基于遥感影像的不同植被指数比较研究
计算植被指数实验报告
一、实验目的1. 理解植被指数的概念及其在遥感监测中的应用；2. 掌握植被指数的计算方法；3. 分析不同植被指数对植被覆盖度的反映程度。
二、实验原理植被指数是遥感技术中用于监测植被覆盖度和生长状况的重要指标。
它是通过分析遥感图像中红光和近红外波段的反射率差异来计算的。
常见的植被指数有归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等。
三、实验材料1. 遥感影像：选取不同植被覆盖度的遥感影像；2. 软件工具：ENVI、ArcGIS等遥感数据处理软件；3. 计算器。
四、实验步骤1. 遥感影像预处理（1）读取遥感影像，包括红光波段和近红外波段数据；（2）进行几何校正，使影像具有相同的地理坐标；（3）进行辐射校正，消除大气和传感器等因素的影响；（4）进行大气校正，消除大气对遥感影像的影响。
2. 计算植被指数（1）计算归一化植被指数（NDVI）NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)（2）计算增强型植被指数（EVI）EVI = 2.5 (NIR - Red) / (NIR + 6 Red - 7.5 Red^2)3. 分析植被指数（1）绘制NDVI和EVI分布图，观察不同植被覆盖度的变化；（2）分析不同植被指数对植被覆盖度的反映程度，比较NDVI和EVI的差异。
五、实验结果与分析1. 实验结果（1）通过遥感影像预处理，得到了具有相同地理坐标和辐射校正后的遥感影像；（2）根据遥感影像计算得到NDVI和EVI分布图，可以看出不同植被覆盖度的变化；（3）通过比较NDVI和EVI分布图，可以发现EVI对植被覆盖度的反映程度更好。
2. 实验分析（1）NDVI和EVI是两种常用的植被指数，它们都能反映植被覆盖度的变化；（2）EVI相较于NDVI，对植被覆盖度的反映程度更好，尤其是在植被覆盖度较低的情况下；（3）通过遥感影像预处理和植被指数计算，可以实现对植被覆盖度的有效监测。
六、实验结论1. 通过本次实验，掌握了植被指数的概念及其在遥感监测中的应用；2. 掌握了植被指数的计算方法，包括NDVI和EVI；3. 分析了不同植被指数对植被覆盖度的反映程度，发现EVI在植被覆盖度较低的情况下具有更好的反映效果。
ASTER影像提取植被信息的NDVI与SAVI法比较_以广州花都区为例
ASTER 影像提取植被信息的NDVI 与SAVI 法比较——以广州花都区为例秦鹏，陈健飞﹡（广州大学地理科学学院，广州510006）摘要：基于ASTER 遥感影像，使用IDL 语言编写归一化差异植被指数（NDVI）和土壤调整植被指数（SAVI）的计算公式，对遥感影像进行处理，分别对两种方法处理后的遥感影像采用K-Means 分类，经过分类后处理，提取植被信息。
NDVI 整体上较好地反映了不同土地覆被信息；而SAVI 对于各种地类的值域较宽，反映绿色植被内部差异信息较明显，可为不同植被类型的信息提取提供方法参考。
关键词：遥感应用；NDVI；SAVI；ASTER 影像中图分类号：TP79；P237 文献标识码：A 文章编号：1001–5221（2008）05–0419–04植被调查是遥感应用的重要领域。
植被解译的目的是在遥感影像上有效地确定植被的分布、类型、长势等信息，以及对植被的生物量作出估算，因而可为环境监测、生物多样性保护和农业、林业等有关部门提供信息服务[1]。
植被指数是由可见光和红外波段建立起来的线性和非线性组合，大量研究结果表明，利用红光和红外波段的不同组合进行植被研究效果很好[2]。
植被指数作为一种遥感手段，有助于增强遥感影像的解译力，已广泛应用于土地利用、作物识别、产量估算等资源遥感领域。
