【ENVI精讲】处理专题五:基于像元二分模型的植被覆盖度反演

植被覆盖度的准确反演是遥感数据分析的关键环节。本处理专题介绍如何利用像元二分模型进行植被覆盖度的提取。首先，通过像元二分法模型计算植被覆盖度，该模型通过公式 VFC = （S - Ssoil）/（ Sveg - Ssoil） 来实现，其中 S 代表遥感影像中的信息强度。

植被覆盖度反演是遥感技术在生态环境监测领域的核心应用之一。 像元二分模型是实现植被覆盖度反演的关键技术，其基本公式为 VFC = （S - Ssoil） / （ Sveg - Ssoil），其中S代表遥感影像中的像元值，Ssoil表示土壤背景辐射，Sveg是指完全植被覆盖下的像元值。

植被覆盖度反演是遥感数据分析的重要步骤。首先，采用像元二分法模型计算植被覆盖度，公式为VFC = （S - Ssoil）/（ Sveg - Ssoil），其中S为遥感信息。该模型经过改进，用于更准确地估计植被覆盖情况。处理流程包括图像预处理，如数据读取与定标。

ENVI下植被指数模型详解

1、ENVI中的植被指数模型，是一种通过组合多光谱或高光谱反射率数据，增强植被特定特性和细节的工具。这些模型基于对植被生长关键化学成分（色素、水分、碳、氮）的考虑，主要分为7大类别，涵盖了27种实用的植被指数。

2、广带绿度，如NDVI、SR和EVI，主要反映绿色植被的生长状况，对叶绿素敏感，常用于研究植被物候、土地利用和气候影响等。 窄带绿度，如NDVI 705和mSR 705，具有更高的灵敏度，尤其在监测茂密植被和微小变化时。 光利用效率指数，如PRI和SIPI，关注植被对光的利用效率，可探测植被健康和生产力。

3、植被指数计算 打开数据文件：首先，需要打开包含高光谱影像的数据文件，如JasperRidge98av_flaash_refl.dat。启动Vegetation Index Calculator工具：在ENVI中，启动植被指数计算器工具。选择文件数据并计算植被指数：选择打开的数据文件，工具会自动估算可计算的植被指数。

4、大气校正是处理过程中的一环，其目的是减少大气对数据准确性的影响。在植被覆盖度反演阶段，首先计算归一化植被指数（NDVI），并通过土地分类和异常早冲值处理来创建掩膜文件，以便确定模型参数。例如，农用地的NDVI掩膜范围设定在0.16至0.77之间，而城市区域的范围则是0.04至0.47。

植被覆盖变化信息提取都有什么方法

1、常用的植被覆盖度估算方法有地表实测和遥感监测两种， 分析其特点及适用范围， 得出如 下结论： 地表实测法由于人力、 物力等诸多因素的制约， 不适合在较大范围内作为唯一的测量方法 但对实 推广， 但可以对遥感监测精度评价和验证提供基础数据。回归模型法小范围内有较高精度， 测数据的依赖性较强。

2、植被覆盖度特征提取可以定量地提取光谱特征、空间（几何）特征和纹理特征等，包括多光谱图像和波段间运算及不同时期观测的图像间的运算，其结果仍可形成图像。

3、加载数据，使用Subset Data from ROIs工具进行裁剪。 决策树提取 加载数据，使用决策树工具进行植被分类，输入分类规则，执行决策树，统计各类植被信息百分比。 专题制图 调整布局，插入图表元素，导出专题地图。

4、提取植被信息的方法多样，包括原始波段合成、植被指数提取、NDVI与波段组合、HIS变换融合以及基于知识库提取等。原始波段合成法通过选择合适的波段或波段组合直接提取植被信息，适用于部分情况，但提取精度相对较低。

5、大量研究上述各类植被指数的处理结果并进行了比较，发现各类方法提取效果无较大差异。但在干旱地区采用NDVI方法是最成熟和常用的方法，因为它综合了EVI、DVI和DDVI的算法，对植被检测灵敏度较高，对植被盖度的检测范围较宽，能消除阴影和辐射干扰。

遥感模型——植被指数反演模型

1、植被指数反演模型是一种利用植被的光谱特征来反演植被状态的遥感模型。以下是对植被指数反演模型的详细解释：基础原理：植被的光谱特征在可见光和近红外波段表现出显著差异，这些差异与植被的生理状态密切相关。通过选择特定的红光和红外波段，构建植被指数，可以反映植被的生长状况、叶绿素含量等信息。

2、植被覆盖度反演是遥感技术在生态环境监测领域的核心应用之一。 像元二分模型是实现植被覆盖度反演的关键技术，其基本公式为 VFC = （S - Ssoil） / （ Sveg - Ssoil），其中S代表遥感影像中的像元值，Ssoil表示土壤背景辐射，Sveg是指完全植被覆盖下的像元值。

