基于植被指数NDVI的遥感信息提取

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。

基于envi的面向对象方法提取ndvi步骤下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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基于遥感技术的植被指数遥感与农作物监测遥感技术在农业领域的应用日益广泛，特别是通过植被指数遥感监测农作物的生长情况和状况已经成为一种常用的手段。

植被指数反映了植被的生命周期和健康状况，对于农作物的监测和精准农业管理具有重要意义。

植被指数是通过遥感技术获取的植被信息进行计算得出的一种指标，常用的有归一化植被指数（NDVI）和差异植被指数（DVI）。

通过绿光波段和近红外波段的反射率的比值，可以判断植被的茂盛程度和健康状况。

植被指数遥感可以实现大范围的农作物监测，及时掌握农作物的生长状况，对于农业生产决策具有重要参考价值。

为了实现植被指数遥感监测，需要从遥感影像中提取出植被指数信息。

遥感影像作为源数据，通过像元级的光谱分析和数学建模，可以计算得出每个像元的植被指数。

这些数据可以用来绘制植被指数分布图，进而分析不同地区的农作物种植情况和生长状态。

借助植被指数遥感技术，农业从业者可以更好地掌握农田的植被覆盖情况，及时采取措施防止病虫害的发生，提高农作物的生产性能。

通过植被指数遥感监测，可以实现对农作物的定量评估和生长模拟。

植被指数的数值对应了植被的覆盖度和健康程度，可以用来评估农作物的生长状况和产量潜力。

遥感影像可以定期获取，通过对比不同时间段的植被指数，可以分析农作物的生长趋势和变化，预测未来的产量和收成。

这对于农业生产的管理和规划非常有帮助，可以提高农作物的产量和质量，减少资源的浪费和损耗。

除了农作物监测，植被指数遥感技术还可以应用于土地利用和环境保护等领域。

通过对植被指数的分析和研究，可以定量评估土地的覆盖状况和利用类型，帮助土地规划和管理工作。

同时，植被指数也可以用来监测和评估自然环境的变化，如森林退化、湿地减少等问题。

通过遥感技术获取植被指数数据，可以对环境问题进行及时的监测和预警，促进生态环境的保护和恢复。

综上所述，基于遥感技术的植被指数遥感与农作物监测具有重要的应用价值。

通过植被指数遥感，可以实现对农作物生长情况和状况的全面监测和评估。

七参数双逻辑斯蒂提取物候
七参数双逻辑斯蒂提取物候是一种用于提取植被物候信息的方法。

该方法基于
逻辑斯蒂模型，通过利用遥感数据来估计植被生长和发育的不同阶段。

在这种方法中，使用七个参数来描述植被物候，包括起始、结束和峰值的时间，以及对应的NDVI（规范化植被指数）值。

首先，通过获取适当的遥感数据，如NDVI数据，可以反映植被的生长和覆盖
情况。

然后，利用逻辑斯蒂模型拟合这些数据，以确定起始、结束和峰值的时间点。

逻辑斯蒂函数可以将NDVI值与时间关联起来，并通过拟合曲线来确定物候阶段。

接下来，根据拟合的逻辑斯蒂曲线，可以计算出物候阶段的起始时间，结束时
间和峰值时间。

起始时间表示植物开始进入该阶段的时间点，结束时间表示植物结束该阶段的时间点，而峰值时间表示植物在该阶段达到最高生长状态的时间点。

此外，根据逻辑斯蒂函数的参数，可以计算出物候阶段的持续时间。

持续时间
是指从物候阶段的起始时间到结束时间的时间间隔。

通过分析物候阶段的持续时间，可以进一步了解植物的生长速度和发育状况。

使用七参数双逻辑斯蒂提取物候的方法，可以有效地监测和分析植被的生长和
发育情况。

该方法不仅可以应用于农业领域，用于预测作物的生长周期和收获时间，还可以应用于生态学研究，用于分析植被的季节性变化和生态系统的健康状况。

总之，七参数双逻辑斯蒂提取物候是一种基于遥感数据的方法，用于研究和监
测植被的生长和发育。

通过分析物候阶段的起始、结束、峰值时间以及持续时间，可以获得宝贵的植被信息，为农业和生态学领域的研究提供支持。

ENVI支持下的遥感荒漠化地信息提取(2012-04-17 08:25:23)转载▼标签：分类：遥感解决方案遥感荒漠化反照率(albedo)albedo-ndvi荒漠化差值指数杂谈背景土地荒漠化是指包括气候变异和人类活动在内的种种因素造成的干旱半干旱和亚湿润干地区的土地退化。

