城市植被覆盖度遥感信息提取
【基于遥感影像进行城市植被信息】遥感影像植被分类
【基于遥感影像进行城市植被信息】遥感影像植被分类遥感主要是根据不同的物体会产生不同的电磁波的响应，从而识别地面上各类地物。
具有视域范围广、图像清晰逼真、宏观性强、重复周期短、信息量多、收集方便的优点。
因此，卫星遥感是监测植被的有效手段。
本文主要针对城市植被的提取，从城市遥感的原理和数据源、城市植被信息的提取方法和遥感技术等几方面对基于遥感影像对城市植被信息提取的研究的进展进行论述，并讨论了这些研究的特点和各自存在的一些不足，以及发展的趋势。
1 城市植被及遥感影像光谱特征1.1 城市植被城市植被指的是城市里覆盖着的生活植物，即城市内一切自然正常生长以及人工种植的各类植物类型的总称。
1.2 植被遥感影像光谱特征在蓝色和红色波段，能量很低；在绿色波段附近，会形成一个小的峰值。
而在近红外波段，叶肉海绵组织结构有很大的反射表面。
2 城市植被信息提取数据源、遥感影像预处理2.1 信息提取数据源及其选择1）Landsat TM影像及ETM+遥感数据。
空间分辨率不是很高。
2）MODIS数据，很高的信噪比。
3）美国商业遥感卫星Quick Bird影像，能较清晰的从遥感图像判读出城市绿地。
4）IKONOS遥感数据，全色波段的分辨率为1m，多光谱数据分辨率为4m。
5）此外，遥感数据还有很多类型，比如SPOT影像等。
2.2 卫星影像预处理研究中遥感影像的预处理包括：几何校正、遥感影像图像增强、截取研究区域、相关性分析等一系列处理，在处理中需根据不同类型不同特点的遥感图像进行不同的预处理。
3 城市植被信息提取的方法3.1 人机交互方式进行植被信息提取3.1.1 基于波段的选择进行分类法提取步骤：1）实验波段的选择及彩色合成结合波段的波谱物理特征优先选择几个波段，K-L变换后的第一、第二、第三主成分波段，NDVI植被指数段和K-L变换后的第一主分量加影像的三个波段进行波段间的相关性分析，对该3种波段数据进行假彩色合成，反复比较，选出植被景观目视效果最好的合成的图像。
如何利用遥感技术进行城市绿化覆盖度评估
如何利用遥感技术进行城市绿化覆盖度评估随着城市化进程的不断加快，城市绿化覆盖度评估成为研究者和城市规划者关注的重要课题。
遥感技术作为一种高效、准确的手段，被广泛应用于城市绿化覆盖度的评估与监测。
本文将从遥感技术的基础原理和数据获取、处理的方法入手，探讨如何利用遥感技术进行城市绿化覆盖度评估。
一、遥感技术的基础原理遥感技术是利用卫星、飞机等遥感平台获取地面特征信息的一种技术。
其基础原理是通过感知地面反射、辐射或散射的电磁波，并将其转化为可视化、可测量或可记录的数据。
这些数据可以用来研究地表特征，包括城市绿化。
二、遥感数据的获取1. 卫星遥感数据卫星遥感数据是获取城市绿化信息的重要数据源。
通过卫星可以获取高分辨率的影像数据，具有广覆盖、长时间序列等特点。
常用的卫星遥感数据有Landsat、MODIS等。
这些数据能够提供城市绿地的空间分布、类型、面积等信息。
2. 空中遥感数据空中遥感数据是指通过飞机等低空平台获取的影像数据。
相对于卫星遥感数据，空中遥感数据具有更高的分辨率和更精细的空间信息。
广角摄影、倾斜摄影、激光雷达等技术可用于获取空中遥感数据。
三、遥感数据处理方法1. 影像预处理对卫星和空中遥感影像进行预处理是进行后续数据分析的基础。
常用的预处理包括辐射定标、大气校正、几何校正等。
这些步骤可以消除影像中的噪声、伪迹，并提高数据的质量和可靠性。
2. 图像分类与分析图像分类是将遥感影像中的像元划分为不同的类别，如水体、建筑、绿地等。
常用的分类方法有基于像元的分类、基于对象的分类等。
图像分析可以进一步提取城市绿化覆盖度相关的特征，如绿地面积、绿地边界等。
3. 空间分析与模型建立空间分析是研究地理现象空间特征和空间关系的方法。
基于遥感数据的空间分析可以揭示城市绿化覆盖度的空间分布、格局和变化趋势。
通过建立相应的模型，可以预测未来城市绿化的发展趋势，为城市规划提供科学依据。
四、遥感技术在城市绿化覆盖度评估中的应用1. 绿地面积评估通过遥感技术可以准确获取城市绿地的面积信息，包括公园、花坛、绿化带等。
遥感技术在环境监测中的植被覆盖分析方法
遥感技术在环境监测中的植被覆盖分析方法遥感技术是一种通过获取和解释遥感图像数据来获取地球表面信息的方法。
在环境监测中，遥感技术可以用于植被覆盖分析，以评估植被的分布、健康状况和变化趋势。
本文将介绍遥感技术在环境监测中的植被覆盖分析方法。
植被覆盖是指地表被植物覆盖的程度。
植被覆盖分析对于评估生态系统的健康状况、监测土地利用和土地覆盖变化等具有重要作用。
遥感技术通过获取地表反射或辐射数据，可以提供大面积、连续性和定量化的植被信息，从而实现植被覆盖的分析。
首先，常用的遥感数据源包括卫星和航空遥感图像。
这些图像记录了地球表面的辐射能量，可以通过不同波段的信息来分析植被覆盖情况。
其中，可见光、红外和热红外波段的数据特别有助于植被覆盖分析。
其次，植被指数是植被覆盖分析中常用的量化指标。
植被指数利用不同波段的光谱反射特征，通过计算公式来估计植被的生长情况。
其中，最常用的植被指数是归一化植被指数（NDVI）和修正型归一化植被指数（EVI）。
这些指数可以通过计算地表图像中的红光和近红外波段的反射率差异得出，从而提供植被覆盖的信息。
此外，植被分类也是植被覆盖分析的重要步骤。
植被分类是将遥感图像中的像元分成不同的植被类型，以获得更详细的植被覆盖信息。
常用的分类方法包括监督分类和非监督分类。
监督分类需要提供训练样本，通过计算像元与训练样本之间的相似度来进行分类。
非监督分类不需要提前提供训练样本，它通过对图像中的像元进行聚类分析来实现分类。
此外，在植被覆盖分析中，还可以利用时序遥感数据来监测植被的变化趋势。
时序遥感数据记录了多个时间点的地表信息，可以对不同时间段的植被变化进行对比和分析。
通过比较不同时间点的植被指数或植被分类结果，可以了解植被的增长、凋落、干扰和恢复情况。
