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植被遥感监测的技术与方法植被遥感是指利用遥感技术，通过图像或数据获取来探测植被信息。
它是一种高效的监测和评估大面积植被变化的方法，也是研究生态系统功能和生态恢复的重要手段。
本文将介绍植被遥感监测的技术和方法。
一、植被遥感监测的技术1.1 多光谱遥感技术多光谱遥感技术是利用超光谱遥感的原理，对地球表面进行光谱扫描，记录大气透射率、地表反射率等多光谱信息。
光谱数据可以提供植被指数（如NDVI）、叶面积指数、地表覆盖度、植被高度等参数，可以用来检测植被覆盖度、植被类型和植被状况。
1.2 合成孔径雷达（SAR）技术合成孔径雷达技术是一种利用自身发射的雷达波，通过测量雷达波的反射信号，对目标区域进行成像的技术。
相对于光学遥感数据而言，SAR技术天气条件和光照等方面的限制较少，可以实现全天候的植被监测。
SAR数据可以提供土地覆盖类型、植被高度、盐碱地等信息。
1.3 雷达高度计技术雷达高度计是一种利用雷达波测量物体高度的技术。
它可以通过测定地面与植被表面之间的反射信号，推算出植被积雪厚度、植被高度等信息。
与其他遥感技术相比，雷达高度计技术可以直接测量植被的垂直尺度，具有更高的精度和分辨率。
二、植被遥感监测的方法2.1 NDVI方法NDVI方法是指利用多光谱数据计算NDVI（Normalized Difference Vegetation Index），通过计算地表绿度指数来监测植被覆盖情况。
NDVI值越高，说明植被越茂盛；NDVI值越低，说明植被越少。
NDVI方法可以满足对不同类型植被的监测需求，适用于大尺度的植被监测。
2.2 贝叶斯分类方法贝叶斯分类方法是指利用贝叶斯定理，将遥感图像分成不同的植被类别。
贝叶斯分类可以同时考虑多种因素，具有高精度和高效率的优点。
它适用于针对某一具体植被类型（如林地、草地等）的监测。
2.3 决策树分类方法决策树分类方法是指利用决策树算法，将遥感数据分成不同的类别。
决策树分类方法可以适应多种类型的遥感数据和监测需求，具有较高的分类精度和可解释性。
阿勒泰地区天然草地的遥感监测阿勒泰地区天然草地的遥感监测引言：阿勒泰地区位于新疆北部，被誉为“中国的瑞士”，拥有得天独厚的自然资源和景观，其中包括广阔的天然草地。
天然草地是阿勒泰地区重要的生态系统组成部分，具有重要的经济价值和生态功能。
因此，对阿勒泰地区天然草地的监测和保护至关重要。
本文将探讨利用遥感技术对阿勒泰地区天然草地进行监测的方法与意义。
一、阿勒泰地区天然草地的特点阿勒泰地区在克拉玛依山脉与天山南北山脉的交汇处，地势高低差距大，拥有丰富的地形类型和气候条件，造就了其独特的天然草地资源。
阿勒泰地区的天然草地广袤而丰富，包括高山草地、亚高山草地、草甸草地和河谷草地等多种类型，种类繁多、分布广泛。
二、遥感技术在阿勒泰地区天然草地监测中的应用1. 遥感影像获取遥感技术可通过卫星、飞机等平台获取阿勒泰地区的高分辨率遥感影像，包括光学、热红外、微波等多种类型的影像。
通过获取的影像数据，可以获得草地的空间分布信息。
2. 遥感影像预处理获得的遥感影像需要进行预处理，主要包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
这些预处理步骤可以消除影像中的干扰因素，提高数据的质量，为后续的分析提供准确的数据基础。
3. 草地分类与变化检测通过遥感影像的分类与变化检测，可以将阿勒泰地区的天然草地与其他地物进行区分，并监测其演变过程。
常用的分类方法包括最大似然法、支持向量机等。
通过定期获取影像数据，可以观察草地的时空变化，判断草地资源的动态变化情况。
4. 植被指数提取植被指数是评估植被生长状况的重要指标之一。
常用的植被指数有归一化植被指数（NDVI）和差异植被指数（DVI）等。
利用遥感技术提取植被指数，可以分析阿勒泰地区草地生长的季节性变化以及植被的健康状况。