及时准确地掌握土地荒漠化发生发展情况是有效防止和治理土地荒漠化的基本前提。

目前遥感技术在土地荒漠化监测中起到了不可替代的作用。

使用遥感影像数据可以提取土地荒漠化信息，通过遥感影像所表现的不同信息，可以判断土地荒漠化的发生与否以及发展程度等。

在进行土地荒漠化信息提取时，常用的方法有人工目视解译方法、监督分类方法、非监督分类方法、决策树分层分类方法、神经网络自动提取方法等。

在实际应用中，通常选择其中的一种或结合几种方法进行分类提取。

目前，一种比较新的方法是通过构造“植被指数(NDVI)——反照率(Albedo)特征空间”来进行荒漠化信息遥感提取。

荒漠化过程及其地表特性的变化能在 Albedo-NDVI特征空间中得到明显直观的反映。

在Albedo-NDVI特征空间中，可以利用植被指数和地表反照率的组合信息，通过选择反映荒漠化程度的合理指数，就可以将不同荒漠化土地有效地加以区分，从而实现荒漠化时空分布与动态变化的定量监测与研究。

而这个问题的合理解决，实际上就是如何根据需要采用一定的综合指标来划分Albedo-NDVI特征空间。

根据Verstraete and Pinty的研究结论，如果在代表荒漠化变化趋势的垂直方向上划分Albedo-NDVI特征空间，可以将不同的荒漠化土地有效地区分开来。

而垂线方向在 Albedo-NDVI特征空间的位置可以用特征空间中简单的二元线性多项式加以表达，即DDI=k*NDVI - Albedo，其中: DDI可称为荒漠化分级指数，k由特征空间中拟合的曲线斜率确定。

本文主要介绍在ENVI下实现Albedo-NDVI特征空间遥感荒漠化信息提取的操作流程。

遥感影像提取水体的方法遥感技术是一种高效准确的数据获取工具，它在水文学、环境科学和灾害管理等领域具有广泛的应用。

使用遥感技术提取水体是一种在遥感图像处理中常用的方法，因为它可以快速而准确地分析和检测区域中的水体。

以下是关于遥感影像提取水体的10种常见方法：1. 基于阈值法的水体检测方法阈值法是一种简单的遥感图像处理方法，它可以根据像元值的大小为图像中的不同对象分配不同的像元值。

在水体提取中，阈值将像素分为水和非水两个类别。

这种方法在成像分辨率相对较高的遥感图像中表现良好。

2. 基于形态学的水体检测方法形态学方法是一种以数学中的形态学为基础的图像处理方法，它可以消除噪声、填补空洞并修复边缘中的小孔。

在水体提取中，这种方法可以有效地分离与清晰未清晰水体，精准提取水体边界。

3. 基于纹理特征的水体检测方法纹理特征是描述像素之间空间约束关系的一种特征。

在水体提取中，通过核密度、图像风貌、局部变异和纹理梯度等方法可以提取水体。

4. 基于峰度的水体检测方法峰度是统计学中一个用于描述概率分布的形式的参数。

在水体提取中，根据图像中每个像素值周围像素的峰度值，可以将像素分类，从而识别水体。

5. 基于基准反射率的水体检测方法水体在不同波段下的反射率特征是有别于非水体的。

在水体提取中，可以利用这一特点进行分类并获得水体形态特征。

6. 基于物理模型的水体检测方法将自然界中的物理过程和遥感图像处理方法结合起来，就可以使用基于物理模型的水体检测方法。

这种方法包括利用水体吸收的方法、利用水体散射的方法、利用水体反射的方法、利用水体温度的方法等。

7. 基于垂直植被指数的水体检测方法垂直植被指数（NDVI）是反映植被状态的指数，它可以有效地分析水体和非水体之间的差异。

在水体提取中，可以使用NDVI的变化来分离水体和非水体区域。

8. 基于人工神经网络的水体检测方法人工神经网络（ANN）是一种模拟人脑信息处理机制的数学模型，它可以用于分类和识别任务。

基于缨帽变换影像融合的遥感影像植被信息提取汪燕;董张玉【摘要】充分结合缨帽变换、遥感影像融合以及归一化植被指数(NDVI)的优点，提出了一种基于缨帽变换的遥感影像融合与NDVI相结合的植被信息提取方法，并与传统的NDVI方法进行了对比。

