植被覆盖度分布图制作

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1、作业1：用TM/ETM图像制作一个地区植被覆盖度分布图(要求如图所示)，描述该地区的区域概况，并分析植被分布空间差异。所用公式如下：NDVI=(B4-B3)/(B4+B3)Vr=(NDVI-NDVIb)/(NDVIv-NDVIb)式中：NDVI是归一化植被指数。B3和B4是TM第3和4波段的图像亮度值。NDVIb和NDVIv是裸土和植被的NDVI值，可分别取0.15和0.75。Vr是植被覆盖度(0-1)。要求：用WORD把制作过程和分析结果记录下来。>2000字目的：学会图像处理软件，进行图像信息提取，用各种软件共同制作

2、有实际意义的图像原理与方法：NDVI——归一化植被指数NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，或两个波段反射率的计算。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。对于同一幅图像，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NDV

3、I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、雪、枯叶、粗糙度等，且与植被覆盖有关。操作步骤如下：一．从地理空间数据云网站下载山西省吕梁地区文水县的ETM影像，对应地区的数据如下：表：Landsat8数据波段参数波段波长范围(μm)空间分辨率(m)名称1-海岸波段0.433–0.45330LC81260342015159LGN00_B12-蓝波段0.450–0.51530LC81260342015159LGN00_B23-绿波段0.525–0.60030LC81260342015

4、159LGN00_B34-红波段0.630–0.68030LC81260342015159LGN00_B45-近红外波段0.845–0.88530LC81260342015159LGN00_B56-短波红外11.560–1.66030LC81260342015159LGN00_B67-短波红外22.100–2.30030LC81260342015159LGN00_B78-全色波段0.500–0.68015LC81260342015159LGN00_B89-卷云波段1.360–1.39030LC81260342015159

5、LGN00_B910-热红外110.60-11.19100LC81260342015159LGN00_B1011-热红外211.50-12.51100LC81260342015159LGN00_B11以及还有相应影像的信息文件（LC81260342015159LGN00_MTL.txt）。二．进入ENVI4.8，点击File按钮，出现OpenImageFile，点击其出现一个EnterDataFilenames窗口，选择下载好的数据，添加所有波段（其中红波段和近红外波段，即第4,5波段），执行BasicTools--La

6、yerStacking，选中11个波段，点击OK，即可将TM影像的11个波段合成一个文件，输出名为AllFile.img，然后再进行7,5,3——假彩色合成，其具有良好的大气透射以下图分别为波段合成窗口和假彩色合成后显示的影像三.点击BasicTools→BandMath,弹出窗口，进行归一化植被指数(NDVI)计算。{归一化植被指数(NDVI)，又称标准化植被指数，是近几年来较为常用的一种监测植被的遥感指数，用于大区域的植被检测。绿色植被反射光谱的突出特点是对红光(b3)的高吸收率和对近红外光(b4)的高反射率，因此N

7、DVI定义为近红外波段b4与可见光红波b3数值之差和这两个波段数值之和的比值，即公式：NDVI=(b4–b3)／(b4+b3)。为了使数据变成浮点型，所以要在公式中进行变形。即为NDVI=float((float(b4)-float(b3))/(float(b4)+float(b3)))。本文利用的模型是以NDVI值为参数，建立NDVI与植被覆盖度之间的关系来计算植被覆盖度的，因此计算NDVI值是一个必不可少的过程。}而且考虑到原始的图像太大，处理起来会比较慢，故需对原数据进行截取，只研究其中的一小块子区数据。其操作步骤

8、为：SpatialSubset→Image→对Samples，Lines数值进行改变从而进行裁剪→OK→选择保存路径。下图为NDVI计算对话框和截取后得到的NDVI影像四．在上图中右击，选择QuickStatisticsResults进行观察，结果如下图。它的最小值Min=-0.061068，最大值=0.614166