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基于ndv指数的绿地信息提取1.引言1.1 概述概述随着城市化进程的加速，对城市绿地的重视程度也在逐渐增加。
绿地作为城市的重要组成部分，不仅美化了城市环境，还对气候调节、生态保护以及人们的身心健康起着重要作用。
因此，对城市绿地进行科学有效的管理和监测成为当下的重要课题。
绿地信息提取是对城市绿地进行定量化描述的过程，可以帮助我们了解绿地的分布、面积、状况等关键信息。
在过去的研究中，NDV （Normalized Difference Vegetation Index，归一化差异植被指数）被广泛应用于遥感图像的绿地信息提取中，具有较高的精度和稳定性。
本文将介绍基于NDV指数的绿地信息提取方法，通过分析和运用NDV指数，可以有效地提取城市绿地以及绿地覆盖度的相关信息。
首先，将详细阐述NDV指数的定义和作用，通过解析NDV指数的原理，我们可以更好地理解其在绿地信息提取中的重要性。
接着，将详细介绍基于NDV指数的绿地信息提取方法，包括图像预处理、NDV计算和绿地提取等步骤，希望能为研究者们提供一个基于NDV指数进行绿地信息提取的技术框架。
本文旨在为城市规划、环境保护以及绿地管理等领域的专业人士提供参考，希望能为促进城市绿地建设和可持续发展做出一定的贡献。
通过基于NDV指数的绿地信息提取方法，我们可以更好地了解城市绿地的分布情况，为相关决策提供科学依据，进一步推动城市绿化事业的发展。
1.2 文章结构本文主要包括引言、正文和结论三个部分。
在引言部分，我们将概述本文的主要内容和目的。
在正文部分，将介绍NDV指数的定义和作用，并详细讨论基于NDV指数的绿地信息提取方法。
最后，在结论部分，我们将对所得结果进行总结，并探讨本研究的意义和未来的展望。
通过这样的结构安排，读者可以清楚地了解文章的框架和内容，从而更好地理解和阅读本文。
1.3 目的本文的目的是研究基于NDV指数的绿地信息提取方法，通过对NDV 指数的定义和作用进行探讨，以及对基于NDV指数的绿地信息提取方法进行研究，旨在提供一种精确、高效的绿地信息提取方法，并为城市规划、土地利用管理等相关领域提供科学依据。
ASTER 影像提取植被信息的NDVI 与SAVI 法比较——以广州花都区为例秦鹏，陈健飞﹡（广州大学地理科学学院，广州510006）摘要：基于ASTER 遥感影像，使用IDL 语言编写归一化差异植被指数（NDVI）和土壤调整植被指数（SAVI）的计算公式，对遥感影像进行处理，分别对两种方法处理后的遥感影像采用K-Means 分类，经过分类后处理，提取植被信息。
NDVI 整体上较好地反映了不同土地覆被信息；而SAVI 对于各种地类的值域较宽，反映绿色植被内部差异信息较明显，可为不同植被类型的信息提取提供方法参考。
关键词：遥感应用；NDVI；SAVI；ASTER 影像中图分类号：TP79；P237 文献标识码：A 文章编号：1001–5221（2008）05–0419–04植被调查是遥感应用的重要领域。
植被解译的目的是在遥感影像上有效地确定植被的分布、类型、长势等信息，以及对植被的生物量作出估算，因而可为环境监测、生物多样性保护和农业、林业等有关部门提供信息服务[1]。
植被指数是由可见光和红外波段建立起来的线性和非线性组合，大量研究结果表明，利用红光和红外波段的不同组合进行植被研究效果很好[2]。
植被指数作为一种遥感手段，有助于增强遥感影像的解译力，已广泛应用于土地利用、作物识别、产量估算等资源遥感领域。
利用植被指数定性和定量监测陆地植被的生长状况和区域分布的方法，已越来越受到人们的重视；植被指数近几十年来的迅速发展和应用，也有效地提高了植被解译的工作效率和成果。
当前，国内基于MODIS 遥感影像的植被指数研究相当广泛，对ASTER遥感影像的植被指数研究相对较少。
代晓能等研究了流沙河流域ASTER遥感影像不同植被指数对不同地表植被覆盖情况的反应效果及其影响因素[3]；李明诗等比较了TM和ASTER的植被指数的建模性能[4]；张云霞等使用地面实测数据以及ASTER遥感数据，建立植被盖度经验模型[5]。
基于Landsat 8 OLI的的城市绿地信息提取--以兰州市为例高学敏;肖安易;王树发【摘要】作为城市生态系统的重要组成部分之一，绿地起着尤为重要的作用。
然而传统的调查方法不仅费时费力，且动态更新较为困难。
本文以兰州市区为例，采用遥感数据Landsat 8 OLI影像结合目视解译、植被指数和混合像元分解方法提取绿地信息，初步比较了三种方法的分析结果。
最后据此分析兰州市绿地的空间分布特征，为城市的发展提供有益的建议。
