下载文档原格式
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。
基于MODIS数据的汶川地震灾区植被覆盖度估算及动态变化分析摘要：本文以MODIS遥感数据为基础，利用像元二分模型对汶川地震灾区2008年-2013年的植被覆盖度进行监测估算，分析了植被覆盖度在这6年里的动态变化。
通过从整体角度分析不同植被覆盖度的面积变化和从平均植被覆盖度的角度分析平均植被覆盖度的动态变化过程，均得出植被的动态变化过程：地震前后植被受到严重破坏，低、中低植被覆盖度的面积显著增加，中高、高植被覆盖度的面积显著减少；随着植被的逐渐恢复，至2013年各植被覆盖度区域面积几乎恢复到地震前的水平。
同时，通过分析植被破坏及恢复前后不同植被覆盖度的面积变化得到植被的动态变化情况。
关键字：植被覆盖度；像元二分模型；MODIS；汶川地震引言植被，是覆盖在地面的所有植物群的总称，包括森林、灌丛、草地、农作物等等，具有截流降雨、减缓径流、防沙治沙、保持水土等功能，是生态系统的重要组成部分[1-2]。
植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover, FVC）是指植被的枝、茎、叶垂直向下的投影面积占统计区域总面积的百分比[3]，是刻画地面植被覆盖的一个重要参数。
一个地区的植被覆盖情况在很多领域都要涉及，也是其研究的重要指标之一，是重要的基础数据，因此建立快速的、精确的植被覆盖度计算方法与模型在植被及其他相关领域的研究都具有十分重要的意义。
植被覆盖度的测量计算有很多的方法与模型[10,13-16]，主要是从两个大的方面来进行计算，一种是相对传统的测量方法，例如目估法、照片分析法、经验分析法等；另一种是采用建立物理的模型，通过对某地区遥感影像数据进行统计分析，最后估算出植被覆盖度的大小，例如像元分解模型法、回归模型法等。
归一化植被指数（NDVI）与植被覆盖度之间有很大的关系，根据两者之间的关系，通过计算遥感影像的NDVI值来估算植被覆盖度的大小。
其中，NDVI=（NIR-R）/（NIR+R），NIR表示近红外波段的反射率，R表示红光波段的反射率[11]。
envi实习报告共3篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种类型的经典范文，如工作总结、工作计划、报告大全、心得体会、条据书信、合同协议、演讲稿、自我鉴定、其他范文等等，想了解不同范文格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor.I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!In addition, this shop provides you with various types of classic sample essays, such as work summary, work plan, report book, experience and experience, letter of agreement, contract agreement, speech draft, self-assessment, other sample essays, etc. I would like to know the different format And how to write, stay tuned!envi实习报告共3篇下面是本店铺分享的envi实习报告共3篇(envi实验报告)，以供借鉴。
基于MODIS数据的植被指数与植被覆盖度关系研究在植被遥感监测领域，植被指数被普遍运用于植物生长状况及植被覆盖的研究，其与植被覆盖度有着密切的联系。
文章选取攀枝花地区MODIS遥感影像作为信息源，对归一化植被指数、比值植被指数与植被覆盖度间的关系进行研究。
结果表明：基于MODIS数据提取的植被指数与植被覆盖度之间存在较强的相关性，且相关系数大小与植被指数类型和选取的拟合函数类型有关。
各植被指数同植被覆盖度间相关性最高的是归一化植被指数，选用相同植被指数情况下，指数曲线拟合的相关系数最大。
标签：MODIS图像；植被指数；植被覆盖度；植被指数与植被覆盖度相关系数植被覆盖度是一个重要的生态气候参数，能为环境和气候变化研究提供重要的基础数据，对它的研究具有十分重要的意义[1]。
