modis影像提取水体

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基于MODIS数据的水体提取研究

基于MODIS数据的水体提取研究

基于MODIS数据的水体提取研究马丹福建农林大学资源与环境学院,福建福州(350002)摘要:通过分析遥感图像各类地物的光谱特征和水体在中等分辨率的EOS/MODIS上的波谱特征,确定水体最为明显的波段组合,研究如何从不同时期(枯水期、丰水期)的中等分辨率MODIS遥感影像提取水体的方法。

实验表明:遥感图像经空间变换后再利用相同的方法提取的水体更容易区分水体和阴影,产生的噪声也少,提取的水体范围更准确、计算的水域面积精度更高,重点以武汉市的梁子湖为例对水体提取范围和精度进行了比较和分析。

关键词:MODIS影像;水体;阈值;色彩变换1 引言MODIS是被动式成像分光辐射计,是Terra和Aqua卫星上都装载有的重要的传感器,MODIS数据廉价实用,数据涉及的波段范围广,这些数据对地球科学的综合研究和对陆地、大气、海洋进行分门别类的研究有较高的使用价值[1]。

MODIS数据有36个通道,覆盖了从可见光、近红外到热红外的光谱区间。

利用水体在可见光波段、近红外波段的特殊光谱性可以提取有关水体信息。

水资源是一种非常重要的资源,它也是一个独立的环境因子,被人们格外的重视。

水体的面积监测是调查水资源的一个重要的方面,也是洪水灾害检测的重要内容。

因此利用遥感影像的波谱特征和水体在影像上的特性,研究自动化的提取水体的方法,获取它的范围甚至其它的特征,是十分有意义的工作。

2 水体的光谱特征从宏观的角度看,陆地上水体主要表现为湖泊、河流、沟渠、水库、池塘和沼泽地等,可分为面状水体和带状、线状水体。

在卫星遥感影像上,湖泊、水库、池塘大致表现为一块面状的等值区域,河流、沟渠表现为线形结构。

在MODIS图像上,对于水体来说,水体几乎全部吸收了近红外和中红外波段内的全部入射能量,所以水体在近红外和中红外波段的反射能量很少,而植物、土壤在这两个波段内的吸收能量较少,而且又较高的反射特性,这就使得水体在这两个波段上与植被、土壤有明显的区别。

基于MODIS遥感数据的水体提取算法研究

基于MODIS遥感数据的水体提取算法研究

基于MODIS遥感数据的水体提取算法研究余志飞【期刊名称】《测绘与空间地理信息》【年(卷),期】2015(000)003【摘要】针对MODIS遥感数据采用多波段普间关系算法提取水体容易与阴影混淆,产生提取不精确的问题。

作者将对多波段普间关系水体提取算法进行研究,并以鄱阳湖为实验对象,使用改进后的多波段普间关系算法对水体进行提取。

实现提升水体提取精度的目标。

%For using multichannel MODIS remote sensing data, the relationships between algorithms to extract water body easily con-fused with shadow, extraction and imprecise problems.Relationship between the authors to multiband water extraction algorithm was improved, and the Poyang Lake as experimental object, USES the improved multiband algorithm based on the relationship between wa-ter extraction experiments.Achieve the goal of improve water extraction accuracy.【总页数】3页(P80-82)【作者】余志飞【作者单位】江西理工大学建筑与测绘工程学院,江西赣州341000【正文语种】中文【中图分类】P23【相关文献】1.基于MODIS数据的水体提取算法研究与实现 [J], 张倩;李国庆;于文洋2.基于MODIS遥感数据的水体提取与制图研究 [J], 周庆礼;乔立湖3.基于MODIS遥感数据的水体提取方法及模型研究 [J], 吴赛;张秋文4.基于MODIS遥感数据的水体提取模型及算法改进 [J], 余志飞5.基于多源遥感数据的水体提取方法研究 [J], 白翠;向洋;邱春霞;赵贝贝;张巧玲因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

