ENVI下植被覆盖度的遥感估算
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。
如何使用遥感技术进行植被覆盖度估算
如何使用遥感技术进行植被覆盖度估算遥感技术，作为一种获取地表信息的手段，近年来在环境保护和资源管理中发挥着越来越重要的作用。
其中，植被覆盖度的估算是遥感技术的一个重要应用领域。
本文将探讨如何使用遥感技术进行植被覆盖度估算，并介绍一些常用的遥感指标和算法。
一、遥感技术在植被覆盖度估算中的应用植被覆盖度是指地表上植被的覆盖程度，是反映生态环境和土地利用状况的重要指标之一。
传统的植被覆盖度估算方法通常需要大量人力物力，耗时耗力。
而遥感技术通过获取大量的卫星图像数据，能够实现对广大区域的植被覆盖度进行遥感遥测，节省了大量的时间和成本。
遥感技术通过获取可见光、红外线、热红外等多个波段的卫星图像数据，可以从不同的角度观察地表植被的状态和变化，进而推测出植被的覆盖度。
在植被覆盖度估算中，遥感技术主要通过计算一系列遥感指标来实现，下面将介绍一些常用的遥感指标。
二、常用的遥感指标1. 植被指数（Vegetation Index，VI）植被指数是根据可见光和红外波段之间的光谱特征计算得到的一种指标。
常见的植被指数有归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、差值植被指数（Difference Vegetation Index，DVI）等。
这些指标通过计算不同波段的反射率之差来反映植被的覆盖度，其中NDVI是最常用的植被指数之一。
2. 植被水分指数（Vegetation Water Index，VWI）植被水分指数主要用来反映植物水分状况，是根据红外波段和短波红外波段之间的光谱特征计算得到的。
该指数可以帮助我们了解植物的水分利用效率和生长状况，从而判断植被覆盖度的变化。
3. 土壤调节植被指数（Soil Adjusted Vegetation Index，SAVI）土壤调节植被指数是一种改进的植被指数，主要通过减少反射率受土壤影响的干扰，更准确地估算植被覆盖度。
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。
ENVI植被盖度计算教程
ENVI植被盖度计算教程一、ENVI几何纠正：1.打开ENVI软件—在主菜单栏中依次选择“File”/ “open Image File”/选择.jpg格式的样方照片/“打开”，弹出Available Bands List 对话框，点击“load RGB”，弹出IMG/Scroll/Zoom 三个对话框。
下图所示：2.单击主菜单“Map”/ “Registration”/ “select GCPs:Image to Map”弹出Image to Map Registration对话框，下拉滚动条选择与照片区域相对应的投影，在视频中选择的是“GK Zone 15 (Pulkova 1942)”/ “OK”。
如图所示：3. 弹出Ground Control Points Selection对话框，对样方区域增加5个控制点，用以拉直照片中样方形状。
总体控制点坐标为：第一个控制点：在Scroll窗口选择第一个样方钉子，在IMG窗口将钉子位置固定，之后再Ground Control Points Selection对话框中区域输入0，区域输入1000；第二个控制点：在Scroll窗口选择第二个样方钉子，在IMG窗口将钉子位置固定，之后再Ground Control Points Selection对话框中区域输入1000，区域输入1000；第三个控制点：在Scroll窗口选择第三个样方钉子，在IMG窗口将钉子位置固定，之后再Ground Control Points Selection对话框中区域输入1000，区域输入0；第四个控制点：在Scroll窗口选择第四个样方钉子，在IMG窗口将钉子位置固定，之后再Ground Control Points Selection对话框中区域输入0，区域输入0；第五个控制点：在Scroll窗口选择样方中心，在IMG窗口选择窗口视野中心，之后再GroundControl Points Selection对话框中区域输入500，区域输入500；4. 在Ground Control Points Selection对话框菜单栏中选择“Options”/“Warp File”/弹出Input Warp Image对话框，选择“Memory1”单击“OK”。
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
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。
植被覆盖度计算经验教程
ENVI5.1（5.0版本以上）计算植被覆盖度1.加载用矢量边界裁剪过的ROI（经几何校正-辐射校正处理）2.计算NDVI，利用ENVI5.1 Toolbox 提供的搜索功能查找NDVI模块，然后进行NDVI计算。
本例中影像数据为landsat8 影像，因此Input File Type 选项为Landsat OLI，红色波段为4，近红外为5（TM和ETM+影像的NDVI Band：Red 3 Near IR 4）3.对计算的NDVI进行DN二值化处理，选择Toolbox 中的Band Ratio/BandMath模块，在band math 对话框中进行参数设置。
