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时间:2018-02-10
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1、植被指数提取与分析(3课时)1、实验的目的 掌握应用遥感图像处理软件进行植被指数提取方法,了解植被指数在图像解译中的作用。2、实验的要求 根据植被遥感的原理和方法,利用所提供的数据,在ENVI软件下完成植被指数提取与分析。了解植被的光谱特性和不同时相植被指数差异及在土地覆盖分类中的作用等。 提取的主要植被指数:NDVI,T-C变换,比值等 植被指数分析:1)不同土地覆盖植被指数差异,不同植被指数数值;2)植被指数提取后的波段合成应用、植被指数图像的假彩色密度分割等后处理;3)分析不同时相遥感图像植被指数的差异。3、实验的材料准备 采用软件:ENVY3.5 采用的遥感
2、数据:LandsatTM(120-38南京地区)。数据时相:2000年6月12号和2000年9月16日。4、实验的方法与步骤 遥感图像上的植被信息,主要通过绿色植物叶子和植被冠层的光谱特性及其差异、变化而反映的,不同光谱通道所获得的植被信息可与植被的不同要素或某种特征状态有各种不同的相关性,因此,我们往往选用多光谱遥感数据经分析运算(加、减、乘、除等线性或非线性组合方式),产生某些对植被长势、生物量等有一定指示意义的数值——即所谓的“植被指数”。用一种简单有效的形式来实现对植物状态信息的表达,以定性和定量地评价植被覆盖、生长活力及生物量等。 在植被指数中,通常选用对绿色植物
3、(叶绿素引起的)强吸收的可见光红波段和对绿色植物(叶内组织引起的)高反射的近红外波段。这两个波段不仅是植物光谱中的最典型的波段,而且它们对同一生物物理现象的光谱响应截然相反,故它们的多种组合对增强或揭示隐含信息将是有利的。1) 提取行归一化植被指数 归一化指数(NDVI)被定义为近红外波段与可见光红波段数值之差和这两个波段数值之和的比值。 公式:NDVI=(TM4-TM3)/(TM4+TM3) 在ENVY3.2的主菜单transforms下,运行NDVI子菜单,将得到的图像以612ndvi的文件名保存在文件夹中。得到的图像以灰阶显示如图1: 图1 2
4、000.9.16的NDVI 图1 2000.6.12 NDVI2)提取绿度植被指数GVI 公式:GVI=-0.2848*TM1-0.2435*TM2-0.5436*TM3+0.7243*TM4+0.084*TM5-0.1800*TM7在ENVY3.2的主菜单basictools下,运行bandmath子菜单,键入上述公式,将得到的图像以612GVI的文件名保存在文件夹中。得到的图像以灰阶显示如图2: 图2 2000.6.12 图2 2000.9.16
5、3)提取比值植被指数RVI 比值值被指数(RVI) 由于可见光红波段(R)与近红外波段(NIR)对绿色植物的光谱响应十分不同,且具倒转关系。两者简单的数值比能充分表达两反射率之间的差异。 公式:RVI=TM4/TM3 在ENVY3.2的主菜单basictools下,运行bandmath子菜单,键入上述公式,将得到的图像以612GVI的文件名保存在文件夹中。得到的图像以灰阶显示如图3: 图3 2000.6.12 图3 2000.9.164)提取差值植被指数 公式:RVI=TM
6、4-TM3 在ENVY3.2的主菜单basictools下,运行bandmath子菜单,键入上述公式,将得到的图像以612chazhi的文件名保存在文件夹中。得到的图像以灰阶显示如图4: 图4 2000.6.12 图4 2000.9.16 将得到的几种植被指数按RGB合成后得到彩色图像,可以很明显的看到黄色较亮的部分为植被覆盖地区。 5、实验结论及实验报告的撰写 将所做工作加以总结,提交实验报告,内容包括原理、过程、成果图件及实验结论。
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