基于遙感影像北京市植被覆蓋率反演

1、基于ETM遙感影像的北京市植被覆蓋度反演1 緒論1.1 研究區(qū)概況北京中心位于北緯39度54分20秒，東經(jīng)116度25分29秒。位于華北平原西北邊緣。毗鄰渤海灣，上靠遼東半島，下臨山東半島。北京與天津相鄰，并與天津一起被河北省環(huán)繞。西部是太行山山脈余脈的西山，北部是燕山山脈的軍都山，兩山在南口關(guān)溝相交，形成一個(gè)向東南展開(kāi)的半圓形大山彎，人們稱(chēng)之為“北京彎”，它所圍繞的小平原即為北京小平原。誠(chéng)如古人所言：“幽州之地，左環(huán)滄海，右擁太行，北枕居庸，南襟河濟(jì)，誠(chéng)天府之國(guó)”。全市平均海拔43.5米。北京平原的海拔高度在2060米，山地一般海拔1,0001,500米。北京市國(guó)土面積16410.54平方公

2、里，市區(qū)面積12187平方公里，建成區(qū)面積1386平方公里。1.2數(shù)據(jù)的選擇 本研究的研究的是北京市植被覆蓋度反演，應(yīng)選擇植被生長(zhǎng)的旺季，考慮到北京市的氣候和季節(jié)，應(yīng)選擇610月份之間的數(shù)據(jù)影響為最合適的。據(jù)此，本研究選擇的是2009年9月22日的landsat5的TM遙感影像。圖1-1圖像的示例圖：影像綠地信息明顯，有較好的識(shí)別效果?；旧蠞M足研究的需要。1-1 影像數(shù)據(jù)1.3 研究的意義植被，包括森林、灌叢、草地和農(nóng)作物，既是生態(tài)系統(tǒng)的主要組成部分，也是生態(tài)系統(tǒng)存在的基礎(chǔ)，具有截流降雨、減緩徑流、防沙治沙、保持水土等功能，聯(lián)結(jié)著土壤、大氣和水分等自然過(guò)程，在陸地表面的能量交換、生物地球化學(xué)

3、循環(huán)和水文循環(huán)等過(guò)程中扮演著重要角色，是全球變化研究中的“指示器”1。植被根據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中水、氣等的狀況，調(diào)控其內(nèi)部與外部的物質(zhì)、能量交換。植被覆蓋與氣候因子關(guān)系極為密切，研究植被覆蓋變化 對(duì)氣候的影響是氣候變化研究的主要內(nèi)容之一，它影響著土壤濕度、地表溫度和地表能量與水的循環(huán)。一個(gè)城市的植被覆蓋度可以反映一個(gè)城市規(guī)劃的情況，間接的反應(yīng)一個(gè)城市的環(huán)境質(zhì)量，是城市的重要組成部分。城市化的迅速推進(jìn)，帶來(lái)了多樣化的生態(tài)足跡，植被覆蓋度，土壤污染率，地表侵蝕率，逐漸成為生態(tài)研究的熱點(diǎn)，也成為環(huán)境保護(hù)的重點(diǎn)。2 基本原理及反演技術(shù)流程2.1 植被覆蓋度植被覆蓋度是指植被（包括葉、莖、枝）在地面的

4、垂直投影面積占統(tǒng)計(jì)區(qū)總面積的百分比。容易與植被覆蓋度混淆的概念是植被蓋度，植被蓋度是指植被冠層或葉面在地面的垂直投影面積占植被區(qū)總面積的比例。兩個(gè)概念主要區(qū)別就是分母不一樣。植被覆蓋度常用于植被變化、生態(tài)環(huán)境研究、水土保持、氣候等方面。植被覆蓋度的測(cè)量可分為地面測(cè)量和遙感估算兩種方法。地面測(cè)量常用于田間尺度，遙感估算常用于區(qū)域尺度。目前已經(jīng)發(fā)展了很多利用遙感測(cè)量植被覆蓋度的方法，較為實(shí)用的方法是利用植被指數(shù)近似估算植被覆蓋度，常用的植被指數(shù)為NDVI。2.2 象元二分法像元二分模型是一種簡(jiǎn)單實(shí)用的遙感估算模型，它假設(shè)一個(gè)像元的地表由有植被覆蓋部分地表與無(wú)植被覆蓋部分地表組成，而遙感傳感器觀測(cè)到