三、阿勒泰地区天然草地监测的意义1. 生态保护阿勒泰地区的天然草地是珍贵的生态系统，草地覆盖率的变化直接关系着该地区的生态环境。
遥感监测可以定量评估草地面积、质量等指标，为保护和管理提供科学依据，促进草地生态系统的健康发展。
利用MODIS遥感数据监测植被覆盖变化研究近年来，随着全球气候变化的加剧和人类活动的不断扩展，植被覆盖变化已经成为影响人类生存环境和经济发展的一个重要问题。
利用遥感技术监测植被覆盖的变化越来越受到关注，其中MODIS遥感数据因为覆盖面积广、时间分辨率高、数据更新快等优势成为监测植被覆盖变化的重要手段，为多个领域提供了灵活和高效的信息。
MODIS遥感数据的监测原理MODIS是一种利用陆地、海洋和大气对地球环境进行高速扫描观测的遥感系统。
其主要采用红外、可见光、近红外等不同颜色波长信号来监测植被生长、水文剖面、物种分布、能流平衡等因素，从而对地球的环境变化做出各种预测和定量评估。
MODIS遥感数据覆盖全球陆地面积，每天每天更新频率高，提供了一系列具有决策意义的遥感数据，优化了农业、生态、气象、地质和环境管理等领域的分析和研究。
利用MODIS遥感数据监测植被覆盖变化利用MODIS遥感数据监测植被覆盖变化的主要目的是通过观察地表现象的变化，对其所处的位置和状态进行判断，以便评估大气、水文和生态系统中的生长和萎缩现象。
植被覆盖与土地利用是生态系统的一个重要组成部分，因此，植被覆盖的变化通常与气候、土地利用、土地覆盖和物种多样性等相关。
MODIS遥感数据通过多时相遥感影像的对比，可以利用植被指数（如NDVI）进行监测。
NDVI反映了植被覆盖的高低程度，数值越高代表植被覆盖越好。
通过对比不同时间的NDVI数据，可以观察到植被覆盖面积的变化，包括植被覆盖指数的变化和位置的变化。
此外，MODIS遥感数据还可用于评估气候和温度变化情况对植被覆盖的影响，以及人类活动等因素对植被覆盖的影响程度。
应用案例利用MODIS遥感数据监测植被覆盖变化的应用案例非常多，例如：气候变化、自然灾害、生态系统管理、农业生产和森林保护等领域都有着广泛的应用。
在气候变化中，利用MODIS遥感数据监测植被覆盖的变化，可以判断气候变化对地表生态环境的影响，以提高对气候变化的适应性和应对能力。
如何进行植被变化遥感监测和评价近年来，植被变化对于生态环境和地球资源的可持续发展具有重要影响。
植被是地球上生物多样性和生态系统健康的关键组成部分。
随着技术的进步和遥感技术的广泛应用，通过遥感监测和评价植被变化成为可能。
本文将探讨如何进行植被变化遥感监测和评价的方法和技术，并讨论其在生态保护和资源管理中的应用。
一、植被遥感监测技术的原理植被遥感监测技术是利用卫星或航空器搭载的传感器获取植被相关数据，并通过分析这些数据来监测和评价植被变化的过程。
遥感监测植被变化的原理基于植物和其他植被形成可见光、红外辐射和微波辐射的反射、辐射和传输特性。
这些辐射特性可以通过遥感技术获取，并用于分析植被的生物物理参数和类型。
常用的遥感数据包括光学遥感数据和雷达遥感数据。
光学遥感数据主要利用自然光或主动辐射源的能量进行拍摄，包括可见光、红外光和热红外光等。
它具有高分辨率、丰富的信息和多波段的优势，可以提供详细的植被植物类型和植被指数。
例如，彩色合成图像可以提供植被的空间分布和类型，而归一化植被指数（NDVI）可以反映植被的繁茂程度和生长状况。
雷达遥感数据则利用雷达波的特性，通过发射和接收雷达信号来获取植被信息。
相较于光学遥感，雷达遥感在遥感图像的获取过程中不受时间、天气和云雾的限制，并具有较高的穿透能力。
雷达遥感数据可以被用来分析植被的结构、湿度和生理特性。
二、植被变化遥感监测的方法植被变化遥感监测的方法主要包括变化检测、分类和模型建立。
变化检测是指利用遥感数据比较和分析植被覆盖的差异，以找出植被变化的空间和时间模式。
这种方法可以通过多时相遥感影像的比较来检测植被变化，例如，利用NDVI值的变化来反映植被覆盖的改变。
植被分类是指将遥感图像中的植被区域划分为不同的类别，例如森林、草地、农田等。
