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遥感建模与应用综合实习实验报告学期2017-2018学年第二学期姓名学号指导教师闵爱莲1实验题目:土壤湿度遥感反演研究1.实验目的1.1熟悉遥感图像大气校正、几何校正的流程，掌握NDVI的计算及密度分割的过程。1.2学会利用TM热红外波段反演地表温度，了解TVDI的原理，制图输出黄骅市TVDI图像。1.3掌握基本的统计学评价指标（R2值、相关系数、线性拟合模型精度评价等），建立干旱指数TVDI和土壤相对湿度之间的关联模型。2.实验要求2.1大气校正，几何校正后NDVI计算并制图输出。2.2地表温度反演；Ts-NDVI散点图制作；TVDI指数计算；除云、除水、除建筑物，保留植被区域的TVDI。2.3建立TVDI和土壤相对湿度之间的关联模型。模型精度评价。土壤相对湿度制图。3.实验数据TM200205图像、BASEIMAGE图像、研究区矢量边界图。4.实验步骤:4.1图像预处理以及NDVI制图。①大气校正。本实验选择黑暗像元法进行大气校正。打开TM200205,快速统计图像DN值，记录7个波段每个波段的黑暗像元。本实验选择DN值像元个数为十位数时对应的DN值作为黑暗像元DN值。所有像元均减去此黑暗像元的DN,达到校正目的。所依据原理为认为黑暗像元的辐射记录值为0，且认为图像各处大气影响一致，之所以不为0是由于大气程辐射的影响，减去此DN，即为整体消除大气程辐射的影响。②几何校正。加载并打开baseimage和TM200205图像，基于Map下的图2像到图像校正方法进行几何校正。以baseimage为基准图像，以TM200205为待校正图像。本实验选择20个地面同名地物点作为控制点，总的均方根误差为0.8257个像元，选择的原则是：控制点要分布均匀，图像边缘部分要多选取。选择大桥桥头、河流拐弯处、道路交叉口、机场等易于区分且不易随时间变化太大的地物。几何位置变换公式为多项式变换，二次多项式。重采样方法为线性内插法。③裁剪图像。基于ENVI菜单栏下的Basic工具里的裁剪数据功能进行，空间子集选择边界图层。裁剪之后，用边界图层.evf文件数据进行腌膜，得到研究区数据，其他地方为0值。④NDVI计算。基于公式（float（b1）-float（b2））/（b1+b2）或者Transform功能下的NDVI计算工具直接进行计算。⑤NDVI密度分割。将NDVI从-0.6800~0.4208全部分为8类，外加一个0~0，即背景值，赋值为white⑥制图输出。在Annotation下设置图名、图例、指北针、比例尺。需要指出的是，本实验在图例方面只加8个（不加0~0的图例），所有汉字均采用ENVI字体中的161~180里的KaiTi，所有英文全部采用Roman3字体，输出如图：34.2热红外地温反演及TVDI制作（以下所有公式均在BandMath下输入）。①单位光谱范围内幅亮度值Rb。输入公式：(B1*(1.896-0.1534)/255+0.1534)/1.239②地温计算，用传感器温度表征地表温度Ts。输入公式：1260.56/alog(60.766/B1+1)③图像MNDWI计算。输入公式：（float（b1）-float（b2））/（b1+b2）式中，B1为绿光波段，B2为短波红外波段（第五波段）。④TVDI指数计算原理。植被指数NDVI是利用植被对太阳辐射各光谱波段的吸收和反射作用，得出反映植被生长状况的信息，因此可作为干旱监测的一种指标，但其监测作物干旱状态具有一定的滞后性；而地表温度Ts的实时性强，却易受到周围地物的影响，因此常将两者综合起来研究干旱。4Price和Carlson等研究首先发现，如果研究区的植被覆盖度和土壤湿度值变化较大，则获得的植被指数NDVI和地表温度Ts所形成的散点图呈三角形关系，其中NDVI作为横坐标，Ts作为纵坐标。Moran等则分析NDVI和Ts的散点图为梯形关系。Sandholt等通过研究简化的NDVI-Ts三角形空间，提出了温度植被干旱指数TVDI，用以估算土壤含水状况。NDVI-Ts特征空间的示意图,体现了Ts与NDVI的关系。TVDI值为1是干边(Dryedge),代表土壤缺水；TVDI值为0则是湿边(Wetedge)，具有最大的土壤蒸发蒸腾总量和无限的水分供应，反映了土壤水分的两个极端状态。Sandholt等[14]首先提出了温度植被干旱指数(TemperatureVegetationDrynessIndex,TVDI)的概念。其表达式为:TVDI=(Ts-Tsmin)-(Tsmax-Tsmin)本实验只统计NDVI对应下的Tsmin和Tsmax。NDVI只选择0的部分。