5、的光譜信息也由這2個(gè)組分因子線性加權(quán)合成，各因子的權(quán)重是各自的面積在像元中所占的比率，如其中植被覆蓋度可以看作是植被的權(quán)重。下面簡(jiǎn)單介紹下在像元二分模型的基礎(chǔ)上研究的模型：(2-1)其中, NDVIsoil 為完全是裸土或無(wú)植被覆蓋區(qū)域的NDVI值，NDVIveg 則代表完全被植被所覆蓋的像元的NDVI值，即純植被像元的NDVI值。兩個(gè)值的計(jì)算公式為：(2-3)(2-4)利用這個(gè)模型計(jì)算植被覆蓋度的關(guān)鍵是計(jì)算NDVIsoil和NDVIveg。這里有兩種假設(shè)：1）當(dāng)區(qū)域內(nèi)可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%。公式（2-1）可變?yōu)椋?2-4)NDVImax和ND

6、VImin分別為區(qū)域內(nèi)最大和最小的NDVI值。由于不可避免存在噪聲，NDVImax和NDVImin一般取一定置信度范圍內(nèi)的最大值與最小值，置信度的取值主要根據(jù)圖像實(shí)際情況來(lái)定。2）當(dāng)區(qū)域內(nèi)不能近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%當(dāng)有實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的情況下，取實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)中的植被覆蓋度的最大值和最小值作為VFCmax和 VFCmin，這兩個(gè)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)圖像的NDVI作為NDVImax 和NDVImin。2.3 植被指數(shù)NDVI本研究選擇NDVI估算植被覆蓋度，盡管NDVI增強(qiáng)了近紅外與紅色通道反射率的對(duì)比度，增強(qiáng)了低值部分，導(dǎo)致對(duì)少植被區(qū)域較高、對(duì)多植被取區(qū)域較低的敏感度，

7、但有其自身的優(yōu)點(diǎn)：1) NDVI是植被生長(zhǎng)狀況的最佳因子。2) 經(jīng)過(guò)比值處理的NDVI可以消除與太陽(yáng)高度角、地形、云等和大氣條件有關(guān)的輻射條件變化的影響，使在研究區(qū)植被覆蓋度提取中的誤差一定程度上地減小。3) 北京市的幾種典型的地面覆蓋類(lèi)型在NDVI圖像上區(qū)分明顯，植被突出。鑒于以上的優(yōu)點(diǎn)，本研究用NDVI提取北京市的植被覆蓋度。NDVI，即近紅外波段NIR與可見(jiàn)光紅波段RED數(shù)值之差與這兩個(gè)波段數(shù)值之和的比值即： NDVI=(2-5)式中：NIR為近紅外波段數(shù)值；RED為可見(jiàn)光波段數(shù)值。2.4 主要技術(shù)流程數(shù)據(jù)的獲取數(shù)據(jù)的預(yù)處理輻射定標(biāo)大氣校正影像拼接圖像裁剪監(jiān)督分類(lèi)NDVINDVI異常值處

8、理林地農(nóng)用地城鎮(zhèn)水體其他掩膜文件統(tǒng)計(jì)最大最小值Lmin=b1*lmin+b2*lmin+b3*lmin+b4*lmin+b5*lminLmax=b1*lmax+b2*lmax+b3*lmax+b4*lmax+b5*lmaxVFC=(b1-b2)/(b3-b2)處理異常值后的NDVI植被覆蓋度異常值去除分級(jí)顯示圖2-1 技術(shù)路線3 數(shù)據(jù)的預(yù)處理3.1 數(shù)據(jù)的打開(kāi)本研究中圖像為美國(guó)landsat5衛(wèi)星所拍攝的TM5數(shù)據(jù)，包含有7個(gè)波段，格式為T(mén)IF。帶有地理坐標(biāo)。因本研究所使用的軟件為ENVI5.0,在其中可以直接打開(kāi)，跳過(guò)了以往的需要進(jìn)行波段的疊合過(guò)程，具體過(guò)程為：Open AsLandsatG

