201應(yīng)用專題基于遙感的自然生態(tài)環(huán)境監(jiān)測

專題：基于遙感的自然生態(tài)環(huán)境監(jiān)測技術(shù)支持郵箱：ENVI-IDL@技術(shù)支持熱線：-5官方技術(shù)博客：官方技術(shù)隨著社會的不斷發(fā)展，人們對自然生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的重視程度逐漸提高。本專題介紹應(yīng)用遙感技術(shù)進行自然生態(tài)環(huán)境的評價。專題背景專題中應(yīng)用10米分辨率的spot和TM融合影像，提取相關(guān)生態(tài)因子，應(yīng)用較成熟的自然生態(tài)環(huán)境評價模型完成整個自然生態(tài)環(huán)境評價流程。專題涉及植被覆蓋度計算、地形因子提取等內(nèi)容。所用功能模塊：除了使用ENVI主模塊功能外。還需要用到大氣校正擴展模塊中的快速大氣校正工具（QUAC）。說明：本專題由于數(shù)據(jù)的原因，最終結(jié)果精度不一定很高。旨在學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測的流程及ENVI相關(guān)工具的應(yīng)用。專題概述專題處理流程ENVIClassicENVI5.4圖像基本預(yù)處理1.1圖像基本預(yù)處理流程第一步：對高分辨率的全色影像進行正射糾正全色影像是10米分辨率的SPOTPAN數(shù)據(jù)第二步：高分辨率影像和多光譜影像的配準、融合以SPOTPAN正射糾正結(jié)果作為基準影像，對TM影像進行圖像配準；對配準后的ETM+數(shù)據(jù)和SPOTPAN正射校正結(jié)果進行圖像融合；用工程區(qū)矢量數(shù)據(jù)（湖北襄樊市部分區(qū)域）裁剪融合后的圖像，得到工程區(qū)域10米分辨率的多光譜圖像1.1圖像預(yù)處理流程常用到的地圖坐標系有2種，即地理坐標系和投影坐標系。地理坐標系（球面坐標系）是以經(jīng)緯度為單位的地球坐標系統(tǒng)，它有2個重要部分，即地球橢球體（spheroid）和大地基準面（datum）。大地基準面指目前參考橢球與WGS84參考橢球間的相對位置關(guān)系（3個平移，3個旋轉(zhuǎn)，1個縮放），可以用其中3個、4個或者7個參數(shù)來描述它們之間的關(guān)系，每個橢球體都對應(yīng)一個或多個大地基準面。1.2自定義坐標系—地理坐標系投影坐標系是利用一定的數(shù)學(xué)法則把地球表面上的經(jīng)緯線網(wǎng)表示到平面上，屬于平面坐標系。數(shù)學(xué)法則指的是投影類型，目前我國普遍采用的是高斯——克呂格投影（圓柱等角投影），在英美國家稱為橫軸墨卡托投影（TransverseMercator）。1.2自定義坐標系—投影坐標系高斯—克呂格投影示意在地面上建立一系列相連接的三角形，量取一段精確的距離作為起算邊，在這個邊的兩端點，采用天文觀測的方法確定其點位（經(jīng)度、緯度和方位角），用精密測角儀器測定各三角形的角值，根據(jù)起算邊的邊長和點位，就可以推算出其他各點的坐標。這樣推算出的坐標，稱為大地坐標。1.2自定義坐標系—大地坐標均為投影直角坐標系，高斯克里格投影。國內(nèi)坐標系實際上指的是我國的三個大地基準面。1.2自定義坐標系—國內(nèi)坐標系坐標名稱投影類型橢球體基準面北京54GaussKruger（TransverseMercator）KrasovskyD_Beijing_1954西安80GaussKruger（TransverseMercator）IAG75(Xian_1980)D_Xian_19802000坐標系GaussKruger（TransverseMercator）CGCS2000D_China_2000橢球體名稱年代長半軸（米）短半軸（米）扁率WGS8419846378137.06356752.31：298.257克拉索夫斯基（Krasovsky）19406378245.06356863.01：298.3IAG75(Xian_1980)19756378140.06356755.31：298.257CGCS2000(CRS80)20086378137.06356752.31：298.257北京54與西安80為參心坐標系。