遥感地学分析实验报

1、实验一植被覆盖度反演一、实验目的植被覆盖度是指植被(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。通常林冠 称郁闭度，灌草等植被称覆盖度。它是衡量地表植被覆盖的一个最重要的指标，被覆盖度及其变化是区域 生态系统环境变化的重要指示，对水文、生态、全球变化等都具有重要意义。目前已有许多利用遥感技术 测量植被覆盖度的方法，其中应用最广泛的方法是利用植被指数近似估算植被覆盖度，常用的植被指数为 NDVI，本次实验完成植被覆盖度反演。二、实验数据实验选取两景覆盖北京市的 Landsat8 OLI影像、土地覆盖类型图以及北京行政边界矢量数据为数据源。 其中，土地覆盖类型图是作为掩膜文件使用，

2、其目的是为了便于植被覆盖度的估算；北京行政边界矢量数 据是裁剪出北京市行政区内的范围。Lan dsat8 OLI影像是从地理空间数据云网站上下载得到的，其成像时间为2013年10月份。与Landsat7的ETM+成像仪相比，0LI成像仪获取的遥感图像辐射分辨率达到12比特，图像的几何精度和数据的信噪比也更高。0LI成像仪包括9个短波谱段(波段1波段9),幅宽185km，其中全色波段地面分辨率为 15m，其他谱段地面分辨率为 30m。三、实验方法本文反演植被覆盖度所采用的是像元二分模型方法，像元二分模型是一种简单实用的遥感估算模型， 它假设一个像元的地表由有植被覆盖部分与无植被覆盖部分组成，而遥

3、感传感器观测到的光谱信息(S)也由这2个组分因子线性加权合成，各因子的权重是各自的面积在像元中所占的比率，如其中植被覆盖度可以 看作是植被的权重。因此，像元二分模型的原理如下：VFC = (S - Ssoil)/( Sveg - Ssoil)S为遥感信息，其中Ssoil为纯土壤像元的信息，Sveg为纯植被像元的信息。改进的像元二分法一一遥感信息选择为NDVIVFC = (NDVI - NDVIsoil)/ ( NDVIveg - NDVIsoil)两个参数的求解公式NDVIsoil=(VFCmax*NDVImi n- VFCmi n*NDVImax)/( VFCmax- VFCmi n)NDV

4、Iveg=(1-VFCmi n)*NDVImax- (1-VFCmax)*NDVImi n)/( VFCmax- VFCmi n)当区域内可以近似取 VFCmax=100% , VFCmin=0%VFC = (NDVI - NDVImi n)/ ( NDVImax - NDVImi n)当区域内不可以近似取 VFCmax=100% , VFCmin=0%，当有实测数据的情况下，取实测数据中的植被 覆盖度的最大值和最小值；当没有实测数据的情况下，植被覆盖度的最大值和最小值根据经验估算。其中，NDVIsoil为裸土或无植被覆盖区域的NDVI值，即无植被像元的NDVI值；而NDVIveg则代表完全被

5、植被所覆盖的像元的NDVI值，即纯植被像元的NDVI值。四、实验处理步骤1、实验处理流程如下图所示Linduf BULI 數曙s*p- Ii-mLi =ElD於.IfiieFlesr? ML |Capiat Typ*Factor D. JUO*FplTIFh FAl Daipiqi Vim HdpiI Bkll纽祢秸环 -LUL (II. 5-J ibLs 0 ULliJr 嵌此祈豹饥孟苗冲虻 hL 普沁如虫* 确3? ELu H.:1 ViL.K9E*33dFili* 1Di平 岂lrm 亦串芒口f *團特物再庐卢5口.右.J 7 R Q E 3 |)=COjLajrai M tc.Mii*

