植被指数提取与分析
envi植被指数的提取
本科学生实验报告宋国俊学号114130168专业＿＿地理信息系统班级11地信验课程名称遥感运用实验名称植被指数的提取额指导教师及职称洪亮开课学期2014 至2015 学年一学期师大学旅游与地理科学学院编印二、实验容、步骤和结果找到landsat 8 的相关数据;再找另外一个时间段的数据;1）提取行归一化植被指数归一化指数（NDVI）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的比值。
公式：NDVI=（TM4-TM3）/（TM4+TM3）在ENVI 的主菜单transforms下，运行NDVI子菜单，将得到的图像以612ndvi的文件名保存在文件夹中。
得到的图像以灰阶显示如图2014.3.16的NDVI2014.4.24NDVI2）提取绿度植被指数GVI公式：GVI=-0.2848*TM1-0.2435*TM2-0.5436*TM3+0.7243*TM4+0.084*TM5-0.1800*TM7在ENVY3.2的主菜单basic tools下，运行band math子菜单，键入上述公式，将得到的图像以612GVI的文件名保存在文件夹中。
得到的图像以灰阶显示如图2014.3.16的GVI2014.4.24GVI3）提取比值植被指数RVI比值值被指数（RVI）由于可见光红波段（R）与近红外波段（NIR）对绿色植物的光谱响应十分不同，且具倒转关系。
两者简单的数值比能充分表达两反射率之间的差异。
公式：RVI= TM4/TM3在ENVI的主菜单basic tools下，运行band math子菜单，键入上述公式，将得到的图像以612GVI的文件名保存在文件夹中。
得到的图像以灰阶显示如图2014.3.16的RVI2014.4.24RVI4）提取差值植被指数公式：RVI= TM4-TM3在ENVI的主菜单basic tools下，运行band math子菜单，键入上述公式，将得到的图像以612chazhi的文件名保存在文件夹中。
landsat8植被提取步骤 -回复
landsat8植被提取步骤-回复Landsat 8植被提取步骤：第一步：数据获取与准备Landsat 8是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）联合运营的一颗卫星，它搭载了一台名为Operational Land Imager (OLI)的传感器，可以提供高空间分辨率和多光谱信息的遥感数据。
要进行植被提取，首先需要获取Landsat 8的遥感影像数据。
这些数据可以从USGS 的遥感数据分发网站下载。
下载到数据后，还需要对其进行一些预处理以准备后续的植被提取分析。
预处理步骤通常包括校正、大气校正和辐射校正。
这些校正步骤旨在消除不同波段之间的辐射差异和大气干扰，以确保准确的植被提取结果。
第二步：选择植被指标植被指标是通过遥感数据计算得出的数值，用于衡量植被的生长状况和覆盖程度。
在Landsat 8数据中，常用的植被指标有Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)和Enhanced Vegetation Index (EVI)。
选择合适的植被指标是提取植被信息的关键步骤。
NDVI是其中一种广泛使用的植被指标，计算公式为：(NIR - R) / (NIR + R)，其中NIR代表近红外波段的反射值，R代表红光波段的反射值。
NDVI的取值范围为-1到1，数值越高代表植被覆盖度越高。
EVI是在NDVI基础上进行改进的植被指标，能够更好地消除大气干扰和土壤背景噪声。
计算公式为：EVI = 2.5 * (NIR - R) / (NIR + 6 * R - 7.5 * B + 1)，其中B代表蓝光波段的反射值。
EVI的取值范围也为-1到1，数值越高代表植被覆盖度越高。
根据研究目的和数据特点，选择适合的植被指标进行后续的分析和提取。
第三步：获取植被提取结果在得到合适的植被指标后，可以使用不同的方法来提取植被信息。
常用的方法包括阈值分割、土地覆盖分类和机器学习算法。
利用遥感影像软件ENVI提取植被指数
基金项目:本研究由国家重点基础研究发展规划项目(G 1999043503)和重大基础研究前期研究专项(2002CC A04600)资助收稿日期:2004-12-20利用遥感影像软件ENVI 提取植被指数郭 凯1,孙培新2,张 锐3,刘卫国1(11新疆大学资源与环境科学学院,乌鲁木齐 830046;21新疆生产建设兵团勘测设计院二分院,乌鲁木齐 830002;31重庆邮电学院通信与信息工程学院,重庆 400065)摘要:在遥感影像处理中,植被指数提取广泛应用于定性和定量评价植被覆盖及其生长活力。
主要介绍了在E NVI 遥感图像处理软件对遥感影像进行植被指数。
对植被指数提取的关键部分进行分析,并给出植被指数提取的技术关键。
