植被覆盖度计算

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植被覆盖度计算

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。

计算植被覆盖度方法

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植被在特定区域内覆盖地面面积的百分比,是评估生态系统健康和稳定性的重要指标。

有几种方法可以用来计算植被覆盖度,具体方法的选择取决于数据类型和研究目标。

野外调查方法1. 点取法点取法是最简单的野外调查方法。

研究者在研究区域内随机或系统地放置若干个点,然后在每个点上垂直向下观测,记录植被覆盖地面的情况。

植被覆盖度为被植被覆盖的点数占总点数的百分比。

2. 线段法线段法与点取法类似,但观察的是线段。

研究者沿着研究区域内预先确定的线段行走,并记录线段上被植被覆盖的长度。

植被覆盖度为被植被覆盖的长度占总线段长度的百分比。

3. 样方法样方法涉及在研究区域内建立固定大小的样方,然后记录每个样方中植被覆盖地面的面积。

植被覆盖度为被植被覆盖的面积占总样方面积的百分比。

遥感方法遥感方法利用卫星或航空影像来估计植被覆盖度。

常见的遥感方法包括:1. 归一化植被指数 (NDVI)NDVI 是一个使用多光谱影像计算的指数,可反映植被的绿度和活力。

NDVI 值范围为 -1 到 1,正值表示植被覆盖,负值表示裸露地表或水体。

2. 植被指数最大值复合 (EVI)EVI 是 NDVI 的改进版,它考虑了蓝光反射,以减少大气影响并提高植被覆盖度的准确性。

3. 分割图像法分割图像法涉及将遥感影像分割成小区域,然后将每个区域分类为植被覆盖或其他土地覆被类型。

植被覆盖度为被分类为植被覆盖的区域面积占总研究区域面积的百分比。

选择最合适的方法选择最合适的植被覆盖度计算方法取决于以下因素:数据类型:野外调查需要收集现场数据,而遥感方法使用遥感影像。

研究规模:野外调查通常用于小区域,而遥感方法可用于大区域。

精度要求:某些研究可能需要更高的精度,这可能会影响方法选择。

成本和可行性:野外调查可能需要更多的时间和资源,而遥感方法成本可能会更高。

通过考虑这些因素,研究者可以选择最适合其研究目标和资源限制的植被覆盖度计算方法。

arcgis植被覆盖度计算步骤

arcgis植被覆盖度计算步骤

海瑞:经典名言10句,嘉靖者言家家皆净而无财用也海瑞,字汝贤,号刚峰。

明朝著名文学家、官员。

祖父海宽官至松溪县知县,从伯父海澄官至四川道监察御史。

海瑞幼年丧父,由母亲抚养成人。

作生员时,迷上陆王心学,不喜八股文,这也导致他应试不顺。

直到三十七岁时,才考中举人。

三年后的会试未中进士,遂以举人出仕。

历任南平县教谕、淳安县知县,累迁至应天巡抚。

本文选取海瑞经典名言10句,附上译文和点评,以飨读者。

为直言天下第一事,以正君道、明臣职,求万世治安事。

为了匡正君道,明确臣下职责,求得万世之安,我要直陈天下第一事。

点评:出自《治安疏》。

海瑞为官廉洁正直、节俭朴素,是历史上著名的清官。

他关心民间疾苦,一生与贪官污吏、大地主进行着不屈不挠地斗争,就连嘉靖皇帝也不例外。

这篇《治安疏》就是海瑞担任户部主事时,向嘉靖献直言。

美曰美,不一毫虚美;过曰过,不一毫讳过。

好就是好,坏就是坏,一丝一毫都不敢隐瞒。

点评:海瑞要献直言,遂向嘉靖保证,他所说的都是事实,没有虚假。

汉宣之厉精,光武之大度,唐太宗之英武无敌,宪宗之志平僭乱,宋仁宗之仁恕。

像汉宣帝一样努力认真,像光武帝一样为人大度,像唐太宗一样英明武勇,像唐宪宗一样平定叛乱,像宋仁宗一样仁贤有德。

点评:作者列举历史上贤明的君王,夸赞嘉靖也有上述的美好品德。

唐宪宗曾经镇压藩镇叛乱,短暂终结藩镇割据。

富有四海不曰民之脂膏在是也,而侈兴土木。

二十余年不视朝,纲纪驰矣。

富有四海,却不关心民间疾苦。

大兴土木,大举修建宫殿庙宇。

陛下二十余年不上朝处理政务,导致纲纪松弛,朝政败坏不堪。

点评:嘉靖皇帝在位四十四年,却有二十几年不理朝政。

嘉靖者言家家皆净而无财用也。

嘉靖就是家家皆净而无财用的意思。

点评:作者引用的民间谚语。

在海瑞看来,由于嘉靖荒废朝政,导致朝政败坏、民不聊生,贪官污吏横行。

老百姓入不敷出,一年到头没有积蓄。

迩者,严嵩罢相,世蕃极刑,差快人意一时称清时焉。

近来,严嵩被罢相,严世蕃被处以极刑。

arcgis植被覆盖度计算

arcgis植被覆盖度计算

arcgis植被覆盖度计算植被覆盖度是指在一个地理区域内,被植被覆盖的地表面积与总地表面积之间的比例。

植被覆盖度通常被用来评估一个地区的生态状况、环境变化以及植被生长的情况。

在ArcGIS平台中,可以使用多种方法来计算植被覆盖度,包括遥感影像分析、空间插值和图像分析等。

在遥感影像分析中,植被覆盖度的计算通常基于植被指数(Vegetation Index)的计算。

植被指数是一种利用遥感影像数据来反映地表植被情况的指标。

植被指数常用的有Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)、Enhanced Vegetation Index (EVI)和Greenness Index (GI)等。