一种基于modis影像的海水色度角提取方法及水色状况遥感分类方法

一种基于modis影像的海水色度角提取方法及水色状况遥感分类方法

基于MODIS影像的海水色度角提取方法及水色状况遥感分类方法包括以下步骤:
下载MODIS卫星传感器可见光波段的遥感反射率数据。

这些数据可以从相关的卫星数据提供商或公开的数据库中获取。

根据遥感反射率数据计算X,Y,Z三原色刺激值。

这一步通常需要使用到色度学的相关知识和公式。

根据X,Y,Z三原色刺激值计算色度坐标x和y。

这些坐标反映了颜色的相对位置,可以帮助我们理解和分类不同的水色。

根据色度坐标x和y计算色度角αmod。

这个角度是对颜色的一种量化表示,可以用于比较和分类不同的水色。

对色度角αmod进行偏差校正,得到准确的色度角α。

这一步是为了消除由于传感器、光照等因素引起的误差,提高色度角的准确性。

根据校正后的色度角α,对海洋水色状况进行阈值划分。

这个过程需要根据实际情况和经验来设定阈值,不同的阈值可能对应着不同的水色状况。

根据阈值划分结果对海洋水色状况进行分类。

例如,可以将水色分为深蓝、绿蓝、黄绿、黄褐等不同的类别。

根据海洋水色状况分类结果,绘制遥感分类专题图。

这个图可以直观地展示出海洋水色的空间分布和变化情况,有助于理解和分析海洋环境。

基于MODIES影像的蓝藻的提取与研究

基于MODIES影像的蓝藻的提取与研究

基于MODIS影像的蓝藻提取与研究摘要湖泊、河流等水资源遭到污染的事实正在一步步加重,对于水资源的保护已经日益成为不容忽视的社会问题。

而蓝藻疯长是导致湖泊水华现象从而造成水资源污染的一个主要性因素。

本次研究将利用具有高分辨率特点的MODIS影像数据进行太湖水域蓝藻的提取与分析,正确统计太湖水域各区的蓝藻爆发频次的变化,分析太湖蓝藻水华现象的爆发强度,爆发的主要地点和爆发的迁移过程,以及蓝藻水华在空间与时间上的分布规律,为蓝藻爆发提供正确的预警服务,以帮助有关部门进行蓝藻治理。

关键词:蓝藻水华,太湖,遥感,MODIS,时空分布EXTRACTION AND CYANOBACTERIA BASED ONMODIS IMAGESABSTRACTWater lakes, rivers and other contaminated fact is a step increase, for the protection of water resources has increasingly become a social problem can not be ignored. The blue-green algae blooms soaring phenomenon leading to the lake water pollution causing a major factor. This study will use high resolution MODIS image data extraction and analysis of the characteristics of blue-green algae in Taihu Lake, the correct statistical outbreak of blue-green algae in Taihu Lake districts frequency changes, analyze the strength of the outbreak in Taihu cyanobacteria blooms, the main venue and the outbreak the outbreak of the migration process, as well as the distribution of cyanobacteria blooms in space and time, to provide the correct algae bloom warning services to help the relevant authorities for cyanobacteria governance. KEYWORDS:Cyanobacteria blooms,Taihu , Remote sensing ,MODIS , Spatial and temporal distribution目录基于MODIES影像的蓝藻的提取与研究................... 错误!未定义书签。

基于MODIS数据的水体提取研究进展

基于MODIS数据的水体提取研究进展

对水体 的遥感监测 , 时间分辨率是非常关键 的
因素 。特别 是 在流 域 出现 洪 水 的情 况 下 , 水 情 的急
境问题 , 各国已经开始逐渐认识到本 国水 资源评价
和 水 资源变 化监 测 的重 要性 ; ( 2 ) 水循 环在 全球 气候 变 化研 究 中具有 重要 作 用 ; ( 3 ) 水 体对 于生 物多样 性 的维持 具有 重要 意 义 ; ( 4 ) 在 生 态环 境 脆 弱 的地 区 , 水 体 的观测 调查 有助 于 政府部 门制定 生态 环境保 护 及 地质 灾 害预 防方 面的 政策 法规 。
【 摘 要】 MO D I S 数据由于其高时间分辨率和多光谱特性, 常被用于水体的提取。文章对 目 前利用 MO D I S 数据
进行水体提取所用 的方 法, 包括 阈值法 、 监督与非监督分 类法、 多源数据结合法 、 混合像 元分解 法进行 了综述 , 由此 得 出: 阈值确定 算法是水体 自动化提取 的关键 ; 多源信息 的结合 以及对 混合像 元进行分解是今后研 究的重 点。
J I AN Xi n g,Z HANG Z h e n - g u o ,Q I U Y i n - g u o ,Z H ANG We i
【 A b s t r a c t 】 T h e r e m o t e s e n s i n g d a t a o f M O D I S i s u s u a l l y u s e d i n r e s e a r c h e s f o r i t s h i g h t e m p o r l a r e s o l u t i o n a n d m u l t i -
水体( 或水域) 是 指在 一定 水 文条件 下 由水 汇集 形 成 的具有 明确 地理 边 界 的地 理 区域 。近 年来 对水

modis影像提取水体

modis影像提取水体

件影响大。

DVIEVI差值环境植被指数DVI=NIR-R,或两个波段反射率的计算。
1).对土壤背景的变化极为敏感
小结:上

植被指数(NDVI)是检测植被生长状态、植被覆盖度和消 除部分辐射误差等。 NDVI 能反映出植物冠层的背景影响, 如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗超度等,且与植被覆盖 有关。
谢谢!!
0级产品:也称原始数据; 1级产品:指L1A数据,已经被赋予定标参数;
2 级产品:指 L1B 级数据,经过定标定位后数据,本系统产品是国际标准 的EOSHDF格式。包含所有波段数据,可能是应用比较广泛的一类数据。;
3级产品:在1B数据的基础上,对由遥感器成像过程产生的边缘畸变(Bowtie效应) 进行校正,产生L3级产品; 4级产品:由参数文件提供的参数,对图像进行几何纠正,辐射校正,使图像的每 一点都有精确的地理编码、反射率和辐射率。L4级产品的MODIS图像进行不同时相的匹配 时,误差小于1个像元。该级产品是应用级产品不可缺少的基础; 5级及以上产品:根据各种应用模型开发L5级产品。

