203-应用专题：基于像元二分模型的植被覆盖度反演.pptx

应用专题三：基于像元二分模型的植被覆盖度反演

专题概述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。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。

像元二分法模型像元二分模型是一种简单实用的遥感估算模型，它假设一个像元的地表由有植被覆盖部分地表与无植被覆盖部分地表组成，而遥感传感器观测到的光谱信息也由这2个组分因子线性加权合成，各因子的权重是各自的面积在像元中所占的比率，如其中植被覆盖度可以看作是植被的权重。VFC=(S-Ssoil)/(Sveg-Ssoil)S为遥感信息

改进的像元二分法模型（李苗苗等，2004）改进的像元二分法——遥感信息选择为NDVI两个参数的求解公式当区域内可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%当区域内不可以近似取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；当没有实测数据的情况下，植被覆盖度的最大值和最小值根据经验估算。VFC=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)NDVIsoil=(VFCmax*NDVImin-VFCmin*NDVImax)/(VFCmax-VFCmin)NDVIveg=((1-VFCmin)*NDVImax-(1-VFCmax)*NDVImin)/(VFCmax-VFCmin)VFC=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)

处理流程图

进入专题数据：“203-专题：基于像元二分模型的植被覆盖度反演”图像预处理植被覆盖度估算结果输出

1.1数据读取与定标File-OpenAs-Landsat-GeoTIFFwithMetadata，打开_MTL.txt。Toolbox/RadiometricCorrection/RadiometricCalibration，选择可见光-红外组（7个波段），打开Landsat定标工具

1.2图像镶嵌当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或多幅图像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。ENVI的镶嵌功能基于像素镶嵌、无缝镶嵌工具、快速镶嵌工具自动颜色平衡，边缘直方图匹配自动生成接边线、接边羽化提供结果预览功能运算速度快占用非常少的虚拟内存空间

1.2图像镶嵌两景相邻的OLI数据，镶嵌得到包含北京市区的完整范围/Mosaicking/QuickMosaic

1.3图像裁剪图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除，常用的裁剪是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像的分幅裁剪。根据结果可分为规则裁剪不规则裁剪

1.3研究区裁剪利用北京市行政区划矢量边界对上一练习中镶嵌的结果进行矢量裁剪，得到北京市区的数据

1.4FLAASH大气校正/RadiometricCorrection/FLAASHAtmosphericCorrection

2.1NDVI计算Spectral/Vegetation/NDVI

2.2模型参数既使同一景影像,对于NDVIsoil和NDVIveg不能取固定值，两个值会随土壤类型和土地利用类型的变化而变化。利用土地利用类型生成不同土地覆盖类型对应的最大值和最小值/Classification/PostClassification/ClassStatistics以森林NDVI进行统计为例，选择累积概率2%和98%处的值作为NDVI最值，即：NDVImin=0.373NDVImax=0.835

土地覆盖类型NDVImin（NDVIsoil）NDVImax（NDVIveg）林地0.3730.835农业用地0.1610.741城市用地0.0350.530水体00其他0.0430.5922.2模型参数

2.3模型参数——合成NDVIsoil和NDVIveg根据上一步得到的NDVI阈值分别生成NDVIsoil和NDVIveg参数文件NDVIsoil(b1eq1)*0.373+(b1eq2)*0.161+(b1eq3)*0.035+(b1eq5)*0.043NDVIveg(b1eq1)*0.835+(b1eq2)*0.741+(b1eq3)*0.530+(b1eq5)*0.592其中b1为分类文件

2.4植被覆盖度估算波段运算的过程表达式为：(b1-b2)/(b3-b2)b1-NDVI(去除异常值)b2-NDVIsoilb3-NDVIveg

2.5植被覆盖度的验证和分类目前业内植被覆盖度的验证方法主要是通过野外调查结果进行验证，如：以与地面垂直的角度用数码相机拍摄采样点的地面照片，使用G