得到干边方程为：Tsmax=-36.779*NDVI+323.55,R方值为0.95645Tamin=65.614*NDVI+268.99，R方值为0.9621代码：proTVDI;读取NDVIfn=pickfile(title='��NDVI�ļ�')openr,lun,fn,/get_lunndvi=fltarr(2205,1814)readu,lun,ndvitvscl,ndvi,order=1free_lun,lun;读取Temperaturfn1=pickfile(title='Temperature')openr,lun1,fn1,/get_lunwendu=fltarr(2205,1814)readu,lun1,wendutvscl,wendu,order=1free_lun,lun1;设置ndvi步长及组数a=max(ndvi)b=min(ndvi)step=0.01n=ceil((a-b)/step);mini=fltarr(n)maxi=fltarr(n);fori=0,n-1dobeginmini[i]=b+i*stepmaxi[i]=mini[i]+stependforminimum=fltarr(n)maximum=fltarr(n)fori=0,n-1dobegintemp1=where(ndvigtmini[i]andndviltmaxi[i])ifn_elements(temp1)eq1thenbegintemp2=06endifelsebegintemp2=wendu[temp1]endelseminimum[i]=min(temp2)maximum[i]=max(temp2)endforplot,mini,minimum,psy=2oplot,maxi,maximum,psym=2data=fltarr(3,n_elements(mini))data[0,*]=transpose(mini)data[1,*]=transpose(minimum)data[2,*]=transpose(maximum)openw,lun2,'d:/TVDI000.txt',/get_lunprintf,lun2,data,format='(f10,,f20,,f20)'free_lun,lun2END如图：⑤TVDI指数计算。输入公式为：(B1-(65.614*B2+268.99))/((-36.779*B2+323.55)-(65.614*B2+268.99))⑥云检测。本实验判定Ts290K的部分为云，因此做一个云腌膜文件，Datamin设为290，非云为1，云为0。Tsmin=65.614NDVI+268.99R²=0.9621Tsmax=-36.779NDVI+323.55R²=0.9564250.0275.0300.0325.0350.00.000.050.100.150.200.250.300.350.400.450.500.55TSNDVITs-NDVI散点图TminTmax线性(Tmin)线性(Tmax)7⑦水体检测。本实验判定MNDWI0.40的部分为水体，因此做一个水体腌膜文件，Datamax设为0.40，非水为1，水为0.⑧NDVI0检测。原理同上，去除建筑物。⑨得到最后的TVDI图像。输入公式：B1*B2*B3*B4，B1…B4依次对应上面⑥、⑦、⑧及TVDI图像。8⑩TVDI密度分割，制图输出，步骤同4.1⑥。如图：4.3土壤湿度遥感反演。①土壤站点矢量图生成。在Arcmap中加载X/Ydata，选择实测土壤湿度文件.txt，字段要对应好，此处不详细介绍，坐标系选择WGS-1984,，生成图层，导出shapfile文件。②ENVI打开矢量图层，生成evf文件。加载生成的evf文件到TVDI窗口图像中，在“可以使用的矢量列表中”选择导出evf图层到ROI，属性文件为TVDI.③获取土壤湿度对应经纬度下的TVDI值。在ENVI下启动ROI工具，导入生成的ROI文件。导出ROI文件到ASCII文件，属性文件依旧选择TVDI.④将生成的文本文档和实测土壤湿度文本文档用EXCEL打开，按空格顺序打开。按照经度升序排列，选取前70对数据建立模型，拟合模型得到线性模型为y=-0.8225*x+0.8375,R方值为0.6857，X为TVDI，Y为土壤湿度。70对数据相关系数为-0.82805，查表知，其通过了0.001的显著性检验，置信度为99.9%，可以使用。⑤用剩余的20对数据作为模型检验的数据。代入上述公式，得到遥感反演土壤湿度数据，计算得MSE为0.243569，RMSE为0.091851.9⑥基于公式：-0.8225*B1+0.8375对TVDI图层进行土壤湿度反演。基于公式(B1eq0.8375)*0+(b1ne0.8375)*B1做云水体建筑物的掩膜。进行密度分割，得到结果。5.实验总结通过本次实验，认识了常用的遥感图像格式，掌握了遥感图像几何校正、研究区裁切、NDVI、TVDI、土壤湿度反演计算等流程，深入领会到了图像密度分割以及遥感制图技术方法，收获颇多，感谢闵爱莲老师对本次学生实验中的指导！