植被覆盖度计算经验教程

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。

第三讲计算植被覆盖度1、数据准备：第3波段，第4波段地表反射率影像数据2、计算NDVI 归一化植被指数（-1~1）NDVI=（r4-r3）/(r4+r3)r4,r3分别为第4,第3波段的地表反射率（在输入公式时注意要用拼音输入法，不要用搜狗输入法，否则，波段计算器的公式计算会提示错误。

在波段计算器中，我们都是用B代表波段，r不能用，用不同的的数字来具体区分不同的波段。

）3、计算FVC(植被覆盖度)：FVC= [(NDVI-NDVI S) / (NDVI V-NDVI S)]2V,S分别是植被和裸土的NDVI值，由于缺乏详细的区域植被和土壤光谱图数据，取值NDVI V=0.70,NDVI s=0.05,FVC= [(b1-0.05)/(0.7-0.05)]*[(b1-0.05)/(0.7-0.05)]此处b1指NDVI影像，衡量植被生长的茂盛程度，取值（0—1）。

envi软件操作步骤：1、打开之前已经进行了地表反射率计算的TM3与TM4，（此处波段4虽然没有后缀名，但是也能打开。

）打开波段3后，可以选中波段4，右键选第一项新开窗口，如下图，左图为波段3地表反射率影像数据，右图为波段4地表反射率影像数据。

2、打开输入NDVI 归一化植被指数NDVI=(b4-b3）/(b4+b3) (b4-b3)/(b4+b3)（b4,b3分别为第4,第3波段的地表反射率。

点Add to List检测公式是否正确，也可以将公式保存下来。

当有许多公式都想保存时，我们可以给他们建个文件夹，都保存到公式计算文件夹里。

）保存为。

在接下来弹出的NDVI公式的对话框中：①、先选择B3，再选TM3的地表反射率影像，波段计算器：（在Variables中的影像是一个个波段加载的。

按下拉滚动条）②、B4，TM4的地表反射率，注意操作顺序，才能出现选项。

保存，重命名为，ok。

完成后的波段列表：打开NDVI图：（影像越亮的地方，NDVI值越大，说明植被越茂盛。

10月21日1、打开需要的影像文件：①②③打开后如下：2、举例：2.1、计算出1等级范围内的像元植被覆盖度影像。

b1:处理后的植被覆盖度影像（0-1）；b2:植被覆盖分级图(1-5);(b2 eq 1)*b1+(b2 ne 1)*72.2利用波段计算器计算后结果：0——0.1（第一等级），3目的：利用这个结果可以计算第1分级范围内像元的平均植被覆盖度。

公式解读：在植被覆盖分级图中处于第一等级（0—0.1），所以b2=1的范围就赋值为b1（此处的b1是位于0——0.1等级且位于黄石市边界范围内），而b2不等于1的赋值为3，（这部分像元面积其实是我们不需要的，此处不能赋0才不会与前面的逻辑关系产生冲突，因为当分级图中有为0的面积，而FVC影像图中也有0的值同样的值会误导我们具体的像元面积。

）3、计算第2、3、4、5等级范围内的像元植被覆盖度影像3.1公式：②(b2 eq 2)*b1+(b2 ne 2)*73.1.2利用波段计算器进行计算b1所示影像：b2所示影像：结果：3.2公式：③(b2 eq 3)*b1+(b2 ne 3)*7 3.2.1利用波段计算器进行计算结果：④(b2 eq 4)*b1+(b2 ne 4)*7⑤(b2 eq 5)*b1+(b2 ne 5)*74、将统计结果保存为文本文件，操作如下：其实，可以不用打开影像获取统计结果，操作如下：在列表中选中相应项右键(然后将导好的1、2、3、4、5个数据分别倒入excle表格中，1分级的DN值取0~1之间，其他分级依次类推，得到平均FVC.)5、建立excl表格计算。

注意，粘贴数据时要点——选择性粘贴——数据，这样才能保证只粘贴数据，不会把公式也粘贴进来。

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。

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某一区域内垂直于地表的植物冠层所覆盖的面积与该区域总面积之比，通常以百分比表示。

