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1、同时期影像拼接、重投影、转格式（MRT）黄土高原地区Projectedcoordinatesystemname:Beijing_1954_3_Degree_GK_CM_108EGeographiccoordinatesystemname:GCS_Beijing_1954MapProjectionName:TransverseMercatorScaleFactoratCentralMeridian:1.000000LongitudeofCentralMeridian:108.000000LatitudeofProjectionOrigin:0.000000FalseEasting:500000.000000FalseNorthing:0.000000北京54参考的椭圆：椭球坐标参数：长半轴a=6378245m；短半轴=6356863.0188m2、在Erdas中裁剪，得到研究区的原值NDVI-2000~9663方法：aoi格式文件裁剪：在ERDAS图标面板工具条中单击DataPrep图标，Subset，打开Subset对话框。在Subset对话框中需要设置下列参数：①输入文件名（inputfile）②输出文件名（outputfile）③单击aoi选中裁剪文件名：在chooseaoi选项中选中文件名④其余的我选择默认，然后ok等结果3、得到范围在-1~1的NDVI方法：ENVI—BasicTools—BandMath（波段运算，把负值去掉）在弹出的对话框BandMath中，Enteranexpression：(b1lt0)*0+(b1ge0)*(b1*0.0001)。这个公式意思就是：要是值小于0就乘以0，使其变为0；同时，值大于等于0的话就乘以0.0001这个系数。这样就OK了。关于B1代表所选的那个影像。（对于陆地表面覆盖来说，云、雨、雪在可见光比近红外波段有较高的反射作用，所以NDVI为负值；岩石、裸土的NDVI一般为0；有植被覆盖的地方一般大于0。）(b1*0.0001)然后重新输出为tif格式，gis中classfied下查看。在Erdas中波计算：4、如何通过NDVI来计算植被覆盖度？方法：一般都是用的像元二值模型。利用NDVI值得到植被覆盖度。公式：fc=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)取NDVIsoil=NDVImin,NDVIveg=NDVImax。（1）得到NDVI数据（2）查出NDVI影像的最大最小值：在scroll窗口右键—QuickStatistics对于最小值，由于是计算植被覆盖度，植被的NDVI应该是大于0，因此应该选择大于0的最小值。对于最大值，最大值不是1（红光波段反射率不等于0），因此应该选择数量大于0值小于1的最大值。注意：最大最小值提取需要设置置信度。如果置信度是0，则NDVImin取所有像元中最小的值，NDVImax取所有像元中最大的；如果取置信度是1，则NDVImin取像元中像元值累计概率1%附近的像元值，NDVImax取99%附近的那个像元值（注意是像元值的累积概率：累计概率=累积像元个数/总像元个数），同理其他也一样。问题：置信度如何获得？（3）波段计算：BasicTool—Bandmatch输入计算公式：float（（b1-minb1）/（maxb1-minb1））5、如何查看NDVI数据的“波谱曲线”(也就是spectralprofile)呢？方法：BasicTool—LayerStacking多期数据波段叠加，然后查看Zprofile。命名方式：步骤-年月-日期1月001、0172月033、0493月065、0814月097、1135月129、1456月161、1777月193、2098月225、2419月257、27310月289、30511月32112月337、353