基于GIS与遥感的福州市植被生态环境质量综合分析-技术流程与具体实验步骤-

#基于GIS与遥感的福州市植被生态环境质量综合分析-技术流程与具体实验步骤

基于GIS与遥感的福州市植被生态环境质量综合分析

——技术流程与具体实验步骤一、技术流程具体的实验流程如图1所示。原始数据hb&Vl土■黄展指習禹&Biiylil□EMnifrss*提取遥感信息5top*-专题制图+T7密度分割丿Layout原始数据hb&Vl土■黄展指習禹&Biiylil□EMnifrss*提取遥感信息5top*-专题制图+T7密度分割丿Layout主.嵯分賛債祐林综合得命综台评价模型技术流程图图1.技术流程图二、实验步骤(一)数据预处理(1)波段叠加1、2006年11月5日的Landsat5TM原始数据如图2所示。64元数据0L5119042042ZOOBL105GCF.t/64元数据0L5119042042ZOOBL105GCF.t/1岂L5119042_04220061105JITL.1kt富|迎ADME.GTFdata原始LandsatSTM数据glL511964L0422006110O10.TTFii-1J□二L5119042_0422006110&_B20.TIFLSI19042_04220Q&L10KB30.1IFL5119042_042200B110O.TIFL5119042_04220061105J50.1IFLSI19042_0422006110 0.TIFLSI19Q42_Q422QQ&L1O&ZB7Q.TIFL5119042 Ddll.TIF55,30555d305既30555d3055員30513d8445民305110,55414IicrosoftllierosaftlicrosoftHicrnsaftlicrosoftKicrosoftMicrosoftIicrosoftX本一v恃文本文档GTF文件Ofl□flOfJU£1OflOflOfl图2.原始数据2.在ENVI软件中点击菜单BasicTools,选择子菜单LayerStacking,如图3所示。eENVI4.5FileBasicToolsClassificationTraiResizeData(Spatial/Spectral)SubsetDataviaROIsRotate/FlipDataLayerStacking波段叠加图3.波段叠加菜单（ENVI4.5）3.在弹出的窗口中设置参数：选择要进行叠加的波段数据以及结果数据名称和存放路径，如图4所示。生成的多波段影像如图5所示。SelectedFilesforLayerStacking：04220061105_B70.TIF[Band1]04220061105~B60.HF[Band1]042200611052B50.HF[Band1]04220061i05_B40.TIF[Band1]04220061105_B30.TIF[B&nd1]04220061105B20.TIF[Band1]15119042L51190421511904215119042L5119042L511904215119042二042200611051>10.口『[BandjjArbitraryIGeograph；。Lat/LonOutputMapProject!on晶入要进行叠加的波段数据ImportFile...ReorderFiles...,DeleteIStatePlaneCHAD27)StatePlaneCNA£83)Argentina-Zone1Argentina-Zone2|Argentina~Zone3D5.OutputFileRange:♦Indusive:rangeencompassesallthefilesMetersZoneSetZone..OutputResultto(♦File'MemoryXPixelSize[30.00000000MetersEnterOutputFilenameChooseYPixelSize|30.00000000MetersF:\20061105\multiB输出文件的

路径和名称Resampling〔NearesLNeighborj生成的多波段影像（5,4,3波段组合）图4.设置波段叠加的参数 图5.生成的多波段影像（RGB为5,4,3组合）（2）投影转换利用Arcmap软件中的投影转换工具Project,对福州市行政界线图层进行投影转换。如图6所示。（3）影像裁剪InputDatasetorFeatureClass[FZboundaryInputCoordinateSystem(optional)IB社ijin grOutputDatasetorFeatureClass|F：\20061105\FZBProject.shpOutputCoordinateSystem|iGS1984UTMZone50N吕囲Jfl.GeographicTransformation(optional)EnvironmentsShowHelp»ICancel图6.投影转换1.在ENVI软件中将福州市的矢量边界图层与遥感影像叠加显示。首先打开遥感影像图，然后在视图中点击菜单Overlay下的子菜单Vectors...,在弹出的窗口中点击菜单File,选择OpenVectorFile...,如图7所示。图7.叠加矢量图的菜单图7.叠加矢量图的菜单2.在弹出的窗口中设置参数如下：选择输入的矢量边界图层，选择输出的.evf数据文件名及其存放路径，选择矢量图曾的投影坐标系统，然后点击OK,在弹出的窗口中设置矢量图层的显示颜色为红色，点击Applyo如图8所示。遥感影像图与福州市矢量边界图层叠加显示如图9所示。

