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植被覆盖度变化图200180160140120面积100806040200-100-50-200NDVI50100系列1
通过所得到的由92减去01年的植被覆盖度影像所得的植被覆盖度变化趋势图
根据NDVI=（NIR-R）/（NIR+R）NIR—近红外波段R —可见光波段-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；
可以知道遥感影像的巨大多数区域有植被覆盖，部分是云，水与岩石；NDVI=0.2左右的对应的植被覆盖的面积最大，在0.5以后的面积就很小了。此地的植被覆盖度从92年到01年间，植被覆盖度在一定程度上降低了。强植被覆盖度的地区面积不大，主要体现以水田为主的较稀疏的植被覆盖程度。
(六) 立体土地利用图的制作
选择dataprep-createsurface-surfacingtools将等高线shp图生成DEM的img图，其中要选择elev字段。在virtual gis\\virtualgis viewer打开dem和土地利用图，叠加DEM与土地利用图，得到三维模型。
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实习二：遥感温度反演和高光谱遥感模型反演
实验目的：
通过使用在第一周里获得的1992年和2001年的经过几何校正以及NDVI指数处理后的遥感影像，使用Erdas软件，学会自主编写相应的模型，直接通过模型导出最后的反演结果图。懂得建立简单的模型，结合所提供的数据资料，进行泥沙的高光谱反演。
实验步骤：
一、遥感温度反演
遥感温度的反演过程主要包括数据采集TM/ETM影像， 归一化植被指数，计算比辐射率(Emissivity),计算温度反演结果与分析。由于前两步已经完成并有成果图，因此在建立温度反演模型时当做输入数据使用。
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我们第二组负责采集灌木样品，首先由老师给我们讲解了一下地物光谱观测的基本原理和基本步骤，以及我们学校唯一的一台地物光谱观测仪和它的相关的软件的使用方法。
反射光谱分析方法：在物质成份分析以及物质鉴别中扮演者非常重要的角色。很多物质都有其特定的吸收峰或吸收带，我们只要测出该物质的反射，既可以知道该物质的吸收峰和吸收带，从而可以对该物质进行一系列分析，如含何种成分、含量多少等。相对于细说光谱分析法，反射光谱对物质的定量分析要困难一些，它受到很多因素影响：表面的粗糙程度、表面大小和形状、背景光以及夹持装置等。
根据温度反演的理论基础可知：
1.地表比辐射率对地表温度反演精度影响很大，研究发现地表比辐射率与植被指数高度相关，建立关系模型：
??1.0094?0.047*ln(NDVI)其中NDVI的取值范围 [0.157,0.727]。由
于水体和岩石裸土的?NDVI值小于等于0，因此当1.0094?0.047*ln(NDVI)NDVI?[NDVI0.157,不在正值区间0.727]时，?都取0。即?取
2.进行温度反演时是运用Planck方程计算亮度温度。参考模型
???0NDVI?0
3.反解Planck函数获取地表真实温度模型
编写遥感温度反演模型：打开Erdas，使用里面的modeler模块，建立模型的框架，流程图如下所示：
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在n1_1992jh2输入的是1992年经过NDVI指数处理的影像图。 1.地表比辐射率处理。
EITHER 0 IF ( $n1_1992jh2 < 0.157 || $n1_1992jh2 > 0.727 ) OR (1.0094+(0.047 *LOG
( $n1_1992jh2 ) ))OTHERWISE 。将结果保留进行下一步操作，同时在n9_1992jh中输入1992年经过几何校正的裁剪图。然后在下一
步的温度反演处理中使用其第六波段作为L?的值代入公式计算。得到 2.
EITHER0IF($n5_memory==0)OR(($n9_1992jh(6)-1.74)/(0.77*$n5_memory)-1.68*(1-$n5_memory)/$n5_memory )OTHERWISE 同样保留输出值进行第三步反解Planck函数：EITHER 0 IF ( $n6_memory ==0) OR ((756.34/LOG
( (607.76/$n6_memory)+1) )-195)OTHERWISE得到最后的温度反演图。其中在每一步处理需考虑0值的情况。
将数据加入模型，由此便可以得到1992年的温度反演图以及相关的温度分布范围的统计图。
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