%As part of the urban ecosystem, green land plays a very important role. However, traditional methods of investigation are not only time-consuming, but also dif icult for dynamic update. This paper used remote sensing image data from Landsat 8 OLI combined with visual interpretation、vegetation index and pixel unmixing to extract green space and evaluate the accuracy. Final y, we analyzed the spatial distribution of green space of Lanzhou and provide useful suggestion for the city's future development.【期刊名称】《数字技术与应用》【年(卷),期】2014(000)010【总页数】3页(P68-70)【关键词】遥感;NDVI;混合像元分解;兰州【作者】高学敏;肖安易;王树发【作者单位】兰州大学资源环境学院甘肃兰州 730000;兰州大学资源环境学院甘肃兰州 730000;兰州大学资源环境学院甘肃兰州 730000【正文语种】中文【中图分类】P237;TU985随着地理信息产业的蓬勃发展,3S技术(遥感(RS)、地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS))得到了越来越广泛的应用。
1、KPC和 SAM目结合lw-65基于KPCA和SAM的城市植被遥感分类研究.pdf2、QuickBird 利用监督分类、植被指数分类和目视解译等方法对QuickBird高分辨率卫星遥感影像的绿地信息进行提取，并对分类精度作了比对分析。
研究结果表明，监督分类方法不能得到令人满意的结果，运用植被指数分类方法则有明显改善，其中归一化植被指数(NDW精度最高，因此NDVI能有效地对植被进行分类与识别。
①归一化植被指数NDVI,NDV被定义为近红外波段与可见光红波段数值之差与这两个波段数值之和的比值。
其计算公式为：NDVI=(NIR —R)/(NIR+R);② 比值植被指数(RVI)，其计算公式为：RVI=NIR/ R;③差值植被指数(DVI)，其计算公式为：DVI: NIR—R;④转换型植被指数(TNDVI)，其计算公式lw-64高分辨率遥感影像在城市绿地信息提取中的应用研究.pdf【不错】3、混合像元分解结合SVM fe与决策树法比较lw-63利用混合像元分解结合SVM提取城市绿地.pdf4、车生泉等采用目视解译法提取了上海市外环线内650 km的绿地信息、黄浩利用IKONO影像采用基于KPCA勺SAM 城市植被分类模型提取了南京市玄武区的植被覆盖类型和园林绿地类型、SAVI指数；本研究采用SAVI指数，其主要原因是：(1)NDVI的饱和值很低(LAI为2—3)，只适用于稀疏植被条件下应用，但此时土壤辐射亮度的变化(如由于土壤含水量的变化而引起的反射率变化)对NDVI值又有极大的影响‘，而城市建成区恰恰多为植被覆盖率<30 %的低植被覆盖区；(2)SAVI比较适用于低植被覆盖区，其探测下限可低至t5 % ，因此较适合于城市建成区的使用；(3)SAVI较NDV具有更宽的数值动态范围，在一1〜1的区间范围里，SAVI的数值范围较NDVI增加了0. 5左右。
如将其换算(拉伸)至256个灰度级，SAV啲数值动态范围则比NDV增加很多数量级。
西北地区MODIS植被指数的对比分析的开题报告一、研究背景植被是生态系统中重要的组成部分，对维护地球生态平衡和人类生存发挥着重要作用。
MODIS植被指数是通过遥感技术获取的植被信息，可以用来研究植被的分布、生长和演变等问题。
西北地区是我国的干旱区域，受气候和地形等因素影响，植被分布复杂，植被覆盖和生长状况也有所不同。
因此，对西北地区的植被指数进行对比分析，可以了解该地区的植被分布特点，为生态环境保护和资源管理提供科学依据。
二、研究目的本研究旨在对比分析西北地区MODIS植被指数的空间分布特征和变化趋势，揭示该地区植被的生长和演变规律，为生态保护和资源管理提供科学依据。
三、研究内容1.收集与处理MODIS植被指数数据本研究将收集West China Land Cover Dynamics (WCLCD)项目提供的MODIS植被指数数据，包括NDVI和EVI两个指数。
使用ENVI软件处理数据，对数据进行大气校正和云去除等操作，得到清晰可用的数据。
2.研究区域划分及数据分析根据西北地区的特点和研究目的，将该地区划分为几个区域，如青藏高原、陕西宁夏省区、甘肃省区等。
利用ArcGIS软件进行空间分析和气象数据分析，获取各区域的气象参数数据。
3.植被指数的分析根据所获取的植被指数数据，对各区域的植被指数进行统计学分析，如绘制植被指数的时间序列图、平均值图和标准差图等，了解各区域的植被指数的变化趋势和空间分布特征。
4.植被指数的影响因素分析根据气象数据和植被指数数据，利用相关性分析和回归分析方法，探讨气象因素（如降雨量、气温等）对植被指数的影响，分析影响该地区植被指数变化的主要因素。
四、研究意义本研究将为了解西北地区植被分布特点和生长演变规律提供科学依据，为生态环境保护和资源管理提供参考，有助于推进区域可持续发展。
遥感技术在城市绿地规划中的应用研究随着城市化进程的加速，城市绿地对于改善城市生态环境、提高居民生活质量的重要性日益凸显。
城市绿地规划作为城市规划的重要组成部分，需要准确、及时、全面的信息支持。
遥感技术作为一种能够快速获取大面积地表信息的手段，为城市绿地规划提供了有力的技术支撑。
一、遥感技术概述遥感技术是指从远距离、高空以至外层空间的平台上，利用可见光、红外、微波等探测仪器，通过摄影或扫描、信息感应、传输和处理，从而识别地面物质的性质和运动状态的现代化技术。