关键词:植被指数;E NVI ;遥感;NDVI中图分类号:X 87 文献标识码:A 文章编号:1008-2301(2005)01-0010-03Abstracting V egetation I ndex from R emote Sensing Im ages U sing ENVI Softw are.G UO K ai 1,S UN Pei -xin 2,ZH ANG Rui 3,LI U Wei -guo 1(11C ollege of Res ources and Environment Sciences ,X injiang University ,Urumqi 830046;21Survey and Design Institute of X injiang Reclamation C orps ,Urumqi 830002;3.C ommunication &Information Engineering C ollege ,Chongqing University of P osts and T elecommunications ,Chongqing 400065,China ).Environmental Protection of X injiang 2005,27(1):10～12Abstract :Vegetation Index (VI )is widely used in ecosystem and rem ote sensing.This paper presents a practical method in abstracting Vegetation Index from rem ote sensing images using the E NVI S oftware .What ’s m ore ,it als o points out how to correct the false result with which many dissertations confront but ignored in com puting a variety of VI abstracting.K ey w ords :vegetation index ;E NVI ;rem ote sensing ;NDVI 植被指数是遥感监测地面植物生长和分布的一种方法。
遥感数字影像中提取植被指数并行算法的研究与实现
级地增加 。 传统 已有 的串行 的植被指数提取算法 已经不 能有效地处理大量的影像资料。本文提 出了基
于Ｃ Ｕ Ｄ Ａ 的并行植 被指数 提取算法 。 该 并行算 法可以快速 、 高效地计算植被指数。 实验结果表明 ， 本文提
出的算法与传统 的算法在时间上取得 了很好 的加速 比， 并且有很低 的误差。
Ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ｉ ｎ Ｒｅ ｍｏ ｔ ｅ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ Ｄｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ Ｉ ｍａ ｇ ｅ
Ｙｕ Ｙ ｏ ｎ， Ｗａ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｎ ｈ ｕ ａ， Ｄｕ ａ ｎ Ｘｉ ｐ ｉ ｎ ｇ
（ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ， Ｈ ａ ｒ ｂ ｉ ｎ Ｎ ｏ ｒ ｍ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｈａ ｒ ｂ ｉ ｎ １ ５ ０ ０ ２ ５ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
于 延 ， 王建华 ， 段喜萍
（ 哈尔滨师范大学 计算 机科学与信息工程学院 ， 哈尔滨 １ ５ ０ ０ ２ ５ ）
摘
要： 在遥感影像处理 中， 植被指数的提取可以用来定性 和定量评价植被覆盖及生长活力 。由于现有
的卫 星观测项 目的增多 以及电子技术 的进 步引起 的数据时空分辨率增加 ， 获取 的卫星遥感 资料成指数
ｔ ｉ ｍｅ ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ｂ ｙ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， ｔ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｅ ｉ ｒ ａ ｌ ｓ ｏ ｆ ｓ ａ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｔ ｅ ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ａ ｒ ｅ ｇ ｒ ｏ ｗｉ ｎ ｇ ｅ ｘ ｐ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ ｌ ｙ ． Ｔ ｒ ａ —
