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高分一号遥感卫星数据林地信息快速提取方法的研究周日平【摘要】不同类型的林地具有不同的反射率特征,由此计算获得林地识别与分类的归一化植被指数(NDVI).NDVI可参与对高分一号遥感图像的监督分类:首先根据图像光谱特征及NDVI参数,在ENVI专业图像处理平台上,选择各类林地的典型样本区,进行计算机自动信息提取,获得每个像素点属于某类林地的相似度信息,然后结合纹理、形状、空间关系等特征,利用聚类分析和迭代运算等综合处理方法,快速得到具有实用性的专题分类矢量结果.该方法光照度相对较弱的阴坡和薄云覆盖下的林地分类识别效果也比较好.通过对光谱角填图法、马氏最小距离法、最大似然法等监督分类的结果进行比较,认为采用光谱角填图法提取高分一号卫星原始数据的林地矢量信息精度最高.【期刊名称】《中国煤炭地质》【年(卷),期】2019(031)002【总页数】5页(P72-76)【关键词】植被指数;波谱特征;林地信息;光谱角填图法【作者】周日平【作者单位】中煤地质集团大地高科北京 100075【正文语种】中文【中图分类】P6270 引言自20世纪70年代，遥感技术开始应用于国土资源调查中，此后随着遥感技术系统的快速发展，尤其是高分辨率和多光谱遥感卫星影像的出现，人们能够及时获取所需要的空间基础信息和各种地物信息。
充分利用卫星遥感动态的、周期性的对地观测数据，逐步实现地学专题信息的自动获取，既是GIS中数据采集自动化研究的一个方向，也是遥感信息定量化的一个方面。
实现图像解译的自动化与高精度定量化，是遥感应用领域发展的要求，也是当前遥感发展的前沿[1]。
遥感成像是从多到少的映射，是个确定过程，而影像解译是从少到多的映射，是个不确定过程[2]。
目前对卫星影像分割技术的研究远远滞后于卫星成像技术的发展,数据处理速度远跟不上遥感卫星获取数据的节奏,各种自然资源信息快速矢量化是一项艰巨的工作[3]。
获取大面积矢量化专题信息，传统的遥感图像分类方法主要依赖于人机交互目视解译，依靠经验手工拾取边界。
基于遥感数据的植被NDVI时空动态分析与模拟论文题目：基于遥感数据的植被NDVI时空动态分析与模拟摘要：本文通过利用遥感数据获取的植被归一化植被指数（NDVI）信息，对植被的时空变化进行了分析与模拟研究。
采用的遥感数据覆盖了多个时间段，包括了春季、夏季、秋季和冬季的数据，以分析不同季节下的植被变化情况。
通过空间分析，探讨了不同地区的植被覆盖度、季节性变化以及长期趋势等特征，以模拟植被的时空动态变化。
关键词：遥感数据、植被、NDVI、时空动态分析、模拟1. 引言植被是地球上最重要的生态系统组成部分之一，与气候、水文循环等众多环境要素紧密相关。
时间序列的遥感数据提供了监测植被动态变化的有力工具，其中植被归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）常被用于评估植被的健康状态和生长状况。
NDVI可以从遥感图像中提取，并通过计算红光波段和近红外波段之间的差异来反映植被光合活性和生物量。
因此，基于遥感数据的植被NDVI时空动态分析与模拟有助于深入探讨植被变化及其对环境的响应。
2. 数据与方法2.1 数据采集本研究使用的遥感数据包括多个时间段的遥感图像，覆盖了不同季节的数据。
采集的遥感图像包括了春季、夏季、秋季和冬季的数据。
这些图像以高空间分辨率和适当的时间分辨率提供了对植被变化进行时空分析的能力。
2.2 数据预处理在进行时空动态分析之前，需要对采集到的遥感图像进行预处理。
预处理过程包括校正、辐射校正和大气校正等步骤。
这些步骤旨在减少图像中的噪声和误差，并提高植被信息的可靠性。
2.3 NDVI计算在数据预处理完成后，可以利用遥感图像计算NDVI值。
通过计算红光波段和近红外波段之间的差异，可以获得每个像元的NDVI值。
NDVI值的范围从-1到1，其中高值表示植被覆盖度高，低值表示植被覆盖度低。
3. 时空动态分析3.1 季节性变化分析利用采集到的多个时间段的遥感图像，可以分析不同季节下的植被变化情况。
基于遥感的中国北部植被NDVI和物候变化研究一、概述随着全球气候变化和环境问题的日益突出，对植被生长状况和物候变化的研究显得尤为重要。
遥感技术作为一种高效、宏观且非接触式的观测手段，在植被动态监测和物候变化分析方面发挥着不可替代的作用。
