遥感应用模型4-植被(1)-覆盖率统计模型
遥感技术在环境监测中的植被覆盖分析方法
遥感技术在环境监测中的植被覆盖分析方法遥感技术是一种通过获取和解释遥感图像数据来获取地球表面信息的方法。
在环境监测中，遥感技术可以用于植被覆盖分析，以评估植被的分布、健康状况和变化趋势。
本文将介绍遥感技术在环境监测中的植被覆盖分析方法。
植被覆盖是指地表被植物覆盖的程度。
植被覆盖分析对于评估生态系统的健康状况、监测土地利用和土地覆盖变化等具有重要作用。
遥感技术通过获取地表反射或辐射数据，可以提供大面积、连续性和定量化的植被信息，从而实现植被覆盖的分析。
首先，常用的遥感数据源包括卫星和航空遥感图像。
这些图像记录了地球表面的辐射能量，可以通过不同波段的信息来分析植被覆盖情况。
其中，可见光、红外和热红外波段的数据特别有助于植被覆盖分析。
其次，植被指数是植被覆盖分析中常用的量化指标。
植被指数利用不同波段的光谱反射特征，通过计算公式来估计植被的生长情况。
其中，最常用的植被指数是归一化植被指数（NDVI）和修正型归一化植被指数（EVI）。
这些指数可以通过计算地表图像中的红光和近红外波段的反射率差异得出，从而提供植被覆盖的信息。
此外，植被分类也是植被覆盖分析的重要步骤。
植被分类是将遥感图像中的像元分成不同的植被类型，以获得更详细的植被覆盖信息。
常用的分类方法包括监督分类和非监督分类。
监督分类需要提供训练样本，通过计算像元与训练样本之间的相似度来进行分类。
非监督分类不需要提前提供训练样本，它通过对图像中的像元进行聚类分析来实现分类。
此外，在植被覆盖分析中，还可以利用时序遥感数据来监测植被的变化趋势。
时序遥感数据记录了多个时间点的地表信息，可以对不同时间段的植被变化进行对比和分析。
通过比较不同时间点的植被指数或植被分类结果，可以了解植被的增长、凋落、干扰和恢复情况。
除了上述方法，还有许多其他的遥感技术可以用于植被覆盖分析。
例如，通过高空间分辨率的遥感图像可以获取更详细的植被信息；通过合成孔径雷达（SAR）遥感可以在夜间和云层遮挡的情况下获取植被信息；通过利用光谱库和多光谱图像可以实现更精确的植被识别和提取等。
如何使用遥感技术进行植被覆盖度估算
如何使用遥感技术进行植被覆盖度估算遥感技术，作为一种获取地表信息的手段，近年来在环境保护和资源管理中发挥着越来越重要的作用。
其中，植被覆盖度的估算是遥感技术的一个重要应用领域。
本文将探讨如何使用遥感技术进行植被覆盖度估算，并介绍一些常用的遥感指标和算法。
一、遥感技术在植被覆盖度估算中的应用植被覆盖度是指地表上植被的覆盖程度，是反映生态环境和土地利用状况的重要指标之一。
传统的植被覆盖度估算方法通常需要大量人力物力，耗时耗力。
而遥感技术通过获取大量的卫星图像数据，能够实现对广大区域的植被覆盖度进行遥感遥测，节省了大量的时间和成本。
遥感技术通过获取可见光、红外线、热红外等多个波段的卫星图像数据，可以从不同的角度观察地表植被的状态和变化，进而推测出植被的覆盖度。
在植被覆盖度估算中，遥感技术主要通过计算一系列遥感指标来实现，下面将介绍一些常用的遥感指标。
二、常用的遥感指标1. 植被指数（Vegetation Index，VI）植被指数是根据可见光和红外波段之间的光谱特征计算得到的一种指标。
常见的植被指数有归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、差值植被指数（Difference Vegetation Index，DVI）等。
这些指标通过计算不同波段的反射率之差来反映植被的覆盖度，其中NDVI是最常用的植被指数之一。
2. 植被水分指数（Vegetation Water Index，VWI）植被水分指数主要用来反映植物水分状况，是根据红外波段和短波红外波段之间的光谱特征计算得到的。
该指数可以帮助我们了解植物的水分利用效率和生长状况，从而判断植被覆盖度的变化。
