由NDVI计算FVC【ArcPy教程】

植被覆盖度（Fraction Vegetation Cover，FVC）

植被覆盖度( FractionalVegetation Cover，FVC) 通常定义为植被( 包括叶、茎、枝) 在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比，它量化了植被的茂密程度，反应了植被的生长态势，是刻画地表植被覆盖的重要参数，也是指示生态环境变化的基本指标。植被覆盖度的测量方法从以前的地面测量（目估法、采样法等）操作复杂，成本高，效率低逐渐被遥感估算方法取代（回归指数、植被指数等）。

$VFC=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)$

以下太长不看了，重点是几个公式。

VFC即植被覆盖度：

NDVIsoil为完全是裸土或无植被覆盖区域的NDVI值
NDVIveg则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI值，即纯植被像元的NDVI值。

比如以5%的置信度计算某时期NDVIsoil、NDVIveg, 其中累计百分比为5%时的NDVI值为NDVIsoil,累计百分比为95%时的NDVI值为NDVIveg

两个值的计算公式为：

（1）NDVIsoil=(VFCmax*NDVImin-VFCmin*NDVImax)/(VFCmax-VFCmin)

（2）NDVIveg=((1-VFCmin)*NDVImax-(1-VFCmax)*NDVImin)/(VFCmax- VFCmin)

置信度计算方法为：

ENVI公式:
(b1 gt 0.7)* 1+(b1 It 0.05)0+(b1 ge 0.05 and b1 le 0.7)(b1-0.05)(0.7-0.05))
Arcgis中calcuator公式:
Con( inRaster<0. 05 ,0. Con( (inRaster>=005 )&( inRaster<=0.7). (inRaster-005)/(0.7-0 .05),1))

数据处理

数据来源：ModisNDVI数据下载
空间位置：陕西省榆林市
时间：2000-2022年

具体操作

1.创建Python文件

首先打开PyCharm，新建一个目录，用来存放工程文件，在目录下面就可以创建Python程序文件了，你只需要点击【新建】→【Python文件】

新建工程

2.写入代码

# coding=utf-8

# 导入必要的模块
import sys
# reload(sys)
# sys.setdefaultencoding("utf-8")
import os
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *

# 设置输入文件夹路径
inputfilepath = r"C:\NDVIout\Result"

# 设置ArcGIS的工作环境为输入文件夹路径
arcpy.env.workspace = inputfilepath

# 获取输入文件夹中所有的.tif格式的栅格数据集
rasterlist = arcpy.ListRasters("*", "tif")

# 设置输出文件夹路径
outputpath = r"C:\FVCout"

# 设置中间数据存储文件夹路径
intermediateDataPath = outputpath + "\\" + "IntermediateData"

# 检查输出文件夹是否已存在，如果不存在则创建
if os.path.exists(outputpath):
    print("Outputfile floder exists!")
else:
    os.makedirs(outputpath)  # 创建多层目录

# 检查中间数据存储文件夹是否已存在，如果不存在则创建
if os.path.exists(intermediateDataPath):
    print("IntermediateData floder exists")
else:
    arcpy.CreateFolder_management(outputpath, "IntermediateData")

# 遍历每一个栅格数据集
for raster in rasterlist:
    print(str(raster))
    
    # 设置工作环境为中间数据存储文件夹
    arcpy.env.workspace = intermediateDataPath
    arcpy.env.overwriteOutput = True

    # 检出ArcGIS 3D Analyst和Spatial扩展许可
    arcpy.CheckOutExtension("3D")
    arcpy.CheckOutExtension("Spatial")
    
    # 构建输入栅格数据集的完整路径
    inputRaster = inputfilepath + '\\' + raster
    print(inputRaster)
    
    # 构建输出VFC（Vegetation Fraction Cover）栅格数据集的完整路径
    vfcoutPath = outputpath + '\\' + raster[:-4] + "_VFC.tif"
    print(vfcoutPath)

    # 将输入栅格数据集转换为浮点型
    arcpy.Float_3d(inputRaster, "floatNDVIBand.tif")
    
    # 将浮点型栅格数据集乘以10000
    arcpy.Times_3d("floatNDVIBand.tif", 10000, "outTimesndvi.tif")

    # 读取输出的浮点型栅格数据集
    inRaster = "outTimesndvi.tif"
    inRaster = arcpy.Raster(inRaster)
    
    # 根据条件进行逻辑运算，生成VFC栅格数据集
    outCon = Con(inRaster < 0.05, 0, Con((inRaster >= 0.05) & (inRaster <= 0.7), (inRaster - 0.05)/(0.7 - 0.05), 1))
    
    # 保存生成的VFC栅格数据集
    outCon.save(vfcoutPath)
    
    # 打印提示信息
    print("OK!")

提示，网络代码可能需要进行修改到符合自身需求和数据需求的情况，有疑惑可以关注微信公众号xbgis联系作者进行解答。

3.运行成功

china_2021_NDVI1km.tif
F:\沙漠绿色奇迹\modis_ndvi\榆林市\china_2021_NDVI1km.tif
F:\沙漠绿色奇迹\modis_ndvi\FVC\yulin\china_2021_NDVI1km_VFC.tif
OK!
china_2022_NDVI1km.tif
F:\沙漠绿色奇迹\modis_ndvi\榆林市\china_2022_NDVI1km.tif
F:\沙漠绿色奇迹\modis_ndvi\FVC\yulin\china_2022_NDVI1km_VFC.tif
OK!

进程已结束,退出代码0

打开文件夹，查看批量处理后的结果

批量生成好的FVC