草地资源调查方法遥感技术

草地类型
密丛中禾草、杂 类草型
杂类草、密丛 中禾草型
密丛中禾草型
4 成图
（1）解译方法 人工目视解译成图；人工目视解译+计算机辅助判读；
人机交互解译成图。
（2）解译原则 用草地类型学原理指导解译； 区域生态自然地理分析； 相关信息规律分析； 草地季相与影像时相分析； 人类社会经济活动对草地影响的分析。
草地资源 遥感技术调查方法
一、遥感技术的基本知识
遥感（Remote Sensing，RS）是20世纪60年代 迅速发展起来的，建立在现代物理学、电子计算机技 术和信息论等新的技术科学及地球科学理论基础上的 一门综合性探测技术，随着科学技术的发展，遥感结 合 地 理 信 息 系 统 （ Geographical Information System ， GIS ） 与 全 球 定 位 系 统 （ Global Positioning System，GPS）统称3S技术，在草地资 源研究中发挥着越来越巨大的作用。
（4）应用实例验证模型，提出草地动态遥感监测的估 产模型。
工作思路
MODIS卫星资料获取 影像校正
植被指数的计算
实地测定 地面数据整理
建立估产模型
野外验证
精度评价 验证模型
动态估产模型
垂直带草地生物量反演
工作方法
1、地面监测 对草地类型进行地面定点、定时（15天1次）。在
每个草地类型中选择有代表性的地段，测定1×1m的样 方20-30个，测定内容包括： 植物种类：记录样方内出现的所有植物名称。 生物量：将样方内各种植物按照种类齐地面剪下，分 别装袋称重。 高度：每种植物随机测量10株自然高度。 盖度：用针刺法，每个样方测定100次。
约250
7
TM1—5、7 为30m×30m TM6 为120m×120m
约230
4
3
79m× 79m
20m× 20 m
约30
约27
昌 吉 市 、 呼 图 壁 县 遥 感 卫 星 影 像 图
（2）图像的性质分析与处理 ①明确图像的性质
影像的种类,波段的组合,摄影时间等。 ②进行图像的处理 （3）专题图件的搜集与整理
死 海
晒 盐 塘 的 扩 展
航天遥感信息演示
智利 金、银、铜矿开采
航天遥感信息演示
1989年5月
虾类养殖与 红树林萎缩
2001年12月
航天遥感信息演示 调查农作物春夏长势及收割情况
俄罗斯伏尔加河萨拉托夫地区
航天遥感信息演示
非洲撒哈拉地区 灌溉农业
1999年10月31日
2001年10月23日
航天遥感信息演示
3、建立估产模型
光学模型：Gj=gj（CH1，CH2），Y=Yg（g1,g2）

式中j=1，2两种算法模式；CH1、CH2分别
为地面实测光谱通道1，2；Gj为第j种算法模式计算的
地面光谱绿度值；Y为地面实测产草量，
g1=RVI,g2=NDVI
4、数理统计分析
运用SPSS统计软件对测定数据及各植被指数进行统 计分析、相关性分析，对于每种实测数据和遥感数据 筛选出相关性好的模型作为该种草地的估产模型。
征； （2）建立监测区动态遥感监测的估产模型。
工作内容
（1）现场测定研究区样方内草地植物的生物量、高度、 盖度，明确植物群落动态变化特征。
（2）收集遥感资料的数据，校正后获得GPS点下的各 植被指数的值。
（3）结合地面数据和遥感资料的数据，应用数学方法 分析生物量、高度、盖度与植被指数的关系，建立动 态估产模型。
5、由点及面的草地生物量反演

根据动态估产模型，再从点的监测数据推算到一
定区域，分析区域内草地植被生长动态，建立生长季
内月份间植被指数—产量分区图，对垂直带草地生物
量进行反演。
研究数据资料
1 2004年4月至10月EOS/MODIS卫星数据
2 1：10万的草地类型图 3 草原和草甸两草地类型的典型样地的生物量实测数据
利用计算机自动分析，一般是通过模式样地，建立解 译标志，虽然在数字图像处理中有所应用，但在技术 上尚未完全解决。
（1）直接判读标志的应用 色调： 注意时间变化（春天——秋天）、空间变化
（生态地理区域差异）。
形状：农田、河流、道路、居民区、森林等。 纹理与图案：灌木草地—斑点状纹理；受侵蚀作用草 地—勾纹状纹理；严重盐渍化草地—絮团状纹理。
