全球植被覆盖水平的定量分析
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。
如何进行植被覆盖度的测量与分析
如何进行植被覆盖度的测量与分析植被覆盖度是指地表被植被覆盖的程度，是衡量植被面积和植被密度的指标之一。
植被覆盖度的测量与分析对于环境保护、生态恢复、气候变化研究等领域具有重要的意义。
本文将从遥感技术、图像处理和地面调查等多个方面介绍如何进行植被覆盖度的测量与分析。
一、遥感技术在植被覆盖度测量中的应用遥感技术是利用人造卫星、航空器、无人机等获取地球表面信息的方法。
在植被覆盖度测量中，遥感技术可以提供大范围、连续观测的数据，具有高时效性和高空间分辨率的优点。
遥感数据中常用的是彩色红外影像。
通过反射特性不同的波长，可以识别和提取植被信息。
植被通常会吸收可见光的蓝、绿波段的辐射能量，而反射红外波段的辐射能量较高。
因此，可以利用彩色红外影像的红光和红外波段的反射率差异，计算植被指数来测量植被覆盖度。
常用的植被指数有归一化植被指数（NDVI）和差值植被指数（DVI）。
其中，NDVI=（近红外波段反射率-红光波段反射率）/（近红外波段反射率+红光波段反射率），而DVI=（近红外波段反射率-红光波段反射率）。
通过计算这些指数，可以得到植被覆盖度的数量化结果。
二、图像处理在植被覆盖度测量中的应用图像处理是指对遥感图像进行的数字化处理。
在植被覆盖度测量中，图像处理可以提取出植被信息，对植被覆盖度进行定量化的分析。
首先，需要对遥感图像进行预处理，包括辐射校正、几何校正和大气校正等。
然后，利用图像增强、特征提取和分类等方法，提取出植被区域的像素，并判断植被的类型和密度。
常见的植被信息提取方法有阈值分割、边缘检测和纹理分析等。
其中，阈值分割是最常用的方法之一。
通过确定一个适当的阈值，将图像转化为二值图像，将植被区域和非植被区域分开。
而边缘检测则是使用图像边缘的变化来提取植被的边界信息，进一步判断植被的形状和结构。
三、地面调查在植被覆盖度测量中的应用地面调查是指人工对植被进行实地观察和测量。
在植被覆盖度测量中，地面调查可以提供准确的定量化数据，并可作为遥感数据的验证和校正依据。
植被指数与土地覆盖变化关系研究
植被指数与土地覆盖变化关系研究引言：植被覆盖是地球生态系统的重要组成部分，对维持生态平衡具有不可或缺的作用。
然而，受到气候变化、土地利用变化以及人类活动的影响，全球植被覆盖呈现出不断变化的趋势。
为了更好地理解植被健康状况与土地覆盖变化之间的关系，科学家们开始研究植被指数与土地覆盖的关系。
一、植被指数的概念与计算方法植被指数是通过数值化的方式来反映植被状况的指标。
其中，较为常用的植被指数有归一化差异植被指数（NDVI）和归一化植被指数（NVDI）等。
这些指数可以通过遥感数据来计算，通过反射率差异来揭示植被的自然、人为及恢复状况。
二、植被指数与土地覆盖的关系1. 植被指数反映土地覆盖类型：植被指数的值可以反映不同土地覆盖类型的差异。
例如，绿色植被指数（GVI）可以用于区分森林、草地、农田等类型的土地覆盖。
通过分析植被指数的变化，可以评估土地使用类型的动态变化与生态系统的状况。
2. 植被指数与土地利用变化：植被指数的变化还可以反映土地利用变化的趋势。
通过长时间序列的植被指数数据分析，可以发现土地利用变化对植被覆盖的影响。
例如，城市化和农业发展使得植被覆盖率减少，而生态保护区的建设则有助于增加植被指数。
3. 植被指数与生态环境：植被指数与生态环境之间存在密切的关系。