计算植被覆盖度的方法有多种，选择具体方法取决于研究目的、植被类型和可用数据。

目视估算法目视估算法是一种简单且常用的方法，可用于估计较大区域的植被覆盖度。

观察者通过目测评估特定区域内被植被覆盖的面积，然后将其与总面积进行比较。

这种方法的优点是快速、经济且不需要特殊设备。

然而，其精度可能因观察者的主观性而受到影响。

取样法取样法涉及在研究区域内选择代表性点或样方，并测量每个样方内的植被覆盖度。

样方的大小和形状根据植被类型和研究目的而定。

常见的取样方法包括线截法、样方法和点截法。

线截法线截法是一种沿固定长度的线放置在研究区域内的方法。

线上的所有与植被相交的点都被记录下来。

植被覆盖度可以通过测量相交点的长度并将其除以线段的总长度来计算。

样方法样方法涉及在研究区域内放置方形或圆形的样方。

样方内的所有植被都被记录下来，并且植被覆盖度可以通过测量被覆盖的面积并将其除以样方的总面积来计算。

点截法点截法涉及在研究区域内放置一组点。

在每个点，垂直于地面的指针被放下。

指针的末端与它接触的第一个植物被记录下来。

植被覆盖度可以通过测量指针与植物相交的点的数量并将其除以点的总数来计算。

遥感技术遥感技术利用卫星或飞机上的传感器收集地球表面的数据。

多光谱和高光谱影像可以用来识别和分类植被，并且可以用来估计植被覆盖度。

遥感技术可以提供大面积的植被覆盖度数据，但其精度可能受到图像分辨率和大气条件的影响。

模型法模型法利用数学模型来预测植被覆盖度。

这些模型基于对植被生长和分布的理解，并且可以结合现场数据和遥感数据来提高精度。

模型法可以提供连续的植被覆盖度图，并且可以用于模拟不同情景。

选择计算方法选择最合适的植被覆盖度计算方法取决于研究的目的、植被类型和可用数据。

对于大面积和快速评估，目视估算法可能是合适的。

对于更精确的估计，取样法或遥感技术可能是更好的选择。

arcgis植被覆盖度计算【原创实用版】目录1.引言2.ArcGIS 简介3.植被覆盖度计算方法4.ArcGIS 中的植被覆盖度计算工具5.应用案例6.总结正文【引言】植被覆盖度是描述地表植被覆盖状况的重要指标，对于研究生态系统服务功能、生物多样性保护以及生态环境监测等方面具有重要意义。

随着地理信息系统（GIS）技术的发展，计算植被覆盖度已成为生态学、环境科学等领域的研究热点。

本文以 ArcGIS 为例，介绍植被覆盖度计算的方法及其在 ArcGIS 中的实现。

【ArcGIS 简介】ArcGIS 是一款由美国 Esri 公司开发的地理信息系统（GIS）软件，广泛应用于地理空间数据的采集、管理、分析和可视化。

ArcGIS 具有丰富的地理信息处理和分析功能，为植被覆盖度计算提供了强大的支持。

【植被覆盖度计算方法】植被覆盖度计算方法主要有以下几种：1.基于遥感图像的植被覆盖度计算：利用遥感图像（如卫星影像、航空影像等）提取植被信息，通过图像处理方法计算植被覆盖度。

2.基于 GIS 矢量的植被覆盖度计算：通过 GIS 软件创建矢量数据，包括植被和非植被地类，然后根据地类面积计算植被覆盖度。

3.基于地面实测数据的植被覆盖度计算：通过实地调查、样方统计等方法获取植被覆盖情况，计算植被覆盖度。

【ArcGIS 中的植被覆盖度计算工具】ArcGIS 提供了丰富的工具和函数用于植被覆盖度计算，主要包括：1.基于遥感图像的植被覆盖度计算工具：如 Raster Calculator、Focal Statistics 等。

2.基于 GIS 矢量的植被覆盖度计算工具：如 Summary Statistics、Geometry Service 等。

3.基于地面实测数据的植被覆盖度计算工具：如 Field Calculator、Hawth"s Tools 等。

【应用案例】以某地区为例，首先获取该地区的遥感图像，利用 Raster Calculator 工具提取植被信息，然后使用 Focal Statistics 工具计算植被覆盖度。

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”。

arcgis植被覆盖度计算植被覆盖度是指某一地区被植被所覆盖的程度。

它是一个衡量生态系统健康状况和植物生长状况的重要指标。

在ArcGIS软件中，可以使用各种方法来计算植被覆盖度。

以下是相关参考内容。

一、遥感影像分类方法1. 最大似然分类法：最大似然分类法是一种常用的遥感影像分类方法。

它基于对各类别像元统计信息的最大似然估计来确定像元的分类。

在ArcGIS中，可以通过创建训练样本并运行最大似然分类工具来进行分类。

分类后，可以通过计算每个类别所占的像元数量来计算植被覆盖度。

2. 支持向量机分类法：支持向量机分类法是一种机器学习方法，具有较好的分类效果。

在ArcGIS中，可以使用Support Vector Machine工具来进行支持向量机分类。

分类后，可以根据每个类别所占的像元数量计算植被覆盖度。

3. 决策树分类法：决策树分类法是一种基于属性值进行分类的方法。

在ArcGIS中，可以使用Decision Tree工具来进行决策树分类。

分类后，可以通过统计每个类别所占的像元数量来计算植被覆盖度。

二、NDVI指数方法植被指数是通过计算影像红外波段和可见光波段的比值来反映植被状况的指标。

最常用的植被指数是归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)。

在ArcGIS中，可以通过计算NDVI指数来估算植被覆盖度。

计算公式为：NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)，其中NIR和RED分别代表红外波段和可见光波段。

三、面积统计法植被覆盖度可以通过统计植被区域的面积来计算。

在ArcGIS 中，可以使用栅格面积统计工具来计算各类别的面积。

首先需要进行影像分类，得到植被区域；然后使用栅格面积统计工具来计算植被区域的面积。

最后，根据植被区域的面积与总区域面积的比例来计算植被覆盖度。

四、直方图分析法直方图是反映影像亮度分布情况的图像统计工具。

利用像元二分法计算植被覆盖度流程文档下载说明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 利用像元二分法计算植被覆盖度流程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 practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!植被覆盖度的计算是遥感领域中的一个重要任务，它可以帮助我们了解地表的植被状况，监测生态环境的变化，以及进行生态系统管理和保护。

像元二分法是一种常用的计算植被覆盖度的方法之一，它通过分析遥感影像中像元的光谱信息来估计地表的植被覆盖程度。

下面是利用像元二分法计算植被覆盖度的流程，包括数据准备、算法实现和结果分析。

1. 数据准备。