植被覆盖度计算
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
arcgis植被覆盖度计算摘要：1.植被覆盖度的定义和重要性2.ArcGIS 在植被覆盖度计算中的应用3.植被覆盖度计算的方法和步骤4.应用案例和效果分析5.未来发展趋势和挑战正文：1.植被覆盖度的定义和重要性植被覆盖度是指地表被植物覆盖的百分比，是衡量植被生长状况和生态系统健康的重要指标。
在生态环境保护、资源利用和城市规划等领域，植被覆盖度的准确计算具有重要意义。
2.ArcGIS 在植被覆盖度计算中的应用ArcGIS 是一款强大的地理信息系统软件，可以处理各种地理空间数据，包括遥感影像、地形地貌数据和属性数据等。
在植被覆盖度计算中，ArcGIS 可以通过内置的植被指数和地理处理工具，实现对遥感影像的自动解译和分类，从而得到植被覆盖度信息。
3.植被覆盖度计算的方法和步骤计算植被覆盖度的方法有很多，其中最常见的是使用归一化植被指数（NVI）和改良的简单比率指数（MCI）。
在ArcGIS 中，可以通过以下步骤进行植被覆盖度计算：（1）获取遥感影像数据，如Landsat、Sentinel 等；（2）预处理遥感影像，包括辐射校正、大气校正和地理校正等；（3）使用ArcGIS 内置的植被指数计算工具，如NVI 和MCI，计算植被覆盖度；（4）根据植被覆盖度的阈值，将研究区域划分为不同植被覆盖度等级；（5）进行效果分析和应用，如与生态系统服务功能区划、生态安全格局分析等相结合。
4.应用案例和效果分析在我国，植被覆盖度计算已经在多个领域得到广泛应用，如生态保护红线划定、生态补偿机制研究、城市绿地规划等。
通过ArcGIS 计算得到的植被覆盖度信息，可以直观地反映生态系统的健康状况，为政府部门和企业提供科学依据。
5.未来发展趋势和挑战随着遥感技术的发展和大数据时代的到来，植被覆盖度计算将面临更多的挑战和机遇。
未来，植被覆盖度计算将更加注重遥感影像的多源融合和时空尺度变化，以及与机器学习、深度学习等人工智能技术的结合。
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【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。
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。
植被覆盖度估算方法
植被覆盖度估算方法植被覆盖度估算方法植被覆盖度估算是为了评估一个区域或地点的植被覆盖程度，常用于生态环境研究、林业资源管理、土地利用规划等领域。
本文将介绍几种常用的植被覆盖度估算方法。
1. 监测图像分类法•监测图像分类法是利用遥感图像进行植被覆盖度估算的常见方法。
•首先，从卫星或无人机获取高分辨率的遥感图像。
•然后，利用图像分类算法（如最大似然法、支持向量机等）将图像分成不同的类别，包括植被和非植被。
•最后，计算植被覆盖度的比例，可以通过像元数、面积比例等指标进行量化。
2. 样地调查法•样地调查法是一种在野外进行的实地调查方法，适用于小范围的植被覆盖度估算。
•首先，在研究区域内选择一定数量的样地，通常为正方形或长方形的固定面积。
•然后，对每个样地内的植被进行详细调查，记录不同植被类型的面积、高度、覆盖度等信息。
•最后，根据样地的统计数据计算整个研究区域的植被覆盖度，可以通过平均值或加权平均值等方式计算。
3. 植被指数法•植被指数法是利用遥感图像中的植被指数进行植被覆盖度估算的方法。
•植被指数是通过计算遥感图像中不同波段（如红、近红外）的比值或差值获得的。
•通过植被指数，可以较为准确地反映植被的生长状况和覆盖度。
•常用的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）、差值植被指数（DVI）、综合植被指数（EVI）等。
4. 模型模拟法•模型模拟法是利用数学或计算机模型模拟植被覆盖度的方法。
•常用的模型包括植被生长模型、碳循环模型等。
•通过收集气象数据、土壤数据等相关资料，输入到模型中进行模拟，得到植被覆盖度的估算结果。
•模型模拟法可以考虑多个因素的影响，并提供一种数值化、可重复性的估算方法。
5. 光谱混合法•光谱混合法是利用遥感图像中的光谱信息进行植被覆盖度估算的方法。
•遥感图像中的每个像元通常包含多种地物的光谱信息，通过光谱混合分析，可以将不同地物的贡献进行分离。
•通过对植被和非植被的光谱特性进行分析，可以计算植被覆盖度的比例。
