基于遥感的自然生态环境监测.ppt

专题：专题：基于遥感的自然生基于遥感的自然生态环境监测态环境监测专题背景专题背景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。提高。本专题介绍应用遥感技术进行自然生态环境的评价。专题概述专题概述专题中应用专题中应用1010米的米的spotspot和和TMTM融合影像，提取相关生态因子，应用融合影像，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。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所用功能模块-除了使用除了使用ENVIENVI主模块功能外主模块功能外-还需要用到大气校正扩展模块中的快速大气校正工具还需要用到大气校正扩展模块中的快速大气校正工具（QUACQUAC）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。专题处理流程专题处理流程图像基本预处理图像基本预处理1.1 1.1 图像基本预处理流程图像基本预处理流程1.1 1.1 图像预处理流程图像预处理流程第第一一步：对高分辨率的全色影像进行正射纠正步：对高分辨率的全色影像进行正射纠正-全色影像是全色影像是1010米的米的SPOT PANSPOT PAN数据数据第第二二步：步：高分辨率影像和多光谱影像的配准、融合高分辨率影像和多光谱影像的配准、融合-以以SPOT PANSPOT PAN正射纠正结果作为基准影像，对正射纠正结果作为基准影像，对TMTM影像进行图像配准；影像进行图像配准；用工程区矢量数据（河北襄樊市部分区域）分别裁剪用工程区矢量数据（河北襄樊市部分区域）分别裁剪SPOTSPOT和和TMTM影影像，对裁剪结果进行图像融合，得到工程区域像，对裁剪结果进行图像融合，得到工程区域1010米的多光谱影像。米的多光谱影像。1.21.2 自定义坐标系自定义坐标系地理坐标系地理坐标系地理坐标系地理坐标系常用到的地图坐标系有常用到的地图坐标系有2 2种，即地理坐标种，即地理坐标系和投影坐标系。系和投影坐标系。地理坐标系地理坐标系（球面坐标系）（球面坐标系）是以经纬度为是以经纬度为单位的地球坐标系统，单位的地球坐标系统，它它有有2 2个重要部分，个重要部分，即地球椭球体（即地球椭球体（spheroidspheroid）和大地基准面）和大地基准面（datumdatum）。）。-大地基准面指目前参考椭球与大地基准面指目前参考椭球与WGS84WGS84参考椭球参考椭球间的相对位置关系（间的相对位置关系（3 3个平移，个平移，3 3个旋转，个旋转，1 1个个缩放），可以用其中缩放），可以用其中3 3个、个、4 4个或者个或者7 7个参数来个参数来描述它们之间的关系，每个椭球体都对应一个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。或多个大地基准面。1.21.2 自定义坐标系自定义坐标系投影坐标系投影坐标系投影坐标系投影坐标系投影坐标系是利用一定的数学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。示到平面上，属于平面坐标系。数学法则指的是投影类型，数学法则指的是投影类型，目前我国普遍采用的是高斯目前我国普遍采用的是高斯克吕格投影（圆柱等角投影），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在英美国家称为横轴墨卡托投影（Transverse MercatorTransverse Mercator）。）。高斯克吕格投影示意1.21.2 自定义坐标系自定义坐标系大地坐标大地坐标大地坐标大地坐标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，（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。推算出的坐标，称为大地坐标。1.21.2 自定义坐标系自定义坐标系北京北京北京北京54545454和西安和西安和西安和西安80808080坐标系坐标系坐标系坐标系北京北京5454或者西安或者西安8080坐标系是投影直角坐标坐标系是投影直角坐标系系北京北京5454坐标系、西安坐标系、西安8080坐标系实际上指的是我国的两个大地基准坐标系实际上指的是我国的两个大地基准面面坐标名称投影类型椭球体基准面北京54Gauss Kruger（Transverse Mercator）Krasovsky北京54西安80Gauss Kruger（Transverse Mercator）IAG75西安80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）19406378245.06356863.01：298.3IAG7519756378140.06356755.31：298.257坐标定义文件坐标定义文件：-HOMEProgram