6、Lk加 |j吕 Sq D.Etall) Hu心*出:忖#矗 4羽砂:汕狎jmgnajl 3 口1 审 4. ftill 風u 口 4莖幻匚MTK咗(2)影像镶嵌因本文所使用的影像数据源是两景LandsatOLI影像，因此需进行影像镶嵌，镶嵌的目的是将不同的影像文件无缝地拼接成一幅完整的包含研究区域的影像。该处理过程在En vi5.1中实现，具体操作：在Toolbox中，选择/Mosaicking/Seamless Mosaic，打开无缝镶嵌工具，然后进行相关参数设置。Hiii TJ-HTjM./. fa Lav lil-EfcanE*ri- bl m Phi士 MMdifSeaiiless M

7、osaichhHi 古 沁*nts nts A ire KbsttrMia* HakMi. Uqt r llv Hriii iak.(3)影像裁剪因本文所使用的影像数据包含了北京市行政区划以外的部分地区，因此需进行影像裁剪，以将研究区 裁剪出来，并且减小了数据量，加快了数据处理速度，本文使用北京行政边界矢量裁剪图像。过程在Envi5.1中的具体操作如下：在Toolbox 中，选择 /Regions of Interest/Subset Data from ROIs，打开裁剪工具：alvia C31 ParameterEE E皿PQdd 孑口歸100117Eint4ir Qalpai 齐1输*0

8、 CLkUSi | CcssE唠棠淮進蚓洋寸析忑山52hL II(4) Flaash大气校正ENVI中的FLAAS模型是基于MODTRAN辐射传输模型，通过参数查找表来进行大气校 正的商业化软件。实验报告中需写出为什么用进行大气校正。在 Toolbox 中打开 FLAASH 工具 /Radiometric Correction/Atmospheric Correction Module/FLAASH Atmospheric Correction报告中需要对大气校正前后同一地物的光谱曲线进行对比。a 目ioisxWdvelmKtfi Lym lx：:寸.：jf gjjSpectral苗3、植被覆

9、盖度估算(1)计算 NDVI本文选取NDVI值为参数，采用像元二分模型对植被覆盖度进行反演，根据植被覆盖度的计算公式可知，要求取植被覆盖度，首先需要计算NDV。在Envi5.1中的具体操作如下：在 Toolbox 中，选择 Spectral/Vegetatio n/NDVI ， NDVI Calculatio n In put File 面板中，选择大气校正后的由于大气校正后的结果有部分像元为负值， 主要集中在阴影地区，这部分区域计算得到的 NDVI在-1,1 之外，为了便于后面的分析，这里统一将这部分像元进行处理，即NDVI值大于1的变为1,小于-1的变成-1。使用Bandmath工具，(写

10、出运算公式)，得到去除异常值文件。(b1 It (-1)*(-1) + (b1 gt (1)*1 + (b1 le and bl ge(-1)*b1(2)生成掩膜文件该过程主要是为了计算NDVI的最大值、最小值，根据土地利用分类图(共 5类，林地、农业用地、城市用地、水体与其他)制作各种土地利用类型的掩膜文件，在En vi5.1中的具体操作如下：在 Toolbox中选择 /Raster Management/Masking/Apply Mask，打开制作掩膜工具：寸# FFnFmprwE Fil* Infcirstimtr&ndj altk VI 旦33-= Ri 丘丸芦丘比川二=(M 11

11、dM ct (ll bU I G样诉込3) iron体耶. 宜I曲L可；MaskOffinitigifl.；*“* *1 lrihuii forLdLaA Itefi | Lll & All ItanzU SnilfeC | rLi Sewn*Sdiwi ir ?sl* 也51aLrt 如比 Qt i wM * 可仃匚la! 1JtCH阪Mnn -fI I rw IE.* 11_. bip-t ter DataMask士5 口电常幣电4 嗨41； B taiid: Bat.J l! cl.LiriAgr* Chtcu Co*prbes得到林地、农业用地、城市用地、水体与其他的掩膜文件。E- 9

12、 氏 暑 i-|7 rtvrvi-tvRu.k L，ioi Rwfck t 4fid i U： RS mhTrCi |yEnd fgisJiH l tl-uloz eE utdl3 R K riilib-iJil btk1 Hatid ivih (ObllH-J &厂 iH eLcii Xr ti; H心 1CLlilz莎IZPM1:上呂r and医 k. culX-yf ci iyWtrl ilwQ I 2- 3 4 6应用掩膜文件taiApply MaiI* udAyplir Q*in- w4 KfMt-W WSS.rai- . iijplr frw4 那比时 VlillliMTK414$

