ENVI下植被覆盖度的遥感估算

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。

植被覆盖度遥感估算研究进展一、本文概述植被覆盖度是描述地表植被状况的关键参数，对于生态环境评价、资源管理、气候变化研究等领域具有重要意义。

随着遥感技术的快速发展，利用遥感数据进行植被覆盖度估算已成为当前研究的热点。

本文旨在对植被覆盖度遥感估算的研究进展进行全面的梳理和评价，分析现有方法的优缺点，探讨未来的研究方向和应用前景。

本文首先介绍了植被覆盖度遥感估算的基本原理和方法，包括基于像元的分类方法、像元二分模型、植被指数法等。

然后，重点回顾了近年来国内外在该领域的研究进展，包括新型遥感技术的应用、估算模型的改进和优化、以及多源遥感数据的融合等方面。

本文还讨论了植被覆盖度遥感估算在实际应用中的挑战和限制，如数据质量、尺度效应、算法精度等问题。

本文展望了植被覆盖度遥感估算的未来发展趋势，提出了加强遥感数据质量控制、优化估算模型、推动多源遥感数据融合等建议。

通过本文的研究，可以为植被覆盖度遥感估算的进一步发展提供理论支持和实践指导，推动遥感技术在生态环境保护和资源管理等领域的应用。

二、遥感估算植被覆盖度的基本原理与方法遥感估算植被覆盖度的基本原理在于利用植被在特定光谱范围内的反射、吸收和散射特性，通过对遥感影像的处理和分析，提取植被信息，进而计算植被覆盖度。

这一过程中，植被的光谱响应特性和遥感影像的像元信息是两个关键因素。

方法上，遥感估算植被覆盖度主要包括单波段法、多波段法、像元二分模型法以及机器学习法等。

单波段法通常利用植被在红光波段的反射低谷和近红外波段的反射高峰特性进行估算，方法简单易行，但精度相对较低。

多波段法则通过组合使用多个波段的信息，以提高估算精度，常用的有归一化植被指数（NDVI）等。

像元二分模型法是一种基于像元内植被和非植被信息分解的方法，其假设每个像元的光谱信息由植被和裸土两部分组成，通过模型运算可以分离出植被部分的信息，从而得到植被覆盖度。

这种方法在理论和实践上都具有较高的可靠性，是目前遥感估算植被覆盖度的主流方法之一。

《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—openexternal 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）。

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。

如何使用遥感技术进行植被覆盖度评估遥感技术在现代科学研究中扮演着重要的角色，尤其是在植被覆盖度评估方面。

植被覆盖度是指地表被植被覆盖所占比例，是地表生态系统恢复与保护的关键指标之一。

本文将探讨如何利用遥感技术进行植被覆盖度评估，通过图像解译、遥感模型和验证方法三个方面的介绍，帮助读者更好地理解和应用遥感技术。

一、图像解译图像解译是遥感技术中进行植被覆盖度评估的重要步骤之一。

遥感图像可以分为光学遥感和微波遥感两大类。

光学遥感主要利用能见光和红外波段的信息，而微波遥感则利用雷达的散射和辐射特性。

图像解译的过程可以分为目标识别和分类两个步骤。

目标识别是根据遥感图像中的植被特征，如颜色、纹理和形状等来识别植被目标。

其中，颜色通常作为最主要的判断指标，通过对光谱信息的分析，可以对不同植被区域进行识别。

纹理和形状则用于进一步区分和筛选相似植被目标。

通过目标识别，我们可以获取到图像中的植被目标，为后续的分类提供数据支持。

分类是根据已经识别的植被目标，将其划分到不同的植被类型或覆盖度等级中。

传统的分类方法包括像元分类、物体级分类和混合像元分类等。

像元分类是将遥感图像中的每个像元划分到不同的植被类别中，这种方法简单直观，但精度相对较低。

物体级分类则是将连续的像元聚合成具有相同特征的对象，并将其划分到相应的类别中，这种方法能够更好地保留地物的空间信息和形态特征。

混合像元分类则是将传统的像元分类和物体级分类相结合，以获取更准确的分类结果。

二、遥感模型遥感模型可以帮助我们更好地理解和解释植被覆盖度的分布特征。

常用的模型包括规则模型、统计模型和过程模型等。

规则模型是基于先验知识和经验规则构建的模型。

通过提取遥感图像中的不同植被特征，并与实地采样数据进行对比，可以建立起植被覆盖度和遥感参数之间的关系。

例如，NDVI（归一化植被指数）是由红外波段和红光波段计算得出的植被指数，可用于评估植被的状况。

规则模型的优点是简单易懂，但灵活性和适应性有限。

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。

ENVI学习总结——NDVI的计算本次学习主要内容是关于ENVI中NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）的计算方法。