植被光谱分析与植被指数计算解读
植被光谱分析与植被指数计算解读植被光谱是指随着光波长的变化，植物所吸收、反射和传输的光的能量分布的变化。
植被光谱分析通过测量植物在不同波长的光下的反射或吸收情况，可以获取丰富的生理和生态信息。
一般来说，植物对于光谱中的红光和近红外光具有较高的反射能力，而对于绿光的反射较低。
利用这些特点，可以通过光谱数据对植物的生理状态、营养状况、水分含量等进行分析。
植被指数是从植被光谱数据中计算出的一种定量指标，用于揭示植物的生长状况和生理特征。
常见的植被指数有归一化植被指数（NDVI）、叶绿素指数（CI）、简化绿度指数（SR）、水分指数（WI）等。
植被指数的计算一般是通过光谱数据中的不同波段的反射值进行比较和组合计算得出的。
归一化植被指数（NDVI）是最常用的植被指数之一、它是利用红光和近红外光之间的差异来评估植被生长状况的指数。
NDVI的计算公式为：NDVI=(NIR - Red)/(NIR + Red)，其中NIR代表近红外光波段的反射值，Red代表红光波段的反射值。
NDVI的取值范围为-1到1，数值越大表示植被生长状况越好。
叶绿素指数（CI）是评估植被叶绿素含量的指标。
叶绿素是植物光合作用的重要组成部分，通过测量不同波段的光反射率可以推算出植物叶绿素的含量。
常见的叶绿素指数包括结构化叶绿素指数（SCI）和非结构化叶绿素指数（NNCI）等。
简化绿度指数（SR）是一种用于估计植物总叶绿素含量的指标。
它基于不同波段的光反射率之间的比较和计算进行求解。
SR的计算公式为：SR = (NIR - Red) / NIR，其中NIR代表近红外光波段的反射值，Red代表红光波段的反射值。
水分指数（WI）是评估土壤水分状况和植物水分含量的指标。
通过测量植物叶片在不同波段的反射率，可以推算出植物的水分含量和土壤的水分状况。
常见的水分指数有归一化差异植被指数（NDWI）、水分转换指数（WTCI）等。
植被光谱分析与植被指数计算在许多领域有着广泛的应用。
作物植被指数提取流程
作物植被指数提取流程
作物植被指数(Crop Vegetation Index, CVI) 是一种用于评估作物生长状况的指数。
它通常使用遥感数据来计算，并通过比较反射光谱来衡量作物的植被密度。
提取作物植被指数的流程通常包括以下步骤：
1.收集遥感数据。
这可以通过卫星或飞机搜集的遥
感图像获得。
这些图像包含了地表的多种光谱频段，包
括可见光、红外线和近红外线。
2.处理遥感数据。
在这一步中，需要对遥感图像进
行预处理，包括去噪、校正、抠图等。
这些步骤是为了
确保遥感图像的质量，使其能够用于作物植被指数的计
算。
3.计算作物植被指数。
通常使用以下公式计算作物
植被指数：
CVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)
其中，NIR 指近红外线光谱频段的反射率，Red 指红外线光谱频段的反射率。
4.可视化结果。
最后，将计算得到的作物植被指数
可视化，通常使用彩色图像的形式呈现出来。
这样就可
以通过观察图像来判断作物的生长状况。
总的来说，提取作物植被指数的流程包括收集遥感数据、对遥感数据进行处理、计算作物植被指数以及可
视化结果。
这些步骤可以帮助我们了解作物的生长状况，并为决策提供参考。
需要注意的是，提取作物植被指数的流程可能会因遥感数据的不同而有所差异。
例如，使用的遥感图像的光谱频段可能不同，或者遥感数据的处理方式可能不同。
因此，在提取作物植被指数之前，应先了解所使用的遥感数据的特点，并确定相应的流程。
植被指数计算公式
植被指数计算公式植被指数（Vegetation Index，VI）是通过遥感数据计算得出的，用于评估和监测植被状况的指标。
植被指数可以从遥感数据中提取出反映植被光谱特征的信息，并用数值表示该特征在不同地区的分布情况。
植被指数的计算公式通常基于遥感数据的不同波段之间的光谱反射率差异，常见的植被指数有Normalized Difference Vegetation Index（NDVI）、Enhanced Vegetation Index（EVI）、Soil Adjusted Vegetation Index （SAVI）等。
NDVI是最常用的植被指数之一，它利用了植被的叶绿素对红外波段和可见光波段的光谱反射差异。
其计算公式如下：NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)其中，NIR代表红外波段的反射率，Red代表可见光红色波段的反射率。
计算得到的NDVI值范围为-1到+1，数值越大表示植被状况越好，数值越小表示植被状况较差。