3. 土壤调节植被指数（Soil Adjusted Vegetation Index，SAVI）土壤调节植被指数是一种改进的植被指数，主要通过减少反射率受土壤影响的干扰，更准确地估算植被覆盖度。
基于遥感的城市绿化覆盖度分析
基于遥感的城市绿化覆盖度分析在当今城市化进程迅速推进的时代，城市绿化成为了衡量城市生态环境质量和可持续发展能力的重要指标。
而遥感技术的出现，为我们准确、高效地分析城市绿化覆盖度提供了强有力的手段。
遥感，顾名思义，就是遥远的感知。
它通过卫星、飞机等平台搭载的传感器，不直接接触目标物体，就能获取其相关信息。
在城市绿化覆盖度的分析中，遥感技术凭借其大范围、多波段、多时相的观测能力，发挥着无可替代的作用。
我们先来了解一下为什么要研究城市绿化覆盖度。
城市绿化不仅仅是为了美观，更重要的是它能带来一系列生态服务功能。
比如，树木和草地可以吸收空气中的有害气体和粉尘，净化空气；它们还能调节城市的气温和湿度，缓解热岛效应；此外，城市绿地还为居民提供了休闲娱乐的场所，有益于身心健康。
那么，遥感技术是如何工作的呢？遥感传感器能够接收到来自地面物体反射或发射的电磁波信号。
不同的地物在不同波段的电磁波反射特性是不同的。
例如，植被在近红外波段的反射率较高，而在可见光波段的反射率相对较低。
通过对这些电磁波信号的分析和处理，我们就可以区分出植被和非植被区域，从而计算出城市绿化覆盖度。
在实际应用中，常用的遥感数据源包括卫星影像和航空影像。
卫星影像具有覆盖范围广、重复观测周期短等优点，比如 Landsat 系列卫星、Sentinel 系列卫星等。
航空影像则具有更高的空间分辨率，可以更精细地获取城市绿化的细节信息。
获取到遥感影像后，接下来就是数据处理和分析的过程。
这包括辐射校正、几何校正、图像增强等预处理步骤，以消除影像中的噪声和误差，提高影像的质量和可解译性。
然后，运用各种分类算法，如监督分类、非监督分类、面向对象分类等，将影像中的地物分为植被和非植被两类。
其中，监督分类需要事先选择一些训练样本，告诉计算机什么样的像元是植被，什么样的像元是非植被；非监督分类则是让计算机根据像元之间的相似性自动进行分类。
面向对象分类则是基于影像中的对象（如斑块、区域）进行分类，考虑了地物的空间特征和纹理信息，分类精度相对较高。
如何利用遥感技术进行植被覆盖度评估
如何利用遥感技术进行植被覆盖度评估遥感技术，即通过卫星或飞机等远距离传感器获取地球表面的信息，已成为研究和监测植被覆盖度的有力工具。
植被覆盖度评估是揭示和量化地表植被分布及其变化的重要手段，对于环境保护和自然资源管理具有重要意义。
本文将介绍如何利用遥感技术进行植被覆盖度评估，并探讨其在不同领域的应用。
首先，遥感技术可以通过获取不同波段的光谱数据来识别和提取地表植被信息。
植被覆盖度一般用植被指数来表示，常用的指数包括归一化植被指数（NDVI）、植被指数（VI）等。
这些指数综合了不同波段的反射率变化与植被覆盖度之间的关系，从而可以快速、准确地评估植被覆盖度。
例如，NDVI通过计算近红外波段与红光波段之间的差异来反映植被的生长状况，数值范围为-1到1，数值越高表示植被覆盖度越高。
其次，遥感技术还可以通过多时相的图像数据来监测植被覆盖度的动态变化。
利用不同时间的遥感数据，可以比较不同时间点的植被覆盖度，并分析其变化趋势和空间分布。
特别是在大范围区域和长时间跨度的监测中，遥感技术具有高效、经济的优势。
例如，在草原生态系统中，通过比较多期的NDVI图像，可以揭示草地退化和恢复的过程，为草地保护和恢复提供科学依据。
此外，遥感技术结合地理信息系统（GIS）可以实现植被覆盖度评估的空间分析和定量化。
通过对遥感图像进行分类和分割，可以将地表划分为不同的植被类型，进而定量计算各类植被的面积和覆盖度。
同时，结合地理位置信息，可以进行空间分布分析，比如研究城市绿地的分布格局和空间连通性。
在实际应用中，遥感技术的植被覆盖度评估在农业、环境保护、城市规划等领域具有广泛的应用前景。
例如，在农业生产中，通过遥感技术可以监测农田的植被覆盖度，为灌溉管理、农作物生长状况评估等提供支持。