除了上述方法，还有许多其他的遥感技术可以用于植被覆盖分析。
例如，通过高空间分辨率的遥感图像可以获取更详细的植被信息；通过合成孔径雷达（SAR）遥感可以在夜间和云层遮挡的情况下获取植被信息；通过利用光谱库和多光谱图像可以实现更精确的植被识别和提取等。
基于遥感技术的植被覆盖度信息提取
丘 陵 地 区 ， 山槽 坝 面 积 较 少 ， 低 地势 呈东 南 向西 北 倾斜 ， 部 属 大 娄 山脉 褶 皱 地 带 ， 南 北 部 系 川东 平 行 岭 谷 。 全 市 属亚 热 带 湿润 季 风 气候 区 ， 热量 充 足， 雨量 充沛 ， 年平 均 气温 １ ． ℃ ， 常 ６ ６ 极端 最 植 被 主 要 以 亚 热 带 常 绿 针 叶 林 、 阔 针 混 交 ， 叶 林 为 主 ， 有 明 显 的地 带 性 、 阔 具 地
资源 环 境 调 查 和 土 壤 侵 蚀 动 态 监 测 是 野 外 实 地 调 查 的 基 础 上 ， 合 研 究 区２ ０ 件 ， 就 该 市成 为 南北 植 物 的 交 汇 中心 ， 结 ０２ 造 种 遥 感技 术 进 行 要 途 径 。 ９ ２ 第 一 颗 人 年 森 林 资 源 二 类调 查 的 详 细 资 料 ， 自ｌ ７ 年 对研 究 造 资 源 卫 星 的 发 射 ， 学 家 们 就 尝 试 着 研 科
各 项数 值 称 之为植 被指 数（ ｇ ｔ ｔｏ Ｉ — Ｖｅ ｅａ ｉｎ ｎ ｄ ｘ—ＶＩ ， 时 它 与 生 物 量 与 植 被 的 覆 盖 ｅ ）同
１ 研 究区概 况
南川市位于重庆南部 ， 位于东经１６ ５ ０ 。４ ～ １ ７ ２ ， ０ 。 ７ 北纬 ２ 。 ６ ８ ４ ～２ 。 ０ 幅 员面 积 ９ ３ ，
遥感 影像 ， ａ ｄａ一 号卫 星获 得 ， 摄时 由Ｌ ｎ ｓｔ ５ 拍
间２ ０ 年２ 。２研 究 区 ｌ ５ 地形 图 数据 。 ０ ０ 月） （） ：万 （ ） 究 区２ ０ 年 １ １ 万 土 地 利 用 现 状 数 ３研 ００ ：０ 据 。４ 研 究 区２ ０ 年 １ １ 万 土 壤侵 蚀现 状 （） ００ ：０
使用遥感技术进行植被覆盖监测的步骤和要点
使用遥感技术进行植被覆盖监测的步骤和要点随着科技的不断发展，遥感技术在许多领域得到广泛应用，特别是在环境保护和自然资源管理方面。
其中，使用遥感技术进行植被覆盖监测是非常重要的一项应用。
本文将介绍使用遥感技术进行植被覆盖监测的步骤和要点。
第一步：遥感数据获取和预处理要进行植被覆盖监测，首先需要获取高质量的遥感数据。
目前，有很多遥感卫星可以提供不同分辨率的图像数据，如Landsat、MODIS和Sentinel等。
我们可以根据具体需求选择合适的卫星。
获取到遥感数据后，需要进行预处理，包括数据校正、镶嵌和大气校正等。
这一步骤的目的是为了准确反映植被信息，提高后续分析的可信度。
第二步：植被指数计算和图像分类在植被覆盖监测中，植被指数是一项非常重要的指标。
常用的植被指数有归一化植被指数（NDVI）和差值植被指数（DVI）等。
通过计算这些指数，可以反映出植被的状况和分布。
对于NDVI，一般认为数值越高，植被覆盖越好。
而DVI是通过红外和可见光波段之间的差异计算得出，可以反映出植被的健康程度。
除了植被指数，还可以利用图像分类来获取植被覆盖信息。
常用的分类方法有监督分类和非监督分类，可以根据不同数据和需求选择合适的方法。
第三步：精度评定和验证在植被覆盖监测中，精度评定和验证是不可忽视的重要一步。
我们需要对监测结果进行精度评定，以了解分析的可靠性和准确度。
常用的评估指标有总体精度和Kappa系数等。
通过与实地调查或其他已验证数据进行对比，可以验证遥感分析的结果是否与实际情况一致。
如果需要提高精度，可以通过引入地物信息和其他辅助数据来进行模型调整和纠正。
第四步：监测结果分析和应用得到植被覆盖监测结果后，我们可以对其进行进一步的分析和应用。
通过时序分析，可以了解植被的变化趋势和时空分布。
此外，可以通过与其他环境变量和气象数据的关联分析，探究植被变化与环境因素之间的关系。
监测结果还可以用于生态环境评估、灾害监测和农业资源管理等方面。
如何利用遥感技术进行植被覆盖度评估
如何利用遥感技术进行植被覆盖度评估遥感技术，即通过卫星或飞机等远距离传感器获取地球表面的信息，已成为研究和监测植被覆盖度的有力工具。
植被覆盖度评估是揭示和量化地表植被分布及其变化的重要手段，对于环境保护和自然资源管理具有重要意义。
本文将介绍如何利用遥感技术进行植被覆盖度评估，并探讨其在不同领域的应用。
首先，遥感技术可以通过获取不同波段的光谱数据来识别和提取地表植被信息。
植被覆盖度一般用植被指数来表示，常用的指数包括归一化植被指数（NDVI）、植被指数（VI）等。
这些指数综合了不同波段的反射率变化与植被覆盖度之间的关系，从而可以快速、准确地评估植被覆盖度。
例如，NDVI通过计算近红外波段与红光波段之间的差异来反映植被的生长状况，数值范围为-1到1，数值越高表示植被覆盖度越高。
其次，遥感技术还可以通过多时相的图像数据来监测植被覆盖度的动态变化。
利用不同时间的遥感数据，可以比较不同时间点的植被覆盖度，并分析其变化趋势和空间分布。
特别是在大范围区域和长时间跨度的监测中，遥感技术具有高效、经济的优势。
例如，在草原生态系统中，通过比较多期的NDVI图像，可以揭示草地退化和恢复的过程，为草地保护和恢复提供科学依据。
此外，遥感技术结合地理信息系统（GIS）可以实现植被覆盖度评估的空间分析和定量化。
通过对遥感图像进行分类和分割，可以将地表划分为不同的植被类型，进而定量计算各类植被的面积和覆盖度。
同时，结合地理位置信息，可以进行空间分布分析，比如研究城市绿地的分布格局和空间连通性。
在实际应用中，遥感技术的植被覆盖度评估在农业、环境保护、城市规划等领域具有广泛的应用前景。
例如，在农业生产中，通过遥感技术可以监测农田的植被覆盖度，为灌溉管理、农作物生长状况评估等提供支持。
在环境保护中，遥感技术可以用于评估自然保护区、湿地等特定区域的植被覆盖度，为生物多样性保护和生态系统管理提供决策依据。