本文旨在利用遥感技术，对中国北部地区的植被归一化植被指数（NDVI）和物候变化进行深入研究，以揭示该区域植被生长状况和物候特征的时空变化规律，为生态环境保护和可持续发展提供科学依据。
中国北部地区地域辽阔，气候类型多样，植被类型丰富，是研究植被NDVI和物候变化的理想区域。
通过遥感技术获取该区域的植被数据，可以实现对大范围植被生长状况的实时监测和动态分析。
同时，结合气象、土壤等辅助数据，可以进一步探讨植被生长与气候因子之间的关系，揭示植被物候变化的驱动机制。
本研究将重点关注以下几个方面：利用遥感影像提取中国北部地区的植被NDVI数据，分析NDVI的空间分布特征和时序变化规律结合物候提取方法，提取植被的物候参数，如生长季开始和结束时间、生长季长度等，并分析其时空变化特征探讨植被NDVI和物候变化与气候因子之间的关系，以及人类活动对植被生长和物候变化的影响。
通过本研究，我们期望能够深入了解中国北部地区植被的生长状况和物候变化规律，为生态环境保护和可持续发展提供有力的数据支持和科学依据。
同时，本研究也将为遥感技术在植被动态监测和物候变化分析方面的应用提供有益的参考和借鉴。
1. 研究背景与意义植被作为地球生态系统的重要组成部分，其生长状况与空间分布对维持生态平衡、促进气候稳定以及保障人类生存与发展具有至关重要的作用。
中国北部地区，作为我国的重要生态屏障和农业产区，其植被状况直接关系到区域乃至全国的生态环境安全和粮食安全。
受气候变化和人类活动等多重因素的影响，中国北部地区的植被状况正面临着严峻的挑战。
遥感技术作为一种高效、快速获取地表信息的手段，已成为植被动态监测与评估的重要工具。
本科生毕业论文（设计）题目: 基于ERDAS IMAGINE的南京市区植被覆盖的信息提取姓名:学院:专业:班级:学号:指导教师: 职称:目录摘要 (1)关键词 (1)Abstract (1)Key words (1)引言 (1)1 研究概述 (2)1．1课题研究内容与主要方法 (2)1．2实验方案 (2)1．3技术路线 (2)2 遥感图像的处理与实现 (3)2．1几何校正 (4)2．1．1 基本原理 (4)2．1．2 基本步骤 (4)2．1．3 基本方法 (4)2．1．4 实施方案 (5)2．1．5几何精校正模型 (5)2．1．6在软件上的实现过程： (6)2．1．7软件进行几何校正的优点： (9)2．2 图像增强 (9)2．2．1 自然色彩变换 (9)2．2．2 建立解译标志 (11)2．3 植被指数NDVI的提取 (11)2．3．1 植被指数 (11)2．3．2 NDVI的提取 (12)2．4监督分类 (14)2．4．1分类的介绍 (14)2．4．2在软件上的处理 (15)2．5面积的提取 (19)3 结论 (20)致谢 (20)参考文献： (21)基于ERDAS IMAGINE的南京市区植被覆盖的信息提取摘要：卫星遥感技术是一项应用广泛的高科技，是当代高新技术的一个重要组成部分，也是衡量一个国家科技发展水平的重要尺度。
随着遥感技术的日益发展，对所获取的海量数据的处理要求也越来越高。
因此，本文以ERDAS IMAGINE系统为操作平台，结合南京市区的ETM+遥感图像并进行了大量的实地考察，对遥感图像的几何精校正，图像融合和监督分类等处理过程做了详细的介绍。
并按照上述过程在软件平台上进行了成功的处理，获得了几何精校正后的遥感图像，监督分类模板等，提取了单一化植被指数和南京市的植被覆盖面积。
关键词：遥感；几何校正；图像增强；植被归一化指数；监督分类；The study of vegetations coverage information extracted in the Nanjing area based on the ERDAS IMAGINEStudent majoring in Electronics and Information Science and TechnologyDu YangTutor Shen MingxiaAbstract：The satellite remote sensing technology which is used in a wide region is an important part of the modern innovative and high technology and an important criterion which measures the development of a country. With the development