植被指数可以反映生态系统的健康状况和植被生长的情况。
通过植被指数的变化，可以评估气候变化、干旱程度以及土地退化等因素对生态系统的影响。
三、植被指数与土地覆盖变化研究方法1. 遥感数据分析：植被指数的计算一般依赖于遥感数据。
通过使用卫星或无人机获取的多光谱或高光谱遥感数据，可以计算植被指数，并对土地覆盖进行分类与分析。
2. 时间序列分析：时间序列分析是研究植被指数与土地覆盖变化关系的常用方法之一。
利用多年或多个时间点的植被指数数据，可以观察到植被覆盖的变化趋势，并分析土地覆盖的变化原因。
3. 空间分析：植被指数与土地覆盖变化的空间关系也是研究的重点。
实验课1-定量遥感--植被覆盖度反演
说明文档中会注明是经过辐射校正的，其实这个辐射校正指的是粗的辐射校
正，只是做了系统大气校正，就跟系统几何校正的意义是一样的。
实验一 植被覆盖度的遥感反演
(二) 植被覆盖度的计算 1、计算NDVI 2、确定NDVIv和NDVI0值
在 Availabel Bands List 窗口中右键点击NDVI 数据，在弹 出的右键菜单中选择 Quick Stats，对NDVI 数据进行统计分析，
方法二：(两种方法都要做)
（1）主菜单Basic Tools > Band Math，在波段运算 窗口输入植被覆盖度计算公式：
(b1-NDVI0)/(NDVIv- NDVI0) ，将变量 b1 赋给 NDVI 。
计算得到初步结果，但是并没有完成整个工作。因为 该结果中有 5% 像元的 NDVI 值小于 NDVI0 ，这部分像元的 植被覆盖度计算结果为负值，需要通过掩膜操作将这部 分像元的植被覆盖度值修改为0；同样需要将5%NDVI值大 于0.425 的像元植被覆盖度值修改为1。
• • • 当NDVI小于NDVI0 ， fv取值为0； NDVI大于NDVIv ， fv取值为1； 介于两者之间的像元使用公式（1）计算。
利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式 输入栏中输入进行计算.
请回顾ENVI中公式的写法
实验一 植被覆盖度的遥感反演
◦ 3、计算植被覆盖度
实验一 植被覆盖度的遥感反演
（3）然后类似操作将NDVI 值大于0.425 的像元植被覆盖 度值修改为1，设为1。 最终得到一个单波段的植被覆盖度图像文件，其像元值表 示这个像元内的平均植被覆盖度。 （4）对上述求取的植被覆盖度进行假彩色密度分割。
反映植被的水平结构的主要指标
反映植被的水平结构的主要指标1.引言1.1 概述概述部分内容：植被是地球上生物多样性最丰富的组成部分之一，对维持生态平衡和人类生存环境具有巨大的重要性。
植被的水平结构是描述植物群落内各个层次的垂直分布特征，包括植株的高度、覆盖度、密度等指标。
这些指标能够反映出植被的复杂性、生态位分配以及生物过程等信息，从而提供了评估和理解生态系统功能的重要线索。
本文旨在探讨反映植被水平结构的主要指标，以期为生态学研究和自然保护提供参考。
在正文部分，我们将详细介绍几个关键的指标，包括植株高度、物种多样性指数和层次结构指数等。
通过分析这些指标，我们可以揭示不同植被类型之间的差异，了解其生态功能和生物多样性，并为生态系统管理和保护提供科学依据。
在结论部分，我们将总结讨论的主要指标，并探讨植被水平结构对生态系统的意义。
此外，我们还将展望未来植被水平结构研究的方向，包括结合遥感技术和数据模拟进行大规模监测，以及深入挖掘植被水平结构与其他生态过程之间的相互关系等。