在环境保护中，遥感技术可以用于评估自然保护区、湿地等特定区域的植被覆盖度，为生物多样性保护和生态系统管理提供决策依据。
在城市规划中，遥感技术可以实现城市植被覆盖度的空间分析和动态监测，为城市绿化和城市生态建设提供科学指导。
归一化植被覆盖度模型
归一化植被覆盖度模型归一化植被覆盖度模型是一种用于评估和分析地表植被状况的重要工具。
通过计算植被覆盖度的数值，可以定量地衡量某一地区的植被状况，并为生态环境保护和土地利用规划提供科学依据。
植被覆盖度是指地表被植物覆盖的程度，一般使用百分比表示。
归一化植被覆盖度模型的基本原理是利用遥感技术获取的植被指数数据进行计算。
常用的植被指数有归一化差值植被指数（NDVI）和归一化植被指数（EVI）等。
这些指数通过计算植被的反射率与地表反射率的比值，反映了植被的状况。
归一化植被覆盖度模型的计算公式比较简单，一般为：植被覆盖度 = （植被指数值 - 植被指数最小值）/（植被指数最大值- 植被指数最小值）* 100%其中，植被指数最小值和最大值是根据研究区域和植被类型确定的。
归一化植被覆盖度模型可以应用于不同的领域。
在生态环境保护中，它可以用于监测和评估自然植被的恢复情况，以及人工植被的建设效果。
在土地利用规划中，它可以用于评估农田、林地和草地等不同土地类型的植被状况，并为农作物种植、林业经营和牧草养殖等活动提供科学指导。
归一化植被覆盖度模型还可以与其他地理信息数据进行集成分析，例如地形数据、土壤数据和气候数据等，从而更全面地了解植被与环境之间的关系。
通过分析不同地区的植被覆盖度变化，可以揭示植被演替过程、生态系统的健康状况以及气候变化的影响等重要信息。
归一化植被覆盖度模型是一种重要的工具，可以帮助我们更好地了解和评估地表植被状况。
通过科学的数据分析和应用，可以为环境保护和土地利用规划提供有效支持，促进可持续发展和生态文明建设。
希望未来能够进一步完善和应用这一模型，为我们的地球家园带来更美好的未来。
遥感实习报告植被覆盖率
一、实习目的本次遥感实习旨在通过学习遥感技术，掌握遥感图像处理与分析的方法，了解植被覆盖率的遥感反演技术，并运用所学知识对实习区域的植被覆盖率进行定量分析和评价。
二、实习内容1. 遥感图像数据获取本次实习所使用的遥感图像数据为Landsat 8 OLI/TIRS影像，时间范围为2018年7月15日，空间分辨率为30米。
数据来源于美国地质调查局（USGS）的地球观测系统数据和信息（EOSDIS）。
2. 遥感图像预处理（1）辐射校正：对遥感图像进行辐射校正，消除传感器辐射响应误差和大气影响，使图像数据更加真实。
（2）几何校正：对遥感图像进行几何校正，消除图像畸变，使图像与实际地面位置一致。
（3）波段组合：将遥感图像的可见光、近红外、短波红外等波段进行组合，提高图像信息含量。
3. 植被覆盖率反演（1）选择植被指数：选取适合植被覆盖度反演的植被指数，如归一化植被指数（NDVI）、植被指数（VI）等。
（2）植被指数计算：根据遥感图像数据，计算所选植被指数。
（3）植被覆盖率反演：利用植被指数与植被覆盖率之间的相关性，建立植被指数与植被覆盖率的反演模型，对植被覆盖率进行反演。
4. 植被覆盖率评价（1）统计分析：对反演得到的植被覆盖率进行统计分析，如计算平均值、标准差等。
（2）空间分布分析：分析植被覆盖率在空间上的分布规律，识别植被覆盖度较高的区域。
（3）对比分析：将反演得到的植被覆盖率与实地调查数据进行对比，验证反演结果的准确性。
三、实习结果与分析1. 植被覆盖率反演结果通过遥感图像处理与植被覆盖率反演，得到实习区域的植被覆盖率分布图。
结果显示，实习区域植被覆盖率总体较高，大部分区域植被覆盖率在70%以上。
2. 植被覆盖率评价（1）统计分析：实习区域植被覆盖率平均值为75.6%，标准差为15.3%。
这表明实习区域植被覆盖率总体较高，但存在一定的差异。
（2）空间分布分析：植被覆盖率在空间上呈现明显的地域性差异，山区植被覆盖率较高，平原地区植被覆盖率相对较低。
