基于GIS的植被覆盖度估算
arcgis植被覆盖度计算
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arcgis 植被覆盖度计算
ArcGIS 提供了多种用于计算植被覆盖度的工具和方法。
其中，常用的一种方法是使用遥感影像和相关的植被指数来估计植被覆盖度。
以下是一些常见的步骤和工具：
1. 获取遥感影像： 使用ArcGIS 导入或加载需要分析的遥感影像。
这可以是卫星影像、航拍影像等，最好是多光谱影像，以便计算植被指数。
2. 计算植被指数： 计算植被指数，如归一化植被指数（NDVI ）或其他适用于你的区域的指数。
通常，NDVI 是一种常用的植被指数，
其计算公式为()
()NIR Red NDVI NIR Red −=+，其中 NIR 是近红外波段的反射值，Red 是红光波段的反射值。
3. 阈值化： 使用阈值化方法将植被指数转换为二值图像，其中植被部分为1，非植被部分为0。
这可以通过选择适当的阈值来实现。
例如，你可以使用Raster Calculator 工具进行阈值化，将NDVI 大于某个阈值的像元设置为1，其余像元设置为0。
4. 计算覆盖度： 最后，通过计算二值图像中1的像元数量与总像元数量之比，可以得到植被覆盖度的百分比。
你可以使用Zonal Statistics 工具对整个区域或特定区域进行统计。
这是一个简要的步骤，具体操作可能会因数据的不同而有所变化。
确保你的遥感影像数据正确，并且你理解你所使用的植被指数的含义。
在ArcGIS 中，你可以利用工具箱中的工具来执行这些任务。
基于像元二分模型的植被覆盖度计算
基于像元二分模型的植被覆盖度计算植被覆盖度是评估自然生态系统健康状况的一个重要指标。
在野外或遥感图像中，通过像元二分模型可以对植被覆盖度进行定量分析。
本文将介绍像元二分模型及其应用，探讨如何利用该模型计算植被覆盖度。
一、像元二分模型的原理与方法像元二分模型是一种遥感图像分析方法，通过将像元分为植被与非植被两类，计算每一类像元的数量与面积，从而得出植被覆盖度。
该模型需要遥感影像数据，包括反射率数据和光谱数据，通过学习已知植被和非植被像元的光谱特征，建立分类模型，对新数据进行分类。
在进行像元二分分类前，需要对遥感数据进行预处理，包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
其中，大气校正是保证遥感数据质量的重要步骤，通过去除大气散射和吸收对遥感数据进行校正，保证图像准确性。
几何校正则是为了消除图像畸变，保证像元位置精确。
利用已知的植被和非植被像元，通过对每个像元的光谱特征进行统计分析，得出植被和非植被的分布情况。
经过分类后，对每一类像元的数量进行计数，通过像元面积与总面积的比值，即可得出植被覆盖度。
二、像元二分模型的应用像元二分模型广泛应用于土地覆盖变化、植被生态监测、水资源保护等领域。
例如，利用像元二分模型对自然保护区进行植被监测，可以实时了解植被变化情况，保护生态环境。
同时，植被覆盖度也是气候变化研究的重要指标之一，通过计算植被覆盖度，可以探讨气候变化对生态系统的影响。
像元二分模型也可以与地理信息系统（GIS）相结合，进行更加精确的分析。
例如，在城市建设规划中，通过在GIS平台上制定可行性方案，并结合像元二分模型计算植被覆盖度，可以最大限度地保护环境，满足市民需求。
此外，在农业生产中，运用像元二分模型可以精确控制水分，提高农作物产量。
三、利用像元二分模型计算植被覆盖度的注意事项在利用像元二分模型对植被覆盖度进行计算时，需要注意以下几个问题：1. 不同遥感影像数据对植被分类的效果不同，需要根据实际情况选取合适的数据。
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。
arcgis植被覆盖度计算
arcgis植被覆盖度计算植被覆盖度是指在特定区域内植被的覆盖面积与总面积的比例。
它是生态环境评价和监测的重要指标之一，能够反映出植被的状况和生态系统的健康水平。
以下是关于如何使用ArcGIS进行植被覆盖度计算的相关参考内容：1. 数据准备：- 植被分类遥感影像数据：植被覆盖度计算需要使用高分辨率的遥感影像数据。
常用的遥感影像类型包括卫星影像（如Landsat、MODIS）和航空影像。
- 数字高程模型（DEM）数据：DEM数据可以用于计算地表的坡度和高程，对植被覆盖度的计算有一定的帮助。
2. 遥感影像预处理：- 影像预处理包括辐射校正、大气校正、几何校正等步骤。
这些步骤旨在消除干扰因素，提高植被分类的准确性。
- 使用ArcGIS中的遥感图像处理工具进行预处理，如图像识别、图像剪裁、图像增强等，以确保影像数据质量。
3. 植被分类：- 在ArcGIS中，可以使用遥感图像分类工具对影像进行植被分类。
常用的分类算法包括最大似然、支持向量机（SVM）和随机森林等。
- 根据遥感分类结果，生成植被覆盖度的二值图像。
其中，植被区域定义为植被类型的像元，非植被区域为其他类型的像元。
4. 植被覆盖度计算：- 根据植被覆盖度的定义，可以利用ArcGIS中的空间分析工具计算植被覆盖度。
例如，可以使用栅格统计工具对植被区域像元的数量进行统计，再除以总的像元数量得到植被覆盖度的百分比。
- 也可以利用ArcGIS中的栅格代数工具和栅格计算工具，对植被区域的像元进行逻辑运算，生成植被覆盖度的栅格图像。
- 此外，结合DEM数据，可以使用ArcGIS中的地理加权回归工具（Geographically Weighted Regression，GWR）进行地表坡度和植被覆盖度的相关分析，进一步了解植被覆盖度与地形关系。
5. 结果可视化：- 对于计算得到的植被覆盖度结果，可以使用ArcGIS中的分类符号工具将不同植被覆盖度等级进行着色，制作植被覆盖度图。
arcgis植被覆盖度计算
arcgis植被覆盖度计算【原创实用版】目录1.引言2.ArcGIS 简介3.植被覆盖度计算方法4.ArcGIS 中的植被覆盖度计算工具5.应用案例6.总结正文【引言】植被覆盖度是描述地表植被覆盖状况的重要指标，对于研究生态系统服务功能、生物多样性保护以及生态环境监测等方面具有重要意义。
随着地理信息系统（GIS）技术的发展，计算植被覆盖度已成为生态学、环境科学等领域的研究热点。
本文以 ArcGIS 为例，介绍植被覆盖度计算的方法及其在 ArcGIS 中的实现。
【ArcGIS 简介】ArcGIS 是一款由美国 Esri 公司开发的地理信息系统（GIS）软件，广泛应用于地理空间数据的采集、管理、分析和可视化。
ArcGIS 具有丰富的地理信息处理和分析功能，为植被覆盖度计算提供了强大的支持。