9、eo TIFF With Metadata 打開(kāi)影像如下：圖3-1 圖像（01）圖3-2 圖像（02）3.2 影像的輻射定標(biāo)隨著遙感技術(shù)的迅速發(fā)展, 遙感應(yīng)用逐漸從定性走向定 量, 輻射定標(biāo)是實(shí)現(xiàn)遙感信息定量化的基本前提。輻射定標(biāo)是指建立遙感傳感器的數(shù)字量化輸出值DN與其所對(duì)應(yīng)視場(chǎng)中輻射亮度值之間的定量關(guān)系。通常遙感數(shù)字圖像給出的是像元DN值。利用 DN值，只能進(jìn)行同景圖像內(nèi)部的相對(duì)比較。全球資源和環(huán)境變化研究要求遙感技術(shù)能夠提供長(zhǎng)時(shí)相、多區(qū)域、多種傳感器的遙感數(shù)據(jù)。只有將圖像DN值轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)像元的輻射亮度值, 才能對(duì)不同地點(diǎn)、不同時(shí)間和不同類(lèi)型傳感器獲取的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行定量比較與應(yīng)用，以滿足全

10、球資源和環(huán)境變化研究的需要，而 這個(gè)轉(zhuǎn)換過(guò)程就稱(chēng)為輻射定標(biāo)。 目前輻射定標(biāo)包括3個(gè)方面的內(nèi)容:1) 發(fā)射前的實(shí)驗(yàn) 室定標(biāo); 2) 基于星載定標(biāo)器的飛行中定標(biāo); 3) 在軌運(yùn)行期 間采用基于陸地(或海面)特性的“替代定標(biāo)” , 或借助其他衛(wèi) 星進(jìn)行的“交叉定標(biāo)”。輻射定標(biāo)貫穿衛(wèi)星整個(gè)生命周期, 是保持衛(wèi)星數(shù)據(jù)精度的一項(xiàng)非常重要的基礎(chǔ)工作。通過(guò)輻射定標(biāo)，可以監(jiān)測(cè)傳感器的性能變化，并定期或不定期地給出傳感器的輻射定標(biāo)系數(shù)。 定量遙感技術(shù)的發(fā)展，全球資源和環(huán)境變化的遙感監(jiān)測(cè)以及多光譜、多時(shí)相和多種衛(wèi)星傳感器遙感數(shù)據(jù)的綜合應(yīng)用 和定量分析技術(shù)的發(fā)展，迫切地對(duì)衛(wèi)星傳感器的輻射定標(biāo)提出高精度的要求。對(duì)于la

11、ndsat5的TM影像的輻射定標(biāo)是對(duì)于像元DN值的線性函數(shù)的變換，可以通過(guò)3-1公式進(jìn)行模型的變換。 (3-1)式中：L指定標(biāo)后的反射率值；單位（mW/(cm2*Sr*)）gain指增益系數(shù)；B指偏移數(shù)值；本研究是基于軟件ENVI5.0，選擇定標(biāo)輻射工具后，選擇相應(yīng)的影像數(shù)據(jù)，彈出如下對(duì)話框：3-3 輻射定標(biāo)其中定標(biāo)類(lèi)型選擇Radiance，輸入的參數(shù)類(lèi)型為BIL,數(shù)據(jù)的類(lèi)型必須為Float,然后點(diǎn)擊對(duì)話框中的FLAASH Settings按鈕。選擇數(shù)據(jù)的輸入路徑。3.3 影像FLAASH大氣校正3.3.1 大氣組成及FLAASH大氣矯正大氣主要包括氣體分子和一些其他微粒。分子主要有N2和O2