通过这篇长文的撰写，我们希望能够为读者提供有关植被水平结构的重要指标的全面理解，促进对生态系统功能和保护的深入认识，为实现可持续发展的生态目标提供科学支持。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以写为：文章结构部分旨在介绍本文的整体组织和内容安排，以引导读者对文章的阅读和理解。
本文按照以下几个部分来展开：第一部分是引言部分，主要包括概述、文章结构和目的。
在概述部分，我们将简要介绍植被水平结构的重要性和研究背景。
在文章结构部分，我们将详细介绍本文的章节组成和内容安排，以帮助读者把握文章的整体框架。
在目的部分，我们将明确本文所追求的研究目标和解决的问题。
第二部分是正文部分，主要分为三个主要指标的介绍和分析。
在2.1节中，我们将重点介绍主要指标1，并详细说明其定义、测量方法和应用领域。
在2.2节中，我们将探讨主要指标2，包括其相关理论基础、实际应用和研究进展。
在2.3节中，我们将详细介绍主要指标3，包括其特点、优缺点和改进方法，以及在实践中的应用案例。
使用测绘技术进行植被覆盖分析的技巧
使用测绘技术进行植被覆盖分析的技巧植被覆盖是指土地表面被植物覆盖的程度。
植被覆盖的状况对环境和人类社会都具有重要影响。
因此，通过使用测绘技术进行植被覆盖分析，可以帮助人们更好地了解土地利用、自然资源管理、环境保护等方面的情况。
一、遥感技术在植被覆盖分析中的应用遥感技术是一种获取地面特征信息的手段，广泛应用于植被覆盖分析领域。
常用的遥感技术包括卫星遥感和无人机遥感。
卫星遥感主要利用遥感卫星获取地球表面的影像资料。
这些卫星可以提供高分辨率的遥感影像，从而允许研究者对较大范围的地表进行植被覆盖分析。
卫星遥感技术可以根据植被的反射特性，通过遥感影像进行植被分类和监测。
例如，通过红外波段和绿光波段的反射率差异，可以分析出不同植被类型的分布情况。
无人机遥感是指利用无人机进行植被覆盖分析。
相比于卫星遥感，无人机具有灵活性高、分辨率高的特点。
通过搭载各种传感器和相机，无人机可以获取高分辨率的影像数据，从而可以更加详细地研究植被覆盖情况。
此外，无人机还可以使用多光谱传感器，获取多光谱数据来定量分析植被覆盖的生长状况。
二、遥感影像的预处理在进行植被覆盖分析之前，需要对遥感影像进行预处理。
预处理的目的是去除影像中的噪声、与地形有关的效应等，以便准确地提取植被覆盖信息。
常见的预处理步骤包括辐射校正、大气校正和几何校正。
辐射校正的目的是将遥感影像的数字值转换为反射率，消除光学传感器和比例尺的差异。
大气校正是去除大气的影响，使得影像具有一致的辐射特性。
几何校正是通过地面控制点进行几何校正，使得影像具有一致的空间参考。
三、植被覆盖的分析方法植被覆盖的分析方法多种多样，常见的方法包括：1. 植被指数法：通过计算植被指数，如归一化植被指数（NDVI）、土地植被指数（LVI）等，可以对植被覆盖进行定量化分析。
植被指数法利用植物叶绿素和其它植被特性对光的吸收和反射的差异进行分析，从而提取植被覆盖信息。
2. 分级分类法：通过遥感影像的特征进行植被覆盖的分级分类。
如何利用测绘技术进行植被覆盖度评价
如何利用测绘技术进行植被覆盖度评价测绘技术在植被覆盖度评价中的应用植被覆盖度评价是一项重要的环境监测指标，能够为生态环境保护提供科学依据。
而测绘技术作为一门综合性的学科，可以为植被覆盖度评价提供强大的支持。
本文将介绍测绘技术在植被覆盖度评价中的应用，并讨论如何利用测绘技术准确、快速地评估植被覆盖度。
一、遥感技术在植被覆盖度评价中的应用遥感技术是测绘技术中的重要分支，它通过获取地物的光谱和空间信息，可以实现大范围的植被覆盖度评估。