【植被覆盖度计算方法】植被覆盖度计算方法主要有以下几种：1.基于遥感图像的植被覆盖度计算：利用遥感图像（如卫星影像、航空影像等）提取植被信息，通过图像处理方法计算植被覆盖度。
2.基于 GIS 矢量的植被覆盖度计算：通过 GIS 软件创建矢量数据，包括植被和非植被地类，然后根据地类面积计算植被覆盖度。
3.基于地面实测数据的植被覆盖度计算：通过实地调查、样方统计等方法获取植被覆盖情况，计算植被覆盖度。
【ArcGIS 中的植被覆盖度计算工具】ArcGIS 提供了丰富的工具和函数用于植被覆盖度计算，主要包括：1.基于遥感图像的植被覆盖度计算工具：如 Raster Calculator、Focal Statistics 等。
2.基于 GIS 矢量的植被覆盖度计算工具：如 Summary Statistics、Geometry Service 等。
3.基于地面实测数据的植被覆盖度计算工具：如 Field Calculator、Hawth"s Tools 等。
【应用案例】以某地区为例，首先获取该地区的遥感图像，利用 Raster Calculator 工具提取植被信息，然后使用 Focal Statistics 工具计算植被覆盖度。
基于遥感技术的植被覆盖度测量方法
基于遥感技术的植被覆盖度测量方法植被覆盖度是指土地表面被植物覆盖的程度，是评估生态系统健康和环境质量的重要指标之一。
传统的植被覆盖度测量通常需要人工采集样方数据，工作量大且耗时，难以获取全面的地表植被覆盖信息。
而基于遥感技术的植被覆盖度测量方法克服了这一问题，能够迅速获取广阔地区的植被覆盖度信息。
遥感技术利用从航天器或飞机上获取的远距离和全局的图像，可以在广阔的地表范围内获取大量的植被信息。
这些图像可以是可见光、红外光或微波等不同波段的图像，通过对这些图像进行数字处理和分析，可以提取出植被的特征参数，进而计算出植被覆盖度。
基于遥感技术的植被覆盖度测量方法主要包括以下几个步骤：图像预处理、植被指数计算和植被分割。
首先，图像预处理是遥感图像分析的重要步骤。
由于遥感图像受到大气、云和阴影等干扰，需要对图像进行预处理，以去除这些干扰因素。
常见的图像预处理方法包括大气校正、云和阴影去除等。
预处理后的图像能够更准确地反映地表植被的分布情况。
接下来，植被指数计算是植被覆盖度测量的核心步骤之一。
植被指数是一种基于遥感图像的植被信息提取方法，通过计算不同波段的图像之间的比值或差异，可以反映出植被的分布、状况和生长情况。
常用的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）、植被指数（VI）和差值植被指数（DVI）等。
这些指数综合考虑了植被对不同波段光谱的反射差异，能够有效地反映出植被的物候变化和覆盖度。
最后，植被分割是将遥感图像中的植被区域与非植被区域进行区分的步骤。
通过对植被指数图像进行阈值分割、聚类分析等方法，可以将植被区域分割出来，并计算出植被面积。
同时，通过与地面调查数据进行对比验证，可以进一步提高植被覆盖度测量的准确性和可信度。
除了上述基本步骤以外，基于遥感技术的植被覆盖度测量方法还可以结合地理信息系统（GIS）等相关技术，进行空间分析和数据可视化，以便更好地理解和解释植被覆盖度的时空分布规律。
总之，基于遥感技术的植被覆盖度测量方法具有快速、准确、全面的优势，能够为生态环境保护、资源管理和决策提供重要的科学依据。
arcgis植被覆盖度计算
arcgis植被覆盖度计算植被覆盖度是指某一地区被植被所覆盖的程度。
它是一个衡量生态系统健康状况和植物生长状况的重要指标。
在ArcGIS软件中，可以使用各种方法来计算植被覆盖度。
以下是相关参考内容。
一、遥感影像分类方法1. 最大似然分类法：最大似然分类法是一种常用的遥感影像分类方法。
它基于对各类别像元统计信息的最大似然估计来确定像元的分类。
在ArcGIS中，可以通过创建训练样本并运行最大似然分类工具来进行分类。
分类后，可以通过计算每个类别所占的像元数量来计算植被覆盖度。
2. 支持向量机分类法：支持向量机分类法是一种机器学习方法，具有较好的分类效果。
在ArcGIS中，可以使用Support Vector Machine工具来进行支持向量机分类。
分类后，可以根据每个类别所占的像元数量计算植被覆盖度。
3. 决策树分类法：决策树分类法是一种基于属性值进行分类的方法。
在ArcGIS中，可以使用Decision Tree工具来进行决策树分类。
分类后，可以通过统计每个类别所占的像元数量来计算植被覆盖度。
二、NDVI指数方法植被指数是通过计算影像红外波段和可见光波段的比值来反映植被状况的指标。
最常用的植被指数是归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)。
在ArcGIS中，可以通过计算NDVI指数来估算植被覆盖度。
计算公式为：NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)，其中NIR和RED分别代表红外波段和可见光波段。
三、面积统计法植被覆盖度可以通过统计植被区域的面积来计算。
在ArcGIS 中，可以使用栅格面积统计工具来计算各类别的面积。
首先需要进行影像分类，得到植被区域；然后使用栅格面积统计工具来计算植被区域的面积。
最后，根据植被区域的面积与总区域面积的比例来计算植被覆盖度。
四、直方图分析法直方图是反映影像亮度分布情况的图像统计工具。
植被覆盖度遥感估算研究进展
植被覆盖度遥感估算研究进展一、本文概述植被覆盖度是描述地表植被状况的关键参数，对于生态环境评价、资源管理、气候变化研究等领域具有重要意义。
随着遥感技术的快速发展，利用遥感数据进行植被覆盖度估算已成为当前研究的热点。
本文旨在对植被覆盖度遥感估算的研究进展进行全面的梳理和评价，分析现有方法的优缺点，探讨未来的研究方向和应用前景。
本文首先介绍了植被覆盖度遥感估算的基本原理和方法，包括基于像元的分类方法、像元二分模型、植被指数法等。
然后，重点回顾了近年来国内外在该领域的研究进展，包括新型遥感技术的应用、估算模型的改进和优化、以及多源遥感数据的融合等方面。
本文还讨论了植被覆盖度遥感估算在实际应用中的挑战和限制，如数据质量、尺度效应、算法精度等问题。
本文展望了植被覆盖度遥感估算的未来发展趋势，提出了加强遥感数据质量控制、优化估算模型、推动多源遥感数据融合等建议。
通过本文的研究，可以为植被覆盖度遥感估算的进一步发展提供理论支持和实践指导，推动遥感技术在生态环境保护和资源管理等领域的应用。
二、遥感估算植被覆盖度的基本原理与方法遥感估算植被覆盖度的基本原理在于利用植被在特定光谱范围内的反射、吸收和散射特性，通过对遥感影像的处理和分析，提取植被信息，进而计算植被覆盖度。