CGCS2000為地心坐標系。CGCS2000是全球地心坐標系在我國的具體體現(xiàn)，其原點為包括海洋和大氣的整個地球的質(zhì)量中心，CGCS2000是我國當前最新的國家大地坐標系。采用的橢球體參數(shù)：長半軸 a=6378137m扁率 f=1/298.257222101地心引力常數(shù) GM=3.986004418×1014m3s-2自轉(zhuǎn)角速度 ω=7.292l15×10-5rads-11.2自定義坐標系—參心與地心坐標系坐標定義文件：…\Harris\ENVI54\classic\map_proj文件夾下，三個文件記錄了坐標信息：ellipse.txt橢球體參數(shù)文件datum.txt基準面參數(shù)文件map_proj.txt坐標系參數(shù)文件定義北京5419度帶（6度分帶）的坐標系，以便本專題的使用

注：可直接使用定義好的三種國內(nèi)坐標系，參考“國內(nèi)坐標系文件”操作：自定義本專題研究區(qū)坐標系在衛(wèi)星影像和航空影像中會有一些幾何誤差。誤差主要由以下原因引起：比例尺變化傳感器的姿態(tài)/方位傳感器的系統(tǒng)誤差正射糾正可以消除這些誤差。1.3SPOTPAN正射糾正—為什么要進行正射糾正?在所有的攝影影像中都會發(fā)生1.3SPOTPAN正射糾正—比例尺變化2cm影像的各處比例尺是不相同的6cm房子的寬度=8m比例尺為1:400比例尺為1:133在影像的鉛直方向也有同樣的影響1.3SPOTPAN正射糾正—比例尺變化房子的寬度是恒定的(8m),而在影像上的體現(xiàn)卻各有不同,這說明各處的比例尺是變化的。1.3SPOTPAN正射糾正—傳感器姿態(tài)/方位2311要進行三角測量，就要給定軟件計算或估計出的空間傳感器的位置和方位123傳感器的系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)是沿掃描線獲取的，每條掃描線都有自己的透視中心。每條掃描線的傳感器位置和方向都不同。多項式的糾正只能針對分辨率比較低的衛(wèi)星影像，而對于高分辨率的衛(wèi)星影像我們需要嚴格的物理模型（如，dim原數(shù)據(jù)）或者是有理函數(shù)多項式進行模擬衛(wèi)星參數(shù)（如RPC參數(shù)）。1.3SPOTPAN正射糾正—推帚掃描透視中心對于分辨率較高（小于或等于15米），且具有RPC文件或者軌道參數(shù)的圖像，可以用正射糾正的方法完成幾何校正，以達到更高的精度要求。對于中等分辨率（如20米），影像覆蓋區(qū)為山區(qū)，地形起伏較大?？梢杂谜浼m正以達到較高的精度要求。1.3SPOT2/4PAN正射糾正—正射糾正使用條件傳感器模型文件ALOS/PRISMRPCRPC文件(.rpc)ASTERRPCRPC文件(.met)CARTOSAT-1(P5)RPCRPC文件PRODUCT_RPC.TXTFORMOSAT-2PushbroomSensor星歷參數(shù)文件(METADATA.DIM)IKONOSRPCRPC文件（_rpc.txt）OrbView-3RPCRPC文件(_metadata.pvl)QuickBirdRPCRPC文件(.rpb)WorldView-1/2/3RPCRPC文件(.rpb)GeoEye-1RPCRPC文件(.pvl/.rpc)KOMPSAT-2RPCRPC文件(.rpc)SPOT5Level1Aand1BPushbroomSensor星歷參數(shù)文件(METADATA.DIM)RapidEyeRPC存在metadata文件中Pleiades