of this technology ever-changing, the need of processing large amounts of information which are got is expected .So this paper pays attention to the details of precise geometrical correction, integration, supervision and classification of the remote sensing images in the ERDAS IMAGINE system, combining ETM and remote sensing image in Nanjing area, as well as the on-the-spot investigations time and time again. All the processes mentioned above were finished successfully on the software platform, including the images after precise geometrical correction, the supervision and classification platform and so on as well as the extraction of simplified vegetations index and the coverage of vegetations in Nanjing area.Key words:Remote sensing；geometric correction；Image Enhancement；NDVI；Unsupervised Classification引言遥感是以航空摄影技术为基础，在本世纪60年代初发展起来的一门新兴技术。
基于遥感影像的城市绿地覆盖信息提取方法作者：程素娜张永彬汪金花来源：《天津农业科学》2015年第01期摘要：随着城市化的高速发展及环境变化，城市绿地的空间分布及其生态效益和使用功能受到高度重视。
实现城市生态绿地的规划和建设，需要快速、高效、高精度地提取城市绿地覆盖信息。
综述了近10年城市绿地覆盖信息遥感提取的测算方法，比较和分析了常用的5种遥感提取模型的特点，并对未来的研究发展趋势进行展望。
关键词：遥感；城市绿地；决策树中图分类号：P283.8 文献标识码：A DOI 编码：10.3969/j.issn.1006-6500.2015.01.012城市绿地是城市结构中最重要的自然生产力，不仅能够有效地改善居住环境、缓解热岛效应，还是城市化高速发展的现代社会中最重要的休闲空间。
城市绿地覆盖信息能够反应绿地类型及空间分布情况，同时也是评价城市环境质量的重要指标[1-3]。
城市绿地覆盖信息的获取方式主要有人工普查和遥感提取两种方法，但是所得结果精度都不够理想。
如何快速、有效地提取城市绿地覆盖信息是城市规划、建设及管理部门急需解决的问题之一。
笔者从遥感提取城市绿地覆盖信息模型角度出发，对比了较常用的5种模型，并对城市绿地覆盖类型及变化信息的研究发展趋势做出分析。
1 基于遥感影像的城市绿地信息提取目前，应用于研究城市绿地覆盖信息的遥感数据多种多样，从传感器空间分辨率角度进行区分，大致可分为低、中、高3种空间分辨率。
利用遥感影像提取城市绿地覆盖信息的模型主要有5种，分别是回归模型、植被指数模型、人工神经网络模型、面对对象和决策树分类模型。
笔者介绍其中4种模型的特点及提取精度。
（1）回归模型。
回归模型又称经验模型法，是通过对遥感数据的某一波段、波段组合或利用遥感数据计算出的植被指数与绿地覆盖率进行回归（线性或非线性回归），建立经验模型，并利用空间外推模型求取大范围区域的城市绿地覆盖信息[3]。
其中logistic模型如公式（1）所示：（1）式中P为i像元属于该类的概率，xki为第i个自变量。
运用ENVI提取遥感影像中的植被信息
陈劲松;韩玲
【期刊名称】《测绘标准化》
【年(卷),期】2005(021)002
【摘要】详细介绍了利用ENVI软件来提取特定区域植被信息的方法,并通过实验阐述了植被信息提取的整个过程,探讨了在该过程中关键的技术问题.实验结果表明,利用ENVI软件提取所需的信息是可行的,要想提取到好的植被信息,关键是选用适合样区的植被指数.