这一过程中，植被的光谱响应特性和遥感影像的像元信息是两个关键因素。
方法上，遥感估算植被覆盖度主要包括单波段法、多波段法、像元二分模型法以及机器学习法等。
单波段法通常利用植被在红光波段的反射低谷和近红外波段的反射高峰特性进行估算，方法简单易行，但精度相对较低。
多波段法则通过组合使用多个波段的信息，以提高估算精度，常用的有归一化植被指数（NDVI）等。
像元二分模型法是一种基于像元内植被和非植被信息分解的方法，其假设每个像元的光谱信息由植被和裸土两部分组成，通过模型运算可以分离出植被部分的信息，从而得到植被覆盖度。
这种方法在理论和实践上都具有较高的可靠性，是目前遥感估算植被覆盖度的主流方法之一。
基于GIS的城市生态环境评估研究
基于GIS的城市生态环境评估研究在当今城市化进程不断加速的时代，城市生态环境的质量成为了人们日益关注的焦点。
如何准确、全面地评估城市生态环境状况，为城市的可持续发展提供科学依据，是摆在我们面前的重要课题。
地理信息系统（GIS）作为一种强大的空间数据分析和处理工具，为城市生态环境评估提供了新的思路和方法。
一、GIS 在城市生态环境评估中的作用GIS 能够整合和管理大量的空间数据，包括地形、土地利用、植被覆盖、水系分布等。
通过对这些数据的分析，可以清晰地了解城市生态环境的空间格局和分布特征。
例如，利用 GIS 绘制城市的土地利用图，可以直观地看到不同功能区的分布情况，从而分析出城市发展对生态环境的影响。
GIS 还具备强大的空间分析功能。
它可以计算各种生态环境指标，如植被覆盖率、水体面积比例、生态多样性指数等。
同时，通过缓冲区分析、叠加分析等手段，能够评估不同因素对生态环境的综合影响。
比如，分析工厂周边一定范围内的生态环境变化，判断其对周边居民生活的影响。
二、基于 GIS 的城市生态环境评估指标体系在进行城市生态环境评估时，需要建立一套科学合理的指标体系。
这一体系应涵盖多个方面，包括自然生态、环境污染、社会经济等。
自然生态方面，可考虑植被覆盖度、森林面积、湿地面积、生物多样性等指标。
利用 GIS 可以获取这些指标的空间分布数据，并进行定量分析。
环境污染方面，空气质量、水质状况、土壤污染程度等是重要的评估指标。
通过与监测站点的数据结合，GIS 能够绘制出污染的空间分布图，帮助我们了解污染的扩散范围和严重程度。
社会经济因素也不可忽视，如人口密度、能源消耗、交通流量等。
这些指标与城市的生态环境密切相关，GIS 可以将其与生态环境数据进行关联分析，揭示出人类活动对生态环境的影响机制。
三、数据采集与处理为了进行基于 GIS 的城市生态环境评估，需要采集大量的数据。
这些数据来源广泛，包括卫星遥感影像、航空摄影、实地调查、统计年鉴等。
地理信息系统知识：GIS在植被覆盖度监测中的应用
地理信息系统知识：GIS在植被覆盖度监测中的应用地理信息系统（GIS）是一种计算机技术，用于捕捉、存储、查询、分析和显示地理数据。
GIS已经广泛应用于很多领域，包括环境保护、城市规划、资源管理、农业和医疗等。
其中，GIS在植被覆盖度监测中的应用越来越受到重视。
植被覆盖度是衡量一定范围内植被分布的密集程度的指标，是生态环境保护的重要参数之一。
GIS技术可以对植被覆盖度进行监测与分析，提供定量化的数据支持。
下面将从三个方面探讨GIS在植被覆盖度监测中的应用。
一、遥感技术在植被覆盖度监测中的应用GIS技术需要依赖于遥感技术获取高质量的源数据，包括卫星遥感、航空遥感和无人机遥感等。
这些遥感数据可以获取高分辨率的虚拟影像，从而提供精确的植被覆盖度数据。
在植被覆盖度监测中，常用的遥感指标包括归一化差异植被指数（NDVI）、土地覆盖分类、植被指数等。
通过遥感数据处理和分析，可以识别出不同类型的土地覆盖，包括耕地、林地、草地、荒漠、湖泊等，同时可以精确计算植被覆盖度、植被生长状态等。
二、GIS技术在植被覆盖度监测中的应用GIS技术可以对遥感数据进行分析和综合，在地图上呈现植被分布的空间和时间模式。
通过GIS技术，可以探究植被分布格局和生长趋势，制定科学的保护和管理措施。
针对不同的应用场景，GIS技术提供了多种分析方法，如空间叠置分析、时空分析、空间关联分析等。
在植被覆盖度监测中，GIS技术可以用于地形分析、生物多样性分析、植物物种分布分析、生态环境监测等。
三、GIS在植被覆盖度监测中的应用案例1.某地区森林覆盖度监测通过对遥感数据进行处理和分析，得出某地区森林覆盖度随时间的变化图表。
图表展示了该地区森林覆盖度自上世纪90年代以来的变化。
研究表明，该地区森林覆盖度在过去十年中有所下降，这需要引起关注并采取有效措施改善环境。
2.某草原水资源管理的GIS应用在某草原地区的水资源管理中，GIS技术可以帮助科学监测草原的覆盖度，从而制定合理的管理政策。
植被覆盖度的遥感估算方法研究
植被覆盖度的遥感估算方法研究植被覆盖度是指地表植被在地球表面的覆盖比例，是地球生态系统的重要参数之一。
植被覆盖度的变化会影响到气候、土壤和水文等自然环境要素，因此对于生态保护、农业生产和环境监测等领域具有重要意义。
遥感技术具有大范围、快速、重复和经济的优势，是进行植被覆盖度估算的重要手段。
本文将介绍植被覆盖度遥感估算的相关理论、方法和应用现状，并详细阐述具体的估算方法、实验设计及结果分析。
植被覆盖度的遥感估算涉及到遥感图像处理、地学统计和生态学等多方面的知识。
目前，许多学者已经提出了多种估算方法，如直接计数法、归一化植被指数法、混合像元分解法等。
这些方法在不同程度上取得了成功，但也存在一定的局限性。
随着遥感技术的发展，尤其是高光谱、高空间分辨率和多时相遥感数据的广泛应用，对于植被覆盖度的估算精度和细化程度的要求也在不断提高。
进行植被覆盖度遥感估算所需要的数据主要包括卫星遥感图像、数字高程模型、气象数据等。
其中，卫星遥感图像是获取植被覆盖度信息的主要来源，包括多光谱和热红外图像等。
数字高程模型可以用于提取地形特征和计算植被覆盖度之间的关系。
气象数据则可以提供植被生长的相关信息，如辐射、气温和湿度等。
数据预处理主要包括图像校正、图像融合和图像增强等步骤，旨在提高遥感图像的质量和可读性，为后续的植被覆盖度估算提供可靠的基础。
估算模型和算法是进行植被覆盖度遥感估算的核心，主要包括以下几种：（1）直接计数法：通过统计图像中绿色植被的像素数量，计算植被覆盖度。
这种方法简单直观，但难以区分不同类型的植被。
（2）归一化植被指数法：通过计算植被指数与地表反射率之间的关系，估算植被覆盖度。
常用的植被指数包括NDVI、SAVI和EVI等。
这种方法能够较为准确地反映植被覆盖度，但容易受到大气条件和地表光照条件的影响。
（3）混合像元分解法：将遥感图像中的像元分解为植被和非植被两个部分，通过统计各部分的面积计算植被覆盖度。