-1/2PushbroomSensor星歷參數(shù)文件(METADATA.DIM)資源一號02C、高分一、二號RPCRPC文件(.rpb)1.3SPOT2/4PAN正射糾正——常見正射糾正參數(shù)文件內(nèi)容：以DRG作為控制點參考源，完成SPOT2全色圖像的正射糾正數(shù)據(jù)：\201-專題：基于遙感的自然生態(tài)環(huán)境監(jiān)測\1-SPOTPAN正射糾正操作：進行SPOT2全色圖像的正射校正Landsat7影像數(shù)據(jù)是從網(wǎng)上免費下載的，是LPGS格式的L1T級別格式，已經(jīng)經(jīng)過一定的幾何校正和DEM校正，使用UTMWGS84的坐標系統(tǒng)。要做TM多光譜數(shù)據(jù)和SPOTPAN數(shù)據(jù)的融合，前提是兩景影像得互相配準，所以需要以正射校正后的SPOTPAN為基準，配準TM影像。1.4Landsat7影像幾何校正內(nèi)容：以正射校正SPOTPAN為基準，配準TM影像，為了做全色SPOT數(shù)據(jù)和多光譜TM數(shù)據(jù)的融合數(shù)據(jù)：201-專題：基于遙感的自然生態(tài)環(huán)境監(jiān)測\2-Landsat圖像配準操作：TM和SPOT數(shù)據(jù)的圖像配準將低分辨率的多光譜影像與高分辨率的單波段影像重采樣生成成一副高分辨率多光譜影像遙感的圖像處理技術(shù)，使得處理后的影像既有較高的空間分辨率，又具有多光譜特征。圖像融合除了要求融合圖像精確配準外，融合方法的選擇也非常重要，同樣的融合方法在用在不同影像中，得到的結(jié)果往往會不一樣。1.5圖像融合1.5圖像融合——ENVI中的融合方法融合方法適用范圍IHS變換紋理改善，空間保持較好。光譜信息損失較大大，受波段限制。Brovey變換光譜信息保持較好，受波段限制。乘積運算（CN）對大的地貌類型效果好，同時可用于多光譜與高光譜的融合。PCA變換無波段限制，光譜保持好。第一主成分信息高度集中，色調(diào)發(fā)生較大變化，Gram-schmidt（GS）改進了PCA中信息過分集中的問題，不受波段限制，較好的保持空間紋理信息，尤其能高保真保持光譜特征。專為最新高空間分辨率影像設(shè)計，能較好保持影像的紋理和光譜信息。NNDiffusepansharpening（NND）NearestNeighborDiffusionpansharpening算法，輸入圖像支持標準地理和投影坐標系統(tǒng)、具備RPC信息和基于像元位置（無空間坐標系）幾種地理信息元數(shù)據(jù)類型；支持多線程計算，能進行高性能處理。融合結(jié)果對于色彩、紋理和光譜信息，均能得到很好保留。內(nèi)容：進行SPOT2的10米全色波段和LandsatTM30米多光譜的融合操作，學(xué)習(xí)ENVI的融合操作流程數(shù)據(jù)：201-專題：基于遙感的自然生態(tài)環(huán)境監(jiān)測\3-TM-SPOT圖像融合操作：SPOT2和TM數(shù)據(jù)的圖像融合內(nèi)容：進行圖像裁剪，獲取研究區(qū)域—湖北省襄樊市（部分）數(shù)據(jù)：201-專題：基于遙感的自然生態(tài)環(huán)境監(jiān)測\4-TM-SPOT圖像裁剪1.6圖像融合圖像裁剪生態(tài)環(huán)境評價2.1處理流程數(shù)據(jù)已經(jīng)過預(yù)處理的TM-SPOT融合影像和DEM數(shù)據(jù)。生態(tài)因子選取對經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)進行快速大氣校正。本專題選取植被、土壤、地形三個最基本的要素作為評價區(qū)域自然生態(tài)環(huán)境的生態(tài)因子。以“植被覆蓋度”和“土壤指數(shù)”作為植被和土壤的生態(tài)因子，“坡度”作為地形因子。