FileModeEditOptionsHelpWindow：t*Image广ScrollLZoorriCOffkvaiLa'blaVectorLayersCurrentMigJJigiitLccuiicnortCnrren.tLayerAppLyFileModeEditOptionsHelpWindow：t*Image广ScrollLZoorriCOffkvaiLa'blaVectorLayersCurrentMigJJigiitLccuiicnortCnrren.tLayerAppLy'IindowVInage际ScrollWZoon图8.设置要叠加矢量图的参数原始適感影像區（RGB543^与福州市行政界线图查切里示图9.遥感影像图与福州市矢量边界图层叠加显示3.利用掩膜工具将福州市矢量边界图层作为掩膜，裁剪出福州市的遥感影像图：点击菜单BasicTools，选择子菜单Masking中

的ApplyMasko在弹出的窗口中选择要进行裁剪的遥感影像图,并点击MaskOption按钮的下拉箭头，选择BuildMask..,建立掩膜，如图10所示。图10.建立掩膜菜单4.在弹出来的MaskDefinition窗□中点击Option按钮的下拉箭

头，选择菜单ImportEVFs…，导入矢量边界图层。如图11所示。图11.导入矢量边界图层 点击OK,在弹出的窗口中选择与矢量边界图层关联的影像图，点击OK,回到MaskDefinition窗口中选择输出掩膜的文件名及其存储路径。如图12所示。

图12.设置建立掩膜所需的参数点击OK,回到ApplyMaskInputFile窗口，点击SpatialSubset按钮，在弹出的窗口中点击ROI/EVF按钮，选择矢量图层，这样裁剪的空间范围就是矢量边界的范围。如图13所示。图13.选择裁剪的空间范围点击OK,可以看到裁剪的空间范围值也相应改变了。点击OK,回到ApplyMaskInputFile窗口，点击OK。

图14.空间范围值的改变在弹出的窗口中设置掩膜的值为255,这样生成的影像的背景色是白色的。选择输出的文件名及其存放路径。裁剪出的福州市遥感影像图如图15所示。MaskValue—背景色为白色OutputResultto'■*FileFlemoryEnterOTitputFiLerLMaskValue—背景色为白色OutputResultto'■*FileFlemoryEnterOTitputFiLerL：=jneChaoseCompressF:\300611051FZmoltib图15.福州市遥感影像图(RGB543)(二)提取遥感信息(1)植被指数提取1.植被指数的计算公式为NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)O打开福州市遥感影像，利用波段运算工具，输入公式：float(b4)-float(b3))/(float(b4)+float(b3))0BasicToolsClassificationTranResizeDala(Spa'ial/Spectral)MathSubselDataviaRDIsRdate/FlipDataLayerSlackingCmvieTtData〔BSQ,BIL1P81P)StretchDataStatisticsSpatialStatisticsChatn^eDetectionKEasiArementToolBandHathSpectrallalh图16.植被指数的波段运算2.点击OK,在弹出的窗口中进行变量与波段之间的配对。然后选择输出文件名及其存放路径。结果如图17所示。KwIj-iiixdInixjr-nii»n