FilesExelisENVI50classicmap_projHOMEProgram FilesExelisENVI50classicmap_proj文件文件夹下，三个文件记录了坐标信息：夹下，三个文件记录了坐标信息：-ellipse.txt 椭球体参数文件球体参数文件-datum.txt 基准面参数文件基准面参数文件-map_proj.txt 坐坐标系参数文件系参数文件定义北京定义北京54 1954 19度带（度带（6 6度分带）的坐标系，以便本专题的使用度分带）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“国内坐标系文国内坐标系文件件”操作：操作：自定义自定义本专题研究区本专题研究区坐标系坐标系1.31.3 SPOTPANSPOTPAN正射纠正正射纠正为什么要进行正射纠正为什么要进行正射纠正为什么要进行正射纠正为什么要进行正射纠正?在卫星影像和航空影像中会有一些几何误差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误差主要由以下原因引起:-比例尺变化比例尺变化-传感器的姿态传感器的姿态/方位方位-传感器的系统误差传感器的系统误差正射纠正可以消除这些误差正射纠正可以消除这些误差1.3 SPOTPAN1.3 SPOTPAN正射纠正正射纠正比例尺变化比例尺变化比例尺变化比例尺变化在所有的摄影影像中都会发生在所有的摄影影像中都会发生2 cm影像的各处比例尺是不相同的6 cm房子的宽度=8m比例尺为 1:400比例尺为 1:1331.31.3 SPOTPANSPOTPAN正射纠正正射纠正比例尺变化比例尺变化比例尺变化比例尺变化在影像的铅直方向也有同样的影响在影像的铅直方向也有同样的影响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1.3 SPOTPAN1.3 SPOTPAN正射纠正正射纠正传感器姿态传感器姿态传感器姿态传感器姿态/方位方位方位方位2311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1231.3 SPOTPAN1.3 SPOTPAN正射纠正正射纠正推帚扫描透视中心推帚扫描透视中心推帚扫描透视中心推帚扫描透视中心 （传感器的系统误差）（传感器的系统误差）（传感器的系统误差）（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数据是沿扫描线获取的，每条扫描线都有自己的透视中心透视中心每条扫描线的传感器位置和方向都不同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，率的卫星影像我们需要严格的物理模型（如，dimdim原数据）或者原数据）或者是有理函数多项式进行模拟卫星参数（如是有理函数多项式进行模拟卫星参数（如RPCRPC参数）。参数）。1.3 SPOT2/4 PAN1.3 SPOT2/4 PAN正射纠正正射纠正正射纠正使用条件正射纠正使用条件正射纠正使用条件正射纠正使用条件对于分辨率较高（小于或等于对于分辨率较高（小于或等于1515米），且具有米），且具有RPCRPC文件或者轨道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。的精度要求。对于中等分辨率（如对于中等分辨率（如2020米），影像覆盖区为山区，地形起伏较大。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。可以用正射纠正以达到较高的精度要求。1.3 SPOT2/4 PAN1.3 SPOT2/4 PAN正射纠正正射纠正常见正射纠正参数文件常见正射纠正参数文件常见正射纠正参数文件常见正射纠正参数文件传感器模型文件ALOS/PRISMRPCRPC文件(.rpc)ASTERRPCRPC文件(.met)CARTOSAT-1(P5)RPCRPC文件PRODUCT_RPC.TXT FORMOSAT-2Pushbroom Sensor星历参数文件(METADATA.DIM)IKONOSRPCRPC文件（_rpc.txt）OrbView-3RPCRPC文件(_metadata.pvl)QuickBirdRPCRPC文件(.rpb)WorldView-1/2RPCRPC文件(.rpb)GeoEye-1RPCRPC文件(.pvl/.rpc)KOMPSAT-2RPCRPC文件(.rpc)SPOT5 Level 1A and 1BPushbroom Sensor星历参数文件(METADATA.DIM)RapidEyeRPC存在metadata文件中操作：进行操作：进行SPOT2SPOT2全色图像的正射校正全色图像的正射校正内容：内容：-以以DRGDRG作为控制点参考源，完成作为控制点参考源，完成SPOT2SPOT2全色图像的正射纠正全色图像的正射纠正数据：数据：-7-7-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1-SPOT PAN1-SPOT PAN正射纠正射纠正正1.4 Landsat71.4 Landsat7影像几何校正影像几何校正Landsat7Landsat7影像数据是从网上免费下载的，是影像数据是从网上免费下载的，是LPGSLPGS格式的格式的L1TL1T级别级别格式，已经经过一定的几何校正和格式，已经经过一定的几何校正和DEMDEM校正，使用校正，使用UTM WGS84UTM WGS84的坐的坐标系统。