基于GIS的ndvi植被覆盖度的估算
1.绪论1.1 课题研究的目的与意义植被，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(李苗苗，2004)。
植被覆盖度(vegetation fractional cover，简称FC)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[2]。
它是植被对地面的垂直投影比例，对于山坡进行植被覆盖度测量时，应该采用垂直于坡面的角度。
植被覆盖度具有强烈的尺度效应，同一片植被，因被纳入统计的范围不同而表现为不同的植被覆盖度。
如一个地区的植被覆盖度很高，但平均到全国水平就大大降低了[3]。
植被覆盖度在提示地表植被分布规律, 探讨植被分布影响因子, 分析评价区域生态环境, 及时准确地掌握其动态变化, 分析其发展趋势对维护区域生态平衡等方面都具有重要意义。
[4]而城市植被则是城市生态系统重要的还原组织和最重要的元素,对于保护城市生态环境具有不可忽视的作用[5] ,如有效缓解城市“热岛效应”,改善城市区域小气候[5～7] 等。
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。
借助于高速发展的RS与GIS技术来进行植被覆盖度的估算，将是当前环境监测的必要步骤。
徐州是由矿区发展起来的城市，由于长期开采矿产，导致了一系列严重的生态问题，如塌陷地广布，植被破坏率严重，土地侵蚀率增大，等。
在此背景下，研究徐州市整体的土地覆盖情况，即是现实需要，也是未来生态城市规划的重要步骤。
基于RS和GIS的楚雄州森林植被净第一性生产力估算
财经 与管理
基于Ｒ 和ＧＳ 楚雄州森林植被净第一性生产力估算 Ｓ Ｉ的
叶珊 珊 席武 俊
（ 楚雄 师 范 学 院地 理科 学 与旅 游 管理 系 ， 南 楚雄 ６ ５ ０ ） 云 ７ ０ ０ 摘 要 ： 于 Ｒ 、 Ｉ 技 术 和 Ｔ 影像 ， 用 中 国天 然森 林 植被 净 第 一性 生产 力 模 型 ， 算 楚雄 州森林 植被 Ｎ Ｐ数 值及 其 时 空分 布 基 ｓＧ ｓ Ｍ 采 估 Ｐ 变化 ，结 果表 明 ９０年 楚雄 州森 林 植被 Ｎ Ｐ的值 为 ． ｘ Ｏ Ｄ ａ １９ Ｐ ９１ ｌＴ Ｗ／，分布 比较 均 匀 ；００年 楚雄 州森 林植 被 Ｎ Ｐ的 值 为 ２６ × ２ ｔ ２０ Ｐ ８ １７ Ｗ／， ０Ｄ ａ分布 呈现 从 西北 向 东南递 减 的趋 势 ；０ ０ 整 个楚雄 州森林植 被 Ｎ Ｐ值都 小于 １９ ｔ ２０ 年 Ｐ ９０年 ， 位 面积 的平 均 Ｎ Ｐ最 高值 相 单 Ｐ 差 约 ２ｔＷ／ｈ ）总量相 差 为 ６ ４ １７ Ｗ／， 明楚雄 州森 林植被 净 第一 性生 产力在 这 ｌ ５ Ｄ （ｍ ・ ， ａ ． ｘ ０ｔ ａ表 ４ Ｄ ０年里 下 降 了。 关键 词 ： 感 ； 理信 息 系统 ； 遥 地 楚雄 州 ； 森林均 在 ０ １． ｔｗ胁 ｍ ・ Ｐ —０ ４Ｄ ６ ２ ａ ００年楚雄 州森林 植被 Ｎ Ｐ ） ０ 。２ Ｐ 的分 布受水 热条 件 、 形条 件 的限制 较 明显 ， 呈现 从 地 总体 西北 向东南递减 的趋势 。 主要 因为西北地 区百 草岭虎 踞于此 ， 植被茂 密 ， 较多 ， 森林 种类 且楚 不仅反映了植物群落在 自然环境条件下的生 雄州 的年均 日 照是 由西北 向东南星 递减分 布 ， ＮＰＰ ＝ ３ １ ５１ ０７ ７ ＬＡ ．９ ＋ ．７ ３ ， 产 能力 ； 同时也为地 球支持 能力和评 价陆地 生 地势也是 由西北 向东南倾斜 ， 因此西北 地 区森 态 系统 可持续 发 展 的估 算 提供 了一 个 重要 的 由公 式（ 、 ） １ （可得 Ｎ Ｐ Ｎ Ｖ 的关系： 林 植 被 单 位 面 积 Ｎ Ｐ 的 平 均 值 大 多 在 ）２ Ｐ与 Ｄ Ｉ Ｐ 生 态指标 。 ｍ ａ 脚 ＝ ０ ３ － ７６Ｉ Ｎ Ｖ） １ ５ 牢Ｄ ０ ） 林 植 被 区 Ｎ Ｐ总 量 较 大之 － ．９ ６．４ （ Ｄ Ｉ『 哀３ｔＷ／近 的 森 ， 南部 大部分 地 区除 了 ６４ ０ ｎ 一 ３ ． 山附ａ ・ 以上 而 ２ 常见 的 Ｎ Ｐ估算 方法 主要有 基 于气候 因 Ｐ Ｐ 子 的 Ｌｅ ￣ ｉｈ建立 的 Ｍｉ ｉ 型 ， ｃｉｍ 日 立 ｔ ａ 模 ｍ Ｕ ｈ ｉ ａ建 ｊ ２ ． ２数据源及分 析工具 外， 其余地 区森林覆 盖率低 ，Ｐ 值都较 小 。 ＮＰ 的 Ｃ ｉ ｇ 模 型 ，基 于植 物 生 理 过程 建 立 的 ｈ ｕｏ ｋ 研究 数 据主要 是 已进 行过 几何 精 校正 的 ３ ． ２楚雄州 森林植被 Ｎ Ｐ的时相变化 Ｐ Ｔ Ｍ 模 型 Ｅ 以及 Ｄ Ｍ Ｔ Ｒ模 型月 基 于 遥 感 １９ 年和 ２ ０ 年 的楚雄 州 Ｔ Ｅ ＥＥ ， ９０ ００ Ｍ影像 ，轨道 号 由表 １ 可以看 出 ， 楚雄州 森林植被 的净第 技术 的 Ｃ Ｓ Ａ Ａ生物 圈模 型 以及 Ｇ Ｏ Ｐ Ｍ模 分别为 １０２ １０ ３ 使 用工具 为遥感软 件 性 生 产 力 总 量 由 １ ９ Ｌ －Ｅ ３ ４ 和 ３４ 。 ９ ０年 的 ９ ２ ｌ ｔＷ／ ． ｘ０ １ Ｄ ａ 型１ 以及 一些 经验模 型 ， ７ １ ， 如郑 元润 根据 叶 面 Ｅ Ａ Ｓ Ｉａｉ ９ 和 地 理 信 息 系 统 软件 Ａ － 经 过 ｌ 的变 化 在 ２０ Ｒ Ｄ ｍ ｇ ｅ． ｎ １ ｒ ０年 ０ｏ年 已递 减 为 ２ ８ ．ｘ ６ 积指数 、 归一化 植被指数 建立 的中 国森 林植 被 ｃ Ｓ ． ＧＩ ９２。 １７Ｄ ａ ０ ｔＷ／。单 位 面 积 的平 均 Ｎ Ｐ最 高 值 在 Ｐ 净第 一性生产 力 Ｎ Ｐ模型等 。 Ｐ ２ ＿ ３技术路 线 １９ 年 一０ ０ 这 ｌ 年 之 间减 少 约 ２ｔＷ／ ９ ０ ２０ 年 ０ ５Ｄ １研究 区概况 简 明技术路线 为 ： 影像 预处理 （ 像增强 、 ｈ ａ 单位 面积 的平均 Ｎ Ｐ 少 了 ７ １ Ｗ／ 影 ｍ・１ ， Ｐ减 ．ｔ ７Ｄ 楚雄州 地处云南 省 中部 ， 东经 １０４ 影像 拼接 、切 割研究 区 ）确定 分类 体 系一 跨 ０ 。３ 一 监督 ｈ ａ 可见 ， 州森林植 被 Ｎ Ｐ在这 １ 年 ｍ・） 。 楚雄 Ｐ ０ １２３ 纬 ２ 。３～６３ 间 ， ０ 。０， 北 ４１ ２。０之 州境 地势 大 分 类 一 分 森林 植 被 区 一 Ｄ Ｉ 算 一 Ｐ 划 Ｎ Ｖ计 Ｎ Ｐ计 里减 少 了。 致 由西北 向东南 倾斜 。境 内多 山 ， 山地 面积 占 算 。 