草原荒漠化监测报告

基于环境小卫星的草原荒漠化监测
实验报告
1、实验背景概述 (2)
2、实验目的 (2)
3、试验流程简介 (2)
4、实验具体过程 (4)
4.1 数据预处理 (4)
第一步：安装环境小卫星数据处理补丁 (4)
第二步：数据读取和定标 (4)
第三步：工程区裁剪 (4)
第四步：图像配准 (6)
第五步：大气校正 (8)
第六步：裁剪浑善达克区 (11)
4.2 植被覆盖度反演 (14)
第一步：计算归一化植被指数 (14)
第二步：计算植被覆盖度 (14)
4.3 植被变化监测 (15)
第一步：植被覆盖度提取 (15)
第二步：植被变化检测 (16)
4.4 成果后期处理与应用 (16)
第一步：植被变化区域图的背景值处理 (16)
4.5 成果图展示 (19)
1、实验背景概述
浑善达克沙地是我国十大沙漠沙地之一，位于内蒙古中部锡林郭勒草原南端，距北京直线距离180千米，是离北京最近的沙源。

近年来频频发生在京津地区的沙尘暴与该地区生态环境恶化相关。

据统计，京津地区沙尘暴70%的沙源来自于这个区域。

2、实验目的
通过对浑善达克区域植被覆盖度的定量反演，植被覆盖的变化检测，可以实现草原植被的高频率、大范围、高实时的变化监测。

本实验意在利用环境小卫星CCD-1A图像反演得到该地区的植被覆盖图。

内容可涉及环境小卫星的数据读取、辐射定标、图像配准、大气校正、植被反演及植被覆盖变化监测等。

3、试验流程简介
根据环境小卫星CCD数据特点及草原植被变化监测的要求，采用的技术路线如下：
一、图像获取
环境小卫星CCD-1A数据可以在环保部卫星环境应用中心免费下载获取。

数据下载地址为：
二、数据读取和定标
用环境小卫星的读取补丁来读取CCD数据。

读取补丁下载地址：/ESRI/viewthread.php?tid=75575
三、图像配准
已获取的2006年的土地利用分类图已经经过精确的地理定位，以该图作为基准影像，对环境小卫星数据进行配准。

四、大气校正
大气校正用到的环境小卫星数据波谱响应函数下载地址：/n16/n1115/n1522/n2118/index.html
五、反演模型构建及模型应用
六、植被变化监测
根据2006年8月和2009年8月的植被覆盖数据，采用波段运算，实现草原植被变化的遥感监测。

4、实验具体过程
4.1 数据预处理
第一步：安装环境小卫星数据处理补丁
将ENVI_HJ1A1B_Tools.sav放在home\ITT|IDL\IDL80\ products\envi48\save_add目录下。

第二步：数据读取和定标
主菜单->File->Open External File->HJ-1A/1B Tools,打开环
境小卫星读取补丁。

在HJ-1A/1B Tools V3.0面板中，选择CCD，点
击Input Files输入所需的.xml文件。

点击Output Path设置数据
的输出路径，勾选“Calibration”“Layer Stacking”两个选项，
单击Apply。

如图1
图1
第三步：工程区裁剪
由于整景数据范围比较大，所以在做大气校正前，先将浑善达克
以及周边区域裁剪出来。

(1) 打开上一步生成的文件：
HJ1A-CCD2-2-64-20090811-L20000154793_Calbrated_LayerStackin
g.img
(2) 主菜单→File→Save File As→ENVI Standard,弹出New File Builder面板。

然后单击Import File，弹出Create New File Input File 面板。

在该面板中选中所需的裁剪数据(如图2)，单击Spatial Subset按钮。

图2
(3) 在Select Spatial Subset面板中，单击image，弹出Subset by image对话框。

在该对话框中，按鼠标左键拖动图像中的红色矩形框确定裁剪区域(如图3)，裁剪出包括浑善达克区域的部分图，单击OK。

图3
(4)在New File Builder，单击Choose 设置输出路径及文件名20090811-Cal-sub.img，单击OK。

第四步：图像配准
以土地利用分类图作为基准影像，对环境小卫星图像进行配准。

(1) 分别打开并显示基准影像图“浑善达克2006年8月土地利用分类图”和待配准图“20090811-Cal-sub.img”。

(2) 打开几何校正模块(如图4)，选择显示浑善达克2006年8月土地利用分类图文件的Display为基准影像，显示环境卫星文件的Display为待校正图像(如图5)，点击OK进入采集地图控制点。

图4
(3) 打开Tools→Link→Geografic link,
将两个窗口都选择为on，单击确定。

找到定位区域后，再将on更改为off，
关闭链接。

图5
(4) 在Ground Control Pionts Selection面板中，选择File→restore GCPs from ASCII,选择并导入控制点文件(如图6)。

图6
(5) 在Ground Control Pionts Selection面板中，选择Options→Warp File(as image Map)，选择校正文件。

在校正参数面板中，设置如图7。

选择输出路径与文件名，单击OK。

图7
第五步：大气校正
一、制作波普曲线
(1) 主菜单Window→Start New Plot Window,打开ENVI Plot Window 面板，在波普绘制窗口中，选择导入“681_HJ1ACCD2.txt”文本文件，设置如图8，单击OK。