在城市规划中，遥感技术可以实现城市植被覆盖度的空间分析和动态监测，为城市绿化和城市生态建设提供科学指导。
使用测绘技术处理植被覆盖度数据的方法
使用测绘技术处理植被覆盖度数据的方法测绘技术是现代科技的重要组成部分之一，它在多个领域的应用中都发挥着重要作用。
其中之一就是在环境科学领域中，测绘技术被广泛用于处理植被覆盖度数据。
植被覆盖度是衡量一个地区植被状况的重要指标，对于生态环境的评估和研究具有重要意义。
下面将介绍使用测绘技术处理植被覆盖度数据的方法。
首先，植被覆盖度的测量通常使用遥感技术。
遥感技术可以通过卫星或无人机等平台获取大范围的遥感影像，从而实现对植被覆盖度的测量。
通过遥感影像可以获取到植被的空间分布和覆盖度信息，为后续数据处理提供基础。
其次，遥感影像中的植被覆盖度数据需要进行处理和分析。
在这一过程中，可以使用地理信息系统（GIS）软件进行数据处理和空间分析。
GIS软件可以对遥感影像进行栅格化处理，将遥感影像转化为栅格图层。
然后，使用测绘技术中的像元分类算法对图像进行分类，将植被和非植被分开，并给出不同植被类型的覆盖度数据。
接着，根据分类结果，可以利用测绘技术中的空间插值和空间分析技术对植被覆盖度数据进行推算和分析。
空间插值是指在已知数据点的基础上，通过数学方法对未知位置上的数值进行估算的过程。
在植被覆盖度数据处理中，可以使用空间插值方法将有限的采样点数据推算到整个研究区域，以得到更全面的植被分布情况。
同时，利用GIS软件的空间分析功能，可以对不同区域的植被覆盖度进行比较，找出植被分布的规律和特点。
此外，植被覆盖度数据还可以结合其他环境参数进行多因素分析。
比如可以使用地形数据和土壤数据等，与植被覆盖度数据进行叠加分析，揭示不同环境因素对植被覆盖度的影响程度。
这种综合分析方法可以更全面地了解植被覆盖度与环境因素之间的关系，为环境保护和生态修复提供科学依据。
最后，测绘技术处理植被覆盖度数据的方法还可以与大数据分析和人工智能结合。
通过使用机器学习算法和深度学习模型，可以对庞大的植被覆盖度数据进行高效处理和分析。
这种方法可以帮助科学家更好地理解植被覆盖度的变化趋势和未来发展趋势，为环境保护和生态建设提供更有针对性的措施。
使用遥感图像进行植被覆盖度测量的方法
使用遥感图像进行植被覆盖度测量的方法植被覆盖度是评估地表生态系统的重要指标之一，可以帮助我们了解植被分布、生长状况以及生态环境的变化。
通过遥感技术，我们可以借助航天器、无人机等高空平台获取的图像数据，来进行植被覆盖度的测量与分析。
本文将介绍一些使用遥感图像进行植被覆盖度测量的方法及其应用。
一、光谱指数法光谱指数法是使用遥感图像中的光谱信息来推断植被覆盖度的一种方法。
光谱指数是根据植被对不同波段的反射特性而计算得出的。
其中，植被指数（Vegetation Index，VI）是光谱指数法中最常用的一种指数计算方法。
常见的植被指数包括归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、简化型植被指数（Simple Ratio Index，SR）等。
在使用光谱指数法进行植被覆盖度测量时，首先需要根据遥感图像计算出相应的植被指数值。
然后，通过与实地采样数据进行对比，建立植被指数与植被覆盖度之间的关系模型，从而推算出植被覆盖度。
这种方法具有简单、快速、非破坏性的优点，并能够进行大范围的植被分布调查，因此被广泛应用于植被覆盖度的监测与评估。
二、面向对象的分类方法面向对象的分类方法是利用遥感图像中的纹理、形状、空间分布等特征，将图像中的像素分成不同的类别，并将每个类别与相应的植被覆盖度关联起来的方法。
通过这种方法，我们可以得到植被覆盖度变化的空间分布图，并进一步进行植被生态系统调查和分析。
面向对象的分类方法需要先进行图像分类，将图像中的不同景物、地物分割成不同的对象。
然后，根据所建立的训练样本库，将这些对象分类为与植被覆盖度相关的类别。
最后，通过对每个类别中的对象进行统计，得到相应的植被覆盖度。
三、机器学习方法机器学习方法是一种将遥感图像与实地采样数据进行关联的高级技术。
通过训练模型，机器学习方法可以从遥感图像中学习到特定的植被覆盖度信息，并将其应用于未知区域的植被覆盖度估计。
荒漠植被覆盖度遥感提取研究进展
荒漠植被覆盖度遥感提取研究进展一、研究背景和意义荒漠化是全球性的环境问题，对人类生存和发展产生了严重的威胁。
荒漠化的主要表现形式之一是植被覆盖度的降低，导致土地退化、水资源减少、生物多样性丧失等问题。
研究荒漠植被覆盖度遥感提取技术具有重要的科学价值和实际意义。
遥感技术在环境保护领域具有广泛的应用前景，通过遥感手段获取荒漠植被覆盖度信息，可以为荒漠化防治提供科学依据和技术支持。
通过对不同地区的植被覆盖度进行监测，可以及时发现荒漠化趋势，为制定合理的荒漠化防治措施提供依据。
植被覆盖度遥感提取技术有助于提高荒漠化防治的效率，传统的植被覆盖度观测方法需要大量的人力物力投入，且受气象条件影响较大。
而遥感技术可以实现对大范围、连续时间的植被覆盖度监测，大大提高了监测效率。
遥感技术还可以实现对植被覆盖度变化的动态监测，为荒漠化防治提供实时、准确的数据支持。
植被覆盖度遥感提取技术有助于推动国际合作与交流，荒漠化是一个全球性问题，各国都在积极寻求有效的解决方案。
遥感技术的应用可以促进国际间的技术交流与合作，共同应对荒漠化挑战。
遥感技术还可以帮助发展中国家提高自身的环境保护能力，缩小与发达国家在环境保护方面的差距。
研究荒漠植被覆盖度遥感提取技术对于提高荒漠化防治水平、推动国际合作具有重要的理论和实践意义。
荒漠化问题的严重性和影响荒漠化是指土地逐渐失去植被覆盖，变得贫瘠、干旱和不适合人类居住的现象。
随着全球气候变化和人类活动的影响，荒漠化问题日益严重，对生态环境、经济发展和社会稳定产生了深远的影响。
荒漠化导致了生态环境的恶化，植被是维持地球生态平衡的重要因素，它们可以保持土壤湿度、防止水土流失、减缓风速、净化空气等。