以 ４ 年 云南 自然 植 被单 位 面 积 的平 均 １ 总 面积 的 ９ ％以上 ， 沙江 、 江两 大水 系 以 ０ 金 元 ２ 楚雄州 森林 植被 Ｎ Ｐ Ａ Ｐ 估算 Ｎ Ｐ即 １ 。 ｔ Ｗ／ ｍ ・１ Ｐ ０ ４Ｄ ０ 。ａ为界 【， ｌ９ ６ ａ １ 将 ９ ０年 、 ａ 州境 中部为分 水岭各奔 南北 ， 二水 分流 之 形成 楚雄 州 １９ 年 、００ ９０ ２ ０ 年森林 植被 Ｎ Ｐ Ｐ 估 ２０ ００年楚雄州 森林植被 Ｎ Ｐ 布划分 四个级 Ｐ分 态。 楚雄州境 气候宜 人 ， 属亚热 带季风气 候 。 算 结果 如 表 １ 示 ，其分 布状 况 如 图 １２ 全 所 、 所 别 （ 由于 ２０ ００年楚 雄 州森 林 植被 Ｎ Ｐ值 较 Ｐ 州 总 的气 候特 征是 冬夏 季短 、 秋 季长 ； 示 。 春 日温 低 ，故 以 １． ｔＷ／ｍ ・ ０ ４Ｄ （ ａ 半为 第 一分 界 ６ ｈ ）一 差 大 、 温差小 ； 年 冬无 严 寒 、 无 酷暑 ； 夏 干湿分 点） 。由图 １ 图 ２比较 可得 出哀 牢 山 、五 台 和 明、 热 同季 。境 内 自 雨 然植 被类 型主要 有 中亚 山、 百草 岭等森 林植 被种 类 多样 、 植被 覆 盖率 热 带半湿 性 常绿 阔叶林 、中山湿 性 常绿 阔 叶 较高 人类 活动干 扰较少 的森林 地 区 Ｎ Ｐ的值 Ｐ 林 、 高 山暗针 叶林 。河谷 上部属 干热松 栎灌 亚 最高 ，该地 区两年 的 Ｎ Ｐ值 比较各 占楚 雄州 Ｐ 丛草 坡植被 ， 河谷下 部是燥 热河 谷稀 树灌 丛草 森林植 被 Ｎ Ｐ 的 比重 变化不 大 ，但是量 变化 Ｐ 坡植 被。 总的属于 中亚热带半 湿性常绿 阔叶林 大 。１９ 年森林 植被单位 面积 的平均 Ｎ Ｐ ９０ Ｐ 最 云南 松林 区 。 高值 为 ４ ． ｔＷ／ ｍ ・ ，主要集 中分布 在北 ０ ２Ｄ ０ ｚ １ ２ ａ ａ ２基 于 Ｒ Ｓ与 Ｇ Ｓ的 楚 雄 州 森 林 植 被 Ｉ 部 ，而 ２ ０ ００年森林 植被单 位面积 的平均 Ｎ Ｐ Ｐ Ｎ Ｐ估算 Ｐ 最高 值降低 为 １． ｔ Ｗ／ｍ ＂１ ４ ２Ｄ （ ２ ，呈现零 星分 ８ ｈ ａ ２１估 算模型 ． 布状 态 ， 可见 ， 森林 植被 单位 面 积 的平均 Ｎ Ｐ Ｐ 本文采用 的是郑 元润根据 叶面积 指数 、 归 最高值 比重在 ｌ 年里减少 了 。 ０ 除此 之外 ， 西北 化 植被 指数建 立 了 中国森 林植 被净 第 一性 地 区 、 中 部 地 区 的 Ｎ Ｐ 值 由 １９ Ｐ ９０年 的 生产力 Ｎ Ｐ 型ｌ Ｐ模 回 。归一化植被 指数是 普遍利 １． ｔＷ／ ｍ ・ ０ ４Ｄ ０ ａ ６ ａ ）或 以 上 降 低 到 ５ ２ Ｗ／ ．ｔ ３Ｄ 用 的遥感 植被指 数 ， 是经可 见光波 段与 近红外 （ ｎ・） 以下 ， ｈ ２ａ Ｔ 或 主要 与这些 地 区的城市化 水平 波段 组合 而成 的数值 ，它 的表达 式 为 Ｎ Ｖ＝ Ｄ Ｉ 有关 ， 由于这些 地区在 １９ 年后 开发 ， 为活 ９０ 人 （Ｉ— Ｅ ）ＮＲ Ｒ 。 中 Ｎ Ｒ为遥 感影像 图 １ ９ ０年楚雄 州 图 ２ ２ ０ Ｎ Ｒ Ｒ Ｄ／ Ｉ＋ Ｅ １其 （ Ｄ Ｉ 该地 区的森林植 被受 到破 坏并逐 渐退 １９ ０ ０年 楚雄 州 动频 繁 ， 中近红 外 波段 的反 射 值 ，Ｅ Ｒ Ｄ为 可 见 光 波段 森林 植被 Ｎ Ｐ分布 图 森林 植被 Ｎ Ｐ分布 图 影 Ｐ Ｐ Ｐ 化 ， 响这些地 区的森林 植被 Ｎ Ｐ大小 。 的反射值 。由于 它对植物 的长势 、 健康状 况及 ４ 结语 光合作用 的强弱反应 灵 敏 ，与 Ｎ Ｐ 在 一定 Ｐ存 ３楚雄 州 １９—００年森 林植 被 Ｎ Ｐ时 ９０ ２０ Ｐ 本文采 用 的 Ｎ Ｐ 算模 型在数 据上 获取 Ｐ估 的线性关 系 。 空变 化分析 比较容 易 ， 仅利用 遥感 和地 理信息 系统 的相关 ３ ． １楚雄 州森 林 植被 工具 就可 以对森林 植被 Ｎ Ｐ进行估 算 。它一 Ｐ 表 １楚雄 州 １ ９ 年 、０ ０年森 林植 被 Ｎ Ｐ的估算 结果 ９０ ２０ Ｐ Ｎ Ｐ的空间分 布 Ｐ 方 面保持 了归 一化 植被 数模 型原 有 的植 物生 年 份 平 均 值 标 准 偏 差 ＮＰ Ｐ总量 最 高值 由图 １与 图 ２对 比 理生态 学基础 ， 一方 面则 在一定 程度上 对有 另 ｔ Ｄｗ／（ ｍ ａ ｈ ・ ） ｔ ＤＷ／ ｈ ） （ｍ ・ａ ｔ ＤＷ， ｔ ａ ＤＷ ／ ｈｎ ・ ） （ｒ ａ 可见 ，９ ０ 楚雄 州 森林 关参��
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。
基于NDVI像元二分模型的城市植被覆盖度分析--以焦作市为例
农业科学N O N G Y E KE XU E 基于NDVI像元二分模型的城市植被覆盖度分析——以焦作市为例摘要：选取焦作市作为研究区，应用GIS与RS技术，以Landsat8和高空间分辨率影像为数据源，基于NDVI的像元二分模型对焦作市植被覆盖度进行估算分析，并在NDVI绿地提取的基础上，将研究区绿地进一步细分为草地、树林和农田，实现了城市绿地信息的精细提取，为城市绿地评价与分析提供科学依据，为城市绿地系统规划、优化植物群落结构、改善城市环境质量提供基础数据和决策支持。
关键词：NDVI；像元二分模型；植被覆盖度河南农业职业学院刘艳杰李重植被覆盖度是指植被（包括叶、茎、枝等）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比[1]，揭示了植被的茂密程度及植物光合作用面积的大小，是一个反映地表植被群落生长态势的综合量化指标[2]，是衡量区域生态环境质量的一个重要参考因子。
分析植被覆盖度有利于了解城市绿地覆盖信息。
植被覆盖度的测量方法有两种：地面测量和遥感测量。
小范围的地表植被覆盖度的估算可以利用地面测量，常用的方法有目估法、采样法、仪器法和模型法[3]。
地面测量精度比较高，但是测量成本较高，并且受时间、天气和区域条件的限制，且难以在大范围内快速获得植被覆盖度。
大范围的地表植被覆盖度的估算可以利用遥感测量，地面测量作为遥感监测的一种辅助方式，为遥感监测提供基础数据。
本文对研究区植被覆盖度采用基于像元二分法原理，结合植被指数，对研究区域的植被覆盖度进行遥感监测。
一、研究区概况焦作市位于河南省西北部，地处东经112°43′31″～113°38′35″、北纬34°49′03″～35°29′45″之间，位于太行山脉和豫北平原的交界地带。
地形主要有由平原和山区两大基本类型构成，从北到南依次为山区—丘陵—平原，地势由西北向东南倾斜。