12、，約占99%，其余的1%是03、CO2、H2O及其他的氣體。大氣的微粒主要是煙、塵埃、霧霾、小水滴及氣溶膠。氣溶膠是一種固體和液體的懸浮物，一般直徑大小在0.0130之間，多分布在高度在5KM以下。大氣層自下而上依次分為對(duì)流層、平流層、中間層、熱層和散逸層。遙感利用的一切輻射都必須經(jīng)過(guò)地球的大氣層。由于傳感器的工作波段選擇的原因，對(duì)于傳感器接收到的電磁波輻射影響最大的是對(duì)流層和平流層。當(dāng)太陽(yáng)輻射穿過(guò)大氣時(shí)，必然要受到大氣散射、吸收和折射的影響。大氣校正的目的是消除大氣和光照等因素對(duì)地物反射的影響，獲得地物反射率和輻射率、地表溫度等真實(shí)物理模型參數(shù)，用來(lái)消除大氣中水蒸氣、氧氣、二氧化碳、甲烷和臭

13、氧對(duì)地物反射的影響，消除大氣分子和氣溶膠散射的影響。FLAASH 可以處理任何高光譜數(shù)據(jù)、衛(wèi)星數(shù)據(jù)和航空數(shù)據(jù)(860nm/1135nm)，這些數(shù)據(jù)是由HyMAP、AVIRIS、CASI、 HYDICE、HYPERION(EO-1)AISA、HARP、DAIS、Probe-1、TRWIS-3、SINDRI、MIVIS、OrbView-4、NEMO等傳感器獲得的。FLAASH還可以校正垂直成像數(shù)據(jù)和側(cè)視成像數(shù)據(jù)。Flaash大氣校正使用了 MODTRAN 4+ 輻射傳輸模型的代碼，基于像元級(jí)的校正，校正由于漫反射引起的連帶效應(yīng)，包含卷云和不透明云層的分類(lèi)圖，

14、可調(diào)整由于人為抑止而導(dǎo)致的波譜平滑。FLAASH可對(duì)Landsat, SPOT, AVHRR, ASTER, MODIS, MERIS, AATSR, IRS等多光譜、高光譜數(shù)據(jù)、航空影像及自定義格式的高光譜影像進(jìn)行快速大氣校正分析。能有效消除大氣和光照等因素對(duì)地物反射的影響，獲得地物較為準(zhǔn)確的反射率和輻射率、地表溫度等真實(shí)物理模型參數(shù)。FLAASH大氣校正對(duì)圖像有以下幾個(gè)要求：1) 數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)定標(biāo)后的輻射亮度（輻射率）數(shù)據(jù)，單位是：；2) 數(shù)據(jù)帶有中心波長(zhǎng)值，如果是高光譜還必須有波段寬度，這兩個(gè)參數(shù)都可以通過(guò)編輯頭文件信息輸入；3) 數(shù)據(jù)類(lèi)型-支持四種數(shù)據(jù)類(lèi)型：浮點(diǎn)型、長(zhǎng)整型、整型和無(wú)符號(hào)整

15、型；4) 數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存類(lèi)型是ENVI標(biāo)準(zhǔn)柵格格式文件，且必須是BIL或者BIP;5) 波譜范圍為：4002500nm3.3.2 大氣校正過(guò)程大氣校正的影響必須是經(jīng)過(guò)輻射定標(biāo)后的影響數(shù)據(jù)，首先打開(kāi)輻射定標(biāo)后的影像數(shù)據(jù)，選擇FLAASH大氣校正命令，彈出如圖3-4的對(duì)話框：3-4圖 FLAASH大氣校正點(diǎn)擊Input Radiance Image 時(shí)會(huì)彈出如3-5的對(duì)話框，此對(duì)話框的目的是用來(lái)做單位轉(zhuǎn)化的，因?yàn)樵谏厦娴妮椛涠?biāo)的時(shí)候已經(jīng)進(jìn)行過(guò)單位的轉(zhuǎn)化了，再次不需要再次轉(zhuǎn)化了，直接點(diǎn)擊OK。圖 3-5 單位轉(zhuǎn)化FLAASH大氣校正需要輸入較多的參數(shù)，如影像的中心坐標(biāo)、傳感器類(lèi)型、能見(jiàn)度、影像拍攝時(shí)間