EVI是一种在NDVI基础上进行改进的植被指数，它能够对植被覆盖度较大的区域进行更准确的评估。
其计算公式如下：EVI = 2.5 * (NIR - Red) / (NIR + 6 * Red - 7.5 * Blue + 1)其中，NIR代表红外波段的反射率，Red代表可见光红色波段的反射率，Blue代表可见光蓝色波段的反射率。
计算得到的EVI值范围通常在-1到+1之间，与NDVI相比，EVI具有更高的动态范围和更好的区分能力。
SAVI是一种针对光照条件较差的区域进行改进的植被指数，它能够减小土壤背景对植被指数的干扰。
SAVI = (1 + L) * (NIR - Red) / (NIR + Red + L)其中，NIR代表红外波段的反射率，Red代表可见光红色波段的反射率，L为一个土壤调节参数，取值范围为0到1、L的值越大，表示土壤背景对植被指数的影响越大。
植被指数提取算法效能评估分析报表
植被指数提取算法效能评估分析报表植被指数是通过遥感技术获取的一种数据信息，用于分析和评估植被覆盖程度。
在农业、生态研究、自然资源管理等领域，植被指数的提取对于监测和评价植被生长状态以及土地利用变化具有重要意义。
然而，不同的植被指数提取算法在准确性和适用性上存在差异。
因此，本文将对植被指数提取算法的效能进行评估分析，并总结报表。
一、引言植被指数提取算法是利用遥感影像数据计算植被指数的过程。
常用的植被指数有归一化植被指数（NDVI）、归一化差植被指数（NDWI）等。
准确提取植被指数对于分析植被生长状况、划分植被类型以及监测土地利用变化等有着重要意义。
然而，不同的提取算法在精度和适用性上存在差异，因此需要对其进行评估和分析。
二、数据和方法本次研究采用的遥感影像数据为XXXX年XX月花期期间的高分辨率遥感影像。
针对三种常用的植被指数提取算法进行评估分析，包括NDVI、NDWI和其他一种常见的提取算法。
通过对提取算法结果与实地调查的比对，评估其准确性，并进行对比分析。
三、结果和分析通过对不同植被指数提取算法进行比对和分析，得到以下结果：1. NDVI提取算法根据实地调查结果，NDVI提取算法在评估植被状况方面的准确性较高。
它能够准确识别植被区域，并反映植被的生长状态。
然而，在水体覆盖较高的区域，NDVI提取算法可能存在一定的误差，需要进行进一步改进。
2. NDWI提取算法NDWI提取算法主要用于识别水体和湿地等水域特征，对植被的提取效果较差。
通过与实地调查结果的对比分析，发现NDWI提取算法往往存在较高的误差，无法准确反映植被的生长状态。
3. 其他提取算法除了NDVI和NDWI，还存在其他常见的植被指数提取算法。
这些算法根据不同的遥感数据特点和研究目的进行优化，可以提高植被指数的提取精度。
然而，在不同的应用场景下，其优劣不一，需要根据具体需求进行选择。
四、评估与总结通过对不同植被指数提取算法的评估和比较分析，可以得出以下结论：1. 不同植被指数提取算法在准确性和适用性上存在差异。
landsat9植被提取步骤
landsat9植被提取步骤
以下是使用ENVI计算Landsat9植被指数（NDVI）的步骤：
1. 打开ENVI，选择主菜单→Transform→NDVI。
2. 在NDVI Calculation Input File对话框中选择某一个Landsat TM数据，点击OK 按钮。
3. 在NDVI Calculation Parameters对话框的Input File Type下拉列表中选择遥感传感器类型，选择Landsat TM。
4. 在NDVI Bands栏的Red和Near IR文本框中分别输入传感器红波段和近红外波段对应的波段号（对于Landsat/TM而言，3波段为红波段，4波段为近红外波段）。
5. 设置输出文件路径，点击OK按钮，计算得到NDVI图像。
请注意，以上步骤仅是一种计算NDVI指数的方法，实际操作可能因数据来源、处理目的和计算软件的不同而有所差异。
在进行植被提取前，建议你查阅相关文献，以确保数据处理方法的准确性和可靠性。
生态环境调查遥感解译植被指数对蓝藻水华进行提取
生态环境调查遥感解译植被指数对蓝藻水华进行提取水华是一种广泛存在淡水生态系统中的由藻类大量繁殖引起的严重的水环境问题。
水华目前缺乏严格的定义，一般认为“水华”是指浮游藻类的生物量显著高于一般水体的平均值，并在水体表面大量聚集，形成肉眼可见的藻类聚集体，蓝藻是藻类分类系统中最低等、最原始的植物类群，广泛分布于各种水域及潮湿环境，尤其喜欢生于含氮量高、有机质较丰富的碱性水体中，在夏秋季节适宜的环境下监藻大量繁殖，形成“水华”。
从蓝藻水华的光谱特征分析可知，蓝藻水华在近红外波段具有的类似于植被光谱曲线特征的陡坡效应，这是蓝藻水华与水体明显的差异，因而可以利用“植被指数”这种简单而有效的形式来实现对蓝藻水华分布信息的表达，监测蓝藻水华的暴发状况。
还可以通过不同富集度水华陡坡效应的差异，来间接表达水华强弱等级。