統(tǒng)一將這些生態(tài)因子進行歸一化處理。自然生態(tài)環(huán)境評價方法本專題選擇的是指數(shù)法與綜合指數(shù)法。流程說明這個過程使用ENVI中的快速大氣校正工具完成，這個工具的大氣校正結(jié)果一般是基于物理模型精度的±15%。數(shù)據(jù)：…\4-快速大氣校正\TM-Spot-xiangfan-quac.dat2.2大氣校正校正前校正后植被覆蓋度是根據(jù)前人研究的NDVI估算模型：FC=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)其中，NDVI是歸一化指標指數(shù)，NDVImax表示區(qū)域最大NDVI值，NDVImin表示區(qū)域最小的NDVI值。由于圖像中不可避免的存在著噪聲，NDVImax和NDVImin并不一定是最大NDVI值和最小的NDVI值，可以根據(jù)直方圖分別取兩頭“拐點處”的值。2.3生態(tài)因子生成—植被覆蓋度土壤指數(shù)同樣采用前人研究的模型裸土植被指數(shù)（GRABS）（楊存建，劉紀遠，2002）：GRABS=VI-0.09178BI+5.58959。VI和BI分別為穗帽變換的綠度指數(shù)和土壤亮度指數(shù)。BI和VI指數(shù)可分別用來評價裸土和植被的行為，VI指數(shù)與不同植被覆蓋有較大的相關(guān)性，土壤亮度對植被指數(shù)有相當大的影響，裸土信息變化的主要部分是由它們的亮度造成的，故由BI和VI線性組合形成的裸土植被指數(shù)能很好地反映土壤的裸露情況2.3生態(tài)因子生成—土壤指數(shù)穗帽變換（又稱KT變換）是一種特殊的主成分分析，是根據(jù)經(jīng)驗確定的變換矩陣將圖像投影綜合變換到三維空間，其立體形態(tài)形似帶纓穗的帽子，變換后能看到穗帽的最大剖面，充分反映植物生長枯萎程度、土地信息變化，大氣散射物理影響和其它景物變化程度的一種線性特征變換的圖像處理方法。穗帽變換能夠較好的分離土壤和植被。但是這種變換依賴于傳感器（主要是波段），因此其轉(zhuǎn)換系數(shù)對每種遙感器是不同的。2.3生態(tài)因子生成—土壤指數(shù)地形模型計算2.3生態(tài)因子生成—坡度評價因子生成之后，直接用它們?nèi)ミM行評價是比較困難的，因為各指標項的量綱不一致，所以沒有可比性。各指標的量化分值依其對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的貢獻程度，采用統(tǒng)一順序原則，即按照它們對生態(tài)環(huán)境正向影響的大小，從高到低分為若干級，對環(huán)境質(zhì)量貢獻越大，編碼值越大，反之則編碼值越小。各個參評因子數(shù)據(jù)經(jīng)過歸一化化后是一組反映其屬性特征的數(shù)值，其值介于1~10之間。2.4生態(tài)因子歸一化植被覆蓋度根據(jù)實際情況，植被對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的貢獻程度，依據(jù)植被的覆蓋度分為10級，覆蓋度越大編碼值越大。2.4生態(tài)因子歸一化覆蓋率%0-1010-2020-3030-4040-50編碼值12345覆蓋率%50-6060-7070-8080-9090-100編碼值678910土壤指數(shù)土壤的組成與土壤侵蝕等現(xiàn)象息息相關(guān)，這里采用的是裸土植被指數(shù)作為土壤因子，同樣將裸土植被指數(shù)值劃分為10級，如果質(zhì)量越好編碼值越大。2.4生態(tài)因子歸一化指數(shù)值-5300~-1021-1021~-718-718~-470-470~-277-277~-111-111~2626~163編碼值1234567指數(shù)值163~301301~494494~1800

編碼值8910

地形因子坡度對水土流失影響最大。一般情況下，侵蝕量和坡度成正相關(guān)