201-应用专题基于遥感的自然生态环境监测

应用主题1:基于遥感的自然生态环境监测，技术支持邮箱：ENVI-IDL技术支持热线：400-819-2881-5官方技术博客：官方技术qq群：853412333，主题背景。随着社会的不断发展，人们越来越关注自然生态环境的质量。本课题介绍了遥感技术在自然生态环境评价中的应用。本课题主要利用10米2A哨兵数据源提取相关生态因子，应用成熟的遥感生态指数(RSEI)，对区域生态质量进行评价和监测，并完成整个自然生态环境评价过程。专题包括2A哨兵数据预处理和4个生态指标的计算。使用的功能模块：ENVI主模块功能Landsat8陆面温度反演工具本课题参考：区域生态环境变化遥感评价指标不同城市规划生态质量差异对比研究，数据源介绍，Sentinel -2数据介绍，数据源介绍，Sentinel -2数据介绍，数据源介绍，Sentinel -2数据介绍官方网站：/web/sentinel/missions/sentinel-2 Sentinel-2数据免费下载地址：https:/scihub.copernicus.eu/dhus/#/home,特殊处理，图像预处理，1，图像预处理处理，1。图像预处理过程，步骤1: Sentinel 2AL1C数据包括10米、20米和60米数据集，共有13个波段。通过分析，利用可见光、近红外和短波红外6个波段计算了本课题的生态指数。首先，合成10米和6个波段的数据。合成时，输入研究区域的矢量文件进行子区域合成。第二步：本研究区域覆盖了双视角哨兵2A数据，将多波段合成后的双视角数据进行拼接，然后将融合后的图像与工程区域(湖北省襄樊市部分地区)的矢量数据进行裁剪，得到工程区域内10米处哨兵2A的多光谱图像。第三步：对工程区10m哨兵2A的多光谱图像进行表观反射率标定，获得计算生态因子的大气表观反射率数据。1.1 2A哨兵数据多波段合成，数据开放文件-光学传感器-欧洲太平洋-哨兵-2选择MTD _ MSIL 1C的一个场景数据文件开放，数据自动分为3组，1.1 2A哨兵数据多波段合成，使用哨兵-2A数据计算植被指数，湿度成分，干燥度指数，用于本课题的波段有2，3，4，8，11和12。因此，这三个波段首先被合成以获得6个波段中10米的数据。使用/栅格管理/图层叠加工具，波段合成结果的存储路径为：“ 1-图像镶嵌”和1.2图像镶嵌，对波段合成后的两场景2A哨兵数据进行镶嵌处理。/镶嵌/无缝镶嵌工具。图像拼接结果的存储路径为：“ 2-图像校准”和1.3表观反射率校准。生态因子通过反射数据计算。表观反射率是指大气顶部的反射率，由表面反射率和大气反射率组成。表观反射率的计算参数一般在元数据信息中，可以通过DN值标定来计算。表面反射率是通过对表观反射率数据的大气校正获得的。由于数据已经过波段叠加和镶嵌处理，元数据信息中的辐射定标参数丢失，因此在此步骤中使用bandmath进行手动定标，公式为：b1*0.0001，视在反射率定标结果存储在. 3-图像剪辑和1.4研究区域剪辑。本课题的研究范围是湖北省襄樊市(部分)，研究区域采用Shapefile矢量文件进行裁剪。矢量数据存储在文件夹“ 襄樊某些地区的矢量边界”中，使用的是区域软件兴趣子集数据表单工具。研究区采伐成果的存储路径为：“ 4-生态因子计算”，结合参考资料计算生态因子计算、生态因子计算步骤、过程描述、植被指数、湿度组分、地表温度和土壤指数。作为绿色度、湿度、温度和干燥度的指标，植被指数、湿度成分和干燥度指数是用10米的表观反射率计算的2.1生态因子计算-绿色度指数、绿色度指数(NDVI)、归一化差异植被指数(NDVI)是应用最广泛的植被指数，它与植物生物量、叶面积指数和植被盖度密切相关。因此，选择NDVI代表绿色指数。NDVI工具/光谱/植被/NDVI是利用10米多波段哨兵-2A数据的表观反射率计算的，生态因子计算-湿度指数为2.2。遥感缨帽转换获得的亮度、绿色度和湿度成分已广泛应用于生态环境监测。湿度成分反映了水体、土壤和植被的湿度，与生态环境密切相关。因此，湿度指数由湿度分量表示。本主题使用索引数据库网站(https:/www.indexdatabase.de/db/i-single.php？Id=93)。