这种方法可以通过监督或无监督分类技术来实现。
监督分类需要预先定义训练样本来训练分类算法，而无监督分类则通过聚类分析来自动划分植被类别。
基于遥感技术的植被覆盖度的动态监测作者：王国芳来源：《山西农业科学》 2015年第5期王国芳（山西农业大学资源环境学院，山西太谷 030801）摘要：植被覆盖度可以反映地表的植被状况，研究植被覆盖度变化对及时掌握生态环境变化有着重要的作用。
以山西省太谷县为研究区，以1990，2001，2009年3期TM遥感影像为数据源，基于像元二分模型，对太谷县的植被覆盖度进行遥感估算，分析了植被覆盖度的时空变化特征。
结果表明，1990，2001，2009年太谷县植被覆盖均以中覆盖度植被为主，分别占全县面积的42.55%，34.64%，43.91%；近20 a来，太谷县高覆盖度植被面积稳步增加，且主要分布在平原区；2001—2009年低覆盖度植被逐步向中高覆盖度植被转移。
说明太谷县各项生态工程显示出明显成效，生态环境不断改善。
关键词：遥感技术；植被覆盖度；归一化植被指数（NDVI）；动态监测中图分类号：P237文献标识码：A文章编号：1002-2481（2015）05-0592-04收稿日期：2014-11-16基金项目：山西农业大学科技创新基金项目（201322）作者简介：王国芳（1980-），女，山西左权人，讲师，主要从事GIS，RS的教学及研究工作。
植被是陆地生态系统的主要组成部分，也是其他生物生存的基础，具有截流降雨、减缓径流、防沙治沙、保持水土等功能[1]。
植被覆盖度指植被在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比，是植物群落覆盖地表状况的一个综合量化指标[1]。
其不仅能反映地表植被的丰度，也是生态系统中的一个重要控制因子[2-3]。
植被的变化会影响地球表面与大气之间物质和能量的交换，进而影响到气候的变化。
因此，掌握植被覆盖度的变化规律，对评价人类生存环境质量、调节生态过程具有重要的实际意义[4-5]。
植被覆盖度监测目前最常用的方法是地面测量和遥感测量。
传统的地面测量估算方法主要包括目估法、采样法、仪器法等[6-7]，获取的采样数据通过空间插值可以扩展到区域尺度上，但这种方法耗时、耗力，且对采样数据要求比较高。
—ＤｅｓｅｒｔａｔｔｄＯａｓ—ｉｓＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ面军ｉ肖一ｊＩ｜１嘲院论文沙漠与绿洲气象第ｌ卷第３期草地植被指数季节变化的遥感动态监测研究李聪１，曹占洲１，李良序２，肖继东１，石玉１（１新疆气候中心．新疆鸟鲁木齐８３０００２；２．陕西省气象局。
陕西西簧７１０００３）摘要：利用ＥＯｓ／ＭＯＤＩＳ卫星遥感数据，针对ＭＯＤＩＳ的应用特点，借鉴国内外基于遥感手段监测植被的方法以及植被指数的研究进展，探讨了草地变化动态监测的方式和方法。
以鸟鲁禾齐地区为研究对象，用植被指教最大合成法，合成了该地区２００４年４月至１０月每个月的最大植被指数图。
同时，利用每月合成的最大植被指数图，以乌鲁木齐南郊天山中段北坡的草地为典型研究区，通过典型区野外宴地采样得到与ＭＯＤＩＳ影像资料时相一致的草地地上生物量数据，并利用ＥＮＶＩ软件提取出典型区各样点的植被指数值，分析了遥感植被指数与植被生物量的相关关系，从而建立起了植被指数在草甸和草原不同季节的生物量估测模型。
