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目标是通过ENVI计算植被覆盖度结合ArcGIS出图得到植被覆盖图。

植被覆盖度的定义

植被覆盖度( FractionalVegetation Cover，FVC) 通常定义为植被( 包括叶、茎、枝) 在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比，它量化了植被的茂密程度，反应了植被的生长态势，是刻画地表植被覆盖的重要参数，也是指示生态环境变化的基本指标。植被覆盖度的测量方法从以前的地面测量（目估法、采样法等）操作复杂，成本高，效率低逐渐被遥感估算方法取代（回归指数、植被指数等）。植被指数

植被指数(vegeattinnhidxe)，又称光谱植被指数，是航天遥感应用于对地观测而提出的专业术语，是指由遥感传感器获取的多光谱数据，经线性和非线性组合而构成的对植被有一定指示意义的各种数值。

而NDVI(Nomralized Difference Vegeattion Idnex)—归一化植被指数,又称标准化植被指数。是植被指数的其中一种，也是植被覆盖度遥感估算方法中最常见、最经典的植被指数。所以这次实验是通过NDVI来估算植被覆盖度。

计算公式为:

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

其中：NIR为近红外波段，R为红波段。

下面简单介绍下在像元二分模型的基础上研究的计算植被覆盖度的模型（李苗苗等）：

VFC=(NDVI-NDVIsoil)/ (NDVIveg-NDVIsoil)（1）

以下太长不看了，重点是几个公式。

VFC即植被覆盖度，也有写FC的，也有写FVC的。其中, NDVIsoil为完全是裸土或无植被覆盖区域的NDVI值，NDVIveg则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI值，即纯植被像元的NDVI值。两个值的计算公式为：

NDVIsoil=(VFCmax*NDVImin-VFCmin*NDVImax)/(VFCmax-VFCmin) （2）NDVIsoil=(VFCmax*NDVImin-VFCmin*NDVImax)/(VFCmax-VFCmin) （2）

NDVIveg=((1-VFCmin)*NDVImax-(1-VFCmax)*NDVImin)/(VFCmax- VFCmin)（3）

利用这个模型计算植被覆盖度的关键是计算NDVIsoil和NDVIveg。这里有两种假设：

1)当区域内可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%。公式(1)可变为：

VFC = (NDVI - NDVImin)/ ( NDVImax - NDVImin) （4）

NDVImax 和NDVImin分别为区域内最大和最小的NDVI值。由于不可避免存在噪声，NDVImax和NDVImin一般取一定置信度范围内的最大值与最小值，置信度的取值主要根据图像实际情况来定。

2）当区域内不能近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%

当有实测数据的情况下，取实测数据中的植被覆盖度的最大值和最小值作为VFCmax和VFCmin，这两个实测数据对应图像的NDVI作为NDVImax和NDVImin。

当没有实测数据的情况下，取一定置信度范围内的NDVImax和NDVImin。VFCmax和 VFCmin根据经验估算。

我又不可能有什么项目或者去实地去飞。

打开ENVI，实验数据呢是上次处理好的剑阁县影像(Landsat8)。

1.【Band math】工具，英文状态下输入公式(float(b5)-b4)/(b5+b4)，点击公式，然后分别将B4和B5波段选择为红外和近红外波段。不同卫星红外和近红外波段数不一样，换成其他的可能是B4和B3了，所以注意对应起来就好了。也可以用NDVI工具，无论用哪种最重要的是选对波段。

2.点Choose选择一个存储路径后点击ok，得到右图的结果，保存的时候也可以直接加tif后缀存储为tif格式的。NDVI在【-1,1】之间，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，这个点看影像是城镇，用十字丝查看一下这个值就是负0.1。

【Compute Statistics】工具统计一下NDVI值，DN值便是NDVI，Acc Pct是累积百分比，通过累计百分比确定一个置信区间，看论文一般是2%-90%，这里分别取累计百分比在5%和95%时的DN值作为最小值和最大值（在表里找最接近5%和95%的，就不截图了，找到后对应的DN值分别是-0.429825，0.656616）。

接下来需要看一下植被覆盖度计算的公式到底是什么意思啊。我们关键是计算NDVIsoil和NDVIveg，但在波段运算的时候不是直接输那个公式，用到两个IDL的关系和逻辑运算符，需要输入的是这样子的公式运算：

VFC =(b1 It NDVIsoil)*0+(b1 It NDVIveg)*1+(b1 ge NDVIsoil and b1 le NDVIveg)*((b1-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil))

看着太头大了，lt是小于，ge是大于等于。b1就是代表上一步的NDVI栅格。

先看后面橘色部分，当b1在NDVIsoil（置信度区间内的最小值）和NDVIveg（置信度区间内的最大值）之间，就采用(b1-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)这个公式，这个就是第二部分中的公式（1）啦，是一样的。

再看前面蓝色部分，去除异常值操作。当b1小于NDVIsoil（置信度区间内的最小值），就认为没有植被覆盖，赋给0，当b1大于NDVIveg（置信度区间内的最大值），认为完全被植被覆盖了，赋给1。

好了，接下来就是波段计算，输入公式：

(b1 lt -0.429825)*0+(b1 gt 0.656616)*1+(b1 ge -0.429825 and b1 le 0.656616)*((b1+0.429825)/(0.656616+0.429825))

最后输出保存结果的时候，加一个tif的后缀，保存为tif的，放到Arcgis里出图。出图就不说啦，调一个看着顺眼的颜色弄一弄就行了。

Part5参考文献

植被覆盖度的遥感估算方法研究；李苗苗

密云水库上游植被覆盖度的遥感估算；李苗苗，吴炳方，颜长珍，周为峰

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原文作者：本文为CSDN博主「一点规划」的原创文章

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45709844/article/details/118156632

主讲专家来自中国科学院及重点高校资深专家（副研究员），长期从事植被参数遥感反演与应用方面的研究和教学工作，拥有丰富的科研及上机操作经验

徐老师（副教授），长期从事定量遥感、遥感数据同化、地表水热通量转化等相关领域的研究，发表多篇相关领域核心期刊论文，具有丰富的实践技术经验。

张老师，来自重点高校及科研院所一线科研人员，长期从事无人机遥感技术与应用研究，主持多项国家级科研项目，编写著作2部，第一作者发表科研论文20余篇。对无人机遥感的多平台、多传感器应用现状，以及涉及的核心技术具有很深的理解，精通ArcGIS、ENVI、R语言、Unscrambler等分析工具，熟悉目前我国无人机多光谱、高光谱、激光雷达等传感器的应用现状，具有丰富的科研及遥感信息提取经验。

主讲专家来自中国科学院及重点高校资深专家，长期从事植被参数遥感反演与应用方面的研究和教学工作，拥有丰富的科研及上机操作经验。

感数值建模

张东辉老师，来自重点高校及科研院所一线科研人员，长期从事高光谱遥感技术与应用研究，主持多项国家级科研项目，编写著作2部，第一作者发表科研论文20余篇。对高光谱遥感的多平台、多传感器应用现状，以及涉及的核心技术具有很深的理解，精通ENVI、R语言和Unscrambler等分析工具，具有丰富的科研及地表水体、植被、土壤、岩矿和人工目标提取经验。

肖博士，来自重点高校，拥有丰富的科研和教学经验，具有资深的技术底蕴和专业背景，且长期从事作物生长模型、智慧农业、农业信息化、作物模型与遥感、GIS的结合方面的研究工作。