皿』m・a觐迎城一iJw>dL：LaL1DCE：uiiLlUI■活M&i.•PWiJbLTnpj*.?i]«Eitan*.|fullSa.“JIL5LlflWE_a^KiMMia5_PTClTTF：|占I.:ULI^MSJHZSHtlIO5_Ua71禪E上皿dI占L:L5L1W[MM」]4二71F；ibuX^LB]dILELNt<EjJt23MMji]5_E：WTIF)MULHdL:L5LI1M£J^£3M&JJ?5_KOTir):wiLtLD：lwEnterOw»:pj»;Fa>1331Ph“|CsnotLHilj?变鱼与波段配对图17.变量与波段之间的配对以及生成的植被指数影像图热度指数提取1.热红外波段的遥感数据TM6(10.4-12.5um)，对温度敏感,经辐射定标后，直接得到辐射温度，可以根据地物辐射响应的差异，反映不同的地类，因而TM6图像数据可以作为温度的相对指标。故在本实验中，以辐射校正处理后的TM6作为热度指数。辐射校正的公式以及参数值如图18所示。

褊射校正处理；使段W0S年§且$Hdi 克叫丁5且E日w［一XL丄项bg1時152.]0.44Z431-]a52-L5?0.7C2154gf由SJ4.M一心1J7EB如-L6<3謀蝕-WL心mJT址3-WIkSflD7A51.L甲264.價>-U?jLT81黝63—L31-].fll-1.510.472調?15—fl.3彳2?.19f3?厲I0B;州f韓狐网f斡aL2115.10LMLLU5595B】土15.30L.NO-QE-515B*1曲JTM耀部映正事狡童/W-爪次,*1曲JTM耀部映正事狡童/W-爪次,nusr-'-pm'1Tftb-1L«.nJ»ai5"TMPaiicAlihrbt>oTiDyannucRun职式中q为統段値：上为像元在椅感器处的光谱福射値JQl为以DN表示的紐过我化标定的像元值fQe为H位DN值的理论蛾大值(取255);f为粮据技伸的最大光谱辐射血f为根据3位DN值的埋论最小值(■取口拉忡的由小光谓稲射值,农七利丄＜的值可以从濃1或影像的*文件藐得.图18.辐射校正的公式以及参数值2.在BandMath窗口中输入公式：((15.30.L24)*b6)/255+L24。点击OK,在弹出的窗口中进行变量匹配。生成的热度指数影像图如图19所示。FrwVLDUtB-aadRJa.th四praeeJciiie:(Haltg-ElgtCb3])7(Eluiit(Mj+fLoit(b3<—>SavaKciEtijraClwh±DdlwtaEriteran翊p典商如I((15.30-1L4)^lfi)/255K24OKICanOKICan回|Help图19.热度指数的波段运算与热度指数影像图湿度指数提取在BandMath窗口中输入公式：0.1509*(b1)+0.1973*(b2)+0.3279*(b3)+0.3406*(b4)-0.7112*(b5)-0.4572*(b7)o点击OK,在弹出的窗口中进行变量匹配。生成的湿度指数影像图如图20所示。(3)土壤亮度指板提胶图20.湿度指数的波段运算与湿度指数影像图在BandMath窗口中输入公式：0・3037*(bl)+0・2739*(b2)+0・4743*(b3)+0・5585*(b4)+0・5082*(b5)+0・1863*(b7)。点击OK,在弹出的窗口中进行变量匹配。生成的土壤亮度指数影像图如图21所示。图21.土壤亮度指数的波段运算与土壤亮度指数影像图高程与坡度影像数据提取1.打开DEM影像，利用福州市行政边界矢量图作为掩膜，提取福州市的DEM。如图22和图23。

