植被信息提取
植被信息遥感提取方法
植被信息遥感提取是一种利用遥感技术来获取地表植被信息的方法。
这种方法通过卫星或无人机拍摄地表图像，然后利用图像处理技术和计算机视觉技术，提取出植被的特征信息，如植被覆盖率、植被类型、植被生长状态等。
以下是植被信息遥感提取的基本方法：
1. 图像获取：使用卫星或无人机拍摄地表图像，获取不同分辨率、不同光谱特性的图像数据。
这些图像数据可以提供丰富的植被信息，为后续的植被信息提取提供基础。
2. 图像预处理：对获取的图像进行预处理，包括去噪、增强、裁剪等操作，以提高图像的质量和可读性，为后续的植被信息提取提供更好的基础。
3. 特征提取：利用图像处理技术和计算机视觉技术，从图像中提取植被的特征信息。
常用的特征包括植被覆盖率、植被类型、植被生长状态等。
这些特征可以通过不同的算法和方法进行提取，如基于光谱特征的方法、基于纹理特征的方法、基于机器学习的方法等。
4. 分类识别：将提取的特征进行分类识别，确定植被的类型和生长状态。
常用的分类方法包括监督学习、非监督学习等。
通过对图像中的植被进行分类，可以得到各种植被的信息，如草地的面积、森林的覆盖率等。
5. 结果评估：对植被信息提取的结果进行评估，以确保提取结果的准确性和可靠性。
评估的方法包括人工目视检查、统计分析等。
评估结果可以用于优化植被信息提取的方法和算法，提高结果的准确性和可靠性。
总的来说，植被信息遥感提取是一种综合利用遥感技术、图像处理技术和计算机视觉技术的方法，可以快速、准确地获取地表植被的信息。
这种方法在农业、林业、环境监测等领域具有广泛的应用价值。
混合像元分解提取植被
混合像元分解提取植被
混合像元分解是一种常用的遥感图像处理方法，它可以将遥感图像中的每个像元分解为不同的成分，从而提取出图像中的各种信息。
其中，植被是遥感图像中常见的一种成分，因此混合像元分解可以被用来提取植被信息。
混合像元分解的基本原理是将遥感图像中的每个像元分解为不同的成分，这些成分包括植被、土壤、水体等。
其中，植被成分可以通过NDVI指数来计算得到。
NDVI指数是一种反映植被覆盖度的指数，它的计算公式为：
NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)
其中，NIR代表近红外波段的反射率，RED代表红色波段的反射率。
通过计算NDVI指数，可以得到遥感图像中每个像元的植被覆盖度。
除了NDVI指数，混合像元分解还可以使用其他的方法来提取植被信息。
例如，基于像元的分类方法可以将遥感图像中的每个像元分为不同的类别，其中包括植被、土壤、水体等。
通过对每个类别进行统计分析，可以得到遥感图像中植被的分布情况。
混合像元分解可以被广泛应用于植被监测、土地利用、环境保护等领域。
例如，在植被监测中，可以通过混合像元分解来提取植被信息，从而得到植被的分布情况、生长状态等信息。
在土地利用中，可以通过混合像元分解来分析土地利用类型的分布情况，从而为土
地规划和管理提供参考。
在环境保护中，可以通过混合像元分解来监测水体和土壤的污染情况，从而及时采取措施进行治理。
混合像元分解是一种非常有用的遥感图像处理方法，可以被用来提取植被信息以及其他各种信息。
在实际应用中，需要根据具体的需求选择合适的方法和参数，以得到准确的结果。
landsat8植被提取步骤 -回复
landsat8植被提取步骤-回复Landsat 8植被提取步骤：第一步：数据获取与准备Landsat 8是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）联合运营的一颗卫星，它搭载了一台名为Operational Land Imager (OLI)的传感器，可以提供高空间分辨率和多光谱信息的遥感数据。
要进行植被提取，首先需要获取Landsat 8的遥感影像数据。
这些数据可以从USGS 的遥感数据分发网站下载。
下载到数据后，还需要对其进行一些预处理以准备后续的植被提取分析。
预处理步骤通常包括校正、大气校正和辐射校正。
这些校正步骤旨在消除不同波段之间的辐射差异和大气干扰，以确保准确的植被提取结果。
第二步：选择植被指标植被指标是通过遥感数据计算得出的数值，用于衡量植被的生长状况和覆盖程度。
在Landsat 8数据中，常用的植被指标有Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)和Enhanced Vegetation Index (EVI)。
选择合适的植被指标是提取植被信息的关键步骤。