【总页数】4页(P20-22,40)
【作者】陈劲松;韩玲
【作者单位】长安大学地测学院,西安,710054;长安大学地测学院,西安,710054【正文语种】中文
【中图分类】TP751
【相关文献】
1.利用遥感影像软件ENVI提取植被指数 [J], 郭凯;孙培新;张锐;刘卫国
2.利用遥感影像软件ENVI提取植被指数 [J], 郭凯;孙培新;刘卫国
3.植被信息提取中的遥感影像预处理 [J], 年波;王金亮;席武俊;杨士剑
4.基于遥感影像的植被信息提取技术在测绘中的应用研究 [J], 程三胜; 龚丽芳; 徐柳华; 金艳; 胡吉边
5.遥感影像植被信息提取及自动区划判读方法研究 [J], 陆翔;郑雅兰;李凤武
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基于遥感数据的植被信息提取摘要：植被具有保障土壤水分、巩固土壤硬度、防止沙尘暴、保存地下水等功能，所以研究植被是个非常重要的课题。
本文研究遥感影像中植被信息的提取，以池州市Lanstand8遥感影像为主要数据源，通过ENVI波段运算对池州市遥感影像利用NDVI，SAVI，FV植被覆盖度进行植被指数的提取，在NDVI方法中阈值为0.3时提取信息最完整的，在SAVI方法中阈值为5.69时提取信息最完整的，在FV植被覆盖度阈值方法为0.4时提取信息最完整的，可以得出SAVI方法与监督分类结果最为吻合。
关键字：植被；NDVI；SAVI；监督分类1引言植被在生态系统中发挥着非常重要的作用，是生态系统的重要组成部分。
研究植被覆盖情况可以得到生态系统中重要基础数据，在建立监测模型中和实际运用中往往都需要提取植被信息，植被不仅在实际生产生活发挥着非常重要的作用，而且在地理科学研究中起到不可或缺的作用，因此提取研究植被信息是十分重要的课题。
2遥感数据植被信息提取基本理论2.1植被及其相关地物的光谱特性（1）植被与土壤反射光谱影响土壤光谱曲线的变化主要的是土壤中的颗粒大小情况，基本上都是从5%或10%增加到40%，在一定波长范围内反射率值一直增加，植被的反射率值是先增加后减少，土壤光谱曲线和植被存在明显的区别。
（2）植被与水体的反射光谱在一般看来水体的反射率值比较低，基本上在10%左右，而且反射率值随着波长的增加逐渐减小，最后趋于0。
2.2遥感数据植被提取方法(1)基于NDVI植被信息提取Rouse在1974年使用了归一化差异植被指数，这种方法可以应用在研究植被生长状态和提取影像中需要的信息（如植被）等方面，NDVI计算公式可表达为：NDVI =(R近-R红 )/(R近+R红)式中R近表示原始影像中的近红外波段即band5，R红表示原始影像中的红波段即band4，NDVI的取值在-1到1之间。
(2)基于植被覆盖度的植被信息提取植被在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比是植被覆盖度的意思，植被覆盖度主要应用于气候、植被变化、水土保持等方面，植被覆盖度的公式表示为：FV= (NDVI – NDVI小)/ ( NDVI大– NDVI小)式中NDVI表示NDVI图像，NDVI小表示NDVI图像中的最小值，NDVI大表示NDVI图像中的最大值。
基于遥感影像的城市绿化信息提取与分析方法随着城市化进程的加快，城市绿化问题越来越受到重视。
城市绿化不仅可以美化城市环境，还能提供人们休闲活动和生态服务。
而基于遥感影像的城市绿化信息提取与分析方法成为了研究者关注的热点之一。
本文将介绍几种常见的基于遥感影像的城市绿化信息提取与分析方法。
首先，一种常见的提取城市绿化信息的方法是基于影像分类。
该方法通过遥感影像的光谱信息和纹理信息来进行图像分类，然后通过分析分类结果来提取绿化信息。