在绘制窗口生成4条曲线(如图9)。

图8 图9
(2) 选择File→Save Plot As →Spectral
Library，在Output Plots to Spectral
Library 面板中，单击Select All Items，单
击OK。

(3) 在Output Spectral Library 面板中，输
出曲线相关参数设置如图10，选择保存曲线为
波普库文件：HJ1A-CCD2.sli
图10
二、FLAASH大气校正
数据准备：
选择主菜单Basic Tools Convert Data，选择已经过定标和配准的数据(如图11)，在Convert File Parameters中，设置如图12。

单击OK。

图11
图12 图13
设置参数进行FLAASH大气校正：
(1) 主菜单Spectral FLAASH,打开FLAASH大气校正模块。

(2) 点击Input Radince Image，选择BIL格式的小卫星数据20090811-Cal-sub-jz.img ，设置如图13，单击OK。

(3) 设置输出文件及路径设置。

(4) 大气模型设置，文件名路径及参数设置如图14。

图14
(5) 单击Multispectral Setting
按钮，在Filter Function File面板
中导入之前做好的波普响应曲线
(如图15)，单击OK。

图15
(6) 单击高级设置，设置参数如图16，然后在大气校正模块中，单击Apply。

图16
(7) 大气校正完成后，对比校正前后图像中植被光谱曲线，得到校正前图像(如图17)，校正后图像(如图18)。

图17 图18
第六步：裁剪浑善达克区
(1) 显示大气校正后的图像20090811-Cal-jz-FLAASH.img，在image
窗口选择Overlay→Vectors,在打开的面板中添加hunshandake.evf 文件。

(2) 在Available Vectors list面板中选择矢量文件(如图19)，将其叠加在影像上(如图20)。

图19 图20
(3) 在Available Vectors list面板中，选择File→Export Layers
to ROI,继续操作如图21、
图22。

结果如23。

图21
图22 图23
(4) 在图像窗口，选择Overlay→ Region of Interest，打开ROI 面板，选择File→Subset Data via ROIs ,在该面板中选择20090811-Cal-jz-FLAASH.img，单击OK。

(5) 在Special Subset via ROI Parameters，设置参数如图24。

设
置输出路径及文件名20090811-yanjiuqu.img，单击OK。

图24
4.2 植被覆盖度反演
第一步：计算归一化植被指数
(1)选择主菜单File→Transform →NDVI，打开NDVI模块。

选择裁剪后的数据20090811-yanjiuqu.img。

(2)在参数设置面板中设置参数如图25。

选择文件保存路径及文件名20090811-yanjiuqu-NDVI.img ，单击OK。

图25
第二步：计算植被覆盖度
利用ENVI主菜单基本工具中的波段运算工具，输入公式：
(b1 gt 0.7)*1+(b1 lt 0.)*0+(b1 ge 0 and b1 le 0.7)*((b1-0.0)/(0.7-0.0))。

设置参数如图26，选择文件保存名20090811-yanjiuqu-VCI 及保存路径，单击OK。

图26
4.3 植被变化监测
第一步：植被覆盖度提取
(1) 2009年8月植被覆盖区提取
利用ENVI主菜单中Basic Tool->Bandmath，输入公式：
(b1 le 0.3)*0 +(b1 gt 0.3)*1 设置b1为：HJ1A-CCD2-20090811-Cal-sub-flaash-ref-hunshandake-VCI
设置文件保存名：20090811-植被覆盖图.img 和路径。

单击OK。

(2) 2006年8月植被覆盖区提取
利用ENVI主菜单中Basic Tool->Bandmath，输入公式：
(b1 ge 1 and b1 le 3)*1+(b1 lt 1)*0+(b1 gt 3)*0
b1选择“浑善达克2006年8月土地利用分类图.img”，选择文件保存名“200608-植被覆盖图.img”和保存路径，单击OK。

第二步：植被变化检测
利用ENVI主菜单中Basic Tool->Bandmath，输入公式：b1-b2 b1:选择20090811-植被覆盖图.img
b2: 200608-植被覆盖图.img
选择文件保存名“浑善达克植被覆盖变化2006-2009.img”和路径，单击OK。

得到浑善达克2006年到2009年植被覆盖变化的区域图像。

4.4 成果后期处理与应用
第一步：植被变化区域图的背景值处理
(1) 显示上面得到浑善达克2006年到2009年植被覆盖变化的区域图像，主菜单 Basic Tool→Masking→Apply mask,选择2006-2009-植被变化区.img ，单击Select Mask Band，选择掩膜图像，单击OK。

(2) 在Apply Mask Parameters面
板，设置掩膜值为5，设置输出路径
与文件名(如图27)，单击OK。

得到
结果展示如图28。

图27
图28
(1) 将掩膜背景值后的变化图像2006-2009-植被覆盖变化区-maskback.img打开，对图像进行密度分割(如图29),点击Apply查看
密度分割的结果。

图29
(2) 在Densty Slice,选择File Output to Class Image,将分割结果输出为ENVI分类格式。

(3) 打开Overlay Classification面板，选择输出的分类图像，叠加各类显示，如图30。

图30
4.5 成果图展示。