201-专题基于遥感的自然生态环境监测

专题：基于遥感的自然生态环境监测技术支持邮箱：[e-mail]技术支持热线：400-819-2881-5官方技术博客：官方技术qq群：148564800、184886955随着社会的不断发展，人们对自然生态环境质量的重视程度逐渐提高。本专题介绍应用遥感技术进行自然生态环境的评价。专题背景专题中应用10米的spot和TM融合影像，提取相关生态因子，应用较成熟的自然生态环境评价模型完成整个自然生态环境评价流程。专题涉及植被覆盖度计算、地形因子提取等内容。所用功能模块除了使用ENVI主模块功能外。还需要用到大气校正扩展模块中的快速大气校正工具（QUAC）。说明：本专题由于数据的原因，最终结果精度不一定很高。旨在学习生态环境监测的流程及ENVI相关工具的应用。专题概述专题处理流程ENVIClassicENVI5.2图像基本预处理1.1图像基本预处理流程第一步：对高分辨率的全色影像进行正射纠正全色影像是10米的SPOTPAN数据第二步：高分辨率影像和多光谱影像的配准、融合以SPOTPAN正射纠正结果作为基准影像，对TM影像进行图像配准；对配准后的ETM+数据和SPOTPAN正射校正结果进行图像融合；用工程区矢量数据（湖北襄樊市部分区域）裁剪融合后的图像，得到工程区域10米的多光谱图像1.1图像预处理流程常用到的地图坐标系有2种，即地理坐标系和投影坐标系。地理坐标系（球面坐标系）是以经纬度为单位的地球坐标系统，它有2个重要部分，即地球椭球体（spheroid）和大地基准面（datum）。大地基准面指目前参考椭球与WGS84参考椭球间的相对位置关系（3个平移，3个旋转，1个缩放），可以用其中3个、4个或者7个参数来描述它们之间的关系，每个椭球体都对应一个或多个大地基准面。1.2自定义坐标系——地理坐标系投影坐标系是利用一定的数学法则把地球表面上的经纬线网表示到平面上，属于平面坐标系。数学法则指的是投影类型，目前我国普遍采用的是高斯——克吕格投影（圆柱等角投影），在英美国家称为横轴墨卡托投影（TransverseMercator）。1.2自定义坐标系——投影坐标系高斯—克吕格投影示意在地面上建立一系列相连接的三角形，量取一段精确的距离作为起算边，在这个边的两端点，采用天文观测的方法确定其点位（经度、纬度和方位角），用精密测角仪器测定各三角形的角值，根据起算边的边长和点位，就可以推算出其他各点的坐标。这样推算出的坐标，称为大地坐标。1.2自定义坐标系——大地坐标均为投影直角坐标系，高斯克里格投影。国内坐标系实际上指的是我国的三个大地基准面。1.2自定义坐标系——国内坐标系坐标名称投影类型椭球体基准面北京54GaussKruger（TransverseMercator）KrasovskyD_Beijing_1954西安80GaussKruger（TransverseMercator）IAG75D_Xian_19802000坐标系GaussKruger（TransverseMercator）CGCS2000D_China_2000椭球体名称年代长半轴（米）短半轴（米）扁率WGS8419846378137.06356752.31：298.257克拉索夫斯基（Krasovsky）19406378245.06356863.01：298.3IAG7519756378140.06356755.31：298.257CGCS2000(CRS80)20086378137.06356752.31：298.257北京54与西安80为参心坐标系。CGCS2000为地心坐标系。CGCS2000是全球地心坐标系在我国的具体体现，其原点为包括海洋和大气的整个地球的质量中心，CGCS2000是我国当前最新的国家大地坐标系。采用的椭球体参数：长半轴a=6378137m扁率f=1/298.257222101地心引力常数GM=3.986004418×1014m3s-2自转角速度ω=7.292l15×10-5rads-11.2自定义坐标系——参心与地心坐标系坐标定义文件：HOME\ProgramFiles\Exelis\ENVI52\classic\map_proj文件夹下，三个文件记录了坐标信息：•ellipse.txt椭球体参数文件•datum.txt基准面参数文件•map_proj.txt坐标系参数文件定义北京5419度带（6度分带）的坐标系，以便本专题的使用注：可直接使用定义好的三种国内坐标系，参考“国内坐标系文件”。操作：自定义本专题研究区坐标系在卫星影像和航空影像中会有一些几何误差。误差主要由以下原因引起：比例尺变化传感器的姿态/方位传感器的系统误差正射纠正可以消除这些误差。1.3SPOTPAN正射纠正——为什么要进行正射纠正?在所有的摄影影像中都会发生1.3SPOTPAN正射纠正——比例尺变化2cm影像的各处比例尺是不相同的6cm房子的宽度=8m比例尺为1:400比例尺为1:133在影像的铅直方向也有同样的影响1.3SPOTPAN正射纠正——比例尺变化房子的宽度是恒定的(8m),而在影像上的体现却各有不同,这说明各处的比例尺是变化的。1.3SPOTPAN正射纠正——传感器姿态/方位要进行三角测量，就要给定软件计算或估计出的空间传感器的位置和方位123传感器的系统误差数据是沿扫描线获取的，每条扫描线都有自己的透视中心。每条扫描线的传感器位置和方向都不同。多项式的纠正只能针对分辨率比较低的卫星影像，而对于高分辨率的卫星影像我们需要严格的物理模型（如，dim原数据）或者是有理函数多项式进行模拟卫星参数（如RPC参数）。