13、51J573bL4a-io?74H717 力艸!USL 27t5Q025Z7fr5Ll6f 詐訐j)QlirwLiD 0012 Q 04IN b.ani5D (M16u oaDd oat 3 nP M2Q b MJi p ausn -i he4 .J? 4H71 ill 4 4-11土地覆盖类型NDVImin( NDVIsoil)NDVImax( NDVIveg)林地-0.0039220.937255农业用地-0.0039220.701961城市用地-0.0039220.301961水体00其他-0.0039220.3490207i 44S9上地雋希英巴NDVImin (NDVIsoil)ND

14、VImax (NDVIveg)林地0姐CMO.Kb67农业用弛0.16040.7794城市用地0.04M0.4789rii其他0.094605J474)生成参数文件植被覆盖度的计算公式： VFC =(NDVI - NDVIsoil ) (NDVIveg -NDVIsoil)，该过程是根据上面得到的NDVI阈值分别生成 NDVIsoil和NDVIveg参数文件，也即 NDVImin与NDVImax。该过程主要使用 Envi5.1的 ban dmath工具，并且：NDVIsoil: b1*0.128627+b2*0.090196+b3*0.011765+b4*0+b5*0.003922其中，b1:

15、林地掩膜文件，b2 :农业用地掩膜文件，b3 :城市用地掩膜文件，b4 :水体掩膜文 件，b5:其他用地掩膜文件NDVIveg: b1*0.992157+b2*0.992157+b3*0.568627+b4*0+b5*0.639216其中，b1:林地掩膜文件，b2：农业用地掩膜文件，b3 :城市用地掩膜文件，b4：水体掩膜文件,b5:其他用地掩膜文件最终，生成的参数文件。(4)植被覆盖度估算利用上一步得到的 NDVIsoil和NDVIveg参数文件带入公式：VFC =(NDVI - NDVIsoil ) (NDVIveg-NDVIsoil)，该过程也是利用 Envi5.1中的Bandmath工

16、具来实现(写出运算公式)。分析下结果，会发现有一些异常值，即值在0,1之外，这些异常值是在 NDVI置信度之外的那部分像元产生的(也包括NDV异常像元)。这些像元数量不多，大约占 3.7%左右。还有背景和水体区域的植被覆盖度的值为-NaN,即无效值，因为分母为0造成的。第一种异常值可以将小于0的值变成0,大于1的值变成1,用bandmath工具即可，Bandmath表达式为：0.0b11.0，其中bl为植被覆盖度 ；-NaN可以用掩膜进 行处理，即在Build Mask中用-NaN生成掩膜。去掉异常值之后，并对其进行分类显示，最终得到的植被 覆盖度图。五、实验结论本文通过归一化植被指数（NDV

17、I）像元二分模型来估算北京市的植被覆盖度，从估算结果来看，该指 数空间呈现不均匀分布，人类活动区域植被较少，非人类活动区域植被较多，符合实际情况，故说明该模 型是有效进行植被分析。六、实验存在问题使用ENVI软件对影像NDVI处理以后，使用像元二分模型对图像进行植被覆盖分析，最后比较得出植被 覆盖状况实验二 土地利用分类与变化检测一、实验目的实验以某地区的两期的Landsat TM数据为数据源，采用监督分类完成两个时期土地利用分类， 及其土地利用变化分析，综合验证土地利用分类流程与土地利用变化监测方法。二、实验内容实验内容包括两期Landsat TM土地利用监督分类，及其分类结果分析与评价和土

18、地利用信息 变化提取分析等内容，其中变化检测采用分类后比较方法。要求掌握监督分类方法和变化检测流 程。实验数据ag_08_quac和ag_09_quac分别是08和09年的TM数据，掩膜数据在 掩膜文件 中。yviFilw Edit L- ixplvF 1&.罪 Qi B. D応丫 *QI I fTO C. ilW 弘 Z居民用地 QCC (TN 2 011 Flsu W g (m Istte(Tn Cal Cm n臥县Miit Qi.JC fm CQ .1W ReU i)?jC ftw c |Ani hi讥三、实验步骤1、分类体系的选择一一监督分类（1）类别定义/特征判别 参考分类标准如下表