本主题的湿度计算公式为：0.1509450:5200.197352033606000.327963033606000.340676033609000.711215503:1750在公式中为0.45722080:1750在公式中为0.4572 208033605波段计算公式：0.1509 * B2 0.1973 * B3 0.3279 * B4 0.3406 * B8-0.7112 * B11-0.4572 * B12，2.2生态因子计算-湿度指数计算结果，2.3生态因子计算-干燥度指数，干燥度指数一般为裸土指数SI，但在区域环境中，仍有相当一部分建设用地。它们还会导致表面“干燥”，因此干燥度指数可以由两者合成。也就是说，裸土指数SI和建筑指数IBI的组合：=(sii bi)2si=(11 4)(8 2)(11 4)(8 2)ibi=211/(11 8)8/(8 4)3/(3 11)211/(11 8)8/(8 4)3/(3 11)2，3，4，8，11是哨兵-2A数据2，3，4，8，11波段的反射率，2.3生态因子的计算-干燥度指数，波浪由于哨兵-2A数据没有热红外波段，因此选择同时获取的陆地卫星8号图像的热红外波段进行温度计算，并将获得的30米分辨率温度结果重新采样至10米，以匹配哨兵-2 a10米的空间分辨率，提高对地表热环境的识别程度。陆地表面温度是使用陆地卫星8的数据计算的。本课题直接使用基于大气校正方法的“陆地卫星8号陆地表面温度反演”工具实现该工具的安装：陆地卫星8号陆地表面温度反演5.3工具安装在ENVIAppStore，ENVI重启，2.4生态因子计算-热指数。/Extensions/Landsat8LST工具，查询获取大气条件参数，包括大气透过率、大气向上辐射、大气向下辐射，该工具直接计算地表温度的结果。2.4生态因子计算-热指数，对30m至10m的温度结果进行重采样，并为研究区域定制重采样工具：/栅格管理/调整大小数据，2.5生态因子标准化。评价因子生成后，直接用它们进行评价比较困难，因为每个指标项的维度不一致，所以没有可比性。在计算生态指数之前，有必要对它们的维数进行归一化，以便将每个指数的数值范围统一为01。归一化公式为：Nli=-Nli是归一化后的索引值，即像素1中的索引值；分别是索引的最小值和最大值。2.5、生态因子归一化，统计各指标的最小值和最大值，然后使用BandMath统计工具/统计/计算统计进行归一化，统计使用向量生成酸洗胶片文件，统计研究区域直方图。最小值和最大值的读取：由于图像中不可避免的存在噪声，本文采用2%标准来确定置信区间，即累积2%的像素为最小值，累积98%为最大值。例如，NDVI的最小值和最大值分别为：-0.124和0.728。归一化后，小于最小值的像素为0，大于最大值的像素被归一化1，2.5个生态因子。NDVI因子归一化带宽数学公式(B1LT-0.124) * 0 (B1GE-0.124和B1LE 0.728)*(B10.124)/(0.728 0.124)(B1GT 0.728)* 1湿度因子归一化带宽数学公式：(b2lt-0.139)* 0 (b2ge-0.139和B2LE 0.052)*(B20.139)/(0.052.139)(B2GT 0 生态评价方法、自然生态环境评价方法、常用方法，如指数法和综合指数法、德尔菲法、景观生态学法、得分叠加法、多指标权重法等。 本项目采用主成分变换法综合各种生态指标。每个指标对RSEI的影响是根据其数据本身的性质来确定的，并得到反映整个区域生态环境的RSEI生态指数。主成分变换用于指数积分。最大的优点是综合指标的权重不是人工确定的，而是根据数据的性质和各指标对各主成分的贡献程度自动客观地确定的，避免了权重设置因人而异、计算方法因方法而异而造成的结果偏差。具体方法是：对归一化的四个指标进行主成分分析，得到PC1和PC1的数值，以对应生态质量的优劣。获得遥感生态指数RSEI”。为了便于指标的测量和比较，对RSEI进行归一化处理，得到遥感生态指数RSEI。3.1生态因子综合多波段数据，将四个归一化生态因子综合成多波段数据工具/栅格管理/图层叠加，3.2主成分分析，主成分分析/变换/主成分分析旋转/正演模拟新闻统计和旋转，3.2为四个生态因子计算RSEI生态指数。为了便于指标的测量和比较，对RSEI进行归一化处理，得到遥感生态指数RSEI。公式为：RSEI=RSEI RSEI RSEI RSEI RSEI 统计第一主成分的最大值和最小值/统计/计算统计工具，3.2生态指数RSEI计算，带数学归一化第一主成分带。RSEI指数带宽数学的公式如下：(B1 1.077716)/(0.836071.077716)，3.3生态指数RSEI背景处理，文件-保存环境，选择图形用户界面，蒙版在研究区选择图形文件或蒙版文件，单击确定