使用遥感图像进行植被覆盖度测量的方法
使用遥感图像进行植被覆盖度测量的方法植被覆盖度是评估地表生态系统的重要指标之一，可以帮助我们了解植被分布、生长状况以及生态环境的变化。
通过遥感技术，我们可以借助航天器、无人机等高空平台获取的图像数据，来进行植被覆盖度的测量与分析。
本文将介绍一些使用遥感图像进行植被覆盖度测量的方法及其应用。
一、光谱指数法光谱指数法是使用遥感图像中的光谱信息来推断植被覆盖度的一种方法。
光谱指数是根据植被对不同波段的反射特性而计算得出的。
其中，植被指数（Vegetation Index，VI）是光谱指数法中最常用的一种指数计算方法。
常见的植被指数包括归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、简化型植被指数（Simple Ratio Index，SR）等。
在使用光谱指数法进行植被覆盖度测量时，首先需要根据遥感图像计算出相应的植被指数值。
然后，通过与实地采样数据进行对比，建立植被指数与植被覆盖度之间的关系模型，从而推算出植被覆盖度。
这种方法具有简单、快速、非破坏性的优点，并能够进行大范围的植被分布调查，因此被广泛应用于植被覆盖度的监测与评估。
二、面向对象的分类方法面向对象的分类方法是利用遥感图像中的纹理、形状、空间分布等特征，将图像中的像素分成不同的类别，并将每个类别与相应的植被覆盖度关联起来的方法。
通过这种方法，我们可以得到植被覆盖度变化的空间分布图，并进一步进行植被生态系统调查和分析。
面向对象的分类方法需要先进行图像分类，将图像中的不同景物、地物分割成不同的对象。
然后，根据所建立的训练样本库，将这些对象分类为与植被覆盖度相关的类别。
最后，通过对每个类别中的对象进行统计，得到相应的植被覆盖度。
三、机器学习方法机器学习方法是一种将遥感图像与实地采样数据进行关联的高级技术。
通过训练模型，机器学习方法可以从遥感图像中学习到特定的植被覆盖度信息，并将其应用于未知区域的植被覆盖度估计。
如何使用遥感技术进行植被覆盖分析
如何使用遥感技术进行植被覆盖分析导语：植被覆盖是地球上自然生态系统的重要组成部分，对于环境监测、气候变化研究以及生态保护都具有重要意义。
遥感技术作为一种非接触式的观测手段，可以提供大范围、高分辨率的植被信息，成为植被覆盖分析的重要工具。
本文将介绍如何使用遥感技术进行植被覆盖分析。
一、遥感数据获取遥感数据是进行植被覆盖分析的基础，常见的遥感数据来源包括卫星图像、航空摄影以及无人机图像等。
卫星遥感数据是最常用的一种，具有全球覆盖、高分辨率的优势。
在选择卫星数据时需考虑其空间分辨率、时间分辨率以及光谱分辨率等因素，根据具体需求选择合适的数据。
二、数据预处理在进行植被覆盖分析前，需要对遥感数据进行预处理。
预处理的目的是消除图像中的噪声、辐射校正、大气校正等，保证数据质量，并提高后续分析的准确性。
预处理方法包括辐射定标、几何校正、大气校正等。
辐射定标是将原始图像的数字值转换为可用的辐射度或反射率，几何校正是纠正图像的几何失真，大气校正是消除大气散射对图像的影响。
三、植被指数计算植被指数是通过遥感技术计算得出的一种表征植被覆盖程度的指标，常见的植被指数包括归一化差异植被指数（NDVI）、植被指数（VI）、植被指数差异（DVI）等。
植被指数的计算基于遥感数据中不同波段的光谱信息，能够反映不同植被状况下的反射光谱差异。
通过计算植被指数，可以直观地了解植被覆盖程度，实现不同地区植被覆盖的对比分析。
四、分类与提取分类与提取是植被覆盖分析的核心环节，通过将遥感图像中的像元划分为不同的植被类别，实现对植被覆盖的定量分析。
常用的分类方法有基于光谱的分类、基于植被指标的分类、基于纹理特征的分类等。
其中，基于光谱的分类方法是最常用的，通过利用不同植被类型在光谱上的反射特征，将图像聚类为不同植被类别。
五、精度评价进行植被覆盖分析后，需要对分类结果进行精度评价，以验证分类的准确性和可靠性。
