海拔1,000～1,500米。
北京市国土面积16410.54平方公里，市区面积12187平方公里，建成区面积1386平方公里。
1.2数据的选择本研究的研究的是北京市植被覆盖度反演，应选择植被生长的旺季，考虑到北京市的气候和季节，应选择6~10月份之间的数据影响为最合适的。
据此，本研究选择的是2009年9月22日的landsat5的TM遥感影像。
图1-1图像的示例图：影像绿地信息明显，有较好的识别效果。
基本上满足研究的需要。
1-1 影像数据1.3 研究的意义植被，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。
一个城市的植被覆盖度可以反映一个城市规划的情况，间接的反应一个城市的环境质量，是城市的重要组成部分。
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。
反演植被含量
课程名称：定量遥感
实验名称反演植被指数
【实验名称】反演植被指数
【实验目的】通过NDVI反演植被指数
【实验内容】
1.打开已经经过FLAASH大气校正的遥感影像
波段计算归一化植被指数NDVI(705)
2.在主菜单中选择Basic Tools，Band Math，输入计算公式（float(b1)-float(b2)）/
（float(b1)+float(b2)）,点击OK，b1选择波段中心值为750左右的波段，b2选择波段中心值为705左右的波段，选择输出文件夹，输入名称NDVI
掩膜，将非植被部分掩膜
3.在影像菜单中选择Tools,Build Mask，在新弹出菜单中选择Options,Import Data Range,选择NDVI文件，Data Min V alue为0.25，Data Max Value为1，选择输出文件夹，输入名称掩膜
4.在主菜单中选择Basic Tools,Masking,Apply Mask,在新菜单中选择NDVI，Select Mask Band
中选择掩膜，点击OK，选择输出文件夹，文件名掩膜结果
波段计算反演植被指数
5. 主菜单中选择Basic Tools ，Band Math ，输入计算公式0.188*exp(4.48*b3),点击OK ，b3选择掩膜结果，选择输出文件夹，输出名称为反演结果
【实验体会】
【老师打分与签名】。
基于像元二分模型的植被覆盖度反演
实习报告题目XX市基于像元二分模型的植被覆盖度反演学院测绘科学与技术学院专业班级测绘工程1903班姓名 _______________ X XX学号17410080518任课教师XX、XXX日期2020年1月10日目录一．实习目的 (2)二．实习地点及时间 (2)三．实习具体内容 (2)1. 数据获取 (2)2. 数据预处理 (3)2.1 数据读取与定标 (3)2.2 图像裁剪 (4)2.3 大气校正 (5)3. 植被覆盖度估算 (6)3.1 NDVI 计算 (6)3.2 掩膜文件制作 (8)3.3 获取阈值 (9)3.4 生成参数文件 (9)3.5 植被覆盖度 (11)3.6 植被覆盖度验证和分类 (13)4. 植被覆盖度时空变化分析 (14)4.1 各期植被覆盖度的基本情况 (14)4.2 植被覆盖度的动态变化检测 (15)四．实习心得 (16)一．实习目的掌握ENVI 软件的基本操作掌握遥感卫星影像的处理流程提高学生分析问题解决问题能力，增强实践技能。
学会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。
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。
二．实习地点及时间XX科技大学临潼校区骊山校区11#509, 2020年1月7日到2020年1月9日。
三．实习具体内容1.数据获取本专题使用的数据在地理空间数据云下载。
所使用的数据为甘肃省XX市2014年4月7日和2018年4月2日landsat8 OLI。
图 1 数据获取2.数据预处理 2.1数据读取与定标1.数据读取在 ENVI 主菜单中，选择 File-〉Open As-> Landsat-> GeoTIFF with Metadata ，在对话框中 选择“ \1-Landsat8 数据 \LC81290362014097LGN00_MTL.txt ” 文件，ENVI 自动将数据真彩色显示，对数据做全景显示和拉伸，在 Data Manager 中，自动按 照波长分成五个组：多光谱、全色、卷云、热红外、质量波段。
基于植被覆盖度-地表温度的深层土壤湿度遥感反演
基于植被覆盖度-地表温度的深层土壤湿度遥感反演
余鹏;沈润平
【期刊名称】《陕西气象》
【年(卷),期】2010(000)003
【摘要】利用MODIS影像数据,在地表温度和植被覆盖度 (Ts/Fr) 特征空间基础上反演了江苏省仪征地区2004年5月、9月和11月40 cm土壤湿度.反演结果显示,5月土壤湿度值最大,9月次之,11月最小.5月土壤湿度高值区主要位于南部靠近长江沿岸地区和北部谷底平原地区,低值区主要位于中部缓岗丘陵地区.利用实测资料进行模型检验表明,本研究反演出的土壤湿度精度较高,遥感反演的40 cm土壤湿度的平均相对误差达7.6%.