利用遥感图像提取植被指数进而估算出植被覆盖度信息是较为简便有效的做法。
目前大多数学者都致力于研究植被指数的提取方法以及植被覆盖度的提取算法，少数研究者对植被覆盖度与植被指数的相关性进行研究[2]。
文章选取MODIS图像作为研究数据，采用不同的植被指数，结合不同的曲线模型对植被覆盖度与植被指数的相关性进行探讨，从而为植被覆盖度的估算选择最佳植被指数，也为准确估算植被覆盖度供理论依据。
1 研究区概况研究区位于四川省西南部，行政区划隶属于攀枝花市，范围为102°20′E-102°45′E、26°30′N-26°45′N。
研究区位于金沙江和雅砻江的交汇地带，属南亚热带亚湿润气候类型，降雨量少，生物种类繁多。
区域内植被主要以热带及亚热带落叶大乔木，常绿针叶林为主。
2 数据源简介本次研究使用的数据是由美国国家宇航局（NASA）EOS数据中心提供的MODIS数据，数据获取时间为2005年7月23日。
该数据是由搭载于EOS/Terra 卫星上的中分辨率成像光谱仪（MODIS）获取的，其分辨率为250m。
包括Blue、Red、NIR、MIR四个波段和经过后期处理的分辨率为250m的归一化植被指数数据、增强型植被指数。
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。
基于像元二分模型的植被覆盖反演作者：姜玮旭来源：《科学与财富》2020年第21期摘要：土地覆盖分类数据的采集是地理普查中最基础、最重要的工作之一，数据采集任务量很大、精度要求也比较高，良好的地表分类能为后续的动态监测打下坚实的基础。
植被覆盖度是形容生态和气候的重要参数之一，同时要对生态系统进行分析描述时也要利用该数据，所以，对于植被覆盖度的研究分析具有重要的意义。
本文是基于像元二分模型对北京市顺义区的植被覆盖进行反演，实验结果表明，该模型能够满足植被覆盖度定量化要求。
关键词：像元二分模型;图像预处理;NDVI 计算;植被覆盖度1、引言植被是连接土壤、大气、和水分的桥梁，它不仅是生态系统的重要组成部分，同时还影响着陆地表面的能量平衡和生化循环。
植被覆盖度是指地面植被的投影面积与该地区总面积的百分比，是植被在该地区覆盖面积的一个综合的量化指标，可应用于不同行业。
对于在全球循环的水文生态环境来说，监测植被覆盖的动态数据和空间分布有重要意义。
本文基于像元二分模型对北京市顺义区的植被覆盖度进行反演。
首先对图像依次进行辐射定标将没有意义的 DN 值定标得到辐射亮度值、然后进行图像裁剪和大气校正等预处理。
图像预处理之后进行 NDVI 计算，统计出每一种土地类型的 NDVI 最大和 NDVI 最小值，计算出植被覆盖度。
2、植被覆盖度计算2.1;;;; 研究区概述北京市是中国的首都，总面积大约是16800平方公里。
Landsat8卫星遥感图像上能够明确从北京地区的土地覆盖分类图上看出人类的经济活动逐步从城市的中心慢慢外边扩散，十分明显的表现出了人类活动的占地面积逐渐扩大，建房增多的变化情况，所以对该地区的植被覆盖进行研究分析具有较高实用价值。
研究区域顺义区位于北京市的东北方向，距离市中心大约30公里，整个顺义区大概面积为1021平方根公里。
本文研究的数据来源是从 Landsat8OLI 影像上获取的北京地区的矢量影像图、土地覆盖分类图以及北京市行政边界矢量这三种遥感影像数据。
基于像元二分模型的植被覆盖度反演-以北京市为例王玲（西北大学城市与环境学院，陕西西安 710127）摘要：采用遥感技术监测植被覆盖度具有重要意义。
本文以北京市为例，基于2013年的Landsat8 OLI影像，选取NDVI值为参数，采用像元二分模型对植被覆盖度进行反演，最终反演的结果与实际情况符合，说明采用该方法反演植被覆盖度可行。
关键词：植被覆盖度、像元二分模型、NDVI、植被指数引言植被覆盖度（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，即植土比。
通常林冠称郁闭度，灌草等植被称覆盖度[1]。
它是衡量地表植被覆盖的一个最重要的指标，被覆盖度及其变化是区域生态系统环境变化的重要指示，对水文、生态、全球变化等都具有重要意义[2]。