首先，在Enter an expression 对话框下输入NDVI二值化公式：((b1 lt -1)*0+((b1 ge -1) and (b1 le 1))*b1+(b1 gt 1)*1)（切记，括号为英文半角），然后单击Add to List，将波段运算表达式添加至Previous Band Math Expressions 对话框，然后OK。
在新弹出的Variables to Bands Parings 对话框Avilable Bands List 对话框中选择上一步计算的NDVI，然后输出至特定位置（切记，如果电脑内存不足2G，请输出结果为File）。
4.对二值化的NDVI进行概率统计。
选择Toolbox 中Statistics/ComputeStatistics模块，选择二值化处理的结果（本例中，NDVI_20131119为计算得到的NDVI结果，NDVI为二值化后的结果），同时在Mask Options 下拉菜单中选择Build Mask..选项，在弹出的Mask Definition对话框中选择Import EVFs选项，创建一个mask。
然后查看统计结果。
详细理论请参考/s/blog_764b1e9d0100u29i.html5.计算植被覆盖度VFC。
植被覆盖度计算
(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。
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。
遥感信息工程作业—植被覆盖率计算
遥感应用模型作业一——植被覆盖率估算模型姓名：张** 学号：120131*** 专业：测绘工程利用遥感资料估算植被覆盖率的方法大致可归纳为2 种：1）经验模型法，通过建立实测植被覆盖率数据与植被指数的经验模型来求取大面积植被覆盖率。
2）植被指数转换法：通过对各像元中植被类型及分布特征的分析，建立植被指数与植被覆盖率的转换关系来直接估算植被覆盖率。
本次实验使用植被指数转换法计算植被覆盖率。
数据预处理和NDVI 计算使用ENVI 中操作，LAI 解算和覆盖率求取编程实现。
1、研究区域数据获取本次实验主要是对植被覆盖率估算，因此在实验区域影像尽量选择植被茂盛的季节。
在数据源选取上，选择易获取的免费Landsat 数据。
下载的遥感影像是湖北省荆门市2001年9月15日的影像，研究区域无大块云层覆盖。
数据下载自地理空间数据云网站，(/)，该网站的数据均来自美国地质调查局（USGS ）官方网站（/）。
Landsat 卫星采用的全球参考系为WRS2（World wide reference system ）。
在ArcGIS 中显示的全球WRS2行带号。
湖北省荆门市WRS2行带号为Path 123、Row38-39。
图1 Landsat 卫星全球参考系WRS22、数据预处理进行植被覆盖率估算，需要用到归一化植被指数（NDVI ）。
NDVI 的物理依据是地物反射率的差异变化，所以用反射率来计算是比较客观准确的。
TM 原始数据就是DN 值，不能用来直接计算NDVI ，必须通过辐射定标计算成反射率，才能用来计算NDVI 。
因此，要对对实验数据先进行辐射校正和大气校正。
下载的L1T 级数据，元数据信文件（124028_MTL ）有详细影像参数，控制点文件（124028_GCP ）中有控制点高程信息用于大气校正的地形参数，可以利用这两个文件做辐射校正和大气校正。
1）辐射校正实验使用数据为L1T 级数据，经过系统辐射校正的数据。
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。
遥感指数与ENVI实现
净初级生产力=总初级生产力-自养呼吸消耗
其中，总初级生产力（Gross Primary Productivity, GPP）：单位时间和单位面积上， 绿色植物通过光合作用产生的全部有机物同化量，即光合总量。
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遥感指数提取
• 地表温度（LST）：
地表温度，就是地面的温度。太阳的热能被辐射到达地面后，一部分
被反射，一部分被地面吸收，使地面增热，对地面的温度进行测量后
得到的温度就是地表温度。地表温度还会由所处地点环境而有所不同。
模型算法： 单窗算法(Landsat TM/ETM与环境小卫星) 劈窗算法(Modis) 分裂窗算法,经验拟合的修正(AVHRR)
是农作物生长发育至关重要的水分和能量来源，是陆面生态系统与水 文过程的重要纽带,其强度大小与下垫面条件、植物等有密切的关系。
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青海省2010年9月ET
遥感指数提取
• 净初级生产力(NPP, Net Primary Productivity)
式中， ε*为植物潜在光合利用率；σT为空气温度对植物生长的影响系数； σE为大气水汽对植物生长的影响系数； σS为土壤水分缺失对植物生长的 影响系数。
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遥感指数提取
• 地表蒸散(Evaportranspiration,ET)：
通常是指土壤蒸发(E-vaporation, E)和植物蒸腾(Transpiration, T)