1.3SPOTPAN正射纠正——推帚扫描透视中心对于分辨率较高（小于或等于15米），且具有RPC文件或者轨道参数的图像，可以用正射纠正的方法完成几何校正，以达到更高的精度要求。对于中等分辨率（如20米），影像覆盖区为山区，地形起伏较大。可以用正射纠正以达到较高的精度要求。1.3SPOT2/4PAN正射纠正——正射纠正使用条件传感器模型文件ALOS/PRISMRPCRPC文件(.rpc)ASTERRPCRPC文件(.met)CARTOSAT-1(P5)RPCRPC文件PRODUCT_RPC.TXTFORMOSAT-2PushbroomSensor星历参数文件(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星历参数文件(METADATA.DIM)RapidEyeRPC存在metadata文件中Pleiades-1/2PushbroomSensor星历参数文件(METADATA.DIM)资源一号02C、高分一号RPCRPC文件(.rpb)1.3SPOT2/4PAN正射纠正——常见正射纠正参数文件内容：以DRG作为控制点参考源，完成SPOT2全色图像的正射纠正数据：\201-专题：基于遥感的自然生态环境监测\1-SPOTPAN正射纠正操作：进行SPOT2全色图像的正射校正Landsat7影像数据是从网上免费下载的，是LPGS格式的L1T级别格式，已经经过一定的几何校正和DEM校正，使用UTMWGS84的坐标系统。要做TM多光谱数据和SPOTPAN数据的融合，前提是两景影像得互相配准，所以需要以正射校正后的SPOTPAN为基准，配准TM影像。1.4Landsat7影像几何校正内容：以正射校正SPOTPAN为基准，配准TM影像，为了做全色SPOT数据和多光谱TM数据的融合数据：201-专题：基于遥感的自然生态环境监测\2-Landsat图像配准操作：TM和SPOT数据的图像配准将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。图像融合除了要求融合图像精确配准外，融合方法的选择也非常重要，同样的融合方法在用在不同影像中，得到的结果往往会不一样。1.5图像融合1.5图像融合——ENVI中的融合方法融合方法适用范围IHS变换纹理改善，空间保持较好。光谱信息损失较大大，受波段限制。Brovey变换光谱信息保持较好，受波段限制。乘积运算（CN）对大的地貌类型效果好，同时可用于多光谱与高光谱的融合。PCA变换无波段限制，光谱保持好。第一主成分信息高度集中，色调发生较大变化，Gram-schmidt（GS）改进了PCA中信息过分集中的问题，不受波段限制，较好的保持空间纹理信息，尤其能高保真保持光谱特征。专为最新高空间分辨率影像设计，能较好保持影像的纹理和光谱信息。NNDiffusepansharpening（NND）NearestNeighborDiffusionpansharpening算法，输入图像支持标准地理和投影坐标系统、具备RPC信息和基于像元位置（无空间坐标系）几种地理信息元数据类型；支持多线程计算，能进行高性能处理。融合结果对于色彩、纹理和光谱信息，均能得到很好保留。内容：进行SPOT2的10米全色波段和LandsatTM30米多光谱的融合操作，学习ENVI的融合操作流程数据：201-专题：基于遥感的自然生态环境监测\3-TM-SPOT图像融合操作：SPOT2和TM数据的图像融合内容：进行图像裁剪，获取研究区域——湖北省襄樊市（部分）数据：201-专题：基于遥感的自然生态环境监测\4-TM-SPOT图像裁剪1.6图像融合图像裁剪生态环境评价2.1处理流程TM-SPOT融合影像DEM数据大气校正坡度计算自然生态因子归一化植被盖度计算土壤指数计算指数评价法自然生态环境评价图确定评价方法归一化模型数据获取与处理生态因子生成生态环境评价数据已经过基本预处理的TM-SPOT融合影像和DEM数据。生态因子选取对经过基本预处理的数据进行快速大气校正。本专题选取植被、土壤、地形三个最基本的要素作为评价区域自然生态环境的生态因子。以“植被覆盖度”和“土壤指数”作为植被和土壤的生态因子，“坡度”作为地形因子。统一将这些生态因子进行归一化处理。自然生态环境评价方法本专题选择的是指数法与综合指数法。流程说明这个过程使用ENVI中的快速大气校正工具完成，这个工具的大气校正结果一般是基于物理模型精度的±15%。数据：…\4-快速大气校正\TM-Spot-xiangfan-quac.dat2.2大气校正植被覆盖度是根据前人研究的NDVI估算模型：FC=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)•其中NDVI是归一化指标指数，NDVImax表示区域最大NDVI值，NDVImin表示区域最小的NDVI值。•由于图像中不可避免的存在着噪声，NDVImax和NDVImin并不一定是最大NDVI值和最小的NDVI值，可以根据直方图分别取两头“拐点处”的值。2.3生态因子生成——植被覆盖度土壤指数同样采用前人研究的模型裸土植被指数（GRABS）（杨存建，刘纪远，2002）：GRABS=VI-0.09178BI+5.58959。•VI和BI分别为穗帽变换的绿度指数和土壤亮度指数。BI和VI指数可分别用来评价裸土和植被的行为，VI指数与不同植被覆盖有较大的相关性，土壤亮度对植被指数有相当大的影响，裸土信息变化的主要部分是由它们的亮度造成的，故由BI和VI线性组合形成的裸土植被指数能很好地反映土壤的裸露情况2.3生态因子生成——土壤指数地形模型计算2.3生态因子生成——坡度评价