处于中纬度地区，属温带大陆性季风气候区，四季分明，季节差异明显。
基于GIS的生态环境评估研究
基于GIS的生态环境评估研究一、引言生态环境是人类生存和发展的基础，对其进行准确评估对于环境保护、资源管理和可持续发展具有重要意义。
地理信息系统（GIS）作为一种强大的空间数据分析和处理工具，为生态环境评估提供了有力的支持。
二、GIS 在生态环境评估中的应用（一）数据采集与管理GIS 可以整合来自不同来源的生态环境数据，如地形、土壤、植被、气候等。
通过数字化和空间化处理，将这些数据统一存储在地理数据库中，方便管理和查询。
（二）空间分析1、缓冲区分析可以确定污染源周围的影响范围，或者保护区域的边界缓冲区，为制定相关政策提供依据。
2、叠加分析将多个生态环境要素的图层进行叠加，分析它们之间的相互关系和综合影响。
3、网络分析用于研究生态廊道、水流路径等的连通性和可达性。
（三）可视化表达以直观的地图、图表等形式展示生态环境评估结果，使决策者和公众能够更清晰地理解复杂的生态环境状况。
三、基于 GIS 的生态环境评估指标体系（一）自然生态指标1、地形地貌包括海拔、坡度、坡向等，这些因素影响着水分、热量的再分配，以及土壤侵蚀和植被分布。
2、土壤质量如土壤类型、肥力、酸碱度等，对植被生长和土地利用有重要影响。
3、植被覆盖度反映生态系统的生产力和稳定性。
（二）水环境指标1、河流水质监测化学需氧量、氨氮、总磷等污染物的浓度。
2、水资源量包括地表水资源和地下水资源的储量和可利用量。
（三）大气环境指标1、空气质量如二氧化硫、氮氧化物、颗粒物等污染物的浓度。
2、气象要素如风场、温度、湿度等，对污染物的扩散和传输有重要作用。
（四）人类活动影响指标1、土地利用类型如建设用地、耕地、林地等的比例和变化情况。
2、人口密度反映人类活动对生态环境的压力。
四、基于 GIS 的生态环境评估案例分析（一）城市生态环境评估以某城市为例，利用 GIS 分析城市扩张对周边生态系统的影响。
通过对比不同时期的土地利用数据，发现城市建设占用了大量耕地和绿地，导致生态服务功能下降。
基于GIS技术的植被覆盖变化分析
基于GIS技术的植被覆盖变化分析近年来，全球范围内的植被变化引起了广泛的关注。
植被覆盖是地球生态系统中至关重要的组成部分，它不仅对环境变化起着调节作用，还对气候变化、土壤保持和生物多样性等方面产生深远影响。
为了更好地了解植被变化的趋势和驱动因素，科学家们积极探索并应用地理信息系统（GIS）技术，在空间和时间尺度上进行植被覆盖变化的分析。
首先，GIS技术为植被覆盖变化分析提供了强大的数据处理和空间分析能力。
比如，通过遥感影像的获取和处理，可以获取到大范围的植被覆盖数据。
然后，借助GIS技术的空间分析功能，可以对这些数据进行分类、叠加、插值、统计等处理，用于研究植被覆盖的时空变化规律。
此外，GIS技术还能将植被覆盖数据与其他环境因素进行关联，如土地利用、气候因子等，从而揭示植被变化的驱动因素。
其次，GIS技术在植被覆盖变化分析中发挥了重要的可视化效果。
通过GIS软件的制图功能，可以将植被覆盖数据以图形的形式展示出来，使得研究人员可以直观地了解植被覆盖的空间分布情况。
此外，GIS技术还可以将不同时间段的植被覆盖数据进行对比和叠加，生成变化图，从而更加清晰地展示植被覆盖的变化趋势。
这些可视化效果不仅有助于研究人员进行数据探索和分析，还能够为决策者提供科学依据，支持环境保护和生态恢复工作。
第三，GIS技术为植被覆盖变化分析提供了多尺度的研究支持。
植被覆盖的变化是一个综合性的问题，涉及到不同空间尺度上的过程和影响因素。
利用GIS技术，可以从全球、国家到局部、个体的不同尺度上获取和分析植被覆盖数据。
同时，GIS技术还可以将不同尺度的植被覆盖数据进行集成和交互分析，揭示它们之间的内在联系和互动机制。
这种多尺度研究有助于全面理解植被覆盖变化的复杂性和动态性，为相关环境管理和决策提供科学支持。
最后，GIS技术为植被覆盖变化分析提供了快速、自动化的方法和工具。
传统的植被分析需要大量的人力、物力和时间成本，而借助GIS技术，可以快速地处理大规模的植被覆盖数据，并实现对这些数据的自动化分类和分析。
基于ENVI和GIS技术的龙川江流域植被覆盖度动态监测
Ｄｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ Ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎｇ ｏ ｆ Ｖｅ ｇ ｅ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃｏ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｅ ｉ ｎ Ｌｏ ｎ ｇ ｃ ｈｕ ａ ｎ Ｒｉ ｖ ｅ ｒ Ｄｒ ａ ｉ ｎａ ｇ ｅ Ｂａ ｓ ｉ ｎ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＥＮＶＩ ａ ｎ ｄ ＧＩ Ｓ Ｔｅ ｃ ｈｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
ｉ ｎ ｇ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｏ ｆ ２ ０ １ ３ Ｅ Ｔ Ｍ＋ ａ ｎ ｄ ｎ ｏ ｒ ｍａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｖ ｅ ｇ ｅ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ（ ＮＤ Ｖ Ｉ ）ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ，ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ
对 龙 川 江 流 域 植 被 覆 盖 变化 的 原 因进 行 了 分 析 。 关键 词 ： 植 被 覆盖度 ； 动 态监 测 ； 归一化 植被 指数 ； Ｅ Ｎ Ｖ Ｉ ； Ｇ Ｉ Ｓ ； 龙 川 江 流 域
中 图分 类 号 ： ｓ ７ １ ８ ． ５ ４； Ｐ ２ ０ ８ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ １ — ３ １ ６ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ — ０ ０ １ ４ — ０ ５