航天影像：
航天影像依传感器、处理方式、光谱波段等划分 方法，有不同的分类。常见的卫星遥感数据有：
MSS；TM、ETM； SPOT；IRS；IKNOOS （艾科诺斯）；Quick Bird(快鸟）；MODIS； CBERS等。
航天遥感信息
LANDSAT 5
LANDSAT 7
RADARSAT-1
JERS-1
遥感影像处理
专题图件数字化
地图信息提取
2.图像预判
（1）阅读专业资料 明确影像与预判对象之间的生物物理学联
系。
（2）预判 遵循从“已知到未知”，“先易后难”， “由宏观到微观”原则。
3.建立解译标志
解译标志是图像解译分析的依据。利用目视解译时， 可根据影像特征，即色调、阴影、图形、形状、纹理 等与不同草地或地类之间的对应关系，建立相关解译 标志。
埃及 阿斯旺 大坝
2002年 7月29日
IKONOS 卫星影像
航巴天格达遥—感—信战前息战演后对示比(Quick Bird影像)
航天遥感信息演示
埃及金字塔
航天遥感信息演示 北京市紫竹桥地区IKONOS卫 星影像不同时期对比
紫竹桥2001年5月 紫竹桥2003年10月
紫竹桥2002年10月
航天遥感信息演示
（3）人机交互解译成图
5.现场验证
现场验证工作与草地资源定性定量分析采样等工作结合起 来进行。野外是对室内工作结果，拿到现场进行检查验证和 解决判读中的疑难问题，以保证调查成果的可靠性的关键。
验证内容：边界、图斑内容。（采用抽样方法）
6.总结
（1）成图总结 以GIS软件为基础，以野外GPS定点调查为依据，对遥
感信息解译结果进行进一步总结，并编绘出图。
（2）数据整理 对野外调查的反映草地资源定性、定量的数据进行整
理。 借助于计算机和GIS软件，创建草地资源数据库，达
到各类图件、数据、文字等信息的优化管理。
草地资源类型图
草地资源配置图
专题图件
利用3S技术编绘各种专题图件。
草场围栏建设示意图
草场承包示意图
4 处理软件：国家卫星中心星地通公司的“MODIS资料接收处理系 统；遥感图像处理软件ENVI4.0；国产地理信息系统软件 MAPGIS6.5；美国ADOBE公司的PHOTOSHOP7.1。
研究方法
采用EOS/MODIS 250米的卫星资料数据，通过对数据进行信 息提取、预处理、几何校正、太阳高度角订正等；结合前人得出 的植被指数的经验公式，计算了典型区域草地不同季节的NDVI、 RVI，同时结合实测数据利用统计回归的方法，建立不同草地类型 在不同季节的植被指数模型；在此基础上，利用植被指数最大值 合成法MVC（maximum value composite）制作了乌鲁木齐地区植 被指数专题图与植被指数变化趋势图，分析了乌鲁木齐地区草地 植被指数(ＭＯＤＩＳ-ＮＤＶＩ)的时空变化特征。
遥感（RS）
遥感（RS）：不直接接触物体，通过各种探测仪器， 从不同高度的平台上接受来自地球表面各类地物的电 磁波信息，再将这些电磁波信息传输到地面进行加工 处理，从而达到对不同地物及其特性进行远距离的探 测和识别的全过程，这一过程称为遥感技术。
地理信息系统（GIS）
地理信息系统（GIS）：是以地理空间数据库为基础， 采用地理图形分析方法，适时提供多种空间的、动态 的信息，以供分析和管理在一定地理区域内分布的各 种地学、社会现象和过程，它具备数据输入、预处理、 数据管理、空间查询和可视化表达输出等功能。
1.准备工作 2.图像预判 3.建立解译标志 4.成图 5.现场验证 6.总结
1.准备工作
（1）遥感信息源的搜集与整理 航空像片：
根据摄影时选用的方式和感光材料的不同，有多种类型的 航空像片。按像片的倾角分为水平相片和倾斜相片；按所用感 光胶片分为全色片、黑白红外片、红外彩色片等。通过观察辨 别所使用的航片类型。
ERS-1,2
CBERS-1
SPOT
ENVISAT-1
IRS-P6
QUICK BIRD
IKONOS
点击各卫星图标进入● ● ● ● ● ●
MODIS
航天遥感信息演示
Credit: “DigitalGlobe”
北京故宫
2002年 2月11日
QuickBird 影像
航天遥感信息演示