RVI比值植被指数RVI=NIR/R,或两个波段反射率的比值。
1).绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1,而无植被覆盖的地面(裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害)的
RVI在1附近。植被的RVI通常大于2;
2).RVI是绿色植物的灵敏指示参数,与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高,可用于检测和估算植物生物量 3).植被覆盖度影响 RVI,当植被覆盖度较高时,RVI对植被十分敏感;当植被覆盖度 <50%时,这种敏感性显著降低;
2.MRT下载;美国NASA网站上提供了MRT的下载(/datatools.asp)

基于MODIS数据的黄河水体提取方法研究

基于MODIS数据的黄河水体提取方法研究

但受季节 、 光照强度等因素的影响, 光谱灰度值整体偏低。
等 , 防汛应用 中具有 广阔 的前 景 , 在 对应 急处理 有较 大 的实 用 价值 。笔者根据水体光谱特性 , 通过分析黄河水体在 MO I DS 影像上的表现特征及与其他背景地物在 光谱 特征 上的差异 , 分 别采用单波段 阈值法 和多光谱 混合 分析法 对黄 河水 体进行 了
提取试验研究 , 并对 比分 析了两种 方法 的优 缺点 。
1 光谱特性分Leabharlann 一般水 体 的反射 主要在 蓝 、 光波段 , 绿 其他 波段 吸收率很
图 1 3类典型地物 的光谱特征 曲线 从 图 1 以看 出: 可 在波段 1黄河水体与 陆地灰度值基本重 ,
强, 特别在 近红外 、 中红外波段有很强的 吸收带 。 反射 率几乎为
近年来 , 随着遥感技术 和黄 河防洪形 势 的发展 , 对利 用遥 感手段进行洪水监测 的精度 和时 效性提 出 了更 高要 求。基 于
k/ 孙 口流 量为 220m / , gm ; 2 s含沙量为 1 . gm 。1 4 2k/ 0月份
降水 较 多 ,0月 2 1 3日高村 流 量 为 22 0 r / , 沙 量 为9 3 8 f s 含 l . k/f ; 口流 量为 220r / , gr 孙 l 6 l s含沙量为 1 . gm 。 f 12k/ 3
(. 1 河海大 学 水文水 资源 与水利 工程科 学国家重点实验 室, 江苏 南京 20 9 ; . 河水利委 员会 信息 中心 , 10 8 2 黄 河南 郑州 4 0 0 ) 50 4

要: 通过 分析 黄河水体 在 MO I D S影像上的光谱表现特征及与其 他背景 地物在光 谱特征 上的差异 , 分别 采用单波 段

水体提取方法

水体提取方法

水体提取方法水体提取方法简单归纳总结一、基于MODIS影像的几种提取方法。

最常用的水体提取方法:波段阈值法、谱间关系法(波段组合法)和多光谱混合分析法单波段阈值法是提取水体的最简单易行的方法。

基本原理:是利用水体在近红外波段上反射率较低,易与其它地物区分的特点 ,选取单一的红外波段, 通过反复试验, 确定一个灰度值,作为区分水体与其它地物的阈值即可。

缺点:是无法将水体与山区阴影区分开来 ,提取的水体往往比实际要多。

有些文献中叙述由于阀值随时间、地点变化的不确定性使得该方法具有局限性 ,但对于非山区的特定时相和区域里 ,尤其像 MODIS 这样高光谱的遥感数据, 首先应选用阈值法进行试验 ,因为光谱的细分已经将上述问题大大减弱。

若能获得较满意的提取效果 ,则很容易实现水体的自动提取。

对于用阈值法确实得不到理想效果的 ,则可以考虑谱间关系法和多光谱混合分析法。

利用谱间关系可建立的模型很多 ,如对波段进行如下组合运算 CH7/CH6 ,CH7/CH5,CH6/CH5, 从而找出组合图像上水陆分界非常明显的影像。

以 CH7/CH6为例 ,可以采用如下方法剔除非水体: 在 ENVI 软件下输入 CH7 及 CH6 波段 , 运用波段计算功能 ,将公式 CH7/CH6 输入 ,载入影像, 在放大窗口中 ,手工裁取明水水域范围 , 生成多边形 ,对各多边形赋予一个感兴趣区( AOI) 文件, 并将其输出为 EN-VI 等矢量文件即可。

对波段进行组合运算的目的 ,是为了增强水陆反差。

MODIS 数据的波段 1 是红光区( 0. 62 ~ 0.67um) ,水体的反射率高于植被, 波段 2 是近红外区( 0. 841 ~ 0.876um) ,植被的反射率明显高于水体,因此, 采用归一化植被指数 NDVI( Normalized Difference Vegetation Index) 来进行处理可以增强水陆反差 ,其计算公式为 : DNVI= (CH2-CH1)/(CH2+ CH1) ( 1)( 1) 式中 CH1 ,CH2 分别为 MODIS 数据波段1,2 的地表反射率。