的总和，是土壤-植物-大气连续体系(SPAC)中水分运动的重要过程，
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。
植被覆盖度的遥感估算方法研究
植被覆盖度的遥感估算方法研究一、本文概述随着遥感技术的快速发展，其在植被覆盖度估算中的应用日益广泛。
植被覆盖度作为衡量地表植被状况的关键指标，对于理解生态系统功能、监测环境变化和评估生态系统健康具有重要意义。
本文旨在探讨和研究植被覆盖度的遥感估算方法，以期为提高估算精度和效率提供理论和技术支持。
本文将首先介绍植被覆盖度及其遥感估算的重要性，阐述植被覆盖度遥感估算的基本原理和方法。
在此基础上，本文将重点分析不同遥感数据源在植被覆盖度估算中的适用性，以及估算方法的优缺点。
本文还将探讨遥感估算中的误差来源和质量控制方法，以提高估算结果的准确性和可靠性。
通过深入研究和分析，本文旨在为植被覆盖度的遥感估算提供一种全面、系统的理论框架和技术指导，为相关领域的研究和实践提供有益参考。
本文还将展望植被覆盖度遥感估算的未来发展趋势，为推动遥感技术在生态环境监测和保护领域的应用提供有益启示。
二、遥感估算植被覆盖度的基本原理和方法遥感估算植被覆盖度的基本原理和方法主要基于植被的光谱特性和地表反射率的差异。
植被在可见光和近红外波段范围内具有特定的反射和吸收特性，这些特性使得植被在遥感影像上呈现出独特的颜色和纹理。
通过利用这些特征，我们可以从遥感影像中提取植被信息，进而估算植被覆盖度。
遥感数据源的选择对于植被覆盖度的估算至关重要。
常用的遥感数据源包括多光谱遥感影像和高光谱遥感影像。
多光谱遥感影像如Landsat、Sentinel-2等，具有较高的空间分辨率和时间分辨率，适用于大范围的植被覆盖度估算。
而高光谱遥感影像如Hyperion、AVIRIS等，具有更高的光谱分辨率，能够更准确地识别植被类型和估算植被覆盖度。
植被指数是一种通过组合遥感影像中的不同波段来增强植被信息的指数。
常用的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等。
这些植被指数能够反映植被的生长状况、覆盖度和生物量等信息。
通过计算植被指数，我们可以从遥感影像中提取植被信息，为后续的植被覆盖度估算提供基础数据。
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。
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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。
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。
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NDV。
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*NDVIma)x/( 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NDVIve®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—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VFCma)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 VFCma)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。
⑴选择Transform->NDVI，利用TM影像计算NDV。
(2) 选择Basic Tools->Statistics ->Compute Statistics 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
Y Compute Statistics Pjratneters
计算统计参数
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。
我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
NDVImi n=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。
利用ENVI主菜单->Basic
Tools->Band Math，在公式输入栏中输入：
(b1 lt 0.031766 )*0+(b1 gt 0.522991 )*1+(b1 ge 0.031766 and b1 le
0.522991 )* ((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。
在Display显示。
(6) 选择Tools->Color Mapping->Density Slice，单击Clear Range按钮清除
默认区间。
⑺选择Opions->Add New Ranges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。