计算每个像元的植被覆盖度这个怎么做到

计算每个像元的植被覆盖度通常涉及以下步骤，假设我们使用的是NDVI（归一化差值植被指数）作为指标，因为它是评估植被覆盖的一个常用方法：

1. **获取光谱数据**：
- 从TM影像（ag_09_quac.dat）中提取对应的红（Red）和近红外（NIR）波段数据。这两个波段在可见光和短波红外范围内，分别敏感于植物的生长状态和叶绿素含量。

2. **计算NDVI**：
- 对红波段和NIR波段的数据进行减法和除法运算，公式如下：

     NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)

- 可能需要先对数据进行标准化（如归一化到0-1区间），防止大数值导致的溢出或误差。

3. **处理异常值**：
- 检查像元中可能出现的零值（表示无信号或云遮挡），以及负数（可能存在仪器噪声）。这些值可能需要替换为缺失值或采用其他处理方法。

4. **设置阈值**：
- 如果需要将NDVI值转化为植被覆盖度级别（如低、中、高覆盖），可以设定阈值。例如，高植被覆盖度可能对应于大于0.6的NDVI值。

5. **统计分析**：
- 对每个像元的NDVI值进行计算，并基于预设的阈值将其分配到相应的植被覆盖度类别。

6. **结果存储**：
- 将像元级别的植被覆盖度数据存入新的栅格文件中，如.TIF格式，以便后续分析或与地理信息系统（GIS）兼容。

完成这些操作后，你就得到了每个像元的植被覆盖度值。请注意，实际计算可能还需要考虑更多的因素，如遥感数据的质量控制和土壤背景的影响。在应用这些步骤时，务必参照具体的影像资料和计算要求。