基于MODIS数据的湖泊水体识别

基于MODIS数据的湖泊水体识别

基于MODIS数据的湖泊水体识别
田慧云;周克勤
【期刊名称】《中国建设信息》
【年(卷),期】2008(000)020
【摘要】分析利用MODIS数据提取水体的原理和方法的基础上,以青海湖为例利用MODIS影像数据进行湖泊水体识别,结果精度较好。

能够为青海湖的动态变化及其周围环境的研究提供重要豹依据。

【总页数】2页(P49-50)
【作者】田慧云;周克勤
【作者单位】北京建筑工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP75
【相关文献】
1.MODIS数据水体识别指数的识别效果比较分析 [J], 廖程浩;刘雪华
2.基于MODIS数据的太湖藻华水体识别模式 [J], 徐京萍;张柏;李方;宋开山;王宗明
3.MODIS图像湖泊水体信息的快速识别与制图 [J], 丁莉东;吴昊;王长健;覃志豪;章其祥
4.基于MODIS数据的水体识别指数方法的比较研究 [J], 王净;李亚春;景元书
5.基于MODIS MOD09Q1的青海、西藏湖泊水面数据集(2000~2012年) [J], 卢善龙;金继明;贾立;张磊;马津
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modis 按波段提取

modis 按波段提取

modis 按波段提取摘要:1.简介2.MODIS 波段提取的应用3.提取方法4.结果与分析5.总结正文:1.简介MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)是美国航空航天局(NASA)研发的一种中分辨率成像光谱仪,搭载于Terra 和Aqua 卫星上。

MODIS 可获取全球范围内的地表和大气参数,为科学家提供丰富的环境监测数据。

波段提取是MODIS 数据处理中的一项重要技术,可以实现对地表特征的定性和定量分析。

2.MODIS 波段提取的应用MODIS 波段提取在多个领域具有广泛应用,如:(1)农业:提取作物信息,如种植面积、产量估算等;(2)林业:监测森林覆盖、生长状况和火灾等;(3)城市规划:提取城市建筑物、道路、水体等信息;(4)环境监测:评估污染、生态影响等。

3.提取方法波段提取方法主要分为以下几类:(1)基于像元的方法:通过计算各个波段的反射率,获取地表信息;(2)基于光谱特征的方法:分析光谱曲线,提取特定目标的信息;(3)基于专家模型的方法:结合先验知识和数据,识别目标特征;(4)基于机器学习的方法:通过训练分类器,自动提取地表信息。

4.结果与分析波段提取的结果可以以图像、数据表格等形式展示。

通过对结果进行分析,可以发现地表特征的分布规律、变化趋势等。

例如,在城市规划领域,通过提取建筑物、道路、水体等波段,可以评估城市的扩张速度、基础设施状况等。

5.总结MODIS 波段提取是一种重要的数据处理技术,为科学家和决策者提供有关地表特征的信息。

基于MODIS数据的曼谷洪水淹没区信息提取

基于MODIS数据的曼谷洪水淹没区信息提取

区水体信息提取 。② 曼谷 洪水于 2 0 1 1 年 9月下旬明显爆发,淹没 区面积逐渐扩 大,尤其 以市 中心湄南河
周 围最 为明显 ;1 0月下 旬达 到 高峰 ,淹没 面积 达到 最 大 ,全 市各 地 区均 陷入 洪水 灾害 中 ;1 1月 下 旬水 势
退去 ,淹没 面积逐 渐 变小 。提 出 了须进 一 步研 究解 决的 问题 。
有重 要 的意义 。
此外 ,曼谷 还与 中国的许 多城市建立 友好关 系 ,如广州 、北 京 、上海 ,潮 州 等 ,跨 国城 际 间的

各种交往常年不断。与曼谷相邻 的城市有佛统府、
暖武 里府 、巴吞他 尼府 、龙仔 厝 府 、北 榄府 、北 柳 府 、坤西 育府 等 。 泰 国由于降水异 常 和地 形排 水 不利 等 自然 和人 为因素频发 洪灾 ,特别 是 2 0 1 1年夏 秋之 际的曼 谷特 大洪涝灾 害 ,给曼 谷 人 民带来 巨大 的精神 伤 害 和经 济损失 。利 用 M O D I S数据提取 曼谷 洪水期 间 的淹没 区范 围 ,为洪水动态 监测提供依 据具有重要 意义 。
1 研 究 区概 况
率是2 5 0 m, 5 个波段 的分辨率是 5 0 0 m,其余 2 9个
波段 的分 辨 率 均 是 1 0 0 0 m。MO D I S数 据 有 较 高 的
时空 分 辨 率 ,是 当 前 洪 水 监 测 极 为 有 效 的 遥 感 数据 。
泰 国位 于 亚 洲 大 陆 中南 半 岛 中 南 部 ,与 柬 埔 塞 、老挝 、缅 甸 、马来 西 亚 接 壤 ,东 南 临泰 国湾 , 西南 濒 临安达 曼海 。泰 国 国土 总 面 积 5 1 . 4万 k m , 在东 南 亚 国家 中居第 三位 。