常用的精度评价方法包括混淆矩阵法、生产者精度和用户精度等。
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其中
实际上，一个像元中往往含有多种植被类型，而 且它们的垂直密度 ( 叶面指数 LAI) 也是多样的。所 以混合模型假设像元NDVI 值实际上是像元中不同 植被类型的NDVI 值和非植被NDVI 值的加权平均。 其中
混合密度模型中植被覆盖率的计算十分复杂，必 须确定像元中不同植被类型的 NDVI 、叶面指数和 消光系数。
参考文献
基于土地覆盖分类的植被覆盖估算亚像元模型与 应用，遥感学报，2001，5（6）：416-422
作业
根据植被覆盖统计模型，选择两种分辨率遥感影 像数据，分别计算某一地区的植被覆盖率，比较 两次植被覆盖率计算结果的不同，试分析原因。
植被的亚像元模型表
均一像元
“均一像元类型”指像元完全被一定厚度的植被 覆盖，即fg = 1。因而“均一像元类型”的NDVI 值 主要取决于叶面指数LAI，由Bear′定律可得出LAI与 NDVI 的关系式:
其中： NDVI0 对应于裸土( LAI →0) 和NDVI ∞对应于 高垂直密度植被(LAI →∞) 的NDVI 值， k 是消光系 数。
植被指数NDVI 是单位像元内的植被类型、覆盖形 态、生长状况等的综合反映，其大小取决于植被 的叶面指数LAI (垂直密度) 和植被覆盖率fg (水平 密度) 等要素。 但不同的亚像元植被结构 ( 垂直密度和水平密度 ) 却可能产生相同的 NDVI 值。因此，为了更好理解 NDVI 与植被覆盖率fg的定量关系，需进一步对植 被覆盖的亚像元结构进行分析。
第三章 植被遥感
本章主要内容
植被覆盖率估算模型
植被覆盖率估算模型
植被覆盖率(单位面积内植被的垂直投影面积所占 面分比)，作为重要的生态气候参数，是许多全球 及区域气候数值模型中所需的重要信息，也是描 述生态系统的重要基础数据。
依靠传统的地面样方实测的方法来估算植被覆盖 率又是一项花费巨大人力、财力且精度不高的工 作。 因此，探讨利用遥感影像估算大面积的植被覆盖 率的方法已成为当前建立全球及区域气候、生态 模型的基础全覆盖整个像元，其 像元NDVI 值是植被覆盖部分的NDVI值( NDVIg)与非 植被覆盖部分的NDVI 值( NDVI0 )的加权平均
根据混合像元的植被覆盖特点，其亚像元模型可 分为3 种情况： 等密度模型(Dense Vegetation Model) 非密度模型(Nondense Vegetation Model) 混合密度模型(Variable Vegetation Model)
等密度模型假设像元中植被类型较为单一且植被 垂 直 密 度 足 够 高 ， 即 : LAI → ∞ , 对 应 的 NDVIg →NDVI ∞ 因此，在等密度模型假设下，植被覆盖率f g:
非密度模型与等密度模型相似，该模型也假设像 元中植被类型较为单一；但此时的植被垂直密度 较 小 , 即 LAI<<∞ 。 因 而 植 被 覆 盖 部 分 的 NDVI 值 ( NDVIg) 需由Bear′定律确定。
混合密度模型假设少，接近现实情况，但植被覆 盖率的计算十分复杂，必须确定像元中不同植被 类型的NDVI、叶面指数和消光系数。
因此，根据不同模型的特点在求解植被覆盖时需考 虑地物的不同类型。 果园： 植被类型单一，且垂直密度高(LAI足够大) ，选用等密度模型。
林地：植被垂直密度高，但植被类型较为复杂， 选用等密度模型近似处理。 草地：植被类型单一，且LAI大小符合非密度模型 的条件，选用非密度模型。 城镇用地: 亚像元结构比较复杂，绿化地大部分为 单一类型行道树，因而除对个别大块草坪用非密 度模型外，其余可用等密度模型来近似处理。
对林地、果园、城镇用地则采用等密度模型进行 估算
研究区域散点图
对非密度模型中LAI 的确定采用两向近似法。首先 作研究区TM4 (近红外) 和TM3(可见光) 的散点图 以此为基础，确定其土壤线方程参数a′, b′