19、所示水体居民用地留茬耕地裸地绿植耕地(2)样本选择为了建立分类函数,需要对每一类别选取一定数目的样本,在ENVI中是通过感兴趣区(ROIs)来确定，也可以将矢量文件转化为 ROIs文件来获得。打开分类图像，点击图层文件的右键，选择New Region of Interest菜单，默认ROIs为多边形，定义样本。先以08年为例最终样本分类如图:Overvi sw7 fc_O8_q-UiC. d4tQUAC(TMCalfTMMe i kffl# 0 .-. M ： g * i. + 2 *Tk4v-Llr, DvrvL4 |-B|jII lit: QU1 3 皿 Hat* QUIT cn t 或

20、in Pta QUIT Im C1J EV Ik- _J 3： g 応 Ae:让 瓯逐血 J巧障片讯世 肩Aft-山怕鶴加 7空t C_： 9_-uc. dtt gnu Ch w cm im空LSfit ( lTirm dc(ffl Cd gilC M Cd iTi Urta OUMC 91 C m Hel4 _J 卿j iiCompute ROI Separability,计算样本的可分离性。其中 Jeffries-Matusita, Tran sformed Diverge nee参数表示，这两个参数的值在 02.0之间，大于1.9说 明样本之间可分离性好，属于合格样本；小于1.8,需要重

21、新选择样本；小于1,考虑将两类样本合成一类样本。l/Jj ROl eparabilrty ReportFiteInput File： agjO8_quac.datf?Ol Name: (Jef friestiatusita. Transfcrmed Divergence)棵地：録楂樹地：(1 99769466 2 00000000)水体：(1.9104540 1.999S9707) 居住用地：(1 一北 DD203D 1 98178333) 留崔耕地：(1.329227 1 70953379)绿植耕地-裸地；(1,99769436 2 00000000)水体:(1.62238477 1.970

22、52770) 居住用地：(1.9930&454 1.99999999) 商崔梆地：(1.95590433 1 99303642)水体：裸地：(1.99104540 1.99999707)绿植耕地；(1 6223S477 1 97052770) 居住用地；(1 91322762 1 99872888) 留耗耕地：(1 90407774 1 3633553)居住用地：裸地：(1.肌 002030 1.98173393) 绿植耕地：(1 S930t454 丄.99999999) 水体：(1.91922762 1.9907JE88) 留卷耕地：(1,1447161 1 88519810)蹈茬耕地：蘇地

23、；(1,301 知 037 1,70953376) 绿植耕地：(1 95S90433 1 99803642) 来体：(1.90407774 1.6335953) 居住用地：(1 飞 14丄&1 1 .36519810)Pair Separation (least to most)j裸地snd圖輕耕地-1.30198037居住用地and留茬耕地-1 61447161绿植耕地 and水体- 1,62238477 標地 and居住用地- 1 S600203009年的2、土地利用分类有以下两个分类流程方法，选择其中一种方法即可。1）采用监督分类方法包括平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然，基于神经

24、网络模型,支持向量机、模糊分类等，Toolbox选择Classification Supervised 多种分类模型，实验挑选一种分类模型进行土地利用分类（报告中标出采用何种分类模型），并对分类结果的处理，使用 Classification-Post Classification 工具中方法。最大似然法08年：2) Toolbox 中，打开 /Classificati on /Classification Workflow，采用图像分类流程化工具。3、分类精度评定使用 Toolbox 中 Classification-Post Classification-Confusion Matrix，得

25、到分类精度评价混淆 矩阵和Kappa系数，对分类结果进行评价分析。Match Classes ParametersSelectGroumi Truth RMSelectClassi f ication Imagehps 1-Uiiclassifi ed 绿植耕地Ground lYwth BJJHClasific&ti on 匚1 电A.dd CoiinbiiLatj.CiiLWitched Classte-爵sIDO番-OKCaiicgL居:Class Confusiian Martiwonfusiat Ma true D *遛幽地学分榆实迅丸实坦二沁es讥t%旳re-ultOverall A