图22.建立裁剪福州市DEM的掩膜(DEM)影像图ApplyMaskParatne...XOKQueut!C：图22.建立裁剪福州市DEM的掩膜(DEM)影像图ApplyMaskParatne...XOKQueut!C：=lTlcel2.将DEM影像图另存为tiff格式的数据：点击菜单File,选择子菜单中的SaveFileAs中的TIFF/GeoTIFF，在弹出的窗口中输入福州市DEM数据，并选择输出文件名及其路径。如图24所示。Qpelirap?fileQpwiVwlwFlIvOpin術倾tuccrrwiL ■Qpelirap?fileQpwiVwlwFlIvOpin術倾tuccrrwiL ■为顿 Pile ■LaunchliCEZocxiEdjt1NV3GenersteTtrtEtitaD&14VlapettmUm]4V4ri政o[XVariobjg:仲CELCaq>i]eIDL恥血比IDLCHJPsraae-TCTEAtiV.i.c*FRfdL^fc11T££ISGeeds-tabue皿IIELap.erT职THE凤GRIDJFBC3X0ElkLHHw： "ScanDirectOTyLirlChvisvOutput;Dira«;tcry:$eiAmixiEJcriptrxwtneSufirr*SgfI&iK±diiiUre：DLiblwG"皿MiTFrcc->as；LCTcoLiClasiif3CH.iionTrarsfccBFili-r\r'•JMM-11«■'<£:[<■>.!£LifE<r缸LpuLJal-iUH[.Lil]Cb^aiOutputFileto..-X图24.将DEIV^像图另存为tiff格式的数据3.启动Arcmap软件，打开福州市DEM的tiff格式数据，打开3DAnalyst模块，点击该模块中的SurfaceAnalysis菜单中的子菜单Slope...,在弹出的窗口中进行参数设置，生成坡度影像图。如图25所示。利用ENVI打开生成的坡度影像，如图26所示。CrcBte/^odifyTIN •^ntErpglate- ・*岑*土ossify-.<.,£c«vert!ip-tlOnSi!nCrcBte/^odifyTIN •^ntErpglate- ・*岑*土ossify-.<.,£c«vert!ip-tlOnSi!nrContour--.SIope-,..A$pg…HilLsjiade...Yiewshe<i址gandVoluiM!.-・图26.坡度影像图图图26.坡度影像图(三)综合评价模型的建立(1)各指标的标准化处理1.由于评价指标与植被生态环境质量关系有正逆两种，且其算法也不同，不具备可比性，因此对评价指标值要经过标准化处理，标准化处理公式如下：a=(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)x100 (1)b=100-(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)x100 (2)与植被生态呈正相关的指标为植被指数、湿度指数(在其他植被生态环境指标相同的条件下，福州市的湿度指数即水分状况与植被生态呈正相关)和高程(根据实地调查资料，福州市高程与植被覆盖呈正相关关系)，按(1)式进行标准化；与植被生态呈负相关的指标为热度指数、土壤亮度指数和坡度，按(2)式进行标准化。a,b分别为与植被生态呈正相关的指标(植被指数、湿度指数、高程)及与植被生态呈负相关指标(热度指数、土壤亮度指数、坡度)的标准化值，X为指标值，Xmax为指标最高阈值，Xmin为指标最低阈值。2.点击菜单BasicTools，选择子菜单中的Statistics中的ComputeStatistics，统计得出各个遥感指数的影像最大与最小值。然后利用波段运算工具，根据上述公式进行标准化处理。a)植被指数NDVI影像图的标准化，波段运算时输入的公式为(b1+1)/2*100。如图27~29。#ComputeStatisticsInputFile7SURT7T77T氾心lapuLJlIl.Till.IntunhUuFLltwSbwtralMu*Rr«L±-：OalaS^wi-9m而丁鶴T#taraIjflyrirS+qc'Htcrunr-lDHimIlSiBIL,tD1!$irit^hVaiadpa.'iiiJ金Loi.Ei.Hmi7hsr«iD^iK^amRt4iu/tiKn1Tm!"VLo"£l<1LvLlnaFileftx>±3nij~t=iaE—vikUlL更心揺g]l£_kH.13F^zIUCHTIUT:：:•十St£lEL*l・UDfl]JAitRiifLlB好IrMBTHlIran-kin$Nuifei^Ptwpr-KdU^niDUcK37x4B23t.J〔啓]□託ln.si.Uu:riLDtlIX1L(WE.Z«UjteaEWISlwJvdIMarvnH^ek(XhiaL^i.nv.的Hxa部Mat-ui为l・ft-hrFt-siacLiiOEiL:Tail.PGS*V■■vL-iMLh'MwrJp”r萌备:."Mr懺电.LO&i加ki.晚tuJHhihLactilL跚“知陞"iHsri山”-日点皿M1UKL^rtIHHEL■皿ftE：dria.-tkll_rf+Tflmd1:151：l5W2_d<：：DML：ire_；EEiHTji J4vrd处i粕Sdi;F-J.L张皿|sH]*flrtirp'L*411Mid■,上】3H'J-XrtSilWtiOCT 「HU!叡|『I. 卩财w|图27.对植被指数影像图进行统计计算善BandMath (XFrev：oueBaiidMathEKptr&EELojie:IL14-1)J2HOO0.3337*ObL)1-0.273Q*(1：2：i-H：i.4743^G3H0.0.ISM*ObLHO.1973*_(12)+0.3£70*(b3)40.兰<Il"'!' I'' >SaveRestoreClearDeleteEnttriultxpressicx^：M+lJ/2*cL00AddtoLiat对于NDVI标准化公式OEICancelIHeljI图28.植被指数影像图的标准化ElpCbHU/^ianU"-U'L i?i&E.EJ4DL：Avii1biIiIbHM-idxLlKt卷也峥lh£tfsnra0Bundyi.tLC(:floaiQifl)-finlLQj'3)(QaiUijpV4riu'bi4Li>Ibfilt?il4瞳円吁IuFbPZr.-al<Lh□冊driLftyerterndl：L5]]flO'l?j3*22W6]]i,□晚kiLgr佰血1：戚1卽4甘心皿I"vSpttiftlSuJbTttrm驻苹ChatputJesuitto&TiR广U^ricor^mpr-ali.7*i20l»L1O5\JlIiVI_3twd4rdOEOnemCancelfclpICli^l图29.标准化处理后的植被指数影像图b）湿度指数THIRD影像图的标准化，波段运算时输入的公式为：(b1+234.987885)/(75.979607+234.987885)*100。如图30~31。图30.湿度指数的标准化处理图30.湿度指数的标准化处理图31.标准化处理后的湿度指数影像图c）高程数据DEM影像的标准化，波段运算时输入的公式为:(float(b1)+19)/(1675+19)*100。如图32~33。