NDVI是其中一种广泛使用的植被指标，计算公式为：(NIR - R) / (NIR + R)，其中NIR代表近红外波段的反射值，R代表红光波段的反射值。
NDVI的取值范围为-1到1，数值越高代表植被覆盖度越高。
EVI是在NDVI基础上进行改进的植被指标，能够更好地消除大气干扰和土壤背景噪声。
计算公式为：EVI = 2.5 * (NIR - R) / (NIR + 6 * R - 7.5 * B + 1)，其中B代表蓝光波段的反射值。
EVI的取值范围也为-1到1，数值越高代表植被覆盖度越高。
根据研究目的和数据特点，选择适合的植被指标进行后续的分析和提取。
第三步：获取植被提取结果在得到合适的植被指标后，可以使用不同的方法来提取植被信息。
常用的方法包括阈值分割、土地覆盖分类和机器学习算法。
基于ERDAS的植被信息提取的方法研究
基于ERDAS的植被信息提取的方法研究摘要：在遥感影像处理中，植被指数提取广泛应用于评价植被覆盖，长势，面积等植被信息。
本文主要利用ERDAS IMAGINE遥感图像处理软件对遥感影像进行归一化植被指数NDVI的提取，对植被指数图像进行非监督分类处理，结合目视解译等方法，对信阳地区的植被信息进行提取。
关键词：植被指数；ERDSA；遥感；NDVI引言植被主要包括林地（有林地、灌木地和疏林地）、草地（高覆盖度草地、中覆盖地草地和低覆盖度草地）和农作物[1]。
植被在维护生态平衡中起着重要的作用，用一种切实有效地技术和方法对植被的情况进行掌控又成为时代所需。
随着遥感技术的应用和发展，它为植被指数的提取和植被覆盖度的测算提供了一种新的方法。
相较于传统的地面测算，遥感方法在很大程度上减少了外业测算工作，同时解决了时效性和测算范围等方面的问题。
1 研究区植被概况信阳位于河南省南部，东经114°01′-114。
06′，北纬31°46′-31°52′。
信阳地势南高北低，是岗川相间、形态多样的阶梯地貌。
西部和南部是由桐柏山、大别山构成的豫南山地。
中部是丘陵岗，北部是平原和洼地，信阳地跨淮河，位于秦淮分界上，属亚热带向暖温带过渡区。
信阳市一座绿色茶城，城区主要植物种类是茶树及绿化植物。
2 数据来源及数据预处理2.1 数据来源实验数据采用的是2002年7月9日的LANDSAT7 ETM+影像数据。
ETM+影像有8个光谱波段，空间分辨率是30m（1、2、3、4、5、7波段）、60m（6波段）和15m（全色波段）。
2.2 植被指数及数据预处理2.2.1 植被指数植被指数（vegetation index）是遥感监测地面植物生长和分布的一种方法，是不同遥感光谱波段间的线性或非线性组合，是植被长势的一种指示，通常可反映90%以上的植被信息，并能消除外在因素的影响，从而较好地反映绿色植物的空间分布和生长状况，并能宏观地反映绿色植物的生物量和盖度等生物的物理特征，所以被广泛应用于土地利用覆盖探测、植被覆盖密度评价和作物识别等方面[3]。
浅析遥感影像植被信息提取方法
浅析遥感影像植被信息提取方法植被信息对于遥感影像的人工或自动解译都是非常重要的特征量。
文章对比了三种主要的植被指数（Vegetation Index，VI），包括归一化差分植被指数（Normalized Differential Vegetation Index，NDVI），增强植被指数（Enhanced Vegetation Index，EVI），以及归一化差分枯黄植被指数（Normalized Differential Scenescent Vegetation Index，NDSVI）。
利用EO-1卫星的改进型陆地成像仪（Advanced Land Imager，ALI）所获取的多光谱影像数据进行了植被提取实验，说明了三种VI可以较好地反应植被信息。
标签：遥感影像；植被指数；提取方法1 概述在众多的遥感影像解译算法与应用中，植被信息被当做是非常重要的特征变量。
在基于遥感的陆地变化监测中，植被的季节或年际变化一般具有较为典型的特征，为遥感影像解译人员提供了十分关键的陆地类别判定依据。
例如，在农业遥感监测中，不同植被指数（Vegetation Index，VI）的差异为各种作物的区分提供了重要的支持。
不同VI对于不同种类的作物也存在不一样的区分效果，而搞清这些区分效果上的差异对于提高农业遥感的精度具有非常最重要的意义。
另外，森林或草原的遥感监测也十分重视VI信息的提取。
一些草原退化方面的研究，都是依靠对比VI的变化来确定草原生态系统的变化规律。
根据上文，可见VI信息的提取是非常重要的。