【总页数】5页(P10-14)
【作者】余鹏;沈润平
【作者单位】南京信息工程大学,南京,210044;南京信息工程大学,南京,210044【正文语种】中文
【中图分类】P412.27
【相关文献】
1.基于地表温度日较差-植被覆盖度特征空间的土壤含水量反演方法 [J], 茹晨;段四波;姜小光;冷佩;高懋芳;霍红元;李召良
2.基于地表温度日较差-植被覆盖度特征空间的土壤含水量反演方法 [J], 茹晨;段四波;姜小光;冷佩;高懋芳;霍红元;李召良;;;;;;;;
3.基于Landsat8数据的乌鲁木齐植被覆盖度与地表温度反演分析 [J], 朱梦阳
4.基于Landsat8数据的乌鲁木齐植被覆盖度与地表温度反演分析 [J], 朱梦阳
5.利用植被覆盖度—地表温度特征空间提取厦门市土壤湿度信息 [J], 蔡达鹏;徐涵秋
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基于像元二分模型的植被覆盖度反演
基于像元二分模型的植被覆盖度反演植被覆盖度是指地表被植被覆盖的程度，通常用百分比来表示。
植被覆盖度对于生态环境的评估和监测具有重要意义，可以反映区域的生态状况、土地利用情况以及气候变化等信息。
而基于像元二分模型的植被覆盖度反演则是一种常用的遥感方法，通过分析遥感影像数据，对地表植被覆盖度进行定量化评估。
像元二分模型是一种基于遥感影像数据进行分类的方法，它将地表分为植被和非植被两类像元，通过像元的光谱信息和空间关系进行分类。
在植被覆盖度反演中，首先需要获取高分辨率的遥感影像数据，如卫星影像或航拍影像。
然后利用像元二分模型对影像进行分类，将地表像元划分为植被和非植被两类。
通过统计每类像元的数量，即可计算出植被覆盖度的百分比。
基于像元二分模型的植被覆盖度反演方法具有一定的优势和局限性。
优势在于可以利用遥感影像数据实现对大范围区域的快速监测，提高了效率和准确性。
同时，该方法还可以定量化地表植被覆盖度，为生态环境保护和土地管理提供科学依据。
然而，基于像元二分模型的植被覆盖度反演也存在一些局限性，如对影像质量和分类精度要求较高，容易受到地物混合和遥感影像噪声的影响。
在实际应用中，基于像元二分模型的植被覆盖度反演可以结合其他遥感方法和地面调查数据进行验证，提高结果的可信度。
同时，还可以通过时间序列影像数据的分析，实现对植被覆盖度变化的监测和分析，为生态环境的长期监测和保护提供支持。
总的来说，基于像元二分模型的植被覆盖度反演是一种重要的遥感方法，可以用于快速、准确地评估地表植被覆盖度，为生态环境监测和管理提供科学依据。
然而，在应用过程中仍需考虑其局限性，并结合多种方法和数据源进行综合分析，以提高结果的可靠性和精度。
希望通过不断的研究和实践，基于像元二分模型的植被覆盖度反演方法能够更好地应用于实际工作中，为地球资源的可持续利用和生态环境的保护做出贡献。
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。
使用遥感图像进行植被覆盖度测量的方法
使用遥感图像进行植被覆盖度测量的方法植被覆盖度是评估地表生态系统的重要指标之一，可以帮助我们了解植被分布、生长状况以及生态环境的变化。
通过遥感技术，我们可以借助航天器、无人机等高空平台获取的图像数据，来进行植被覆盖度的测量与分析。
本文将介绍一些使用遥感图像进行植被覆盖度测量的方法及其应用。
一、光谱指数法光谱指数法是使用遥感图像中的光谱信息来推断植被覆盖度的一种方法。
光谱指数是根据植被对不同波段的反射特性而计算得出的。
其中，植被指数（Vegetation Index，VI）是光谱指数法中最常用的一种指数计算方法。
常见的植被指数包括归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、简化型植被指数（Simple Ratio Index，SR）等。
在使用光谱指数法进行植被覆盖度测量时，首先需要根据遥感图像计算出相应的植被指数值。
然后，通过与实地采样数据进行对比，建立植被指数与植被覆盖度之间的关系模型，从而推算出植被覆盖度。
这种方法具有简单、快速、非破坏性的优点，并能够进行大范围的植被分布调查，因此被广泛应用于植被覆盖度的监测与评估。
二、面向对象的分类方法面向对象的分类方法是利用遥感图像中的纹理、形状、空间分布等特征，将图像中的像素分成不同的类别，并将每个类别与相应的植被覆盖度关联起来的方法。
通过这种方法，我们可以得到植被覆盖度变化的空间分布图，并进一步进行植被生态系统调查和分析。