3、差值植被指数又称农业植被指数，为二通道反射率之差，它对土壤背景变化敏感，能较好地识别植被和水体。RVI——比值植被指数 RVI=NIR/R，或两个波段反射率的比值。1．绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而无植被覆盖的地面（裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）的RVI在1附近。

4、碳汇是指通过植树造林、植被恢复等生态活动吸收大气中的二氧化碳，以减少温室气体排放的过程。通过遥感反演，可利用卫星数据评估陆地碳汇情况。主要步骤包括数据收集、光谱分析、算法应用和碳汇评估。精度受传感器性能、气体理化性质理解以及云、气溶胶等因素影响。碳汇反演可用于气候变化应对、生态修复和可持续发展。

5、植被覆盖度反演则涉及计算NDVI，即归一化差值植被指数，通过处理异常值后，制作掩膜文件来定义不同地类的模型参数。例如，农用地、城市、水域和其它地类的最小值和最大值被用来构建线性模型。最后，通过选择对应波段并进行统计分析和分类，得出植被覆盖度的估算值。

6、植被覆盖度的准确反演是遥感数据分析的关键环节。本处理专题介绍如何利用像元二分模型进行植被覆盖度的提取。首先，通过像元二分法模型计算植被覆盖度，该模型通过公式 VFC = （S - Ssoil）/（ Sveg - Ssoil） 来实现，其中 S 代表遥感影像中的信息强度。

googleEarthEngine笔记-植被覆盖度计算

1、在Google Earth Engine中计算植被覆盖度，主要采用的是混合像元分解法中的像元二分模型。以下是具体的计算方法和步骤： 获取NDVI数据： 使用遥感影像数据计算归一化差异植被指数。NDVI是衡量植被覆盖和活力的一个重要指标。

2、首先，我们探讨了植被覆盖度的遥感监测方法，利用NDVI数据进行像元二分模型计算。该模型将像元分为纯像元和混合像元两种类型。纯像元完全被植被覆盖，其覆盖度为100%；混合像元由植被和非植被组成，其NDVI值是植被覆盖部分的NDVI值和非植被覆盖部分的NDVI值的加权平均。

3、本文讲解了使用Google Earth Engine进行植被覆盖度计算的步骤，特别是通过像元二分模型计算植被覆盖度的过程。首先，介绍植被覆盖度遥感监测方法，通过NDVI数据进行像元二分模型计算。像元二分模型将像元的植被覆盖结构分为纯像元与混合像元两类。

4、植被覆盖度，作为生态系统的重要指标，通过量化植被茂密程度，揭示了植物生长的状况，对于水文、生态、气候以及大气污染等领域研究具有深远影响。遥感技术凭借其大规模数据获取和连续观测的能力，已成为估算植被覆盖度的主流方法。其中，混合像元分解法因其广泛应用而备受关注。

5、像元二分模型计算植被覆盖度的基本公式为（具体公式略）。通过计算，将结果分为低、较低、中等、较高、高五个级别。这些分级标准如下表所示。本案例以青海省为研究对象，于2020年采用像元二分模型法反演FVC，探索青海省植被覆盖空间格局，并统计各等级面积。

ndvi数据怎么分析

1、NDVI数据分析的方法主要包括以下几种：时间序列分析：目的：观察植被在不同季节和年份的变化趋势。方法：通过比较不同时间点的NDVI数据，识别植被生长和覆盖程度的变化。应用：在农业、林业等领域，有助于决策制定，如作物种植规划、森林管理等。空间分布比较：目的：了解植被在不同环境下的生长情况。

2、生成的NDVI动画可以清晰展示植被变化趋势，从而进行植被变化分析。后处理：使用“重采样栅格系列”工具对生成的时序文件进行后处理，以适应不同的分析需求。总结：构建数据集：利用“构建多波段立方体”或“构建栅格系列”工具，结合时间属性信息和坐标信息，构建时空遥感NDVI数据集。

3、一种方法是分析时间序列。通过比较不同时间点的NDVI数据，可以观察植被在不同季节和年份的变化趋势，识别可能的影响因素，如气候变化、土地利用变化等。这对于农业、林业等领域的决策制定具有重要意义。另一种方法是空间分布的比较。

4、时空分析可以通过“波段动画”工具或“系列/动画管理器”进行。这些工具帮助您以动态方式播放影像，添加注释和颜色表，以便更直观地理解数据变化。通过这些工具，您可以构建时空遥感NDVI数据集，进而进行更深入的分析和可视化。例如，生成的NDVI动画可清晰展示植被变化趋势。

5、趋势分析法简介 趋势分析法是一种预测变量随时间变化趋势的统计方法。该方法通过线性回归分析计算斜率Slope，从而判断NDVI值的变化趋势。当Slope大于0时，表示NDVI值呈增加趋势；当Slope等于0，表明NDVI值基本稳定；当Slope小于0，意味着NDVI值呈减少趋势。