Erdas提取植被指数的方法与步骤

ERDAS操作技巧加载波段成影像：interpreter---utilities---layer stackERDAS 操作⼩技巧：1、配准影像图：从Viewer 中打开两幅图（⼀幅参照，⼀幅配准）从菜单栏Raster 中选Geometric correction （⼏何校正）在Set Geometric Model 中选Polynomial ，后点击ok ，打开Polynomial Model Properties 对话框，在Parameters 中Polynomial Order （多项式次⽅）中选1或2[最少GCP 公式：2)2)(1++n n （]，在Projection （投影参数）中Map Units 选Meters 点击Add/Change Projection 在Custom 中选择所需的Projection Type ，Spheroid Name ，Datum Name ，Scale factor at central meridian ，Longitude of central meridian （可以参考参照图中Imagine info 中的信息），Latitude of origin of projection ，False easting （⼀般选500000meters ），False northing （⼀般忽略为零），点击Ok Set Projection from GCP Tool 中选择Collect Reference Point From （选择视窗采点模式）中的 Existing Viewer 选项，Ok 。

RMS 误差(均⽅根)=22)()i r i r y y x x -+-（这⾥：x i 和y i 是输⼊的原坐标；x r 和y r 是逆变换后的坐标定义：RMS 误差是指GCP 的输⼊（原）位置和逆变换的位置之间的距离（或者说是在⽤转换矩阵对⼀个GCP 作转换时，所期望输出的坐标与实际输出的坐标之间的偏差）。

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arcgis 植被覆盖度计算
ArcGIS 提供了多种用于计算植被覆盖度的工具和方法。

其中，常用的一种方法是使用遥感影像和相关的植被指数来估计植被覆盖度。

以下是一些常见的步骤和工具：
1. 获取遥感影像： 使用ArcGIS 导入或加载需要分析的遥感影像。

这可以是卫星影像、航拍影像等，最好是多光谱影像，以便计算植被指数。

2. 计算植被指数： 计算植被指数，如归一化植被指数（NDVI ）或其他适用于你的区域的指数。

通常，NDVI 是一种常用的植被指数，
其计算公式为()
()NIR Red NDVI NIR Red −=+，其中 NIR 是近红外波段的反射值，Red 是红光波段的反射值。

3. 阈值化： 使用阈值化方法将植被指数转换为二值图像，其中植被部分为1，非植被部分为0。

这可以通过选择适当的阈值来实现。

例如，你可以使用Raster Calculator 工具进行阈值化，将NDVI 大于某个阈值的像元设置为1，其余像元设置为0。

4. 计算覆盖度： 最后，通过计算二值图像中1的像元数量与总像元数量之比，可以得到植被覆盖度的百分比。

你可以使用Zonal Statistics 工具对整个区域或特定区域进行统计。

这是一个简要的步骤，具体操作可能会因数据的不同而有所变化。

确保你的遥感影像数据正确，并且你理解你所使用的植被指数的含义。

在ArcGIS 中，你可以利用工具箱中的工具来执行这些任务。

另外，ERDAS MODEL做NDVI分类首先说如何做NDVI，虽然ERDAS里有个现成专门可以做NDVI的的地方，但是我们注意到TM4+TM3可能为0，当除数为0时系统会报错，所以应该在分母上加0.001或0.0001都可以。

这样分母就不会为0了，同时注意输出图象类型要是float single，否则做出来的结果可能是空白图象。

NDVI：归一化植被指数和植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用以及地表净初级生产力等密切相关。

1、NDVI的应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等；2、-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；3、NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。

对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度；4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关；1、植被覆盖度是指植被植株冠层或叶面在地面的垂直投影面积占植被区总面积的比例（周国林，1982；Greig-Smith，1964；Chapman，1976），又称为投影盖度（曲仲湘等，1983）。

这一指标具有一定的相对性，同一片植被，因被纳入统计的范围不同而表现为不同的植被覆盖度。

其范围分布在0-1之间，数值越大表明植被覆盖度越高。

国内外研究表明，植被指数反映了植被的状况，同植被覆盖度有良好的相关关系，通过计算NDVI（归一化植被指数），建立NDVI同植被覆盖度之间关系的经验公式，来计算植被覆盖度。

2、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）归一化植被指数，又称标准化植被指数。

其计算公式为：NDVI=NIR-R/NIR+R其中，NIR为近红外波段（0.7-1.1µm），R为红波段（0.4-0.7µm）。

ERDAS遥感图像处理教程-绝对给力《遥感数字图象处理实验指导书》实习须知实验室资源：1 硬件设备：局域网系统；高级PC 计算机（每人一台，在规定时间使用）；2 软件系统Windows 2000 或Windows XPERDAS IMAGINE 8.6ArcToolboxArcMapMicrosoft WordMicrosoft ExcelZip program3 数据资源数据源：ERDAS IMAGINE 8.6软件附带的examples；XX地区TM、ETM、Spot遥感数据XX区部分矿山企业基础数据实习目的与内容1 实习目的本实习为已具有RS的基本概念和理论基础的学生设计，目的是帮助学生在了解RS基本组成与数据结构模型的基础上，重点学习使用ERDAS IMAGINE8.6软件进行视窗操作、数据数据预处理、图像解译、图像分类和矢量功能；了解地图投影系统的使用；学习多种数据输入的方法，不同数据格式转换，数据库模式的定义等多种前后期处理工作；掌握遥感图像前后处理和解译、分类地理的技术流程和方法，数据库建设以及地理数据的编辑和管理；配合具体实例运用GIS空间分析工具。

通过系列实习过程，重点培养学习者掌握RS提取信息的基本过程和技巧，并可初步用来解决运用遥感提取信息的问题。

2 实习内容实习1：ERDAS IMAGINE 8.6系统简介与入门；包括：软件概述，视窗操作中的菜单工具条的介绍，数据的输入输出。

实习2：数据预处理；包括：图像分幅剪裁，图像实习1ERDAS IMAGINE 8.6系统简介与入门实习内容:1、了解有关ERDAS IMAGINE系统的基本概念和功能。

2、了解ERDAS IMAGINE8.6 软件的主要扩展模块及其功能，熟悉系统的操作环境。

3、ERDAS IMAGINE8.6的快速入门。

课时安排：4课时1遥感的应用领域和ERDAS IMAGINE系统的基本概念和功能：遥感技术作为对地观测，提取地表最现势状况的最有利工具，被广泛应用在各行各业，包括测绘，自然资源管理，林业，水利，交通，环境保护，电力电信、防震减灾、城市规划、国防军事等，ERDAS IMAGINE作为遥感界的排头兵，为大家提供了不仅仅是增强，滤波，纠正，融合等简单的基本应用，而是提供了强大的工具，使你在定量化的分析方面，系统功能的可扩充性方面使您更加得心应手，如专家分类，子象元分类（混合象元），三维可视化分析，数字摄影测量等，同时，还给您带来与GIS一化集成的解决方案，如查询检索编辑ArcInfo的地理信息，建立矢量层后的人工解译，直接得到目标的矢量数椐，还可将分好类的专题影像转换成ArcInfo的矢量数据（Coverage, Shape File）,使分析的结果可以直接为地理信息系统管理与应用，从而发挥更大的作用。