标系统。要做要做TMTM多光谱数据和多光谱数据和SPOT PANSPOT PAN数据的融合，前提是两景影像得互数据的融合，前提是两景影像得互相配准，所以需要以正射校正后的相配准，所以需要以正射校正后的SPOT PANSPOT PAN为基准，配准为基准，配准TMTM影像影像操作：操作：TMTM和和SPOTSPOT数据的图像配准数据的图像配准内容：内容：-以正射校正以正射校正SPOT PANSPOT PAN为基准，配准为基准，配准TMTM影像影像，为了做全色，为了做全色SPOTSPOT数据和多光谱数据和多光谱TMTM数据的融合数据的融合数据数据：-7-7-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2-Landsat2-Landsat图像配准图像配准1.5 1.5 图像融合图像融合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。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。一样。1.5 1.5 图像融合图像融合ENVIENVI中的融合方法中的融合方法融合方法融合方法适用范围适用范围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。操作：操作：SPOT2SPOT2和和TMTM数据的图像融合数据的图像融合内容：内容：-进行进行SPOT2 SPOT2 的的1010米全色波段和米全色波段和Landsat TM30Landsat TM30米多光谱的融合米多光谱的融合操作操作，学习，学习ENVIENVI的融合操作流程的融合操作流程数据：数据：-7-7-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3-TM-SPOT3-TM-SPOT影像融合影像融合生态环境评价生态环境评价2.1 2.1 处理流程处理流程流程说明流程说明数据数据-已经过基本预处理的已经过基本预处理的TM-SPOTTM-SPOT融合影像和融合影像和DEMDEM数据数据生态因子选取生态因子选取-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域自然生态环境的生态因子-以以“植被盖度植被盖度”和和“土壤指数土壤指数”作为植被和土壤的生态因子，作为植被和土壤的生态因子，“坡度坡度”作为地形因子。统一将这些生态因子进行归一化处作为地形因子。统一将这些生态因子进行归一化处理理自然生态环境评价方法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本专题选择的是指数法与综合指数法2.2 2.2 大气校正大气校正这个过程使用这个过程使用ENVIENVI中的快速大气校正工具完成，这个工具的大气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校正结果一般是基于物理模型精度的15%15%。数据：数据：4-4-快速大气校正快速大气校正sub-TM-Spot-GS.datsub-TM-Spot-GS.dat2.3 2.3 生态因子生成生态因子生成植被覆盖度植被覆盖度植被覆盖度是根据前人研究的植被覆盖度是根据前人研究的NDVINDVI估算模型：估算模型：-FC=(NDVI-NDVIFC=(NDVI-NDVIminmin)/(NDVI)/(NDVImaxmax-NDVI-NDVIminmin)-其中其中NDVI是是归一化指一化指标指数，指数，NDVImax表示区域最大表示区域最大NDVI值，NDVImin表表示区域最小的示区域最小的NDVI值。-由于由于图像中不可避免的存在着噪声，像中不可避免的存在着噪声，NDVImax和和NDVImin并不一定是最大并不一定是最大NDVI值和最小的和最小的NDVI值，可以根据直方，可以根据直方图分分别取两取两头“拐点拐点处”的的值。2.3 2.3 生态因子生成生态因子生成土壤指数土壤指数土壤指数同样采用前人研究的模型裸土植被指数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-0.09178 BI+5.58959GRABS=VI-0.09178 BI+5.58959。-VI和和BI分分别为穗帽穗帽变换的的绿度指数和土壤亮度指数。度指数和土壤亮度指数。