利用植被指数定性和定量监测陆地植被的生长状况和区域分布的方法，已越来越受到人们的重视；植被指数近几十年来的迅速发展和应用，也有效地提高了植被解译的工作效率和成果。
当前，国内基于MODIS 遥感影像的植被指数研究相当广泛，对ASTER遥感影像的植被指数研究相对较少。
代晓能等研究了流沙河流域ASTER遥感影像不同植被指数对不同地表植被覆盖情况的反应效果及其影响因素[3]；李明诗等比较了TM和ASTER的植被指数的建模性能[4]；张云霞等使用地面实测数据以及ASTER遥感数据，建立植被盖度经验模型[5]。
基于遥感技术的植被指数遥感与农作物监测
基于遥感技术的植被指数遥感与农作物监测遥感技术在农业领域的应用日益广泛，特别是通过植被指数遥感监测农作物的生长情况和状况已经成为一种常用的手段。
植被指数反映了植被的生命周期和健康状况，对于农作物的监测和精准农业管理具有重要意义。
植被指数是通过遥感技术获取的植被信息进行计算得出的一种指标，常用的有归一化植被指数（NDVI）和差异植被指数（DVI）。
通过绿光波段和近红外波段的反射率的比值，可以判断植被的茂盛程度和健康状况。
植被指数遥感可以实现大范围的农作物监测，及时掌握农作物的生长状况，对于农业生产决策具有重要参考价值。
为了实现植被指数遥感监测，需要从遥感影像中提取出植被指数信息。
遥感影像作为源数据，通过像元级的光谱分析和数学建模，可以计算得出每个像元的植被指数。
这些数据可以用来绘制植被指数分布图，进而分析不同地区的农作物种植情况和生长状态。
借助植被指数遥感技术，农业从业者可以更好地掌握农田的植被覆盖情况，及时采取措施防止病虫害的发生，提高农作物的生产性能。
通过植被指数遥感监测，可以实现对农作物的定量评估和生长模拟。
植被指数的数值对应了植被的覆盖度和健康程度，可以用来评估农作物的生长状况和产量潜力。
遥感影像可以定期获取，通过对比不同时间段的植被指数，可以分析农作物的生长趋势和变化，预测未来的产量和收成。
这对于农业生产的管理和规划非常有帮助，可以提高农作物的产量和质量，减少资源的浪费和损耗。
除了农作物监测，植被指数遥感技术还可以应用于土地利用和环境保护等领域。
通过对植被指数的分析和研究，可以定量评估土地的覆盖状况和利用类型，帮助土地规划和管理工作。
同时，植被指数也可以用来监测和评估自然环境的变化，如森林退化、湿地减少等问题。
通过遥感技术获取植被指数数据，可以对环境问题进行及时的监测和预警，促进生态环境的保护和恢复。
综上所述，基于遥感技术的植被指数遥感与农作物监测具有重要的应用价值。
通过植被指数遥感，可以实现对农作物生长情况和状况的全面监测和评估。
多光谱遥感卫星影像植被指数种类
遥感植被指数的种类、适用性和优缺点分析摘要：遥感是现代科学技术中的一种远距离观测、分析目标地物的理论和方法，它在现代环境监测中具有广泛的应用。
遥感植被指数是指利用遥感图像进行植被长势、生物量生产潜能等监测的重要指标。
本文将在对植物的光谱特征分析的基础上，总结相关研究，对植被指数的种类以及它们的适用性和优缺点进行分析。
1、引言遥感是指利用不同地物波谱特征不同这一特性，通过传感器这类对电磁波敏感的仪器，在远离目标和非接触目标物体条件下探测目标地物，获取其反射、辐射或散射的电磁波信息，进行处理、分析与应用的一门科学和技术。
而植被指数则是利用遥感图像获取多光谱遥感数据，经过分析得到植被分布、种类等数值，对某些植被的长势、生物量等有一定应用价值。
目前，国内外学者已研究发展了几十种不同的植被指数模型，常用的有以下几类：1、比值植被指数（RVI）；2、归一化植被指数（NDVI）；3、差值植被指数（DVI）；4、缨帽变换中的绿度植被指数（GVI）；5、垂直植被指数（PVI）；6、土壤调整植被指数（SAVI）等，这几类植被指数对植被的敏感性、抗土壤和大气的干扰性等不尽相同。
