植被覆盖度的提取方法研究汇总

基于混合线性模型的城市植被覆盖度提取方法[摘要]混合像元问题是影像遥感解译精度的重要因素之一。

目前国内外建立大量的混合像元分解模型，其中线性模型以其简单的理论基础广泛地得到了应用。

本文研究的是基于混合像元线性分解模型的城市植被覆盖度提取方法，重点在于线性分解模型的端元提取。

采用1995年Ridd提出的V（植被）-I（不透水面）-S（土壤）模型确定最终的端元类型，使用倒叉树的思想，先将三类端元进行细化，之后分别按细化后的次端元选择样本，逐步集成V-I-S三端元，完成端元选择。

这种端元提取方法不仅能提高端元获取的精度，而且增大了端元类别间差异，改善了端元提取效果。

本文将线性分解得到的植被丰度图，与多种方法进行对比分析后，表明基于V-I-S模型进行线性分解提取植被覆盖度是可行且可靠的。

【关键词】V-I-S；端元选择；线性分解；植被覆盖度引言遥感影像以像元为基本单位获取地物信息。

一个像元仅仅包含某一类地物的信息称为纯像元，包含两种以上地物的像元称为混合像元，混合像元主要出现在多类地物交界处或纹理区域内。

城市地物具有种类多样、变化急剧、分布破碎以及空间分布非线性等特点，造成了大量混合像元的存在，使得地物信息提取的难度加大。

如何有效地识别解译混合像元，是定量遥感要解决的关键问题之一，也是遥感应用研究的难点和热点问题。

在众多的混合像元分解模型中，混合像元线性分解模型是理论比较简单、使用最广泛的一种。

端元的类型和数量的选择以及端元光谱值的确定是其技术关键。

本文旨在研究线性分解模型的端元提取的方法,并验证其可行性。

1、混合像元分解与端元提取近年来，提出了许多有效的混合像元分解的模型和方法。

将其归结为五种类型：线性模型、概率模型、几何光学模型、随机几何模型和模糊分析模型。

线性混合模型假定像元的反射率是其端元组分的反射率的线性组成。

在线性混合模型中，每一个光谱波段中单一像元的反射率表示为它的端元组分反射率与其丰度的线性组合。

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。

基于多波段遥感技术的植被覆盖度提取探究多波段遥感技术是一种强大的工具，可以为我们提供大量的遥感数据，供我们进行分析和研究。

在多波段遥感技术中，植被覆盖度提取是一个非常重要的研究领域。

本文将探讨基于多波段遥感技术的植被覆盖度提取方法及其应用。

一、多波段遥感技术多波段遥感技术是指将多种波段的电磁信号收集下来，然后通过数据预处理、信息提取、处理和分类等步骤处理这些数据。

这种技术可以提供非常详细的地表信息，因此被广泛应用于资源管理、环境监测、土地利用类型分类以及农业等领域。

对于植被覆盖度的提取来说，多波段遥感技术可以提供大量的数据，包括植被指数、反射率、植被颜色等信息。

二、植被指数植被指数是利用多波段遥感技术推算出来的指标。

常见的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）、土壤调节植被指数（SAVI）和广义植被指数（GVI）等。