*CcnDputeStatisticsInputFileStatis-titsResults:fzDEM*CcnDputeStatisticsInputFileStatis-titsResults:fzDEM'-ex1图32.高程数据影像的标准化图33.标准化处理后的高程数据影像图d）热度指数HOT的标准化处理，波段运算时输入的公式为:100-(bl-5.044471)/(15.300000-5.044471)^100o如图34~35。*ComputeStatisticsInputFileRLadInpuLPalm：YalwHxjEkfii.Hsis：EGH_，L顷"1forf*ComputeStatisticsInputFileRLadInpuLPalm：YalwHxjEkfii.Hsis：EGH_，L顷"1forf■lEroc.uns^fzmTTTtinii_.ELi»ihrdDl^s5OT3-1K3E1InalHJKImmlerdSLirEF1i«U14Fiiit]LDL.OX.EM■收fcajCCEuEuEFi]r顷*imSi-aide4futonJrFiswTyf&CEDCVH^shEiji.DrRyIosiilri'.tlifix心「戏jkELmiTTR,Xirm50MirthL5LIWC01Z5KCLID5DEVW?fiJLil ID■qtiFEfrEflIGm雎5,印F,fETHHWFR^ilsrifrlX:I'：'14时更ITLiltQ4TDIF：znt,I0Mf面叮DaserlfUid:■!；□.1a皿Lrar-iLlLb旳orgi.4X=[[tl5.30-L.E^*lt^53tL.E4]WP4sk|丄刘仲丫(EariJ.]L!i]IWJE_dlE：nW11D5_JWTIFlmlUlkFH?Qi 1.3 EDL]]fix心S*la-l■2u*hia-lIF*!!!ScitTitSs-lwt 帕|OKTuieLIWens：NulOptiini图34.热度指数的标准化处理图34.热度指数的标准化处理图35.标准化处理后的热度指数影像图e)土壤亮度指数BRIGHTNESS的标准化处理，波段运算时输入的公式为：100-(bl-0)/(587.749512-0)^100o如图36~37。图36.土壤亮度指数的标准化处理图36.土壤亮度指数的标准化处理&p：LOO-CbL-D)/ea?749512-0)^100Av丸iL^bL白SaridEListiai国EaterOutputPIIghojtiqChD4=e Empi~丘ww&p：LOO-CbL-D)/ea?749512-0)^100Av丸iL^bL白SaridEListiai国EaterOutputPIIghojtiqChD4=e Empi~丘wwOiitputResulttoFileLMemory'ariatiesutedjdleMpressinm.：DBuviHl<th山3337-t(bl.JKI27湖吁)扣4■ivi'iyapT'lifp鬲man口B皿i.也thCp.L5D9*(bl)KI.lflT3*02)40.S觸hpInfotiHD71UEQutn*CafflctlJitlp1图37.标准化处理后的土壤亮度指数影像图f)坡度影像SLOPE的标准化处理，波段运算时输入的公式为:100-(bl-0)/(87.830170-0)^100o如图图38.坡度影像的标准化处理