NDVI是一种用于评估植被健康、覆盖度和活力的指数，通过计算红外波段和可见光波段的差异来反映植被的光吸收和反射情况。

以下是我对NDVI计算方法的总结和理解。

首先，在ENVI软件中，进行NDVI计算需要加载遥感图像数据，通常是包含红外波段和可见光波段的图像。

这两个波段的选择是由数据的可用性和研究目的决定的。

在加载图像数据后，我们首先需要对图像数据进行预处理。

预处理包括辐射校正和大气校正等步骤，目的是消除图像数据中的噪声和受大气影响的因素，以获得更准确的结果。

接下来，我们可以进行NDVI的计算。

NDVI的计算公式如下：NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)其中，NIR表示红外波段的像素值，Red表示可见光波段（通常是红光波段）的像素值。

根据NDVI的计算公式，结果的取值范围是-1到1之间。

一般来说，NDVI值越高，表示植被覆盖度越好，植被越健康；而NDVI值越低，表示植被覆盖度较差，植被较不健康。

在计算NDVI之后，我们可以将结果可视化以便更好地理解和分析。

在ENVI中，可以通过调整颜色表和设置显示阈值等方式，将NDVI结果以彩色图像的形式呈现出来。

要注意的是，不同的颜色表可以突出NDVI结果中的不同特征，从而提供更多的信息。

在使用NDVI进行植被分析时，可以根据不同需求选择合适的NDVI阈值。

例如，在农业研究中，可以根据植被的生长状态和需水量制定适当的阈值，用于识别需要灌溉的地区。

通过NDVI分析，可以提供决策支持，帮助优化植被管理和资源分配。

总结起来，ENVI软件提供了方便、快捷的NDVI计算工具，能够帮助我们评估植被健康和覆盖度。

通过加载图像数据，进行预处理和计算，然后可视化结果，我们可以更好地了解植被状况，并为相关决策提供支持。

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植被覆盖度计算公式
在了解envi植被覆盖度计算公式之前，我们需要了解什么是植被
覆盖度。

植被覆盖度是指一定范围内地表被植物所遮盖的面积比例。

在生
态环境保护和区域开发规划中，植被覆盖度是一个非常重要的指标。

植被覆盖度与生物多样性、土地利用变化等有着密切关系，因此植被
覆盖度的精准测量具有极其重要的实际意义。

envi植被覆盖度计算公式是基于遥感影像数据计算植被覆盖度的
一种方法，它将植被和非植被区域进行分割，并量化每个区域的面积。

具体地说，计算公式采用绿色（band2）和近红外（band4）波段的反
射率进行计算，公式如下：
植被覆盖度 = (近红外 - 绿色) / 近红外
其中，绿色和近红外分别为反射率。

使用envi植被覆盖度计算公式可以快速、准确地得到遥感影像数
据中的植被覆盖度指标，并可用于初步检测现场植被情况，辅助判定
生态环境变化和植被类型变化等问题。

此外，在农业、林业等领域中，植被覆盖度指数也是较为常用的自然指标之一。

总之，通过envi植被覆盖度计算公式，我们可以更好地认识植被
覆盖度概念，并对环境保护、区域开发规划等领域提供一定的科学依据。

同时，我们也要意识到本计算公式存在的复杂性和误差难度，因
此在应用过程中需要具有一定的专业知识和经验，充分排除各种错误因素，尽可能准确地得出植被覆盖度指数。

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/doc/352da575192e45361066f567.html/s/blog_764b1e9d0100u29i.html5.计算植被覆盖度VFC。

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。

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。

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”。