在这些指数中，NDVI是最广泛使用的指数之一，它的理论基础是在不同波段的反射率之间建立联系，通过绿色植被吸收红光和近红外辐射来反映植被的分布情况。

NDVI的值范围为-1到1，-1表示完全的背景情况，而1则表示完全的植被覆盖。

三、植被覆盖度的提取方法1、基于像元的方法基于像元的方法是指通过对每个像素进行单独处理，在像元级别上进行植被覆盖度提取。

这种方法适合面积较小的区域，如城市绿地、景区和园林等。

通常的做法是通过对多个波段的光谱反射率值进行分析，来推算出植被覆盖度。

具体的处理方法包括像元比较、像元转换和像元分析等。

2、基于对象的方法基于对象的方法是指通过对地物对象进行分析，在对象级别上进行植被覆盖度提取。

这种方法适合面积较大的区域，如农田、沙漠和森林等。

常用的处理方法包括建立阈值、分类和聚类等。

四、多波段遥感技术在植被覆盖度提取中的应用多波段遥感技术在植被覆盖度提取中的应用非常广泛。

例如，在农业生产中，可以通过多波段遥感技术检测农作物的生长状况和缺水情况。

在森林覆盖度监测中，可以通过多波段遥感技术获得不同颜色的影像，以反映出森林覆盖度的变化。

基于遥感图像的植被覆盖变化检测方法研究一、前言植被覆盖是自然界中一个重要的因素，它对气候、水文循环、生物多样性等方面起着重要的作用。

随着城市化和经济发展，植被覆盖范围的变化成为了一个非常关注的问题。

利用遥感技术对植被覆盖变化进行监测与分析，能够提供及时、准确的空间信息，对科学合理的资源环境监测与管理具有重要意义。

二、植被覆盖变化检测方法1. 基于遥感影像的信息提取利用遥感技术获取植被覆盖信息是植被覆盖变化检测的基础。

根据遥感影像的层次结构，从低到高可以分为：像元、细节、对象、语义等四个层次。

常用的植被覆盖信息提取方法有像元法、指数法、分类法等。

2. 基于多时相影像的差异分析利用遥感技术获取多个时间段的植被覆盖影像，进行影像叠加和差异分析。

差异分析方法有基于阈值法、基于纹理分析法、基于机器学习等。

3. 基于空间分析的植被变化监测基于遥感影像分析的植被覆盖变化检测往往需要结合空间分析。

包括空间统计分析、空间模型建立、空间交互分析、空间模拟等。

三、应用现状植被覆盖变化监测已经在不同领域得到广泛应用，其中包括生态监测、城市规划、资源管理等。

例如，在生态保护领域，植被覆盖变化监测可以提供保护区内植被覆盖情况，为生态保护提供科学依据。

在城市规划方面，植被覆盖变化监测可以提供城市绿化布局和发展方向，对城市可持续发展具有重要意义。

在资源管理方面，植被覆盖变化监测可以提供不同地区植被覆盖的变化情况，为决策管理提供科学依据。

四、未来发展趋势未来，随着遥感技术的不断进步，基于遥感图像的植被覆盖变化检测方法将越来越完善和成熟。

同时，在科技创新和社会发展的推动下，越来越多的植被覆盖变化监测将运用到生态、城市和资源领域，为未来的可持续发展提供有效支持。

五、总结基于遥感图像的植被覆盖变化检测方法已经成为了一种重要的技术手段，为各领域的可持续发展提供了有力支持。

在未来，我们应该继续推动植被覆盖变化监测技术和应用的发展，为实现绿色、低碳、可持续的发展提供有效保障。

植被覆盖度测量中的取样方法与数据分析技巧引言：在生态学和地理学等领域中，植被覆盖度是一项重要的指标，能够反映出地表的生物多样性和生态系统健康状况。

植被覆盖度测量涉及到取样方法和数据分析技巧，本文将就这两个方面进行探讨和分析。

一、取样方法1. 随机取样随机取样是测量植被覆盖度最常用的方法之一。

在进行调查前，首先需要确定研究区域的范围和边界。

然后，使用随机数表或随机数发生器确定样点的位置，以保证取样的客观性和代表性。

2. 系统取样系统取样是另一种常用的取样方法。