基于MODIS遥感数据的水体提取与制图研究

基于MODIS遥感数据的水体提取与制图研究
D iigGr u , a i er l m mii rt nB ra , a ig 1 3 5 , i n j n , hn ) r l o p D qn P toe Ad ns a i u e u D qn 6 3 7 He o gi g C ia ln g u t o l a
数据如 NO AA/ AVHR F R、 Y~ 1 B和 M0D S数据 。应用遥 I
感数据进行水资源调查 和洪 水灾 害监测需 要进 行水 体提取
与制图 , 水体提取 的方法一般分为单 波段法 和多波段法 。单 波段法主要选取遥感影 像 中的近红 外波段 并利 用 阈值 来提
卫星遥感影像反映了地物对电磁波的反射信息和地物
测; M0D S数据能够在 全球 得到免 费接 收且 具有 较强 的数 I
据纠错和易于处理的特征 。 1 2 M0 I . D S数据 的水体表现特征
信息可 以进行水 资源调查 , 可 以对洪水 进行及 时 、 也 准确 监 测, 并进行测 洪涝灾害影响评 估 。应用于水 资源调查一般 采 用高分辨率 遥感数 据 如 L n stT S OT、 B R 、 a a a da M、 P C E S R d— st E v a 数据 , a 和 ni t s 洪水灾害监测一般应用 中等分辨率遥感
随着遥 感技 术 的快 速发 展 , 遥感 已广泛 应用 于 资源 调
查、 灾害监测 、 洋渔业 和地质 找矿 等领域 。利用卫 星遥感 海
新数据 , 同时提供 反映陆地 表面状 况 、 可 云边界和特性 、 洋 海
水色 、 浮游植物 、 物地理 、 学、 气 中水汽 、 生 化 大 气溶 胶 、 地表 温度 、 云顶温 度 、 大气温度 、 氧和云顶 高度等 特征 的信息 , 臭 用于对陆表 、 圈、 生物 固态地球 、 和海洋进行 长期 全球观 大气

modis 按波段提取

modis 按波段提取

modis 按波段提取【原创实用版】目录1.MODIS 简介2.MODIS 波段提取的意义3.MODIS 波段提取的方法4.MODIS 波段提取的应用正文1.MODIS 简介MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)是一种中分辨率成像光谱仪,被广泛应用于地球观测领域。

MODIS 通过收集地表反射和发射的光谱信息,可以获取地表的物理和化学特性,为环境监测、气候变化研究、农业估产等提供数据支持。

2.MODIS 波段提取的意义波段提取是 MODIS 数据处理中一个重要的环节,通过对 MODIS 数据按照光谱波段进行拆分,可以获取不同波段的地表信息。

这有助于分析地表特征、识别不同地物类型,并为后续的遥感图像分析和应用提供基础数据。

3.MODIS 波段提取的方法波段提取主要通过光谱分析技术实现。

首先,需要对 MODIS 数据进行预处理,包括辐射校正、大气校正等,以消除数据中的噪声和误差。

接下来,根据光谱特征,对预处理后的数据进行波段拆分。

常见的波段提取方法包括:基于像素的光谱拆分法、基于像元的光谱拆分法、基于区域的光谱拆分法等。

4.MODIS 波段提取的应用MODIS 波段提取在多个领域具有广泛的应用,例如:(1)植被研究:通过提取红光和近红外波段,可以监测植被的生长状况和变化。

(2)水体研究:通过提取蓝光和近红外波段,可以识别水体和分析水体污染。

(3)土壤研究:通过提取红光和近红外波段,可以评估土壤的肥力和有机质含量。

(4)城市规划:通过提取可见光波段,可以进行城市建设用地分析和城市扩张监测。

基于光谱特征的MODIS影像东海水体类别信息提取

基于光谱特征的MODIS影像东海水体类别信息提取
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中 图分 类 号 : P 9 T 7
文献 标 识码 : A
文 章 编 号 :0 0 1 7 2 1 ) 1 —0 7 —0 1 0 —3 7 ( 0 1 1 5 0 1 6
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q e ta g 1b o ms I r e o d t c h c o c p c d s r u i n o c a t r a e n t e c a sfc t n e ta t n, fo t u n l a lo . n o d rt e e tt e mir s o i it i t fo e n wa e sb s d o h l s i a i x r c i e f r s b o i o o a e fr ty ma e i h s p p r t n l z h p c r ms o a h wa e l s , n h n t a d - a i l s iia in ag rt ms r i l d n t i a e o a a y e t e s e tu fe c t r c a s a d t e wo b n s r t c a sf t l o i s o c o h b s d o p c r l h r c e i t sa e d v l p d Afe h p i z t n o h h e h l au s d s rb t n a d v ra i n c a a — a e n s e t a a a t rs i r e eo e . t r t e o tmia i ft e t r s o d v l e , iti u i n a it h r c c c o o o