常见的遥感技术包括卫星遥感和航空遥感。
卫星遥感通过卫星传感器获取地球表面的遥感图像，可以实现对大范围地区的植被覆盖度评估。
在植被监测中，通常会使用彩色合成图像、植被指数和分类图像等作为评估指标。
彩色合成图像可以直观地表示植被分布情况，植被指数可以定量地表征植被覆盖度，而分类图像可以实现对不同类型植被的识别。
通过对遥感图像的解译和分析，可以获取植被覆盖度的定量和定性信息。
航空遥感是利用飞机或无人机搭载遥感设备对地面进行遥感观测。
与卫星遥感相比，航空遥感具有分辨率更高、数据更新更快的优势。
在植被覆盖度评价中，航空遥感常常用于小范围的高精度监测。
通过搭载高分辨率的相机，航空遥感可以获取更详细的植被图像，进而实现植被覆盖度的准确评估。
二、GPS定位在植被覆盖度评价中的应用全球定位系统（GPS）作为一种实时定位工具，可以为植被覆盖度评价提供空间坐标信息。
通过植被调查员携带GPS设备进行定位，可以获取植被覆盖度样点的位置信息。
通过对样点的采样调查，可以获得植被覆盖度的实际值。
在实际工作中，可以通过采集多个样点，以提高植被覆盖度评估结果的可靠性。
除了GPS定位外，地面测量仪器也可以用于植被覆盖度评价。
例如，激光扫描仪可以通过发送激光束来测量地面高程信息，从而反映地形特征和植被结构。
通过获取植被的高程信息，可以进一步评估植被的覆盖度和密度。
三、地理信息系统在植被覆盖度评价中的应用地理信息系统（GIS）是一种将空间数据与属性数据相结合进行分析的工具。
地理信息系统知识：GIS在植被覆盖度监测中的应用
地理信息系统知识：GIS在植被覆盖度监测中的应用地理信息系统（GIS）是一种计算机技术，用于捕捉、存储、查询、分析和显示地理数据。
GIS已经广泛应用于很多领域，包括环境保护、城市规划、资源管理、农业和医疗等。
其中，GIS在植被覆盖度监测中的应用越来越受到重视。
植被覆盖度是衡量一定范围内植被分布的密集程度的指标，是生态环境保护的重要参数之一。
GIS技术可以对植被覆盖度进行监测与分析，提供定量化的数据支持。
下面将从三个方面探讨GIS在植被覆盖度监测中的应用。
一、遥感技术在植被覆盖度监测中的应用GIS技术需要依赖于遥感技术获取高质量的源数据，包括卫星遥感、航空遥感和无人机遥感等。
这些遥感数据可以获取高分辨率的虚拟影像，从而提供精确的植被覆盖度数据。
在植被覆盖度监测中，常用的遥感指标包括归一化差异植被指数（NDVI）、土地覆盖分类、植被指数等。
通过遥感数据处理和分析，可以识别出不同类型的土地覆盖，包括耕地、林地、草地、荒漠、湖泊等，同时可以精确计算植被覆盖度、植被生长状态等。
二、GIS技术在植被覆盖度监测中的应用GIS技术可以对遥感数据进行分析和综合，在地图上呈现植被分布的空间和时间模式。
通过GIS技术，可以探究植被分布格局和生长趋势，制定科学的保护和管理措施。
针对不同的应用场景，GIS技术提供了多种分析方法，如空间叠置分析、时空分析、空间关联分析等。
在植被覆盖度监测中，GIS技术可以用于地形分析、生物多样性分析、植物物种分布分析、生态环境监测等。
三、GIS在植被覆盖度监测中的应用案例1.某地区森林覆盖度监测通过对遥感数据进行处理和分析，得出某地区森林覆盖度随时间的变化图表。
图表展示了该地区森林覆盖度自上世纪90年代以来的变化。
研究表明，该地区森林覆盖度在过去十年中有所下降，这需要引起关注并采取有效措施改善环境。
2.某草原水资源管理的GIS应用在某草原地区的水资源管理中，GIS技术可以帮助科学监测草原的覆盖度，从而制定合理的管理政策。