与随机取样不同，系统取样是按照一定规律在研究区域内选择样点。

例如，可以按照网格线条设置样点，或者按照地形特征选取样点。

系统取样相对简单，适用于较大的研究区域。

3. 点样法点样法是一种常用的野外调查方法，通过在特定位置放置样点并记录该位置的植被覆盖度，以达到整体估算的目的。

这种方法操作简便，适用于较小的研究区域。

然而，由于点样法不能提供连续的覆盖度分布情况，可能无法准确反映整个研究区域的植被状况。

二、数据分析技巧1. 数据处理在植被覆盖度测量后，需要对所获得的数据进行处理和整理。

首先，应对原始数据进行筛选，删除异常值和无效数据。

然后，可以计算平均值、标准差和百分位数等统计指标，以描述植被覆盖度的分布情况。

2. 统计分析统计分析是植被覆盖度数据的重要环节。

可以使用 t 检验或方差分析等方法比较不同研究区域或不同时间段的植被覆盖度是否存在显著差异。

此外，可以利用相关性分析探究植被覆盖度与环境因素的关系，如气候因子、土壤特征等。

3. 空间分析植被覆盖度测量涉及到空间分布的研究。

使用地理信息系统（GIS）软件可以对植被覆盖度数据进行空间分析，绘制分布图和热点图，以展示植被覆盖度的空间变化趋势和热点区域。

结论：植被覆盖度测量中的取样方法和数据分析技巧对于准确评估植被状况和生态系统健康至关重要。

随机取样、系统取样和点样法是常见的取样方法，可根据研究需求选择合适的方法。

荒漠植被覆盖度遥感提取研究进展一、研究背景和意义荒漠化是全球性的环境问题，对人类生存和发展产生了严重的威胁。

荒漠化的主要表现形式之一是植被覆盖度的降低，导致土地退化、水资源减少、生物多样性丧失等问题。

研究荒漠植被覆盖度遥感提取技术具有重要的科学价值和实际意义。

遥感技术在环境保护领域具有广泛的应用前景，通过遥感手段获取荒漠植被覆盖度信息，可以为荒漠化防治提供科学依据和技术支持。

通过对不同地区的植被覆盖度进行监测，可以及时发现荒漠化趋势，为制定合理的荒漠化防治措施提供依据。

植被覆盖度遥感提取技术有助于提高荒漠化防治的效率，传统的植被覆盖度观测方法需要大量的人力物力投入，且受气象条件影响较大。

而遥感技术可以实现对大范围、连续时间的植被覆盖度监测，大大提高了监测效率。

遥感技术还可以实现对植被覆盖度变化的动态监测，为荒漠化防治提供实时、准确的数据支持。

植被覆盖度遥感提取技术有助于推动国际合作与交流，荒漠化是一个全球性问题，各国都在积极寻求有效的解决方案。

遥感技术的应用可以促进国际间的技术交流与合作，共同应对荒漠化挑战。

遥感技术还可以帮助发展中国家提高自身的环境保护能力，缩小与发达国家在环境保护方面的差距。

研究荒漠植被覆盖度遥感提取技术对于提高荒漠化防治水平、推动国际合作具有重要的理论和实践意义。

荒漠化问题的严重性和影响荒漠化是指土地逐渐失去植被覆盖，变得贫瘠、干旱和不适合人类居住的现象。

随着全球气候变化和人类活动的影响，荒漠化问题日益严重，对生态环境、经济发展和社会稳定产生了深远的影响。

荒漠化导致了生态环境的恶化，植被是维持地球生态平衡的重要因素，它们可以保持土壤湿度、防止水土流失、减缓风速、净化空气等。

当植被覆盖率降低到一定程度时，这些功能将受到严重影响，进而导致土地退化、沙漠扩张和生物多样性丧失。

荒漠化对经济发展产生了负面影响，许多国家和地区的土地资源十分有限，而荒漠化使得这些土地更加贫瘠，难以进行农业生产和建设。

基于遥感技术的植被覆盖度信息提取基于像元二分模型的植被覆盖度提取摘要:本文以TM影像为数据源,以重庆南川市为例,结合地面调查数据,利用ERDAS遥感处理软件,对植被覆盖度信息提取方法、植被覆盖度与植被指数的关系、植被覆盖度分类等方面进行了研究。