其中,NDVI是最常用的植被指数之一,其计算公式为:NDVI = (NIR - RED)/(NIR + RED),其中NIR代表近红外波段的反射值,RED代表红光波段的反射值。

通过计算图像中每个像元的NDVI值,可以得到植被覆盖度的信息。

在ArcGIS中,可以通过使用ArcMap或ArcGIS Pro来进行植被覆盖度的计算。

首先,需要获取一幅遥感影像数据,可以是多光谱数据或全色数据。

然后,根据所选择的植被指数,使用Band Arithmetic工具来计算NDVI或其他植被指数。

接下来,可以使用栅格计算器(Raster Calculator)工具来根据计算得到的NDVI值来计算植被覆盖度。

植被覆盖度的计算通常基于像元的阈值来判断是否属于植被覆盖,常见的阈值有0.2或0.3。

最后,可以使用ArcGIS的栅格统计工具来计算整个区域的植被覆盖度。

除了遥感影像分析,还可以使用ArcGIS的空间插值工具来计算植被覆盖度。

空间插值是一种通过离散点数据来估计未知位置上的数据值的方法。

可以使用ArcGIS的插值工具(如Kriging或IDW)来估计每个地点的植被覆盖度。

这需要有足够数量和分布均匀的野外观测数据,用于插值计算。

fvc植被覆盖度公式

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。

植被覆盖度计算

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。

ENVI下 地表植被覆盖度计算 ——以烟台芝罘区为例

ENVI下 地表植被覆盖度计算 ——以烟台芝罘区为例

芝罘区植被覆盖度的遥感估算研究目的:根据landsat5号行数据,计算出归一化植被指数NDVI来估算烟台芝罘区植被覆盖度,研究芝罘区地表植被覆盖状况。

原理与方法:➢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、雪、枯叶、粗糙度等,且与植被覆盖有关➢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%。

植被覆盖度计算

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

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。

ERDAS下植被覆盖度的计算

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。

arcgis植被覆盖度计算

arcgis植被覆盖度计算

arcgis植被覆盖度计算
植被覆盖度计算是通过遥感影像数据分析来评估特定区域的植被分布和植被覆盖程度的过程。

在ArcGIS软件中,可以通过
以下步骤进行植被覆盖度计算。

1. 准备数据:获取相应区域的遥感影像数据,可以是多光谱遥感影像或者激光雷达数据。

确保影像数据覆盖到所分析的区域。

2. 数据预处理:对于多光谱影像数据,可以进行辐射校正、大气校正和几何校正。

对于激光雷达数据,可以进行噪声去除和地面滤波等预处理步骤。

3. 植被指数计算:常用的植被指数包括归一化植被指数(NDVI)和土地植被指标(LAI)。

可以根据实际需求选择
适当的植被指数进行计算。

在ArcGIS软件中,可以使用栅格
计算器工具进行植被指数的计算。

4. 植被覆盖度计算:根据计算得到的植被指数图层,使用栅格统计工具计算植被覆盖度。

可以使用像素统计方法,将植被指标值大于某个阈值的像素视为植被覆盖,并计算植被覆盖度百分比。

5. 可视化和分析:根据计算结果,可以将植被覆盖度以栅格图层或矢量数据的形式进行可视化展示。

还可以进行空间分析,例如在不同的地理单元(例如土地利用类型)上分析植被覆盖度的差异。

需要注意的是,植被覆盖度计算是一个较为复杂的过程,涉及到数据预处理、指数计算和统计分析等多个环节。

具体的计算方法和步骤可能会因数据类型和分析需求而有所不同。

因此,在实际操作过程中,建议根据具体情况参考ArcGIS软件的使用文档和相关文献,或者咨询相关领域的专业人士。

植被覆盖度计算

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。

植被覆盖度计算与分级

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……→ results to text flie……Choose→命名为2000_FVC_chuli_again_1dengji→打开→Ok。

计算植被覆盖度

计算植被覆盖度

计算植被覆盖度利用ArcMap软件和ENVI软件计算地区植被覆盖度。

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b3、计算FVC(植物覆盖度)其中,FVC是植被覆盖度:FVC=[(NDVI-NDVIs)/(NDVIv-NDVIs)]2NDVIs=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)]EXP文件表示公式计算植被覆盖度:计算植被覆盖度: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b3、计算植被覆盖度(FVC)。

FVC=[(NDVI-NDVIs)/(NDVIv-NDVIs)]20.05 0.07-0.05[ndvi-0.05)/(0.07-0.05)]*[(ndvi-0.05)/(0.07-0.05)][(ndvi-0.05)/(0.07-0.05)]*[(ndvi-0.05)/(0.07-0.05)]ndvi在envi 用b1表示后续处理公式使1≥FVC≥0:(b1 lt 0)*0+(b1 gt 1)*1+(b1 le 1 and b1 ge 0)*b1关于逻辑关系的说明:ge:大于等于0gt:大于le:小于或等于lt:小于and:且or:或eq:等于ne:不等于植物覆盖度分级计算公式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。

植被覆盖度计算

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

植被覆盖度计算

植被覆盖度计算集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#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。

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。

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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。

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BasicTools->Statistics->ComputeStatistics,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。


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。


用ENVI主菜单->BasicTools->BandMath,在公式输入栏中输入:
(b1lt0.031766)*0+(b1gt0.522991)*1+(b1ge0.031766andb1le0.522991)*((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。


Display显示。

(6)选择Tools->ColorMapping->DensitySlice,单击ClearRange按钮清除默认区间。

(7)选择Opions->AddNewRanges,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。

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