长江上游MODIS影像的水体自动提取方法

长江上游MODIS影像的水体自动提取方法

长江上游MODIS影像的水体自动提取方法
闵文彬
【期刊名称】《高原气象》
【年(卷),期】2004()z1
【摘要】利用MODIS资料,分析了长江上游不同水体及其它主要地物在1~7通道的光谱特征,分析发现,水体混合像元在可见光的光谱特征与山体的阴影、云的阴影、城镇等的光谱特征具有很好的相似性,仅采用近红外波段和红光波段的方法不能有效提取出研究区的水体.提出综合采用归一化差分水指数、积雪指数以及可见光、近红外多通道信息的方法,逐步提取出研究区的水体及混合水体像元.
【总页数】5页(P141-145)
【关键词】MODIS;水体混合像元提取;归一化差分水指数;归一化差分积雪指数【作者】闵文彬
【作者单位】中国气象局成都高原气象研究所
【正文语种】中文
【中图分类】P414.4
【相关文献】
1.基于MODIS影像的水体自动提取研究 [J], 李晓星;王周龙
2.基于改进混合像元方法的MODIS影像水体提取研究 [J], 刘晨洲;施建成;高帅;陈亮
3.基于密集连接全卷积神经网络的遥感影像水体全自动提取方法 [J], 梁泽毓;吴艳
兰;杨辉;姚雪东
4.一种顾及背景信息的遥感影像自动化水体提取方法 [J], 李林蓉;吴曌月;郑盼;姚文静;苏红军
5.面向OLI影像的自动化水体提取方法对比研究 [J], 邓智天;孙永华;邱琦;孙薇;张冬冬;李明超
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基于MODIS数据的百色水利枢纽水库水域提取研究

基于MODIS数据的百色水利枢纽水库水域提取研究
US i v mb r 4h, 0 6 t e wa e ra o ie M ut p r o e Da o A n No e e t 2 0 , h tr a e fBas li u p s m —
Re e v i s e r c e Th eho s o ma e d fe e i1ag rt s r o rwa xta t d. e m t d fi g if r nta l o ihm n h e h l r s d. a d t r s o d we e u e The
gr y— a whie r t o wh t whi t lnd ipa a t a sto c l f o ie, l he a d s ly s r n ii n oor r m gr y ba k o lc e a — lc t ba k.The bo n a y o t r a a d i la i i o sbl O ditng s t ra e n ee tt hr s l u d r fwa e nd 1n sce r,t s p s i e t s i uih wa e r a a d s lc he t e hod
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基 于 MO S数 据 的 百 色 水 利 枢 纽水 库 水 域 提 取 研 究 DI
Ex r c i n o a e r a o ie M u — r s t a to f W t r A e f Ba s lipu po e Da t m R e e v i s d o DI a a s r o r Ba e n M o S D t
黄 开顺 黄世 精 梁 建德 , ,

基于MODIS数据的水体提取算法研究与实现

基于MODIS数据的水体提取算法研究与实现

基于MODIS数据的水体提取算法研究与实现
张倩;李国庆;于文洋
【期刊名称】《南水北调与水利科技》
【年(卷),期】2009(007)003
【摘要】MODIS遥感数据以其自身特点已被广泛应用于洪水灾害监测.根据MODIS数据的特点以及水体的波谱特性,分别采用了归一化植被指数法、谱间关系法和自组织神经网络算法进行了水体提取试验研究,并对比分析了三种方法的优缺点,以及用C语言对这三种算法进行实现.
【总页数】4页(P51-54)
【作者】张倩;李国庆;于文洋
【作者单位】中国科学院,对地观测与数字地球科学中心,北京100086;中国科学院,研究生院,北京,100190;中国科学院,对地观测与数字地球科学中心,北京100086;中国科学院,对地观测与数字地球科学中心,北京100086
【正文语种】中文
【中图分类】TP75
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gee modis水体指数计算

gee modis水体指数计算

在Google Earth Engine (GEE) 中计算MODIS 水体指数(MNDWI)可以通过以下步骤实现:1. 首先,你需要在GEE 中找到MODIS 影像数据集,这可以通过搜索MODIS 相关的数据集来实现。

2. 选择合适的MODIS 影像数据集,获取感兴趣区域(ROI)的影像数据。

这可以通过GEE 中的图像数据集和区域兴趣(ROI)工具来实现。

3. 编写GEE JavaScript 代码来计算MNDWI。

以下是一个简单的示例代码:// 选择MODIS 影像数据集var modisCollection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD09GA').filterDate('2019-01-01', '2019-12-31').select(['sur_refl_b02', 'sur_refl_b06']); // 选择NIR 和SWIR 波段// 计算MNDWIvar calculateMNDWI = function(image) {var mndwi = image.normalizedDifference(['sur_refl_b02', 'sur_refl_b06']); // 计算MNDWIreturn mndwi;};// 应用MNDWI 计算到影像集合var mndwiCollection = modisCollection.map(calculateMNDWI);// 可视化MNDWIvar mndwiVis = {min: -1,max: 1,palette: ['0000FF', 'FFFFFF', 'FF0000']};// 在地图上显示MNDWIMap.addLayer(mndwiCollection.mean(), mndwiVis, 'MNDWI');在这个示例中,我们首先选择了MODIS 影像数据集,然后计算了MNDWI 并将其可视化在地图上。