BI和和VI指数可分指数可分别用用来来评价裸土和植被的行价裸土和植被的行为，VI指数与不同植被覆盖有指数与不同植被覆盖有较大的相关性，土壤亮大的相关性，土壤亮度度对植被指数有相当大的影响，裸土信息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化的主要部分是由它们的亮度的亮度造成的，故由造成的，故由 BI和和 VI线性性组合形成的裸土植被指数能很好地反映土壤的裸合形成的裸土植被指数能很好地反映土壤的裸露情况露情况2.3 2.3 生态因子生成生态因子生成坡度坡度地形模型计算地形模型计算2.4 2.4 生态因子归一化生态因子归一化评价因子生成之后，直接用它们去进行评价是比较困难的，因为评价因子生成之后，直接用它们去进行评价是比较困难的，因为各指标项的量纲不一致，各指标项的量纲不一致，所以没有可比性。所以没有可比性。各指标的量化分值依其对生态环境质量的贡献程度，各指标的量化分值依其对生态环境质量的贡献程度，采用统一采用统一顺序原则，顺序原则，即按照它们对生态环境正向影响的大小，从高到低即按照它们对生态环境正向影响的大小，从高到低分为若干级，对环境质量贡献越大，编码值越大，反之则编码值分为若干级，对环境质量贡献越大，编码值越大，反之则编码值越小。越小。各个参评因子数据经过归一化化后是一组反映其属性特征的数值，各个参评因子数据经过归一化化后是一组反映其属性特征的数值，其值介于其值介于11 0 11 0 之间。之间。2.4 2.4 生态因子归一化生态因子归一化植被覆盖度植被覆盖度根据实际情况，根据实际情况，植被对生态环境质量的贡献程度，依据植被的植被对生态环境质量的贡献程度，依据植被的覆盖度分为覆盖度分为1010级，覆盖度越大编码值越大。级，覆盖度越大编码值越大。根据实际情况，植被对生态环境质量的贡献程度，依据植被的覆盖度分为10级，覆盖度越大编码值越大。覆盖率%0-1010-20 20-30 30-40 40-50 50-60 60-70 70-80 80-90 90-100编码值 123456789102.4 2.4 生态因子归一化生态因子归一化土壤指数土壤指数土壤的组成与土壤侵蚀等现象息息相关，这里采用的是裸土植被土壤的组成与土壤侵蚀等现象息息相关，这里采用的是裸土植被指数作为土壤因子，同样将裸土植被指数值划分为指数作为土壤因子，同样将裸土植被指数值划分为1010级，如果质级，如果质量越好编码值越大。量越好编码值越大。根据实际情况，植被对生态环境质量的贡献程度，依据植被的覆盖度分为10级，覆盖度越大编码值越大。指数值-2500-800-800-500-500-400-400-200-200-100-10000100100200200400500-1500编码值123456789102.4 2.4 生态因子归一化生态因子归一化地形因子地形因子坡度对水土流失影响最大。一般情况下，侵蚀量和坡度成正相关，坡度对水土流失影响最大。一般情况下，侵蚀量和坡度成正相关，将工程区划分将工程区划分1010级坡度类型，按坡度越低越有利于土地资源利用级坡度类型，按坡度越低越有利于土地资源利用的原则，较低的坡度区赋予较高分值。的原则，较低的坡度区赋予较高分值。根据实际情况，植被对生态环境质量的贡献程度，依据植被的覆盖度分为10级，覆盖度越大编码值越大。坡度值（度）43编码值109876543212.4 2.4 生态因子归一化生态因子归一化确定好归一化对照表后，利用确定好归一化对照表后，利用ENVIENVI下下的密度分割工具进行归一化处理的密度分割工具进行归一化处理根据实际情况，植被对生态环境质量的贡献程度，依据植被的覆盖度分为10级，覆盖度越大编码值越大。2.5 2.5 生态环境评价生态环境评价本专题选择的评价模型是指数法与综合指数法：本专题选择的评价模型是指数法与综合指数法：-E=WE=W1 1*S*Sv v+W+W2 2*S*Ss s+W+W3 3*S*St t-W1=0.7，W2=0.2，W3=0.1评价等级 综合评价指数说明优910自然生态环境基本未受到破坏，生态结构合理、稳定、生态系统自身功能和自我恢复能力很强。良69自然生态环境基本未受到破坏，生态结构比较合理、稳定、生态系统自身功能和自我恢复能力较强。中46自然生态环境基本受到破坏，生态结构基本合理、稳定、生态系统自身功能和自我恢复能力较弱。差14自然生态环境破坏严重，生态结构不合理，生态系统自身功能和自我恢复能力很弱。2.52.5生态环境评价生态环境评价密度分割密度分割分类图输出分类图输出背景处理背景处理结果统计结果统计制图制图专题总结专题总结该专题利用与该专题利用与SpotSpot数据融合后的数据融合后的1010米米TMTM数据与数据与DEMDEM，通过各评价，通过各评价因子的计算，用指数法和综合指数法进行襄樊区部分区域的生态因子的计算，用指数法和综合指数法进行襄樊区部分区域的生态环境评价环境评价了解了生态环境评价的流程了解了生态环境评价的流程学会用学会用ENVIENVI进行生态环境评价的数据处理工具：进行生态环境评价的数据处理工具：-快速大气校正快速大气校正-缨帽变换缨帽变换-DEMDEM坡度计算坡度计算-波段运算波段运算-密度分割密度分割-图像统计图像统计