实验表明，该方法很好地改善了遥感影像植被信息的提取精度，特别是提取道路两旁的行道树以及居民小区中的绿地信息，效果更好。

【期刊名称】《地理空间信息》【年(卷),期】2013(000)004【总页数】3页(P85-86,89)【关键词】缨帽变换;影像融合;归一化植被指数;植被信息提取【作者】汪燕;董张玉【作者单位】安徽省地质调查院,安徽合肥,230001;中国科学院东北地理与农业生态研究所,吉林长春,130102【正文语种】中文【中图分类】P237.3植被信息提取的目的是在遥感影像上确定植被的分布、类型、长势等信息并对植被的生物量作出评估等，对城市生态环境的研究与评估具有重要意义[1-7]。

目前植被信息提取的模型有很多，其中NDVI植被指数是最有效的方法之一。

张秀英[8]等根据城市植被在IKONOS影像上的特点，利用NDVI将实验区分割为植被和非植被区，结果表明，该方法对面状植被提取效果较好。

但传统的NDVI植被信息提取方法由于受到影像空间分辨率的限制，对影像上信息量少的植被（如道路两旁的行道树、居民小区中的绿地等）提取效果不佳。

本文根据缨帽变换、NDVI植被指数能优化影像植被信息和遥感影像融合具有提高影像空间分辨率、增强纹理信息的特征，提出了一种基于缨帽变换影像融合与NDVI相结合的植被信息提取方法，以此来改进传统方法，并以IKONOS多光谱与全色影像作为数据源进行实验分析，探讨了多源遥感影像融合的应用。

1 原理方法缨帽变换也称为K-T变换，是一种针对植被信息提取的影像增强方法，其使坐标空间发生旋转，旋转后的坐标轴指向与植物生长有密切关系的方向[9]。

K-T变换不仅能增强影像上的植被信息，还实现了数据压缩，因此将其应用于遥感影像融合，可以获得一幅既具有高分辨率又含有丰富植被信息的优质影像。

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。

植被覆盖地表土壤水分遥感反演一、概述植被覆盖地表土壤水分遥感反演是当前遥感科学与农业科学交叉领域的重要研究方向。

随着遥感技术的不断进步，利用遥感手段对植被覆盖地表下的土壤水分进行反演，已经成为监测土壤水分动态变化的有效手段。

本文旨在深入探讨植被覆盖地表土壤水分遥感反演的基本原理、方法进展及实际应用，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。

植被覆盖地表土壤水分遥感反演的基本原理在于，通过遥感传感器获取地表植被和土壤的综合信息，进而利用特定的反演算法提取出土壤水分含量。

这一过程中，植被覆盖对遥感信号的影响不可忽视，如何有效去除植被覆盖的影响，成为植被覆盖地表土壤水分遥感反演的关键问题。

在方法进展方面，近年来国内外学者提出了多种植被覆盖地表土壤水分遥感反演方法，包括基于植被指数的反演方法、基于热惯量的反演方法、基于微波遥感的反演方法等。

这些方法各有特点，适用于不同的研究区域和植被类型。

随着深度学习等人工智能技术的快速发展，其在植被覆盖地表土壤水分遥感反演中的应用也逐渐受到关注。

在实际应用方面，植被覆盖地表土壤水分遥感反演在农业、生态、环境等领域具有广泛的应用前景。

通过实时监测土壤水分状况，可以为农业生产提供科学的灌溉指导，提高水资源的利用效率也可以为生态环境监测和评估提供重要的数据支持，有助于维护生态平衡和可持续发展。

植被覆盖地表土壤水分遥感反演是一项具有重要意义的研究工作。

随着遥感技术的不断进步和反演算法的不断优化，相信这一领域的研究将会取得更加丰硕的成果。

1. 背景介绍：植被覆盖地表土壤水分的重要性及其在农业、生态和环境监测中的应用。

植被覆盖地表的土壤水分是地球水循环的重要组成部分，它直接影响着植被的生长和生态系统的平衡。

在农业领域，土壤水分是作物生长的关键因素之一，其含量和分布直接影响着作物的产量和品质。

准确获取植被覆盖地表的土壤水分信息，对于指导农业生产、优化水资源管理具有重要意义。

在生态方面，土壤水分与植被覆盖度之间存在着密切的相互作用关系。

NDVI是农业领域常用的一种指数，它可以用来评估植被的生长状况和土壤的湿度情况。

下面将详细介绍NDVI的概念、公式含义以及其在农业生产中的应用。

一、NDVI的概念NDVI即归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index)，是一种通过遥感技术获取的植被信息指数。

