图4 剔除水体模型
图5 剔除水体的图像
2.2 2 植被指数计算
利用ERDAS进行植被指数的计算主要有两种方法：一种是直接利用菜单工具：Interpreter-spectral Enhancement-Indices。植被指数选择NDVI，设置相应的参数即可以自动进行计算。第二种方法是利用ERDAS的空间建模工具进行计算。模型如下所示：
图6 植被指数计算模型
本文利用第一种方法进行计算，因为第二种方法需要已知裸地的植被覆盖情况与最高植被覆盖情况，因为缺乏相关经验与实测数据，所以先计算出植被指数，最后在ARCgis中进行植被植被覆盖度的估算。得到植被指数分布图如下：
图7 徐州市植被指数图
2.3 基于GIS的植被覆盖度估算 2.3.1 植被覆盖度估算
根据植被指数整幅图像的灰度分布情况，截取上下限阈值，近似的估计NDVIveg
=0.563 NDVIsoil=0.0078，采用ARCGIS软件的栅格计算器（Spatial Analyst-Raster Calculator)，应用植被覆盖度的估算公式计算所有影像的植被覆盖度分布情况。 将计算得到的植被覆盖度( FC) 分5级: 低植被覆盖度( FC＜ 10%) 、较低植被覆盖度( 10%≤FC＜ 30%) 、中度植被覆盖度( 30% ≤FC ＜ 50%) 、较高植被覆盖度( 50%≤FC＜ 70%) 和高植被覆盖度( FC≥70%），并将分级图像彩色显示：
图8 徐州市植被覆盖度图
栅格计算得到的图像格式 为GRID格式，不具备栅格图像的灰度信息，为了得到不同
植被覆盖度的面积统计值，将该图像进行属性值的重新设置低植被覆盖度的属性值为1 ，较低植被覆盖度的属性值为2，中度植被覆盖度的属性值为3，较高植被覆盖度的属性值为4，高植被覆盖度的属性值为5，水体与误差错分区的属性值设置为0，这样得到按照新的属性值统计的栅格总数，根据栅格总数可以计算出每种植被覆盖情况的面积。重分类的设置如下：
图
9 植被覆盖度属性重分类
2.3. 2 分区植被覆盖统计
利用徐州市的行政区划图与植被覆盖图进行叠加，计算出徐州市六县的植被覆盖情况，这里的六县植被覆盖情况采用的平均值估计。
图10 植被覆盖度分区图
图11 植被覆盖度分区统计设置图
3 结果分析
1）经过分区统计与面积统计，在所得的徐州市六区植被覆盖情况统计表（表一）中显示出：徐州六县及徐州市区的植被覆盖度总体较低，没有较高及高度植被覆盖区域。这说明徐州市的生态环境相对较差，对植被的覆盖情况不重视。新沂与丰县的植被覆盖度是所有区域中最高的，睢宁次之，以下依次为沛县，邳州，铜山，徐州市区，这与各个区域的经济发展水平有一定的相关性。经济发展程度高的，对城区的开发利用程度较高，植被覆盖率就相应降低。反之，植被覆盖率较高。同时这也反映目前徐州市的经济发展在一定程度上还是以牺牲自然资源与环境为代价的。
表一 徐州六县分区植被覆盖度统计
睢地区 植被覆盖0.2 度
邳州 沛县 丰县 新沂 铜山 徐州 宁 0.20.22 0.28 0.28 0.17 0.07 7