其具有大面积同步观测、时效性强、数据综合性和可比性等优势，能够快速、准确地获取地表信息。
二、城市绿地规划中遥感数据的获取在城市绿地规划中，常用的遥感数据包括卫星影像和航空影像。
卫星影像具有覆盖范围广、重访周期短的特点，能够提供宏观的城市绿地分布信息。
例如，Landsat 系列卫星、Sentinel 系列卫星等，其空间分辨率从几十米到几百米不等，可以用于监测城市绿地的总体变化趋势。
航空影像则具有更高的空间分辨率，通常可以达到厘米级，能够清晰地分辨出城市绿地中的树木、草地等细节信息，适用于小范围、高精度的城市绿地调查。
此外，还可以利用无人机遥感获取高分辨率的影像数据。
无人机可以在低空灵活飞行，不受云层等因素的影响，能够快速获取特定区域的高精度影像，为城市绿地规划提供更加详细、准确的信息。
三、遥感技术在城市绿地信息提取中的应用（一）绿地类型识别通过对遥感影像的光谱特征、纹理特征和空间特征进行分析，可以识别出不同类型的城市绿地，如公园绿地、防护绿地、附属绿地等。
例如，公园绿地通常具有较大的面积、规则的形状和丰富的植被覆盖；防护绿地多呈带状分布，植被较为单一；附属绿地则与各类建设用地紧密结合。
（二）绿地面积测算利用遥感影像的几何校正和图像解译，可以精确测算城市绿地的面积。
通过与地理信息系统（GIS）相结合，能够实现对城市绿地面积的快速统计和分析，为城市绿地规划指标的制定提供依据。
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。
【关键字】研究本科生毕业论文（设计）题目：不同植被指数对TM图像植被提取研究—以聊城市城区为例专业代码：070703作者姓名：苏宁学号：32单位：环境与规划学院指导教师：汤庆新31日原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师指导下，独立进行研究取得的成果。
除文中已经注明引用的内容外，论文中不含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得聊城大学或其他教育机构的学位证书而使用过的材料。
对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人承担本声明的相应责任。
学位论文作者签名：日期指导教师签名：日期目录前言 (1)1 研究区概况 (1)2 研究方法 (2)2.1数据来源 (2)2.2遥感图像数据预处理 (2) (2) (2) (3)2.3波段选择 (3)2.4主成分分析（PCA） (3)3 植被信息的提取 (4)3.1归一化植被指数（NDVI） (5)3.2比值植被指数（RVI） (5)3.3波段组合 (7)3.4监督分类 (8) (8) (8) (8)3.5评价分类结果 (10)3.6分类后处理 (12)4 分类结果比较与分析 (12)5 结论 (13)参照文献 (15)致谢 (16)摘要植被指数是描述地表植被覆盖程度的重要参数，植被指数的研究对土地复垦、生态保护等方面具有指导意义。
本文将聊城市城区作为研究区域，以2000年的TM数据为遥感数据源，在ERDAS IMAGINE 8.6软件平台上研究了归一化植被指数（NDVI）和比值植被指数（RVI）对不同地表植被覆盖情况的反映效果。
通过定量化比较表明，归一化植被指数能够更好的反映全区的植被状况。
关键词：遥感；ERDAS IMAGINE；归一化植被指数；比值植被指数；植被覆盖AbstractVegetation index is one of the important parameters to describe vegetation coverage. The research of vegetation index has instructive significance in aspects of land, reclamation and ecological protection ect. Using the remote sense data LandSat-TM of 2000 and taking the Liaocheng government office area as a pilot area. This article studied the vegetation index-NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and RVI (Ratio Of Vegetation Index) for the reflection of differnet vegetation coverage results with ERDAS IMAGINE software. Through the quantitative comparision, it shows that the NDVI is better for indicating the vegetation status.Key words: Remote Sensing; ERDAS IMAGINE; NDVI; RVI; Vegetation Cover不同植被指数对TM图像植被提取研究—以聊城市城区为例前言绿色植被是生态环境中最敏感和最主要的环境因子，它的变化直接或间接的影响到其他环境因子的变化。