文章浅析了三种常用VI的提取计算方法，并利用EO-1改进型光谱成像仪（Advanced Land Imager，ALI）的影像数据进行了VI提取实验，以分析三种VI的差异。
2 三种植被指数的计算方法归一化差分植被指数（Normalized Differential Vegetation Index，NDVI）是十分常用的一种VI，它考虑了红光波段（650nm）与近红外波段（790nm）光谱反射率的信息，其计算式为：其中ρ表示光谱反射率，脚标NIR表示近红外波段、R表示红光波段。
基于遥感数据的植被信息提取
基于遥感数据的植被信息提取摘要：植被具有保障土壤水分、巩固土壤硬度、防止沙尘暴、保存地下水等功能，所以研究植被是个非常重要的课题。
本文研究遥感影像中植被信息的提取，以池州市Lanstand8遥感影像为主要数据源，通过ENVI波段运算对池州市遥感影像利用NDVI，SAVI，FV植被覆盖度进行植被指数的提取，在NDVI方法中阈值为0.3时提取信息最完整的，在SAVI方法中阈值为5.69时提取信息最完整的，在FV植被覆盖度阈值方法为0.4时提取信息最完整的，可以得出SAVI方法与监督分类结果最为吻合。
关键字：植被；NDVI；SAVI；监督分类1引言植被在生态系统中发挥着非常重要的作用，是生态系统的重要组成部分。
研究植被覆盖情况可以得到生态系统中重要基础数据，在建立监测模型中和实际运用中往往都需要提取植被信息，植被不仅在实际生产生活发挥着非常重要的作用，而且在地理科学研究中起到不可或缺的作用，因此提取研究植被信息是十分重要的课题。
2遥感数据植被信息提取基本理论2.1植被及其相关地物的光谱特性（1）植被与土壤反射光谱影响土壤光谱曲线的变化主要的是土壤中的颗粒大小情况，基本上都是从5%或10%增加到40%，在一定波长范围内反射率值一直增加，植被的反射率值是先增加后减少，土壤光谱曲线和植被存在明显的区别。
（2）植被与水体的反射光谱在一般看来水体的反射率值比较低，基本上在10%左右，而且反射率值随着波长的增加逐渐减小，最后趋于0。
2.2遥感数据植被提取方法(1)基于NDVI植被信息提取Rouse在1974年使用了归一化差异植被指数，这种方法可以应用在研究植被生长状态和提取影像中需要的信息（如植被）等方面，NDVI计算公式可表达为：NDVI =(R近-R红 )/(R近+R红)式中R近表示原始影像中的近红外波段即band5，R红表示原始影像中的红波段即band4，NDVI的取值在-1到1之间。
(2)基于植被覆盖度的植被信息提取植被在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比是植被覆盖度的意思，植被覆盖度主要应用于气候、植被变化、水土保持等方面，植被覆盖度的公式表示为：FV= (NDVI – NDVI小)/ ( NDVI大– NDVI小)式中NDVI表示NDVI图像，NDVI小表示NDVI图像中的最小值，NDVI大表示NDVI图像中的最大值。
基于多源遥感和测绘技术的植被信息提取与分析
基于多源遥感和测绘技术的植被信息提取与分析近年来，随着遥感和测绘技术的快速发展，植被信息的获取和分析变得更加准确和高效。
通过综合利用多源遥感数据和测绘数据，可以全面了解植被的状态和分布，为生态环境保护、资源管理和农业生产等提供重要的支持和依据。
一、遥感技术在植被信息提取中的应用遥感技术能够获取大范围的地表信息，包括植被的生长状态、物种组成和覆盖程度等。
通过可见光、红外线、热红外线等不同波段的遥感数据，可以获得植被的光谱反射特征和热辐射信息。
同时，通过多时相遥感图像的比对和分析，可以跟踪植被的动态变化过程。
利用高分辨率的遥感图像，可以对植被类型进行分类和识别。
通过多光谱遥感图像的主成分分析、最大似然分类、支持向量机等算法，可以将遥感图像中的像元分为不同的植被类别，进一步估计植被的空间分布和面积。
二、测绘技术在植被信息提取中的应用测绘技术主要包括GPS定位、数字摄影测量和激光测距等手段。
通过GPS定位，可以获取植被样地或监测点的经纬度坐标，为后续纠正遥感数据和建立精确的地理信息数据库提供基础数据。
数字摄影测量可以实现对植被的三维重建，通过不同视角的图像匹配和光束法平差，获取植被高度和结构信息。
激光测距技术则可以直接获取植被的高度、叶面积指数等参数。
三、多源数据融合与植被信息分析综合利用多源遥感数据和测绘数据，可以获得更全面、准确的植被信息。
数据融合的方法包括像元级融合、特征级融合和决策级融合。
像元级融合是将不同波段的遥感图像进行融合，得到更高分辨率和空间分布的植被信息。