面向对象的分类方法需要先进行图像分类，将图像中的不同景物、地物分割成不同的对象。
然后，根据所建立的训练样本库，将这些对象分类为与植被覆盖度相关的类别。
最后，通过对每个类别中的对象进行统计，得到相应的植被覆盖度。
三、机器学习方法机器学习方法是一种将遥感图像与实地采样数据进行关联的高级技术。
通过训练模型，机器学习方法可以从遥感图像中学习到特定的植被覆盖度信息，并将其应用于未知区域的植被覆盖度估计。
《2024年内蒙古典型草原植被地上生物量遥感反演》范文
《内蒙古典型草原植被地上生物量遥感反演》篇一一、引言随着全球环境问题的日益严峻，对生态系统中的生物量监测已成为一项重要任务。
其中，草原生态系统作为地球上的重要组成部分，其植被地上生物量的准确监测对生态平衡和环境保护具有重要意义。
内蒙古作为我国草原的主要分布区之一，其典型草原植被地上生物量的监测研究具有较高的学术价值和实际应用价值。
本文将通过遥感反演技术，对内蒙古典型草原植被地上生物量进行深入研究。
二、研究区域与数据源本研究选取内蒙古典型草原为研究对象，利用遥感技术进行植被地上生物量的反演。
数据源主要包括卫星遥感数据、地面实测数据以及气象数据等。
其中，卫星遥感数据包括Landsat、Sentinel-2等多源卫星数据，用于获取草原植被的生长状况和空间分布信息。
地面实测数据主要用于验证遥感反演结果的准确性，包括植被类型、高度、覆盖度等实测数据。
气象数据则用于分析草原植被生长与气候因素的关系。
三、遥感反演方法遥感反演方法主要包括植被指数法、光谱混合分析法和机器学习算法等。
本研究采用机器学习算法中的随机森林算法进行反演。
首先，对卫星遥感数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正等步骤。
然后，提取草原植被的光谱信息、空间信息等特征，利用随机森林算法建立生物量与遥感数据之间的模型关系。
最后，通过模型对典型草原植被地上生物量进行反演。
四、结果与分析经过遥感反演，我们得到了内蒙古典型草原植被地上生物量的空间分布图。
通过与地面实测数据进行对比，我们发现遥感反演结果与实际结果具有较高的相关性，证明了本文所采用的反演方法的可靠性。
进一步分析表明，草原植被地上生物量的分布与气候因素密切相关，如降水量、温度等。
在干旱年份，草原植被地上生物量较低；而在湿润年份，则表现出较高的生物量。
此外，不同植被类型之间也存在明显的生物量差异，如草原牧草与杂草之间的生物量存在较大差异。
五、讨论与展望本文采用机器学习算法对内蒙古典型草原植被地上生物量进行了遥感反演，取得了一定的成果。
植被覆盖度遥感反演研究
植被覆盖度遥感反演研究植被覆盖度是指一定面积内植被所占的比例，是评估地表生态环境和气候变化的重要指标。
传统的植被调查方法需要大量的人力物力，且成本高，限制了其应用范围。
遥感技术的出现，使得基于遥感数据的植被覆盖度反演成为可能，为生态环境和气候变化研究提供了重要的手段。
本文将探讨植被覆盖度遥感反演研究的方法和应用。
植被覆盖度遥感反演的方法有多种，如高光谱遥感反演、主成分分析遥感反演、归一化差值植被指数（NDVI）反演等。
其中，NDVI方法是应用最广泛的一种方法。
NDVI在可见光和近红外波段反映植被叶绿素含量和植被覆盖度。
植被叶绿素是光合作用中的重要成分，当植被覆盖度增加时，植被叶绿素含量也会增加，因此NDVI值也会增加。
NDVI方法的反演准确性较高，适用于不同尺度和时间尺度的研究。
植被覆盖度遥感反演的应用涵盖环境生态、农业生产、荒漠化治理、城市化规划等多个领域。
以生态环境为例，植被覆盖度是评估生态环境质量和植被类型特征的重要指标。
借助遥感技术，可以实现对大范围、多时段的植被覆盖度监测和评估，为自然保护和生态修复提供科学依据。
在荒漠化治理方面，植被覆盖度反演可以为荒漠化治理提供地面覆盖度和植被生产力等信息，进而指导荒漠化治理和生态恢复。
在农业生产方面，植被覆盖度反演可以为农业生产提供田间植被信息，提高农作物生产的效率，促进可持续农业发展。
除此之外，植被覆盖度遥感反演还具有大数据分析能力和智能化应用的发展潜力。
随着遥感数据分辨率的不断提高和信息获取能力的增强，植被覆盖度反演将更加精准。
同时，基于机器学习和人工智能算法的植被覆盖度反演也在逐步发展，将开拓更广阔的应用空间。
例如，能够自动识别植被类型、提升遥感图像解译精度、辅助研究广泛分布的植被样地等。
虽然植被覆盖度遥感反演技术已经相对成熟，但在实际应用过程中还存在一些挑战。