北京万泉河桥
图像采用 Quickbird 全色 +多光谱3、2、1 融合结果制成， 数据分辨率0.6m。
草地监测
干旱监测
沙尘暴信息
火情信息
积雪信息
全球定位系统（GPS）
全球定位系统（GPS）：是由美国国防部开发的一套 基于卫星的无线导航系统，这些卫星连续发送回精确 的时间和其所在位置，通过GPS接收器接收，从而判 断地面上或接近地面的物体的位置及其移动速度和方 向等。
3S技术集成
二、遥感技术调查的工作程序与方法
航天遥感信息演示
Credit: “DigitalGlobe”
三峡
2003年 7月13日
QuickBird 影像
航天遥感信息演示
中国南海 台风
2003年 8月24日
MODIS 影像
航天遥感信息演示
意大利 红树林
2002年 5月16日
QuickBird 影像
航天遥感信息演示
Credit:”Space Imaging Eurasia”
同时对所得到的植被指数影像上定义与实测点相对应的子区，记录各点 所对应的数值，此数值为所要求的植被指数值。
5月在草甸样地上所得到的植被指数
样地代号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
地理位置 43.4597 87.0417 43.4772 87.0367 43.4560 87.0744 43.4526 87.0734 43.4531 87.0659 43.4620 87.0654 43.4652 87.0653 43.4595 87.0657 43.4611 87.0667 43.4700 87.0670 43.4770 87.0620 43.4670 87.0510 43.4600 87.0520 43.4560 87.0490 43.4460 87.0500 43.4460 87.0530 43.4450 87.0670
专题图件
季节草场分布示意图
数字高程图
曲面三维透视图
三维遥感影像图
属性数据管理
以GIS软件为开发平台，进行草地资源信息管理系统软件的开发与研制， 对各种空间数据库与属性数据库链接，达到图文一体化，实现草地资源高效 的数字化管理。
三、草地遥感估产监测技术
工作目标 （1）明确监测区草地植物群落季节、年季动态变化特
2、遥感数据的获取及处理
收集MODIS数据，在EOS/MODIS投影（星地通公司） 软件的支持下对影像数据进行预处理、云检测、等面 积投影、云识别、区域挖图，按照公式：
NDVI=（CH2-CH1）/（CH2+CH1）和RVI=CH2/CH1 （其 中CH2与CH1分别是近红外通道与红光通道的反射率） 计算归一化植被指数（NDVI）和比值植被指数（RVI）， 再将地面监测的经纬度数据转化成Mapinfo的格式后叠 加在NDVI图和RVI图上，获得GPS点下的各植被指数的 值。
沙尘暴监测
草地资源调查常用遥感信息源
在草地资源调查中，使用的遥感影像主要有MSS、SPOT， TM，ETM，由于SPOT价格较贵，MSS图像分辨率低，基本被TM、 ETM所取代。
ETM+、TM、MSS和SPOT影像比较表
项目
ETM+
TM
MSS
SPOT
波段个数
空间 分辨率
信息数据
（兆字节/幅）
8
ETM1—5、7 为30m×30m ETM6为60m×60m ETM8为15m×15m
野外实测照片
典型区植被指数的提取
根据2004年5月、7月、9月实测数据，选取这一时段内实测区无云、无 掉包的MODIS数据，运用（ENVI）Basic Tools中的 Band Math命令对图像 进行运算，具体运算公式：
ndvi ch2 ch1 其中ch2和chc1h分2 别c代h1表近红外波段和红波段
阴影：乔、灌木区分；山区复合体分布类型判读。
（2）间接判读标志的应用
应用生态学、地学、草地类型学原理分析图形特征。
草地类型判读解译标志
草地类型判读解译标志
草地 类型
地形 地貌
代表 样地
色彩 色调
影像特征 形状 大小
影像 结构
备注
森林
Fra Baidu bibliotek
冰雪石质
农田、居民区、水域、道路
农田、居民区、水域、道路2