3S技术的结合,能快速准确地获取植被覆盖度信息。

关建词:TM影像植被指数植被覆盖度专家分类土壤侵蚀重庆市中图分类号:Q948 P237 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(20)06(c)-0149-02植被覆盖度是一个重要的生态学参数。

从土壤侵蚀方面看,植被覆盖能显著减少土壤侵蚀量,这一点通过径流小区对比试验已得到证实。

同时,植被覆盖度作为一个基本参数,在很多土壤侵蚀预报模型得到应用。

因此,监测地表植被覆盖在时空上的动态变化,在区域水土流失动态监测和土壤侵蚀预测预报方面具有举足轻重的作用。

资源环境调查和土壤侵蚀动态监测是遥感技术进行要途径。

自1972年第一颗人造资源卫星的发射,科学家们就尝试着研究和建立光谱响应与植被覆盖之间的相近关系,而包含90%以上的植被信息是红光和红外波段,并且是植被覆盖研究中的有利手段。

其中由非线性和多光谱数据经线性组合而成的对植被中有一定的指示意义的各项数值称之为植被指数(Vegetation Index－VI),同时它与生物量与植被的覆盖度等都有较好的相关性。

通过对卫星中图像的波段进行不同的组合,进而可以有效地反映和确定了植被的类型、植被的信息、植被的覆盖状况、生产量以及作物生产量等,从而对植被的覆盖和土地的利用、植被和土壤侵蚀等一些列的分级分类的相关研究和相关问题。

本文在ERDAS IMAGINE8.5、地理信息系统软件支持下,运用TM图像数据,在野外实地调查的基础上,结合研究区2002年森林资源二类调查的详细资料,对研究区TM影像预处理方法、植被覆盖度信息的提取、植被覆盖度与植被指数(NDVI)的相关关系、植被覆盖分类作了初步探讨。

目录➢ 基于像元二分法的植被覆盖度提取方法 (1)1.1基本原理 (1)1.2利用NDVI 估算植被覆盖 (2)1.3NDVIveg 和NDVIsoil 的确定 (2)➢ 基于三波段梯度差的植被覆盖度提取方法 (3)1.1三波段梯度差模型原理 (3)1.2改进的三波段梯度差模型原理 (4)1.3 GMTGDVI 最大梯度差模型 (5)➢ 基于像元二分法的植被覆盖度提取方法1.1基本原理像元二分模型(Pixel Dichotomy Model ，PDM)是目前为止应用的比较广泛和相对比较简单的植被覆盖度估算方法。

它的前提条件是假设影像中一个像元所对应的地表只有植被覆盖的部分和没有植被覆盖的裸土部分组成，而遥感传感器所检测到的光谱信息S 也由这两个部分光谱信息的线性加权组合而成。

则可以表示为：s v S S S +=假设影像的一个像元中有植被所占的面积比重为fc ，即为该对应像元的植被覆盖度的值大小，那么裸土所占的覆盖像元的面积比例为1-fc 。

则对这个混合像元中植被部分所贡献的光谱反射率信息为：c veg v f S S ⨯=同理，混合像元中土壤所贡献的光谱信息部分可以表示为：)f (1S S c soil s −⨯=可得，光谱信息S 为：soil c veg c S )f (1S f S ⨯−+⨯=综上，植被覆盖度fc 为：soilveg soil c S S S S f −−=1.2利用NDVI 估算植被覆盖常用植被指数作为信息参数来代入像元二分模型计算植被覆盖度，国内外到目前为止已经有四十多种植被指数被提出来，如比值植被指数（RVI ）、土壤调节植被指数（SAVI ）、归一化植被指数（NDVI ）、修正的土壤调节植被指数（MSAVI ）等[40,41]，这些植被指数经常被应用于各种需要地表参数的反演计算中，而NDVI 是应用最为广泛的一种植被指数。