26、ccuxor - (210bU3L002)67.934Kapcc Caef icient 二 0Area，阈值大于2500剔除延伸性小于3的地物，参数Spatial-Elongation，阈值大于34、结果输出与处理对提取的结果叠合与处理，得到道路信息特征，如果效果不好，调整制定的提取规则四、实验心得道路信息作为一种重要的基础地理信息，可以作为提取其他地物目标的线索和参考系，具有很强的现 实意义。从遥感影像自动提取人工地物，特别是线状地物（主要是道路），不仅是摄影测量与遥感领域的难题也是计算机视觉与图像理解研究的重点之一。本次试验中，主要是 使用基于规则的面向对象信息提取方法，完成自动提取道路

27、信息的过 程。实验四太湖水体叶绿素浓度反演一、实验目的根据环境小卫星 CCD数据，反演太湖的叶绿素a浓度，要求掌握环境小卫星的数据读取、几何校正、大气校正、反演模型的建立、遥感反演过程、反演结果验证等操作技能及原理，熟悉遥感水质反演过程。二、实验要求根据环境小卫星 CCD数据特点及太湖水质反演模型要求，先对环境小卫星CCD数据进行数据预处理，大气校正、太湖区裁剪，利用波段比值法对实测的叶绿素a浓度数据建立反演模型，将模型应用于太湖水面区域影像，反演出整个太湖区的叶绿素a浓度,并验证模型精度。三、实验步骤（一）数据预处理1安装环境小卫星数据读取和定标补丁，复制到 HomeProgram File

28、s ENVI51Extensions目录下。本次实 验中已完成小卫星数据转化和定标，得到HJ1B-CCD1-20091006-Cal-sub数据，用于流域叶绿素反演。2、几何校正（图像配准），以TM作为基准影像对环境小卫星图像进行图像配准。（1）打开基准影像 TM_baseimage.img。（2）选择 Tool 中 Registration -Automatic Registration : Image to Image，选择基准影像第 4波段作为匹配波 段（TM_baseimage.img ）。（3）选择被配准影像 HJ1B-CCD1-20091006-Cal-sub.img第4波段作为被

29、配准波段。Ground（4）选择控制点，并调整控制点，直到总的RMS Error小于1个像素时，完成控制点的选择。点击Control Points Selection 上的 File-Save GCPs to ASCII，保存控制点。AJt lbw liJ*9 al lijrfidi. 2* I-I Vhm ikLiH 一 Irr= fal * .評w*“i.5 z勺 lwa *Vi4 11 ffci-plrl:啤 ITQ* lb13 i m th-i 申 mmi 斗 irw.w-! MRirwJ h-j I d I x I* idri- *1 事 iuvi i-3,rwii tn- eii：

30、v n it i _nWarp File （ As Image Map ），选择校正文件。 在校正参数面板中，投影参数默认。（6）在X和Y的像元大小输入30米，按回车，图像输出大小自动更改重采样方法选择Nearest Neighbor（保持图像辐射值不变），输出为registratio3、大气校正nm ，后面四列分别表示 4个波环境小卫星提供了波谱响应函数，以文本形式提供，第一列表示波长（ 段对应波长的波谱响应值。为了做大气校正，需要制作波谱曲线来描述波谱响应函数，用于大气校正。（1）制作波谱曲线打开 Display-New Plot Window 面板，在波谱绘制窗口中，选择 lmportA

31、SCII，导入 “681_HJ1ACCD1.txt 文本文件。在绘制窗口生成了 4条曲线，选择Edit-Data Parameters，编辑每条线的名称为b1，b2, b3, b4, 便于区分。将数据 Export-Spectral Library，在Output Spectral Library 面板中，有输出曲线相关参数设置， 将波谱曲线保存为波谱库文件“HJ1BCCD1光谱响应.sli。”(2) FLAASH 大气校正1) 主菜单 Spectral-FLAASH打开FLAASH大气校正模块;首先采用 Convert Data ( BSQ、 h81_HJlACCll txt bl bBl_