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5、MODIS数据有3个显著特点: 1)空间分辨率和光谱分辨率大大提高。 从014~1410Lm,MODIS有36个波段,其中2个波段(可见光 0162~0167Lm和近红外01841~01876Lm)的空间分辨率为250m;5个 可见光、远红外波段空间分辨率为500m;其余29个波段空间分辨率为 1km。
值。在用通道 7、2、1 合成的假彩色合成图(RGB)上,水体一般呈现蓝色
或深蓝色,植被覆盖区呈绿色,陆地(裸地和城镇居民区)呈黄白色。
3、MODIS数据的第1波段是红光区,第2波段是近红外区。 在波段2波长范围内,植被的反射率明显高于水体的反射率;而 在波段1波长范围内,水体的反射率高于植被的反射率。为了 增强水陆反差,并减少卫星遥感影像受太阳高度角和传感器视 角及大气状况的影响,选用归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)来进行处理。
2).kt变换后得到的第一个分量表示土壤亮度,第二个分量表示绿度,第三个分量随传感器不同而表达不同的含义。 如,MSS的第三个分量表示黄度,没有确定的意义;TM的第三个分量表示湿度。
3).第一二分量集中了>95%的信息,这两个分量构成的二位图可以很好地反映出植被和土壤光谱特征的差异。
4).GVI是各波段辐射亮度值的加权和,而辐射亮度是大气辐射、太阳辐射、环境辐射的综合结果,所以GVI受外界条 件影响大。
RVI比值植被指数RVI=NIR/R,或两个波段反射率的比值。
1).绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1,而无植被覆盖的地面(裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害)的 RVI在1附近。植被的RVI通常大于2;
2).RVI是绿色植物的灵敏指示参数,与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高,可用于检测和估算植物生物量
2.有36个离散光谱波段,光谱范围宽,从0.4微米(可见光)到14.4微米 (热红外)全光谱覆盖。
3.M O D 0 9 q 1 : 陆 地 3 级 标 准 数 据 产 品 , 内 容 为 表 面 反 射 ; 空 间 分 辨 率 250m;白天每日数据。
4.3级产品:在1B数据的基础上,对由遥感器成像过程产生的边缘畸变 (Bowtie)进行校正,产生3级产品;
而鄱阳湖湖区植被丰富,特别是夏季水草众多,水体的NDVI值会受影响。因 此选取阈值时需要根据同时段的tm影像与modis原影像或者有必要时要与谷歌地 球影像做对比,来确定提取水体的阈值。
七、影像合成
1、使用envi的工具layerstacking 2、或者使用IDL编写代码对影像进行合成
八、影像裁剪
1.做遥感应用或研究经常会用到MODIS数据,而MRT是一种针对MODIS数据的处理工具。它可以帮助用 户把MODIS影像(Level-2G,Level-3,and Level-4 land data products)重新投影到更为标准的地图投影, 而且可以选择影像中的空间子集(spatial subsetting)和波段子集(spectral subsetting)进行投影转换。 软件输出格式为raw binary,GeoTIFF(这两种数据格式为大多数软件所支持)和HDF-EOS,而且可以 在多种系统平台上进行运行,包括:Sun Solaris workstations,SGI IRIX workstations,Linux和 Microsoft Windows。MRT可以通过命令行或在MRT图形用户界面(GUI)上进行运行,核心部分便是 对影像的重采样和镶嵌。
DVIEVI差值环境植被指数DVI=NIR-R,或两个波段反射率的计算。
1).对土壤背景的变化极为敏感
小结:上述几种VI均受土壤背景的影响大。植被非完全覆盖时,土壤背景影响较大
植被指数(NDVI)是检测植被生长状态、植被覆盖度和消 除部分辐射误差等。NDVI能反映出植物冠层的背景影响, 如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗超度等,且与植被覆盖 有关。
利用Modis影像提取水体步骤
汪丹
1.modis影像介绍 2.modis影像下载 3.mrt安装 4.mrt使用 5.mrt对影像进行批处理 6.利用NDVI提取水体的原理 7.影像合成 8.影像裁剪 9.计算NDVI值 10.进行水体提取
一、modis影像介绍
1.modis是搭载在terra和aqua卫星上的一个重要的传感器,是卫星上唯一 将实时观测数据通过x波段向全世界直接广播,并可以免费接收数据并无 偿使用的星载仪器,全球许多国家和地区都在接收和使用modis数据。
3.MRT安装;第一步:首先要明确计算机上是否安装有java虚拟机。可以在计算机上搜索:java.exe,如 果没有的话可以到java的官方网站上去下载 (/);第二步:运行MRT安装目录中的安 装文件install.bat,会弹出一个DOS窗口,根据提示内容进行安装;