一般情况下由于归一化植被指数（NDVI）与一些重要的生物物理参数如生物量、叶面积指数和光有效辐射等有密切的联系[1]，所以NDVI被广泛用于植被研究。
遥感植被指数是预测生物量、作物生产潜能以及评价一个生态系统结构与功能特征的重要指标[2]，然而遥感的植被指数不仅取决于植被的种类，还要受到其他环境条件的干扰，如土壤湿度、土壤的物理化学属性、大气条件以及季节等的影响。
于是如何在不同的条件下选择不同的植被指数对更好的进行植被监测、农作物估产等有着较大的影响。
本文正是通过对植被遥感的原理、植物光谱特征分析研究等的基础上，总结有关资料数据，对各类遥感植被指数的适用性和优缺点进行了分析，作为今后相关研究的参考。
2、植被遥感的原理植物遥感依赖于植物本身的特征，主要是叶片结构特点和植被冠层光谱特性。
基于NDVI遥感影像数据的作物种植面积估计研究
基于NDVI遥感影像数据的作物种植面积估计研究作物种植面积是农业产量的重要指标之一。
传统的作物种植面积测量方法包括人工普查和地面调查。
然而，这些方法耗时耗力，并且难以获取大规模数据。
随着遥感技术的不断发展，基于NDVI遥感影像数据的作物种植面积估计方法备受关注。
本文将就该技术进行一定的研究，以探究其可行性和有效性。
一、 NDVI遥感影像数据的基本原理NDVI（Normalized Difference Vegetation Index），即归一化植被指数，是一种基于遥感影像数据的植被覆盖度指标。
NDVI的原理是基于植物叶片色素对不同波长光的吸收和反射率不同而设计的。
一般情况下，植物对可见光波段的吸收较高，而对近红外波段的反射较高。
NDVI通过检测可见光和近红外波段的比值来测量植被覆盖度。
具体公式为：NDVI = (NIR - R) / (NIR + R)，其中NIR为近红外波段反射值，R为可见光波段反射值。
二、 NDVI遥感影像数据在作物种植面积估计中的应用NDVI遥感影像数据在作物种植面积估计中可以通过以下步骤实现：1.获取遥感影像数据：包括可见光波段和近红外波段数据。
2.计算NDVI：通过遥感影像数据计算NDVI值。
3.建立NDVI值与作物面积之间的线性关系模型：通过样本数据，建立NDVI值与实际作物面积之间的线性关系模型。
4.利用建立的模型估计作物种植面积：通过遥感影像数据计算NDVI值，并利用建立的模型估计作物种植面积。
基于NDVI的作物种植面积估计方法具有以下优点：1.简便快捷：利用遥感影像数据，可以获取大面积的数据，同时不需要进行人工普查和地面调查，省去了大量的人力物力成本。
2.高效准确：基于建立的模型，可以获取较为准确的作物种植面积信息。
3.信息丰富：NDVI遥感影像数据不仅可以估计作物种植面积，还可以对植被覆盖度、生物量等信息进行测量。
三、本文的实验设计和数据分析为了验证NDVI遥感影像数据在作物种植面积估计中的有效性和可行性，本文进行了以下实验设计和数据分析：1.实验样本选择：在广东省河源市选取了12个样本区域，包括水稻、油菜、茶叶等作物。
多光谱遥感卫星影像植被指数种类
多光谱遥感卫星影像植被指数种类1. 归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）：归一化植被指数是最常见且最广泛应用的植被指数之一、它利用红光和近红外波段的反射率差异来评估植被的健康和生长状况。
NDVI值的范围从-1到1，数值越高表示植被覆盖越好。
2. 增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index，EVI）：增强型植被指数是对NDVI的改进，它通过加入大气校正和土地表面背景修正，可以提高植被指数的特征表达能力。