关键词：ＥＯＳ／ＭＯＤＩＳ；植被指数；动态监测；最大合成中图分类号：Ｐ４０７．８文献标识码：Ｂ文章编号：１００２—０７９９（２００７】０３—００２６—０４ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＤｙｎａｍｉｃＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｎＧｒａｓｓｌａｎｄＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＩｎｄｅｘＳｅａｓｏｎａｌＶａｒｉａｔｉｏｎＬ１Ｃｏｎ９１，ＣＡＯＺｈａｎ－ｚｈｏｕｌ，ＬＩＬｉａｎｇ—ＸＵ２，ＸＩＡＯＪｉ－ｄｏｎ９１，ＳＨＩＹＵｌ（１．ＸｉｎｊｉａｎｇＣｌｉｍａｔｅＣｅｎｔｅｒ，Ｕｉｎｍｌｑｉ８３０００２，Ｃｈｉｎａ；２ＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＢｕｒｅａｕｏｆＳｈａｎｘｉ，Ｘｉ’ａｎ７１０００３，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ｊＩｈｉｓｔｅｘｔｍａｋｅｕｓｅｏｆｔｈｅｎｅｗｇｅｎｅｒａｔｉｏｎＥＯＳ｜ＭＯＤＩＳｓａｔｅｌｌｉｔｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａ．ａｉｍｉｎｇａｐｐｌｉｅｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｎＭＯＤＩＳ．ｕｓｅｆｏｒｒｅｆｅｒｅｎｅｅｄｏｍｅｓｔｉｃａｎｄｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｏｆｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｒｍｎｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ，ｄｉｓｃｕｓｓｉｎｇｔｈｅｗａｙａｎｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｖａｒｉｅｔｙｄｙｎａｍｉｃｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ．ＲｅｇａｒｄａｒｅａｏｆＵｒｕｍｑｉａ．ｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｂｊｅｃｔ，ｕｓｅｔｈｅＭＶＣｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ．ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｍｏｎｔｈｌｙｆｒｏｍＡｐｒｉｌｏｆ２００４ｔｏＯｃｔｏｂｅｒｏｎｔｈｉｓａｒｅａ．ＡｔｔｈｅｓａｍｅＬｉｍｅ，ｒｅｇａｒｄｇｒａｓｓｌａｎｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｍａｐｏｆｔｈｅｎｏａｈｓｌｏｐｅｏｆＴｉａｎｓｈａｎＭｍｍｔａｉｎｍｉｄｓｅｃｔｉｏｎａｔｓｏｕｔｈｓｕｂｕｒｂｏｆＵｍｍｑｉａｓｔｈｅｔｙｐｉｃａｌｔｈｅｓｐｏｔ，ｇｅｔｔｉｎｇｔｈｅｈｉｏｍａｓｓｄａｔａｏｎｔｈｅｇｒｏｕｎｄｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｓｔｕｄｙｉｎｇａｒｅａ，ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｓａｍｐｌｉｎｇｏｎｔｈａｔｅｍｎｐａｔｉｂｌｅｗｉｔｈｔｈｅＭＯＤＩＳｉｍａｇｉｎｇｄａｔｕｍ．ＡｎｄｕｔｉｌｉｚｅＥＮＶＩｓｏｆｔｗａｒｅｔｏｄｒａｗｏｕｔｔｈｅｔｙｐｉｃａｌａｒｅａｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｖａｌｕｅａｔｖａｒｉｏｕｓｓｐｏｔ．ａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｒｅｌｅｖａｎｔｒｅｌａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｏｆｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇａｎｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｂｉｏｍａｓｓ，ｔｈｕｓｓｅｔｕｐｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｅｍｏｄｅｌｏｆｂｉｏｍａｓｓｆｏｒｉｎｍｅａｄｏｗａｎｄｇｒａｓｓｌａｎｄｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｅａｓｏｎｓ．ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘＫｅｙｗｏｒｄｓ：ＥＯＳ／ＭＯＤＩＳ；ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ；ｄｙｎａｍｉｃｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ；ＭＶＣ收稿日期：２００６—０３０３基金项目：新疆气象局环境气象中心“吐兽番葡萄种植而积遥感综合澜查”和“３ｓ技术支持下的新疆融雪洪水预警决策虫持系统”项目资助。
作者简介：李聪（１９７８一），女，工程师，主耍从事遥感数据处理、监坝ｆ稀砰充工作。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｉｉｃｏｒｌ９３４７５＠１２６ｔｏｍ万方数据李聪等：草地植被指数季节变化的遥感动态监测研究草地是陆地生态系统的重要组成部分，在生态环境中起着举足轻重的作用。
它有助于调节气候、净化空气、防风固沙、保持士壤水分和肥力，减少水土流失，促进生态平衡。
同时，草地资源还是发展畜牧、世的物质基础。
但是草地又是比较脆弱的牛态系统，受自然条件和人类的影响比较敏感，草地的利用是否科学合理，是生态环境保护与畜牧、【ｋ可持续发展的焦点。
它的覆盖度和长势是反映生态环境质量和评估生态环境的主要标准，是自然和人类对牛态环境共同影响的重要结果。
新疆处于中国西部干旱区，其天然草地资源丰富，面积辽阔，是重要的可更新资源，但是草地畜牧业饲草生产存在季节问的不平衡，直接影响草畜矛盾。
因此，及时准确地了解草地植物生物量的时空配置状况，掌握草地季节变化规律，是草地资源管理的重要课题，同时也对不同季节草地植物的生长状况，确定合理载畜量，加强草地的科学管理具有重要的实用价值。
草地变化雌测足指对同一研究区进行的反复观测以确定草地资源的变化。
草地状况并不是一成不变的，相反，它会随自然及人为凶素而变化，降雨、气温及放牧都会对草地产生影响。
监测这样的变化并及时调整草地管理策略对草地资源的保护及合理利用意义深远。
ＭｃＣｌｏｙ和Ｈａｌｌ断言”】，遥感方法可运用于草地的实际监测。
遥感科学技术的形成与发展，以及与全球定位系统等地理信息系统科学的融合、渗透和统一，形成了新型的对地观测系统，为草地科学研究提供了全新的科学力’法和技术手段，导致了草地科学的研究范俐、内容和方法『均重要变化，标志着草地科学信息获取和分析处理方法的一场革命和草地遥感信息科学的诞牛成为可能。
在遥感应用领域，植被指数已被广泛用来定性和定量评价植被覆盖及其生长活力。
而传统监测手段主要以地面雌测为主，缺乏动态惟、全局性，以及监测周期过长，说服力不强。
所以利用遥感技术，建立绿度值，以电磁波理论和草地生物学、生态学为原理，借助计算机系统和地理信息系统，在不破坏草地前提下，对草地资源做出评估，动态监测和科学管理，其生产意义和社会经济效益是不言而喻的。
ＮＤＶＩ（ＮｏｒｍａｌｌｉｚｅｄＤｉｆｆｅｒｅｎｔＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ）是公认的表征植被变化的有效参数它包含有植被覆盖的有用信息，凶此，不少学者从不同角度对气候因子与ＮＤＶＩ之间的关系，敏感性及其变化进行研究，并探讨这种关系产生的机制机理及其生态龇垆目。
ＭＯＤＩＳ适当的时空分辨率可以较好地反映草地植被的时空变化特征。