特征级融合是在不同源数据的基础上，提取相应的特征参数，进一步提高植被信息的精度和可靠性。
决策级融合是通过建立植被信息提取和分析的决策模型，将不同数据源的结果进行集成和综合评估。
利用融合后的数据，可以开展植被的生态环境评价、生物多样性监测和病虫害预警等工作。
通过分析植被的时空变化和分布特征，可以揭示不同区域的生态环境差异和演变趋势，并提出相应的保护和管理措施。
landsat8植被提取步骤 -回复
landsat8植被提取步骤-回复Landsat 8是一款美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）合作开发的卫星，旨在提供高分辨率的地球观测数据。
它携带了一台名为OLI（Operational Land Imager）的传感器，可以获取多光谱影像。
这使得Landsat 8成为研究植被覆盖和植被健康状况的理想工具。
本文将介绍使用Landsat 8数据进行植被提取的步骤。
步骤1：数据获取和预处理获取Landsat 8卫星数据是植被提取流程中的第一步。
您可以通过美国地质调查局网站（USGS Earth Explorer）或其他数据提供商获得卫星影像。
通常，您需要选择适合您研究区域和时间范围的图像。
下载完成后，您需要对原始数据进行预处理，包括影像配准、辐射校正和云去除等。
这些步骤可以使用遥感图像处理软件如ENVI、QGIS或ArcGIS实现。
步骤2：图像增强和索引计算在进行植被提取之前，您可以对影像进行一些增强操作，以便更好地区分植被和非植被区域。
这些增强操作包括直方图均衡化、对比度拉伸和多尺度变换等。
然后，您可以计算一些植被指数，如归一化差异植被指数（NDVI）和土地表面水指数（LSWI）等。
这些指数可以通过以下公式计算：NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)LSWI = (NIR -SWIR2) / (NIR + SWIR2)其中，NIR代表近红外波段，Red代表红色波段，SWIR2代表短波红外波段2。
步骤3：阈值分割阈值分割是一种将遥感影像转换为二值图像的方法，即将植被和非植被区域分开。
在这一步骤中，您需要确定适当的阈值，以便正确地提取植被。
常用的阈值分割方法包括基于直方图的阈值法和基于自适应阈值的方法。
您可以在遥感图像处理软件中使用相应的工具进行阈值分割。
步骤4：去除噪声和填充空洞在进行阈值分割后，可能会出现一些噪声和空洞。
为了得到更加准确的植被提取结果，您需要移除这些干扰因素。
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NDVI指数与植被覆盖度的计算步骤
收集整理资料如下
NDVI：归一化植被指数和植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用以及地表净初级生产力等密切相关。
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。
对于同一幅图象，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NDVI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、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关；
erdas里面利用NDVI提取植被指数的步骤：
1、在Erdas的主工具中选择Interpreter模块，出现Image Interpreter对话框
2、然后选择Spectral Enhancement，会弹出Spectral Enhancement对话框
3、再选择Indices选项出现Indices对话框
以TM数据为例进行说明，选择InputFile，选择Output File，在OutputOptions的Sensor 中选择Landst TM，在SelectFunction里面选择NDVI，DataType默认为Float不用改变，可以发现最下面的Function显示band 4 - band 3 / band 4 +band 3，这个就是NDVI的计算公式。
最后选择OK即可完成，这里要注意的是没有OutputFile的话Ok按钮时不能使用的。
如果NDVI计算的话在ENVI是最方便的在Transform菜单下就有，同时ENVI的波段计算功能也很方便完成NDVI计算。