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全球植被覆盖水平的定量分析城市与环境科学学院11级1班王伟红2011013108全球植被覆盖水平的定量分析王伟红（城市与环境科学学院11级1班2011013108）摘要：首先选取2003年全球19个国家的4个植被覆盖指标（森林面积、森林覆盖率、林木蓄积量和草地面积4个指标），应用SPSS统计软件对此进行了主成分分析；然后结合主成分分析结果，利用聚类分析方法得到了世界各国植被覆盖情况的区域谱系图；最后在此基础上，探讨了全球各国植被覆盖情况的区域相似性和差异性。
研究结果表明：利用主成分分析和系统聚类方法分析全球各国植被覆盖情况，不仅可以克服传统的基于人工选用指标进行综合分析所存在的数据不易处理的缺陷，而且结果准确性高。
关键词：植被覆盖情况; 主成分分析; 系统聚类; 全球1．引言植被覆盖率通常是指森林面积占土地总面积之比，一般用百分数表示。
但国家规定在计算森林覆盖率时，森林面积还包括灌木林面积、农田林网树占地面积以及四旁树木的覆盖面积。
森林覆盖率，是反映森林资源和绿化水平的重要指标。
影响植被覆盖情况的因素既包括区域自身的地理状况的原因，也包括经济发展状况和政治等各方面的原因[7-9]。
为了今后能更好地掌握全球植被资源和绿化水平，实现全国的植被高覆盖率，本研究选取了2003年全球19个国家的4个植被指标，应用SPSS统计软件对此进行了主成分分析；然后结合主成分分析结果，利用聚类分析方法得到了全球植被覆盖情况的谱系图；最后结合各地区自身的地理状况和社会经济发展水平，探讨了全球植被覆盖情况的区域相似性和差异性。
2．全球植被覆盖情况的“降维”分析[10]2.1 指标选取[11]植被覆盖包括森林覆盖、草地覆盖、灌丛覆盖、耕地覆盖等多种形式。
由于陆地大部分地区处于温带地区，而灌丛在非洲地区是分布最多的，不具有广泛性和代表性；耕地覆盖是人为造成的，与人类活动十分密切。
因此，本研究选取森林面积、森林覆盖率、林木蓄积量和草地面积4个指标作为分析全球各地域植被覆盖情况的评价指标，并对这些评价指标作主成分（降维）分析。
X1——森林面积（以公里为单位）。
指由乔木树种构成，郁闭度0.3以上（含0.3）的林地或冠幅宽度10米以上的林带的面积，即有林地面积。
森林面积包括天然起源和人工起源的针叶林面积、阔叶林面积、针阔混交林面积和竹林面积，不包括灌木林地面积和疏林地面积。
森林面积是反映森林资源总面积的重要指标。
X2——森林覆盖率（%）。
森林覆盖率通常是指森林面积占土地总面积之比，一般用百分数表示。
但国家规定在计算森林覆盖率时，森林面积还包括灌木林面积、农田林网树占地面积以及四旁树木的覆盖面积。
森林覆盖率，是反映森林资源和绿化水平的重要指标。
X3——林木蓄积量（以亿立方米为单位）。
指森林面积上生长着的林木树干材积总量。
它是反映森林资源总规模和水平的重要指标。
X4——草地面积（以平方公里为单位）。
草地面积是指牧区和农区用于放牧牲畜或割草，植被盖度在5%以上的草原、草坡、草山等面积。
包括天然的和人工种植或改良的草地面积。
2.2 指标间的相关性分析利用SPSS软件对原始数据做标准化处理，然后计算得出各指标之间的相关系数矩阵，其结果见表1。
