使用envi classic5.3计算两景影像中植被前后变化面积

<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何使用ENVI Classic 5.3计算两景遥感影像的植被覆盖变化面积的问题。首先，我需要回忆一下ENVI Classic的基本操作流程，以及植被覆盖度计算的常用方法。根据用户提供的参考引用，特别是引用[3]中提到了植被覆盖度作为生态因子，这可能涉及到NDVI的计算，而引用[2]详细说明了NDVI的计算方法。此外，用户提到要比较两幅影像的变化，可能需要先分别计算每幅影像的植被覆盖度，然后进行差值分析。 首先，用户的问题可以分为几个步骤：数据预处理、计算植被指数（如NDVI）、计算植被覆盖度、分类或阈值确定植被区域、计算面积变化。我需要确保每个步骤在ENVI Classic 5.3中都是可行的，并且给出具体的操作指导。 数据预处理部分，引用[3]提到了快速大气校正，这可能是一个必要步骤，因为未经校正的影像可能会影响NDVI的准确性。接下来，计算NDVI需要用到红光和近红外波段，如引用[2]所述。然后，植被覆盖度的计算通常基于NDVI值，可能使用像元二分模型，将NDVI值转换为覆盖度百分比。之后，通过设定阈值区分植被和非植被区域，或者进行监督分类，如最大似然法，来提取植被区域。 对于两期影像的处理，需要确保它们已经进行了几何校正，以便像元对齐，这样才能准确比较变化。如果用户没有进行几何校正，可能需要先进行配准。此外，变化检测的方法可能包括直接计算两期植被覆盖度的差值，或者分类后比较两期的植被类别。 在ENVI中，Band Math是一个关键工具，可以用来进行NDVI计算和覆盖度转换。用户可能需要使用公式如$(b4 - b3)/(b4 + b3)$，其中b4和b3分别是近红外和红光波段。覆盖度的计算可能涉及将NDVI值归一化到0-1范围，再乘以100得到百分比。 最后，面积计算需要知道每个像元的实际面积，这取决于影像的空间分辨率。用户可能需要统计植被覆盖区域的像元数量，再乘以单个像元的面积。变化面积则是两期植被面积的差值。 需要注意的是，用户可能对ENVI Classic的界面和具体操作不太熟悉，所以步骤要尽量详细，比如如何打开影像，选择波段，使用Band Math输入公式，进行分类，以及如何统计像元数量。同时，要提醒用户可能遇到的问题，比如波段顺序不同导致NDVI计算错误，或者阈值选择不当影响结果准确性。 可能还需要提到一些优化方法，比如使用监督分类可能比阈值法更准确，但需要训练样本。或者，在计算覆盖度时，如何根据研究区域调整NDVI的最大最小值。此外，引用[1]中提到的窗口大小调整可能影响空间滤波，但在覆盖度计算中可能影响不大，除非进行了平滑处理。 总结步骤应该是：预处理（大气校正、几何配准）→ NDVI计算→植被覆盖度计算→分类或阈值处理→面积统计→变化分析。需要确保每个步骤引用正确的参考资料，比如引用[2]和[3]来支持NDVI和覆盖度的计算步骤。</think>根据遥感影像处理流程和ENVI Classic 5.3功能，计算植被覆盖变化面积的操作步骤如下： ### 一、数据预处理 1. **影像配准** 确保两景影像已完成几何校正和空间配准，使像元位置精确对应。可通过`Map > Registration > Select GCPs`进行控制点匹配[^3] 2. **大气校正** 使用`Basic Tools > Preprocessing > General Purpose > FLAASH`进行辐射定标和大气校正，消除光照差异影响[^3] ### 二、植被指数计算 1. **NDVI计算** 通过`Basic Tools > Band Math`输入公式： $$ \text{NDVI} = \frac{\text{NIR} - \text{RED}}{\text{NIR} + \text{RED}} $$ 其中NIR为近红外波段（如Landsat-8 Band5），RED为红光波段（如Landsat-8 Band4）[^2] 2. **重复操作** 对两期影像分别执行NDVI计算，生成`NDVI_Time1`和`NDVI_Time2` ### 三、植被覆盖度计算 1. **覆盖度转换公式** 使用像元二分模型： $$ f = \frac{\text{NDVI} - \text{NDVI}_{\text{soil}}}{\text{NDVI}_{\text{veg}} - \text{NDVI}_{\text{soil}}} \times 100\% $$ 在Band Math中实现，需通过影像统计确定$\text{NDVI}_{\text{soil}}$（裸土值）和$\text{NDVI}_{\text{veg}}$（纯植被值）[^3] 2. **生成覆盖度图** 对两期NDVI数据分别计算，得到`FVC_Time1`和`FVC_Time2` ### 四、变化检测 1. **差值法计算变化量** 新建Band Math表达式： $$ \Delta \text{FVC} = \text{FVC\_Time2} - \text{FVC\_Time1} $$ 2. **阈值划分** 通过`Raster Color Slice`设置变化等级（建议阈值）： - 显著减少：$\Delta \text{FVC} < -20\%$ - 轻微减少：$-20\% \leq \Delta \text{FVC} < 0$ - 基本不变：$|\Delta \text{FVC}| \leq 5\%$ - 轻微增加：$0 < \Delta \text{FVC} \leq 20\%$ - 显著增加：$\Delta \text{FVC} > 20\%$ ### 五、面积统计 1. **分类结果输出** 将阈值划分结果导出为分类图像：`File > Save As > ENVI Classification` 2. **面积计算** 打开分类图像，使用`Class Statistics`统计各类像元数量，结合影像分辨率计算实际面积： $$ \text{面积} = \text{像元数} \times (\text{分辨率})^2 $$ 例如30m分辨率Landsat影像，每个像元对应$900m^2$[^1] ### 六、结果验证 通过`Display > View Overlay > Geographic Link`同步显示两期影像与变化区域，结合实地数据验证精度 ```envi_batch ; ENVI Classic批处理示例 pro calculate_fvc ; 加载影像 envi_open_file, 'time1.dat', r_fid1 envi_open_file, 'time2.dat', r_fid2 ; 计算NDVI ndvi1 = (b5 - b4)/(b5 + b4) ndvi2 = (b5 - b4)/(b5 + b4) ; 计算植被覆盖度 fvc1 = (ndvi1 - 0.2)/(0.8 - 0.2) * 100 ; 假设裸土NDVI=0.2，纯植被=0.8 fvc2 = (ndvi2 - 0.2)/(0.8 - 0.2) * 100 ; 输出结果 envi_write_image, fvc1, 'fvc_time1.hdr' envi_write_image, fvc2, 'fvc_time2.hdr' end ```