当植被覆盖率降低到一定程度时，这些功能将受到严重影响，进而导致土地退化、沙漠扩张和生物多样性丧失。
荒漠化对经济发展产生了负面影响，许多国家和地区的土地资源十分有限，而荒漠化使得这些土地更加贫瘠，难以进行农业生产和建设。
利用遥感技术进行植被覆盖度分析的步骤解析
利用遥感技术进行植被覆盖度分析的步骤解析遥感技术作为一种高效的环境监测方法，在许多领域得到广泛应用。
其中，利用遥感技术进行植被覆盖度分析是研究植被生态系统和地表覆盖变化的关键工具。
本文将从数据获取、预处理、分类和评估几个方面解析利用遥感技术进行植被覆盖度分析的步骤。
首先，数据获取是进行植被覆盖度分析的基础。
遥感技术主要通过卫星、飞机和无人机获取影像数据。
卫星遥感具有广覆盖、周期性观测的特点，适用于大范围的植被覆盖度监测。
飞机和无人机遥感则更适合于小范围、高分辨率的数据采集。
根据不同研究需求，我们可以选择适合的遥感数据源。
接下来是数据预处理。
遥感影像数据在获取后，往往存在着大气、地表反射等非植被因素的干扰。
因此，预处理过程需要将这些干扰因素剔除，以获得准确的植被覆盖度信息。
预处理的主要步骤包括大气校正、辐射校正和几何校正。
大气校正通过建立大气透过率模型，对影像进行修正；辐射校正则将影像的辐射值转化为表面反射率，消除光照条件的影响；几何校正则对影像进行坐标转换，以确保后续处理的准确性。
数据预处理完成后，可以进行分类分析。
分类是将遥感影像划分为不同的植被类别的过程。
根据分类方法的不同，可以分为基于像元、基于对象和基于混合的分类方法。
基于像元的分类方法将每个像元独立分类，并给出其所属类别的概率值。
基于对象的分类方法则将相邻像元聚合成对象，再对对象进行分类。
基于混合的分类方法则结合了前两者的特点，既考虑像元的信息，又考虑对象的空间关系。
根据研究目的和数据特点，选择适合的分类方法对影像进行分类。
最后，对分类结果进行评估。
分类结果的准确性是评估遥感植被覆盖度分析的关键指标之一。
传统的评估方法主要依靠样地调查，即在实地采样点上进行植被调查，然后与遥感分类结果进行对比。
近几年，随着机器学习技术的发展，出现了使用训练样本集自动评估分类结果的方法，如混淆矩阵、Kappa系数等。
这些方法不仅提高了评估效率，还提高了评估结果的准确性。
使用遥感技术进行地表特征提取的方法与案例分析
使用遥感技术进行地表特征提取的方法与案例分析遥感技术是一种通过卫星、飞机等平台获取地球表面信息的技术手段。
利用遥感技术可以获取大范围的地表特征数据，包括地貌、植被、水体、土壤等，并能够对这些地表特征进行定量分析和提取。
本文将以遥感技术在地表特征提取方面的方法和应用案例进行详细分析。
在遥感技术中，常用的地表特征提取方法包括分类、指数和变化检测等。
分类方法是根据遥感图像的像元特征进行归类，从而将不同的地表特征区分开来。
其中，最常用的分类方法是基于光谱信息的分类方法，通过分析遥感图像在不同波段的反射率差异，将地表特征进行分类。
常见的分类方法包括最大似然法、支持向量机和人工神经网络等。
这些方法能够有效地提取地表特征，如森林、水体、裸地和农田等。
指数方法是通过计算遥感图像的特定指数进行地表特征提取。
特定指数是根据不同地表特征的光谱特性而定义的。
常见的指数包括归一化植被指数（NDVI）、水体指数（WI）和土壤湿度指数（SWI）等。
这些指数能够反映地表特征的数量和质量，并通过特定的计算公式将其提取出来。
例如，NDVI能够反映植被的生长状况，通过计算NDVI可以得到植被覆盖度的信息。
变化检测方法是通过比较不同时间或不同遥感图像之间的差异来提取地表特征的变化信息。
变化检测方法常用于自然资源调查、灾害监测和城市扩展等领域。
变化检测方法可以通过对遥感图像进行几何校正和辐射校正，消除因图像不一致而引起的误差。
常用的变化检测方法包括双差法、差值法和比率变化检测法等。
这些方法能够有效地提取地表特征的变化信息，如土地利用变化、城市扩张和湖泊变动等。
除了方法的介绍，下面将结合实际案例分析遥感技术在地表特征提取方面的应用。
以长江三角洲地区为例，通过遥感图像的分类和变化检测方法，可以提取出该地区的植被分布和土地利用变化等地表特征信息。
通过分类方法，可以将遥感图像中的植被、水体和城市等地表特征进行定量提取和分析。
通过变化检测方法，可以对不同时间的遥感图像进行比较，提取出长江三角洲地区土地利用的变化信息，如农田转化为城市用地、湖泊的增减和草地的退化等。
如何使用遥感技术进行植被覆盖分析
如何使用遥感技术进行植被覆盖分析导语：植被覆盖是地球上自然生态系统的重要组成部分，对于环境监测、气候变化研究以及生态保护都具有重要意义。
遥感技术作为一种非接触式的观测手段，可以提供大范围、高分辨率的植被信息，成为植被覆盖分析的重要工具。
本文将介绍如何使用遥感技术进行植被覆盖分析。
一、遥感数据获取遥感数据是进行植被覆盖分析的基础，常见的遥感数据来源包括卫星图像、航空摄影以及无人机图像等。
卫星遥感数据是最常用的一种，具有全球覆盖、高分辨率的优势。
在选择卫星数据时需考虑其空间分辨率、时间分辨率以及光谱分辨率等因素，根据具体需求选择合适的数据。
二、数据预处理在进行植被覆盖分析前，需要对遥感数据进行预处理。
预处理的目的是消除图像中的噪声、辐射校正、大气校正等，保证数据质量，并提高后续分析的准确性。
预处理方法包括辐射定标、几何校正、大气校正等。
辐射定标是将原始图像的数字值转换为可用的辐射度或反射率，几何校正是纠正图像的几何失真，大气校正是消除大气散射对图像的影响。
三、植被指数计算植被指数是通过遥感技术计算得出的一种表征植被覆盖程度的指标，常见的植被指数包括归一化差异植被指数（NDVI）、植被指数（VI）、植被指数差异（DVI）等。
植被指数的计算基于遥感数据中不同波段的光谱信息，能够反映不同植被状况下的反射光谱差异。
通过计算植被指数，可以直观地了解植被覆盖程度，实现不同地区植被覆盖的对比分析。
四、分类与提取分类与提取是植被覆盖分析的核心环节，通过将遥感图像中的像元划分为不同的植被类别，实现对植被覆盖的定量分析。
