该文档详细记录了关于基于遥感技术的NDVI（归一化差分植被指数）提取方法的第四次实验过程和结果分析。
实验四的目标是让学生熟悉ENVI（环境可视化图像软件）的基本操作，并掌握如何使用该软件提取并分析归一化植被指数(NDVI)。
计算NDVI的公式为：(NIR - Red)/(NIR + Red)，其中，NIR表示近红外波段，Red代表红光波段。在ENVI中，这个公式的实现是通过Band Math工具来完成的。在此实验中，我们将使用Landsat影像中的第4波段（红色）和第5波段（近红外）来进行NDVI计算，并将这些波段转换为浮点型(float)以确保精度。然后输入公式并指定对应的波段位置，最后设定输出路径，即可生成NDVI图像。
在提取出NDVI后，为了更直观地理解植被覆盖状况，通常会根据不同的NDVI值范围对结果进行色彩分级显示。例如：将NDVI小于0的区域、0到0.2之间、0.2至0.3以及大于0.3的区域分别用不同颜色表示出来；这样可以清晰地区分出植被分布的变化情况。在ENVI中，通过调整图层的颜色表来保留特定范围内的NDVI值，并移除其他部分即可实现这一目标。
接下来，可以通过设定不同的阈值从NDVI图像中提取具体的植被信息。比如选取NDVI大于0.3的区域（这通常代表健康生长状态下的植被覆盖），在Band Math工具里输入公式b1 ge 0.3 (这里 b1 表示 NDVI 图层)，选择相应的图层和输出路径，便能获取到这部分特定植被的信息图像。
分析NDVI值的意义在于它提供了关于地表植物生长状况的详细信息。高NDVI数值（接近于1）通常指示着茂盛健康且生长良好的植被；因为这类区域在近红外波段反射强烈而红光吸收显著增强。相反，低NDVI值（接近0或负数）可能表明了稀疏或者不存在植被覆盖的情况、水体等特征也常表现为负数；由于这些环境因素对近红外的吸收较强所致。此外，极低至为负的NDVI数值则可能是裸露地面、岩石或是水域区域的表现形式。因此，NDVI被广泛应用于农业监测、森林管理以及城市规划等多个领域，并且能够通过分析图像来定量评估地表植被状况进而支持环境保护与资源管理等科学决策过程。
5星