表1 相关系数矩阵Table1 The correlated matrix of 4 IndicesX1 X2 X3 X4 X1 1.000 0.224 0.7840.349X2 0.224 1.000 0.312 -0.195X3 0.784 0.312 1.000 0.356X4 0.349 -0.195 0.356 1.000由表1不难得出，原始变量数据中，X1（森林面积）和X3（林木蓄积量）存在着较大的正相关。
2.3 主成分贡献率及其主成分载荷分析通过SPSS软件计算得到主成分特征值、贡献率、累积贡献率（如表2所示）。
由表2可知，前两个主成分的累积贡献率为82.106%（理论上80%--85%），所以选取前两个主成分，就可以综合代表4个指标所反映的全球各国植被覆盖的特征和基本情况。
主成分载荷矩阵（表3）表明：第一主成分（贡献率为52.259%）在森林面积和林木蓄积量上具有很大的正载荷（0.908,0.924），这2个指标反映了全球大部分地区以森林为主要覆盖植被这一事实，可以说明第一主成分在某种程度上代表着全球植被覆盖的整体状况。
第二主成分（贡献率为29.846%）在森林覆盖率上具有较大的正载荷（0.822），在草地面积上具有较大的负载荷，这说明第二主成分在一定程度上代表着所覆盖植被的种类。
表2 主成分特征值、贡献率和累积贡献率Table2 The eigenvalue,contribution rate and accumulative contribution rate of PC表3 主成分载荷矩阵Table3 The load matrix of PCA1 2X1 0.9080.033X2 0.330 0.846X3 0.9240.104X4 0.551 -0.6832.4 全球各国主成分得分评价与分析计算各国在第一和第二主成分上的得分，如果一个区域在某一主成分上的得分为正，则意味着这一区域的该主成分在平均发展水平之上；反之，得分为负则表明在平均水平以下。
另外。
也可以按照各个主成分的贡献率，定义综合主成分得分，它反映了各国植被覆盖的总体情况。
全球第一和第二主成分得分前五位的国家及其得分情况，具体见表4。
表4 第一、第二主成分得分前五名的国家Table 4 The five best countries with the high scores in PCA1，PCA2, respectively 第一主成分第二主成分序号国家得分国家得分1 巴西 2.70364 印度 2.079352 美国 1.66910 日本 1.535863 加拿大 1.28390 巴西 1.107234 墨西哥0.78721 加拿大0.427365 中国0.66929 捷克0.41713从表4中可知，巴西，美国，加拿大，墨西哥，中国，印度，日本和捷克等国家的主成分得分均为正，说明这些国家植被覆盖情况均达到全国的平均水平之上。
第一和第二主成分得分上的差异，综合反映了4个植被覆盖情况的评价指标在区域结合上的差异。
巴西、美国、加拿大、墨西哥和中国等国家在森林面积和林木蓄积量等方面表现的有为突出。
印度、日本、巴西、加拿大和捷克等国家在森林覆盖率和草地面积上表现明显。
而巴西和加拿大在第一、第二主成分得分中均有明显表现。
综合得分（表略）排名在前的5个国家为巴西、印度尼西亚、加拿大、日本、美国，它们的植被覆盖的综合发展水平较高。
具体讲这些国家：巴西地处南美洲，有世界上最大的亚马逊热带雨林，森林面积广；印度尼西亚是自然资源相当丰富的国家，树木种类繁多；加拿大位于北美洲北部，亚寒带针叶林分布广；日本境内多山，多丘陵，不适合人类活动，自然资源保存多，森林多；美国平原地区有充足的水源，更利于植被生长需要要说明的是：各国在地理位置和社会经济发展特征值贡献率累计贡献率1 2.09052.25952.2592 1.19429.84682.106水平上存在着差异性，它会对植被覆盖和绿化水平有明显的作用和影响。