常用的分类方法有基于光谱的分类、基于植被指标的分类、基于纹理特征的分类等。
其中，基于光谱的分类方法是最常用的，通过利用不同植被类型在光谱上的反射特征，将图像聚类为不同植被类别。
五、精度评价进行植被覆盖分析后，需要对分类结果进行精度评价，以验证分类的准确性和可靠性。
常用的精度评价方法包括混淆矩阵法、生产者精度和用户精度等。
植被覆盖度提取方法
目录➢ 基于像元二分法的植被覆盖度提取方法 (1)1.1基本原理 (1)1.2利用NDVI 估算植被覆盖 (2)1.3NDVIveg 和NDVIsoil 的确定 (2)➢ 基于三波段梯度差的植被覆盖度提取方法 (3)1.1三波段梯度差模型原理 (3)1.2改进的三波段梯度差模型原理 (4)1.3 GMTGDVI 最大梯度差模型 (5)➢ 基于像元二分法的植被覆盖度提取方法1.1基本原理像元二分模型(Pixel Dichotomy Model ，PDM)是目前为止应用的比较广泛和相对比较简单的植被覆盖度估算方法。
它的前提条件是假设影像中一个像元所对应的地表只有植被覆盖的部分和没有植被覆盖的裸土部分组成，而遥感传感器所检测到的光谱信息S 也由这两个部分光谱信息的线性加权组合而成。
则可以表示为：s v S S S +=假设影像的一个像元中有植被所占的面积比重为fc ，即为该对应像元的植被覆盖度的值大小，那么裸土所占的覆盖像元的面积比例为1-fc 。
则对这个混合像元中植被部分所贡献的光谱反射率信息为：c veg v f S S ⨯=同理，混合像元中土壤所贡献的光谱信息部分可以表示为：)f (1S S c soil s −⨯=可得，光谱信息S 为：soil c veg c S )f (1S f S ⨯−+⨯=综上，植被覆盖度fc 为：soilveg soil c S S S S f −−=1.2利用NDVI 估算植被覆盖常用植被指数作为信息参数来代入像元二分模型计算植被覆盖度，国内外到目前为止已经有四十多种植被指数被提出来，如比值植被指数（RVI ）、土壤调节植被指数（SAVI ）、归一化植被指数（NDVI ）、修正的土壤调节植被指数（MSAVI ）等[40,41]，这些植被指数经常被应用于各种需要地表参数的反演计算中，而NDVI 是应用最为广泛的一种植被指数。
NDVI 被认为是植被生长状态和植被空间分布密度的最佳指示因子；NDVI 值的大小综合反映了植被覆盖区域的植被类型和植被生长状态等[42]。
如何利用遥感技术进行城市绿地和植被覆盖度分析
如何利用遥感技术进行城市绿地和植被覆盖度分析城市绿地和植被覆盖度是评估城市生态环境质量的重要指标，也是衡量城市可持续发展的关键要素之一。
而遥感技术的应用为城市绿地和植被覆盖度的分析提供了良好的手段。
本文将从遥感技术的原理、数据获取和处理、分析方法和应用前景等方面来探讨如何利用遥感技术进行城市绿地和植被覆盖度分析。
一、遥感技术原理遥感技术是通过对地面物体反射、辐射和散射的电磁波进行探测和记录，获取地表信息的一种方法。
遥感技术原理主要基于电磁波与物体之间的相互作用，通过传感器接收不同频谱范围的电磁波，识别和测量地表特征。
二、数据获取和处理城市绿地和植被覆盖度的分析需要获取高质量的遥感数据。
常用的遥感数据包括卫星遥感数据和航空遥感数据。
卫星遥感数据具有广域覆盖和周期性观测的特点，适用于大范围的城市绿地和植被监测。
而航空遥感数据具有较高的空间分辨率和信息精度，可以更准确地获取城市绿地和植被覆盖度的信息。
在数据处理方面，遥感影像的预处理是不可或缺的一步。
预处理包括几何校正、辐射校正和大气校正等。
几何校正用于纠正影像的平差误差，使其与地面形状一致。
辐射校正则是通过转换原始数据的辐射量，消除光谱影像之间的辐射差异。
大气校正是去除大气对遥感影像的影响，提高影像的质量。
三、分析方法城市绿地和植被覆盖度的分析可以采用基于指数的方法，如归一化植被指数（NDVI）和改进的植被指数（EVI）。
NDVI通过计算红外辐射和可见光辐射之间的比值来估算植被生长的状况，数值范围在-1到1之间。
EVI相比于NDVI，考虑了近红外辐射和蓝光辐射，适用于高覆盖度和低覆盖度的地区。
另外，基于分类的方法也是常用的分析手段。
通过遥感影像的像元分类，可以将不同的地物类型分割出来，进而分析城市绿地和植被覆盖度。
常用的分类方法包括基于像元的最大似然分类、支持向量机（SVM）分类和随机森林分类等。
四、应用前景利用遥感技术进行城市绿地和植被覆盖度分析具有广阔的应用前景。
基于无人机可见光影像的城市植被信息提取
近年来，无人机遥感作为一种低空遥感技术，以其机动性好、使用成本低、获取影像分辨率高、现势性强等特点，已成为传统航空遥感、卫星遥感技术的有效补充[1]。
植被是陆地生态系统的重要组成部分，在碳、水、能量等地球要素循环中起着关键性作用[2]；城市植被更是城市生态系统的重要元素，对于城市生态环境保护具有重要意义。
随着遥感技术的不断发展，利用遥感影像进行植被信息提取与动态监测已得到了广泛应用。
植被指数能简单有效地反映地表植被状况，是从遥感影像中快速提取植被信息的主要方法之一，迄今为止，国内外学者已相继提出植被指数超过100种。
Bannari A [3]等从土壤亮度、环境效应、阴影、土壤颜色等方面对40余种有明确定义的植被指数进行分析发现，大多数植被指数包含可见光—近红外波段。
然而，考虑到使用成本和普及性，目前大多数无人机搭载的相机往往缺少近红外波段，因此许多需要近红外波段的植被指数并不适用，不少学者利用绿色植被在可见光波段的特性，提出了一系列基于可见光波段的植被指数，如归一化绿红差分指数（NGRD ）[4]、超绿指数（EXG ）[5]、红绿比指数（RGRI ）[6]、归一化绿蓝差分指数（NGBDI ）[7]等；也对不同植被指数的适用性进行了研究，如Kazmi W [8]等运用10种可见光植被指数对甜菜田中的蓟进行检测发现，EXG 和植被提取颜色指数（CIVE ）[9]的平均识别率优于其他指数；高永刚[10]等构建了一种基于红、绿、蓝光波段的超绿红蓝差分指数(EGRBDI)，并与18种常用的可见光植被指数进行了对比研究；丁雷龙[11]等利用NGBDI 、EXG 、绿叶指数（GLI ）[12]和超红超绿差分指数基于无人机可见光影像的城市植被信息提取张晓同1，徐佳1，陈仁喜1（1.河海大学地球科学与工程学院，江苏南京211100）摘要：利用无人机影像提取城市植被信息具有高时效、低成本的优势，对于城市绿地调查、热岛效应分析等具有重要意义。