植被覆盖度计算
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。
草本植被覆盖度计算公式
草本植被覆盖度计算公式草本植被覆盖度是指一定区域内地面被草本植物所覆盖的程度，是评估草地生态环境质量和植被恢复效果的重要指标之一。
草本植被覆盖度的计算公式可以通过测量草本植物的盖度和丰度来进行估算。
一、草本植被覆盖度计算公式的基本原理草本植被覆盖度计算公式的基本原理是根据野外实地观测，通过对草本植物的盖度和丰度进行测量，计算出草本植被的覆盖度。
盖度是指草本植物的冠层在水平方向上覆盖地表的比例，丰度是指单位面积内草本植物的数量。
通过盖度和丰度的测量，可以得出草本植被的覆盖度。
二、草本植被覆盖度计算公式的具体步骤1. 选择调查样地：根据调查目的和研究区域特点，选择代表性的样地进行调查。
2. 测量草本植物的盖度：利用网格法或目测法，将样地划分为若干等分区域，在每个区域内测量草本植物的盖度。
盖度的测量可以采用目测法，即用肉眼估计草本植物冠层覆盖地表的比例，也可以采用网格法，即将样地划分为若干个等分区域，统计每个区域内被草本植物覆盖的网格数，再根据网格数计算盖度。
3. 测量草本植物的丰度：在每个样地内随机选取若干个样方，计算每个样方内草本植物的丰度。
丰度的测量可以采用目测法，即用肉眼估计单位面积内草本植物的数量，也可以采用点样法，即在每个样方内放置一个固定大小的圆形样点，统计样点内的草本植物数量。
4. 计算草本植被覆盖度：根据盖度和丰度的测量结果，利用草本植被覆盖度计算公式计算草本植被的覆盖度。
具体公式如下：草本植被覆盖度（%）=盖度（%）×丰度（个/m²）/100三、草本植被覆盖度计算公式的应用范围和意义草本植被覆盖度计算公式适用于各种草地生态系统的监测与评价。
通过草本植被覆盖度的测量，可以了解草地生态系统的植被状况、生物多样性和生态功能，并为保护草地生态环境、合理利用草地资源提供科学依据。
草本植被覆盖度计算公式的应用还可以用于草地恢复与重建的评价。
在草地退化或破坏严重的地区，通过对草本植被覆盖度的测量，可以评估草地恢复效果，并对恢复措施的实施和调整提供科学依据。
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。
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植被覆盖度计算步骤
arcgis植被覆盖度计算步骤以ArcGIS植被覆盖度计算步骤为标题的文章植被覆盖度是指地表被植被所覆盖的程度，是评估地表植被状况和生态环境质量的重要指标。
在地理信息系统（GIS）中，可以利用ArcGIS软件进行植被覆盖度的计算。
下面将介绍使用ArcGIS进行植被覆盖度计算的具体步骤。
步骤一：数据准备在进行植被覆盖度计算之前，首先需要准备相关的数据。
主要包括遥感影像数据和植被分类数据。
遥感影像数据可以是高分辨率的航空影像或卫星影像，植被分类数据可以是由遥感影像进行分类得到的植被分类结果。
步骤二：导入数据将准备好的遥感影像数据和植被分类数据导入ArcGIS软件中。
可以通过“文件”菜单中的“导入数据”选项来导入数据。
导入后，可以在“目录”窗口中看到导入的数据。
步骤三：创建植被覆盖度计算区域根据需要计算植被覆盖度的区域，在ArcGIS中创建一个新的矢量要素图层来表示该区域。
可以使用“绘制”工具栏中的绘图工具来绘制多边形或矩形来表示计算区域。
步骤四：裁剪遥感影像和植被分类数据根据创建的计算区域，对遥感影像数据和植被分类数据进行裁剪，只保留计算区域内的数据。
可以使用ArcGIS软件中的“提取数据”工具来进行裁剪操作。
裁剪后的数据将会保存为新的文件。
步骤五：计算植被覆盖度在裁剪后的植被分类数据中，可以计算植被覆盖度。
植被覆盖度通常使用Normalized Difference Vegetation Index（NDVI）来表示。
NDVI是通过计算红光和近红外光波段的反射率之差来反映植被的覆盖程度。
可以使用ArcGIS软件中的“计算栅格”工具来计算NDVI。
步骤六：制作植被覆盖度图根据计算得到的NDVI数据，可以制作植被覆盖度图。
可以使用ArcGIS软件中的“渲染”工具来设置NDVI数据的颜色渐变，以便更直观地显示植被覆盖度的分布情况。
可以通过修改图层的显示属性来调整颜色渐变。
步骤七：分析和解读结果通过植被覆盖度图，可以进行进一步的分析和解读。