NDVI 被认为是植被生长状态和植被空间分布密度的最佳指示因子；NDVI 值的大小综合反映了植被覆盖区域的植被类型和植被生长状态等[42]。

基于高光谱技术的植被覆盖度提取随着工业化和城市化进程的不断加快，全球的自然环境也受到了越来越严重的破坏。

而植被是地球生态系统中极其重要的一环，它不仅可以维系气候和水循环，还具有吸收二氧化碳、防止土壤侵蚀等重要作用。

因此，了解植被分布和变化情况是很有必要的。

而高光谱遥感技术可以为我们提供大量的植被信息，为植被监测和管理提供了新的思路和方法，而其中的植被覆盖度提取技术，则在这一领域中具有极其重要的意义。

从什么是高光谱到什么是植被覆盖度提取高光谱遥感是一种能够获取物体高光谱信息的遥感技术。

与传统的遥感技术相比，它在光谱分辨率方面有着更高的分辨率和更准确的数据质量，能够获取到物体更多的信息。

相比于普通彩色图像，高光谱图像包含了更多的光谱波段信息，所以在植被监测、植被分类和提取植被信息等方面具有更高的精准度和可靠性。

而植被覆盖度提取是通过遥感技术获取具有代表性的图像数据，针对植被提取光谱特征和空间特征，从而计算出图像中各个像元的覆盖度等级。

利用高光谱遥感图像则可以准确地提供植被覆盖度的空间分布情况。

植被覆盖度输入可以帮助植被科学家研究不同植被类型的分布和变化情况，也可以作为环境监测和资源管理的有力工具。

高光谱技术在提取植被覆盖度中的应用在高光谱技术中，像元是构成高光谱图像的最小单位。

每个像元都包含着一定的光谱特征信息和空间特征信息。

而根据像元提取植被覆盖度则可以归纳出一些基本的方法。

1. 基于阈值法的植被覆盖度提取在高光谱图像中，目标物体的光谱反射率变化幅度比较大，而背景的光谱反射率变化相对较小。

通过设置光谱阈值，可以将目标物体提取出来。

通过计算提取出的目标物体中与植被比较密切相关的光谱波段反射率，可以得到植被覆盖度信息。

2. 基于指数反射法的植被覆盖度提取植被覆盖度提取中一个重要的指标是归一化植被指数(Normalized Vegetation Index，NDVI）。

NDVI可以通过计算某些波段反射率的差值算法求得，是一种描述植被状况的指数。

植被覆盖度估算方法(一)植被覆盖度估算引言植被覆盖度是评估一个区域内植被覆盖程度的重要指标。

它能够帮助我们理解地表的植被分布情况，为生态环境和资源管理提供依据。

本文将介绍几种常见的植被覆盖度估算方法。

光谱指数法光谱指数是通过遥感数据中植物的光谱反射信息计算得出的。

常见的光谱指数有归一化植被指数（NDVI）、差值植被指数（DVI）等。

这些指数通过计算不同波段之间的差异性，反映了植被覆盖的程度。

光谱指数法适用于大面积、连续性的植被覆盖度估算。

•归一化植被指数（NDVI）•差值植被指数（DVI）•…人工采样法人工采样法是通过在实地进行植物测量和采样，来获取植被覆盖度信息的一种方法。

该方法适用于小面积、复杂地形的植被覆盖度估算。

•样点测量法•样线测量法•…监测与遥感技术相结合监测与遥感技术相结合的方法能够在大范围内进行植被覆盖度估算，并结合地表特征和遥感数据进行分析。

•基于遥感图像分类的方法•基于监测站点数据分析的方法•…基于机器学习的方法近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的植被覆盖度估算方法也逐渐被应用。

通过训练模型，使用大量的遥感数据进行植被覆盖度的预测和估算。

•支持向量机（SVM）•随机森林（Random Forest）•…结论植被覆盖度的估算方法多种多样，可以根据具体的研究对象和研究目的选择合适的方法。

光谱指数法适用于大面积的植被覆盖度估算，人工采样法适用于小面积的植被覆盖度估算，监测与遥感技术相结合的方法能够在大范围内进行植被覆盖度估算，基于机器学习的方法在精确度和效率上都有较好的表现。