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｏｎ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｅ ｏ ｆ ＥＮＶＩ ａ ｎｄ ＧＩ Ｓ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ，ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ＴＭ ｏ ｆ １ ９ ８ ９，１ ９ ９ ９，２ ０ ０ ７，ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ —
第３ ８卷 第 ５期
２ ０ １ ３年 １ ０月
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ １ － ３ １ ６ ８ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ５ ． ０ ０ ４
基于GIS的城市绿地覆盖分析与规划优化
基于GIS的城市绿地覆盖分析与规划优化城市覆盖面日益扩大，绿地滞后，给城市的生态环境带来了巨大的压力。
如何通过现代技术手段，合理分析和规划城市绿地覆盖，成为了城市规划师、环境保护者迫切需要解决的问题之一。
本文将从GIS的角度出发，探讨如何基于GIS技术进行城市绿地覆盖分析与规划优化。
GIS是指地理信息系统，是一种将空间数据与地图信息进行集成的技术。
GIS 技术能够对空间数据进行获取、管理、分析和展示，并将其与其他非空间数据进行集成，使其成为决策支持的有力工具。
城市绿地覆盖，是指城市中绿色植物所覆盖的区域，包括公园、草坪、林地、花园等。
绿地覆盖分析与规划优化是指利用GIS技术对城市的绿地覆盖进行全面分析和规划设计，制定出最优化的方案，以便保护城市环境、提高生活品质。
城市绿地覆盖分析主要包括以下几个方面：1. 绿地类型分析。
通过GIS技术对城市绿地进行分类分析，包括公共绿地、私人绿地等，以方便进行后续的绿地规划。
2. 绿地面积分析。
GIS技术可以对城市绿地的面积进行精准计算，根据绿地与居民数的关系，分析出绿地覆盖率，为后续的绿地规划与管理提供决策依据。
3. 绿化质量评估。
针对不同类型的绿地，通过GIS技术对其绿化质量进行综合评估，以便对其进行有效管理。
4. 绿地连通性分析。
运用GIS技术，可以对城市绿地的连通性进行分析，根据绿地连通性数据分解和网络分析，构建城市绿地连通性评价模型，进一步优化城市绿地的空间形态。
基于以上分析，我们可以对未来的城市绿地规划进行优化。
1. 合理化绿地布局。
通过GIS技术，科学制定城市绿地布局方案，优化各类绿地的分布和结构，提高城市的整体生态环境质量。
2. 实现绿地连通。
通过分析绿地间的连通性分析，设计出合理的绿地连通网络，使绿地之间具有良好的连通性，形成以生态系统为基础的城市生态格局。
3. 提升绿化效果。
针对绿地的绿色植物，通过GIS技术科学选址选择适宜的区域进行植被布局，同时利用GIS技术进行绿色植物的种植，不仅可以提高绿化效果，还能够节约资源、降低成本。
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1.绪论1.1 课题研究的目的与意义植被，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(李苗苗，2004)。
植被覆盖度(vegetation fractional cover，简称FC)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[2]。
它是植被对地面的垂直投影比例，对于山坡进行植被覆盖度测量时，应该采用垂直于坡面的角度。
植被覆盖度具有强烈的尺度效应，同一片植被，因被纳入统计的范围不同而表现为不同的植被覆盖度。
如一个地区的植被覆盖度很高，但平均到全国水平就大大降低了[3]。
植被覆盖度在提示地表植被分布规律, 探讨植被分布影响因子, 分析评价区域生态环境, 及时准确地掌握其动态变化, 分析其发展趋势对维护区域生态平衡等方面都具有重要意义。
[4]而城市植被则是城市生态系统重要的还原组织和最重要的元素,对于保护城市生态环境具有不可忽视的作用[5] ,如有效缓解城市“热岛效应”,改善城市区域小气候[5～7] 等。
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。
借助于高速发展的RS与GIS技术来进行植被覆盖度的估算，将是当前环境监测的必要步骤。
徐州是由矿区发展起来的城市，由于长期开采矿产，导致了一系列严重的生态问题，如塌陷地广布，植被破坏率严重，土地侵蚀率增大，等。
在此背景下，研究徐州市整体的土地覆盖情况，即是现实需要，也是未来生态城市规划的重要步骤。
研究的最终结果也会给徐州市的城市规划提供信息支持与技术保障。
1.2 国内外植被覆盖度研究现状由于植被覆盖度是许多学科的重要参数，为了得到准确的植被覆盖度信息，植被覆盖度监测技术的提高，就成了多个领域发展的需要。
根据检测手段，测量植被覆盖度的方法可分为传统的地面测量和新兴的遥感测量两大类。
其中，地面测量又可以根据测量原理，分为目估法、采样法、仪器法和模型法；遥感测量依据对植被光谱信息与植被覆盖度所建立的关系不同，可分为物理模型法和统计模型法。
统计模型法中使用较多的有植被指数法、回归模型法、像元分解法、分类决策树和人工神经网络法；物理模型法中模型反演法使用最多。
地面测量曾经一度是植被覆盖度监测的最主要方法。
主要包括目估法、采样法、仪器法和模型法。
虽然遥感技术的发展使地面测量的主导性地位有所降低，但地面测量依然具有其重要性，它不仅是最精确的测量方法，也为遥感测量提供了基础标定数据，是无可替代的。
遥感技术的发展，为大范围植被覆盖信息的获取提供了一个新的发展方向。
常用于植被覆盖信息提取的遥感数据有NOA内叭vHRR数据、MODIs数据、 LandsatTM与MSS数据、SPOT数据、ATSER数据、航片、IEOS一SAR雷达数据以及AVIRIS高光谱数据等。
近年来，国内外在植被遥感监测方面开展大量的研究，发展许多植被覆盖度监测方法［8 ～ 13］。
遥感方法相较于传统地面测算使测算的外业工作极大减少，在时效性、测算范围等方面都存在较明显优势。
孙睿等［14］利用NOAA 数据，通过研究不同时段降水量与年最大NDVI 之间的相关关系分析降水对黄河流域植被覆盖度的影响; 赵彩霞等［15］通过定量分析植被覆盖度与土壤风蚀量及风蚀气候侵蚀因子 3 者随时间变化的相关关系，计算和比较不同类型植物防风治沙性能的动态差异、总植被覆盖度及相应的总土壤风蚀量动态变化; RezaAmiri 等［16］利用基于NDVI 值，分析植被覆盖度和土地利用/土地覆被与土地表面温度的时空变化3者相关性。