诸如Landsat8，HJ-1CCD等宽波段多光谱逐感数据，没有在蓝藻特有的藻青蛋白的特征反射波段（620 nm处）设置高光谱分辨率的波段，因此无法准确区分蓝藻水华和水草。
解决的途径就是根据先验知识提取水草的分布区域，然后在非水草的区域识别蓝藻水华。
如何进行植被指数提取与分类
如何进行植被指数提取与分类植被指数提取与分类是遥感技术在生态环境研究中的重要应用之一。
随着遥感技术的不断发展，植被指数提取与分类在农业、林业、地理信息系统等领域发挥着重要作用。
本文将从植被指数的定义与原理、常用的植被指数、植被指数提取方法以及植被分类方法等方面进行探讨。
一、植被指数的定义与原理植被指数是利用遥感数据来表征植被状况的指标。
常见的植被指数有归一化植被指数（NDVI）、植被指数（VI）、差值植被指数（DVI）等。
这些指数基于植被在远红外波段和可见光波段的反射特征，能够反映植被的生长状况、地表水分含量等信息。
二、常用的植被指数1. 归一化植被指数（NDVI）是最常用的植被指数之一。
它利用可见光波段和近红外波段的反射率进行计算，公式为（NIR-Red）/（NIR+Red）。
NDVI的取值范围在-1到1之间，数值越高表示植被状况越好。
2. 植被指数（VI）是另一种常见的植被指数。
它利用可见光波段和近红外波段的反射率进行计算，公式为NIR/Red。
与NDVI相比，VI更加敏感于绿色植被的变化，能够更好地反映植被生长情况。
3. 差值植被指数（DVI）是利用近红外波段和红光波段的反射率进行计算，公式为NIR-Red。
DVI能够反映植被的叶绿素含量和叶面积指数等信息，常用于农业生态环境监测和作物生长状况评估。
三、植被指数提取方法1. 基于像元的提取方法是最常用的植被指数提取方法之一。
该方法将遥感图像划分为若干个像元，通过计算每个像元的植被指数值来提取植被信息。
这种方法简单直观，但在处理复杂地物时容易出现混淆现象。
2. 基于纹理特征的提取方法是另一种常用的植被指数提取方法。
该方法利用图像中植被区域的纹理特征进行分类，可以较好地区分出植被与非植被区域。
然而，该方法对于纹理特征较弱的地物分类效果较差。
四、植被分类方法1. 监督分类是常用的植被分类方法之一。
该方法依靠已知地物样本进行训练，通过统计和模型计算来进行植被分类。
植被指数计算方法
植被指数计算方法植被指数是用来衡量一个特定区域内植被覆盖状况的一个指标。
植被指数经常被应用于农业、林业、环境科学、地理信息系统以及监测全球气候变化等领域。
常见的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）、归一化差异植被指数（NDWI）和总体植被指数（TVI）等。
归一化植被指数（NDVI）是最常见也是最常用的植被指数之一、它是通过计算可见光波段和红外波段反射率之差，然后除以两者之和得到的。
NDVI的值范围在-1到1之间，-1代表无植被，0代表有一般植被，而1代表有密集的绿色植被。
NDVI的计算公式为：NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)其中NIR表示红外波段的反射率，Red表示可见光波段的反射率。
这两个波段可以从遥感影像中提取得到。
归一化差异植被指数（NDWI）是通过计算近红外和短波红外波段的反射率之差，然后除以两者之和得到的。
NDWI主要用于表征水体覆盖的程度，特别适用于监测湿地、河流、湖泊等水体变化的状况。
NDWI的计算公式为：NDWI=(NIR-SWIR)/(NIR+SWIR)其中NIR表示近红外波段的反射率，SWIR表示短波红外波段的反射率。
总体植被指数（TVI）是基于红外波段的植被指数，它是通过计算红外波段反射率与可见光波段反射率之差的平方根得到的。
TVI的计算公式为：TVI = √（NIR - (Red * (1 - NIR)））其中NIR表示红外波段的反射率，Red表示可见光波段的反射率。
除了以上的植被指数，还有其他一些植被指数也被广泛应用，例如比值植被指数（RVI）、改进型植被指数（EVI）等。
这些植被指数的计算方法各有不同，但基本原理都是通过不同波段的反射率之差或比值来反映植被的生长情况。
总之，植被指数的计算方法基于多光谱遥感数据，通过利用不同波段的反射特性来评估植被的覆盖程度。
这些植被指数的应用可以帮助我们更好地了解植被的分布、成长状况以及对环境的响应，从而为农业生产、自然资源管理和环境保护等提供科学依据。
植被指数介绍
植被指数介绍目录1. 植被指数概述 .................................. 错误!未定义书签。
2. 植被指数的分类 ................................ 错误!未定义书签。
不考虑影响因子 ................................ 错误!未定义书签。
考虑影响因子 .................................. 错误!未定义书签。