不同的方法相互补充，可以为我们提供全面和准确的植被覆盖度估算结果。

光谱指数法归一化植被指数（NDVI）归一化植被指数（NDVI）是通过计算近红外和可见光波段的反射率之差除以两者之和得出的。

NDVI的取值范围在-1到1之间，数值越高表示植被覆盖度越高。

差值植被指数（DVI）差值植被指数（DVI）是通过计算不同波段之间的反射率差异得出的。

植被覆盖度提取
植被覆盖度提取的方法有很多种，以下是其中几种：
1.基于遥感影像的方法：利用遥感影像可以获取大范围的植被覆盖度信息。

常用的遥感影像包括Landsat、Sentinel-2、QuickBird等。

通过图像处理和计算机视觉技术，可以提取出植被覆盖度信息。

2.基于气象观测的方法：气象观测站可以获取大量的气象数据，包括气温、湿度、气压、风速等。

通过这些数据可以计算出植被的蒸腾量，进而推算出植被覆盖度。

3.基于地理信息系统的方法：利用地理信息系统可以获取各种空间数据，包括植被覆盖度、土地利用情况、地形地貌等。

通过这些数据可以分析和可视化植被覆盖度信息。

4.基于模型的方法：利用模型可以模拟和分析植被的生长和变化，进而推算出植被覆盖度。

常用的模型包括MOD13A2、MOD15等。

需要注意的是，不同的方法适用于不同的应用场景，需要根据实际情况选择合适的方法。

同时，植被覆盖度的提取需要考虑到多种因素，如土地利用情况、地形地貌、气候条件等。

基于深度学习的植被覆盖度自动提取方法深度学习作为人工智能领域的重要分支，其应用范围涉及到了各行各业。

在自然资源管理领域，深度学习也具有很大的应用潜力，其中之一就是可以用于植被覆盖度自动提取。

本文将对基于深度学习的植被覆盖度自动提取方法进行探讨，希望能够对该领域的相关研究和实践有所帮助。

1. 引言植被覆盖度是评估生态环境质量的关键指标之一，也是对陆地生态系统进行有效保护和管理的前提。

传统的植被覆盖度测算方法通常需要借助遥感图像的分析，但由于植被类型、密度、高度等差异性，往往需要对遥感图像进行人工解译，耗费时间和资源大。

因此，研究基于深度学习的植被覆盖度自动提取方法，可以大幅提高效率和准确度，是一个非常值得关注的领域。

2. 基于深度学习的植被覆盖度自动提取方法基于深度学习的植被覆盖度自动提取方法主要基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和遥感图像的特点，将遥感图像中的植被区域和非植被区域进行分类，进而计算出相应的植被覆盖度。

CNN是一种能够对高维数据进行有效特征抽取的神经网络，适用于图像处理、分类等领域。

在进行植被覆盖度自动提取时，主要可以采用以下几个步骤：2.1 遥感图像预处理首先需要对遥感图像进行预处理，意味着对图像进行去噪、标准化等操作，以使得遥感图像的特征能够被CNN有效地提取。

预处理的细节可以视具体需求而定，通常包括灰度化、尺度转化和归一化等操作。

2.2 植被区域和非植被区域的分类接下来，需要训练CNN，将遥感图像中的植被区域和非植被区域进行分类。

这一步可以采用监督学习的方法，即将一部分已知标签的遥感图像作为训练数据，利用CNN进行训练。

对于分类结果不确定的图像，可以利用集成学习方法进行加权投票等集成策略，以提高分类准确率。

2.3 计算植被覆盖度得到遥感图像中植被区域和非植被区域的分类结果后，可以根据植被面积和总面积的比值计算植被覆盖度，并进一步计算出相应的植被覆盖度矢量图。