图39.标准化处理后的坡度影像图3•将标准化后的这六个指标影椽数据合成一幅影像：点击BasicTools，选择LayerStacking。如图40所示。lirdFiJail TtkMg■:Elspi—sAandudtfUGHT[£■_->i.ui4v4Tfiri]_=-lCd<Jd:H）叮_rigHkrdFil,T aiuiJiDil55ETTx傩JKIT顽[Flm拈m「”诚]涕电bsTtiiFillTypi.EHPiZSlu>lu：-i强顷了Tji-a:iJjitaifHi岛r虹住rAsr:HarL!Jb.Ia«L]Et-aj-ictjw.myi,louSOfcc-lhTiKil:ZfbiTSil*LnfuilmcLh.HumlAttConwr:明匱i.JffH[^Eciri>LL£&Bi*』fehlhL+2LEjpr-anirn-[Fkiffl]BlBtrd■.lMLEUIIbU-flmi；谕J加（Hi；iWHEk〔T"Im13口丑:HD1L]□E(2)主成分分析图40.六个指标影像合成一幅影像1.点击菜单Transform,选择子菜单PrincipleComponents》ForwardPCRotation》ComputeNewStatisticsandRotation,在弹出的对话框中设置相应的参数，生成主成分影像图，如图41~45。FilterSpactrallapVectD?IqjziagraDhicRadarWindowHelpImageSharpBninsBandRatiosPCRotationfromExistingStatsTranEjformlEidependentCunp^wientEIreversePCRotalumFilterSpactrallapVectD?IqjziagraDhicRadarWindowHelpImageSharpBninsBandRatiosPCRotationfromExistingStatsTranEjformlEidependentCunp^wientEIreversePCRotalum图41.主成分分析菜单图42.主成分分析参数设置图43.第一、二主成分影像图♦#liFCBa爾3(I町如_[BX|FlLr_JwtLv图43.第一、二主成分影像图♦#liFCBa爾3(I町如_[BX|FlLr_JwtLv_E*wkt_Teali_4Lb±M第•.主成分ffK®l^KhlrriILWUErr'w„mTs>o-&U.kW第四1:成荷1?HI也Rnrirl4(Irakiil-二匚X|图44.第三、四主成分影像图图45.第五、六主成分影像图BasicTools2.打开主成分分析生成的统计数据结果文件：点击

BasicTools菜单中的Statistics》ViewStatisticsFile,主成分的特征值和特征向量如图46所示。ClassificationTransfarniFilterSpectxnlHopVRrsiteDaia(Spatial/Spetiral)SubletD