? ? ? ? 除了水文分析和溝道形態(tài)分析之外，在實際工作中還要計算植被蓋度！

???????植被蓋度，也稱為植被覆蓋率或植物覆蓋度，是指某一地表面積上植物冠層垂直投影面積占該地表面積的比例。它通常以百分比的形式表示，是描述地表植被狀況的一個重要參數(shù)。植被蓋度不僅反映了植物個體的大小和密度，還體現(xiàn)了群落結(jié)構(gòu)和生態(tài)系統(tǒng)的健康狀態(tài)。

? ? ? ? 本次計算植被蓋度所用到的軟件為：Pix4Dmapper和Arcgis10.8.1

步驟1：處理無人機影像（使用Pix4D）

1. 創(chuàng)建項目：

???- 打開Pix4Dmapper。

???- 創(chuàng)建一個新項目，選擇“開始一個新項目”，輸入項目名稱，選擇項目文件夾（路徑無中文）。

???- 導入無人機拍攝的原始影像。?

? ?- 在處理選項模板處選擇第一個——“3Dmap”

注意：如果你的無人機攜帶的是RGB相機，你最后想要求一個植被指數(shù)的時候，千萬不要選Ag Mulispectral這個模板，因為相機中不帶有近紅外波段，無法進行處理。當然，如果你攜帶的相機帶有近紅外波段的話，并且你恰好需要一個植被指數(shù)如NDVI的話，就可以選擇它。

? ? ? ? 我們后續(xù)會使用一些其他適用于RGB相機的植被指數(shù)來反映植被的生長情況。

2. 設(shè)置坐標系統(tǒng)：

???- 確保設(shè)置了正確的坐標系統(tǒng)，這樣后續(xù)才能準確匹配其他地理數(shù)據(jù)。一般會自動識別坐標系統(tǒng)，比如我的項目坐標系統(tǒng)為WGS84_UTM_Zone49N。

3. 影像處理：

???- 在“1. 初始處理”階段，軟件會自動進行影像匹配，生成稀疏點云。

???- 在“2. 點云與網(wǎng)格”階段，選擇生成密集點云和表面模型。

???- 在“3. DSM、正射影像和指數(shù)”階段，生成數(shù)字表面模型（DSM）和正射影像。

????????該階段耗時較長，請耐心等待

? ? - 在結(jié)束后可以導出質(zhì)量報告。

? ? -?DSM和正射影像DOM結(jié)果都被保存在3_dsm_ortho文件夾下，其中DSM被保存在1_dsm文件夾，DOM被保存在2_mosaic文件夾。?

? ? - 三維網(wǎng)格紋理在3d_mesh中，加密電云在point_cloud中

4. 生成植被指數(shù)：

? ? ? ? 當使用無人機攜帶的RGB相機時，我們無法直接計算NDVI（歸一化差異植被指數(shù)），因為NDVI需要近紅外（NIR）波段和紅光（Red）波段的信息，而普通的RGB相機只能捕捉紅光、綠光和藍光三個波段的信息。為了彌補這一不足，研究人員開發(fā)了一些基于RGB波段的植被指數(shù)，這些指數(shù)可以在一定程度上反映植被的生長狀況。如NGRDI、EGRBDI、RGBVI、NGBDI等，下面是幾個常用的替代指數(shù)：

補充：對于上面部分指數(shù)的解釋

1. NGRDI (Normalized Green-Red Difference Index) 歸一化綠紅差異指數(shù)

適用場景: NGRDI 主要用于評估植物的綠色程度，因為綠色植物的葉綠素含量較高，可以更好地吸收紅色光而反射綠色光。因此，在評估植物生長狀態(tài)、健康狀況及病害監(jiān)測方面非常有用。

2. EGRBDI (Enhanced Green Red Blue Difference Index) 增強型綠紅藍差異指數(shù)

適用場景: EGRBDI 是一個較為特殊的植被指數(shù)，它考慮了紅光、藍光與綠光的關(guān)系，能夠更細致地反映植物的生理狀態(tài)。這種指數(shù)在特定的研究中可能有助于區(qū)分不同類型的植被或識別植物的特定生理特征。