消除土壤因子.............................. 错误!未定义书签。
消除大气因子.............................. 错误!未定义书签。
消除综合因子.............................. 错误!未定义书签。
3. 植被指数的应用 ................................ 错误!未定义书签。
生态 .......................................... 错误!未定义书签。
林业 .......................................... 错误!未定义书签。
农业 .......................................... 错误!未定义书签。
环境 .......................................... 错误!未定义书签。
海洋 .......................................... 错误!未定义书签。
参考文献.......................................... 错误!未定义书签。
1.植被指数概述植被指数是用不同波段的植被-土壤系统的反射率因子以一定形式组合成的参数，它与植被特征参数间的函数联系比单一波段值更稳定、可靠[1]。
植被指数
参考文献
LWCI
[
ft
]
Hunt等，1987
中红外指数 土壤调整植被指数 （SAVI）和修正的 SAVI指数（MSAVI） 大气阻抗植被指数 （ARVI） 土壤和大气阻抗植被 指数（SARVI） 增强型植被指数 （EVI）
MidIR =
MidIR TM 5 MidIR TM 7
Musick和Pelletier,1988 Huete，1988 Huete和Liu，1994 Running等，1994 Qi等，1995 Kaufman和Tanre,1992 Huete和Liu，1994
K-T K-T变换（缨帽变换） Landsat MSS 亮度 绿度 黄度 其他
Kauth Thomas,1976 Kauth和Thomas,1976 Kauth等,1979
B=0.332MSS1+0.603MSS2+0.675MSS3+0.262MSS4 G=-0.283MSS1-0.660MSS2+0.577MSS3+0.388MSS4 Y=-0.899MSS1+0.428MSS2+0.076MSS3-0.041MSS4 N=-0.016MSS1+0.131MSS2-0.452MSS3+0.882MSS4
第二节 植被指数
植被指数（植被变换） 植被指数（植被变换）
• 自20世纪60年代以来，科学家已经利用遥感数据提取和模拟 了各种生物物理变量。 • 植被指数：无量纲的辐射测度来反映绿色植被的相对丰度及 其活动，其中包括叶面指数（LAI）、绿色覆盖百分比、叶绿 色含量、绿色生物量等。植被指数应该：
1、对植物生物物理参数尽可能敏感，最好呈线性响应，这使其可以在 大范围的植被条件下使用，并且方便对指数验证和定标； 2、归一化模拟外部效应如太阳角、观测角和大气，以便能够进行空间 和时间上的比较； 3、归一化内部效应如冠层背景变化，包括地形（坡度和坡向）、土壤 的差别，以及衰老或木质化（不进行光合作用的冠层组份）植被的差 异； 4、能和一些特定的可测度的生物物理参数，例如生物量LAI或者APAR 进行耦合，作为验证和质量控制部分；
如何使用遥感技术进行地表物理参数提取和分析
如何使用遥感技术进行地表物理参数提取和分析地表物理参数是指地表上的各种物理特征，例如地表温度、植被覆盖度、土壤湿度等。
通过遥感技术，我们可以获取地表物理参数的数据，并进行分析和应用。
本文将介绍如何使用遥感技术进行地表物理参数提取和分析。
一、遥感技术简介遥感技术是利用航空器、卫星等远距离传感器获取地物信息的一种技术。
它可以获取地表物理参数的数据，而不需要直接接触地面。
遥感技术可以利用电磁波的反射、辐射等特性来感知地物，并将其转化为数字数据。
遥感技术广泛应用于地质勘探、环境监测、农业等领域。
二、遥感数据的获取与处理1. 遥感数据的获取遥感数据可通过卫星遥感、航空遥感等方式获取。
卫星遥感可以利用地球观测卫星获取大范围的覆盖数据，而航空遥感则可以提供更高分辨率的数据。
选择合适的遥感数据源是进行地表物理参数提取和分析的首要步骤。
2. 遥感数据的预处理遥感数据在获取后需要进行预处理，以提高数据的质量和可用性。
预处理包括大气校正、几何校正、辐射校正等。
大气校正可以消除大气对遥感数据的干扰，而几何校正可以校正遥感数据的几何形态。
辐射校正则可以将遥感数据转换为地表反射率或辐射率数据。
三、地表物理参数的提取方法1. 温度参数的提取地表温度是描述地表热状态的重要物理参数。
可以通过热红外遥感数据来获取地表温度信息，利用热辐射定律将遥感数据转换为地表温度数据。
地表温度的提取可以用于城市热岛效应研究、气候变化监测等领域。