ＭＯＤＩＳ空间分辨率为２５（ｈｎ、５００ｍ和ｌｋｍ，其Ｉ¨用于计算ＮＤＶＩ（归一化植被指数）的ｌ、２波段为２５０ｍ，用于计算ＥＶＩ（增强型植被指数）的第１、２、３波段最低为５００ｍ，这样的空间分辨率，比以往研究常用的１．１ｋｍ分辨率的ＡｖＨＲＲ”嗡＆更详尽地反映草地的空问差异。
ＭＯＤＩＳ每天覆盖３～４次，时间分辨率足以满足实时反映草地变化的要求。
ＭＯＤＩＳ植被指数包括ＭＯＤＩＳＮＤＶＩ和ＭＯＤＩＳ—ＥｖＩ，本文选用比较成熟的ＭＯＤＩＳＮＤＶＩ。
ＭＯＤＩＳ—ＮＤＶＩ比ＡＶＨＲＲ—ＮＤＶＩ先进之处在于：输入的ＲＥＤ和ＮＩＲ是已经过大气校正的地表反射值，而且波幅更窄，避免了ＮＩＲ区水汽吸收问题，ＭＯＤＩＳ不仅在发射前做了定标，而且在运行过程中可不断修正偏差，这使它在整体七比ＡＶＨＲＲ性能稳定。
因此，利用ＭＯＤＩＳ数据定期地对ＮＤＶＩ值进行分析，有助于对草地分布、初级生产力、草场利用和退化状况进行有效的动态监测。
１研究区概况和数据来源及方法Ｌ１研究区概况在本文研究中草原、草甸生物量的实测区设在乌鲁木齐南郊天山中段的北坡山地上（８７。
０２’～８８。
０９’Ｅ；４３。
２７７—４４。
３２’Ｎ）。
海拔介于１６００～２６００ｍ。
试验区内地形垂直分异完整典型，气候差异显著，水热条件分配不均匀，土壤、草地类型等资源丰富，地势由南向北倾斜，地貌包括了高山、中山和低山ｉ大单元。
南部多为高山高寒区；中部为森林及草甸草地发育良好的中山ＩＸ＿；北部为以山地草原为主的低山区。
试验区内包含＿厂高寒草甸、山地高草草甸、山地草原３种主要草地类型。
各种草地类型都具有自身的典型特征和分布规律。
在本研究的草原实测区，海拔在１６００～１８００ｍ，草类比较多，群落较复杂，产草量一般，多为春秋场或冬场：草甸实测区海拔在２５００～２６００ｍ左右，群落结构简单，产草量低，为夏牧场，放牧强度大。
１．２数据来源和研究方法１．２．１数据来源本文所采用的数据是来自新疆气象局遥感中心接收的美国ＥＯＳ／ＭＯＤＩＳ地球观测卫星２００４年４月至１０月的轨道数据和２００２年制作完成的１：１０万的草地类型图。
根据本文研究需要，本文所采用的处理软件为：国家气象卫星中心星地通公司的“ＭＯＤＩＳ资料接收万方数据业塞兰壁型篁鍪ＤｅｓｅｒｔａｎｄＯａｓｉｓＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ第】卷第３期２ｆＸ）７却’６月处理系统”；遥感图像处理软件ＥＮＶｌ４．０；国产地理信息系统软件ＭＡＰＧＩＳ６．５；美国ＡＤＯＢＥ公司的ＰＨＯＴＯＳＨＯＰ７．１。
１．２．２研究方法（１）ＭＯＤＩＳ数据预处理：ＭＯＤＩＳ的原始数据为ＰＤＳ格式，ＥＯＳ／ＭＯＤＩＳ卫星接收处理系统处理后，生成了本次计算所应用的ＨＤＦ格式数据。
ＨＤＦ是美国国家高级计算中心（ＮａｔｉｏｎａｌＣｅｎｔｅｒｆｏｒＳｕｐｅｒｅｏｍｐｕｔｉｎｇＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）为了满足各种领域研究需求而研制的一种能高效存储和分发科学数据的新型数据格式。
ＨＤＦ文件中可以包含多种类型的数据，如栅格图像数据、科学数据集、信息说明数据。
它包括一个文件头、一个或多个描述符块、若干个元素。
原始资料没有经过地球定位、辐射定标等过程，不能被我们使用，所以首先要进行预处理。
生成不同分辨率的ＨＤＦ义件。
（２）几何校正：预处理生成的ＨＤＦ文件，使用国家气象卫星中心星地通公司提供的处理软件儿何校正、投影转换和ｓＩ的反射率，亮温转换，可以用ＥＮＶＩ直接凄取。
使＿｝＝｝ｊＥＮＶＩ的地图配准工具对投影后的图像进行地理信息叠加后，可转换为各种现在大多数遥感和地理信息系统软件通用的文件格式。
（３）ＭＯＤＩＳ植被指数的提取：本研究植被指数的提取主要的技术路线一根据２００４年５月、７月、９月实测数据，选取这一时段内实测区无云、兀掉包的ＭＯＤＩＳ数据，用ＭＯＤＩＳ专用处理软件及遥感图像处理软件ＥＮＶＩ进行投影、大气订正、太阳高度角订正和几何校正。