16、等參數(shù)。這些參數(shù)均可以在頭文件里查詢。輸入各種參數(shù)之后以及儲(chǔ)存路徑之后點(diǎn)擊OK。3.3.3 FLAASH大氣校正前后比較FLAASH大氣校正之后基本上消除了大氣散射等因素的影響，主要的差別是影像在光譜曲線圖上的直觀表達(dá)，通過(guò)查看相同區(qū)域的光譜曲線以及根據(jù)地物的光譜曲線可以檢驗(yàn)FLAASH大氣校正的結(jié)果的效果。如圖3-6和3-7是植被光譜曲線FLAASH大氣校正前后的光譜曲線的對(duì)比。圖 3-6 大氣校正前的植被光譜曲線圖圖3-7 大氣校正后的植被光譜曲線圖圖3-8 植被的光譜曲線圖從上兩光譜曲線圖，結(jié)合圖3-8植被地物光譜曲線圖可以發(fā)現(xiàn)大氣對(duì)于影像的影響經(jīng)過(guò)FLAASH大氣校正之后有了顯著的改善

17、，能夠基本上和植被的光譜曲線吻合。影像的質(zhì)量上有了很大的提高，為下一步的植被覆蓋度反演奠定了反射率上的基礎(chǔ)。3.4影像的拼接由于北京市一幅影像的不能覆蓋完全，需要兩幅影像進(jìn)行拼接，在兩幅影響進(jìn)行大氣校正之后需要對(duì)兩幅影像進(jìn)行拼接。因?yàn)閘andsat5TM影像有自己的地理坐標(biāo)，所以我們?cè)谶M(jìn)行拼接的時(shí)候選擇基于地理坐標(biāo)的拼接，其過(guò)程如下：打開(kāi)圖像拼接命令，選擇經(jīng)過(guò)大氣校正后的兩幅影像，如圖3-9。圖 3-9 影像的拼接在上層的影像右擊，選擇Edit Entry命令，彈出如圖3-10對(duì)話框，在Data Value to Ignore中輸入0，點(diǎn)擊OK。圖 3-10 Edit Entry命令對(duì)話框點(diǎn)擊

18、file菜單，選擇Apply，彈出如下對(duì)話框（圖 3-11），選用三次卷積從采樣方式，選擇輸入路徑，背景值輸為0，點(diǎn)擊OK。即完成圖像的拼接。圖 3-11 圖像的拼接對(duì)話框拼接的結(jié)果如圖3-11.圖 3-12影像拼接后3.5 影像的裁剪本研究的區(qū)域?yàn)楸本┦?，兩幅影像不僅包含北京市而且還有北京市邊緣地區(qū)，屬于非研究區(qū)域， 在進(jìn)行植被覆蓋度反演的時(shí)候會(huì)影像數(shù)據(jù)的處理，而且會(huì)造成數(shù)據(jù)的冗余。因此，將研究區(qū)以外的區(qū)域裁剪掉對(duì)于研究的精度和效率在一定程度上有所提高。本研究是基于軟件ENVI5.0，改進(jìn)了以往需要將邊界矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成柵格數(shù)據(jù)，因此，可以在拼接的基礎(chǔ)上直接打開(kāi)矢量數(shù)據(jù)邊界，其裁剪的技術(shù)路線如

19、圖3-13影像圖裁剪后影像圖邊界矢量數(shù)據(jù)圖3-13影像裁剪路線裁剪的過(guò)程如下：打開(kāi)拼接后的影像，同時(shí)打開(kāi)北京市的矢量邊界文件，矢量邊界會(huì)自動(dòng)的疊加到影像上如圖3-14.圖3-14 影像邊界疊加選擇裁剪命令，在彈出的對(duì)話框中選擇適量邊界文件，并將去背景值設(shè)置為0，選擇輸出路徑，點(diǎn)擊OK，完成影像的裁剪，如圖3-15。圖 3-15 裁剪后的影像4.影像的信息提取4.1 計(jì)算NDVI及異常值處理4.1.1計(jì)算NDVI本研究是利用NDVI值進(jìn)行植被覆蓋度的反演，因此要對(duì)影像進(jìn)行計(jì)算NDVI值。由公式2-5可知，利用影像的第三波段和第四波段進(jìn)行求解。計(jì)算過(guò)程如下：打開(kāi)NDVI命令，在彈出的對(duì)話框選擇裁剪