它是由美国科学家Rouse等人于1974年提出的，是利用植被红外光和可见光谱反射率之间的比值来反映植被覆盖度和生长状况的指标。

二、NDVI的计算公式NDVI的计算公式如下：\[ NDVI = \frac{NIR - RED}{NIR + RED} \]其中，NIR表示红外波段的反射率，RED表示可见光波段的反射率。

通过计算这两个波段的反射率的差值和比值，可以得到NDVI的数值。

NDVI的数值范围通常在-1到1之间，数值越大代表植被覆盖度越高，生长状况越好。

三、NDVI在农业生产中的应用1. 土壤湿度监测通过监测植被的生长状况，可以间接地推断土壤的湿度情况。

植被生长状况好的地方往往意味着土壤湿度较高，而生长状况差的地方则可能是由于土壤干旱。

农民和农田管理者可以根据NDVI的数值来及时调整灌溉系统，保证农田的水分充足。

2. 病虫害监测有些病虫害对植被的影响会导致植被的生长受到阻碍，从而导致NDVI 数值的下降。

农民可以通过监测NDVI数值的变化来及时发现并采取控制措施，防止病虫害对农作物造成严重损害。

3. 作物产量预测植被的生长状况与作物的产量密切相关。

通过监测植被的生长情况，可以对作物的产量进行预测，帮助农民及时调整农作物的种植结构和管理措施，最大程度地提高作物的产量。

4. 土地利用规划通过对不同地块的NDVI数值进行监测和分析，可以为土地的合理利用提供科学依据。

可以根据NDVI数值的变化来调整种植作物的布局，或者在土地治理和防护工程中进行合理规划。

四、结语NDVI作为一种重要的植被信息指数，对于农业生产和土地资源管理具有重要意义。

植被指数计算公式植被指数（Vegetation Index，VI）是通过遥感数据计算得出的，用于评估和监测植被状况的指标。

植被指数可以从遥感数据中提取出反映植被光谱特征的信息，并用数值表示该特征在不同地区的分布情况。

植被指数的计算公式通常基于遥感数据的不同波段之间的光谱反射率差异，常见的植被指数有Normalized Difference Vegetation Index（NDVI）、Enhanced Vegetation Index（EVI）、Soil Adjusted Vegetation Index （SAVI）等。

NDVI是最常用的植被指数之一，它利用了植被的叶绿素对红外波段和可见光波段的光谱反射差异。

其计算公式如下：NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)其中，NIR代表红外波段的反射率，Red代表可见光红色波段的反射率。

计算得到的NDVI值范围为-1到+1，数值越大表示植被状况越好，数值越小表示植被状况较差。

EVI是一种在NDVI基础上进行改进的植被指数，它能够对植被覆盖度较大的区域进行更准确的评估。

其计算公式如下：EVI = 2.5 * (NIR - Red) / (NIR + 6 * Red - 7.5 * Blue + 1)其中，NIR代表红外波段的反射率，Red代表可见光红色波段的反射率，Blue代表可见光蓝色波段的反射率。

计算得到的EVI值范围通常在-1到+1之间，与NDVI相比，EVI具有更高的动态范围和更好的区分能力。

SAVI是一种针对光照条件较差的区域进行改进的植被指数，它能够减小土壤背景对植被指数的干扰。

SAVI = (1 + L) * (NIR - Red) / (NIR + Red + L)其中，NIR代表红外波段的反射率，Red代表可见光红色波段的反射率，L为一个土壤调节参数，取值范围为0到1、L的值越大，表示土壤背景对植被指数的影响越大。

