方法教程:利用ArcMap影像分析获取NDVI,计算植被覆盖度(FVC)并制作专题...
在ArcMap中,通过打开影像分析功能,选择红色波段和红外波段序号,勾选科学输出,然后点击确定,选中影响分析栅格对象并点击NDVI分析图标,就能输出NDVI栅格。默认情况下,“红波段”为 3,“红外波段”为 4。如果需要,可以通过查看影像的元数据来确定使用的波段。接下来是植被覆盖度计算(FVC)与专题制图。
01.植被覆盖度遥感估算及等级划分
通过计算每个FVC等级的像素面积,我们得以深入了解植被分布的均匀性和热点区域。这些面积数据揭示了青海地区的植被覆盖动态,为植被保护策略的制定提供了科学依据。总的来说,通过PIE-Engine Studio的精确操作,我们得以高效地从遥感数据中提取出植被覆盖度信息,并将其转化为易于理解的等级和统计。这不仅有助...
遥感生态指数(RSEI)计算教程——四个指数的计算
在实际操作中,首先在ENVI中进行数据处理,包括中心化处理和标准化,然后通过Layerstacking工具合并四个指数。后续的主成分分析(PCA)是关键步骤,通过ENVI工具生成初始生态指数RSEI0,进一步标准化以便分级。全国RSEI数据集基于中分辨率卫星影像,覆盖全国各省,时间跨度自1981年起,数据详细信息请参考中国日值...
01.植被覆盖度遥感估算及等级划分
在遥感监测中,像元二分模型是估算FVC的基础,它通过计算NDVI(归一化植被指数)与土壤背景的差异来估算植被覆盖度。这个过程首先将NDVI分为土壤和植被两部分,然后计算两者之间的比例,最后确定为5个等级的覆盖度。PIE-Engine Studio是一款强大的遥感分析工具,它在青海省植被覆盖度反演实践中发挥了重要作用。
【ENVI精讲】处理专题五:基于像元二分模型的植被覆盖度反演
处理流程包括图像预处理,如数据读取与定标。首先,打开矢量数据,选择北京区域,通过空间裁剪功能减小数据量。定标完成后,使用Mosaic工具将多光谱数据合并为无缝图像。图像裁剪则确保数据精确针对研究区。大气校正是后续步骤,但具体细节在此省略。植被覆盖度反演则涉及计算NDVI,即归一化差值植被指数,通过处理...
植被指数如何计算呢?
多种卫星遥感数据反演植被指数 植被指数(NDVI)是检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等。NDVI能反映出植物冠层的背景影响,如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗超度等,且与植被覆盖有关。多种卫星遥感数据反演植被指数(NDVI)产品是地理国情监测云平台推出的生态环境类系列数据产品之一。
通过遥感技术获取农作物种植种类的方法
农作物种植面积监测:不同的作物在遥感影像上呈现不同的颜色、纹理、形状,利用信息提取的方法,准确获取农作物种植面积、种植区域分布。农作物长势监测:通过遥感获取农作物的苗情、生长状况及其变化的影像,利用归一化植被指数NDVI曲线反演计算农作物的叶面积指数,从而进行长势监测分析。
遥感模型——植被指数反演模型
植被指数的构建涉及红光和红外波段的选择,其准确度受土壤背景、大气状况、传感器特性和植被双向反射特性等因素影响。土壤颜色和亮度的变化可能干扰植被覆盖的识别,大气中的水汽和散射也会影响指数值。同时,不同传感器和观测角度的差异可能导致指数计算结果的不一致性。针对这些影响,植被模型有多种类型,如...
植被覆盖度信息提取
( 2) 植被指数变换: 将经过反射率反演的图像进行NDVI ( 植被指数) 变换,得到植被指数图像。各类样本在 NDVI 图像上呈离散度矩阵,植被与非植被类型在NDVI 图像上差异很大,利用 NDVI 图像可将植被与非植被区分开来。( 3) 密度分割: 由于植被指数是植被覆盖度的重要指标,并且对于遥感数据而言,每个...
植被指数的遥感数据反演植被指数
植被指数(DVI)是检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等。NDVI能反映出植物冠层的背景影响,如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等,且与植被覆盖有关。多种卫星遥感数据反演植被指数(NDVI)产品 是地理国情监测云平台推出的生态环境类系列数据产品之一。