4级产品:由参数文件提供的参数,对图像进行几何纠正,辐射校正,使图像的每 一点都有精确的地理编码、反射率和辐射率。L4级产品的MODIS图像进行不同时相的匹配 时,误差小于1个像元。该级产品是应用级产品不可缺少的基础;
5级及以上产品:根据各种应用模型开发L5级产品。
利用MODIS的250m空间分辨率的第l和2波段数据进行水 体范围提取。
NDVI=(CH2-CH1)/(CH2+CH1)
式中,CH1为MODIS数据第1波段的地表反射率;CH2为 MODIS数据第2波段的地表反射率。
4、在NDVI图像中,水体的NDVI值很低,为负值,而植被、土壤的则较高。因此,可 以设置恰当的阈值来构建区分水体和植被、土壤的判别条件。提取出水体后,就可 以统计水面的像元数,再将像元数乘以每个像元所覆盖的实际面积(像元面积为 0.0625km2),即可得到水体面积。
2、植被、水体、土壤的光谱分析
对目标区域三大类地物的光谱进行分析,在 2 波段和 5 波段上,植被的
亮度值均明显大于水体,陆地的亮度值虽也大于水体,但幅度趋小;在 7 波
段上,陆地的亮度值最大,其次为植被,水体亮度值最小;6 波段的亮度值
类似于 7 通道,水体的亮度值最小;在 1 通道上水体的亮度值大于植被亮度
2、保存此*.prm文件
五、mrt对影像进行批处理
必须将mrt.bat、*.prm、与要处理的影像放在同一个文 件夹下,将代码写好,双击即可运行。
六、利用NDVI提取水体的原理
1、植被指数:利用卫星不同波段探测数据组合而成的,能反映植物生长状况的指数。植物叶面在可见光红光波段有很 强的吸收特性,在近红外波段有很强的反射特性,这是植被遥感监测利用卫星不同波段探测数据组合而成的,能反映植 物生长状况的指数。
exp = '(b1 lt 0.1)*(1)+(b1 NE 0)*1-1'
公式大意为:波段1小于0.1则其值为1,再加上当b1不等于0 时其值也为1,最后减去1.也就是波段小于0.1为1,大于0.1 的为0.
谢谢!!
2)回访周期短,时分辨率较高。Terra和Aqua都是太阳同步极轨卫星,可 以得到每天最少2次白天和2次黑夜更新数据。
3)MODIS数据的全球免费接收政策,这样的数据接收和使用政策为科 学研究提供了廉价并且实用的数据资源。
6、.MODIS数据产品分级
按数据产品特征划分:主要产品包括校正数据产品、陆地数据产品、海洋数据产品和大气 数据产品;若按处理级别划分,又可以分为以下6种:
四、mrt的使用
1、找到mrt使用界面
1、mrt参数设置
对文件输入输出和波段选择部分参数进行设置
(1)Open Input File 选择你要处理的hdf文件,将要要转投影的所有文件都加载进来
(2)Selected Bands选择需要的波段。
(3)Specify Output File 输入最终的结果文件名。一定要记得定义后缀,有三种可以选 择:.hdr / .hdf / .tif。如输入文件名“T2011241_LAI.tif ”,Output File Type就自动变成 GEOTIF。
1、可以通过在envi里使用掩膜 方式
2、采用IDL编写代码对其进行 批处理
九、计算NDVI
1、可使用envi transform对影像进行NDVI计算 2、影像较多可在idl里编写代码对影像进行批处理
十之后,在idl编写波段运行公式同NDVI代码类 似。
0级产品:也称原始数据;
1级产品:指L1A数据,已经被赋予定标参数;
2级产品:指L1B级数据,经过定标定位后数据,本系统产品是国际标准 的EOSHDF格式。包含所有波段数据,可能是应用比较广泛的一类数据。;
3级产品:在1B数据的基础上,对由遥感器成像过程产生的边缘畸变(Bowtie效应) 进行校正,产生L3级产品;
(4)Resampling Type
有三种可以选择: Bilinear / Nearest Neighbor(最邻近法直接将与某像元位置最邻近的像 元值作为该像元的新值。该方法的优点是方法简单,处理速度快,且不会改变原始栅格值, 但该种方法最大会产生半个像元大小的位移。适用于表示分类或某种专题的离散数据,如 土地利用,植被类型等。) / Cubic Convolution原理上最好的重采样方法是Cubic Convolution,但是由于实际需要大多使用Nearest Neighbor 。
2.MRT下载;美国NASA网站上提供了MRT的下载(/datatools.asp) ,并且还提供 了安装的文档。也可以在/landdaac/tools/mrtswath/index.asp网站上下载,但需要 先注册,下载下来的文件在10M左右。
MOD09A1 – 产 品 缩
写 .A2006001 – 数据获得时间
(A-YYYYDDD) .h08v05 – 分片
标示(水平XX,垂直YY) .005 –
数据集版本号 .2006012234567
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