植被覆盖度的遥感估算方法研究一、本文概述随着遥感技术的快速发展，其在植被覆盖度估算中的应用日益广泛。

植被覆盖度作为衡量地表植被状况的关键指标，对于理解生态系统功能、监测环境变化和评估生态系统健康具有重要意义。

本文旨在探讨和研究植被覆盖度的遥感估算方法，以期为提高估算精度和效率提供理论和技术支持。

本文将首先介绍植被覆盖度及其遥感估算的重要性，阐述植被覆盖度遥感估算的基本原理和方法。

在此基础上，本文将重点分析不同遥感数据源在植被覆盖度估算中的适用性，以及估算方法的优缺点。

本文还将探讨遥感估算中的误差来源和质量控制方法，以提高估算结果的准确性和可靠性。

通过深入研究和分析，本文旨在为植被覆盖度的遥感估算提供一种全面、系统的理论框架和技术指导，为相关领域的研究和实践提供有益参考。

本文还将展望植被覆盖度遥感估算的未来发展趋势，为推动遥感技术在生态环境监测和保护领域的应用提供有益启示。

二、遥感估算植被覆盖度的基本原理和方法遥感估算植被覆盖度的基本原理和方法主要基于植被的光谱特性和地表反射率的差异。

植被在可见光和近红外波段范围内具有特定的反射和吸收特性，这些特性使得植被在遥感影像上呈现出独特的颜色和纹理。

通过利用这些特征，我们可以从遥感影像中提取植被信息，进而估算植被覆盖度。

遥感数据源的选择对于植被覆盖度的估算至关重要。

常用的遥感数据源包括多光谱遥感影像和高光谱遥感影像。

多光谱遥感影像如Landsat、Sentinel-2等，具有较高的空间分辨率和时间分辨率，适用于大范围的植被覆盖度估算。

而高光谱遥感影像如Hyperion、AVIRIS等，具有更高的光谱分辨率，能够更准确地识别植被类型和估算植被覆盖度。

植被指数是一种通过组合遥感影像中的不同波段来增强植被信息的指数。

常用的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等。

这些植被指数能够反映植被的生长状况、覆盖度和生物量等信息。

通过计算植被指数，我们可以从遥感影像中提取植被信息，为后续的植被覆盖度估算提供基础数据。

基于NDVI的晋州市植被覆盖信息提取孙铭浩1，2张霞1，2尚国琲1，2（1.河北地质大学/河北省高校生态环境地质应用技术研发中心，河北石家庄050031；2.河北地质大学/河北省农业干旱遥感监测国际联合研究中心，河北石家庄050031）摘要：针对当前城市粗犷式发展带来的城市生态用地减少以及城市生态环境恶化等问题。

本研究利用遥感技术手段获取晋州市2013—2020年每年生长季的归一化植被指数（NDV1），通过像元二分模型估算晋州市的植被覆盖度（FVC），并对其进行等级划分获得了晋州市8a城南农业种植区和城北工业区及城区的NDV1变化趋势、植被覆盖度等级分布和植被覆盖度转移矩阵情况。

结果表明：晋州市整体的植被归一化指数呈下降趋势；城南农业种植区的植被覆盖度等级明显高于城北工业区及城区；晋州市植被覆盖度转移情况前期表现为高级别的植被覆盖度区域转移至低级别植被覆盖度区域，后期表现为低级别植被覆盖度区域转移至更高级别植被覆盖度区域；植被覆盖度先降低后升高。

本研究结果以期为县域的NDV1估算植被覆盖度及其影响因素分析提供重要参考。

关键词：NDV1；植被覆盖度；像元二分模型；转移矩阵;中图分类号：S181文献标识码：A植被覆盖度作为衡量地表植被生长状况及生长活力的一个重要指标，在分析地区生态系统状况及其变化趋势方面获得广泛应用［1］;对植被覆盖变化进行动态监测最常见的手段是利用归一化植被指数（NDV1）和像元二分模型匕匀。

近年来，诸多学者借助于ENV1和ArcG1S技术手段，对植被覆盖度时空演变特征及其影响因素进行了大量的研究，积累了丰富的研究成果。

早期关注的重点是植被覆盖度的提取方法［4］，其中，像元二分模型在植被覆盖遥感估算中得到了广泛的应用［5］;现阶段关注的重点则是分析影响植被覆盖度变化的因素，研究结果表明，植被覆盖度变化与水热等气候因子［6-8］、不同地表类型及土壤含水量［9，10］、高程坡度坡向等地形因子［11-14］及生态建设工程等人类活动因子［15，16］密切相关，而且通常是自然和人为因素共同作用的结果。