相比于NDVI，EVI在地表背景光照条件变化大的情况下表现更好。
3. 土壤调整植被指数（Soil-Adjusted Vegetation Index，SAVI）：土壤调整植被指数是在NDVI的基础上引入土壤亮度校正因子，用于纠正影响NDVI计算的土壤亮度对植被指数的影响。
SAVI对土壤覆盖比较重的地区提供了更准确的植被信息。
4. 归一化水体指数（Normalized Difference Water Index，NDWI）：归一化水体指数利用短波红外波段和近红波段的反射率差异来区分水体和其他地表信息。
NDWI值的范围从-1到1，数值越高表示水体覆盖越多。
除了以上提到的常见植被指数，还有其他一些衍生出来的指数用于特定的研究和应用，如大气校正后的植被指数（AtmosphericallyResistant Vegetation Index，ARVI）、非线性植被指数（Non-linear Vegetation Index，NVI）等。
多光谱遥感卫星影像植被指数种类的选择取决于研究目的和具体的科学问题。
不同的指数在对植被响应的灵敏度、对土壤背景和大气影响的抑制能力等方面有所差异。
因此，在具体应用中，需根据研究区域的自然环境特点，综合考虑各种植被指数的适用性，选择合适的指数进行分析和研究。
基于MODIS数据的植被指数与植被覆盖度关系研究
基于MODIS数据的植被指数与植被覆盖度关系研究在植被遥感监测领域，植被指数被普遍运用于植物生长状况及植被覆盖的研究，其与植被覆盖度有着密切的联系。
文章选取攀枝花地区MODIS遥感影像作为信息源，对归一化植被指数、比值植被指数与植被覆盖度间的关系进行研究。
结果表明：基于MODIS数据提取的植被指数与植被覆盖度之间存在较强的相关性，且相关系数大小与植被指数类型和选取的拟合函数类型有关。
各植被指数同植被覆盖度间相关性最高的是归一化植被指数，选用相同植被指数情况下，指数曲线拟合的相关系数最大。
标签：MODIS图像；植被指数；植被覆盖度；植被指数与植被覆盖度相关系数植被覆盖度是一个重要的生态气候参数，能为环境和气候变化研究提供重要的基础数据，对它的研究具有十分重要的意义[1]。
利用遥感图像提取植被指数进而估算出植被覆盖度信息是较为简便有效的做法。
目前大多数学者都致力于研究植被指数的提取方法以及植被覆盖度的提取算法，少数研究者对植被覆盖度与植被指数的相关性进行研究[2]。
文章选取MODIS图像作为研究数据，采用不同的植被指数，结合不同的曲线模型对植被覆盖度与植被指数的相关性进行探讨，从而为植被覆盖度的估算选择最佳植被指数，也为准确估算植被覆盖度供理论依据。
1 研究区概况研究区位于四川省西南部，行政区划隶属于攀枝花市，范围为102°20′E-102°45′E、26°30′N-26°45′N。
研究区位于金沙江和雅砻江的交汇地带，属南亚热带亚湿润气候类型，降雨量少，生物种类繁多。
区域内植被主要以热带及亚热带落叶大乔木，常绿针叶林为主。
2 数据源简介本次研究使用的数据是由美国国家宇航局（NASA）EOS数据中心提供的MODIS数据，数据获取时间为2005年7月23日。
该数据是由搭载于EOS/Terra 卫星上的中分辨率成像光谱仪（MODIS）获取的，其分辨率为250m。
包括Blue、Red、NIR、MIR四个波段和经过后期处理的分辨率为250m的归一化植被指数数据、增强型植被指数。
基于遥感的生态环境影响评估方法研究
基于遥感的生态环境影响评估方法研究一、引言生态环境是人类生存和发展的基础，对其进行准确的评估和监测至关重要。
随着科技的不断进步，遥感技术因其能够提供大范围、多时相、多光谱的数据，成为了生态环境影响评估的重要手段。
二、遥感技术在生态环境评估中的应用原理遥感技术主要通过传感器接收来自地球表面物体反射或发射的电磁波信息，进而获取相关数据。