3.RGBVI (Red Green Blue Vegetation Index) 紅綠藍植被指數(shù)（最適用于本實驗）

適用場景: RGBVI 結(jié)合了紅、綠、藍三種顏色的信息，適用于基于可見光范圍內(nèi)的圖像來評估植被覆蓋度和健康狀況。它對于那些需要使用普通相機獲取數(shù)據(jù)的應用特別有用，比如無人機航拍或手機拍攝的植被監(jiān)測。

4.NGBDI (Normalized Green-Blue Difference Index) 歸一化綠藍差異指數(shù)

適用場景: NGBDI 可以幫助評估植被的健康狀態(tài)，特別是在水體附近的植被監(jiān)測中，由于藍光更容易被水吸收，因此這個指數(shù)可以幫助區(qū)分水生植被和陸地植被。

5.GLI (Green Leaf Index) 綠葉指數(shù)（又名VDVI）

適用場景: GLI 能夠有效地突出綠色植物的特征，適用于監(jiān)測植物的生長狀態(tài)、健康水平以及植被覆蓋度。它對于需要快速評估大范圍植被狀況的應用尤其有用。

?————————————分割————————————

? ? ? ? 在Pix4D中，點擊“視圖”->“指數(shù)計算器”?？梢蕴砑游覀兊囊恍┲笖?shù)。

????????最后要注意在處理選項中勾選指數(shù)（根據(jù)需要判斷是否勾選R、G、B以及灰度部分，建議不勾選），并重新處理第三部分（耗時很長，至少三個小時）

? ? ? ? 補充：如果你的指數(shù)部分已經(jīng)構(gòu)建過一次了，那么你可以不用再進行第三部分了（耗時實在是太長了），你可以在指數(shù)計算器中添加并編輯新的指數(shù)，添加后點擊生成即可。

????????結(jié)束后在文件夾內(nèi)即可找到對應的圖像：

步驟2：導入和分析數(shù)據(jù)（使用ArcGIS）

1. 導入數(shù)據(jù)：

???- 打開ArcGIS。

???- 通過“添加數(shù)據(jù)”按鈕，導入步驟1中生成的正射影像和植被指數(shù)圖像。

2. 使用植被指數(shù)計算植被蓋度：

???- 利用植被指數(shù)，可以通過設(shè)定閾值來確定哪些區(qū)域是植被。通常，這些指數(shù)值范圍為-1到1，植被通常表現(xiàn)為正值，具體閾值可根據(jù)實際情況調(diào)整（依據(jù)遙感數(shù)字圖像處理教程，植被指數(shù)在0.4~0.5之間為綠色健康植物，若只考慮覆蓋程度而不考慮健康狀況則降低閾值）。

???- 使用“柵格計算器”來應用閾值，生成植被覆蓋區(qū)域的二值圖像。例如：

?????Con("xxxxx.tif" > 0.25,1,0)

注意：閾值的選定是動態(tài)的，需要進行多次嘗試，對比生成后與原tif圖像的區(qū)別，選擇最契合的閾值。因為植被指數(shù)≠NDVI，對于NDVI來說，我們可以直接認為植被在某數(shù)值間是健康的，而對于這種不常見的指數(shù)而言，我們需要對比不同閾值的契合度選擇最合適的值作為判斷植被的標準。

? ? ? ? 如下圖所示，我經(jīng)過多次嘗試，最后選擇了一個最契合RGBVI植被指數(shù)的圖像（閾值設(shè)置為0.1，僅供參考）。在實際操作中，我們需要進行多次的反復對比。

???- 等待處理完成后，會生成一個新的柵格圖層，其中1表示植被，0表示非植被區(qū)域。

3. 計算植被蓋度百分比：

???- 打開“屬性表”來統(tǒng)計植被（值為1）的像素總數(shù)和總像素數(shù)。（Count）

???- 計算植被蓋度百分比：

?????(植被像素數(shù) / 總像素數(shù)) * 100%

? ? ? ? 可以導出到excel表格進行簡要計算。