2. 植被参数的提取植被覆盖度是指地表被植被覆盖的程度。
可以利用植被指数来表征植被覆盖度，常用的植被指数有归一化差异植被指数（NDVI）、植被指数（EVI）等。
通过计算遥感数据中的植被指数，可以获取地表的植被覆盖度信息。
植被参数的提取可以用于农作物生长监测、森林资源调查等领域。
3. 土壤参数的提取土壤湿度是描述土壤水分状况的重要指标。
可以通过微波遥感数据来获取土壤湿度信息，利用微波辐射与土壤湿度之间的关系建立模型，将遥感数据转换为土壤湿度数据。
植被遥感检测的原理与方法
植被遥感检测的原理与方法
植被遥感检测是利用遥感技术获取地面植被信息的过程。
其原理和方法主要包括以下几个方面：
1. 光谱特征：植被具有不同的光谱特征，不同类型的植被在不同波段的反射率存在差异。
利用遥感传感器获取地面反射光谱信息，可以判断植被的类型和状态。
2. 植被指数：植被指数是通过计算不同波段反射率之间的比值或差值来反映植被状态的指标。
常用的植被指数包括NDVI（归一化植被指数）、EVI（增强型植被指数）等。
通过计算植被指数可以评估地表植被的覆盖度、生长情况等。
3. 形状特征：植被在不同生长阶段和环境条件下具有不同的形状特征。
通过遥感图像的形态学处理方法，可以提取植被的边界、形状和空间分布等信息。
4. 纹理特征：植被表面的纹理信息可以反映植被的结构和生长状况。
纹理特征分析方法包括协方差矩阵、灰度共生矩阵等。
通过提取植被纹理特征，可以评估植被的密度、分布等。
在植被遥感检测中，常用的方法包括单波段阈值法、多波段指数法、分类方法等。
单波段阈值法是利用一个波段的反射率或亮度信息，通过设置合适的阈值来划分植被和非植被区域。
多波段指数法是通过计算不同波段的植被指数，根据指数的阈值或变化趋势来区分植被类型。
分类方法是使用统计学、机器学习等技术，将
遥感影像像素分为植被和非植被两类，并实现植被类型的自动识别和分类。
常用的分类方法包括最大似然法、支持向量机、深度学习等。
植被遥感检测的原理和方法可以根据具体应用需求和数据资源来选择和应用，从而实现对不同区域和不同尺度的植被信息的提取和分析。
envi植被指数的提取
本科学生实验报告姓名宋国俊学号*********专业＿＿地理信息系统班级11地信验课程名称遥感运用实验名称植被指数的提取额指导教师及职称洪亮开课学期2014 至2015 学年一学期云南师范大学旅游与地理科学学院编印一、实验准备遥感图像上的植被信息，主要通过绿色植物叶子和植被冠层的光谱特性及其差异、变化而反映的，不同光谱通道所获得的植被信息可与植被的不同要素或某种特征状态有各种不同的相关性，因此，我们往往选用多光谱遥感数据经分析运算（加、减、乘、除等线性或非线性组合方式），产生某些对植被长势、生物量等有一定指示意义的数值——即所谓的“植被指数”。
用一种简单有效的形式来实现对植物状态信息的表达，以定性和定量地评价植被覆盖、生长活力及生物量等。
在植被指数中，通常选用对绿色植物（叶绿素引起的）强吸收的可见光红波段和对绿色植物（叶内组织引起的）高反射的近红外波段。
这两个波段不仅是植物光谱中的最典型的波段，而且它们对同一生物物理现象的光谱响应截然相反，故它们的多种组合对增强或揭示隐含信息将是有利的。
步骤：进入地理空间数据云平台下载相关的数据找到landsat 8 南京的相关数据;再找另外一个时间段的数据;1）提取行归一化植被指数归一化指数（NDVI）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的比值。
公式：NDVI=（TM4-TM3）/（TM4+TM3）在ENVI 的主菜单transforms下，运行NDVI子菜单，将得到的图像以612ndvi的文件名保存在文件夹中。
得到的图像以灰阶显示如图2014.3.16的NDVI 2014.4.24 NDVI2）提取绿度植被指数GVI公式：GVI=-0.2848*TM1-0.2435*TM2-0.5436*TM3+0.7243*TM4+0.084*TM5-0.1800*TM7 在ENVY3.2的主菜单basic tools下，运行band math子菜单，键入上述公式，将得到的图像以612GVI的文件名保存在文件夹中。
植被指数提取与分析
植被指数提取与分析植被指数是一种衡量植被生长状态和健康状况的指标，常用的有归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)、差异植被指数(Difference Vegetation Index, DVI)等。
根据植被指数可以对植被覆盖度、生长状态以及疾病等进行监测和分析。
植被指数通常是通过遥感技术获取的，可以使用卫星或无人机获取的遥感图像来计算得到。
提取植被指数的方法有多种，常用的方法是利用可见光和近红外波段的反射率计算得到。
以NDVI为例，计算公式为：NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)，其中NIR代表近红外波段的反射率，RED代表红光波段的反射率。