根据监测手段, 测量植被覆盖度的方法可分为地面测量和遥感测量两大类，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，较为实用的地面测量单的方法就是目估法，缺点主要是主观性太强。
客观的测量方法有样点法、样方法、样带法等，借助于采样仪器的测量方法，空间定量计、移动光量计等。
这些方法虽然提高了测量精度，但野外操作不便，并且成本较高, 难以在大范围内快速提取植被覆盖度。
而采用遥感技术为监测大面积区域的植被覆盖度，甚至全球的植被覆盖度监测提供了可能[3]。
目前已有许多利用遥感技术测量植被覆盖度的方法，其中应用最广泛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。
一、数据源本文选取两景覆盖北京市的Landsat8 OLI影像、土地覆盖类型图以及北京行政边界矢量数据为数据源。
其中，土地覆盖类型图是作为掩膜文件使用，其目的是为了便于植被覆盖度的估算；北京行政边界矢量数据是为了将两景镶嵌好的影像数据进行裁剪使用的，其目的是裁剪出北京市行政区内的范围。
另外，Landsat8 OLI影像是从地理空间数据云网站上下载得到的，其成像时间为2013年10月份。
与Landsat7的ETM+成像仪相比，OLI成像仪获取的遥感图像辐射分辨率达到12比特，图像的几何精度和数据的信噪比也更高。
OLI成像仪包括9个短波谱段（波段1～波段9），幅宽185km，其中全色波段地面分辨率为15m，其他谱段地面分辨率为30m[4]。
表1 Landsat8 OLI陆地成像仪波段参数二、研究方法本文反演植被覆盖度所采用的是像元二分模型方法，像元二分模型是一种简单实用的遥感估算模型，它假设一个像元的地表由有植被覆盖部分地表(S V)与无植被覆盖部分地表(S S)组成，而遥感传感器观测到的光谱信息(S)也由这2个组分因子线性加权合成，各因子的权重是各自的面积在像元中所占的比率，如其中植被覆盖度可以看作是植被的权重。
因此，像元二分模型的原理如下：①遥感传感器观测到的光谱信息(S)由有植被覆盖部分地表(S V)与无植被覆盖部分地表(S S)组成，可得出：S = S V + S S ·········公式1②假设一个像元中有植被覆盖的面积比例为fc , 即该像元的植被覆盖度, 则裸土覆盖的面积比例为1 -fc ，如果全由植被所覆盖的纯像元所得的遥感信息为Sveg , 则混合像元的植被部分所贡献的信息Sv可以表示为Sveg与fc的乘积：Sv =fc·Sveg ·········公式2那么，Ss =(1 -fc )·Ssoil ·········公式3③将公式2与公式3代入到公式1中，可得到：S =fc ·Sveg +(1 -fc)S soil ·········公式4④对公式4进行变换, 可得以下计算植被覆盖度的公式：fc =(S -Ssoil) (Sveg -Ssoil ) ·········公式5其中Ssoil 为纯土壤像元的信息, Sveg 为纯植被像元的信息, 因而可以根据公式5利用遥感信息来估算植被覆盖度。
⑤将归一化植被指数(NDVI)代入公式5可以被近似为:fc =(NDVI - NDVIsoil ) (NDVIveg -NDVIsoil) ·········公式6其中, NDVIsoil 为裸土或无植被覆盖区域的NDVI值, 即无植被像元的NDVI 值;而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[2]。
当区域内可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%，VFC = (NDVI -NDVImin)/ ( NDVImax -NDVImin)，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；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。
当没有实测数据的情况下，取一定置信度范围内的NDVImax 和NDVImin。
VFCmax和VFCmin根据经验估算。
三、数据处理1、数据预处理本文使用的Landsat8 OLI为L1T级别数据，不需做几何校正处理。
而北京市需要两景Landsat OLI数据覆盖，因此首先要进行图像镶嵌和裁剪，然后进行大气校正等预处理过程。