首先，植被覆盖度遥感反演需要考虑到地表物体的光谱响应与大气辐射影响，因此需要进行大气校正等数据预处理。
遥感模型与反演方法
(d)
(e)
(f)
Hale Waihona Puke 不同植被类型的BRDF(GOMS模型)
conifer(a,d) savanna(b,e) shrubland(c,f) 红光波段（a-c） 近红外波段（d-f）
=55º
Li-Strahler几何光学-辐射传输混合模型GORT 由于几何光学模型和辐射传输模型分别在不同的尺度上 具有各自的优势，李小文和 Strahler 充分利用几何光学模型 在解释阴影投射面积和地物表面空间相关性上的基本优势， 在纯 GO 模型和不连续植被间隙率模型的基础上，用辐射传输 方法求解多次散射对各面积分量亮度的贡献，分两个层次来 建立承照面与阴影区反射强度的辐射传输模型，并以间隙率 模型作为联系二者的关键。
（1）辐射传输模型
电磁波从辐射源到目标的传输过程，表示为观测方向 ｓ 上 关于辐亮度Ｉ的辐射传输方程：
dI ( s ) K (I J ) ds
K－消光系数，Ｊ－源函数。 将辐射传输方程写作微积分形式：
I ( , s ) I ( , s ) ( / 4 ) P( s, s' ) I ( , s' )d' ( r, s ) /
李一 Strahler(1985， 1986) 根据稀疏林的实际情况，抛 弃了“小几何体”假定，直接用森林结构参数计算四个分量随 太阳角和观察角变化，建立了遥感像元尺度的天然林BRDF模型。
典型的几何光学模型为景合成模型：
R(v) ki (v)Ri (v)
其中，R(v) 为冠层的反射率，v 表示为光照方向和观察方向的 函数，Ri(v) 为冠层组分的反射率，Ki(v)表示为冠层结构参数 的函数。
多角度遥感提供多个方向的观测数据，相比单一方向观测 提供了更多的信息，多角度观测信息的利用要求对植被冠层二 向性反射特征的描述 －冠层反射的BRDF 模型。
植被覆盖地表土壤水分遥感反演
植被覆盖地表土壤水分遥感反演一、概述植被覆盖地表土壤水分遥感反演是当前遥感科学与农业科学交叉领域的重要研究方向。
随着遥感技术的不断进步，利用遥感手段对植被覆盖地表下的土壤水分进行反演，已经成为监测土壤水分动态变化的有效手段。
本文旨在深入探讨植被覆盖地表土壤水分遥感反演的基本原理、方法进展及实际应用，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
植被覆盖地表土壤水分遥感反演的基本原理在于，通过遥感传感器获取地表植被和土壤的综合信息，进而利用特定的反演算法提取出土壤水分含量。
这一过程中，植被覆盖对遥感信号的影响不可忽视，如何有效去除植被覆盖的影响，成为植被覆盖地表土壤水分遥感反演的关键问题。
在方法进展方面，近年来国内外学者提出了多种植被覆盖地表土壤水分遥感反演方法，包括基于植被指数的反演方法、基于热惯量的反演方法、基于微波遥感的反演方法等。
这些方法各有特点，适用于不同的研究区域和植被类型。
随着深度学习等人工智能技术的快速发展，其在植被覆盖地表土壤水分遥感反演中的应用也逐渐受到关注。
在实际应用方面，植被覆盖地表土壤水分遥感反演在农业、生态、环境等领域具有广泛的应用前景。
通过实时监测土壤水分状况，可以为农业生产提供科学的灌溉指导，提高水资源的利用效率也可以为生态环境监测和评估提供重要的数据支持，有助于维护生态平衡和可持续发展。
植被覆盖地表土壤水分遥感反演是一项具有重要意义的研究工作。
随着遥感技术的不断进步和反演算法的不断优化，相信这一领域的研究将会取得更加丰硕的成果。
1. 背景介绍：植被覆盖地表土壤水分的重要性及其在农业、生态和环境监测中的应用。
植被覆盖地表的土壤水分是地球水循环的重要组成部分，它直接影响着植被的生长和生态系统的平衡。
在农业领域，土壤水分是作物生长的关键因素之一，其含量和分布直接影响着作物的产量和品质。
准确获取植被覆盖地表的土壤水分信息，对于指导农业生产、优化水资源管理具有重要意义。
在生态方面，土壤水分与植被覆盖度之间存在着密切的相互作用关系。
植被盖度遥感反演评价体系及LandsatOLI卫星影像之差异典范探测
植被盖度遥感反演评价体系及LandsatOLI卫星影像之差异典范探测植被盖度是指地表被植被所覆盖的程度，是衡量植被状况的一个重要指标。
植被盖度的遥感反演评价体系可以通过遥感技术获取地表植被信息，为环境保护、农业生产以及自然资源管理提供重要依据。
Landsat OLI卫星影像作为遥感领域常用的数据源，具有高空间分辨率、多光谱波段覆盖等优势，可以被应用于植被盖度的监测与评价。
