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1、-实验报告一、实验准备实验名称：envi植被指数的提取实验时间： 年 月 日实验类型：R验证实验综合实验设计性实验1、 实验目的和要求：目的：掌握应用遥感图像处理软件进展植被指数提取方法，了解植被指数在图像解译中的作用。要求：根据植被遥感的原理和方法，利用所提供的数据，在ENVI软件下完成植被指数提取与分析。了解植被的光谱特性和不同时相植被指数差异及在土地覆盖分类中的作用等。提取的主要植被指数：NDVI, T-C变换，比值等植被指数分析：1不同土地覆盖植被指数差异，不同植被指数数值；2植被指数提取后的波段合成应用、植被指数图像的假彩色密度分割等后处理；3分析不同时相遥感图像植被指数的差异2、
2、实验材料及相关设备：采用软件：ENVI 4.6计算机：windows *p采用的遥感数据：Landsat 812038地区。数据时相：2021年3月16和2021年4月24日。3、 实验理论依据或知识背景：植被指数计算比值植被指数RVI：RVI=(b1 le 0)*0+(b2 le 0)*0+(b1 gt 0 or b2 gt 0)*(float(b1)/b2)B1为热红外波段band4，B2为可见光红波段band3归一化差异植被指数NDVI：NDVI= (b1 lt 0)*0+(b2 lt 0)*0+ (b1 ge 0 and b2 ge 0)*( float( (b1-b2)/(b1+b2
3、)差值植被指数DVI：DVI=(b2 le 0)*0+(b2 gt 0)*(b1-b2)基于缨帽变换的绿度植被指数：K-T取第二分量输出植被覆盖度计算覆盖度计算公式 : (b1 lt min)*0+(b1 gt ma*)*1+(b1 ge min and b1 le ma*)*(b1-(min)/(ma*-(min)二、实验容、步骤和结果遥感图像上的植被信息，主要通过绿色植物叶子和植被冠层的光谱特性及其差异、变化而反映的，不同光谱通道所获得的植被信息可与植被的不同要素或*种特征状态有各种不同的相关性，因此，我们往往选用多光谱遥感数据经分析运算加、减、乘、除等线性或非线性组合方式，产生*些对植被
4、长势、生物量等有一定指示意义的数值即所谓的“植被指数。用一种简单有效的形式来实现对植物状态信息的表达，以定性和定量地评价植被覆盖、生长活力及生物量等。在植被指数中，通常选用对绿色植物叶绿素引起的强吸收的可见光红波段和对绿色植物叶组织引起的高反射的近红外波段。这两个波段不仅是植物光谱中的最典型的波段，而且它们对同一生物物理现象的光谱响应截然相反，故它们的多种组合对增强或提醒隐含信息将是有利的。步骤：进入地理空间数据云平台下载相关的数据找到landsat 8 的相关数据;再找另外一个时间段的数据;1提取行归一化植被指数归一化指数NDVI被定义为近红外波段与可见光红波段数值之差和这两个波段数值之和的
5、比值。公式：NDVI=TM4-TM3/TM4+TM3在ENVI 的主菜单transforms下，运行NDVI子菜单，将得到的图像以612ndvi的文件名保存在文件夹中。得到的图像以灰阶显示如图的NDVI NDVI2提取绿度植被指数GVI公式：GVI=-0.2848*TM1-0.2435*TM2-0.5436*TM3+0.7243*TM4+0.084*TM5-0.1800*TM7在ENVY3.2的主菜单basic tools下，运行band math子菜单，键入上述公式，将得到的图像以612GVI的文件名保存在文件夹中。得到的图像以灰阶显示如图的GVIGVI3提取比值植被指数RVI 比值值被指数
6、RVI由于可见光红波段R与近红外波段NIR对绿色植物的光谱响应十分不同，且具倒转关系。两者简单的数值比能充分表达两反射率之间的差异。公式：RVI= TM4/TM3 在ENVI的主菜单basic tools下，运行band math子菜单，键入上述公式，将得到的图像以612GVI的文件名保存在文件夹中。得到的图像以灰阶显示如图的RVIRVI4提取差值植被指数公式：RVI= TM4-TM3 在ENVI的主菜单basic tools下，运行band math子菜单，键入上述公式，将得到的图像以612chazhi的文件名保存在文件夹中。得到的图像以灰阶显示如图将得到的几种植被指数按RGB合成后得到彩色图像，可以很明显的看到黄色较亮的局部为植被覆盖地区。三、实验小结1、实验中出现过的问题或错误、原因分析在NDVI计算的时候，要对数据进展预处理，通过辐射定标消除传感器本身产生的误差、大气校正将辐射亮度或者表观反射率转换为地表实际反射率，消除大气散射、吸收、反射引起的误差。在此当中，大气校正的过程中要注意各种参数的设定。在做了NDVI计算之后，可以让我们对实验区进展植被覆盖度、植被生长状态等的分析。指导教师评语和实验得分：实验得分：签名：年月日. z.