使用遥感技术进行植被覆盖度评估的步骤
使用遥感技术进行植被覆盖度评估的步骤植被覆盖度评估在环境监测、生态保护和土地利用规划等领域中扮演着重要角色。
传统的植被覆盖度评估需要大量的人力、物力和时间投入，其结果通常借助遥感技术进行解读。
本文将详细介绍使用遥感技术进行植被覆盖度评估的步骤。
一、遥感图像获取遥感技术通过无人机、卫星或飞行器获取大范围的图像数据，这些图像数据可以反映不同地理位置上的植被分布情况。
从高分辨率的遥感图像中，我们可以获得大量的植被信息，这是进行植被覆盖度评估的基础。
二、图像预处理在进行植被覆盖度评估之前，我们需要对获取的遥感图像进行预处理。
这一步骤的目的是消除图像中的噪声、辐射校正和大气校正等，以提高图像的质量和精度。
常见的预处理方法包括大气校正、几何校正和辐射校正等。
三、植被指数计算植被指数是衡量植被覆盖度的重要指标之一。
常用的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）和可见光植被指数（VVI）等。
这些指数通过计算遥感图像中不同波段的反射率或亮度温度的差异，可以反映出植被的分布和生长情况。
在计算植被指数时，我们需要根据不同的实际需求选择适当的指数。
四、图像分类在植被覆盖度评估中，图像分类是一个关键的步骤。
根据不同的研究目的和数据要求，我们可以选择不同的分类方法，如无监督分类和监督分类等。
无监督分类是通过计算图像中像素点之间的相似性进行分类，而监督分类则需要提前准备样本数据，并根据已知的类别标识进行分类。
图像分类的目的是将遥感图像中的像素点分配到不同的植被类型中，以便进行后续的植被覆盖度分析。
五、植被覆盖度计算在图像分类之后，我们可以利用分类结果来计算植被覆盖度。
植被覆盖度是指特定地理范围内植被的面积与总区域面积之间的比例。
常见的计算方法包括像元统计法和面积比例法。
像元统计法通过统计分类结果中所属植被类别的像元数量，计算出植被覆盖度的百分比。
面积比例法则是通过计算分类结果中所属植被类别的面积与总区域面积之间的比例来得到植被覆盖度的百分比。
城市植被覆盖度遥感信息提取——以连云港市为例
中， 动态掌握植被覆盖的区域 ， 优化植被空间结梅 ， 提高城市可持续 的特征 就 是一项 非 常重要 而 且 困难 的工作 ｑ 。 发展潜能 ， 实现植被的整体规划。利用遥感影像进行城市植被覆盖 ２ ． ２ ． １ 光谱 特征 度信 息提取， 比传统方式更加优越 。它具有视域范围广 、 信息量 多、 图像 上 的 波谱 信 息表 现 为 已经 量 化 的辐 射值 ，即 图像 的亮 度 ／ 重 复周期 短 、 图像 清 晰 、 资 料收 集方 便等 优 点 。城市植 被 遥感 主要 研 灰度值腺 元值 ，它是一种相对 的量度。像元值 间接反映了地物的 究 城 市绿 化 系统分 析 及规 划 ， 是遥 感技 术 应 用 的重 要 领域 之一 ， 利 波 谱 特 征 ， 不 同的 地 物有 着 不 同 的像 元 值 ， 当然把同谱异物排除 。 用遥感技术不仅能够准确判定和量测绿化覆盖面积， 且对于判别植 遥感 图像解译中识别不同地物 的一个 重要标志就是 图像 的像元值 被 的类型 、 结构乃至识别植物种类 等都显得十分有效。随着遥感影 像 分辨 率 的不 断提 高，国内大部 分城 市 已经采 用如 Ｔ Ｍ、 Ｓ Ｐ Ｏ Ｔ 、 Ｅ Ｔ Ｍ＋ 等影像数据来进行城市植被 的调查及生态规划 ，从而为城市 生态 规划 及城 市建 设提 供方 案及 依据 。 因此 ，本文基于 Ｓ Ｐ Ｏ Ｔ ５ 遥感影像对连云港某地 区的城市植被 进 行提 取 。首先 ， 对 原始 遥 感影 像进 行 裁剪 得 到 连云 港 地 区 的影像 差异 。 光谱特征可具体为提取 目标物的颜色、 灰度或波谱间的亮度
信 息 技 术
城 市 植 被覆 盖 度 遥 感 信 息 提 取
— —
以 连 云港 市 为例
杨斌 刘兆艳
植被覆盖度遥感监测研究
植被覆盖度遥感监测研究一、绪论随着人类活动的不断扩张，自然环境遭到了越来越严重的破坏。
其中，植被覆盖度的变化直接反映了人类活动对自然环境的影响程度。
因此，对植被覆盖度进行遥感监测，对于掌握生态保护与可持续发展的相关信息具有重要的意义。
二、植被覆盖度的遥感监测1.植被覆盖度的概念植被覆盖度是指在某一土地面积上被植被所覆盖的面积与该土地面积之比，通常以百分数表示。
2.植被覆盖度的遥感监测方法（1）常规遥感监测方法常规的遥感监测方法主要是利用卫星遥感影像，对其进行数字处理、图像提取等技术，从而得到植被覆盖度等相关信息。
（2）高光谱遥感监测方法高光谱遥感技术可以获取更为详细的信息，因此在植被覆盖度监测中，也被广泛应用。
通过高光谱遥感图像的分析，可以得到植被覆盖度、类型、健康状况等信息。
（3）激光遥感监测方法激光遥感技术可以获取高精度的地形信息和植被高度信息，因此通过激光遥感数据可以得到植被覆盖度等更加详细的信息。
三、植被覆盖度遥感监测的应用实例1.生态环境监测植被覆盖度是生态环境质量的重要指标之一。
利用植被覆盖度的遥感监测方法，可以及时掌握地表植被的生长状况和变化情况，为生态环境保护提供科学依据。
2.农业生产监测农业生产对于植被的要求相对较高，因此植被覆盖度的监测对于农业生产的发展具有重要的作用。
利用植被覆盖度监测技术，可以实时掌握农田植被的生长状态，为农业生产提供精准的决策支持。
3.土地利用评价植被覆盖度是土地利用评价的重要指标之一。
利用植被覆盖度的遥感监测方法，可以准确地评价土地的利用状况和变化情况，为土地利用规划提供重要的参考。
4.自然灾害监测和预警植被覆盖度的变化可以反映自然灾害的发生和进展情况。