植被盖度的遥感反演评价体系是从遥感影像中提取有关植被信息的一种方法。
该体系基于遥感图像的各种光谱波段信息和反射率值，通过合理的算法和模型来估计植被盖度。
评价体系通常由一系列参数和指标组成，如NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）、EVI（Enhanced Vegetation Index）、SRAVI（Soil-Adjusted and Atmospherically Resistant Vegetation Index）等。
这些指标根据不同的植被特征和要求而有所不同，可以表征植被的生长状况、覆盖程度等。
在应用植被盖度遥感反演评价体系时，Landsat OLI卫星影像是常用的数据源。
Landsat OLI卫星影像具有多光谱波段信息，包括不同波段的红、绿、蓝光谱信息，以及近红外波段等。
借助这些波段信息，可以通过计算植被指数的数值来实现植被盖度的遥感反演。
其中，NDVI是最常用的植被指数之一，是通过红光谱波段和近红外波段的光谱反射率计算得到的，可以较好地表征植被的状况。
EVI相较于NDVI更适用于高植被盖度和低植被盖度的环境下，可以更准确地估计植被盖度。
而SRAVI是考虑了土壤干扰和大气扰动的植被指数，对于土壤背景颜色的影响和大气扰动的抑制具有较好的效果。
通过对Landsat OLI卫星影像进行植被盖度的遥感反演评价，可以探测出不同区域和不同时间段的植被差异典范。
植被盖度的变化对地表环境和生态系统的变化具有重要影响。
探讨北京市植被覆盖度反演
探讨北京市植被覆盖度反演1、概述北京是是一个迅速发展的城市，随着其发展，北京的土地利用情况在近十几年中发生了巨大的变化，包括城区的扩张和郊区的绿化。
近几十年来，应用遥感监测区域植被覆盖度反演的研究已经很多。
本文以北京市为研究区域，应用植被指数的方法，从植被覆盖的角度，分析研究区土地利用的变化情况。
监测北京市2001年到2011年的植被覆盖度变化情况，并对十年来北京市的植被覆盖变化情况进行统计分析和展示。
2、研究区域与数据获取2.1研究区域概况北京是中国的首都，中心位于北纬39度54分20秒，东经116度25分29秒。
位于华北平原西北边缘。
全市平均海拔为43.5米，平原地区的海拔高度在20-60米，山地一般海拔100-500米。
北京的气候为典型的北温带半湿润大陆性季风气候，夏季高温多雨，冬季寒冷干燥，春、秋短促。
2.2数据准备用于植被覆盖度监测的卫星图像应该具备两个基本条件：第一，选择尽量没有云雾影响的清晰图像；第二，应该选取植被生长情况大致相同的卫星图像。
本研究获取了北京市2001年5月27日、2007年5月28日和2011年6月8日三个时间的Landsat TM卫星影像，由于一景影像不能完全覆盖北京市，所以需要相邻两景影像进行拼接，然后从拼接后的图像中截取研究区范围内的图像用于之后的计算。
从结果中我们可以看出，2001年的植被覆盖状况与2011年的不同，尤其是建筑物集中部分，植被明显增加，说明北京市平原造林工程起到了作用。
因此，对试验区进行植被覆盖动态变化监测是有意义和价值的。
3、研究方法与流程3.1像元二分模型根据像元二分模型的原理，将遥感传感器所观测到的信息S线性分解为绿色植被部分贡献的信息Sv与由裸土部分贡献的信息Ss两部分：S=Sv+Ss混合像元中有植被覆盖的面积比为像元的植被覆盖度fc。
假设全部是由植被覆盖的纯像元，所得的遥感信息为Sveg。
混合像元的植被部分所贡献的信息Sv为：Sv=fc·Sveg；同理，假设全部是由土壤覆盖的纯像元为Ssoil。
植被覆盖度反演
题目：植被遥感监测具有很长的历史，植被遥感中植被覆盖反演是主要内容之一，线性分解模型是混合像元分解法的一种，根据混合像元分解及线性分解模型的原理，利用红碱淖2016年6月17日Landsat8 OLI数据，求取研究区植被覆盖度（写出详细计算过程和步骤）。
一、操作思路：端元代表影像中的纯净像元，求取植被覆盖度即求取端元的丰度，因此采用混合像元分解及线性分解模型进行混合像元分解，得到端元以及相应的丰度影像，即为植被覆盖度影像。
二、操作步骤：1.影像预处理由于操作时间的限制和硬件设备的不允许，将影像选取一定的区域进行裁剪，感兴趣区域为roi1文件，得到裁剪后影像2016new文件，导入影像，进行影像的预处理，包括辐射定标和大气校正步骤，辐射定标采用Radiometric Calibration工具，大气校正采用FLAASH工具，分别得到辐射定标结果2016_rad1和2016_ref文件。