20、后的北京市影像，點(diǎn)擊OK。在彈出的對(duì)話框中選擇輸入的影像類(lèi)型為landsatTM，在波段選擇里選3和4波段并選擇輸入的路徑，點(diǎn)擊OK，完成NDVI的計(jì)算。結(jié)果如圖3-16.圖 4-1 NDVI4.1.2 NDVI異常值處理影像因?yàn)槭艿教?yáng)高度角、地形、陰影等因素的影響，很少一部分區(qū)域計(jì)算后的NDVI值會(huì)出現(xiàn)大于1和小于0的情況，屬于異常值，在進(jìn)行植被覆蓋度反演之前要進(jìn)行處理。本研究中將小于0的NDVI值歸并為背景值，即賦值為0，將大于1的賦值為1。處理的方法是用波段運(yùn)算，處理過(guò)程如下：打開(kāi)波段運(yùn)算命令，輸入計(jì)算表達(dá)式(b1 lt 0)+(b1 gt 1),點(diǎn)擊0K。查看異常值的區(qū)域如圖3-17

21、圖 4-2 NDVI異常值其中的一個(gè)的大區(qū)域的是水體，可以看出符合正常誤差范圍里。打開(kāi)波段運(yùn)算命令，輸入計(jì)算表達(dá)式：（b1 lt 0）*0+（b1 gt 1）*0+（b1 ge 0 and b1 le 1）*b1，其中b1定義為NDVI值，選擇輸入的路徑，點(diǎn)擊ok，完成異常值的處理，結(jié)果如下圖3-18圖 4-3 異常處理后的NDVI4.2 用監(jiān)督分類(lèi)進(jìn)行土地分類(lèi)本研究是利用像元二分法進(jìn)行植被覆蓋度的反演，其中主要的一個(gè)步驟就是利用監(jiān)督分類(lèi)方法對(duì)影像進(jìn)行土地的分類(lèi)，然后統(tǒng)計(jì)不同土地類(lèi)型的NDVI值的最值進(jìn)行植被覆蓋度的反演，因此在反演之前應(yīng)進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)進(jìn)行土地的分類(lèi)。研究中，把北京市的土地分成五

22、大類(lèi)，即林地、農(nóng)用地、城市用地、水體、其他用地。利用FLAASH大氣校正后的影像進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)，過(guò)程如下:在ENVI5.0中，監(jiān)督分類(lèi)是一個(gè)工作流，打開(kāi)分類(lèi)工作流，選擇裁剪后的影像，添加五類(lèi)用地并選擇訓(xùn)練樣本，如圖4-4圖 4-4 監(jiān)督分類(lèi)訓(xùn)練樣本最終的分類(lèi)結(jié)果如圖4-5，圖 4-5 土地分類(lèi)圖4.3 利用土地分類(lèi)圖及NDVI統(tǒng)計(jì)各類(lèi)的最值本研究用的方法是利用像元二分法進(jìn)行植被的覆蓋度反演，根據(jù)公式2-1可知需要統(tǒng)計(jì)每一類(lèi)土地的NDVI最小值近似的代替NDVIsoil，統(tǒng)計(jì)出每一類(lèi)土地NDVI的最小值代替植被純像元的NDVIvge。根據(jù)各類(lèi)土地的最值求出植被覆蓋度VFC。因?yàn)槊恳活?lèi)的都需要統(tǒng)計(jì)，

23、如果對(duì)每一類(lèi)土地都進(jìn)行求解，不僅繁瑣而且容易出錯(cuò)，所以利用波段運(yùn)算。計(jì)算公式如下：.(4-1)式中：Lmin是影像所有土地類(lèi)別的最小NDVI值（是面積上的統(tǒng)計(jì)，并非數(shù)值的求和）； b1、b2、b3、b4、b5是土地的類(lèi)別； lmin是每一類(lèi)土地的NDVI的最小值；.(4-2)式中：Lmax是影像所有土地類(lèi)別的最大NDVI值（是面積上的統(tǒng)計(jì)，并非數(shù)值的求和）； b1、b2、b3、b4、b5是土地的類(lèi)別； Lmax是每一類(lèi)土地的NDVI的最大值；4.3.1 利用土地分類(lèi)圖的掩模制作如果要統(tǒng)計(jì)每一類(lèi)土地的NDVI的最值就需要講每一類(lèi)單獨(dú)分類(lèi)出來(lái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，因此需要通過(guò)制作掩膜文件。本研究中是根據(jù)分類(lèi)圖