将气候、土壤因素与植被覆盖度进行相关研究较多，而将地质条件与植被覆盖度相结合的研究尚未有人涉及。
1.3 主要研究内容与方法1.3.1 研究区概况徐州市位于江苏省的西北部，东经116°22′～118°40′、北纬33°43′～34°58′之间。
东西长约210公里，南北宽约140公里，总面积11258平方公里，占江苏省总面积的11％。
地处苏、鲁、豫、皖四省交界，为东部沿海与中部地带上海经济区与环渤海经济圈的结合部。
素有“五省通衢”之称。
京沪、陇海两大铁路在此交汇，京杭大运河傍城而过贯穿徐州南北，公路四通八达，北通京津，南达沪宁，西接兰新，东抵海滨，为全国重要水陆交通枢纽和东西、南北经济联系的重要十字路口。
图1 徐州市区位图1.3.2 研究内容与技术路线1.3.2.1 研究内容在遥感应用领域,植被指数是一种反映地表植被信息的重要信息源之一,已广泛用于定性和定量评价植被覆盖及其生长状况。
植被指数经过20 多年的发展,目前有几十种,但常用的植被指数有:归一化植被指数(NDVI) 、比值植被指数(RVI) 、差值植被指数(NVI) 、土壤调节植被指数(SAVI) 和修正突然植被指数(MSAVI) 等[17 - 18] 。
其中归一化植被指数是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子。
本文主要利用2010年徐州市TM 图像进行植被覆盖情况的研究，利用归一化植被指数法与象元二分模型进行植被覆盖度的反演，最终得到基本植被覆盖情况与徐州市六县的分区覆盖情况。
1) 归一化植被指数NDVI 。
植被指数是利用绿色植物强吸收可见光红波段( 0.6 ～ 0.7 μm) 和高反射近红外波段( 0.7 ～ 1.1 μm) 特点，经过变换，增强植被信号，削弱噪音组合而成。
归一化植被指数( NDVI ，下式为NNDVI) 是植被生长状态及植被覆盖度最佳指示因子［19,20］，被定义为近红外。
波段与可见光红波段数值之差和这两个波段数值之和比值，计算公式:NDVI = ( NIR － R) /( NIR + R) ( 1)式中，NIR 为近红外波段的反射率，R 为红光波段的反射率。
2）像元二分模型。
像元二分模型原理是假设影像上一个像元的反射率R 可分为纯植被部分反射率R v 和非植被部分R s 两部分,那么, 任一像元的反射率值可以表示为由植被覆盖部分与非植被覆盖部分的线性加权的和:S V R R R += (2)假设影像上一个像元中有植被覆盖的面积比例为f c ,即该像元的植被覆盖度, 那么非植被覆盖的面积比例为1 - f c 。
如果该像元全由植被所覆盖,则所得的反射率为R veg,如果该像元无植被覆盖,则反射率为R soil ,因此,混合像元的植被部分所贡献的信息R v 可以表示为纯植被反射率R veg 与像元中植被覆盖面积f c 的乘积(见公式(2) ) , 而非植被成分所贡献的信息R s 可以表示为R soil 与1 - f c 的乘积(见公式(3) ) :Veg v R fc R *= (3) soil S R fc R *)-1(= (4)通过解算式(2) 、式(3) 和式(4) , 可得到计算植被覆盖度的公式,如下:)/()(soil veg soil R R R R fc --= (5)其中:R soil 与R veg 是像元二分模型的两个参数。
很明显,只要求得这两个参数根据公式(5), 就可以利用遥感信息来估算植被覆盖度。
根据像元二分模型原理,我们可以将1个像元的NDVI 值表示为由有植被覆盖部分地表与无植被覆盖部分地表组成的形式。
因此,计算植被覆盖度的公式可表示为: soilveg soil NDVI NDVI NDVI NDVI fc --= (6) 其中:NDVI soil 为完全是裸土或无植被覆盖区域的NDVI 值,NDVI veg 则代表完全由植被所覆盖的像元的NDVI 值,即纯植被像元的NDVI 值。
参考李苗苗［20］、Gutman ［21］ 等提出的估算NDVI veg 和NDVI soil 的方法，根据整幅影像上NDVI 的灰度分布，以0.5% 置信度截取NDVI 的上下限阈值分别近似代表NDVI veg 和NDVI soil 。
采用ARCGIS 软件的栅格计算器，应用式( 6) 计算所有影像的植被覆盖度分布情况。
将计算得到的植被覆盖度( FC) 分5级: 低植被覆盖度( FC ＜ 10%) 、较低植被覆盖度( 10%≤FC ＜ 30%) 、中度植被覆盖度( 30% ≤FC ＜ 50%) 、较高植被覆盖度( 50%≤FC ＜ 70%) 和高植被覆盖度( FC ≥70%) .1.3.2.2 技术路线图2 技术路线图2 课题研究主要步骤2.1 数据准备采用徐州市2010年的Landsat TM 遥感数据,共包括了三景图像，轨道号分别为p121r036、p121r037、p122r036,Landsat 7 ，TM有7个波段,其中1-5, 7波段的分辨率均为30 m; 6波段分辨率为120 m,为热红外波段,不参与此试验研究; 首先利用ERDAS8.6的工具，依次选择Interpreter-Utilities-Layer Stack，将原始tiff数据合成多光谱图像，因为第六波段为热红外波段，所以予以舍弃。
2.2 植被覆盖度遥感信息提取2.2.1 土地利用类型分类1) 基本类型划分利用最大似然法进行监督分类，主要流程为：建立分类模板、评价分类模板、执行监督分类、精度评价。
监督分类又叫训练区分类，它的前提是已知遥感图像上样本区内地物的类别，所以选择足够数量和具有代表性的训练区，决定了监督分类的精度。
由于选取的研究区面积较大，所以在训练区数量上均在3000以上。
根据图像的分辨率，将徐州市分为六类土地类型：水体，建设用地，农田，林地，山地，未利用地。
分类精度满足要求。
2)分类属性重编码由于水体在植被指数图像上多显示为负值，影响植被覆盖度的估算，所以先进行水体的剔除，这里采用的方法是掩膜法。
在分类图像上进行属性的重编码，将水体的属性设置为0，其余地物的属性均设置为1，即是对图像进行二值化处理。
结果使水体与其他地物区分开。
所得图像为：图3 二值化处理图像3）水体剔除将二值化处理的图像与原始图像相乘，即可以将水体剔除掉，这里利用的是ERDAS的建模功能，所建立的模型如下所示:图4 剔除水体模型图5 剔除水体的图像2.2 2 植被指数计算利用ERDAS进行植被指数的计算主要有两种方法：一种是直接利用菜单工具：Interpreter-spectral Enhancement-Indices。