误差分析
估算精度可达75.4 % ,比单纯使用等密度亚像元模 型在估算精度上可提高5.8 %。
便可将LAI 表示为图像的灰度量化值DNi和c1 , c2 的函数关系式 c1 , c2 取0.6 和0.21 ，c1 , c2是Price根据Landsat TM 卫星资料推算出的，适用于垂直密度不高的农田 和草地
算法流程图
将水体、裸地的植被覆盖率赋值为零； 对草地、农田采用非密度模型；
农田：由于农田种植作物的不同，加之季节的 变化，情况较复杂。 对于菜地和草坪其植被类型简单，可选用非密 度模型。
对于高粱地、稻田和麦田考虑到作物的生长季 节的变化，在其生长期LAI 较小可选用非密度模 型，而在其成熟期应选用等密度模型。
模型参数的确定
NDVI0 和NDVI ∞可根据定义直接从遥感影像中计算 获得 消光系数k 的取值范围为0. 8 < k < 1. 3 ，通常取其 中值k=1 LAI ，实测是获得叶面指数 LAI 的一种方法，实测 虽准，但费时、费力，很难获得整个研究区的LAI 信 息 ， 两 向 近 似 法 (Two Stream Approximation Model) 进行的低垂直密度植被的LAI 估算
最终的LAI 与卫星数据的灰度值DNi 的关系可描述为
其中，i = 1 ,2 ，分别对应于TM3 ,TM4 波段，s 指土 壤， DN∞i 可从遥感影像中获得； r1∞ ,r2∞ 据 Price 研究可分别取0.05 和0.07。 土壤线方程 参数a′, b′可从可见光和近红外波段的散点图中通过 回归法求取。 红色波段和近红外波段的垂直视反射率因子值近 似满足线性关系，成为土壤线。
实测LAI方法
描形称重，在一种特定的坐标纸上，用铅笔将待 测叶片的轮廓描出并依叶形剪下坐标纸，称取叶 形坐标纸重量，按公式计算叶面积。
叶面积仪，由镜头拍摄林内树冠影像再经由软件 推估叶面积指数。
LAI的估算
利用植被在可见光和近红外波段反射值的散点图, 首先确定出计算LAI 所需的参数，然后利用这些参 数和卫星传感器所探测到的地物反射值估算LAI 。 该方法需要确定的参数为: 土壤线方程( Soil Line Equation) 参数a , b。在一 定的观测条件下，土壤线方程参数a , b 可以从 相应波段的散点图中求取。 用于描述辐射能量穿透叶面时的衰减性质的系 数c1 , c2 ，其大小取决于植被类型。 高垂直密度植被的地物反射值r ∞。
利用遥感资料估算植被覆盖率的方法大致可归纳 为以下2 种
经验模型法，通过建立实测植被覆盖率数据与 植被指数的经验模型来求取大面积植被覆盖率 植被指数转换法，通过对各像元中植被类型及 分布特征的分析，建立植被指数与植被覆盖率 的转换关系来直接估算植被覆盖率
由于经验模型法依赖于对特定区域的实测数据， 虽在小范围区域具有一定的精度，但在推广应用 方面却受到诸多限制。 因此，近年来发展起来的不依赖于植被覆盖率实 测数据，而直接由植被指数向植被覆盖率转换的 方法已成为相关领域研究的一种趋势。 虽然植被指数转换法不需要进行大面积的地面样 方实测，但就小范围区域而言，其精度却可能低 于经验模型法，因此，提高植被指数转换法的估 算精度已成为该方法广泛应用中值得探讨的重要 问题。
植被覆盖中的混合像元
根据像元中植被覆盖结构的不同, 将像元分为“均 一像元”和“混合像元”两类。
当像元完全被植被覆盖时，可认为该像元为“ 均一像元”，其亚像元结构为植被全覆盖; 如植被不能完全覆盖整个像元,则像元为“混合 像元”，对应的亚像元结构是植被与非植被构 成的混合结构。
植被覆盖率估算模型
从以上模型不难看出，等密度模型和非密度模型 都是一些特殊情况。
模型的选择
等密度模型计算简单，适用于具有较高垂直密度 的单一植被类型区的植被覆盖率计算； 非密度模型则适用于具有较低垂直密度的单一植 被类型区的植被覆盖率计算，但模型中参数的确 定较为烦琐； 等密度模型和非密度模型是混合密度模型在单一 植被类型、不同LAI 条件下的简化；