24、中的每一類(lèi)別的分類(lèi)值進(jìn)行掩模的制作，分類(lèi)出每一土地類(lèi)別的NDVI值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。過(guò)程如下:1) 打開(kāi)經(jīng)過(guò)異常值處理的DNVI影響圖和分類(lèi)圖，打開(kāi)Compute Statistics 命令，在彈出的對(duì)話框中選擇經(jīng)過(guò)異常值處理的NDVI影像，點(diǎn)擊Msak Option下拉菜單，選擇Buidl Mask命令，在彈出的對(duì)話框中選擇Option下來(lái)菜單；2) 因?yàn)樾枰梅诸?lèi)圖進(jìn)行掩模的制作，而分類(lèi)圖對(duì)應(yīng)的是每一類(lèi)的數(shù)值，所以選擇Import Image Range，在彈出的對(duì)話框中選擇分類(lèi)圖影像，點(diǎn)擊OK，彈出圖4-6對(duì)話框，圖 4-6 Import Data Range3) 在4-6對(duì)話框中輸入對(duì)應(yīng)土地

25、的數(shù)值，然后點(diǎn)擊ok，完成一次掩膜的制作，圖4-7為林地的掩膜文件。圖 4-7 林地的掩膜影像文件4) 重復(fù)上述的步驟，完成各類(lèi)土地的掩膜文件。4.3.2 NDVI的最值統(tǒng)計(jì)在完成上述的掩模文件的制作之后，就需要對(duì)各類(lèi)的土地的NDVI的最值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，為之后的植被覆蓋度的反演做基礎(chǔ)。在本研究的的植被覆蓋度反演公式中理論上是針對(duì)每一個(gè)像元的植被和裸地的NDVI值，但在實(shí)際中，因?yàn)椴煌瑫r(shí)期植被長(zhǎng)勢(shì)不同以及受鄰近的像元的影響，NDVI的最值要根據(jù)研究區(qū)的情況而定。本研究取統(tǒng)計(jì)直方圖的第一個(gè)異常點(diǎn)所對(duì)的NDVI值作為每一類(lèi)的最值進(jìn)行植被覆蓋度的反演。具體過(guò)程如下：1） 打開(kāi)Compute Statist

26、ics命令，在彈出的對(duì)話框中選擇進(jìn)行異常值處理后的NDVI影響圖，點(diǎn)擊Select Mask Band，選擇制作好的掩膜文件，點(diǎn)擊OK。2）在上述彈出的對(duì)話框中勾選直方圖前的復(fù)選框，同時(shí)輸出直方圖和統(tǒng)計(jì)表格，如圖4-8，圖 4-8 統(tǒng)計(jì)結(jié)果3） 重復(fù)上述的步驟，完成每一類(lèi)的土地NDVI的最值統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表4.1。表4.1 DNVI最值統(tǒng)計(jì)土地類(lèi)別統(tǒng)計(jì)最小值統(tǒng)計(jì)最大值林地0.48620.9725農(nóng)用地0.32980.8093城鎮(zhèn)用地0.08480.5206水體00其他用地0.02270.55084.4 植被覆蓋度反演4.4.1 植被覆蓋度反演計(jì)算根據(jù)公式4-1和4-2以及植被覆蓋反演公式，需要求出Lmin和Lmax來(lái)求解植被覆蓋度，因此，首先要對(duì)影像的最值求解，然后進(jìn)行反演。具體的過(guò)程如下：1) 打開(kāi)band math命令，在彈出的對(duì)話框中輸如下公式：b1*0.4862+b2*0.3298+b3*0.0848+b4*0+b5*0.0227點(diǎn)擊ok。2) 在彈出如下的對(duì)話框中分別定義b1、b2、b3、b4、b5為林地、農(nóng)用地、城市用地、水體、其他用地所生成的掩模文件，選擇輸入路徑然后點(diǎn)擊ok，完成最小值的生成。圖 4-9 最小值3) 重復(fù)上述步驟，在