通过监测植被覆盖度的变化，可以及时发现自然灾害的迹象，提前预警和采取防范措施。
四、植被覆盖度遥感监测存在的问题和挑战1.地面不同类型植被的识别问题不同类型的植被在遥感图像中表现不同，因此需要针对不同类型的植被，对遥感图像进行不同的识别和处理。
植被覆盖度提取
植被覆盖度提取
植被覆盖度提取的方法有很多种，以下是其中几种：
1.基于遥感影像的方法：利用遥感影像可以获取大范围的植被覆盖度信息。
常用的遥感影像包括Landsat、Sentinel-2、QuickBird等。
通过图像处理和计算机视觉技术，可以提取出植被覆盖度信息。
2.基于气象观测的方法：气象观测站可以获取大量的气象数据，包括气温、湿度、气压、风速等。
通过这些数据可以计算出植被的蒸腾量，进而推算出植被覆盖度。
3.基于地理信息系统的方法：利用地理信息系统可以获取各种空间数据，包括植被覆盖度、土地利用情况、地形地貌等。
通过这些数据可以分析和可视化植被覆盖度信息。
4.基于模型的方法：利用模型可以模拟和分析植被的生长和变化，进而推算出植被覆盖度。
常用的模型包括MOD13A2、MOD15等。
需要注意的是，不同的方法适用于不同的应用场景，需要根据实际情况选择合适的方法。
同时，植被覆盖度的提取需要考虑到多种因素，如土地利用情况、地形地貌、气候条件等。
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城市植被覆盖度遥感信息提取摘要：本文基于SPOT5影像，以连云港市为实验区，研究了城市植被信息遥感提取的方法和技术。
通过对研究区SPOT5影像的近红外波段、红光波段和绿光波段典型地物光谱信息的统计分析和对比研究，发现NDVI植被指数法用于增强绿色植被的效果最好。
研究成果对于连云港地区绿化结构，优化植被空间结构，使城市植被充分、高效地发挥其生态效益和使用功能具有重要的理论意义和实践价值。
关键词：遥感；城市植被；SPOT5；植被指数；信息提取1 概述城市植被作为城市生态系统的重要组成部分，对于改善城市环境质量，提高居民生活水平具有重要作用。
因此，城市植被的研究是人们对城市发展预测至关重要的任务。
随着遥感技术的不断发展，遥感技术已经广泛运用于各个领域。
在城市规划方面，遥感技术可以实现土地动态监测，空气质量的监督控制和城市环境的规划建设等。
近几年国内许多城市将遥感技术应用于植被覆盖度信息提取中，动态掌握植被覆盖的区域，优化植被空间结构，提高城市可持续发展潜能，实现植被的整体规划。
利用遥感影像进行城市植被覆盖度信息提取，比传统方式更加优越。
它具有视域范围广、信息量多、重复周期短、图像清晰、资料收集方便等优点。
城市植被遥感主要研究城市绿化系统分析及规划，是遥感技术应用的重要领域之一，利用遥感技术不仅能够准确判定和量测绿化覆盖面积，且对于判别植被的类型、结构乃至识别植物种类等都显得十分有效。
随着遥感影像分辨率的不断提高，国内大部分城市己经采用如TM、SPOT、ETM+等影像数据来进行城市植被的调查及生态规划，从而为城市生态规划及城市建设提供方案及依据。
因此，本文基于SPOT5遥感影像对连云港某地区的城市植被进行提取。
首先，对原始遥感影像进行裁剪得到连云港地区的影像图。
其次，运用多种植被指数法对研究区图像进行增强处理，并通过比较得出NDVI（归一化植被指数）对植被的增强效果最好。
最后，在NDVI指数图像上通过统计阈值，提取研究区的植被信息。
2 城市植被在SPOT5影像中的特征2.1 城市植被及其地理特征2.1.1 城市植被城市植被指城市范围内的全部植被，包括自然生长的和人工栽培的各种植被类型。
城市植被的定义分为广义城市植被和狭义城市植被。
广义城市植被指城市规划区范围内的各种植被。
包括六大类型：公共植被，即各种公园、休憩林荫带；居住区植被；交通植被；附属植被；生产防护植被；位于市内或城郊的风景区植被，即风景游览区、休养区、疗养区等。
狭义城市植被指面积较小、设施较少或没有设施的绿化地段，区别于面积较大、设施较为完善的“公园”，主要包括公共植被、生产和防护植被两类。
本文中所说的城市植被指广义城市植被。
城市植被不仅为城市环境增添了色彩，改善了城市气候，也是一个区域发展的重要影响因素。
2.1.2 研究区植被的地理特征连云港全区位于东经118°24′～119°48′和北纬34°～35°07′之间，东西长129公里，南北宽约132公里，水域面积1759.4平方公里。
东临黄海，与朝鲜、韩国、日本隔海相望；西与徐州新沂市、宿迁市沭阳县毗邻；南与淮安市涟水、盐城市响水2县相连；北与山东郯城、临沭、莒南、日照等县市接壤。
连云港市位于鲁中南丘陵与淮北平原的结合处，地势由西北向东南倾斜，形如一只飞向海洋的彩蝶。
境内以平原为主，兼有丘陵、山地、湖泊、滩涂等。
有大小山峰214座，云台山主峰玉女峰海拔624.4米，为江苏省的最高峰。
境内河网稠密，连云港市有标准海岸线162公里，21个岛屿，其中东西连岛为江苏第一大岛，面积7.57平方公里，基岩海岸是江苏省独有。
2.2 城市植被的遥感影像特征遥感影像特征主要有光谱特征和空间特征，我们了解遥感影像特征的目的是为了更好的解译遥感影像中的各类地物，为军事、农业、环境、地学和各类决策提供有效的技术支撑。
因此研究遥感影像的特征就是一项非常重要而且困难的工作[1]。
2.2.1 光谱特征图像上的波谱信息表现为已经量化的辐射值，即图像的亮度/灰度值/像元值，它是一种相对的量度。
像元值间接反映了地物的波谱特征，不同的地物有着不同的像元值，当然把同谱异物排除。
遥感图像解译中识别不同地物的一个重要标志就是图像的像元值差异。
光谱特征可具体为提取目标物的颜色、灰度或波谱间的亮度比等。
SPOT5影像是由SPOT5卫星搭载3种传感器――除了前几颗卫星上的高分辨率几何装置（HRVIR）和植被探测器（VEGETATION）外，还有一个高分辨率立体成像（HRS）装置获取的遥感影像，包括以下5个波段[2]。
PA：0.51～0.73um，全色波段。
地面分辨率较高，为2.5m，可用于农林调查和规划，城市规划和较大比例尺专题制图。