另外，ERDAS MODEL做NDVI分类
首先说如何做NDVI，虽然ERDAS里有个现成专门可以做NDVI的的地方，但是我们注意到TM4+TM3可能为0，当除数为0时系统会报错，所以应该在分母上加0.001或0.0001都可以。
这样分母就不会为0了，同时注意输出图象类型要是float single，否则做出来的结果可能是空白图象。
给NDVI图象进行再分类:注意输出图象类型为thematic。
其中中间一步要这样设置：注意先选中左框里的原始NDVI波段，然后点ADD CLUMMN按钮，并定义你的范围。
ENVI中提取NDVI值
1、打开图像
2、主菜单中，Transforms---NDVI,显示如下窗口，
选择影像---OK
3、在以下窗口中输入相应的参数
点击OK，即可。
说明：选择浮点型，ENVI数值范围保持为-1~1;
选择字节型，键入最小NDVI值，该值将被拉伸为0；键入最
大NDVI值，该值将被拉伸为255，获得的ENVI将被拉伸为0~255 的范围。
这样得到的ndvi图式HDR格式的，要想在ERDAS中打开需要转换成IMG格式的：
打开ERDAS软件，点击import，显示如下窗口：
ENVI下植被覆盖度的遥感估算
植被覆盖度是指植被（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。
容易与植被覆盖度混淆的概念是植被盖度，植被盖度是指植被冠层或叶面在地面的垂直投影面积占植被区总面积的比例。
两个概念主要区别就是分母不一样。
植被覆盖度常用于植被变化、生态环境研究、水土保持、气候等方面。
植被覆盖度的测量可分为地面测量和遥感估算两种方法。
地面测量常用于田间尺度，遥感估算常用于区域尺度。
估算模型
目前已经发展了很多利用遥感测量植被覆盖度的方法，较为实用的方法是利用植被指数近似估算植被覆盖度，常用的植被指数为NDVI。
下面是李苗苗等在
像元二分模型的基础上研究的模型：
VFC = (NDVI - NDVIsoil)/ ( NDVIveg - NDVIsoil) （1）
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）
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。
实现流程
下面我们以“当区域内可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%”情况下，整个影像中NDVIsoil和NDVIveg取固定值，介绍在ENVI中实现植被覆盖度的计算方法。
使用的数据是经过几何校正、大气校正的TM影像。
(1)选择Transform->NDVI，利用TM影像计算NDVI。
(2)选择Basic Tools->Statistics ->Compute Statistics，在文件选择对话框中，
利用研究区地区的矢量数据生成的ROI建立一个掩膜文件。
选择统计文件及掩膜文件
计算统计参数
(3)得到研究区的统计结果。
在统计结果中，最后一列表示对应NDVI值
的累积概率分布。
我们分别取累积概率为5%和90%的NDVI值作为NDVImin和NDVImax。
这里得到：
NDVImax=0.522991
NDVImin=0.031766
统计结果
(4)根据公式（4），我们可以将整个地区分为三个部分：当NDVI小于
0.031766，VFC取值为0；NDVI大于0.522991，VFC取值为1；介于两
者之间的像元使用公式（4）计算。
利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式输入栏中输入：
(b1 lt 0.031766)*0+(b1 gt 0.522991)*1+(b1 ge 0.031766 and b1 le 0.522991)* ((b1-0.031766)/ (0.522991-0.031766))
b1：选择NDVI图像
(5)得到一个单波段的植被覆盖度图像文件，像元值表示这个像元内的平
均植被覆盖度。
在Display显示。
(6)选择Tools->Color Mapping->Density Slice，单击Clear Range按钮清除
默认区间。
(7)选择Opions->Add New Ranges，根据上面的对照表依次添加10个区
间，分别为每个区间设置一定的颜色，单击Apply得到如下的植被覆盖图。
植被覆盖度遥感估算结果其他情况下的操作流程基本类似。