变换采用MNF变换工具，可将数据波段进行“降维”，提取出有用信息集中的波段，去除噪声信息集中的波段，利用Forward MNF Estimate Noise Statistic 将数据进行MNF变换，得到MNF变换结果2016_MNF和噪声文件MNF_Noise和统计文件MNF_Statistic文件。
变换纯净像元指数法指像元被标记为纯净像元的次数，可以将混合像元进行分解，有效的提取出端元。
由于操作时间的限制和硬件设备的不允许，将MNF变换后影像与原影像选取一定的同样区域进行裁剪，感兴趣区域选择ROI2文件，得到裁剪结果为2016_MNF_sub和2016new_sub文件。
在MNF变换后发现有用信息集中在1、2、3波段，因此利用Pixel PurityIndex 工具，将MNF变换后影像选择1、2、3波段进行端元提取，阈值设为，操作的结果为2016_PPI文件。
维可视化利用N维可视化工具可以将端元更好的显示，有利于更加直观的确定端元，在N维可视化窗口中，选中1、2、3波段，在显示窗口中将较为集中的区域定为端元，进行类（class）的划定，一共确定三类，利用mean all工具将三类端元的波谱显示出来，并保存为波谱库2016_sli文件。
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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，
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。
• • • 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
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
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。他们各自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
•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) 。
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（ 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。
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。
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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。
像元二分模型因其形式简单而被dsat 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。
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%
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◦ 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
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。
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：
◦ /data/ ◦
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。
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◦ 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：
◦ /
数据源请从（1）和（2）中任意选择一个。
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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，