ENVI遥感影像变化检测

实习序号及题目实习9.变化检测实习人姓名专业班级及编号11地信17任课教师姓名刘勇老师实习指导教师姓名实习地点榆中校区实验楼A109实习日期时间2013年12月26日实习目的深入理解变化检测的基本原理，掌握影像直接比较法和分类后比较法变化检测的基本方法和步骤实习内容ENVI变化检测功能及其软件操作步骤1.森林开采监测ComputeDifferenceMapImageDifference2.林地病虫害遥感动态监测SPEARChangeDetection3.耕地变化监测ChangeDetectionStatisticsThematicChange基本原理1、时序变化分析就是动态监测，利用前后两期影像数据迅速、准确地检测出地表生物物理特征及人工地物的变化。时序变化分析具有实践意义，可以对全球变化及其人类活动的影响分析，植被与生态系统变化，农作物、草地、森林动态监测，城市化、荒漠化监测。2、遥感影像中地物变化的影响因素主要有误差因素、自然因素与人类活动，误差因素主要来自于遥感传感器的类型差异、影像获取日期和时间差异、影像像元值的量化等级、量纲单位差异、影像空间分辨率差异、影像几何配准精度差异、影响辐射误差校正精度；自然因素主要有天气变化、季节变化、多年变化，人类活动主要有区域开发、荒漠化、城镇化。3、定性变化分析是通过二期或者多期影像的叠加显示，使影像中发生变化的部分突出显示出来的方法。主要有叠置显示、假彩色合成法、波段替换法（写功能内存插入法）：（1）叠置显示：使用特定的工具，如卷帘、闪烁等，检测前后两景影像中发生不连续变化的部分。这种方法的优点是不限所操作影像相似空间分辨率、辐射分辨率、波段选择上的差异，可检测细微的影像变化，缺点是检测结果无法保留，且检测仅针对卷帘边界附近，无法扩展到整个区域。（2）假彩色合成法：根据假彩色合成原理，将前后两期影像数据中的相同波段的温暖别赋予红、绿、蓝中的两个、三个波段，生成假彩色合成影像。地表未发生的区域在合成后的影像上呈现灰色，而发生变化的区域显示为彩色。优点是完整显示发生变化的空间范围，并加以保存，缺点是非定量，没有“从—到”变化类别信息。（3）波段替换法：在RGB假彩色合成方法中，如果G和B分量使用前一个时相的两个波段，后一个时相的一个波段组成R分量，那么在合成的RGB假彩色影像上就能够很容易发现红色部分就是变化了的区域。4、定量变化分析：（1）影像直接比较法：或称代数变化检测法，是指将两个时相的遥感影像相减或相除以后进行定量变化分析的方法(2)光谱特征变异法：进行两个不同时相的影像融合，如果同一地物在两期影像上的信息表现不一致，那么融合后就会表现出光谱特征上的变异(3)变化矢量分析方法5、分类后变化监测是将经过配准的两个时相的遥感影像分别进行分类，然后比较分类结果，从而得到变化检测信息，包括变化结果分布图和状态转移矩阵。一般来说，影像变化检测精度的因素主要有误分类、空间分辨率/最小制图单位上的差异，定位误差、数据处理过程中出现的误差。6、变化检测的三个大的步骤为数据与处理，变化信息检测、变化信息提取。图像直接比较法是最为常见的方法，它是对经过配准的两个时相遥感影像中像元值直接进行运算和变换处理，找出变化的区域。目前常用的光谱数据直接比较法包括图像差值法、图像比值法、植被指数比较法、主成分分析法、光谱特征变异法、假彩色合成法、波段替换法、变化矢量分析法、波段交叉相关分析以及混合检测法等。图像插值法就是将两个时相的遥感图像相减。其原理是：图像中未发生变化的地类在两个时相的遥感图像上一般具有相等或相近的灰度值，而当地类发生变化时，对应位置的灰度值将有较大差别。因此在差值图像上发生地类变化区域的灰度值会与背景值有较大差别，从而使变化信息从背景影像中显现出来。光谱特征变异法就是同一地物反映在一时相影像上的信息与其反映在另外时相影像上的光谱信息是一一对应的。当将不同时相的影像进行融合时，如同一地物在两者上的信息表现不一致时，那么融合后的影像中此地物的光谱就表现得与正常地物的光谱有所差别，此时称地物发生了光谱特征变异，我们就可以根据发生变异的光谱特征确定变化信息。数据准备ENVI4.8/5.0软件及其配套数据和邓书斌《ENVI遥感图像处理方法》配套数据1-森林开采监测文件夹july_00_quac.img2000年的TM5图像july_06_quac.img2006年的TM5图像2-林冠变化监测文件夹aug_25_2007.img2007年的快鸟图像oct_07_2002.img2002年的快鸟图像3-农业用地变化监测ag_08_quac.img2008年Landsattm图像ag_09_quac.img2009年Landsattm图像Greenfields农田Stubblefield留茬地Fallowfield/Baresoil休耕地/裸土地Water水体Bareground/rock裸地/裸岩地操作方法及过程1.森林开采监测打开实习数据0-森林开采监测下的实习数据。ComputeDifferenceMap选择basictools/changedetection/ComputeDifferenceMap，分别选择原始的影像july_06与july_00，在弹出的ComputeDifferenceMapinputparameters窗口下，查看defineclassthresholds，nochange表示没有变化，change（-1）表示减少，change（+1）表示增加；其他默认选项不变，勾选normalizedatarange[0-1]，选择输出路径与文件名为com_diff。选择classification/postclassification/classificationtovector，在输入图层中选择上一步生成的结果，弹出窗口中选择全部，保存路径生成结果，转化为矢量。