B1：0.50～0.59um，为绿波段。
波段中心位于叶绿素反射曲线最大值，即0.55um处，处于水蒸气衰减最小值的长波端，对于水体混浊度评价以及水深10～20m以内的干净水体的调查是十分有用的。
B2：0.61～0.68um，为红波段。
位于叶绿素吸收带，受大气散射的影响较小，为可见光最佳波段，用于识别裸露的地表、植被、土壤、岩性地层、地貌现象等。
B3：0.78～0.89um，为近红外波段。
能够很好地穿透大气层。
在该波段，植被表现的特别明亮，水体表现的特别黑。
B4：1.58～1.75um，为短红外波段。
用于探测植物含水量及土壤湿度，区别云与雪。
由于城市植被信息在B1、B2和B3波段的光谱特征明显，所以本文选择这三个波段的数据进行城市植被信息的提取研究。
在不同植物的光谱曲线中，反射率涨落最大的是近红外区。
不同的植物种类，如阔叶乔、灌木和草地在该波段具有较高的反射率，而针叶树的反射率也会有10%～20%的涨落，一般春末夏初反射较高，而秋季较低。
此外植物的健康程度也会在近红外波段有所显示，对于同一种植物而言，受环境污染及病虫害影响的反射率较低，健康植物的反射率较高。
植被指数有助于增强遥感影像的解译能力，并已作为一种遥感手段广泛应用于土地利用覆盖探测、植被覆盖密度评价、作物识别和作物预报等方面，并在专题制图方面增强了分类能力。
费鲜芸[3]在研究山东省泰安市城区60km2范围内的城市植被时，运用SPOT5 2.5m全色波段和10米多光谱波段，对该城区的各种城市植被、耕地、居民区和水域等地物进行光谱特征分析，对各波段的灰度值范围及灰度平均值进行统计，统计结果如图1所示。
图1 几种典型地物的光谱曲线各种植被、耕地和水域在红色（red）波段（第二波段），近红外（near infrared）波段（第三波段）与道路和居民区能较好区分，同时裸地与不同植被类型在各波段有不同程度的光谱重叠，利用单一波段难以区分。
水域在第一波段和第四波段反射率都较低，可以与其他各类别较好地区分，个别水域在水泥筑底的浅水区域存在少量的与道路有较少的重叠现象，会影响分类精度。
本文通过对连云港某地区遥感图像的亮度值进行统计，得到几类典型地物的光谱信息，如图2所示。
图2 典型地物的光谱曲线从图中可以看出四类地物的光谱曲线变化相似，纵向比较时发现，植被的亮度值与其他类别有较多的交集，与河流也存在部分交集。
故在信息提取时会导致信息的误提。
2.2.2 空间特征空间特征是通过图像的像元值在空间上的变化反映出来的，包括图像上有实际意义的点、线、面或区域的空间位置、纹理、形状、大小、边缘和线性构造等，这些都属于空间特征。
①纹理特征纹理又称质地，是遥感影像上重要的信息，是由于像片比例尺的限制，物体的形状不能以个体的形式明显的在影像上表现出来，而是以群体的色调、形状重复所构成的、个体无法辨认的影像特征。
不同物体的表面结构特点和光滑程度是不一致的，在遥感影像上形成不同的纹理质地。
纹理具有如下特征：a纹理具有局部的随机性和整体上的统计规律性；b复杂纹理是简单纹理的组合；c纹理是图像中某个区域共同的特征，对于单一的像元没有纹理可言；d不同的分辨率下纹理也是不同的。
城市植被的纹理特征提取主要运用灰度共生矩阵、自相关法和小波变换等方法，常用的纹理特征值是熵。
申广荣[2]等利用SPOT影像，以福建省泉州市鲤城区为例，在详细分析研究区植被不同类别纹理差异的基础上，利用统计和小波分析方法提取纹理信息，并将其引入基于光谱分类的最大似然法进行植被信息的提取分类，结果分类精度比监督分类提高了4个百分点。
②边缘特征边缘是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，存在于对象和背景、对象和对象、区域和区域之间。
边缘总是存在于两个有不同灰度的区域之间，这是由于两个区域之间的灰度是不连续的。
地物的轮廓又叫地物的边缘列表，或一条边缘列表的曲线模型。
边缘特征可以分割图像，不同的图像对象灰度不同，边界处一般有明显的边缘特征。
边缘特征也是纹理分析等其他图像分析的重要信息源和形状特征基础。
城市植被的边缘特征是指图像上植被周围与其他地物灰度变化的分界，基本上体现了城市植被的轮廓。
③形状特征形状是地物外貌轮廓在影像上的相似记录，任何物体都具有一定的外貌轮廓，在遥感影像上表现出不同的形状，如：游泳池是长方形，足球场则是两端为弧形的长方形，水渠为长条形，公路为蜿蜒的曲线型等。
物体在影像上的形状细节显示能力与比例尺有很大关系，比例尺愈大，其细节显示愈清楚；比例尺愈小，其细节就愈不清楚，即地物形状根据比例尺在影像上的表现不同。
但应当注意，遥感影像上所表现的形状与我们平常在地面所见的地物形状有所差异：a遥感影像所显示的主要是地物顶部或平面形状，是俯视图；b遥感影像是中心投影，物体形状在影像边缘会发生变形。
城市植被在形态上比较规则，有矩形、环形、带状和零星点状等特点，如街道绿化带呈矩形或带状分布。
3 基于SPOT5影像的城市植被信息遥感提取3.1 遥感图像的预处理本文研究的是城市植被覆盖度信息提取的方法，由于原始图像范围过大，包含的其他信息较多，故需要对原始图像进行裁剪，确定研究区范围。
原始图像如图3所示，裁剪后图像如图4所示。
图3 原始图像图4 裁剪图像裁剪后的图像是连云港城区的某一区域，从图中可以看出城市植被、道路、河流、建筑物和其他地类。
其中，城市植被的分布较规则，多在建筑物周围、广场和道路两旁等地。
3.2 传统的植被覆盖度信息提取方法传统的植被覆盖度信息提取方法包括监督分类、非监督分类法、计算机分类新算法和目视解译等方法。
目视解译法要求解译者运用遥感影像上不同地物所表现出的颜色、色调、形状、大小及纹理特征来判读影像，费时费力且精度不高。
下面就只介绍监督分类、非监督分类和计算机分类新算法。
3.2.1 监督分类与非监督分类监督分类需要从研究区域选取有代表性的训练场地作为样本。
根据已知训练区提供的样本，通过选取特征参数（如像元亮度均值、方差等），建立判别函数，据此对样本像元进行分类，依据样本类别的特征来识别非样本像元的归属类别。