通过计算得到的NDVI值范围在-1到1之间，数值越高表明植被覆盖越好，即植被生长旺盛，数值越低则表示植被覆盖较差。
分析植被指数可以帮助我们了解植被的分布情况和生长趋势，提供科学依据和数据支持。
首先，可以通过植被指数研究和评估植被覆盖度，对大面积的植被状况有一个整体的了解。
例如，通过对大范围区域的植被指数的分析，可以了解到该区域的植被状况，是否存在退化、退化的程度以及逐年的变化趋势等情况。
其次，植被指数可以用来监测植物生长状态的变化。
通过连续的遥感图像和植被指数的计算，可以对植物的生长情况进行定量分析。
例如，可以通过比较不同时间段的NDVI值，了解植物的季节性生长变化，以及对气候等环境因素的响应情况。
同时，还可以对植物的健康状况进行评估，例如发现植物疾病、虫害的影响，以及区分不同植物种类等。
此外，植被指数的提取和分析还可以用来监测和评估生态环境的变化。
例如，对于林业和农业管理来说，植被指数可以用来评估土地利用和管理的效果，通过分析植被指数可以了解到不同地区的植被覆盖度和生长状态的差异，为土地资源的合理利用和管理提供科学依据。
总之，通过提取和分析植被指数可以帮助我们了解植被的分布、生长状态和健康状况，为生态环境的保护和可持续发展提供科学依据。
利用植被指数从TM影像中提取植被
利用植被指数从TM影像中提取植被，从技术与经济成本方面综合考虑，是一个比较好的手段。
但在城市绿地信息提取中，由于城市下垫面的特殊性和植被指数的繁多，究竟哪些植被指数最适合于城市绿地，还仍然是一个急待解决的难点问题。
通过以上海中心城区为研究靶区，利用单因子方差分析与多重比较对植被指数在城市绿地信息提取中的优劣进行比较研究，得到如下结论：①TM影像经过植被指数计算处理后，植被信息确实得到了增强，但不同的植被指数也有所差别。
如果以区分植被与非植被之间差异程度做标准，那么植被指数提取植被由优到劣则依次是GEMI、RDVI、NDVI、GNDVI、RVI、TNDVI、DVI、EVI和TGDVI。
②植被指数基本能从TM影像提取植被，但把植被再细分的效果不是太好。
总体来看，除EVI和TGDVI以外，植被指数能较好的区分草地与农田；而树林与农田及草地与树林的区分则因不同的植被指数有所差异。
区分草地与树林较好的是EVI，区分草地与农田较好的是GEMI，区分树林与农田较好的是TNDVI。
③植被指数不但细分植被的效果不是太理想，而且也不能很好的细分非植被地物。
总体来说，所有的植被指数都很难把建筑物与道路区别开，尤其TGDVI、DVI和EVI更是如此。
不过NDVI、GNDVI、TNDVI和GEMI能很好地把水体从TM影像中提取出来，其余的植被指数则只能区分植被与非植被，不能再进一步的区分非植被地物。
- 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)。
（七） 植被指数提取与分析
1实训目的：
掌握应用遥感图像处理软件进行植被指数提取方法，了解植被指数在图像解译中的作用。
2实训内容：
提取主要指被指数：归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI 。
植被指数分析：不同土地覆盖植被指数差异，不同植被指数数值。
3实训材料准备
采用软件：Erdas 8.5
遥感数据：SPOT5多光谱遥感影像图
4实训方法与步骤；
遥感图像上的植被信息，主要通过绿色植物叶子和植被冠层的光谱特性及其差异、变化而反映的，不同的光谱通道所获得的植被信息可与植被的不同要素或某种特征状态有各种不同的相关性，因此，我们往往选用多光谱遥感数据经分析运算（加、减、乘、除等线性或非线性组合方式）产生某些对植被长势、生物量等有一定指示意义的数值——即所谓的“植被指数”。
用一种简单有效的形式来实现对植物状态信息的表达，以定性和定量地评价植被覆盖、生长活力及生物量等。
在植被指数中，通常选用对选用对绿色植物（叶绿素引起的）强吸收的可见光红波段和对绿色植物（叶内组织引起的）高反射的近红外波段。
这两个波段不仅是植物光谱中的最典型的波段，而且它们对同一生物物理现象的光谱响应截然相反，故它们的多种组合对增强或揭示隐含信息将是有利的。
SPOT5多光谱影像数据特征
波段波长/μm分辨率/m
0.78～0.8910
Band1（近红
外）
Band2（红色）0.61～0.6810
Band3（绿色）0.49～0.6110
Band4（中红
外）
1.58～1.7820
Image Interpreter-Spectral Enhancement-Indices 1）提取归一化植被指数：
2）提取比值植被指数：
3）植被指数土地覆盖植被指数差异：
土地覆盖类型植被指数值
NDVI 植被指数值
RVI
植被覆盖度提取（选作）
Modeler:-Model Maker-File-Open-Veg_NDVI.gmd
植被指数与植被盖度的关系：。