这些数据包括但不限于地表植被覆盖度、土地利用类型、水体分布、土壤湿度等。
通过对不同波段电磁波的分析，可以提取出与生态环境相关的各种参数。
例如，近红外波段对于植被的监测非常有效，能够反映植被的生长状况和覆盖程度；而热红外波段则可以用于监测地表温度，从而了解城市热岛效应等问题。
三、基于遥感的生态环境影响评估的数据获取与处理（一）数据获取目前，常用的遥感数据源包括卫星遥感和航空遥感。
卫星遥感数据具有覆盖范围广、重访周期短等优点，如 Landsat 系列、MODIS 等。
航空遥感则具有更高的空间分辨率，适用于小范围、高精度的监测。
在获取数据时，需要根据评估的目标和范围选择合适的数据源，并考虑数据的时间序列和质量。
（二）数据预处理获取到的原始遥感数据往往需要进行预处理，以提高数据的质量和可用性。
预处理包括辐射校正、几何校正、大气校正等。
辐射校正用于消除传感器自身和大气等因素对辐射能量的影响，使得不同时间和地点获取的数据具有可比性。
几何校正则是将图像中的像元坐标与实际地理坐标对应起来，保证数据的空间准确性。
大气校正用于消除大气对电磁波的散射和吸收作用，获取地表真实的反射率或辐射值。
四、基于遥感的生态环境指标提取（一）植被指数植被指数是评估植被生长状况和覆盖度的重要指标，常见的有归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等。
NDVI 通过计算近红外波段和红光波段的反射率差异来反映植被的生长状况，值越大表示植被越茂盛。
（二）土地利用分类利用遥感数据可以对土地利用类型进行分类，如耕地、林地、草地、建设用地等。
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基于遥感影像的不同植被指数比较研究
以汶川地区的多光谱遥感影像Landsat 8 OLI为数据源，利用比值植被指数（RVI）、归一化植被指数（NDVI）、土壤调节植被指数（SA VI）、修正的土壤调节植被指数（MSA VI）4种植被指数和植被信号与土壤噪音之比（S/N）对研究区不同区域的植被进行比较研究，结果表明归一化植被指数与土壤调节植被指数适合该地区的实际情况。
标签：遥感影像；植被指数；信噪比；比较研究
引言
现如今，遥感探测已成为植被研究的一个高效方法，植被指数是遥感领域中用来表征地表植被覆盖，生长状况的一个简单有效的度量参数。
植被指数的定量测量可表明植被活力，它比单波段用来探测生物量有更好的灵敏性。
随着遥感技术的发展，植被指数在环境、生态、农业等领域有了广泛的应用。
目前为止，已经有许多植被指数被发现与研究，不同的植被指数有其不同的适用性，由于地理环境、植被覆盖度、植被生长状况等很多因素的影响，对于不同的地区，植被指数会有不同的敏感性。
同理，在同一地区的不同区域植被指数也会有不同的体现。
其次植被信号与土壤噪音之比是植被指数选择的一个重要因素，安培浚等从降低土壤背景的影响效果、探測植被覆盖度的能力、探测植被信息的能力三个方面，利用对比分析的方法做了西北干旱地区民勤绿洲的植被指数遥感定量研究；陈明华等利用同样的方法做了不同植被指数估算植被覆盖度的比较研究。
基于此，在对研究区域了解有限的情况下，根据获取的遥感影像，观察植被的分布情况，把研究区分为5个感兴趣区域，然后再用植被指数与信噪比对植被指数的生长状况以及植被指数的选取进行对比研究。
从而找出适合汶川地区植被研究的植被指数，为遥感监测该研究区的植被提供依据。
1 研究区概况
汶川县位于四川省西北部的阿坝州境东南部的岷江两岸，纬度坐标为北纬30°45′～31°43′与东经102°51′～103°44′之间。
其总面积为408432.56公顷。
汶川县气候随东南向西北地势上升，呈比较完整的垂直气候带。