（由于耗时过多，故可以不做）ImageDifference打开ENVIZoom4.8，将原始的影像导入到其中，在ENVIZoom窗口下的toolbox中选择imagechange，弹出imagechangedetection的对话框，将time1classificationimagefile选择为00年影像，点击OK，time2classificationimagefile中选择06年影像数据，点击OK，选择下一步，保持默认设置，选择下一步，选择imagedifference，选择下一步，选择differenceoffeatureindex，继续选择下一步，直到弹出cleanup窗口，将smoothkernelsize改为3，aggregateminimumsize改为30，选择进行下一步，选择输出路径与文件名，点击finish，完成。打开arcmap，将上一步生成的结果导进来，右击图层选择properties/symbology，categories下选择uniquevalues，valuefield下选择class_name，addallvalues，将bigdecrease颜色改成大红色，bigincrease改为亮绿色，other部分改为淡绿色，在arcmap中制图输出，对森林开采监测进行分析。2.林地病虫害遥感动态监测SPEARChangeDetection选择transform/NDVI打开，将2002、2007的两幅影像对第四波段进行NDVI计算，在进行过NDVI计算的影像上选择tools/regionofinterest/bandthresholdROI```，输入图层分别选择NDVI2002、NDVI2007，最小值选择0.3，最大值选择1，把0.3~1之间的区域划分为植被。选择basictools/subsetdataviaROIs，输入数据选择2002年影像，选择2002年ROI，掩膜选择yes，选择输出路径与文件名。选择Spectral→SPEARTools→ChangeDetection，在InputFile中分别输入两个时相的影像数据，然后选择第四波段。在SelectOutputName中设置一个存储路径。进入几何精纠正的阶段。选择selecttiepointsautomatically——自动选择。接着点击自动寻找种子点，这里会自动寻找四个种子点。这些种子点不作为GCP参与匹配，设置配准点数为125个，搜索窗口大小为111，单击next，出现控制点窗口即列表，筛选控制点精度在一个像元内，最大允许均方差为1，单击next进入ChangeDetectionMethods对话框，在变化监测方式中选择前三项，点击next，进行计算并输出结果。在Display窗口中显示Diff波段，即NDVI（Time#2）—NDVI（Time#1）。在主窗口中选择Enhance→InteractiveStretching，打开显示图像的直方图，把图形进行x轴的修改，y轴的修改，x轴最大值是0，y轴最大值是35000。把鼠标移动虚线滑到左边凸值点，从左下角获取阈值：-0.512。然后再主菜单中选择Overlay→DensitySlice→ClearRanges按钮，只剩下三种类型，点击editrange修改三种类型的阈值，分别为-1.74~-0.512，-0.512~-0.02，-0.02~1，清除默认分割范围，点击apply，生成结果即可。然后再Classification→PostClassification，选择最大最小值分析，选择KernelSize为：5*5，去除小斑点。3.耕地变化监测ChangeDetectionStatisticsThematicChange首先加载两幅影像ag_08_maxlike.img，ag_09_maxlike.img，观察影像信息，我们发现，其中黄色的是休耕地，绿色的是有农作物覆盖的农田农田，黄褐色的是留茬地，蓝色是水体，灰色是裸岩。操作：BasicTools→ChangeDetection→ChangeDetectionStatistics，首先选择08年数据，然后选择09年数据，因为两幅影像的分类名称一致，系统会自动对应。点击ok。在changedetectionstatisticsoutput中选中pixels、percent、area，选择掩膜输出，选择保存位置。生成统计结果，选择area选项，在option中选择单位变换为squarekm。打开ENVIZoom，把08和09年的数据加载进去，与前面一样，也可以利用Portal进行查看两个年份的土地覆盖类型的变化，另外，点击crosshairs，移动鼠标可以查看两个年份是否发生了土地类型的变化；点击crosshairs，移动鼠标可以查看两个年份是否发生了土地类型的变化。Toolbox→workflows→ThematicChange，分别输入两个时相的影像数据，接着点击Next，然后进行结果影像进行平滑和聚类处理，平滑处理的参数与上面一样，设置为3；聚类处理的参数设置为5。把结果影像和统计结果输出。结果与分析1、图像直接比较法结果（森林开采监测）：如下图1所示，浅红色即是森林面积变化较大的区域，该区域的森林大量被砍伐，森林面积大量减少，大面积的蓝色表示未被砍伐的区域，影像中显示的亮蓝色（小范围的）表示森林已经被砍伐的区域，在影像中留下的空地。整体来说，砍伐区域还是很大的。图1图2将影像在zoom中生成结果后如上图2所示，影像上红色区域变化加大，表示的是两幅影像时间差之间被砍伐的森林区域，占大部分的面积，蓝色部分表示该时间段内植被增长的区域，但是面积相比较被砍伐的区域来说小很多，黑色部分是代表没有变化的区域。在arcmap中将最后结果输出，如下图3所示，很清楚的可以看清楚红色表示00年到06年植被大量减少的区域，绿色表示植被增加的区域，浅绿色表示植被覆盖没有发生变化的区域。图3Arcmap制图输出结果2、林地病虫害遥感动态监测图4ndvi影像如上图4所示，分别是2002年与2007年经过NDV