（1）辐射定标辐射定标是将传感器记录的电压或数字值转换成绝对辐射亮度的过程。
目的是消除传感器本身所产生的误差,由于传感器在不断的运行中光学器件性能逐渐退化,因此定标的系数也随之不同,这些定标系数也在不断的更改,在用户获得数据的时候,这些定标系数也在影像的头文件中同时提供给用户。
遥感数据辐射定标就是将传感器得到的灰度值转换为星上的辐射亮度值或星上反射率,即表观辐射度或表观反射率。
辐射定标主要校正由传感器的灵敏度带来的辐射误差[5]。
其目的是为FLAASH大气校正准备数据：定标符合单位要求的辐射量数据、转换数据储存顺序等。
该处理过程在Envi5.2中实现，具体操作：在ENVIToolbox中，选择Toolbox/Radiometric Correction/ Radiometric Calibration，选择*_MultiSpectral多光谱组（7个波段），打开辐射定标工具，对两景影像分别做辐射定标。
（2）影像镶嵌因本文所使用的影像数据源是两景Landsat OLI影像，因此需进行影像镶嵌，镶嵌的目的是将不同的影像文件无缝地拼接成一幅完整的包含研究区域的影像。
该处理过程在Envi5.2中实现，具体操作：在Toolbox中，选择/Mosaicking/Seamless Mosaic，打开无缝镶嵌工具，然后进行相关参数设置，如下所示：（3）影像裁剪因本文所使用的影像数据包含了北京市行政区划以外的部分地区，因此需进行影像裁剪，以将研究区裁剪出来，并且减小了数据量，加快了数据处理速度，本文使用北京行政边界矢量裁剪图像。
过程在Envi5.2中的具体操作如下：在Toolbox中，选择/Regions of Interest/Subset Data from ROIs，打开裁剪工具：影像裁剪结果如下所示：（4）Flaash大气校正电磁波在大气中的传输和遥感器观测过程中受光照条件以及大气作用等的影响,只有小部分(在0.85um波段80%,在0.45um波段50%)太阳辐射能反射到遥感器,导致遥感器的测量值与地物实际的光谱辐射率不一样。
辐射损失主要发生在大气吸收和散射过程，因此地表参数的遥感定量反演研究中,必须纠正目标辐射的不确定性信息[6]。
ENVI中的FLAASH模型是基于MODTRAN4+辐射传输模型，通过参数查找表来进行大气校正的商业化软件。
FLAASH大气校正模块支持多种传感器数据，其光谱处理范围0.4μm-2.5μm，可以有效地去除水蒸气/气溶胶散射效应，同时该方法基于图像像素级的校正，能够解决目标像元和邻近象元的“邻近效应”问题，校正结果精度高，简单易行[7]。
然后，对大气校正前后同一地物的光谱曲线进行对比，这里以植被为例，光谱曲线如下图所示：校正前的植被光谱曲线校正后的植被光谱曲线2、植被覆盖度估算（1）计算NDVI本文选取NDVI值为参数，采用像元二分模型对植被覆盖度进行反演，根据植被覆盖度的计算公式可知，要求取植被覆盖度，首先需要计算NDVI。
在Envi5.2中的具体操作如下：在Toolbox中，选择Spectral/Vegetation/NDVI，NDVI Calculation Input File面板中，选择LC8_rad_beijing_ref.dat 图像，求算NDVI，如下：NDVI求算结果如下：由于大气校正后的结果有部分像元为负值，主要集中在阴影地区，这部分区域计算得到的NDVI在[-1,1]之外，为了便于后面的分析，我们这里统一将这部分像元进行处理，即NDVI 值大于1的变为1，小于-1的变成-1。
在Bandmath中的表达式为：-1>b1<1，其中b1代表的是NDVI，得到去除异常值文件：NDVI_去除异常值.dat（2）掩膜文件制作该过程主要是为了计算NDVI的最大值、最小值所服务的，根据土地利用分类图（共5类，林地、农业用地、城市用地、水体与其他）制作各种土地利用类型的掩膜文件，在Envi5.2中的具体操作如下：在Toolbox中选择/Raster Management/Masking/Apply Mask，打开制作掩膜工具：采用该方法制作林地、农业用地、城市用地、水体与其他的掩膜文件，其中林地与耕地的掩膜文件制作结果如下：（2）获取阈值这一步就是求解NDVImax和NDVImin，使用上一步获取的掩膜文件分别对NDVI图像文件进行统计，在一定置信度范围内获取每个掩膜文件（也就是土地覆盖类型）对应的最大和最小NDVI值。