在2000米以下地区，年均气温13.5℃（北部）～14.1℃（南部），无霜期247～269天，雨量528.7～1332.2毫米，日照1693.9～1042.2小时，适宜各类动植物生长。
2 数据来源
本文研究区的数据来自2013年汶川县Landsat8OLI遥感影像图，利用ENVI5.1对遥感影像进行辐射定标、大气校正、拼接、裁剪，然后再色彩合成得到预处理之后的图像（图1）。
3 理论基础
3.1 比值植被指数
由于近红外波段与可见光红光波段对绿色植物的光谱响应有很大的不同，它们之间的比值可以反映出红光波段与近红外波段反射率之间的差异，其计算公式为：
RVI=Rn/Rr
Rn为近红外波段的反射率，Rr为红光波段的反射率，这里的近红外波段选取遥感影像的第5波段，红光波段选取遥感影像的第4波段。
3.2 归一化植被指数
归一化植被指数通过近红外波段与可见光红光波段数值之和除以这两个波段数值之差得到，计算公式为：
3.3 土壤调节植被指数
该植被指数是为了将土壤亮度对植被指数的影响减至最低，计算公式为：
3.4 修正的土壤调节植被指数
该植被指数将土壤背景影响进一步被减小，同时植被的敏感性得到增强，计算公式为：
3.5 植被信号-土壤噪音比
植被在未完全覆盖地表的状态下，部分红外光透过植被冠层时，经散射或透射到地表，发生复杂的土壤-植被相互作用，经反射到传感器中既有植被信息又有土壤背景信息，造成植被提取应用过程中形成误差。
其计算公式为：
S/N=V/2？啄
4 实验分析
4.1 植被指数分析
该地区的研究图像收集于冬季，研究区里多高山，某些区域出现大量的雪，且植被分布不均，所以本文在整个研究区确定了5个感兴趣的区域（图2），然后在ENVI5.1中利用bandmath工具计算各个植被指数，统计出每个区域的植被指数值（表1）。
由于不同植被指数的取值范围不同，所以对表1的数据进行纵向比较，即对
同一植被指数在不同区域的数值大小进行比较。
比值植被指数的取值范围是：[0，30]，一般绿色植被区的范围是：[2，8]，从表1可以看出5个区域的比值植被指数都表现较好，每个区域都是由绿色健康植被覆盖，特别是区域2的比值植被指数表现最好；归一化植被指数的取值范围是[-1，1]，一般绿色植被区的范围是[0.2，0.8]，它是遥感估算值被覆盖度最常用的一个植被指数，从表1可以看出5个区域的植被覆盖度都较高；总的来说，区域4的各种植被指数都低于其余区域的植被指数值，这是由于该区域的植被分布不均且有较多的雪覆盖地面造成的。
4.2 信噪比分析
S/N表示在提取植被信息时，植被指数受土壤的影响程度。
S/N越大，植被指数提取植被信息过程中受土壤影响的程度就越低。
通过纵向比较，对于同一植被指数，区域1、区域3、区域5的信噪比较大，其受土壤影响程度较小，区域4的信噪比最小，则其受土壤的影响程度最大；通过横向比较，对于同一区域，SA VI与NDVI提取植被信息时受土壤影响程度较小，RVI提取植被信息时受土壤影响最大。
5 结论
由植被指数分析得出，该研究区的植被覆盖度较高，且该地区的植被都是绿色健康的；由信噪比分析得出，对于汶川地区的植被信息提取，归一化植被指数与土壤调节植被指数较其它的植被指数消除土壤影响的效果好；综合表1与表2的数据，在植被覆盖度较低的情况下，植被指数提取植被信息的效果较差，植被指数（NDVI）与土壤调节植被指数（SA VI）是较适合研究该区域的植被指数。
在没有该研究区充分的实测数据的情况下，比较出适合该研究区的植被指数，这是一种高效简单的方法。
参考文献
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作者简介：贺金兰（1993-），女，汉族，四川广元人，硕士研究生在读，成都理工大学管理科学学院，研究方向：数学。