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
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.。
ERDAS下植被覆盖度的计算
构建NDVI计算模型
首先是打开ERDAS软件， 选择MODELER工具，单击 Model Maker打开工具面 板，开始创建模型。
图为经过 NDVI处 理后影像
Fcover的计算 的计算
可根据算出的NDVI值计算植被覆盖度，其公 式为： Fcover=NDVI-NDVIsoil/NDVIveg-NDVIsoil Fcover为覆盖度，NDVI为归一化植被指数， NDVIsoil为土壤的NDVI，NDVIveg为植被覆盖像元 最大值的NDVI。
植被覆盖度的计算
植被覆盖度的介绍
NDVI的计算 的计算
Fcover的计算 的计算
植被覆盖度的介绍 植被覆盖度的介绍
植被覆盖度是指植被植株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（周国林等， 1982；Greig-Smith，1964；Chapman，1976），又 称为投影盖度（曲仲湘等，1983）。这一指标具有 一定的相对性，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。其范围分布在01之间，数值越大表明植被覆盖度越高。国内外研 究表明，植被指数反映了植被的状况，同植被覆盖 度有良好的相关关系，通过计算NDVI（归一化植被 指数），建立NDVI同植被覆盖度之间关系的经验公 式，来计算植被覆盖度.
选取NDVIveg、NDVIsoil 其中NDVIsoil应该是不随时间改变的，对于大多 数类型的裸地表面，理论上应该接近零。然而由于大 气影响地表湿度条件的改变，NDVIsoil会随着时间而 变化。此外，由于地表湿度、粗糙度、土壤类型、土 壤颜色等条件的不同，NDVIsoil也会随着空间而变化。 NDVIveg代表着全植被覆盖像元的最大值。由于植被类 型的不同，植被覆盖的季节变化，叶冠背景的污染， 包括潮湿地面、雪、枯叶等因素，NDVIveg值的确定也 存在着与NDVIsoil值类似的情况，NDVIveg值也会随着 时间和空间而改变。
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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《数字地球概论》
第
五
次
作
业
姓名：陈桃
学号：
201212340703
一、单击桌面ENVI快捷方式打开ENVI软件，File—open
external file—eos--modis打开modis数据。
如图：
二、点击菜单栏basic tools—band math打开band math对
话框，如图：
三、在band math中的enter an expression中输入需要计算
的公式，在这里以下面五个公式为例进行逻辑运算，分别为：
（1）找出所有负值像元并用值-999代替它们，可以使用如下的波段运算表达式：
(b1 lt 0)*(-999)+(b1 ge 0)* b1
在这里b1可以自己选择，这里选择ndvi然后可以保存图像到指定的文件夹或者保存为memory,点击ok:
点击ok,开始执行运算，如图：
在窗口中打开运算的结果与原始的图像做对比，并做统计，如图：
可以分析看出找出了所有的ndvi为负值的像元并有-999代替。
（2）可以将一幅图像的黑色背景变成白色背景：
(b1 eq 0)*255 + (b1 gt 0)*b1
打开band math对话框在里面输入公式，如图：
点击ok,b1选择红光波段；如图：
点击memory，ok 点击ok
开始计算,如图：
结果输出在窗口中显示，并与原来的图像做对比，统计分析，如图：
将一幅图像的黑色背景变成白色背景
（3）将某一波段中灰度值大于等于100的像元赋予10，其他的赋予20。
那么表达式就写为：(b1 ge 100)*20+(b1 lt 100)*10
点击basic tools—band math打开band math对话框输入公式，如图：
点击ok
这里B1选择近红外，如图：
点击ok
点击ok 开始运算
结果比较，统计分析，如图：
点击basic tools—statistic，进行统计
直方图：
将某一波段中灰度值大于等于100的像元赋予10，其他的赋予20
（4）。