32、MJlACClL mt bZ 賀IJJIACCIH. mt 時WExport=Opti onz rC. mvi PlotBIL、BIP）工具，转换为BIL格式的数据。Impert *400 SOO EDO 700800Unlcno-uvn400100DSei JJlACCJl. ixl 14lhhftvirs Fftfe i AilriirCd|_OP255,25F)Lin* Styla1SymicuL ocl駅Cm口2）大气模型选择 Mid-Latitude Summer ,气溶胶模型选择 Rural,气溶胶反演方法选择 None,能见度给40km。3）大气模型选择 Mid-Latitude

33、 Summer ,气溶胶模型选择 Rural,气溶胶反演方法选择 None,能见度给40km。4）大气校正完成后，检查大气校正的结果，分别加载校正前后的图像，将两幅影像进行地理链接，移动 到植被区域（植被的波谱曲线比较特殊），在影像上右键，选择Z Profile （Spectrum）打开光谱曲线窗口,显示两幅图像同一位置的光谱曲线图。4、太湖区裁剪使用shp格式太湖范围数据，对影像数据进行裁剪(二)叶绿素反演 实验中选择波段比值法(Bnir/Bred )建立模型。1采样点实测数据处理需要结合实地调查数据，将水面调查点与实测叶绿素浓度在空间上相对应，其中实地调查数据中包括水面 调查点的经纬度、叶

34、绿素含量，实验数据使用叶绿素实测数据”。2、获取采样遥感影像上的数据1)采用波段计算器，输入float(b4)/b3，计算得到比值图像。2) 打开 Envi classic , Basic tool-Region of Interest-ROI Tool 工具，选择 ROI_Type-lnput Points from ASCII , 选择文本格式的 反演点.txt ”。注意参数选择，x :选择经度；y :选择纬度；These poi nt comprise : In dividual Poi nts。设置投影信息地理经纬度。将实地调查的点位置信息加载到图像中。UTVI Output af R

35、DIs (Ell ion Nor Q9 竽；“吃 2D1ENiiLr 盘阳1盘；L.NX IMhohIm:： KM SSfRO J rvH*! Eefinr fll制rcb F t辔4帕呻；3BLDL*1LonBLJ31.4ST22T271.-159739120-177461L 797833LC01HIFl舸43L.3T1133130,7?|293a $ mT3山夢鬥-b.L. J.II-.Jiax lZJtby11 丁遜T乩列把薛I2u.匹就询e31-莖ijj朋i20.2Crjyi6tLSS9Ll2CLtMT60L舷10?1 爭 OLEa 57打倆m 1閔扪&(LlL2Cl HO SEEDi

36、 E7ESnL.MAH131妣加耶idSt. 1MMLi鱼抽和L?32iiE31.1； GEM12KLU13236LMfi1531. 65050iaa aiT650曲屛H:?少飞IEIBSlilTOm.07?L31.12J.L ll-Ji&T1 i121114329231.1393:2L20l制1创1.212532ismsmoj(l 褥132331.CmT222moftiTjo几雄3斟31.0WZ111队审細ME氐舸3) 在 ROI Tool 中，选择 File-Output ROIs to ASCII 。选择 b4/b3 的图像，在 Output ROIs to ASCII Paramete

37、rs面板中，选择 ROI点，单击Edit Output ASCII Form，在输出内容设置面板中，选择ID、经纬度(Geo Location )、和波段像元值(Ba nd Values)。得到水面调查点与 Bnir/Bred对应的值，并导出。将相 应的Bnir/Bred值导入Excel表中，与实测值对应。F-MMg1-haL*/meENVOutfit ofBOTr ；5.1) Sun Jan 01 L4：15:Q93013H-niier af RDIs.1,Pile Dlmslcti.野创X 2239RClrSKl RrEid flROIFfib Vllur!1 碍 np oranTTt-： S3说LotLem.Bl131. 45TZZ7