这种方法需要考虑到不同植被类别在遥感影像中的表现形式，选择适合的分类算法，并进行参数优化。
此外，为了提高分类的精度，还可以结合高分辨率影像和其他辅助数据进行综合分析。
其次，另一种常见的方法是基于指数计算。
城市绿化指数是通过计算遥感影像中植被的光谱特征来评估城市绿化状况的指标。
常见的城市绿化指数包括归一化植被指数（NDVI）、绿度指数（GI）等。
这些指数可以通过对遥感影像进行数学运算得到，然后利用统计方法将指数与实际绿化情况相对应。
这种方法不仅简单易行，还具有一定的客观性。
此外，还可以利用纹理特征来提取城市绿化信息。
城市绿化区域与非绿化区域在纹理特征上存在差异，可以通过计算遥感影像的纹理特征来提取绿化信息。
常见的纹理特征包括灰度共生矩阵（GLCM）、小波变换等。
这些特征可以通过对遥感影像进行数学运算得到，然后利用统计方法将纹理特征与实际绿化情况相对应。
这种方法能够充分利用遥感影像中的细节信息，提高绿化信息提取的准确性。
最后，可以利用机器学习方法来提取和分析城市绿化信息。
机器学习方法能够通过对大量样本数据的学习，自动学习到影像中绿化和非绿化区域的特征，并进行分类和预测。
常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
这些方法可以通过对已有数据的训练，建立起绿化信息与遥感影像之间的关联模型，并利用该模型对新数据进行绿化信息提取和分析。
综上所述，基于遥感影像的城市绿化信息提取与分析方法是一个复杂而又重要的问题。
基于遥感的城市绿化监测研究随着城市化进程的加速，城市绿化在改善城市生态环境、提升居民生活质量方面发挥着越来越重要的作用。
准确、及时地监测城市绿化状况对于城市规划、生态保护和可持续发展具有重要意义。
遥感技术凭借其大范围、快速、周期性和多光谱等特点，为城市绿化监测提供了高效、可靠的手段。
遥感技术的原理是通过传感器接收地物反射或发射的电磁波，获取地物的特征信息。
在城市绿化监测中，常用的遥感数据包括卫星影像（如 Landsat、Sentinel 等）和航空影像。
这些数据具有不同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率，可以满足不同尺度和精度的监测需求。
在利用遥感技术进行城市绿化监测时，首先需要进行数据预处理。
这包括几何校正、辐射校正、大气校正等步骤，以消除数据中的误差和干扰，提高数据质量。
接下来，通过图像分类方法提取城市绿化信息。
常用的分类方法有监督分类（如最大似然分类、支持向量机分类等）和非监督分类（如 ISODATA 分类、KMeans 分类等）。
监督分类需要事先选择训练样本，并根据样本的特征对图像进行分类；非监督分类则是根据图像像元之间的相似性自动进行分类。
除了图像分类，植被指数也是城市绿化监测中常用的方法。
植被指数是通过不同波段的组合来反映植被的生长状况和覆盖度。
常见的植被指数有归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等。
通过计算植被指数，可以快速获取城市绿化的分布和变化情况。
在实际应用中，基于遥感的城市绿化监测可以为城市规划提供重要的参考依据。
例如，通过监测城市绿化的分布和变化，规划部门可以合理规划公园、绿地等公共空间的布局，提高城市的生态服务功能。
同时，也可以为城市生态评估提供数据支持。
通过对绿化覆盖率、植被生长状况等指标的监测和分析，评估城市生态系统的健康状况和生态服务价值。
然而，基于遥感的城市绿化监测也面临一些挑战。
例如，遥感数据的分辨率有限，可能无法准确识别小型绿地和复杂的植被结构。