比如综合排名后四位的国家依次是：中国、尼日利亚、英国、澳大利亚，其得分分别为：-1.05846、-1.09855、-1.42076和-1.81891，说明这些国家的植被覆盖水平居世界平均水平之下。
其中澳大利亚以畜牧业为主，草地覆盖面积较大，而森林覆盖面积较小。
所以这四个国家是在植被覆盖方面均不够全面、不够发达的国家。
3. 全球植被覆盖情况的区域相似性和差异性分析系统聚类分析方法是定量地研究地理事物分类问题和地理分区问题的重要方法。
因此我们采用系统聚类分析方法对全球各地植被覆盖情况的区域相似性和差异性作综合和系统的分析。
3.1 基于欧氏距离的聚类计算首先采用标准差标准化方法对两个主成分得分的数据进行处理；然后采用欧氏距离测度样本间距离；最后计算出6种系统聚类分析方法的结果，通过比较选出以余弦作为区间的组间联接方法计算类间的距离并对样本进行分类，从而得到全球各区域植被覆盖情况的区域谱系图（见图1）。
图1 全球植被覆盖情况的区域谱系图 Fig.1 The pedigree map of Global vegetation coverage3.2全球植被覆盖情况的区域相似性和差异性分析 当类间距离取1.8（谱系图中第一条长竖线所示）和10.0（谱系图中第二条长竖线所示）时，可以将全球的19个国家划分为四个类和七个亚类。
第一类：匈牙利、印度、意大利、英国、尼日利亚、捷克、保加利亚、德国、波兰、法国和罗马尼亚11个国家，其中匈牙利、印度、意大利、英国、尼日利亚为一亚类，捷克、保加利亚为一亚类，德国、波兰、法国、罗马尼亚为一亚类。
这11个国家都是国土面积相对较小的国家，植被覆盖面积较小。
其中匈牙利、印度、意大利、英国、尼日利亚为一亚类是因为国土面积较小；捷克、保加利亚为一亚类是因为这两个地区的气候条件很类似，因为两个国家都地处地中海附近，气候条件较差，不太利于植被生长；德国、波兰、法国、罗马尼亚为一亚类是因为这四个国家地处西欧，气候条件相对地中海附近地区要好，但高大植被不如草地更适合生长。
第二类：日本、印度尼西亚2个国家。
这两个国家均为岛国，处在太平洋中，其特有的温带和亚热带海洋性气候使植物具有了良好的生长条件，从而使得这两个国家在森林覆盖率上占有了极高的比例。
第三类：中国、澳大利亚。
中国土地辽阔，森林面积广，但是人均占有量小；澳大利亚以畜牧业为主，草地面积大，相应的森林面积很小。
二者虽然森林蓄积量有差别，但是在森林面积，林木蓄积量，草地面积上差别不大。
从这方面看，这两个国家有一定的相似性以及差异性。
第四类：美国、墨西哥、加拿大、巴西4个国家，其中美国、墨西哥为一亚类，加拿大、巴西为一亚类。
这4个国家都是国土面积相对较大的国家，其森林覆盖面积也特别大。
它们的自然地理条件极为相似，由于国家经济的发展，对木材的需求量较大。
4．结论通过主成分分析将选用的用于分析全球植被覆盖水平的4个指标，“降维”成2个综合的、独立的，且功能明确的主成分，避免了4个斜交的、相关的指标在分析问题上造成的偏差。
2个主成分累计贡献律达82.106%；由主成分载荷可知X1（森林面积)和X3(林木蓄积量)对全球植被覆盖水平的影响作用突出；各主成分得分和综合主成分得分，清楚地反映出了全球各国在植被覆盖水平上的差异和特点。
主成分得分基础上的系统聚类分析结果（谱系图），揭示出了全球植被覆盖在各国家的相似性、差异性特点和规律。
此方法是对全球各区域植被覆盖水平进行定量分析的一种新的尝试。